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

リード・モンタギュー: 5000人の脳からわかること

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2012-09-24 ・ TED


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リード・モンタギュー: 5000人の脳からわかること

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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。

00:00
Translator: Joseph Geni Reviewer: Morton Bast
0
0
7000
翻訳: Hidehito Sumitomo 校正: Makoto Ikeo
00:15
Other people. Everyone is interested in other people.
1
15734
2809
他人― 皆 他人に興味があります
00:18
Everyone has relationships with other people,
2
18543
2123
誰もが周囲の人と関わり
00:20
and they're interested in these relationships
3
20666
1592
様々な理由から 人間関係に興味を持っています
00:22
for a variety of reasons.
4
22258
1855
様々な理由から 人間関係に興味を持っています
00:24
Good relationships, bad relationships,
5
24113
2012
良好な関係 険悪な関係 面倒な関係 不可解な関係
00:26
annoying relationships, agnostic relationships,
6
26125
3146
良好な関係 険悪な関係 面倒な関係 不可解な関係
00:29
and what I'm going to do is focus on the central piece
7
29271
3424
そして今回は 人間関係の中で生じる
00:32
of an interaction that goes on in a relationship.
8
32695
3303
相互作用の中核に着目したいと思います
00:35
So I'm going to take as inspiration the fact that we're all
9
35998
2336
私は皆さんが他人との交流に 興味を持っていただけると思って話します
00:38
interested in interacting with other people,
10
38334
2425
私は皆さんが他人との交流に 興味を持っていただけると思って話します
00:40
I'm going to completely strip it of all its complicating features,
11
40759
3832
私は人間関係という 複雑な物を単純化し
00:44
and I'm going to turn that object, that simplified object,
12
44591
3894
単純化したものを 科学的な測定器として使用しました
00:48
into a scientific probe, and provide the early stages,
13
48485
4150
そして二つの脳が同時に交流している時
00:52
embryonic stages of new insights into what happens
14
52635
2449
何が起こっているかについて
00:55
in two brains while they simultaneously interact.
15
55084
3650
まだ初期段階ですが 新しい知見を提供します
00:58
But before I do that, let me tell you a couple of things
16
58734
2293
まずは どうやってそれができるのか 説明したいと思います
01:01
that made this possible.
17
61027
1699
まずは どうやってそれができるのか 説明したいと思います
01:02
The first is we can now eavesdrop safely
18
62726
2781
今では 健康を害することなく 脳の活動が観察できます
01:05
on healthy brain activity.
19
65507
2711
今では 健康を害することなく 脳の活動が観察できます
01:08
Without needles and radioactivity,
20
68218
2577
針や放射線は使用せず
01:10
without any kind of clinical reason, we can go down the street
21
70795
2863
医療目的なしに あなたの隣人や友人が
01:13
and record from your friends' and neighbors' brains
22
73658
3127
様々な認知活動をしている間の
01:16
while they do a variety of cognitive tasks, and we use
23
76785
2538
脳の活動を記録できます
01:19
a method called functional magnetic resonance imaging.
24
79323
3734
使用するのは ”機能的磁気共鳴画像法”(fMRI)--
01:23
You've probably all read about it or heard about in some
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83057
2325
皆さん聞き覚えがあるかもしれません
01:25
incarnation. Let me give you a two-sentence version of it.
26
85382
4378
一言二言で説明して差し上げましょう
01:29
So we've all heard of MRIs. MRIs use magnetic fields
27
89760
3484
MRIは聞いたことがありますよね 磁場と電磁波を利用し
01:33
and radio waves and they take snapshots of your brain
28
93244
2029
MRIは聞いたことがありますよね 磁場と電磁波を利用し
01:35
or your knee or your stomach,
29
95273
2361
貴方の脳や膝 胃の写真を撮ります
01:37
grayscale images that are frozen in time.
