Sebastian Seung: I am my connectome

セバスチャン・スン: 私はコネクトームである

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2010-09-28 ・ TED


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Sebastian Seung: I am my connectome

セバスチャン・スン: 私はコネクトームである

247,777 views ・ 2010-09-28

TED


下の英語字幕をダブルクリックすると動画を再生できます。

翻訳: Natsuhiko Mizutani 校正: Mitsumasa Ihara
00:17
We live in in a remarkable time,
0
17260
3000
我々は驚くべき時代に生きています
00:20
the age of genomics.
1
20260
3000
ゲノミクスの時代です
00:23
Your genome is the entire sequence of your DNA.
2
23260
3000
ゲノムとは ヒトDNA の全塩基配列のこと
00:26
Your sequence and mine are slightly different.
3
26260
3000
あなたの配列は私のと 少し違っています
00:29
That's why we look different.
4
29260
2000
だから 外見が違うのです
00:31
I've got brown eyes;
5
31260
2000
私の目は茶色ですが
00:33
you might have blue or gray.
6
33260
3000
青や灰色の目をした方もいます
00:36
But it's not just skin-deep.
7
36260
2000
外見だけのことではなくて
00:38
The headlines tell us
8
38260
2000
報道でみかけるように
00:40
that genes can give us scary diseases,
9
40260
3000
遺伝子は 恐ろしい病気の原因になったり
00:43
maybe even shape our personality,
10
43260
3000
個性を形づくったり
00:46
or give us mental disorders.
11
46260
3000
精神疾患の原因になったりします
00:49
Our genes seem to have
12
49260
3000
遺伝子には
運命を左右する力があるようです
00:52
awesome power over our destinies.
13
52260
3000
00:56
And yet, I would like to think
14
56260
3000
しかし 私はこう考えたいのです
00:59
that I am more than my genes.
15
59260
3000
「私は 遺伝子を超える存在です」
01:04
What do you guys think?
16
64260
2000
みなさんはどうお考えですか?
01:06
Are you more than your genes?
17
66260
3000
みなさんは遺伝子を超える存在ですか?
01:09
(Audience: Yes.) Yes?
18
69260
2000
(会場: そうだ) そうですか?
01:13
I think some people agree with me.
19
73260
2000
同じ意見の方もいたようです
01:15
I think we should make a statement.
20
75260
2000
ではここではっきりさせておきましょう
01:17
I think we should say it all together.
21
77260
2000
みんなで声を揃えて言いましょう
01:20
All right: "I'm more than my genes" -- all together.
22
80260
3000
「私は遺伝子を超える存在です」 ― ご一緒に
01:23
Everybody: I am more than my genes.
23
83260
4000
「私は遺伝子を超える存在です」
01:27
(Cheering)
24
87260
2000
(喝采)
01:30
Sebastian Seung: What am I?
25
90260
2000
私は何者でしょうか?
01:32
(Laughter)
26
92260
3000
(笑)
01:35
I am my connectome.
27
95260
3000
私はコネクトームです
01:40
Now, since you guys are really great,
28
100260
2000
みなさん 本当に素敵な人たちなので
01:42
maybe you can humor me and say this all together too.
29
102260
2000
これも私に合わせて言ってもらえますか?
01:44
(Laughter)
30
104260
2000
(笑)
01:46
Right. All together now.
31
106260
2000
いいですか ご一緒に
01:48
Everybody: I am my connectome.
32
108260
3000
「私はコネクトームです」
01:53
SS: That sounded great.
33
113260
2000
素晴らしかったです
01:55
You know, you guys are so great, you don't even know what a connectome is,
34
115260
2000
コネクトームが何か知らなくても
01:57
and you're willing to play along with me.
35
117260
2000
優しいみなさんは合わせてくれました
01:59
I could just go home now.
36
119260
3000
今日の話は お終いにしましょうか?
02:02
Well, so far only one connectome is known,
37
122260
3000
さて これまで確認できた コネクトームは1種です
02:05
that of this tiny worm.
38
125260
3000
この小さなミミズのものです
02:08
Its modest nervous system
39
128260
2000
小さな神経系はたった300個の
02:10
consists of just 300 neurons.
40
130260
2000
ニューロンでできています
02:12
And in the 1970s and '80s,
41
132260
2000
70年代から80年代にかけて
02:14
a team of scientists
42
134260
2000
科学者グループが
02:16
mapped all 7,000 connections
43
136260
2000
ニューロンの間の全部で7000の
02:18
between the neurons.
44
138260
2000
「連絡」をマップにしました
02:21
In this diagram, every node is a neuron,
45
141260
2000
この図では全ての節点がニューロンで
02:23
and every line is a connection.
46
143260
2000
全ての直線が連絡です
02:25
This is the connectome
47
145260
2000
これが線虫(C.エレガンス)の
02:27
of the worm C. elegans.
48
147260
4000
コネクトームです
02:31
Your connectome is far more complex than this
49
151260
3000
みなさんのコネクトームは これよりもはるかに複雑です
02:34
because your brain
50
154260
2000
皆さんの脳には1000億個の
02:36
contains 100 billion neurons
51
156260
2000
ニューロンが含まれているからです
02:38
and 10,000 times as many connections.
