Read Montague: What we're learning from 5,000 brains

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TED


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Translator: Joseph Geni Reviewer: Morton Bast
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7000
Traduttore: Daniele Berti Revisore: Alessandra Tadiotto
00:15
Other people. Everyone is interested in other people.
1
15734
2809
Gli altri. Tutti noi siamo interessati agli altri.
00:18
Everyone has relationships with other people,
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18543
2123
Noi tutti interagiamo con altre persone,
00:20
and they're interested in these relationships
3
20666
1592
e siamo interessati a queste interazioni
00:22
for a variety of reasons.
4
22258
1855
per svariati motivi.
00:24
Good relationships, bad relationships,
5
24113
2012
Rapporti più o meno buoni,
00:26
annoying relationships, agnostic relationships,
6
26125
3146
rapporti noiosi, rapporti agnostici,
00:29
and what I'm going to do is focus on the central piece
7
29271
3424
ma ora andremo ad analizzare la parte saliente
00:32
of an interaction that goes on in a relationship.
8
32695
3303
di un'interazione che si trasforma in rapporto.
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So I'm going to take as inspiration the fact that we're all
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35998
2336
Partirò dalla considerazione che tutti noi
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interested in interacting with other people,
10
38334
2425
siamo interessati ad interagire con altre persone,
00:40
I'm going to completely strip it of all its complicating features,
11
40759
3832
non terrò conto delle varie ed inerenti complessità,
00:44
and I'm going to turn that object, that simplified object,
12
44591
3894
e questo processo, così semplificato, sarà l'oggetto
00:48
into a scientific probe, and provide the early stages,
13
48485
4150
di in un'indagine scientifica che mostrerà gli stadi inziali,
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embryonic stages of new insights into what happens
14
52635
2449
embrionali delle nuove intuizioni su ciò che accade
00:55
in two brains while they simultaneously interact.
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55084
3650
all'interno di due cervelli mentre interagiscono tra di loro.
00:58
But before I do that, let me tell you a couple of things
16
58734
2293
Ma prima di cominciare lasciate che vi spieghi che cosa
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that made this possible.
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61027
1699
ha reso possibile tutto ciò.
01:02
The first is we can now eavesdrop safely
18
62726
2781
Innanzitutto ora si può osservare l'attività cerebrale
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on healthy brain activity.
19
65507
2711
in tutta sicurezza.
01:08
Without needles and radioactivity,
20
68218
2577
Senza ricorrere ad aghi e radiazioni,
01:10
without any kind of clinical reason, we can go down the street
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70795
2863
senza bisogno di prescrizioni cliniche, ora possiamo
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and record from your friends' and neighbors' brains
22
73658
3127
registrare l'attività del cervello di amici e vicini di casa
01:16
while they do a variety of cognitive tasks, and we use
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76785
2538
mentre sono impegnati nelle loro attività, usando
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a method called functional magnetic resonance imaging.
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79323
3734
un metodo chiamato risonanza magnetica funzionale (FMRI).
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You've probably all read about it or heard about in some
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83057
2325
Tutti voi ne avrete probabilmente letto o sentito parlare
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incarnation. Let me give you a two-sentence version of it.
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85382
4378
in qualche modo. Ve la spiegherò in due parole.
01:29
So we've all heard of MRIs. MRIs use magnetic fields
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89760
3484
Conoscete tutti la risonanza magnetica. La macchina
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and radio waves and they take snapshots of your brain
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93244
2029
genera campi magnetici e onde radio, e crea immagini
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or your knee or your stomach,
29
95273
2361
di cervelli, ginocchia, stomaci,
01:37
grayscale images that are frozen in time.
30
97634
2045
immagni in scala di grigi che fissano l'attimo.
01:39
In the 1990s, it was discovered you could use
31
99679
2321
Negli anni '90 si scoprì che era possibile usare
01:42
the same machines in a different mode,
32
102000
2659
gli stessi strumenti in un modo diverso,
01:44
and in that mode, you could make microscopic blood flow
33
104659
2346
così da filmare microscopici flussi di sangue
01:47
movies from hundreds of thousands of sites independently in the brain.
34
107005
3300
in centinaia di migliaia di zone diverse del cervello.