30
97634
2045
白黒の時が停まった映像です
01:39
In the 1990s, it was discovered you could use
31
99679
2321
90年代 MRIを違う形で 使えることがわかりました
01:42
the same machines in a different mode,
32
102000
2659
90年代 MRIを違う形で 使えることがわかりました
01:44
and in that mode, you could make microscopic blood flow
33
104659
2346
脳内の様々部分の 微妙な血流を
01:47
movies from hundreds of thousands of sites independently in the brain.
34
107005
3300
動画で見ることが出来るようになりました
01:50
Okay, so what? In fact, the so what is, in the brain,
35
110305
3200
だから何か? 脳内の神経活動は
01:53
changes in neural activity, the things that make your brain work,
36
113505
3832
つまり脳を機能させる活動―
01:57
the things that make your software work in your brain,
37
117337
2010
脳のソフトウェアの動作は
01:59
are tightly correlated with changes in blood flow.
38
119347
2489
血流と相関関係にあります
02:01
You make a blood flow movie, you have an independent
39
121836
1973
血流を見れば 脳の活動がわかります
02:03
proxy of brain activity.
40
123809
2339
血流を見れば 脳の活動がわかります
02:06
This has literally revolutionized cognitive science.
41
126148
3034
これは認知科学にとって革命です
02:09
Take any cognitive domain you want, memory,
42
129182
1991
調べたい認知領域があるとします
02:11
motor planning, thinking about your mother-in-law,
43
131173
2141
記憶 運動 姑のことを考える
02:13
getting angry at people, emotional response, it goes on and on,
44
133314
3715
誰かに起こる 感情的な 反応 等々
02:17
put people into functional MRI devices, and
45
137029
3089
これらの活動が脳内にどう分布するか
02:20
image how these kinds of variables map onto brain activity.
46
140118
3383
人々をfMRI装置にかけることで わかるのです
02:23
It's in its early stages, and it's crude by some measures,
47
143501
2849
fMRIは初期段階で 精度が荒いですが
02:26
but in fact, 20 years ago, we were at nothing.
48
146350
2568
20年前には何もなかったのです
02:28
You couldn't do people like this. You couldn't do healthy people.
49
148918
2359
人を―健康な人を― 研究できなかったのです
02:31
That's caused a literal revolution, and it's opened us up
50
151277
2488
fMRIにより 文字通り革命が起き
02:33
to a new experimental preparation. Neurobiologists,
51
153765
2818
新たな実験材料を得ました
02:36
as you well know, have lots of experimental preps,
52
156583
3760
神経学者は研究で 色々な実験材料を使用します
02:40
worms and rodents and fruit flies and things like this.
53
160343
3141
ミミズ ラット ハエ 等々
02:43
And now, we have a new experimental prep: human beings.
54
163484
3397
そして新たな実験材料が 人間です
02:46
We can now use human beings to study and model
55
166881
3761
今では人間の脳の機能を 調べるために
02:50
the software in human beings, and we have a few
56
170642
2950
人間を使用でき いくつかの
02:53
burgeoning biological measures.
57
173592
2835
生物学的な指標ができつつあります
02:56
Okay, let me give you one example of the kinds of experiments that people do,
58
176427
3887
さて ここで人々が行ってきた 実験の例を紹介しましょう
03:00
and it's in the area of what you'd call valuation.
59
180314
2677
これは"評価"の分野で行われました
03:02
Valuation is just what you think it is, you know?
60
182991
2135
”評価"とは皆さんが考えている通りで
03:05
If you went and you were valuing two companies against
61
185126
2804
もし2つの会社を比べた場合
03:07
one another, you'd want to know which was more valuable.
62
187930
2736
どちらの価値が高いか知りたくなります
03:10
Cultures discovered the key feature of valuation thousands of years ago.
63
190666
3879
"評価"の特徴は千年も 昔から知られています
03:14
If you want to compare oranges to windshields, what do you do?
64
194545
2690
オレンジとフロントガラスを比べるには どうしますか?できませんよね?
03:17
Well, you can't compare oranges to windshields.
65
197235
2356
オレンジとフロントガラスを比べるには どうしますか?できませんよね?
03:19
They're immiscible. They don't mix with one another.
