Pawan Sinha on how brains learn to see

64,774 views ・ 2010-02-25

TED


A videó lejátszásához kattintson duplán az alábbi angol feliratokra.

Fordító: Melissa Csikszentmihályi Lektor: Krisztian Stancz
00:15
If you are a blind child in India,
0
15260
4000
Vak gyerekként Indiában
00:19
you will very likely have to contend with
1
19260
3000
nagy valószínűséggel két nagyon
00:22
at least two big pieces of bad news.
2
22260
3000
rossz hírrel kell megbirkóznod.
00:25
The first bad news
3
25260
2000
Az első rossz hír az,
00:27
is that the chances of getting treatment
4
27260
3000
hogy a gyógykezelésre való esély
00:30
are extremely slim to none,
5
30260
3000
szinte a nullával egyenlő,
00:33
and that's because most of the blindness
6
33260
2000
mert az ország legtöbb vaksággal
00:35
alleviation programs in the country
7
35260
2000
foglalkozó programja
00:37
are focused on adults,
8
37260
2000
a felnőttekre összpontosít,
00:39
and there are very, very few hospitals
9
39260
3000
és csak nagyon nagyon kevés kórház
00:42
that are actually equipped to treat children.
10
42260
3000
van berendezkedve gyerekek fogadására.
00:46
In fact, if you were to be treated,
11
46260
4000
Valójában, ha mégis meggyógyítanak,
00:51
you might well end up being treated
12
51260
3000
könnyen lehet, hogy egy olyan
00:54
by a person who has no medical credentials
13
54260
3000
személy kezei közé kerülsz, akinek nincs orvosi képesítése,
00:57
as this case from Rajasthan illustrates.
14
57260
3000
ahogy ennek a rajasthani gyereknek az esetében történt.
01:00
This is a three-year-old orphan girl
15
60260
2000
Ez egy három éves árva kislány,
01:02
who had cataracts.
16
62260
2000
akinek szürkehályogja volt.
01:04
So, her caretakers took her
17
64260
2000
A gyerekgondozók a szürkehályoggal a
01:06
to the village medicine man,
18
66260
2000
falu kuruzslójához vitték,
01:08
and instead of suggesting to the caretakers
19
68260
3000
aki ahelyett, hogy a szürkehályoggal
01:11
that the girl be taken to a hospital,
20
71260
3000
kórházba vitette volna a kislányt,
01:14
the person decided to burn her abdomen
21
74260
2000
úgy döntött, hogy megégeti a hasát
01:16
with red-hot iron bars
22
76260
2000
egy vörösen izzó vasrúddal,
01:18
to drive out the demons.
23
78260
2000
hogy kiűzze a démonokat.
01:20
The second piece of bad news
24
80260
3000
A másik rossz hír az,
01:23
will be delivered to you
25
83260
2000
hogy az ideggyógyászok
01:25
by neuroscientists, who will tell you
26
85260
3000
közölni fogják, hogy
01:28
that if you are older than four or five years of age,
27
88260
3000
amennyiben elmúltál négy vagy öt éves,
01:31
that even if you have your eye corrected,
28
91260
3000
még ha sikeres is a szem korrekciója,
01:34
the chances of your brain learning how to see
29
94260
3000
annak esélye, hogy az agy megtanul látni,
01:37
are very, very slim --
30
97260
2000
nagyon-nagyon csekély.
01:39
again, slim or none.
31
99260
3000
Csekély vagy semmi.
01:42
So when I heard these two things,
32
102260
2000
Amikor tehát ezeket hallottam,
01:44
it troubled me deeply,
33
104260
2000
mindez nagyon lesújtott,
01:46
both because of personal reasons
34
106260
2000
mind személyes okok,
01:48
and scientific reasons.
35
108260
2000
mind tudományos okok miatt.
01:50
So let me first start with the personal reason.
36
110260
3000
Engedjétek meg, hogy először a személyes okkal kezdjem.
01:53
It'll sound corny, but it's sincere.
37
113260
3000
Érzelgősen hangzik, de őszinte vagyok.
01:56
That's my son, Darius.
38
116260
2000
Ez a fiam, Darius.
01:58
As a new father,
39
118260
2000
Újdonsult apaként
02:00
I have a qualitatively different sense
40
120260
4000
a kisbabák törékenysége láttán
02:04
of just how delicate babies are,
41
124260
3000
minőségileg más az igazságérzetem,
02:07
what our obligations are towards them
42
127260
3000
hogy mi a velük szembeni kötelezettségünk,
02:10
and how much love
43
130260
2000
és hogy mennyire
02:12
we can feel towards a child.
44
132260
3000
szerethetőek.
02:15
I would move heaven and earth
45
135260
2000
Minden követ megmozgatnék,
02:17
in order to get treatment for Darius,
46
137260
3000
hogy Darius kezelésben részesüljön.
02:20
and for me to be told
47
140260
2000
Ha azt mondják nekem,
02:22
that there might be other Dariuses
48
142260
2000
hogy sok más Darius
02:24
who are not getting treatment,
49
144260
2000
sem kap orvosi ellátást,
02:26
that's just viscerally wrong.
50
146260
3000
zsigeri ellenállást érzek.
02:29
So that's the personal reason.
51
149260
2000
Ez tehát a személyes indíttatásom.