01:50
Okay, so what? In fact, the so what is, in the brain,
35
110305
3200
Bene, e allora? Allora c'è che, nel cervello,
01:53
changes in neural activity, the things that make your brain work,
36
113505
3832
i cambiamenti dell'attività neurale, ciò che fa funzionare il cervello,
01:57
the things that make your software work in your brain,
37
117337
2010
che fa fuzionare il software del vostro cervello,
01:59
are tightly correlated with changes in blood flow.
38
119347
2489
è strettamente correlato ai cambiamenti del flusso sanguigno.
02:01
You make a blood flow movie, you have an independent
39
121836
1973
Filmare un flusso di sangue equivale a una rappresentazione
02:03
proxy of brain activity.
40
123809
2339
dell'attività del cervello.
02:06
This has literally revolutionized cognitive science.
41
126148
3034
Questo ha letteralmente rivoluzionato la scienza cogniiva.
02:09
Take any cognitive domain you want, memory,
42
129182
1991
Prendete un qualunque aspetto cognitivo, la memoria,
02:11
motor planning, thinking about your mother-in-law,
43
131173
2141
la progettualità, pensare a vostra suocera,
02:13
getting angry at people, emotional response, it goes on and on,
44
133314
3715
arrabbiarsi con qualcuno, le reazioni emotive, eccetera,
02:17
put people into functional MRI devices, and
45
137029
3089
poi introducete la persona nel dispositivo di FMRI,
02:20
image how these kinds of variables map onto brain activity.
46
140118
3383
e pensate a come queste variabili traccino l'attività cerebrale.
02:23
It's in its early stages, and it's crude by some measures,
47
143501
2849
Siamo solo agli inizi, e i dati sono ancora grezzi,
02:26
but in fact, 20 years ago, we were at nothing.
48
146350
2568
ma 20 anni fa non esisteva ancora nulla.
02:28
You couldn't do people like this. You couldn't do healthy people.
49
148918
2359
Non potevate fare una risonanza a persone sane.
02:31
That's caused a literal revolution, and it's opened us up
50
151277
2488
Questo ha provocato una vera rivoluzione, ci ha aperto
02:33
to a new experimental preparation. Neurobiologists,
51
153765
2818
a nuove possibilità sperimentali. I neurobiologi,
02:36
as you well know, have lots of experimental preps,
52
156583
3760
come sapete, utilizzano numerosi tipi di cavie per gli esperimenti,
02:40
worms and rodents and fruit flies and things like this.
53
160343
3141
vermi, roditori, moscerini della frutta e così via.
02:43
And now, we have a new experimental prep: human beings.
54
163484
3397
Ma ora disponiamo di una nuova cavia: l'essere umano.
02:46
We can now use human beings to study and model
55
166881
3761
Ora noi usiamo gli esseri umani per studiare e riprodurre
02:50
the software in human beings, and we have a few
56
170642
2950
il software degli esseri umani, e abbiamo ottenuto
02:53
burgeoning biological measures.
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173592
2835
delle promettenti misurazioni biologiche.
02:56
Okay, let me give you one example of the kinds of experiments that people do,
58
176427
3887
Bene, lasciate che vi parli di uno dei nostri esperimenti tipo,
03:00
and it's in the area of what you'd call valuation.
59
180314
2677
ci troviamo nell'area della cosiddetta valutazione.
03:02
Valuation is just what you think it is, you know?
60
182991
2135
Una valutazione è la vostra opinione su una certa cosa.
03:05
If you went and you were valuing two companies against
61
185126
2804
Se dovete fare una comparazione tra due società,
03:07
one another, you'd want to know which was more valuable.
62
187930
2736
vorrete sapere quale di esse abbia maggior valore.
03:10
Cultures discovered the key feature of valuation thousands of years ago.
63
190666
3879
L'umanità ha scoperto l'essenza della valutazione migliaia di anni fa.
03:14
If you want to compare oranges to windshields, what do you do?
64
194545
2690
Se volete confrontare le arance con i parabrezza, che fate?
03:17
Well, you can't compare oranges to windshields.
65
197235
2356
Beh, non si possono confrontare arance con parabrezza.
03:19
They're immiscible. They don't mix with one another.
66
199591
2255
Non si possono mescolare. Non si possono comparare.
03:21
So instead, you convert them to a common currency scale,
67
201846
2351
Ma se li convertiamo in una valuta di riferimento, allora
03:24
put them on that scale, and value them accordingly.
68
204197
2706
gli diamo un valore, e il valore li rende simili.