66
199591
2255
これらはお互いに混ざり合いません
03:21
So instead, you convert them to a common currency scale,
67
201846
2351
この場合 それらを同じ尺度に変換し
03:24
put them on that scale, and value them accordingly.
68
204197
2706
その尺度を使用して評価をします
03:26
Well, your brain has to do something just like that as well,
69
206903
3436
こういう処理をするのが 脳の仕事です
03:30
and we're now beginning to understand and identify
70
210339
2488
そしえ我々は評価に携わる脳の器官を
03:32
brain systems involved in valuation,
71
212827
2137
明らかにしつつあります
03:34
and one of them includes a neurotransmitter system
72
214964
2632
その一つが 神経伝達物質系です
03:37
whose cells are located in your brainstem
73
217596
2632
脳幹に位置する細胞によって―
03:40
and deliver the chemical dopamine to the rest of your brain.
74
220228
3175
ドーパミンという化学物質が 脳全体に放出されます
03:43
I won't go through the details of it, but that's an important
75
223403
2442
詳しくは説明しませんが
03:45
discovery, and we know a good bit about that now,
76
225845
2157
これは重要な発見であり
03:48
and it's just a small piece of it, but it's important because
77
228002
2230
神経伝達物質系は小さいが重要です
03:50
those are the neurons that you would lose if you had Parkinson's disease,
78
230232
3275
これらの神経細胞が パーキンソン病やドラッグの使用で
03:53
and they're also the neurons that are hijacked by literally
79
233507
2016
損なわれたり支配されます
03:55
every drug of abuse, and that makes sense.
80
235523
2232
そしてこれは非常に納得できます
03:57
Drugs of abuse would come in, and they would change
81
237755
2336
ドラッグを使用すると 評価の基準が変化し―
04:00
the way you value the world. They change the way
82
240091
1789
ドラッグを使用すると 評価の基準が変化し―
04:01
you value the symbols associated with your drug of choice,
83
241880
3199
ドラッグが 何よりも 大事なものになります
04:05
and they make you value that over everything else.
84
245079
2514
ドラッグが 何よりも 大事なものになります
04:07
Here's the key feature though. These neurons are also
85
247593
3021
しかし 神経伝達物質系の真の特徴は
04:10
involved in the way you can assign value to literally abstract ideas,
86
250614
3501
抽象的な概念の 評価にも 関係していることです
04:14
and I put some symbols up here that we assign value to
87
254115
2041
私たちは様々な理由から これらのような物に価値をつけます
04:16
for various reasons.
88
256156
2720
私たちは様々な理由から これらのような物に価値をつけます
04:18
We have a behavioral superpower in our brain,
89
258876
2689
私達の脳のスーパーパワーがあり
04:21
and it at least in part involves dopamine.
90
261565
1753
それにはドーパミンが関係しています
04:23
We can deny every instinct we have for survival for an idea,
91
263318
4189
人間だけが概念のために ―それが些細なものでも―
04:27
for a mere idea. No other species can do that.
92
267507
4005
生存本能までも 否定できてしまいます
04:31
In 1997, the cult Heaven's Gate committed mass suicide
93
271512
3606
1997年 カルト宗教の 集団自殺がありました
04:35
predicated on the idea that there was a spaceship
94
275118
2215
ヘール・ボップ彗星の尾に隠れている
04:37
hiding in the tail of the then-visible comet Hale-Bopp
95
277333
3785
宇宙船が 魂を別世界に 連れて行ってくれるという
04:41
waiting to take them to the next level. It was an incredibly tragic event.
96
281118
4272
考えに憑りつかれてのことでした 悲劇的な出来事です
04:45
More than two thirds of them had college degrees.
97
285390
3485
彼らの3分の2は 大学を出ていました
04:48
But the point here is they were able to deny their instincts for survival
98
288875
3723
しかし ここでの重要な点は 生存のために発達した―
04:52
using exactly the same systems that were put there
99
292598
2866
神経伝達物質系を使い 生存本能が―
04:55
to make them survive. That's a lot of control, okay?
