Read Montague: What we're learning from 5,000 brains

Рид Монтегью: Чему нас научили 5 000 мозгов

46,847 views

2012-09-24 ・ TED


New videos

Read Montague: What we're learning from 5,000 brains

Рид Монтегью: Чему нас научили 5 000 мозгов

46,847 views ・ 2012-09-24

TED


Пожалуйста, дважды щелкните на английские субтитры ниже, чтобы воспроизвести видео.

00:00
Translator: Joseph Geni Reviewer: Morton Bast
0
0
7000
Переводчик: Irina Knyaginina Редактор: Aliaksandr Autayeu
00:15
Other people. Everyone is interested in other people.
1
15734
2809
Люди вокруг. Всем интересны эти люди.
00:18
Everyone has relationships with other people,
2
18543
2123
Все поддерживают отношения с другими людьми,
00:20
and they're interested in these relationships
3
20666
1592
и всем интересны эти отношения.
00:22
for a variety of reasons.
4
22258
1855
По многим причинам.
00:24
Good relationships, bad relationships,
5
24113
2012
Хорошие отношения, плохие отношения,
00:26
annoying relationships, agnostic relationships,
6
26125
3146
раздражающие отношения, отношения, которые нас мало заботят.
00:29
and what I'm going to do is focus on the central piece
7
29271
3424
Я собираюсь сконцентрироваться на ключевых аспектах взаимодействия,
00:32
of an interaction that goes on in a relationship.
8
32695
3303
которое происходит внутри отношений.
00:35
So I'm going to take as inspiration the fact that we're all
9
35998
2336
Поэтому я начну с того, что всех нас
00:38
interested in interacting with other people,
10
38334
2425
интересует, — взаимодействие с другими людьми,
00:40
I'm going to completely strip it of all its complicating features,
11
40759
3832
опустив запутанную теорию.
00:44
and I'm going to turn that object, that simplified object,
12
44591
3894
А оставшийся, упрощённый объект использую
00:48
into a scientific probe, and provide the early stages,
13
48485
4150
в качестве научного эксперимента и покажу ранние стадии,
00:52
embryonic stages of new insights into what happens
14
52635
2449
стадии зарождения нового понимания того, что же происходит,
00:55
in two brains while they simultaneously interact.
15
55084
3650
когда одновременно взаимодействуют два мозга.
00:58
But before I do that, let me tell you a couple of things
16
58734
2293
Но перед этим, позвольте рассказать о паре вещей,
01:01
that made this possible.
17
61027
1699
которые сделали это возможным.
01:02
The first is we can now eavesdrop safely
18
62726
2781
Во-первых, в наше время можно
01:05
on healthy brain activity.
19
65507
2711
наблюдать активность здорового мозга.
01:08
Without needles and radioactivity,
20
68218
2577
Без игл или радиации,
01:10
without any kind of clinical reason, we can go down the street
21
70795
2863
при отсутствии медицинских показаний, можно выйти на улицу
01:13
and record from your friends' and neighbors' brains
22
73658
3127
и записать данные о мозге вашего друга или соседа,
01:16
while they do a variety of cognitive tasks, and we use
23
76785
2538
когда они выполняют различные когнитивные задачи. Мы используем
01:19
a method called functional magnetic resonance imaging.
24
79323
3734
метод функциональной магнитно-резонансной томографии.
01:23
You've probably all read about it or heard about in some
25
83057
2325
Наверное, вы все читали об этом или где-то слышали.
01:25
incarnation. Let me give you a two-sentence version of it.
26
85382
4378
Давайте я объясню в двух предложениях.
01:29
So we've all heard of MRIs. MRIs use magnetic fields
27
89760
3484
Итак, все мы слышали о МРТ. МРТ использует магнитные поля
01:33
and radio waves and they take snapshots of your brain
28
93244
2029
и радиоволны, которые фотографируют ваш мозг,
01:35
or your knee or your stomach,
29
95273
2361
или колено, или желудок,
01:37
grayscale images that are frozen in time.
30
97634
2045
создавая серые неподвижные снимки.
01:39
In the 1990s, it was discovered you could use
31
99679
2321
В 1990-х было сделано открытие: можно использовать
01:42
the same machines in a different mode,
32
102000
2659
те же самые аппараты в другом режиме.