52
158260
3000
そしてその1万倍の連絡があります
02:41
There's a diagram like this for your brain,
53
161260
2000
皆さんの脳にもこういう構造がありますが
02:43
but there's no way it would fit on this slide.
54
163260
3000
1枚の画面に収めることはできません
02:47
Your connectome contains one million times more connections
55
167260
3000
コネクトームの連絡の数は
02:50
than your genome has letters.
56
170260
3000
ゲノムの文字数の100万倍
02:53
That's a lot of information.
57
173260
2000
すごい量の情報です
02:55
What's in that information?
58
175260
3000
どんな情報なんでしょうか?
02:59
We don't know for sure, but there are theories.
59
179260
3000
確かなことは不明ですが理論はあります
03:02
Since the 19th century, neuroscientists have speculated
60
182260
3000
19世紀以来 神経科学者たちは
03:05
that maybe your memories --
61
185260
2000
あなたの記憶は―
03:07
the information that makes you, you --
62
187260
2000
あなたであるための情報である
03:09
maybe your memories are stored
63
189260
2000
記憶は―ニューロン間の連絡として
03:11
in the connections between your brain's neurons.
64
191260
2000
蓄積されると想定してきました
03:15
And perhaps other aspects of your personal identity --
65
195260
2000
さらにひとりのヒトとして別の切り口である
03:17
maybe your personality and your intellect --
66
197260
3000
性格や知性もおそらく
03:20
maybe they're also encoded
67
200260
2000
ニューロンの連絡という形式で
03:22
in the connections between your neurons.
68
202260
3000
符号化されているのでしょう
03:26
And so now you can see why I proposed this hypothesis:
69
206260
3000
ご提案した仮説の意味がわかりましたね
03:29
I am my connectome.
70
209260
3000
私は自分のコネクトームである
03:32
I didn't ask you to chant it because it's true;
71
212260
3000
声にしてもらったのは 真理だからではなく
03:35
I just want you to remember it.
72
215260
2000
覚えておいて欲しかったからです
03:37
And in fact, we don't know if this hypothesis is correct,
73
217260
2000
実際 この仮説が正しいかどうかは わかりません
03:39
because we have never had technologies
74
219260
2000
これを確かめるのに十分な
03:41
powerful enough to test it.
75
221260
2000
テクノロジーがなかったのです
03:44
Finding that worm connectome
76
224260
3000
線虫のコネクトームを解明するだけでも
03:47
took over a dozen years of tedious labor.
77
227260
3000
10年以上かかる厄介な作業でした
03:50
And to find the connectomes of brains more like our own,
78
230260
3000
我々の脳のようなコネクトームを 解き明かすには
03:53
we need more sophisticated technologies, that are automated,
79
233260
3000
洗練された技術を自動化して
03:56
that will speed up the process of finding connectomes.
80
236260
3000
コネクトームを特定する作業を 高速化しなければなりません
03:59
And in the next few minutes, I'll tell you about some of these technologies,
81
239260
3000
ではこれからの時間で そのための技術を紹介します
04:02
which are currently under development
82
242260
2000
私の研究室と共同研究先とで
04:04
in my lab and the labs of my collaborators.
83
244260
3000
開発中の技術です
04:08
Now you've probably seen pictures of neurons before.
84
248260
3000
ニューロンの写真を ご覧になったことはありますか?
04:11
You can recognize them instantly
85
251260
2000
この素晴らしく特徴的な形で
04:13
by their fantastic shapes.
86
253260
3000
すぐにニューロンだとわかります
04:16
They extend long and delicate branches,
87
256260
3000
長く伸びて細かく枝分かれしています
04:19
and in short, they look like trees.
88
259260
3000
簡単にいえば 樹木のように見えます
04:22
But this is just a single neuron.
89
262260
3000
そしてこれは単一のニューロンに すぎないのです
04:25
In order to find connectomes,
90
265260
2000
コネクトームを見出すためには
04:27
we have to see all the neurons at the same time.
91
267260
3000
一度に全てのニューロンを 見なければなりません
04:30
So let's meet Bobby Kasthuri,
92
270260
2000
ボビー・カストゥリを紹介します
04:32
who works in the laboratory of Jeff Lichtman
93
272260
2000
ハーバード大学のジェフ・リヒトマン研究室の
04:34
at Harvard University.
94
274260
2000
研究者です
04:36
Bobby is holding fantastically thin slices
95
276260
2000
ボビーは驚くほど薄切りにした
04:38
of a mouse brain.
96
278260
2000
マウスの脳の試料を手にしています
04:40
And we're zooming in by a factor of 100,000 times
97
280260
3000
10万倍までズームインして
04:44
to obtain the resolution,
98
284260
2000
拡大すると
04:46
so that we can see the branches of neurons all at the same time.
99
286260
3000
ニューロンの枝分かれが 全部見えるスケールになります
04:50
Except, you still may not really recognize them,
100
290260
3000
まだそれが見えないのは
04:53
and that's because we have to work in three dimensions.
