Pawan Sinha on how brains learn to see

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TED


Fare doppio clic sui sottotitoli in inglese per riprodurre il video.

Traduttore: Paolo Santinello Revisore: Daniele Berti
00:15
If you are a blind child in India,
0
15260
4000
Se sei un bambino cieco in India,
00:19
you will very likely have to contend with
1
19260
3000
è molto probabile che dovrai vedertela
00:22
at least two big pieces of bad news.
2
22260
3000
perlomeno con due gran brutte notizie.
00:25
The first bad news
3
25260
2000
La prima cattiva notizia
00:27
is that the chances of getting treatment
4
27260
3000
è che la probabilità di essere curati
00:30
are extremely slim to none,
5
30260
3000
è minima, se non nulla,
00:33
and that's because most of the blindness
6
33260
2000
perché la maggior parte dei programmi nazionali
00:35
alleviation programs in the country
7
35260
2000
di cura della cecità
00:37
are focused on adults,
8
37260
2000
sono centrati sugli adulti,
00:39
and there are very, very few hospitals
9
39260
3000
e sono ci sono pochi, pochissimi ospedali
00:42
that are actually equipped to treat children.
10
42260
3000
realmente attrezzati per curare i bimbi.
00:46
In fact, if you were to be treated,
11
46260
4000
Nella realtà, se si viene curati,
00:51
you might well end up being treated
12
51260
3000
può capitare di essere curati
00:54
by a person who has no medical credentials
13
54260
3000
da qualcuno che non ha credenziali mediche
00:57
as this case from Rajasthan illustrates.
14
57260
3000
come illustra questo caso dal Rajasthan.
01:00
This is a three-year-old orphan girl
15
60260
2000
Questa è un'orfanella di tre anni
01:02
who had cataracts.
16
62260
2000
che ha avuto le cataratte.
01:04
So, her caretakers took her
17
64260
2000
I suoi tutori l'hanno portata
01:06
to the village medicine man,
18
66260
2000
dal guaritore del villaggio,
01:08
and instead of suggesting to the caretakers
19
68260
3000
e invece di suggerire ai tutori
01:11
that the girl be taken to a hospital,
20
71260
3000
di portare la bimba all'ospedale,
01:14
the person decided to burn her abdomen
21
74260
2000
il guaritore decise di bruciarle l'addome
01:16
with red-hot iron bars
22
76260
2000
con ferri roventi
01:18
to drive out the demons.
23
78260
2000
per scacciare i demoni.
01:20
The second piece of bad news
24
80260
3000
La seconda cattiva notizia
01:23
will be delivered to you
25
83260
2000
ve la daranno
01:25
by neuroscientists, who will tell you
26
85260
3000
i neuroscienziati, che vi diranno
01:28
that if you are older than four or five years of age,
27
88260
3000
che se avete più di 4 o 5 anni,
01:31
that even if you have your eye corrected,
28
91260
3000
anche se gli occhi guarissero,
01:34
the chances of your brain learning how to see
29
94260
3000
le possibilità che il vostro cervello impari a vedere
01:37
are very, very slim --
30
97260
2000
sono molto, molto piccole.
01:39
again, slim or none.
31
99260
3000
Di nuovo, poche o nessuna.
01:42
So when I heard these two things,
32
102260
2000
Quando le ho sentite, queste due cose
01:44
it troubled me deeply,
33
104260
2000
mi hanno profondamente turbato,
01:46
both because of personal reasons
34
106260
2000
per motivi sia personali
01:48
and scientific reasons.
35
108260
2000
che scientifici.
01:50
So let me first start with the personal reason.
36
110260
3000
Comincio dalle ragioni personali.
01:53
It'll sound corny, but it's sincere.
37
113260
3000
Può sembrare banale, ma è così.
01:56
That's my son, Darius.
38
116260
2000
E' mio figlio, Dario.
01:58
As a new father,
39
118260
2000
Nella mia nuova condizione di padre,
02:00
I have a qualitatively different sense
40
120260
4000
ho una percezione qualitativamente diversa
02:04
of just how delicate babies are,
41
124260
3000
di quanto siano delicati i bimbi,
02:07
what our obligations are towards them
42
127260
3000
di quali siano i nostri doveri verso di loro,
02:10
and how much love
43
130260
2000
e di quanto amore
02:12
we can feel towards a child.
44
132260
3000
possiamo provare per un figlio.
02:15
I would move heaven and earth
45
135260
2000
Smuoverei mari e monti
02:17
in order to get treatment for Darius,
46
137260
3000
per assicurare una cura a Dario.
02:20
and for me to be told
47
140260
2000
E, per me, sapere che
02:22
that there might be other Dariuses
48
142260
2000
ci possono essere altri Dario
02:24
who are not getting treatment,
49
144260
2000
che non ricevono le cure necessarie,
02:26
that's just viscerally wrong.
50
146260
3000
è visceralmente sbagliato.
02:29
So that's the personal reason.
51
149260
2000
Questa è la motivazione personale.