100
295464
4042
否定されたことです これにはかなりのコントロールが必要です
04:59
One thing that I've left out of this narrative
101
299506
2089
この話で一つ抜けているのは
05:01
is the obvious thing, which is the focus of the rest of my
102
301595
2234
ここからの主題である
05:03
little talk, and that is other people.
103
303829
2159
他人についての話です
05:05
These same valuation systems are redeployed
104
305988
2996
人間関係の 評価にも 先ほどと同じような
05:08
when we're valuing interactions with other people.
105
308984
2492
評価システム―神経伝達物質系― が使われています
05:11
So this same dopamine system that gets addicted to drugs,
106
311476
3271
このドーパミンシステムは 人をドラッグに溺れさせ
05:14
that makes you freeze when you get Parkinson's disease,
107
314747
2524
パーキンソン病患者を静止させ
05:17
that contributes to various forms of psychosis,
108
317271
3077
様々な精神異常の原因となり
05:20
is also redeployed to value interactions with other people
109
320348
3920
そして 人間関係を評価するのに 使われるのです
05:24
and to assign value to gestures that you do
110
324268
2896
誰かと交流している時の ジェスチャーに
05:27
when you're interacting with somebody else.
111
327164
2574
評価を付けるのです
05:29
Let me give you an example of this.
112
329738
2577
例を挙げたいと思います
05:32
You bring to the table such enormous processing power
113
332315
2967
皆さんは知らず知らずのうちに この分野で―
05:35
in this domain that you hardly even notice it.
114
335282
2624
かなりの処理能力を 発揮しています
05:37
Let me just give you a few examples. So here's a baby.
115
337906
1467
ここに赤ちゃんがいます
05:39
She's three months old. She still poops in her diapers and she can't do calculus.
116
339373
3730
彼女は生後3ヶ月 オムツをして 微分積分はできません
05:43
She's related to me. Somebody will be very glad that she's up here on the screen.
117
343103
3353
私の親族で ここに映っていることを 喜んでいる誰かがいます
05:46
You can cover up one of her eyes, and you can still read
118
346456
2376
彼女の片方の目を 隠してみてください
05:48
something in the other eye, and I see sort of curiosity
119
348832
2755
片方の目には好奇心が見え 逆の目には―
05:51
in one eye, I see maybe a little bit of surprise in the other.
120
351587
3597
ちょっとした驚きが見えると思います
05:55
Here's a couple. They're sharing a moment together,
121
355184
3179
カップルの写真 楽しい時間を共有してます そして―
05:58
and we've even done an experiment where you can cut out
122
358363
1318
実験により写真の一部を切り抜いても 楽しい時間を共有していることが
05:59
different pieces of this frame and you can still see
123
359681
3007
実験により写真の一部を切り抜いても 楽しい時間を共有していることが
06:02
that they're sharing it. They're sharing it sort of in parallel.
124
362688
2504
読み取れることが分かりました
06:05
Now, the elements of the scene also communicate this
125
365192
2463
写真の色々な情報がヒントをくれますが
06:07
to us, but you can read it straight off their faces,
126
367655
2235
顔の表情から 最も簡単に読み取れます
06:09
and if you compare their faces to normal faces, it would be a very subtle cue.
127
369890
3503
しかし 普段の表情との違いは微妙です
06:13
Here's another couple. He's projecting out at us,
128
373393
3347
別のカップル 彼は私達に対し感情を映し出していて
06:16
and she's clearly projecting, you know,
129
376740
2888
彼女が映し出してる感情は明らかです
06:19
love and admiration at him.
130
379628
2263
彼への愛と称賛
06:21
Here's another couple. (Laughter)
131
381891
3635
そして また別のカップル(笑)
06:25
And I'm thinking I'm not seeing love and admiration on the left. (Laughter)
132
385526
5150
左側には 愛と称賛は 見られないようです(笑)
06:30
In fact, I know this is his sister, and you can just see
133
390676
2560
実際には 姉と弟です そして弟は多分
06:33
him saying, "Okay, we're doing this for the camera,
134
393236
2513
”仲良しなのはカメラの前だけで
06:35
and then afterwards you steal my candy and you punch me in the face." (Laughter)
135
395749
5702
”この後 僕のアメを取り上げて 顔にパンチするんだろ”と言っています (笑)
06:41
He'll kill me for showing that.
