Pawan Sinha on how brains learn to see

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TED


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

Tradutor: Gabriela Matias Revisora: Miguel Cabral de Pinho
00:15
If you are a blind child in India,
0
15260
4000
Se forem uma criança cega na Índia,
00:19
you will very likely have to contend with
1
19260
3000
vão, muito provavelmente, ter de se contentar
00:22
at least two big pieces of bad news.
2
22260
3000
com, pelo menos, duas más notícias.
00:25
The first bad news
3
25260
2000
A primeira má notícia
00:27
is that the chances of getting treatment
4
27260
3000
é que as hipóteses de serem tratadas
00:30
are extremely slim to none,
5
30260
3000
são extremamente pequenas a nulas,
00:33
and that's because most of the blindness
6
33260
2000
e isso é porque a maioria dos programas
00:35
alleviation programs in the country
7
35260
2000
de tratamento da cegueira no país
00:37
are focused on adults,
8
37260
2000
focam-se em adultos,
00:39
and there are very, very few hospitals
9
39260
3000
e há muito poucos hospitais
00:42
that are actually equipped to treat children.
10
42260
3000
que estão realmente equipados para tratar crianças.
00:46
In fact, if you were to be treated,
11
46260
4000
Na realidade, se fossem tratados,
00:51
you might well end up being treated
12
51260
3000
eram capazes de acabarem por serem tratados
00:54
by a person who has no medical credentials
13
54260
3000
por uma pessoa que não tem quaisquer credenciais médicas
00:57
as this case from Rajasthan illustrates.
14
57260
3000
como este caso do Rajastão ilustra.
01:00
This is a three-year-old orphan girl
15
60260
2000
Esta é uma rapariga órfã de três anos
01:02
who had cataracts.
16
62260
2000
que tinha cataratas.
01:04
So, her caretakers took her
17
64260
2000
Por isso, os prestadores de cuidados dela levaram-na
01:06
to the village medicine man,
18
66260
2000
ao curandeiro da vila
01:08
and instead of suggesting to the caretakers
19
68260
3000
que, em vez de sugerir que os cuidadores
01:11
that the girl be taken to a hospital,
20
71260
3000
levassem a rapariga para o hospital,
01:14
the person decided to burn her abdomen
21
74260
2000
a pessoa decidiu queimar o abdómen dela
01:16
with red-hot iron bars
22
76260
2000
com barras de ferro em brasa
01:18
to drive out the demons.
23
78260
2000
para expulsar os demónios.
01:20
The second piece of bad news
24
80260
3000
A segunda má notícia
01:23
will be delivered to you
25
83260
2000
vai-vos ser dada
01:25
by neuroscientists, who will tell you
26
85260
3000
por neurocientistas, que vos dirão
01:28
that if you are older than four or five years of age,
27
88260
3000
que, se têm mais de quatro ou cinco anos,
01:31
that even if you have your eye corrected,
28
91260
3000
mesmo que corrijam os vossos olhos,
01:34
the chances of your brain learning how to see
29
94260
3000
as hipóteses de o cérebro aprender a ver
01:37
are very, very slim --
30
97260
2000
são muito pequenas.
01:39
again, slim or none.
31
99260
3000
Novamente, hipóteses pequenas ou nulas.
01:42
So when I heard these two things,
32
102260
2000
Portanto, quando eu ouvi estas duas coisas
01:44
it troubled me deeply,
33
104260
2000
inquietou-me profundamente,
01:46
both because of personal reasons
34
106260
2000
por causa de razões pessoais
01:48
and scientific reasons.
35
108260
2000
e por razões científicas.
01:50
So let me first start with the personal reason.
36
110260
3000
Vou começar pelas razões pessoais.
01:53
It'll sound corny, but it's sincere.
37
113260
3000
Vai-vos soar lamechas, mas é sincero.
01:56
That's my son, Darius.
38
116260
2000
Este é o meu filho, Darius.
01:58
As a new father,
39
118260
2000
Como um pai novato,
02:00
I have a qualitatively different sense
40
120260
4000
eu tenho um sentido qualitativamente diferente
02:04
of just how delicate babies are,
41
124260
3000
do quão delicados os bebés são,
02:07
what our obligations are towards them
42
127260
3000
quais são as nossas obrigações em relação a eles,
02:10
and how much love
43
130260
2000
e quanto amor
02:12
we can feel towards a child.
44
132260
3000
nós conseguimos sentir em relação a uma criança.
02:15
I would move heaven and earth
45
135260
2000
Eu moveria terra e céus
02:17
in order to get treatment for Darius,
46
137260
3000
de forma a conseguir tratamento para o Darius.
02:20
and for me to be told
47
140260
2000
Para mim, se me disserem
02:22
that there might be other Dariuses
48
142260
2000
que pode haver outros Darius
02:24
who are not getting treatment,
49
144260
2000
que não estão a receber tratamento,
02:26
that's just viscerally wrong.
50
146260
3000
isso é visceralmente errado.
02:29
So that's the personal reason.
51
149260
2000
Portanto, essa é a razão pessoal.