01:44
and in that mode, you could make microscopic blood flow
33
104659
2346
С их помощью можно снимать видео
01:47
movies from hundreds of thousands of sites independently in the brain.
34
107005
3300
микроскопических кровотоков из тысячи разных участков мозга.
01:50
Okay, so what? In fact, the so what is, in the brain,
35
110305
3200
Хорошо, ну и что такого? «Такое» заключается в том,
01:53
changes in neural activity, the things that make your brain work,
36
113505
3832
что изменения нервной активности, которые заставляют мозг работать,
01:57
the things that make your software work in your brain,
37
117337
2010
которые заставляют работать ПО мозга,
01:59
are tightly correlated with changes in blood flow.
38
119347
2489
тесно связаны с изменениями кровотока.
02:01
You make a blood flow movie, you have an independent
39
121836
1973
Видео кровотока даёт
02:03
proxy of brain activity.
40
123809
2339
независимые данные об активности мозга.
02:06
This has literally revolutionized cognitive science.
41
126148
3034
Это открытие в буквальном смысле перевернуло когнитивные науки.
02:09
Take any cognitive domain you want, memory,
42
129182
1991
Выберите любую область когнитивных исследований:
02:11
motor planning, thinking about your mother-in-law,
43
131173
2141
память, моторную деятельность, мысли о вашей тёще,
02:13
getting angry at people, emotional response, it goes on and on,
44
133314
3715
злость на людей, эмоциональные реакции, можно продолжать бесконечно,
02:17
put people into functional MRI devices, and
45
137029
3089
поместите человека в аппарат МРТ,
02:20
image how these kinds of variables map onto brain activity.
46
140118
3383
и вы увидите, как эти вещи отпечатываются в активности мозга.
02:23
It's in its early stages, and it's crude by some measures,
47
143501
2849
Да, это только начало, и в чём-то технология ещё очень грубая,
02:26
but in fact, 20 years ago, we were at nothing.
48
146350
2568
но 20 лет назад у нас не было и этого.
02:28
You couldn't do people like this. You couldn't do healthy people.
49
148918
2359
Не было возможности так исследовать людей. Невозможно было исследовать здоровых людей.
02:31
That's caused a literal revolution, and it's opened us up
50
151277
2488
Это стало революцией и дало нам возможность
02:33
to a new experimental preparation. Neurobiologists,
51
153765
2818
получить нового подопытного.
02:36
as you well know, have lots of experimental preps,
52
156583
3760
Нейробиологи, как известно, экспериментируют со многим:
02:40
worms and rodents and fruit flies and things like this.
53
160343
3141
с червями, грызунами, дрозофилами и прочими.
02:43
And now, we have a new experimental prep: human beings.
54
163484
3397
А сейчас у нас есть новый подопытный — человек.
02:46
We can now use human beings to study and model
55
166881
3761
Сегодня мы можем использовать людей для изучения и моделировать
02:50
the software in human beings, and we have a few
56
170642
2950
программы человеческого мозга, и у нас есть несколько
02:53
burgeoning biological measures.
57
173592
2835
перспективных биологических измерений.
02:56
Okay, let me give you one example of the kinds of experiments that people do,
58
176427
3887
Ладно, давайте я приведу пример проводимого эксперимента
03:00
and it's in the area of what you'd call valuation.
59
180314
2677
в области, которую вы бы назвали «оценкой».
03:02
Valuation is just what you think it is, you know?
60
182991
2135
Ценность — это только то, что вы об этом думаете, не так ли?
03:05
If you went and you were valuing two companies against
61
185126
2804
Если бы вам нужно было оценить и сопоставить две компании,
03:07
one another, you'd want to know which was more valuable.
62
187930
2736
вы бы хотели узнать, какая из них более ценна.
03:10
Cultures discovered the key feature of valuation thousands of years ago.
63
190666
3879
Цивилизации открыли основные принципы оценивания тысячи лет назад.
03:14
If you want to compare oranges to windshields, what do you do?
64
194545
2690
Если нужно сравнить апельсины с ветровыми стёклами, как вы это сделаете?
03:17
Well, you can't compare oranges to windshields.
65
197235
2356
Ну... нельзя сравнивать апельсины с ветровыми стёклами.
03:19
They're immiscible. They don't mix with one another.
66
199591
2255
Они не сопоставимы. Вы их не смешаете.
