Pawan Sinha on how brains learn to see

64,706 views ・ 2010-02-25

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
402
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.
18:14
(Applause)
408
1094260
2000
(Applausi)
A proposito di questo sito web

Questo sito vi presenterà i video di YouTube utili per l'apprendimento dell'inglese. Vedrete lezioni di inglese tenute da insegnanti di alto livello provenienti da tutto il mondo. Fate doppio clic sui sottotitoli in inglese visualizzati su ogni pagina video per riprodurre il video da lì. I sottotitoli scorrono in sincronia con la riproduzione del video. Se avete commenti o richieste, contattateci tramite questo modulo di contatto.

https://forms.gle/WvT1wiN1qDtmnspy7