02:31
Scientific reason is that this notion
52
151260
3000
A razão científica é que esta noção
02:34
from neuroscience of critical periods --
53
154260
2000
da neurociência de períodos críticos
02:36
that if the brain is older
54
156260
3000
de que, se o cérebro for mais velho
02:39
than four or five years of age,
55
159260
2000
do que quatro ou cinco anos,
02:41
it loses its ability to learn --
56
161260
2000
perde a capacidade de aprender,
02:43
that doesn't sit well with me,
57
163260
2000
isso não me cai bem,
02:45
because I don't think that idea
58
165260
2000
porque eu penso que essa ideia
02:47
has been tested adequately.
59
167260
3000
não foi testada adequadamente.
02:50
The birth of the idea is from
60
170260
2000
O nascimento da ideia é do trabalho
02:52
David Hubel and Torsten Wiesel's work,
61
172260
2000
de David Hubel e Torsten Wiesel,
02:54
two researchers who were at Harvard,
62
174260
2000
dois investigadores que estiveram em Harvard,
02:56
and they got the Nobel Prize in 1981
63
176260
3000
e receberam o Prémio Nobel em 1981
02:59
for their studies of visual physiology,
64
179260
2000
pelos seus estudos em fisiologia visual,
03:01
which are remarkably beautiful studies,
65
181260
2000
que são estudos realmente maravilhosos,
03:03
but I believe some of their work
66
183260
2000
mas eu acho que parte do seu trabalho
03:05
has been extrapolated
67
185260
2000
foi extrapolado para o domínio humano prematuramente.
03:07
into the human domain prematurely.
68
187260
2000
03:09
So, they did their work with kittens,
69
189260
2000
Portanto, eles fizeram o seu trabalho com gatinhos,
03:11
with different kinds of deprivation regiments,
70
191260
2000
com diferentes regimes de privação sensorial,
03:13
and those studies,
71
193260
2000
e esses estudos, que datam dos anos 60,
03:15
which date back to the '60s,
72
195260
2000
03:17
are now being applied to human children.
73
197260
3000
estão agora a ser aplicados a crianças humanas.
03:20
So I felt that I needed to do two things.
74
200260
3000
Por isso, eu senti que precisava de fazer duas coisas.
03:23
One: provide care
75
203260
3000
A primeira: providenciar cuidados
03:26
to children who are currently
76
206260
2000
a crianças que estão atualmente privadas de tratamento.
03:28
being deprived of treatment.
77
208260
2000
03:30
That's the humanitarian mission.
78
210260
2000
Essa é a missão humanitária.
03:32
And the scientific mission would be
79
212260
2000
E a missão científica seria
03:34
to test the limits
80
214260
2000
testar os limites da plasticidade visual.
03:36
of visual plasticity.
81
216260
2000
03:38
And these two missions, as you can tell,
82
218260
3000
Estas duas missões, como podem ver,
03:41
thread together perfectly. One adds to the other;
83
221260
3000
aliam-se perfeitamente, uma contribui para a outra.
03:44
in fact, one would be impossible without the other.
84
224260
3000
Na realidade, uma seria impossível sem a outra.
03:49
So, to implement
85
229260
2000
Por isso, para implementar estas missões gémeas,
03:51
these twin missions,
86
231260
2000
03:53
a few years ago, I launched Project Prakash.
87
233260
3000
há uns anos, lancei o Projeto Prakash.
03:56
Prakash, as many of you know,
88
236260
2000
Prakash, como muitos de vocês sabem,
03:58
is the Sanskrit word for light,
89
238260
2000
é a palavra em sânscrito para "luz",
04:00
and the idea is that
90
240260
2000
e a ideia é que, ao trazer luz para a vida das crianças,
04:02
in bringing light into the lives of children,
91
242260
3000
04:05
we also have a chance
92
245260
2000
nós também temos a hipótese de lançar luz
04:07
of shedding light on some of the
93
247260
2000
a alguns dos mistérios mais profundos da neurociência.
04:09
deepest mysteries of neuroscience.
94
249260
3000
04:12
And the logo -- even though it looks extremely Irish,
95
252260
3000
O logotipo, apesar de parecer extremamente Irlandês,
04:15
it's actually derived from
96
255260
2000
deriva, na realidade,
04:17
the Indian symbol of Diya, an earthen lamp.
97
257260
4000
do símbolo indiano de Diya, uma lâmpada da terra.
04:21
The Prakash, the overall effort
98
261260
3000
A Prakash, o esforço geral, tem três componentes,
04:24
has three components:
99
264260
2000
04:26
outreach, to identify children in need of care;
100
266260
4000
alcançar e identificar crianças que precisam de cuidados,
04:30
medical treatment; and in subsequent study.
101
270260
3000
tratamento médico, e do subsequente estudo.
04:33
And I want to show you a short video clip
102
273260
3000
Quero mostrar-vos um pequeno videoclip
04:36
that illustrates the first two components of this work.
103
276260
3000
que ilustra os primeiros dois componentes deste trabalho.
