Daniel Wolpert: The real reason for brains

Даниэл Уолперт: Для чего на самом деле нужен мозг

Переводчик: Ekaterina Gavrilova Редактор: Aliaksandr Autayeu

I'm a neuroscientist.

Я нейробиолог.

And in neuroscience,

В нейробиологии мы имеем дело

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

со сложными вопросами о мозге.

But I want to start with the easiest question

Я хочу начать с самого простого вопроса,

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

который когда-то должен был встать перед каждым,

because it's a fundamental question

потому что это основной вопрос,

if we want to understand brain function.

если мы хотим понять функцию мозга.

And that is, why do we and other animals

Почему у нас и у животных

have brains?

есть мозги?

Not all species on our planet have brains,

Не у всех видов на нашей планете есть мозги,

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

поэтому если мы хотим узнать, для чего нужен мозг,

let's think about why we evolved one.

давайте думать о том, почему он развился у нас.

Now you may reason that we have one

Вы можете рассуждать, что мозг у нас для того,

to perceive the world or to think,

чтобы воспринимать мир или думать,

and that's completely wrong.

и это совершенно неправильно.

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

Если вы подумаете над этим вопросом некоторое время,

it's blindingly obvious why we have a brain.

станет абсолютно очевидно, почему у нас есть мозг.

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

У нас мозг только по одной простой причине:

and that's to produce adaptable and complex movements.

чтобы делать сложные движения.

There is no other reason to have a brain.

Нет никаких других причин иметь мозг.

Think about it.

Подумайте об этом.

Movement is the only way you have

Движение — единственный способ, который у вас есть,

of affecting the world around you.

чтобы оказать влияние на окружающую среду.

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

Это не совсем правда. Есть другой способ — потоотделение.

But apart from that,

Но кроме этого,

everything else goes through contractions of muscles.

всё остальное проходит через мышечные сокращения.

So think about communication --

Подумайте об общении —

speech, gestures, writing, sign language --

о речи, жестах, письме, языке жестов —

they're all mediated through contractions of your muscles.

все они опосредованы сокращениями ваших мышц.

So it's really important to remember

Поэтому очень важно помнить,

that sensory, memory and cognitive processes are all important,

что память, сенсорные и познавательные процессы — важны,

but they're only important

но они важны только для того,

to either drive or suppress future movements.

чтобы или приводить в действие или сдерживать будущие движения.

There can be no evolutionary advantage

Не может быть никакого эволюционного преимущества

to laying down memories of childhood

в детских воспоминаниях

or perceiving the color of a rose

или в восприятии цвета розы,

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

если это не влияет на ваш дальнейший путь.

Now for those who don't believe this argument,

Для тех, кто не согласен с этим аргументом,

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

у нас есть деревья и трава, у которых нет мозга,

but the clinching evidence is this animal here --

но заключительное доказательство — вот это животное —

the humble sea squirt.

скромный морской шприц.

Rudimentary animal, has a nervous system,

Рудиментарное животное, с нервной системой,

swims around in the ocean in its juvenile life.

в своей юности плавает в океане.

And at some point of its life,

И в какой-то момент жизни

it implants on a rock.

оно прикрепляется к камню.

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

И первое, что оно делает, прикрепившись к камню навсегда —

is to digest its own brain and nervous system

переваривает свой мозг и нервную систему

for food.

как пищу.

So once you don't need to move,

Поэтому, как только вам больше не надо двигаться,

you don't need the luxury of that brain.

то вам больше не нужна роскошь мозга.

And this animal is often taken

И это животное часто берётся как аналогия того,

as an analogy to what happens at universities

что происходит в университетах,

when professors get tenure,

когда профессора получают пожизненный контракт,

but that's a different subject.

но это уже другой вопрос.

(Applause)

(Аплодисменты)

So I am a movement chauvinist.

Так что я шовинист движений.

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

Я верю, что движение — самая важная функция мозга,

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

и не позволяйте никому говорить вам, что это не правда.

Now if movement is so important,

Если движение так важно,

how well are we doing

насколько хорошо мы все понимаем,

understanding how the brain controls movement?

как мозг управляет движением?

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

Ответ такой — исключительно плохо. Это очень сложный вопрос.

