Sebastian Seung: I am my connectome

Sebastian Seung: Je suis mon connectome

248,430 views ・ 2010-09-28

TED


Veuillez double-cliquer sur les sous-titres anglais ci-dessous pour lire la vidéo.

Traducteur: Lucie Penarrubia Relecteur: julien hamonic
00:17
We live in in a remarkable time,
0
17260
3000
Nous vivons à une époque remarquable,
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the age of genomics.
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20260
3000
l'âge de la génomique.
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Your genome is the entire sequence of your DNA.
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23260
3000
Votre génome est la séquence intégrale de votre ADN.
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Your sequence and mine are slightly different.
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26260
3000
Votre séquence et la mienne sont légèrement différentes.
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That's why we look different.
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29260
2000
C'est pour cela que nous ne nous ressemblons pas.
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I've got brown eyes;
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J'ai les yeux bruns.
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you might have blue or gray.
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33260
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Les vôtres sont peut-être bleus ou gris.
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But it's not just skin-deep.
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36260
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Mais cela ne concerne pas seulement ce qui se voit à l'oeil nu.
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The headlines tell us
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Les gros titres des journaux nous apprennent
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that genes can give us scary diseases,
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que ce sont les gènes qui sont responsables de maladies effrayantes,
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maybe even shape our personality,
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3000
qui peut-être même modèlent notre personnalité,
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or give us mental disorders.
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ou qui causent des désordres mentaux.
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Our genes seem to have
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Nos gènes semblent posséder
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awesome power over our destinies.
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une emprise phénoménale sur nos destins.
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And yet, I would like to think
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Et pourtant, je voudrais penser
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that I am more than my genes.
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que je suis plus que mes gènes.
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What do you guys think?
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Vous en pensez quoi?
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Are you more than your genes?
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Vous êtes aussi plus que vos gènes?
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(Audience: Yes.) Yes?
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(Public : Oui.) Oui ?
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I think some people agree with me.
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2000
Je pense que certains sont d'accord avec moi.
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I think we should make a statement.
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Je pense que nous devrions le décréter.
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I think we should say it all together.
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Je pense que nous devrions le dire tous ensemble.
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All right: "I'm more than my genes" -- all together.
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Allez : "Je suis plus que mes gènes" -- tous ensemble.
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Everybody: I am more than my genes.
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83260
4000
Tout le monde : Je suis plus que mes gènes.
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(Cheering)
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(Applaudissements)
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Sebastian Seung: What am I?
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2000
Sebastian Seung : Qu'est-ce que je suis?
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(Laughter)
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3000
(Rires)
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I am my connectome.
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95260
3000
Je suis mon connectome.
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Now, since you guys are really great,
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100260
2000
Bon, comme vous êtes vraiment supers,
01:42
maybe you can humor me and say this all together too.
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102260
2000
vous pourriez peut-être me faire plaisir et le dire tous ensemble aussi.
01:44
(Laughter)
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104260
2000
(Rires)
01:46
Right. All together now.
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2000
Voilà. Tous ensemble maintenant.
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Everybody: I am my connectome.
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3000
Tout le monde : Je suis mon connectome.
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SS: That sounded great.
33
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2000
SS : C'était super bien.
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You know, you guys are so great, you don't even know what a connectome is,
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2000
Vous savez quoi, vous êtes vraiment supers, parce que vous n'avez aucune idée de ce qu'est un connectome
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and you're willing to play along with me.
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117260
2000
mais vous jouez quand même le jeu avec moi.
01:59
I could just go home now.
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3000
Je n'ai plus qu'à rentrer chez moi maintenant.
02:02
Well, so far only one connectome is known,
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122260
3000
En fait, pour le moment on ne connaît qu'un seul connectome,
02:05
that of this tiny worm.
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125260
3000
celui de ce minuscule vers.
02:08
Its modest nervous system
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128260
2000
Son système nerveux très modeste
02:10
consists of just 300 neurons.
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130260
2000
ne contient que 300 neurones.
02:12
And in the 1970s and '80s,
41
132260
2000
Et dans les années 1970 et 80,
02:14
a team of scientists
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134260
2000
une équipe de scientifiques
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mapped all 7,000 connections
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136260
2000
a cartographié les 7000 connexions
02:18
between the neurons.
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138260
2000
entre chaque neurone.
02:21
In this diagram, every node is a neuron,
45
141260
2000
Dans ce schéma, chaque noeud est un neurone,
02:23
and every line is a connection.
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143260
2000
et chaque ligne une connexion.
02:25
This is the connectome
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145260
2000
Voici le connectome
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of the worm C. elegans.
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147260
4000
du vers C. elegans.
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Your connectome is far more complex than this
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151260
3000
Votre connectome est bien plus complexe que cela,
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because your brain
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154260
2000
car votre cerveau
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contains 100 billion neurons
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156260
2000
contient 100 milliards de neurones
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and 10,000 times as many connections.
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158260
3000
et 10 000 fois autant de connexions.
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There's a diagram like this for your brain,
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2000
Il y a un schéma comme celui-ci pour votre cerveau
02:43
but there's no way it would fit on this slide.
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163260
3000
mais il n'y a aucune chance qu'il rentre sur cette diapo.
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Your connectome contains one million times more connections
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167260
3000
Votre connectome contient un million de fois plus de connexions
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than your genome has letters.
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170260
3000
que ce que votre génome a de lettres.
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That's a lot of information.
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2000
Ca fait beaucoup d'informations.
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What's in that information?
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3000
Qu'y a-t-il dans cette information?
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We don't know for sure, but there are theories.
