Pawan Sinha on how brains learn to see

Паван Синха о том, как мозг учится видеть

64,658 views

2010-02-25 ・ TED


New videos

Pawan Sinha on how brains learn to see

Паван Синха о том, как мозг учится видеть

64,658 views ・ 2010-02-25

TED


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

Переводчик: Sergey Skovorodkin Редактор: Andriy Prischenko
00:15
If you are a blind child in India,
0
15260
4000
Если вы – слепой ребёнок в Индии,
00:19
you will very likely have to contend with
1
19260
3000
то, скорее всего, вам придётся бороться
00:22
at least two big pieces of bad news.
2
22260
3000
как минимум с двумя серьёзными проблемами.
00:25
The first bad news
3
25260
2000
Первая проблема
00:27
is that the chances of getting treatment
4
27260
3000
заключается в том, что шансы получить лечение
00:30
are extremely slim to none,
5
30260
3000
стремятся к нулю,
00:33
and that's because most of the blindness
6
33260
2000
потому что большинство программ
00:35
alleviation programs in the country
7
35260
2000
реабилитации слепоты в стране
00:37
are focused on adults,
8
37260
2000
ориентированы на взрослых,
00:39
and there are very, very few hospitals
9
39260
3000
и там очень, очень мало больниц,
00:42
that are actually equipped to treat children.
10
42260
3000
оснащённых для лечения детей.
00:46
In fact, if you were to be treated,
11
46260
4000
По сути, если бы вас и лечили,
00:51
you might well end up being treated
12
51260
3000
скорее всего, это бы делал
00:54
by a person who has no medical credentials
13
54260
3000
человек без медицинского диплома,
00:57
as this case from Rajasthan illustrates.
14
57260
3000
как показывает этот случай в штате Раджастхан.
01:00
This is a three-year-old orphan girl
15
60260
2000
Это трёхлетняя осиротевшая девочка,
01:02
who had cataracts.
16
62260
2000
у которой была катаракта.
01:04
So, her caretakers took her
17
64260
2000
Опекуны девочки отвезли её
01:06
to the village medicine man,
18
66260
2000
к деревенскому лекарю,
01:08
and instead of suggesting to the caretakers
19
68260
3000
и вместо того, чтобы предложить опекунам
01:11
that the girl be taken to a hospital,
20
71260
3000
отвезти девочку в больницу,
01:14
the person decided to burn her abdomen
21
74260
2000
он решил прижечь ей живот
01:16
with red-hot iron bars
22
76260
2000
раскалённым железом,
01:18
to drive out the demons.
23
78260
2000
чтобы изгнать из девочки демонов.
01:20
The second piece of bad news
24
80260
3000
О второй проблеме
01:23
will be delivered to you
25
83260
2000
вам сообщат
01:25
by neuroscientists, who will tell you
26
85260
3000
неврологи, которые скажут,
01:28
that if you are older than four or five years of age,
27
88260
3000
что если вы старше четырёх-пяти лет,
01:31
that even if you have your eye corrected,
28
91260
3000
то даже если вам вылечат глаза,
01:34
the chances of your brain learning how to see
29
94260
3000
шансы на то, что ваш мозг научится видеть,
01:37
are very, very slim --
30
97260
2000
очень и очень малы.
01:39
again, slim or none.
31
99260
3000
Малы либо отсутствуют.
01:42
So when I heard these two things,
32
102260
2000
Когда я услышал об этих проблемах,
01:44
it troubled me deeply,
33
104260
2000
они глубоко встревожили меня,
01:46
both because of personal reasons
34
106260
2000
как по личным причинам,
01:48
and scientific reasons.
35
108260
2000
так и по научным.
01:50
So let me first start with the personal reason.
36
110260
3000
Позвольте начать с личного.
01:53
It'll sound corny, but it's sincere.
37
113260
3000
Это прозвучит банально, но это правда.
01:56
That's my son, Darius.
38
116260
2000
Это мой сын Дариус.
01:58
As a new father,
39
118260
2000
Как новоиспечённый отец,
02:00
I have a qualitatively different sense
40
120260
4000
я совершенно иначе понимаю,
02:04
of just how delicate babies are,
41
124260
3000
насколько дети чувствительны,
02:07
what our obligations are towards them
42
127260
3000
какие у нас перед ними обязательства,
02:10
and how much love
43
130260
2000
и как сильно
02:12
we can feel towards a child.
44
132260
3000
мы способны любить их.
02:15
I would move heaven and earth
45
135260
2000
Я бы свернул горы,
02:17
in order to get treatment for Darius,
46
137260
3000
ради лечения Дариуса.
02:20
and for me to be told
47
140260
2000
И для меня тот факт,
02:22
that there might be other Dariuses
48
142260
2000
что в мире могут быть другие Дариусы,
02:24
who are not getting treatment,
49
144260
2000
которые не получают лечения,
02:26
that's just viscerally wrong.
