Sebastian Seung: I am my connectome

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TED


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Traduttore: Michele Gianella Revisore: Paolo Lanapoppi
00:17
We live in in a remarkable time,
0
17260
3000
Viviamo un'era straordinaria,
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the age of genomics.
1
20260
3000
l'era della genomica.
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Your genome is the entire sequence of your DNA.
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23260
3000
Il vostro genoma è la sequenza completa del vostro DNA.
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Your sequence and mine are slightly different.
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26260
3000
La vostra sequenza e la mia sono leggermente diverse,
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That's why we look different.
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29260
2000
Per questo non abbiamo lo stesso aspetto.
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I've got brown eyes;
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31260
2000
I miei occhi sono marroni,
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you might have blue or gray.
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33260
3000
i vostri potrebbero essere blu, o grigi.
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But it's not just skin-deep.
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36260
2000
Ma il genoma non si limita all'aspetto.
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The headlines tell us
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38260
2000
Come ci dicono i titoli dei giornali,
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that genes can give us scary diseases,
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40260
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i geni possono causarci malattie spaventose,
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maybe even shape our personality,
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43260
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e forse persino plasmare la nostra personalità,
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or give us mental disorders.
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o infliggerci disturbi mentali.
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Our genes seem to have
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I nostri geni, insomma, sembrano avere
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awesome power over our destinies.
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un potere stupefacente sul nostro destino.
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And yet, I would like to think
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E tuttavia, mi piacerebbe pensare
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that I am more than my genes.
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di essere qualcosa di più dei miei geni.
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What do you guys think?
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2000
Voi che pensate, gente?
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Are you more than your genes?
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Siete più dei vostri geni?
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(Audience: Yes.) Yes?
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(Pubblico: Sì.) Sì?
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I think some people agree with me.
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2000
Penso che alcuni di voi siano d'accordo con me.
01:15
I think we should make a statement.
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75260
2000
e che dovremmo dichiararlo,
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I think we should say it all together.
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77260
2000
che dovremmo dirlo tutti insieme.
01:20
All right: "I'm more than my genes" -- all together.
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3000
Bene: "Io sono più dei miei geni". Tutti insieme.
01:23
Everybody: I am more than my genes.
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83260
4000
(Tutti): Io sono più dei miei geni!
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(Cheering)
24
87260
2000
(Sorride)
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Sebastian Seung: What am I?
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90260
2000
Sebastian Seung: Che cosa sono io?
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(Laughter)
26
92260
3000
(Risate)
01:35
I am my connectome.
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95260
3000
Io sono il mio connettoma.
01:40
Now, since you guys are really great,
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100260
2000
Siete un pubblico grandioso, quindi forse potete
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maybe you can humor me and say this all together too.
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102260
2000
accontentarmi e dire tutti insieme anche questo.
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(Laughter)
30
104260
2000
(Risate)
01:46
Right. All together now.
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106260
2000
Bene. Tutti insieme adesso.
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Everybody: I am my connectome.
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108260
3000
(Tutti insieme): Io sono il mio connettoma.
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SS: That sounded great.
33
113260
2000
SS: Fantastico!
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You know, you guys are so great, you don't even know what a connectome is,
34
115260
2000
Siete proprio in gamba, non sapete nemmeno che cosa sia un connettoma
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and you're willing to play along with me.
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2000
e siete disposti a stare al mio gioco.
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I could just go home now.
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119260
3000
Potrei tornarmene a casa già adesso.
02:02
Well, so far only one connectome is known,
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122260
3000
Comunque, finora si conosce un solo connettoma,
02:05
that of this tiny worm.
38
125260
3000
quello di questo minuscolo verme.
02:08
Its modest nervous system
39
128260
2000
Il suo semplice sistema nervoso
02:10
consists of just 300 neurons.
40
130260
2000
è fatto di soli 300 neuroni.
02:12
And in the 1970s and '80s,
41
132260
2000
E negli anni '70 ed '80,
02:14
a team of scientists
42
134260
2000
un team di scienziati
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mapped all 7,000 connections
43
136260
2000
ha mappato tutte le 7.000 connessioni
02:18
between the neurons.
44
138260
2000
tra i neuroni.
02:21
In this diagram, every node is a neuron,
45
141260
2000
In questo schema, ogni nodo è un neurone,
02:23
and every line is a connection.
46
143260
2000
ed ogni linea è una connessione.
02:25
This is the connectome
47
145260
2000
Questo è il connettoma
02:27
of the worm C. elegans.
48
147260
4000
del verme C. elegans.
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Your connectome is far more complex than this
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151260
3000
Il nostro connettoma è di gran lunga più complesso,
02:34
because your brain
50
154260
2000
perché il nostro cervello
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contains 100 billion neurons
51
156260
2000
contiene 100 miliardi di neuroni
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and 10,000 times as many connections.
52
158260
3000
e 10.000 volte più connessioni.
02:41
There's a diagram like this for your brain,
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161260
2000
Esiste uno schema simile per il nostro cervello,
02:43
but there's no way it would fit on this slide.
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163260
3000
ma non potrebbe stare in alcun modo dentro questa diapositiva.
02:47
Your connectome contains one million times more connections
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167260
3000
Il nostro connettoma contiene un milione di volte più connessioni
02:50
than your genome has letters.
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170260
3000
di quante lettere abbia il nostro genoma.
02:53
That's a lot of information.
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173260
2000
È una quantità di informazione enorme.