But we can look at how well we're doing

Мы можем посмотреть, насколько хорошо осознаем это,

by thinking about how well we're doing building machines

размышляя о том, насколько хорошо создаём роботов,

which can do what humans can do.

которые могут делать то, что делают люди.

Think about the game of chess.

Подумайте об игре в шахматы.

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

Как хорошо мы определяем, куда какую фигуру двинуть?

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

Если вы поставите Гарри Каспарова здесь, на свободе,

against IBM's Deep Blue,

против Deep Blue от IBM,

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

то Deep Blue от IBM будет выигрывать время от времени.

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

И, по-моему, если бы Deep Blue от IBM играл против кого-нибудь в этой комнате, он бы выигрывал каждый раз.

That problem is solved.

Задача решена.

What about the problem

Как насчёт задачи

of picking up a chess piece,

подбора шахматной фигуры,

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

ловкого манипулирования ею и опускания обратно на доску?

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

Если вы возьмёте ловкость 5-летного ребёнка против лучших роботов на сегодня,

the answer is simple:

ответ простой:

the child wins easily.

ребёнок легко выигрывает.

There's no competition at all.

Совсем вне конкуренции.

Now why is that top problem so easy

Почему первая задача так проста,

and the bottom problem so hard?

а последняя так сложна?

One reason is a very smart five year-old

Одна причина — очень умный 5-летный ребёнок

could tell you the algorithm for that top problem --

может сказать вам алгоритм решения первой задачи:

look at all possible moves to the end of the game

посмотреть на все возможные ходы до конца игры

and choose the one that makes you win.

и определить выигрышный ход.

So it's a very simple algorithm.

Так что это очень простой алгоритм.

Now of course there are other moves,

Конечно, имеются другие ходы,

but with vast computers we approximate

но с помощью компьютеров мы

and come close to the optimal solution.

приближаемся к оптимальному решению.

When it comes to being dexterous,

Если речь идёт о ловкости, то даже не ясно,

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

какой алгоритм у вас есть, чтобы быть ловким.

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

И мы понимаем, что надо и воспринимать и влиять на мир,

which has a lot of problems.

в котором много задач.

But let me show you cutting-edge robotics.

Позвольте показать вам передовую робототехнику.

Now a lot of robotics is very impressive,

Сейчас много очень впечатляющей робототехники,

but manipulation robotics is really just in the dark ages.

но управление роботами находится в средневековье.

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

Это финал проекта аспиранта

from one of the best robotics institutes.

одного из лучших институтов робототехники.

And the student has trained this robot

Студент запрограммировал этого робота

to pour this water into a glass.

вылить воду в стакан.

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

Это сложная задача, поскольку вода хлюпает, но робот справляется.

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

Но он не выполняет эту задачу с ловкостью человека.

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

А если вы хотите, чтобы робот выполнил другое задание,

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

это другая кандидатская диссертация.

There is no generalization at all

Нет никакого общего правила для перехода

from one task to another in robotics.

от одной задачи к другой в робототехнике.

Now we can compare this

Теперь мы можем сравнить это

to cutting-edge human performance.

с современной производительностью человека.

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

Я собираюсь показать вам Эмили Фокс,

winning the world record for cup stacking.

когда она устанавливает рекорд в штабелировании чашек.

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

Американцы в аудитории знают все про штабелирование чашек.

It's a high school sport

Это школьный вид спорта,

where you have 12 cups you have to stack and unstack

где вы должны уложить и разложить 12 чашек

against the clock in a prescribed order.

на время в установленном порядке.

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

Вот установка мирового рекорда в реальном времени.

(Laughter)

(Смех)

(Applause)

(Аплодисменты)

And she's pretty happy.

Она очень счастлива.

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

Мы не понимаем, что происходит в её мозгу,

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

когда она делает это, и это мы бы хотели узнать.

So in my group, what we try to do

В моей группе, мы разбираем то,

is reverse engineer how humans control movement.

как люди управляют движениями.

And it sounds like an easy problem.

Это выглядит лёгким делом.

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

Вы отправляете сигнал, и он заставляет мышцы сокращаться.

Your arm or body moves,

Ваша рука или тело двигается,

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

и вы получаете ответный импульс от зрения, кожи, мышц и т.д.

