Pawan Sinha on how brains learn to see

Pawan Sinha explica cómo el cerebro aprende a ver

64,706 views ・ 2010-02-25

TED


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Traductor: Sebastián Carnero Revisor: Lidia Cámara de la Fuente
00:15
If you are a blind child in India,
0
15260
4000
Si eres un niño ciego en la India,
00:19
you will very likely have to contend with
1
19260
3000
muy probablemente tengas que luchar contra,
00:22
at least two big pieces of bad news.
2
22260
3000
por lo menos, dos cosas muy malas.
00:25
The first bad news
3
25260
2000
La primera cosa mala
00:27
is that the chances of getting treatment
4
27260
3000
es que las posibilidades de conseguir tratamiento
00:30
are extremely slim to none,
5
30260
3000
son prácticamente nulas,
00:33
and that's because most of the blindness
6
33260
2000
y ello se debe a que la mayoría de los programas
00:35
alleviation programs in the country
7
35260
2000
de lucha contra la ceguera en el país
00:37
are focused on adults,
8
37260
2000
se centran en los adultos,
00:39
and there are very, very few hospitals
9
39260
3000
y hay muy, muy pocos hospitales
00:42
that are actually equipped to treat children.
10
42260
3000
que estén realmente equipados para atender a niños.
00:46
In fact, if you were to be treated,
11
46260
4000
De hecho, si les trataran a ustedes,
00:51
you might well end up being treated
12
51260
3000
bien podrían acabar siendo atendidos
00:54
by a person who has no medical credentials
13
54260
3000
por alguien sin acreditación médica,
00:57
as this case from Rajasthan illustrates.
14
57260
3000
como nos muestra este caso de Rajasthan.
01:00
This is a three-year-old orphan girl
15
60260
2000
Se trata de una niña huérfana de 3 años
01:02
who had cataracts.
16
62260
2000
que tenía cataratas.
01:04
So, her caretakers took her
17
64260
2000
Así es que sus tutores la llevaron
01:06
to the village medicine man,
18
66260
2000
al curandero del pueblo,
01:08
and instead of suggesting to the caretakers
19
68260
3000
quien, en lugar de aconsejar a sus tutores
01:11
that the girl be taken to a hospital,
20
71260
3000
que la llevaran a un hospital,
01:14
the person decided to burn her abdomen
21
74260
2000
el hombre decidió quemarle el abdomen
01:16
with red-hot iron bars
22
76260
2000
con unas barras al rojo vivo
01:18
to drive out the demons.
23
78260
2000
para expulsar los demonios.
01:20
The second piece of bad news
24
80260
3000
La segunda cosa mala
01:23
will be delivered to you
25
83260
2000
que les dirán
01:25
by neuroscientists, who will tell you
26
85260
3000
vendrá de parte de los neurólogos, quienes explicarán
01:28
that if you are older than four or five years of age,
27
88260
3000
que si se tiene más de cuatro o cinco años de edad,
01:31
that even if you have your eye corrected,
28
91260
3000
y que, incluso, si pasaran por una operación de ojos,
01:34
the chances of your brain learning how to see
29
94260
3000
las posibilidades de que los cerebros aprendan a ver
01:37
are very, very slim --
30
97260
2000
son muy, muy escasas.
01:39
again, slim or none.
31
99260
3000
Una vez más: escasas o nulas.
01:42
So when I heard these two things,
32
102260
2000
Por eso, cuando escuché todo esto
01:44
it troubled me deeply,
33
104260
2000
me preocupé muchísimo,
01:46
both because of personal reasons
34
106260
2000
tanto por razones personales
01:48
and scientific reasons.
35
108260
2000
como científicas.
01:50
So let me first start with the personal reason.
36
110260
3000
Déjenme comenzar por las personales.
01:53
It'll sound corny, but it's sincere.
37
113260
3000
Les sonará cursi, pero soy honesto.
01:56
That's my son, Darius.
38
116260
2000
Este es mi hijo, Darius.
01:58
As a new father,
39
118260
2000
Como padre primerizo,
02:00
I have a qualitatively different sense
40
120260
4000
tengo un sentimiento cualitativamente diferente
02:04
of just how delicate babies are,
41
124260
3000
que va más allá de qué dulces son los bebés,
02:07
what our obligations are towards them
42
127260
3000
de cuáles son nuestras obligaciones para con ellos,
02:10
and how much love
43
130260
2000
y de cuánto amor
02:12
we can feel towards a child.
44
132260
3000
podemos sentir hacia un niño.
02:15
I would move heaven and earth
45
135260
2000
Movería cielo y tierra
02:17
in order to get treatment for Darius,
46
137260
3000
por un tratamiento para Darius.
02:20
and for me to be told
47
140260
2000
Y, para mí, que me dijeran
02:22
that there might be other Dariuses
48
142260
2000
que podría haber otros Darius
02:24
who are not getting treatment,
49
144260
2000
que no reciben tratamiento alguno,
02:26
that's just viscerally wrong.
50
146260
3000
es algo que rechazo con vehemencia.
02:29
So that's the personal reason.