02:31
Scientific reason is that this notion
52
151260
3000
A tudományos okom pedig az,
02:34
from neuroscience of critical periods --
53
154260
2000
hogy az elavult ideggyógyászati elképzeléssel,
02:36
that if the brain is older
54
156260
3000
mely szerint a négy-öt
02:39
than four or five years of age,
55
159260
2000
évesnél öregebb agy
02:41
it loses its ability to learn --
56
161260
2000
elveszíti fogékonyságát,
02:43
that doesn't sit well with me,
57
163260
2000
nem vagyok kibékülve,
02:45
because I don't think that idea
58
165260
2000
mert nem hiszem, hogy
02:47
has been tested adequately.
59
167260
3000
ez pontos adatokon alapszik.
02:50
The birth of the idea is from
60
170260
2000
Az elmélet alapja
02:52
David Hubel and Torsten Wiesel's work,
61
172260
2000
David Hubel és Torsten Wiesel,
02:54
two researchers who were at Harvard,
62
174260
2000
Harvardon végzett kutatók műve,
02:56
and they got the Nobel Prize in 1981
63
176260
3000
és 1981-ben Nobel-díjat kaptak
02:59
for their studies of visual physiology,
64
179260
2000
a vizuális fiziológiai tanulmányukért,
03:01
which are remarkably beautiful studies,
65
181260
2000
mely figyelemreméltóan szép,
03:03
but I believe some of their work
66
183260
2000
de azt gondolom, hogy részben
03:05
has been extrapolated
67
185260
2000
csak találgatás,
03:07
into the human domain prematurely.
68
187260
2000
sötétben való tapogatózás.
03:09
So, they did their work with kittens,
69
189260
2000
A kísérletet kismacskákkal végezték,
03:11
with different kinds of deprivation regiments,
70
191260
2000
különböző hiányosságokkal bíró fajtákkal,
03:13
and those studies,
71
193260
2000
és ezeket a '60-as évekbeli
03:15
which date back to the '60s,
72
195260
2000
kísérleteket alkalmazzák
03:17
are now being applied to human children.
73
197260
3000
most gyerekekre.
03:20
So I felt that I needed to do two things.
74
200260
3000
Úgy éreztem tehát, hogy két dolgot kell tennem.
03:23
One: provide care
75
203260
3000
Először is: ellátást kell
03:26
to children who are currently
76
206260
2000
biztosítani azoknak a gyerekeknek,
03:28
being deprived of treatment.
77
208260
2000
akik jelenleg nem kapnak kezelést.
03:30
That's the humanitarian mission.
78
210260
2000
Ez a humanitárius küldetés.
03:32
And the scientific mission would be
79
212260
2000
A tudományos küldetés pedig az,
03:34
to test the limits
80
214260
2000
hogy teszteljük
03:36
of visual plasticity.
81
216260
2000
a látási plaszticitás kapacitását.
03:38
And these two missions, as you can tell,
82
218260
3000
A két küldetés,
03:41
thread together perfectly. One adds to the other;
83
221260
3000
tökéletesen kiegészíti egymást.
03:44
in fact, one would be impossible without the other.
84
224260
3000
Tulajdonképpen elengedhetetlenek egymás számára.
03:49
So, to implement
85
229260
2000
A két küldetés
03:51
these twin missions,
86
231260
2000
teljesítéséhez
03:53
a few years ago, I launched Project Prakash.
87
233260
3000
néhány éve létrehoztam a Project Prakasht.
03:56
Prakash, as many of you know,
88
236260
2000
Ahogy azt közületek sokan tudják,
03:58
is the Sanskrit word for light,
89
238260
2000
Prakash szanszkritul fényt jelent,
04:00
and the idea is that
90
240260
2000
és az elgondolás is az,
04:02
in bringing light into the lives of children,
91
242260
3000
hogy fényt hozzunk gyerekek életébe,
04:05
we also have a chance
92
245260
2000
és arra is van esély,
04:07
of shedding light on some of the
93
247260
2000
hogy rávilágítsunk
04:09
deepest mysteries of neuroscience.
94
249260
3000
az ideggyógyászat leghomályosabb rejtelmeire.
04:12
And the logo -- even though it looks extremely Irish,
95
252260
3000
A logó, még ha nagyon úgy is néz ki, mintha ír volna,
04:15
it's actually derived from
96
255260
2000
valójában
04:17
the Indian symbol of Diya, an earthen lamp.
97
257260
4000
az indiai Diya, azaz lámpás jelképe.
04:21
The Prakash, the overall effort
98
261260
3000
Prakash
04:24
has three components:
99
264260
2000
három dologból tevődik össze
04:26
outreach, to identify children in need of care;
100
266260
4000
1, az ellátásra szoruló gyerekek felkutatásából,
04:30
medical treatment; and in subsequent study.
101
270260
3000
2, orvosi ellátásból és 3, kutatásból.
04:33
And I want to show you a short video clip
102
273260
3000
Hadd mutassak meg egy rövid videót,
04:36
that illustrates the first two components of this work.
103
276260
3000
mely az első két célkitűzést mutatja be.
04:41
This is an outreach station
104
281260
2000
Ez egy információs állomás
04:43
conducted at a school for the blind.
105
283260
3000
egy vakok iskolájában.