03:26
Well, your brain has to do something just like that as well,
69
206903
3436
Bene, anche il cervello deve fare qualcosa di simile,
03:30
and we're now beginning to understand and identify
70
210339
2488
e noi ora stiamo iniziando a comprendere e a identificare
03:32
brain systems involved in valuation,
71
212827
2137
i sistemi cerebrali adibiti alla valutazione,
03:34
and one of them includes a neurotransmitter system
72
214964
2632
e uno di questi fa uso di un sistema dei neurotrasmettitori
03:37
whose cells are located in your brainstem
73
217596
2632
le cui cellule si trovano nel tronco encefalico,
03:40
and deliver the chemical dopamine to the rest of your brain.
74
220228
3175
cellule rilasciano dopamina nel resto del cervello.
03:43
I won't go through the details of it, but that's an important
75
223403
2442
Non entro nel dettaglio, ma è una scoperta importante,
03:45
discovery, and we know a good bit about that now,
76
225845
2157
e ora ne sappiamo ancora di più,
03:48
and it's just a small piece of it, but it's important because
77
228002
2230
è solo una piccola parte ma è importante perché
03:50
those are the neurons that you would lose if you had Parkinson's disease,
78
230232
3275
questi sono i neuroni che si perdono con il morbo di Parkinson,
03:53
and they're also the neurons that are hijacked by literally
79
233507
2016
e sono gli stessi neuroni che vengono distrutti
03:55
every drug of abuse, and that makes sense.
80
235523
2232
se si fa abuso di droghe, e questo ha un senso.
03:57
Drugs of abuse would come in, and they would change
81
237755
2336
Se si fa uso di droghe si modifica
04:00
the way you value the world. They change the way
82
240091
1789
il modo di valutare il mondo. Si cambia il sistema
04:01
you value the symbols associated with your drug of choice,
83
241880
3199
di valutazione dei simboli a seconda della droga assunta,
04:05
and they make you value that over everything else.
84
245079
2514
e questa valutazione prende il sopravvento.
04:07
Here's the key feature though. These neurons are also
85
247593
3021
Ed ecco l'aspetto più importante. Da questi neuroni
04:10
involved in the way you can assign value to literally abstract ideas,
86
250614
3501
dipende il modo in cui assegnamo un valore a idee astratte,
04:14
and I put some symbols up here that we assign value to
87
254115
2041
e qui vedete alcuni simboli a cui assegnamo un valore
04:16
for various reasons.
88
256156
2720
in base a motivi diversi.
04:18
We have a behavioral superpower in our brain,
89
258876
2689
Disponiamo di un superpotere comportamentale
04:21
and it at least in part involves dopamine.
90
261565
1753
che almeno in parte ha a che fare con la dopamina.
04:23
We can deny every instinct we have for survival for an idea,
91
263318
4189
Per un'ideale sapremmo inibire l'istinto di sopravvivenza,
04:27
for a mere idea. No other species can do that.
92
267507
4005
per una semplice idea. Nessun'altra specie ci riesce.
04:31
In 1997, the cult Heaven's Gate committed mass suicide
93
271512
3606
Nel 1997 la setta Porta del Paradiso ha compiuto un suicidio di massa
04:35
predicated on the idea that there was a spaceship
94
275118
2215
perché erano convinti che c'era un'astronave nascosta
04:37
hiding in the tail of the then-visible comet Hale-Bopp
95
277333
3785
dietro la cometa Halle-Bopp, che all'epoca era visibile,
04:41
waiting to take them to the next level. It was an incredibly tragic event.
96
281118
4272
che li avrebbe condotti al livello successivo. Un avvenimento incredibilmente tragico.
04:45
More than two thirds of them had college degrees.
97
285390
3485
Più dei due terzi di loro aveva un diploma di scuola superiore.
04:48
But the point here is they were able to deny their instincts for survival
98
288875
3723
Ma sta di fatto che hanno inibito il loro istinto di sopravvivenza
04:52
using exactly the same systems that were put there
99
292598
2866
usando esattamente gli stessi sistemi preposti
04:55
to make them survive. That's a lot of control, okay?
100
295464
4042
alla loro sopravvivenza. Un controllo eccezionale, no?
