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

46,909 views ・ 2012-09-24

TED


Pre spustenie videa dvakrát kliknite na anglické titulky nižšie.

00:00
Translator: Joseph Geni Reviewer: Morton Bast
0
0
7000
Translator: Martina Salyova Reviewer: Ivana Kopisova
00:15
Other people. Everyone is interested in other people.
1
15734
2809
Iní ľudia. Každého zaujímajú iní ľudia.
00:18
Everyone has relationships with other people,
2
18543
2123
Každý je vo vzťahu s inými ľuďmi
00:20
and they're interested in these relationships
3
20666
1592
a má o tieto vzťahy záujem
00:22
for a variety of reasons.
4
22258
1855
z niekoľkých príčin.
00:24
Good relationships, bad relationships,
5
24113
2012
Dobré vzťahy, zlé vzťahy, otravné
00:26
annoying relationships, agnostic relationships,
6
26125
3146
vzťahy, vzťahy s neznámymi ...
00:29
and what I'm going to do is focus on the central piece
7
29271
3424
Zameriam sa na ústrednú časť
00:32
of an interaction that goes on in a relationship.
8
32695
3303
interakcie, ktorá vo vzťahoch prebieha.
00:35
So I'm going to take as inspiration the fact that we're all
9
35998
2336
Za inšpiráciu budem pokladať skutočnosť,
00:38
interested in interacting with other people,
10
38334
2425
že sme zaujatí interagovaním s ostatnými ľuďmi.
00:40
I'm going to completely strip it of all its complicating features,
11
40759
3832
Zbavím ho všetkých komplikovaných vlastností
00:44
and I'm going to turn that object, that simplified object,
12
44591
3894
a tento zjednodušený objekt premením
00:48
into a scientific probe, and provide the early stages,
13
48485
4150
na vedecký výskum a poskytnem rané štádium,
00:52
embryonic stages of new insights into what happens
14
52635
2449
počiatočné štádium nového chápania toho, čo sa deje
00:55
in two brains while they simultaneously interact.
15
55084
3650
v dvoch mozgoch, zatiaľ čo simultánne interagujú.
00:58
But before I do that, let me tell you a couple of things
16
58734
2293
Ale predtým mi dovoľte povedať pár vecí,
01:01
that made this possible.
17
61027
1699
ktoré toto umožnili.
01:02
The first is we can now eavesdrop safely
18
62726
2781
Poprvé, teraz môžeme bezpečne sledovať
01:05
on healthy brain activity.
19
65507
2711
aktivitu zdravého mozgu.
01:08
Without needles and radioactivity,
20
68218
2577
Bez ihiel a rádioaktivity,
01:10
without any kind of clinical reason, we can go down the street
21
70795
2863
bez akéhokoľvek vedeckého myslenia, môžeme kráčať po ulici
01:13
and record from your friends' and neighbors' brains
22
73658
3127
a zaznamenať aktivitu mozgov vašich priateľov a susedov
01:16
while they do a variety of cognitive tasks, and we use
23
76785
2538
počas rôznych kognitívnych úloh s využitím
01:19
a method called functional magnetic resonance imaging.
24
79323
3734
tzv. funkčnej magnetickej rezonancie.
01:23
You've probably all read about it or heard about in some
25
83057
2325
Pravdepodobne ste o nej už čo-to počuli.
01:25
incarnation. Let me give you a two-sentence version of it.
26
85382
4378
Ja vám ponúknem vysvetlenie v dvoch vetách.
01:29
So we've all heard of MRIs. MRIs use magnetic fields
27
89760
3484
Všetci poznáme MR. MR využíva magnetické polia
01:33
and radio waves and they take snapshots of your brain
28
93244
2029
a rádiové vlny na vytvorenie obrazov vášho
01:35
or your knee or your stomach,
29
95273
2361
mozgu, kolena, či žalúdka,
01:37
grayscale images that are frozen in time.
30
97634
2045
ktoré sú čiernobiele a zastavené v čase.
01:39
In the 1990s, it was discovered you could use
31
99679
2321
V 90. rokoch sa zistilo, že tie isté
01:42
the same machines in a different mode,
32
102000
2659
prístroje možno použiť v inom programe,
01:44
and in that mode, you could make microscopic blood flow
33
104659
2346
ktorý umožňuje vytvoriť mikroskopické obrazy prietoku krvi
01:47
movies from hundreds of thousands of sites independently in the brain.
34
107005
3300
zo stoviek až tisícok miest v mozgu nezávisle od seba.