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179260
3000
Nous n'en sommes pas sûrs, mais nous avons des théories.
03:02
Since the 19th century, neuroscientists have speculated
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182260
3000
Depuis le 19ème siècle, les neuro-scientifiques imaginent
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that maybe your memories --
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185260
2000
que peut-être vos souvenirs --
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the information that makes you, you --
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187260
2000
cette information qui fait que vous êtes qui vous êtes --
03:09
maybe your memories are stored
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189260
2000
peut-être que vos souvenirs sont stockés
03:11
in the connections between your brain's neurons.
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191260
2000
dans les connexions entre les neurones de votre cerveau.
03:15
And perhaps other aspects of your personal identity --
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195260
2000
Et peut-être que d'autres aspects de votre identité --
03:17
maybe your personality and your intellect --
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197260
3000
peut-être votre personnalité et votre intelligence --
03:20
maybe they're also encoded
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200260
2000
peut-être sont-ils aussi encodés
03:22
in the connections between your neurons.
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202260
3000
dans les connexions entre les neurones.
03:26
And so now you can see why I proposed this hypothesis:
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206260
3000
Maintenant vous comprenez pourquoi j'ai proposé cette hypothèse :
03:29
I am my connectome.
70
209260
3000
je suis mon connectome.
03:32
I didn't ask you to chant it because it's true;
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212260
3000
Je ne vous ai pas demandé de le scander parce que c'est vrai,
03:35
I just want you to remember it.
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215260
2000
je veux juste que vous vous en rappeliez.
03:37
And in fact, we don't know if this hypothesis is correct,
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217260
2000
En fait, nous ne savons pas si cette hypothèse est correcte,
03:39
because we have never had technologies
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219260
2000
parce que nous n'avons pas encore de technologie
03:41
powerful enough to test it.
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221260
2000
assez puissante pour la mettre à l'épreuve.
03:44
Finding that worm connectome
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224260
3000
Trouver le connectome de ce vers
03:47
took over a dozen years of tedious labor.
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227260
3000
équivaut à plus d'une douzaine d'années de travail acharné.
03:50
And to find the connectomes of brains more like our own,
78
230260
3000
Et pour trouver les connectomes de cerveaux qui s'approchent davantage des nôtres,
03:53
we need more sophisticated technologies, that are automated,
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233260
3000
nous avons besoin de technologies plus sophistiquées, automatisées,
03:56
that will speed up the process of finding connectomes.
80
236260
3000
qui augmenteront la vitesse du processus qui permet de trouver des connectomes.
03:59
And in the next few minutes, I'll tell you about some of these technologies,
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239260
3000
Et, dans les minutes à venir, je vais vous parler un peu de ces technologies
04:02
which are currently under development
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242260
2000
qui sont actuellement en cours de développement
04:04
in my lab and the labs of my collaborators.
83
244260
3000
dans mon labo et dans les labos de mes collaborateurs.
04:08
Now you've probably seen pictures of neurons before.
84
248260
3000
Bon, vous avez probablement déjà vu des images de neurones par le passé.
04:11
You can recognize them instantly
85
251260
2000
Vous les reconnaissez instantanément
04:13
by their fantastic shapes.
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253260
3000
à leur forme fantastique.
04:16
They extend long and delicate branches,
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256260
3000
Ils déploient de longues et délicates branches
04:19
and in short, they look like trees.
88
259260
3000
et, pour faire court, ils ressemblent à des arbres.
04:22
But this is just a single neuron.
89
262260
3000
Mais il ne s'agit là que d'un seul neurone.
04:25
In order to find connectomes,
90
265260
2000
Pour trouver les connectomes,
04:27
we have to see all the neurons at the same time.
91
267260
3000
nous devons regarder tous les neurones en même temps.
04:30
So let's meet Bobby Kasthuri,
92
270260
2000
Laissez-moi vous présenter Bobby Kasthuri
04:32
who works in the laboratory of Jeff Lichtman
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272260
2000
qui travaille dans le laboratoire de Jeff Lichtman
04:34
at Harvard University.
94
274260
2000
à Harvard.
04:36
Bobby is holding fantastically thin slices
95
276260
2000
Bobby s'occupe des tranches extrêmement fines
04:38
of a mouse brain.
96
278260
2000
du cerveau d'une souris.
04:40
And we're zooming in by a factor of 100,000 times
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280260
3000
Nous agrandissons l'image 100 000 fois
04:44
to obtain the resolution,
98
284260
2000
pour obtenir la résolution
04:46
so that we can see the branches of neurons all at the same time.
99
286260
3000
qui nous permet de voir toutes les branches du neurone en une seule fois.
04:50
Except, you still may not really recognize them,
100
290260
3000
Sauf qu'il est possible que vous ne puissiez toujours pas les reconnaître
04:53
and that's because we have to work in three dimensions.
101
293260
3000
et c'est parce qu'il est nécessaire de travailler en trois dimensions.
04:56
If we take many images of many slices of the brain
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296260
2000
Si on prend plusieurs images de plusieurs tranches du cerveau
04:58
and stack them up,
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298260
2000
et si on les empile,
05:00
we get a three-dimensional image.
104
300260
2000
on obtient une image tri-dimensionnelle.
05:02
And still, you may not see the branches.
105
302260
2000
Et pourtant, il est possible que vous ne voyiez toujours pas les branches.
05:04
So we start at the top,
106
304260
2000
Donc on commence par en haut,
05:06
and we color in the cross-section of one branch in red,
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306260
3000
et on colore en rouge la coupe transversale d'une branche.