50
146260
3000
совершенно несправедлив.
02:29
So that's the personal reason.
51
149260
2000
Это моя личная причина.
02:31
Scientific reason is that this notion
52
151260
3000
Научная причина состоит в представлении
02:34
from neuroscience of critical periods --
53
154260
2000
в неврологии критического периода развития,
02:36
that if the brain is older
54
156260
3000
будто, если мозг старше
02:39
than four or five years of age,
55
159260
2000
четырёх-пяти лет,
02:41
it loses its ability to learn --
56
161260
2000
то он теряет способность к обучению,
02:43
that doesn't sit well with me,
57
163260
2000
что противоречит моим представлениям,
02:45
because I don't think that idea
58
165260
2000
так как я думаю, что эта идея
02:47
has been tested adequately.
59
167260
3000
не была адекватно проверена.
02:50
The birth of the idea is from
60
170260
2000
Идея берёт своё начало из работ
02:52
David Hubel and Torsten Wiesel's work,
61
172260
2000
Девида Хьюбела и Торстена Визеля,
02:54
two researchers who were at Harvard,
62
174260
2000
двух гарвардских исследователей,
02:56
and they got the Nobel Prize in 1981
63
176260
3000
которые получили Нобелевскую премию в 1981 году
02:59
for their studies of visual physiology,
64
179260
2000
за исследования физиологии зрения,
03:01
which are remarkably beautiful studies,
65
181260
2000
замечательные исследования,
03:03
but I believe some of their work
66
183260
2000
но я думаю, что некоторые их идеи
03:05
has been extrapolated
67
185260
2000
были экстраполированы
03:07
into the human domain prematurely.
68
187260
2000
на человека преждевременно.
03:09
So, they did their work with kittens,
69
189260
2000
Они работали с котятами,
03:11
with different kinds of deprivation regiments,
70
191260
2000
подвергая их различным видам депривации,
03:13
and those studies,
71
193260
2000
и те знания,
03:15
which date back to the '60s,
72
195260
2000
полученные ещё в 60-х годах,
03:17
are now being applied to human children.
73
197260
3000
сейчас применяются к человеческим детям.
03:20
So I felt that I needed to do two things.
74
200260
3000
Я понял, что должен сделать две вещи.
03:23
One: provide care
75
203260
3000
Первая: предоставить медицинский уход
03:26
to children who are currently
76
206260
2000
детям, которые в данный момент
03:28
being deprived of treatment.
77
208260
2000
не обеспечены лечением.
03:30
That's the humanitarian mission.
78
210260
2000
И это гуманитарная миссия.
03:32
And the scientific mission would be
79
212260
2000
Научной миссией станет
03:34
to test the limits
80
214260
2000
поиск предела
03:36
of visual plasticity.
81
216260
2000
зрительной приспосабливаемости.
03:38
And these two missions, as you can tell,
82
218260
3000
Можно сказать, что эти две миссии
03:41
thread together perfectly. One adds to the other;
83
221260
3000
отлично сочетаются и дополняют друг друга.
03:44
in fact, one would be impossible without the other.
84
224260
3000
На самом деле, одна невозможна без другой.
03:49
So, to implement
85
229260
2000
Чтобы выполнить
03:51
these twin missions,
86
231260
2000
эту двойную миссию,
03:53
a few years ago, I launched Project Prakash.
87
233260
3000
несколько лет назад я запустил проект Пракаш.
03:56
Prakash, as many of you know,
88
236260
2000
"Пракаш", как вы знаете,
03:58
is the Sanskrit word for light,
89
238260
2000
в переводе с санскрита – "свет",
04:00
and the idea is that
90
240260
2000
и идея заключается в том,
04:02
in bringing light into the lives of children,
91
242260
3000
что, принося свет в жизни детей,
04:05
we also have a chance
92
245260
2000
мы получаем шанс
04:07
of shedding light on some of the
93
247260
2000
пролить свет на некоторые
04:09
deepest mysteries of neuroscience.
94
249260
3000
из самых сложных загадок неврологии.
04:12
And the logo -- even though it looks extremely Irish,
95
252260
3000
Эмблема, несмотря на крайне ирландский вид,
04:15
it's actually derived from
96
255260
2000
на самом деле произошла
04:17
the Indian symbol of Diya, an earthen lamp.
97
257260
4000
от индийского символа – Дия, глиняной лампы.
04:21
The Prakash, the overall effort
98
261260
3000
В общем, замысел проекта
04:24
has three components:
99
264260
2000
состоит из трёх этапов:
04:26
outreach, to identify children in need of care;
100
266260
4000
социальная программа для определения, каким детям
04:30
medical treatment; and in subsequent study.
101
270260
3000
нужна помощь, лечение и последующие исследования.
04:33
And I want to show you a short video clip
102
273260
3000
Я хочу представить вам короткий видеоролик,
04:36
that illustrates the first two components of this work.
