Pawan Sinha on how brains learn to see

64,774 views ・ 2010-02-25

TED


Toista video kaksoisnapsauttamalla alla olevaa englanninkielistä tekstitystä.

Kääntäjä: Ulla Kemi Oikolukija: Sami Niskanen
00:15
If you are a blind child in India,
0
15260
4000
Jos olet sokea lapsi Intiassa
00:19
you will very likely have to contend with
1
19260
3000
tulee sinun kohdata
00:22
at least two big pieces of bad news.
2
22260
3000
ainakin kaksi isoa huonoa uutisista.
00:25
The first bad news
3
25260
2000
Ensimmäinen huono uutinen on se,
00:27
is that the chances of getting treatment
4
27260
3000
että mahdollisuudet hoitoon
00:30
are extremely slim to none,
5
30260
3000
ovat lähes olemattomat.
00:33
and that's because most of the blindness
6
33260
2000
Tämä johtuu siitä, että suurin osa
00:35
alleviation programs in the country
7
35260
2000
sokeudenhoito-ohjelmista tässä maassa
00:37
are focused on adults,
8
37260
2000
on kohdistettu aikuisille.
00:39
and there are very, very few hospitals
9
39260
3000
On vain hyvin, hyvin harvoja sairaaloita,
00:42
that are actually equipped to treat children.
10
42260
3000
jotka ovat varustautuneet lasten hoitoon.
00:46
In fact, if you were to be treated,
11
46260
4000
Itse asiassa, jos saisit hoitoa
00:51
you might well end up being treated
12
51260
3000
olisi todennäköistä päätyä hoitoon
00:54
by a person who has no medical credentials
13
54260
3000
henkilölle, jolla ei ole lääketieteellistä koulutusta,
00:57
as this case from Rajasthan illustrates.
14
57260
3000
kuten tämä tapaus Rajasthanista osoittaa.
01:00
This is a three-year-old orphan girl
15
60260
2000
Tässä on kolmevuotias orpotyttö,
01:02
who had cataracts.
16
62260
2000
jolla oli harmaakaihi.
01:04
So, her caretakers took her
17
64260
2000
Hänen holhoojansa veivät hänet
01:06
to the village medicine man,
18
66260
2000
kylän poppamiehen luokse
01:08
and instead of suggesting to the caretakers
19
68260
3000
ja sen sijaan, että hän olisi kehottanut holhoojia
01:11
that the girl be taken to a hospital,
20
71260
3000
viemään tytön sairaalaan,
01:14
the person decided to burn her abdomen
21
74260
2000
hän päätti polttaa tytön vatsaa
01:16
with red-hot iron bars
22
76260
2000
tulikuumilla raudoilla
01:18
to drive out the demons.
23
78260
2000
ajaakseen pahat henget pois.
01:20
The second piece of bad news
24
80260
3000
Toisen huonon uutisen
01:23
will be delivered to you
25
83260
2000
toimittavat
01:25
by neuroscientists, who will tell you
26
85260
3000
neurotieteilijät, jotka kertovat, että
01:28
that if you are older than four or five years of age,
27
88260
3000
mikäli olet vanhempi kuin 4-5-vuotias
01:31
that even if you have your eye corrected,
28
91260
3000
silmäleikkauksesta huolimatta
01:34
the chances of your brain learning how to see
29
94260
3000
todennäköisyys sille, että aivosi oppivat näkemään,
01:37
are very, very slim --
30
97260
2000
on hyvin hyvin pieni --
01:39
again, slim or none.
31
99260
3000
jälleen kerran lähes olematon.
01:42
So when I heard these two things,
32
102260
2000
Kuullessani nämä kaksi asiaa
01:44
it troubled me deeply,
33
104260
2000
se huolestutti minua syvästi.
01:46
both because of personal reasons
34
106260
2000
Niin henkilökohtaisista
01:48
and scientific reasons.
35
108260
2000
kuin tieteellisistä syistä.
01:50
So let me first start with the personal reason.
36
110260
3000
Antakaa minun aloittaa henkilökohtaisista syistä.
01:53
It'll sound corny, but it's sincere.
37
113260
3000
Tämä kuulostaa kornilta, mutta on vilpitöntä.
01:56
That's my son, Darius.
38
116260
2000
Tässä poikani Darius.
01:58
As a new father,
39
118260
2000
Tuoreena isänä
02:00
I have a qualitatively different sense
40
120260
4000
minulla on laadullisesti erilainen käsitys
02:04
of just how delicate babies are,
41
124260
3000
siitä kuinka herkkiä vauvat ovatkaan,
02:07
what our obligations are towards them
42
127260
3000
mikä on meidän velvollisuutemme heitä kohtaan
02:10
and how much love
43
130260
2000
ja kuinka paljon rakkautta
02:12
we can feel towards a child.
44
132260
3000
voimmekaan tuntea lasta kohtaan.
02:15
I would move heaven and earth
45
135260
2000
Liikuttaisin maat ja taivaat
02:17
in order to get treatment for Darius,
46
137260
3000
saadakseni hoitoa Dariukselle,
02:20
and for me to be told
47
140260
2000
ja kun minulle kerrotaan,
02:22
that there might be other Dariuses
48
142260
2000
että on muita Dariuksia,
02:24
who are not getting treatment,
49
144260
2000
jotka eivät saa hoitoa
02:26
that's just viscerally wrong.
50
146260
3000
se tuntuu loputtoman väärältä.
02:29
So that's the personal reason.
51
149260
2000
Joten siinä henkilökohtainen syyni.
