Sebastian Seung: I am my connectome

248,430 views ・ 2010-09-28

TED


โปรดดับเบิลคลิกที่คำบรรยายภาษาอังกฤษด้านล่างเพื่อเล่นวิดีโอ

Translator: Kelwalin Dhanasarnsombut Reviewer: Unnawut Leepaisalsuwanna
00:17
We live in in a remarkable time,
0
17260
3000
เราอยู่ในยุคที่น่าทึ่ง
00:20
the age of genomics.
1
20260
3000
ยุคแห่งจีโนมิก
00:23
Your genome is the entire sequence of your DNA.
2
23260
3000
จีโนมของคุณ คือรหัสทั้งหมดของ ดีเอ็นเอ ของคุณ
00:26
Your sequence and mine are slightly different.
3
26260
3000
รหัสของคุณ กับของผม ต่างกันนิดหน่อย
00:29
That's why we look different.
4
29260
2000
นั่นเป็นเหตุผลว่า ทำไมเราดูต่างกัน
00:31
I've got brown eyes;
5
31260
2000
ตาของผม สีน้ำตาล
00:33
you might have blue or gray.
6
33260
3000
ของคุณอาจเป็นสีฟ้า หรือเทา
00:36
But it's not just skin-deep.
7
36260
2000
แต่มันไม่ใช่อะไรผิวเผินแค่นั้น
00:38
The headlines tell us
8
38260
2000
หัวข้อข่าว บอกเรา ว่า
00:40
that genes can give us scary diseases,
9
40260
3000
พันธุกรรม อาจเป็นเหตุของโรคร้าย
00:43
maybe even shape our personality,
10
43260
3000
อาจ แม้กระทั่ง มีอิทธิพลต่อบุคลิกของเรา
00:46
or give us mental disorders.
11
46260
3000
หรือ ทำให้เรามีสภาพผิดปกติทางจิต
00:49
Our genes seem to have
12
49260
3000
ราวกับว่า พันธุกรรมของเรา
00:52
awesome power over our destinies.
13
52260
3000
จะมีอำนาจเหนือชะตาของเรา
00:56
And yet, I would like to think
14
56260
3000
ถึงอย่างนั้น ผมก็อยากจะคิดว่า
00:59
that I am more than my genes.
15
59260
3000
ผมเอง เป็นมากกว่า ยีนของผม
01:04
What do you guys think?
16
64260
2000
พวกคุณคิดยังไงครับ
01:06
Are you more than your genes?
17
66260
3000
พวกคุณเป็นมากกว่า ยีนของคุณหรือเปล่า
01:09
(Audience: Yes.) Yes?
18
69260
2000
(ผู้ฟัง: ใช่) ใช่หรอครับ
01:13
I think some people agree with me.
19
73260
2000
ผมว่ามีคนเห็นด้วยกับผม
01:15
I think we should make a statement.
20
75260
2000
ผมว่า เรามาประกาศกันเลยดีไหมครับ
01:17
I think we should say it all together.
21
77260
2000
ผมว่าเราควรพูดพร้อมๆกัน
01:20
All right: "I'm more than my genes" -- all together.
22
80260
3000
เอาหล่ะ "ฉันเป็นมากกว่ายีนของฉัน" พร้อมกันครับ
01:23
Everybody: I am more than my genes.
23
83260
4000
(ทุกคน: ฉันเป็นมากกว่ายีนของฉัน)
01:27
(Cheering)
24
87260
2000
(เสียงเฮ)
01:30
Sebastian Seung: What am I?
25
90260
2000
เซบาสเตียน: แล้วผมเป็นอะไรหล่ะ
01:32
(Laughter)
26
92260
3000
(หัวเราะ)
01:35
I am my connectome.
27
95260
3000
ผมเป็นคอนเนกโตมของผม
01:40
Now, since you guys are really great,
28
100260
2000
เนื่องจากพวกคุณเจ๋งจริงๆเลย
01:42
maybe you can humor me and say this all together too.
29
102260
2000
บางทีพวกคุณอาจทำให้ผมอารมณ์ดี และพูดพร้อมๆกันด้วยครับ
01:44
(Laughter)
30
104260
2000
(หัวเราะ)
01:46
Right. All together now.
