Sebastian Seung: I am my connectome

247,777 views ・ 2010-09-28

TED


Dubbelklik op de Engelse ondertitels hieronder om de video af te spelen.

Vertaald door: Matthias Valvekens Nagekeken door: Els De Keyser
00:17
We live in in a remarkable time,
0
17260
3000
We leven in een opmerkelijke tijd,
00:20
the age of genomics.
1
20260
3000
de tijd van het genoom-onderzoek.
00:23
Your genome is the entire sequence of your DNA.
2
23260
3000
Je genoom is de volledige moleculereeks van je DNA.
00:26
Your sequence and mine are slightly different.
3
26260
3000
Jouw reeks en de mijne verschillen lichtjes.
00:29
That's why we look different.
4
29260
2000
Daarom zien we er anders uit.
00:31
I've got brown eyes;
5
31260
2000
Ik heb bruine ogen.
00:33
you might have blue or gray.
6
33260
3000
Jij hebt er misschien blauwe of grijze.
00:36
But it's not just skin-deep.
7
36260
2000
Maar dit gaat dieper dan het uiterlijk.
00:38
The headlines tell us
8
38260
2000
De krantenkoppen vertellen ons
00:40
that genes can give us scary diseases,
9
40260
3000
dat genen ons enge ziektes kunnen bezorgen,
00:43
maybe even shape our personality,
10
43260
3000
misschien zelfs onze persoonlijkheid vormen,
00:46
or give us mental disorders.
11
46260
3000
of dat ze ons mentale afwijkingen kunnen geven.
00:49
Our genes seem to have
12
49260
3000
Onze genen lijken wel een ontzagwekkende macht
00:52
awesome power over our destinies.
13
52260
3000
over ons lot te hebben.
00:56
And yet, I would like to think
14
56260
3000
En toch zou ik willen denken
00:59
that I am more than my genes.
15
59260
3000
dat ik méér ben dan mijn genen.
01:04
What do you guys think?
16
64260
2000
Wat denken jullie ervan?
01:06
Are you more than your genes?
17
66260
3000
Zijn jullie meer dan jullie genen?
01:09
(Audience: Yes.) Yes?
18
69260
2000
(Publiek: Ja.) Ja?
01:13
I think some people agree with me.
19
73260
2000
Ik denk dat sommigen het met me eens zijn.
01:15
I think we should make a statement.
20
75260
2000
Misschien moeten we er een statement van maken.
01:17
I think we should say it all together.
21
77260
2000
Laten we het allemaal samen zeggen.
01:20
All right: "I'm more than my genes" -- all together.
22
80260
3000
Vooruit: "Ik ben méér dan mijn genen" -- allemaal samen.
01:23
Everybody: I am more than my genes.
23
83260
4000
Iedereen: Ik ben méér dan mijn genen.
01:27
(Cheering)
24
87260
2000
(Gejuich)
01:30
Sebastian Seung: What am I?
25
90260
2000
Sebastian Seung: Wat ben ik?
01:32
(Laughter)
26
92260
3000
(Gelach)
01:35
I am my connectome.
27
95260
3000
Ik ben mijn connectoom.
01:40
Now, since you guys are really great,
28
100260
2000
Nu, omdat jullie zo'n geweldige mensen zijn,
01:42
maybe you can humor me and say this all together too.
29
102260
2000
kunnen jullie me een plezier doen en dat ook samen zeggen.
01:44
(Laughter)
30
104260
2000
(Gelach)
01:46
Right. All together now.
31
106260
2000
OK. Allemaal samen nu.
01:48
Everybody: I am my connectome.
32
108260
3000
Iedereen: Ik ben mijn connectoom.
01:53
SS: That sounded great.
33
113260
2000
SS: Dat klonk geweldig.
01:55
You know, you guys are so great, you don't even know what a connectome is,
34
115260
2000
Weet je, jullie zijn zo geweldig, jullie weten nog niet eens
01:57
and you're willing to play along with me.
35
117260
2000
wat een connectoom is, en jullie spelen het spelletje mee.
01:59
I could just go home now.
36
119260
3000
Ik zou nu gewoon naar huis kunnen gaan.
02:02
Well, so far only one connectome is known,
37
122260
3000
Welnu, tot op vandaag is er slechts één connectoom bekend,
02:05
that of this tiny worm.
38
125260
3000
dat van deze minuscule worm.
02:08
Its modest nervous system
39
128260
2000
Zijn bescheiden zenuwstelsel
02:10
consists of just 300 neurons.
40
130260
2000
bestaat uit slechts 300 neuronen.
02:12
And in the 1970s and '80s,
41
132260
2000
En in de jaren '70 en '80
02:14
a team of scientists
42
134260
2000
heeft een team wetenschappers
02:16
mapped all 7,000 connections
43
136260
2000
alle 7000 verbindingen tussen de neuronen
02:18
between the neurons.
44
138260
2000
in kaart gebracht.
02:21
In this diagram, every node is a neuron,
45
141260
2000
In dit diagram is elk knooppunt een neuron,
02:23
and every line is a connection.
46
143260
2000
en elke lijn een verbinding.
02:25
This is the connectome
47
145260
2000
Dit is het connectoom
02:27
of the worm C. elegans.
48
147260
4000
van de worm C. elegans.
02:31
Your connectome is far more complex than this
49
151260
3000
Jouw connectoom is veel ingewikkelder dan dit,
02:34
because your brain
50
154260
2000
omdat je brein
02:36
contains 100 billion neurons
51
156260
2000
uit 100 miljard neuronen bestaat
02:38
and 10,000 times as many connections.
52
158260
3000
en 10.000 maal zoveel verbindingen.
