Gero Miesenboeck reengineers a brain

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TED


Por favor, faça duplo clique nas legendas em inglês abaixo para reproduzir o vídeo.

Tradutor: Henrique Carvalho Revisora: Jeff Caponero
00:15
I have a doppelganger.
0
15260
3000
Eu tenho um Doppelgänger.
00:18
(Laughter)
1
18260
3000
(Risos)
00:21
Dr. Gero is a brilliant
2
21260
3000
Dr. Gero é um cientista brilhante
00:24
but slightly mad scientist
3
24260
2000
mas ligeiramente louco
00:26
in the "Dragonball Z: Android Saga."
4
26260
3000
em Dragonball Z: "A Saga Androide".
00:29
If you look very carefully,
5
29260
2000
Se olharem com atenção,
00:31
you see that his skull has been replaced
6
31260
3000
veem que o crânio dele foi substituído
00:34
with a transparent Plexiglas dome
7
34260
2000
por uma cúpula transparente de plexiglas
00:36
so that the workings of his brain can be observed
8
36260
3000
de modo a que o funcionamento do cérebro possa ser observado
00:39
and also controlled with light.
9
39260
3000
e também controlado com luz.
00:42
That's exactly what I do --
10
42260
2000
É exatamente isso que eu faço
00:44
optical mind control.
11
44260
2000
— controlo ótico do espírito.
00:46
(Laughter)
12
46260
2000
(Risos)
00:48
But in contrast to my evil twin
13
48260
2000
Mas ao contrário do meu gémeo malvado
00:50
who lusts after world domination,
14
50260
3000
que anseia dominar o mundo,
00:53
my motives are not sinister.
15
53260
3000
os meus motivos não são sinistros.
00:56
I control the brain
16
56260
2000
Eu controlo o cérebro
00:58
in order to understand how it works.
17
58260
2000
para perceber como ele funciona.
01:00
Now wait a minute, you may say,
18
60260
2000
"Espere aí", dizem vocês.
01:02
how can you go straight to controlling the brain
19
62260
3000
"Como é que pode controlar o cérebro
01:05
without understanding it first?
20
65260
2000
"sem o perceber primeiro?
01:07
Isn't that putting the cart before the horse?
21
67260
3000
"Isso não é pôr a carroça à frente dos bois?"
01:11
Many neuroscientists agree with this view
22
71260
3000
Muitos neurocientistas concordam com esse ponto de vista
01:14
and think that understanding will come
23
74260
3000
e pensam que o entendimento virá
01:17
from more detailed observation and analysis.
24
77260
3000
com mais observação e análise detalhada.
01:20
They say, "If we could record the activity of our neurons,
25
80260
4000
Dizem: "Se pudéssemos registar a atividade dos nossos neurónios,
01:24
we would understand the brain."
26
84260
3000
"entenderíamos o cérebro."
01:27
But think for a moment what that means.
27
87260
3000
Mas pensem por um momento no que isso significa.
01:30
Even if we could measure
28
90260
2000
Mesmo que pudéssemos medir
01:32
what every cell is doing at all times,
29
92260
2000
o que todas as células estão a fazer a qualquer momento,
01:34
we would still have to make sense
30
94260
2000
continuávamos a ter de perceber
01:36
of the recorded activity patterns,
31
96260
2000
os padrões da atividade registada,
01:38
and that's so difficult,
32
98260
2000
e isso é tão difícil
01:40
chances are we'll understand these patterns
33
100260
2000
que há todas as hipóteses de compreender tão pouco esses padrões
01:42
just as little as the brains that produce them.
34
102260
3000
como o cérebro que os produzem.
01:45
Take a look at what brain activity might look like.
35
105260
3000
Observem o aspeto que a atividade cerebral pode ter.
01:48
In this simulation, each black dot
36
108260
2000
Nesta simulação, cada ponto preto é uma célula nervosa.
01:50
is one nerve cell.
37
110260
2000
01:52
The dot is visible
38
112260
2000
Vê-se um ponto, sempre que uma célula dispara um impulso elétrico.
01:54
whenever a cell fires an electrical impulse.
39
114260
2000
01:56
There's 10,000 neurons here.
40
116260
2000
Estão aqui 10 000 neurónios.
01:58
So you're looking at roughly one percent
41
118260
2000
Portanto, estiveram a olhar para cerca de 1%
02:00
of the brain of a cockroach.
42
120260
3000
do cérebro de uma barata.
02:04
Your brains are about 100 million times
43
124260
3000
O nosso cérebro é mais complicado cerca de 100 milhões de vezes
02:07
more complicated.
44
127260
2000
02:09
Somewhere, in a pattern like this,
45
129260
2000
Algures, num padrão como este,
02:11
is you,
46
131260
2000
somos nós,
02:13
your perceptions,
47
133260
2000
as nossas perceções,
02:15
your emotions, your memories,
48
135260
3000
as nossas emoções, as nossas memórias,
02:18
your plans for the future.
49
138260
2000
os nossos planos para o futuro.