The trouble is

Проблема в том, что эти импульсы

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

не так красивы, как хотелось бы.

So one thing that makes controlling movement difficult

Одна вещь, которая усложняет управление движением,

is, for example, sensory feedback is extremely noisy.

это сильные шумы при обратной сенсорной связи.

Now by noise, I do not mean sound.

Под шумом я не имею в виду звук.

We use it in the engineering and neuroscience sense

В инженерном деле и нейробиологии этот термин

meaning a random noise corrupting a signal.

означает случайные помехи, препятствующие сигналу.

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

Так в эпоху до цифрового радио, когда при настройке радио

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

вы слышали «хрррр» на станции, которую хотели послушать,

that was the noise.

вот это называлось шумом.

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

Но в целом, этот шум искажает сигнал.

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

Например, если вы положите руку под стол

and try to localize it with your other hand,

и попытаетесь найти ее другой рукой,

you can be off by several centimeters

то вы можете ошибиться на несколько сантиметров

due to the noise in sensory feedback.

из-за помехи в обратной сенсорной связи.

Similarly, when you put motor output on movement output,

Подобным образом, когда вы выводите мощность двигателя на движение —

it's extremely noisy.

шума очень много.

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

Забудьте о попытках попасть в яблочко в дартс,

just aim for the same spot over and over again.

просто цельтесь в то же самое место снова и снова.

You have a huge spread due to movement variability.

Вас ждёт огромное рассеивание из-за непостоянства движения.

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

И более того, внешний мир, или задача являются

is both ambiguous and variable.

одновременно двусмысленными и изменчивыми.

The teapot could be full, it could be empty.

Чайник может быть полным, может быть пустым.

It changes over time.

Это меняется с течением времени.

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

Так что мы работаем в супе из помех сенсорных задач движений.

Now this noise is so great

Этот шум великолепен,

that society places a huge premium

общество присуждает огромные премии тем из нас,

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

кто может уменьшить его последствия.

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

Так что если вам повезёт попасть маленьким белым шариком в лунку

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

на расстоянии в несколько сотен метров, используя длинную металлическую палку,

our society will be willing to reward you

наше общество будет готово вознаградить вас

with hundreds of millions of dollars.

сотнями миллионов долларов.

Now what I want to convince you of

Я хочу убедить вас в том,

is the brain also goes through a lot of effort

что мозг всегда проходит через множество усилий,

to reduce the negative consequences

чтобы уменьшить негативные последствия

of this sort of noise and variability.

такого рода шума и изменчивости.

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

Для этого я собираюсь рассказать вам о системе,

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

которая очень популярна в области статистики и машинного обучения в течение последних 50 лет,

called Bayesian decision theory.

называемой Байесовской теорией принятия решений.

And it's more recently a unifying way

И с недавних пор это единый способ размышлять о том,

to think about how the brain deals with uncertainty.

как мозг поступает с неопределённостью.

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

Основная идея — вы хотите сделать выводы и потом принять меры.

So let's think about the inference.

Давайте подумаем о выводе.

You want to generate beliefs about the world.

Вы хотите создать убеждения о мире.

So what are beliefs?

Что такое убеждения?

Beliefs could be: where are my arms in space?

Убеждениями могут быть: где расположены мои руки в пространстве?

Am I looking at a cat or a fox?

Я смотрю на кошку или лису?

But we're going to represent beliefs with probabilities.

Но мы собираемся формулировать убеждения с вероятностями.

So we're going to represent a belief

Мы собираемся представлять убеждение

with a number between zero and one --

с числом от 0 до 1.

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

0 — я не верю вообще, 1 — я абсолютно уверен.

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

Промежуточные числа дают вам серые уровни неопределённости.

And the key idea to Bayesian inference

Ключевая идея Байесовского предположения в том,

is you have two sources of information

что у вас есть два источника информации,

from which to make your inference.

с помощью которых можно сделать вывод.

You have data,

У вас есть данные,

and data in neuroscience is sensory input.

и в нейробиологии это сенсорные исходные данные.

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

Применив сенсорные исходные данные, я могу получить убеждение.

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

Но есть и другой источник информации: предшествующие знания.