02:31
Scientific reason is that this notion
52
151260
3000
Tieteellinen syy on tämä
02:34
from neuroscience of critical periods --
53
154260
2000
neurotieteen huomio kriittisistä kausista --
02:36
that if the brain is older
54
156260
3000
eli aivojen ollessa vanhempia
02:39
than four or five years of age,
55
159260
2000
kuin 4-5-vuotiaita
02:41
it loses its ability to learn --
56
161260
2000
ne menettävät kyvyn oppia --
02:43
that doesn't sit well with me,
57
163260
2000
tämä ei käynyt minulle,
02:45
because I don't think that idea
58
165260
2000
koska en usko tätä ideaa
02:47
has been tested adequately.
59
167260
3000
testatun riittävästi.
02:50
The birth of the idea is from
60
170260
2000
Tämä idea perustuu
02:52
David Hubel and Torsten Wiesel's work,
61
172260
2000
David Hubelin ja Torsten Wieselin töihin.
02:54
two researchers who were at Harvard,
62
174260
2000
Kaksi tutkijaa Harvardista.
02:56
and they got the Nobel Prize in 1981
63
176260
3000
He saivat Nobelin palkinnon vuonna 1981
02:59
for their studies of visual physiology,
64
179260
2000
näköjärjestelmää koskevista tutkimuksistaan.
03:01
which are remarkably beautiful studies,
65
181260
2000
Nämä ovat merkittäviä tutkimuksia,
03:03
but I believe some of their work
66
183260
2000
mutta uskon, että osa heidän työstään
03:05
has been extrapolated
67
185260
2000
on yleistetty
03:07
into the human domain prematurely.
68
187260
2000
ihmisiin ennenaikaisesti.
03:09
So, they did their work with kittens,
69
189260
2000
Sillä he tutkivat kissanpentuja
03:11
with different kinds of deprivation regiments,
70
191260
2000
erilaisilla deprivaatiokokeilla
03:13
and those studies,
71
193260
2000
ja näitä tutkimuksia,
03:15
which date back to the '60s,
72
195260
2000
jotka tehtiin 60-luvulla,
03:17
are now being applied to human children.
73
197260
3000
sovelletaan nyt myös ihmislapsiin.
03:20
So I felt that I needed to do two things.
74
200260
3000
Tunsin, että minun tulee tehdä kaksi asiaa.
03:23
One: provide care
75
203260
3000
Yksi: Tarjota hoitoa
03:26
to children who are currently
76
206260
2000
lapsille, joilta juuri nyt
03:28
being deprived of treatment.
77
208260
2000
evättiin kaikki hoito.
03:30
That's the humanitarian mission.
78
210260
2000
Se on humanitaarinen tehtävämme.
03:32
And the scientific mission would be
79
212260
2000
Tieteellinen tehtävämme tulisi olemaan
03:34
to test the limits
80
214260
2000
näön plastisiteetin
03:36
of visual plasticity.
81
216260
2000
rajojen testaus.
03:38
And these two missions, as you can tell,
82
218260
3000
Nämä kaksi tehtävää, kuten näette,
03:41
thread together perfectly. One adds to the other;
83
221260
3000
kutoutuvat yhteen täydellisesti. Toinen täydentää toista;
03:44
in fact, one would be impossible without the other.
84
224260
3000
itse asiassa, yksi olisi mahdoton ilman toista.
03:49
So, to implement
85
229260
2000
Toteuttaakseni
03:51
these twin missions,
86
231260
2000
nämä kaksi tehtävää
03:53
a few years ago, I launched Project Prakash.
87
233260
3000
laukaisin muutama vuosi sitten projekti Prakashin.
03:56
Prakash, as many of you know,
88
236260
2000
Prakash, kuten monet teistä tietävät,
03:58
is the Sanskrit word for light,
89
238260
2000
on sanskritin sana valolle.
04:00
and the idea is that
90
240260
2000
Idea on se,
04:02
in bringing light into the lives of children,
91
242260
3000
että tuomalla valoa lasten elämään
04:05
we also have a chance
92
245260
2000
meillä on samalla mahdollisuus
04:07
of shedding light on some of the
93
247260
2000
raottaa valoa muutamiin
04:09
deepest mysteries of neuroscience.
94
249260
3000
neurotieteen syvimpiin mysteereihin.
04:12
And the logo -- even though it looks extremely Irish,
95
252260
3000
Ja logo -- vaikka se näyttääkin hyvin irlantilaiselta,
04:15
it's actually derived from
96
255260
2000
on itse asiassa johdettu suoraan
04:17
the Indian symbol of Diya, an earthen lamp.
97
257260
4000
intialaisesta Diyan symbolista, maalampusta.
04:21
The Prakash, the overall effort
98
261260
3000
Kaiken kaikkiaan Prakashin tavoite
04:24
has three components:
99
264260
2000
koostuu kolmesta osasta:
04:26
outreach, to identify children in need of care;
100
266260
4000
Tavoittaa ja tunnistaa hoitoa tarvitsevat lapset,
04:30
medical treatment; and in subsequent study.
101
270260
3000
sairaanhoito ja sitä seuraten tutkimus.
04:33
And I want to show you a short video clip
102
273260
3000
Tahdon näyttää lyhyen videopätkän,
04:36
that illustrates the first two components of this work.
103
276260
3000
joka esittää kaksi osaa tästä työstä.
04:41
This is an outreach station
104
281260
2000
Tämä on hädänalaisasema
04:43
conducted at a school for the blind.
105
283260
3000
sokeiden koulun yhteydessä.