02:31
Scientific reason is that this notion
52
151260
3000
La ragione scientifica riguarda il concetto
02:34
from neuroscience of critical periods --
53
154260
2000
di periodo critico che ci viene dalle neuroscienze,
02:36
that if the brain is older
54
156260
3000
secondo il quale se il cervello ha più
02:39
than four or five years of age,
55
159260
2000
di 4 o 5 anni
02:41
it loses its ability to learn --
56
161260
2000
perde la capacità di apprendere:
02:43
that doesn't sit well with me,
57
163260
2000
non mi convince del tutto,
02:45
because I don't think that idea
58
165260
2000
perché penso che
02:47
has been tested adequately.
59
167260
3000
non sia stato verificato adeguatamente.
02:50
The birth of the idea is from
60
170260
2000
L'idea è nata dai lavori di
02:52
David Hubel and Torsten Wiesel's work,
61
172260
2000
David Hubel e Torsten Wiesel,
02:54
two researchers who were at Harvard,
62
174260
2000
due ricercatori che lavoravano a Harvard
02:56
and they got the Nobel Prize in 1981
63
176260
3000
e che hanno ricevuto il prenio Nobel nel 1981
02:59
for their studies of visual physiology,
64
179260
2000
per i loro studi sulla fisiologia della visione,
03:01
which are remarkably beautiful studies,
65
181260
2000
studi molto belli,
03:03
but I believe some of their work
66
183260
2000
ma credo che parte del loro lavoro
03:05
has been extrapolated
67
185260
2000
sia stato prematuramente estrapolato
03:07
into the human domain prematurely.
68
187260
2000
verso l'ambito umano.
03:09
So, they did their work with kittens,
69
189260
2000
Loro avevano fatto i loro studi su gattini,
03:11
with different kinds of deprivation regiments,
70
191260
2000
con diversi tipi di protocolli di privazione,
03:13
and those studies,
71
193260
2000
e quegli studi,
03:15
which date back to the '60s,
72
195260
2000
che risalgono agli anni Sessanta,
03:17
are now being applied to human children.
73
197260
3000
vengono ora applicati ai bambini.
03:20
So I felt that I needed to do two things.
74
200260
3000
Allora sentii che dovevo fare due cose.
03:23
One: provide care
75
203260
3000
Una: dare le curare necessarie
03:26
to children who are currently
76
206260
2000
ai bambini che attualmente
03:28
being deprived of treatment.
77
208260
2000
ne sono privi.
03:30
That's the humanitarian mission.
78
210260
2000
E' la missione umanitaria.
03:32
And the scientific mission would be
79
212260
2000
E la missione scientifica è
03:34
to test the limits
80
214260
2000
di verificare i limiti
03:36
of visual plasticity.
81
216260
2000
della plasticità visiva.
03:38
And these two missions, as you can tell,
82
218260
3000
E queste due missioni, capite bene,
03:41
thread together perfectly. One adds to the other;
83
221260
3000
si intrecciano perfettamente, una rinforza l'altra.
03:44
in fact, one would be impossible without the other.
84
224260
3000
In realtà l'una sarebbe impossibile senza l'altra.
03:49
So, to implement
85
229260
2000
Così, per mettere in atto
03:51
these twin missions,
86
231260
2000
queste due missioni gemelle,
03:53
a few years ago, I launched Project Prakash.
87
233260
3000
ho lanciato qualche anno fa il Progetto Prakash.
03:56
Prakash, as many of you know,
88
236260
2000
Prakash, come molti di voi sanno,
03:58
is the Sanskrit word for light,
89
238260
2000
è in sanscrito la parola di sintesi per dire luce,
04:00
and the idea is that
90
240260
2000
e infatti l'idea è
04:02
in bringing light into the lives of children,
91
242260
3000
che portando la luce nelle vite dei bambini,
04:05
we also have a chance
92
245260
2000
abbiamo anche un'opportunità
04:07
of shedding light on some of the
93
247260
2000
per gettare luce in alcuni
04:09
deepest mysteries of neuroscience.
94
249260
3000
dei più profondi misteri delle neuroscienze.
04:12
And the logo -- even though it looks extremely Irish,
95
252260
3000
E il logo, anche se sembra molto irlandese,
04:15
it's actually derived from
96
255260
2000
è in realtà derivato
04:17
the Indian symbol of Diya, an earthen lamp.
97
257260
4000
dal simbolo indiano di Diya (la luce), una lampada di terracotta.
04:21
The Prakash, the overall effort
98
261260
3000
Nel progetto Prakash, la sfida complessiva
04:24
has three components:
99
264260
2000
ha tre componenti:
04:26
outreach, to identify children in need of care;
100
266260
4000
uscire fuori, per identificare i bambini che hanno bisogno di cure,
04:30
medical treatment; and in subsequent study.
101
270260
3000
il trattamento medico e lo studio conseguente.
04:33
And I want to show you a short video clip
102
273260
3000
Vi voglio far vedere un breve video
04:36
that illustrates the first two components of this work.
103
276260
3000
che illustra le prime due componenti di questo lavoro.