31
106260
2000
เอ้า พร้อมกันเลย
01:48
Everybody: I am my connectome.
32
108260
3000
ทุกคน: ฉันคือคอนเนกโตมของฉัน
01:53
SS: That sounded great.
33
113260
2000
เซบาสเตียน: เยี่ยมเลยครับ
01:55
You know, you guys are so great, you don't even know what a connectome is,
34
115260
2000
นี่ พวกคุณเจ๋งมากเลย นี่ขนาดพวกคุณยังไม่รู้เลยนะเนี่ย ว่าคอนเนกโตมคืออะไร
01:57
and you're willing to play along with me.
35
117260
2000
แล้วยังมารับมุกผมอีก
01:59
I could just go home now.
36
119260
3000
ผมว่า ผมกลับบ้านดีกว่า
02:02
Well, so far only one connectome is known,
37
122260
3000
จนถึงบัดนี้ เรารู้จักแค่คอนเนกโตมเดียว
02:05
that of this tiny worm.
38
125260
3000
คือ คอนเนกโตมของหนอนตัวเล็กๆ
02:08
Its modest nervous system
39
128260
2000
ระบบประสาทอันเรียบง่ายของมัน
02:10
consists of just 300 neurons.
40
130260
2000
ประกอบไปด้วยเซลล์ประสาทเพียง 300 เซลล์
02:12
And in the 1970s and '80s,
41
132260
2000
และในช่วงปี 1970 ถึง 80
02:14
a team of scientists
42
134260
2000
นักวิทยาศาสตร์กลุ่มหนึ่ง
02:16
mapped all 7,000 connections
43
136260
2000
ได้ระบุจุดเชื่อมต่อทั้งหมด 7,000 แห่ง
02:18
between the neurons.
44
138260
2000
ระหว่างเซลล์ประสาท
02:21
In this diagram, every node is a neuron,
45
141260
2000
ในแผนภาพนี้ ทุกปมคือเซลล์ประสาท
02:23
and every line is a connection.
46
143260
2000
และทุกเส้น คือ ความเชื่อมสัมพันธ์ระหว่างเซลล์
02:25
This is the connectome
47
145260
2000
นี่คือ คอนเนกโตม
02:27
of the worm C. elegans.
48
147260
4000
ของหนอนที่เรียกว่า ซี เอลิแกน
02:31
Your connectome is far more complex than this
49
151260
3000
คอนเนกโตมของคุณซับซ้อนกว่านี่มาก
02:34
because your brain
50
154260
2000
เพราะว่าสมอง
02:36
contains 100 billion neurons
51
156260
2000
มีเซลล์ประสาท เป็น แสนล้าน
02:38
and 10,000 times as many connections.
52
158260
3000
และมีความเชื่อมโยงสัมพันธ์ มากเป็นหมื่นๆเท่า
02:41
There's a diagram like this for your brain,
53
161260
2000
มันมีนะครับ แผนภาพในลักษณะนี้สำหรับสมองคุณ
02:43
but there's no way it would fit on this slide.
54
163260
3000
แต่ว่ามันใหญ่เกินกว่าจะขึ้นบนสไลด์นี้ได้
02:47
Your connectome contains one million times more connections
55
167260
3000
คอนเนกโตมของคุณ มีการเชื่อมต่อมากกว่าเป็นล้านเท่า
02:50
than your genome has letters.
56
170260
3000
เทียบกับรหัสในจีโนมของคุณ
02:53
That's a lot of information.
57
173260
2000
ข้อมูลมากมายมหาศาลทีเดียว
02:55
What's in that information?
58
175260
3000
แล้ว มันคือข้อมูลอะไรกันหล่ะ
02:59
We don't know for sure, but there are theories.
59
179260
3000
พวกเราก็ไม่แน่ใจเหมือนกัน แต่มันมีทฤษฎีครับ
03:02
Since the 19th century, neuroscientists have speculated
60
182260
3000
ตั้งแต่ศตวรรษที่ 19 นักประสาทวิทยาได้คาดไว้ว่า
03:05
that maybe your memories --
61
185260
2000
บางที ความทรงจำ
03:07
the information that makes you, you --
62
187260
2000
ข้อมูลที่ทำให้คุณเป็นคุณ
03:09
maybe your memories are stored
63
189260
2000
บางที ความทรงจำของคุณถูกเก็บไว้
03:11
in the connections between your brain's neurons.