51
149260
2000
Ese es pues el motivo personal.
02:31
Scientific reason is that this notion
52
151260
3000
El motivo científico es la idea
02:34
from neuroscience of critical periods --
53
154260
2000
de la neurología sobre el periodo crítico
02:36
that if the brain is older
54
156260
3000
en el que, si el cerebro tiene más
02:39
than four or five years of age,
55
159260
2000
de cuatro o cinco años,
02:41
it loses its ability to learn --
56
161260
2000
pierde la capacidad de aprender.
02:43
that doesn't sit well with me,
57
163260
2000
Eso no lo acabo de digerir,
02:45
because I don't think that idea
58
165260
2000
porque no creo que esa cuestión
02:47
has been tested adequately.
59
167260
3000
se haya comprobado adecuadamente.
02:50
The birth of the idea is from
60
170260
2000
La idea surge
02:52
David Hubel and Torsten Wiesel's work,
61
172260
2000
de un trabajo de David Hubel y Torsten Wiesel,
02:54
two researchers who were at Harvard,
62
174260
2000
dos investigadores que estaban en Harvard
02:56
and they got the Nobel Prize in 1981
63
176260
3000
y que obtuvieron el premio nobel en 1981
02:59
for their studies of visual physiology,
64
179260
2000
a raíz de sus estudios sobre la fisiología visual,
03:01
which are remarkably beautiful studies,
65
181260
2000
estudios que son increíblemente interesantes.
03:03
but I believe some of their work
66
183260
2000
Sin embargo, parte de ellos
03:05
has been extrapolated
67
185260
2000
se extrapolaron
03:07
into the human domain prematurely.
68
187260
2000
precipitadamente al ámbito del ser humano.
03:09
So, they did their work with kittens,
69
189260
2000
Ellos realizaron sus estudios con gatitos
03:11
with different kinds of deprivation regiments,
70
191260
2000
con distintos tipos de discapacidades visuales,
03:13
and those studies,
71
193260
2000
y esos estudios,
03:15
which date back to the '60s,
72
195260
2000
que datan de los sesenta,
03:17
are now being applied to human children.
73
197260
3000
se aplican ahora a niños.
03:20
So I felt that I needed to do two things.
74
200260
3000
Así que sentí que debía hacer dos cosas.
03:23
One: provide care
75
203260
3000
Una: prestar asistencia
03:26
to children who are currently
76
206260
2000
a los niños que actualmente están
03:28
being deprived of treatment.
77
208260
2000
privados de tratamiento.
03:30
That's the humanitarian mission.
78
210260
2000
Esa es la misión humanitaria.
03:32
And the scientific mission would be
79
212260
2000
Y la misión científica sería:
03:34
to test the limits
80
214260
2000
verificar los límites
03:36
of visual plasticity.
81
216260
2000
de la flexibilidad visual.
03:38
And these two missions, as you can tell,
82
218260
3000
Estas dos misiones, como podrán ver,
03:41
thread together perfectly. One adds to the other;
83
221260
3000
se entrelazan perfectamente, una aporta a la otra.
03:44
in fact, one would be impossible without the other.
84
224260
3000
De hecho, una sería imposible sin la otra.
03:49
So, to implement
85
229260
2000
Por lo tanto, para llevar a cabo
03:51
these twin missions,
86
231260
2000
estas dos misiones,
03:53
a few years ago, I launched Project Prakash.
87
233260
3000
puse en marcha, hace unos años, el proyecto Prakash.
03:56
Prakash, as many of you know,
88
236260
2000
Prakash, como mucho de ustedes saben,
03:58
is the Sanskrit word for light,
89
238260
2000
es el equivalente en sánscrito para la palabra "luz",
04:00
and the idea is that
90
240260
2000
y la idea es que
04:02
in bringing light into the lives of children,
91
242260
3000
al traer la luz a la vida de estos niños,
04:05
we also have a chance
92
245260
2000
también tendremos la posibilidad
04:07
of shedding light on some of the
93
247260
2000
de arrojar luz sobre algunos de los
04:09
deepest mysteries of neuroscience.
94
249260
3000
misterios más profundos de la neurología.
04:12
And the logo -- even though it looks extremely Irish,
95
252260
3000
Y el logotipo, incluso aún cuando parezca muy irlandés,
04:15
it's actually derived from
96
255260
2000
deriva en realidad del
04:17
the Indian symbol of Diya, an earthen lamp.
97
257260
4000
símbolo hindú del Diya que es una lámpara de barro.
04:21
The Prakash, the overall effort
98
261260
3000
Prakash, el proyecto global
04:24
has three components:
99
264260
2000
tiene tres partes,
04:26
outreach, to identify children in need of care;
100
266260
4000
asistencia para identificar a los niños con falta de cuidados,
04:30
medical treatment; and in subsequent study.
101
270260
3000
tratamiento médico y un posterior estudio.
04:33
And I want to show you a short video clip
102
273260
3000
Quiero mostrarles un breve video clip
04:36
that illustrates the first two components of this work.
103
276260
3000
que nos enseña las dos primeras partes de este trabajo.
