Nancy Kanwisher: A neural portrait of the human mind

191,552 views ・ 2014-10-02

TED


โปรดดับเบิลคลิกที่คำบรรยายภาษาอังกฤษด้านล่างเพื่อเล่นวิดีโอ

00:00
Translator: Joseph Geni Reviewer: Madeleine Aronson
0
0
7000
Translator: Kom Tukovinit Reviewer: SUPANUT JAISOM
00:12
Today I want to tell you
1
12604
1216
วันนี้ ฉันอยากจะเล่า
00:13
about a project being carried out
2
13820
1803
เรื่องโครงการที่กำลังดำเนินงาน
00:15
by scientists all over the world
3
15623
2687
โดยนักวิทยาศาสตร์ทั่วโลก
00:18
to paint a neural portrait of the human mind.
4
18310
3288
เพื่อวาดภาพทางประสาท ของใจมนุษย์
00:21
And the central idea of this work
5
21598
2172
และแนวคิดของงานนี้ก็คือ
00:23
is that the human mind and brain
6
23770
1858
ใจและสมองของมนุษย์
00:25
is not a single, general-purpose processor,
7
25628
2857
ไม่ใช่เป็นเครื่องประมวลผลทั่วไปแบบเดี่ยว
00:28
but a collection of highly specialized components,
8
28485
3442
แต่เป็นส่วนประกอบต่าง ๆ ที่มีหน้าที่เฉพาะเจาะจง
00:31
each solving a different specific problem,
9
31927
2983
แต่ละส่วนมีหน้าที่แก้ปัญหาเฉพาะอย่าง
00:34
and yet collectively making up
10
34910
2336
แต่รวมกัน ประกอบเป็นเรา
00:37
who we are as human beings and thinkers.
11
37246
4356
ซึ่งก็คือมนุษย์ อันเป็นสัตว์ที่คิดได้
00:41
To give you a feel for this idea,
12
41602
1476
เพื่อจะเข้าใจแนวคิดนี้ได้ดีขึ้น
00:43
imagine the following scenario:
13
43078
2664
ลองจินตนาการเรื่องนี้
00:45
You walk into your child's day care center.
14
45742
2196
คุณเดินเข้าไปในศูนย์รับเลี้ยงเด็ก
00:47
As usual, there's a dozen kids there
15
47938
2237
ซึ่งปกติว่า จะมีเด็กประมาณโหลหนึ่ง
00:50
waiting to get picked up,
16
50175
1591
กำลังรอให้มารับ
00:51
but this time,
17
51766
1632
แต่คราวนี้
00:53
the children's faces look weirdly similar,
18
53398
2985
หน้าเด็ก กลับดูคล้ายกันอย่างแปลก ๆ
00:56
and you can't figure out which child is yours.
19
56383
2808
และคุณดูไม่ออกว่า เด็กคนไหนเป็นลูกคุณ
00:59
Do you need new glasses?
20
59191
1749
คุณต้องเปลี่ยนแว่นใหม่หรือเปล่า
01:00
Are you losing your mind?
21
60940
1908
หรือว่ากำลังเสียสติ
01:02
You run through a quick mental checklist.
22
62848
2452
คุณคิดหาเหตุผล ไปตามลำดับ
01:05
No, you seem to be thinking clearly,
23
65300
1894
แต่ว่า คุณดูจะมีความคิดที่ชัดเจน
01:07
and your vision is perfectly sharp.
24
67194
2391
สายตาของคุณ ก็ชัดเจนสมบูรณ์ดี
01:09
And everything looks normal
25
69585
1789
และทุกสิ่งทุกอย่างก็ดูปกติ
01:11
except the children's faces.
26
71374
2162
ยกเว้น... ใบหน้าของพวกเด็ก ๆ
01:13
You can see the faces,
27
73536
1786
คุณสามารถเห็นหน้าของเด็ก
01:15
but they don't look distinctive,
28
75322
1708
แต่ดูเหมือนจะไม่ต่างกัน
01:17
and none of them looks familiar,
29
77030
1858
และไม่มีหน้าไหนที่ดูคุ้นเคย
01:18
and it's only by spotting an orange hair ribbon
30
78888
2498
และโดยการเห็น ริบบิ้นผมมีสีส้มเท่านั้น
01:21
that you find your daughter.
31
81386
1896
ที่คุณสามารถหาลูกสาวของคุณได้
01:23
This sudden loss of the ability to recognize faces
32
83282
3425
การสูญเสียอย่างฉับพลัน ของการรู้จำใบหน้านี้
01:26
actually happens to people.
33
86707
1546
เป็นเรื่องเกิดขึ้นกับบางคนจริง ๆ
01:28
It's called prosopagnosia,
34
88253
2054
เป็นอาการที่เรียกว่าภาวะไม่รู้ใบหน้า (prosopagnosia)
01:30
and it results from damage
35
90307
1181
เป็นผลจากความเสียหาย
01:31
to a particular part of the brain.
36
91488
2126
ที่ส่วนหนึ่งโดยเฉพาะในสมอง
01:33
The striking thing about it
37
93614
1500
ความน่าแปลกใจของอาการนี้ก็คือ
01:35
is that only face recognition is impaired;
38
95114
2595
เป็นเพียงการรู้จำใบหน้าเท่านั้น ที่เสียหาย
01:37
everything else is just fine.
39
97709
2439
แต่ความสามารถอย่างอื่น ไม่เสียหาย
01:40
Prosopagnosia is one of many surprisingly specific
40
100148
3868
ภาวะไม่รู้ใบหน้าเป็นอาการที่มีลักษณะเฉพาะ อย่างน่าแปลกใจอย่างหนึ่ง
01:44
mental deficits that can happen after brain damage.
41
104016
4535
ของความบกพร่องทางใจ ที่เกิดหลังสมองเสียหาย
01:48
These syndromes collectively
42
108551
1363
อาการเหล่านี้รวม ๆ กัน
01:49
have suggested for a long time
43
109914
2239
ได้บอกเป็นนัย มานานแล้วว่า
01:52
that the mind is divvied up into distinct components,
44
112153
3768
ใจแบ่งออกเป็น ส่วนประกอบต่าง ๆ
01:55
but the effort to discover those components
45
115921
2385
แต่ว่า การศึกษาเพื่อค้นคว้า ส่วนประกอบเหล่านั้น
01:58
has jumped to warp speed
46
118306
1614
เริ่มเร็วขึ้น เหมือนความเร็วแสง
01:59
with the invention of brain imaging technology,
47
119920
2582
เพราะการประดิษฐ์เทโนโลยีสร้างภาพสมองใหม่ ๆ
02:02
especially MRI.
48
122502
3048
โดยเฉพาะคือ MRI
02:05
So MRI enables you to see internal anatomy
49
125550
3240
เพราะว่า MRI ยังให้เห็นอวัยวะภายใน
02:08
at high resolution,
50
128790
1586
ได้อย่างมีรายละเอียดสูง
02:10
so I'm going to show you in a second
51
130376
1430
เดี๋ยวฉันจะแสดงให้พวกคุณเห็น
02:11
a set of MRI cross-sectional images
52
131806
3352
รูปภาพ MRI แบบตัดขวางชุดหนึ่ง
02:15
through a familiar object,
53
135158
1618
เป็นรูปตัดของวัตถุที่คุ้นเคย โดย
02:16
and we're going to fly through them
54
136776
875
จะดูอย่างรวดเร็ว
02:17
and you're going to try to figure out what the object is.