103
276260
3000
в котором показаны два первых этапа работы.
04:41
This is an outreach station
104
281260
2000
Это социальный центр,
04:43
conducted at a school for the blind.
105
283260
3000
организованный в школе для слепых.
04:46
(Text: Most of the children are profoundly and permanently blind ...)
106
286260
5000
(Текст: У большинства детей полная, хроническая слепота...)
04:51
Pawan Sinha: So, because this is a school for the blind,
107
291260
5000
Паван Синха: Так как это школа для слепых,
04:56
many children have permanent conditions.
108
296260
2000
многие дети там с хроническими заболеваниями.
04:58
That's a case of microphthalmos,
109
298260
3000
Это – случай микрофтальмии,
05:01
which is malformed eyes,
110
301260
2000
то есть недоразвитых глаз,
05:03
and that's a permanent condition;
111
303260
2000
и это хроническое заболевание.
05:05
it cannot be treated.
112
305260
2000
Оно не лечится.
05:07
That's an extreme of micropthalmos
113
307260
2000
Это крайний вариант микрофтальмии,
05:09
called enophthalmos.
114
309260
2000
называемый энофтальмом.
05:11
But, every so often, we come across children
115
311260
2000
Но время от времени мы наталкиваемся на детей,
05:13
who show some residual vision,
116
313260
3000
у которых обнаруживается остаточное зрение,
05:16
and that is a very good sign
117
316260
3000
и это очень хороший знак, говорящий о том,
05:19
that the condition might actually be treatable.
118
319260
2000
что от заболевания можно избавиться.
05:21
So, after that screening, we bring the children to the hospital.
119
321260
3000
После осмотра мы доставляем детей в больницу.
05:24
That's the hospital we're working with in Delhi,
120
324260
2000
Это больница в Дели, где мы работаем,
05:26
the Schroff Charity Eye Hospital.
121
326260
3000
Schroff Charity Eye Hospital.
05:29
It has a very well-equipped
122
329260
2000
Там есть очень хорошо оборудованный
05:31
pediatric ophthalmic center,
123
331260
3000
педиатрический офтальмологический центр,
05:35
which was made possible in part
124
335260
2000
который стал возможным отчасти благодаря
05:37
by a gift from the Ronald McDonald charity.
125
337260
4000
благотворительности Рональда МакДональда.
05:41
So, eating burgers actually helps.
126
341260
3000
Питание гамбургерами иногда и правда полезно.
05:45
(Text: Such examinations allow us to improve
127
345260
2000
(Текст: Такие обследования позволяют нам повысить
05:47
eye-health in many children, and ...
128
347260
2000
здоровье зрения у многих детей
05:54
... help us find children who can participate in Project Prakash.)
129
354260
3000
и помогают найти детей, которые смогут участвовать в проекте Пракаш.)
05:57
PS: So, as I zoom in to the eyes of this child,
130
357260
2000
П.С.: Сейчас камера приблизится к глазам ребёнка,
05:59
you will see the cause of his blindness.
131
359260
3000
вы увидите причину его слепоты.
06:03
The whites that you see in the middle of his pupils
132
363260
3000
Белые пятна в центре его зрачков –
06:06
are congenital cataracts,
133
366260
3000
это врождённая катаракта,
06:09
so opacities of the lens.
134
369260
2000
которая замутняет хрусталик глаза.
06:11
In our eyes, the lens is clear,
135
371260
3000
Хрусталики наших глаз прозрачны,
06:14
but in this child, the lens has become opaque,
136
374260
2000
но хрусталики этого ребёнка стали непрозрачны,
06:16
and therefore he can't see the world.
137
376260
3000
и поэтому он не может видеть мир.
06:19
So, the child is given treatment. You'll see shots of the eye.
138
379260
3000
Итак, ребёнок получает лечение. Вы увидите снимки глаза.
06:22
Here's the eye with the opaque lens,
139
382260
2000
Здесь глаз ещё с мутным хрусталиком,
06:24
the opaque lens extracted
140
384260
2000
здесь хрусталик извлечён,
06:26
and an acrylic lens inserted.
141
386260
3000
а здесь в глаз вставлен акриловый хрусталик.
06:29
And here's the same child
142
389260
2000
Здесь этот же ребёнок
06:31
three weeks post-operation,
143
391260
3000
через три недели после операции,
06:34
with the right eye open.
144
394260
3000
с открытым правым глазом.
06:40
(Applause)
145
400260
6000
(Аплодисменты)
06:46
Thank you.
146
406260
2000
Спасибо.
06:48
So, even from that little clip, you can begin to get the sense
147
408260
3000
Даже после этого маленького ролика становится ясно,
06:51
that recovery is possible,
148
411260
2000
что выздоровление возможно,
06:53
and we have now
149
413260
2000
и сейчас мы обеспечиваем
06:55
provided treatment to over 200 children,
150
415260
3000
лечение более чем 200 детям,
06:58
and the story repeats itself.