04:46
(Text: Most of the children are profoundly and permanently blind ...)
106
286260
5000
A legtöbb gyerek teljesen és véglegesen vak...
04:51
Pawan Sinha: So, because this is a school for the blind,
107
291260
5000
Ez egy vakoknak fenntartott iskola,
04:56
many children have permanent conditions.
108
296260
2000
sok gyerek állapota végleges.
04:58
That's a case of microphthalmos,
109
298260
3000
Microphthalmos (túl kicsi a szemgolyó)
05:01
which is malformed eyes,
110
301260
2000
amikor eldeformálódik a szem,
05:03
and that's a permanent condition;
111
303260
2000
végleges a helyzet.
05:05
it cannot be treated.
112
305260
2000
Gyógyíthatatlan.
05:07
That's an extreme of micropthalmos
113
307260
2000
Ez a micropthalmosnak egy súlyos esete,
05:09
called enophthalmos.
114
309260
2000
az enopthalmos.
05:11
But, every so often, we come across children
115
311260
2000
De találkoztunk olyan gyerekekkel,
05:13
who show some residual vision,
116
313260
3000
akiknél előfordul maradandó látásjavulás,
05:16
and that is a very good sign
117
316260
3000
ami nagyon jó jel arra,
05:19
that the condition might actually be treatable.
118
319260
2000
hogy ez az állapot mégiscsak gyógyítható.
05:21
So, after that screening, we bring the children to the hospital.
119
321260
3000
A vizsgálat után tehát kórházba visszük a gyerekeket.
05:24
That's the hospital we're working with in Delhi,
120
324260
2000
Ez a kórház Delhiben, mellyel együttműködünk,
05:26
the Schroff Charity Eye Hospital.
121
326260
3000
a Schroff Charity Szemkórház.
05:29
It has a very well-equipped
122
329260
2000
Nagyon jól felszerelt
05:31
pediatric ophthalmic center,
123
331260
3000
gyermekszemészeti központja van,
05:35
which was made possible in part
124
335260
2000
melyet részben a
05:37
by a gift from the Ronald McDonald charity.
125
337260
4000
Ronald McDonald adományból hoztak létre.
05:41
So, eating burgers actually helps.
126
341260
3000
Ha hamburgert eszünk, azzal tehát segítünk.
05:45
(Text: Such examinations allow us to improve
127
345260
2000
Az ilyen vizsgálatok sok gyerek
05:47
eye-health in many children, and ...
128
347260
2000
látását javítja, és...
05:54
... help us find children who can participate in Project Prakash.)
129
354260
3000
....segít bennünket abban, hogy megtaláljuk azokat a gyerekeket, akik a Project Prakashban részt vesznek.
05:57
PS: So, as I zoom in to the eyes of this child,
130
357260
2000
Ahogy felnagyítom a gyereknek a szemét,
05:59
you will see the cause of his blindness.
131
359260
3000
látható, hogy mi a vakságának az oka.
06:03
The whites that you see in the middle of his pupils
132
363260
3000
A pupillája közepén látható fehér foltok
06:06
are congenital cataracts,
133
366260
3000
a veleszületett szürke hályog,
06:09
so opacities of the lens.
134
369260
2000
a szemlencse homályossága.
06:11
In our eyes, the lens is clear,
135
371260
3000
A mi szemünk lencséje tiszta,
06:14
but in this child, the lens has become opaque,
136
374260
2000
de ennek a gyereknek a lencséje áttetsző,
06:16
and therefore he can't see the world.
137
376260
3000
ő nem lát.
06:19
So, the child is given treatment. You'll see shots of the eye.
138
379260
3000
Ellátásban részesítjük tehát. Felvételeket láttok a szemről.
06:22
Here's the eye with the opaque lens,
139
382260
2000
Ez itt a szem a homályos lencsével,
06:24
the opaque lens extracted
140
384260
2000
a homályos lencse helyére
06:26
and an acrylic lens inserted.
141
386260
3000
akril lencsét helyeztünk be.
06:29
And here's the same child
142
389260
2000
Ugyanaz a gyerek
06:31
three weeks post-operation,
143
391260
3000
három héttel a szemműtét után
06:34
with the right eye open.
144
394260
3000
lát a jobb szemére.
06:40
(Applause)
145
400260
6000
(Taps)
06:46
Thank you.
146
406260
2000
Köszönöm.
06:48
So, even from that little clip, you can begin to get the sense
147
408260
3000
Tehát még ebből a rövid felvételből is látható,
06:51
that recovery is possible,
148
411260
2000
hogy lehetséges a gyógyulás,
06:53
and we have now
149
413260
2000
és mostanra
06:55
provided treatment to over 200 children,
150
415260
3000
több mint 200 gyereket kezeltünk,
06:58
and the story repeats itself.
151
418260
2000
a történet ismétlődik.
07:00
After treatment, the child
152
420260
2000
A kezelés után a gyerek
07:02
gains significant functionality.
153
422260
3000
látási képességei jelentősen javulnak.
07:05
In fact, the story holds true
154
425260
3000
Tulajdonképpen még az is siker,
07:08
even if you have a person who got sight
155
428260
2000
ha az illető csak több év
07:10
after several years of deprivation.
156
430260
2000
fogyatékosság után válik látóvá.