04:59
One thing that I've left out of this narrative
101
299506
2089
In questo racconto ho tralasciato qualcosa,
05:01
is the obvious thing, which is the focus of the rest of my
102
301595
2234
una cosa ovvia, che è la parte centrale di questa mia
05:03
little talk, and that is other people.
103
303829
2159
breve presentazione, vale a dire il prossimo.
05:05
These same valuation systems are redeployed
104
305988
2996
Questi sono gli stessi sistemi di valutazione utilizzati
05:08
when we're valuing interactions with other people.
105
308984
2492
per valutare le interazioni con le altre persone.
05:11
So this same dopamine system that gets addicted to drugs,
106
311476
3271
Così il sistema della dopamina, che ti dà dipendenza dalle droghe,
05:14
that makes you freeze when you get Parkinson's disease,
107
314747
2524
che ti blocca quando soffri di Parkinson,
05:17
that contributes to various forms of psychosis,
108
317271
3077
che contribuisce a varie forme di psicosi,
05:20
is also redeployed to value interactions with other people
109
320348
3920
si usa anche per valutare le relazioni con altre persone
05:24
and to assign value to gestures that you do
110
324268
2896
e per attribuire un valore ai comportamenti quando
05:27
when you're interacting with somebody else.
111
327164
2574
si interagisce con qualcuno.
05:29
Let me give you an example of this.
112
329738
2577
Lasciate che vi faccia un esempio.
05:32
You bring to the table such enormous processing power
113
332315
2967
Ci sono così tante implicazioni al riguardo
05:35
in this domain that you hardly even notice it.
114
335282
2624
che difficilmente ve ne rendete conto.
05:37
Let me just give you a few examples. So here's a baby.
115
337906
1467
Vi farò un paio di esempi. Ecco una neonata.
05:39
She's three months old. She still poops in her diapers and she can't do calculus.
116
339373
3730
Ha tre mesi. Porta ancora i pannolini e non sa fare calcoli.
05:43
She's related to me. Somebody will be very glad that she's up here on the screen.
117
343103
3353
Siamo imparentati. A qualcuno farà molto piacere vederla sullo schermo.
05:46
You can cover up one of her eyes, and you can still read
118
346456
2376
Anche se le coprite un occhio riuscite ancora leggere
05:48
something in the other eye, and I see sort of curiosity
119
348832
2755
qualcosa nell'altro, io vedo un'espressione di curiosità
05:51
in one eye, I see maybe a little bit of surprise in the other.
120
351587
3597
in un occhio e una di sorpresa nell'altro.
05:55
Here's a couple. They're sharing a moment together,
121
355184
3179
Questa è una coppia. Stanno condividendo un momento,
05:58
and we've even done an experiment where you can cut out
122
358363
1318
e se proviamo a suddividere in più parti
05:59
different pieces of this frame and you can still see
123
359681
3007
questa scena possiamo ancora vedere come
06:02
that they're sharing it. They're sharing it sort of in parallel.
124
362688
2504
esprimano una condivisione. La condividono in parallelo.
06:05
Now, the elements of the scene also communicate this
125
365192
2463
Ora anche gli elementi della foto lo comunicano,
06:07
to us, but you can read it straight off their faces,
126
367655
2235
ma si può leggere la stessa cosa dai loro volti,
06:09
and if you compare their faces to normal faces, it would be a very subtle cue.
127
369890
3503
e se confrontate i loro volti con dei volti normali, lo potete percepire.
06:13
Here's another couple. He's projecting out at us,
128
373393
3347
Qui c'è un'altra coppia. Lui si sta rivolgendo a noi,
06:16
and she's clearly projecting, you know,
129
376740
2888
mentre lei esprime chiaramente, vedete,
06:19
love and admiration at him.
130
379628
2263
amore e ammirazione per lui.
06:21
Here's another couple. (Laughter)
131
381891
3635
Qui c'è un'altra coppia (Risate)
06:25
And I'm thinking I'm not seeing love and admiration on the left. (Laughter)
132
385526
5150
E non credo di leggere amore e ammirazione a sinistra. (Risate)
06:30
In fact, I know this is his sister, and you can just see
133
390676
2560
Infatti io so che lei è sua sorella, e anche voi capite
06:33
him saying, "Okay, we're doing this for the camera,
134
393236
2513
che lui sta dicendo "Ok lo stiamo facendo per la foto,
06:35
and then afterwards you steal my candy and you punch me in the face." (Laughter)
135
395749
5702
e subito dopo rubi la mia caramella e mi colpisci in faccia."(Risate)
06:41
He'll kill me for showing that.