64
191260
2000
ในจุดเชื่อมโยงระหว่างเซลล์ประสาทสมองของคุณ
03:15
And perhaps other aspects of your personal identity --
65
195260
2000
และเป็นไปได้ว่า มุมมองความเป็นตัวคุณ
03:17
maybe your personality and your intellect --
66
197260
3000
บุคลิก และ สติปัญญาของคุณ
03:20
maybe they're also encoded
67
200260
2000
บางทีสิ่งเหล่านี้อาจถูกสร้างขึ้น
03:22
in the connections between your neurons.
68
202260
3000
ในจุดเชื่อมต่อ ระหว่างเซลล์ประสาทของคุณ
03:26
And so now you can see why I proposed this hypothesis:
69
206260
3000
และทีนี้ คุณคงเข้าใจแล้วว่า ทำไมผมถึงเสนอสมมติฐาน:
03:29
I am my connectome.
70
209260
3000
ฉัน คือ คอนเนกโตม ของฉัน
03:32
I didn't ask you to chant it because it's true;
71
212260
3000
ผมไม่ได้ขอให้คุณกล่าวพร้อมกันเพราะว่ามันจริง
03:35
I just want you to remember it.
72
215260
2000
ผมแค่อยากให้คุณจำได้
03:37
And in fact, we don't know if this hypothesis is correct,
73
217260
2000
ความจริงแล้ว เราไม่รู้ด้วยซ้ำว่าสมมติฐานนี้ถูกต้อง
03:39
because we have never had technologies
74
219260
2000
เพราะเราไม่เคยมีวิทยาการใดๆ
03:41
powerful enough to test it.
75
221260
2000
ที่จะสามารถทดสอบมันได้
03:44
Finding that worm connectome
76
224260
3000
การหาคอนเนกโตมของหนอน
03:47
took over a dozen years of tedious labor.
77
227260
3000
กินเวลาเนิ่นนานกว่า 12 ปี
03:50
And to find the connectomes of brains more like our own,
78
230260
3000
และการจะหาคอนเนกโตมของสมองอย่างของพวกเรา
03:53
we need more sophisticated technologies, that are automated,
79
233260
3000
เราต้องการวิทยาการที่ก้าวล้ำกว่านั้น และที่เป็นเครื่องอัตโนมัติ
03:56
that will speed up the process of finding connectomes.
80
236260
3000
ซึ่งจะทำให้กระบวนการหาคอนเนกโตมรวดเร็วยิ่งขึ้น
03:59
And in the next few minutes, I'll tell you about some of these technologies,
81
239260
3000
ในอีกอึดใจ ผมกำลังจะเล่าให้คุณฟัง ถึงวิทยาการเหล่านี้
04:02
which are currently under development
82
242260
2000
ซึ่งขณะนี้กำลังได้รับการพัฒนา
04:04
in my lab and the labs of my collaborators.
83
244260
3000
ในห้องทดลองของผม และ ของผู้ร่วมวิจัย
04:08
Now you've probably seen pictures of neurons before.
84
248260
3000
เอาหล่ะ พวกคุณคงเคยเห็นภาพเซลล์ประสาทมาแล้ว
04:11
You can recognize them instantly
85
251260
2000
พวกคุณจำมันได้ในทันที
04:13
by their fantastic shapes.
86
253260
3000
ด้วยรูปร่างอันมหัศจรรย์ของมัน
04:16
They extend long and delicate branches,
87
256260
3000
พวกมันยืดยาว และ แตกกิ่งก้านละเอียด
04:19
and in short, they look like trees.
88
259260
3000
กล่าวง่ายๆ พวกมันดูเหมือนต้นไม้
04:22
But this is just a single neuron.
89
262260
3000
แต่นี่แค่เซลล์ประสาทเซลล์เดียว
04:25
In order to find connectomes,
90
265260
2000
ในการจะค้นหาคอนเนกโตม
04:27
we have to see all the neurons at the same time.
