Nancy Kanwisher: A neural portrait of the human mind

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TED


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00:00
Translator: Joseph Geni Reviewer: Madeleine Aronson
0
0
7000
번역: Gemma Lee 검토: Sieun Lee
00:12
Today I want to tell you
1
12604
1216
오늘 저는 여러분께
00:13
about a project being carried out
2
13820
1803
전세계 과학자들이 협력하고 있는
00:15
by scientists all over the world
3
15623
2687
프로젝트에 대해 말씀드리고자 합니다.
00:18
to paint a neural portrait of the human mind.
4
18310
3288
인간 사고의 신경 초상을 그리는 것입니다.
00:21
And the central idea of this work
5
21598
2172
이 연구의 핵심적인 발상은
00:23
is that the human mind and brain
6
23770
1858
사람의 사고와 뇌가
00:25
is not a single, general-purpose processor,
7
25628
2857
하나의 다목적 프로세서가 아니라
00:28
but a collection of highly specialized components,
8
28485
3442
아주 특화된 부분들의 집합체이며
00:31
each solving a different specific problem,
9
31927
2983
각 부분은 서로 다른 특정 기능이 있지만
00:34
and yet collectively making up
10
34910
2336
그게 다 합쳐져서 우리가
00:37
who we are as human beings and thinkers.
11
37246
4356
어떤 사람인지, 어떤 생각을 하는지 결정한다는 것입니다.
00:41
To give you a feel for this idea,
12
41602
1476
여러분의 이해를 위해서
00:43
imagine the following scenario:
13
43078
2664
다음 시나리오를 상상해보죠.
00:45
You walk into your child's day care center.
14
45742
2196
여러분이 여러분 아이의 놀이방에 들어섰습니다.
00:47
As usual, there's a dozen kids there
15
47938
2237
평소처럼 여러 아이가
00:50
waiting to get picked up,
16
50175
1591
부모를 기다리고 있는데
00:51
but this time,
17
51766
1632
이번에는
00:53
the children's faces look weirdly similar,
18
53398
2985
아이들 얼굴이 이상하게 비슷해보입니다.
00:56
and you can't figure out which child is yours.
19
56383
2808
누가 여러분의 아이인지 구별을 할 수 없습니다.
00:59
Do you need new glasses?
20
59191
1749
새 안경이 필요한 걸까요?
01:00
Are you losing your mind?
21
60940
1908
정신이 이상해진 걸까요?
01:02
You run through a quick mental checklist.
22
62848
2452
여러분은 머릿속으로 재빨리 확인해봅니다.
01:05
No, you seem to be thinking clearly,
23
65300
1894
아니, 정신은 또렷한 것 같고
01:07
and your vision is perfectly sharp.
24
67194
2391
시야도 완벽하게 선명합니다.
01:09
And everything looks normal
25
69585
1789
모든 게 정상처럼 보여요.
01:11
except the children's faces.
26
71374
2162
아이들 얼굴만 빼고는요.
01:13
You can see the faces,
27
73536
1786
여러분은 얼굴을 볼 수는 있지만
01:15
but they don't look distinctive,
28
75322
1708
구별할 수 없습니다.
01:17
and none of them looks familiar,
29
77030
1858
어느 얼굴도 익숙해 보이지 않고
01:18
and it's only by spotting an orange hair ribbon
30
78888
2498
주황색 머리 리본을 발견하고서야
01:21
that you find your daughter.
31
81386
1896
여러분의 딸을 찾습니다.
01:23
This sudden loss of the ability to recognize faces
32
83282
3425
얼굴을 인식하는 능력을 갑자기 잃어버리는 이 현상은
01:26
actually happens to people.
33
86707
1546
실제로 일어납니다.
01:28
It's called prosopagnosia,
34
88253
2054
얼굴인식 불능증이라고 하는데
01:30
and it results from damage
35
90307
1181
뇌의 특정한 부분이
01:31
to a particular part of the brain.
36
91488
2126
손상된 결과입니다.
01:33
The striking thing about it
37
93614
1500
이 증상의 놀라운 점은
01:35
is that only face recognition is impaired;
38
95114
2595
얼굴 인식 장애 외에는
01:37
everything else is just fine.
39
97709
2439
모든 인지 기능이 정상이라는 것입니다.
01:40
Prosopagnosia is one of many surprisingly specific
40
100148
3868
얼굴인식 불능증은 뇌 손상으로 일어날 수 있는
01:44
mental deficits that can happen after brain damage.
41
104016
4535
놀랍도록 특정적인 정신 결핍 증세 중의 하나입니다.
01:48
These syndromes collectively
42
108551
1363
오랜 기간 이런 증상들은
01:49
have suggested for a long time
43
109914
2239
우리의 뇌 기능이
01:52
that the mind is divvied up into distinct components,
44
112153
3768
뚜렷히 구분된 요소로 이루어졌음을 시사했고
01:55
but the effort to discover those components
45
115921
2385
그 구성 요소들을 찾으려는 노력은
01:58
has jumped to warp speed
46
118306
1614
뇌 영상 기술의 발명,
01:59
with the invention of brain imaging technology,
47
119920
2582
특히 MRI와 함께
02:02
especially MRI.
48
122502
3048
급속도로 발전했습니다.
02:05
So MRI enables you to see internal anatomy
49
125550
3240
MRI는 신체 내부 구조를
02:08
at high resolution,
50
128790
1586
고해상도로 보여줍니다.
02:10
so I'm going to show you in a second
51
130376
1430
잠시 후에
02:11
a set of MRI cross-sectional images
52
131806
3352
여러분께도 익숙할 한 물체의
02:15
through a familiar object,
53
135158
1618
MRI 단면도를 보여드리겠습니다.