01:50
Okay, so what? In fact, the so what is, in the brain,
35
110305
3200
Dobre, no a? V skutočnosti to „no a" je v mozgu --
01:53
changes in neural activity, the things that make your brain work,
36
113505
3832
zmeny nervovej aktivity, to, čo umožňuje vášmu mozgu pracovať,
01:57
the things that make your software work in your brain,
37
117337
2010
to, čo umožňuje vášmu softvéru v mozgu fungovať,
01:59
are tightly correlated with changes in blood flow.
38
119347
2489
to všetko je úzko prepojené so zmenami prietoku krvi.
02:01
You make a blood flow movie, you have an independent
39
121836
1973
Ak urobíte obraz prietoku krvi, dostanete
02:03
proxy of brain activity.
40
123809
2339
nezávislého zástupcu mozgovej aktivity.
02:06
This has literally revolutionized cognitive science.
41
126148
3034
Toto spôsobilo doslova revolúciu v kognitívnej vede.
02:09
Take any cognitive domain you want, memory,
42
129182
1991
Vezmite si akúkoľvek kognitívnu oblasť -- pamäť,
02:11
motor planning, thinking about your mother-in-law,
43
131173
2141
plánovanie motoriky, premýšľanie o vašej svokre,
02:13
getting angry at people, emotional response, it goes on and on,
44
133314
3715
nahnevať sa na ľudí, emotívna reakcia, atď.,
02:17
put people into functional MRI devices, and
45
137029
3089
vložte ľudí do prístroja funkčnej MR
02:20
image how these kinds of variables map onto brain activity.
46
140118
3383
a zachyťte, ako tieto rôzne premenné zobrazujú mozgovú aktivitu.
02:23
It's in its early stages, and it's crude by some measures,
47
143501
2849
Ešte je to len v začiatkoch a niektoré merania sú iba približné,
02:26
but in fact, 20 years ago, we were at nothing.
48
146350
2568
ale pred 20 rokmi sme nemali ani to.
02:28
You couldn't do people like this. You couldn't do healthy people.
49
148918
2359
Vtedy sa to takto nedalo. Nedalo sa použiť zdravých ľudí.
02:31
That's caused a literal revolution, and it's opened us up
50
151277
2488
Je to doslova revolúcia, ktorá otvorila dvere novým
02:33
to a new experimental preparation. Neurobiologists,
51
153765
2818
preparátom na výskumy. Neurobiológovia,
02:36
as you well know, have lots of experimental preps,
52
156583
3760
ako dobre viete, majú veľa preparátov na výskumy --
02:40
worms and rodents and fruit flies and things like this.
53
160343
3141
červíky, hlodavce, ovocné mušky, atď.
02:43
And now, we have a new experimental prep: human beings.
54
163484
3397
A teraz máme nový preparát: ľudí.
02:46
We can now use human beings to study and model
55
166881
3761
Môžeme ich použiť na výskum a následne modelovať
02:50
the software in human beings, and we have a few
56
170642
2950
softvér, ktorý sa nachádza v ľuďoch. Už máme
02:53
burgeoning biological measures.
57
173592
2835
zopár biologických meraní v rozkvete.
02:56
Okay, let me give you one example of the kinds of experiments that people do,
58
176427
3887
Uvediem jeden príklad z výskumov, ktoré ľudia
03:00
and it's in the area of what you'd call valuation.
59
180314
2677
robia v hodnotiacej oblasti.
03:02
Valuation is just what you think it is, you know?
60
182991
2135
Hodnotiť znamená povedať, čo si o niečom myslíte , OK?
03:05
If you went and you were valuing two companies against
61
185126
2804
Ak by ste hodnotili dve spoločnosti ich porovnávaním,
03:07
one another, you'd want to know which was more valuable.
62
187930
2736
chceli by ste vedieť, ktorá ma vyššie hodnotenie.
03:10
Cultures discovered the key feature of valuation thousands of years ago.
63
190666
3879
Prínos hodnotenia bol objavený už pred tisíckami rokov.
03:14
If you want to compare oranges to windshields, what do you do?
64
194545
2690
Ak by ste chceli porovnať pomaranče s čelným sklom, čo by ste urobili?
03:17
Well, you can't compare oranges to windshields.
65
197235
2356
Správne, nedajú sa porovnať.
03:19
They're immiscible. They don't mix with one another.
66
199591
2255
Nie sú miešateľné. Nepasujú k sebe.
03:21
So instead, you convert them to a common currency scale,
67
201846
2351
Takže namiesto toho ich premeníme na spoločnú mieru,
03:24
put them on that scale, and value them accordingly.