05:09
and we do that for the next slice
108
309260
2000
On fait pareil pour la tranche d'après,
05:11
and for the next slice.
109
311260
2000
et celle d'après.
05:13
And we keep on doing that,
110
313260
2000
Et on continue de faire ça,
05:15
slice after slice.
111
315260
3000
tranche après tranche.
05:18
If we continue through the entire stack,
112
318260
2000
Si on continue comme ça pour toute la pile,
05:20
we can reconstruct the three-dimensional shape
113
320260
3000
on peut reconstruire la forme en trois dimensions
05:23
of a small fragment of a branch of a neuron.
114
323260
3000
d'un petit fragment de la branche d'un neurone.
05:26
And we can do that for another neuron in green.
115
326260
2000
On peut faire la même chose pour un autre neurone en vert.
05:28
And you can see that the green neuron touches the red neuron
116
328260
2000
Vous pouvez voir que le neurone vert touche le neurone rouge
05:30
at two locations,
117
330260
2000
à deux endroits,
05:32
and these are what are called synapses.
118
332260
2000
et c'est là ce qu'on appelle les synapses.
05:34
Let's zoom in on one synapse,
119
334260
2000
Agrandissons une synapse.
05:36
and keep your eyes on the interior of the green neuron.
120
336260
3000
Et fixez attentivement l'intérieur du neurone vert.
05:39
You should see small circles --
121
339260
2000
Vous devriez voir des petits cercles.
05:41
these are called vesicles.
122
341260
3000
C'est ce qu'on appelle les vésicules.
05:44
They contain a molecule know as a neurotransmitter.
123
344260
3000
Elles contiennent une molécule qu'on appelle un neurotransmetteur.
05:47
And so when the green neuron wants to communicate,
124
347260
2000
Ainsi quand le neurone vert veut communiquer,
05:49
it wants to send a message to the red neuron,
125
349260
2000
qu'il veut envoyer un message au neurone rouge,
05:51
it spits out neurotransmitter.
126
351260
3000
il lâche des neurotransmetteurs.
05:54
At the synapse, the two neurons
127
354260
2000
Au niveau de la synapse, les deux neurones
05:56
are said to be connected
128
356260
2000
sont connectés
05:58
like two friends talking on the telephone.
129
358260
3000
comme deux amis qui parleraient au téléphone.
06:02
So you see how to find a synapse.
130
362260
2000
Vous voyez donc comment trouver une synapse.
06:04
How can we find an entire connectome?
131
364260
3000
Comment fait-on pour trouver un connectome entier?
06:07
Well, we take this three-dimensional stack of images
132
367260
3000
Eh bien on prend cette pile d'images en trois dimensions
06:10
and treat it as a gigantic three-dimensional coloring book.
133
370260
3000
et on la traite comme un livre de coloriage tridimensionnel géant.
06:13
We color every neuron in, in a different color,
134
373260
3000
On colorie chaque neurone avec une couleur différente
06:16
and then we look through all of the images,
135
376260
2000
et puis on regarde à travers toutes ces images,
06:18
find the synapses
136
378260
2000
on trouve les synapses
06:20
and note the colors of the two neurons involved in each synapse.
137
380260
3000
et on note les couleurs des deux neurones impliqués dans chaque synapse.
06:23
If we can do that throughout all the images,
138
383260
3000
Si on peut faire ça pour toutes les images,
06:26
we could find a connectome.
139
386260
2000
on doit pouvoir trouver un connectome.
06:29
Now, at this point,
140
389260
2000
Bien, arrivés à ce point,
06:31
you've learned the basics of neurons and synapses.
141
391260
2000
vous avez appris ce qu'il y a d'élémentaire à savoir sur les neurones et les synapses.
06:33
And so I think we're ready to tackle
142
393260
2000
Je pense donc que nous sommes prêts à aborder
06:35
one of the most important questions in neuroscience:
143
395260
3000
l'une des questions les plus importantes de la neuroscience :
06:39
how are the brains of men and women different?
144
399260
3000
en quoi les cerveau des hommes et des femmes sont-ils différents?
06:42
(Laughter)
145
402260
2000
(Rires)
06:44
According to this self-help book,
146
404260
2000
Si on en croit ce livre de développement personnel,
06:46
guys brains are like waffles;
147
406260
2000
les cerveaux des hommes sont comme des gaufres;
06:48
they keep their lives compartmentalized in boxes.
148
408260
3000
leur vie est comme compartimentée dans des boîtes.
06:51
Girls' brains are like spaghetti;
149
411260
3000
Le cerveau des filles ressemble aux spaghettis;
06:54
everything in their life is connected to everything else.
150
414260
3000
tout dans leur vie est connecté à quelque chose d'autre.
06:57
(Laughter)
151
417260
2000
(Rires)
06:59
You guys are laughing,
152
419260
2000
Vous riez
07:01
but you know, this book changed my life.
153
421260
2000
mais, vous savez, ce livre a changé ma vie.
07:03
(Laughter)
154
423260
2000
(Rires)
07:07
But seriously, what's wrong with this?
155
427260
3000
Non mais sérieusement, qu'est-ce qui cloche ici?
07:10
You already know enough to tell me -- what's wrong with this statement?
156
430260
3000
Vous en savez déjà assez pour me le dire. Pourquoi cette idée est-elle fausse?
07:20
It doesn't matter whether you're a guy or girl,
157
440260
3000
Peu importe que vous soyez un garçon ou une fille,
07:23
everyone's brains are like spaghetti.
158
443260
3000
tous les cerveaux sont comme des spaghettis.