03:21
So instead, you convert them to a common currency scale,
67
201846
2351
Вы подведёте их к общей шкале — к деньгам,
03:24
put them on that scale, and value them accordingly.
68
204197
2706
и сравните их согласно этой шкале.
03:26
Well, your brain has to do something just like that as well,
69
206903
3436
Ваш мозг тоже делает что-то очень похожее,
03:30
and we're now beginning to understand and identify
70
210339
2488
и сегодня мы начинаем понимать и описывать
03:32
brain systems involved in valuation,
71
212827
2137
системы мозга, задействованные в оценивании.
03:34
and one of them includes a neurotransmitter system
72
214964
2632
Одна из них включает систему нейротрансмиттеров,
03:37
whose cells are located in your brainstem
73
217596
2632
клетки которой расположены в мозговом стволе,
03:40
and deliver the chemical dopamine to the rest of your brain.
74
220228
3175
и которые поставляют допамин в остальные части мозга.
03:43
I won't go through the details of it, but that's an important
75
223403
2442
Я не буду углубляться в детали, но это важное открытие,
03:45
discovery, and we know a good bit about that now,
76
225845
2157
и мы уже неплохо его изучили.
03:48
and it's just a small piece of it, but it's important because
77
228002
2230
Может, это немного, но это важно,
03:50
those are the neurons that you would lose if you had Parkinson's disease,
78
230232
3275
потому что это те нейроны, которые человек теряет при болезни Паркинсона,
03:53
and they're also the neurons that are hijacked by literally
79
233507
2016
и которые разрушаются под воздействием буквально
03:55
every drug of abuse, and that makes sense.
80
235523
2232
всех наркотиков.
03:57
Drugs of abuse would come in, and they would change
81
237755
2336
Агрессивные наркотики подействуют и изменят то,
04:00
the way you value the world. They change the way
82
240091
1789
как вы оцениваете мир. Они изменят то,
04:01
you value the symbols associated with your drug of choice,
83
241880
3199
как вы оцениваете символы, ассоциирующиеся с теми наркотиками, которые вы выбрали,
04:05
and they make you value that over everything else.
84
245079
2514
и заставят ценить их больше, чем всё остальное.
04:07
Here's the key feature though. These neurons are also
85
247593
3021
Вот самое главное: эти нейроны также
04:10
involved in the way you can assign value to literally abstract ideas,
86
250614
3501
вовлечены в процесс оценивания абстрактных идей.
04:14
and I put some symbols up here that we assign value to
87
254115
2041
Здесь я представил несколько символов, которые мы оцениваем
04:16
for various reasons.
88
256156
2720
по разным причинам.
04:18
We have a behavioral superpower in our brain,
89
258876
2689
У нас в мозге есть поведенческая суперсила,
04:21
and it at least in part involves dopamine.
90
261565
1753
которая, по крайней мере частично, связана с допамином.
04:23
We can deny every instinct we have for survival for an idea,
91
263318
4189
Мы можем отказаться от всех своих инстинктов ради идеи,
04:27
for a mere idea. No other species can do that.
92
267507
4005
всего лишь идеи. Никакие другие животные не могут.
04:31
In 1997, the cult Heaven's Gate committed mass suicide
93
271512
3606
В 1997 члены культа «Врата Рая» совершили массовое самоубийство,
04:35
predicated on the idea that there was a spaceship
94
275118
2215
будучи уверенными, что в хвосте видимой в тот момент
04:37
hiding in the tail of the then-visible comet Hale-Bopp
95
277333
3785
кометы Хейла-Боппа спрятан космический корабль,
04:41
waiting to take them to the next level. It was an incredibly tragic event.
96
281118
4272
который заберёт их на следующий уровень. Это была ужасная трагедия.
04:45
More than two thirds of them had college degrees.
97
285390
3485
Более чем у двух третей участников было высшее образование.
04:48
But the point here is they were able to deny their instincts for survival
98
288875
3723
Но для нас важно то, что они отказались от своего инстинкта самосохранения,
04:52
using exactly the same systems that were put there
99
292598
2866
используя те же системы, которые существуют для того,
04:55
to make them survive. That's a lot of control, okay?
100
295464
4042
чтобы человек выживал. Надо было нехило постараться, не так ли?