02:55
What's in that information?
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175260
3000
Che c'è in quelle informazioni?
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We don't know for sure, but there are theories.
59
179260
3000
Non lo sappiamo con certezza, ma sono state formulate varie teorie.
03:02
Since the 19th century, neuroscientists have speculated
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182260
3000
Dal 19.mo secolo, i neuroscienziati hanno ipotizzato
03:05
that maybe your memories --
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185260
2000
che forse i nostri ricordi--
03:07
the information that makes you, you --
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187260
2000
le informazioni che ci rendono le persone che siamo--
03:09
maybe your memories are stored
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189260
2000
forse sono conservati
03:11
in the connections between your brain's neurons.
64
191260
2000
nelle connessioni tra i neuroni del cervello.
03:15
And perhaps other aspects of your personal identity --
65
195260
2000
E forse anche altri aspetti della nostra identità personale,
03:17
maybe your personality and your intellect --
66
197260
3000
forse la nostra personalità e il nostro intelletto,
03:20
maybe they're also encoded
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200260
2000
forse anch'essi sono codificati
03:22
in the connections between your neurons.
68
202260
3000
nelle connessioni tra i nostri neuroni.
03:26
And so now you can see why I proposed this hypothesis:
69
206260
3000
Ora potete capire, dunque, perché ho avanzato quest'ipotesi:
03:29
I am my connectome.
70
209260
3000
io sono il mio connettoma.
03:32
I didn't ask you to chant it because it's true;
71
212260
3000
Non vi ho chiesto di fare il coro perché è vero,
03:35
I just want you to remember it.
72
215260
2000
voglio solo che ve lo ricordiate.
03:37
And in fact, we don't know if this hypothesis is correct,
73
217260
2000
In effetti, non sappiamo se l'ipotesi sia corretta,
03:39
because we have never had technologies
74
219260
2000
perché non abbiamo mai avuto tecnologie
03:41
powerful enough to test it.
75
221260
2000
abbastanza potenti da verificarla.
03:44
Finding that worm connectome
76
224260
3000
Trovare il connettoma di quel verme
03:47
took over a dozen years of tedious labor.
77
227260
3000
ha richiesto oltre dodici anni di lavoro tedioso.
03:50
And to find the connectomes of brains more like our own,
78
230260
3000
E per trovare i connettomi di cervelli più simili al nostro
03:53
we need more sophisticated technologies, that are automated,
79
233260
3000
servono tecnologie più sofisticate, automatizzate,
03:56
that will speed up the process of finding connectomes.
80
236260
3000
che accelerino la scoperta di nuovi connettomi.
03:59
And in the next few minutes, I'll tell you about some of these technologies,
81
239260
3000
E nei prossimi minuti, vi parlerò di alcune di queste tecnologie,
04:02
which are currently under development
82
242260
2000
che al momento sono in fase di sviluppo
04:04
in my lab and the labs of my collaborators.
83
244260
3000
nel mio laboratorio e in quelli dei miei collaboratori.
04:08
Now you've probably seen pictures of neurons before.
84
248260
3000
Probabilmente, avete già visto immagini di neuroni.
04:11
You can recognize them instantly
85
251260
2000
Si riconoscono all'istante
04:13
by their fantastic shapes.
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253260
3000
grazie alle loro forme fantastiche.
04:16
They extend long and delicate branches,
87
256260
3000
Si estendono in diramazioni lunghe e delicate,
04:19
and in short, they look like trees.
88
259260
3000
e somigliano, in una parola, a degli alberi.
04:22
But this is just a single neuron.
89
262260
3000
Ma questo è solo un singolo neurone.
04:25
In order to find connectomes,
90
265260
2000
Per trovare i connettomi,
04:27
we have to see all the neurons at the same time.
91
267260
3000
dobbiamo osservare tutti i neuroni contemporaneamente.
04:30
So let's meet Bobby Kasthuri,
92
270260
2000
Incontriamo dunque Bobby Kasthuri,
04:32
who works in the laboratory of Jeff Lichtman
93
272260
2000
che lavora nel laboratorio di Jeff Lichtman
04:34
at Harvard University.
94
274260
2000
all'Università di Harvard.
04:36
Bobby is holding fantastically thin slices
95
276260
2000
Bobby tiene in mano delle fette fantasticamente sottili
04:38
of a mouse brain.
96
278260
2000
del cervello di un topo.
04:40
And we're zooming in by a factor of 100,000 times
97
280260
3000
E noi le ingrandiamo 100.000 volte
04:44
to obtain the resolution,
98
284260
2000
per ottenere la risoluzione giusta,
04:46
so that we can see the branches of neurons all at the same time.
99
286260
3000
che ci permetta di vedere vedere tutte le diramazioni contemporaneamente.
04:50
Except, you still may not really recognize them,
100
290260
3000
Solo che potreste non riconoscerle ancora,
04:53
and that's because we have to work in three dimensions.
101
293260
3000
perché dobbiamo lavorare in tre dimensioni.
04:56
If we take many images of many slices of the brain
102
296260
2000
Raccogliendo molte scansioni di molte fette cerebrali
04:58
and stack them up,
103
298260
2000
e impilandole,
05:00
we get a three-dimensional image.
104
300260
2000
otteniamo un'immagine tridimensionale.
05:02
And still, you may not see the branches.
105
302260
2000
Ma ancora non si possono vedere le ramificazioni.
