Daniel Wolpert: The real reason for brains

Traducător: Madalina Dinita Corector: Maria Tancu

I'm a neuroscientist.

Sunt neurocercetător.

And in neuroscience,

Și în neurocercetare,

we have to deal with many difficult questions about the brain.

ne punem multe întrebări dificile legate de creier.

But I want to start with the easiest question

Vreau să încep cu cea mai simplă întrebare

and the question you really should have all asked yourselves at some point in your life,

pe care v-ați pus-o cu toții la un moment dat,

because it's a fundamental question

fiindcă e o întrebare fundamentală

if we want to understand brain function.

dacă vrem să înțelegem rolul creierului.

And that is, why do we and other animals

De ce noi și alte animale

have brains?

avem creiere?

Not all species on our planet have brains,

Nu toate speciile au,

so if we want to know what the brain is for,

așa că dacă vrem să știm ce rol are creierul,

let's think about why we evolved one.

haideți să ne gândim de ce avem unul.

Now you may reason that we have one

Puteți spune că avem creier

to perceive the world or to think,

ca să percepem lumea sau să gândim,

and that's completely wrong.

dar e complet greșit.

If you think about this question for any length of time,

Dacă vă gândiți o vreme la această întrebare,

it's blindingly obvious why we have a brain.

devine evident ce de avem creier.

We have a brain for one reason and one reason only,

Avem creier pentru un singur motiv:

and that's to produce adaptable and complex movements.

să producem mișcări complexe și să le adaptăm.

There is no other reason to have a brain.

Acesta e singurul motiv.

Think about it.

Gândiți-vă.

Movement is the only way you have

Mișcarea e singurul mod

of affecting the world around you.

prin care poți influența lumea din jur.

Now that's not quite true. There's one other way, and that's through sweating.

Nu e chiar așa. Mai e unul - prin transpirație.

But apart from that,

Dar în afară de transpirație,

everything else goes through contractions of muscles.

totul are loc prin contractarea mușchilor.

So think about communication --

Gândiți-vă la comunicare -

speech, gestures, writing, sign language --

vorbirea, gesturile, scrisul, limbajul semnelor-

they're all mediated through contractions of your muscles.

toate se fac prin contractarea mușchilor.

So it's really important to remember

Trebuie să ținem minte că

that sensory, memory and cognitive processes are all important,

procesele senzoriale, de memorie și cognitive sunt importante

but they're only important

doar pentru a porni

to either drive or suppress future movements.

sau a opri mișcări viitoare.

There can be no evolutionary advantage

Nu există niciun avantaj evoluționar

to laying down memories of childhood

să păstrezi amintiri din copilărie

or perceiving the color of a rose

sau să vezi culoarea unui trandafir,

if it doesn't affect the way you're going to move later in life.

dacă asta nu influențează modul în care te vei mișca în viață.

Now for those who don't believe this argument,

Pentru cei care resping acest argument,

we have trees and grass on our planet without the brain,

copacii și iarba nu au creier,

but the clinching evidence is this animal here --

dar dovada clară stă în acest animal -

the humble sea squirt.

ascidia.

Rudimentary animal, has a nervous system,

E un animal primitiv, are sistem nervos

swims around in the ocean in its juvenile life.

și înoată în ocean în primii ani de viață.

And at some point of its life,

La un moment dat,

it implants on a rock.

se prinde de o rocă.

And the first thing it does in implanting on that rock, which it never leaves,

Primul lucru pe care-l face după aceea - nu va părăsi niciodată roca respectivă -

is to digest its own brain and nervous system

e să își digere creierul și sistemul nervos

for food.

ca să se hrănescă.

So once you don't need to move,

Dacă nu mai trebuie să te miști,

you don't need the luxury of that brain.

nu ai nevoie de creier.

And this animal is often taken

Animalul acesta e folosit adesea

as an analogy to what happens at universities

pentru a ilustra ce se întâmplă în universități

when professors get tenure,

după ce profesorul preia postul,

but that's a different subject.

dar asta-i altă treabă.

(Applause)

(Aplauze)

So I am a movement chauvinist.

Sunt un șovinist al mișcării.

I believe movement is the most important function of the brain --

Cred că mișcarea e cea mai importantă funcție a creierului -

don't let anyone tell you that it's not true.

să nu îi credeți pe cei care spun altceva.

Now if movement is so important,

Dacă mișcarea e atât de importantă,

how well are we doing

cât de bine înțelegem

understanding how the brain controls movement?

modul în care creierul controlează mișcarea?

And the answer is we're doing extremely poorly; it's a very hard problem.

Nu foarte bine, e o problemă complicată.

But we can look at how well we're doing

Dar putem găsi un răspuns

by thinking about how well we're doing building machines

uitându-ne cât de bine reușim să construim mașini

which can do what humans can do.

care să facă ce fac oamenii.

Think about the game of chess.

Gândiți-vă la șah.

How well are we doing determining what piece to move where?

Cât ne bine ne descurcăm să mișcăm piesele?