151
418260
2000
и история с ними повторяется.
07:00
After treatment, the child
152
420260
2000
После лечения ребёнок
07:02
gains significant functionality.
153
422260
3000
получает значительные возможности.
07:05
In fact, the story holds true
154
425260
3000
В действительности так происходит,
07:08
even if you have a person who got sight
155
428260
2000
даже если человек получил зрение
07:10
after several years of deprivation.
156
430260
2000
после нескольких лет слепоты.
07:12
We did a paper a few years ago
157
432260
2000
Несколько лет назад мы написали статью
07:14
about this woman that you see on the right, SRD,
158
434260
4000
о женщине, на фотографии она справа,
07:18
and she got her sight late in life,
159
438260
2000
она стала видеть в пожилом возрасте,
07:20
and her vision is remarkable at this age.
160
440260
4000
и для её возраста у неё замечательное зрение.
07:24
I should add a tragic postscript to this --
161
444260
3000
Я должен сделать трагическое замечание.
07:27
she died two years ago
162
447260
2000
Два года назад она погибла
07:29
in a bus accident.
163
449260
2000
в автокатастрофе.
07:31
So, hers is just a truly inspiring story --
164
451260
4000
Её история в самом деле вдохновляет,
07:35
unknown, but inspiring story.
165
455260
3000
малоизвестная, но вдохновляющая история.
07:38
So when we started finding these results,
166
458260
2000
И когда мы стали получать такие результаты,
07:40
as you might imagine, it created quite a bit of stir
167
460260
3000
вы можете представить, что это вызвало много шума
07:43
in the scientific and the popular press.
168
463260
3000
в научной и популярной прессе.
07:46
Here's an article in Nature
169
466260
2000
Вот статья в журнале "Nature",
07:48
that profiled this work,
170
468260
2000
описывающая нашу работу,
07:50
and another one in Time.
171
470260
2000
и ещё одна в "Time".
07:52
So, we were fairly convinced -- we are convinced --
172
472260
2000
Мы были достаточно уверены, мы и сейчас уверены,
07:54
that recovery is feasible,
173
474260
2000
что восстановление возможно,
07:56
despite extended visual deprivation.
174
476260
3000
несмотря на продолжительную слепоту.
07:59
The next obvious question to ask:
175
479260
2000
Напрашивается очевидный вопрос:
08:01
What is the process of recovery?
176
481260
3000
как идёт процесс восстановления?
08:04
So, the way we study that is,
177
484260
3000
Мы исследуем процесс следующим образом.
08:07
let's say we find a child who has light sensitivity.
178
487260
2000
Допустим, мы нашли ребёнка, чувствительного к свету.
08:09
The child is provided treatment,
179
489260
2000
Ребёнку предоставляется лечение,
08:11
and I want to stress that the treatment
180
491260
2000
и я хочу подчеркнуть, что лечение
08:13
is completely unconditional;
181
493260
2000
совершенно бесплатно.
08:15
there is no quid pro quo.
182
495260
2000
Мы не требуем компенсаций.
08:17
We treat many more children then we actually work with.
183
497260
3000
Лечение получают и многие дети, с которыми мы не работаем.
08:20
Every child who needs treatment is treated.
184
500260
3000
Каждого нуждающегося в лечении ребёнка лечат.
08:23
After treatment, about every week,
185
503260
2000
После лечения, примерно каждую неделю,
08:25
we run the child
186
505260
2000
ребёнок проходит
08:27
on a battery of simple visual tests
187
507260
3000
ряд простых проверок,
08:30
in order to see how their visual skills
188
510260
2000
которые позволяют понять, как его зрение
08:32
are coming on line.
189
512260
2000
приходит в норму.
08:34
And we try to do this for as long as possible.
190
514260
3000
И мы стараемся делать это как можно дольше.
08:37
This arc of development
191
517260
2000
Этот путь развития
08:39
gives us unprecedented
192
519260
2000
даёт нам беспрецедентную
08:41
and extremely valuable information
193
521260
2000
и невероятно ценную информацию
08:43
about how the scaffolding of vision
194
523260
2000
о том, как поддерживаемое зрение
08:45
gets set up.
195
525260
2000
восстанавливается.
08:47
What might be the causal connections
196
527260
2000
Какие причинные связи могут быть
08:49
between the early developing skills
197
529260
2000
между рано развивающимися способностями
08:51
and the later developing ones?
198
531260
2000
и теми, которые появляются позже?
08:53
And we've used this general approach to study
199
533260
2000
Мы использовали общепринятый подход для исследования
08:55
many different visual proficiencies,
200
535260
3000
множества различных зрительных способностей,
08:58
but I want to highlight one particular one,
201
538260
4000
но я хочу особо выделить одну из них,
09:02
and that is image parsing into objects.
202
542260
3000
это разбиение изображения на объекты.