04:59
One thing that I've left out of this narrative
101
299506
2089
Вот ещё кое-что, что я упустил —
05:01
is the obvious thing, which is the focus of the rest of my
102
301595
2234
кое-что, чему будет посвящён остаток выступления,
05:03
little talk, and that is other people.
103
303829
2159
и это окружающие люди.
05:05
These same valuation systems are redeployed
104
305988
2996
Те же самые системы оценки применяются и тогда,
05:08
when we're valuing interactions with other people.
105
308984
2492
когда мы оцениваем взаимоотношения с людьми.
05:11
So this same dopamine system that gets addicted to drugs,
106
311476
3271
То есть, тот же самый допамин, который превращает человека в наркомана,
05:14
that makes you freeze when you get Parkinson's disease,
107
314747
2524
от которого цепенеют люди с синдромом Паркинсона,
05:17
that contributes to various forms of psychosis,
108
317271
3077
который виноват в некоторых формах психоза,
05:20
is also redeployed to value interactions with other people
109
320348
3920
используется и при оценке отношений с людьми,
05:24
and to assign value to gestures that you do
110
324268
2896
и при оценке поступков,
05:27
when you're interacting with somebody else.
111
327164
2574
когда вы с кем-то общаетесь.
05:29
Let me give you an example of this.
112
329738
2577
Я приведу пример.
05:32
You bring to the table such enormous processing power
113
332315
2967
Ваши вычислительные силы в этой области настолько огромны,
05:35
in this domain that you hardly even notice it.
114
335282
2624
что вы едва их замечаете.
05:37
Let me just give you a few examples. So here's a baby.
115
337906
1467
Приведу пару примеров. Вот ребёнок.
05:39
She's three months old. She still poops in her diapers and she can't do calculus.
116
339373
3730
Ей три месяца. Она до сих пор пачкает пелёнки и не умеет решать уравнения.
05:43
She's related to me. Somebody will be very glad that she's up here on the screen.
117
343103
3353
Мы родственники. Кое-кто будет очень рад, что её показали на этом экране.
05:46
You can cover up one of her eyes, and you can still read
118
346456
2376
Можно прикрыть ей один глаз и всё ещё можно что-то
05:48
something in the other eye, and I see sort of curiosity
119
348832
2755
прочесть в её другом глазу. Я вижу любопытство в одном глазу,
05:51
in one eye, I see maybe a little bit of surprise in the other.
120
351587
3597
и, может, некоторое удивление в другом.
05:55
Here's a couple. They're sharing a moment together,
121
355184
3179
Вот пара. Вы видите, что они делают.
05:58
and we've even done an experiment where you can cut out
122
358363
1318
Мы даже провели эксперимент: убирали разные части картинки,
05:59
different pieces of this frame and you can still see
123
359681
3007
но вы всё равно понимаете, что они делают вместе.
06:02
that they're sharing it. They're sharing it sort of in parallel.
124
362688
2504
Они это делают как бы параллельно.
06:05
Now, the elements of the scene also communicate this
125
365192
2463
Отдельные элементы сценки также сообщают нам информацию,
06:07
to us, but you can read it straight off their faces,
126
367655
2235
но вы всё понимаете просто по выражениям их лиц.
06:09
and if you compare their faces to normal faces, it would be a very subtle cue.
127
369890
3503
Если вы сравните их лица с лицами в обычном состоянии, вам всё станет ясно.
06:13
Here's another couple. He's projecting out at us,
128
373393
3347
Вот другая пара. Он обращён прямо к нам,
06:16
and she's clearly projecting, you know,
129
376740
2888
а она излучает, как вы видите,
06:19
love and admiration at him.
130
379628
2263
любовь к нему, восхищение им.
06:21
Here's another couple. (Laughter)
131
381891
3635
Вот ещё пара.
06:25
And I'm thinking I'm not seeing love and admiration on the left. (Laughter)
132
385526
5150
И что-то я не вижу слева любви и восхищения.
06:30
In fact, I know this is his sister, and you can just see
133
390676
2560
Вообще, я знаю, что это его сестра, вы просто видите, как он говорит:
06:33
him saying, "Okay, we're doing this for the camera,
134
393236
2513
«Ладно, мы это делаем на камеру,
06:35
and then afterwards you steal my candy and you punch me in the face." (Laughter)
135
395749
5702
а после ты отберёшь мои конфеты и дашь мне по носу».