02:41
There's a diagram like this for your brain,
53
161260
2000
Er is een diagram zoals dit voor jouw brein,
02:43
but there's no way it would fit on this slide.
54
163260
3000
maar er is geen enkele manier om het in deze dia te proppen.
02:47
Your connectome contains one million times more connections
55
167260
3000
Jouw connectoom bevat een miljoen keer meer verbindingen
02:50
than your genome has letters.
56
170260
3000
dan je genoom letters heeft.
02:53
That's a lot of information.
57
173260
2000
Dat is een hoop informatie.
02:55
What's in that information?
58
175260
3000
Wat zit er in die informatie?
02:59
We don't know for sure, but there are theories.
59
179260
3000
We weten het niet zeker, maar er zijn theorieën.
03:02
Since the 19th century, neuroscientists have speculated
60
182260
3000
Sinds de 19de eeuw hebben neurowetenschappers gespeculeerd
03:05
that maybe your memories --
61
185260
2000
dat je herinneringen --
03:07
the information that makes you, you --
62
187260
2000
de informatie de je maakt tot wie je bent --
03:09
maybe your memories are stored
63
189260
2000
misschien opgeslagen zijn
03:11
in the connections between your brain's neurons.
64
191260
2000
in de verbindingen tussen je hersencellen.
03:15
And perhaps other aspects of your personal identity --
65
195260
2000
Misschien zijn andere aspecten van je identiteit --
03:17
maybe your personality and your intellect --
66
197260
3000
bijvoorbeeld je persoonlijkheid en intellect --
03:20
maybe they're also encoded
67
200260
2000
ook gecodeerd
03:22
in the connections between your neurons.
68
202260
3000
in de verbindingen tussen je neuronen.
03:26
And so now you can see why I proposed this hypothesis:
69
206260
3000
Nu wordt het duidelijk waarom ik deze hypothese heb voorgesteld:
03:29
I am my connectome.
70
209260
3000
ik ben mijn connectoom.
03:32
I didn't ask you to chant it because it's true;
71
212260
3000
I vroeg jullie niet om het te scanderen omdat het waar is,
03:35
I just want you to remember it.
72
215260
2000
ik wil gewoon dat jullie het onthouden.
03:37
And in fact, we don't know if this hypothesis is correct,
73
217260
2000
In feite weten we niet of deze hypothese juist is,
03:39
because we have never had technologies
74
219260
2000
omdat we nooit technologie gehad hebben
03:41
powerful enough to test it.
75
221260
2000
die krachtig genoeg was om ze te testen.
03:44
Finding that worm connectome
76
224260
3000
Het vergde meer dan twaalf jaar vervelend werk
03:47
took over a dozen years of tedious labor.
77
227260
3000
om dat wormconnectoom te vinden.
03:50
And to find the connectomes of brains more like our own,
78
230260
3000
En om de connectomen van breinen zoals het onze te vinden,
03:53
we need more sophisticated technologies, that are automated,
79
233260
3000
hebben we meer geavanceerde en geautomatiseerde technologie nodig.
03:56
that will speed up the process of finding connectomes.
80
236260
3000
Dat zal het proces versnellen.
03:59
And in the next few minutes, I'll tell you about some of these technologies,
81
239260
3000
Gedurende de volgende minuten zal ik jullie wat vertellen over
04:02
which are currently under development
82
242260
2000
sommige van deze technologieën waar nu aan gewerkt wordt
04:04
in my lab and the labs of my collaborators.
83
244260
3000
in mijn labo en in de labo's van mijn medewerkers.
04:08
Now you've probably seen pictures of neurons before.
84
248260
3000
Nu hebben jullie waarschijnlijk al wel prenten van neuronen gezien.
04:11
You can recognize them instantly
85
251260
2000
Men kan ze onmiddellijk herkennen
04:13
by their fantastic shapes.
86
253260
3000
aan hun fantastische vorm.
04:16
They extend long and delicate branches,
87
256260
3000
Ze vormen langwerpige en delicate takken,
04:19
and in short, they look like trees.
88
259260
3000
en zien er, kortom, als bomen uit.
04:22
But this is just a single neuron.
89
262260
3000
Maar dit is slechts één neuron.
04:25
In order to find connectomes,
90
265260
2000
Om connectomen te vinden,
04:27
we have to see all the neurons at the same time.
91
267260
3000
moeten we alle neuronen tegelijk zien.
04:30
So let's meet Bobby Kasthuri,
92
270260
2000
Laat me jullie Bobby Kasthuri voorstellen,
04:32
who works in the laboratory of Jeff Lichtman
93
272260
2000
die in het laboratorium van Jeff Lichtman werkt
04:34
at Harvard University.
94
274260
2000
aan Harvard University.
04:36
Bobby is holding fantastically thin slices
95
276260
2000
Bobby houdt hier geweldig dunne plakjes van
04:38
of a mouse brain.
96
278260
2000
van een muizenbrein vast.
04:40
And we're zooming in by a factor of 100,000 times
97
280260
3000
En we zoomen in met een factor van 100.000
04:44
to obtain the resolution,
98
284260
2000
om de resolutie te verkrijgen
04:46
so that we can see the branches of neurons all at the same time.
99
286260
3000
die nodig is om de vertakkingen van alle neuronen tegelijk te zien.
04:50
Except, you still may not really recognize them,
100
290260
3000
Maar je kunt ze misschien nog altijd niet herkennen.
04:53
and that's because we have to work in three dimensions.
101
293260
3000
En dat is omdat we in drie dimensies moeten werken.