02:20
But we don't know where,
50
140260
2000
Mas não sabemos onde,
02:22
since we don't know how to read the pattern.
51
142260
3000
uma vez que não sabemos ler o padrão.
02:25
We don't understand the code used by the brain.
52
145260
3000
Não percebemos o código usado pelo cérebro.
02:28
To make progress,
53
148260
2000
Para fazermos progressos,
02:30
we need to break the code.
54
150260
2000
temos de decifrar o código.
02:32
But how?
55
152260
2000
Mas como?
02:35
An experienced code-breaker will tell you
56
155260
2000
Um criptógrafo experiente dirá
02:37
that in order to figure out what the symbols in a code mean,
57
157260
3000
que, para perceber o que é que significam os símbolos num código,
02:40
it's essential to be able to play with them,
58
160260
3000
é essencial poder jogar com eles,
02:43
to rearrange them at will.
59
163260
2000
rearranjá-los conforme quisermos.
02:45
So in this situation too,
60
165260
2000
Portanto, também nesta situação,
02:47
to decode the information
61
167260
2000
para descodificar as informações contidas em padrões como este,
02:49
contained in patterns like this,
62
169260
2000
02:51
watching alone won't do.
63
171260
2000
não basta observar, temos de rearranjar o padrão.
02:53
We need to rearrange the pattern.
64
173260
2000
02:55
In other words,
65
175260
2000
Por outras palavras,
02:57
instead of recording the activity of neurons,
66
177260
2000
em vez de registar a atividade dos neurónios,
02:59
we need to control it.
67
179260
2000
precisamos de os controlar.
03:01
It's not essential that we can control
68
181260
2000
Não é essencial que tenhamos de controlar
03:03
the activity of all neurons in the brain, just some.
69
183260
3000
a atividade de todos os neurónios no cérebro, apenas alguns.
03:06
The more targeted our interventions, the better.
70
186260
2000
Quanto mais direcionada a nossa intervenção, melhor.
03:08
And I'll show you in a moment
71
188260
2000
Vou já mostrar como é que conseguimos atingir a precisão necessária.
03:10
how we can achieve the necessary precision.
72
190260
3000
03:13
And since I'm realistic, rather than grandiose,
73
193260
3000
Como sou realista, não sou convencido,
03:16
I don't claim that the ability to control the function of the nervous system
74
196260
3000
não afirmo que a capacidade de controlar a função do sistema nervoso
03:19
will at once unravel all its mysteries.
75
199260
3000
vai permitir descobrir imediatamente todos os seus mistérios.
03:22
But we'll certainly learn a lot.
76
202260
3000
Mas, certamente, podemos aprender muito.
03:27
Now, I'm by no means
77
207260
2000
Não sou, de modo algum, a primeira pessoa a perceber
03:29
the first person to realize
78
209260
2000
03:31
how powerful a tool intervention is.
79
211260
3000
quão poderosa é uma intervenção com ferramentas.
03:34
The history of attempts
80
214260
2000
O historial de tentativas de manipular a função do sistema nervoso
03:36
to tinker with the function of the nervous system
81
216260
2000
03:38
is long and illustrious.
82
218260
2000
é longo e ilustre.
03:40
It dates back at least 200 years,
83
220260
3000
Remonta, pelo menos, a 200 anos,
03:43
to Galvani's famous experiments
84
223260
2000
às famosas experiências de Galvani
03:45
in the late 18th century and beyond.
85
225260
3000
nos finais do século XVIII e adiante.
03:49
Galvani showed that a frog's legs twitched
86
229260
3000
Galvani mostrou que uma perna de rã
tinha espasmos quando ele ligava o nervo lombar
03:52
when he connected the lumbar nerve
87
232260
2000
03:54
to a source of electrical current.
88
234260
3000
a uma fonte de corrente elétrica.
03:57
This experiment revealed the first, and perhaps most fundamental,
89
237260
3000
Esta experiência revelou o primeiro elemento
04:00
nugget of the neural code:
90
240260
2000
do código neural — talvez o mais fundamental —
04:02
that information is written in the form
91
242260
2000
que as informações são escritas sob a forma de impulsos elétricos.
04:04
of electrical impulses.
92
244260
3000
04:08
Galvani's approach
93
248260
2000
A abordagem de Galvani
04:10
of probing the nervous system with electrodes
94
250260
2000
de sondar o sistema nervoso com elétrodos
04:12
has remained state-of-the-art until today,
95
252260
3000
permaneceu até hoje como o melhor processo
04:15
despite a number of drawbacks.
96
255260
3000
apesar da quantidade de desvantagens.
04:18
Sticking wires into the brain is obviously rather crude.
97
258260
3000
Espetar fios no cérebro é obviamente cruel.
04:21
It's hard to do in animals that run around,
98
261260
2000
É difícil de o fazer em animais que correm de um lado para o outro,
04:23
and there is a physical limit
99
263260
2000
e há um limite físico para o número de fios
04:25
to the number of wires
100
265260
2000
04:27
that can be inserted simultaneously.
101
267260
3000
que podem ser inseridos simultaneamente.