09:05
So, any image of the kind that you see on the left,
203
545260
2000
Любое изображение, подобное картинке слева,
09:07
be it a real image or a synthetic image,
204
547260
3000
будь это реальное или искусственное изображение,
09:10
it's made up of little regions
205
550260
2000
состоит из маленьких областей,
09:12
that you see in the middle column,
206
552260
2000
которые вы видите посередине,
09:14
regions of different colors, different luminances.
207
554260
3000
областей разных цветов и разной яркости.
09:17
The brain has this complex task
208
557260
3000
Перед мозгом стоит сложная задача
09:20
of putting together, integrating,
209
560260
3000
совмещения и объединения
09:23
subsets of these regions
210
563260
2000
подмножеств этих областей
09:25
into something that's more meaningful,
211
565260
2000
в нечто более осмысленное,
09:27
into what we would consider to be objects,
212
567260
2000
в то, что мы можем считать объектами,
09:29
as you see on the right.
213
569260
2000
что вы и видите справа.
09:31
And nobody knows how this integration happens,
214
571260
2000
И никто не знает, как это происходит.
09:33
and that's the question we asked with Project Prakash.
215
573260
4000
Это вопрос, которым мы задаёмся в проекте Пракаш.
09:37
So, here's what happens
216
577260
2000
Вот что происходит
09:39
very soon after the onset of sight.
217
579260
3000
вскоре после восстановления зрения.
09:42
Here's a person who had gained sight just a couple of weeks ago,
218
582260
3000
Этот человек получил зрение всего пару недель назад,
09:45
and you see Ethan Myers, a graduate student from MIT,
219
585260
3000
и вы видите как, Этан Майерс, аспирант из Массачусетского
09:48
running the experiment with him.
220
588260
3000
Технологического Института, проводит с ним эксперимент.
09:51
His visual-motor coordination is quite poor,
221
591260
4000
Его зрительная координация очень слаба,
09:55
but you get a general sense
222
595260
2000
но вы можете видеть,
09:57
of what are the regions that he's trying to trace out.
223
597260
3000
какие именно области он пытается распознать.
10:00
If you show him real world images,
224
600260
2000
Если показать ему изображения реального мира,
10:02
if you show others like him real world images,
225
602260
3000
если показать реальный мир любому человеку вроде него,
10:05
they are unable to recognize most of the objects
226
605260
2000
он не сможет распознать большинство объектов,
10:07
because the world to them is over-fragmented;
227
607260
3000
потому что мир для него излишне фрагментирован,
10:10
it's made up of a collage, a patchwork,
228
610260
3000
для него это коллаж, пёстрая мозаика
10:13
of regions of different colors and luminances.
229
613260
2000
из областей разного цвета и яркости.
10:15
And that's what's indicated in the green outlines.
230
615260
2000
Такие области выделены зелёным контуром.
10:17
When you ask them,
231
617260
2000
Если попросить его
10:19
"Even if you can't name the objects, just point to where the objects are,"
232
619260
3000
показать, где находятся объекты, даже если он не может их назвать,
10:22
these are the regions that they point to.
233
622260
2000
он покажет на эти области.
10:24
So the world is this complex
234
624260
2000
Таким образом, мир – это сложная
10:26
patchwork of regions.
235
626260
2000
мозаика из таких областей.
10:28
Even the shadow on the ball
236
628260
2000
Даже тень на мяче
10:30
becomes its own object.
237
630260
3000
становится отдельным объектом.
10:33
Interestingly enough,
238
633260
2000
Довольно интересно,
10:35
you give them a few months,
239
635260
2000
что через несколько месяцев
10:37
and this is what happens.
240
637260
3000
происходит следующее.
10:43
Doctor: How many are these?
241
643260
2000
Доктор: Сколько здесь объектов?
10:45
Patient: These are two things.
242
645260
2000
Пациент: Два объекта.
10:47
Doctor: What are their shapes?
243
647260
2000
Доктор: Какой они формы?
10:49
Patient: Their shapes ...
244
649260
2000
Пациент: Формы...
10:51
This one is a circle,
245
651260
3000
Вот это круг,
10:54
and this
246
654260
2000
а это
10:56
is a square.
247
656260
2000
квадрат.
10:58
PS: A very dramatic transformation has come about.
248
658260
3000
П.С.: Произошло существенное изменение.
11:01
And the question is:
249
661260
2000
Возникает вопрос:
11:03
What underlies this transformation?
250
663260
2000
что лежит в основе этого изменения?
11:05
It's a profound question,
251
665260
2000
Это глубокий вопрос,
11:07
and what's even more amazing is how simple
252
667260
2000
и особенно поражает то, как прост
11:09
the answer is.
253
669260
2000
ответ на него.
11:11
The answer lies in motion
254
671260
2000
Ответ заключается в движении,
11:13
and that's what I want to show you in the next clip.
255
673260
3000
и я хочу показать это в следующем видео.
11:18
Doctor: What shape do you see here?
256
678260
2000
Доктор: Какие фигуры вы видите?