07:12
We did a paper a few years ago
157
432260
2000
Néhány évvel ezelőtt írtunk
07:14
about this woman that you see on the right, SRD,
158
434260
4000
a jobb oldalon látható nőről, SRD-ről,
07:18
and she got her sight late in life,
159
438260
2000
és csak elég későn vált látóvá,
07:20
and her vision is remarkable at this age.
160
440260
4000
de látása igen jó a korához képest.
07:24
I should add a tragic postscript to this --
161
444260
3000
Tragikus utóirata van a történetének.
07:27
she died two years ago
162
447260
2000
Két éve
07:29
in a bus accident.
163
449260
2000
buszbalesetben meghalt.
07:31
So, hers is just a truly inspiring story --
164
451260
4000
Inspiráló történet,
07:35
unknown, but inspiring story.
165
455260
3000
ismeretlen, de elgondolkodtató.
07:38
So when we started finding these results,
166
458260
2000
Amikor elértük ezeket az eredményeket,
07:40
as you might imagine, it created quite a bit of stir
167
460260
3000
képzelhetitek, hogy mekkora visszhangot keltett
07:43
in the scientific and the popular press.
168
463260
3000
mind a tudományos sajtóban, mind pedig a bulvárlapokban.
07:46
Here's an article in Nature
169
466260
2000
Itt egy cikk a Nature-ből,
07:48
that profiled this work,
170
468260
2000
ami bemutatta a munkánkat,
07:50
and another one in Time.
171
470260
2000
egy másik a Time-ból.
07:52
So, we were fairly convinced -- we are convinced --
172
472260
2000
Kellőképpen meg vagyunk győződve, meg vagyunk
07:54
that recovery is feasible,
173
474260
2000
győződve arról, hogy elérhető a gyógyulás,
07:56
despite extended visual deprivation.
174
476260
3000
a tartós látáskárosulás ellenére is.
07:59
The next obvious question to ask:
175
479260
2000
A következő logikus kérdés:
08:01
What is the process of recovery?
176
481260
3000
Mi a gyógyulás menete?
08:04
So, the way we study that is,
177
484260
3000
Ahogy mi látjuk a helyzetet,
08:07
let's say we find a child who has light sensitivity.
178
487260
2000
találunk mondjuk egy fényérzékeny gyereket.
08:09
The child is provided treatment,
179
489260
2000
Megkapja a kezelést,
08:11
and I want to stress that the treatment
180
491260
2000
és hangsúlyozzuk, hogy a kezelésnek
08:13
is completely unconditional;
181
493260
2000
egyáltalán nincsenek feltételei.
08:15
there is no quid pro quo.
182
495260
2000
Nem "valamit valamiért" alapon működik.
08:17
We treat many more children then we actually work with.
183
497260
3000
Igazából sokkal több gyereket kezelünk, mint amennyivel dolgozunk.
08:20
Every child who needs treatment is treated.
184
500260
3000
Minden kezelésre szoruló gyereket meg is gyógyítunk.
08:23
After treatment, about every week,
185
503260
2000
A kezelést követően majdnem minden héten,
08:25
we run the child
186
505260
2000
egy egyszerű
08:27
on a battery of simple visual tests
187
507260
3000
látási tesztet végeztetünk,
08:30
in order to see how their visual skills
188
510260
2000
hogy megállapítsuk, hogyan változnak
08:32
are coming on line.
189
512260
2000
látási képességei.
08:34
And we try to do this for as long as possible.
190
514260
3000
Ezt igyekszünk minél hosszabb ideig csinálni.
08:37
This arc of development
191
517260
2000
Ez a fejlődési ív
08:39
gives us unprecedented
192
519260
2000
pótolhatatlan
08:41
and extremely valuable information
193
521260
2000
és mérhetetlenül értékes információ számunkra,
08:43
about how the scaffolding of vision
194
523260
2000
mely mutatja, hogyan épül fel
08:45
gets set up.
195
525260
2000
a látás képessége.
08:47
What might be the causal connections
196
527260
2000
Mi lehet az alkalmi kapcsolat
08:49
between the early developing skills
197
529260
2000
a korai fejlődési képességek
08:51
and the later developing ones?
198
531260
2000
és a későbbi fejlődési képességek között?
08:53
And we've used this general approach to study
199
533260
2000
Ezt az általános vizsgálati megközelítést alkalmaztuk
08:55
many different visual proficiencies,
200
535260
3000
több látásvizsgálathoz,,
08:58
but I want to highlight one particular one,
201
538260
4000
de egyikre különösképpen fel szeretném hívni a figyelmet,
09:02
and that is image parsing into objects.
202
542260
3000
és ez az ábrák tárgyakként való értelmezése.
09:05
So, any image of the kind that you see on the left,
203
545260
2000
Bármiféle ábrát látsz a bal oldalon,
09:07
be it a real image or a synthetic image,
204
547260
3000
legyen az igazi vagy szintetikus,
09:10
it's made up of little regions
205
550260
2000
kis területekből áll,
09:12
that you see in the middle column,
206
552260
2000
amiket a középső oszlopban láthatsz,
09:14
regions of different colors, different luminances.
207
554260
3000
különböző színekből, különböző fénysűrűségekből.