04:46
(Text: Most of the children are profoundly and permanently blind ...)
106
286260
5000
(Teksti: Useimmat lapsista ovat täysin ja pysyvästi sokeita...)
04:51
Pawan Sinha: So, because this is a school for the blind,
107
291260
5000
Pawan Sinha: Koska tämä on sokeiden koulu
04:56
many children have permanent conditions.
108
296260
2000
monien lapsien tila on pysyvä.
04:58
That's a case of microphthalmos,
109
298260
3000
Tässä on kyseessä mikroftalmia,
05:01
which is malformed eyes,
110
301260
2000
joka on silmien epämuodostuma
05:03
and that's a permanent condition;
111
303260
2000
ja tämä on pysyvä tila
05:05
it cannot be treated.
112
305260
2000
sitä ei voi hoitaa.
05:07
That's an extreme of micropthalmos
113
307260
2000
Tässä on esimerkki äärimmäisestä mikroftalmiasta,
05:09
called enophthalmos.
114
309260
2000
jota kutsutaan enoftalmiaksi.
05:11
But, every so often, we come across children
115
311260
2000
Mutta toisinaan kohtaamme lapsen,
05:13
who show some residual vision,
116
313260
3000
joka osoittaa merkkejä näkökyvyn rippeistä
05:16
and that is a very good sign
117
316260
3000
ja tämä on erittäin hyvä merkki
05:19
that the condition might actually be treatable.
118
319260
2000
siitä, että tila voi olla hoidettavissa.
05:21
So, after that screening, we bring the children to the hospital.
119
321260
3000
Joten tutkimuksen jälkeen tuomme lapset sairaalaan.
05:24
That's the hospital we're working with in Delhi,
120
324260
2000
Työskentelemme Delhissä
Schroff Charity Eye -sairaalan kanssa.
05:26
the Schroff Charity Eye Hospital.
121
326260
3000
05:29
It has a very well-equipped
122
329260
2000
Siellä on erittäin hyvin varustettu
05:31
pediatric ophthalmic center,
123
331260
3000
lastensilmätautien keskus,
05:35
which was made possible in part
124
335260
2000
jonka on osaltaan mahdollistanut
05:37
by a gift from the Ronald McDonald charity.
125
337260
4000
lahjoitus Ronald McDonald -hyväntekeväisyyssäätiöltä.
05:41
So, eating burgers actually helps.
126
341260
3000
Joten hampurilaisten syönti voi auttaa.
05:45
(Text: Such examinations allow us to improve
127
345260
2000
(Teksti: Tällaiset tutkimukset auttavat
05:47
eye-health in many children, and ...
128
347260
2000
parantamaan monien lasten näköongelmia...
05:54
... help us find children who can participate in Project Prakash.)
129
354260
3000
ja löytämään lapsia projekti Prakashiin.)
05:57
PS: So, as I zoom in to the eyes of this child,
130
357260
2000
PS: Tarkentaessani tämän lapsen silmiin
05:59
you will see the cause of his blindness.
131
359260
3000
voitte nähdä hänen sokeutensa syyn.
06:03
The whites that you see in the middle of his pupils
132
363260
3000
Valkoiset läikät, jotka näette hänen pupilliensa keskellä,
06:06
are congenital cataracts,
133
366260
3000
ovat synnynäinen harmaakaihi,
06:09
so opacities of the lens.
134
369260
2000
eli linssin samentuma.
06:11
In our eyes, the lens is clear,
135
371260
3000
Meidän silmiemme linssi on kirkas,
06:14
but in this child, the lens has become opaque,
136
374260
2000
mutta tällä lapsella linssi on sumentunut
06:16
and therefore he can't see the world.
137
376260
3000
ja näin ollen hän ei näe maailmaa.
06:19
So, the child is given treatment. You'll see shots of the eye.
138
379260
3000
Lapselle annetaan hoitoa. Näette kuvia silmästä.
06:22
Here's the eye with the opaque lens,
139
382260
2000
Tässä silmä sumealla linssillä,
06:24
the opaque lens extracted
140
384260
2000
sumea linssi poistetaan
06:26
and an acrylic lens inserted.
141
386260
3000
ja akryylilinssi asetetaan tilalle.
06:29
And here's the same child
142
389260
2000
Tässä sama lapsi
06:31
three weeks post-operation,
143
391260
3000
kolme viikkoa leikkauksen jälkeen.
06:34
with the right eye open.
144
394260
3000
Oikea silmä auki.
06:40
(Applause)
145
400260
6000
(Aplodeja)
06:46
Thank you.
146
406260
2000
Kiitos.
06:48
So, even from that little clip, you can begin to get the sense
147
408260
3000
Jo tästä lyhyestä filmistä voitte saada sen vaikutelman,
06:51
that recovery is possible,
148
411260
2000
että toipuminen on mahdollista,
06:53
and we have now
149
413260
2000
ja me olemme nyt
06:55
provided treatment to over 200 children,
150
415260
3000
antaneet hoitoa yli 200 lapselle,
06:58
and the story repeats itself.
151
418260
2000
ja tarina toistaa itseään.
07:00
After treatment, the child
152
420260
2000
Hoidon jälkeen lapsen
07:02
gains significant functionality.
153
422260
3000
toimintakyky kasvaa merkittävästi.
07:05
In fact, the story holds true
154
425260
3000
Itse asiassa tämä pätee
07:08
even if you have a person who got sight
155
428260
2000
myös ihmisiin, joiden näkö palautuu
07:10
after several years of deprivation.
156
430260
2000
vuosien näönpuutteen jälkeen.