02:16
and we're going to fly through them
54
136776
875
연속적으로 보여드릴텐데
02:17
and you're going to try to figure out what the object is.
55
137651
2473
무엇인지 맞춰보세요.
02:20
Here we go.
56
140124
2111
여기 있습니다.
02:24
It's not that easy. It's an artichoke.
57
144241
1889
쉽지 않죠. 아티초크입니다.
02:26
Okay, let's try another one,
58
146130
1630
좋아요. 다른 것을 보죠.
02:27
starting from the bottom and going through the top.
59
147760
2596
밑에서 시작해서 위로 올라갑니다.
02:32
Broccoli! It's a head of broccoli.
60
152812
1151
브로콜리! 브로콜리 한덩이에요.
02:33
Isn't it beautiful? I love that.
61
153963
1664
아름답지 않나요? 좋아요.
02:35
Okay, here's another one. It's a brain, of course.
62
155627
2757
자, 또 다른 게 있어요. 당연히 뇌입니다.
02:38
In fact, it's my brain.
63
158384
1586
사실은 제 뇌입니다.
02:39
We're going through slices through my head like that.
64
159970
1733
제 뇌를 저렇게 한 단면씩 보는거죠.
02:41
That's my nose over on the right, and now
65
161703
1758
오른쪽으로 제 코가 있고
02:43
we're going over here, right there.
66
163461
3409
지금은 이쪽으로, 바로 여기입니다.
02:46
So this picture's nice, if I do say so myself,
67
166870
4601
멋진 사진이네요. 제가 말하기는 그렇지만.
02:51
but it shows only anatomy.
68
171471
1912
하지만 MRI 는 구조만 보여줍니다.
02:53
The really cool advance with functional imaging
69
173383
2520
정말 멋진 발전은 과학자들이
02:55
happened when scientists figured out how to make
70
175903
1572
뇌의 구조뿐 아니라
02:57
pictures that show not just anatomy but activity,
71
177475
3395
뇌신경 세포의 활동을 촬영하는
03:00
that is, where neurons are firing.
72
180870
2435
기능 영상을 개발함으로 이루어졌습니다.
03:03
So here's how this works.
73
183305
1516
그 원리를 설명하죠.
03:04
Brains are like muscles.
74
184821
1117
뇌는 근육과 같습니다.
03:05
When they get active,
75
185938
1563
뇌가 활동할 때
03:07
they need increased blood flow to supply that activity,
76
187501
2974
그 활동을 지원하는 혈류가 증가합니다.
03:10
and lucky for us, blood flow control to the brain is local,
77
190475
3568
다행히 뇌의 혈류 조절은 국지적이기 때문에
03:14
so if a bunch of neurons, say, right there
78
194043
2162
신경 세포 한 다발이, 예를 들면 여기에서
03:16
get active and start firing,
79
196205
1500
활동을 시작하고 신호를 발사 하면
03:17
then blood flow increases just right there.
80
197705
2725
그곳에만 혈류가 증가합니다.
03:20
So functional MRI picks up on that blood flow increase,
81
200430
3721
기능성 MRI는 그 혈류 증가량을 감지해서
03:24
producing a higher MRI response
82
204151
2033
신경 활동이 증가하는 곳에서
03:26
where neural activity goes up.
83
206184
2926
더 높은 MRI 반응을 나타냅니다.
03:29
So to give you a concrete feel
84
209110
1700
그럼 기능성 MRI 실험이
03:30
for how a functional MRI experiment goes
85
210810
2485
어떻게 진행되고, 그런 실험에서
03:33
and what you can learn from it
86
213295
1439
무엇을 알 수 있고
03:34
and what you can't,
87
214734
1384
알 수 없는지
03:36
let me describe one of the first studies I ever did.
88
216118
3442
제 첫 연구 중 하나를 예로 설명하겠습니다.
03:39
We wanted to know if there was a special part of the brain for recognizing faces,
89
219560
4138
우리는 얼굴 인식 기능이 뇌의 특정 부분에 존재하는지
03:43
and there was already reason to think there might be such a thing
90
223698
3072
확인하기 원했습니다. 제가 아까 설명했던
03:46
based on this phenomenon of prosopagnosia
91
226770
1720
얼굴인식 불능증이란 현상을 통해
03:48
that I described a moment ago,
92
228490
2123
그럴 가능성을 추측할 수 있었지만
03:50
but nobody had ever seen that part of the brain
93
230613
2278
정상적인 뇌에서
03:52
in a normal person,
94
232891
1919
이전까지 확인된 적이 없었기에
03:54
so we set out to look for it.
95
234810
2056
우리가 찾아나섰죠.
03:56
So I was the first subject.
96
236866
1951
제가 첫번째 실험대상이었어요.
03:58
I went into the scanner, I lay on my back,
97
238817
2212
스캐너 속으로 들어가 누워서
04:01
I held my head as still as I could
98
241029
2583
될 수 있는대로 머리를 움직이지 않고
04:03
while staring at pictures of faces like these
99
243612
5017
이런 얼굴들과
04:08
and objects like these
100
248629
2131
이런 사물들의 사진을 바라봤습니다.
04:10
and faces and objects for hours.
101
250760
5165
이렇게 얼굴과 사물들을 몇 시간동안 봤죠.
04:15
So as somebody who has pretty close to the world record
102
255925
2772
MRI 스캐너 안에서 보낸 총 시간수로
04:18
of total number of hours spent inside an MRI scanner,
103
258697
3543
세계 기록에 가까운 기록을 가진 사람으로서
04:22
I can tell you that one of the skills
104
262240
1432
말씀드릴 수 있는 것은
04:23
that's really important for MRI research
105
263672
2663
MRI연구에서 정말 중요한 능력은
04:26
is bladder control.