06:41
He'll kill me for showing that.
136
401451
2106
Он меня убьёт за то, что я это показал.
06:43
All right, so what does this mean?
137
403557
2797
Хорошо, и что же это означает?
06:46
It means we bring an enormous amount of processing power to the problem.
138
406354
3350
То, что на каждую задачу мы используем огромное количество вычислительной мощности.
06:49
It engages deep systems in our brain, in dopaminergic
139
409704
3648
Задействуются глубинные системы мозга в допаминовых системах,
06:53
systems that are there to make you chase sex, food and salt.
140
413352
2818
которые заставляют вас искать секс, еду и соль.
06:56
They keep you alive. It gives them the pie, it gives
141
416170
2894
Они поддерживают вашу жизнь. Это даёт им тот самый пинок,
06:59
that kind of a behavioral punch which we've called a superpower.
142
419064
2904
который мы называем суперсилой.
07:01
So how can we take that and arrange a kind of staged
143
421968
3654
Как же нам взять всю эту информацию и организовать инсценированные
07:05
social interaction and turn that into a scientific probe?
144
425622
2698
социальные отношения, чтобы сделать из этого научный эксперимент?
07:08
And the short answer is games.
145
428320
2691
Если коротко, то это — игры.
07:11
Economic games. So what we do is we go into two areas.
146
431011
4404
Экономические игры. Что мы делаем: мы идём сразу в две области.
07:15
One area is called experimental economics. The other area is called behavioral economics.
147
435415
3336
Одна область называется экспериментальной экономикой. Другая — поведенческой экономикой.
07:18
And we steal their games. And we contrive them to our own purposes.
148
438751
4078
И крадём их игры. После — изменяем их в своих интересах.
07:22
So this shows you one particular game called an ultimatum game.
149
442829
2967
Вот одна из игр — игра-ультиматум.
07:25
Red person is given a hundred dollars and can offer
150
445796
1845
Красному человечку дают сто долларов
07:27
a split to blue. Let's say red wants to keep 70,
151
447641
3723
и предлагают поделиться с синим. Например, он хочет оставить себе 70,
07:31
and offers blue 30. So he offers a 70-30 split with blue.
152
451364
4086
и предлагает синему 30. Он предлагает синему поделиться 70-30.
07:35
Control passes to blue, and blue says, "I accept it,"
153
455450
2851
Решение за синим. Он говорит: «Я принимаю это»,
07:38
in which case he'd get the money, or blue says,
154
458301
1956
и в таком случае он получает деньги. Или синий говорит:
07:40
"I reject it," in which case no one gets anything. Okay?
155
460257
4307
«Я отказываюсь». В таком случае оба ничего не получают. Понятно?
07:44
So a rational choice economist would say, well,
156
464564
3392
Экономисты скажут, что рациональный выбор —
07:47
you should take all non-zero offers.
157
467956
2056
согласиться на любое ненулевое предложение.
07:50
What do people do? People are indifferent at an 80-20 split.
158
470012
3762
Что делают люди? Люди не заинтересованы в разделе 80 на 20.
07:53
At 80-20, it's a coin flip whether you accept that or not.
159
473774
3524
При дележе 80 на 20, результат как при подбрасывании монетки — возможны оба варианта.
07:57
Why is that? You know, because you're pissed off.
160
477298
2891
Почему? Потому что такая ситуация бесит.
08:00
You're mad. That's an unfair offer, and you know what an unfair offer is.
161
480189
3609
Вы злитесь. Это нечестное предложение, и вы понимаете, что такое несправедливое предложение.
08:03
This is the kind of game done by my lab and many around the world.
162
483798
2704
Такую игру проводили в моей лаборатории и во многих других по всему миру.
08:06
That just gives you an example of the kind of thing that
163
486502
2544
Это просто пример того, что эти игры доказывают.
08:09
these games probe. The interesting thing is, these games
164
489046
3738
Любопытно, что такие игры предполагают
08:12
require that you have a lot of cognitive apparatus on line.
165
492784
3707
использование большого количества когнитивных способностей.
08:16
You have to be able to come to the table with a proper model of another person.
166
496491
2928
Вам необходимо создать адекватную модель другого человека.
08:19
You have to be able to remember what you've done.