04:30
So around the turn of the last century,
102
270260
2000
Por alturas do final do século passado,
04:32
I started to think,
103
272260
2000
comecei a pensar:
04:34
"Wouldn't it be wonderful if one could take this logic
104
274260
3000
Não seria maravilhoso se pegássemos nesta lógica
04:37
and turn it upside down?"
105
277260
2000
e a invertêssemos?
04:39
So instead of inserting a wire
106
279260
2000
Em vez de inserir um fio num local do cérebro,
04:41
into one spot of the brain,
107
281260
3000
04:44
re-engineer the brain itself
108
284260
2000
reconstruir o próprio cérebro
04:46
so that some of its neural elements
109
286260
3000
para que alguns dos seus elementos neurais
04:49
become responsive to diffusely broadcast signals
110
289260
3000
se tornem reativos a sinais de transmissão difusa,
04:52
such as a flash of light.
111
292260
3000
tal como um raio de luz.
04:55
Such an approach would literally, in a flash of light,
112
295260
3000
Tal abordagem, num relâmpago,
04:58
overcome many of the obstacles to discovery.
113
298260
3000
ultrapassaria muitos dos obstáculos às descobertas.
05:01
First, it's clearly a non-invasive,
114
301260
3000
Primeiro, é claramente uma forma de comunicação sem fios não-invasiva,
05:04
wireless form of communication.
115
304260
3000
05:07
And second, just as in a radio broadcast,
116
307260
2000
E segundo, tal como uma transmissão de rádio,
05:09
you can communicate with many receivers at once.
117
309260
3000
é possível comunicar com muitos recetores ao mesmo tempo.
05:12
You don't need to know where these receivers are,
118
312260
3000
Não precisamos de saber onde estão esses recetores.
05:15
and it doesn't matter if these receivers move --
119
315260
2000
Não interessa se estes recetores se movem
05:17
just think of the stereo in your car.
120
317260
3000
— basta pensarem na estereofonia do vosso carro.
05:20
It gets even better,
121
320260
3000
Ainda é melhor,
05:23
for it turns out that we can fabricate the receivers
122
323260
3000
porque podemos fabricar os recetores
05:26
out of materials that are encoded in DNA.
123
326260
3000
a partir de materiais que estão codificados no ADN.
05:29
So each nerve cell
124
329260
2000
Cada célula nervosa, com a composição genética certa
05:31
with the right genetic makeup
125
331260
2000
05:33
will spontaneously produce a receiver
126
333260
3000
irá espontaneamente produzir um recetor
05:36
that allows us to control its function.
127
336260
3000
que nos permite controlar a sua função.
05:39
I hope you'll appreciate
128
339260
2000
Espero que apreciem a bela simplicidade deste conceito.
05:41
the beautiful simplicity
129
341260
2000
05:43
of this concept.
130
343260
2000
05:45
There's no high-tech gizmos here,
131
345260
2000
Não há aqui geringonças de alta-tecnologia,
05:47
just biology revealed through biology.
132
347260
3000
apenas biologia revelada através de biologia.
05:51
Now let's take a look at these miraculous receivers up close.
133
351260
3000
Vamos olhar de perto para estes recetores miraculosos.
05:54
As we zoom in on one of these purple neurons,
134
354260
3000
Ao aumentarmos um destes neurónios roxos,
05:57
we see that its outer membrane
135
357260
2000
vemos que a sua membrana exterior
05:59
is studded with microscopic pores.
136
359260
2000
está repleta de poros microscópicos.
06:01
Pores like these conduct electrical current
137
361260
2000
São estes poros que conduzem a corrente elétrica
06:03
and are responsible
138
363260
2000
e são responsáveis por toda a comunicação no sistema nervoso.
06:05
for all the communication in the nervous system.
139
365260
2000
06:07
But these pores here are special.
140
367260
2000
Mas estes poros aqui são especiais.
06:09
They are coupled to light receptors
141
369260
2000
Estão acoplados a recetores de luz semelhantes aos dos nossos olhos.
06:11
similar to the ones in your eyes.
142
371260
3000
06:14
Whenever a flash of light hits the receptor,
143
374260
2000
Quando um raio de luz atinge o recetor,
06:16
the pore opens, an electrical current is switched on,
144
376260
3000
o poro abre-se e a corrente elétrica é ligada,
06:19
and the neuron fires electrical impulses.
145
379260
3000
e o neurónio dispara um impulso elétrico.
06:22
Because the light-activated pore is encoded in DNA,
146
382260
3000
Como o poro ativado pela luz está codificado no ADN,
06:25
we can achieve incredible precision.
147
385260
3000
podemos atingir uma precisão incrível.
06:28
This is because,
148
388260
2000
Isto porque,
06:30
although each cell in our bodies
149
390260
2000
embora cada célula nos nossos corpos contenha o mesmo conjunto de genes,
06:32
contains the same set of genes,
150
392260
2000
06:34
different mixes of genes get turned on and off
151
394260
2000
são ativados ou desativados diferentes misturas de genes
06:36
in different cells.
152
396260
2000
em diferentes células.