09:17
The brain has this complex task
208
557260
3000
Az agynak az az összetett feladata,
09:20
of putting together, integrating,
209
560260
3000
hogy ezeket összetegye, integrálja,
09:23
subsets of these regions
210
563260
2000
átcsoportosítsa őket
09:25
into something that's more meaningful,
211
565260
2000
valami értelmezhetőbbé,
09:27
into what we would consider to be objects,
212
567260
2000
valamivé, amit mi tárgynak nevezünk,
09:29
as you see on the right.
213
569260
2000
és a jobb oldalon látható.
09:31
And nobody knows how this integration happens,
214
571260
2000
Senki nem tudja, hogyan történik ez az integráció.
09:33
and that's the question we asked with Project Prakash.
215
573260
4000
Ezt a kérdést fejtegettük a Project Prakashsal.
09:37
So, here's what happens
216
577260
2000
Itt látható, mi történik
09:39
very soon after the onset of sight.
217
579260
3000
közvetlenül a látvány érzékelése után.
09:42
Here's a person who had gained sight just a couple of weeks ago,
218
582260
3000
Ő mindössze néhány hete nyerte vissza a látását,
09:45
and you see Ethan Myers, a graduate student from MIT,
219
585260
3000
ő pedig Ethan Myers, az MIT diákja,
09:48
running the experiment with him.
220
588260
3000
aki a kísérletet végzi vele.
09:51
His visual-motor coordination is quite poor,
221
591260
4000
A vizuális-motoros koordinációja igen gyenge,
09:55
but you get a general sense
222
595260
2000
de ad valamilyen fogalmat arról,
09:57
of what are the regions that he's trying to trace out.
223
597260
3000
mely területeket próbálják kivenni.
10:00
If you show him real world images,
224
600260
2000
Ha igazi ábrákat mutatsz neki,
10:02
if you show others like him real world images,
225
602260
3000
és ha hozzá hasonlóknak mutatsz igazi ábrákat,
10:05
they are unable to recognize most of the objects
226
605260
2000
legtöbbször képtelenek felismerni a tárgyakat,
10:07
because the world to them is over-fragmented;
227
607260
3000
mert a világ túl töredékes számukra,
10:10
it's made up of a collage, a patchwork,
228
610260
3000
kollázsszerű, patchwork jellegű,
10:13
of regions of different colors and luminances.
229
613260
2000
különböző színű és fényerejű foltokból áll számukra össze.
10:15
And that's what's indicated in the green outlines.
230
615260
2000
Ez az, ami a zöld körvonallal van feltüntetve.
10:17
When you ask them,
231
617260
2000
Kérdezd csak meg őket,
10:19
"Even if you can't name the objects, just point to where the objects are,"
232
619260
3000
nem kell tudni a tárgyak nevét, elég rájuk mutatni.
10:22
these are the regions that they point to.
233
622260
2000
Ezeket a területeket jelölik meg.
10:24
So the world is this complex
234
624260
2000
A világ tehát ennyire összetett,
10:26
patchwork of regions.
235
626260
2000
folttá mosódó területek.
10:28
Even the shadow on the ball
236
628260
2000
Még a labda árnyéka is
10:30
becomes its own object.
237
630260
3000
különálló tárggyá válik.
10:33
Interestingly enough,
238
633260
2000
Milyen érdekes,
10:35
you give them a few months,
239
635260
2000
nézzük csak mi történik
10:37
and this is what happens.
240
637260
3000
néhány hónap elteltével.
10:43
Doctor: How many are these?
241
643260
2000
Orvos: Hány dolgot látsz?
10:45
Patient: These are two things.
242
645260
2000
Páciens: kettőt.
10:47
Doctor: What are their shapes?
243
647260
2000
Orvos: Milyen alakúak?
10:49
Patient: Their shapes ...
244
649260
2000
Páciens: az alakjuk...
10:51
This one is a circle,
245
651260
3000
ez egy kör,
10:54
and this
246
654260
2000
ez pedig
10:56
is a square.
247
656260
2000
egy négyzet.
10:58
PS: A very dramatic transformation has come about.
248
658260
3000
Nagyon drámai az átalakulásuk.
11:01
And the question is:
249
661260
2000
Az a kérdés:
11:03
What underlies this transformation?
250
663260
2000
Mi áll az átalakulás mögött?
11:05
It's a profound question,
251
665260
2000
Nagyon jó kérdés,
11:07
and what's even more amazing is how simple
252
667260
2000
és ami még elképesztőbb,
11:09
the answer is.
253
669260
2000
az a megoldás egyszerűsége.
11:11
The answer lies in motion
254
671260
2000
A megoldás a mozgásban keresendő,
11:13
and that's what I want to show you in the next clip.
255
673260
3000
és ezt meg is mutatom a következő felvétellel.
11:18
Doctor: What shape do you see here?
256
678260
2000
Orvos: Milyen alakot látsz?
11:20
Patient: I can't make it out.
257
680260
3000
Páciens: Nem látom jól.
11:28
Doctor: Now?
258
688260
2000
Orvos: és most?
11:31
Patient: Triangle.
259
691260
2000
Páciens: háromszög.
11:35
Doctor: How many things are these?
260
695260
3000
Orvos: Hány háromszöget látsz?
11:48
Now, how many things are these?
261
708260
3000
Hány dolog van itt?
11:51
Patient: Two.