167
499419
3213
Придётся помнить, что вы сделали.
08:22
You have to stand up in the moment to do that.
168
502632
1420
Придётся браться за это в любое время.
08:24
Then you have to update your model based on the signals coming back,
169
504052
3350
И после этого вам придётся обновлять свою модель на основе поступающих обратно сигналов,
08:27
and you have to do something that is interesting,
170
507402
2972
и надо делать что-то интересное,
08:30
which is you have to do a kind of depth of thought assay.
171
510374
2597
а для этого нужно провести глубокий мыслительный анализ.
08:32
That is, you have to decide what that other person expects of you.
172
512971
3333
Нужно определиться, чего от вас ждёт тот другой человек.
08:36
You have to send signals to manage your image in their mind.
173
516304
2954
Необходимо посылать сигналы, чтобы корректировать свой образ в их глазах.
08:39
Like a job interview. You sit across the desk from somebody,
174
519258
2853
Как на собеседовании. Вы сидите напротив человека,
08:42
they have some prior image of you,
175
522111
1369
у которого есть какое-то предварительное представление о вас.
08:43
you send signals across the desk to move their image
176
523480
2751
Вы посылаете свои сигналы, чтобы изменить представление
08:46
of you from one place to a place where you want it to be.
177
526231
3920
о себе на то, которое вы бы хотели.
08:50
We're so good at this we don't really even notice it.
178
530151
3385
У нас это так хорошо получается, что мы едва это замечаем.
08:53
These kinds of probes exploit it. Okay?
179
533536
3767
И мы этим пользуемся в наших экспериментах. Понятно?
08:57
In doing this, what we've discovered is that humans
180
537303
1807
Таким образом, мы узнали,
08:59
are literal canaries in social exchanges.
181
539110
2331
что люди при социальном обмене — как говорящие канарейки.
09:01
Canaries used to be used as kind of biosensors in mines.
182
541441
3397
Шахтёры использовали канареек в качестве живого сенсора.
09:04
When methane built up, or carbon dioxide built up,
183
544838
3560
Если концентрировался метан, или углекислый газ,
09:08
or oxygen was diminished, the birds would swoon
184
548398
4186
или становилось мало кислорода, птица теряла сознание
09:12
before people would -- so it acted as an early warning system:
185
552584
2326
раньше, чем люди. Так она заранее предупреждала:
09:14
Hey, get out of the mine. Things aren't going so well.
186
554910
2980
«Эй, пора убираться из шахты. Дело дрянь».
09:17
People come to the table, and even these very blunt,
187
557890
2954
Люди начинают переговоры и даже примитивные инсценированные
09:20
staged social interactions, and they, and there's just
188
560844
2990
социальные взаимодействия.
09:23
numbers going back and forth between the people,
189
563834
3016
Их множество, они постоянно происходят между людьми,
09:26
and they bring enormous sensitivities to it.
190
566850
2199
люди к ним чрезвычайно чувствительны.
09:29
So we realized we could exploit this, and in fact,
191
569049
2689
Мы поняли, что можем этим воспользоваться,
09:31
as we've done that, and we've done this now in
192
571738
2556
и даже когда мы это проверили, а проверили мы это
09:34
many thousands of people, I think on the order of
193
574294
2694
на тысячах человек, думаю,
09:36
five or six thousand. We actually, to make this
194
576988
2165
на 5-6 тысячах. Для того, чтобы провести
09:39
a biological probe, need bigger numbers than that,
195
579153
2224
такой биологический эксперимент, нам нужно ещё больше людей,
09:41
remarkably so. But anyway,
196
581377
3674
гораздо больше. Ладно, в любом случае,
09:45
patterns have emerged, and we've been able to take
197
585051
2004
закономерности мы нашли, и даже смогли
09:47
those patterns, convert them into mathematical models,
198
587055
3836
перевести их в математические модели,
09:50
and use those mathematical models to gain new insights
199
590891
2689
и с помощью этих математических моделей
09:53
into these exchanges. Okay, so what?
200
593580
2131
узнать что-то новое о социальном обмене. Хорошо, и что дальше?
09:55
Well, the so what is, that's a really nice behavioral measure,
201
595711
3313
Дальше то, что это отличная мера поведения.
09:59
the economic games bring to us notions of optimal play.
202
599024
3319
Экономические игры дают нам понимание оптимального поведения.