If you pit Garry Kasparov here, when he's not in jail,

Dacă Gary Kasparov, când nu e în închisoare,

against IBM's Deep Blue,

joacă împotriva Deep Blue al IBM-ului,

well the answer is IBM's Deep Blue will occasionally win.

Deep Blue mai câștigă câteodată.

And I think if IBM's Deep Blue played anyone in this room, it would win every time.

Cred că dacă Deep Blue ar juca împotriva celor de aici, ar câștiga mereu.

That problem is solved.

Problema asta e rezolvată.

What about the problem

Cum rămâne cu problema

of picking up a chess piece,

ridicării unei piese de șah,

dexterously manipulating it and putting it back down on the board?

de manipularea ei cu dexteritate și așezarea ei pe tablă?

If you put a five year-old child's dexterity against the best robots of today,

Dacă vei compara dexteritatea unui copil de 5 ani cu cea a unui robot,

the answer is simple:

răspunsul e simplu:

the child wins easily.

copilul câștigă de fiecare dată.

There's no competition at all.

Nu există niciun fel de competiție.

Now why is that top problem so easy

De ce problema de sus e ușor de rezolvat,

and the bottom problem so hard?

și cea de jos e atât de grea?

One reason is a very smart five year-old

Un motiv e că un copil isteț de 5 ani

could tell you the algorithm for that top problem --

îți poate spune algoritmul pentru problema de sus -

look at all possible moves to the end of the game

analizează mișcările posibile până la sfârșitul partidei

and choose the one that makes you win.

și o alege pe cea câștigătoare.

So it's a very simple algorithm.

E un algoritm foarte simplu.

Now of course there are other moves,

Desigur, există și alte mișcări,

but with vast computers we approximate

dar cu ajutorul computerelor le aproximăm

and come close to the optimal solution.

și ne apropiem de cea mai bună soluție.

When it comes to being dexterous,

Când vine vorba de dexteritate,

it's not even clear what the algorithm is you have to solve to be dexterous.

nici nu e clar care e algoritmul pentru a fi îndemânatic.

And we'll see you have to both perceive and act on the world,

Trebuie să percepi și să acționezi asupra lumii,

which has a lot of problems.

unde există multe probleme.

But let me show you cutting-edge robotics.

Să vă arăt robotica modernă.

Now a lot of robotics is very impressive,

Marea ei parte e uimitoare,

but manipulation robotics is really just in the dark ages.

dar robotica mișcării e de-abia la început.

So this is the end of a Ph.D. project

Iată un proiect de doctorat

from one of the best robotics institutes.

al unuia din cele mai bune institute de robotică.

And the student has trained this robot

Studentul a învățat robotul

to pour this water into a glass.

să toarne apă în pahar.

It's a hard problem because the water sloshes about, but it can do it.

E greu pentru că apa sare în jur, dar robotul se descurcă.

But it doesn't do it with anything like the agility of a human.

Însă nu are nici pe departe îndemânarea omului.

Now if you want this robot to do a different task,

Dacă vrei ca robotul să îndeplinească altă sarcină,

that's another three-year Ph.D. program.

asta înseamnă alți trei ani de doctorat.

There is no generalization at all

Nu există niciun fel de generalizare

from one task to another in robotics.

de la o sarcină la alta în robotică.

Now we can compare this

Putem compara asta

to cutting-edge human performance.

cu cele mai bune performanțe umane.

So what I'm going to show you is Emily Fox

V-o prezint pe Emily Fox, care deține

winning the world record for cup stacking.

recordul mondial la aranjat pahare.

Now the Americans in the audience will know all about cup stacking.

Americanii din public sunt familiarizați cu aranjatul paharelor.

It's a high school sport

E un sport la liceu,

where you have 12 cups you have to stack and unstack

unde ai 12 pahare pe care trebuie să le aranjezi

against the clock in a prescribed order.

contracronometru în ordinea stabilită.

And this is her getting the world record in real time.

Aici. Emily realizează recordul mondial.

(Laughter)

(Râsete)

(Applause)

(Aplauze)

And she's pretty happy.

E foarte bucuroasă.

We have no idea what is going on inside her brain when she does that,

Nu știm ce se întâmplă în creierul ei când face asta,

and that's what we'd like to know.

dar am vrea să știm.

So in my group, what we try to do

De aceea, în grupul meu încercăm

is reverse engineer how humans control movement.

să realizăm ingineria inversă a mișcării umane.

And it sounds like an easy problem.

Pare simplu.

You send a command down, it causes muscles to contract.

Trimiți o comandă și mușchii se contractă.

Your arm or body moves,

Brațul sau corpul se mișcă

and you get sensory feedback from vision, from skin, from muscles and so on.

și primești feedback senzorial de la ochi, piele, mușchii etc.

The trouble is

Problema e că

these signals are not the beautiful signals you want them to be.

aceste semnale nu sunt perfecte.