101
293260
3000
3次元の構造が相手だからです
04:56
If we take many images of many slices of the brain
102
296260
2000
そこで薄切りの写真をたくさん撮影して
04:58
and stack them up,
103
298260
2000
積み重ねると
05:00
we get a three-dimensional image.
104
300260
2000
3次元のイメージを作れます
05:02
And still, you may not see the branches.
105
302260
2000
でも枝分かれはまだわかりませんね
05:04
So we start at the top,
106
304260
2000
そこで上から順に
05:06
and we color in the cross-section of one branch in red,
107
306260
3000
断面図の中で1個のニューロンを赤く塗って
05:09
and we do that for the next slice
108
309260
2000
次も赤く塗って
05:11
and for the next slice.
109
311260
2000
次も同じように
05:13
And we keep on doing that,
110
313260
2000
一枚一枚について
05:15
slice after slice.
111
315260
3000
この作業を続けて
05:18
If we continue through the entire stack,
112
318260
2000
端から端まで終わったときに
05:20
we can reconstruct the three-dimensional shape
113
320260
3000
三次元の形状を再構成できるのです
05:23
of a small fragment of a branch of a neuron.
114
323260
3000
ニューロンの枝分かれの一部分の形状です
05:26
And we can do that for another neuron in green.
115
326260
2000
同じ事を緑のニューロンについても行います
05:28
And you can see that the green neuron touches the red neuron
116
328260
2000
緑のニューロンが2箇所で赤に触れているのが
05:30
at two locations,
117
330260
2000
わかります
05:32
and these are what are called synapses.
118
332260
2000
この接点をシナプスと呼びます
05:34
Let's zoom in on one synapse,
119
334260
2000
ひとつのシナプスに注目してみましょう
05:36
and keep your eyes on the interior of the green neuron.
120
336260
3000
緑のニューロンの内部を見ると
05:39
You should see small circles --
121
339260
2000
小さな丸いものがありますね
05:41
these are called vesicles.
122
341260
3000
シナプス小胞というものです
05:44
They contain a molecule know as a neurotransmitter.
123
344260
3000
中に神経伝達物質が入っていて
05:47
And so when the green neuron wants to communicate,
124
347260
2000
緑のニューロンが情報を伝えたいときに
05:49
it wants to send a message to the red neuron,
125
349260
2000
赤のニューロンに伝えたいことがあるときに
05:51
it spits out neurotransmitter.
126
351260
3000
神経伝達物質を放出します
05:54
At the synapse, the two neurons
127
354260
2000
シナプスで ふたつのニューロンが
05:56
are said to be connected
128
356260
2000
連絡しているのです
05:58
like two friends talking on the telephone.
129
358260
3000
電話で話している友達同士のようです
06:02
So you see how to find a synapse.
130
362260
2000
シナプスの探し方がわかりましたね
06:04
How can we find an entire connectome?
131
364260
3000
コネクトームの全体像は どうやって調べましょうか
06:07
Well, we take this three-dimensional stack of images
132
367260
3000
このイメージを積み重ねた3次元ブロックは
06:10
and treat it as a gigantic three-dimensional coloring book.
133
370260
3000
巨大な塗り絵の本なのです
06:13
We color every neuron in, in a different color,
134
373260
3000
ニューロンごとに違う色をつけたら
06:16
and then we look through all of the images,
135
376260
2000
イメージ全体を見渡して
06:18
find the synapses
136
378260
2000
シナプスを探し
06:20
and note the colors of the two neurons involved in each synapse.
137
380260
3000
シナプス毎に 関わる二つのニューロンの 色をメモします
06:23
If we can do that throughout all the images,
138
383260
3000
この作業をイメージ全体で行えば
06:26
we could find a connectome.
139
386260
2000
コネクトームを明らかにできます
06:29
Now, at this point,
140
389260
2000
ここまでで
06:31
you've learned the basics of neurons and synapses.
141
391260
2000
ニューロンとシナプスの基礎がわかりました
06:33
And so I think we're ready to tackle
142
393260
2000
それでは神経科学における重要な問題を
06:35
one of the most important questions in neuroscience:
143
395260
3000
考える準備が整いました
06:39
how are the brains of men and women different?
144
399260
3000
男性の脳と女性の脳はどう違うのでしょうか?
06:42
(Laughter)
145
402260
2000
(笑)
06:44
According to this self-help book,
146
404260
2000
この入門書に書いてあります
06:46
guys brains are like waffles;
147
406260
2000
男性の脳はワッフルのように
06:48
they keep their lives compartmentalized in boxes.
148
408260
3000
小さな区画で人生が整理されています
06:51
Girls' brains are like spaghetti;
149
411260
3000
女性の脳はスパゲッティのように
06:54
everything in their life is connected to everything else.
150
414260
3000
あらゆる物事がお互いにつながっています
06:57
(Laughter)
151
417260
2000
(笑)
06:59
You guys are laughing,
152
419260
2000
みんな笑っていますけど
07:01
but you know, this book changed my life.