04:41
This is an outreach station
104
281260
2000
Questa è una missione esterna
04:43
conducted at a school for the blind.
105
283260
3000
condotta in una scuola per ciechi.
04:46
(Text: Most of the children are profoundly and permanently blind ...)
106
286260
5000
(Testo: Questi bambini sono per la maggior parte profondamente e permanentemente ciechi...)
04:51
Pawan Sinha: So, because this is a school for the blind,
107
291260
5000
Pawan Sinha: E' una scuola per ciechi,
04:56
many children have permanent conditions.
108
296260
2000
molti hanno condizioni croniche.
04:58
That's a case of microphthalmos,
109
298260
3000
E' il caso del microftalmo
05:01
which is malformed eyes,
110
301260
2000
che è una malformazione dell'occhio,
05:03
and that's a permanent condition;
111
303260
2000
ed è permanente.
05:05
it cannot be treated.
112
305260
2000
Non può essere curata.
05:07
That's an extreme of micropthalmos
113
307260
2000
Ecco un caso estremo di microftalmo
05:09
called enophthalmos.
114
309260
2000
detto anoftalmo.
05:11
But, every so often, we come across children
115
311260
2000
Ma ogni tanto incappiamo in bambini
05:13
who show some residual vision,
116
313260
3000
che mostrano segni di vista residua,
05:16
and that is a very good sign
117
316260
3000
un gran bel segno
05:19
that the condition might actually be treatable.
118
319260
2000
che indica che la malattia potrebbe essere curabile.
05:21
So, after that screening, we bring the children to the hospital.
119
321260
3000
Dopo lo screening, portiamo i bambini all'ospedale.
05:24
That's the hospital we're working with in Delhi,
120
324260
2000
Questo è l'ospedale in cui lavoriamo a Delhi,
05:26
the Schroff Charity Eye Hospital.
121
326260
3000
lo Schroff Charity Eye Hospital.
05:29
It has a very well-equipped
122
329260
2000
Ha un centro oftalmico pediatrico
05:31
pediatric ophthalmic center,
123
331260
3000
molto ben attrezzato,
05:35
which was made possible in part
124
335260
2000
reso in parte possibile
05:37
by a gift from the Ronald McDonald charity.
125
337260
4000
da una donazione della fondazione Ronald McDonald.
05:41
So, eating burgers actually helps.
126
341260
3000
Delle volte mangiare hamburger può anche essere utile.
05:45
(Text: Such examinations allow us to improve
127
345260
2000
(Testo: Questo tipo di indagini ci permette di migliorare
05:47
eye-health in many children, and ...
128
347260
2000
la salute degli occhi di molti bambini, e ...
05:54
... help us find children who can participate in Project Prakash.)
129
354260
3000
... ci aiuta a trovare bambini che possono partecipare al Progetto Prakash.)
05:57
PS: So, as I zoom in to the eyes of this child,
130
357260
2000
PS: Ingrandendo gli occhi di questo bambino,
05:59
you will see the cause of his blindness.
131
359260
3000
capirete la causa della sua cecità.
06:03
The whites that you see in the middle of his pupils
132
363260
3000
Le macchie bianche che vedete nelle sue pupille
06:06
are congenital cataracts,
133
366260
3000
sono cataratte congenite,
06:09
so opacities of the lens.
134
369260
2000
opacità del cristallino.
06:11
In our eyes, the lens is clear,
135
371260
3000
Nei nostri occhi il cristallino è trasparente,
06:14
but in this child, the lens has become opaque,
136
374260
2000
ma in questo bimbo è diventato opaco,
06:16
and therefore he can't see the world.
137
376260
3000
e quindi non può vedere il mondo.
06:19
So, the child is given treatment. You'll see shots of the eye.
138
379260
3000
Il bambino sarà curato. Vediamo alcune immagini dell'occhio.
06:22
Here's the eye with the opaque lens,
139
382260
2000
L'occhio con il cristallino opaco,
06:24
the opaque lens extracted
140
384260
2000
il cristallino viene tolto
06:26
and an acrylic lens inserted.
141
386260
3000
e sostituito con un cristallino acrilico.
06:29
And here's the same child
142
389260
2000
Ed ecco quello stesso bambino
06:31
three weeks post-operation,
143
391260
3000
tre settimane dopo l'intervento,
06:34
with the right eye open.
144
394260
3000
con l'occhio destro aperto.
06:40
(Applause)
145
400260
6000
(Applauso)
06:46
Thank you.
146
406260
2000
Grazie.
06:48
So, even from that little clip, you can begin to get the sense
147
408260
3000
Già da questo breve spezzone potete cominciare ad avere la percezione
06:51
that recovery is possible,
148
411260
2000
che la guarigione è possibile,
06:53
and we have now
149
413260
2000
e finora abbiamo curato
06:55
provided treatment to over 200 children,
150
415260
3000
oltre 200 bambini,
06:58
and the story repeats itself.
151
418260
2000
e la storia si ripete continuamente.
07:00
After treatment, the child
152
420260
2000
Dopo l'intervento il bambino
07:02
gains significant functionality.