07:12
We did a paper a few years ago
157
432260
2000
Julkaisimme hiljattain tutkimuksen
07:14
about this woman that you see on the right, SRD,
158
434260
4000
tästä naisesta jonka näette tässä oikealla, SRD,
07:18
and she got her sight late in life,
159
438260
2000
ja hänen näkönsä palautui vanhalla iällä.
07:20
and her vision is remarkable at this age.
160
440260
4000
Hänen näkönsä oli huomattava hänen iässään.
07:24
I should add a tragic postscript to this --
161
444260
3000
Minun tulee lisätä traaginen jälkilause tähän --
07:27
she died two years ago
162
447260
2000
hän kuoli pari vuotta sitten
07:29
in a bus accident.
163
449260
2000
bussionnettomuudessa.
07:31
So, hers is just a truly inspiring story --
164
451260
4000
Tässä todella inspiroiva tarina --
07:35
unknown, but inspiring story.
165
455260
3000
tuntematon, mutta inspiroiva tarina.
07:38
So when we started finding these results,
166
458260
2000
Kun aloimme saada näitä tuloksia,
07:40
as you might imagine, it created quite a bit of stir
167
460260
3000
voitte hyvin kuvitella, kuinka se aiheutti kuohuntaa
07:43
in the scientific and the popular press.
168
463260
3000
niin tiede- kuin päivälehdistössäkin.
07:46
Here's an article in Nature
169
466260
2000
Tässä artikkeli Naturessa,
07:48
that profiled this work,
170
468260
2000
jossa käsiteltiin työtämme,
07:50
and another one in Time.
171
470260
2000
toinen Time-lehdessä.
07:52
So, we were fairly convinced -- we are convinced --
172
472260
2000
Joten olimme melko vakuuttuneita
07:54
that recovery is feasible,
173
474260
2000
siitä, että toipuminen on mahdollista
07:56
despite extended visual deprivation.
174
476260
3000
huolimatta pitkäaikaisesta näönpuutteesta.
07:59
The next obvious question to ask:
175
479260
2000
Seuraava ilmiselvä kysymys on:
08:01
What is the process of recovery?
176
481260
3000
Mikä on toipumisen prosessi?
08:04
So, the way we study that is,
177
484260
3000
Tapa millä tätä tutkimme tätä on,
08:07
let's say we find a child who has light sensitivity.
178
487260
2000
että otetaan esimerkiksi valoherkkä lapsi.
08:09
The child is provided treatment,
179
489260
2000
Lapselle annetaan hoitoja,
08:11
and I want to stress that the treatment
180
491260
2000
ja haluan painottaa, että hoidot
08:13
is completely unconditional;
181
493260
2000
ovat täysin ehdottomia;
08:15
there is no quid pro quo.
182
495260
2000
ei ole quid pro quota.
08:17
We treat many more children then we actually work with.
183
497260
3000
Hoidamme enemmän lapsia kuin keiden kanssa työskentelemme.
08:20
Every child who needs treatment is treated.
184
500260
3000
Jokainen hoitoa tarvitseva lapsi saa hoitoa.
08:23
After treatment, about every week,
185
503260
2000
Hoidon jälkeen, lähes viikottain,
08:25
we run the child
186
505260
2000
lapsi käy läpi
08:27
on a battery of simple visual tests
187
507260
3000
sarjan yksinkertaisia visuaalisia kokeita,
08:30
in order to see how their visual skills
188
510260
2000
jotta voimme seurata heidän näkökykynsä
08:32
are coming on line.
189
512260
2000
kehittymistä.
08:34
And we try to do this for as long as possible.
190
514260
3000
Pyrimme jatkamaan tätä niin pitkään kuin mahdollista.
08:37
This arc of development
191
517260
2000
Tämä kehityskaari
08:39
gives us unprecedented
192
519260
2000
antaa meille ennennäkemätöntä
08:41
and extremely valuable information
193
521260
2000
ja äärettömän arvokasta tietoa
08:43
about how the scaffolding of vision
194
523260
2000
siitä, kuinka näön rakennuspalikat
08:45
gets set up.
195
525260
2000
oiken kasataan.
08:47
What might be the causal connections
196
527260
2000
Mitkä voisivat olla syy-yhteydet
08:49
between the early developing skills
197
529260
2000
aikaisemmin ja myöhemmin kehittyvien
08:51
and the later developing ones?
198
531260
2000
kykyjen välillä?
08:53
And we've used this general approach to study
199
533260
2000
Olemme käyttäneet yleistä lähestymistapaa
08:55
many different visual proficiencies,
200
535260
3000
tutkiessamme erilaisia visuaalisia kykyjä,
08:58
but I want to highlight one particular one,
201
538260
4000
mutta tahdon nostaa esille yhden tietyn,
09:02
and that is image parsing into objects.
202
542260
3000
ja se on kuvan jäsentäminen objekteiksi.
09:05
So, any image of the kind that you see on the left,
203
545260
2000
Joten vasemman kuvan kaltainen asia,
09:07
be it a real image or a synthetic image,
204
547260
3000
oli se sitten oikea tai synteettinen kuva,
09:10
it's made up of little regions
205
550260
2000
koostuu pienistä alueista,
09:12
that you see in the middle column,
206
552260
2000
jotka näette keskisarakkeella
09:14
regions of different colors, different luminances.
207
554260
3000
eri värejä ja valoasteita alueittain.