91
267260
3000
เราต้องดูเซลล์ประสาททั้งหมดในเวลาเดียวกัน
04:30
So let's meet Bobby Kasthuri,
92
270260
2000
นี่คือ บ๊อบบี้ คาสทูรี่
04:32
who works in the laboratory of Jeff Lichtman
93
272260
2000
ผู้ซึ่งทำงนอยู่ที่ห้องทดลองของ เจฟ ลิทช์แมน
04:34
at Harvard University.
94
274260
2000
ที่มหาวิทยาลัยฮาร์วาร์ด
04:36
Bobby is holding fantastically thin slices
95
276260
2000
บ๊อบบี้กำลังถือแผนสไลด์บางๆ
04:38
of a mouse brain.
96
278260
2000
จากสมองของหนู
04:40
And we're zooming in by a factor of 100,000 times
97
280260
3000
และเรากำลังขยายเข้าไปด้วยกำลังขยาย 1 แสนเท่า
04:44
to obtain the resolution,
98
284260
2000
เพื่อที่จะได้ความคมชัด
04:46
so that we can see the branches of neurons all at the same time.
99
286260
3000
และเพื่อที่เราจะได้เห็นกิ่งก้านของเซลล์ประสาททั้งหมด ในเวลาเดียวกัน
04:50
Except, you still may not really recognize them,
100
290260
3000
พวกคุณอาจจะยังนึกไม่ออก
04:53
and that's because we have to work in three dimensions.
101
293260
3000
และนั่นก็เป็นเพราะว่า เราต้องทำงานในเชิง 3 มิติ
04:56
If we take many images of many slices of the brain
102
296260
2000
เราถ่ายรูปแผนสไลด์จากสมองจำนวนมาก
04:58
and stack them up,
103
298260
2000
แล้ววางทับกัน
05:00
we get a three-dimensional image.
104
300260
2000
เราก็จะได้ภาพ 3มิติ
05:02
And still, you may not see the branches.
105
302260
2000
และคุณอาจจะยังไม่เห็นกิ่งก้าน
05:04
So we start at the top,
106
304260
2000
ฉะนั้นเราเริ่มจากด้านบน
05:06
and we color in the cross-section of one branch in red,
107
306260
3000
และเราก็ให้ภาพตัดขวางของก้านหนึ่งเป็นสีแดง
05:09
and we do that for the next slice
108
309260
2000
แล้วก็ทำแบบเดียวกันกับสไลด์ถัดไป
05:11
and for the next slice.
109
311260
2000
และถัดไป
05:13
And we keep on doing that,
110
313260
2000
และก็ทำไปเรื่อยๆ
05:15
slice after slice.
111
315260
3000
ทีละอัน ทีละอัน
05:18
If we continue through the entire stack,
112
318260
2000
ถ้าเราทำแบบนี้ไปจนหมดทั้งตั้ง
05:20
we can reconstruct the three-dimensional shape
113
320260
3000
เราก็สามารถประกอบกลับมาเป็นรูป 3มิติ
05:23
of a small fragment of a branch of a neuron.
114
323260
3000
ที่เป็นชิ้นส่วนเล็กๆของก้านเซลล์ประสาทได้
05:26
And we can do that for another neuron in green.
115
326260
2000
และเราก็ทำเช่นนี้กับเซลล์ประสาทอีกอัน ให้เป็นสีเขียว
05:28
And you can see that the green neuron touches the red neuron
116
328260
2000
และคุณจะเห็นว่า เส้นประสาทสีเขียวแตะกับเส้นสีแดง
05:30
at two locations,
117
330260
2000
สองตำแหน่ง
05:32
and these are what are called synapses.
118
332260
2000
นึ่คือสิ่งที่เราเรียกว่า ไซแนป
05:34
Let's zoom in on one synapse,
119
334260
2000
ลองขยายเข้าไปที่ไซแนปนึง
05:36
and keep your eyes on the interior of the green neuron.
120
336260
3000
จ้องไปที่ภายในของเส้นประสาทสีเขียว
05:39
You should see small circles --
121
339260
2000
คุณจะเห็นวงกลมเล็กๆ
05:41
these are called vesicles.
122
341260
3000
ที่เรียกว่า เวสซิเคิล
05:44
They contain a molecule know as a neurotransmitter.