So one thing that makes controlling movement difficult

Unul dintre lucrurile care îngreunează controlul mișcării

is, for example, sensory feedback is extremely noisy.

e feedback-ul senzorial zgomotos.

Now by noise, I do not mean sound.

Și aici nu mă refer la sunet.

We use it in the engineering and neuroscience sense

În termeni inginerești și neurologici înseamnă

meaning a random noise corrupting a signal.

un zgomot haotic ce modifică semnalul.

So the old days before digital radio when you were tuning in your radio

Înainte de radioul digital, când deschideai radioul,

and you heard "crrcckkk" on the station you wanted to hear,

auzeai „crrrcc” pe post,

that was the noise.

asta era zgomotul.

But more generally, this noise is something that corrupts the signal.

În general, zgomotul e ceva ce modifică semnalul.

So for example, if you put your hand under a table

De exemplu, dacă pui mâna sub masă

and try to localize it with your other hand,

și încerci să o localizezi cu cealaltă mână,

you can be off by several centimeters

poți să greșești cu câțiva centimetri

due to the noise in sensory feedback.

din cauza zgomotului din feedback-ul senzorial.

Similarly, when you put motor output on movement output,

La fel se întâmplă când stimulezi efectorii,

it's extremely noisy.

rezultă mult zgomot.

Forget about trying to hit the bull's eye in darts,

Uitați de lovitul centrului la darts,

just aim for the same spot over and over again.

încercați să ochiți în același loc iar și iar.

You have a huge spread due to movement variability.

Apar abateri mari din cauza variației mișcării.

And more than that, the outside world, or task,

În plus, lumea exterioară sau sarcina primită,

is both ambiguous and variable.

sunt ambigue și schimbătoare.

The teapot could be full, it could be empty.

Ceainicul poate fi plin sau gol.

It changes over time.

Se schimbă în timp.

So we work in a whole sensory movement task soup of noise.

Deci, ne mișcăm într-un amestec de zgomote senzoriale.

Now this noise is so great

Zgomotul e așa de mare

that society places a huge premium

încât societatea acordă un premiu uriaș

on those of us who can reduce the consequences of noise.

celor care pot reduce consecințele lui.

So if you're lucky enough to be able to knock a small white ball

Dacă ești norocos și bagi o minge mică, albă

into a hole several hundred yards away using a long metal stick,

într-o gaură la zeci de metri depărtare, folosind o crosă,

our society will be willing to reward you

societatea te răsplătește

with hundreds of millions of dollars.

cu sute de milioane de dolari.

Now what I want to convince you of

Vreau să vă conving că

is the brain also goes through a lot of effort

și creierul face eforturi mari

to reduce the negative consequences

să reducă efectele negative

of this sort of noise and variability.

ale zgomotului și variabilelor.

And to do that, I'm going to tell you about a framework

Pentru asta, vă voi prezenta un cadru

which is very popular in statistics and machine learning of the last 50 years

folosit des în ultimii 50 de ani în statistică și în învățarea automată,

called Bayesian decision theory.

numit teoria decizională Baye.

And it's more recently a unifying way

Mai nou, e un mod de a ilustra

to think about how the brain deals with uncertainty.

cum reacționează creierul în fața variabilelor.

And the fundamental idea is you want to make inferences and then take actions.

Ideea de bază e că vrei să faci deducții și să acționezi.

So let's think about the inference.

Să ne gândim la deducții.

You want to generate beliefs about the world.

Vrei să generezi deducții despre lume.

So what are beliefs?

Ce sunt deducțiile?

Beliefs could be: where are my arms in space?

Exemplu de deducție: unde-mi sunt situate brațele în spațiu?

Am I looking at a cat or a fox?

Mă uit la o pisică sau la o vulpe?

But we're going to represent beliefs with probabilities.

Vom reprezenta deducțiile prin probabilități.

So we're going to represent a belief

Vom reprezenta o deducție

with a number between zero and one --

cu o cifră între 0 și 1 -

zero meaning I don't believe it at all, one means I'm absolutely certain.

0 înseamnă că nu cred, 1 că sunt sigur.

And numbers in between give you the gray levels of uncertainty.

Cifrele între 0 și 1 ilustreză gradul de nesiguranță.

And the key idea to Bayesian inference

Idea în deducția bayesiană

is you have two sources of information

e că ai două surse de informații

from which to make your inference.

pe care să-ți bazezi deducțiile.

You have data,

Ai datele

and data in neuroscience is sensory input.

și în neuroștiință asta înseamnă informații senzoriale.

So I have sensory input, which I can take in to make beliefs.

Primesc informații senzoriale pe care îmi pot fonda deducțiile.

But there's another source of information, and that's effectively prior knowledge.

Dar mai e o sursă de informații, și anume cunoștințele anterioare.

You accumulate knowledge throughout your life in memories.

Toată viața acumulezi cunoștințe în memorie.

And the point about Bayesian decision theory

Iar teoria decizională bayesiană

is it gives you the mathematics

îți furnizează cea mai bună

of the optimal way to combine

cale matematică să combini

your prior knowledge with your sensory evidence

cunoștințele anterioare cu dovezile senzoriale

to generate new beliefs.

pentru a crea noi deducții.