68
204197
2706
premeriame, a následne ohodnotíme.
03:26
Well, your brain has to do something just like that as well,
69
206903
3436
Váš mozog tiež musí robiť to isté
03:30
and we're now beginning to understand and identify
70
210339
2488
a my začíname chápať a identifikovať
03:32
brain systems involved in valuation,
71
212827
2137
systémy mozgu, ktoré sa podieľajú na hodnotení
03:34
and one of them includes a neurotransmitter system
72
214964
2632
a jeden z nich zahŕňa systém neurotransmiterov,
03:37
whose cells are located in your brainstem
73
217596
2632
bunky ktorého sa nachádzajú v mozgovom kmeni
03:40
and deliver the chemical dopamine to the rest of your brain.
74
220228
3175
a rozvádzajú chemický dopamín po zvyšku mozgu.
03:43
I won't go through the details of it, but that's an important
75
223403
2442
Nepôjdem do detailov, ale je to dôležitý
03:45
discovery, and we know a good bit about that now,
76
225845
2157
objav a teraz už toho vieme dosť, a to je len
03:48
and it's just a small piece of it, but it's important because
77
228002
2230
zlomok, ale je to dôležité, lebo ide
03:50
those are the neurons that you would lose if you had Parkinson's disease,
78
230232
3275
o neuróny, ktoré by ste stratili, ak by ste mali Parkinsonovu chorobu,
03:53
and they're also the neurons that are hijacked by literally
79
233507
2016
a ktorých sa zmocní doslova každá
03:55
every drug of abuse, and that makes sense.
80
235523
2232
droga a dáva to zmysel.
03:57
Drugs of abuse would come in, and they would change
81
237755
2336
Droga by zasiahla a zmenila spôsob,
04:00
the way you value the world. They change the way
82
240091
1789
akým svet hodnotíte. Menia spôsob, akým
04:01
you value the symbols associated with your drug of choice,
83
241880
3199
hodnotíte symboly asociované s drogou, ktorú užívate,
04:05
and they make you value that over everything else.
84
245079
2514
a donútia vás ceniť si ju nadovšetko iné.
04:07
Here's the key feature though. These neurons are also
85
247593
3021
Avšak pes ja zakopaný v tom, že tieto neuróny sa tiež
04:10
involved in the way you can assign value to literally abstract ideas,
86
250614
3501
podieľajú na pripisovaní hodnoty doslova abstraktným myšlienkam.
04:14
and I put some symbols up here that we assign value to
87
254115
2041
Uviedol som zopár symbolov, ktorým pripisujeme hodnotu
04:16
for various reasons.
88
256156
2720
z rôznych príčin.
04:18
We have a behavioral superpower in our brain,
89
258876
2689
V mozgu máme supersilu, ktorá riadi naše správanie
04:21
and it at least in part involves dopamine.
90
261565
1753
a aspoň čiastočne obsahuje dopamín.
04:23
We can deny every instinct we have for survival for an idea,
91
263318
4189
Pre myšlienku, obyčajnú myšlienku dokážeme odoprieť akýkoľvek inštinkt
04:27
for a mere idea. No other species can do that.
92
267507
4005
na prežitie. Žiadny iný druh to nedokáže.
04:31
In 1997, the cult Heaven's Gate committed mass suicide
93
271512
3606
V r. 1997 kult Nebeská brána spáchal hromadnú samovraždu
04:35
predicated on the idea that there was a spaceship
94
275118
2215
na základe myšlienky, že v chvoste vtedy viditeľnej Hale-Boppovej
04:37
hiding in the tail of the then-visible comet Hale-Bopp
95
277333
3785
kométy sa skrývala vesmírna loď, ktorá na nich
04:41
waiting to take them to the next level. It was an incredibly tragic event.
96
281118
4272
čakala, aby ich vzala na vyššiu úroveň. Bola to neskutočne tragická udalosť.
04:45
More than two thirds of them had college degrees.
97
285390
3485
Viac ako dve tretiny z nich mali akademický titul.
04:48
But the point here is they were able to deny their instincts for survival
98
288875
3723
Podstatou je, že boli schopní poprieť inštinkt na prežitie za pomoci
04:52
using exactly the same systems that were put there
99
292598
2866
tých istých systémov, ktoré im boli dané, aby
04:55
to make them survive. That's a lot of control, okay?
100
295464
4042
prežili. To už je dosť vysoká miera ovládania, OK?