106
266335
1778
방광 조절입니다.
04:28
(Laughter)
107
268113
1802
(웃음)
04:29
When I got out of the scanner,
108
269915
1537
스캐너에서 나온 저는
04:31
I did a quick analysis of the data,
109
271452
2316
간단한 데이터 분석으로
04:33
looking for any parts of my brain
110
273768
1503
제가 사물을 볼 때보다
04:35
that produced a higher response when I was looking at faces
111
275271
2806
얼굴을 봤을 때 더 높은 반응을 일으키는
04:38
than when I was looking at objects,
112
278077
1870
뇌 부분을 찾아보았습니다.
04:39
and here's what I saw.
113
279947
2171
이것이 제가 본 거에요.
04:42
Now this image looks just awful by today's standards,
114
282118
3656
요즘 기준에서는 정말 구식 영상이지만
04:45
but at the time I thought it was beautiful.
115
285774
2808
그때는 아름답다고 생각했어요.
04:48
What it shows is that region right there,
116
288582
1950
이 영상에서 나타나는 바로 여기,
04:50
that little blob,
117
290532
1283
작은 덩어리요.
04:51
it's about the size of an olive
118
291815
1747
올리브 한 알의 크기인데
04:53
and it's on the bottom surface of my brain
119
293562
2156
제 뇌의 아랫쪽에 있고
04:55
about an inch straight in from right there.
120
295718
3206
여기서 안으로 2.5 cm 들어간 곳입니다.
04:58
And what that part of my brain is doing
121
298924
2790
제 뇌의 바로 저 부분이
05:01
is producing a higher MRI response,
122
301714
2920
제가 물체를 볼 때보다 얼굴을 봤을 때
05:04
that is, higher neural activity,
123
304634
1748
더 높은 MRI 반응,
05:06
when I was looking at faces
124
306382
1482
즉, 더 높은 신경 활동을
05:07
than when I was looking at objects.
125
307864
2266
보여주었습니다.
05:10
So that's pretty cool,
126
310130
1360
정말 멋진 결과였지만
05:11
but how do we know this isn't a fluke?
127
311490
2318
우연일 수도 있지 않나요?
05:13
Well, the easiest way
128
313808
1420
가장 쉬운 확인 방법은
05:15
is to just do the experiment again.
129
315228
2114
그냥 실험을 다시 하는 거죠.
05:17
So I got back in the scanner,
130
317342
1639
그래서 저는 스캐너 안에 들어가서
05:18
I looked at more faces and I looked at more objects
131
318981
2431
더 많은 얼굴과 더 많은 사물을 봤고
05:21
and I got a similar blob,
132
321412
2189
비슷한 부분이 영상에 나타났습니다.
05:23
and then I did it again
133
323601
1895
그 뒤에 실험을 또 하고
05:25
and I did it again
134
325496
1855
다시 하고
05:27
and again and again,
135
327351
3072
다시, 또 다시 하고
05:30
and around about then
136
330423
1047
그러고 나서야
05:31
I decided to believe it was for real.
137
331470
2941
결과가 진짜임을 믿기로 했죠.
05:34
But still, maybe this is something weird about my brain
138
334411
3753
하지만 어쩌면 이것은 제 뇌만 이상한 것이고
05:38
and no one else has one of these things in there,
139
338164
2462
다른 사람은 이런 게 없을 지도 모릅니다.
05:40
so to find out, we scanned a bunch of other people
140
340626
2455
그래서 여러 사람들을 스캔했고
05:43
and found that pretty much everyone
141
343081
2446
거의 대부분의 사람들에서
05:45
has that little face-processing region
142
345527
2006
뇌의 비슷한 부분에
05:47
in a similar neighborhood of the brain.
143
347533
2893
얼굴을 인식하는 작은 영역이 나타났습니다.
05:50
So the next question was,
144
350426
1888
그래서 다음 질문은
05:52
what does this thing really do?
145
352314
1474
이 부분은 정확히 무엇을 하는걸까?
05:53
Is it really specialized just for face recognition?
146
353788
3932
정말로 얼굴 인식에 특화된 곳인가?
05:57
Well, maybe not, right?
147
357720
1240
아닐지도 모르겠죠?
05:58
Maybe it responds not only to faces
148
358960
1802
어쩌면 얼굴뿐 아니라
06:00
but to any body part.
149
360762
2109
아무 신체 부위나
06:02
Maybe it responds to anything human
150
362871
2369
어쩌면 사람이나
06:05
or anything alive
151
365240
1780
살아있는 것,
06:07
or anything round.
152
367020
1656
동그란 것에 반응하는지도 모릅니다.
06:08
The only way to be really sure that that region
153
368676
2154
이 부분이 얼굴 인식에
06:10
is specialized for face recognition
154
370830
2417
특화되었음을 확신할 유일한 방법은
06:13
is to rule out all of those hypotheses.
155
373247
2643
그런 모든 가정을 배제하는 것이었어요.
06:15
So we spent much of the next couple of years
156
375890
2830
그래서 우리는 이후 몇 년 동안
06:18
scanning subjects while they looked at lots
157
378720
1647
실험자들이 여러 사진을 보는 동안
06:20
of different kinds of images,
158
380367
1606
뇌를 촬영했습니다.
06:21
and we showed that that part of the brain
159
381973
1957
뇌의 그 부분은
06:23
responds strongly when you look at
160
383930
1950
어떤 종류든 얼굴의 영상에
06:25
any images that are faces of any kind,
161
385880
3453
강하게 반응했고
06:29
and it responds much less strongly
162
389333
1913
이런 사진들처럼
06:31
to any image you show that isn't a face,
163
391246
3149
얼굴이 아닌 것을 볼 때는
06:34
like some of these.