07:26
Or maybe really, really fine capellini with branches.
159
446260
3000
Ou alors des capellini vraiment très fins, avec des branches.
07:30
Just as one strand of spaghetti
160
450260
2000
Exactement de la même façon qu'un brin de spaghetti
07:32
contacts many other strands on your plate,
161
452260
3000
est en contact avec plein d'autres brins dans votre assiette,
07:35
one neuron touches many other neurons
162
455260
2000
un neurone touche plein d'autres neurones
07:37
through their entangled branches.
163
457260
2000
grâce à leurs branches, emmêlées les unes aux autres.
07:39
One neuron can be connected to so many other neurons,
164
459260
3000
Un neurone peut être connecté à beaucoup d'autres neurones
07:42
because there can be synapses
165
462260
2000
parce que des synapses peuvent apparaître
07:44
at these points of contact.
166
464260
3000
à ces points de contact.
07:49
By now, you might have sort of lost perspective
167
469260
3000
Il se peut que vous n'ayez plus trop conscience à ce stade
07:52
on how large this cube of brain tissue actually is.
168
472260
3000
de la taille de ce cube de tissu cérébral.
07:55
And so let's do a series of comparisons to show you.
169
475260
3000
Je vous propose donc de faire une série de comparaisons pour vous montrer.
07:58
I assure you, this is very tiny. It's just six microns on a side.
170
478260
3000
Je vais vous montrer. Ca, c'est vraiment minuscule. Seulement six microns sur un côté.
08:03
So, here's how it stacks up against an entire neuron.
171
483260
3000
Là vous voyez comment ça s'empile dans un neurone entier.
08:06
And you can tell that, really, only the smallest fragments of branches
172
486260
3000
Et vous pouvez voir que, vraiment, seuls les plus petits fragments des branches
08:09
are contained inside this cube.
173
489260
3000
sont contenus dans ce cube.
08:12
And a neuron, well, that's smaller than brain.
174
492260
3000
Et un neurone, eh bien c'est plus petit qu'un cerveau.
08:17
And that's just a mouse brain --
175
497260
2000
Et il ne s'agit là que du cerveau d'une souris.
08:21
it's a lot smaller than a human brain.
176
501260
3000
C'est bien plus petit qu'un cerveau humain.
08:25
So when show my friends this,
177
505260
2000
Du coup quand j'ai montré ça à mes amis
08:27
sometimes they've told me,
178
507260
2000
ils m'ont parfois dit
08:29
"You know, Sebastian, you should just give up.
179
509260
3000
"Tu sais, Sebastian, tu devrais simplement abandonner.
08:32
Neuroscience is hopeless."
180
512260
2000
Il n'y a pas d'espoir en neuroscience."
08:34
Because if you look at a brain with your naked eye,
181
514260
2000
Parce que si vous observez votre cerveau à l'oeil nu,
08:36
you don't really see how complex it is,
182
516260
2000
vous ne vous rendez pas vraiment compte à quel point c'est complexe,
08:38
but when you use a microscope,
183
518260
2000
mais quand vous utilisez un microscope,
08:40
finally the hidden complexity is revealed.
184
520260
3000
cette complexité qui se cachait est révélée."
08:45
In the 17th century,
185
525260
2000
Au 17ème siècle,
08:47
the mathematician and philosopher, Blaise Pascal,
186
527260
2000
Blaise Pascal, mathématicien et philosophe,
08:49
wrote of his dread of the infinite,
187
529260
3000
a écrit sur sa peur de l'infini,
08:52
his feeling of insignificance
188
532260
2000
son sentiment de vanité
08:54
at contemplating the vast reaches of outer space.
189
534260
3000
quand il contemple "le silence éternel de ces espaces infinis".
08:59
And, as a scientist,
190
539260
2000
En tant que scientifique,
09:01
I'm not supposed to talk about my feelings --
191
541260
3000
je ne suis pas supposé parler de mes sentiments.
09:04
too much information, professor.
192
544260
2000
Trop d'informations, professeur.
09:06
(Laughter)
193
546260
2000
(Rires)
09:08
But may I?
194
548260
2000
Mais pourquoi pas?
09:10
(Laughter)
195
550260
2000
(Rires)
09:12
(Applause)
196
552260
2000
(Applaudissements)
09:14
I feel curiosity,
197
554260
2000
Je ressens une vraie curiosité,
09:16
and I feel wonder,
198
556260
2000
et une vraie envie de comprendre
09:18
but at times I have also felt despair.
199
558260
3000
mais parfois je ressens aussi du désespoir.
09:22
Why did I choose to study
200
562260
2000
Pourquoi ai-je choisi d'étudier
09:24
this organ that is so awesome in its complexity
201
564260
3000
cet organe, si formidable dans sa complexité,
09:27
that it might well be infinite?
202
567260
2000
qu'il pourrait bien être infini?
09:29
It's absurd.
203
569260
2000
C'est absurde.
09:31
How could we even dare to think
204
571260
2000
Comment pourrions-nous même oser penser
09:33
that we might ever understand this?
205
573260
3000
que nous arriverons un jour à comprendre cela?
09:38
And yet, I persist in this quixotic endeavor.
206
578260
3000
Et pourtant, je m'obstine à lutter contre des moulins à vent.
09:41
And indeed, these days I harbor new hopes.
207
581260
3000
Et de fait, j'entretiens depuis peu de nouveaux espoirs.
09:45
Someday,
208
585260
2000
Un jour,
09:47
a fleet of microscopes will capture
209
587260
2000
un équipement de microscopes capturera
09:49
every neuron and every synapse
210
589260
2000
chaque neurone et chaque synapse
09:51
in a vast database of images.