153
422260
3000
acquisisce una funzionalità significativa.
07:05
In fact, the story holds true
154
425260
3000
Nella realtà questo è vero
07:08
even if you have a person who got sight
155
428260
2000
anche nel caso di persone che hanno riacquisito la vista
07:10
after several years of deprivation.
156
430260
2000
dopo molti anni di privazione.
07:12
We did a paper a few years ago
157
432260
2000
Abbiamo scritto un articolo alcuni anni fa
07:14
about this woman that you see on the right, SRD,
158
434260
4000
sulla donna che vedete sulla destra, SRD,
07:18
and she got her sight late in life,
159
438260
2000
che ha riacquistato la vista tardi,
07:20
and her vision is remarkable at this age.
160
440260
4000
ma la sua visione è notevole per questa età.
07:24
I should add a tragic postscript to this --
161
444260
3000
Devo aggiungere una nota tragica,
07:27
she died two years ago
162
447260
2000
perché è morta due anni fa
07:29
in a bus accident.
163
449260
2000
in un incidente di autobus.
07:31
So, hers is just a truly inspiring story --
164
451260
4000
La sua storia è veramente incoraggiante,
07:35
unknown, but inspiring story.
165
455260
3000
sconosciuta, ma incoraggiante.
07:38
So when we started finding these results,
166
458260
2000
Quando abbiamo cominciato a raccogliere questi risultati,
07:40
as you might imagine, it created quite a bit of stir
167
460260
3000
si è creata, potete immaginare, un po' di agitazione
07:43
in the scientific and the popular press.
168
463260
3000
nella stampa sia scientifica che popolare.
07:46
Here's an article in Nature
169
466260
2000
Ecco un articolo su Nature
07:48
that profiled this work,
170
468260
2000
a proposito di questo lavoro,
07:50
and another one in Time.
171
470260
2000
ed eccone un altro su Time.
07:52
So, we were fairly convinced -- we are convinced --
172
472260
2000
Eravamo abbastanza convinti, e siamo convinti,
07:54
that recovery is feasible,
173
474260
2000
che la guarigione sia possibile,
07:56
despite extended visual deprivation.
174
476260
3000
anche dopo una lunga privazione.
07:59
The next obvious question to ask:
175
479260
2000
La domanda successiva è ovvia:
08:01
What is the process of recovery?
176
481260
3000
cos'è il processo di guarigione?
08:04
So, the way we study that is,
177
484260
3000
Il modo con cui lo studiamo è
08:07
let's say we find a child who has light sensitivity.
178
487260
2000
per esempio di trovare un bambino con sensibilità alla luce.
08:09
The child is provided treatment,
179
489260
2000
Il bambino viene curato,
08:11
and I want to stress that the treatment
180
491260
2000
e sottolineo che la cura
08:13
is completely unconditional;
181
493260
2000
è del tutto incondizionata.
08:15
there is no quid pro quo.
182
495260
2000
Non c'è qui pro quo.
08:17
We treat many more children then we actually work with.
183
497260
3000
Curiamo molti più bimbi di quelli con i quali lavoriamo in ricerca.
08:20
Every child who needs treatment is treated.
184
500260
3000
Curiamo ogni bambino che ne ha bisogno.
08:23
After treatment, about every week,
185
503260
2000
Dopo la cura, circa ogni settimana,
08:25
we run the child
186
505260
2000
sommistriamo al bambino
08:27
on a battery of simple visual tests
187
507260
3000
una batteria di semplici test visivi
08:30
in order to see how their visual skills
188
510260
2000
per vedere come le abilità visive
08:32
are coming on line.
189
512260
2000
stanno riordinandosi.
08:34
And we try to do this for as long as possible.
190
514260
3000
Cerchiamo di farlo il più a lungo possibile.
08:37
This arc of development
191
517260
2000
Questa linea di sviluppo
08:39
gives us unprecedented
192
519260
2000
ci dà per la prima volta
08:41
and extremely valuable information
193
521260
2000
informazioni estremamente importanti
08:43
about how the scaffolding of vision
194
523260
2000
su come viene costruita l'impalcatura
08:45
gets set up.
195
525260
2000
della visione.
08:47
What might be the causal connections
196
527260
2000
Quali possono essere le connessioni causali
08:49
between the early developing skills
197
529260
2000
tra le abilità che si sviluppano precocemente
08:51
and the later developing ones?
198
531260
2000
e quelle che si sviluppano più tardi?
08:53
And we've used this general approach to study
199
533260
2000
Abbiamo usato questo approccio generale per studiare
08:55
many different visual proficiencies,
200
535260
3000
molte abilità visive diverse,
08:58
but I want to highlight one particular one,
201
538260
4000
ma ne voglio evidenziare una in particolare,
09:02
and that is image parsing into objects.
202
542260
3000
cioè il passaggio analitico da immagine a oggetto.