164
394395
1305
훨씬 덜 반응했습니다.
06:35
So have we finally nailed the case
165
395700
2239
그래서 최종적으로 이 부분이
06:37
that this region is necessary for face recognition?
166
397939
3240
얼굴 인식에 필요하다는 결론을 내렸을까요?
06:41
No, we haven't.
167
401179
1323
아니오. 그렇지 못했습니다.
06:42
Brain imaging can never tell you
168
402502
1951
뇌 영상은 어떤 영역이 특정 용도에
06:44
if a region is necessary for anything.
169
404453
2440
필요하다는 것은 결코 알려주지 못합니다.
06:46
All you can do with brain imaging
170
406893
1440
뇌 영상으로 할 수 있는 일은
06:48
is watch regions turn on and off
171
408333
2048
사람들이 다른 생각을 할 때
06:50
as people think different thoughts.
172
410381
1968
어떤 영역들이 깜빡이는지 보는 거죠.
06:52
To tell if a part of the brain is necessary for a mental function,
173
412349
3611
뇌의 한 부분이 정신 기능에 필요한지를 알려면
06:55
you need to mess with it and see what happens,
174
415960
2509
그 부분을 방해해 봐야 하는데
06:58
and normally we don't get to do that.
175
418469
2275
보통 그런 기회는 없습니다.
07:00
But an amazing opportunity came about
176
420744
2584
하지만 아주 최근 놀라운 기회가 생겼습니다.
07:03
very recently when a couple of colleagues of mine
177
423328
2464
제 동료 몇 명이
07:05
tested this man who has epilepsy
178
425792
3071
간질을 앓는 이 남자분을 실험했을 때였습니다.
07:08
and who is shown here in his hospital bed
179
428863
2682
여기 병원 침대에 누워있는 분입니다.
07:11
where he's just had electrodes placed
180
431545
1367
그의 뇌 표면에
07:12
on the surface of his brain
181
432912
2071
전극을 연결해
07:14
to identify the source of his seizures.
182
434983
2554
발작의 원인을 찾으려고 했습니다.
07:17
So it turned out by total chance
183
437537
2533
그런데 아주 우연하게도
07:20
that two of the electrodes
184
440070
1949
전극 2개가
07:22
happened to be right on top of his face area.
185
442019
3223
얼굴 인식 영역 바로 위에 놓이게 되었습니다.
07:25
So with the patient's consent,
186
445242
2329
그래서 환자의 동의하에
07:27
the doctors asked him what happened
187
447571
2587
의사들은 그에게 그 뇌 부분에
07:30
when they electrically stimulated that part of his brain.
188
450158
4166
전기 자극이 가해졌을 때 어땠는지 물었습니다.
07:34
Now, the patient doesn't know
189
454324
1654
자, 환자는 그 전극들이
07:35
where those electrodes are,
190
455978
1384
어디에 있는지 모르고
07:37
and he's never heard of the face area.
191
457362
2212
얼굴 인식 영역을 들어본 적도 없어요.
07:39
So let's watch what happens.
192
459574
1991
무슨 일이 일어나는지 보시죠.
07:41
It's going to start with a control condition
193
461565
1969
비교 조건으로 시작할 텐데
07:43
that will say "Sham" nearly invisibly
194
463534
2407
전류가 흐르지 않을 때는
07:45
in red in the lower left,
195
465941
1710
"가짜"라고 거의 보이지 않게
07:47
when no current is delivered,
196
467651
2282
왼쪽 아래에 빨간색으로 나타날거에요.
07:49
and you'll hear the neurologist speaking to the patient first. So let's watch.
197
469933
3815
신경학자가 환자에게 먼저 말하는 것을 들을 겁니다. 보시죠.
07:53
(Video) Neurologist: Okay, just look at my face
198
473748
2081
(영상) 신경학자: 제 얼굴을 보고
07:55
and tell me what happens when I do this.
199
475829
3285
이렇게 할 때 어떤지 말해주세요.
07:59
All right?
200
479114
934
좋습니까?
08:00
Patient: Okay.
201
480048
2823
환자: 좋아요.
08:02
Neurologist: One, two, three.
202
482871
4320
신경학자: 하나, 둘, 셋.
08:07
Patient: Nothing. Neurologist: Nothing? Okay.
203
487191
3015
환자: 아무일도 없어요. 신경학자: 아무일도요? 좋아요.
08:10
I'm going to do it one more time.
204
490206
2407
한 번 더 하겠습니다.
08:12
Look at my face.
205
492613
3194
제 얼굴을 보세요.
08:15
One, two, three.
206
495807
4500
하나, 둘, 셋.
08:20
Patient: You just turned into somebody else.
207
500307
2824
환자: 의사 선생님이 다른 사람으로 바뀌었어요.
08:23
Your face metamorphosed.
208
503131
2137
선생님 얼굴이 변했어요.
08:25
Your nose got saggy, it went to the left.
209
505268
3011
코가 축 처져서 왼쪽으로 갔어요.
08:28
You almost looked like somebody I'd seen before,
210
508279
3536
제가 이전에 본 사람하고 비슷했는데
08:31
but somebody different.
211
511815
2634
다른 사람이었어요.
08:34
That was a trip.
212
514449
2072
마약 환각 같았어요.