05:04
So we start at the top,
106
304260
2000
Iniziamo quindi dalla cima,
05:06
and we color in the cross-section of one branch in red,
107
306260
3000
e coloriamo in rosso la sezione di una ramificazione,
05:09
and we do that for the next slice
108
309260
2000
poi ripetiamo l'operazione nella fetta successiva
05:11
and for the next slice.
109
311260
2000
e in quella ancora successiva.
05:13
And we keep on doing that,
110
313260
2000
E continuiam così,
05:15
slice after slice.
111
315260
3000
fetta dopo fetta.
05:18
If we continue through the entire stack,
112
318260
2000
Se ripetiamo l'operazione per tutta la pila,
05:20
we can reconstruct the three-dimensional shape
113
320260
3000
possiamo ricostruire la forma tridimensionale
05:23
of a small fragment of a branch of a neuron.
114
323260
3000
di un piccolo frammento di una ramificazione neuronale.
05:26
And we can do that for another neuron in green.
115
326260
2000
E possiamo farlo con un altro neurone, in verde.
05:28
And you can see that the green neuron touches the red neuron
116
328260
2000
Potete vedere come il neurone verde tocchi quello rosso
05:30
at two locations,
117
330260
2000
in due punti,
05:32
and these are what are called synapses.
118
332260
2000
che sono quelle che chiamiamo sinapsi.
05:34
Let's zoom in on one synapse,
119
334260
2000
Adesso ingrandiamo una sinapsi
05:36
and keep your eyes on the interior of the green neuron.
120
336260
3000
e voi osservate l'interno del neurone verde.
05:39
You should see small circles --
121
339260
2000
Dovreste notare dei piccoli cerchi:
05:41
these are called vesicles.
122
341260
3000
si chiamano vescicole.
05:44
They contain a molecule know as a neurotransmitter.
123
344260
3000
Contengono una molecola nota come neurotrasmettitore.
05:47
And so when the green neuron wants to communicate,
124
347260
2000
Così quando il neurone verde vuole comunicare,
05:49
it wants to send a message to the red neuron,
125
349260
2000
se vuol mandare un messaggio al neurone rosso,
05:51
it spits out neurotransmitter.
126
351260
3000
sputa fuori neurotrasmettitori.
05:54
At the synapse, the two neurons
127
354260
2000
In corrispondenza della sinapsi, i due neuroni
05:56
are said to be connected
128
356260
2000
si dice che sono connessi,
05:58
like two friends talking on the telephone.
129
358260
3000
come due amici che parlano al telefono.
06:02
So you see how to find a synapse.
130
362260
2000
Avete visto, dunque, come si trova una sinapsi.
06:04
How can we find an entire connectome?
131
364260
3000
Ma come possiamo trovare un intero conettoma?
06:07
Well, we take this three-dimensional stack of images
132
367260
3000
Beh, prendiamo questa pila tridimensionale di immagini
06:10
and treat it as a gigantic three-dimensional coloring book.
133
370260
3000
e trattiamola come un gigantesco libro in 3D, da colorare.
06:13
We color every neuron in, in a different color,
134
373260
3000
Assegniamo a ogni neurone un colore diverso,
06:16
and then we look through all of the images,
135
376260
2000
poi esaminiamo tutte le immagini,
06:18
find the synapses
136
378260
2000
troviamo le sinapsi
06:20
and note the colors of the two neurons involved in each synapse.
137
380260
3000
e osserviamo i colori dei due neuroni ingaggiati in ogni sinapsi.
06:23
If we can do that throughout all the images,
138
383260
3000
Se riusciamo a farlo per tutte le immagini,
06:26
we could find a connectome.
139
386260
2000
potremmo trovare un connettoma.
06:29
Now, at this point,
140
389260
2000
A questo punto
06:31
you've learned the basics of neurons and synapses.
141
391260
2000
avete imparato le basi di neuroni e sinapsi.
06:33
And so I think we're ready to tackle
142
393260
2000
Penso quindi che siamo pronti ad affrontare
06:35
one of the most important questions in neuroscience:
143
395260
3000
una delle domande più importanti nelle neuroscienze:
06:39
how are the brains of men and women different?
144
399260
3000
in cosa sono diversi i cervelli degli uomini e delle donne?
06:42
(Laughter)
145
402260
2000
(Risate)
06:44
According to this self-help book,
146
404260
2000
Secondo questo manuale di auto-aiuto,
06:46
guys brains are like waffles;
147
406260
2000
i cervelli maschili sono come delle cialde:
06:48
they keep their lives compartmentalized in boxes.
148
408260
3000
rinchiudono la propria vita in tante scatole separate.
06:51
Girls' brains are like spaghetti;
149
411260
3000
Quelli delle donne, invece, sono come gli spaghetti;
06:54
everything in their life is connected to everything else.
150
414260
3000
ogni cosa, nella loro vita, è connessa a ogni altra.
06:57
(Laughter)
151
417260
2000
(Risate)
06:59
You guys are laughing,
152
419260
2000
Voi ridete, gente,
07:01
but you know, this book changed my life.
153
421260
2000
ma questo libro ha cambiato la mia vita!
07:03
(Laughter)
154
423260
2000
(Risate)
07:07
But seriously, what's wrong with this?
155
427260
3000
Seriamente, che cosa c'è che non va in tutto questo?
07:10
You already know enough to tell me -- what's wrong with this statement?