04:56
If we take many images of many slices of the brain
102
296260
2000
Als we veel foto's nemen van veel doorsneden van het brein,
04:58
and stack them up,
103
298260
2000
en ze op elkaar stapelen,
05:00
we get a three-dimensional image.
104
300260
2000
krijgen we een driedimensionaal beeld.
05:02
And still, you may not see the branches.
105
302260
2000
En toch kan je misschien de vertakkingen niet zien.
05:04
So we start at the top,
106
304260
2000
Dus beginnen we bovenaan,
05:06
and we color in the cross-section of one branch in red,
107
306260
3000
en kleuren we de doorsnede van één tak rood,
05:09
and we do that for the next slice
108
309260
2000
En we doen dat voor de volgende plak,
05:11
and for the next slice.
109
311260
2000
en de volgende.
05:13
And we keep on doing that,
110
313260
2000
En we blijven dat doen,
05:15
slice after slice.
111
315260
3000
plak voor plak.
05:18
If we continue through the entire stack,
112
318260
2000
Als we zo doorgaan door de hele stapel
05:20
we can reconstruct the three-dimensional shape
113
320260
3000
kunnen we de driedimensionale vorm reconstrueren
05:23
of a small fragment of a branch of a neuron.
114
323260
3000
van een klein fragment van een tak van een neuron.
05:26
And we can do that for another neuron in green.
115
326260
2000
En we kunnen dat voor een ander neuron in het groen doen.
05:28
And you can see that the green neuron touches the red neuron
116
328260
2000
Je kunt zien dat het groene neuron het rode raakt
05:30
at two locations,
117
330260
2000
op twee plaatsen,
05:32
and these are what are called synapses.
118
332260
2000
die we synapsen noemen.
05:34
Let's zoom in on one synapse,
119
334260
2000
Laten we inzoomen op één synaps.
05:36
and keep your eyes on the interior of the green neuron.
120
336260
3000
Blijf kijken naar de binnenkant van het groene neuron.
05:39
You should see small circles --
121
339260
2000
Je zou kleine cirkels moeten zien.
05:41
these are called vesicles.
122
341260
3000
Dat zijn vesikels.
05:44
They contain a molecule know as a neurotransmitter.
123
344260
3000
Ze bevatten een molecule die bekendstaat als een neurotransmitter.
05:47
And so when the green neuron wants to communicate,
124
347260
2000
Als het groene neuron dus wil communiceren-
05:49
it wants to send a message to the red neuron,
125
349260
2000
-als het een bericht wil sturen naar het rode neuron-
05:51
it spits out neurotransmitter.
126
351260
3000
spuugt het neurotransmitter uit.
05:54
At the synapse, the two neurons
127
354260
2000
Aan de synaps -zo zegt men-
05:56
are said to be connected
128
356260
2000
zijn de twee neuronen verbonden
05:58
like two friends talking on the telephone.
129
358260
3000
zoals twee vrienden die met elkaar telefoneren.
06:02
So you see how to find a synapse.
130
362260
2000
Nu zie je dus hoe je een synaps moet vinden.
06:04
How can we find an entire connectome?
131
364260
3000
Hoe vinden we dan een volledig connectoom?
06:07
Well, we take this three-dimensional stack of images
132
367260
3000
Wel, we nemen deze driedimensionale stapel afbeeldingen,
06:10
and treat it as a gigantic three-dimensional coloring book.
133
370260
3000
en we behandelen het als een gigantisch driedimensionaal kleurboek.
06:13
We color every neuron in, in a different color,
134
373260
3000
We kleuren elk neuron in een verschillende kleur,
06:16
and then we look through all of the images,
135
376260
2000
en dan kijken we naar alle afbeeldingen,
06:18
find the synapses
136
378260
2000
zoeken de synapsen
06:20
and note the colors of the two neurons involved in each synapse.
137
380260
3000
en schrijven de kleuren op van de twee betrokken neuronen.
06:23
If we can do that throughout all the images,
138
383260
3000
Als we dat voor alle afbeeldingen doen,
06:26
we could find a connectome.
139
386260
2000
zouden we een connectoom kunnen vinden.
06:29
Now, at this point,
140
389260
2000
Nu we op dit punt gekomen zijn,
06:31
you've learned the basics of neurons and synapses.
141
391260
2000
hebben jullie een basis van neuronen en synapsen.
06:33
And so I think we're ready to tackle
142
393260
2000
Ik denk dat we klaar zijn voor
06:35
one of the most important questions in neuroscience:
143
395260
3000
één van de belangrijkste kwesties in de neurowetenschappen:
06:39
how are the brains of men and women different?
144
399260
3000
Wat is het verschil tussen een vrouwenbrein en een mannenbrein?
06:42
(Laughter)
145
402260
2000
(Gelach)
06:44
According to this self-help book,
146
404260
2000
Volgens dit zelfhulpboek,
06:46
guys brains are like waffles;
147
406260
2000
zijn mannenbreinen als wafels;
06:48
they keep their lives compartmentalized in boxes.
148
408260
3000
ze delen hun leven op in hokjes.
06:51
Girls' brains are like spaghetti;
149
411260
3000
Vrouwenbreinen zijn zoals spaghetti;
06:54
everything in their life is connected to everything else.
150
414260
3000
Alles in hun leven is verbonden met al de rest.
06:57
(Laughter)
151
417260
2000
(Gelach)
06:59
You guys are laughing,
152
419260
2000
Ja, jullie lachen wel,
07:01
but you know, this book changed my life.
153
421260
2000
maar weten jullie dat dit boek mijn leven heeft veranderd?
07:03
(Laughter)
154
423260
2000
(Gelach)
07:07
But seriously, what's wrong with this?