08:36
(Laughter)
213
516521
3132
(웃음)
08:39
Nancy Kanwisher: So this experiment —
214
519653
1615
낸시 캔위셔: 그래서 이 실험은
08:41
(Applause) —
215
521268
4223
(박수)
08:45
this experiment finally nails the case
216
525491
2682
이 실험을 통해 드디어 우리는
08:48
that this region of the brain is not only
217
528173
1825
뇌의 이 영역이
08:49
selectively responsive to faces
218
529998
2137
얼굴에 선별적으로 반응할 뿐 아니라
08:52
but causally involved in face perception.
219
532135
3045
얼굴 인식의 근원이라는 결론을 내렸습니다.
08:55
So I went through all of these details
220
535180
2130
지금까지 얼굴 인식 영역을 예로
08:57
about the face region to show you what it takes
221
537310
2464
뇌의 어느 부위가 어떤 인지 능력에
08:59
to really establish that a part of the brain
222
539774
2339
선별적으로 관련이 있는지
09:02
is selectively involved in a specific mental process.
223
542113
3128
확인하는 과정을 보여드렸습니다.
09:05
Next, I'll go through much more quickly
224
545241
2159
그럼 저와 다른 학자들이 찾아낸
09:07
some of the other specialized regions of the brain
225
547400
2660
뇌의 다른 전문 영역들에 대해
09:10
that we and others have found.
226
550060
2100
좀 더 빠르게 설명하겠습니다.
09:12
So to do this, I've spent a lot of time
227
552160
2114
이 강연을 위해 저는 지난 달
09:14
in the scanner over the last month
228
554274
1867
스캐너에서 많은 시간을 보냈고
09:16
so I can show you these things in my brain.
229
556141
2261
제 뇌 속 영역들을 보여드릴 수 있습니다.
09:18
So let's get started. Here's my right hemisphere.
230
558402
3233
그럼 시작해볼까요. 제 뇌의 우측반구입니다.
09:21
So we're oriented like that. You're looking at my head this way.
231
561635
2662
이렇게 제 머리를 이쪽에서 보고 계십니다.
09:24
Imagine taking the skull off
232
564297
1093
두개골을 벗겨내고
09:25
and looking at the surface of the brain like that.
233
565390
2268
뇌 표면을 이렇게 본다고 상상해보세요.
09:27
Okay, now as you can see,
234
567658
1758
여러분이 보다시피
09:29
the surface of the brain is all folded up.
235
569416
1503
뇌 표면은 모두 접혀 있습니다.
09:30
So that's not good. Stuff could be hidden in there.
236
570919
1721
안되겠죠. 뭔가 숨어있을 수도 있으니까요.
09:32
We want to see the whole thing,
237
572640
1434
우리는 전체를 보고 싶으니까
09:34
so let's inflate it so we can see the whole thing.
238
574074
3312
뇌를 부풀려서 전체를 보죠.
09:37
Next, let's find that face area I've been talking about
239
577386
2829
다음은 이런 이미지에 반응하는
09:40
that responds to images like these.
240
580215
2227
얼굴 영역에 대해 찾아봅시다.
09:42
To see that, let's turn the brain around
241
582442
1519
뇌를 돌려서,
09:43
and look on the inside surface on the bottom,
242
583961
2019
아래쪽 내부 표면을 볼까요.
09:45
and there it is, that's my face area.
243
585980
2305
바로 저기가 제 얼굴 영역입니다.
09:48
Just to the right of that is another region
244
588285
2707
거기 오른쪽에
09:50
that is shown in purple
245
590992
1638
보라색으로 보이는 다른 영역은
09:52
that responds when you process color information,
246
592630
3072
색깔 정보를 처리할 때 반응하고
09:55
and near those regions are other regions
247
595702
2691
그 근처의 다른 영역은
09:58
that are involved in perceiving places,
248
598393
2363
장소를 인식하는데 관여합니다.
10:00
like right now, I'm seeing this layout of space around me
249
600756
2838
지금 제가 이렇게 제 주위의 공간 배치를 보면
10:03
and these regions in green right there
250
603594
1752
저기 초록색으로 보이는 영역이
10:05
are really active.
251
605346
1274
왕성하게 활동합니다.
10:06
There's another one out on the outside surface again
252
606620
2370
장소 영역은 뇌 표면에 하나 더 있고
10:08
where there's a couple more face regions as well.
253
608990
2805
거기에 얼굴 영역도 두개 더 있습니다.
10:11
Also in this vicinity
254
611795
2345
또한 이 근처의 영역은
10:14
is a region that's selectively involved
255
614140
1645
이런 움직이는 점 같은
10:15
in processing visual motion,
256
615785
1936
시각적 운동을 인식하는데
10:17
like these moving dots here,
257
617721
1504
선별적으로 관여하고
10:19
and that's in yellow at the bottom of the brain,
258
619225
2689
아래쪽 노란색으로 표시된 부분입니다.
10:21
and near that is a region that responds
259
621914
3168
그 근처의 영역은
10:25
when you look at images of bodies and body parts
260
625082
2897
몸이나 몸 부위의 이미지를 볼 때 반응합니다.
10:27
like these, and that region is shown in lime green
261
627979
2745
저기 뇌 아래쪽에 보시는
10:30
at the bottom of the brain.
262
630724
2003
밝은 초록색 부분입니다.
10:32
Now all these regions I've shown you so far
263
632727
2632
여태까지 제가 보여드린 영역들은 모두
10:35
are involved in specific aspects of visual perception.
264
635359
4432
시지각의 특정 측면에 관여합니다.
10:39
Do we also have specialized brain regions
265
639791
2148
듣기와 같은 다른 감각에
10:41
for other senses, like hearing?
266
641939
2813
특화된 뇌 영역도 있을까요?