And I've put the formula up there.

Am pus formula aici.

I'm not going to explain what that formula is, but it's very beautiful.

N-o să vă explic formula, dar e foarte frumoasă.

And it has real beauty and real explanatory power.

Conține o frumusețe și o putere de explicație reală.

And what it really says, and what you want to estimate,

Formula se referă la probabilitatea

is the probability of different beliefs

apariției unor deducții diferite

given your sensory input.

în funcție de informațiile senzoriale.

So let me give you an intuitive example.

Să vă dau un exemplu intuitiv.

Imagine you're learning to play tennis

Imaginați-vă că învățați să jucați tenis

and you want to decide where the ball is going to bounce

și vreți să decideți unde va sări mingea

as it comes over the net towards you.

când trece de plasă și vine către voi.

There are two sources of information

Regula lui Baye îți spune că

Bayes' rule tells you.

există două surse de informații.

There's sensory evidence -- you can use visual information auditory information,

Cele senzoriale - folosești informații vizuale și auditive -

and that might tell you it's going to land in that red spot.

care te ajută să identifici punctul roșu.

But you know that your senses are not perfect,

Dar știi că simțurile tale nu sunt perfecte

and therefore there's some variability of where it's going to land

și există variabile legate de locul aterizării mingii,

shown by that cloud of red,

ilustrate prin norul roșu

representing numbers between 0.5 and maybe 0.1.

reprezentând numere între 0.5 și 1.

That information is available in the current shot,

Acele informații vin din lovitura respectivă,

but there's another source of information

dar mai există altă sursă de informații

not available on the current shot,

care nu vine din acea lovitură,

but only available by repeated experience in the game of tennis,

ci se dezvoltă prin experiențe repetate în jocul de tenis

and that's that the ball doesn't bounce

și anume - mingea nu sare

with equal probability over the court during the match.

cu aceeași probabilitate pe teren în timpul meciului.

If you're playing against a very good opponent,

Dacă adversarul tău e foarte bun,

they may distribute it in that green area,

el poate trimite mingea în zona verde,

which is the prior distribution,

bazându-se pe experiența lui,

making it hard for you to return.

iar mingea este greu de returnat.

Now both these sources of information carry important information.

Ambele surse transmit informații importante.

And what Bayes' rule says

Legea lui Baye îmi spune

is that I should multiply the numbers on the red by the numbers on the green

să înmulțesc numerele din zona roșie cu cele din zona verde

to get the numbers of the yellow, which have the ellipses,

pentru a obține numerele din zona galbenă, care au elipsele,

and that's my belief.

și aceea e deducția mea.

So it's the optimal way of combining information.

E cea mai bună cale de a combina informațiile.

Now I wouldn't tell you all this if it wasn't that a few years ago,

Nu v-aș povești asta, dacă în urmă cu câțiva ani,

we showed this is exactly what people do

nu am fi arătat că exact asta fac oamenii

when they learn new movement skills.

când învață mișcări noi.

And what it means

Înseamnă că suntem

is we really are Bayesian inference machines.

mașini bayesiane de făcut deducții.

As we go around, we learn about statistics of the world and lay that down,

În viață, ne însușim statistici despre lume și le stocăm,

but we also learn

dar învățăm și

about how noisy our own sensory apparatus is,

cât de zgomots e aparatul nostru senzorial

and then combine those

și apoi combinăm datele

in a real Bayesian way.

după legea lui Baye.

Now a key part to the Bayesian is this part of the formula.

Asta e o parte-cheie a formulei lui Baye.

And what this part really says

Ea spune că

is I have to predict the probability

trebuie să prevăd probabilitatea

of different sensory feedbacks

diferitelor reacții senzoriale

given my beliefs.

în funcție de deducțiile mele.

So that really means I have to make predictions of the future.

Înseamnă că trebuie să fac predicții despre viitor.

And I want to convince you the brain does make predictions

Vreau să vă conving că mintea chiar prevede

of the sensory feedback it's going to get.

feedback-ul senzorial pe care-l va primi

And moreover, it profoundly changes your perceptions

și îți schimbă profund percepțiile

by what you do.

prin ce faci.

And to do that, I'll tell you

Vă voi arăta

about how the brain deals with sensory input.

cum prelucrează creierul informațiile senzoriale.

So you send a command out,

Trimiți o comandă,

you get sensory feedback back,

primești feedback senzorial

and that transformation is governed

și acea transformare e controlată

by the physics of your body and your sensory apparatus.

de legile fizicii din corpul și sistemul tău senzorial.

But you can imagine looking inside the brain.

Să ne imaginăm interiorul creierului.

And here's inside the brain.

Iată cum arată creierul pe interior.

You might have a little predictor, a neural simulator,

Ai un simulator neuronal care indică

of the physics of your body and your senses.

legile fizicii din corpul și simțurile tale.

