A brain in a supercomputer | Henry Markram

Henry Markram construit un cerveau dans un superordinateur

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2009-10-15 ・ TED


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A brain in a supercomputer | Henry Markram

Henry Markram construit un cerveau dans un superordinateur

512,041 views ・ 2009-10-15

TED


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

Traducteur: Louis-Philippe Thouin Relecteur: Jerome Faul
00:18
Our mission is to build
0
18330
3000
Notre mission est de construire
00:21
a detailed, realistic
1
21330
2000
de façon détaillée et réaliste,
00:23
computer model of the human brain.
2
23330
2000
un modèle informatique du cerveau humain.
00:25
And we've done, in the past four years,
3
25330
3000
Nous avons déjà réalisé, depuis 4 ans,
00:28
a proof of concept
4
28330
2000
une démonstration de faisabilité
00:30
on a small part of the rodent brain,
5
30330
3000
sur une petite partie d'un cerveau de rongeur
00:33
and with this proof of concept we are now scaling the project up
6
33330
3000
et, avec cette démonstration de faisabilité, nous faisons une mise en échelle
00:36
to reach the human brain.
7
36330
3000
pour atteindre le cerveau humain.
00:39
Why are we doing this?
8
39330
2000
Pourquoi faisons-nous cela ?
00:41
There are three important reasons.
9
41330
2000
Il y a 3 raisons importantes.
00:43
The first is, it's essential for us to understand the human brain
10
43330
4000
La première est qu'il est essentiel pour nous de comprendre le cerveau humain
00:47
if we do want to get along in society,
11
47330
2000
si nous voulons cohabiter harmonieusement en société,
00:49
and I think that it is a key step in evolution.
12
49330
4000
et je crois qu'il s'agit d'une étape clé de l'évolution.
00:53
The second reason is,
13
53330
2000
La deuxième raison est
00:55
we cannot keep doing animal experimentation forever,
14
55330
6000
que nous ne pouvons pas continuer à expérimenter sur des animaux éternellement.
01:01
and we have to embody all our data and all our knowledge
15
61330
4000
Nous devons donc réunir toutes nos données et toute notre connaissance
01:05
into a working model.
16
65330
3000
dans un modèle fonctionnel.
01:08
It's like a Noah's Ark. It's like an archive.
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68330
4000
C'est comme l'Arche de Noé. C'est une sorte d'archive.
01:12
And the third reason is that there are two billion people on the planet
18
72330
3000
La troisième raison, c'est qu'il y a deux milliards de personnes sur la planète
01:15
that are affected by mental disorder,
19
75330
4000
qui sont atteintes d'un trouble mental
01:19
and the drugs that are used today
20
79330
2000
et que les drogues que nous utilisons présentement
01:21
are largely empirical.
21
81330
2000
sont en grande partie empiriques.
01:23
I think that we can come up with very concrete solutions on
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83330
3000
Je crois qu'on peut en arriver à des solutions très concrètes
01:26
how to treat disorders.
23
86330
3000
sur comment traiter ces troubles.
01:29
Now, even at this stage,
24
89330
3000
Présentement, nous pouvons déjà
01:32
we can use the brain model
25
92330
2000
utiliser le modèle du cerveau
01:34
to explore some fundamental questions
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94330
3000
pour explorer des questions fondamentales
01:37
about how the brain works.
27
97330
2000
sur le fonctionnement du cerveau.
01:39
And here, at TED, for the first time,
28
99330
2000
Et ici, chez TED, pour la première fois,
01:41
I'd like to share with you how we're addressing
29
101330
2000
j'aimerais partager avec vous notre approche
01:43
one theory -- there are many theories --
30
103330
3000
d'une théorie -- et il y a plusieurs théories --
01:46
one theory of how the brain works.
31
106330
4000
sur comment fonctionne le cerveau.
01:50
So, this theory is that the brain
32
110330
4000
Alors, cette théorie stipule que le cerveau
01:54
creates, builds, a version of the universe,
33
114330
6000
crée, construit, une version de l'Univers.
02:00
and projects this version of the universe,
34
120330
3000
Et projette cette version de l'Univers,
02:03
like a bubble, all around us.
35
123330
4000
comme une bulle, tout autour de nous.
02:07
Now, this is of course a topic of philosophical debate for centuries.
36
127330
4000
Il s'agit évidemment d'un sujet de débat philosophique depuis des siècles.