(Vídeo)
04:41
This is an outreach station
104
281260
2000
Esta é uma estação à distância
04:43
conducted at a school for the blind.
105
283260
3000
coordenada numa escola para cegos.
04:46
(Text: Most of the children are profoundly and permanently blind ...)
106
286260
5000
[A maioria das crianças é profunda e permanentemente cega ...]
04:51
Pawan Sinha: So, because this is a school for the blind,
107
291260
5000
Pawan Sinha: Portanto, como esta é uma escola para os cegos,
04:56
many children have permanent conditions.
108
296260
2000
muitas crianças têm uma situação permanente.
04:58
That's a case of microphthalmos,
109
298260
3000
Este é um caso de microftalmia
05:01
which is malformed eyes,
110
301260
2000
que são olhos mal formados,
05:03
and that's a permanent condition;
111
303260
2000
e é uma situação permanente.
05:05
it cannot be treated.
112
305260
2000
Não pode ser tratada.
05:07
That's an extreme of micropthalmos
113
307260
2000
Este é um caso extremo de microftalmia chamada enoftalmia.
05:09
called enophthalmos.
114
309260
2000
05:11
But, every so often, we come across children
115
311260
2000
Mas, muito de vez em quando, encontramos crianças
05:13
who show some residual vision,
116
313260
3000
que demonstram alguma visão residual,
05:16
and that is a very good sign
117
316260
3000
e isso é um sinal muito bom
05:19
that the condition might actually be treatable.
118
319260
2000
de que a situação poderá ser tratável.
05:21
So, after that screening, we bring the children to the hospital.
119
321260
3000
Por isso, depois do rastreio, levamos a criança para o hospital.
05:24
That's the hospital we're working with in Delhi,
120
324260
2000
Este é o hospital onde trabalhamos em Déli,
05:26
the Schroff Charity Eye Hospital.
121
326260
3000
o Schroff Charity Eye Hospital.
05:29
It has a very well-equipped
122
329260
2000
Tem um centro pediátrico oftalmológico muito bem equipado
05:31
pediatric ophthalmic center,
123
331260
3000
05:35
which was made possible in part
124
335260
2000
que foi tornado realidade, em parte,
05:37
by a gift from the Ronald McDonald charity.
125
337260
4000
pela doação da caridade de Ronald McDonald.
05:41
So, eating burgers actually helps.
126
341260
3000
Por isso, comer hambúrgueres ajuda.
[Estes exames permitem-nos melhorar
05:45
(Text: Such examinations allow us to improve
127
345260
2000
[a saúde oftalmológica de muitas crianças, e ajuda-nos...
05:47
eye-health in many children, and ...
128
347260
2000
05:54
... help us find children who can participate in Project Prakash.)
129
354260
3000
[... a encontrar crianças que possam participar no Projeto Prakash.]
05:57
PS: So, as I zoom in to the eyes of this child,
130
357260
2000
PS: Portanto, quando eu foco os olhos desta criança,
05:59
you will see the cause of his blindness.
131
359260
3000
vocês verão a causa da sua cegueira.
06:03
The whites that you see in the middle of his pupils
132
363260
3000
O branco que veem no meio das pupilas
06:06
are congenital cataracts,
133
366260
3000
são cataratas congénitas,
06:09
so opacities of the lens.
134
369260
2000
portanto, opacidades do cristalino.
06:11
In our eyes, the lens is clear,
135
371260
3000
Nos nossos olhos, o cristalino é transparente,
06:14
but in this child, the lens has become opaque,
136
374260
2000
mas nesta criança, o cristalino tornou-se opaco,
06:16
and therefore he can't see the world.
137
376260
3000
e, por isso, ele não pode ver o mundo.
06:19
So, the child is given treatment. You'll see shots of the eye.
138
379260
3000
Por isso, trata-se a criança. Vocês vão ver fotos do olho.
06:22
Here's the eye with the opaque lens,
139
382260
2000
Este é o olho com o cristalino opaco,
06:24
the opaque lens extracted
140
384260
2000
o olho depois de extraído o cristalino
06:26
and an acrylic lens inserted.
141
386260
3000
e a inserção de uma lente de cristalino em acrílico.
06:29
And here's the same child
142
389260
2000
Esta é a mesma criança
06:31
three weeks post-operation,
143
391260
3000
três semanas depois da operação,
06:34
with the right eye open.
144
394260
3000
com o olho direito aberto.
06:40
(Applause)
145
400260
6000
(Aplausos)
06:46
Thank you.
146
406260
2000
Obrigado.
06:48
So, even from that little clip, you can begin to get the sense
147
408260
3000
Mesmo através daquele pequeno vídeo, podem começar a compreender
06:51
that recovery is possible,
148
411260
2000
que é possível a recuperação.
06:53
and we have now
149
413260
2000
Até agora, providenciámos tratamento a mais de 200 crianças,
06:55
provided treatment to over 200 children,
150
415260
3000
06:58
and the story repeats itself.
151
418260
2000
e a história repete-se a si mesma.
07:00
After treatment, the child
152
420260
2000
Depois do tratamento, a criança ganha uma funcionalidade significativa.