09:05
So, any image of the kind that you see on the left,
203
545260
2000
Ogni immagine come quella che vedete a sinistra,
09:07
be it a real image or a synthetic image,
204
547260
3000
reale o artificiale che sia,
09:10
it's made up of little regions
205
550260
2000
è fatta da piccole regioni,
09:12
that you see in the middle column,
206
552260
2000
che vedete nella colonna centrale,
09:14
regions of different colors, different luminances.
207
554260
3000
regioni di colori e luminanze diverse.
09:17
The brain has this complex task
208
557260
3000
Il cervello ha il complicato compito
09:20
of putting together, integrating,
209
560260
3000
di mettere insieme, integrandoli,
09:23
subsets of these regions
210
563260
2000
sottoinsiemi di queste regioni
09:25
into something that's more meaningful,
211
565260
2000
per ricavarne qualcosa di più significativo,
09:27
into what we would consider to be objects,
212
567260
2000
che potremmo considerare come oggetti,
09:29
as you see on the right.
213
569260
2000
come vedete sulla destra.
09:31
And nobody knows how this integration happens,
214
571260
2000
Nessuno sa come quest'integrazione avvenga.
09:33
and that's the question we asked with Project Prakash.
215
573260
4000
E' la domanda che ci facciamo con il Progetto Prakash.
09:37
So, here's what happens
216
577260
2000
Ecco cosa succede
09:39
very soon after the onset of sight.
217
579260
3000
subito dopo l'apparire della vista.
09:42
Here's a person who had gained sight just a couple of weeks ago,
218
582260
3000
Ecco una persona che ha riacquistato la vista appena due settimane prima,
09:45
and you see Ethan Myers, a graduate student from MIT,
219
585260
3000
e Ethan Myers, un dottorando del MIT,
09:48
running the experiment with him.
220
588260
3000
che sta conducendo un esperimento con lui.
09:51
His visual-motor coordination is quite poor,
221
591260
4000
Il suo coordinamento viso-motorio è piuttosto limitato,
09:55
but you get a general sense
222
595260
2000
ma potete avere un'idea generale
09:57
of what are the regions that he's trying to trace out.
223
597260
3000
di quali siano le regioni che che sta cercando di delineare.
10:00
If you show him real world images,
224
600260
2000
Se gli mostrate immagini dal mondo reale,
10:02
if you show others like him real world images,
225
602260
3000
se mostrate ad altri come lui immagini dal mondo reale,
10:05
they are unable to recognize most of the objects
226
605260
2000
non saranno capaci di riconoscere la maggior parte degli oggetti
10:07
because the world to them is over-fragmented;
227
607260
3000
perché per loro il mondo è troppo frammentato,
10:10
it's made up of a collage, a patchwork,
228
610260
3000
è come un collage, un patchwork,
10:13
of regions of different colors and luminances.
229
613260
2000
fatto di regioni di colori e luminanze diverse.
10:15
And that's what's indicated in the green outlines.
230
615260
2000
Lo vedete dai contorni verdi.
10:17
When you ask them,
231
617260
2000
Se glielo chiedete,
10:19
"Even if you can't name the objects, just point to where the objects are,"
232
619260
3000
anche se non è possibile dare un nome agli oggetti, indicate dove sono.
10:22
these are the regions that they point to.
233
622260
2000
Sono le regioni a cui puntano.
10:24
So the world is this complex
234
624260
2000
Il mondo è questo complesso
10:26
patchwork of regions.
235
626260
2000
patchwork di regioni.
10:28
Even the shadow on the ball
236
628260
2000
Anche l'ombra sulla palla
10:30
becomes its own object.
237
630260
3000
diventa un oggetto per sé.
10:33
Interestingly enough,
238
633260
2000
E' piuttosto interessante,
10:35
you give them a few months,
239
635260
2000
dategli un po' di mesi,
10:37
and this is what happens.
240
637260
3000
ed ecco quel che succede.
10:43
Doctor: How many are these?
241
643260
2000
Medico: Quanti sono questi?
10:45
Patient: These are two things.
242
645260
2000
Paziente: Due.
10:47
Doctor: What are their shapes?
243
647260
2000
Medico: Che forma hanno?
10:49
Patient: Their shapes ...
244
649260
2000
Paziente: Le loro forme...
10:51
This one is a circle,
245
651260
3000
Questo è un cerchio,
10:54
and this
246
654260
2000
e questo
10:56
is a square.
247
656260
2000
un quadrato.
10:58
PS: A very dramatic transformation has come about.
248
658260
3000
PS: E' successa una trasformazione straordinaria.
11:01
And the question is:
249
661260
2000
E la domanda è:
11:03
What underlies this transformation?
250
663260
2000
cosa c'è sotto a questa trasformazione?
11:05
It's a profound question,
251
665260
2000
E' una domanda profonda,
11:07
and what's even more amazing is how simple
252
667260
2000
eppure è ancor più straordinario quanto sia semplice
11:09
the answer is.
253
669260
2000
la risposta.
11:11
The answer lies in motion
254
671260
2000
La risposta è nel moto,
11:13
and that's what I want to show you in the next clip.
255
673260
3000
come vi mostrerò nella prossima clip.
11:18
Doctor: What shape do you see here?
256
678260
2000
Medico: Che forma vedi qui?