10:44
Yes, we do. So if we turn the brain around a little bit,
267
644752
3037
예, 그렇습니다. 뇌를 약간만 돌려보면
10:47
here's a region in dark blue
268
647789
2401
여기 짙은 청색으로 표시된 영역을
10:50
that we reported just a couple of months ago,
269
650190
2346
저희 팀이 몇달전에 발표했는데
10:52
and this region responds strongly
270
652536
1634
이 영역은
10:54
when you hear sounds with pitch, like these.
271
654170
3429
음정있는 소리를 들을 때 이것들처럼 강하게 반응합니다.
10:57
(Sirens)
272
657599
2143
(사이렌)
10:59
(Cello music)
273
659742
2081
(첼로 음악)
11:01
(Doorbell)
274
661823
1917
(초인종)
11:03
In contrast, that same region does not respond strongly
275
663740
3608
반대로 이 영역은 아주 익숙한 소리라도
11:07
when you hear perfectly familiar sounds
276
667348
1562
선명한 음정이 없으면
11:08
that don't have a clear pitch, like these.
277
668910
2362
강하게 반응하지 않습니다. 예를 들면
11:11
(Chomping)
278
671272
2469
(박수 소리)
11:13
(Drum roll)
279
673741
2200
(드럼 소리)
11:15
(Toilet flushing)
280
675941
2767
(화장실 물 내리는 소리)
11:18
Okay. Next to the pitch region
281
678708
2498
이 음정 영역 옆에는
11:21
is another set of regions that are selectively responsive
282
681206
2474
말소리에 선별적으로 반응하는
11:23
when you hear the sounds of speech.
283
683680
2765
영역이 있습니다.
11:26
Okay, now let's look at these same regions.
284
686445
1840
이제 제 뇌 좌측 반구의
11:28
In my left hemisphere, there's a similar arrangement —
285
688285
2468
같은 부분을 보면 똑같지는 않지만
11:30
not identical, but similar —
286
690753
1473
비슷합니다.
11:32
and most of the same regions are in here,
287
692226
2209
이 영역들은 대부분 크기만 다르게
11:34
albeit sometimes different in size.
288
694435
2002
좌우반구 둘다에 존재합니다.
11:36
Now, everything I've shown you so far
289
696437
2014
제가 여태까지 보여드린 내용은 모두
11:38
are regions that are involved in different aspects of perception,
290
698451
3026
감각의 관한 것이었습니다.
11:41
vision and hearing.
291
701477
1833
시각과 청각이요.
11:43
Do we also have specialized brain regions
292
703310
1660
아주 고차원의 복잡한 정신 과정에
11:44
for really fancy, complicated mental processes?
293
704970
3435
특화된 뇌의 영역도 있을까요?
11:48
Yes, we do.
294
708405
1429
예, 있습니다.
11:49
So here in pink are my language regions.
295
709834
3389
여기 분홍색은 언어 영역입니다.
11:53
So it's been known for a very long time
296
713223
1428
오랫동안
11:54
that that general vicinity of the brain
297
714651
2035
뇌의 대부분이
11:56
is involved in processing language,
298
716686
2193
언어 처리와 관련있다고 알려졌는데
11:58
but we showed very recently
299
718879
1732
아주 최근에야
12:00
that these pink regions
300
720611
1710
이 분홍색 영역들의
12:02
respond extremely selectively.
301
722321
2205
매우 특정한 반응이 발견되었습니다.
12:04
They respond when you understand the meaning of a sentence,
302
724526
2812
이 영역들은 문장을 이해할 때는 반응하지만
12:07
but not when you do other complex mental things,
303
727338
2838
다른 복잡한 사고를 할 때는 반응하지 않습니다.
12:10
like mental arithmetic
304
730176
2179
암산이나,
12:12
or holding information in memory
305
732355
2396
정보를 기억하거나
12:14
or appreciating the complex structure
306
734751
2655
음악에서
12:17
in a piece of music.
307
737406
2284
복잡한 구조를 감상할 때죠.
12:21
The most amazing region that's been found yet
308
741664
2889
발견된 것 중 가장 놀라운 영역은
12:24
is this one right here in turquoise.
309
744553
3307
청록색으로 보이는 이곳입니다.
12:27
This region responds
310
747860
2190
이 영역은 여러분이
12:30
when you think about what another person is thinking.
311
750050
4268
다른 사람이 무엇을 생각할지 생각할 때 반응합니다.
12:34
So that may seem crazy,
312
754318
1644
터무니없는 것같지만
12:35
but actually, we humans do this all the time.
313
755962
3868
우리 인간들이 늘상 하는 일입니다.
12:39
You're doing this when you realize
314
759830
2193
여러분이 집에 늦게 들어갈 때
12:42
that your partner is going to be worried
315
762023
1631
가족에게 전화하지 않으면
12:43
if you don't call home to say you're running late.
316
763654
2507
걱정할거라고 생각할 때,
12:46
I'm doing this with that region of my brain right now
317
766161
3469
그리고 저도 지금 그 영역을 사용하고 있습니다.
12:49
when I realize that you guys
318
769630
2281
지금쯤 여러분들은 아직 밝혀지지 않은
12:51
are probably now wondering about
319
771911
1598
저 회색 부분들에 대해
12:53
all that gray, uncharted territory in the brain,
320
773509
2547
궁금해 할 거라고 생각하거든요.
12:56
and what's up with that?
321
776056
1964
대체 무슨 영역일까요?
12:58
Well, I'm wondering about that too,
322
778020
1685
저도 그게 궁금해서
12:59
and we're running a bunch of experiments in my lab right now
323
779705
2395
제 실험실에서 일련의 실험을 통해
13:02
to try to find a number of other
324
782100
2013
다른 특정 정신 기능에
13:04
possible specializations in the brain
325
784113
2032
특화되었을 수도 있는 뇌 부분들을
13:06
for other very specific mental functions.