You accumulate knowledge throughout your life in memories.

Вы накапливаете знание в памяти в течении жизни .

And the point about Bayesian decision theory

Суть Байесовской теории принятия решений в том,

is it gives you the mathematics

что она даёт вам математику

of the optimal way to combine

для объединения предварительных знаний

your prior knowledge with your sensory evidence

с сенсорными данными для создания

to generate new beliefs.

новых мнений оптимальным путём.

And I've put the formula up there.

Я привёл формулу.

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

Я не буду объяснять, что это за формула, но она прекрасна.

And it has real beauty and real explanatory power.

Она красива и многое объясняет.

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

И то о чем она говорит, и то, что вы хотите рассчитать,

is the probability of different beliefs

это вероятность различных мнений,

given your sensory input.

дающая вам исходные сенсорные данные.

So let me give you an intuitive example.

Позвольте привести наглядный пример.

Imagine you're learning to play tennis

Представьте, вы учитесь играть в теннис,

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

и вы хотите определить, в каком месте отскочит мяч

as it comes over the net towards you.

при направлении его к вам от сетки.

There are two sources of information

Есть два источника информации,

Bayes' rule tells you.

об этом говорит правило Байеса.

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

Сенсорные данные — можно использовать визуальную и слуховую информацию,

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

могут сказать вам, что он собирается приземлиться в ту красную зону.

But you know that your senses are not perfect,

Но вы знаете, что ваши чувства не идеальны,

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

следовательно, есть некоторая изменчивость, где он собирается приземлиться,

shown by that cloud of red,

показанная тем красным облаком,

representing numbers between 0.5 and maybe 0.1.

представляя числа между 0,5 и возможно 0,1.

That information is available in the current shot,

Эта информация пригодна в текущем кадре,

but there's another source of information

но есть другой источник информации,

not available on the current shot,

не в текущем кадре, а получаемый

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

только из опыта игры в теннис,

and that's that the ball doesn't bounce

и это то, что мяч не скачет

with equal probability over the court during the match.

с равной вероятностью по корту во время матча.

If you're playing against a very good opponent,

Если вы играете против очень хорошего соперника,

they may distribute it in that green area,

они могут послать его в эту зелёную область,

which is the prior distribution,

которая является предраспределением,

making it hard for you to return.

делая ответ сложным для вас.

Now both these sources of information carry important information.

Оба эти источника информации важны.

And what Bayes' rule says

Правило Байеса говорит,

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

что я должен умножить красные числа на зелёные числа,

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

получить жёлтые числа, у которых есть эллипсы,

and that's my belief.

это моё убеждение.

So it's the optimal way of combining information.

Так что это оптимальный способ объединения информации.

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

Я бы не рассказывал вам всё это, если бы несколько лет назад

we showed this is exactly what people do

мы не показали что это именно то, что делают люди,

when they learn new movement skills.

когда учат новые движения.

And what it means

Это значит, что мы действительно

is we really are Bayesian inference machines.

Байесовские машины логического вывода.

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

Мы ходим вокруг, познаем статистику мира

but we also learn

и формулируем её, но мы также познаем,

about how noisy our own sensory apparatus is,

насколько шумны наши чувства,

and then combine those

чтобы затем объединить их

in a real Bayesian way.

настоящим Байесовским способом.

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

Ключевая часть Байесовской теории в этой части формулы.

And what this part really says

Это часть говорит о том,

is I have to predict the probability

что я должен предсказывать вероятность

of different sensory feedbacks

различных обратных сенсорных связей,

given my beliefs.

учитывая мои убеждения.

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

Это значит, что я должен предсказать будущее.

And I want to convince you the brain does make predictions

Я хочу убедить вас, что мозг предсказывает

of the sensory feedback it's going to get.

обратную сенсорную связь, которую вы получите.

And moreover, it profoundly changes your perceptions

Более того, она глубоко меняет

by what you do.

ваше восприятие того, чем вы занимаетесь.

And to do that, I'll tell you

Для этого я расскажу вам о том,

about how the brain deals with sensory input.

как мозг работает с исходными сенсорными данными.

So you send a command out,

Вы посылаете команду,

you get sensory feedback back,

получаете обратную сенсорную связь,

and that transformation is governed

и это преобразование регулируется

by the physics of your body and your sensory apparatus.