07:02
gains significant functionality.
153
422260
3000
07:05
In fact, the story holds true
154
425260
3000
De facto, a história mantém-se
07:08
even if you have a person who got sight
155
428260
2000
mesmo que tenham uma pessoa que recupera a visão
07:10
after several years of deprivation.
156
430260
2000
depois de vários anos de privação.
07:12
We did a paper a few years ago
157
432260
2000
Escrevemos um artigo há alguns anos
07:14
about this woman that you see on the right, SRD,
158
434260
4000
sobre esta mulher que veem à direita.
07:18
and she got her sight late in life,
159
438260
2000
Ela recuperou a visão tarde na vida,
07:20
and her vision is remarkable at this age.
160
440260
4000
e a sua visão é impressionante nesta idade.
07:24
I should add a tragic postscript to this --
161
444260
3000
Eu devia adicionar uma nota trágica a isto.
07:27
she died two years ago
162
447260
2000
Ela morreu há dois anos num acidente de autocarro.
07:29
in a bus accident.
163
449260
2000
07:31
So, hers is just a truly inspiring story --
164
451260
4000
A história dela é uma história verdadeiramente inspiradora,
07:35
unknown, but inspiring story.
165
455260
3000
desconhecida, mas inspiradora.
07:38
So when we started finding these results,
166
458260
2000
Quando começámos a encontrar estes resultados,
07:40
as you might imagine, it created quite a bit of stir
167
460260
3000
como podem imaginar, houve uma considerável agitação
07:43
in the scientific and the popular press.
168
463260
3000
na imprensa científica e popular.
07:46
Here's an article in Nature
169
466260
2000
Este é um artigo na Nature que descreveu este trabalho,
07:48
that profiled this work,
170
468260
2000
07:50
and another one in Time.
171
470260
2000
e um outro na Time.
07:52
So, we were fairly convinced -- we are convinced --
172
472260
2000
Estávamos bastante convencidos, estamos convencidos,
07:54
that recovery is feasible,
173
474260
2000
que a recuperação é exequível,
07:56
despite extended visual deprivation.
174
476260
3000
apesar da prolongada privação visual.
07:59
The next obvious question to ask:
175
479260
2000
A questão seguinte, óbvia, a colocar é:
08:01
What is the process of recovery?
176
481260
3000
qual é o processo de recuperação?
08:04
So, the way we study that is,
177
484260
3000
Como estudamos isso?
08:07
let's say we find a child who has light sensitivity.
178
487260
2000
Encontramos uma criança que tem sensibilidade à luz.
08:09
The child is provided treatment,
179
489260
2000
A criança recebe um tratamento
08:11
and I want to stress that the treatment
180
491260
2000
— quero sublinhar que o tratamento é incondicional.
08:13
is completely unconditional;
181
493260
2000
08:15
there is no quid pro quo.
182
495260
2000
Não há aqui qualquer confusão.
08:17
We treat many more children then we actually work with.
183
497260
3000
Tratamos muito mais crianças do que aquelas com quem realmente trabalhamos.
08:20
Every child who needs treatment is treated.
184
500260
3000
Todas as crianças que precisam são tratadas.
08:23
After treatment, about every week,
185
503260
2000
Depois de tratamento, mais ou menos todas as semanas,
08:25
we run the child
186
505260
2000
fazemos à criança uma bateria de testes visuais simples
08:27
on a battery of simple visual tests
187
507260
3000
08:30
in order to see how their visual skills
188
510260
2000
de forma a ver como as suas competências visuais
08:32
are coming on line.
189
512260
2000
estão a progredir.
08:34
And we try to do this for as long as possible.
190
514260
3000
E tentamos fazer isto durante o maior tempo possível.
08:37
This arc of development
191
517260
2000
Este arco de evolução dá-nos informações sem precedentes
08:39
gives us unprecedented
192
519260
2000
08:41
and extremely valuable information
193
521260
2000
e extremamente valiosas
08:43
about how the scaffolding of vision
194
523260
2000
sobre como se desenvolve a estrutura da visão
08:45
gets set up.
195
525260
2000
08:47
What might be the causal connections
196
527260
2000
Quais poderão ser as conexões causais
08:49
between the early developing skills
197
529260
2000
entre as competências desenvolvidas precocemente
08:51
and the later developing ones?
198
531260
2000
e as que se desenvolvem mais tarde?
08:53
And we've used this general approach to study
199
533260
2000
Utilizámos esta abordagem geral
08:55
many different visual proficiencies,
200
535260
3000
para estudar muitas proficiências visuais diferentes,
08:58
but I want to highlight one particular one,
201
538260
4000
mas eu quero enfatizar uma em particular,
09:02
and that is image parsing into objects.
202
542260
3000
e trata-se da análise de imagem para objetos.
09:05
So, any image of the kind that you see on the left,
203
545260
2000
Portanto, qualquer imagem do tipo da que veem à esquerda,
09:07
be it a real image or a synthetic image,
204
547260
3000
seja uma imagem real ou sintética,
09:10
it's made up of little regions
205
550260
2000
é feita de pequenas regiões
09:12
that you see in the middle column,
206
552260
2000
que veem no meio da coluna,
09:14
regions of different colors, different luminances.