123
344260
3000
ภายในพวกมันมีโมเลกุลที่เรียกว่า สารสื่อประสาท
05:47
And so when the green neuron wants to communicate,
124
347260
2000
เมื่อเซลล์ประสาทสีเขียวต้องการสื่อสาร
05:49
it wants to send a message to the red neuron,
125
349260
2000
กับเซลล์ประสาทสีแดง
05:51
it spits out neurotransmitter.
126
351260
3000
มันจะปล่อยสารสื่อประสาท
05:54
At the synapse, the two neurons
127
354260
2000
ที่ไซแนป เซลล์ประสาททั้งสอง
05:56
are said to be connected
128
356260
2000
เรียกได้ว่า มีการติดต่อกัน
05:58
like two friends talking on the telephone.
129
358260
3000
เหมือนเพื่อนสองคนคุยกันผ่านโทรศัพท์
06:02
So you see how to find a synapse.
130
362260
2000
ทีนี้คุณรู้แล้วว่า เราหาไซแนปได้อย่างไร
06:04
How can we find an entire connectome?
131
364260
3000
แล้วเราจะหาคอนเนกโตมทั้งหมดยังไงหล่ะ
06:07
Well, we take this three-dimensional stack of images
132
367260
3000
เราก็เอารูป 3 มิติของเซลล์ประสาททั้งตั้ง
06:10
and treat it as a gigantic three-dimensional coloring book.
133
370260
3000
ระบายสีลงไปยังทุกๆเซลล์
06:13
We color every neuron in, in a different color,
134
373260
3000
โดยใช้สีต่างๆกัน
06:16
and then we look through all of the images,
135
376260
2000
แล้วเราก็มองไปยังทุกภาพ
06:18
find the synapses
136
378260
2000
หาไซแนป
06:20
and note the colors of the two neurons involved in each synapse.
137
380260
3000
แล้วจดสี ของเซลล์ประสาทสองเซลล์ที่เกี่ยวข้องกันในแต่ละไซแนป
06:23
If we can do that throughout all the images,
138
383260
3000
ถ้าเราทำเช่นนี้กับภาพทั้งหมด
06:26
we could find a connectome.
139
386260
2000
เราก็จะได้คอนเนกโตม
06:29
Now, at this point,
140
389260
2000
เอาหล่ะถึงตรงนี้
06:31
you've learned the basics of neurons and synapses.
141
391260
2000
พวกคุณได้เรียนเกี่ยวกับพื้นฐานของเซลล์ประสาทและไซแนปแล้ว
06:33
And so I think we're ready to tackle
142
393260
2000
ได้เวลามาบริหารกันหน่อย
06:35
one of the most important questions in neuroscience:
143
395260
3000
คำถามสำคัญอันหนึ่งของวิชาประสาทวิทยา
06:39
how are the brains of men and women different?
144
399260
3000
คือสมองของผู้ชายกับผู้หญิงต่างกันอย่างไร
06:42
(Laughter)
145
402260
2000
(หัวเราะ)
06:44
According to this self-help book,
146
404260
2000
ตามคำกล่าวของหนังสือคู่มือ
06:46
guys brains are like waffles;
147
406260
2000
สมองผู้ชายเหมือนขนมวัฟเฟิล
06:48
they keep their lives compartmentalized in boxes.
148
408260
3000
พวกเขาแบ่งชีวิตของเขาออกเป็นส่วนๆจัดเก็บในกล่อง
06:51
Girls' brains are like spaghetti;
149
411260
3000
สมองผู้หญิงเหมือนเส้นสปาเก็ตตี้
06:54
everything in their life is connected to everything else.
150
414260
3000
ทุกสิ่งในชีวิตพวกเขาเกี่ยวพันไปกับทุกอย่าง
06:57
(Laughter)
151
417260
2000
(หัวเราะ)
06:59
You guys are laughing,
152
419260
2000
พวกคุณอาจหัวเราะ
07:01
but you know, this book changed my life.
153
421260
2000
แต่ทราบไหมครับ หนังสือเล่มนี้เปลี่ยนชีวิตผมเลยนะ
07:03
(Laughter)
154
423260
2000
(หัวเราะ)
07:07
But seriously, what's wrong with this?
155
427260
3000
แต่จริงๆนะ พวกคุณ มันผิดตรงไหน
07:10
You already know enough to tell me -- what's wrong with this statement?