153
421260
2000
この本は 私の人生を変えたんですよ
07:03
(Laughter)
154
423260
2000
(笑)
07:07
But seriously, what's wrong with this?
155
427260
3000
まじめな話 どこが変ですか?
07:10
You already know enough to tell me -- what's wrong with this statement?
156
430260
3000
お話ししたことからわかるはずです どこが間違いでしょう
07:20
It doesn't matter whether you're a guy or girl,
157
440260
3000
男女の性別に関係なく
07:23
everyone's brains are like spaghetti.
158
443260
3000
ヒトの頭脳はスパゲッティみたいなのです
07:26
Or maybe really, really fine capellini with branches.
159
446260
3000
もう少し言えば 枝分かれのある 極細のカペッリーニ麺です
07:30
Just as one strand of spaghetti
160
450260
2000
スパゲッティの一本が
07:32
contacts many other strands on your plate,
161
452260
3000
皿の中の多くのスパゲッティと絡み合うように
07:35
one neuron touches many other neurons
162
455260
2000
一本のニューロンは多くのニューロンに触れて
07:37
through their entangled branches.
163
457260
2000
枝はもつれ合っています
07:39
One neuron can be connected to so many other neurons,
164
459260
3000
ひとつのニューロンが 非常に多くのニューロンと
07:42
because there can be synapses
165
462260
2000
連絡できるのは 接点ごとに
07:44
at these points of contact.
166
464260
3000
シナプスを作ることができるからです
07:49
By now, you might have sort of lost perspective
167
469260
3000
ここまで話してくると この脳細胞のブロックが
07:52
on how large this cube of brain tissue actually is.
168
472260
3000
どれほど小さいものか 忘れてしまったかもしれません
07:55
And so let's do a series of comparisons to show you.
169
475260
3000
比較してわかるようにしましょう
07:58
I assure you, this is very tiny. It's just six microns on a side.
170
478260
3000
このブロックは一辺6ミクロンと 大変小さいものです
08:03
So, here's how it stacks up against an entire neuron.
171
483260
3000
ニューロン全体と比べてみましょう
08:06
And you can tell that, really, only the smallest fragments of branches
172
486260
3000
このブロックの中には枝分かれした一番細かい
08:09
are contained inside this cube.
173
489260
3000
構造の一部だけが入っています
08:12
And a neuron, well, that's smaller than brain.
174
492260
3000
ニューロンはもちろん脳よりも小さく
08:17
And that's just a mouse brain --
175
497260
2000
しかもこれはマウスの脳です
08:21
it's a lot smaller than a human brain.
176
501260
3000
ヒトの脳に比べるとはるかに小さいのです
08:25
So when show my friends this,
177
505260
2000
これを友人に見せると
08:27
sometimes they've told me,
178
507260
2000
こんなことを言われます
08:29
"You know, Sebastian, you should just give up.
179
509260
3000
あきらめた方がいいんじゃない?
08:32
Neuroscience is hopeless."
180
512260
2000
脳神経科学は手に負えない
08:34
Because if you look at a brain with your naked eye,
181
514260
2000
脳を肉眼で眺めても
08:36
you don't really see how complex it is,
182
516260
2000
どれほど複雑なのかもわかりません
08:38
but when you use a microscope,
183
518260
2000
でも顕微鏡を使うことで
08:40
finally the hidden complexity is revealed.
184
520260
3000
とうとう隠された複雑さが明らかになりました
08:45
In the 17th century,
185
525260
2000
17世紀に
08:47
the mathematician and philosopher, Blaise Pascal,
186
527260
2000
数学者で哲学者であったブレーズ・パスカルが
08:49
wrote of his dread of the infinite,
187
529260
3000
無限というものを恐ろしく感じると 記しています
08:52
his feeling of insignificance
188
532260
2000
果てしなく広がる宇宙について考えると 無力感を覚えると
08:54
at contemplating the vast reaches of outer space.
189
534260
3000
08:59
And, as a scientist,
190
539260
2000
そして科学者として
09:01
I'm not supposed to talk about my feelings --
191
541260
3000
私は自分の気持ちは 話さないことになっています
09:04
too much information, professor.
192
544260
2000
そこには立ち入りません
09:06
(Laughter)
193
546260
2000
(笑)
09:08
But may I?
194
548260
2000
でもいいですか?
09:10
(Laughter)
195
550260
2000
(笑)
09:12
(Applause)
196
552260
2000
(拍手)
09:14
I feel curiosity,
197
554260
2000
好奇心がそそられます
09:16
and I feel wonder,
198
556260
2000
不思議に思うのです
09:18
but at times I have also felt despair.
199
558260
3000
時に絶望的な気分になることもあります
09:22
Why did I choose to study
200
562260
2000
なぜ すさまじく複雑な
09:24
this organ that is so awesome in its complexity
201
564260
3000
無限と言ってもよいようなこの器官を
09:27
that it might well be infinite?
202
567260
2000
研究することを選んだのでしょうか
09:29
It's absurd.