211
591260
3000
et le stockera dans une énorme base de données d'images.
09:54
And some day, artificially intelligent supercomputers
212
594260
3000
Et un jour, des super ordinateurs à intelligence artificielle
09:57
will analyze the images without human assistance
213
597260
3000
analyseront les images sans l'aide des humains
10:00
to summarize them in a connectome.
214
600260
3000
pour les synthétiser en un connectome.
10:04
I do not know, but I hope that I will live to see that day,
215
604260
3000
Je ne sais pas si cela sera possible, mais j'espère que je vivrai assez longtemps pour voir ce jour.
10:08
because finding an entire human connectome
216
608260
2000
Parce que trouver un connectome humain en eniter
10:10
is one of the greatest technological challenges of all time.
217
610260
3000
est l'un des plus grands défis technologiques de tous les temps.
10:13
It will take the work of generations to succeed.
218
613260
3000
Cela demandera le travail de plusieurs générations pour y arriver.
10:17
At the present time, my collaborators and I,
219
617260
3000
Actuellement, mes collaborateurs et moi-même,
10:20
what we're aiming for is much more modest --
220
620260
2000
visons quelque chose de bien plus modeste --
10:22
just to find partial connectomes
221
622260
2000
seulement trouver des connectomes partiels
10:24
of tiny chunks of mouse and human brain.
222
624260
3000
de petits morceaux de cerveaux de souris et d'humains.
10:27
But even that will be enough for the first tests of this hypothesis
223
627260
3000
Mais même cela suffirait pour les premières mises à l'épreuve de l'hypothèse
10:30
that I am my connectome.
224
630260
3000
qui affirme que je suis mon connectome.
10:35
For now, let me try to convince you of the plausibility of this hypothesis,
225
635260
3000
Pour le moment, laissez-moi vous convaincre de la plausibilité de cette hypothèse,
10:38
that it's actually worth taking seriously.
226
638260
3000
et qu'elle vaut vraiment la peine qu'on la prenne au sérieux.
10:42
As you grow during childhood
227
642260
2000
Pendant que vous grandissez dans votre enfance
10:44
and age during adulthood,
228
644260
3000
et que vous murissez à l'âge adulte,
10:47
your personal identity changes slowly.
229
647260
3000
votre identité change doucement.
10:50
Likewise, every connectome
230
650260
2000
De même, chaque connectome
10:52
changes over time.
231
652260
2000
change à travers le temps.
10:55
What kinds of changes happen?
232
655260
2000
De quelle sorte de changements s'agit-il?
10:57
Well, neurons, like trees,
233
657260
2000
Eh bien, les neurones, comme les arbres,
10:59
can grow new branches,
234
659260
2000
peuvent avoir de nouvelles branches qui poussent
11:01
and they can lose old ones.
235
661260
3000
et en perdre des anciennes.
11:04
Synapses can be created,
236
664260
3000
Des synapses peuvent être créées
11:07
and they can be eliminated.
237
667260
3000
puis éliminées.
11:10
And synapses can grow larger,
238
670260
2000
Et les synapses peuvent s'agrandirent
11:12
and they can grow smaller.
239
672260
3000
et rapetisser.
11:15
Second question:
240
675260
2000
Deuxième question :
11:17
what causes these changes?
241
677260
3000
qu'est-ce qui cause ces changements?
11:20
Well, it's true.
242
680260
2000
Eh bien, c'est vrai.
11:22
To some extent, they are programmed by your genes.
243
682260
3000
D'une certaine manière, ils sont programmés par vos gènes.
11:25
But that's not the whole story,
244
685260
2000
Mais l'histoire ne s'arrête pas là,
11:27
because there are signals, electrical signals,
245
687260
2000
parce que ce sont des signaux, des signaux électriques
11:29
that travel along the branches of neurons
246
689260
2000
qui voyagent le long des branches de neurones
11:31
and chemical signals
247
691260
2000
et des signaux chimiques
11:33
that jump across from branch to branch.
248
693260
2000
qui sautent d'une branche à une autre.
11:35
These signals are called neural activity.
249
695260
3000
On appelle ces signaux l'activité cérébrale.
11:38
And there's a lot of evidence
250
698260
2000
Il y a beaucoup à parier
11:40
that neural activity
251
700260
3000
que l'activité cérébrale
11:43
is encoding our thoughts, feelings and perceptions,
252
703260
3000
encode nos pensées, sentiments et perceptions,
11:46
our mental experiences.
253
706260
2000
nos expériences mentales.
11:48
And there's a lot of evidence that neural activity
254
708260
3000
Et il y a beaucoup à parier que l'activité cérébrale
11:51
can cause your connections to change.
255
711260
3000
puisse amener vos connexions à changer.
11:54
And if you put those two facts together,
256
714260
3000
Et si vous on rassemble ces deux faits
11:57
it means that your experiences
257
717260
2000
on comprends que vos expériences
11:59
can change your connectome.
258
719260
3000
peuvent changer votre connectome.
12:02
And that's why every connectome is unique,
259
722260
2000
C'est pour cela que chaque connectome est unique,
12:04
even those of genetically identical twins.
260
724260
3000
même ceux de jumeaux identiques génétiquement.
12:08
The connectome is where nature meets nurture.
261
728260
3000
Le connectome est ce lieu où l'acquis rencontre l'inné.
12:12
And it might true
262
732260
2000
Et il peut être vrai
12:14
that just the mere act of thinking
263
734260
2000
que le simple fait de penser
12:16
can change your connectome --
264
736260
2000
change votre connectome --
12:18
an idea that you may find empowering.