06:38
You can exploit this to make sure
153
398260
2000
Podemos explorar isto para nos certificarmos
06:40
that only some neurons
154
400260
2000
de que só alguns neurónios contêm poros ativados por luz
06:42
contain our light-activated pore and others don't.
155
402260
3000
e outros não contêm.
06:45
So in this cartoon, the bluish white cell
156
405260
2000
Neste desenho, a célula branca azulada,
06:47
in the upper-left corner
157
407260
2000
no canto superior esquerdo
06:49
does not respond to light
158
409260
2000
não reage à luz
06:51
because it lacks the light-activated pore.
159
411260
3000
porque não possui o poro ativado por luz.
06:54
The approach works so well
160
414260
2000
A abordagem funciona tão bem
06:56
that we can write purely artificial messages
161
416260
2000
que podemos escrever mensagens totalmente artificias
06:58
directly to the brain.
162
418260
2000
diretamente para o cérebro.
07:00
In this example, each electrical impulse,
163
420260
2000
Neste exemplo, cada impulso elétrico,
07:02
each deflection on the trace,
164
422260
3000
cada deflexão no traço,
07:05
is caused by a brief pulse of light.
165
425260
3000
é causada por um curto impulso de luz.
07:08
And the approach, of course, also works
166
428260
2000
E a abordagem também funciona
07:10
in moving, behaving animals.
167
430260
3000
em animais em movimento.
07:13
This is the first ever such experiment,
168
433260
2000
Esta é a primeira experiência deste tipo,
07:15
sort of the optical equivalent of Galvani's.
169
435260
3000
uma espécie de equivalente ótica da de Galvani.
07:18
It was done six or seven years ago
170
438260
2000
Foi realizada há seis ou sete anos
07:20
by my then graduate student, Susana Lima.
171
440260
3000
pela então minha aluna, Susana Lima.
07:23
Susana had engineered the fruit fly on the left
172
443260
3000
A Susana tinha manipulado a mosca da fruta à esquerda
07:26
so that just two out of the 200,000 cells in its brain
173
446260
4000
para que apenas duas das 200 mil células do seu cérebro
07:30
expressed the light-activated pore.
174
450260
3000
expressassem o poro ativado por luz.
07:33
You're familiar with these cells
175
453260
2000
Vocês conhecem estas células
07:35
because they are the ones that frustrate you
176
455260
2000
porque são elas que vos deixam frustrados
07:37
when you try to swat the fly.
177
457260
2000
quando tentam esmagar uma mosca.
07:39
They trained the escape reflex that makes the fly jump into the air
178
459260
3000
Elas reforçam o reflexo de fuga que faz com que a mosca salte para o ar
07:42
and fly away whenever you move your hand in position.
179
462260
3000
e voe quando movem a mão.
07:46
And you can see here that the flash of light has exactly the same effect.
180
466260
3000
Vemos aqui que o raio de luz tem exatamente o mesmo efeito.
07:49
The animal jumps, it spreads its wings, it vibrates them,
181
469260
3000
O animal salta, abre as asas, vibra-as, mas não consegue voar,
07:52
but it can't actually take off
182
472260
2000
07:54
because the fly is sandwiched between two glass plates.
183
474260
3000
porque está entalada entre duas placas de vidro.
07:58
Now to make sure that this was no reaction of the fly
184
478260
2000
Para garantir que esta não é uma reação da mosca
08:00
to a flash it could see,
185
480260
3000
ao raio de luz que ela podia ver,
08:03
Susana did a simple
186
483260
2000
a Susana fez uma experiência simples mas extremamente eficaz.
08:05
but brutally effective experiment.
187
485260
2000
08:07
She cut the heads off of her flies.
188
487260
3000
Cortou a cabeça às moscas.
08:11
These headless bodies can live for about a day,
189
491260
3000
Estes corpos sem cabeça conseguem viver durante um dia,
08:14
but they don't do much.
190
494260
2000
mas não fazem muito.
08:16
They just stand around
191
496260
3000
Permanecem quietas
08:19
and groom excessively.
192
499260
3000
de um modo enfadonho.
08:22
So it seems that the only trait that survives decapitation is vanity.
193
502260
3000
Parece que a única característica que resiste à decapitação é a vaidade.
08:25
(Laughter)
194
505260
3000
(Risos)
08:30
Anyway, as you'll see in a moment,
195
510260
2000
De qualquer maneira, como já vão ver,
08:32
Susana was able to turn on the flight motor
196
512260
3000
a Susana foi capaz de ativar o motor do voo
08:35
of what's the equivalent of the spinal cord of these flies
197
515260
3000
daquilo que é o equivalente à espinal medula das moscas
08:38
and get some of the headless bodies
198
518260
2000
e pôr alguns destes corpos decapitados a levantar voo e voar.
08:40
to actually take off and fly away.
199
520260
3000
08:47
They didn't get very far, obviously.
200
527260
2000
Não voaram para muito longe, obviamente.
08:50
Since we took these first steps,
201
530260
2000
Desde que tomámos estes passos iniciais,
08:52
the field of optogenetics has exploded.