203
569260
2000
ばかげた話です
09:31
How could we even dare to think
204
571260
2000
脳のことが理解できるなどと
09:33
that we might ever understand this?
205
573260
3000
考えることすらありえない
09:38
And yet, I persist in this quixotic endeavor.
206
578260
3000
なのにドンキホーテのようにこだわり
09:41
And indeed, these days I harbor new hopes.
207
581260
3000
最近は新たな望みを抱くようになりました
09:45
Someday,
208
585260
2000
いつの日か
09:47
a fleet of microscopes will capture
209
587260
2000
顕微鏡をいくつもいくつも並べて
09:49
every neuron and every synapse
210
589260
2000
全てのニューロンとシナプスを捉えた
09:51
in a vast database of images.
211
591260
3000
巨大なイメージデータベースを作り
09:54
And some day, artificially intelligent supercomputers
212
594260
3000
人の手に頼らず画像解析するのです
09:57
will analyze the images without human assistance
213
597260
3000
人工知能のスーパーコンピューターが
10:00
to summarize them in a connectome.
214
600260
3000
コネクトームの解析を行うのです
10:04
I do not know, but I hope that I will live to see that day,
215
604260
3000
生きているうちに それができたらいいと思っています
10:08
because finding an entire human connectome
216
608260
2000
ヒトのコネクトームを解き明かすことは
10:10
is one of the greatest technological challenges of all time.
217
610260
3000
これまでにない最大の挑戦です
10:13
It will take the work of generations to succeed.
218
613260
3000
何世代もの研究を 継続しなければならないでしょう
10:17
At the present time, my collaborators and I,
219
617260
3000
目下 私のチームでは
10:20
what we're aiming for is much more modest --
220
620260
2000
もっと控えめな目標として
10:22
just to find partial connectomes
221
622260
2000
マウスやヒトの脳のごく一部から
10:24
of tiny chunks of mouse and human brain.
222
624260
3000
コネクトームの一部を解明しようとしています
10:27
But even that will be enough for the first tests of this hypothesis
223
627260
3000
でもこれだけでも 仮説検証の最初のステップです
10:30
that I am my connectome.
224
630260
3000
私はコネクトームである という仮説です
10:35
For now, let me try to convince you of the plausibility of this hypothesis,
225
635260
3000
この仮説の妥当性を説明しましょう
10:38
that it's actually worth taking seriously.
226
638260
3000
真剣に取り組む価値があるということを
10:42
As you grow during childhood
227
642260
2000
子どもから成長して
10:44
and age during adulthood,
228
644260
3000
大人として年を重ね
10:47
your personal identity changes slowly.
229
647260
3000
みなさんの個性はゆっくりと変化します
10:50
Likewise, every connectome
230
650260
2000
同様にコネクトームもまた
10:52
changes over time.
231
652260
2000
時の経過とともに変化します
10:55
What kinds of changes happen?
232
655260
2000
どんな種類の変化が生じるのでしょうか
10:57
Well, neurons, like trees,
233
657260
2000
ニューロンは樹木のように
10:59
can grow new branches,
234
659260
2000
新しい枝を伸ばしたり
11:01
and they can lose old ones.
235
661260
3000
古い枝を落としたりできます
11:04
Synapses can be created,
236
664260
3000
シナプスを形成することが可能で
11:07
and they can be eliminated.
237
667260
3000
それを消去することもできます
11:10
And synapses can grow larger,
238
670260
2000
シナプスは成長させることも
11:12
and they can grow smaller.
239
672260
3000
縮小させることもできるのです
11:15
Second question:
240
675260
2000
次の疑問です
11:17
what causes these changes?
241
677260
3000
こんな変化の原因は何か?
11:20
Well, it's true.
242
680260
2000
ある程度は遺伝子に
11:22
To some extent, they are programmed by your genes.
243
682260
3000
プログラムされているものです
11:25
But that's not the whole story,
244
685260
2000
でもそれだけが全てではありません
11:27
because there are signals, electrical signals,
245
687260
2000
そこに信号が―電気信号が
11:29
that travel along the branches of neurons
246
689260
2000
ニューロンの枝に沿って流れ
11:31
and chemical signals
247
691260
2000
化学的信号が
11:33
that jump across from branch to branch.
248
693260
2000
枝から枝へと情報を伝えます
11:35
These signals are called neural activity.
249
695260
3000
これらの信号のことを神経活動と呼びます
11:38
And there's a lot of evidence
250
698260
2000
神経活動の中に我々の思考や感情や
11:40
that neural activity
251
700260
3000
認知や精神的な経験が
11:43
is encoding our thoughts, feelings and perceptions,
252
703260
3000
符号化されているという証拠が
11:46
our mental experiences.
253
706260
2000
たくさんあります
11:48
And there's a lot of evidence that neural activity
254
708260
3000
さらに 神経活動によって生じる
11:51
can cause your connections to change.
255
711260
3000
神経連絡の変化についての証拠も多いので
11:54
And if you put those two facts together,
256
714260
3000
この二つの事実を合わせると
11:57
it means that your experiences
257
717260
2000
皆さんの経験がコネクトームを
11:59
can change your connectome.