156
430260
3000
Ne sapete già abbastanza per dirmelo. Cosa non va in questa affermazione?
07:20
It doesn't matter whether you're a guy or girl,
157
440260
3000
Non importa che siate un ragazzo o una ragazza,
07:23
everyone's brains are like spaghetti.
158
443260
3000
tutti noi abbiamo cervelli simili agli spaghetti.
07:26
Or maybe really, really fine capellini with branches.
159
446260
3000
O forse a sottilissimi capelli d'angelo, con tante ramificazioni.
07:30
Just as one strand of spaghetti
160
450260
2000
Proprio come uno spaghetto
07:32
contacts many other strands on your plate,
161
452260
3000
ne tocca molti altri, nel piatto,
07:35
one neuron touches many other neurons
162
455260
2000
un neurone tocca molti altri neuroni
07:37
through their entangled branches.
163
457260
2000
grazie alle loro ramificazioni intrecciate.
07:39
One neuron can be connected to so many other neurons,
164
459260
3000
E il motivo per cui possono connettersi a così tanti altri neuroni
07:42
because there can be synapses
165
462260
2000
è che ci possono essere delle sinapsi
07:44
at these points of contact.
166
464260
3000
in quei punti di contatto.
07:49
By now, you might have sort of lost perspective
167
469260
3000
A questo punto, potreste aver perso il senso delle proporzioni
07:52
on how large this cube of brain tissue actually is.
168
472260
3000
su quanto grande sia in realtà questo cubo di tessuto cerebrale.
07:55
And so let's do a series of comparisons to show you.
169
475260
3000
E quindi vi farò una serie di confronti, per mostrarvelo.
07:58
I assure you, this is very tiny. It's just six microns on a side.
170
478260
3000
È molto piccolo, ve l'assicuro. Solo sei micron (0,006 millimetri) di lato.
08:03
So, here's how it stacks up against an entire neuron.
171
483260
3000
Eccolo a confronto con un intero neurone.
08:06
And you can tell that, really, only the smallest fragments of branches
172
486260
3000
Potete vedere che in realtà solo i più piccoli frammenti delle ramificazioni
08:09
are contained inside this cube.
173
489260
3000
stanno dentro questo cubo.
08:12
And a neuron, well, that's smaller than brain.
174
492260
3000
E un neurone, beh, è più piccolo del cervello.
08:17
And that's just a mouse brain --
175
497260
2000
E questo è solo un cervello di topo.
08:21
it's a lot smaller than a human brain.
176
501260
3000
Che è molto più piccolo di un cervello umano.
08:25
So when show my friends this,
177
505260
2000
Perciò, quando mostro queste cose ai miei amici,
08:27
sometimes they've told me,
178
507260
2000
a volte mi hanno detto:
08:29
"You know, Sebastian, you should just give up.
179
509260
3000
"Sai, Sebastian, dovresti proprio lasciar perdere.
08:32
Neuroscience is hopeless."
180
512260
2000
Non c'è speranza per la neuroscienza."
08:34
Because if you look at a brain with your naked eye,
181
514260
2000
Perché osservando un cervello a occhio nudo,
08:36
you don't really see how complex it is,
182
516260
2000
non si può realmente vedere quant'è complesso,
08:38
but when you use a microscope,
183
518260
2000
ma quando usi un microscopio
08:40
finally the hidden complexity is revealed.
184
520260
3000
la sua complessità nascosta finalmente si rivela.
08:45
In the 17th century,
185
525260
2000
Nel 17esimo secolo,
08:47
the mathematician and philosopher, Blaise Pascal,
186
527260
2000
Blasie Pascal, matematico e filosofo,
08:49
wrote of his dread of the infinite,
187
529260
3000
scrisse del suo timore dell'infinito,
08:52
his feeling of insignificance
188
532260
2000
del suo sentirsi insignificante
08:54
at contemplating the vast reaches of outer space.
189
534260
3000
quando contemplava la vastità del cosmo.
08:59
And, as a scientist,
190
539260
2000
E io, come scienziato,
09:01
I'm not supposed to talk about my feelings --
191
541260
3000
non dovrei parlare dei miei sentimenti.
09:04
too much information, professor.
192
544260
2000
Troppe informazioni, professore.
09:06
(Laughter)
193
546260
2000
(Risate)
09:08
But may I?
194
548260
2000
Ma posso farlo?
09:10
(Laughter)
195
550260
2000
(Risate)
09:12
(Applause)
196
552260
2000
(Applausi)
09:14
I feel curiosity,
197
554260
2000
Provo curiosità,
09:16
and I feel wonder,
198
556260
2000
e provo meraviglia,
09:18
but at times I have also felt despair.
199
558260
3000
ma ho anche provato disperazione, a volte.
09:22
Why did I choose to study
200
562260
2000
Perché ho scelto di studiare
09:24
this organ that is so awesome in its complexity
201
564260
3000
un organo dalla complessità così sbalorditiva
09:27
that it might well be infinite?
202
567260
2000
da essere praticamente infinito?
09:29
It's absurd.
203
569260
2000
È assurdo.
09:31
How could we even dare to think
204
571260
2000
Come osiamo anche solo credere
09:33
that we might ever understand this?
205
573260
3000
che potremo mai comprenderlo?
09:38
And yet, I persist in this quixotic endeavor.
206
578260
3000
Tuttavia, io persisto in quest'impresa donchisciottesca.
09:41
And indeed, these days I harbor new hopes.