155
427260
3000
Serieus, wat is hier mis mee?
07:10
You already know enough to tell me -- what's wrong with this statement?
156
430260
3000
Jullie weten best genoeg. Wat is er mis met deze stelling?
07:20
It doesn't matter whether you're a guy or girl,
157
440260
3000
Het maakt niet uit of je man of vrouw bent,
07:23
everyone's brains are like spaghetti.
158
443260
3000
ieders brein is zoals spaghetti.
07:26
Or maybe really, really fine capellini with branches.
159
446260
3000
Of misschien heel dunne cappellini met takjes.
07:30
Just as one strand of spaghetti
160
450260
2000
Net zoals één sliertje spaghetti
07:32
contacts many other strands on your plate,
161
452260
3000
verbonden is met vele andere slierten op je bord,
07:35
one neuron touches many other neurons
162
455260
2000
raakt één neuron aan vele andere neuronen
07:37
through their entangled branches.
163
457260
2000
via hun verstrengelde takken.
07:39
One neuron can be connected to so many other neurons,
164
459260
3000
Een neuron kan verbonden zijn met zoveel andere neuronen,
07:42
because there can be synapses
165
462260
2000
omdat synapsen kunnen voorkomen
07:44
at these points of contact.
166
464260
3000
aan elk van deze contactpunten.
07:49
By now, you might have sort of lost perspective
167
469260
3000
Nu hebben jullie misschien het zicht al verloren
07:52
on how large this cube of brain tissue actually is.
168
472260
3000
op de eigenlijke grootte van deze kubus breinmaterie.
07:55
And so let's do a series of comparisons to show you.
169
475260
3000
Laten we dus een reeks vergelijkingen doen.
07:58
I assure you, this is very tiny. It's just six microns on a side.
170
478260
3000
Ik zal het jullie laten zien. Dit is zeer klein, zes microns per ribbe.
08:03
So, here's how it stacks up against an entire neuron.
171
483260
3000
Hier zie je hoe dat zich verhoudt tot een volledig neuron.
08:06
And you can tell that, really, only the smallest fragments of branches
172
486260
3000
En je kunt zien dat enkel de kleinste fragmenten van de takken
08:09
are contained inside this cube.
173
489260
3000
in deze kubus zitten.
08:12
And a neuron, well, that's smaller than brain.
174
492260
3000
Ja, een neuron is kleiner dan een brein.
08:17
And that's just a mouse brain --
175
497260
2000
En dat zijn nog maar muizenhersenen.
08:21
it's a lot smaller than a human brain.
176
501260
3000
Het is een stuk kleiner dan een menselijk brein.
08:25
So when show my friends this,
177
505260
2000
Als ik dit aan mijn vrienden laat zien,
08:27
sometimes they've told me,
178
507260
2000
vertellen ze me soms:
08:29
"You know, Sebastian, you should just give up.
179
509260
3000
"Weet je, Sebastian, misschien moet je het maar opgeven.
08:32
Neuroscience is hopeless."
180
512260
2000
Neurowetenschap is hopeloos."
08:34
Because if you look at a brain with your naked eye,
181
514260
2000
Want als je met het blote oog naar het brein kijkt,
08:36
you don't really see how complex it is,
182
516260
2000
zie je niet hoe complex het is.
08:38
but when you use a microscope,
183
518260
2000
Maar als je een microscoop gebruikt
08:40
finally the hidden complexity is revealed.
184
520260
3000
laat de verborgen complexiteit zich eindelijk zien.
08:45
In the 17th century,
185
525260
2000
In de 17de eeuw
08:47
the mathematician and philosopher, Blaise Pascal,
186
527260
2000
schreef de wiskundige en filosoof Blaise Pascal,
08:49
wrote of his dread of the infinite,
187
529260
3000
over zijn afschuw van het oneindige,
08:52
his feeling of insignificance
188
532260
2000
zijn gevoel van onbenulligheid
08:54
at contemplating the vast reaches of outer space.
189
534260
3000
wanneer hij nadacht over de geweldigheid van de ruimte.
08:59
And, as a scientist,
190
539260
2000
En, als wetenschapper,
09:01
I'm not supposed to talk about my feelings --
191
541260
3000
mag ik eigenlijk niet over mijn gevoelens praten.
09:04
too much information, professor.
192
544260
2000
Te veel informatie, professor.
09:06
(Laughter)
193
546260
2000
(Gelach)
09:08
But may I?
194
548260
2000
Maar mag ik?
09:10
(Laughter)
195
550260
2000
(Gelach)
09:12
(Applause)
196
552260
2000
(Applaus)
09:14
I feel curiosity,
197
554260
2000
Ik voel nieuwsgierigheid,
09:16
and I feel wonder,
198
556260
2000
en verwondering,
09:18
but at times I have also felt despair.
199
558260
3000
maar soms heb ik ook wanhoop gevoeld.
09:22
Why did I choose to study
200
562260
2000
Waarom heb ik gekozen om dit orgaan
09:24
this organ that is so awesome in its complexity
201
564260
3000
te bestuderen, dat zo ontzagwekkend complex is,
09:27
that it might well be infinite?
202
567260
2000
dat het wel oneindig zou kunnen zijn.
09:29
It's absurd.
203
569260
2000
Het is absurd.
09:31
How could we even dare to think
204
571260
2000
Hoe zouden we zelfs maar durven denken
09:33
that we might ever understand this?
205
573260
3000
dat we dit ooit kunnen begrijpen?
09:38
And yet, I persist in this quixotic endeavor.
206
578260
3000
En toch zet ik door in deze quichotachtige onderneming.
09:41
And indeed, these days I harbor new hopes.