55
137651
2473
และให้คุณคิดว่า เป็นรูปของอะไร
02:20
Here we go.
56
140124
2111
เริ่มแต่ตอนนี้
02:24
It's not that easy. It's an artichoke.
57
144241
1889
ไม่ง่ายเท่าไรนัก เป็นรูปผักอาร์ติโชก
02:26
Okay, let's try another one,
58
146130
1630
ค่ะ มาลองอีกรูปหนึ่ง
02:27
starting from the bottom and going through the top.
59
147760
2596
เป็นลำดับจากล่างไปบน
02:32
Broccoli! It's a head of broccoli.
60
152812
1151
ถูกแล้วค่ะ หัวบรอกโคลี
02:33
Isn't it beautiful? I love that.
61
153963
1664
สวยไหมค๊ะ ฉันชอบมันมาก
02:35
Okay, here's another one. It's a brain, of course.
62
155627
2757
มาลองอีกรูปหนึ่ง เป็นรูปสมองนั่นแหละ
02:38
In fact, it's my brain.
63
158384
1586
จริง ๆ ก็คือ เป็นรูปสมองฉันเอง
02:39
We're going through slices through my head like that.
64
159970
1733
เราผ่านลำดับภาพตัดสมองฉัน ไปทางนี้
02:41
That's my nose over on the right, and now
65
161703
1758
นั่นจมูกของฉันด้านขวา และตอนนี้
02:43
we're going over here, right there.
66
163461
3409
เราอยู่ที่ตรงนี้ นี่แหละ
02:46
So this picture's nice, if I do say so myself,
67
166870
4601
รูปนี้สวย ถ้าจะพูดกันจริง ๆ (เสียงหัวเราะ)
02:51
but it shows only anatomy.
68
171471
1912
แต่เป็นรูปที่แสดง แต่กายวิภาค
02:53
The really cool advance with functional imaging
69
173383
2520
ความก้าวหน้าที่เจ๋งมาก เกี่ยวกับภาพการทำงาน
02:55
happened when scientists figured out how to make
70
175903
1572
ได้เกิดขึ้น เมื่อนักวิทยาศาสตร์ รู้จักการทำรูป
02:57
pictures that show not just anatomy but activity,
71
177475
3395
ที่ไม่ใช่เพียงแค่แสดงกายวิภาค แต่แสดงการทำงาน
03:00
that is, where neurons are firing.
72
180870
2435
ซึ่งก็คือ เมื่อเซลล์ประสาทกำลังส่งสัญญาณ
03:03
So here's how this works.
73
183305
1516
นี่เป็นกระบวนการทำงาน
03:04
Brains are like muscles.
74
184821
1117
คือ สมองก็คล้าย ๆ กับกล้ามเนื้อ
03:05
When they get active,
75
185938
1563
เมื่อมีการทำงาน
03:07
they need increased blood flow to supply that activity,
76
187501
2974
เลือดจะต้องไหลเวียนมากขึ้น เป็นการส่งเสบียง
03:10
and lucky for us, blood flow control to the brain is local,
77
190475
3568
และโชคดีว่า การไหลเวียนจำกัดอยู่ในพื้นที่
03:14
so if a bunch of neurons, say, right there
78
194043
2162
ดังนั้น ถ้าเซลล์ประสาท เช่น ที่ตรงนี้
03:16
get active and start firing,
79
196205
1500
เริ่มทำงานและส่งสัญญาณ
03:17
then blood flow increases just right there.
80
197705
2725
การไหลเวียนเลือด ก็จะเพิ่มขึ้นเฉพาะตรงนั้น
03:20
So functional MRI picks up on that blood flow increase,
81
200430
3721
และ fMRI ก็จะตรวจจับการไหลเวียนที่เพิ่มขึ้น
03:24
producing a higher MRI response
82
204151
2033
มีผลเป็นสัญญาณ MRI ที่แรงขึ้น
03:26
where neural activity goes up.
83
206184
2926
ตรงที่มีการทำงานของเซลล์ประสาท
03:29
So to give you a concrete feel
84
209110
1700
เพื่อที่จะให้ตัวอย่างที่เป็นรูปธรรม
03:30
for how a functional MRI experiment goes
85
210810
2485
ว่าการทดลองใช้ fMRI จะเป็นไปอย่างไร
03:33
and what you can learn from it
86
213295
1439
และเราสามารถเรียนรู้อะไร จากการทดลอง
03:34
and what you can't,
87
214734
1384
และไม่สามารถเรียนรู้อะไร
03:36
let me describe one of the first studies I ever did.
88
216118
3442
ฉันจะกล่าวถึงงานศึกษาแรก ๆ ที่ฉันได้ทำ
03:39
We wanted to know if there was a special part of the brain for recognizing faces,
89
219560
4138
คือเราอยากจะรู้ว่า มีส่วนเฉพาะในสมอง ที่รู้จำใบหน้าหรือไม่
03:43
and there was already reason to think there might be such a thing
90
223698
3072
ซึ่งตอนนั้น ก็มีเหตุผลที่จะคิดว่ามี
03:46
based on this phenomenon of prosopagnosia
91
226770
1720
อาศัยอาการแสดง ของภาวะไม่รู้ใบหน้า
03:48
that I described a moment ago,
92
228490
2123
ที่ได้กล่าวถึงเมื่อครู่นี้
03:50
but nobody had ever seen that part of the brain
93
230613
2278
แต่ไม่มีใครเคยเห็นส่วนนั้นของสมอง
03:52
in a normal person,
94
232891
1919
ในคนปกติ
03:54
so we set out to look for it.
95
234810
2056
เราจึงดำเนินการเพื่อค้นหา
03:56
So I was the first subject.
96
236866
1951
ฉันเป็นหนูทดลองคนแรก
03:58
I went into the scanner, I lay on my back,
97
238817
2212
เมื่อเข้าไปในเครื่องทำภาพ ฉันนอนหงาย
04:01
I held my head as still as I could
98
241029
2583
ฉันต้องให้ศีรษะนิ่งมากที่สุด
04:03
while staring at pictures of faces like these
99
243612
5017
ในขณะที่ดูภาพหน้า คล้ายกับรูปเหล่านี้
04:08
and objects like these
100
248629
2131
และดูวัตถุเช่นนี้
04:10
and faces and objects for hours.
101
250760
5165
ดูทั้งใบหน้า ทั้งวัตถุ เป็นชั่วโมง ๆ
04:15
So as somebody who has pretty close to the world record
102
255925
2772
ฉันน่าจะใกล้ได้สถิติโลก
04:18
of total number of hours spent inside an MRI scanner,
103
258697
3543
ในการใช้ ช.ม. มากที่สุดในเครื่อง MRI
04:22
I can tell you that one of the skills
104
262240
1432
จึงสามารถบอกได้ว่า ทักษะ
04:23
that's really important for MRI research
105
263672
2663
ที่สำคัญมากที่สุดอย่างหนึ่ง ในงานวิจัย MRI
04:26
is bladder control.