202
532260
3000
o ramo da optogenética explodiu.
08:55
And there are now hundreds of labs
203
535260
2000
Há hoje centenas de laboratórios a utilizar estas abordagens.
08:57
using these approaches.
204
537260
2000
08:59
And we've come a long way
205
539260
2000
Percorremos um longo caminho
09:01
since Galvani's and Susana's first successes
206
541260
3000
desde os primeiros êxitos de Galvani e da Susana
09:04
in making animals twitch or jump.
207
544260
2000
em fazer os animais torcerem-se ou saltar.
09:06
We can now actually interfere with their psychology
208
546260
3000
Agora podemos, de facto, interferir com a sua psicologia
09:09
in rather profound ways,
209
549260
2000
de modo verdadeiramente profundo.
09:11
as I'll show you in my last example,
210
551260
2000
como vou mostrar no meu último exemplo,
09:13
which is directed at a familiar question.
211
553260
3000
que é direcionado para uma questão familiar.
09:16
Life is a string of choices
212
556260
3000
A vida é uma corrente de escolhas
09:19
creating a constant pressure to decide what to do next.
213
559260
3000
criando uma pressão constante para decidir o que fazer a seguir.
09:23
We cope with this pressure by having brains,
214
563260
3000
Nós lidamos com esta pressão porque temos cérebro,
09:26
and within our brains, decision-making centers
215
566260
3000
e dentro do nosso cérebro, centros de tomada de decisão
09:29
that I've called here the "Actor."
216
569260
3000
a que eu chamei aqui o "Ator".
09:33
The Actor implements a policy that takes into account
217
573260
3000
O Ator implementa uma política que tem em consideração
09:36
the state of the environment
218
576260
2000
o estado do ambiente e o contexto no qual operamos.
09:38
and the context in which we operate.
219
578260
3000
09:41
Our actions change the environment, or context,
220
581260
3000
As nossas ações alteram o ambiente, ou o contexto,
09:44
and these changes are then fed back into the decision loop.
221
584260
3000
e estas alterações são depois devolvidas no circuito de decisão.
09:48
Now to put some neurobiological meat
222
588260
3000
Para pôr algum conteúdo neurobiológico neste modelo abstrato,
09:51
on this abstract model,
223
591260
2000
09:53
we constructed a simple one-dimensional world
224
593260
2000
construímos um mundo unidimensional simples
09:55
for our favorite subject, fruit flies.
225
595260
3000
para o nosso sujeito favorito, moscas da fruta.
09:58
Each chamber in these two vertical stacks
226
598260
2000
Cada câmara destas duas colunas verticais
10:00
contains one fly.
227
600260
2000
contém uma mosca.
10:02
The left and the right halves of the chamber
228
602260
3000
As metades esquerda e direita da câmara
10:05
are filled with two different odors,
229
605260
2000
estão preenchidas por dois odores diferentes,
10:07
and a security camera watches
230
607260
2000
e uma câmara de segurança regista
10:09
as the flies pace up and down between them.
231
609260
3000
os movimentos das moscas entre elas.
10:12
Here's some such CCTV footage.
232
612260
2000
Esta é uma sequência filmada CCTV.
10:14
Whenever a fly reaches the midpoint of the chamber
233
614260
3000
Assim que uma mosca atinge o ponto médio da câmara
10:17
where the two odor streams meet,
234
617260
2000
onde as duas correntes de odores se encontram,
10:19
it has to make a decision.
235
619260
2000
tem de tomar uma decisão.
10:21
It has to decide whether to turn around
236
621260
2000
Tem de decidir entre voltar para trás e permanecer no mesmo odor,
10:23
and stay in the same odor,
237
623260
2000
10:25
or whether to cross the midline
238
625260
2000
ou atravessar a linha média e experimenta algo novo.
10:27
and try something new.
239
627260
2000
10:29
These decisions are clearly a reflection
240
629260
3000
Estas decisões são claramente o reflexo da política do Ator.
10:32
of the Actor's policy.
241
632260
3000
10:36
Now for an intelligent being like our fly,
242
636260
3000
Para um ser inteligente como a nossa mosca,
10:39
this policy is not written in stone
243
639260
3000
esta política não está escrita em pedra,
10:42
but rather changes as the animal learns from experience.
244
642260
3000
mas muda conforme o animal aprende com a experiência.
10:45
We can incorporate such an element
245
645260
2000
Podemos incorporar esse elemento de inteligência adaptativa no nosso modelo,
10:47
of adaptive intelligence into our model
246
647260
3000
10:50
by assuming that the fly's brain
247
650260
2000
assumindo que o cérebro da mosca
10:52
contains not only an Actor,
248
652260
2000
não contém apenas um Ator, mas um diferente grupo de células,
10:54
but a different group of cells,
249
654260
2000
10:56
a "Critic," that provides a running commentary
250
656260
3000
um Crítico, que fornece um comentário contínuo
10:59
on the Actor's choices.
251
659260
2000
sobre as opções do Ator.