04:41
This is an outreach station
104
281260
2000
Este es un centro médico
04:43
conducted at a school for the blind.
105
283260
3000
que funciona en una escuela para ciegos.
04:46
(Text: Most of the children are profoundly and permanently blind ...)
106
286260
5000
(Texto: La mayoría de los niños tiene una ceguera irreversible o severa...)
04:51
Pawan Sinha: So, because this is a school for the blind,
107
291260
5000
Pawan Sinha: Puesto que, es una escuela para ciegos,
04:56
many children have permanent conditions.
108
296260
2000
muchos niños tienen una ceguera irreversible.
04:58
That's a case of microphthalmos,
109
298260
3000
Este es un caso de microftalmia.
05:01
which is malformed eyes,
110
301260
2000
que es una malformación de los ojos,
05:03
and that's a permanent condition;
111
303260
2000
y es irreversible.
05:05
it cannot be treated.
112
305260
2000
No se puede tratar.
05:07
That's an extreme of micropthalmos
113
307260
2000
Este es un caso extremo de microftalmia.
05:09
called enophthalmos.
114
309260
2000
denominado enoftalmia.
05:11
But, every so often, we come across children
115
311260
2000
Pero, muy a menudo, nos encontramos con niños
05:13
who show some residual vision,
116
313260
3000
que cuentan con una mínima visión residual,
05:16
and that is a very good sign
117
316260
3000
y esto es una muy buena señal
05:19
that the condition might actually be treatable.
118
319260
2000
de que la enfermedad realmente se pueda tratar.
05:21
So, after that screening, we bring the children to the hospital.
119
321260
3000
Después del análisis, traemos al niño al hospital.
05:24
That's the hospital we're working with in Delhi,
120
324260
2000
Este es el hospital con el que trabajamos en Delhi,
05:26
the Schroff Charity Eye Hospital.
121
326260
3000
el hospital oftalmológico Shroff's Charity.
05:29
It has a very well-equipped
122
329260
2000
Está muy bien equipado
05:31
pediatric ophthalmic center,
123
331260
3000
con un centro oftalmológico pediátrico,
05:35
which was made possible in part
124
335260
2000
que se logró en parte gracias a
05:37
by a gift from the Ronald McDonald charity.
125
337260
4000
una donación entregada por la fundación Ronald McDonald.
05:41
So, eating burgers actually helps.
126
341260
3000
Así es que, comer hamburguesas en realidad ayuda.
05:45
(Text: Such examinations allow us to improve
127
345260
2000
(Texto: Dichos exámenes nos permiten mejorar
05:47
eye-health in many children, and ...
128
347260
2000
la salud ocular en muchos niños,
05:54
... help us find children who can participate in Project Prakash.)
129
354260
3000
... y nos ayuda a encontrar niños que puedan participar en el proyecto Prakash.)
05:57
PS: So, as I zoom in to the eyes of this child,
130
357260
2000
PS: A medida que hago zoom en los ojos de este niño,
05:59
you will see the cause of his blindness.
131
359260
3000
ustedes verán la causa de su ceguera.
06:03
The whites that you see in the middle of his pupils
132
363260
3000
Lo blanco que ven en el medio de sus pupilas
06:06
are congenital cataracts,
133
366260
3000
son cataratas congénitas,
06:09
so opacities of the lens.
134
369260
2000
que opacan los cristalinos.
06:11
In our eyes, the lens is clear,
135
371260
3000
En nuestros ojos los cristalinos son claros,
06:14
but in this child, the lens has become opaque,
136
374260
2000
pero en este niño, los cristalinos son oscuros
06:16
and therefore he can't see the world.
137
376260
3000
y por eso no puede ver el mundo.
06:19
So, the child is given treatment. You'll see shots of the eye.
138
379260
3000
Así que, el niño fue tratado. Verán fotos del ojo.
06:22
Here's the eye with the opaque lens,
139
382260
2000
Aquí está el ojo con el cristalino opaco,
06:24
the opaque lens extracted
140
384260
2000
se extrajo el cristalino opaco,
06:26
and an acrylic lens inserted.
141
386260
3000
y se insertó uno acrílico.
06:29
And here's the same child
142
389260
2000
Y aquí está el mismo niño
06:31
three weeks post-operation,
143
391260
3000
tres semanas después de la cirugía
06:34
with the right eye open.
144
394260
3000
con el ojo derecho abierto.
06:40
(Applause)
145
400260
6000
(Aplausos)
06:46
Thank you.
146
406260
2000
Gracias.
06:48
So, even from that little clip, you can begin to get the sense
147
408260
3000
Así que a partir de ese video, ustedes pueden empezar a entender
06:51
that recovery is possible,
148
411260
2000
que la recuperación es posible,
06:53
and we have now
149
413260
2000
nosotros ya hemos tratado
06:55
provided treatment to over 200 children,
150
415260
3000
a más de 200 niños,
06:58
and the story repeats itself.
151
418260
2000
y la historia se repite.
07:00
After treatment, the child
152
420260
2000
Después del tratamiento, el niño
07:02
gains significant functionality.