11:20
Patient: I can't make it out.
257
680260
3000
Paziente: Non riesco a definirla.
11:28
Doctor: Now?
258
688260
2000
Medico: Ora?
11:31
Patient: Triangle.
259
691260
2000
Paziente: Triangolo.
11:35
Doctor: How many things are these?
260
695260
3000
Medico: Quante sono queste?
11:48
Now, how many things are these?
261
708260
3000
Quante sono?
11:51
Patient: Two.
262
711260
2000
Paziente: Due.
11:53
Doctor: What are these things?
263
713260
2000
Medico: Cosa sono?
11:56
Patient: A square and a circle.
264
716260
2000
Paziente: Un quadrato e un cerchio.
11:58
PS: And we see this pattern over and over again.
265
718260
3000
PS: Vediamo queste forme ripetutamente.
12:01
The one thing the visual system needs
266
721260
3000
La sola cosa di cui ha bisogno il sistema visivo
12:04
in order to begin parsing the world
267
724260
2000
per decodificare il mondo
12:06
is dynamic information.
268
726260
2000
è informazione dinamica.
12:08
So the inference we are deriving from this,
269
728260
2000
L'inferenza che deriviamo da questo,
12:10
and several such experiments,
270
730260
2000
e da molti esperimenti simili,
12:12
is that dynamic information processing,
271
732260
2000
è che l'elaborazione di informazione dinamica
12:14
or motion processing,
272
734260
2000
o l'elaborazione del movimento,
12:16
serves as the bedrock for building
273
736260
2000
serve come fondamenta per costruire
12:18
the rest of the complexity of visual processing;
274
738260
4000
la rimanente complessità dell'elaborazione visiva.
12:22
it leads to visual integration
275
742260
2000
Porta all'integrazione visiva
12:24
and eventually to recognition.
276
744260
3000
e infine al riconoscimento.
12:27
This simple idea has far reaching implications.
277
747260
3000
Questa semplice idea ha vaste implicazioni.
12:30
And let me just quickly mention two,
278
750260
3000
Ne citerò rapidamente due.
12:33
one, drawing from the domain of engineering,
279
753260
2000
Una tratta dall'ambito ingegneristico
12:35
and one from the clinic.
280
755260
2000
e una da quello clinico.
12:37
So, from the perspective of engineering,
281
757260
2000
Dalla prospettiva ingegneristica
12:39
we can ask: Goven that we know
282
759260
3000
possiamo chiederci – dato che sappiamo
12:42
that motion is so important for the human visual system,
283
762260
2000
che il movimento è così importante per il sistema visivo umano -
12:44
can we use this as a recipe
284
764260
3000
se possiamo usare questa nozione come ricetta
12:47
for constructing machine-based vision systems
285
767260
3000
per costruire sistemi di visione artificiale
12:50
that can learn on their own, that don't need to be programmed
286
770260
3000
che imparino da sé, senza bisogno di essere programmati
12:53
by a human programmer?
287
773260
2000
da un programmatore umano.
12:55
And that's what we're trying to do.
288
775260
2000
Ed è quello che stiamo cercando di fare.
12:57
I'm at MIT, at MIT you need to apply
289
777260
3000
Lavoro al MIT, e al MIT bisogna applicare
13:00
whatever basic knowledge you gain.
290
780260
2000
ogni conoscenza di base che si acquisisce.
13:02
So we are creating Dylan,
291
782260
2000
Sicché stiamo creando Dylan,
13:04
which is a computational system
292
784260
2000
un sistema computazionale
13:06
with an ambitious goal
293
786260
2000
che ha l'ambizioso obiettivo
13:08
of taking in visual inputs
294
788260
2000
di recepire input visivi
13:10
of the same kind that a human child would receive,
295
790260
3000
come quelli che riceve un bambino,
13:13
and autonomously discovering:
296
793260
2000
e scoprire autonomamente
13:15
What are the objects in this visual input?
297
795260
3000
cosa sono gli oggetti che ci sono in quell'input visivo.
13:18
So, don't worry about the internals of Dylan.
298
798260
3000
Tralasciamo i meccanismi interni di Dylan.
13:21
Here, I'm just going to talk about
299
801260
3000
Vi dirò solo come
13:24
how we test Dylan.
300
804260
2000
ne verifichiamo il funzionamento.
13:26
The way we test Dylan is by giving it
301
806260
2000
Per testare Dylan gli somministriamo degli input,
13:28
inputs, as I said, of the same kind
302
808260
3000
come ho detto, dello stesso tipo
13:31
that a baby, or a child in Project Prakash would get.
303
811260
3000
di quelli che riceverebbe un bimbo, o un ragazzo del Progetto Prakash.
13:34
But for a long time we couldn't quite figure out:
304
814260
3000
A lungo ci siamo chiesti
13:37
Wow can we get these kinds of video inputs?
305
817260
3000
come ottenere questo tipo di input.
13:41
So, I thought,
306
821260
2000
Così pensai,
13:43
could we have Darius
307
823260
2000
che Darius poteva
13:45
serve as our babycam carrier,
308
825260
3000
indossare la babycam,
13:48
and that way get the inputs that we feed into Dylan?