04:59
One thing that I've left out of this narrative
101
299506
2089
Zo svojho rozprávania som očividne vynechal
05:01
is the obvious thing, which is the focus of the rest of my
102
301595
2234
jednu vec, na ktorú sa zameriam po zvyšok prejavu,
05:03
little talk, and that is other people.
103
303829
2159
a to na iných ľudí.
05:05
These same valuation systems are redeployed
104
305988
2996
Tie isté hodnotiace systémy sa presúvajú,
05:08
when we're valuing interactions with other people.
105
308984
2492
keď hodnotíme interakcie s inými ľuďmi.
05:11
So this same dopamine system that gets addicted to drugs,
106
311476
3271
Ten istý dopamínový systém, ktorý si vybuduje závislosť na drogách,
05:14
that makes you freeze when you get Parkinson's disease,
107
314747
2524
ktorý spôsobuje stuhnutosť pri Parkinsonovej chorobe,
05:17
that contributes to various forms of psychosis,
108
317271
3077
ktorý má podiel na rôznych formách psychózy,
05:20
is also redeployed to value interactions with other people
109
320348
3920
sa tiež prenáša pri hodnotení interakcií s inými ľuďmi
05:24
and to assign value to gestures that you do
110
324268
2896
a pripisovaní hodnoty gestám, ktoré robíte
05:27
when you're interacting with somebody else.
111
327164
2574
pri interakcii s niekým iným.
05:29
Let me give you an example of this.
112
329738
2577
Uvediem príklad.
05:32
You bring to the table such enormous processing power
113
332315
2967
V tejto oblasti vynakladáte takú enormnú silu na spracovanie,
05:35
in this domain that you hardly even notice it.
114
335282
2624
že si to niekedy sotva všimnete.
05:37
Let me just give you a few examples. So here's a baby.
115
337906
1467
Uvediem zopár príkladov. Máme tu dieťa.
05:39
She's three months old. She still poops in her diapers and she can't do calculus.
116
339373
3730
Má tri mesiace. Stále kaká do plienok a nevie počítať.
05:43
She's related to me. Somebody will be very glad that she's up here on the screen.
117
343103
3353
Je to moja príbuzná. Niekto sa isto poteší, že ju tu ukazujem.
05:46
You can cover up one of her eyes, and you can still read
118
346456
2376
Môžete si rukou zakryť jedno z jej očí a stále dokážete
05:48
something in the other eye, and I see sort of curiosity
119
348832
2755
niečo prečítať v tom druhom. V jednom oku vidím zvedavosť
05:51
in one eye, I see maybe a little bit of surprise in the other.
120
351587
3597
a v druhom možno trochu prekvapenia.
05:55
Here's a couple. They're sharing a moment together,
121
355184
3179
Tu je pár. Trávia spolu čas.
05:58
and we've even done an experiment where you can cut out
122
358363
1318
Spravili sme dokonca výskum, v ktorom môžete z toho obrázku
05:59
different pieces of this frame and you can still see
123
359681
3007
vyrezať rôzne kúsky a stále budete vidieť, že ten
06:02
that they're sharing it. They're sharing it sort of in parallel.
124
362688
2504
čas trávia spolu. Trávia ho tak trochu paralelne.
06:05
Now, the elements of the scene also communicate this
125
365192
2463
Rôzne prvky na obrázku nám to hovoria,
06:07
to us, but you can read it straight off their faces,
126
367655
2235
ale možno to prečítať aj priamo z ich tvárí,
06:09
and if you compare their faces to normal faces, it would be a very subtle cue.
127
369890
3503
a ak porovnáte ich tváre s normálnymi tvárami, bola by to iba slabá nápoveda.
06:13
Here's another couple. He's projecting out at us,
128
373393
3347
Tu je ďalší pár. On je obrátený k nám
06:16
and she's clearly projecting, you know,
129
376740
2888
a ona k nemu, pričom z nej jasne vyžaruje
06:19
love and admiration at him.
130
379628
2263
láska a obdiv k nemu.
06:21
Here's another couple. (Laughter)
131
381891
3635
Tu je iný pár. (Smiech)
06:25
And I'm thinking I'm not seeing love and admiration on the left. (Laughter)
132
385526
5150
Myslím, že naľavo nemožno hovoriť o láske a obdive. (Smiech)
06:30
In fact, I know this is his sister, and you can just see
133
390676
2560
V skutočnosti je to jeho sestra a viete si predstaviť,
06:33
him saying, "Okay, we're doing this for the camera,
134
393236
2513
ako hovorí: „Pred foťákom sa pretvaruješ, ale potom
06:35
and then afterwards you steal my candy and you punch me in the face." (Laughter)
135
395749
5702
mi ukradneš cukríky a dáš mi jednu do zubov.“ (Smiech)
06:41
He'll kill me for showing that.