02:11
But, for the first time, we can actually address this,
37
131330
3000
Mais, pour la première fois, nous pouvons aborder ceci
02:14
with brain simulation,
38
134330
2000
avec une simulation du cerveau
02:16
and ask very systematic and rigorous questions,
39
136330
4000
et poser des questions rigoureuses et systématiques,
02:20
whether this theory could possibly be true.
40
140330
4000
à savoir si cette théorie peut s'avérer vraie.
02:24
The reason why the moon is huge on the horizon
41
144330
3000
La raison pour laquelle la Lune apparaît immense sur l'horizon,
02:27
is simply because our perceptual bubble
42
147330
3000
c'est simplement que notre bulle perceptive
02:30
does not stretch out 380,000 kilometers.
43
150330
4000
ne s'étend pas jusqu'à 380 000 kilomètres.
02:34
It runs out of space.
44
154330
2000
Elle manque d'espace.
02:36
And so what we do is we compare the buildings
45
156330
4000
Ce que nous faisons, c'est que nous comparons les édifices
02:40
within our perceptual bubble,
46
160330
2000
situés à l'intérieur de notre bulle perceptive,
02:42
and we make a decision.
47
162330
2000
et nous prenons une décision.
02:44
We make a decision it's that big,
48
164330
2000
Nous décidons qu'elle est aussi grosse,
02:46
even though it's not that big.
49
166330
2000
même si elle n'est pas aussi grosse,
02:48
And what that illustrates
50
168330
2000
et ce que ceci illustre
02:50
is that decisions are the key things
51
170330
2000
que les décisions sont les éléments clés
02:52
that support our perceptual bubble. It keeps it alive.
52
172330
5000
qui supportent notre bulle perceptive. Ça la garde en vie.
02:57
Without decisions you cannot see, you cannot think,
53
177330
2000
Sans décisions vous ne pouvez voir, vous ne pouvez penser,
02:59
you cannot feel.
54
179330
2000
vous ne pouvez ressentir.
03:01
And you may think that anesthetics work
55
181330
2000
Et vous pouvez penser que les anesthésiques fonctionnent
03:03
by sending you into some deep sleep,
56
183330
3000
en vous plongeant dans une sorte de sommeil profond,
03:06
or by blocking your receptors so that you don't feel pain,
57
186330
3000
ou en bloquant vos récepteurs pour empêcher de sentir la douleur
03:09
but in fact most anesthetics don't work that way.
58
189330
3000
mais en fait la plupart des anesthésiques ne fonctionnent pas de cette façon.
03:12
What they do is they introduce a noise
59
192330
3000
Ce qu'ils font c'est introduire un bruit
03:15
into the brain so that the neurons cannot understand each other.
60
195330
3000
dans le cerveau, empêchant les neurones de se comprendre.
03:18
They are confused,
61
198330
2000
Ils sont déroutés
03:20
and you cannot make a decision.
62
200330
3000
et vous ne pouvez plus prendre une décision.
03:23
So, while you're trying to make up your mind
63
203330
3000
De sorte que, pendant que vous êtes en train de vous faire une idée de
03:26
what the doctor, the surgeon, is doing
64
206330
2000
ce que le médecin, le chirurgien, est en train de faire
03:28
while he's hacking away at your body, he's long gone.
65
208330
2000
alors qu'il entaille votre corps, il vagabonde ailleurs.
03:30
He's at home having tea.
66
210330
2000
Il est chez lui en train de prendre le thé.
03:32
(Laughter)
67
212330
2000
(Rires)
03:34
So, when you walk up to a door and you open it,
68
214330
3000
Ainsi, lorsque vous marchez vers une porte et que vous l'ouvrez,
03:37
what you compulsively have to do to perceive
69
217330
3000
ce que vous faites de façon irrépressible afin de percevoir,
03:40
is to make decisions,
70
220330
2000
c'est de prendre des décisions,
03:42
thousands of decisions about the size of the room,
71
222330
3000
des milliers de décisions sur les dimensions de la pièce,
03:45
the walls, the height, the objects in this room.
72
225330
3000
le mur, la hauteur, les objets dans cette pièce.
03:48
99 percent of what you see
73
228330
3000
99% de ce que vous voyez
03:51
is not what comes in through the eyes.
74
231330
4000
n'est pas ce qui traverse vos yeux.
03:55
It is what you infer about that room.