106
266335
1778
ก็คืออั้นปัสสาวะไว้ได้
04:28
(Laughter)
107
268113
1802
(เสียงหัวเราะ)
04:29
When I got out of the scanner,
108
269915
1537
เมื่อฉันออกมาจากเครื่อง
04:31
I did a quick analysis of the data,
109
271452
2316
ฉันวิเคราะห์ข้อมูลที่ได้อย่างคร่าว ๆ
04:33
looking for any parts of my brain
110
273768
1503
หาส่วนในสมอง
04:35
that produced a higher response when I was looking at faces
111
275271
2806
ที่มีการทำงานเมื่อดูรูปใบหน้า
04:38
than when I was looking at objects,
112
278077
1870
มากกว่าเมื่อดูวัตถุ
04:39
and here's what I saw.
113
279947
2171
และนี่เป็นสิ่งที่ฉันเห็น
04:42
Now this image looks just awful by today's standards,
114
282118
3656
ภาพนี้จริง ๆ ไม่ดี เทียบกับมาตรฐานปัจจุบัน
04:45
but at the time I thought it was beautiful.
115
285774
2808
แต่ในตอนนั้น ฉันคิดว่าสวย
04:48
What it shows is that region right there,
116
288582
1950
สิ่งที่มันแสดงก็คือ เขตตรงนี้ในสมอง
04:50
that little blob,
117
290532
1283
คือรูปกลม ๆ ตรงนั้น
04:51
it's about the size of an olive
118
291815
1747
ซึ่งมีขนาดเท่ากับลูกมะกอก
04:53
and it's on the bottom surface of my brain
119
293562
2156
และอยู่ที่ผิวด้านล่างของสมอง
04:55
about an inch straight in from right there.
120
295718
3206
ประมาณนิ้วหนึ่งจากตรงนี้
04:58
And what that part of my brain is doing
121
298924
2790
และสิ่งที่ส่วนสมองของฉัน กำลังทำก็คือ
05:01
is producing a higher MRI response,
122
301714
2920
ให้สัญญาณ MRI ในระดับที่สูงกว่า
05:04
that is, higher neural activity,
123
304634
1748
คือ มีการทำงานทางประสาทสูงกว่า
05:06
when I was looking at faces
124
306382
1482
เมื่อฉันกำลังดูใบหน้า
05:07
than when I was looking at objects.
125
307864
2266
เทียบกับเมื่อกำลังดูวัตถุ
05:10
So that's pretty cool,
126
310130
1360
ฉันคิดว่านั่นแจ๋วมาก
05:11
but how do we know this isn't a fluke?
127
311490
2318
แต่เราจะรู้ได้อย่างไรว่า ไม่ใช่เรื่องบังเอิญ
05:13
Well, the easiest way
128
313808
1420
จริงอย่างนั้น วิธีที่ง่ายที่สุด
05:15
is to just do the experiment again.
129
315228
2114
ก็คือทำการทดลองซ้ำอีก
05:17
So I got back in the scanner,
130
317342
1639
ดังนั้น ฉันจึงกลับเขาไปในเครื่องอีก
05:18
I looked at more faces and I looked at more objects
131
318981
2431
แล้วดูใบหน้าและวัตถุต่าง ๆ เพิ่ม
05:21
and I got a similar blob,
132
321412
2189
แต่ก็ยังพบสัญญาณจุดกลม ๆ เช่นกัน
05:23
and then I did it again
133
323601
1895
แล้วฉันก็ทำซ้ำอย่างนี้อีก
05:25
and I did it again
134
325496
1855
แล้วก็ทำอีก
05:27
and again and again,
135
327351
3072
ทำแล้วทำอีก
05:30
and around about then
136
330423
1047
แล้วต่อจากนั้น
05:31
I decided to believe it was for real.
137
331470
2941
ฉันจึงเชื่อว่า นี้เป็นเรื่องจริง
05:34
But still, maybe this is something weird about my brain
138
334411
3753
แต่ว่า นี้อาจจะเป็นเพราะสมองของฉันแปลก
05:38
and no one else has one of these things in there,
139
338164
2462
และไม่มีคนอื่น ที่มีลักษณะเช่นเดียวกัน
05:40
so to find out, we scanned a bunch of other people
140
340626
2455
ดังนั้น เพื่อที่จะรู้ เราจึงทำภาพสมองของคนอื่น ๆ
05:43
and found that pretty much everyone
141
343081
2446
แล้วพบว่า แทบทุกคน
05:45
has that little face-processing region
142
345527
2006
มีเขตในสมอง ที่ประมวลผลเกี่ยวกับใบหน้า
05:47
in a similar neighborhood of the brain.
143
347533
2893
ในตำแหน่งใกล้ ๆ กัน
05:50
So the next question was,
144
350426
1888
ดังนั้น คำถามต่อไปก็คือ
05:52
what does this thing really do?
145
352314
1474
เขตเหล่านั้นทำอะไรกันแน่
05:53
Is it really specialized just for face recognition?
146
353788
3932
เป็นเขตเฉพาะที่รู้จำ เฉพาะใบหน้าหรือไม่
05:57
Well, maybe not, right?
147
357720
1240
แต่อาจจะไม่ใช่
05:58
Maybe it responds not only to faces
148
358960
1802
คือ มันอาจจะไม่ตอบสนองเพียงแค่ใบหน้า
06:00
but to any body part.
149
360762
2109
แต่ต่ออวัยวะอื่น ๆ อะไรก็ได้
06:02
Maybe it responds to anything human
150
362871
2369
อาจจะตอบสนองเพียงแค่อวัยวะมนุษย์
06:05
or anything alive
151
365240
1780
หรือของสิ่งมีชีิวิตทั้งหมด
06:07
or anything round.
152
367020
1656
หรือต่อวัตถุกลม ๆ ทุกอย่าง
06:08
The only way to be really sure that that region
153
368676
2154
จะมั่นใจได้ว่า เป็นเขต
06:10
is specialized for face recognition
154
370830
2417
ที่รู้จำใบหน้าโดยเฉพาะ
06:13
is to rule out all of those hypotheses.
155
373247
2643
ก็จะต้องกำจัดสมมุติฐานอื่นๆ ที่ว่ามานี้
06:15
So we spent much of the next couple of years
156
375890
2830
ดังนั้น เราจึงใช้เวลาต่อมาอีก 2 ปี
06:18
scanning subjects while they looked at lots
157
378720
1647
สร้างภาพสมองเมื่อกำลังดูสิ่งต่าง ๆ
06:20
of different kinds of images,
158
380367
1606
คือดูรูปต่าง ๆ
06:21
and we showed that that part of the brain
159
381973
1957
และแสดงว่า เขตนั้นในสมอง
06:23
responds strongly when you look at
160
383930
1950
ตอบสนองอย่างมีกำลังเมื่อกำลังดู
06:25
any images that are faces of any kind,
161
385880
3453
รูปที่เป็นใบหน้าอย่างไรก็ได้
06:29
and it responds much less strongly
162
389333
1913
และตอบสนองน้อยกว่ามาก
06:31
to any image you show that isn't a face,
163
391246
3149
ต่อรูปที่ไม่ใช่ใบหน้า
06:34
like some of these.