136
401451
2106
Mi odierà per avervi mostrato la foto.
06:43
All right, so what does this mean?
137
403557
2797
Bene, ma cosa significa tutto ciò?
06:46
It means we bring an enormous amount of processing power to the problem.
138
406354
3350
Significa che usiamo un'enorme quantità di energia per valutare un problema.
06:49
It engages deep systems in our brain, in dopaminergic
139
409704
3648
Coinvolgiamo i sistemi profondi del cervello, i sistemi
06:53
systems that are there to make you chase sex, food and salt.
140
413352
2818
dopaminergici che ci fanno bramare sesso, cibo, sapore.
06:56
They keep you alive. It gives them the pie, it gives
141
416170
2894
Ci tengono vivi. Ci danno gli stimoli, ci danno quel tipo
06:59
that kind of a behavioral punch which we've called a superpower.
142
419064
2904
di comportamento che abbiamo chiamato SuperPotere.
07:01
So how can we take that and arrange a kind of staged
143
421968
3654
Bene, come possiamo usarlo per organizzare un evento
07:05
social interaction and turn that into a scientific probe?
144
425622
2698
di interazione sociale e trasformarlo in una prova scientifica?
07:08
And the short answer is games.
145
428320
2691
La risposta è facile: il gioco.
07:11
Economic games. So what we do is we go into two areas.
146
431011
4404
Un gioco di economia. Disponiamo di due aree.
07:15
One area is called experimental economics. The other area is called behavioral economics.
147
435415
3336
Una è quella dell'economia sperimentale. L'altra è quella dell'economia comportamentale.
07:18
And we steal their games. And we contrive them to our own purposes.
148
438751
4078
Noi ci impadroniamo del gioco e lo utilizziamo per i nostri scopi.
07:22
So this shows you one particular game called an ultimatum game.
149
442829
2967
Questo è un gioco particolare, il gioco dell'Ultimatum.
07:25
Red person is given a hundred dollars and can offer
150
445796
1845
Il rosso riceve cento dollari che può condividere
07:27
a split to blue. Let's say red wants to keep 70,
151
447641
3723
con il blu. Diciamo che il rosso vuole tenerne 70
07:31
and offers blue 30. So he offers a 70-30 split with blue.
152
451364
4086
e darne 30 al blu. E dunque fà la proposta al blu.
07:35
Control passes to blue, and blue says, "I accept it,"
153
455450
2851
La mossa passa al blu, che dice "Accetto",
07:38
in which case he'd get the money, or blue says,
154
458301
1956
e quindi il rosso dà il denaro al blu, oppure il blu dice
07:40
"I reject it," in which case no one gets anything. Okay?
155
460257
4307
"Non accetto", e in questo caso non succede nulla. Chiaro?
07:44
So a rational choice economist would say, well,
156
464564
3392
Una scelta economica razionale sarebbe quella
07:47
you should take all non-zero offers.
157
467956
2056
di accettare qualsiasi offerta maggiore di zero.
07:50
What do people do? People are indifferent at an 80-20 split.
158
470012
3762
E che fa la gente? E' indifferente ad un'offerta 80-20.
07:53
At 80-20, it's a coin flip whether you accept that or not.
159
473774
3524
Con un 80-20, accettare o meno è come lanciare una moneta.
07:57
Why is that? You know, because you're pissed off.
160
477298
2891
Perché succede questo? Perché non ti sta bene.
08:00
You're mad. That's an unfair offer, and you know what an unfair offer is.
161
480189
3609
Sei incavolato. E' un'offerta sleale, e tu sai cosa sia un'offerta sleale.
08:03
This is the kind of game done by my lab and many around the world.
162
483798
2704
Questo è uno dei giochi che si fa nel mio laboraorio e in molti altri nel mondo.
08:06
That just gives you an example of the kind of thing that
163
486502
2544
Ed è solo un esempio del tipo di cose
08:09
these games probe. The interesting thing is, these games
164
489046
3738
che questi giochi dimostrano. La cosa interessante è che questi giochi
08:12
require that you have a lot of cognitive apparatus on line.
165
492784
3707
richiedono l'impiego di una grande quantità di capacità cognitive.
08:16
You have to be able to come to the table with a proper model of another person.