75
235330
4000
C'est ce que vous déduisez par inférence au sujet de cette pièce.
03:59
So I can say, with some certainty,
76
239330
4000
De sorte que je puis dire, avec une certaine certitude,
04:03
"I think, therefore I am."
77
243330
3000
"Je pense donc je suis."
04:06
But I cannot say, "You think, therefore you are,"
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246330
4000
mais je ne puis pas dire "Vous pensez, donc vous êtes"
04:10
because "you" are within my perceptual bubble.
79
250330
5000
parce que vous êtes à l'intérieur de ma bulle perceptive.
04:15
Now, we can speculate and philosophize this,
80
255330
3000
Bien sûr, nous pourrions spéculer et philosopher là-dessus,
04:18
but we don't actually have to for the next hundred years.
81
258330
3000
durant les100 prochaines années, mais nous n'y sommes pas obligés.
04:21
We can ask a very concrete question.
82
261330
2000
Nous pouvons poser une question bien concrète.
04:23
"Can the brain build such a perception?"
83
263330
4000
Le cerveau peut-il construire une telle perception ?
04:27
Is it capable of doing it?
84
267330
2000
Est-il capable de faire cela ?
04:29
Does it have the substance to do it?
85
269330
2000
Possède-t-il la matière pour faire cela ?
04:31
And that's what I'm going to describe to you today.
86
271330
3000
Et c'est ce que je vais vous décrire aujourd'hui.
04:34
So, it took the universe 11 billion years to build the brain.
87
274330
4000
Ca a pris à l'univers 11 milliards d'années pour construire le cerveau.
04:38
It had to improve it a little bit.
88
278330
2000
Il a fallu l'améliorer un peu.
04:40
It had to add to the frontal part, so that you would have instincts,
89
280330
3000
Il a fallu ajouter la partie frontale, nous permettant d'avoir des instincts
04:43
because they had to cope on land.
90
283330
3000
car il fallait faire face aux situations sur la terre ferme.
04:46
But the real big step was the neocortex.
91
286330
4000
Mais la vraie grande avancée fut le néocortex.
04:50
It's a new brain. You needed it.
92
290330
2000
C'est un nouveau cerveau. Vous en aviez besoin.
04:52
The mammals needed it
93
292330
2000
Les mammifères en avaient besoin
04:54
because they had to cope with parenthood,
94
294330
4000
parce qu'ils devaient s'occuper d'être parents,
04:58
social interactions,
95
298330
2000
d'interactions sociales,
05:00
complex cognitive functions.
96
300330
3000
de fonctions cognitives complexes.
05:03
So, you can think of the neocortex
97
303330
2000
De sorte que vous pouvez penser au néocortex
05:05
actually as the ultimate solution today,
98
305330
5000
comme étant l'ultime solution aujourd'hui
05:10
of the universe as we know it.
99
310330
3000
de l'univers tel que nous le connaissons.
05:13
It's the pinnacle, it's the final product
100
313330
2000
C'est le pinacle, c'est la production finale
05:15
that the universe has produced.
101
315330
4000
que l'univers a produit.
05:19
It was so successful in evolution
102
319330
2000
Il a si bien réussi dans l'évolution
05:21
that from mouse to man it expanded
103
321330
2000
que, de la souris à l'homme, il s'est agrandi
05:23
about a thousandfold in terms of the numbers of neurons,
104
323330
3000
environ mille fois en termes de nombre de neurones,
05:26
to produce this almost frightening
105
326330
3000
pour produire ce quasiment effrayant
05:29
organ, structure.
106
329330
3000
organe, cette structure.
05:32
And it has not stopped its evolutionary path.
107
332330
3000
Il n'a pas arrêté sa trajectoire évolutive.
05:35
In fact, the neocortex in the human brain
108
335330
2000
En fait, le néocortex du cerveau humain
05:37
is evolving at an enormous speed.
109
337330
3000
évolue à une immense vitesse.
05:40
If you zoom into the surface of the neocortex,
110
340330
2000
Si vous zoomez à la surface du néocortex,
05:42
you discover that it's made up of little modules,
111
342330
3000
vous découvrez qu'il est fait de petits modules,
05:45
G5 processors, like in a computer.
112
345330
2000
des processeurs G5, comme dans un ordinateur.
05:47
But there are about a million of them.
113
347330
3000
Mais il y a environ un million de ces processeurs.