156
430260
3000
พวกคุณรู้มากพอที่จะบอกผมได้แล้ว ว่าข้อความนี้มันผิดตรงไหน
07:20
It doesn't matter whether you're a guy or girl,
157
440260
3000
มันไม่สำคัญเลยว่า คุณเป็นชายหรือหญิง
07:23
everyone's brains are like spaghetti.
158
443260
3000
สมองของทุกคนเหมือนสปาเก็ตตี้
07:26
Or maybe really, really fine capellini with branches.
159
446260
3000
หรือจริงๆแล้ว เหมือนเส้นบะหมี่บางๆที่มีกิ่งก้าน
07:30
Just as one strand of spaghetti
160
450260
2000
เหมือนกับเส้นสปาเก็ตตี้เส้นเดียว
07:32
contacts many other strands on your plate,
161
452260
3000
สัมผัสกับอีกหลายๆเส้นในจาน
07:35
one neuron touches many other neurons
162
455260
2000
เซลล์ประสาทหนึ่งเซลล์ ก็แตะกับอีกหลายๆเซลล์
07:37
through their entangled branches.
163
457260
2000
ด้วยก้านอันยืดยาวของมัน
07:39
One neuron can be connected to so many other neurons,
164
459260
3000
เซลล์ประสาทเซลล์เดียว สามารถติดต่อกับเซลล์ประสาทอื่นได้อีกมากมาย
07:42
because there can be synapses
165
462260
2000
เพราะว่ามันสามารถมีไซแนป
07:44
at these points of contact.
166
464260
3000
ที่จุดสัมผัสเหล่านี้
07:49
By now, you might have sort of lost perspective
167
469260
3000
ตอนนี้ คุณอาจงงๆแล้วว่า
07:52
on how large this cube of brain tissue actually is.
168
472260
3000
เนื้อเยีื่อสมองที่ตัดเป็นลูกบาศก์นี้มันขนาดแค่ไหน
07:55
And so let's do a series of comparisons to show you.
169
475260
3000
งั้นเพื่อให้คุณเห็นภาพ เราได้ทำการเปรียบเทียบเป็นลำดับ
07:58
I assure you, this is very tiny. It's just six microns on a side.
170
478260
3000
ผมยืนยันได้ว่า มันเล็กมากๆ แต่ละด้านแค่ 6 ไมครอน
08:03
So, here's how it stacks up against an entire neuron.
171
483260
3000
และนี่ เมื่อทั้งก้อนเทียบกับทั้งเซลล์
08:06
And you can tell that, really, only the smallest fragments of branches
172
486260
3000
และคุณก็บอกได้ว่า มันมีแค่เพียงเสี้ยวเล็กๆของกิ่งก้าน
08:09
are contained inside this cube.
173
489260
3000
ที่อยู่ในลูกบาศก์
08:12
And a neuron, well, that's smaller than brain.
174
492260
3000
และเซลล์ประสาท ก็เล็กกว่าสมองมาก
08:17
And that's just a mouse brain --
175
497260
2000
และนี่ก็แค่สมองของหนู
08:21
it's a lot smaller than a human brain.
176
501260
3000
มันเล็กกว่าสมองของคนมากๆ
08:25
So when show my friends this,
177
505260
2000
บางครั้งพอผมเอาสิ่งนี้ให้เพื่อนดู
08:27
sometimes they've told me,
178
507260
2000
บางครั้ง พวกเขาบอกผมว่า
08:29
"You know, Sebastian, you should just give up.
179
509260
3000
"เซบาสเตียน คุณยอมแพ้เหอะ
08:32
Neuroscience is hopeless."
180
512260
2000
ประสาทวิทยามันน่าสิ้นหวัง"
08:34
Because if you look at a brain with your naked eye,
181
514260
2000
เพราะถ้าคุณมองสมองด้วยตาเปล่าของคุณ
08:36
you don't really see how complex it is,
182
516260
2000
คุณไม่เห็นจริงๆหรอกว่า มันซับซ้อนขนาดไหน
08:38
but when you use a microscope,
183
518260
2000
แต่เมื่อคุณใช้กล้องจุลทรรศน์
08:40
finally the hidden complexity is revealed.