11:01
You can think of this nagging inner voice
252
661260
3000
Podem pensar nesta irritante voz interior
11:04
as sort of the brain's equivalent
253
664260
2000
como uma espécie de equivalente cerebral da Igreja Católica,
11:06
of the Catholic Church,
254
666260
2000
11:08
if you're an Austrian like me,
255
668260
3000
se forem austríacos como eu,
11:11
or the super-ego, if you're Freudian,
256
671260
3000
ou do superego, se forem freudianos,
11:14
or your mother, if you're Jewish.
257
674260
2000
ou da vossa mãe, se forem Judeus.
11:16
(Laughter)
258
676260
4000
(Risos)
11:20
Now obviously,
259
680260
2000
Obviamente, o Crítico é um ingrediente chave
11:22
the Critic is a key ingredient
260
682260
3000
11:25
in what makes us intelligent.
261
685260
2000
no que nos torna inteligentes.
11:27
So we set out to identify
262
687260
2000
Portanto decidimos identificar
11:29
the cells in the fly's brain
263
689260
2000
as células no cérebro da mosca que desempenham o papel do Crítico.
11:31
that played the role of the Critic.
264
691260
2000
11:33
And the logic of our experiment was simple.
265
693260
3000
A lógica da nossa experiência era simples.
11:36
We thought if we could use our optical remote control
266
696260
3000
Pensámos que se pudéssemos usar o nosso controlo remoto ótico
11:39
to activate the cells of the Critic,
267
699260
3000
para ativar as células do Crítico,
11:42
we should be able, artificially, to nag the Actor
268
702260
3000
devíamos poder importunar o Ator, artificialmente,
11:45
into changing its policy.
269
705260
2000
para mudar a sua política.
11:47
In other words,
270
707260
2000
Por outras palavras, a mosca devia aprender,
11:49
the fly should learn from mistakes
271
709260
2000
a partir dos erros que pensava ter feito,
11:51
that it thought it had made
272
711260
2000
11:53
but, in reality, it had not made.
273
713260
3000
mas que, na realidade, não tinha feito.
11:56
So we bred flies
274
716260
2000
Portanto criámos moscas
11:58
whose brains were more or less randomly peppered
275
718260
3000
cujos cérebros estavam mais ou menos polvilhados ao acaso
12:01
with cells that were light addressable.
276
721260
2000
com células que eram sensíveis à luz.
12:03
And then we took these flies
277
723260
2000
Depois, pegámos nessas moscas e deixámo-las fazer escolhas.
12:05
and allowed them to make choices.
278
725260
2000
12:07
And whenever they made one of the two choices,
279
727260
2000
Sempre que faziam uma das duas escolhas,
12:09
chose one odor,
280
729260
2000
escolher um odor — neste caso o azul ou o laranja —
12:11
in this case the blue one over the orange one,
281
731260
2000
12:13
we switched on the lights.
282
733260
2000
ligávamos as luzes.
12:15
If the Critic was among the optically activated cells,
283
735260
3000
Se o Crítico se encontrasse nestas células oticamente ativáveis ,
12:18
the result of this intervention
284
738260
2000
o resultado desta intervenção devia ser uma mudança de política.
12:20
should be a change in policy.
285
740260
3000
12:23
The fly should learn to avoid
286
743260
2000
A mosca devia aprender a evitar o odor oticamente estimulado.
12:25
the optically reinforced odor.
287
745260
2000
12:27
Here's what happened in two instances:
288
747260
3000
Eis o que aconteceu em duas ocasiões.
12:30
We're comparing two strains of flies,
289
750260
3000
Estamos a comparar as duas estirpes de moscas,
12:33
each of them having
290
753260
2000
cada uma tendo cerca de 100 células sensíveis à luz no cérebro
12:35
about 100 light-addressable cells in their brains,
291
755260
2000
12:37
shown here in green on the left and on the right.
292
757260
3000
mostradas aqui a verde à esquerda e à direita.
12:40
What's common among these groups of cells
293
760260
3000
O que há de comum neste grupo de células
12:43
is that they all produce the neurotransmitter dopamine.
294
763260
3000
é que todas elas produzem o neurotransmissor dopamina.
12:46
But the identities of the individual
295
766260
2000
Mas as identidades dos neurónios individuais produtores de dopamina
12:48
dopamine-producing neurons
296
768260
2000
12:50
are clearly largely different on the left and on the right.
297
770260
3000
são clara e largamente diferentes na esquerda e na direita.
12:53
Optically activating
298
773260
2000
Ativar opticamente estas centenas de células
12:55
these hundred or so cells
299
775260
2000
12:57
into two strains of flies
300
777260
2000
em duas estirpes de moscas,
12:59
has dramatically different consequences.
301
779260
2000
tem consequências drasticamente diferentes.
13:01
If you look first at the behavior
302
781260
2000
Se olharem primeiro para o comportamento da mosca da direita,
13:03
of the fly on the right,
303
783260
2000
13:05
you can see that whenever it reaches the midpoint of the chamber
304
785260
3000
podem ver que, sempre que ela atinge o ponto médio da câmara
13:08
where the two odors meet,
305
788260
2000
onde os dois odores se encontram,
13:10
it marches straight through, as it did before.