05:50
They were so successful in evolution
114
350330
2000
Ils ont eu tellement de succès dans l'évolution
05:52
that what we did was to duplicate them
115
352330
2000
que nous nous sommes mis à les dupliquer
05:54
over and over and add more and more of them to the brain
116
354330
2000
maintes et maintes fois et à en ajouter de plus en plus au cerveau
05:56
until we ran out of space in the skull.
117
356330
3000
jusqu'à ce que nous épuisions l'espace dans le crâne.
05:59
And the brain started to fold in on itself,
118
359330
2000
Le cerveau a commencé à se replier sur lui-même,
06:01
and that's why the neocortex is so highly convoluted.
119
361330
3000
et c'est pourquoi le néocortex est si hautement tarabiscoté.
06:04
We're just packing in columns,
120
364330
2000
Nous ne faisons qu'empiler des colonnes
06:06
so that we'd have more neocortical columns
121
366330
3000
de façon à avoir encore plus de colonnes néocorticales
06:09
to perform more complex functions.
122
369330
3000
afin d'exécuter des fonctions plus complexes.
06:12
So you can think of the neocortex actually as
123
372330
2000
De sorte que vous pouvez penser au néocortex comme étant
06:14
a massive grand piano,
124
374330
2000
un énorme piano à queue,
06:16
a million-key grand piano.
125
376330
3000
un piano à queue ayant un million de touches.
06:19
Each of these neocortical columns
126
379330
2000
Chacune de ces colonnes néocorticales
06:21
would produce a note.
127
381330
2000
produirait une note.
06:23
You stimulate it; it produces a symphony.
128
383330
3000
Vous le stimulez ; il produit une symphonie.
06:26
But it's not just a symphony of perception.
129
386330
3000
Mais il ne s'agit pas seulement d'une symphonie de perception.
06:29
It's a symphony of your universe, your reality.
130
389330
3000
C'est une symphonie de votre univers, c'est votre réalité.
06:32
Now, of course it takes years to learn how
131
392330
3000
Mais, bien sûr, cela prend des années pour apprendre
06:35
to master a grand piano with a million keys.
132
395330
3000
à maîtriser un piano à queue d'un million de touches.
06:38
That's why you have to send your kids to good schools,
133
398330
2000
C'est pourquoi vous devez envoyer vos enfants à de bonnes écoles,
06:40
hopefully eventually to Oxford.
134
400330
2000
espérant finalement Oxford.
06:42
But it's not only education.
135
402330
3000
Mais il ne s'agit pas seulement d'éducation.
06:45
It's also genetics.
136
405330
2000
Il y a aussi de la génétique.
06:47
You may be born lucky,
137
407330
2000
Vous pouvez être né chanceux,
06:49
where you know how to master your neocortical column,
138
409330
4000
ou vous savez comment maîtriser votre colonne néocorticale,
06:53
and you can play a fantastic symphony.
139
413330
2000
et vous savez comment jouer une symphonie fantastique.
06:55
In fact, there is a new theory of autism
140
415330
3000
En fait, il y a une nouvelle théorie de l'autisme
06:58
called the "intense world" theory,
141
418330
2000
nommée la théorie du "monde intense",
07:00
which suggests that the neocortical columns are super-columns.
142
420330
4000
qui suggère que les colonnes néocorticales sont des supercolonnes.
07:04
They are highly reactive, and they are super-plastic,
143
424330
4000
Elles sont hautement réactives, et elles sont super-plastiques,
07:08
and so the autists are probably capable of
144
428330
3000
de sorte que les autistes sont probablement capables
07:11
building and learning a symphony
145
431330
2000
de construire et d'apprendre une symphonie
07:13
which is unthinkable for us.
146
433330
2000
qui serait impensable pour nous.
07:15
But you can also understand
147
435330
2000
Vous pouvez aussi comprendre
07:17
that if you have a disease
148
437330
2000
que si vous avez une maladie
07:19
within one of these columns,
149
439330
2000
à l'intérieur d'une de ces colonnes,
07:21
the note is going to be off.
150
441330
2000
que la note sonnera faux.
07:23
The perception, the symphony that you create
151
443330
2000
La perception, la symphonie que vous créez
07:25
is going to be corrupted,
152
445330
2000
sera donc corrompue
07:27
and you will have symptoms of disease.
153
447330
3000
et vous manifesterez des symptômes de maladies.