164
394395
1305
เช่น รูปเหล่านี้
06:35
So have we finally nailed the case
165
395700
2239
แล้วเราสรุปได้อย่างแน่นอนหรือยังว่า
06:37
that this region is necessary for face recognition?
166
397939
3240
เขตนี้จำเป็น เพื่อรู้จำใบหน้า
06:41
No, we haven't.
167
401179
1323
ยังสรุปไม่ได้
06:42
Brain imaging can never tell you
168
402502
1951
ภาพในสมองไม่สามารถบอกเราว่า
06:44
if a region is necessary for anything.
169
404453
2440
เขตในสมอง จำเป็นต่อการทำงานอย่างหนึ่ง
06:46
All you can do with brain imaging
170
406893
1440
สิ่งที่บอกได้ด้วยภาพในสมอง
06:48
is watch regions turn on and off
171
408333
2048
ก็คือดูว่า เขตไหนกำลังทำงานไม่ทำงาน
06:50
as people think different thoughts.
172
410381
1968
เมื่อกำลังคิดถึงเรื่องต่าง ๆ
06:52
To tell if a part of the brain is necessary for a mental function,
173
412349
3611
ถ้าจะบอกได้ว่าส่วนไหนของสมอง จำเป็นในการทำงานทางใจ
06:55
you need to mess with it and see what happens,
174
415960
2509
เราจะต้องเข้าไปจัดการมัน แล้วดูว่าอะไรเกิดขึ้น
06:58
and normally we don't get to do that.
175
418469
2275
ซึ่งเป็นสิ่งที่ปกติทำไม่ได้
07:00
But an amazing opportunity came about
176
420744
2584
แต่โอกาสดีอย่างหนึ่ง เกิดขึ้นเร็ว ๆ นี้
07:03
very recently when a couple of colleagues of mine
177
423328
2464
เมื่อเพื่อนร่วมงานของฉันคู่หนึ่ง
07:05
tested this man who has epilepsy
178
425792
3071
ทดสอบคนไข้ชาย โรคลมชัก นี้
07:08
and who is shown here in his hospital bed
179
428863
2682
และนี่อยู่บนเตียงโรงพยาบาล
07:11
where he's just had electrodes placed
180
431545
1367
และเพิ่งรับอีเลคโตรด
07:12
on the surface of his brain
181
432912
2071
แนบกับผิวสมอง
07:14
to identify the source of his seizures.
182
434983
2554
เพื่อหาจุดกำเนิดของการชัก
07:17
So it turned out by total chance
183
437537
2533
ดังนั้น เป็นเรื่องบังเอิญอย่างสิ้นเชิง
07:20
that two of the electrodes
184
440070
1949
ที่อีเลคโตรดสองตัว
07:22
happened to be right on top of his face area.
185
442019
3223
แนบอยู่ที่เขตใบหน้าของสมองพอดี
07:25
So with the patient's consent,
186
445242
2329
โดยได้รับการยินยอมจากคนไข้
07:27
the doctors asked him what happened
187
447571
2587
คุณหมอถามว่ารู้สึกอย่างไร
07:30
when they electrically stimulated that part of his brain.
188
450158
4166
เมื่อกระตุ้นเขตสมองนั้น ด้วยกระแสไฟฟ้า
07:34
Now, the patient doesn't know
189
454324
1654
ให้สังเกตว่า คนไข้ไม่ทราบ
07:35
where those electrodes are,
190
455978
1384
ว่าอีเลคโตรดอยู่ที่ตรงไหน
07:37
and he's never heard of the face area.
191
457362
2212
และก็ไม่เคยได้ยินเรื่องเขตใบหน้าของสมอง
07:39
So let's watch what happens.
192
459574
1991
เรามาดูกันว่าอะไรจะเกิดขึ้น
07:41
It's going to start with a control condition
193
461565
1969
เราเริ่มที่การทดลองที่เป็นตัวควบคุม
07:43
that will say "Sham" nearly invisibly
194
463534
2407
ซึ่งมีป้ายว่า "Sham" ที่เกือบมองไม่เห็น
07:45
in red in the lower left,
195
465941
1710
เป็นสีแดง ทางซ้ายด้านล่าง
07:47
when no current is delivered,
196
467651
2282
เมื่อไม่ได้กระตุ้นด้วยกระแสไฟฟ้า
07:49
and you'll hear the neurologist speaking to the patient first. So let's watch.
197
469933
3815
และคุณจะได้ยินประสาทแพทย์ คุยกับคนไข้ก่อน เรามาดูกัน
07:53
(Video) Neurologist: Okay, just look at my face
198
473748
2081
(วีดิทัศน์) แพทย์: ดูหน้าหมอนะ
07:55
and tell me what happens when I do this.
199
475829
3285
แล้วให้บอกว่า อะไรเกิดขึ้น เมื่อหมอทำอย่างนี้
07:59
All right?
200
479114
934
ตกลงนะ
08:00
Patient: Okay.
201
480048
2823
คนไข้: ครับ
08:02
Neurologist: One, two, three.
202
482871
4320
แพทย์: หนึ่ง สอง สาม
08:07
Patient: Nothing. Neurologist: Nothing? Okay.
203
487191
3015
คนไข้: ไม่รู้สึกอะไรเลย หมอ: โอเค
08:10
I'm going to do it one more time.
204
490206
2407
หมอจะทำอีกทีหนึ่ง
08:12
Look at my face.
205
492613
3194
ดูหน้าหมอนะ
08:15
One, two, three.
206
495807
4500
หนึ่ง สอง สาม
08:20
Patient: You just turned into somebody else.
207
500307
2824
คนไข้: หมอได้กลาย ไปเป็นอีกคนหนึ่ง
08:23
Your face metamorphosed.
208
503131
2137
หน้าหมอเปลี่ยนไป
08:25
Your nose got saggy, it went to the left.
209
505268
3011
จมูกหมอย้อย ลงไปทางซ้าย
08:28
You almost looked like somebody I'd seen before,
210
508279
3536
หมอเกือบเหมือน คนที่ผมเห็นมาก่อน
08:31
but somebody different.
211
511815
2634
แต่ไม่ใช่คนเดียวกัน
08:34
That was a trip.
212
514449
2072
นั่นแปลกดี
08:36
(Laughter)
213
516521
3132
(เสียงหัวเราะ)
08:39
Nancy Kanwisher: So this experiment —
214
519653
1615
แนนซี่: ดังนั้น การทดลองนี้
08:41
(Applause) —
215
521268
4223
(เสียงปรบมือ)
08:45
this experiment finally nails the case
216
525491
2682
การทดลองสรุปได้อย่างชัดเจนว่า
08:48
that this region of the brain is not only
217
528173
1825
เขตสมองนี้ ไม่ใช่เพียงแต่
08:49
selectively responsive to faces
218
529998
2137
มีปฏิกิริยาโดยเฉพาะ ต่อใบหน้า
08:52
but causally involved in face perception.