136
401451
2106
Zabije ma, že som to tu ukázal.
06:43
All right, so what does this mean?
137
403557
2797
No dobre, takže čo to znamená?
06:46
It means we bring an enormous amount of processing power to the problem.
138
406354
3350
Znamená to, že vynakladáme obrovské množstvo sily na spracovanie problému.
06:49
It engages deep systems in our brain, in dopaminergic
139
409704
3648
Zamestná systémy v našom mozgu, dopamínové systémy,
06:53
systems that are there to make you chase sex, food and salt.
140
413352
2818
ktoré zvyšujú sexuálnu túžbu, chuť na jedlo a soľ.
06:56
They keep you alive. It gives them the pie, it gives
141
416170
2894
Udržujú vás pri živote. Je to pre ne živná pôda.
06:59
that kind of a behavioral punch which we've called a superpower.
142
419064
2904
Sú tým nakopnutím správania, ktoré nazývame supersila.
07:01
So how can we take that and arrange a kind of staged
143
421968
3654
Takže ako z nich môžeme naaranžovať usporiadanú
07:05
social interaction and turn that into a scientific probe?
144
425622
2698
spoločenskú interakciu a premeniť ju na vedecký výskum?
07:08
And the short answer is games.
145
428320
2691
V krátkosti povedané -- hrami.
07:11
Economic games. So what we do is we go into two areas.
146
431011
4404
Ekonomickými hrami. Zájdeme do dvoch oblastí --
07:15
One area is called experimental economics. The other area is called behavioral economics.
147
435415
3336
jednou je experimentálna ekonómia, druhou behaviorálna ekonómia --
07:18
And we steal their games. And we contrive them to our own purposes.
148
438751
4078
ukradneme si ich hry a prispôsobíme ich našim zámerom.
07:22
So this shows you one particular game called an ultimatum game.
149
442829
2967
Toto je jedna konkrétna hra, ktorá sa volá ultimátum.
07:25
Red person is given a hundred dollars and can offer
150
445796
1845
Červený má 100 dolárov a navrhne modrému,
07:27
a split to blue. Let's say red wants to keep 70,
151
447641
3723
aby sa rozdelili. Povedzme, že červený si chce
07:31
and offers blue 30. So he offers a 70-30 split with blue.
152
451364
4086
nechať 70 a ponúkne modrému 30. Takže sa rozdelili 70-30.
07:35
Control passes to blue, and blue says, "I accept it,"
153
455450
2851
Ovládanie sa presunie k modrému a ak povie: „Beriem,“
07:38
in which case he'd get the money, or blue says,
154
458301
1956
dostane peniaze, alebo môže povedať:
07:40
"I reject it," in which case no one gets anything. Okay?
155
460257
4307
„Neprijímam,“ a nikto nedostane nič. OK?
07:44
So a rational choice economist would say, well,
156
464564
3392
Ekonóm by povedal, že rozumnou voľbou je zobrať
07:47
you should take all non-zero offers.
157
467956
2056
všetky ponuky nad 0.
07:50
What do people do? People are indifferent at an 80-20 split.
158
470012
3762
A čo robia ľudia? Ľudia sú pri ponukách 80-20 ľahostajní.
07:53
At 80-20, it's a coin flip whether you accept that or not.
159
473774
3524
Pri ponuke 80-20 si môžete hodiť mincou, či ponuku prijať alebo nie.
07:57
Why is that? You know, because you're pissed off.
160
477298
2891
Prečo je to tak? Viete, lebo ste nahnevaní.
08:00
You're mad. That's an unfair offer, and you know what an unfair offer is.
161
480189
3609
Nie je to férová ponuka a vy viete, čo taká ponuka znamená.
08:03
This is the kind of game done by my lab and many around the world.
162
483798
2704
Takto sa hráme v laboratóriu my a aj mnohí iní vo svete.
08:06
That just gives you an example of the kind of thing that
163
486502
2544
To je príkladom toho, čo takéto hry skúmajú.
08:09
these games probe. The interesting thing is, these games
164
489046
3738
Zaujímavosťou je, že tieto hry si vyžadujú
08:12
require that you have a lot of cognitive apparatus on line.
165
492784
3707
zapojenie mnohých kognitívnych aparátov.
08:16
You have to be able to come to the table with a proper model of another person.
166
496491
2928
Musíte byť schopný vyrukovať s vhodným modelom osoby.