306
790260
3000
continua a sua marcha como o fazia anteriormente.
13:13
Its behavior is completely unchanged.
307
793260
2000
O seu comportamento permanece totalmente inalterado.
13:15
But the behavior of the fly on the left is very different.
308
795260
3000
Mas o comportamento da mosca da esquerda é muito diferente.
13:18
Whenever it comes up to the midpoint,
309
798260
3000
Sempre que atinge o ponto médio,
13:21
it pauses,
310
801260
2000
ela para, examina cuidadosamente a interface de odores,
13:23
it carefully scans the odor interface
311
803260
2000
13:25
as if it was sniffing out its environment,
312
805260
2000
como se estivesse a analisar o seu ambiente
13:27
and then it turns around.
313
807260
2000
e depois volta para trás.
13:29
This means that the policy that the Actor implements
314
809260
3000
Isto significa que a política que o Ator implementa
13:32
now includes an instruction to avoid the odor
315
812260
2000
inclui agora uma instrução para evitar o odor
13:34
that's in the right half of the chamber.
316
814260
3000
que está na parte direita da câmara.
13:37
This means that the Critic
317
817260
2000
Isto significa que o Crítico deve ter falado naquele animal,
13:39
must have spoken in that animal,
318
819260
2000
13:41
and that the Critic must be contained
319
821260
2000
e que o Crítico deve estar contido
13:43
among the dopamine-producing neurons on the left,
320
823260
3000
entre os neurónios produtores de dopamina na esquerda,
13:46
but not among the dopamine producing neurons on the right.
321
826260
3000
mas não nos neurónios produtores de dopamina na direita.
13:49
Through many such experiments,
322
829260
3000
Através de muitas experiências como esta esta,
13:52
we were able to narrow down
323
832260
2000
fomos capazes de reduzir a identidade do Crítico
13:54
the identity of the Critic
324
834260
2000
13:56
to just 12 cells.
325
836260
2000
para apenas 12 células.
13:58
These 12 cells, as shown here in green,
326
838260
3000
Estas 12 células, aqui mostradas a verde,
14:01
send the output to a brain structure
327
841260
2000
enviam um sinal para uma estrutura do cérebro
14:03
called the "mushroom body,"
328
843260
2000
chamado o corpo cogumelo,
14:05
which is shown here in gray.
329
845260
2000
que está aqui a cinzento.
14:07
We know from our formal model
330
847260
2000
Sabemos, a partir do nosso modelo formal,
14:09
that the brain structure
331
849260
2000
que a estrutura cerebral
14:11
at the receiving end of the Critic's commentary is the Actor.
332
851260
3000
no terminal recetor do comentário do Crítico é o Ator.
14:14
So this anatomy suggests
333
854260
2000
Portanto, esta anatomia sugere
14:16
that the mushroom bodies have something to do
334
856260
3000
que os corpos cogumelo têm algo a ver com a escolha da ação.
14:19
with action choice.
335
859260
2000
14:21
Based on everything we know about the mushroom bodies,
336
861260
2000
Com base em tudo o que sabemos sobre os corpos cogumelo,
14:23
this makes perfect sense.
337
863260
2000
isto faz perfeito sentido.
14:25
In fact, it makes so much sense
338
865260
2000
De facto, faz tanto sentido
14:27
that we can construct an electronic toy circuit
339
867260
3000
que podemos construir um circuito eletrónico de brinquedos
14:30
that simulates the behavior of the fly.
340
870260
3000
que simule o comportamento da mosca.
14:33
In this electronic toy circuit,
341
873260
3000
Neste circuito eletrónico,
14:36
the mushroom body neurons are symbolized
342
876260
2000
os neurónios do corpo cogumelo são representados
14:38
by the vertical bank of blue LEDs
343
878260
3000
pelo banco vertical de LEDs azuis no centro da placa.
14:41
in the center of the board.
344
881260
3000
14:44
These LED's are wired to sensors
345
884260
2000
Estes LEDs estão ligados a sensores
14:46
that detect the presence of odorous molecules in the air.
346
886260
3000
que detetam a presença de moléculas odoríferas no ar.
14:50
Each odor activates a different combination of sensors,
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890260
3000
Cada odor ativa uma combinação diferente de sensores,
14:53
which in turn activates
348
893260
2000
que, por sua vez, ativam um detetor
14:55
a different odor detector in the mushroom body.
349
895260
3000
de odor diferente no corpo cogumelo.
14:58
So the pilot in the cockpit of the fly,
350
898260
2000
Portanto, o piloto no cockpit da mosca,
15:00
the Actor,
351
900260
2000
o Actor,
15:02
can tell which odor is present
352
902260
2000
consegue distinguir o odor que está presente
15:04
simply by looking at which of the blue LEDs lights up.
353
904260
4000
simplesmente por ver quais os LEDs azuis que se acendem.