136
401451
2106
写真を見せたことには後で酷く怒るでしょう さて これらからわかることは―
06:43
All right, so what does this mean?
137
403557
2797
写真を見せたことには後で酷く怒るでしょう さて これらからわかることは―
06:46
It means we bring an enormous amount of processing power to the problem.
138
406354
3350
私たちは 評価にかなりの 処理能力を使うということです
06:49
It engages deep systems in our brain, in dopaminergic
139
409704
3648
それには脳の深部にある ドーパミン系―
06:53
systems that are there to make you chase sex, food and salt.
140
413352
2818
私たちが生きるために セックスや食べ物を
06:56
They keep you alive. It gives them the pie, it gives
141
416170
2894
求めさせるシステムが関与しています そして―
06:59
that kind of a behavioral punch which we've called a superpower.
142
419064
2904
それが私たちの 行動の原動力となります
07:01
So how can we take that and arrange a kind of staged
143
421968
3654
ではどのように実験を組み立てれば このドーパミン系を―
07:05
social interaction and turn that into a scientific probe?
144
425622
2698
人間関係の測定器として 使用できるのか?
07:08
And the short answer is games.
145
428320
2691
答えはゲームをさせることです
07:11
Economic games. So what we do is we go into two areas.
146
431011
4404
経済ゲームをさせます 二つの分野に進出し―
07:15
One area is called experimental economics. The other area is called behavioral economics.
147
435415
3336
一つは実験経済学 もう一つは行動経済学
07:18
And we steal their games. And we contrive them to our own purposes.
148
438751
4078
彼らのゲームを拝借して 研究に利用しています
07:22
So this shows you one particular game called an ultimatum game.
149
442829
2967
ゲームは”最後通牒ゲーム” と言います
07:25
Red person is given a hundred dollars and can offer
150
445796
1845
赤は100ドル与えられ 青とどのように分割するか提案できます
07:27
a split to blue. Let's say red wants to keep 70,
151
447641
3723
赤は100ドル与えられ 青とどのように分割するか提案できます
07:31
and offers blue 30. So he offers a 70-30 split with blue.
152
451364
4086
赤の提案が 赤:70 青:30 だとしましょう
07:35
Control passes to blue, and blue says, "I accept it,"
153
455450
2851
そして主導権は青に移り 青が"承諾"と言えば
07:38
in which case he'd get the money, or blue says,
154
458301
1956
二人はお金を受け取ります
07:40
"I reject it," in which case no one gets anything. Okay?
155
460257
4307
青が”拒否”と言うと 両者は何も受け取れません
07:44
So a rational choice economist would say, well,
156
464564
3392
経済学者がいう合理的な選択によると
07:47
you should take all non-zero offers.
157
467956
2056
”ゼロ”以外は全て承諾すべきです
07:50
What do people do? People are indifferent at an 80-20 split.
158
470012
3762
でも実際 80-20の提案で 選択は中立になります
07:53
At 80-20, it's a coin flip whether you accept that or not.
159
473774
3524
80-20では 相手が ”受諾”するかは五分五分
07:57
Why is that? You know, because you're pissed off.
160
477298
2891
なぜか? 分かりますよね?怒るからです
08:00
You're mad. That's an unfair offer, and you know what an unfair offer is.
161
480189
3609
明らかに不公平な提案に 怒っているからです
08:03
This is the kind of game done by my lab and many around the world.
162
483798
2704
この手の実験は 世界中で行われています
08:06
That just gives you an example of the kind of thing that
163
486502
2544
これはこの手のゲームが どのような―
08:09
these games probe. The interesting thing is, these games
164
489046
3738
測定器になれるかの一例です また面白いことに
08:12
require that you have a lot of cognitive apparatus on line.
165
492784
3707
これらのゲームには 多くの認知能力が求められます
08:16
You have to be able to come to the table with a proper model of another person.