07:30
So, the Holy Grail for neuroscience
154
450330
4000
Ainsi, le Saint-Graal de la neuroscience
07:34
is really to understand the design of the neocoritical column --
155
454330
4000
est vraiment de comprendre le design de la colonne néocorticale --
07:38
and it's not just for neuroscience;
156
458330
2000
et ce n'est pas seulement pour les neurosciences ;
07:40
it's perhaps to understand perception, to understand reality,
157
460330
3000
c'est peut-être pour comprendre la perception, pour comprendre la réalité,
07:43
and perhaps to even also understand physical reality.
158
463330
4000
et peut-être même aussi pour comprendre la réalité physique.
07:47
So, what we did was, for the past 15 years,
159
467330
3000
Bref, ce que nous avons fait, durant les dernières 15 années,
07:50
was to dissect out the neocortex, systematically.
160
470330
4000
fut de disséquer le néocortex, systématiquement.
07:54
It's a bit like going and cataloging a piece of the rainforest.
161
474330
4000
C'est un peu comme si on allait cataloguer une partie de la forêt tropicale.
07:58
How many trees does it have?
162
478330
2000
Combien d'arbres y a-t-il ?
08:00
What shapes are the trees?
163
480330
2000
Quelles formes ont ces arbres ?
08:02
How many of each type of tree do you have? Where are they positioned?
164
482330
3000
Combien de chaque type d'arbres avons-nous ? Où sont-ils situés ?
08:05
But it's a bit more than cataloging because you actually have to
165
485330
2000
C'est un peu plus qu'un simple catalogage car vous devez en réalité
08:07
describe and discover all the rules of communication,
166
487330
4000
décrire et découvrir toutes les règles de communication,
08:11
the rules of connectivity,
167
491330
2000
les règles de connectivité,
08:13
because the neurons don't just like to connect with any neuron.
168
493330
3000
car les neurones n'aiment pas simplement s'interconnecter avec tout neurone.
08:16
They choose very carefully who they connect with.
169
496330
3000
Ils choisissent soigneusement avec lesquels ils se connectent.
08:19
It's also more than cataloging
170
499330
3000
C'est aussi plus qu'un catalogage
08:22
because you actually have to build three-dimensional
171
502330
2000
parce que vous devez en fait construire en trois dimensions
08:24
digital models of them.
172
504330
2000
des modèles numériques de neurones.
08:26
And we did that for tens of thousands of neurons,
173
506330
2000
Nous avons fait cela pour des dizaines de milliers de neurones,
08:28
built digital models of all the different types
174
508330
3000
bâtissant des modèles numériques de chaque différent type
08:31
of neurons we came across.
175
511330
2000
de neurone que nous avons rencontrés.
08:33
And once you have that, you can actually
176
513330
2000
Et une fois que vous avez fait cela, vous pouvez vraiment
08:35
begin to build the neocortical column.
177
515330
4000
entreprendre la construction de la colonne néocorticale.
08:39
And here we're coiling them up.
178
519330
3000
Et ici nous sommes en train de les assembler.
08:42
But as you do this, what you see
179
522330
3000
Ce faisant, ce que nous voyons,
08:45
is that the branches intersect
180
525330
2000
c'est que les branches sont intersectées
08:47
actually in millions of locations,
181
527330
3000
en fait à des millions d'emplacements,
08:50
and at each of these intersections
182
530330
3000
et qu'à chacune de ces intersections
08:53
they can form a synapse.
183
533330
2000
elles peuvent former une synapse.
08:55
And a synapse is a chemical location
184
535330
2000
Une synapse est un emplacement chimique
08:57
where they communicate with each other.
185
537330
3000
où ils communiquent entre eux.
09:00
And these synapses together
186
540330
2000
Et, ensemble, ces synapses
09:02
form the network
187
542330
2000
forment le réseau
09:04
or the circuit of the brain.
188
544330
3000
ou le circuit du cerveau.
09:07
Now, the circuit, you could also think of as
189
547330
4000
Le circuit, vous pouvez ausi le voir comme
09:11
the fabric of the brain.
190
551330
2000
le tissu du cerveau.
09:13
And when you think of the fabric of the brain,
191
553330
3000
Lorsque vous pensez au tissu du cerveau,
09:16
the structure, how is it built? What is the pattern of the carpet?
192
556330
4000
la structure, comment est-elle faite ? Quel est le patron du tapis ?