219
532135
3045
แต่เป็นเหตุอย่างหนึ่ง ในการรับรู้ใบหน้า
08:55
So I went through all of these details
220
535180
2130
ฉันเพิ่งกล่าวถึงรายละเอียดทุกอย่าง
08:57
about the face region to show you what it takes
221
537310
2464
เกี่ยวกับเขตใบหน้า เพื่อแสดงว่าต้องทำอะไร
08:59
to really establish that a part of the brain
222
539774
2339
ที่จะสรุปได้ว่า เขตในสมองส่วนหนึ่ง
09:02
is selectively involved in a specific mental process.
223
542113
3128
มีบทบาทโดยเฉพาะ กับกระบวนการทางจิตอย่างเฉพาะ
09:05
Next, I'll go through much more quickly
224
545241
2159
ต่อไป ฉันจะกล่าวอย่างคร่าว ๆ
09:07
some of the other specialized regions of the brain
225
547400
2660
ถึงเขตเฉพาะหน้าที่ ในสมองบางเขต
09:10
that we and others have found.
226
550060
2100
ที่นักวิทยาศาสตร์ได้ค้นพบ
09:12
So to do this, I've spent a lot of time
227
552160
2114
เพื่อจะทำงานนี้ ฉันต้องใช้เวลามาก
09:14
in the scanner over the last month
228
554274
1867
ในเครื่องกราดภาพ เดือนที่แล้ว
09:16
so I can show you these things in my brain.
229
556141
2261
เพื่อที่จะแสดงสิ่งเหล่านี้ ในสมองของฉัน
09:18
So let's get started. Here's my right hemisphere.
230
558402
3233
เรามาเริ่มกัน นี่เป็นซีกสมองด้านขวาของฉัน
09:21
So we're oriented like that. You're looking at my head this way.
231
561635
2662
เราหันไปทางนั้น คุณกำลังมองศีรษะของฉันทางนี้
09:24
Imagine taking the skull off
232
564297
1093
ให้สมมุติเอากะโหลกออก
09:25
and looking at the surface of the brain like that.
233
565390
2268
แล้วมองที่ผิวสมองอย่างนั้น
09:27
Okay, now as you can see,
234
567658
1758
ตอนนี้ คุณสามารถเห็น
09:29
the surface of the brain is all folded up.
235
569416
1503
ผิวสมองทบเข้าด้วยกัน
09:30
So that's not good. Stuff could be hidden in there.
236
570919
1721
นั่นไม่ดี เพราะว่าอาจมีอะไรซ่อนอยู
09:32
We want to see the whole thing,
237
572640
1434
เราต้องการเห็นผิวทั้งหมด
09:34
so let's inflate it so we can see the whole thing.
238
574074
3312
ดังนั้น จะเป่ามันออกเพื่อจะเห็นได้ทั้งหมด
09:37
Next, let's find that face area I've been talking about
239
577386
2829
ต่อไป มาหาเขตใบหน้าที่ฉันกล่าวถึง
09:40
that responds to images like these.
240
580215
2227
ทีมีปฏิกิริยาต่อรูปเช่นนี้
09:42
To see that, let's turn the brain around
241
582442
1519
จะเห็นได้ ก็ต้องหมุนสมอง
09:43
and look on the inside surface on the bottom,
242
583961
2019
แล้วดูผิวข้างใน ที่ด้านล่าง
09:45
and there it is, that's my face area.
243
585980
2305
และนั่นก็คือ เขตใบหน้าในสมองของฉัน
09:48
Just to the right of that is another region
244
588285
2707
เขตติดกันข้างขวา เป็นอีกเขตหนึ่ง
09:50
that is shown in purple
245
590992
1638
ที่ระบายสีม่วง
09:52
that responds when you process color information,
246
592630
3072
เป็นเขตที่ทำงาน เมื่อประมวลข้อมูลสี
09:55
and near those regions are other regions
247
595702
2691
และใกล้เขตเหล่านี้ เป็นเขตอื่น ๆ
09:58
that are involved in perceiving places,
248
598393
2363
ที่มีส่วนในการรับรู้สถานที่
10:00
like right now, I'm seeing this layout of space around me
249
600756
2838
เช่นในขณะนี้ ที่ฉันเห็นสภาพรอบ ๆ ตัวฉัน
10:03
and these regions in green right there
250
603594
1752
และเขตที่มีสีเขียวตรงนั้น
10:05
are really active.
251
605346
1274
ก็กำลังทำงานอย่างขยันขันแข็ง
10:06
There's another one out on the outside surface again
252
606620
2370
มีอีกเขตหนึ่งในผิวข้างนอก
10:08
where there's a couple more face regions as well.
253
608990
2805
ซึ่งมีเขตใบหน้าอื่น ๆ อีก
10:11
Also in this vicinity
254
611795
2345
และใกล้ ๆ จุดนี้
10:14
is a region that's selectively involved
255
614140
1645
เป็นเขตที่มีบทบาทโดยเฉพาะ
10:15
in processing visual motion,
256
615785
1936
กับการประมวลการเคลื่อนไหวที่เห็น
10:17
like these moving dots here,
257
617721
1504
เช่น จุดที่วิ่งไปอยู่นี่
10:19
and that's in yellow at the bottom of the brain,
258
619225
2689
ซึ่งก็คือส่วนสีเหลือง ที่ด้านล่างสมอง
10:21
and near that is a region that responds
259
621914
3168
และใกล้เขตนั้น เป็นอีกเขตหนึ่งที่มีปฏิกิริยา
10:25
when you look at images of bodies and body parts
260
625082
2897
เมื่อดูรูปลำตัวและอวัยวะอื่น ๆ
10:27
like these, and that region is shown in lime green
261
627979
2745
เช่นรูปเหล่านี้ เขตนั้นแสดงเป็นสีเขึยว
10:30
at the bottom of the brain.
262
630724
2003
ที่ด้านล่างของสมอง
10:32
Now all these regions I've shown you so far
263
632727
2632
เขตที่ฉันแสดงให้เห็นแล้วทั้งหมด
10:35
are involved in specific aspects of visual perception.
264
635359
4432
มีบทบาทเฉพาะอย่างในการเห็น
10:39
Do we also have specialized brain regions
265
639791
2148
แต่เรามีเขตสมองที่มีหน้าที่เฉพาะ
10:41
for other senses, like hearing?
266
641939
2813
ในประสาทสัมผัสอื่น ๆ เช่นการได้ยินหรือไม่
10:44
Yes, we do. So if we turn the brain around a little bit,
267
644752
3037
เรามี ถ้าเราหมุนสมองไปสักหน่อยหนึ่ง
10:47
here's a region in dark blue
268
647789
2401
ก็คือเขตที่เป็นสีน้ำเงินเข้มนี่
10:50
that we reported just a couple of months ago,
269
650190
2346
ที่เราพึ่งพิมพ์รายงานไม่กี่เดือนนี้
10:52
and this region responds strongly
270
652536
1634
และเขตนี้ตอบสนองอย่างมีกำลัง
10:54
when you hear sounds with pitch, like these.