08:19
You have to be able to remember what you've done.
167
499419
3213
Musíte si zapamätať, čo ste urobili.
08:22
You have to stand up in the moment to do that.
168
502632
1420
Aby ste to urobili, musíte obstáť.
08:24
Then you have to update your model based on the signals coming back,
169
504052
3350
Potom musíte svoj model aktualizovať podľa prichádzajúcich signálov
08:27
and you have to do something that is interesting,
170
507402
2972
a musíte spraviť niečo zaujímavé, čo znamená,
08:30
which is you have to do a kind of depth of thought assay.
171
510374
2597
že musíte spraviť hĺbkový rozbor myšlienok,
08:32
That is, you have to decide what that other person expects of you.
172
512971
3333
t.j. musíte sa rozhodnúť, čo od vás očakáva druhá osoba.
08:36
You have to send signals to manage your image in their mind.
173
516304
2954
Musíte vyslať signály, aby vaša predstava zotrvala v ich mysli.
08:39
Like a job interview. You sit across the desk from somebody,
174
519258
2853
Ako pracovný pohovor. Sedíte za stolom oproti niekomu,
08:42
they have some prior image of you,
175
522111
1369
kto má o vás už nejakú predstavu a
08:43
you send signals across the desk to move their image
176
523480
2751
vy vysielate cez stôl signály, aby ste tú predstavu
08:46
of you from one place to a place where you want it to be.
177
526231
3920
premiestnili tam, kde chcete, aby bola.
08:50
We're so good at this we don't really even notice it.
178
530151
3385
Sme v tom takí dobrí, že si to niekedy ani nevšimneme.
08:53
These kinds of probes exploit it. Okay?
179
533536
3767
Takéto typy výskumov to využívajú. Chápete?
08:57
In doing this, what we've discovered is that humans
180
537303
1807
Zistili sme, že ľudia sú v spoločenských
08:59
are literal canaries in social exchanges.
181
539110
2331
situáciách doslova kanárikmi.
09:01
Canaries used to be used as kind of biosensors in mines.
182
541441
3397
Kanáriky sa zvykli používať ako biosenzory v baniach.
09:04
When methane built up, or carbon dioxide built up,
183
544838
3560
Keď sa zvýši množstvo metánu či oxidu uhličitého, alebo
09:08
or oxygen was diminished, the birds would swoon
184
548398
4186
sa zníži množstvo kyslíka, vtáky omdlievajú skôr ako
09:12
before people would -- so it acted as an early warning system:
185
552584
2326
ľudia -- takže fungovali ako predčasný varovný systém:
09:14
Hey, get out of the mine. Things aren't going so well.
186
554910
2980
Hej, opustite bane. Niečo tu nie je v poriadku.
09:17
People come to the table, and even these very blunt,
187
557890
2954
Dokonca takéto priame, vzorové spoločenské
09:20
staged social interactions, and they, and there's just
188
560844
2990
interakcie sú iba číslami, ktoré
09:23
numbers going back and forth between the people,
189
563834
3016
chodia tam a späť medzi ľuďmi
09:26
and they bring enormous sensitivities to it.
190
566850
2199
a oni im pridávajú enormnú citlivosť.
09:29
So we realized we could exploit this, and in fact,
191
569049
2689
Uvedomili sme si, že by sme to mohli využiť
09:31
as we've done that, and we've done this now in
192
571738
2556
a doteraz sme tak urobili pri tisíckach
09:34
many thousands of people, I think on the order of
193
574294
2694
ľudí, myslím, že to je tak päť alebo šesť
09:36
five or six thousand. We actually, to make this
194
576988
2165
tisíc. V skutočnosti potrebujeme oveľa
09:39
a biological probe, need bigger numbers than that,
195
579153
2224
vyššie čísla, aby sme z toho mohli spraviť biologický
09:41
remarkably so. But anyway,
196
581377
3674
výskum. Avšak, už sme
09:45
patterns have emerged, and we've been able to take
197
585051
2004
odhalili isté vzory, a podarilo sa nám
09:47
those patterns, convert them into mathematical models,
198
587055
3836
premeniť ich na matematické modely,
09:50
and use those mathematical models to gain new insights
199
590891
2689
ktoré sme použili na to, aby sme získali nové chápanie
09:53
into these exchanges. Okay, so what?
200
593580
2131
týchto interakcií. Dobre, no a?
09:55
Well, the so what is, that's a really nice behavioral measure,
201
595711
3313
To no a je naozaj pekné meradlo správania.
09:59
the economic games bring to us notions of optimal play.