265
738260
3000
une idée que vous trouverez sans doute stimulante.
12:24
What's in this picture?
266
744260
2000
Qu'y a-t-il dans cette image?
12:28
A cool and refreshing stream of water, you say.
267
748260
3000
D'après vous, un courant d'eau froid et revigorant.
12:32
What else is in this picture?
268
752260
2000
Qu'y a-t-il d'autre dans cette image?
12:37
Do not forget that groove in the Earth
269
757260
2000
N'oubliez pas ce sillon dans la terre
12:39
called the stream bed.
270
759260
3000
qu'on appelle le lit de la rivière.
12:42
Without it, the water would not know in which direction to flow.
271
762260
3000
Sans lui, l'eau ne saurait pas dans quelle direction s'écouler.
12:45
And with the stream,
272
765260
2000
Et avec l'idée de courant,
12:47
I would like to propose a metaphor
273
767260
2000
j'aimerais proposer une métaphore
12:49
for the relationship between neural activity
274
769260
2000
pour désigner la relation entre l'activité neuronale
12:51
and connectivity.
275
771260
2000
et la connectivité.
12:54
Neural activity is constantly changing.
276
774260
3000
L'activité neuronale change constamment.
12:57
It's like the water of the stream; it never sits still.
277
777260
3000
C'est comme l'eau d'un courant; il ne reste jamais en place.
13:00
The connections
278
780260
2000
Les connexions
13:02
of the brain's neural network
279
782260
2000
du réseau neuronal du cerveau
13:04
determines the pathways
280
784260
2000
déterminent les chemins
13:06
along which neural activity flows.
281
786260
2000
que vont emprunter les flux d'activité cérébrale.
13:08
And so the connectome is like bed of the stream;
282
788260
3000
Et donc le connectome est comme le lit de la rivière.
13:13
but the metaphor is richer than that,
283
793260
3000
Mais la métaphore est plus riche que cela.
13:16
because it's true that the stream bed
284
796260
3000
Parce que s'il est vrai que le lit de la rivière
13:19
guides the flow of the water,
285
799260
2000
guide les flots de l'eau,
13:21
but over long timescales,
286
801260
2000
il faut dire aussi que sur un long terme
13:23
the water also reshapes the bed of the stream.
287
803260
3000
l'eau à son tour remodèle le lit de la rivière.
13:26
And as I told you just now,
288
806260
2000
Et comme je vous le disais justement,
13:28
neural activity can change the connectome.
289
808260
3000
l'activité neuronal peut changer le connectome.
13:33
And if you'll allow me to ascend
290
813260
2000
Et si vous m'autorisez à gravir
13:35
to metaphorical heights,
291
815260
3000
les hautes cimes de la métaphore,
13:38
I will remind you that neural activity
292
818260
3000
je vous rappellerais que l'activité neuronale
13:41
is the physical basis -- or so neuroscientists think --
293
821260
2000
est le fondement physique -- du moins c'est ce que pensent les neuroscientifiques --
13:43
of thoughts, feelings and perceptions.
294
823260
3000
des pensées, des sentiments et des perceptions.
13:46
And so we might even speak of
295
826260
2000
Nous pouvons donc même parler
13:48
the stream of consciousness.
296
828260
2000
d'un flux de conscience (stream of consciousness).
13:50
Neural activity is its water,
297
830260
3000
L'activité neuronale est son cours d'eau,
13:53
and the connectome is its bed.
298
833260
3000
et le connectome son lit.
13:57
So let's return from the heights of metaphor
299
837260
2000
Quittons donc ces hauts sommets de la métaphore
13:59
and return to science.
300
839260
2000
et retournons à la science.
14:01
Suppose our technologies for finding connectomes
301
841260
2000
Supposez que les technologies qui nous permettent de trouver des connectomes
14:03
actually work.
302
843260
2000
marchent vraiment.
14:05
How will we go about testing the hypothesis
303
845260
2000
Comment nous y prendrons-nous pour mettre à l'épreuve l'hypothèse selon laquelle
14:07
"I am my connectome?"
304
847260
3000
"Je suis mon connectome"?
14:10
Well, I propose a direct test.
305
850260
3000
Eh bien je vous propose un test en direct.
14:13
Let us attempt
306
853260
2000
Essayons
14:15
to read out memories from connectomes.
307
855260
3000
de déchiffrer des souvenirs depuis des connectomes.
14:18
Consider the memory
308
858260
2000
Examinez le souvenir
14:20
of long temporal sequences of movements,
309
860260
3000
de longues séquences temporelles de mouvements
14:23
like a pianist playing a Beethoven sonata.
310
863260
3000
comme un pianiste jouant une sonate de Beethoven.
14:26
According to a theory that dates back to the 19th century,
311
866260
3000
Selon une théorie qui remonte au 19°siècle,
14:29
such memories are stored
312
869260
2000
des souvenirs comme cela sont stockés
14:31
as chains of synaptic connections inside your brain.
313
871260
3000
dans nos cerveaux sous formes de connexions synaptiques.
14:35
Because, if the first neurons in the chain are activated,
314
875260
3000
Parce que, si les premiers neurones dans la chaîne sont activés,
14:38
through their synapses they send messages to the second neurons, which are activated,
315
878260
3000
ils envoient des messages par leurs synapses aux seconds neurones, qui sont activés,
14:41
and so on down the line,
316
881260
2000
et cela se poursuit ainsi sur toute la ligne,
14:43
like a chain of falling dominoes.