326
786145
3368
알아내려고 합니다.
13:09
But importantly, I don't think we have
327
789513
2621
하지만 저는 모든 주요 정신 기능이
13:12
specializations in the brain
328
792134
1564
뇌의 어느 특정 부분에
13:13
for every important mental function,
329
793698
2746
한정되어 있다고 생각하지는 않습니다.
13:16
even mental functions that may be critical for survival.
330
796444
3409
생존에 필수적인 정신 기능들 조차도요.
13:19
In fact, a few years ago,
331
799853
2102
사실 몇년전 제 실험실에 있던
13:21
there was a scientist in my lab
332
801955
1117
한 과학자는
13:23
who became quite convinced
333
803072
1409
자신이 음식을 감지하는
13:24
that he'd found a brain region
334
804481
1749
뇌 영역을 발견했다고
13:26
for detecting food,
335
806230
1912
굳게 믿은 적이 있습니다.
13:28
and it responded really strongly in the scanner
336
808142
1918
그 영역은 사람들이 이와 같은
13:30
when people looked at images like this.
337
810060
2728
이미지를 봤을 때 강하게 반응했죠.
13:32
And further, he found a similar response
338
812788
2912
더 나아가, 피실험자 12명중 10명이
13:35
in more or less the same location
339
815700
1939
거의 같은 곳에서
13:37
in 10 out of 12 subjects.
340
817639
2001
비슷한 반응을 보였습니다.
13:39
So he was pretty stoked,
341
819640
2294
그는 한껏 고무되어서
13:41
and he was running around the lab
342
821934
1260
실험실을 돌아다니며
13:43
telling everyone that he was going to go on "Oprah"
343
823194
2002
이 커다란 발견으로
13:45
with his big discovery.
344
825196
2018
"오프라 쇼"에 나갈 거라고 얘기했어요.
13:47
But then he devised the critical test:
345
827214
3022
하지만 후에 그는 결정적인 실험을 하게 됩니다.
13:50
He showed subjects images of food like this
346
830236
3183
이와 같은 음식 사진을 피실험자에게 보여주고
13:53
and compared them to images with very similar
347
833419
2741
색깔과 모양은 아주 비슷하지만
13:56
color and shape, but that weren't food, like these.
348
836160
3810
음식이 아닌 사진을 보여준 뒤 비교를 했습니다.
13:59
And his region responded the same
349
839970
2131
그 영역은 두 가지 사진에
14:02
to both sets of images.
350
842101
1949
똑같이 반응했습니다.
14:04
So it wasn't a food area,
351
844050
1327
음식 영역이 아니라
14:05
it was just a region that liked colors and shapes.
352
845377
2771
단순히 색깔과 모양을 좋아하는 영역이었어요.
14:08
So much for "Oprah."
353
848148
2561
"오프라 쇼"는 못 나가겠죠.
14:12
But then the question, of course, is,
354
852483
2225
하지만 그렇다면 이제 의문점은
14:14
how do we process all this other stuff
355
854708
2126
특화된 뇌 영역이 없는 기능들은
14:16
that we don't have specialized brain regions for?
356
856834
2970
다 어떻게 처리되는가, 하는 것입니다.
14:19
Well, I think the answer is that in addition
357
859804
1811
제 생각에 그에 대한 답은
14:21
to these highly specialized components that I've been describing,
358
861615
3554
뇌에는 제가 설명한 아주 특화된 부분들 외에도
14:25
we also have a lot of very general- purpose machinery in our heads
359
865169
3679
아주 다목적인 부분들이 많이 있어서
14:28
that enables us to tackle
360
868848
1494
우리가 어떤 문제든
14:30
whatever problem comes along.
361
870342
2106
처리할 수 있다는 것입니다.
14:32
In fact, we've shown recently that
362
872448
2055
사실 우리는 최근에
14:34
these regions here in white
363
874503
2068
여기 흰색 영역이
14:36
respond whenever you do any difficult mental task
364
876571
3411
무엇이든 어려운 정신 노동에 반응함을
14:39
at all —
365
879982
1101
발견했습니다.
14:41
well, of the seven that we've tested.
366
881083
3571
피실험자 7명한테 같은 결과가 나왔죠.
14:44
So each of the brain regions that I've described
367
884654
2169
제가 오늘 설명드린
14:46
to you today
368
886823
1306
각각의 뇌영역은
14:48
is present in approximately the same location
369
888129
2767
모든 건강한 피실험자한테서
14:50
in every normal subject.
370
890896
1742
거의 같은 곳에 나타납니다.
14:52
I could take any of you,
371
892638
1623
여러분 중 어떤 분이라도
14:54
pop you in the scanner,
372
894261
1226
스캐너에 넣으면
14:55
and find each of those regions in your brain,
373
895487
2285
이 모든 영역들을 찾을 수 있을겁니다.
14:57
and it would look a lot like my brain,
374
897772
1905
제 뇌와 아주 비슷할 거에요.
14:59
although the regions would be slightly different
375
899677
2070
영역들의 위치와 크기는
15:01
in their exact location and in their size.
376
901747
3564
조금씩 다를테지만요.
15:05
What's important to me about this work
377
905311
2365
제게 이 일이 중요한 이유는
15:07
is not the particular locations of these brain regions,
378
907676
2969
이 뇌 영역들의 위치 자체보다
15:10
but the simple fact that we have
379
910645
2587
애초부터 우리의 사고와 뇌가
15:13
selective, specific components of mind and brain
380
913232
2568
선별적, 특정적 부분들로 이루어져 있다는
15:15
in the first place.
381
915800
1648
단순한 사실입니다.