166
496491
2928
まず 相手に関する 適切なモデルが必要です
08:19
You have to be able to remember what you've done.
167
499419
3213
自分のしたことを記憶し 実行に移すためには少し勇気が必要です
08:22
You have to stand up in the moment to do that.
168
502632
1420
自分のしたことを記憶し 実行に移すためには少し勇気が必要です
08:24
Then you have to update your model based on the signals coming back,
169
504052
3350
そして相手の反応を受け モデルを更新し
08:27
and you have to do something that is interesting,
170
507402
2972
興味を引くことを しなければいけない
08:30
which is you have to do a kind of depth of thought assay.
171
510374
2597
これは非常に深い思考が必要です まずは―
08:32
That is, you have to decide what that other person expects of you.
172
512971
3333
相手が期待していることを判断し 相手の中にある―
08:36
You have to send signals to manage your image in their mind.
173
516304
2954
自分のイメージを管理するために シグナルを送ります
08:39
Like a job interview. You sit across the desk from somebody,
174
519258
2853
就職面接に似ていますね 先入観を持った
08:42
they have some prior image of you,
175
522111
1369
面接官の前に座り
08:43
you send signals across the desk to move their image
176
523480
2751
その先入観が 自分が望むイメージに
08:46
of you from one place to a place where you want it to be.
177
526231
3920
修正されるようシグナルを送る
08:50
We're so good at this we don't really even notice it.
178
530151
3385
皆こういったことが上手すぎて 自分達では気づきませんが
08:53
These kinds of probes exploit it. Okay?
179
533536
3767
私たちの測定器を使うことで 気づくことが出来るのです
08:57
In doing this, what we've discovered is that humans
180
537303
1807
この研究で 人は社交的な場では カナリアだと気づきました
08:59
are literal canaries in social exchanges.
181
539110
2331
この研究で 人は社交的な場では カナリアだと気づきました
09:01
Canaries used to be used as kind of biosensors in mines.
182
541441
3397
カナリアは炭鉱では 感知器として使用されました
09:04
When methane built up, or carbon dioxide built up,
183
544838
3560
メタンが増加したり 二酸化炭素が増加したり
09:08
or oxygen was diminished, the birds would swoon
184
548398
4186
酸素が減少すると この鳥は人よりも早く気絶し
09:12
before people would -- so it acted as an early warning system:
185
552584
2326
警報システムとして働きます
09:14
Hey, get out of the mine. Things aren't going so well.
186
554910
2980
”このままだとやばい 炭鉱から出るんだ”と
09:17
People come to the table, and even these very blunt,
187
557890
2954
人々はテーブルに座り 数字をやり取りするだけの 単純で―
09:20
staged social interactions, and they, and there's just
188
560844
2990
人々はテーブルに座り 数字をやり取りするだけの 単純で―
09:23
numbers going back and forth between the people,
189
563834
3016
手順が決まった 交流をするだけで
09:26
and they bring enormous sensitivities to it.
190
566850
2199
そこに多大な神経を使います
09:29
So we realized we could exploit this, and in fact,
191
569049
2689
私たちはそれを利用できることに気づき
09:31
as we've done that, and we've done this now in
192
571738
2556
実際に実験をしてきました 何千人―
09:34
many thousands of people, I think on the order of
193
574294
2694
きっと5~6,000人に 実験したと思います
09:36
five or six thousand. We actually, to make this
194
576988
2165
でも データを生物学的な測定とするには もっとたくさんの数が必要です
09:39
a biological probe, need bigger numbers than that,
195
579153
2224
でも データを生物学的な測定とするには もっとたくさんの数が必要です
09:41
remarkably so. But anyway,
196
581377
3674
かなりの数が必要です しかし 何はともあれ
09:45
patterns have emerged, and we've been able to take
197
585051
2004
パターンは見えてきていて
09:47
those patterns, convert them into mathematical models,
198
587055
3836
そのパターンを 数学的モデルに変換し そこから―
09:50
and use those mathematical models to gain new insights
199
590891
2689
人の交流に関する新しい知見が
09:53
into these exchanges. Okay, so what?