207
581260
3000
En inderdaad, deze dagen brengen me nieuwe hoop.
09:45
Someday,
208
585260
2000
Op een dag
09:47
a fleet of microscopes will capture
209
587260
2000
zal een vloot microscopen elk neuron
09:49
every neuron and every synapse
210
589260
2000
en elke synaps vastleggen
09:51
in a vast database of images.
211
591260
3000
in een gigantische database van beelden.
09:54
And some day, artificially intelligent supercomputers
212
594260
3000
En op een dag zullen artificieel intelligente supercomputers
09:57
will analyze the images without human assistance
213
597260
3000
de beelden analyseren zonder menselijke tussenkomst,
10:00
to summarize them in a connectome.
214
600260
3000
om ze samen te vatten in een connectoom.
10:04
I do not know, but I hope that I will live to see that day,
215
604260
3000
Ik weet het niet, maar ik hoop dat ik die dag nog zal meemaken.
10:08
because finding an entire human connectome
216
608260
2000
Omdat het vinden van een volledig menselijk connectoom
10:10
is one of the greatest technological challenges of all time.
217
610260
3000
één van de grootste technologische uitdagingen ooit is.
10:13
It will take the work of generations to succeed.
218
613260
3000
Het zal generaties werk vergen om te slagen.
10:17
At the present time, my collaborators and I,
219
617260
3000
Voorlopig mikken mijn medewerkers en ik
10:20
what we're aiming for is much more modest --
220
620260
2000
op een veel bescheidener doel.
10:22
just to find partial connectomes
221
622260
2000
We willen enkel partiële connectomen vinden
10:24
of tiny chunks of mouse and human brain.
222
624260
3000
van kleine stukjes muizen- en mensenhersenen.
10:27
But even that will be enough for the first tests of this hypothesis
223
627260
3000
Maar zelfs dat zal genoeg zijn voor de eerste tests van de hypothese
10:30
that I am my connectome.
224
630260
3000
dat ik mijn connectoom ben.
10:35
For now, let me try to convince you of the plausibility of this hypothesis,
225
635260
3000
Voorlopig zal ik jullie proberen te overtuigen van de geschiktheid
10:38
that it's actually worth taking seriously.
226
638260
3000
van deze hypothese, dat we ze serieus mogen nemen.
10:42
As you grow during childhood
227
642260
2000
Terwijl je groeit tijdens je kinderjaren,
10:44
and age during adulthood,
228
644260
3000
en ouder wordt als volwassene
10:47
your personal identity changes slowly.
229
647260
3000
verandert je persoonlijke identiteit langzaam.
10:50
Likewise, every connectome
230
650260
2000
Op dezelfde manier verandert elk connectoom
10:52
changes over time.
231
652260
2000
door de jaren heen.
10:55
What kinds of changes happen?
232
655260
2000
Hoe verandert het dan?
10:57
Well, neurons, like trees,
233
657260
2000
Wel, neuronen kunnen, net als bomen
10:59
can grow new branches,
234
659260
2000
nieuwe takken doen groeien,
11:01
and they can lose old ones.
235
661260
3000
en oude takken verliezen.
11:04
Synapses can be created,
236
664260
3000
Synapsen kunnen gecreëerd worden,
11:07
and they can be eliminated.
237
667260
3000
en geëlimineerd.
11:10
And synapses can grow larger,
238
670260
2000
Synapsen kunnen ook groter
11:12
and they can grow smaller.
239
672260
3000
en kleiner worden.
11:15
Second question:
240
675260
2000
Tweede vraag:
11:17
what causes these changes?
241
677260
3000
wat veroorzaakt deze veranderingen.
11:20
Well, it's true.
242
680260
2000
Welnu, het is waar;
11:22
To some extent, they are programmed by your genes.
243
682260
3000
tot op zekere hoogte zijn ze voorgeprogrammeerd in je genen.
11:25
But that's not the whole story,
244
685260
2000
Maar dat is niet het hele verhaal,
11:27
because there are signals, electrical signals,
245
687260
2000
er zijn namelijk signalen, elektrische signalen -
11:29
that travel along the branches of neurons
246
689260
2000
die langs de takken van de neuronen reizen-
11:31
and chemical signals
247
691260
2000
en chemische signalen -
11:33
that jump across from branch to branch.
248
693260
2000
die van tak tot tak springen.
11:35
These signals are called neural activity.
249
695260
3000
Deze signalen noemt men hersenactiviteit.
11:38
And there's a lot of evidence
250
698260
2000
Er is tevens bewijs te over
11:40
that neural activity
251
700260
3000
dat hersenactiviteit
11:43
is encoding our thoughts, feelings and perceptions,
252
703260
3000
onze gedachten, gevoelens en waarnemingen coderen,
11:46
our mental experiences.
253
706260
2000
onze mentale ervaringen.
11:48
And there's a lot of evidence that neural activity
254
708260
3000
Er is ook bewijs dat hersenactiviteit
11:51
can cause your connections to change.
255
711260
3000
je verbindingen kan veranderen.
11:54
And if you put those two facts together,
256
714260
3000
Als je deze twee feiten combineert,
11:57
it means that your experiences
257
717260
2000
betekent dat dat je ervaringen
11:59
can change your connectome.
258
719260
3000
je connectoom kunnen veranderen.
12:02
And that's why every connectome is unique,
259
722260
2000
En dat is waarom elk connectoom uniek is,
12:04
even those of genetically identical twins.
260
724260
3000
zelfs die van genetisch identieke tweelingen.
12:08
The connectome is where nature meets nurture.
261
728260
3000
Het connectoom is waar 'nature' en 'nurture' elkaar ontmoeten.