202
599024
3319
Ekonomické hry nám prinášajú predstavy optimálnej hry.
10:02
We can compute that during the game.
203
602343
2484
Môžeme si to vypočítať počas hry.
10:04
And we can use that to sort of carve up the behavior.
204
604827
2953
A môžeme to použiť na rozkúskovanie správania.
10:07
Here's the cool thing. Six or seven years ago,
205
607780
4330
Toto je bomba. Pred šiestimi alebo siedmimi rokmi
10:12
we developed a team. It was at the time in Houston, Texas.
206
612110
2550
sme vytvorili tím. Vtedy bol v Houstone, v štáte Texas.
10:14
It's now in Virginia and London. And we built software
207
614660
3394
Teraz je vo Virginii a v Londýne. Vyvíjame softvér,
10:18
that'll link functional magnetic resonance imaging devices
208
618054
3207
ktorý bude spájať prístroje funkčnej MR
10:21
up over the Internet. I guess we've done up to six machines
209
621261
4035
cez internet. Myslím, že sme vtedy spravili šesť prístrojov,
10:25
at a time, but let's just focus on two.
210
625296
1981
ale sústreďme sa iba na dva.
10:27
So it synchronizes machines anywhere in the world.
211
627277
3058
Synchronizuje prístroje kdekoľvek na svete.
10:30
We synchronize the machines, set them into these
212
630335
3169
Synchronizujeme prístroje, nastavujeme ich na tieto
10:33
staged social interactions, and we eavesdrop on both
213
633504
1983
vzorové spoločenské interakcie a sledujeme oba
10:35
of the interacting brains. So for the first time,
214
635487
1666
interagujúce mozgy. Poprvýkrát nemusíme
10:37
we don't have to look at just averages over single individuals,
215
637153
3607
sledovať iba priemerné hodnoty jednotlivcov alebo ako sa
10:40
or have individuals playing computers, or try to make
216
640760
2897
jednotlivci hrajú na PC, alebo inak vytvárať
10:43
inferences that way. We can study individual dyads.
217
643657
2763
dedukcie. Môžeme skúmať jednotlivé dvojice.
10:46
We can study the way that one person interacts with another person,
218
646420
2785
Môžeme skúmať to, ako jedna osoba interaguje s druhou,
10:49
turn the numbers up, and start to gain new insights
219
649205
2564
prísť na čísla a získať nový náhľad za hranice
10:51
into the boundaries of normal cognition,
220
651769
2515
normálneho poznania, ale čo je
10:54
but more importantly, we can put people with
221
654284
2732
dôležitejšie, môžeme sledovať ľudí
10:57
classically defined mental illnesses, or brain damage,
222
657016
3337
s duševnými chorobami, alebo poškodením mozgu
11:00
into these social interactions, and use these as probes of that.
223
660353
3551
v spoločenských interakciách a využiť to na výskum.
11:03
So we've started this effort. We've made a few hits,
224
663904
2350
Už sme s tým začali a podarilo sa nám urobiť
11:06
a few, I think, embryonic discoveries.
225
666254
2449
niekoľko počiatočných objavov.
11:08
We think there's a future to this. But it's our way
226
668703
2812
Podľa nás to má budúcnosť. Je to naša cesta
11:11
of going in and redefining, with a new lexicon,
227
671515
2560
predefinovania s pomocou nového slovníka,
11:14
a mathematical one actually, as opposed to the standard
228
674075
4022
tentokrát dokonca matematického, v protiklade so štandarným
11:18
ways that we think about mental illness,
229
678097
2578
zmýšľaním o duševnej chorobe
11:20
characterizing these diseases, by using the people
230
680675
2067
a charakterizovať ju pre zmenu použitím ľudí
11:22
as birds in the exchanges. That is, we exploit the fact
231
682742
3007
namiesto vtákov. Využívame to, že zdravý jedinec zahrá
11:25
that the healthy partner, playing somebody with major depression,
232
685749
4244
niekoho s veľkou depresiou alebo
11:29
or playing somebody with autism spectrum disorder,
233
689993
2910
s ochorením autistického spektra
11:32
or playing somebody with attention deficit hyperactivity disorder,
234
692903
3850
alebo s hyperaktivitou, s poruchou pozornosti,
11:36
we use that as a kind of biosensor, and then we use
235
696753
3219
ako istý biosenzor, a potom použijeme
11:39
computer programs to model that person, and it gives us
236
699972
2644
počítačové programy na vymodelovanie osoby, ktorá nám bude
11:42
a kind of assay of this.
237
702616
2470
slúžiť ako vzor.