физикой вашего тела и сенсорным аппаратом.

But you can imagine looking inside the brain.

Представьте, что вы смотрите внутрь мозга.

And here's inside the brain.

Вы внутри мозга.

You might have a little predictor, a neural simulator,

Возможно, вам понадобится маленький предсказатель,

of the physics of your body and your senses.

нейросимулятор физики вашего тела и ваших ощущений.

So as you send a movement command down,

При посылке команды вниз,

you tap a copy of that off

вы перехватываете её копию,

and run it into your neural simulator

направляете в свой нервный симулятор

to anticipate the sensory consequences of your actions.

для предвидения сенсорных последствий своих действий.

So as I shake this ketchup bottle,

Если я трясу эту бутылку кетчупа, я получаю

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

настоящую сенсорную обратную связь как функцию времени в нижнем ряду.

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

Если мой предсказатель хорош, он скажет то же самое.

Well why would I bother doing that?

Так зачем мне суетиться, делая это?

I'm going to get the same feedback anyway.

Все равно получу такую же обратную связь.

Well there's good reasons.

На это есть веские причины.

Imagine, as I shake the ketchup bottle,

Представьте, когда я трясу бутылку кетчупа,

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

кто-то очень добрый подходит ко мне и стучит ею по спине.

Now I get an extra source of sensory information

Теперь я получаю дополнительный источник информации

due to that external act.

благодаря внешнему действию.

So I get two sources.

У меня два источника.

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

Путем постукивания и путем встряхивания,

but from my senses' point of view,

но с точки зрения моих чувств,

that is combined together into one source of information.

это объединено в один источник информации.

Now there's good reason to believe

Есть все основания полагать,

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

что вы хотели бы иметь возможность отличать внешние события от внутренних.

Because external events are actually much more behaviorally relevant

Потому что внешние события на самом деле больше поведенческие

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

по сравнению с ощущением того, что происходит внутри моего тела.

So one way to reconstruct that

Один способ пересмотреть это —

is to compare the prediction --

сравнить предсказание,

which is only based on your movement commands --

которое базируется только на ваших движениях —

with the reality.

с реальностью.

Any discrepancy should hopefully be external.

Любое несоответствие должно быть внешним.

So as I go around the world,

Я осматриваюсь вокруг, делаю прогнозы того,

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

что должен получить, вычитаю их.

Everything left over is external to me.

Все, что осталось, является внешним для меня.

What evidence is there for this?

Каковы доказательства этого?

Well there's one very clear example

Есть один яркий пример,

where a sensation generated by myself feels very different

где ощущения, порождённые мной, ощущаются не так,

then if generated by another person.

как если бы они были вызваны другим человеком.

And so we decided the most obvious place to start

Поэтому мы решили,

was with tickling.

что очевиднее всего начать со щекотки.

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

Она известна достаточно давно, вы можете пощекотать себя,

as well as other people can.

также как и другие люди могут.

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

Но в действительности это не было показано, потому что у вас есть нейронный симулятор,

simulating your own body

имитирующий ваше тело

and subtracting off that sense.

и отнимающий это ощущение.

So we can bring the experiments of the 21st century

Для решения этой задачи мы применим

by applying robotic technologies to this problem.

технологии робототехники 21-го века.

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

По сути, у нас есть несколько видов палок на одной руке робота,

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

и они будут двигаться вперёд и назад.

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

Мы будем отслеживать это на компьютере,

and use it to control another robot,

а также контролировать другого робота,

which is going to tickle their palm with another stick.

который будет щекотать ладони другой палкой.

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

Затем мы будем просить их оценить кучу вещей,

including ticklishness.

включая щекотливость.

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

Я покажу вам одну часть нашего исследования.

And here I've taken away the robots,

Здесь я убрал роботов,

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

здесь люди двигают правую руку синусоидально вперёд и назад.

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

Мы повторяем это с другой рукой через некоторое время.

Either no time delay,

Либо без временной задержки,

in which case light would just tickle your palm,

в случае которой свет будет щекотать вашу ладонь,

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

или с временной задержкой в две или три десятых секунды.