153
422260
3000
logra una funcionalidad significativa.
07:05
In fact, the story holds true
154
425260
3000
De hecho, la historia se sostiene
07:08
even if you have a person who got sight
155
428260
2000
incluso para aquellos que lograron ver
07:10
after several years of deprivation.
156
430260
2000
después de años de ceguera.
07:12
We did a paper a few years ago
157
432260
2000
Hace unos años escribimos un artículo
07:14
about this woman that you see on the right, SRD,
158
434260
4000
sobre esta mujer que ven a la derecha, SRD,
07:18
and she got her sight late in life,
159
438260
2000
ella consiguió ver a una edad avanzada
07:20
and her vision is remarkable at this age.
160
440260
4000
y su vista es excelente a esta edad.
07:24
I should add a tragic postscript to this --
161
444260
3000
Debo agregar un dato lamentable a esta historia.
07:27
she died two years ago
162
447260
2000
Ella falleció hace dos años
07:29
in a bus accident.
163
449260
2000
en un accidente de bus.
07:31
So, hers is just a truly inspiring story --
164
451260
4000
Su historia es verdaderamente inspiradora,
07:35
unknown, but inspiring story.
165
455260
3000
desconozida, pero inspiradora.
07:38
So when we started finding these results,
166
458260
2000
Así que cuando empezamos a obtener estos resultados,
07:40
as you might imagine, it created quite a bit of stir
167
460260
3000
como podrán imaginar, todo esto creo una pequeña controversia
07:43
in the scientific and the popular press.
168
463260
3000
en la prensa pública y científica.
07:46
Here's an article in Nature
169
466260
2000
Aquí tenemos un artículo en la revista Nature
07:48
that profiled this work,
170
468260
2000
con una reseña de este trabajo
07:50
and another one in Time.
171
470260
2000
y otra publicación en la revista Time.
07:52
So, we were fairly convinced -- we are convinced --
172
472260
2000
Estábamos bastante seguros, estamos seguros
07:54
that recovery is feasible,
173
474260
2000
de que la recuperación es factible,
07:56
despite extended visual deprivation.
174
476260
3000
a pesar de la imposibilidad de ver por mucho tiempo.
07:59
The next obvious question to ask:
175
479260
2000
La siguiente pregunta obvia es:
08:01
What is the process of recovery?
176
481260
3000
¿cuál es el proceso de recuperación?
08:04
So, the way we study that is,
177
484260
3000
El modo en el que estudiamos esto es,
08:07
let's say we find a child who has light sensitivity.
178
487260
2000
supongamos que hay un niño con sensibilidad a la luz.
08:09
The child is provided treatment,
179
489260
2000
Tratamos al niño
08:11
and I want to stress that the treatment
180
491260
2000
y quiero subrayar que el tratamiento
08:13
is completely unconditional;
181
493260
2000
no está sujeto a ninguna condición.
08:15
there is no quid pro quo.
182
495260
2000
No se pide nada a cambio.
08:17
We treat many more children then we actually work with.
183
497260
3000
Trabajamos con menos niños de los que en realidad tratamos.
08:20
Every child who needs treatment is treated.
184
500260
3000
A cada niño que lo necesita lo tratamos.
08:23
After treatment, about every week,
185
503260
2000
Después del tratamiento, casi semanalmente,
08:25
we run the child
186
505260
2000
analizamos al niño
08:27
on a battery of simple visual tests
187
507260
3000
con una serie de tests visuales
08:30
in order to see how their visual skills
188
510260
2000
para comprobar si sus funciones visuales
08:32
are coming on line.
189
512260
2000
son correctas.
08:34
And we try to do this for as long as possible.
190
514260
3000
Intentamos hacer esto lo más prolongadamente posible.
08:37
This arc of development
191
517260
2000
Este abanico de evolución
08:39
gives us unprecedented
192
519260
2000
nos otorga una información increíblemente
08:41
and extremely valuable information
193
521260
2000
valiosa y novedosa
08:43
about how the scaffolding of vision
194
523260
2000
sobre cómo la estructura de la vista
08:45
gets set up.
195
525260
2000
toma forma.
08:47
What might be the causal connections
196
527260
2000
¿Cuáles podrían ser las relaciones causantes
08:49
between the early developing skills
197
529260
2000
entre un desarrollo temprano de habilidades
08:51
and the later developing ones?
198
531260
2000
y uno más tardío?
08:53
And we've used this general approach to study
199
533260
2000
Hemos seguido en general este enfoque para estudiar
08:55
many different visual proficiencies,
200
535260
3000
varias capacidades visuales diferentes,
08:58
but I want to highlight one particular one,
201
538260
4000
pero quiero resaltar una en particular,
09:02
and that is image parsing into objects.
202
542260
3000
que es el análisis de las imágenes de los objetos.
09:05
So, any image of the kind that you see on the left,
203
545260
2000
Cualquier imagen como la que ven a la izquierda,
09:07
be it a real image or a synthetic image,
204
547260
3000
ya sea real o virtual,
09:10
it's made up of little regions
205
550260
2000
está hecha de pequeñas partes
09:12
that you see in the middle column,
206
552260
2000
que ven en la columna central,
09:14
regions of different colors, different luminances.