So as you send a movement command down,

Când trimiți o comandă de mișcare,

you tap a copy of that off

copiezi acea comandă

and run it into your neural simulator

și o treci prin simulatorul tău neuronal

to anticipate the sensory consequences of your actions.

pentru a anticipa consecințele senzoriale ale acțiunilor tale.

So as I shake this ketchup bottle,

Când scutur această sticlă de ketchup,

I get some true sensory feedback as the function of time in the bottom row.

primesc un feedback senzorial real pe rândul de jos.

And if I've got a good predictor, it predicts the same thing.

Un simulator bun, va prevede același lucru.

Well why would I bother doing that?

De ce m-aș obosi să fac asta?

I'm going to get the same feedback anyway.

Oricum voi primi același feedback.

Well there's good reasons.

Există niște motive bune.

Imagine, as I shake the ketchup bottle,

Imaginați-vă, pe când agit sticla de ketchup,

someone very kindly comes up to me and taps it on the back for me.

vine cineva și atinge fundul sticlei.

Now I get an extra source of sensory information

Acum primesc informații senzoriale suplimentare

due to that external act.

datorită actului extern.

So I get two sources.

Deci am două surse.

I get you tapping on it, and I get me shaking it,

Tu atingi sticla și eu o agit,

but from my senses' point of view,

dar simțurile mele

that is combined together into one source of information.

combină aceste lucruri într-o singură sursă de informații.

Now there's good reason to believe

Există un motiv bun să crezi

that you would want to be able to distinguish external events from internal events.

că ai vrea să poți distinge evenimente externe de cele interne.

Because external events are actually much more behaviorally relevant

Cele externe îmi spun mai multe despre comportament

than feeling everything that's going on inside my body.

decât dacă aș simți tot ce se petrece în interiorul meu.

So one way to reconstruct that

O cale de a reconstrui asta

is to compare the prediction --

e să compari predicția -

which is only based on your movement commands --

care se bazează doar pe comenzile de mișcare -

with the reality.

cu realitatea.

Any discrepancy should hopefully be external.

Orice discrepanțe ar trebuie să fie externe.

So as I go around the world,

În viața de zi cu zi,

I'm making predictions of what I should get, subtracting them off.

fac predicții despre ce ar trebui să primesc.

Everything left over is external to me.

Restul mi se par elemente externe.

What evidence is there for this?

Ce dovadă există în acest sens?

Well there's one very clear example

Există un exemplu foarte clar

where a sensation generated by myself feels very different

când o senzație produsă de mine e foarte diferită

then if generated by another person.

decât cea produsă de altă persoană.

And so we decided the most obvious place to start

Ne-am decis că locul cel mai bun punct de plecare

was with tickling.

e gâdilatul.

It's been known for a long time, you can't tickle yourself

Se știe, nu te poți gâdila singur

as well as other people can.

la fel de bine cum te gâdilă ceilalți.

But it hasn't really been shown, it's because you have a neural simulator,

Dar nu s-a demonstrat că simulatorul neuronal e de vină,

simulating your own body

care îți imită corpul

and subtracting off that sense.

și extrage acel simț.

So we can bring the experiments of the 21st century

Putem aduce experimentele în secolul al XXI-lea

by applying robotic technologies to this problem.

folosind tehnologii robotice pentru această chestiune.

And in effect, what we have is some sort of stick in one hand attached to a robot,

Avem un fel de băț legat de brațul unui robot,

and they're going to move that back and forward.

care va mișca bățul înainte și înapoi.

And then we're going to track that with a computer

Vom urmări mișcarea cu ajutorul unui computer

and use it to control another robot,

și o vom folosi pentru a controla alt robot

which is going to tickle their palm with another stick.

care-și va gâdila palma cu alt băț.

And then we're going to ask them to rate a bunch of things

Apoi îi vom ruga să evalueze o serie de lucruri,

including ticklishness.

inclusiv gradul de gâdilare.

I'll show you just one part of our study.

Vă voi arăta o parte din studiul nostru.

And here I've taken away the robots,

Aici am eliminat roboții -

but basically people move with their right arm sinusoidally back and forward.

oamenii își mișcă brațul drept sinusoidal înainte și înapoi.

And we replay that to the other hand with a time delay.

Fac același lucru cu cealaltă mână, cu o oarecare întârziere.

Either no time delay,

Fie nu există întârziere,

in which case light would just tickle your palm,

caz în care lumina doar îți gâdilă palma

or with a time delay of two-tenths of three-tenths of a second.

sau cu o întâziere de 2/10 sau 3/10 dintr-o secundă.

So the important point here

E important

is the right hand always does the same things -- sinusoidal movement.

ca mâna dreaptă să facă mereu mișcări sinusoidale.

The left hand always is the same and puts sinusoidal tickle.

Mâna stângă e mereu aceeași și provoacă gâdilăturile sinusoidale.

All we're playing with is a tempo causality.

Ne jucăm cu o cauzalitate temporală.