So the important point here

Важный момент здесь это то,

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

что правая рука всегда делает то же синусоидальное движение.

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

Левая рука двигается так же и делает синусоидальную щекотку.

All we're playing with is a tempo causality.

Всё с чем мы играем — временная причинность.

And as we go from naught to 0.1 second,

Если переходим от нуля до 0,1 секунды,

it becomes more ticklish.

это становиться более щекотно.

As you go from 0.1 to 0.2,

Если переходим от 0,1 до 0,2,

it becomes more ticklish at the end.

становится более щекотно в конце.

And by 0.2 of a second,

И на 0,2 секунды

it's equivalently ticklish

нет разницы с тем,

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

если бы робот щекотал самостоятельно.

So whatever is responsible for this cancellation

Всё что ответственно за это аннулирование

is extremely tightly coupled with tempo causality.

очень тесно связано с временной причинностью.

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

На этом примере мы действительно убедились,

that the brain's making precise predictions

что мозг делает точные прогнозы

and subtracting them off from the sensations.

и вычитает их посредством наших ощущений.

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

Я должен признаться — это худшие исследования моей лаборатории,

Because the tickle sensation on the palm comes and goes,

потому что ощущение щекотки на ладони приходит и уходит,

you need large numbers of subjects

нужно большое количество подопытных

with these stars making them significant.

для придания эксперименту значимости.

So we were looking for a much more objective way

Так что мы искали более объективный способ

to assess this phenomena.

оценки этого феномена.

And in the intervening years I had two daughters.

За прошедшие годы у меня появились 2 дочери.

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

А при дальних поездках в машине в детских сиденьях

they get into fights --

дети затевают драки, которые начинаются,

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

когда один что-то делает другому, а тот отвечает.

It quickly escalates.

Это быстро обостряется.

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

Дети склонны к усиливающимся со временем дракам.

Now when I screamed at my children to stop,

Иногда, когда я кричал на них,

sometimes they would both say to me

чтобы остановить, оба жаловались,

the other person hit them harder.

что другой бил сильнее.

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

Как оказалось, мои дети не врут.

so I thought, as a neuroscientist,

Поэтому, будучи нейробиологом,

it was important how I could explain

мне было важно объяснить

how they were telling inconsistent truths.

несоответствие их высказываний.

And we hypothesize based on the tickling study

Мы предполагаем, основываясь на исследованиях щекотки,

that when one child hits another,

что когда один ребёнок бьёт другого,

they generate the movement command.

они порождают команду на движение.

They predict the sensory consequences and subtract it off.

Они предсказывают сенсорные последствия и вычитают их.

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

Они думают, что бьют слабее, чем на самом деле —

rather like the tickling.

как со щекоткой.

Whereas the passive recipient

А в то время пассивный получатель

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

не делает прогнозы и чувствует полный удар.

So if they retaliate with the same force,

Если они отвечают с такой же силой,

the first person will think it's been escalated.

то первый подумает, что был ударен сильнее.

So we decided to test this in the lab.

Мы решили протестировать это в лаборатории.

(Laughter)

(Смех)

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

Теперь мы не работаем с детьми, с ударами,

but the concept is identical.

но суть та же самая.

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

Мы взяли двух взрослых и сказали, что они будут играть.

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

Вот первый игрок и второй, сидят друг напротив друга.

And the game is very simple.

Игра очень проста.

We started with a motor

Мы начали с двигателя

with a little lever, a little force transfuser.

с небольшим рычагом малой мощности.

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

Мотор действует на один из пальцев игрока

for three seconds and then it stops.

в течение трёх секунд, а потом останавливаемся.

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

Игроку говорят, чтобы он запомнил ощущение этой силы

and use your other finger

и использовал свой другой палец,

to apply the same force

чтобы применить такую же силу на палец другого объекта

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

через датчик силы — они это сделали.

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

Второму игроку было сказано запомнить ощущение силы

Use your other hand to apply the force back down.

и использовать другую руку для применения силы.

And so they take it in turns

Они по очереди

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

применяли силу, которую запомнили.

But critically,

Но важно то, что они ознакомлены

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

с правилами игры, находясь в разных комнатах.

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

Они не знают, по каким правилам играет человек.