207
554260
3000
partes de diferentes colores y luminosidad.
09:17
The brain has this complex task
208
557260
3000
El cerebro tiene la difícil tarea
09:20
of putting together, integrating,
209
560260
3000
de agrupar los subconjuntos
09:23
subsets of these regions
210
563260
2000
de estas partes e integrarlas
09:25
into something that's more meaningful,
211
565260
2000
para lograr algo más significativo
09:27
into what we would consider to be objects,
212
567260
2000
formando lo que consideramos que son objetos,
09:29
as you see on the right.
213
569260
2000
como ustedes ven a la derecha.
09:31
And nobody knows how this integration happens,
214
571260
2000
Nadie sabe cómo suceden estas integraciones.
09:33
and that's the question we asked with Project Prakash.
215
573260
4000
Y esa es la pregunta que nos hicimos en el proyecto Prakash.
09:37
So, here's what happens
216
577260
2000
Así que, aquí está lo que sucede
09:39
very soon after the onset of sight.
217
579260
3000
poco después de comenzar a ver.
09:42
Here's a person who had gained sight just a couple of weeks ago,
218
582260
3000
Esta persona había recuperado la vista un par de semanas antes,
09:45
and you see Ethan Myers, a graduate student from MIT,
219
585260
3000
y aquí ven a Ethan Myers, un estudiante del MIT (Instituto Tecnológico de Massachusetts),
09:48
running the experiment with him.
220
588260
3000
llevando a cabo un experimento con él.
09:51
His visual-motor coordination is quite poor,
221
591260
4000
Su coordinación motora visual es muy limitada,®
09:55
but you get a general sense
222
595260
2000
pero ustedes se hacen una idea
09:57
of what are the regions that he's trying to trace out.
223
597260
3000
de cuáles son las partes que él intenta trazar.
10:00
If you show him real world images,
224
600260
2000
Si le muestran imágenes del mundo real,
10:02
if you show others like him real world images,
225
602260
3000
si le muestran a otro como él imágenes del mundo real,
10:05
they are unable to recognize most of the objects
226
605260
2000
serán incapaces de reconocer la mayoría de los objetos
10:07
because the world to them is over-fragmented;
227
607260
3000
porque el mundo para ellos estará totalmente fragmentado,
10:10
it's made up of a collage, a patchwork,
228
610260
3000
les parecerá un collage, una serie de retazos
10:13
of regions of different colors and luminances.
229
613260
2000
de regiones de diferentes colores y luminosidades.
10:15
And that's what's indicated in the green outlines.
230
615260
2000
Y eso es lo que está señalado en los contornos verdes.
10:17
When you ask them,
231
617260
2000
Cuando se les pide que,
10:19
"Even if you can't name the objects, just point to where the objects are,"
232
619260
3000
incluso si no pueden nombrar los objetos, que señalen dónde están.
10:22
these are the regions that they point to.
233
622260
2000
Estas son las partes que ellos señalan.
10:24
So the world is this complex
234
624260
2000
El mundo es, entonces, un complejo
10:26
patchwork of regions.
235
626260
2000
mosaico de partes.
10:28
Even the shadow on the ball
236
628260
2000
Incluso la sombra sobre la pelota
10:30
becomes its own object.
237
630260
3000
se transforma en un objeto.
10:33
Interestingly enough,
238
633260
2000
Muy interesante,
10:35
you give them a few months,
239
635260
2000
si les damos pocos meses
10:37
and this is what happens.
240
637260
3000
esto es lo que pasa.
10:43
Doctor: How many are these?
241
643260
2000
Doctor: ¿Cuántos son esos?
10:45
Patient: These are two things.
242
645260
2000
Paciente: Son dos.
10:47
Doctor: What are their shapes?
243
647260
2000
Doctor: ¿Qué formas tienen?
10:49
Patient: Their shapes ...
244
649260
2000
Paciente: Sus formas...
10:51
This one is a circle,
245
651260
3000
Este es un círculo,
10:54
and this
246
654260
2000
y este
10:56
is a square.
247
656260
2000
es un cuadrado.
10:58
PS: A very dramatic transformation has come about.
248
658260
3000
PS: Tuvo lugar una transformación drástica.
11:01
And the question is:
249
661260
2000
Y la pregunta es:
11:03
What underlies this transformation?
250
663260
2000
¿en qué se basa esta transformación?
11:05
It's a profound question,
251
665260
2000
Es una pregunta profunda,
11:07
and what's even more amazing is how simple
252
667260
2000
y es aún más sorprendente lo simple
11:09
the answer is.
253
669260
2000
que es la respuesta.
11:11
The answer lies in motion
254
671260
2000
La respuesta se halla en el movimiento
11:13
and that's what I want to show you in the next clip.
255
673260
3000
y eso es lo que les quiero mostrar en el próximo video clip.
11:18
Doctor: What shape do you see here?
256
678260
2000
Doctor: ¿Qué forma ves aquí?
11:20
Patient: I can't make it out.