262
711260
2000
Páciens: Kettő
11:53
Doctor: What are these things?
263
713260
2000
Orvos: Mik ezek?
11:56
Patient: A square and a circle.
264
716260
2000
Páciens: egy négyzet és egy kör.
11:58
PS: And we see this pattern over and over again.
265
718260
3000
Ezt a mintát tapasztaljuk újra és újra.
12:01
The one thing the visual system needs
266
721260
3000
Amire a látórendszernek szüksége van
12:04
in order to begin parsing the world
267
724260
2000
ahhoz, hogy elemezni tudja a világot,
12:06
is dynamic information.
268
726260
2000
az nem más, mint a dinamikus információ.
12:08
So the inference we are deriving from this,
269
728260
2000
Amit tehát ebből,
12:10
and several such experiments,
270
730260
2000
és sok ehhez hasonló kísérletből levonunk,
12:12
is that dynamic information processing,
271
732260
2000
az az, hogy a dinamikus információfeldolgozás,
12:14
or motion processing,
272
734260
2000
vagy a mozgás feldolgozása,
12:16
serves as the bedrock for building
273
736260
2000
a vizuális feldolgozás
12:18
the rest of the complexity of visual processing;
274
738260
4000
fennmaradó komplexitásának alapját adja.
12:22
it leads to visual integration
275
742260
2000
Ez vezet a látvány integrálásához,
12:24
and eventually to recognition.
276
744260
3000
és esetenként a felismeréshez.
12:27
This simple idea has far reaching implications.
277
747260
3000
Ebből az egyszerű gondolatból messzemenő következtetések vonhatók le.
12:30
And let me just quickly mention two,
278
750260
3000
Hadd említsek most csak kettőt.
12:33
one, drawing from the domain of engineering,
279
753260
2000
Egyik példa műszaki,
12:35
and one from the clinic.
280
755260
2000
a másik klinikai.
12:37
So, from the perspective of engineering,
281
757260
2000
Műszaki szemszögből
12:39
we can ask: Goven that we know
282
759260
3000
azt kérdezhetjük - feltételezve, hogy tudjuk,
12:42
that motion is so important for the human visual system,
283
762260
2000
milyen fontos a mozgás az emberi látásrendszerben -
12:44
can we use this as a recipe
284
764260
3000
felhasználhatjuk ezt egy
12:47
for constructing machine-based vision systems
285
767260
3000
gépesített látórendszer megalkotásához,
12:50
that can learn on their own, that don't need to be programmed
286
770260
3000
mely tanulni képes anélkül,
12:53
by a human programmer?
287
773260
2000
hogy emberi lény beprogramozná.
12:55
And that's what we're trying to do.
288
775260
2000
Mert mi erre teszünk kísérletet.
12:57
I'm at MIT, at MIT you need to apply
289
777260
3000
Az MIT-n vagyok, itt alkalmazni kell
13:00
whatever basic knowledge you gain.
290
780260
2000
bármilyen tudásod amid van.
13:02
So we are creating Dylan,
291
782260
2000
Megalkotjuk tehát Dylant,
13:04
which is a computational system
292
784260
2000
ami egy számítógépes rendszer,
13:06
with an ambitious goal
293
786260
2000
azzal az ambiciózus céllal,
13:08
of taking in visual inputs
294
788260
2000
hogy vizuális jeleket vegyen,
13:10
of the same kind that a human child would receive,
295
790260
3000
ugyanolyanokat, melyeket egy gyerek venne,
13:13
and autonomously discovering:
296
793260
2000
és magától felfedezze,
13:15
What are the objects in this visual input?
297
795260
3000
hogy mik az adott vizuális jelekben a tárgyak.
13:18
So, don't worry about the internals of Dylan.
298
798260
3000
Ne aggódjatok Dylan belső működése miatt.
13:21
Here, I'm just going to talk about
299
801260
3000
Nos, most csak arról fogok beszélni,
13:24
how we test Dylan.
300
804260
2000
hogy hogyan teszteljük Dylant.
13:26
The way we test Dylan is by giving it
301
806260
2000
Úgy teszteljük, hogy
13:28
inputs, as I said, of the same kind
302
808260
3000
jeleket adunk neki, ahogy mondtam, ugyanolyanokat,
13:31
that a baby, or a child in Project Prakash would get.
303
811260
3000
mint amilyeneket egy kisbaba vagy egy Project Prakashban szereplő gyerek kapna.
13:34
But for a long time we couldn't quite figure out:
304
814260
3000
Sokáig nem tudtuk,
13:37
Wow can we get these kinds of video inputs?
305
817260
3000
hogyan tudnánk ezeket videóval létrehozni.
13:41
So, I thought,
306
821260
2000
Arra gondoltam hát,
13:43
could we have Darius
307
823260
2000
Darius szolgálhatna
13:45
serve as our babycam carrier,
308
825260
3000
babakamera-hordozóként,
13:48
and that way get the inputs that we feed into Dylan?
309
828260
3000
s ezzel meglennének azok a jelek, amiket aztán Dylannek adunk.
13:51
So that's what we did.
310
831260
2000
Megcsináltuk.
13:53
(Laughter)
311
833260
7000
(Nevetés)
14:00
I had to have long conversations with my wife.