184
520260
3000
ในทึ่สุด ความซับซ้อนก็ได้ถูกเปิดเผย
08:45
In the 17th century,
185
525260
2000
ในศตวรรษที่ 17
08:47
the mathematician and philosopher, Blaise Pascal,
186
527260
2000
นักคณิตศาสร์และนักปรัชญา เบลส ปาสกาล
08:49
wrote of his dread of the infinite,
187
529260
3000
เขียนถึงความกลัวของเขา ต่อสิ่งที่เป็นอนันต์
08:52
his feeling of insignificance
188
532260
2000
ความรู้สึกว่าเขาจะไม่ได้รับความสำคัญ
08:54
at contemplating the vast reaches of outer space.
189
534260
3000
ที่เขาได้ทำงานเกี่ยวกับสิ่งที่ไม่อาจเอื้อมถึงได้
08:59
And, as a scientist,
190
539260
2000
และด้วยความที่เป็นนักวิทยาศาสตร์
09:01
I'm not supposed to talk about my feelings --
191
541260
3000
ผมไม่ควรที่จะพูดถึงความรู้สึกของผม
09:04
too much information, professor.
192
544260
2000
พูดมากไปแล้ว ศาสตราจารย์
09:06
(Laughter)
193
546260
2000
(หัวเราะ)
09:08
But may I?
194
548260
2000
แต่ผมขอได้ไหมครับ
09:10
(Laughter)
195
550260
2000
(หัวเราะ)
09:12
(Applause)
196
552260
2000
(เสียงปรบมือ)
09:14
I feel curiosity,
197
554260
2000
ผมอยากรู้
09:16
and I feel wonder,
198
556260
2000
ผมสงสัย
09:18
but at times I have also felt despair.
199
558260
3000
แต่ในขณะเดียวกัน ผมก็รู้สึกสิ้นหวัง
09:22
Why did I choose to study
200
562260
2000
ทำไม ผมถึงได้เลือกที่จะศึกษา
09:24
this organ that is so awesome in its complexity
201
564260
3000
อวัยวะที่แสนมหัศจรรย์ในความซับซ้อนของมัน
09:27
that it might well be infinite?
202
567260
2000
ซึ่งความซับซ้อนนี้อาจไม่มีที่สิ้นสุด
09:29
It's absurd.
203
569260
2000
ช่างน่าขัน
09:31
How could we even dare to think
204
571260
2000
เรากล้าดีอย่างไร ที่คิดว่า
09:33
that we might ever understand this?
205
573260
3000
เราจะสามารถเข้าใจมันได้
09:38
And yet, I persist in this quixotic endeavor.
206
578260
3000
ถึงกระนั้น ผมก็ยืนหยัดในความมานะอันเพ้อฝัน
09:41
And indeed, these days I harbor new hopes.
207
581260
3000
และในวันนี้ ผมก็ได้ให้ที่พักพิงกับความหวัง
09:45
Someday,
208
585260
2000
สักวันหนึ่ง
09:47
a fleet of microscopes will capture
209
587260
2000
เหล่ากล้องจุลทรรศน์จะจับภาพ
09:49
every neuron and every synapse
210
589260
2000
ของเซลล์ประสาททุกเซลล์ ทุกไซแนป
09:51
in a vast database of images.
211
591260
3000
ในฐานข้อมูลรูปภาพขนาดใหญ่
09:54
And some day, artificially intelligent supercomputers
212
594260
3000
และสักวันหนึ่ง จักรกลอัฉริยะ ซุปเปอร์คอมพิวเตอร์
09:57
will analyze the images without human assistance
213
597260
3000
จะวิเคราะห์รูปภาพโดยไม่ต้องมีมนุษย์กำกับ
10:00
to summarize them in a connectome.
214
600260
3000
เพื่อที่จะสรุปมันออกมาเป็นคอนเนกโตม
10:04
I do not know, but I hope that I will live to see that day,
215
604260
3000
ตอนนี้ผมไม่รู้ แต่ผมหวัง ว่าผมจะอยู่เพื่อเห็นวันนั้น
10:08
because finding an entire human connectome
216
608260
2000
เพราะว่าการค้นหาคอนเนกโตมของมนุษย์
10:10
is one of the greatest technological challenges of all time.
217
610260
3000
เป็นหนึ่งในความท้าทายทางวิทยาการที่ยิ่งใหญ่ที่สุดตลอดกาล
10:13
It will take the work of generations to succeed.