11:45
Early days, and we're just beginning, we're setting up sites
238
705086
2131
Ešte len začíname, vytvárame miesta na celom
11:47
around the world. Here are a few of our collaborating sites.
239
707217
3410
svete. Tu je niekoľko miest, s ktorými spolupracujeme.
11:50
The hub, ironically enough,
240
710627
2309
Stredisko je, dosť ironicky,
11:52
is centered in little Roanoke, Virginia.
241
712936
2889
umiestnené v mestečku Roanoke, vo Virginii.
11:55
There's another hub in London, now, and the rest
242
715825
2269
Ďalšie sa nachádza v Londýne a zvyšok sa v súčasnosti
11:58
are getting set up. We hope to give the data away
243
718094
4009
pripravuje. Dúfame, že údaje sa nám raz podarí
12:02
at some stage. That's a complicated issue
244
722103
3673
odhaliť. Sprístupniť údaje pre zvyšok
12:05
about making it available to the rest of the world.
245
725776
2994
sveta je samostatná kapitola.
12:08
But we're also studying just a small part
246
728770
1847
Skúmame aj kúsok toho, čo nás,
12:10
of what makes us interesting as human beings, and so
247
730617
2267
ľudí, robí zaujímavým, a tak by som rád
12:12
I would invite other people who are interested in this
248
732884
2041
pozval aj ostatných, ktorých to zaujíma, aby
12:14
to ask us for the software, or even for guidance
249
734925
2569
nás požiadali o softvér, alebo dokonca o radu,
12:17
on how to move forward with that.
250
737494
2219
ako sa pohnúť ďalej.
12:19
Let me leave you with one thought in closing.
251
739713
2341
Dovoľte mi jednu myšlienku na záver.
12:22
The interesting thing about studying cognition
252
742054
1942
Na skúmaní poznania je zaujímavé to,
12:23
has been that we've been limited, in a way.
253
743996
3732
že sme istým spôsobom boli obmedzení.
12:27
We just haven't had the tools to look at interacting brains
254
747728
2943
Nemali sme nástroje, ktorými by sme sa pozreli na interagujúce mozgy
12:30
simultaneously.
255
750671
1200
simultánne.
12:31
The fact is, though, that even when we're alone,
256
751871
2470
Avšak, skutočnosť je taká, že aj keď sme sami,
12:34
we're a profoundly social creature. We're not a solitary mind
257
754341
4111
sme silno spoločenské tvory. Nie sme samotári,
12:38
built out of properties that kept it alive in the world
258
758452
4373
ktorí majú schopnosti na prežitie vo svete
12:42
independent of other people. In fact, our minds
259
762825
3948
nezávislom od iných ľudí. V skutočnosti sú
12:46
depend on other people. They depend on other people,
260
766773
2870
naše mysle závislé na iných ľuďoch
12:49
and they're expressed in other people,
261
769643
1541
a sú vyjadrené v iných ľuďoch,
12:51
so the notion of who you are, you often don't know
262
771184
3652
takže často neviete, kto ste, kým sa neocitnete
12:54
who you are until you see yourself in interaction with people
263
774836
2688
v interakcii s ľuďmi vám blízkymi,
12:57
that are close to you, people that are enemies of you,
264
777524
2406
s ľuďmi, ktorí sú vaši nepriatelia alebo sú
12:59
people that are agnostic to you.
265
779930
2545
vám neznámi.
13:02
So this is the first sort of step into using that insight
266
782475
3776
Takže toto je prvý krok k využitiu pochopenia toho,
13:06
into what makes us human beings, turning it into a tool,
267
786251
3295
čo nás robí ľuďmi, ako nástroja
13:09
and trying to gain new insights into mental illness.
268
789546
1978
na získanie nového chápania duševných chorôb.
13:11
Thanks for having me. (Applause)
269
791524
3121
Ďakujem za pozvanie. (Potlesk)
13:14
(Applause)
270
794645
3089
(Potlesk)
O tomto webe

Táto stránka vám predstaví videá na YouTube, ktoré sú užitočné pri učení angličtiny. Uvidíte lekcie angličtiny, ktoré vedú špičkoví učitelia z celého sveta. Dvojitým kliknutím na anglické titulky zobrazené na stránke každého videa si môžete video odtiaľ prehrať. Titulky sa posúvajú synchronizovane s prehrávaním videa. Ak máte akékoľvek pripomienky alebo požiadavky, kontaktujte nás prostredníctvom tohto kontaktného formulára.

https://forms.gle/WvT1wiN1qDtmnspy7