258
719260
3000
変化させるということがわかります
12:02
And that's why every connectome is unique,
259
722260
2000
だからこそ 全てのコネクトームは独特です
12:04
even those of genetically identical twins.
260
724260
3000
遺伝的に同じ双子であっても独特です
12:08
The connectome is where nature meets nurture.
261
728260
3000
コネクトームは 遺伝と環境との接点ともいえます
12:12
And it might true
262
732260
2000
考えるという行為だけでも
12:14
that just the mere act of thinking
263
734260
2000
コネクトームを変えることができるというのは
12:16
can change your connectome --
264
736260
2000
本当でしょう
12:18
an idea that you may find empowering.
265
738260
3000
心強い話ではありませんか
12:24
What's in this picture?
266
744260
2000
さてこれは何の写真でしょう
12:28
A cool and refreshing stream of water, you say.
267
748260
3000
さわやかな清水の流れ ですね
12:32
What else is in this picture?
268
752260
2000
他に何が写っていますか?
12:37
Do not forget that groove in the Earth
269
757260
2000
地球に刻まれた溝である
12:39
called the stream bed.
270
759260
3000
川底があるのです
12:42
Without it, the water would not know in which direction to flow.
271
762260
3000
川底がなければ 水の流れは定まりません
12:45
And with the stream,
272
765260
2000
この流れを使って
12:47
I would like to propose a metaphor
273
767260
2000
よいたとえ話ができるのです
12:49
for the relationship between neural activity
274
769260
2000
神経活動と神経の連絡との関係を
12:51
and connectivity.
275
771260
2000
説明するたとえ話です
12:54
Neural activity is constantly changing.
276
774260
3000
常に変動する神経活動は
12:57
It's like the water of the stream; it never sits still.
277
777260
3000
留まることのない水の流れのようです
13:00
The connections
278
780260
2000
脳の神経ネットワークの
13:02
of the brain's neural network
279
782260
2000
連絡は
13:04
determines the pathways
280
784260
2000
神経活動の伝わっていく経路を
13:06
along which neural activity flows.
281
786260
2000
定めるものですから
13:08
And so the connectome is like bed of the stream;
282
788260
3000
コネクトームはこの川底のようなもの
13:13
but the metaphor is richer than that,
283
793260
3000
このメタファーには続きがあります
つまり 川底の溝が水の流れを
13:16
because it's true that the stream bed
284
796260
3000
13:19
guides the flow of the water,
285
799260
2000
定めているだけでなく
13:21
but over long timescales,
286
801260
2000
長い時間スケールで見ると
13:23
the water also reshapes the bed of the stream.
287
803260
3000
流れる水が川底を作り変えます
13:26
And as I told you just now,
288
806260
2000
先ほど述べたように
13:28
neural activity can change the connectome.
289
808260
3000
神経活動はコネクトームを変化させます
13:33
And if you'll allow me to ascend
290
813260
2000
メタファーのレベルでの
13:35
to metaphorical heights,
291
815260
3000
お話をさせてもらうなら
13:38
I will remind you that neural activity
292
818260
3000
神経活動が
思考や感情や認知の身体的本質であると―
13:41
is the physical basis -- or so neuroscientists think --
293
821260
2000
13:43
of thoughts, feelings and perceptions.
294
823260
3000
神経科学者たちは考えていますので
13:46
And so we might even speak of
295
826260
2000
これを意識の流れと
13:48
the stream of consciousness.
296
828260
2000
呼ぶこともできるのです
13:50
Neural activity is its water,
297
830260
3000
神経活動は流れる水であり
13:53
and the connectome is its bed.
298
833260
3000
コネクトームはその流れの川底です
13:57
So let's return from the heights of metaphor
299
837260
2000
メタファーはここまでにして
13:59
and return to science.
300
839260
2000
科学のレベルに戻りましょう
14:01
Suppose our technologies for finding connectomes
301
841260
2000
コネクトームを解析する技術が
14:03
actually work.
302
843260
2000
機能するとして
14:05
How will we go about testing the hypothesis
303
845260
2000
仮説を検証するにはどうすればいいでしょう
14:07
"I am my connectome?"
304
847260
3000
「私はコネクトームである」という仮説です
14:10
Well, I propose a direct test.
305
850260
3000
直接的な検証法を提案します
14:13
Let us attempt
306
853260
2000
コネクトームから
14:15
to read out memories from connectomes.
307
855260
3000
記憶を読み出すことを考えましょう
14:18
Consider the memory
308
858260
2000
長い時系列の動作の記憶を
14:20
of long temporal sequences of movements,
309
860260
3000
考えてください
14:23
like a pianist playing a Beethoven sonata.
310
863260
3000
例えばベートーベンのソナタを 演奏するピアニストを
14:26
According to a theory that dates back to the 19th century,
311
866260
3000
19世紀にさかのぼる理論によれば
14:29
such memories are stored
312
869260
2000
このような記憶は
14:31
as chains of synaptic connections inside your brain.