207
581260
3000
E anzi in questi giorni nutro nuove speranze.
09:45
Someday,
208
585260
2000
Un giorno,
09:47
a fleet of microscopes will capture
209
587260
2000
una batteria di microscopi riuscirà a rinchiudere
09:49
every neuron and every synapse
210
589260
2000
ogni neurone ed ogni sinapsi
09:51
in a vast database of images.
211
591260
3000
in un grande database di immagini.
09:54
And some day, artificially intelligent supercomputers
212
594260
3000
E un giorno, dei supercomputer dotati d'intelligenza artificiale
09:57
will analyze the images without human assistance
213
597260
3000
analizzeranno le immagini senza intervento umano,
10:00
to summarize them in a connectome.
214
600260
3000
ricomponendole in un connettoma.
10:04
I do not know, but I hope that I will live to see that day,
215
604260
3000
Non lo so per certo, ma spero di essere ancora vivo, quel giorno.
10:08
because finding an entire human connectome
216
608260
2000
Perché ricostruire un intero connettoma umano
10:10
is one of the greatest technological challenges of all time.
217
610260
3000
è una delle sfide tecnologiche più grandi di tutti i tempi.
10:13
It will take the work of generations to succeed.
218
613260
3000
Sarà necessario il lavoro di generazioni, per vincerla.
10:17
At the present time, my collaborators and I,
219
617260
3000
Per il momento, i miei collaboratori ed io
10:20
what we're aiming for is much more modest --
220
620260
2000
ci poniamo un obiettivo molto più modesto --
10:22
just to find partial connectomes
221
622260
2000
solo trovare connettomi parziali
10:24
of tiny chunks of mouse and human brain.
222
624260
3000
di piccoli campioni di cervello umano e murino.
10:27
But even that will be enough for the first tests of this hypothesis
223
627260
3000
Ma anche quelli saranno sufficienti per iniziare a testare l'ipotesi
10:30
that I am my connectome.
224
630260
3000
che io sono il mio connettoma.
10:35
For now, let me try to convince you of the plausibility of this hypothesis,
225
635260
3000
Per ora, lasciate che provi a convincervi che quest'ipotesi è plausibile,
10:38
that it's actually worth taking seriously.
226
638260
3000
che merita di essere presa seriamente in considerazione.
10:42
As you grow during childhood
227
642260
2000
Man mano che cresciamo, durante l'infanzia,
10:44
and age during adulthood,
228
644260
3000
e poi invecchiamo, nella maturità,
10:47
your personal identity changes slowly.
229
647260
3000
la nostra identità personale cambia lentamente.
10:50
Likewise, every connectome
230
650260
2000
Analogamente, ogni connettoma
10:52
changes over time.
231
652260
2000
cambia nel tempo.
10:55
What kinds of changes happen?
232
655260
2000
Che tipo di cambiamenti avvengono?
10:57
Well, neurons, like trees,
233
657260
2000
Beh, i neuroni, come gli alberi,
10:59
can grow new branches,
234
659260
2000
possono emettere nuovi rami,
11:01
and they can lose old ones.
235
661260
3000
e perdere quelli vecchi.
11:04
Synapses can be created,
236
664260
3000
Delle sinapsi si possono creare,
11:07
and they can be eliminated.
237
667260
3000
e possono venir eliminate.
11:10
And synapses can grow larger,
238
670260
2000
Delle sinapsi possono ingrandirsi
11:12
and they can grow smaller.
239
672260
3000
e possono rimpicciolirsi.
11:15
Second question:
240
675260
2000
Seconda domanda:
11:17
what causes these changes?
241
677260
3000
qual è la causa di questi cambiamenti?
11:20
Well, it's true.
242
680260
2000
Beh, è vero:
11:22
To some extent, they are programmed by your genes.
243
682260
3000
In una certa misura, sono programmati dai nostri geni.
11:25
But that's not the whole story,
244
685260
2000
Ma i geni non spiegano tutto,
11:27
because there are signals, electrical signals,
245
687260
2000
perché ci sono segnali, segnali elettrici,
11:29
that travel along the branches of neurons
246
689260
2000
che scorrono lungo le ramificazioni neuronali
11:31
and chemical signals
247
691260
2000
e segnali chimici
11:33
that jump across from branch to branch.
248
693260
2000
che saltano da una ramificazione all'altra.
11:35
These signals are called neural activity.
249
695260
3000
Questi segnali costituiscono la cosiddetta attività neurale.
11:38
And there's a lot of evidence
250
698260
2000
E ci sono molte prove
11:40
that neural activity
251
700260
3000
che l'attività neurale
11:43
is encoding our thoughts, feelings and perceptions,
252
703260
3000
codifica i nostri pensieri, sensazioni e percezioni,
11:46
our mental experiences.
253
706260
2000
le nostre esperienze mentali.
11:48
And there's a lot of evidence that neural activity
254
708260
3000
E ci sono anche molte prove che l'attività neurale
11:51
can cause your connections to change.
255
711260
3000
può far cambiare le nostre connessioni.
11:54
And if you put those two facts together,
256
714260
3000
E se mettete insieme questi due fatti,
11:57
it means that your experiences
257
717260
2000
ciò significa che le nostre esperienze
11:59
can change your connectome.
258
719260
3000
possono modificare il nostro connettoma.
12:02
And that's why every connectome is unique,
259
722260
2000
Ecco perché ogni connettoma è unico,
12:04
even those of genetically identical twins.