09:20
You realize that this poses
193
560330
2000
Vous réalisez que ceci pose
09:22
a fundamental challenge to any theory of the brain,
194
562330
4000
un défi fondamental à toute théorie du cerveau
09:26
and especially to a theory that says
195
566330
2000
et en particulier à une théorie affirmant
09:28
that there is some reality that emerges
196
568330
2000
qu'il y a une sorte de réalité qui émerge
09:30
out of this carpet, out of this particular carpet
197
570330
3000
de ce tapis, de ce tapis particulier
09:33
with a particular pattern.
198
573330
2000
avec son patron particulier.
09:35
The reason is because the most important design secret of the brain
199
575330
3000
La raison est que le plus important secret de design du cerveau
09:38
is diversity.
200
578330
2000
est sa diversité.
09:40
Every neuron is different.
201
580330
2000
Chaque neurone est différent.
09:42
It's the same in the forest. Every pine tree is different.
202
582330
2000
C'est la même chose dans la forêt. Chaque pin est différent.
09:44
You may have many different types of trees,
203
584330
2000
Vous pouvez avoir plusieurs différents types d'arbres
09:46
but every pine tree is different. And in the brain it's the same.
204
586330
3000
mais chaque pin est différent. Et dans le cerveau ,c'est pareil.
09:49
So there is no neuron in my brain that is the same as another,
205
589330
3000
Il n'y a donc aucun neurone dans mon cerveau qui soit identique à un autre,
09:52
and there is no neuron in my brain that is the same as in yours.
206
592330
3000
et il n'y a aucun neurone dans mon cerveau identique à un dans le vôtre.
09:55
And your neurons are not going to be oriented and positioned
207
595330
3000
Vos neurones ne seront pas orientés et positionnés
09:58
in exactly the same way.
208
598330
2000
exactement de la même manière.
10:00
And you may have more or less neurons.
209
600330
2000
Vous aurez peut-être plus ou moins de neurones.
10:02
So it's very unlikely
210
602330
2000
Il est donc très improbable
10:04
that you got the same fabric, the same circuitry.
211
604330
4000
que vous ayez le même tissu, le même circuit.
10:08
So, how could we possibly create a reality
212
608330
2000
Alors, comment pouvons-nous possiblement créer une réalité
10:10
that we can even understand each other?
213
610330
3000
nous permettant de nous comprendre l'un l'autre ?
10:13
Well, we don't have to speculate.
214
613330
2000
Eh bien, nul besoin de spéculer.
10:15
We can look at all 10 million synapses now.
215
615330
3000
Nous pouvons maintenant observer nos 10 millions de synapses.
10:18
We can look at the fabric. And we can change neurons.
216
618330
3000
Nous pouvons observer le tissu et nous pouvons changer les neurones.
10:21
We can use different neurons with different variations.
217
621330
2000
Nous pouvons utiliser différents neurones avec différentes variations.
10:23
We can position them in different places,
218
623330
2000
Nous pouvons les positionner à différents emplacements,
10:25
orient them in different places.
219
625330
2000
les orienter en différents emplacements.
10:27
We can use less or more of them.
220
627330
2000
Nous pouvons en utiliser plus ou moins.
10:29
And when we do that
221
629330
2000
Lorsque nous faisons cela,
10:31
what we discovered is that the circuitry does change.
222
631330
3000
ce que nous découvrons, c'est que le circuit change.
10:34
But the pattern of how the circuitry is designed does not.
223
634330
7000
Mais que le patron du design du circuit ne change pas.
10:41
So, the fabric of the brain,
224
641330
2000
De sorte que, le tissu du cerveau,
10:43
even though your brain may be smaller, bigger,
225
643330
2000
quoique votre cerveau peut être plus petit, plus grand,
10:45
it may have different types of neurons,
226
645330
3000
il peut avoir différents types de neurones,
10:48
different morphologies of neurons,
227
648330
2000
différentes morphologies de neurones.
10:50
we actually do share
228
650330
3000
Nous partageons en effet
10:53
the same fabric.
229
653330
2000
le même tissu.
10:55
And we think this is species-specific,
230
655330
2000
Et nous croyons que ceci est spécifique à chaque espèce,
10:57
which means that that could explain
231
657330
2000
ce qui expliquerait pourquoi
10:59
why we can't communicate across species.
232
659330
2000
nous ne pouvons communiquer d'une espèce à une autre.