257
680260
3000
Paciente: No logro descifrarlo.
11:28
Doctor: Now?
258
688260
2000
Doctor: ¿Ahora?
11:31
Patient: Triangle.
259
691260
2000
Paciente: Un triángulo.
11:35
Doctor: How many things are these?
260
695260
3000
Doctor: ¿Cuántos objetos hay aquí?
11:48
Now, how many things are these?
261
708260
3000
¿Ahora, cuántos objetos hay?
11:51
Patient: Two.
262
711260
2000
Paciente: Dos.
11:53
Doctor: What are these things?
263
713260
2000
Doctor: ¿Qué son?
11:56
Patient: A square and a circle.
264
716260
2000
Paciente: Un cuadrado y un círculo.
11:58
PS: And we see this pattern over and over again.
265
718260
3000
PS: Y vemos que este patrón se repite una y otra vez.
12:01
The one thing the visual system needs
266
721260
3000
Lo único que el sistema visual necesita
12:04
in order to begin parsing the world
267
724260
2000
para empezar a comprender el mundo
12:06
is dynamic information.
268
726260
2000
es información dinámica.
12:08
So the inference we are deriving from this,
269
728260
2000
Por lo tanto, lo que entendemos de esto
12:10
and several such experiments,
270
730260
2000
y de varias pruebas semejantes,
12:12
is that dynamic information processing,
271
732260
2000
es que el proceso dinámico de información,
12:14
or motion processing,
272
734260
2000
o el proceso del movimiento,
12:16
serves as the bedrock for building
273
736260
2000
sirve de fundamento para edificar
12:18
the rest of the complexity of visual processing;
274
738260
4000
el resto del complejo proceso visual.
12:22
it leads to visual integration
275
742260
2000
Ello nos lleva a la integración visual
12:24
and eventually to recognition.
276
744260
3000
y al reconocimiento final.
12:27
This simple idea has far reaching implications.
277
747260
3000
Esta idea sencilla posee repercusiones trascendentales.
12:30
And let me just quickly mention two,
278
750260
3000
Y permítanme rápidamente nombrarles dos.
12:33
one, drawing from the domain of engineering,
279
753260
2000
Una pertenece a los dominios de la ingeniería,
12:35
and one from the clinic.
280
755260
2000
y la otra proviene de la clínica.
12:37
So, from the perspective of engineering,
281
757260
2000
Desde la perspectiva de la ingeniería,
12:39
we can ask: Goven that we know
282
759260
3000
nos podemos preguntar, puesto que sabemos
12:42
that motion is so important for the human visual system,
283
762260
2000
que el movimiento es muy importante para el sistema visual humano,
12:44
can we use this as a recipe
284
764260
3000
¿podemos utilizar esto como una receta
12:47
for constructing machine-based vision systems
285
767260
3000
para construir sistemas visuales operados por máquinas
12:50
that can learn on their own, that don't need to be programmed
286
770260
3000
que puedan aprender solos y que no necesiten ser programados
12:53
by a human programmer?
287
773260
2000
por un ser humano?
12:55
And that's what we're trying to do.
288
775260
2000
Y eso es lo que estamos tratando de hacer.
12:57
I'm at MIT, at MIT you need to apply
289
777260
3000
Estoy en el MIT, allí se debe aplicar
13:00
whatever basic knowledge you gain.
290
780260
2000
cualquier conocimiento básico que adquieras.
13:02
So we are creating Dylan,
291
782260
2000
Así que estamos creando el Dylan
13:04
which is a computational system
292
784260
2000
que es un sistema computacional
13:06
with an ambitious goal
293
786260
2000
cuyo objetivo ambicioso
13:08
of taking in visual inputs
294
788260
2000
es recoger adquisiciones visuales
13:10
of the same kind that a human child would receive,
295
790260
3000
de la misma clase que las que recibiría un niño
13:13
and autonomously discovering:
296
793260
2000
para luego descubrir automáticamente
13:15
What are the objects in this visual input?
297
795260
3000
cuáles son los objetos en dichas adquisiciones visuales.
13:18
So, don't worry about the internals of Dylan.
298
798260
3000
Pero, no se preocupen por los asuntos intrínsecos del Dylan.
13:21
Here, I'm just going to talk about
299
801260
3000
Aquí, sólo les voy a hablar acerca
13:24
how we test Dylan.
300
804260
2000
de cómo probamos el Dylan.
13:26
The way we test Dylan is by giving it
301
806260
2000
La manera en la que probamos el Dylan es proveyéndole
13:28
inputs, as I said, of the same kind
302
808260
3000
las adquisiciones, como ya dije, de las del tipo
13:31
that a baby, or a child in Project Prakash would get.
303
811260
3000
que un bebé o un niño adquiriría en el proyecto Prakash.
13:34
But for a long time we couldn't quite figure out:
304
814260
3000
Pero durante mucho tiempo no logramos desentrañar del todo
13:37
Wow can we get these kinds of video inputs?
305
817260
3000
cómo podemos obtener estos tipos de adquisiciones para video.