12:12
And it might true
262
732260
2000
Het zou zelfs kunnen
12:14
that just the mere act of thinking
263
734260
2000
dat slechts een gedachte
12:16
can change your connectome --
264
736260
2000
je connectoom kan veranderen --
12:18
an idea that you may find empowering.
265
738260
3000
een idee waar je energie uit put.
12:24
What's in this picture?
266
744260
2000
Wat is er te zien op dit beeld?
12:28
A cool and refreshing stream of water, you say.
267
748260
3000
Een koele en verfrissende waterstroom, zeg je.
12:32
What else is in this picture?
268
752260
2000
Wat is er nog te zien?
12:37
Do not forget that groove in the Earth
269
757260
2000
Vergeet de groef in de aarde niet,
12:39
called the stream bed.
270
759260
3000
de rivierbedding.
12:42
Without it, the water would not know in which direction to flow.
271
762260
3000
Zonder de bedding zou het water niet weten in welke richting het moest stromen.
12:45
And with the stream,
272
765260
2000
Met deze stroom
12:47
I would like to propose a metaphor
273
767260
2000
zou ik een metafoor willen voorstellen
12:49
for the relationship between neural activity
274
769260
2000
voor de relatie tussen hersenactiviteit
12:51
and connectivity.
275
771260
2000
en verbinding.
12:54
Neural activity is constantly changing.
276
774260
3000
Hersenactiviteit verandert voortdurend.
12:57
It's like the water of the stream; it never sits still.
277
777260
3000
Het is zoals het water van de stroom; het zit nooit stil.
13:00
The connections
278
780260
2000
De verbindingen
13:02
of the brain's neural network
279
782260
2000
van het neurale netwerk
13:04
determines the pathways
280
784260
2000
zetten de weg uit
13:06
along which neural activity flows.
281
786260
2000
waarlangs de hersenactiviteit gaat.
13:08
And so the connectome is like bed of the stream;
282
788260
3000
Dus is het connectoom zoals de rivierbedding.
13:13
but the metaphor is richer than that,
283
793260
3000
Maar er zit meer in de metafoor,
13:16
because it's true that the stream bed
284
796260
3000
want het is waar dat de rivierbedding
13:19
guides the flow of the water,
285
799260
2000
de stroming van het water gidst;
13:21
but over long timescales,
286
801260
2000
maar over langere periodes
13:23
the water also reshapes the bed of the stream.
287
803260
3000
herkneedt het water ook de rivierbedding.
13:26
And as I told you just now,
288
806260
2000
En zoals ik jullie net vertelde,
13:28
neural activity can change the connectome.
289
808260
3000
kan hersenactiviteit het connectoom veranderen.
13:33
And if you'll allow me to ascend
290
813260
2000
Als jullie me toelaten om te stijgen
13:35
to metaphorical heights,
291
815260
3000
naar spreekwoordelijke hoogten,
13:38
I will remind you that neural activity
292
818260
3000
herinner ik jullie eraan dat hersenactiviteit
13:41
is the physical basis -- or so neuroscientists think --
293
821260
2000
de fysieke basis is -- althans, dat denken de neurowetenschappers --
13:43
of thoughts, feelings and perceptions.
294
823260
3000
van gedachten, gevoelens, en waarnemingen.
13:46
And so we might even speak of
295
826260
2000
We kunnen dus misschien zelfs spreken
13:48
the stream of consciousness.
296
828260
2000
van de stroom van het bewustzijn.
13:50
Neural activity is its water,
297
830260
3000
Hersenactiviteit is zijn water,
13:53
and the connectome is its bed.
298
833260
3000
en het connectoom zijn bedding.
13:57
So let's return from the heights of metaphor
299
837260
2000
Laten we nu dan maar afdalen van de toppen van de metafoor
13:59
and return to science.
300
839260
2000
en terugkeren naar de wetenschap.
14:01
Suppose our technologies for finding connectomes
301
841260
2000
Veronderstel dat onze technologieën
14:03
actually work.
302
843260
2000
om connectomen te vinden werken.
14:05
How will we go about testing the hypothesis
303
845260
2000
Hoe zullen we het testen van de hypothese
14:07
"I am my connectome?"
304
847260
3000
"Ik ben mijn connectoom" dan aanpakken?
14:10
Well, I propose a direct test.
305
850260
3000
Wel, ik stel een directe test voor.
14:13
Let us attempt
306
853260
2000
Laten we proberen
14:15
to read out memories from connectomes.
307
855260
3000
om herinneringen uit connectomen te lezen.
14:18
Consider the memory
308
858260
2000
Stel je de herinnering voor
14:20
of long temporal sequences of movements,
309
860260
3000
van lange, getimede reeksen van bewegingen,
14:23
like a pianist playing a Beethoven sonata.
310
863260
3000
zoals een pianist die een Beethoven-sonate speelt.
14:26
According to a theory that dates back to the 19th century,
311
866260
3000
Volgens een theorie die dateert van de negentiende eeuw,
14:29
such memories are stored
312
869260
2000
worden zulke herinneringen bewaard
14:31
as chains of synaptic connections inside your brain.
313
871260
3000
als kettingen van synaptische verbindingen in je brein.
14:35
Because, if the first neurons in the chain are activated,
314
875260
3000
Omdat, als de eerste neuronen in de ketting geactiveerd worden,
14:38
through their synapses they send messages to the second neurons, which are activated,
315
878260
3000
ze berichten sturen door hun synapsen naar de tweede reeks neuronen,
14:41
and so on down the line,
316
881260
2000
die dan geactiveerd worden, en zo verder,
14:43
like a chain of falling dominoes.