09:17
The brain has this complex task
208
557260
3000
Aivoilla on monimutkainen tehtävä
09:20
of putting together, integrating,
209
560260
3000
yhdistää ja liittää
09:23
subsets of these regions
210
563260
2000
näiden alueiden osat
09:25
into something that's more meaningful,
211
565260
2000
joksikin millä on enemmän merkitystä,
09:27
into what we would consider to be objects,
212
567260
2000
joksikin mitä me voimme pitää objektina
09:29
as you see on the right.
213
569260
2000
niin kuin tämä minkä näette oikealla.
09:31
And nobody knows how this integration happens,
214
571260
2000
Kukaan ei tiedä kuinka tämä tapahtuu,
09:33
and that's the question we asked with Project Prakash.
215
573260
4000
ja tämä on kysymys, jonka esitimme Projekti Prakashilla.
09:37
So, here's what happens
216
577260
2000
Joten tapahtuu seuraava,
09:39
very soon after the onset of sight.
217
579260
3000
hyvin pian näön palautumisen jälkeen.
09:42
Here's a person who had gained sight just a couple of weeks ago,
218
582260
3000
Tässä henkilö, joka sai näkökykynsä vain pari viikkoa sitten,
09:45
and you see Ethan Myers, a graduate student from MIT,
219
585260
3000
ja näette Ethan Myersin, MIT:in jatko-opiskelijan,
09:48
running the experiment with him.
220
588260
3000
suorittamassa koetta hänen kanssaan.
09:51
His visual-motor coordination is quite poor,
221
591260
4000
Hänen näkömotoriikan koordinointinsa on hyvin heikko,
09:55
but you get a general sense
222
595260
2000
mutta saatte yleiskäsityksen
09:57
of what are the regions that he's trying to trace out.
223
597260
3000
siitä, mitä alueita hän yrittää jäljittää.
10:00
If you show him real world images,
224
600260
2000
Jos hänelle näyttää oikean maailman kuvia,
10:02
if you show others like him real world images,
225
602260
3000
jos näyttää muille hänen kaltaisilleen kuvia maailmasta
10:05
they are unable to recognize most of the objects
226
605260
2000
he eivät tunnista suurinta osaa,
10:07
because the world to them is over-fragmented;
227
607260
3000
koska heille maailma on kuin sirpaleina.
10:10
it's made up of a collage, a patchwork,
228
610260
3000
Se on koottu kollaaseista, eri värien
10:13
of regions of different colors and luminances.
229
613260
2000
ja valoisuuksien tilkuista.
10:15
And that's what's indicated in the green outlines.
230
615260
2000
Ja tätä kuvastaa vihreä ääriviiva.
10:17
When you ask them,
231
617260
2000
Kun kysytte heiltä
10:19
"Even if you can't name the objects, just point to where the objects are,"
232
619260
3000
"Vaikka ette osaisi nimetä objekteja, osoittakaa ne",
10:22
these are the regions that they point to.
233
622260
2000
nämä ovat alueet, joita he osoittavat.
10:24
So the world is this complex
234
624260
2000
Maailma on monimutkainen
10:26
patchwork of regions.
235
626260
2000
alueiden tilkkutäkki.
10:28
Even the shadow on the ball
236
628260
2000
Jopa pallon varjosta
10:30
becomes its own object.
237
630260
3000
tulee oma objektinsa.
10:33
Interestingly enough,
238
633260
2000
Mikä on mielenkiintoista on se,
10:35
you give them a few months,
239
635260
2000
että kun heille antaa muutaman kuukauden
10:37
and this is what happens.
240
637260
3000
seuraava tapahtuu.
10:43
Doctor: How many are these?
241
643260
2000
Lääkäri: Kuinka monta näitä on?
10:45
Patient: These are two things.
242
645260
2000
Potilas: Tässä on kaksi asiaa.
10:47
Doctor: What are their shapes?
243
647260
2000
Lääkäri: Minkä muotoisia ne ovat?
10:49
Patient: Their shapes ...
244
649260
2000
Potilas: Niiden muodot...
10:51
This one is a circle,
245
651260
3000
Tämä on ympyrä
10:54
and this
246
654260
2000
ja tämä
10:56
is a square.
247
656260
2000
on neliö.
10:58
PS: A very dramatic transformation has come about.
248
658260
3000
PS: On tapahtunut hyvin dramaattinen muutos.
11:01
And the question is:
249
661260
2000
Ja kysymys on:
11:03
What underlies this transformation?
250
663260
2000
Mikä on tämän muutoksen takana?
11:05
It's a profound question,
251
665260
2000
Se on hyvin perustavanlaatuinen kysymys,
11:07
and what's even more amazing is how simple
252
667260
2000
ja mikä on vielä ihmeellisempää on se,
11:09
the answer is.
253
669260
2000
kuinka yksinkertainen vastaus onkaan.
11:11
The answer lies in motion
254
671260
2000
Vastaus piilee liikkeessä,
11:13
and that's what I want to show you in the next clip.
255
673260
3000
ja haluan näyttää tämän seuraavassa videopätkässä.
11:18
Doctor: What shape do you see here?
256
678260
2000
Lääkäri: Minkä muodon näet tässä?
11:20
Patient: I can't make it out.
257
680260
3000
Potilas: En saa siitä selvää.
11:28
Doctor: Now?
258
688260
2000
Lääkäri: Nyt?
11:31
Patient: Triangle.
259
691260
2000
Potilas: Kolmio.
11:35
Doctor: How many things are these?
260
695260
3000
Lääkäri: Kuinka monta niitä on?
11:48
Now, how many things are these?
261
708260
3000
Kuinka monta niitä on nyt?
11:51
Patient: Two.
262
711260
2000
Potilas: Kaksi.