313
871260
3000
脳内のシナプス接合の連鎖として蓄積されます
14:35
Because, if the first neurons in the chain are activated,
314
875260
3000
なぜなら 連鎖の最初の ニューロンが活性化すると
14:38
through their synapses they send messages to the second neurons, which are activated,
315
878260
3000
シナプスを通して次のニューロンを刺激し これを活性化させて
14:41
and so on down the line,
316
881260
2000
これを繰り返し
14:43
like a chain of falling dominoes.
317
883260
2000
ドミノ倒しのように進んでいきます
14:45
And this sequence of neural activation
318
885260
2000
ニューロンの活性化の連鎖が
14:47
is hypothesized to be the neural basis
319
887260
3000
こんな連続動作の神経的基礎だという
14:50
of those sequence of movements.
320
890260
2000
仮説があるのです
14:52
So one way of trying to test the theory
321
892260
2000
この理論を検証する方法として
14:54
is to look for such chains
322
894260
2000
この種の連鎖を
14:56
inside connectomes.
323
896260
2000
コネクトームの中から探すのです
14:58
But it won't be easy, because they're not going to look like this.
324
898260
3000
簡単なことではありません こんな形ではなくて
15:01
They're going to be scrambled up.
325
901260
2000
たぶんこんなもつれた形です
15:03
So we'll have to use our computers
326
903260
2000
コンピュータを使って
15:05
to try to unscramble the chain.
327
905260
3000
鎖を解きほぐさなければならないでしょう
15:08
And if we can do that,
328
908260
2000
これができれば
解読して得られた一連のニューロンから
15:10
the sequence of the neurons we recover from that unscrambling
329
910260
3000
15:13
will be a prediction of the pattern of neural activity
330
913260
3000
神経活動のパターンを予測することができます
15:16
that is replayed in the brain during memory recall.
331
916260
3000
記憶を呼び起こすと そのパターンが再生されるはずです
15:19
And if that were successful,
332
919260
2000
これがうまく行けば
15:21
that would be the first example of reading a memory from a connectome.
333
921260
3000
コネクトームから記憶を読み出した 最初のケースとなるでしょう
15:28
(Laughter)
334
928260
2000
(笑)
15:30
What a mess --
335
930260
2000
ごちゃごちゃです
15:33
have you ever tried to wire up a system
336
933260
2000
こんなふうに複雑なシステムの配線を
15:35
as complex as this?
337
935260
2000
したことはありますか?
15:37
I hope not.
338
937260
2000
やりたくないですね
15:39
But if you have, you know it's very easy to make a mistake.
339
939260
3000
経験のある人にはわかりますが 間違えやすいものです
15:45
The branches of neurons are like the wires of the brain.
340
945260
2000
ニューロンの枝分かれは 脳の配線のようなものです
15:47
Can anyone guess: what's the total length of wires in your brain?
341
947260
4000
問題です 脳の配線の全長はどれほどでしょうか?
15:54
I'll give you a hint. It's a big number.
342
954260
2000
ヒントです かなり長いです
15:56
(Laughter)
343
956260
2000
(笑)
15:59
I estimate, millions of miles,
344
959260
3000
推測ですが数100万マイルです
16:02
all packed in your skull.
345
962260
3000
頭蓋の中に詰め込まれています
16:05
And if you appreciate that number,
346
965260
2000
この数字を考えると
16:07
you can easily see
347
967260
2000
すぐわかることですが
16:09
there is huge potential for mis-wiring of the brain.
348
969260
2000
脳の配線に間違いのある可能性は大きいのです
16:11
And indeed, the popular press loves headlines like,
349
971260
3000
大衆雑誌が好む見出しは
16:14
"Anorexic brains are wired differently,"
350
974260
2000
「配線の間違いで拒食症に」とか
16:16
or "Autistic brains are wired differently."
351
976260
2000
「配線の間違いで自閉症に」というものです
16:18
These are plausible claims,
352
978260
2000
もっともらしく聞こえますが
16:20
but in truth,
353
980260
2000
ほんとうのところは
16:22
we can't see the brain's wiring clearly enough
354
982260
2000
まだ脳の配線はきちんと見えていないので
16:24
to tell if these are really true.
355
984260
2000
真偽のほどは定かではありません
16:26
And so the technologies for seeing connectomes
356
986260
3000
コネクトームを明らかにする技術ができれば
16:29
will allow us to finally
357
989260
2000
脳の配線間違いを読み取ったり
16:31
read mis-wiring of the brain,
358
991260
2000
コネクトームから精神疾患を見つけたり
16:33
to see mental disorders in connectomes.
359
993260
3000
できるようになるかもしれません
仮説の検証に最も適した方法は
16:40
Sometimes the best way to test a hypothesis
360
1000260
3000
16:43
is to consider its most extreme implication.
361
1003260
3000
そこから導かれる もっとも極端な結果を考えることです
16:46
Philosophers know this game very well.
362
1006260
3000
このやり方は哲学者がよく使います
16:50
If you believe that I am my connectome,
363
1010260
3000
「私はコネクトームである」と信じる人は
16:53
I think you must also accept the idea
364
1013260
3000
死とは自分のコネクトームの
16:56
that death is the destruction
365
1016260
2000
崩壊であるという考えを
16:58
of your connectome.