And what we've measured

Мы увидели,

is the force as a function of terms.

что сила зависит от условий.

And if we look at what we start with,

Если мы посмотрим на то, с чего начали,

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

с ¼ Ньютона, это число оборотов,

perfect would be that red line.

идеальной будет эта красная линия.

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

Во всех парах подопытных мы видим

a 70 percent escalation in force

70 процентов увеличения силы

on each go.

на каждом ходу.

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

Предполагается, что когда вы делаете это —

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

основываясь на этих и других наших исследованиях —

that the brain is canceling the sensory consequences

мозг гасит сенсорные последствия

and underestimating the force it's producing.

и недооценивает силу, которую производит.

So it re-shows the brain makes predictions

Это ещё раз показывает, что мозг делает прогнозы

and fundamentally changes the precepts.

и принципиально меняет предписания.

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

Мы сделали выводы, мы сделали прогнозы,

now we have to generate actions.

теперь необходимо произвести действия.

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

Правило Байеса говорит, учитывая мои убеждения,

the action should in some sense be optimal.

действия должны быть оптимальными.

But we've got a problem.

Но у нас есть проблема.

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

Задачи символичные — я хочу пить, я хочу танцевать —

but the movement system has to contract 600 muscles

а двигательная система должна сокращать 600 мышц

in a particular sequence.

в определённой последовательности.

And there's a big gap

Есть большая разница

between the task and the movement system.

между задачей и двигательной системой.

So it could be bridged in infinitely many different ways.

Она может быть преодолена по-разному.

So think about just a point to point movement.

Подумайте, как направить движение.

I could choose these two paths

Я мог бы выбрать эти две траектории

out of an infinite number of paths.

из бесконечного множества путей.

Having chosen a particular path,

Выбрав особую траекторию,

I can hold my hand on that path

я могу вести свою руку по этому курсу

as infinitely many different joint configurations.

бесконечным множеством вариантов сгибов.

And I can hold my arm in a particular joint configuration

Я могу сгибать руку по-разному,

either very stiff or very relaxed.

как легко, так и напряжённо.

So I have a huge amount of choice to make.

Так что у меня огромный выбор.

Now it turns out, we are extremely stereotypical.

Оказывается, мы очень стереотипные.

We all move the same way pretty much.

Мы всегда двигаемся одинаково.

And so it turns out we're so stereotypical,

И получается, что мы так стереотипны,

our brains have got dedicated neural circuitry

что наш мозг получил отдельную нервную систему

to decode this stereotyping.

для декодирования этого стереотипирования.

So if I take some dots

Если я возьму некоторые точки

and set them in motion with biological motion,

и приведу их в движение биологическим путём,

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

ваш мозг поймёт мгновенно, что происходит.

Now this is a bunch of dots moving.

Это куча движущихся точек.

You will know what this person is doing,

Вы будете знать, что этот человек делает,

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

будь он счастлив, печален, стар, молод — огромное количество информации.

If these dots were cars going on a racing circuit,

Если бы эти точки были автомобилями, мчащиеся по гоночной трассе,

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

у вас бы не было никакого понятия, что происходит.

So why is it

Так почему мы передвигаемся

that we move the particular ways we do?

определённым способом?

Well let's think about what really happens.

Давайте подумаем над тем, что в действительности происходит.

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

Может, мы не все движемся одинаково.

Maybe there's variation in the population.

Возможно, есть изменения.

And maybe those who move better than others

Возможно те, кто двигаются лучше, чем другие,

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

имеют больше шансов увидеть внуков.

So in evolutionary scales, movements get better.

Так что движение эволюционирует.

And perhaps in life, movements get better through learning.

Возможно, в жизни, движения совершенствуются путём обучения.

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

Так что же в движении хорошо и что плохо?

Imagine I want to intercept this ball.

Представьте, я хочу перехватить этот мяч.

Here are two possible paths to that ball.

Есть два возможных пути к этому мячу.

Well if I choose the left-hand path,

Если я выберу путь левой руки,

I can work out the forces required

я могу рассчитать силу,

in one of my muscles as a function of time.

требуемую мышцам, как функцию времени.

But there's noise added to this.

Но к этому добавится помеха.