309
828260
3000
e così raccogliere gli input per alimentare Dylan.
13:51
So that's what we did.
310
831260
2000
L'abbiamo fatto.
13:53
(Laughter)
311
833260
7000
(Risate)
14:00
I had to have long conversations with my wife.
312
840260
3000
Ho avuto lunghi dialoghi con mia moglie.
14:03
(Laughter)
313
843260
5000
(Risate)
14:08
In fact, Pam, if you're watching this,
314
848260
2000
Pam, se stai guardandoci,
14:10
please forgive me.
315
850260
2000
scusami.
14:13
So, we modified the optics of the camera
316
853260
4000
Abbiamo modificato l'ottica della camera
14:17
in order to mimic the baby's visual acuity.
317
857260
3000
in modo da imitare l'acutezza visiva di un bimbo.
14:20
As some of you might know,
318
860260
2000
Come forse alcuni di voi sanno,
14:22
babyies are born pretty much legally blind.
319
862260
4000
i bambini nascono praticamente ciechi.
14:26
Their acuity -- our acuity is 20/20;
320
866260
3000
La nostra acutezza visiva è 20/20,
14:29
babies' acuity is like 20/800,
321
869260
3000
la loro è circa 20/800,
14:32
so they are looking at the world
322
872260
2000
perciò vedono il mondo
14:34
in a very, very blurry fashion.
323
874260
3000
in un modo molto, molto appannato.
14:37
Here's what a baby-cam video looks like.
324
877260
3000
Ecco com'è un video dalla babycam.
14:41
(Laughter)
325
881260
9000
(Risate)
14:50
(Applause)
326
890260
3000
(Applausi)
14:53
Thankfully, there isn't any audio
327
893260
2000
Per fortuna
14:55
to go with this.
328
895260
3000
non c'è l'audio.
14:58
What's amazing is that working with such
329
898260
2000
Ciò che è stupefacente, è quello che si riesce a fare
15:00
highly degraded input,
330
900260
2000
con un input così degradato,
15:02
the baby, very quickly, is able
331
902260
2000
e molto rapidamente un neonato è capace
15:04
to discover meaning in such input.
332
904260
3000
di scoprire significati da questo input.
15:07
But then two or three days afterward,
333
907260
2000
Due o tre giorni dopo,
15:09
babies begin to pay attention
334
909260
2000
i bimbi cominciano a prestare attenzione
15:11
to their mother's or their father's face.
335
911260
2000
ai visi delle loro mamme e papà.
15:13
How does that happen? We want Dylan to be able to do that,
336
913260
3000
Come succede? Vogliamo che Dylan lo sappia fare.
15:16
and using this mantra of motion,
337
916260
3000
Usando questo mantra del moto,
15:19
Dylan actually can do that.
338
919260
2000
effettivamente Dylan lo può fare,
15:21
So, given that kind of video input,
339
921260
3000
anche con quel tipo di input,
15:24
with just about six or seven minutes worth of video,
340
924260
3000
con solo sei o sette minuti di video,
15:27
Dylan can begin to extract patterns
341
927260
3000
Dylan comincia a ricavare forme
15:30
that include faces.
342
930260
3000
che includono visi.
15:33
So, it's an important demonstration
343
933260
2000
E' una dimostrazione importante
15:35
of the power of motion.
344
935260
2000
della potenza del moto.
15:37
The clinical implication, it comes from the domain of autism.
345
937260
3000
L'implicazione clinica viene dal campo dell'autismo.
15:40
Visual integration has been associated with autism
346
940260
2000
L'integrazione visiva è stata associata all'autismo
15:42
by several researchers.
347
942260
2000
da molti ricercatori.
15:44
When we saw that, we asked:
348
944260
2000
Quando l'abbiamo notato ci siamo chiesti:
15:46
Could the impairment in visual integration
349
946260
3000
Se la menomazione dell'integrazione visiva
15:49
be the manifestation of something underneath,
350
949260
3000
possa essere la manifestazione di una sottostante deficienza
15:52
of dynamic information processing deficiencies in autism?
351
952260
3000
nell'elaborazione di informazione dinamica nell'autismo.
15:55
Because, if that hypothesis were to be true,
352
955260
3000
Perché, se l'ipotesi fosse vera,
15:58
it would have massive repercussions in our understanding
353
958260
3000
avrebbe profonde ripercussioni sulla nostra comprensione
16:01
of what's causing the many different aspects
354
961260
2000
su ciò che causa i molti differenti aspetti
16:03
of the autism phenotype.
355
963260
3000
del fenotipo dell'autismo.
16:06
What you're going to see are
356
966260
2000
Vedrete ora spezzoni di video
16:08
video clips of two children -- one neurotypical,
357
968260
3000
di due ragazzi, uno neurotipico,
16:11
one with autism, playing Pong.
358
971260
2000
uno autistico, che giocano a ping-pong.
16:13
So, while the child is playing Pong, we are tracking where they're looking.