366
1018260
3000
受け入れなければなりません
17:02
I mention this because there are prophets today
367
1022260
3000
こう申し上げた理由は 今日の予言の中には
17:05
who claim that technology
368
1025260
3000
技術が根本的なレベルでヒトを変化させ
17:08
will fundamentally alter the human condition
369
1028260
3000
人類そのものを変質させるという
17:11
and perhaps even transform the human species.
370
1031260
3000
予言があるからです
17:14
One of their most cherished dreams
371
1034260
3000
そんな人たちの夢として
17:17
is to cheat death
372
1037260
2000
人体冷凍として知られる技術で
17:19
by that practice known as cryonics.
373
1039260
2000
死を回避する試みがあります
17:21
If you pay 100,000 dollars,
374
1041260
2000
10万ドルを支払うと
17:23
you can arrange to have your body frozen after death
375
1043260
3000
死後に死体を冷凍して
17:26
and stored in liquid nitrogen
376
1046260
2000
アリゾナの倉庫にある
17:28
in one of these tanks in an Arizona warehouse,
377
1048260
2000
液体窒素タンクの中で保存してもらい
17:30
awaiting a future civilization
378
1050260
2000
将来の文明が十分進んだら
17:32
that is advanced to resurrect you.
379
1052260
3000
復活させてもらおうというのです
17:36
Should we ridicule the modern seekers of immortality,
380
1056260
2000
現代的な方法で不死を求める人々を
17:38
calling them fools?
381
1058260
2000
愚か者とよぶべきでしょうか?
17:40
Or will they someday chuckle
382
1060260
2000
あるいは彼らはいつの日か
17:42
over our graves?
383
1062260
2000
我々の墓の上で笑うことになるでしょうか
17:45
I don't know --
384
1065260
2000
わかりません
彼らの信念について 科学的な検証を試みたいと思います
17:47
I prefer to test their beliefs, scientifically.
385
1067260
3000
17:50
I propose that we attempt to find a connectome
386
1070260
2000
冷凍した脳のコネクトームを見いだすよう
17:52
of a frozen brain.
387
1072260
2000
試みることを提案します
17:54
We know that damage to the brain
388
1074260
2000
死後 冷凍している途中にも
17:56
occurs after death and during freezing.
389
1076260
2000
脳にはダメージが加わることがわかっています
17:58
The question is: has that damage erased the connectome?
390
1078260
3000
問題は このダメージで コネクトームが消えてしまうのかどうか
18:01
If it has, there is no way that any future civilization
391
1081260
3000
消えてしまうなら将来の文明をもってしても
18:04
will be able to recover the memories of these frozen brains.
392
1084260
3000
凍った頭脳から記憶を回復することは できないでしょう
18:07
Resurrection might succeed for the body,
393
1087260
2000
肉体の復活を遂げたとしても
18:09
but not for the mind.
394
1089260
2000
心はよみがえりません
18:11
On the other hand, if the connectome is still intact,
395
1091260
3000
他方もし コネクトームが維持されていれば
18:14
we cannot ridicule the claims of cryonics so easily.
396
1094260
3000
人体冷凍は馬鹿にしたものでもありません
18:20
I've described a quest
397
1100260
2000
非常に小さい世界の探求からスタートして
18:22
that begins in the world of the very small,
398
1102260
3000
遥か将来の世界につながる探求について
18:25
and propels us to the world of the far future.
399
1105260
3000
説明してきました
18:28
Connectomes will mark a turning point in human history.
400
1108260
3000
コネクトームは人類の 歴史上の転換点となることでしょう
18:32
As we evolved from our ape-like ancestors
401
1112260
2000
我々がアフリカのサバンナで
18:34
on the African savanna,
402
1114260
2000
サルと似た祖先から進化したときに
18:36
what distinguished us was our larger brains.
403
1116260
3000
特徴は大きな脳でした
18:40
We have used our brains to fashion
404
1120260
2000
その脳を使って
18:42
ever more amazing technologies.
405
1122260
3000
素晴らしい技術を次々と作ってきました
18:45
Eventually, these technologies will become so powerful
406
1125260
3000
いずれは 技術が強力になって
18:48
that we will use them to know ourselves
407
1128260
3000
自分達のことを知るために
18:51
by deconstructing and reconstructing
408
1131260
3000
脳を分解して再構成することが
18:54
our own brains.
409
1134260
3000
できるようになるでしょう
18:57
I believe that this voyage of self-discovery
410
1137260
3000
この自己発見の旅路は
19:00
is not just for scientists,
411
1140260
3000
科学者だけのものではなく
19:03
but for all of us.
412
1143260
2000
人類皆のものであると信じます
19:05
And I'm grateful for the opportunity to share this voyage with you today.
413
1145260
3000
その旅について皆さんと お話できたことを感謝しています
19:08
Thank you.
414
1148260
2000
ありがとう
19:10
(Applause)
415
1150260
8000
(拍手)
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