207
554260
3000
regiões de diferentes cores, diferentes luminosidades.
09:17
The brain has this complex task
208
557260
3000
O cérebro tem esta tarefa complexa
09:20
of putting together, integrating,
209
560260
3000
de juntar e integrar subdivisões destas regiões
09:23
subsets of these regions
210
563260
2000
09:25
into something that's more meaningful,
211
565260
2000
nalguma coisa que tenha maior significado,
09:27
into what we would consider to be objects,
212
567260
2000
nalguma coisa que consideremos objetos,
09:29
as you see on the right.
213
569260
2000
como podem ver à direita.
09:31
And nobody knows how this integration happens,
214
571260
2000
Ninguém sabe como ocorre esta integração.
09:33
and that's the question we asked with Project Prakash.
215
573260
4000
Essa é a questão que colocámos com o Projeto Prakash.
09:37
So, here's what happens
216
577260
2000
Isto é o que acontece logo depois do início da visão.
09:39
very soon after the onset of sight.
217
579260
3000
09:42
Here's a person who had gained sight just a couple of weeks ago,
218
582260
3000
Esta é uma pessoa que recuperou a visão apenas há umas semanas.
09:45
and you see Ethan Myers, a graduate student from MIT,
219
585260
3000
Vemos Ethan Myers, um estudante de graduação do MIT,
09:48
running the experiment with him.
220
588260
3000
a fazer a experiência com ela.
09:51
His visual-motor coordination is quite poor,
221
591260
4000
A sua coordenação visual-motora é bastante pobre,
09:55
but you get a general sense
222
595260
2000
mas consegue-se ter uma sensação geral
09:57
of what are the regions that he's trying to trace out.
223
597260
3000
de quais serão as áreas do cérebro que ele está a tentar delinear.
10:00
If you show him real world images,
224
600260
2000
Se lhe mostrarem imagens reais do mundo,
10:02
if you show others like him real world images,
225
602260
3000
se mostrarem a outros como ele imagens reais do mundo,
10:05
they are unable to recognize most of the objects
226
605260
2000
eles são incapazes de reconhecer a maioria dos objetos
10:07
because the world to them is over-fragmented;
227
607260
3000
porque o seu mundo está sobre-fragmentado,
10:10
it's made up of a collage, a patchwork,
228
610260
3000
é feito de uma colagem, de uma manta de retalhos,
10:13
of regions of different colors and luminances.
229
613260
2000
de regiões de cores e luminosidades diferentes.
10:15
And that's what's indicated in the green outlines.
230
615260
2000
Isso é o que está indicado nas delimitações verdes.
10:17
When you ask them,
231
617260
2000
Quando lhe perguntamos,
10:19
"Even if you can't name the objects, just point to where the objects are,"
232
619260
3000
mesmo que não consiga nomear os objetos, aponta para onde os objetos estão.
10:22
these are the regions that they point to.
233
622260
2000
Estas são as regiões para onde eles apontam.
10:24
So the world is this complex
234
624260
2000
O mundo é esta complexa manta de retalhos, de regiões.
10:26
patchwork of regions.
235
626260
2000
10:28
Even the shadow on the ball
236
628260
2000
Mesmo a sombra da bola
10:30
becomes its own object.
237
630260
3000
se torna um objeto em si.
10:33
Interestingly enough,
238
633260
2000
Curiosamente, damos-lhes uns meses,
10:35
you give them a few months,
239
635260
2000
10:37
and this is what happens.
240
637260
3000
e isto é o que acontece.
"Este é um...
"... e este é o outro."
10:43
Doctor: How many are these?
241
643260
2000
Médico: Quanto são estes?
10:45
Patient: These are two things.
242
645260
2000
Doente: Estes são duas coisas.
10:47
Doctor: What are their shapes?
243
647260
2000
Médico: Quais são as suas formas?
10:49
Patient: Their shapes ...
244
649260
2000
Doente: As formas ...
10:51
This one is a circle,
245
651260
3000
Esta é um círculo,
10:54
and this
246
654260
2000
e esta é um quadrado.
10:56
is a square.
247
656260
2000
10:58
PS: A very dramatic transformation has come about.
248
658260
3000
PS: Ocorreu uma transformação muito dramática.
11:01
And the question is:
249
661260
2000
A questão é:
11:03
What underlies this transformation?
250
663260
2000
o que está subjacente a esta transformação?
11:05
It's a profound question,
251
665260
2000
É uma questão profunda,
11:07
and what's even more amazing is how simple
252
667260
2000
e o que é ainda mais impressionante é quão simples é a resposta.
11:09
the answer is.
253
669260
2000
11:11
The answer lies in motion
254
671260
2000
A resposta jaz no movimento
11:13
and that's what I want to show you in the next clip.
255
673260
3000
e isso é o que vos quero mostrar no próximo vídeo.
11:18
Doctor: What shape do you see here?
256
678260
2000
Médico: Que forma vês aqui?