11:53
Doctor: What are these things?
263
713260
2000
Lääkäri: Mitä ne ovat?
11:56
Patient: A square and a circle.
264
716260
2000
Potilas: Neliö ja ympyrä.
11:58
PS: And we see this pattern over and over again.
265
718260
3000
PS: Ja näemme tämän kaavan toistuvan uudelleen ja uudelleen.
12:01
The one thing the visual system needs
266
721260
3000
Se yksi asia, jota visuaalinen järjestelmä tarvitsee
12:04
in order to begin parsing the world
267
724260
2000
voidakseen alkaa hahmottamaan maailmaa
12:06
is dynamic information.
268
726260
2000
on dynaaminen tieto.
12:08
So the inference we are deriving from this,
269
728260
2000
Johtopäätös, jonka voimme vetää tästä
12:10
and several such experiments,
270
730260
2000
ja useista muista kokeista
12:12
is that dynamic information processing,
271
732260
2000
on se, että dynaamisen tiedon prosessointi
12:14
or motion processing,
272
734260
2000
tai liikeen prosessointi
12:16
serves as the bedrock for building
273
736260
2000
on peruskallio rakennettaessa
12:18
the rest of the complexity of visual processing;
274
738260
4000
loppua visuaalisen prosessoinnin monimuotoisuudesta;
12:22
it leads to visual integration
275
742260
2000
se johtaa havaintojen yhdistämiseen
12:24
and eventually to recognition.
276
744260
3000
ja lopulta tunnistamiseen.
12:27
This simple idea has far reaching implications.
277
747260
3000
Tällä yksinkertaisella idealla on kauaskantoisia vaikutuksia.
12:30
And let me just quickly mention two,
278
750260
3000
Mainitsen pikaisesti niistä kaksi,
12:33
one, drawing from the domain of engineering,
279
753260
2000
ensimmäinen on tekniikan maailmasta
12:35
and one from the clinic.
280
755260
2000
ja toinen klinikalta.
12:37
So, from the perspective of engineering,
281
757260
2000
Joten tekniikan näkökulmasta
12:39
we can ask: Goven that we know
282
759260
3000
voimme kysyä: kun tiedämme,
12:42
that motion is so important for the human visual system,
283
762260
2000
kuinka tärkeä liike on näköjärjestelmälle,
12:44
can we use this as a recipe
284
764260
3000
voimmeko käyttää sitä reseptinä
12:47
for constructing machine-based vision systems
285
767260
3000
rakentamaan konepohjaisia näköjärjestelmiä,
12:50
that can learn on their own, that don't need to be programmed
286
770260
3000
jotka oppisivat itsenäisesti, joita ei tarvitsisi ohjelmoida
12:53
by a human programmer?
287
773260
2000
ihmisohjelmoijan toimesta?
12:55
And that's what we're trying to do.
288
775260
2000
Tätä me yritämme tehdä.
12:57
I'm at MIT, at MIT you need to apply
289
777260
3000
Olen MIT-korkeakoulussa, MIT:ssa sinun tulee käyttää
13:00
whatever basic knowledge you gain.
290
780260
2000
kaikkea saavuttamaasi perustietoa.
13:02
So we are creating Dylan,
291
782260
2000
Joten loimme Dylanin,
13:04
which is a computational system
292
784260
2000
mikä on tietokonejärjestelmä,
13:06
with an ambitious goal
293
786260
2000
jolla on kunnianhimoinen pyrkimys
13:08
of taking in visual inputs
294
788260
2000
vastaanottaa visuaalista tietoa,
13:10
of the same kind that a human child would receive,
295
790260
3000
samankaltaista kuin mitä ihmislapsi vastaanottaisi
13:13
and autonomously discovering:
296
793260
2000
ja selvittäisi itsenäisesti,
13:15
What are the objects in this visual input?
297
795260
3000
mitä nämä visuaalisen tiedon tuottamat objektit ovat.
13:18
So, don't worry about the internals of Dylan.
298
798260
3000
Älkää välittäkö siitä, mistä osista Dylan koostuu.
13:21
Here, I'm just going to talk about
299
801260
3000
Aion kertoa vain siitä,
13:24
how we test Dylan.
300
804260
2000
miten testaamme Dylania.
13:26
The way we test Dylan is by giving it
301
806260
2000
Testaamme Dylania antamalla sille
13:28
inputs, as I said, of the same kind
302
808260
3000
tietoa, joka on samanlaista, kuin mitä vauva
13:31
that a baby, or a child in Project Prakash would get.
303
811260
3000
tai lapsi Projekti Prakashissa saisi.
13:34
But for a long time we couldn't quite figure out:
304
814260
3000
Pitkään aikaan emme keksineet,
13:37
Wow can we get these kinds of video inputs?
305
817260
3000
kuinka saisimme tämänkaltaista videoinformaatiota.
13:41
So, I thought,
306
821260
2000
Joten ajattelin,
13:43
could we have Darius
307
823260
2000
voisimmeko käyttää Dariusta
13:45
serve as our babycam carrier,
308
825260
3000
vauvakameramme kantajana
13:48
and that way get the inputs that we feed into Dylan?
309
828260
3000
ja näin syöttää tietoa Dylaniin?
13:51
So that's what we did.
310
831260
2000
Teimme näin.
13:53
(Laughter)
311
833260
7000
(Naurua)
14:00
I had to have long conversations with my wife.
312
840260
3000
Minun piti käydä pitkiä keskusteluja vaimoni kanssa.