And as we go from naught to 0.1 second,

Când trecem de la 0 la 0.1 secunde,

it becomes more ticklish.

gâdilatul e mai puternic.

As you go from 0.1 to 0.2,

Când treci de la 0.1 la 0.2,

it becomes more ticklish at the end.

gândilatul e mai puternic la sfârșit.

And by 0.2 of a second,

Când ajungi la 0.2 dintr-o secundă,

it's equivalently ticklish

senzația de gâdilat e la fel

to the robot that just tickled you without you doing anything.

de puternică pentru robotul care te-a gâdilat fără ca tu să faci nimic.

So whatever is responsible for this cancellation

Orice anulează acest lucru

is extremely tightly coupled with tempo causality.

e legat de cauzalitatea temporală.

And based on this illustration, we really convinced ourselves in the field

Bazându-ne pe acest exemplu, suntem convinși de asta:

that the brain's making precise predictions

creierul face predicții precise

and subtracting them off from the sensations.

și le extrage din senzații.

Now I have to admit, these are the worst studies my lab has ever run.

Recunosc, astea sunt cele mai proaste studii din laboratorul meu.

Because the tickle sensation on the palm comes and goes,

Findcă senzația de gâdilat din palmă vine și trece,

you need large numbers of subjects

ai nevoie de mulți subiecți

with these stars making them significant.

ca rezultatele să fie semnificative.

So we were looking for a much more objective way

Căutam un mod mai obiectiv

to assess this phenomena.

de a evalua fenomenul.

And in the intervening years I had two daughters.

Între timp, mi s-au născut două fiice.

And one thing you notice about children in backseats of cars on long journeys,

În mașină, în timpul călătoriilor lungi, copiii de pe bancheta din spate,

they get into fights --

încep să se bată -

which started with one of them doing something to the other, the other retaliating.

unul îi face ceva celuilalt, care retaliază.

It quickly escalates.

Lucrurile degenerează repede.

And children tend to get into fights which escalate in terms of force.

Copii tind să folosească prea multă forță când se ceartă.

Now when I screamed at my children to stop,

Când țipam la ele să înceteze,

sometimes they would both say to me

uneori îmi spuneau amândouă

the other person hit them harder.

că cealaltă a lovit mai tare.

Now I happen to know my children don't lie,

Știu că fetele mele nu mint,

so I thought, as a neuroscientist,

și, ca neurocercetător, m-am gândit

it was important how I could explain

că era important să pot explica

how they were telling inconsistent truths.

cum de spuneau adevăruri contradictorii.

And we hypothesize based on the tickling study

Pe baza studiului despre gâdilat, am presupus

that when one child hits another,

că după ce un copil îl lovește pe altul,

they generate the movement command.

se declanșează comanda de mișcare.

They predict the sensory consequences and subtract it off.

Prevăd consecința senzorială și o extrag.

So they actually think they've hit the person less hard than they have --

Cred că l-au lovit pe celălalt mai puțin tare decât în realitate -

rather like the tickling.

ca la gâdilat.

Whereas the passive recipient

Pe când cel pasiv

doesn't make the prediction, feels the full blow.

nu face predicția, ci simte lovitura din plin.

So if they retaliate with the same force,

Dacă răspunde cu aceeași forță,

the first person will think it's been escalated.

primul va crede că a lovit mai tare.

So we decided to test this in the lab.

Am hotărât să testăm ideea în laborator.

(Laughter)

(Râsete)

Now we don't work with children, we don't work with hitting,

Nu lucrăm cu copii, nu lovim,

but the concept is identical.

dar conceptul e identic.

We bring in two adults. We tell them they're going to play a game.

Luăm doi adulți. Le spunem că vor juca în joc.

And so here's player one and player two sitting opposite to each other.

Jucătorii stau față în față.

And the game is very simple.

Jocul e foarte simplu.

We started with a motor

Am început cu un motor,

with a little lever, a little force transfuser.

cu o pârghie și un transmițător de forțe.

And we use this motor to apply force down to player one's fingers

Motorul aplică o forță pe degetele primului jucător,

for three seconds and then it stops.

timp de trei secunde.

And that player's been told, remember the experience of that force

I-am spus să țină minte intensitatea forței

and use your other finger

și să-și folosească celălalt deget

to apply the same force

pentru a aplica aceeași forță

down to the other subject's finger through a force transfuser -- and they do that.

pe degetul celuilalt subiect prin transmițătorul de forțe.

And player two's been told, remember the experience of that force.

I-am spus și celuilalt jucător să rețină intensitatea forței

Use your other hand to apply the force back down.

și să aplice forța cu cealaltă mână.

And so they take it in turns

Pe rând, ei aplică

to apply the force they've just experienced back and forward.

celuilalt forța pe care au simțit-o.

But critically,

Atenție,

they're briefed about the rules of the game in separate rooms.

li s-au explicat regulile jocului în săli separate.

So they don't know the rules the other person's playing by.

Nu știu după ce reguli joacă celălalt.