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

Что же я получаю, основываясь на этой прекрасной, гладкой, желанной силе,

is a very noisy version.

это очень шумный вариант.

So if I pick the same command through many times,

Если я буду часто давать одну команду,

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

шум будет разным каждый раз.

So what I can show you here

Я могу показать вам,

is how the variability of the movement will evolve

как разнообразие движения будет развиваться,

if I choose that way.

если выберу этот способ.

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

Если я выберу другой способ движения, справа например,

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

у меня будет другая команда, другой шум,

playing through a noisy system, very complicated.

воспроизводить через шумную систему достаточно сложно.

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

Мы можем быть уверены, что изменчивость будет непохожей.

If I move in this particular way,

Если я подвигаюсь определённым образом,

I end up with a smaller variability across many movements.

я получу меньшую изменчивость во многих движениях.

So if I have to choose between those two,

Если мне нужно выбрать между теми двумя,

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

я выбрал бы правый, потому что менее изменчивый.

And the fundamental idea

Основная идея —

is you want to plan your movements

спланировать свои движения так,

so as to minimize the negative consequence of the noise.

чтобы минимизировать негативные последствия шума.

And one intuition to get

Одна возможная догадка в том,

is actually the amount of noise or variability I show here

что количество шума,

gets bigger as the force gets bigger.

увеличивается с увеличением силы.

So you want to avoid big forces as one principle.

В принципе, вы хотите избежать больших сил.

So we've shown that using this,

Мы показали, что используя это,

we can explain a huge amount of data --

мы можем объяснить огромное количество данных —

that exactly people are going about their lives planning movements

что в жизни люди пытаются планировать движения,

so as to minimize negative consequences of noise.

чтобы минимизировать отрицательные последствия шума.

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

Надеюсь, я убедил вас, что мозг

and evolved to control movement.

эволюционировал для контроля движений.

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

Это интеллектуальный вызов, чтобы понять, как мы это делаем.

But it's also relevant

Это также имеет отношение

for disease and rehabilitation.

к болезням и реабилитации.

There are many diseases which effect movement.

Есть много болезней, которые воздействуют на движение.

And hopefully if we understand how we control movement,

Если мы поймём, как мы контролируем движение,

we can apply that to robotic technology.

мы можем применить это к робототехнике.

And finally, I want to remind you,

Наконец, я хочу напомнить вам,

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

что когда вы видите животных, выполняющих простые задачи,

the actual complexity of what is going on inside their brain

настоящая сложность того, что происходит внутри их мозга

is really quite dramatic.

на самом деле весьма драматична.

Thank you very much.

Спасибо вам большое.

(Applause)

(Аплодисменты)

Chris Anderson: Quick question for you, Dan.

Крис Андерсон: Маленький вопрос, Дэн.

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

Значит вы шовинист движения.

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

Означает ли это, что вы думаете то, что другие вещи, о которых думает наш мозг —

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

мечтание, тоска, влюблённость, все эти вещи —

are a kind of side show, an accident?

пустяк, случайность?

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

ДУ: Нет, нет, на самом деле я думаю, они все важны,

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

чтобы в итоге привести к правильным движениям с целью размножения.

So I think people who study sensation or memory

Я думаю, что люди, которые изучают ощущения или память

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

не понимают то, почему вы запоминаете детство.

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

Например то, что мы забываем б́ольшую часть детства,

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

вероятно хорошо, т.к. это не влияет на наши движения в дальнейшей жизни.

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

Вам нужно только то, чтобы действительно меняет движение.

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

КА: Вы полагаете, что люди, думающие о мозге, и о сознании в целом,

could get real insight

могли бы получить реальную картину,

by saying, where does movement play in this game?

говоря, куда идёт движение в этой игре?

DW: So people have found out for example

ДУ: Люди обнаружили, например, что ошибочно

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

изучать зрительное восприятие без понимания,

is a mistake.

почему у вас есть зрение.

You have to study vision with the realization

Вы должны изучать зрение с осознанием того,

of how the movement system is going to use vision.

как двигательная система использует зрение.

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

И если размышлять подобным образом, то результаты отличаются.

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

КА: Это было весьма увлекательно. Спасибо Вам большое.

(Applause)

(Аплодисменты)