317
883260
2000
zoals een ketting van vallende dominostenen.
14:45
And this sequence of neural activation
318
885260
2000
En deze reeks van neurale activering,
14:47
is hypothesized to be the neural basis
319
887260
3000
wordt verondersteld de neurale basis te zijn
14:50
of those sequence of movements.
320
890260
2000
van deze reeks bewegingen.
14:52
So one way of trying to test the theory
321
892260
2000
Dus één manier om de theorie te testen
14:54
is to look for such chains
322
894260
2000
is te zoeken naar zulke kettingen
14:56
inside connectomes.
323
896260
2000
in connectomen.
14:58
But it won't be easy, because they're not going to look like this.
324
898260
3000
Maar het zal niet gemakkelijk zijn, want ze zullen er niet zo uitzien.
15:01
They're going to be scrambled up.
325
901260
2000
Ze zullen door elkaar gegooid zijn.
15:03
So we'll have to use our computers
326
903260
2000
We zullen dus onze computers moeten gebruiken
15:05
to try to unscramble the chain.
327
905260
3000
om te proberen de ketting te ontwarren.
15:08
And if we can do that,
328
908260
2000
Als we dat kunnen doen,
15:10
the sequence of the neurons we recover from that unscrambling
329
910260
3000
zal de reeks neuronen die we uit die ontwarring halen
15:13
will be a prediction of the pattern of neural activity
330
913260
3000
een voorspelling zijn van het patroon van de hersenactiviteit
15:16
that is replayed in the brain during memory recall.
331
916260
3000
die wordt afgespeeld in het brein tijdens het herinneren.
15:19
And if that were successful,
332
919260
2000
Als dat een succes zou zijn,
15:21
that would be the first example of reading a memory from a connectome.
333
921260
3000
zou dat het eerste voorbeeld zijn van herinneringen lezen uit een connectoom.
15:28
(Laughter)
334
928260
2000
(Gelach)
15:30
What a mess --
335
930260
2000
Wat een rommeltje.
15:33
have you ever tried to wire up a system
336
933260
2000
Heb je ooit geprobeerd een circuit te bedraden
15:35
as complex as this?
337
935260
2000
dat zo ingewikkeld was als het deze?
15:37
I hope not.
338
937260
2000
Ik hoop van niet.
15:39
But if you have, you know it's very easy to make a mistake.
339
939260
3000
Maar als je het ooit gedaan hebt, weet je dat het erg makkelijk is om je te vergissen.
15:45
The branches of neurons are like the wires of the brain.
340
945260
2000
Vertakkingen van neuronen zijn zoals de draden van het brein.
15:47
Can anyone guess: what's the total length of wires in your brain?
341
947260
4000
Kan iemand raden wat de totale lengte van de bedrading in je brein is?
15:54
I'll give you a hint. It's a big number.
342
954260
2000
Ik zal een hint geven. Het is een groot getal.
15:56
(Laughter)
343
956260
2000
(Gelach)
15:59
I estimate, millions of miles,
344
959260
3000
Ik schat miljoenen mijlen.
16:02
all packed in your skull.
345
962260
3000
Allemaal samengepropt in je schedel.
16:05
And if you appreciate that number,
346
965260
2000
Als je je dat getal voorstelt,
16:07
you can easily see
347
967260
2000
kan je gemakkelijk zien
16:09
there is huge potential for mis-wiring of the brain.
348
969260
2000
dat er een geweldige kans op bedradingsfouten is in het brein.
16:11
And indeed, the popular press loves headlines like,
349
971260
3000
Inderdaad, de populaire pers houdt van koppen als
16:14
"Anorexic brains are wired differently,"
350
974260
2000
"Breinen met anorexia hebben andere verbindingen",
16:16
or "Autistic brains are wired differently."
351
976260
2000
of "Autistische breinen hebben andere verbindingen".
16:18
These are plausible claims,
352
978260
2000
Dit zijn plausibele stellingen,
16:20
but in truth,
353
980260
2000
maar eigenlijk
16:22
we can't see the brain's wiring clearly enough
354
982260
2000
kunnen we de bedrading van het brein niet goed genoeg zien
16:24
to tell if these are really true.
355
984260
2000
om te zeggen of deze echt waar zijn.
16:26
And so the technologies for seeing connectomes
356
986260
3000
En dus zullen de technologieën om connectomen te zien
16:29
will allow us to finally
357
989260
2000
ons eindelijk toelaten
16:31
read mis-wiring of the brain,
358
991260
2000
om verbindingsfouten in het brein te lezen
16:33
to see mental disorders in connectomes.
359
993260
3000
en geestelijke aandoeningen in connectomen te zien.
16:40
Sometimes the best way to test a hypothesis
360
1000260
3000
Soms is het goed om je het meest extreme gevolg van een hypothese
16:43
is to consider its most extreme implication.
361
1003260
3000
voor te stellen om deze te testen.
16:46
Philosophers know this game very well.
362
1006260
3000
Filosofen kennen dit spelletje zeer goed.
16:50
If you believe that I am my connectome,
363
1010260
3000
Als je gelooft dat ik mijn connectoom ben
16:53
I think you must also accept the idea
364
1013260
3000
denk ik dat je ook moet aannemen
16:56
that death is the destruction
365
1016260
2000
dat de dood de vernietiging
16:58
of your connectome.
366
1018260
3000
van je connectoom is.
17:02
I mention this because there are prophets today
367
1022260
3000
Ik vermeld dit omdat er vandaag de dag profeten zijn
17:05
who claim that technology
368
1025260
3000
die zeggen dat de technologie
17:08
will fundamentally alter the human condition
369
1028260
3000
de menselijke conditie fundamenteel zal veranderen
17:11
and perhaps even transform the human species.