15:09
What the Actor does with this information
354
909260
2000
O que o Ator faz com esta informação depende da sua política,
15:11
depends on its policy,
355
911260
2000
15:13
which is stored in the strengths of the connection,
356
913260
2000
que está armazenada na força da conexão,
15:15
between the odor detectors
357
915260
2000
entre os detetores de odor e os motores
15:17
and the motors
358
917260
2000
15:19
that power the fly's evasive actions.
359
919260
2000
que alimentam as ações evasivas da mosca.
15:22
If the connection is weak, the motors will stay off
360
922260
2000
Se a conexão for fraca, os motores vão permanecer desligados
15:24
and the fly will continue straight on its course.
361
924260
3000
e a mosca vai continuar o seu caminho em frente.
15:27
If the connection is strong, the motors will turn on
362
927260
3000
Se a conexão for forte, os motores vão ligar-se
15:30
and the fly will initiate a turn.
363
930260
3000
e a mosca vai iniciar a sua viragem.
15:33
Now consider a situation
364
933260
2000
Agora considerem a situação em que os motores permanecem desligados,
15:35
in which the motors stay off,
365
935260
2000
15:37
the fly continues on its path
366
937260
3000
e a mosca continua o seu caminho
15:40
and it suffers some painful consequence
367
940260
2000
e sofre uma consequência dolorosa
15:42
such as getting zapped.
368
942260
2000
tal como ser apanhada.
15:44
In a situation like this,
369
944260
2000
Numa situação como esta,
15:46
we would expect the Critic to speak up
370
946260
2000
podemos esperar que o Crítico se manifeste
15:48
and to tell the Actor
371
948260
2000
e diga ao Ator para mudar a sua política.
15:50
to change its policy.
372
950260
2000
15:52
We have created such a situation, artificially,
373
952260
3000
Criámos essa situação artificialmente
15:55
by turning on the critic with a flash of light.
374
955260
3000
ao ligar o Crítico com um raio de luz,
15:58
That caused a strengthening of the connections
375
958260
3000
Isso causou o reforço das ligações
16:01
between the currently active odor detector
376
961260
3000
entre os detetores de odor presentemente ativos e os motores.
16:04
and the motors.
377
964260
2000
16:06
So the next time
378
966260
2000
Portanto, quando a mosca voltar a deparar-se com o mesmo odor,
16:08
the fly finds itself facing the same odor again,
379
968260
3000
16:11
the connection is strong enough to turn on the motors
380
971260
3000
a ligação é suficientemente forte para ligar os motores
16:14
and to trigger an evasive maneuver.
381
974260
3000
e para desencadear uma manobra evasiva.
16:19
I don't know about you,
382
979260
3000
Não sei o que vocês acham,
16:22
but I find it exhilarating to see
383
982260
3000
mas eu acho emocionante ver
16:25
how vague psychological notions
384
985260
3000
como noções psicológicas tão vagas se evaporam
16:28
evaporate and give rise
385
988260
2000
e dão lugar a uma compreensão da mente,
16:30
to a physical, mechanistic understanding of the mind,
386
990260
3000
física e mecanicista,
16:33
even if it's the mind of the fly.
387
993260
3000
mesmo que seja da mente de uma mosca.
16:36
This is one piece of good news.
388
996260
3000
Esta é uma parte das boas notícias.
16:39
The other piece of good news,
389
999260
2000
A outra parte das boas notícias,
16:41
for a scientist at least,
390
1001260
2000
pelo menos para um cientista,
16:43
is that much remains to be discovered.
391
1003260
3000
é que falta muita coisa para descobrir.
16:46
In the experiments I told you about,
392
1006260
2000
Nas experiências de que vos falei,
16:48
we have lifted the identity of the Critic,
393
1008260
3000
revelámos a identidade do Crítico,
16:51
but we still have no idea
394
1011260
2000
mas ainda não fazemos ideia de como o Crítico faz o seu trabalho.
16:53
how the Critic does its job.
395
1013260
2000
16:55
Come to think of it, knowing when you're wrong
396
1015260
2000
Ao pensar nisso, saber quando estamos errados,
16:57
without a teacher, or your mother, telling you,
397
1017260
3000
sem um professor ou uma mãe a dizer-vos,
17:00
is a very hard problem.
398
1020260
2000
é um problema muito difícil.
17:02
There are some ideas in computer science
399
1022260
2000
Há algumas ideias na ciência informática e na inteligência artificial
17:04
and in artificial intelligence
400
1024260
2000
17:06
as to how this might be done,
401
1026260
2000
de como isto pode ser feito,
17:08
but we still haven't solved
402
1028260
2000
mas ainda não resolvemos um único exemplo
17:10
a single example
403
1030260
2000
17:12
of how intelligent behavior
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1032260
3000
de como o comportamento inteligente resulta de interações físicas
17:15
springs from the physical interactions
405
1035260
2000
17:17
in living matter.
406
1037260
2000
em matéria viva.
17:19
I think we'll get there in the not too distant future.
407
1039260
3000
Acho que lá chegaremos num futuro não muito distante.
17:22
Thank you.
408
1042260
2000
Obrigado.
17:24
(Applause)
409
1044260
4000
(Aplausos)
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