11:01
So, let's switch it on. But to do it, what you have to do
233
661330
3000
Donc, mettons cela en marche. Mais pour l'allumer, vous devez
11:04
is you have to make this come alive.
234
664330
2000
donner la vie à tout cela.
11:06
We make it come alive
235
666330
2000
Nous rendons tout cela vivant
11:08
with equations, a lot of mathematics.
236
668330
2000
avec des équations, beaucoup de mathématiques.
11:10
And, in fact, the equations that make neurons into electrical generators
237
670330
4000
En fait, les équations transformant les neurones en générateurs électriques
11:14
were discovered by two Cambridge Nobel Laureates.
238
674330
3000
furent découvertes par deux prix Nobel de Cambridge.
11:17
So, we have the mathematics to make neurons come alive.
239
677330
3000
Nous avons donc les mathématiques pour donner vie aux neurones.
11:20
We also have the mathematics to describe
240
680330
2000
Nous avons aussi les mathématiques décrivant
11:22
how neurons collect information,
241
682330
3000
comment les neurones recueillent l'information
11:25
and how they create a little lightning bolt
242
685330
3000
et comment ils créent un petit éclair
11:28
to communicate with each other.
243
688330
2000
pour communiquer entre eux.
11:30
And when they get to the synapse,
244
690330
2000
Lorsqu'ils arrivent à la synapse,
11:32
what they do is they effectively,
245
692330
2000
ce qu'ils font est d'effectivement,
11:34
literally, shock the synapse.
246
694330
3000
littéralement, commotionner la synapse.
11:37
It's like electrical shock
247
697330
2000
C'est comme un choc électrique
11:39
that releases the chemicals from these synapses.
248
699330
3000
qui libère les produits chimiques de ces synapses.
11:42
And we've got the mathematics to describe this process.
249
702330
3000
Nous avons les mathématiques pour décrire ce processus.
11:45
So we can describe the communication between the neurons.
250
705330
4000
Nous pouvons ainsi décrire la communication entre ces neurones.
11:49
There literally are only a handful
251
709330
3000
Avec seulement une poignée d'équations,
11:52
of equations that you need to simulate
252
712330
2000
vous pouvez simuler
11:54
the activity of the neocortex.
253
714330
2000
l'activité du néocortex.
11:56
But what you do need is a very big computer.
254
716330
3000
Mais vous avez surtout besoin d'un très gros ordinateur.
11:59
And in fact you need one laptop
255
719330
2000
En fait, vous avez besoin d'un ordinateur portable
12:01
to do all the calculations just for one neuron.
256
721330
3000
pour effectuer tous les calculs de seulement un neurone.
12:04
So you need 10,000 laptops.
257
724330
2000
Vous avez donc besoin de 10 000 ordinateurs portables.
12:06
So where do you go? You go to IBM,
258
726330
2000
Où aller ? Vous allez chez IBM,
12:08
and you get a supercomputer, because they know how to take
259
728330
2000
et vous prenez un superordinateur car ils savent comment concentrer
12:10
10,000 laptops and put it into the size of a refrigerator.
260
730330
4000
10 000 ordinateurs portables dans les dimensions d'un réfrigérateur.
12:14
So now we have this Blue Gene supercomputer.
261
734330
3000
Nous avons donc maintenant ce superordinateur "Blue Gene".
12:17
We can load up all the neurons,
262
737330
2000
Nous pouvons charger tous les neurones,
12:19
each one on to its processor,
263
739330
2000
chacun sur son propre processeur,
12:21
and fire it up, and see what happens.
264
741330
4000
et allumer le tout, et observer ce qui arrive.
12:25
Take the magic carpet for a ride.
265
745330
3000
Embarquez sur le tapis volant pour une promenade !
12:28
Here we activate it. And this gives the first glimpse
266
748330
3000
Ici, nous l'avons activé. Et voici le premier coup d'oeil
12:31
of what is happening in your brain
267
751330
2000
de ce qui se passe dans votre cerveau
12:33
when there is a stimulation.
268
753330
2000
lorsqu'il y a une stimulation.
12:35
It's the first view.
269
755330
2000
C'est une première vue.
12:37
Now, when you look at that the first time, you think,
270
757330
2000
Lorsque vous regardez ça la première fois, vous pensez,
12:39
"My god. How is reality coming out of that?"
271
759330
5000
"Mon Dieu. Comment la réalité peut-elle sortir de ça ?"