370
1031260
3000
en misschien zelfs de menselijke soort zal transformeren.
17:14
One of their most cherished dreams
371
1034260
3000
Eén van hun meest gekoesterde dromen
17:17
is to cheat death
372
1037260
2000
is de dood te omzeilen
17:19
by that practice known as cryonics.
373
1039260
2000
met een techniek die bekendstaat als cryonica.
17:21
If you pay 100,000 dollars,
374
1041260
2000
Als je 100.000 dollar neertelt
17:23
you can arrange to have your body frozen after death
375
1043260
3000
kan je je lichaam na je dood laten invriezen
17:26
and stored in liquid nitrogen
376
1046260
2000
en laten bewaren in vloeibare stikstof
17:28
in one of these tanks in an Arizona warehouse,
377
1048260
2000
in één van deze tanks in een pakhuis in Arizona,
17:30
awaiting a future civilization
378
1050260
2000
wachtend op een toekomstige beschaving
17:32
that is advanced to resurrect you.
379
1052260
3000
die geavanceerd genoeg is om je te doen herrijzen.
17:36
Should we ridicule the modern seekers of immortality,
380
1056260
2000
Moeten we de moderne zoekers van de onsterfelijkheid
17:38
calling them fools?
381
1058260
2000
belachelijk maken en hen als dwazen bestempelen?
17:40
Or will they someday chuckle
382
1060260
2000
Of zullen ze op een dag
17:42
over our graves?
383
1062260
2000
grinniken op ons graf?
17:45
I don't know --
384
1065260
2000
Ik weet het niet.
17:47
I prefer to test their beliefs, scientifically.
385
1067260
3000
Ik test liever wetenschappelijk of hun overtuiging klopt.
17:50
I propose that we attempt to find a connectome
386
1070260
2000
Ik stel voor dat we proberen een connectoom te vinden
17:52
of a frozen brain.
387
1072260
2000
van een ingevroren brein.
17:54
We know that damage to the brain
388
1074260
2000
We weten dat schade aan het brein
17:56
occurs after death and during freezing.
389
1076260
2000
zich voordoet na de dood en tijdens het bevriezen.
17:58
The question is: has that damage erased the connectome?
390
1078260
3000
De vraag is: wist die schade het connectoom uit?
18:01
If it has, there is no way that any future civilization
391
1081260
3000
Als dat zo is, is er geen enkele manier
18:04
will be able to recover the memories of these frozen brains.
392
1084260
3000
om de herinneringen van die bevroren breinen terug te halen.
18:07
Resurrection might succeed for the body,
393
1087260
2000
Verrijzenis mag dan wel mogelijk zijn voor het lichaam,
18:09
but not for the mind.
394
1089260
2000
maar niet voor de geest.
18:11
On the other hand, if the connectome is still intact,
395
1091260
3000
Aan de andere kant, als het connectoom nog intact is,
18:14
we cannot ridicule the claims of cryonics so easily.
396
1094260
3000
kunnen we de stellingen van de cryonica niet zo gemakkelijk bespotten.
18:20
I've described a quest
397
1100260
2000
Ik heb een missie beschreven
18:22
that begins in the world of the very small,
398
1102260
3000
die begint in de wereld van het zeer kleine,
18:25
and propels us to the world of the far future.
399
1105260
3000
en ons voortstuwt naar de wereld van de verre toekomst.
18:28
Connectomes will mark a turning point in human history.
400
1108260
3000
Connectomen zullen een keerpunt in de menselijke geschiedenis markeren.
18:32
As we evolved from our ape-like ancestors
401
1112260
2000
Terwijl we evolueerden van onze aapachtige voorouders
18:34
on the African savanna,
402
1114260
2000
op de Afrikaanse savanne,
18:36
what distinguished us was our larger brains.
403
1116260
3000
was onze herseninhoud wat ons onderscheidde.
18:40
We have used our brains to fashion
404
1120260
2000
We hebben onze breinen gebruikt
18:42
ever more amazing technologies.
405
1122260
3000
om nog verbluffender technologieën te ontwerpen.
18:45
Eventually, these technologies will become so powerful
406
1125260
3000
Ooit zullen deze technologieën zo krachtig worden
18:48
that we will use them to know ourselves
407
1128260
3000
dat we ze zullen gebruiken om onszelf te kennen
18:51
by deconstructing and reconstructing
408
1131260
3000
door onze breinen af te breken
18:54
our own brains.
409
1134260
3000
en opnieuw op te bouwen.
18:57
I believe that this voyage of self-discovery
410
1137260
3000
Ik geloof dat deze reis van zelfontdekking
19:00
is not just for scientists,
411
1140260
3000
niet enkel voor wetenschappers is,
19:03
but for all of us.
412
1143260
2000
maar voor ons allemaal.
19:05
And I'm grateful for the opportunity to share this voyage with you today.
413
1145260
3000
En ik ben dankbaar om de kans om deze reis vandaag met jullie te delen.
19:08
Thank you.
414
1148260
2000
Bedankt.
19:10
(Applause)
415
1150260
8000
(Applaus)
Over deze website

Deze site laat u kennismaken met YouTube-video's die nuttig zijn om Engels te leren. U ziet Engelse lessen gegeven door topdocenten uit de hele wereld. Dubbelklik op de Engelse ondertitels op elke videopagina om de video af te spelen. De ondertitels scrollen synchroon met het afspelen van de video. Heeft u opmerkingen of verzoeken, neem dan contact met ons op via dit contactformulier.

https://forms.gle/WvT1wiN1qDtmnspy7