And what we've measured

Și am măsurat

is the force as a function of terms.

variațiile forței.

And if we look at what we start with,

Dacă ne uităm cu ce am început,

a quarter of a Newton there, a number of turns,

0.25 N aici, idealul ar fi ca forța

perfect would be that red line.

să se mențină pe linia roșie.

And what we see in all pairs of subjects is this --

În cazul tuturor perechilor am constatat

a 70 percent escalation in force

că forța crește cu 70%

on each go.

după fiecare apăsare.

So it really suggests, when you're doing this --

Iată ce reiese din acest experiment

based on this study and others we've done --

și altele pe care le-am făcut:

that the brain is canceling the sensory consequences

creierul anulează consecințele senzoriale

and underestimating the force it's producing.

și subestimează forța pe care o folosește.

So it re-shows the brain makes predictions

Creierul face predicții

and fundamentally changes the precepts.

și schimbă fundamental principiile.

So we've made inferences, we've done predictions,

Am făcut deducții, predicții,

now we have to generate actions.

acum trebuie să acționăm.

And what Bayes' rule says is, given my beliefs,

Baye spune că, în funcție de deducțiile mele,

the action should in some sense be optimal.

acțiunea ar trebui să fie optimă.

But we've got a problem.

Dar avem o problemă.

Tasks are symbolic -- I want to drink, I want to dance --

Sarcinile sunt simbolice - vreau să beau, să dansez -

but the movement system has to contract 600 muscles

dar corpul trebuie să contracteze 600 de mușchi

in a particular sequence.

într-o ordine precisă.

And there's a big gap

Există o diferență mare

between the task and the movement system.

între sarcină și sistemul de mișcare.

So it could be bridged in infinitely many different ways.

Diferența poate fi compensată în multe moduri.

So think about just a point to point movement.

Gândiți-vă la mișcarea de deplasare dintr-un punct în altul.

I could choose these two paths

Pot alege aceste două mișcări

out of an infinite number of paths.

sau un număr infinit de mișcări.

Having chosen a particular path,

După ce am ales o mișcare,

I can hold my hand on that path

pot să fac mișcarea respectivă

as infinitely many different joint configurations.

având multe poziții diferite ale încheieturilor.

And I can hold my arm in a particular joint configuration

Pot să îmi țin mâna într-o anumită poziție,

either very stiff or very relaxed.

fie să o încordez sau o relaxez.

So I have a huge amount of choice to make.

Avem multe alegeri de făcut.

Now it turns out, we are extremely stereotypical.

Se pare că respectăm niște stereotipuri.

We all move the same way pretty much.

Ne mișcăm cu toții cam în același mod.

And so it turns out we're so stereotypical,

Respectăm atât de multe stereotipurile

our brains have got dedicated neural circuitry

încât creierul are circuite neuronale speciale

to decode this stereotyping.

pentru a le decoda.

So if I take some dots

Dacă iau niște puncte

and set them in motion with biological motion,

și le pun în mișcare printr-o mișcare biologică,

your brain's circuitry would understand instantly what's going on.

circuitul din creier înțelege imediat ce se petrece.

Now this is a bunch of dots moving.

Multe puncte se mișcă.

You will know what this person is doing,

Vei știi ce face acea persoană,

whether happy, sad, old, young -- a huge amount of information.

fie că e fericită, tristă, bătrână, tânără - sunt multe informații.

If these dots were cars going on a racing circuit,

Dacă punctele ar fi mașini pe un circuit de curse,

you would have absolutely no idea what's going on.

nu ai ști deloc ce se întâmplă.

So why is it

De ce

that we move the particular ways we do?

ne mișcăm astfel?

Well let's think about what really happens.

Să ne gândim la ce se întâmplă.

Maybe we don't all quite move the same way.

Poate că nu ne mișcăm cu toții la fel.

Maybe there's variation in the population.

Poate că există variații printre indivizi.

And maybe those who move better than others

Poate că cei care se mișcă mai bine

have got more chance of getting their children into the next generation.

au mai multe șanse să își crească copiii.

So in evolutionary scales, movements get better.

Pe scară evoluționară, mișcarea se perfecționează.

And perhaps in life, movements get better through learning.

Poate că în viață, mișcarea e perfecționată prin învățare.

So what is it about a movement which is good or bad?

Ce o mișcare bună și una proastă?

Imagine I want to intercept this ball.

Imaginați-vă că vreau să interceptez mingea.

Here are two possible paths to that ball.

Există două drumuri posibile către ea.

Well if I choose the left-hand path,

Dacă-l aleg pe cel din stânga,

I can work out the forces required

pot să evaluez forța necesară

in one of my muscles as a function of time.

în unul din mușchi ca o funcție temporală.

But there's noise added to this.

Dar există zgomot.

So what I actually get, based on this lovely, smooth, desired force,

Pe baza acestei forțe estimate, primesc

is a very noisy version.

o versiune foarte zgomotoasă.