15:17
I mean, it could have been otherwise.
382
917448
2011
안 그럴 수도 있었어요.
15:19
The brain could have been a single,
383
919459
2441
뇌 전체가 하나의
15:21
general-purpose processor,
384
921900
1495
다용도 프로세서로서
15:23
more like a kitchen knife
385
923395
1472
스위스 군인칼보다는
15:24
than a Swiss Army knife.
386
924867
1683
일반적인 부엌칼과 같을 수도 있었겠죠.
15:26
Instead, what brain imaging has delivered
387
926550
3111
그러나 뇌 영상이 보여준 것은
15:29
is this rich and interesting picture of the human mind.
388
929661
3846
사람 두뇌의 다채롭고 흥미로운 모습입니다.
15:33
So we have this picture of very general-purpose
389
933507
2463
우리는 머릿속에
15:35
machinery in our heads
390
935970
1070
다목적 기계를 갖고 있고
15:37
in addition to this surprising array
391
937040
2357
그외에도 아주 특화된
15:39
of very specialized components.
392
939397
3435
일련의 구성요소들을 갖고 있어요.
15:43
It's early days in this enterprise.
393
943712
2153
이 분야는 아직 시작 단계입니다.
15:45
We've painted only the first brushstrokes
394
945865
2776
인간 정신의 신경 초상화를 그리는
15:48
in our neural portrait of the human mind.
395
948641
2927
첫 붓질을 했을 뿐이죠.
15:51
The most fundamental questions remain unanswered.
396
951568
3082
가장 근본적인 질문들은 남아있습니다.
15:54
So for example, what does each of these regions do exactly?
397
954650
3800
예를 들면 이들 각각의 영역은 정확히 무엇을 할까?
15:58
Why do we need three face areas
398
958450
2142
왜 세 곳의 얼굴영역과
16:00
and three place areas,
399
960592
1465
세 곳의 장소 영역이 있고
16:02
and what's the division of labor between them?
400
962057
2868
이 부분들 사이의 일 분담은 어떠할까?
16:04
Second, how are all these things
401
964925
2693
둘째, 이 모든 기능들이 뇌 안에서
16:07
connected in the brain?
402
967618
1712
어떻게 연결되었을까?
16:09
With diffusion imaging,
403
969330
1587
확산 영상을 사용하면
16:10
you can trace bundles of neurons
404
970917
2179
뇌 내의 여러 부분을 연결하는
16:13
that connect to different parts of the brain,
405
973096
2575
신경 섬유들을 추적할 수 있습니다.
16:15
and with this method shown here,
406
975671
1631
여기 보이는 방법으로
16:17
you can trace the connections of individual neurons in the brain,
407
977302
3697
각각의 뇌 신경 세포의 연결망을 추적할 수 있습니다.
16:20
potentially someday giving us a wiring diagram
408
980999
2718
어쩌면 언젠가 인간 뇌 전체의
16:23
of the entire human brain.
409
983717
2066
연결 회로도를 볼 수 있을지도요.
16:25
Third, how does all of this
410
985783
2047
셋째, 이런 체계적인 구조가
16:27
very systematic structure get built,
411
987830
3149
어떻게 형성될까?
16:30
both over development in childhood
412
990979
2956
유아기의 성장 과정과
16:33
and over the evolution of our species?
413
993935
2812
종의 진화 과정 둘 다에서요.
16:36
To address questions like that,
414
996747
1900
그런 질문들에 답하기 위해
16:38
scientists are now scanning
415
998647
1783
현재 과학자들은
16:40
other species of animals,
416
1000430
2157
다른 종인 동물들의 뇌와
16:42
and they're also scanning human infants.
417
1002587
5386
인간 유아의 뇌를 영상화 하고 있습니다.
16:48
Many people justify the high cost of neuroscience research
418
1008931
3651
많은 사람들이 신경과학 연구에 들어가는 많은 비용을
16:52
by pointing out that it may help us someday
419
1012582
2754
알츠하이머나 자폐증 같은 뇌 장애 치료에
16:55
to treat brain disorders like Alzheimer's and autism.
420
1015336
3457
언젠가 도움이 될 수 있다는 이유로 정당화합니다.
16:58
That's a hugely important goal,
421
1018793
1947
그것은 엄청나게 중요한 목표이고
17:00
and I'd be thrilled if any of my work contributed to it,
422
1020740
3221
제 연구가 어떻게든 공헌할 수 있다면 기쁘겠지만
17:03
but fixing things that are broken in the world
423
1023961
2998
세상에서 고장난 것을 고치는 일만
17:06
is not the only thing that's worth doing.
424
1026959
2801
값진 일은 아닙니다.
17:09
The effort to understand the human mind and brain
425
1029760
3228
사람의 사고와 뇌를 이해하려는 노력은
17:12
is worthwhile even if it never led to the treatment
426
1032988
2818
병을 하나도 못 고친다고 해도
17:15
of a single disease.
427
1035806
1677
가치가 있는 일입니다.
17:17
What could be more thrilling
428
1037483
2037
본질적으로 우리가 누구인지,
17:19
than to understand the fundamental mechanisms
429
1039520
3141
사람의 경험의 기저를 이루는
17:22
that underlie human experience,
430
1042661
2296
기본적인 구조를 이해하는 것보다
17:24
to understand, in essence, who we are?
431
1044957
2926
더 흥분되는 일이 어디 있겠습니까?
17:27
This is, I think, the greatest scientific quest
432
1047883
3449
이것이야말로 역사상 가장 중요한
17:31
of all time.
433
1051332
2713
과학 탐구라고 생각합니다.
17:34
(Applause)
434
1054045
5470
(박수)
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