13:41
So, I thought,
306
821260
2000
Entonces, pensé que
13:43
could we have Darius
307
823260
2000
Darius nos podría servir
13:45
serve as our babycam carrier,
308
825260
3000
de bebé porta-cámara
13:48
and that way get the inputs that we feed into Dylan?
309
828260
3000
y de ese modo conseguir las adquisiciones que cargaríamos en el Dylan.
13:51
So that's what we did.
310
831260
2000
Y eso fue lo que hicimos.
13:53
(Laughter)
311
833260
7000
(Risas)
14:00
I had to have long conversations with my wife.
312
840260
3000
Tuve que hablar mucho con mi esposa.
14:03
(Laughter)
313
843260
5000
(Risas)
14:08
In fact, Pam, if you're watching this,
314
848260
2000
De hecho, Pam, si estás viendo esto,
14:10
please forgive me.
315
850260
2000
por favor perdóname.
14:13
So, we modified the optics of the camera
316
853260
4000
Así es que, modificamos la óptica de la cámara
14:17
in order to mimic the baby's visual acuity.
317
857260
3000
para poder imitar la agudeza visual del bebé.
14:20
As some of you might know,
318
860260
2000
Como algunos de ustedes sabrán,
14:22
babyies are born pretty much legally blind.
319
862260
4000
los bebés nacen prácticamente ciegos.
14:26
Their acuity -- our acuity is 20/20;
320
866260
3000
Su agudeza visual -la nuestra es de 20/20-
14:29
babies' acuity is like 20/800,
321
869260
3000
la de ellos es de unos 20/800,
14:32
so they are looking at the world
322
872260
2000
por lo tanto miran el mundo
14:34
in a very, very blurry fashion.
323
874260
3000
de un modo muy, muy borroso.
14:37
Here's what a baby-cam video looks like.
324
877260
3000
Así es como se ve el video de la una cámara de bebé.
14:41
(Laughter)
325
881260
9000
(Risas)
14:50
(Applause)
326
890260
3000
(Aplausos)
14:53
Thankfully, there isn't any audio
327
893260
2000
Por suerte, el video
14:55
to go with this.
328
895260
3000
no tiene audio.
14:58
What's amazing is that working with such
329
898260
2000
Lo que es increíble, es que con esta
15:00
highly degraded input,
330
900260
2000
visión tan borrosa
15:02
the baby, very quickly, is able
331
902260
2000
el bebé, muy rápidamente, es capaz
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to discover meaning in such input.
332
904260
3000
de descubrir el significado en estas adquisiciones.
15:07
But then two or three days afterward,
333
907260
2000
Pero después de dos o tres días,
15:09
babies begin to pay attention
334
909260
2000
los bebés comienzan a prestar atención
15:11
to their mother's or their father's face.
335
911260
2000
a los rostros de sus madres y padres.
15:13
How does that happen? We want Dylan to be able to do that,
336
913260
3000
¿Cómo sucede esto? Queremos que el Dylan sea capaz de hacerlo.
15:16
and using this mantra of motion,
337
916260
3000
Y usando esta muestra de movimiento,
15:19
Dylan actually can do that.
338
919260
2000
el Dylan realmente lo puede hacer
15:21
So, given that kind of video input,
339
921260
3000
a pesar del tipo de adquisición del video,
15:24
with just about six or seven minutes worth of video,
340
924260
3000
con sólo unos seis o siete minutos de filmación,
15:27
Dylan can begin to extract patterns
341
927260
3000
el Dylan puede comenzar a obtener los patrones
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that include faces.
342
930260
3000
que incluyen caras.
15:33
So, it's an important demonstration
343
933260
2000
Este es una demostración importante
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of the power of motion.
344
935260
2000
del poder del movimiento.
15:37
The clinical implication, it comes from the domain of autism.
345
937260
3000
La repercusión clínica viene del ámbito del autismo.
15:40
Visual integration has been associated with autism
346
940260
2000
La integración visual fue asociada al autismo
15:42
by several researchers.
347
942260
2000
por muchos investigadores.
15:44
When we saw that, we asked:
348
944260
2000
Cuando vimos eso, nos preguntamos:
15:46
Could the impairment in visual integration
349
946260
3000
¿puede la discapacidad de integración visual
15:49
be the manifestation of something underneath,
350
949260
3000
manifestándose a través de algo subyacente
15:52
of dynamic information processing deficiencies in autism?
351
952260
3000
a la deficiencia del procesamiento de la información dinámica hacer que se desarrolle el autismo?
15:55
Because, if that hypothesis were to be true,
352
955260
3000
Porque, si esta hipótesis fuera verdad,
15:58
it would have massive repercussions in our understanding
353
958260
3000
tendría repercusiones inmensas en nuestro entendimiento
16:01
of what's causing the many different aspects
354
961260
2000
de muchos de los diferentes aspectos causantes
16:03
of the autism phenotype.
355
963260
3000
del fenotipo del autismo.
16:06
What you're going to see are
356
966260
2000
Lo que van a ver son
16:08
video clips of two children -- one neurotypical,
357
968260
3000
unos video clips de dos niños, uno es neurotípico,
16:11
one with autism, playing Pong.