11:20
Patient: I can't make it out.
257
680260
3000
Пациент: Я не могу разобрать.
11:28
Doctor: Now?
258
688260
2000
Доктор: А сейчас?
11:31
Patient: Triangle.
259
691260
2000
Пациент: Треугольник.
11:35
Doctor: How many things are these?
260
695260
3000
Доктор: Сколько здесь объектов?
11:48
Now, how many things are these?
261
708260
3000
А сейчас, сколько здесь объектов?
11:51
Patient: Two.
262
711260
2000
Пациент: Два.
11:53
Doctor: What are these things?
263
713260
2000
Доктор: Что это за объекты?
11:56
Patient: A square and a circle.
264
716260
2000
Пациент: Квадрат и окружность.
11:58
PS: And we see this pattern over and over again.
265
718260
3000
П.С.: И мы видим эту закономерность снова и снова.
12:01
The one thing the visual system needs
266
721260
3000
Именно динамическая информация
12:04
in order to begin parsing the world
267
724260
2000
нужна зрительной системе,
12:06
is dynamic information.
268
726260
2000
чтобы распознавать мир.
12:08
So the inference we are deriving from this,
269
728260
2000
Таким образом, на основе этого и некоторых
12:10
and several such experiments,
270
730260
2000
других экспериментов, мы делаем вывод,
12:12
is that dynamic information processing,
271
732260
2000
что обработка динамической информации,
12:14
or motion processing,
272
734260
2000
или обработка движения,
12:16
serves as the bedrock for building
273
736260
2000
служит основной для построения
12:18
the rest of the complexity of visual processing;
274
738260
4000
всей системы визуальной обработки.
12:22
it leads to visual integration
275
742260
2000
На ней основана визуальная интеграция,
12:24
and eventually to recognition.
276
744260
3000
а затем и распознавание.
12:27
This simple idea has far reaching implications.
277
747260
3000
Эта простая идея имеет далеко идущие последствия.
12:30
And let me just quickly mention two,
278
750260
3000
Позвольте кратко сказать о двух.
12:33
one, drawing from the domain of engineering,
279
753260
2000
Первое из области инженерии,
12:35
and one from the clinic.
280
755260
2000
а второе из области медицины.
12:37
So, from the perspective of engineering,
281
757260
2000
Итак, с позиции инженерии
12:39
we can ask: Goven that we know
282
759260
3000
мы можем задать вопрос, зная, что движение
12:42
that motion is so important for the human visual system,
283
762260
2000
так важно для человеческой зрительной системы,
12:44
can we use this as a recipe
284
764260
3000
можем ли мы использовать этот подход
12:47
for constructing machine-based vision systems
285
767260
3000
при создании искусственной зрительной системы,
12:50
that can learn on their own, that don't need to be programmed
286
770260
3000
которая может самообучаться, которую не должен программировать
12:53
by a human programmer?
287
773260
2000
программист-человек.
12:55
And that's what we're trying to do.
288
775260
2000
Именно это мы и пытаемся сделать.
12:57
I'm at MIT, at MIT you need to apply
289
777260
3000
Я из Массачусетского Технологического,
13:00
whatever basic knowledge you gain.
290
780260
2000
а там нужно применять любые знания, которые у вас есть.
13:02
So we are creating Dylan,
291
782260
2000
И мы создаём систему "Дилан",
13:04
which is a computational system
292
784260
2000
это вычислительная система
13:06
with an ambitious goal
293
786260
2000
с претенциозной задачей:
13:08
of taking in visual inputs
294
788260
2000
получать визуальные сигналы,
13:10
of the same kind that a human child would receive,
295
790260
3000
подобные тем, что получает человеческое дитя,
13:13
and autonomously discovering:
296
793260
2000
и самостоятельно выяснять,
13:15
What are the objects in this visual input?
297
795260
3000
какие объекты находятся в поле зрения.
13:18
So, don't worry about the internals of Dylan.
298
798260
3000
Не задумывайтесь о внутренностях Дилана.
13:21
Here, I'm just going to talk about
299
801260
3000
Сейчас я хочу рассказать о том,
13:24
how we test Dylan.
300
804260
2000
как мы его тестировали.
13:26
The way we test Dylan is by giving it
301
806260
2000
Мы тестировали Дилана, подавая ему
13:28
inputs, as I said, of the same kind
302
808260
3000
видео того же рода, как я говорил,
13:31
that a baby, or a child in Project Prakash would get.
303
811260
3000
что видят дети, участвующие в проекте Пракаш.
13:34
But for a long time we couldn't quite figure out:
304
814260
3000
Но довольно долго мы не могли понять,
13:37
Wow can we get these kinds of video inputs?
305
817260
3000
как мы можем получить подобное видео.
13:41
So, I thought,
306
821260
2000
И я подумал,
13:43
could we have Darius
307
823260
2000
что мы можем сделать Дариуса
13:45
serve as our babycam carrier,
308
825260
3000
носителем нашей бэби-камеры,
13:48
and that way get the inputs that we feed into Dylan?