260
724260
3000
anche quelli dei gemelli identici.
12:08
The connectome is where nature meets nurture.
261
728260
3000
È nel connettoma che s'incontrano natura e cultura.
12:12
And it might true
262
732260
2000
E potrebbe darsi
12:14
that just the mere act of thinking
263
734260
2000
che il semplice fatto di pensare
12:16
can change your connectome --
264
736260
2000
possa cambiare il nostro connettoma --
12:18
an idea that you may find empowering.
265
738260
3000
un'idea che potrebbe farci sentire portatori di un grande potere.
12:24
What's in this picture?
266
744260
2000
Cosa c'è in questa immagine?
12:28
A cool and refreshing stream of water, you say.
267
748260
3000
Un corso d'acqua fresco e rinfrescante, direte voi.
12:32
What else is in this picture?
268
752260
2000
Che altro c'è nell'immagine?
12:37
Do not forget that groove in the Earth
269
757260
2000
Non dimenticate quel solco nella terra
12:39
called the stream bed.
270
759260
3000
chiamato letto del fiume.
12:42
Without it, the water would not know in which direction to flow.
271
762260
3000
Senza un letto, l'acqua non saprebbe in quale direzione scorrere.
12:45
And with the stream,
272
765260
2000
E mi piacerebbe, con l'immagine del flusso,
12:47
I would like to propose a metaphor
273
767260
2000
proporre una metafora
12:49
for the relationship between neural activity
274
769260
2000
per la relazione tra attività neurale
12:51
and connectivity.
275
771260
2000
e connettività.
12:54
Neural activity is constantly changing.
276
774260
3000
L'attività neurale è in continuo mutamento.
12:57
It's like the water of the stream; it never sits still.
277
777260
3000
È come l'acqua di quel fiume; non sta mai ferma.
13:00
The connections
278
780260
2000
Le connessioni
13:02
of the brain's neural network
279
782260
2000
della rete neurale del cervello
13:04
determines the pathways
280
784260
2000
determinano i percorsi
13:06
along which neural activity flows.
281
786260
2000
lungo i quali scorre l'attività neurale.
13:08
And so the connectome is like bed of the stream;
282
788260
3000
Il connettoma, quindi, è come il letto del torrente.
13:13
but the metaphor is richer than that,
283
793260
3000
Ma la metafora è ancora più ricca.
13:16
because it's true that the stream bed
284
796260
3000
Perché è vero che il letto del fiume
13:19
guides the flow of the water,
285
799260
2000
guida il corso dell'acqua,
13:21
but over long timescales,
286
801260
2000
ma nel lungo periodo
13:23
the water also reshapes the bed of the stream.
287
803260
3000
anche l'acqua ridisegna il letto del fiume.
13:26
And as I told you just now,
288
806260
2000
E come vi ho appena detto,
13:28
neural activity can change the connectome.
289
808260
3000
l'attività neurale può cambiare il connettoma.
13:33
And if you'll allow me to ascend
290
813260
2000
E se mi permettete di scalare
13:35
to metaphorical heights,
291
815260
3000
le vette della metafora,
13:38
I will remind you that neural activity
292
818260
3000
vi ricorderò che l'attività neurale è, o almeno
13:41
is the physical basis -- or so neuroscientists think --
293
821260
2000
i neuroscienziati pensano che sia, la base fisica
13:43
of thoughts, feelings and perceptions.
294
823260
3000
di pensieri, sensazioni e percezioni.
13:46
And so we might even speak of
295
826260
2000
E quindi, potremmo perfino parlare
13:48
the stream of consciousness.
296
828260
2000
di flusso di coscienza.
13:50
Neural activity is its water,
297
830260
3000
L'attività neurale è la sua acqua,
13:53
and the connectome is its bed.
298
833260
3000
e il connettoma è il suo letto.
13:57
So let's return from the heights of metaphor
299
837260
2000
Adesso scendiamo dalle vette della metafora
13:59
and return to science.
300
839260
2000
e torniamo alla scienza.
14:01
Suppose our technologies for finding connectomes
301
841260
2000
Supponiamo che le tecnologie preposte a trovare i connettomi
14:03
actually work.
302
843260
2000
funzionino davvero.
14:05
How will we go about testing the hypothesis
303
845260
2000
In che modo testiamo l'ipotesi
14:07
"I am my connectome?"
304
847260
3000
"Io sono il mio connettoma"?
14:10
Well, I propose a direct test.
305
850260
3000
Beh, propongo un test diretto.
14:13
Let us attempt
306
853260
2000
Proviamo
14:15
to read out memories from connectomes.
307
855260
3000
a estrarre dei ricordi dai connettomi.
14:18
Consider the memory
308
858260
2000
Prendiamo ad esempio la memoria
14:20
of long temporal sequences of movements,
309
860260
3000
di lunghe sequenze temporali di movimenti,
14:23
like a pianist playing a Beethoven sonata.
310
863260
3000
come un pianista che esegua una sonata di Beethoven.
14:26
According to a theory that dates back to the 19th century,
311
866260
3000
Secondo una teoria che risale al 19esimo secolo,
14:29
such memories are stored
312
869260
2000
tali memorie sono conservate nel nostro cervello
14:31
as chains of synaptic connections inside your brain.
313
871260
3000
come catene di connessioni sinaptiche.