317
883260
2000
un peu comme une chaîne de dominos qui s'écroulerait.
14:45
And this sequence of neural activation
318
885260
2000
Et cette séquence d'activation neuronale
14:47
is hypothesized to be the neural basis
319
887260
3000
est envisagée hypothétiquement comme étant la base neuronale
14:50
of those sequence of movements.
320
890260
2000
de ces séquences de mouvements.
14:52
So one way of trying to test the theory
321
892260
2000
Aussi un des moyens d'essayer de tester cette théorie
14:54
is to look for such chains
322
894260
2000
consiste à chercher ce genre de chaînes
14:56
inside connectomes.
323
896260
2000
à l'intérieur des connectomes.
14:58
But it won't be easy, because they're not going to look like this.
324
898260
3000
Mais ce ne sera pas facile, parce qu'elles ne ressembleront pas à ça.
15:01
They're going to be scrambled up.
325
901260
2000
Elles seront toutes emmêlées.
15:03
So we'll have to use our computers
326
903260
2000
On va donc devoir utiliser nos ordinateurs
15:05
to try to unscramble the chain.
327
905260
3000
pour essayer de démêler les chaînes.
15:08
And if we can do that,
328
908260
2000
Et si on arrive à faire ça,
15:10
the sequence of the neurons we recover from that unscrambling
329
910260
3000
la séquence de neurones que nous récupèrerons
15:13
will be a prediction of the pattern of neural activity
330
913260
3000
sera une prédiction du modèle de l'activité neuronale
15:16
that is replayed in the brain during memory recall.
331
916260
3000
qui est rejouée dans le cerveau lors de la recollection des souvenirs.
15:19
And if that were successful,
332
919260
2000
Et si cela s'avérait être une réussite,
15:21
that would be the first example of reading a memory from a connectome.
333
921260
3000
cela serait le premier exemple d'une lecture de souvenirs à partir d'un connectome.
15:28
(Laughter)
334
928260
2000
(Rires)
15:30
What a mess --
335
930260
2000
Quel bazard.
15:33
have you ever tried to wire up a system
336
933260
2000
Avez-vous déjà essayé de faire les branchements d'un système
15:35
as complex as this?
337
935260
2000
aussi complexe que celui-ci?
15:37
I hope not.
338
937260
2000
J'espère que non.
15:39
But if you have, you know it's very easy to make a mistake.
339
939260
3000
Mais si jamais c'est le cas, vous savez comme il peut être facile de faire une erreur.
15:45
The branches of neurons are like the wires of the brain.
340
945260
2000
Les branchements des neurones sont comme les fils électriques du cerveau.
15:47
Can anyone guess: what's the total length of wires in your brain?
341
947260
4000
Est-ce que quelqu'un peut deviner ça : quelle est la longueur totale des fils dans notre cerveau?
15:54
I'll give you a hint. It's a big number.
342
954260
2000
Je vous donne un indice. C'est un nombre très grand.
15:56
(Laughter)
343
956260
2000
(Rires)
15:59
I estimate, millions of miles,
344
959260
3000
Je l'estime à des millions de miles.
16:02
all packed in your skull.
345
962260
3000
Tout empaqueté dans notre boîte crânienne.
16:05
And if you appreciate that number,
346
965260
2000
Et si vous arrivez à estimer ce nombre,
16:07
you can easily see
347
967260
2000
vous pouvez facilement comprendre
16:09
there is huge potential for mis-wiring of the brain.
348
969260
2000
qu'il y a une immense probabilité pour qu'il y ait de mauvaises connexions dans le cerveau.
16:11
And indeed, the popular press loves headlines like,
349
971260
3000
Et en effet, la presse populaire adore les gros titres du genre
16:14
"Anorexic brains are wired differently,"
350
974260
2000
"Le cerveau des anorexiques est connecté différemment"
16:16
or "Autistic brains are wired differently."
351
976260
2000
ou "Le cerveau des autistes est connecté différement".
16:18
These are plausible claims,
352
978260
2000
Ce sont des affirmations plausibles
16:20
but in truth,
353
980260
2000
mais, en vérité,
16:22
we can't see the brain's wiring clearly enough
354
982260
2000
on n'est pas capable de regarder le "câblage" du cerveau assez clairement
16:24
to tell if these are really true.
355
984260
2000
pour dire si elles sont vraies.
16:26
And so the technologies for seeing connectomes
356
986260
3000
Donc les technologies qui visent à observer des connectomes
16:29
will allow us to finally
357
989260
2000
nous permettrons en fin de compte
16:31
read mis-wiring of the brain,
358
991260
2000
de déchiffrer les erreurs de câblage dans le cerveau,
16:33
to see mental disorders in connectomes.
359
993260
3000
de repérer les désordres mentaux dans les connectomes.
16:40
Sometimes the best way to test a hypothesis
360
1000260
3000
Parfois le meilleur moyen de tester une hypothèse
16:43
is to consider its most extreme implication.
361
1003260
3000
est de la considérer dans ce qu'elle implique de plus extrême.
16:46
Philosophers know this game very well.
362
1006260
3000
Les philosophes connaissent très bien ce jeu.
16:50
If you believe that I am my connectome,
363
1010260
3000
Si vous pensez que je suis mon connectome,
16:53
I think you must also accept the idea
364
1013260
3000
je pense que vous devrez aussi accepter l'idée
16:56
that death is the destruction
365
1016260
2000
que la mort entraîne la destruction
16:58
of your connectome.
366
1018260
3000
de votre connectome.