271
654170
3429
เมื่อเราได้ยินเสียงสูงเสียงต่ำ เช่น
10:57
(Sirens)
272
657599
2143
(เสียงหวอ)
10:59
(Cello music)
273
659742
2081
(เสียงไวโอลินใหญ่)
11:01
(Doorbell)
274
661823
1917
(เสียงกริ่งประตู)
11:03
In contrast, that same region does not respond strongly
275
663740
3608
เพื่อเปรียบเทียบ เขตเดียวกันจะไม่ตอบสนองอย่างมีกำลัง
11:07
when you hear perfectly familiar sounds
276
667348
1562
เมื่อได้ยินเสียงที่คุ้นเคยอย่างยิ่ง
11:08
that don't have a clear pitch, like these.
277
668910
2362
ที่ไม่มีเสียงสูงเสียงต่ำที่ชัดเจน เช่น
11:11
(Chomping)
278
671272
2469
(เสียง)
11:13
(Drum roll)
279
673741
2200
(เสียงกลอง)
11:15
(Toilet flushing)
280
675941
2767
(เสียงชักโครก)
11:18
Okay. Next to the pitch region
281
678708
2498
และต่อจากเขตเสียงสูงเสียงต่ำ
11:21
is another set of regions that are selectively responsive
282
681206
2474
เป็นเขตอีกจำนวนหนึ่ง ที่ตอบสนองโดยเฉพาะ
11:23
when you hear the sounds of speech.
283
683680
2765
เมื่อเราได้ยินเสียงพูด
11:26
Okay, now let's look at these same regions.
284
686445
1840
ตอนนี้ เรามาดูเขตสมองเดียวกัน
11:28
In my left hemisphere, there's a similar arrangement —
285
688285
2468
ในซีกสมองด้านซ้าย ซึ่งมีการจัดที่คล้ายกัน
11:30
not identical, but similar —
286
690753
1473
ไม่เหมือนกัน แต่คล้ายกัน
11:32
and most of the same regions are in here,
287
692226
2209
และเขตสมองโดยมากอยู่ตรงนี้
11:34
albeit sometimes different in size.
288
694435
2002
แม้ว่าจะมีขนาดที่ต่างไปบ้าง
11:36
Now, everything I've shown you so far
289
696437
2014
สิ่งที่ฉันแสดงมาแล้วทั้งหมด
11:38
are regions that are involved in different aspects of perception,
290
698451
3026
เป็นเขตที่มีบทบาท
11:41
vision and hearing.
291
701477
1833
ในการเห็นและการได้ยิน
11:43
Do we also have specialized brain regions
292
703310
1660
แล้วเรามีเขตสมองที่มีหน้าที่เฉพาะ
11:44
for really fancy, complicated mental processes?
293
704970
3435
ในกระบวนการทางจิตที่พิศดาร ซับซ้อน หรือไม่
11:48
Yes, we do.
294
708405
1429
ค่ะ เรามี
11:49
So here in pink are my language regions.
295
709834
3389
เขตที่มีสีชมพูเป็นเขตภาษา
11:53
So it's been known for a very long time
296
713223
1428
เรารู้กันมานานแล้ว
11:54
that that general vicinity of the brain
297
714651
2035
ว่าเขตสมองแถว ๆ นั้น
11:56
is involved in processing language,
298
716686
2193
มีบทบาทในการประมวลภาษา
11:58
but we showed very recently
299
718879
1732
แต่เราเพิ่งแสดงเมื่อไม่นานนี้ว่า
12:00
that these pink regions
300
720611
1710
เขตสีชมพูเหล่านี้
12:02
respond extremely selectively.
301
722321
2205
ตอบสนองอย่างเฉพาะเจาะจงอย่างยิ่ง
12:04
They respond when you understand the meaning of a sentence,
302
724526
2812
คือจะตอบสนอง เมื่อเราเข้าใจประโยคในภาษา
12:07
but not when you do other complex mental things,
303
727338
2838
แต่จะไม่ตอบสนอง เมื่อต้องทำงานซับซ้อนทางใจอื่น ๆ
12:10
like mental arithmetic
304
730176
2179
เช่นการคิดเลขในใจ
12:12
or holding information in memory
305
732355
2396
หรือพยายามที่จะจำข้อมูล
12:14
or appreciating the complex structure
306
734751
2655
หรือเมื่อกำลังเกิดความสุขในการฟัง
12:17
in a piece of music.
307
737406
2284
เสียงดนตรีที่มีโครงสร้างซับซ้อน
12:21
The most amazing region that's been found yet
308
741664
2889
เขตที่น่าประหลาดที่สุดที่พบ
12:24
is this one right here in turquoise.
309
744553
3307
เป็นเขตสีฟ้าอ่อนตรงนี้
12:27
This region responds
310
747860
2190
เป็นเขตที่ตอบสนอง
12:30
when you think about what another person is thinking.
311
750050
4268
เมื่อคุณคิดถึง สิ่งที่คนอื่นกำลังคิด
12:34
So that may seem crazy,
312
754318
1644
นั่นอาจจะฟังดูแปลก ๆ
12:35
but actually, we humans do this all the time.
313
755962
3868
แต่ว่า มนุษย์เราทำอย่างนี้ตลอดเวลา
12:39
You're doing this when you realize
314
759830
2193
เราจะทำอย่างนี้ เมื่อคุณรู้ว่า
12:42
that your partner is going to be worried
315
762023
1631
คู่ของคุณจะวิตกกังวล
12:43
if you don't call home to say you're running late.
316
763654
2507
ถ้าคุณไม่โทรบอกว่า คุณจะมาสาย
12:46
I'm doing this with that region of my brain right now
317
766161
3469
ฉันกำลังทำอย่างนี้ ด้วยสมองในเขตนั้นตอนนี้
12:49
when I realize that you guys
318
769630
2281
เมื่อฉันรู้ว่าพวกคุณ
12:51
are probably now wondering about
319
771911
1598
อาจจะเริ่มพิศวง
12:53
all that gray, uncharted territory in the brain,
320
773509
2547
เกี่ยวกับเขตสีเทา ที่ยังไม่มีการกำหนด ในสมอง
12:56
and what's up with that?
321
776056
1964
ว่าเรื่องมันเป็นอย่างไร
12:58
Well, I'm wondering about that too,
322
778020
1685
จริง ๆ ฉันก็พิศวงเหมือนกัน
12:59
and we're running a bunch of experiments in my lab right now
323
779705
2395
และเรากำลังทำการทดลองหลายอย่าง ในแล็บของฉัน
13:02
to try to find a number of other
324
782100
2013
เพื่อจะหาการทำงานโดยเฉพาะอย่างอื่น ๆ
13:04
possible specializations in the brain
325
784113
2032
ที่อาจจะมีในสมอง
13:06
for other very specific mental functions.
326
786145
3368
ที่ทำหน้าที่ทางใจเฉพาะอย่าง
13:09
But importantly, I don't think we have
327
789513
2621
แต่ที่สำคัญก็คือ ฉันไม่คิดว่าเรามี
13:12
specializations in the brain
328
792134
1564
เขตที่มีหน้าที่เฉพาะในสมอง
13:13
for every important mental function,
329
793698
2746
สำหรับหน้าที่ทางใจทุกอย่าง
13:16
even mental functions that may be critical for survival.