200
593580
2131
得られてきました だから 何か?
09:55
Well, the so what is, that's a really nice behavioral measure,
201
595711
3313
つまり これは有効な 行動の測定方法だということです
09:59
the economic games bring to us notions of optimal play.
202
599024
3319
ゲームは私たちに最適な 手段について教えてくれます
10:02
We can compute that during the game.
203
602343
2484
それをゲームの間 計算し
10:04
And we can use that to sort of carve up the behavior.
204
604827
2953
行動をモデルとして形作ることが出来ます
10:07
Here's the cool thing. Six or seven years ago,
205
607780
4330
6,7年前 我々はチームを作りました
10:12
we developed a team. It was at the time in Houston, Texas.
206
612110
2550
最初はテキサスのヒューストンに
10:14
It's now in Virginia and London. And we built software
207
614660
3394
今はヴァージニアとロンドンにあります
10:18
that'll link functional magnetic resonance imaging devices
208
618054
3207
そしてfMRI装置を インターネットでつなげる
10:21
up over the Internet. I guess we've done up to six machines
209
621261
4035
ソフトを開発しました 当時は6台接続出来ましたが
10:25
at a time, but let's just focus on two.
210
625296
1981
まず 2台に着目しましょう
10:27
So it synchronizes machines anywhere in the world.
211
627277
3058
つまり 世界中の機械が接続できるので
10:30
We synchronize the machines, set them into these
212
630335
3169
接続したうえで 中の人を交流させ
10:33
staged social interactions, and we eavesdrop on both
213
633504
1983
交流する二人の脳を同時に
10:35
of the interacting brains. So for the first time,
214
635487
1666
見ることが出来ます
10:37
we don't have to look at just averages over single individuals,
215
637153
3607
初めて 個々の平均や コンピューターを相手にした―
10:40
or have individuals playing computers, or try to make
216
640760
2897
人を調べ そこから推論を導くのではなく
10:43
inferences that way. We can study individual dyads.
217
643657
2763
二人一組で調べられる ようになりました
10:46
We can study the way that one person interacts with another person,
218
646420
2785
人が他人と交流する様を より多くの―
10:49
turn the numbers up, and start to gain new insights
219
649205
2564
被験者で調べ 認知能力に関する―
10:51
into the boundaries of normal cognition,
220
651769
2515
新しい知見が得られ始めています
10:54
but more importantly, we can put people with
221
654284
2732
もっと重要な実験として 精神疾患や―
10:57
classically defined mental illnesses, or brain damage,
222
657016
3337
脳障害を持つ患者に 先ほどのような交流をさせて
11:00
into these social interactions, and use these as probes of that.
223
660353
3551
交流に必要な能力とは何かを 測定できます
11:03
So we've started this effort. We've made a few hits,
224
663904
2350
実験は始まったばかりですが 初期段階の発見がいくつか出てきました
11:06
a few, I think, embryonic discoveries.
225
666254
2449
実験は始まったばかりですが 初期段階の発見がいくつか出てきました
11:08
We think there's a future to this. But it's our way
226
668703
2812
私たちはこの研究の 将来に期待しています
11:11
of going in and redefining, with a new lexicon,
227
671515
2560
この研究で精神疾患に関して
11:14
a mathematical one actually, as opposed to the standard
228
674075
4022
従来とは違う 数学的な新しい定義を
11:18
ways that we think about mental illness,
229
678097
2578
打ち立てられると思います
11:20
characterizing these diseases, by using the people
230
680675
2067
これらの疾患の特性を 人々を―
11:22
as birds in the exchanges. That is, we exploit the fact
231
682742
3007
カナリアとして使い 調べるのです すなわち―
11:25
that the healthy partner, playing somebody with major depression,
232
685749
4244
うつ病 自閉症 注意欠陥多動性障害の患者と―
11:29
or playing somebody with autism spectrum disorder,
233
689993
2910
うつ病 自閉症 注意欠陥多動性障害の患者と―
11:32
or playing somebody with attention deficit hyperactivity disorder,
234
692903
3850
健常者が行うゲームを分析します
11:36
we use that as a kind of biosensor, and then we use
235
696753
3219
健常者を感知器として利用し プログラムを使い
11:39
computer programs to model that person, and it gives us
236
699972
2644
患者のモデリングを行うことで
11:42
a kind of assay of this.