14:35
Because, if the first neurons in the chain are activated,
314
875260
3000
Perché i primi neuroni della catena, se si attivano, mandano
14:38
through their synapses they send messages to the second neurons, which are activated,
315
878260
3000
attraverso le sinapsi dei messaggi ai neuroni seguenti, che si attivano,
14:41
and so on down the line,
316
881260
2000
e così via lungo la linea,
14:43
like a chain of falling dominoes.
317
883260
2000
come una catena di tessere del domino.
14:45
And this sequence of neural activation
318
885260
2000
E questa sequenza di attivazioni neurali
14:47
is hypothesized to be the neural basis
319
887260
3000
si suppone che sia la base neurale
14:50
of those sequence of movements.
320
890260
2000
di quelle sequenze di movimenti.
14:52
So one way of trying to test the theory
321
892260
2000
Un modo di provare a verificare questa teoria
14:54
is to look for such chains
322
894260
2000
è dunque osservare tali catene
14:56
inside connectomes.
323
896260
2000
dentro i connettomi.
14:58
But it won't be easy, because they're not going to look like this.
324
898260
3000
Ma non sarà semplice, perché non avranno questo aspetto.
15:01
They're going to be scrambled up.
325
901260
2000
Saranno attorcigliate in mille modi.
15:03
So we'll have to use our computers
326
903260
2000
Dovremo quindi usare i nostri computer
15:05
to try to unscramble the chain.
327
905260
3000
per cercare di districare la catena.
15:08
And if we can do that,
328
908260
2000
E se ci riusciamo,
15:10
the sequence of the neurons we recover from that unscrambling
329
910260
3000
la sequenza di neuroni ricostruita con questo sbrogliamento
15:13
will be a prediction of the pattern of neural activity
330
913260
3000
costituirà una previsione dello schema di attività neurale
15:16
that is replayed in the brain during memory recall.
331
916260
3000
che viene riprodotta nel cervello durante i richiami alla memoria.
15:19
And if that were successful,
332
919260
2000
Se ci riuscissimo,
15:21
that would be the first example of reading a memory from a connectome.
333
921260
3000
sarebbe il primo esempio di lettura di un ricordo da un connettoma.
15:28
(Laughter)
334
928260
2000
(Risate)
15:30
What a mess --
335
930260
2000
Che confusione!
15:33
have you ever tried to wire up a system
336
933260
2000
Avete mai provato a cablare un sistema
15:35
as complex as this?
337
935260
2000
complesso come questo?
15:37
I hope not.
338
937260
2000
Spero di no.
15:39
But if you have, you know it's very easy to make a mistake.
339
939260
3000
Ma se vi è successo, sapete quanto sia facile commettere un errore.
15:45
The branches of neurons are like the wires of the brain.
340
945260
2000
Le ramificazioni dei neuroni sono come i fili del cervello.
15:47
Can anyone guess: what's the total length of wires in your brain?
341
947260
4000
Provate a indovinare: qual è la lunghezza totale dei cavi nel vostro cervello?
15:54
I'll give you a hint. It's a big number.
342
954260
2000
Vi darò un suggerimento. È un numero grande.
15:56
(Laughter)
343
956260
2000
(Risate)
15:59
I estimate, millions of miles,
344
959260
3000
Io stimo [che siano] milioni di chilometri.
16:02
all packed in your skull.
345
962260
3000
Tutti ripiegati dentro il vostro cranio.
16:05
And if you appreciate that number,
346
965260
2000
Se vi rendete conto di quanti sono,
16:07
you can easily see
347
967260
2000
potrete facilmente capire quanto sia enorme
16:09
there is huge potential for mis-wiring of the brain.
348
969260
2000
il potenziale di errore nel cablaggio cerebrale.
16:11
And indeed, the popular press loves headlines like,
349
971260
3000
E in realtà, alla stampa popolare piacciono titoli come:
16:14
"Anorexic brains are wired differently,"
350
974260
2000
"I cervelli anoressici (o quelli autistici)
16:16
or "Autistic brains are wired differently."
351
976260
2000
sono cablati diversamente."
16:18
These are plausible claims,
352
978260
2000
Sono affermazioni plausibili,
16:20
but in truth,
353
980260
2000
ma in realtà non riusciamo ad osservare
16:22
we can't see the brain's wiring clearly enough
354
982260
2000
il cablaggio del cervello abbastanza nitidamente
16:24
to tell if these are really true.
355
984260
2000
da stabilire se sono vere.
16:26
And so the technologies for seeing connectomes
356
986260
3000
Pertanto, le tecnologie per vedere i connettomi
16:29
will allow us to finally
357
989260
2000
ci permetteranno finalmente
16:31
read mis-wiring of the brain,
358
991260
2000
di leggere gli errori nel cablaggio del cervello,
16:33
to see mental disorders in connectomes.
359
993260
3000
osservando i disordini mentali nei connettomi.
16:40
Sometimes the best way to test a hypothesis
360
1000260
3000
A volte il miglior modo di testare un'ipotesi
16:43
is to consider its most extreme implication.
361
1003260
3000
è di considerare le sue conseguenze estreme.
16:46
Philosophers know this game very well.
362
1006260
3000
I filosofi conoscono il gioco molto bene.
16:50
If you believe that I am my connectome,
363
1010260
3000
Se credete che io sia il mio connettoma,
16:53
I think you must also accept the idea
364
1013260
3000
penso che dobbiate anche accettare l'idea
16:56
that death is the destruction
365
1016260
2000
che la morte sia la distruzione
16:58
of your connectome.