166
496491
2928
Devi essere in grado di sederti al tavolo con un preciso modello di un'altra persona.
08:19
You have to be able to remember what you've done.
167
499419
3213
Devi essere in grado di ricordare quello che hai fatto.
08:22
You have to stand up in the moment to do that.
168
502632
1420
Devi prestare attenzione a quello che fai.
08:24
Then you have to update your model based on the signals coming back,
169
504052
3350
Poi devi aggiornare il modello in base alle risposte che ricevi
08:27
and you have to do something that is interesting,
170
507402
2972
e devi fare qualcosa che sia motivante,
08:30
which is you have to do a kind of depth of thought assay.
171
510374
2597
insomma devi disporre di una certa profondità di pensiero.
08:32
That is, you have to decide what that other person expects of you.
172
512971
3333
Cioè, sei tu a decidere che cosa si può aspettare da te l'altra persona.
08:36
You have to send signals to manage your image in their mind.
173
516304
2954
Devi mandare dei segnali che creino la tua immagine nella sua mente.
08:39
Like a job interview. You sit across the desk from somebody,
174
519258
2853
Come in un colloquio di lavoro. Sei seduto di fronte a qualcuno,
08:42
they have some prior image of you,
175
522111
1369
e loro hanno già una certa idea di te,
08:43
you send signals across the desk to move their image
176
523480
2751
così devi inviare loro dei segnali per modificare la loro idea di te
08:46
of you from one place to a place where you want it to be.
177
526231
3920
per far sì che coincida con quello che vuoi che sia.
08:50
We're so good at this we don't really even notice it.
178
530151
3385
E siamo talmente bravi che non ce ne accorgiamo nemmeno.
08:53
These kinds of probes exploit it. Okay?
179
533536
3767
Insomma, facciamo tutti questi tipi di verifiche.
08:57
In doing this, what we've discovered is that humans
180
537303
1807
In questo modo abbiamo scoperto che gli esseri umani
08:59
are literal canaries in social exchanges.
181
539110
2331
si comportano come canarini negli scambi sociali.
09:01
Canaries used to be used as kind of biosensors in mines.
182
541441
3397
I canarini vengono utilizzati come sensori viventi nelle miniere.
09:04
When methane built up, or carbon dioxide built up,
183
544838
3560
Quando il metano o il biossido di carbonio aumentano
09:08
or oxygen was diminished, the birds would swoon
184
548398
4186
o l'ossigeno diminuisce, gli uccellini svengono
09:12
before people would -- so it acted as an early warning system:
185
552584
2326
prima delle persone... un vero e proprio allarme preventivo.
09:14
Hey, get out of the mine. Things aren't going so well.
186
554910
2980
Ehi, abbandoniamo la miniera, c'è qualcosa che non va.
09:17
People come to the table, and even these very blunt,
187
557890
2954
Le persone siedono al tavolo, molto tranquille,
09:20
staged social interactions, and they, and there's just
188
560844
2990
e iniziano le varie interazioni, e sebbene ci sia solo
09:23
numbers going back and forth between the people,
189
563834
3016
uno scambio di numeri tra le persone,
09:26
and they bring enormous sensitivities to it.
190
566850
2199
queste prendono tutto molto a cuore.
09:29
So we realized we could exploit this, and in fact,
191
569049
2689
Allora abbiamo capito che potevamo sfruttare questa cosa,
09:31
as we've done that, and we've done this now in
192
571738
2556
e così lo abbiamo fatto, e lo stiamo ancora facendo
09:34
many thousands of people, I think on the order of
193
574294
2694
con centinaia di persone, io credo circa
09:36
five or six thousand. We actually, to make this
194
576988
2165
cinque o seicento. In realtà per fare di questo
09:39
a biological probe, need bigger numbers than that,
195
579153
2224
una prova scientifica, abbiamo bisogno di numeri maggiori,
09:41
remarkably so. But anyway,
196
581377
3674
molto maggiori. Ma in ogni caso
09:45
patterns have emerged, and we've been able to take
197
585051
2004
è emersa una tendenza, e siamo in grado di usare
09:47
those patterns, convert them into mathematical models,
198
587055
3836
questa tendenza e trasformarla in un modello matematico,
09:50
and use those mathematical models to gain new insights
199
590891
2689
e usare questo modello per sviluppare nuove intuizioni
09:53
into these exchanges. Okay, so what?