312
840260
3000
Sokáig kellett győzködnöm a feleségemet.
14:03
(Laughter)
313
843260
5000
(Nevetés)
14:08
In fact, Pam, if you're watching this,
314
848260
2000
Pam, ha látod ezt,
14:10
please forgive me.
315
850260
2000
kérlek, bocsáss meg.
14:13
So, we modified the optics of the camera
316
853260
4000
Megváltoztattuk a kamera optikáját,
14:17
in order to mimic the baby's visual acuity.
317
857260
3000
hogy utánozzuk a baba látásának élességét.
14:20
As some of you might know,
318
860260
2000
Ahogyan azt néhányan tudhatjátok,
14:22
babyies are born pretty much legally blind.
319
862260
4000
a babák érthető módon nem látnak még, mikor megszületnek.
14:26
Their acuity -- our acuity is 20/20;
320
866260
3000
A babák személessége - miénk 20/20 -
14:29
babies' acuity is like 20/800,
321
869260
3000
a babáké úgy 20/800,
14:32
so they are looking at the world
322
872260
2000
tehát eléggé homályos
14:34
in a very, very blurry fashion.
323
874260
3000
színekben látják a világot.
14:37
Here's what a baby-cam video looks like.
324
877260
3000
Így néz ki a babakamera.
14:41
(Laughter)
325
881260
9000
(Nevetés)
14:50
(Applause)
326
890260
3000
(Taps)
14:53
Thankfully, there isn't any audio
327
893260
2000
Szerencsére hangot
14:55
to go with this.
328
895260
3000
nem rögzít.
14:58
What's amazing is that working with such
329
898260
2000
Az a csodálatos, hogy a baba
15:00
highly degraded input,
330
900260
2000
még az ilyen nagymértékben csökkent élességű jelekkel
15:02
the baby, very quickly, is able
331
902260
2000
is nagyon gyorsan
15:04
to discover meaning in such input.
332
904260
3000
felismeri a jelek jelentését.
15:07
But then two or three days afterward,
333
907260
2000
Két-három nap elteltével
15:09
babies begin to pay attention
334
909260
2000
elkezdenek figyelni
15:11
to their mother's or their father's face.
335
911260
2000
az anyjuk és az apjuk arcára.
15:13
How does that happen? We want Dylan to be able to do that,
336
913260
3000
Hogy történik ez? Azt akarjuk, hogy Dylan is képes legyen rá.
15:16
and using this mantra of motion,
337
916260
3000
A mozgás mantráját használva
15:19
Dylan actually can do that.
338
919260
2000
Dylan képes is rá,
15:21
So, given that kind of video input,
339
921260
3000
és ha videó jeleket adunk neki,
15:24
with just about six or seven minutes worth of video,
340
924260
3000
mindössze 6-7 perceseket,
15:27
Dylan can begin to extract patterns
341
927260
3000
Dylan képes kivenni mintázatokat,
15:30
that include faces.
342
930260
3000
amiben arcok vannak.
15:33
So, it's an important demonstration
343
933260
2000
Fontos bemutatása ez a
15:35
of the power of motion.
344
935260
2000
mozgás erejének.
15:37
The clinical implication, it comes from the domain of autism.
345
937260
3000
Az eredményünk klinikai vonatkozását az autizmus területéről hoztam.
15:40
Visual integration has been associated with autism
346
940260
2000
A vizuális integrációt számos kutatás alkalmával
15:42
by several researchers.
347
942260
2000
összefüggésbe hozták az autizmussal.
15:44
When we saw that, we asked:
348
944260
2000
Amikor ezt mi is láttuk, azt kérdeztük:
15:46
Could the impairment in visual integration
349
946260
3000
Lehet-e a gyenge vizuális intergáció az autizmusban,
15:49
be the manifestation of something underneath,
350
949260
3000
a megnyilvánulása valami mélyebben fekvő
15:52
of dynamic information processing deficiencies in autism?
351
952260
3000
dinamikus információfeldolgozási elégtelenségnek?
15:55
Because, if that hypothesis were to be true,
352
955260
3000
Mert ha helytáll a hipotézis,
15:58
it would have massive repercussions in our understanding
353
958260
3000
akkor az jelentősen segítene bennünket abban, hogy megértsük azt,
16:01
of what's causing the many different aspects
354
961260
2000
hogy mi okozza az autizmus
16:03
of the autism phenotype.
355
963260
3000
különféle jelenségeit.
16:06
What you're going to see are
356
966260
2000
Most pedig két gyerekről készült
16:08
video clips of two children -- one neurotypical,
357
968260
3000
videofelvételt fogok mutatni,
16:11
one with autism, playing Pong.
358
971260
2000
egyikük autista, pingpongozás közben.
16:13
So, while the child is playing Pong, we are tracking where they're looking.
359
973260
3000
Miközben pingongozik, mi azt figyeljük, hogy merre néz.
16:16
In red are the eye movement traces.
360
976260
3000
A piros jelzi a szemmozgást,
16:19
This is the neurotypical child, and what you see
361
979260
3000
ez pedig a nem autista gyerek,
16:22
is that the child is able to make cues
362
982260
2000
látni, hogy képes utalásokat alkotni a
16:24
of the dynamic information
363
984260
2000
dinamikus információból,
16:26
to predict where the ball is going to go.