So if I pick the same command through many times,

Dacă repet aceeași comandă de multe ori,

I will get a different noisy version each time, because noise changes each time.

primesc mereu o versiune zgomotoasă diferită, fiindcă zgomotul se schimbă mereu.

So what I can show you here

Așadar, pot să vă arăt

is how the variability of the movement will evolve

cum evoluează variabilitatea

if I choose that way.

dacă aleg acel drum.

If I choose a different way of moving -- on the right for example --

Dacă aleg să mă mișc altfel - ca în imaginea din dreapta -

then I'll have a different command, different noise,

folosesc o comandă diferită, un zgomot diferit,

playing through a noisy system, very complicated.

mă joc în acel sistem zgomotos complicat.

All we can be sure of is the variability will be different.

Ce e sigur e că variabilitatea e diferită.

If I move in this particular way,

Dacă mă mișc în această manieră,

I end up with a smaller variability across many movements.

variabilitate mișcărilor e mai redusă.

So if I have to choose between those two,

Dacă trebuie să aleg între cele două,

I would choose the right one because it's less variable.

aș alege mișcarea din stânga, e mai puțin variabilă.

And the fundamental idea

Ideea fundamentală e

is you want to plan your movements

că vrei să îți plănuiește mișcările

so as to minimize the negative consequence of the noise.

ca să minimizezi consecințele negative ale zgomotului.

And one intuition to get

Una din concluzii

is actually the amount of noise or variability I show here

e că zgomotul sau variabilitatea crește

gets bigger as the force gets bigger.

pe măsură ce forța crește.

So you want to avoid big forces as one principle.

Un prim principiu e să eviți forțele mari.

So we've shown that using this,

Folosindu-ne de acest lucru, am arătat că

we can explain a huge amount of data --

putem explica multe informații -

that exactly people are going about their lives planning movements

că oamenii își plănuiesc mișcările

so as to minimize negative consequences of noise.

pentru a minimiza consecințele negative ale zgomotelor.

So I hope I've convinced you the brain is there

Sper că v-am convins că rolul creierului

and evolved to control movement.

e să controleze mișcarea.

And it's an intellectual challenge to understand how we do that.

E o provocare intelectuală să înțelegem cum facem asta.

But it's also relevant

Dar e un lucru important

for disease and rehabilitation.

pentru înțelegerea și tratarea bolilor.

There are many diseases which effect movement.

Există multe boli care afectează mișcarea.

And hopefully if we understand how we control movement,

Sperăm să înțelegem cum controlăm mișcarea,

we can apply that to robotic technology.

și să aplicăm asta în robotică.

And finally, I want to remind you,

La final, vreau să vă reamintesc -

when you see animals do what look like very simple tasks,

când animalele îndeplinesc sarcini aparent simple,

the actual complexity of what is going on inside their brain

complexitatea proceselor cerebrale

is really quite dramatic.

este imensă.

Thank you very much.

Vă mulțumesc!

(Applause)

(Aplauze)

Chris Anderson: Quick question for you, Dan.

C.A. Am o întrebare pentru tine, Dan.

So you're a movement -- (DW: Chauvinist.) -- chauvinist.

Ești un șovinist al mișcării.

Does that mean that you think that the other things we think our brains are about --

Crezi că toate lucrurile de care creierul nostru e responsabil -

the dreaming, the yearning, the falling in love and all these things --

visele, dorințele, iubirea și altele -

are a kind of side show, an accident?

reprezintă un accident?

DW: No, no, actually I think they're all important

DW: Nu, cred că sunt foarte importante

to drive the right movement behavior to get reproduction in the end.

pentru a genera mișcarea comportamentală de reproducere.

So I think people who study sensation or memory

Cred că oamenii studiază senzațiile sau memoria

without realizing why you're laying down memories of childhood.

fără să știe de ce păstrăm amintiri din copilărie.

The fact that we forget most of our childhood, for example,

Uităm cea mai mare parte a copilăriei, probabil că

is probably fine, because it doesn't effect our movements later in life.

e în regulă fiindcă asta nu ne afectează mișcările în viață.

You only need to store things which are really going to effect movement.

Stochezi doar lucrurile care îți vor influența mișcarea.

CA: So you think that people thinking about the brain, and consciousness generally,

CA: Crezi că cei care studiază creierul și conștiința,

could get real insight

ar afla mai multe

by saying, where does movement play in this game?

dacă ar studia ce rol are mișcarea pentru creier și conștiință?

DW: So people have found out for example

DW: Am aflat că studierea

that studying vision in the absence of realizing why you have vision

văzului, fără să înțelegi rolul văzului,

is a mistake.

e o greșeală.

You have to study vision with the realization

Trebuie să studiezi văzul înțelegând

of how the movement system is going to use vision.

cum e folosit în mișcare.

And it uses it very differently once you think about it that way.

Văzul e folosit diferit în mișcare, dacă te gândești așa.

CA: Well that was quite fascinating. Thank you very much indeed.

CA: A fost foarte interesant. Îți mulțumesc!

(Applause)

(Aplauze)