200
593580
2131
riguardo a queste interazioni. Bene, e allora?
09:55
Well, the so what is, that's a really nice behavioral measure,
201
595711
3313
Il fatto è che una misurazione dei comportamenti
09:59
the economic games bring to us notions of optimal play.
202
599024
3319
nei giochi economici ci offre le regole del gioco ottimale.
10:02
We can compute that during the game.
203
602343
2484
Le possiamo elaborare durante il gioco.
10:04
And we can use that to sort of carve up the behavior.
204
604827
2953
E le possiamo usare per sviluppare una strategia comportamentale.
10:07
Here's the cool thing. Six or seven years ago,
205
607780
4330
E questa è la cosa bella. Sei o sette anni fa
10:12
we developed a team. It was at the time in Houston, Texas.
206
612110
2550
abbiamo creato una squadra. Stavamo a Houston, nel Texas.
10:14
It's now in Virginia and London. And we built software
207
614660
3394
Ora stiamo anche in Virginia e a Londra. Abbiamo sviluppato un software
10:18
that'll link functional magnetic resonance imaging devices
208
618054
3207
che collega più dispositivi di Risonanza Magnetica Funzionale
10:21
up over the Internet. I guess we've done up to six machines
209
621261
4035
su internet. Credo che abbiamo collegato fino a sei dispositivi,
10:25
at a time, but let's just focus on two.
210
625296
1981
ma ci concentriamo solo su due.
10:27
So it synchronizes machines anywhere in the world.
211
627277
3058
Così possiamo sincronizzare gli apparecchi ovunque nel mondo.
10:30
We synchronize the machines, set them into these
212
630335
3169
Noi colleghiamo le macchine, le impostiamo
10:33
staged social interactions, and we eavesdrop on both
213
633504
1983
sulle interazioni sociali, e monitoriamo i due cervelli
10:35
of the interacting brains. So for the first time,
214
635487
1666
che interagiscono. Così per la prima volta
10:37
we don't have to look at just averages over single individuals,
215
637153
3607
non dobbiamo trarre conclusioni in base a singoli individui,
10:40
or have individuals playing computers, or try to make
216
640760
2897
o elaborare dati con il computer, oppure cercare
10:43
inferences that way. We can study individual dyads.
217
643657
2763
di fare delle inferenze. Possiamo studiare le diadi individuali.
10:46
We can study the way that one person interacts with another person,
218
646420
2785
Possiamo studiare come una persona interagisce con un'altra persona,
10:49
turn the numbers up, and start to gain new insights
219
649205
2564
aumentarne il numero, e cominciare a sviluppare nuove intuizioni
10:51
into the boundaries of normal cognition,
220
651769
2515
riguardo ai limiti dei processi cognitivi normali,
10:54
but more importantly, we can put people with
221
654284
2732
ma, cosa ancora più importante, possiamo impiegare
10:57
classically defined mental illnesses, or brain damage,
222
657016
3337
persone con disagi mentali o con danni cerebrali
11:00
into these social interactions, and use these as probes of that.
223
660353
3551
per le nostre interazioni sociali, e usarle come verifica.
11:03
So we've started this effort. We've made a few hits,
224
663904
2350
Da quando abbiamo iniziato ci sono già dei successi,
11:06
a few, I think, embryonic discoveries.
225
666254
2449
alcune scoperte iniziali.
11:08
We think there's a future to this. But it's our way
226
668703
2812
Pensiamo ci sia un futuro in questo. E' il nostro modo
11:11
of going in and redefining, with a new lexicon,
227
671515
2560
di andare a ridefinire, con un nuovo linguaggio,
11:14
a mathematical one actually, as opposed to the standard
228
674075
4022
un linguaggio matematico anziché quello clinico,
11:18
ways that we think about mental illness,
229
678097
2578
il nostro approccio alla malattia mentale
11:20
characterizing these diseases, by using the people
230
680675
2067
che caratterizza questi disagi, impiegando persone
11:22
as birds in the exchanges. That is, we exploit the fact
231
682742
3007
come cavie nelle interazioni. Cioè sfruttiamo il fatto
11:25
that the healthy partner, playing somebody with major depression,
232
685749
4244
che persone sane, simulando una sindrome depressiva,
11:29
or playing somebody with autism spectrum disorder,
233
689993
2910
o comportandosi come se soffrissero di autismo,
11:32
or playing somebody with attention deficit hyperactivity disorder,
234
692903
3850
o fossero affette da sindrome da deficit di attenzione e iperattività,
11:36
we use that as a kind of biosensor, and then we use
235
696753
3219
vengono impiegate come biosensori, e usiamo
11:39
computer programs to model that person, and it gives us
236
699972
2644
il software per modellare queste persone, e questo
11:42
a kind of assay of this.