14:03
(Laughter)
313
843260
5000
(Naurua)
14:08
In fact, Pam, if you're watching this,
314
848260
2000
Itse asiassa, Pam, jos katsot tätä
14:10
please forgive me.
315
850260
2000
anna minulle anteeksi.
14:13
So, we modified the optics of the camera
316
853260
4000
Joten muokkasimme kameran optiikkaa
14:17
in order to mimic the baby's visual acuity.
317
857260
3000
voidaksemme matkia vauvan näön tarkuuttaa.
14:20
As some of you might know,
318
860260
2000
Kuten osa teistä varmaan tietääkin,
14:22
babyies are born pretty much legally blind.
319
862260
4000
vauvat syntyvät lähestulkoon sokeina.
14:26
Their acuity -- our acuity is 20/20;
320
866260
3000
Heidän tarkkuutensa -- meidän on 20/20;
14:29
babies' acuity is like 20/800,
321
869260
3000
vauvoilla se on suurinpiirtein 20/800,
14:32
so they are looking at the world
322
872260
2000
joten he katselevat maailmaa
14:34
in a very, very blurry fashion.
323
874260
3000
hyvin hyvin sumealla tavalla.
14:37
Here's what a baby-cam video looks like.
324
877260
3000
Tältä vauvakameran videokuva näyttää.
14:41
(Laughter)
325
881260
9000
(Naurua)
14:50
(Applause)
326
890260
3000
(Aplodeja)
14:53
Thankfully, there isn't any audio
327
893260
2000
Onneksi tämän seuraksi
14:55
to go with this.
328
895260
3000
ei ole ääniraitaa.
14:58
What's amazing is that working with such
329
898260
2000
Hämmästyttävää on se, että
15:00
highly degraded input,
330
900260
2000
tästä hyvin huonolaatuisesta tiedosta
15:02
the baby, very quickly, is able
331
902260
2000
vauva kykenee varsin nopeasti
15:04
to discover meaning in such input.
332
904260
3000
löytämään merkityksen.
15:07
But then two or three days afterward,
333
907260
2000
Päivää tai paria myöhemmin
15:09
babies begin to pay attention
334
909260
2000
vauvat alkavat kiinnittää huomiota
15:11
to their mother's or their father's face.
335
911260
2000
äitinsä ja isänsä kasvoihin.
15:13
How does that happen? We want Dylan to be able to do that,
336
913260
3000
Miten tämä tapahtuu? Me haluamme Dylanin pystyvän samaan,
15:16
and using this mantra of motion,
337
916260
3000
ja käyttäen tätä liikkeen mantraa
15:19
Dylan actually can do that.
338
919260
2000
Dylan itse asiassa voi tehdä sen.
15:21
So, given that kind of video input,
339
921260
3000
Joten ottaen huomioon videon tason,
15:24
with just about six or seven minutes worth of video,
340
924260
3000
vain kuudesta seitsemään minuutin videopätkästä
15:27
Dylan can begin to extract patterns
341
927260
3000
Dylan kykenee tunnistamaan hahmoja
15:30
that include faces.
342
930260
3000
kuten kasvoja.
15:33
So, it's an important demonstration
343
933260
2000
Joten tämä on tärkeä havainnollistus
15:35
of the power of motion.
344
935260
2000
liikkeen mahdista.
15:37
The clinical implication, it comes from the domain of autism.
345
937260
3000
Kliiniset vaikutukset tulevat autismin maailmasta.
15:40
Visual integration has been associated with autism
346
940260
2000
Näköhavaintohäiriöt on yhdistetty autismiin
15:42
by several researchers.
347
942260
2000
useiden tutkijoiden toimesta.
15:44
When we saw that, we asked:
348
944260
2000
Huomatessamme tämän kysyimme:
15:46
Could the impairment in visual integration
349
946260
3000
Voisivatko näköhavaintojen häiriöt
15:49
be the manifestation of something underneath,
350
949260
3000
olla ilmentymä jostain, joka piilee
15:52
of dynamic information processing deficiencies in autism?
351
952260
3000
autismin dynaamisen tiedonkäsittelyn vajauksen takana?
15:55
Because, if that hypothesis were to be true,
352
955260
3000
Koska mikäli tämä olettamus osottautuisi oikeaksi,
15:58
it would have massive repercussions in our understanding
353
958260
3000
sillä olisi valtava vaikutus ymmärrykseemme
16:01
of what's causing the many different aspects
354
961260
2000
siitä, mikä aiheuttaa autismin erilaiset
16:03
of the autism phenotype.
355
963260
3000
ilmenemismuodot.
16:06
What you're going to see are
356
966260
2000
Mitä näette seuraavaksi
16:08
video clips of two children -- one neurotypical,
357
968260
3000
on videopätkä kahdesta lapsesta -- yksi neurotyypillinen,
16:11
one with autism, playing Pong.
358
971260
2000
yksi jolla on autismi, pelaamassa Pongia.
16:13
So, while the child is playing Pong, we are tracking where they're looking.
359
973260
3000
Lapsen pelatessa Pongia jäljitämme heidän katsettaan.
16:16
In red are the eye movement traces.
360
976260
3000
Punaisella on silmän liikkeen jäljet.
16:19
This is the neurotypical child, and what you see
361
979260
3000
Tämä on neurotyypillinen lapsi, ja mitä näette
16:22
is that the child is able to make cues
362
982260
2000
on se, että lapsi kykenee arvaamaan
16:24
of the dynamic information
363
984260
2000
dynaamisen informaation perusteella
16:26
to predict where the ball is going to go.
364
986260
2000
minne pallo menee seuraavaksi.