17:02
I mention this because there are prophets today
367
1022260
3000
Je me permets de mentionner cela parce qu'il y a des prophètes aujourd'hui
17:05
who claim that technology
368
1025260
3000
qui affirment que la technologie
17:08
will fundamentally alter the human condition
369
1028260
3000
finira par modifier fondamentalement la condition humaine
17:11
and perhaps even transform the human species.
370
1031260
3000
et peut-être même par transformer l'espèce humaine.
17:14
One of their most cherished dreams
371
1034260
3000
Un de leurs rêves les plus tendres
17:17
is to cheat death
372
1037260
2000
est de tromper la mort
17:19
by that practice known as cryonics.
373
1039260
2000
grâce à cette pratique connue sous le nom de cryonie.
17:21
If you pay 100,000 dollars,
374
1041260
2000
Pour 100 000 dollars,
17:23
you can arrange to have your body frozen after death
375
1043260
3000
vous pouvez vous arranger pour qu'on congèle votre corps après votre mort
17:26
and stored in liquid nitrogen
376
1046260
2000
et pour qu'on le place dans de l'azote liquide
17:28
in one of these tanks in an Arizona warehouse,
377
1048260
2000
dans un de ces aquariums dans un entrepôt en Arizona
17:30
awaiting a future civilization
378
1050260
2000
dans l'attente d'une civilisation future
17:32
that is advanced to resurrect you.
379
1052260
3000
assez avancée pour pouvoir vous ressusciter.
17:36
Should we ridicule the modern seekers of immortality,
380
1056260
2000
Devons-nous tourner en ridicule les chercheurs d'immortalité des temps modernes,
17:38
calling them fools?
381
1058260
2000
et les appeler idiots?
17:40
Or will they someday chuckle
382
1060260
2000
Ou bien reviendront-ils un jour ricaner
17:42
over our graves?
383
1062260
2000
au-dessus de nos tombes?
17:45
I don't know --
384
1065260
2000
Je ne sais pas.
17:47
I prefer to test their beliefs, scientifically.
385
1067260
3000
Je préfère mettre à l'épreuve leurs croyances, scientifiquement.
17:50
I propose that we attempt to find a connectome
386
1070260
2000
Je propose que nous essayions de trouver un connectome
17:52
of a frozen brain.
387
1072260
2000
d'un cerveau congelé.
17:54
We know that damage to the brain
388
1074260
2000
Nous savons que des dommages sont infligés au cerveau
17:56
occurs after death and during freezing.
389
1076260
2000
après la mort et pendant le refroidissement du cadavre.
17:58
The question is: has that damage erased the connectome?
390
1078260
3000
La question est : est-ce que ces dommages effacent le connectome?
18:01
If it has, there is no way that any future civilization
391
1081260
3000
Si c'est le cas, il n'y a aucun moyen pour qu'une civilisation du future
18:04
will be able to recover the memories of these frozen brains.
392
1084260
3000
soit cabale de récupérer les souvenirs de ces cerveaux congelés.
18:07
Resurrection might succeed for the body,
393
1087260
2000
La résurrection pourrait bien fonctionner pour le corps,
18:09
but not for the mind.
394
1089260
2000
mais pas pour l'esprit.
18:11
On the other hand, if the connectome is still intact,
395
1091260
3000
D'un autre côté, si le connectome est toujours intact,
18:14
we cannot ridicule the claims of cryonics so easily.
396
1094260
3000
on ne peut pas ridiculiser les affirmations des partisans de la cryonie si facilement.
18:20
I've described a quest
397
1100260
2000
J'ai décrit une quête
18:22
that begins in the world of the very small,
398
1102260
3000
qui commence dans le monde de l'infiniment petit
18:25
and propels us to the world of the far future.
399
1105260
3000
et finit par nous propulser dans le monde d'un futur très éloigné.
18:28
Connectomes will mark a turning point in human history.
400
1108260
3000
Les connectomes marqueront un tournant dans l'histoire de l'humanité.
18:32
As we evolved from our ape-like ancestors
401
1112260
2000
Alors que nous nous émancipions de la condition de nos ancêtres à l'apparence de singes
18:34
on the African savanna,
402
1114260
2000
dans la savane africaine,
18:36
what distinguished us was our larger brains.
403
1116260
3000
ce qui nous distinguait, c'était nos cerveaux plus larges.
18:40
We have used our brains to fashion
404
1120260
2000
Nous avons utilisé nos cerveaux pour concevoir
18:42
ever more amazing technologies.
405
1122260
3000
des technologies toujours plus incroyables.
18:45
Eventually, these technologies will become so powerful
406
1125260
3000
A la fin, ces technologies deviendront si puissantes
18:48
that we will use them to know ourselves
407
1128260
3000
que nous les utiliserons pour mieux nous connaître
18:51
by deconstructing and reconstructing
408
1131260
3000
en déconstruisant et reconstruisant
18:54
our own brains.
409
1134260
3000
nos propres cerveaux.
18:57
I believe that this voyage of self-discovery
410
1137260
3000
Je suis convaincu que cette aventure, qui nous permet de comprendre qui nous sommes,
19:00
is not just for scientists,
411
1140260
3000
n'est pas réservée qu'aux scientifiques
19:03
but for all of us.
412
1143260
2000
mais s'offre à chacun de nous.
19:05
And I'm grateful for the opportunity to share this voyage with you today.
413
1145260
3000
Et je suis reconnaissant d'avoir eu la chance de partager cette aventure avec vous aujourd'hui.
19:08
Thank you.
414
1148260
2000
Merci.
19:10
(Applause)
415
1150260
8000
(Applaudissements)
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