10:02
We can compute that during the game.
203
602343
2484
Мы это вычисляем во время игры
10:04
And we can use that to sort of carve up the behavior.
204
604827
2953
и как бы вырисовываем собственное поведение.
10:07
Here's the cool thing. Six or seven years ago,
205
607780
4330
Вот классная штука: шесть-семь лет назад
10:12
we developed a team. It was at the time in Houston, Texas.
206
612110
2550
мы создали команду в Хьюстоне, Техас.
10:14
It's now in Virginia and London. And we built software
207
614660
3394
Сейчас она в Виргинии и в Лондоне. Мы разработали ПО, которое подключит
10:18
that'll link functional magnetic resonance imaging devices
208
618054
3207
включенные аппараты для магнитно-резонансной томографии
10:21
up over the Internet. I guess we've done up to six machines
209
621261
4035
к интернету. Кажется, мы подключали до шести за раз,
10:25
at a time, but let's just focus on two.
210
625296
1981
но давайте поговорим о двух.
10:27
So it synchronizes machines anywhere in the world.
211
627277
3058
Итак, синхронизируем аппараты где угодно в мире.
10:30
We synchronize the machines, set them into these
212
630335
3169
Мы синхронизируем аппараты, инсценируем для них
10:33
staged social interactions, and we eavesdrop on both
213
633504
1983
социальную ситуацию и наблюдаем за обоими
10:35
of the interacting brains. So for the first time,
214
635487
1666
взаимодействующими мозгами. Таким образом, впервые
10:37
we don't have to look at just averages over single individuals,
215
637153
3607
нам не нужно изучать статистику вместо индивидов,
10:40
or have individuals playing computers, or try to make
216
640760
2897
или использовать компьютер вместо человека, или
10:43
inferences that way. We can study individual dyads.
217
643657
2763
ещё как-то вмешиваться. Мы можем изучать пары.
10:46
We can study the way that one person interacts with another person,
218
646420
2785
Мы можем наблюдать, как один человек взаимодействует с другим,
10:49
turn the numbers up, and start to gain new insights
219
649205
2564
увеличить их число и узнавать новое в рамках
10:51
into the boundaries of normal cognition,
220
651769
2515
нормальной ситуации, но, что более важно, мы можем
10:54
but more importantly, we can put people with
221
654284
2732
включить в эти социальные взаимодействия
10:57
classically defined mental illnesses, or brain damage,
222
657016
3337
людей с подтверждёнными психическими заболеваниями
11:00
into these social interactions, and use these as probes of that.
223
660353
3551
или повреждениями мозга, и использовать эти эксперименты для их изучения.
11:03
So we've started this effort. We've made a few hits,
224
663904
2350
Итак, мы попробовали. Мы начали. Мы уже сделали
11:06
a few, I think, embryonic discoveries.
225
666254
2449
парочку малюсеньких открытий.
11:08
We think there's a future to this. But it's our way
226
668703
2812
Мы считаем, что у этого метода есть будущее. Наша задача — продолжать
11:11
of going in and redefining, with a new lexicon,
227
671515
2560
и с помощью нового лексикона, математического лексикона,
11:14
a mathematical one actually, as opposed to the standard
228
674075
4022
а не стандартных способов восприятия психических заболеваний,
11:18
ways that we think about mental illness,
229
678097
2578
дать определения и охарактеризовать эти заболевания,
11:20
characterizing these diseases, by using the people
230
680675
2067
используя людей в качестве птичек.
11:22
as birds in the exchanges. That is, we exploit the fact
231
682742
3007
Мы пользуемся тем, что здоровый участник
11:25
that the healthy partner, playing somebody with major depression,
232
685749
4244
во время общения с кем-то, у кого депрессия, или с кем-то,
11:29
or playing somebody with autism spectrum disorder,
233
689993
2910
у кого расстройства аутистического спектра,
11:32
or playing somebody with attention deficit hyperactivity disorder,
234
692903
3850
или со страдающим синдромом дефицита внимания и гиперактивности,
11:36
we use that as a kind of biosensor, and then we use
235
696753
3219
мы используем живой сенсор, и после мы используем
11:39
computer programs to model that person, and it gives us
236
699972
2644
компьютерные программы, чтобы смоделировать такого человека,
11:42
a kind of assay of this.