237
702616
2470
精神疾患の評価が出来ます
11:45
Early days, and we're just beginning, we're setting up sites
238
705086
2131
まだ始めたばかりですが 世界中に施設を開設しています
11:47
around the world. Here are a few of our collaborating sites.
239
707217
3410
まだ始めたばかりですが 世界中に施設を開設しています
11:50
The hub, ironically enough,
240
710627
2309
中心地の一つは皮肉にも
11:52
is centered in little Roanoke, Virginia.
241
712936
2889
バージニアの小さな町 ロアノークにあります
11:55
There's another hub in London, now, and the rest
242
715825
2269
もう一つのハブがロンドンにあり
11:58
are getting set up. We hope to give the data away
243
718094
4009
残りも開設中です いつかはデータを世界中に―
12:02
at some stage. That's a complicated issue
244
722103
3673
公開したいのですが それには複雑な問題があります
12:05
about making it available to the rest of the world.
245
725776
2994
しかし 私たちの研究は 私たち人間を―
12:08
But we're also studying just a small part
246
728770
1847
興味深い存在にしている―
12:10
of what makes us interesting as human beings, and so
247
730617
2267
理由のほんの一部しか見ていません
12:12
I would invite other people who are interested in this
248
732884
2041
ですので 興味があれば研究に―
12:14
to ask us for the software, or even for guidance
249
734925
2569
参加して頂きたい ソフトウェアとその使用方法は
12:17
on how to move forward with that.
250
737494
2219
喜んで教えます
12:19
Let me leave you with one thought in closing.
251
739713
2341
最後に―
12:22
The interesting thing about studying cognition
252
742054
1942
認知能力を研究する上で
12:23
has been that we've been limited, in a way.
253
743996
3732
興味深いのは 我々は常に 限定されていたことです
12:27
We just haven't had the tools to look at interacting brains
254
747728
2943
最近まで 交流する人の脳を 同時に見る術はありませんでした
12:30
simultaneously.
255
750671
1200
最近まで 交流する人の脳を 同時に見る術はありませんでした
12:31
The fact is, though, that even when we're alone,
256
751871
2470
しかし 実際 私たち人間は
12:34
we're a profoundly social creature. We're not a solitary mind
257
754341
4111
一人の時でも社会的な生き物です 私たちの脳は―
12:38
built out of properties that kept it alive in the world
258
758452
4373
他人と関わりない世界で発達した 孤独な存在では―
12:42
independent of other people. In fact, our minds
259
762825
3948
ありません 実際 私たちの脳は―
12:46
depend on other people. They depend on other people,
260
766773
2870
他人に依存します 脳は他人に依存し―
12:49
and they're expressed in other people,
261
769643
1541
他人の中でこそ―
12:51
so the notion of who you are, you often don't know
262
771184
3652
自己が表現されます 他人との交流があるまでは―
12:54
who you are until you see yourself in interaction with people
263
774836
2688
それが味方であれ 敵対する人であれ
12:57
that are close to you, people that are enemies of you,
264
777524
2406
自分にとってよくわからない人であれ―
12:59
people that are agnostic to you.
265
779930
2545
自分が何者かは分からないものです
13:02
So this is the first sort of step into using that insight
266
782475
3776
この洞察に基づき それを道具として使い
13:06
into what makes us human beings, turning it into a tool,
267
786251
3295
人間とは何かを 明らかにし 精神疾患を解明する
13:09
and trying to gain new insights into mental illness.
268
789546
1978
この研究は その最初の一歩です
13:11
Thanks for having me. (Applause)
269
791524
3121
ありがとうございました
13:14
(Applause)
270
794645
3089
(拍手)
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