366
1018260
3000
del nostro connettoma.♫
17:02
I mention this because there are prophets today
367
1022260
3000
Affronto il tema perché ci sono dei profeti, oggi,
17:05
who claim that technology
368
1025260
3000
che affermano che la tecnologia
17:08
will fundamentally alter the human condition
369
1028260
3000
potrà alterare in modo fondamentale la condizione umana
17:11
and perhaps even transform the human species.
370
1031260
3000
e forse persino trasformare la specie umana.
17:14
One of their most cherished dreams
371
1034260
3000
Uno dei sogni a loro più cari
17:17
is to cheat death
372
1037260
2000
è quello di ingannare la morte
17:19
by that practice known as cryonics.
373
1039260
2000
con la pratica nota come crionica.
17:21
If you pay 100,000 dollars,
374
1041260
2000
Pagando 100.000 dollari,
17:23
you can arrange to have your body frozen after death
375
1043260
3000
potete farvi congelare il corpo dopo la morte
17:26
and stored in liquid nitrogen
376
1046260
2000
e conservarlo nel nitrogeno liquido,
17:28
in one of these tanks in an Arizona warehouse,
377
1048260
2000
in una di queste cisterne in un magazzino dell'Arizona,
17:30
awaiting a future civilization
378
1050260
2000
in attesa di una civiltà futura
17:32
that is advanced to resurrect you.
379
1052260
3000
abbastanza avanzata da farvi risorgere.
17:36
Should we ridicule the modern seekers of immortality,
380
1056260
2000
Dovremmo ridicolizzare questi moderni cercatori
17:38
calling them fools?
381
1058260
2000
dell'immortalità, definendoli sciocchi?
17:40
Or will they someday chuckle
382
1060260
2000
O saranno loro, un giorno, a sorridere
17:42
over our graves?
383
1062260
2000
sulle nostre tombe?
17:45
I don't know --
384
1065260
2000
Non lo so.
17:47
I prefer to test their beliefs, scientifically.
385
1067260
3000
Preferisco testare le loro convinzioni, scientificamente.
17:50
I propose that we attempt to find a connectome
386
1070260
2000
Propongo di provare a trovare un connettoma
17:52
of a frozen brain.
387
1072260
2000
di un cervello congelato.
17:54
We know that damage to the brain
388
1074260
2000
Sappiamo che il cervello si danneggia
17:56
occurs after death and during freezing.
389
1076260
2000
dopo la morte e durante il congelamento.
17:58
The question is: has that damage erased the connectome?
390
1078260
3000
La domanda è: questo danno ha cancellato il connettoma?
18:01
If it has, there is no way that any future civilization
391
1081260
3000
Se sì, nessuna civiltà futura potrà in alcun modo
18:04
will be able to recover the memories of these frozen brains.
392
1084260
3000
recuperare le memorie di questi cervelli congelati.
18:07
Resurrection might succeed for the body,
393
1087260
2000
La risurrezione potrebbe realizzarsi per il corpo,
18:09
but not for the mind.
394
1089260
2000
ma non per la mente.
18:11
On the other hand, if the connectome is still intact,
395
1091260
3000
D'altro canto, se il connettoma resta intatto,
18:14
we cannot ridicule the claims of cryonics so easily.
396
1094260
3000
non possiamo liquidare le affermazioni della crionica così in fretta.
18:20
I've described a quest
397
1100260
2000
Vi ho appena descritto una ricerca
18:22
that begins in the world of the very small,
398
1102260
3000
che inizia nel mondo del molto piccolo,
18:25
and propels us to the world of the far future.
399
1105260
3000
e ci spinge nel mondo dell'estremo futuro.
18:28
Connectomes will mark a turning point in human history.
400
1108260
3000
I connettomi segneranno un punto di svolta nella storia umana.
18:32
As we evolved from our ape-like ancestors
401
1112260
2000
Mentre ci evolvevamo dai nostri antenati primati
18:34
on the African savanna,
402
1114260
2000
nella savana Africana,
18:36
what distinguished us was our larger brains.
403
1116260
3000
a distinguerci sono stati i nostri cervelli più grandi.
18:40
We have used our brains to fashion
404
1120260
2000
Abbiamo usato i nostri cervelli per dare forma
18:42
ever more amazing technologies.
405
1122260
3000
a tecnologie sempre più sorprendenti.
18:45
Eventually, these technologies will become so powerful
406
1125260
3000
Alla fine, queste tecnologie diventeranno così potenti
18:48
that we will use them to know ourselves
407
1128260
3000
che le useremo per conoscere noi stessi,
18:51
by deconstructing and reconstructing
408
1131260
3000
decostruendo e ricostruendo
18:54
our own brains.
409
1134260
3000
i nostri stessi cervelli.
18:57
I believe that this voyage of self-discovery
410
1137260
3000
Credo che questo viaggio di auto-scoperta
19:00
is not just for scientists,
411
1140260
3000
non riguardi solo gli scienziati,
19:03
but for all of us.
412
1143260
2000
ma tutti noi.
19:05
And I'm grateful for the opportunity to share this voyage with you today.
413
1145260
3000
E sono grato di aver oggi potuto condividere questo viaggio con voi.
19:08
Thank you.
414
1148260
2000
Grazie.
19:10
(Applause)
415
1150260
8000
(Applausi)
A proposito di questo sito web

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