237
702616
2470
и таким образом проанализировать ситуацию.
11:45
Early days, and we're just beginning, we're setting up sites
238
705086
2131
Мы только начали подключаться к местам по всему миру.
11:47
around the world. Here are a few of our collaborating sites.
239
707217
3410
Вот некоторые партнёры.
11:50
The hub, ironically enough,
240
710627
2309
По иронии судьбы, основной центр
11:52
is centered in little Roanoke, Virginia.
241
712936
2889
находится в Роаноке, Виргиния.
11:55
There's another hub in London, now, and the rest
242
715825
2269
Второй — в Лондоне, а остальные готовятся к запуску.
11:58
are getting set up. We hope to give the data away
243
718094
4009
Мы надеемся, что на каком-то этапе
12:02
at some stage. That's a complicated issue
244
722103
3673
мы опубликуем результаты. Есть сложности с тем,
12:05
about making it available to the rest of the world.
245
725776
2994
чтобы поделиться ими со всем миром.
12:08
But we're also studying just a small part
246
728770
1847
Мы также изучаем только малую часть того,
12:10
of what makes us interesting as human beings, and so
247
730617
2267
что делает нас интересными людьми, и поэтому я бы хотел
12:12
I would invite other people who are interested in this
248
732884
2041
пригласить остальных заинтересованных
12:14
to ask us for the software, or even for guidance
249
734925
2569
запросить у нас это ПО, или даже рекомендации по тому,
12:17
on how to move forward with that.
250
737494
2219
как дальше с этим работать.
12:19
Let me leave you with one thought in closing.
251
739713
2341
И ещё кое-что на прощание.
12:22
The interesting thing about studying cognition
252
742054
1942
Изучение познания интересно тем,
12:23
has been that we've been limited, in a way.
253
743996
3732
что мы, в какой-то степени, ограничены.
12:27
We just haven't had the tools to look at interacting brains
254
747728
2943
У нас нет возможности посмотреть
12:30
simultaneously.
255
750671
1200
на два взаимодействующих мозга одновременно.
12:31
The fact is, though, that even when we're alone,
256
751871
2470
Соль в том, что, даже когда мы одни,
12:34
we're a profoundly social creature. We're not a solitary mind
257
754341
4111
мы остаёмся глубоко социальными существами. Мы не одиночки,
12:38
built out of properties that kept it alive in the world
258
758452
4373
сознание которых состоит из качеств, помогающих выжить в мире
12:42
independent of other people. In fact, our minds
259
762825
3948
независимо от остальных. На самом деле, наше сознание
12:46
depend on other people. They depend on other people,
260
766773
2870
зависит от других людей. Оно зависит от окружающих людей,
12:49
and they're expressed in other people,
261
769643
1541
оно выражается в других людях,
12:51
so the notion of who you are, you often don't know
262
771184
3652
в осознании того, кто вы такие. Вы часто не знаете,
12:54
who you are until you see yourself in interaction with people
263
774836
2688
кто вы такие, до тех пор, пока не увидите себя во взаимодействии с людьми,
12:57
that are close to you, people that are enemies of you,
264
777524
2406
которые вам близки, или с вашими врагами,
12:59
people that are agnostic to you.
265
779930
2545
людям, на которых вам плевать.
13:02
So this is the first sort of step into using that insight
266
782475
3776
Это первый шаг в использовании знаний о том,
13:06
into what makes us human beings, turning it into a tool,
267
786251
3295
что делает нас людьми; попытка использовать это знание,
13:09
and trying to gain new insights into mental illness.
268
789546
1978
а также лучше понять психические расстройства.
13:11
Thanks for having me. (Applause)
269
791524
3121
Спасибо за внимание!
13:14
(Applause)
270
794645
3089
(Аплодисменты)
Об этом сайте

Этот сайт познакомит вас с видеороликами YouTube, полезными для изучения английского языка. Вы увидите уроки английского языка, преподаваемые высококлассными учителями со всего мира. Дважды щелкните по английским субтитрам, отображаемым на каждой странице видео, чтобы воспроизвести видео оттуда. Субтитры прокручиваются синхронно с воспроизведением видео. Если у вас есть какие-либо комментарии или пожелания, пожалуйста, свяжитесь с нами, используя эту контактную форму.

https://forms.gle/WvT1wiN1qDtmnspy7