330
796444
3409
แม้แต่หน้าที่ทางใจ ที่ขาดไม่ได้ในการรอดชีวิต
13:19
In fact, a few years ago,
331
799853
2102
จริงอย่างนั้น เมื่อไม่กี่ปีก่อน
13:21
there was a scientist in my lab
332
801955
1117
มีนักวิทยาศาสตร์คนหนึ่ง ในแล็บของฉัน
13:23
who became quite convinced
333
803072
1409
ที่เริ่มเชื่อว่า
13:24
that he'd found a brain region
334
804481
1749
เขาได้ค้นพบเขตสมอง
13:26
for detecting food,
335
806230
1912
ที่ตรวจจับอาหารได้
13:28
and it responded really strongly in the scanner
336
808142
1918
เป็นเขตที่ตอบสนองอย่างมีกำลังในเครื่อง
13:30
when people looked at images like this.
337
810060
2728
เมื่อดูภาพเช่นนี้
13:32
And further, he found a similar response
338
812788
2912
นอกจากนั้นแล้ว ยังพบปฏิกิริยาเช่นเดียวกัน
13:35
in more or less the same location
339
815700
1939
ในเขตแทบเดียวกัน
13:37
in 10 out of 12 subjects.
340
817639
2001
ในบุคคล 10 คนจาก 12 คน
13:39
So he was pretty stoked,
341
819640
2294
ดังนั้น เขาจึงตื่นเต้นมาก
13:41
and he was running around the lab
342
821934
1260
แล้วเที่ยวไปในแล็บ บอกคนนั้นคนนี้ว่า
13:43
telling everyone that he was going to go on "Oprah"
343
823194
2002
เขาจะได้ไปในรายการโชว์ของโอปราห์
13:45
with his big discovery.
344
825196
2018
เพราะการค้นพบ ที่ยิ่งใหญ่ของเขา
13:47
But then he devised the critical test:
345
827214
3022
แต่เขาได้ทำการทดสอบที่ขาดไม่ได้ก่อน
13:50
He showed subjects images of food like this
346
830236
3183
คือเขาแสดงรูป ของอาหารเช่นนี้
13:53
and compared them to images with very similar
347
833419
2741
แล้วเปรียบเทียบ กับรูปที่มีสีและรูปร่าง
13:56
color and shape, but that weren't food, like these.
348
836160
3810
คล้ายกันมาก แต่ไม่ใช่อาหาร เช่นนี้
13:59
And his region responded the same
349
839970
2131
และเขตในสมองของเขา ก็ตอบสนองเช่นเดียวกัน
14:02
to both sets of images.
350
842101
1949
ต่อรูปทั้งสองชุด
14:04
So it wasn't a food area,
351
844050
1327
ดังนั้น นั่นไม่ใช่เขตอาหาร
14:05
it was just a region that liked colors and shapes.
352
845377
2771
เป็นเพียงเขต ที่ตอบสนองต่อสีและรูปร่าง
14:08
So much for "Oprah."
353
848148
2561
อดเลย โชว์โอปราห์
14:12
But then the question, of course, is,
354
852483
2225
แต่คำถามต่อมา ก็คือ
14:14
how do we process all this other stuff
355
854708
2126
แล้วเราประมวลข้อมูลอื่น ๆ
14:16
that we don't have specialized brain regions for?
356
856834
2970
ที่เราไม่มีเขตสมอง ที่ทำหน้าที่โดยเฉพาะ ได้อย่างไร
14:19
Well, I think the answer is that in addition
357
859804
1811
ฉันคิดว่า คำตอบก็คือ นอกจาก
14:21
to these highly specialized components that I've been describing,
358
861615
3554
ส่วนประกอบที่มีหน้าที่เฉพาะอย่างสูง ตามที่ว่ามานี้แล้ว
14:25
we also have a lot of very general- purpose machinery in our heads
359
865169
3679
เราก็ยังมีส่วนประกอบ ที่ทำหน้าที่ทั่วไปในสมอง
14:28
that enables us to tackle
360
868848
1494
ทำให้เราสามารถเผชิญหน้า
14:30
whatever problem comes along.
361
870342
2106
กับปัญหาต่าง ๆ ที่มีได้
14:32
In fact, we've shown recently that
362
872448
2055
และเราก็พึ่งแสดง เมื่อไม่นานนี้ว่า
14:34
these regions here in white
363
874503
2068
เขตสมองเหล่านี้ ที่มีสีขาว
14:36
respond whenever you do any difficult mental task
364
876571
3411
จะตอบสนอง เมื่อต้องคิดเรื่องที่ยาก
14:39
at all —
365
879982
1101
ไม่ว่าเรื่องอะไร
14:41
well, of the seven that we've tested.
366
881083
3571
คืออย่างน้อยก็เรื่อง 7 อย่างที่ทดสอบ
14:44
So each of the brain regions that I've described
367
884654
2169
ดังนั้น เขตในสมองที่ฉันได้อธิบาย
14:46
to you today
368
886823
1306
ในวันนี้
14:48
is present in approximately the same location
369
888129
2767
อยู่ในตำแหน่งเดียวกัน โดยประมาณ
14:50
in every normal subject.
370
890896
1742
ในคนปกติ ที่เราตรวจทุกคน
14:52
I could take any of you,
371
892638
1623
ฉันสามารถนำพวกคุณ อาจเป็นใครก็ได้
14:54
pop you in the scanner,
372
894261
1226
เข้าไปในเครื่องกราดภาพ
14:55
and find each of those regions in your brain,
373
895487
2285
แล้วหาเขตเหล่านี้ ในสมองของคุณได้
14:57
and it would look a lot like my brain,
374
897772
1905
และสมองคุณ ก็จะเหมือนกับสมองฉันมาก
14:59
although the regions would be slightly different
375
899677
2070
แม้ว่า เขตต่าง ๆ จะมีความต่างกันเล็กน้อย
15:01
in their exact location and in their size.
376
901747
3564
โดยตำแหน่งที่แน่นอน และโดยขนาด
15:05
What's important to me about this work
377
905311
2365
สิ่งที่สำคัญสำหรับฉัน เกี่ยวกับงานนี้
15:07
is not the particular locations of these brain regions,
378
907676
2969
ไม่ใช่ตำแหน่งที่แน่นอน ของเขตสมองเหล่านี้
15:10
but the simple fact that we have
379
910645
2587
แต่เป็นเรื่องพื้นฐานที่ว่า เรามีส่วนประกอบ
15:13
selective, specific components of mind and brain
380
913232
2568
ที่เฉพาะเจาะจง เกี่ยวกับจิตและสมอง
15:15
in the first place.
381
915800
1648
ตั้งแต่แรก
15:17
I mean, it could have been otherwise.
382
917448
2011
คือ มันเหมือนจะเป็นไปได้ ในนัยตรงกันข้าม
15:19
The brain could have been a single,
383
919459
2441
ที่สมองจะเป็น เครื่องประมวลผลทั่วไป
15:21
general-purpose processor,
384
921900
1495
เดี่ยว ๆ
15:23
more like a kitchen knife
385
923395
1472
เหมือนกับมีดในครัว
15:24
than a Swiss Army knife.