309
828260
3000
и таким образом обеспечивать Дилана нужными сигналами.
13:51
So that's what we did.
310
831260
2000
Вот что мы сделали.
13:53
(Laughter)
311
833260
7000
(Смех)
14:00
I had to have long conversations with my wife.
312
840260
3000
Мне пришлось долго уговаривать жену.
14:03
(Laughter)
313
843260
5000
(Смех)
14:08
In fact, Pam, if you're watching this,
314
848260
2000
Пэм, если ты смотришь эту программу,
14:10
please forgive me.
315
850260
2000
прости меня, пожалуйста.
14:13
So, we modified the optics of the camera
316
853260
4000
Мы скорректировали оптику камеры так,
14:17
in order to mimic the baby's visual acuity.
317
857260
3000
чтобы имитировать остроту зрения малыша.
14:20
As some of you might know,
318
860260
2000
Возможно, вы знаете,
14:22
babyies are born pretty much legally blind.
319
862260
4000
что дети рождаются практически слепыми.
14:26
Their acuity -- our acuity is 20/20;
320
866260
3000
У них острота – у нас это 20/20 –
14:29
babies' acuity is like 20/800,
321
869260
3000
острота у малышей примерно 20/800,
14:32
so they are looking at the world
322
872260
2000
это значит, что они видят мир
14:34
in a very, very blurry fashion.
323
874260
3000
в очень, очень размытом виде.
14:37
Here's what a baby-cam video looks like.
324
877260
3000
Вот как выглядит видео с детской камеры.
14:41
(Laughter)
325
881260
9000
(Смех)
14:50
(Applause)
326
890260
3000
(Аплодисменты)
14:53
Thankfully, there isn't any audio
327
893260
2000
К счастью, в этом ролике
14:55
to go with this.
328
895260
3000
нет звуковой дорожки.
14:58
What's amazing is that working with such
329
898260
2000
И удивительно, что работая с таким
15:00
highly degraded input,
330
900260
2000
сильно размытым изображением,
15:02
the baby, very quickly, is able
331
902260
2000
малыш очень быстро способен
15:04
to discover meaning in such input.
332
904260
3000
находить в этом изображении смысл.
15:07
But then two or three days afterward,
333
907260
2000
А через два или три дня
15:09
babies begin to pay attention
334
909260
2000
малыш начинает обращать внимание
15:11
to their mother's or their father's face.
335
911260
2000
на лицо своей матери или отца.
15:13
How does that happen? We want Dylan to be able to do that,
336
913260
3000
Как это происходит? Мы хотим, чтобы Дилан был способен на это.
15:16
and using this mantra of motion,
337
916260
3000
И пользуясь этой мантрой движения,
15:19
Dylan actually can do that.
338
919260
2000
Дилан на самом деле делает это,
15:21
So, given that kind of video input,
339
921260
3000
даже получая изображение подобного качества.
15:24
with just about six or seven minutes worth of video,
340
924260
3000
Всего через шесть-семь минут просмотра видео
15:27
Dylan can begin to extract patterns
341
927260
3000
Дилан начинает выделять участки,
15:30
that include faces.
342
930260
3000
содержащие лица.
15:33
So, it's an important demonstration
343
933260
2000
Это существенное доказательство
15:35
of the power of motion.
344
935260
2000
силы движения.
15:37
The clinical implication, it comes from the domain of autism.
345
937260
3000
А вот медицинское последствие касается области аутизма.
15:40
Visual integration has been associated with autism
346
940260
2000
Несколько исследователей связывают
15:42
by several researchers.
347
942260
2000
визуальную интеграцию с аутизмом.
15:44
When we saw that, we asked:
348
944260
2000
Когда мы узнали об этом, мы задали вопрос:
15:46
Could the impairment in visual integration
349
946260
3000
Может ли нарушение визуальной интеграции
15:49
be the manifestation of something underneath,
350
949260
3000
быть проявлением какого-то подспудного
15:52
of dynamic information processing deficiencies in autism?
351
952260
3000
дефекта обработки динамической информации при аутизме?
15:55
Because, if that hypothesis were to be true,
352
955260
3000
Потому что, если это предположение верно,
15:58
it would have massive repercussions in our understanding
353
958260
3000
то это окажет огромное влияние на наше понимание
16:01
of what's causing the many different aspects
354
961260
2000
причин проявления различных аспектов
16:03
of the autism phenotype.
355
963260
3000
фенотипа аутизма.
16:06
What you're going to see are
356
966260
2000
Сейчас вы увидите на видео
16:08
video clips of two children -- one neurotypical,
357
968260
3000
двух детей, играющих в "понг",
16:11
one with autism, playing Pong.
358
971260
2000
один из них с аутизмом, другой без.
16:13
So, while the child is playing Pong, we are tracking where they're looking.