237
702616
2470
ci offre un certo profilo.
11:45
Early days, and we're just beginning, we're setting up sites
238
705086
2131
Stiamo solo all'inizio, e stiamo predisponendo
11:47
around the world. Here are a few of our collaborating sites.
239
707217
3410
siti in tutto il mondo. Qui ci sono alcuni dei siti con i quali collaboriamo.
11:50
The hub, ironically enough,
240
710627
2309
Il centro di tutto, ironia della sorte,
11:52
is centered in little Roanoke, Virginia.
241
712936
2889
si trova nella piccola Roanoke, in Virginia.
11:55
There's another hub in London, now, and the rest
242
715825
2269
C'è un altro nodo a Londra, ora, e il resto
11:58
are getting set up. We hope to give the data away
243
718094
4009
si sta mettendo a punto. Speriamo di fornire dei risultati
12:02
at some stage. That's a complicated issue
244
722103
3673
prima o poi. E' una questione complicata
12:05
about making it available to the rest of the world.
245
725776
2994
rendere tutto ciò accessibile al resto del mondo.
12:08
But we're also studying just a small part
246
728770
1847
Ma stiamo solo studiando una piccola parte
12:10
of what makes us interesting as human beings, and so
247
730617
2267
di ciò che ci rende interessanti come esseri umani, e così
12:12
I would invite other people who are interested in this
248
732884
2041
io invito le persone che fossero interessate al progetto
12:14
to ask us for the software, or even for guidance
249
734925
2569
a chiederci il software, o anche informazioni
12:17
on how to move forward with that.
250
737494
2219
su come procedere.
12:19
Let me leave you with one thought in closing.
251
739713
2341
Desidero salutarvi con un ultimo pensiero.
12:22
The interesting thing about studying cognition
252
742054
1942
La cosa interessante nello studio della cognizione
12:23
has been that we've been limited, in a way.
253
743996
3732
è stata che abbamo avuto dei limiti, in un certo senso.
12:27
We just haven't had the tools to look at interacting brains
254
747728
2943
Ora abbamo gli strumenti per studiare le interazioni tra cervelli
12:30
simultaneously.
255
750671
1200
in modo simultaneo.
12:31
The fact is, though, that even when we're alone,
256
751871
2470
Però il fatto è che anche quando stiamo da soli
12:34
we're a profoundly social creature. We're not a solitary mind
257
754341
4111
noi siamo profondamente degli esseri sociali. Non siamo delle menti solitarie
12:38
built out of properties that kept it alive in the world
258
758452
4373
costruite da capacità che ci tengono a questo mondo
12:42
independent of other people. In fact, our minds
259
762825
3948
indipendentemente dalle altre persone. Infatti la nostra mente
12:46
depend on other people. They depend on other people,
260
766773
2870
dipende dalle altre persone. Dipende dagli altri
12:49
and they're expressed in other people,
261
769643
1541
e si esprime negli altri,
12:51
so the notion of who you are, you often don't know
262
771184
3652
e così il concetto di chi sei, spesso non si può sapere
12:54
who you are until you see yourself in interaction with people
263
774836
2688
fino a quando non ti vedi interagire con le persone
12:57
that are close to you, people that are enemies of you,
264
777524
2406
che ti sono vicine, con quelle che ti sono nemiche,
12:59
people that are agnostic to you.
265
779930
2545
con quelle che ti sono indifferenti.
13:02
So this is the first sort of step into using that insight
266
782475
3776
Dunque questo è il primo passo per usare questa idea
13:06
into what makes us human beings, turning it into a tool,
267
786251
3295
di ciò che ci rende umani, trasformandola in uno strumento
13:09
and trying to gain new insights into mental illness.
268
789546
1978
per acquisire nuove conoscenze sulle malattie mentali.
13:11
Thanks for having me. (Applause)
269
791524
3121
Grazie dell'accoglienza (Applausi)
13:14
(Applause)
270
794645
3089
(Applausi)
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