358
971260
2000
el otro padece autismo, jugando al ping-pong.
16:13
So, while the child is playing Pong, we are tracking where they're looking.
359
973260
3000
Mientras ellos juegan al ping-pong, nosotros observamos dónde miran.
16:16
In red are the eye movement traces.
360
976260
3000
En rojo, están marcados los movimientos de sus ojos,
16:19
This is the neurotypical child, and what you see
361
979260
3000
éste es el niño neurotípico, y lo que ustedes ven
16:22
is that the child is able to make cues
362
982260
2000
es lo que el niño es capaz de percibir
16:24
of the dynamic information
363
984260
2000
de la información dinámica
16:26
to predict where the ball is going to go.
364
986260
2000
para calcular hacia dónde irá la pelota.
16:28
Even before the ball gets to a place,
365
988260
3000
Incluso antes de que la pelota llegue,
16:31
the child is already looking there.
366
991260
3000
el niño ya está mirando allí.
16:34
Contrast this with a child
367
994260
2000
Si lo comparamos con un niño
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with autism playing the same game.
368
996260
2000
con autismo jugando a lo mismo,
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Instead of anticipating,
369
998260
2000
en lugar de anticiparse,
16:40
the child always follows where the ball has been.
370
1000260
3000
siempre va hacia donde estaba la pelota.
16:43
The efficiency of the use
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1003260
2000
La eficiencia en el uso
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of dynamic information
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1005260
2000
de la información dinámica
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seems to be significantly compromised in autism.
373
1007260
3000
en el autismo parece estar considerablemente comprometida.
16:51
So we are pursuing this line of work
374
1011260
3000
Así que nosotros seguimos esta línea de trabajo
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and hopefully we'll have
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1014260
2000
y con suerte pronto obtendremos
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more results to report soon.
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1016260
2000
más resultados para informarles pronto.
16:58
Looking ahead, if you think of this disk
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1018260
3000
Mirando al futuro, si ustedes piensan en este disco
17:01
as representing all of the children
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1021260
2000
como representante de todos los niños
17:03
we've treated so far,
379
1023260
2000
que hemos tratado hasta ahora,
17:05
this is the magnitude of the problem.
380
1025260
2000
esta es la magnitud del problema.
17:07
The red dots are the children we have not treated.
381
1027260
3000
Los puntos rojos son los niños que no hemos tratado.
17:10
So, there are many, many more children who need to be treated,
382
1030260
2000
Por lo tanto, hay muchos, muchos niños más que necesitan ser tratados,
17:12
and in order to expand the scope of the project,
383
1032260
3000
y para extender el campo de acción del proyecto,
17:15
we are planning on launching
384
1035260
2000
planeamos abrir
17:17
The Prakash Center for Children,
385
1037260
2000
el Centro Prakash para niños,
17:19
which will have a dedicated pediatric hospital,
386
1039260
3000
que tendrá un hospital pediátrico,
17:22
a school for the children we are treating
387
1042260
2000
una escuela para los niños en tratamiento
17:24
and also a cutting-edge research facility.
388
1044260
2000
y también un centro de investigaciones avanzado.
17:26
The Prakash Center will integrate health care,
389
1046260
3000
El Centro Prakash integrará asistencia sanitaria,
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education and research in a way
390
1049260
2000
educación e investigación de un modo
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that truly creates the whole
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1051260
2000
que realmente cree un todo
17:33
to be greater than the sum of the parts.
392
1053260
3000
que sea más que la suma de las partes.
17:36
So, to summarize: Prakash, in its five years of existence,
393
1056260
3000
Es decir, resumiendo, Prakash, en sus cinco años de vida,
17:39
it's had an impact in multiple areas,
394
1059260
3000
ha tocado distintas áreas,
17:42
ranging from basic neuroscience
395
1062260
2000
que van desde la neurología básica,
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plasticity and learning in the brain,
396
1064260
2000
plasticidad y aprendizaje del cerebro,
17:46
to clinically relevant hypotheses like in autism,
397
1066260
4000
hasta la hipótesis clínicamente relevante como la del autismo,
17:50
the development of autonomous machine vision systems,
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1070260
3000
el desarrollo de máquinas automáticas de sistema visuales,
17:53
education of the undergraduate and graduate students,
399
1073260
3000
formación de estudiantes graduados y no graduados
17:56
and most importantly in the alleviation
400
1076260
2000
y la más importante que es la reducción
17:58
of childhood blindness.
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1078260
2000
de la ceguera en los niños.
18:00
And for my students and I, it's been
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1080260
2000
Y para mí y mis estudiantes, ha sido
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just a phenomenal experience
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1082260
2000
sencillamente una experiencia extraordinaria
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because we have gotten to do interesting research,
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4000
porque hemos logrado hacer una investigación interesante
18:08
while at the same time
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1088260
2000
mientras que al mismo tiempo
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helping the many children that we have worked with.
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1090260
2000
ayudamos a muchos niños con los que hemos trabajado.
18:12
Thank you very much.
407
1092260
2000
Muchas gracias.
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(Applause)
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1094260
2000
(Aplausos)
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