386
924867
1683
มากกว่ามีดพับสวิส
15:26
Instead, what brain imaging has delivered
387
926550
3111
แต่ว่า ภาพในสมองกลับแสดง
15:29
is this rich and interesting picture of the human mind.
388
929661
3846
รูปแบบสมองที่ต่าง ๆ และน่าสนใจ
15:33
So we have this picture of very general-purpose
389
933507
2463
สรุปคือว่า เรามีเครื่องกลทั่วไป
15:35
machinery in our heads
390
935970
1070
ในศีรษะของเรา
15:37
in addition to this surprising array
391
937040
2357
นอกเหนือไปจากกลุ่มส่วนประกอบ
15:39
of very specialized components.
392
939397
3435
ที่น่าประหลาดใจ และมีหน้าที่เฉพาะเจาะจงยิ่ง
15:43
It's early days in this enterprise.
393
943712
2153
เรายังอยู่ในยุคเบื้องต้น ในการค้นหาเช่นนี้
15:45
We've painted only the first brushstrokes
394
945865
2776
เราเพียงแต่เริ่มต้น ระบายสี
15:48
in our neural portrait of the human mind.
395
948641
2927
ภาพทางประสาท ของจิตใจมนุษย์
15:51
The most fundamental questions remain unanswered.
396
951568
3082
คำถามที่พื้นฐานที่สุด ก็ยังไม่มีคำตอบ
15:54
So for example, what does each of these regions do exactly?
397
954650
3800
ยกตัวอย่างเช่น เขตแต่ละเขตทำหน้าที่อะไรกันแน่
15:58
Why do we need three face areas
398
958450
2142
ทำไมเราจึงมีเขตใบหน้า ตั้งสามเขต
16:00
and three place areas,
399
960592
1465
และเขตสถานที่ อีกสามเขต
16:02
and what's the division of labor between them?
400
962057
2868
พวกมัน แยกงานกันทำอย่างไร
16:04
Second, how are all these things
401
964925
2693
อย่างที่สองคือ ส่วนเหล่านี้
16:07
connected in the brain?
402
967618
1712
เชื่อมต่อกันในสมองอย่างไร
16:09
With diffusion imaging,
403
969330
1587
แต่ด้วยการสร้างภาพแบบ diffusion
16:10
you can trace bundles of neurons
404
970917
2179
เราสามารถจะติดตาม ใยของเซลล์ประสาท
16:13
that connect to different parts of the brain,
405
973096
2575
ที่เชื่อมกับส่วนต่าง ๆ ของสมอง
16:15
and with this method shown here,
406
975671
1631
และโดยวิธีที่แสดงนี้
16:17
you can trace the connections of individual neurons in the brain,
407
977302
3697
เราสามารถติดตามการเชื่อมต่อ ของเซลล์แต่ละเซลล์ในสมอง
16:20
potentially someday giving us a wiring diagram
408
980999
2718
ซึ่งในอนาคต อาจจะแสดงแผนภาพการเชื่อมต่อ
16:23
of the entire human brain.
409
983717
2066
ของทั้งสมองมนุษย์
16:25
Third, how does all of this
410
985783
2047
เรื่องที่สามก็คือ
16:27
very systematic structure get built,
411
987830
3149
โครงสร้างที่เป็นระบบเช่นนี้
16:30
both over development in childhood
412
990979
2956
มีพัฒนาการอย่างไรในวัยเด็ก
16:33
and over the evolution of our species?
413
993935
2812
และอย่างไรตามลำดับวิวัฒนาการมนุษย์
16:36
To address questions like that,
414
996747
1900
เพื่อที่จะตอบคำถามเช่นนั้น
16:38
scientists are now scanning
415
998647
1783
นักวิทยาศาสตร์ปัจจุบัน กำลังกราดภาพ
16:40
other species of animals,
416
1000430
2157
สมองสัตว์สปีชีส์อื่น
16:42
and they're also scanning human infants.
417
1002587
5386
และสมองของทารกมนุษย์
16:48
Many people justify the high cost of neuroscience research
418
1008931
3651
หลายคนแก้ค่าใช้จ่ายสูง ของงานวิจัย ทางประสาทวิทยาศาสตร์ ว่า
16:52
by pointing out that it may help us someday
419
1012582
2754
วันหนึ่ง อาจจะช่วยเรา
16:55
to treat brain disorders like Alzheimer's and autism.
420
1015336
3457
รักษาโรคทางสมอง เช่น อัลไซม์เมอร์ และออทิซึม
16:58
That's a hugely important goal,
421
1018793
1947
นั่นเป็นจุดหมายที่สำคัญอย่างยิ่ง
17:00
and I'd be thrilled if any of my work contributed to it,
422
1020740
3221
และฉันจะดีใจมาก ถ้างานของฉันมีส่วนร่วม
17:03
but fixing things that are broken in the world
423
1023961
2998
แต่ว่า การแก้ไขปัญหาในโลก
17:06
is not the only thing that's worth doing.
424
1026959
2801
ไม่ใช่เรื่องเดียวที่มีคุณค่า เพื่อจะทำ
17:09
The effort to understand the human mind and brain
425
1029760
3228
การสร้างความเข้าใจเกี่ยวกับใจ และสมองมนุษย์
17:12
is worthwhile even if it never led to the treatment
426
1032988
2818
มีคุณค่า แม้ถ้าไม่นำไปสู่การรักษา
17:15
of a single disease.
427
1035806
1677
แม้แต่โรคเดียว
17:17
What could be more thrilling
428
1037483
2037
อะไรเล่า จะน่าตื่นเต้น
17:19
than to understand the fundamental mechanisms
429
1039520
3141
กว่าการเข้าใจกลไกหลัก
17:22
that underlie human experience,
430
1042661
2296
ที่เป็นมูลฐาน ของประสบการณ์มนุษย์
17:24
to understand, in essence, who we are?
431
1044957
2926
มากกว่าการเข้าใจโดยหลักว่า เราเป็นใคร
17:27
This is, I think, the greatest scientific quest
432
1047883
3449
ฉันคิดว่า นี่เป็นการค้นพบทางวิทยาศาสตร์ ที่ยิ่งใหญ่ที่สุด
17:31
of all time.
433
1051332
2713
ที่เคยมีมา
17:34
(Applause)
434
1054045
5470
(เสียงปรบมือ)
เกี่ยวกับเว็บไซต์นี้

ไซต์นี้จะแนะนำคุณเกี่ยวกับวิดีโอ YouTube ที่เป็นประโยชน์สำหรับการเรียนรู้ภาษาอังกฤษ คุณจะได้เห็นบทเรียนภาษาอังกฤษที่สอนโดยอาจารย์ชั้นนำจากทั่วโลก ดับเบิลคลิกที่คำบรรยายภาษาอังกฤษที่แสดงในแต่ละหน้าของวิดีโอเพื่อเล่นวิดีโอจากที่นั่น คำบรรยายเลื่อนซิงค์กับการเล่นวิดีโอ หากคุณมีความคิดเห็นหรือคำขอใด ๆ โปรดติดต่อเราโดยใช้แบบฟอร์มการติดต่อนี้

https://forms.gle/WvT1wiN1qDtmnspy7