364
986260
2000
mert fel tudja mérni, merre fog menni a labda.
16:28
Even before the ball gets to a place,
365
988260
3000
Még nem ért oda a labda,
16:31
the child is already looking there.
366
991260
3000
de a gyerek már abba az irányba néz.
16:34
Contrast this with a child
367
994260
2000
Hasonlítsuk össze ezt a játékot
16:36
with autism playing the same game.
368
996260
2000
egy autista gyerek játékával.
16:38
Instead of anticipating,
369
998260
2000
Ahelyett, hogy felkészülne,
16:40
the child always follows where the ball has been.
370
1000260
3000
a gyerek arra néz, amerre a labda volt.
16:43
The efficiency of the use
371
1003260
2000
A dinamikus információ
16:45
of dynamic information
372
1005260
2000
használatának hatékonysága
16:47
seems to be significantly compromised in autism.
373
1007260
3000
az autisták esetében erősen korlátolt.
16:51
So we are pursuing this line of work
374
1011260
3000
Tehát ebbe az irányba tereljük a munkánkat,
16:54
and hopefully we'll have
375
1014260
2000
és reméljük, hamarosan
16:56
more results to report soon.
376
1016260
2000
több eredményt tudunk felmutatni.
16:58
Looking ahead, if you think of this disk
377
1018260
3000
A felvételek láttán, mely
17:01
as representing all of the children
378
1021260
2000
az eddig kezelt gyerekeket
17:03
we've treated so far,
379
1023260
2000
mutatja be,
17:05
this is the magnitude of the problem.
380
1025260
2000
ez a probléma legjava.
17:07
The red dots are the children we have not treated.
381
1027260
3000
A piros pontokkal jelöltük azokat a gyerekeket, akiket még nem kezeltünk.
17:10
So, there are many, many more children who need to be treated,
382
1030260
2000
Nagyon-nagyon sok gyerek vár még gyógyításra,
17:12
and in order to expand the scope of the project,
383
1032260
3000
és a projektünk bővítéséhez
17:15
we are planning on launching
384
1035260
2000
tervezünk megnyitni
17:17
The Prakash Center for Children,
385
1037260
2000
egy Prakash Központot a Gyerekekért,
17:19
which will have a dedicated pediatric hospital,
386
1039260
3000
melynek egy elhivatott gyerekkórháza,
17:22
a school for the children we are treating
387
1042260
2000
egy iskolája,
17:24
and also a cutting-edge research facility.
388
1044260
2000
és kutatási lehetőséget biztosító részlege lenne.
17:26
The Prakash Center will integrate health care,
389
1046260
3000
A Prakash Központ az egészségügyet,
17:29
education and research in a way
390
1049260
2000
az oktatást és a kutatást integrálná
17:31
that truly creates the whole
391
1051260
2000
oly módon, hogy egészként
17:33
to be greater than the sum of the parts.
392
1053260
3000
kitűnő egyveleget alkot, jobbat, mint külön-külön.
17:36
So, to summarize: Prakash, in its five years of existence,
393
1056260
3000
Összefoglalva, Prakash az ötéves tapasztalata során
17:39
it's had an impact in multiple areas,
394
1059260
3000
több egyéb területre is hatással volt,
17:42
ranging from basic neuroscience
395
1062260
2000
az alapvető ideggyógyászat plaszticitástól kezdve
17:44
plasticity and learning in the brain,
396
1064260
2000
az agy tanulásáról alkotott elképzelésen át
17:46
to clinically relevant hypotheses like in autism,
397
1066260
4000
olyan fontos klinikai elméletekre mint az autizmus,
17:50
the development of autonomous machine vision systems,
398
1070260
3000
az önálló gépesített látórendszer kifejlesztésére,
17:53
education of the undergraduate and graduate students,
399
1073260
3000
a végzés előtti és végzős hallgatók tanulására,
17:56
and most importantly in the alleviation
400
1076260
2000
a gyerekkori
17:58
of childhood blindness.
401
1078260
2000
vakság gyógyítására.
18:00
And for my students and I, it's been
402
1080260
2000
A diákjaim számára és számomra
18:02
just a phenomenal experience
403
1082260
2000
egy fenomenális élményt jelentett,
18:04
because we have gotten to do interesting research,
404
1084260
4000
mert érdekes kutatásokat végeztünk,
18:08
while at the same time
405
1088260
2000
s ugyanakkor
18:10
helping the many children that we have worked with.
406
1090260
2000
segíteni tudtunk a gyerekeken, akikkel együtt dolgoztunk.
18:12
Thank you very much.
407
1092260
2000
Köszönöm szépen.
18:14
(Applause)
408
1094260
2000
(Taps)
Erről a weboldalról

Ez az oldal olyan YouTube-videókat mutat be, amelyek hasznosak az angol nyelvtanuláshoz. A világ minden tájáról származó, kiváló tanárok által tartott angol leckéket láthatsz. Az egyes videók oldalán megjelenő angol feliratokra duplán kattintva onnan játszhatja le a videót. A feliratok a videó lejátszásával szinkronban gördülnek. Ha bármilyen észrevétele vagy kérése van, kérjük, lépjen kapcsolatba velünk ezen a kapcsolatfelvételi űrlapon.

https://forms.gle/WvT1wiN1qDtmnspy7