11:20
Patient: I can't make it out.
257
680260
3000
Doente: Não a consigo distinguir.
11:28
Doctor: Now?
258
688260
2000
Médico: E agora?
11:31
Patient: Triangle.
259
691260
2000
Doente: Um triângulo.
11:35
Doctor: How many things are these?
260
695260
3000
Médico: Quantas coisas estão aqui?
11:48
Now, how many things are these?
261
708260
3000
E agora, quantas estão aqui?
11:51
Patient: Two.
262
711260
2000
Doente: Duas.
11:53
Doctor: What are these things?
263
713260
2000
Médico: Que coisas são estas?
11:56
Patient: A square and a circle.
264
716260
2000
Doente: Um quadrado e um círculo.
11:58
PS: And we see this pattern over and over again.
265
718260
3000
PS: Vemos este padrão uma e outra vez.
12:01
The one thing the visual system needs
266
721260
3000
A única coisa de que o sistema visual precisa
12:04
in order to begin parsing the world
267
724260
2000
para começar a distinguir o mundo
12:06
is dynamic information.
268
726260
2000
é informação dinâmica.
12:08
So the inference we are deriving from this,
269
728260
2000
Portanto, a inferência que retiramos disto,
12:10
and several such experiments,
270
730260
2000
e de várias experiências semelhantes,
12:12
is that dynamic information processing,
271
732260
2000
é que o processamento dinâmico de informação,
12:14
or motion processing,
272
734260
2000
ou processamento de movimento,
12:16
serves as the bedrock for building
273
736260
2000
serve como a base para construir todo o resto da complexidade
12:18
the rest of the complexity of visual processing;
274
738260
4000
do processamento visual.
12:22
it leads to visual integration
275
742260
2000
Leva à integração visual e finalmente ao reconhecimento.
12:24
and eventually to recognition.
276
744260
3000
12:27
This simple idea has far reaching implications.
277
747260
3000
Esta ideia simples tem implicações de longo alcance
12:30
And let me just quickly mention two,
278
750260
3000
E vou mencionar só duas.
12:33
one, drawing from the domain of engineering,
279
753260
2000
Uma, do domínio da engenharia e uma da clínica.
12:35
and one from the clinic.
280
755260
2000
12:37
So, from the perspective of engineering,
281
757260
2000
Da perspetiva da engenharia,
12:39
we can ask: Goven that we know
282
759260
3000
podemos perguntar, sabendo que sabemos
12:42
that motion is so important for the human visual system,
283
762260
2000
que o movimento é tão importante para o sistema visual humano,
12:44
can we use this as a recipe
284
764260
3000
se podemos usar isto como uma receita
12:47
for constructing machine-based vision systems
285
767260
3000
para construir sistemas visuais baseados em máquinas
12:50
that can learn on their own, that don't need to be programmed
286
770260
3000
que possam aprender sozinhos, que não precisem de ser programados
12:53
by a human programmer?
287
773260
2000
por um programador humano.
12:55
And that's what we're trying to do.
288
775260
2000
É isso que estamos a tentar fazer.
12:57
I'm at MIT, at MIT you need to apply
289
777260
3000
Eu estou no MIT, no MIT temos de aplicar
13:00
whatever basic knowledge you gain.
290
780260
2000
todo o conhecimento básico que ganharmos.
13:02
So we are creating Dylan,
291
782260
2000
Por isso, estamos a criar o Dylan,
13:04
which is a computational system
292
784260
2000
que é um sistema computacional
13:06
with an ambitious goal
293
786260
2000
com o objetivo ambicioso de receber informações visuais
13:08
of taking in visual inputs
294
788260
2000
13:10
of the same kind that a human child would receive,
295
790260
3000
do mesmo tipo que uma criança humana receberia,
13:13
and autonomously discovering:
296
793260
2000
e descobrir autonomamente
13:15
What are the objects in this visual input?
297
795260
3000
quais são os objetos nestas informações visuais.
13:18
So, don't worry about the internals of Dylan.
298
798260
3000
Não se preocupem quanto ao interior do Dylan.
13:21
Here, I'm just going to talk about
299
801260
3000
Aqui, só vou falar sobre como testamos o Dylan.
13:24
how we test Dylan.
300
804260
2000
13:26
The way we test Dylan is by giving it
301
806260
2000
A forma como testamos o Dylan é através de estímulos,
13:28
inputs, as I said, of the same kind
302
808260
3000
como já disse, do mesmo tipo
13:31
that a baby, or a child in Project Prakash would get.
303
811260
3000
que um bebé, ou uma criança no Projeto Prakash receberia.
13:34
But for a long time we couldn't quite figure out:
304
814260
3000
Mas, durante muito tempo, nós não conseguíamos compreender
13:37
Wow can we get these kinds of video inputs?
305
817260
3000
como conseguirmos obter este tipo de estímulos de vídeo.
13:41
So, I thought,
306
821260
2000
Por isso, eu pensei:
13:43
could we have Darius
307
823260
2000
Será que podíamos fazer o Darius
13:45
serve as our babycam carrier,
308
825260
3000
transportar a nossa câmara de bebés
13:48
and that way get the inputs that we feed into Dylan?