16:28
Even before the ball gets to a place,
365
988260
3000
Jo ennen kuin pallo ehtii kohtaan
16:31
the child is already looking there.
366
991260
3000
lapsi katsoo jo sinne.
16:34
Contrast this with a child
367
994260
2000
Vastakohtana tähän autistinen lapsi,
16:36
with autism playing the same game.
368
996260
2000
joka pelaa samaa peliä.
16:38
Instead of anticipating,
369
998260
2000
Ennakoimisen sijaan
16:40
the child always follows where the ball has been.
370
1000260
3000
lapsi seuraa aina palloa sen mukaan missä se on jo ollut.
16:43
The efficiency of the use
371
1003260
2000
Dynaamisen informaation
16:45
of dynamic information
372
1005260
2000
käytön tehokkuus
16:47
seems to be significantly compromised in autism.
373
1007260
3000
vaikuttaa olevan selkeästi heikentynyt autismissa.
16:51
So we are pursuing this line of work
374
1011260
3000
Joten kehitämme tätä työtä
16:54
and hopefully we'll have
375
1014260
2000
ja toivottavasti voimme pian
16:56
more results to report soon.
376
1016260
2000
raportoida lisää tuloksia.
16:58
Looking ahead, if you think of this disk
377
1018260
3000
Katse tulevaisuuteen, jos kuvittelette tämän levyn
17:01
as representing all of the children
378
1021260
2000
kuvaavan sitä määrää lapsia,
17:03
we've treated so far,
379
1023260
2000
joita olemme hoitaneet tähän mennessä,
17:05
this is the magnitude of the problem.
380
1025260
2000
on tämä ongelman suuruusluokka.
17:07
The red dots are the children we have not treated.
381
1027260
3000
Punaiset pisteet edustavat lapsia, joita emme ole hoitaneet.
17:10
So, there are many, many more children who need to be treated,
382
1030260
2000
On monia lapsia, jotka tarvitsevat hoitoa,
17:12
and in order to expand the scope of the project,
383
1032260
3000
ja voidaksemme laajentaa projektiamme
17:15
we are planning on launching
384
1035260
2000
olemme suunnitelleet avaavamme
17:17
The Prakash Center for Children,
385
1037260
2000
Lasten Prakash-Keskuksen,
17:19
which will have a dedicated pediatric hospital,
386
1039260
3000
jossa meillä tulee olemaan erikoislastensairaala,
17:22
a school for the children we are treating
387
1042260
2000
koulu hoitamillemme lapsille
17:24
and also a cutting-edge research facility.
388
1044260
2000
ja kärkiluokkaa oleva tutkimuslaitos.
17:26
The Prakash Center will integrate health care,
389
1046260
3000
Prakash-Keskus tulee yhdistämään terveydenhoidon,
17:29
education and research in a way
390
1049260
2000
koulutuksen ja tutkimuksen tavalla,
17:31
that truly creates the whole
391
1051260
2000
joka todella luo kokonaisuuden,
17:33
to be greater than the sum of the parts.
392
1053260
3000
joka on suurempi kuin osiensa summa.
17:36
So, to summarize: Prakash, in its five years of existence,
393
1056260
3000
Yhteenvetona: Prakash on viiden vuoden olemassaolonsa aikana
17:39
it's had an impact in multiple areas,
394
1059260
3000
vaikuttanut moniin alueisiin,
17:42
ranging from basic neuroscience
395
1062260
2000
lähtien neurotieteen
17:44
plasticity and learning in the brain,
396
1064260
2000
plastisiteetista ja aivojen oppimiskyvystä
17:46
to clinically relevant hypotheses like in autism,
397
1066260
4000
kliinisesti tärkeisiin hypoteeseihin esimerkiksi autismista,
17:50
the development of autonomous machine vision systems,
398
1070260
3000
itsenäisen koneellisen näkökyvyn kehittämiseen,
17:53
education of the undergraduate and graduate students,
399
1073260
3000
ylioppilaiden- ja jatko-opiskelijoiden koulutukseen
17:56
and most importantly in the alleviation
400
1076260
2000
ja mikä kaikkein tärkeintä
17:58
of childhood blindness.
401
1078260
2000
lapsuusiän sokeuden lievitykseen.
18:00
And for my students and I, it's been
402
1080260
2000
Oppilailleni ja minulle tämä on ollut
18:02
just a phenomenal experience
403
1082260
2000
ilmiömäinen kokemus,
18:04
because we have gotten to do interesting research,
404
1084260
4000
koska olemme päässeet tekemään mielenkiintoista tutkimustyötä,
18:08
while at the same time
405
1088260
2000
samaan aikaan auttaen
18:10
helping the many children that we have worked with.
406
1090260
2000
lapsia, joiden kanssa olemme työskennelleet.
18:12
Thank you very much.
407
1092260
2000
Kiitos oikein paljon.
18:14
(Applause)
408
1094260
2000
(Aplodeja)
Tietoja tästä verkkosivustosta

Tällä sivustolla esitellään YouTube-videoita, jotka ovat hyödyllisiä englannin oppimisessa. Näet englannin oppitunteja, joita opettavat huippuluokan opettajat ympäri maailmaa. Kaksoisnapsauta kullakin videosivulla näkyvää englanninkielistä tekstitystä, niin voit toistaa videon sieltä. Tekstitykset vierivät synkronoidusti videon toiston kanssa. Jos sinulla on kommentteja tai toiveita, ota meihin yhteyttä käyttämällä tätä yhteydenottolomaketta.

https://forms.gle/WvT1wiN1qDtmnspy7