359
973260
3000
Пока ребёнок играет в "понг", мы следим за тем, куда он смотрит.
16:16
In red are the eye movement traces.
360
976260
3000
Красные точки показывают, куда направлен взгляд,
16:19
This is the neurotypical child, and what you see
361
979260
3000
это нейротипичный ребёнок, и вы видите,
16:22
is that the child is able to make cues
362
982260
2000
что ребёнок может извлекать подсказки
16:24
of the dynamic information
363
984260
2000
из динамической информации,
16:26
to predict where the ball is going to go.
364
986260
2000
чтобы предугадать, куда прилетит шарик.
16:28
Even before the ball gets to a place,
365
988260
3000
Ещё до того, как шарик достигнет места,
16:31
the child is already looking there.
366
991260
3000
ребёнок уже смотрит туда.
16:34
Contrast this with a child
367
994260
2000
Теперь посмотрите, как в ту же игру
16:36
with autism playing the same game.
368
996260
2000
играет ребёнок с аутизмом.
16:38
Instead of anticipating,
369
998260
2000
Вместо того, чтобы предугадывать,
16:40
the child always follows where the ball has been.
370
1000260
3000
он постоянно смотрит туда, где находится шарик.
16:43
The efficiency of the use
371
1003260
2000
Эффективность использования
16:45
of dynamic information
372
1005260
2000
динамической информации
16:47
seems to be significantly compromised in autism.
373
1007260
3000
при аутизме кажется значительно сниженной.
16:51
So we are pursuing this line of work
374
1011260
3000
Мы продолжаем работать в этом направлении,
16:54
and hopefully we'll have
375
1014260
2000
и, надеюсь, скоро мы получим
16:56
more results to report soon.
376
1016260
2000
ещё больше результатов.
16:58
Looking ahead, if you think of this disk
377
1018260
3000
Забегая вперёд, если представить, что этот круг
17:01
as representing all of the children
378
1021260
2000
символизирует всех детей,
17:03
we've treated so far,
379
1023260
2000
которых мы уже вылечили,
17:05
this is the magnitude of the problem.
380
1025260
2000
то вот это – реальный объём задачи.
17:07
The red dots are the children we have not treated.
381
1027260
3000
Красные точки – это те дети, которых мы не лечили.
17:10
So, there are many, many more children who need to be treated,
382
1030260
2000
Таким образом, ещё очень много детей нуждаются в лечении,
17:12
and in order to expand the scope of the project,
383
1032260
3000
и для того чтобы расширить рамки проекта,
17:15
we are planning on launching
384
1035260
2000
мы планируем открыть
17:17
The Prakash Center for Children,
385
1037260
2000
детский центр Пракаш,
17:19
which will have a dedicated pediatric hospital,
386
1039260
3000
в котором будет специальная педиатрическая больница,
17:22
a school for the children we are treating
387
1042260
2000
школа для детей, которых мы лечим,
17:24
and also a cutting-edge research facility.
388
1044260
2000
а также передовой исследовательский центр.
17:26
The Prakash Center will integrate health care,
389
1046260
3000
Центр Пракаш объединит здравоохранение,
17:29
education and research in a way
390
1049260
2000
образование и исследования так,
17:31
that truly creates the whole
391
1051260
2000
что это несомненно сделает его
17:33
to be greater than the sum of the parts.
392
1053260
3000
чем-то большим, нежели сумма его частей.
17:36
So, to summarize: Prakash, in its five years of existence,
393
1056260
3000
Подводя итог, Пракаш за свои пять лет существования
17:39
it's had an impact in multiple areas,
394
1059260
3000
оказал влияние на несколько областей,
17:42
ranging from basic neuroscience
395
1062260
2000
таких как неврология,
17:44
plasticity and learning in the brain,
396
1064260
2000
приспосабливаемость и обучаемость мозга,
17:46
to clinically relevant hypotheses like in autism,
397
1066260
4000
медицински важные гипотезы касательно аутизма,
17:50
the development of autonomous machine vision systems,
398
1070260
3000
разработка автономной машинной зрительной системы,
17:53
education of the undergraduate and graduate students,
399
1073260
3000
обучение студентов и аспирантов,
17:56
and most importantly in the alleviation
400
1076260
2000
и, что важнее всего, на реабилитацию
17:58
of childhood blindness.
401
1078260
2000
детской слепоты.
18:00
And for my students and I, it's been
402
1080260
2000
И для моих студентов, и для меня это было
18:02
just a phenomenal experience
403
1082260
2000
феноменальным опытом,
18:04
because we have gotten to do interesting research,
404
1084260
4000
потому что мы провели интересное исследование,
18:08
while at the same time
405
1088260
2000
и в то же время
18:10
helping the many children that we have worked with.
406
1090260
2000
помогли многим детям, с которыми работали.
18:12
Thank you very much.
407
1092260
2000
Спасибо!
18:14
(Applause)
408
1094260
2000
(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