359
973260
3000
Mentre giocano a ping-pong, tracciamo dove guardano.
16:16
In red are the eye movement traces.
360
976260
3000
Quelle rosse sono le tracce dei movimenti degli occhi,
16:19
This is the neurotypical child, and what you see
361
979260
3000
questo è il bambino neurotipico, vedete che
16:22
is that the child is able to make cues
362
982260
2000
sa prendere spunti
16:24
of the dynamic information
363
984260
2000
dall'informazione dinamica
16:26
to predict where the ball is going to go.
364
986260
2000
per predire dove andrà la palla.
16:28
Even before the ball gets to a place,
365
988260
3000
Prima che la palla ci arrivi,
16:31
the child is already looking there.
366
991260
3000
sta già guardando nel punto dove andrà.
16:34
Contrast this with a child
367
994260
2000
Vediamo per contro questo bambino
16:36
with autism playing the same game.
368
996260
2000
autistico allo stesso gioco.
16:38
Instead of anticipating,
369
998260
2000
Anziché anticipare,
16:40
the child always follows where the ball has been.
370
1000260
3000
segue sempre i punti dove la palla è passata.
16:43
The efficiency of the use
371
1003260
2000
L'efficienza nell'utilizzo
16:45
of dynamic information
372
1005260
2000
dell'informazione dinamica
16:47
seems to be significantly compromised in autism.
373
1007260
3000
sembra significativamente compromessa nell'autismo.
16:51
So we are pursuing this line of work
374
1011260
3000
Stiamo seguendo questo filone di lavoro
16:54
and hopefully we'll have
375
1014260
2000
e speriamo di avere presto
16:56
more results to report soon.
376
1016260
2000
altri risultati da dare.
16:58
Looking ahead, if you think of this disk
377
1018260
3000
Guardando avanti, se questo disco
17:01
as representing all of the children
378
1021260
2000
rappresenta tutti i bambini
17:03
we've treated so far,
379
1023260
2000
che abbiamo curato finora,
17:05
this is the magnitude of the problem.
380
1025260
2000
questo vi dà la dimensione del problema.
17:07
The red dots are the children we have not treated.
381
1027260
3000
I punti rossi sono i bambini che non abbiamo curato.
17:10
So, there are many, many more children who need to be treated,
382
1030260
2000
Ci sono molti, molti più bambini che hanno bisogno di essere curati,
17:12
and in order to expand the scope of the project,
383
1032260
3000
e per allargare l'ambito del progetto,
17:15
we are planning on launching
384
1035260
2000
stiamo pianificando di lanciare
17:17
The Prakash Center for Children,
385
1037260
2000
il Centro Prakash per Bambini,
17:19
which will have a dedicated pediatric hospital,
386
1039260
3000
che avrà un ospedale pediatrico dedicato,
17:22
a school for the children we are treating
387
1042260
2000
una scuola per i bambini in cura,
17:24
and also a cutting-edge research facility.
388
1044260
2000
e anche una struttura di ricerca d'avanguardia.
17:26
The Prakash Center will integrate health care,
389
1046260
3000
Il Prakash Center integrerà cure mediche,
17:29
education and research in a way
390
1049260
2000
istruzione e ricerca in un modo
17:31
that truly creates the whole
391
1051260
2000
che davvero il tutto
17:33
to be greater than the sum of the parts.
392
1053260
3000
sia maggiore della somma delle parti.
17:36
So, to summarize: Prakash, in its five years of existence,
393
1056260
3000
Per riassumere, Prakash, nei suoi cinque anni di vita,
17:39
it's had an impact in multiple areas,
394
1059260
3000
ha inciso in campi diversi,
17:42
ranging from basic neuroscience
395
1062260
2000
che vanno dalle neuroscienze di base
17:44
plasticity and learning in the brain,
396
1064260
2000
sulla plasticità e apprendimento cerebrale,
17:46
to clinically relevant hypotheses like in autism,
397
1066260
4000
a ipotesi cliniche rilevanti come nell'autismo,
17:50
the development of autonomous machine vision systems,
398
1070260
3000
allo sviluppo di sistemi di visione artificiale autonomi,
17:53
education of the undergraduate and graduate students,
399
1073260
3000
istruzione universitaria e post-universitaria,
17:56
and most importantly in the alleviation
400
1076260
2000
al più importante di tutti,
17:58
of childhood blindness.
401
1078260
2000
la riduzione della cecità infantile.
18:00
And for my students and I, it's been
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1080260
2000
Per me e per i miei studenti è stata
18:02
just a phenomenal experience
403
1082260
2000
un'esperienza fenomenale,
18:04
because we have gotten to do interesting research,
404
1084260
4000
perché abbiamo fatto ricerche interessanti
18:08
while at the same time
405
1088260
2000
mentre nello stesso tempo
18:10
helping the many children that we have worked with.
406
1090260
2000
stavamo aiutando i tanti bambini con cui abbiamo lavorato.
18:12
Thank you very much.
407
1092260
2000
Grazie.
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(Applause)
408
1094260
2000
(Applausi)
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