309
828260
3000
e, dessa forma, obter os estímulos que damos ao Dylan?
13:51
So that's what we did.
310
831260
2000
Foi isso que fizemos.
13:53
(Laughter)
311
833260
7000
(Risos)
14:00
I had to have long conversations with my wife.
312
840260
3000
Tive de ter uma longa conversa com a minha mulher.
14:03
(Laughter)
313
843260
5000
(Risos)
14:08
In fact, Pam, if you're watching this,
314
848260
2000
De facto, Pam, se estás a ver isto, por favor perdoa-me.
14:10
please forgive me.
315
850260
2000
14:13
So, we modified the optics of the camera
316
853260
4000
Modificámos a ótica da câmara
14:17
in order to mimic the baby's visual acuity.
317
857260
3000
por forma a reproduzir a acuidade visual do bebé.
14:20
As some of you might know,
318
860260
2000
Como alguns de vós poderão saber,
14:22
babyies are born pretty much legally blind.
319
862260
4000
os bebés basicamente nascem legalmente cegos.
14:26
Their acuity -- our acuity is 20/20;
320
866260
3000
A acuidade deles — a nossa acuidade é 20/20 —
14:29
babies' acuity is like 20/800,
321
869260
3000
a acuidade dos bebés é algo como 20/800,
14:32
so they are looking at the world
322
872260
2000
por isso, eles estão a olhar para o mundo
14:34
in a very, very blurry fashion.
323
874260
3000
de uma forma muito muito desfocada.
14:37
Here's what a baby-cam video looks like.
324
877260
3000
Isto é como um vídeo de uma câmara de bebés se parece.
14:41
(Laughter)
325
881260
9000
(Risos)
14:50
(Applause)
326
890260
3000
(Aplausos)
14:53
Thankfully, there isn't any audio
327
893260
2000
Felizmente, não tem áudio a acompanhar isto.
14:55
to go with this.
328
895260
3000
14:58
What's amazing is that working with such
329
898260
2000
O que é incrível, é que ao trabalhar com estímulos tão degradados,
15:00
highly degraded input,
330
900260
2000
15:02
the baby, very quickly, is able
331
902260
2000
o bebé é capaz de, muito rapidamente,
15:04
to discover meaning in such input.
332
904260
3000
descobrir significado nesses estímulos.
15:07
But then two or three days afterward,
333
907260
2000
Mas, dois ou três dias depois,
15:09
babies begin to pay attention
334
909260
2000
os bebés começam a prestar atenção
15:11
to their mother's or their father's face.
335
911260
2000
às caras da mãe e do pai.
15:13
How does that happen? We want Dylan to be able to do that,
336
913260
3000
Como é que isso acontece?
Queremos que o Dylan consiga fazer isso.
15:16
and using this mantra of motion,
337
916260
3000
Utilizando este mantra de movimento,
15:19
Dylan actually can do that.
338
919260
2000
o Dylan consegue fazer isso,
15:21
So, given that kind of video input,
339
921260
3000
apesar de que, com esse tipo de estimulação de vídeo,
15:24
with just about six or seven minutes worth of video,
340
924260
3000
com apenas seis ou sete minutos de vídeo,
15:27
Dylan can begin to extract patterns
341
927260
3000
o Dylan consegue começar a extrair padrões
15:30
that include faces.
342
930260
3000
que incluem caras.
15:33
So, it's an important demonstration
343
933260
2000
Portanto, é uma demonstração importante do poder do movimento.
15:35
of the power of motion.
344
935260
2000
15:37
The clinical implication, it comes from the domain of autism.
345
937260
3000
A implicação clínica vem do domínio do autismo.
15:40
Visual integration has been associated with autism
346
940260
2000
A integração visual tem sido associada ao autismo
15:42
by several researchers.
347
942260
2000
por vários investigadores.
15:44
When we saw that, we asked:
348
944260
2000
Quando vimos isso, perguntámos:
15:46
Could the impairment in visual integration
349
946260
3000
Poderia a incapacidade na integração visual
15:49
be the manifestation of something underneath,
350
949260
3000
ser uma manifestação de algo subjacente
15:52
of dynamic information processing deficiencies in autism?
351
952260
3000
à dinâmica do processamento deficiente da informação no autismo?
15:55
Because, if that hypothesis were to be true,
352
955260
3000
Porque, se essa hipótese fosse verdade,
15:58
it would have massive repercussions in our understanding
353
958260
3000
teria repercussões enormes na nossa compreensão
16:01
of what's causing the many different aspects
354
961260
2000
do que causa os diferentes aspetos
16:03
of the autism phenotype.
355
963260
3000
do fenótipo do autismo.
16:06
What you're going to see are
356
966260
2000
O que vão ver são clips de vídeo de duas crianças,
16:08
video clips of two children -- one neurotypical,
357
968260
3000
uma neurotípica, uma com autismo, a jogarem pong.
16:11
one with autism, playing Pong.
358
971260
2000
16:13
So, while the child is playing Pong, we are tracking where they're looking.