12:44
But, in fact, you can start,
272
764330
3000
Mais, en fait, vous pouvez commencer,
12:47
even though we haven't trained this neocortical column
273
767330
4000
même si nous n'avons pas entraîné cette colonne néocorticale
12:51
to create a specific reality.
274
771330
2000
à créer une réalité spécifique.
12:53
But we can ask, "Where is the rose?"
275
773330
4000
Mais on peut demander "Où est la rose ?"
12:57
We can ask, "Where is it inside,
276
777330
2000
On peut demander "Où est-elle à l'intérieur,
12:59
if we stimulate it with a picture?"
277
779330
3000
si on le stimule avec une image ?"
13:02
Where is it inside the neocortex?
278
782330
2000
Où est-elle à l'intérieur du néocortex ?
13:04
Ultimately it's got to be there if we stimulated it with it.
279
784330
4000
Finalement, elle doit être là si on le stimule avec l'image.
13:08
So, the way that we can look at that
280
788330
2000
Ainsi, la manière qu'on peut considérer cela
13:10
is to ignore the neurons, ignore the synapses,
281
790330
3000
consiste à ignorer les neurones, ignorer les synapses,
13:13
and look just at the raw electrical activity.
282
793330
2000
et observer seulement l'activité électrique brute.
13:15
Because that is what it's creating.
283
795330
2000
Parce que c'est ce qu'il est en train de créer.
13:17
It's creating electrical patterns.
284
797330
2000
Il est en train de créer des patrons électriques.
13:19
So when we did this,
285
799330
2000
Donc lorsqu'on a fait cela,
13:21
we indeed, for the first time,
286
801330
2000
nous avons vraiment, pour la première fois,
13:23
saw these ghost-like structures:
287
803330
3000
vu ces structures évanescentes :
13:26
electrical objects appearing
288
806330
3000
des objets électriques apparaissant
13:29
within the neocortical column.
289
809330
3000
à l'intérieur de la colonne néocorticale.
13:32
And it's these electrical objects
290
812330
3000
Ce sont ces objets électriques
13:35
that are holding all the information about
291
815330
3000
qui détiennent toute l'information au sujet
13:38
whatever stimulated it.
292
818330
3000
la chose qui l'a stimulé - quelle qu'elle soit.
13:41
And then when we zoomed into this,
293
821330
2000
Et en faisant le zoom sur ceci,
13:43
it's like a veritable universe.
294
823330
4000
c'est comme un véritable univers.
13:47
So the next step
295
827330
2000
Alors, la prochaine étape,
13:49
is just to take these brain coordinates
296
829330
4000
c'est de prendre ces coordonnées du cerveau
13:53
and to project them into perceptual space.
297
833330
4000
et de les projeter dans l'espace perceptuel.
13:57
And if you do that,
298
837330
2000
Et si vous faites cela,
13:59
you will be able to step inside
299
839330
2000
vous pourrez pénétrer à l'intérieur
14:01
the reality that is created
300
841330
2000
de la réalité qui est créée
14:03
by this machine,
301
843330
2000
par cette machine,
14:05
by this piece of the brain.
302
845330
3000
par cette partie du cerveau.
14:08
So, in summary,
303
848330
2000
En résumé,
14:10
I think that the universe may have --
304
850330
2000
je crois que l'univers pourrait avoir évolué
14:12
it's possible --
305
852330
2000
-- c'est possible --
14:14
evolved a brain to see itself,
306
854330
3000
en un cerveau pouvant se voir lui-même,
14:17
which may be a first step in becoming aware of itself.
307
857330
5000
ce qui pourrait être le premier pas vers une prise de conscience de lui-même.
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There is a lot more to do to test these theories,
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2000
Il y a encore beaucoup à faire pour tester ces théories,
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and to test any other theories.
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3000
et pour tester plusieurs autres théories.
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But I hope that you are at least partly convinced
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3000
Mais j'espère que vous êtes au moins en partie convaincus
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that it is not impossible to build a brain.
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3000
qu'il n'est pas impossible de construire un cerveau.
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We can do it within 10 years,
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2000
Nous pouvons le faire dans moins de 10 ans,
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and if we do succeed,
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2000
et si nous réussissons à le faire,
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we will send to TED, in 10 years,
314
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2000
nous enverrons à TED, dans 10 ans,
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a hologram to talk to you. Thank you.
315
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un hologramme pour vous parler. Merci.
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(Applause)
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(Applaudissements)
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