359
973260
3000
Enquanto a criança joga pong, nós estamos a registar para onde ela olha.
16:16
In red are the eye movement traces.
360
976260
3000
A vermelho, estão os traços dos movimentos oculares,
16:19
This is the neurotypical child, and what you see
361
979260
3000
esta é a criança neurotípica.
Vemos que a criança consegue usar deixas da informação dinâmica
16:22
is that the child is able to make cues
362
982260
2000
16:24
of the dynamic information
363
984260
2000
16:26
to predict where the ball is going to go.
364
986260
2000
para prever onde a bola irá.
16:28
Even before the ball gets to a place,
365
988260
3000
Mesmo antes de a bola chegar a um sítio,
16:31
the child is already looking there.
366
991260
3000
a criança já está a olhar para lá.
16:34
Contrast this with a child
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994260
2000
Contrastem isto com uma criança
16:36
with autism playing the same game.
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996260
2000
com autismo a jogar o mesmo jogo.
16:38
Instead of anticipating,
369
998260
2000
Em vez de prever, a criança segue sempre onde a bola esteve.
16:40
the child always follows where the ball has been.
370
1000260
3000
16:43
The efficiency of the use
371
1003260
2000
A eficácia do uso da informação dinâmica
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of dynamic information
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1005260
2000
16:47
seems to be significantly compromised in autism.
373
1007260
3000
parece estar significativamente comprometida no autismo.
16:51
So we are pursuing this line of work
374
1011260
3000
Por isso, estamos a prosseguir nesta linha de trabalho
16:54
and hopefully we'll have
375
1014260
2000
e, esperançosamente, teremos mais resultados para divulgar em breve.
16:56
more results to report soon.
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1016260
2000
16:58
Looking ahead, if you think of this disk
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1018260
3000
Olhando para o futuro, se pensarem neste disco
17:01
as representing all of the children
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1021260
2000
como a representação de todas as crianças que tratámos até agora,
17:03
we've treated so far,
379
1023260
2000
17:05
this is the magnitude of the problem.
380
1025260
2000
esta é a magnitude do problema.
17:07
The red dots are the children we have not treated.
381
1027260
3000
Os pontos vermelhos são as crianças que não tratámos.
17:10
So, there are many, many more children who need to be treated,
382
1030260
2000
Há muitas mais crianças que precisam ser tratadas.
17:12
and in order to expand the scope of the project,
383
1032260
3000
Por forma a expandir o foco do projeto,
17:15
we are planning on launching
384
1035260
2000
estamos a planear o lançamento do Centro Prakash para Crianças,
17:17
The Prakash Center for Children,
385
1037260
2000
17:19
which will have a dedicated pediatric hospital,
386
1039260
3000
que terá um hospital pediátrico dedicado,
uma escola para as crianças que estamos a tratar,
17:22
a school for the children we are treating
387
1042260
2000
17:24
and also a cutting-edge research facility.
388
1044260
2000
e também umas instalações de investigação de topo.
17:26
The Prakash Center will integrate health care,
389
1046260
3000
O centro Prakash irá integrar cuidados de saúde,
17:29
education and research in a way
390
1049260
2000
ensino e investigação, de uma forma que cria realmente um todo
17:31
that truly creates the whole
391
1051260
2000
17:33
to be greater than the sum of the parts.
392
1053260
3000
que será maior que a soma das partes.
17:36
So, to summarize: Prakash, in its five years of existence,
393
1056260
3000
Para resumir, Prakash, nos seus cinco anos de existência,
17:39
it's had an impact in multiple areas,
394
1059260
3000
teve um impacto em múltiplas áreas,
17:42
ranging from basic neuroscience
395
1062260
2000
desde as neurociências base,
17:44
plasticity and learning in the brain,
396
1064260
2000
plasticidade e aprendizagem no cérebro,
17:46
to clinically relevant hypotheses like in autism,
397
1066260
4000
até às hipóteses clinicamente relevantes como no autismo,
17:50
the development of autonomous machine vision systems,
398
1070260
3000
o desenvolvimento de sistemas de visão em máquinas,
17:53
education of the undergraduate and graduate students,
399
1073260
3000
a educação de estudantes do 1.º e 2.º ciclo do ensino superior,
17:56
and most importantly in the alleviation
400
1076260
2000
e, mais importante, no tratamento da cegueira infantil.
17:58
of childhood blindness.
401
1078260
2000
18:00
And for my students and I, it's been
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1080260
2000
Para os meus estudantes e para mim, tem sido uma experiência fenomenal
18:02
just a phenomenal experience
403
1082260
2000
18:04
because we have gotten to do interesting research,
404
1084260
4000
porque temos tido a oportunidade de realizar investigação interessante,
18:08
while at the same time
405
1088260
2000
e ao mesmo tempo
18:10
helping the many children that we have worked with.
406
1090260
2000
ajudar as muitas crianças com quem temos trabalhado.
18:12
Thank you very much.
407
1092260
2000
Muito obrigado.
18:14
(Applause)
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1094260
2000
(Aplausos)
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