218
613260
3000
ต้องอาศัยผลงานจากหลายชั่วอายุคนถึงจะสำเร็จ
10:17
At the present time, my collaborators and I,
219
617260
3000
ณ ปัจจุบัน ผมและผู้ร่วมงาน
10:20
what we're aiming for is much more modest --
220
620260
2000
สิ่งที่พวกเรามุ่งหวังนั้นเรียบง่ายกว่า
10:22
just to find partial connectomes
221
622260
2000
คือการหาคอนเนกโตมบางส่วน
10:24
of tiny chunks of mouse and human brain.
222
624260
3000
ในชิ้นส่วนเล็กๆของสมองหนูและคน
10:27
But even that will be enough for the first tests of this hypothesis
223
627260
3000
แค่นี้ ก็เพียงพอสำหรับก้าวแรกของการพิสูจน์สมมติฐานนี้
10:30
that I am my connectome.
224
630260
3000
ว่า ฉันคือคอนเนกโตมของฉัน
10:35
For now, let me try to convince you of the plausibility of this hypothesis,
225
635260
3000
สำหรับตอนนี้ ให้ผมได้พยายามโน้มน้าวคุณด้วยความน่าเชื่อถือของสมมติฐาน
10:38
that it's actually worth taking seriously.
226
638260
3000
ว่า จริงๆแล้ว มันคุ้มค่า ที่จะเอาจริงเอาจังกับมัน
10:42
As you grow during childhood
227
642260
2000
ขณะที่คุณเติบโตช่วยวัยเด็ก
10:44
and age during adulthood,
228
644260
3000
และแก่ตัวขึ้นช่วงเป็นผู้ใหญ่
10:47
your personal identity changes slowly.
229
647260
3000
บุคลิกของคุณเปลี่ยนไปอย่างช้าๆ
10:50
Likewise, every connectome
230
650260
2000
เช่นกัน ทุกๆคอนเนกโตม
10:52
changes over time.
231
652260
2000
เปลี่ยนไปตามกาลเวลา
10:55
What kinds of changes happen?
232
655260
2000
เปลี่ยนไปอย่างไรหน่ะหรอ
10:57
Well, neurons, like trees,
233
657260
2000
เซลล์ประสาทก็เหมือนต้นไม้
10:59
can grow new branches,
234
659260
2000
สามารถแตกกิ่งก้านใหม่
11:01
and they can lose old ones.
235
661260
3000
และสามารถสูญเสียอันเก่าไป
11:04
Synapses can be created,
236
664260
3000
ไซแนปสามารถสร้างได้
11:07
and they can be eliminated.
237
667260
3000
ก็สามารถเอาลบออกได้
11:10
And synapses can grow larger,
238
670260
2000
และไซแนปสามารถมีขนาดใหญ่ขึ้น
11:12
and they can grow smaller.
239
672260
3000
และก็สามารถหดเล็กลง
11:15
Second question:
240
675260
2000
คำถามที่สอง
11:17
what causes these changes?
241
677260
3000
อะไรทำให้เกิดการเปลี่ยนแปลงนี้
11:20
Well, it's true.
242
680260
2000
มันก็จริงอยู่
11:22
To some extent, they are programmed by your genes.
243
682260
3000
ว่าในบางส่วน มันถูกควบคุมโดยพันธุกรรมของคุณ
11:25
But that's not the whole story,
244
685260
2000
แต่นั่นไม่ใช่ทั้งหมด
11:27
because there are signals, electrical signals,
245
687260
2000
เพราะว่าพวกมันเป็นสัญญาณไฟฟ้า
11:29
that travel along the branches of neurons
246
689260
2000
ที่เดินทางไปตามกิ่งก้านของเซลล์ประสาท
11:31
and chemical signals
247
691260
2000
และสัญญาณทางเคมี
11:33
that jump across from branch to branch.
248
693260
2000
ที่กระโดดข้ามไปมาระหว่างกิ่งก้าน
11:35
These signals are called neural activity.
249
695260
3000
สัญญาณเหล่านี้ เรียกว่า กิจกรรมของระบบประสาท
11:38
And there's a lot of evidence
250
698260
2000
มีหลักฐานมากมาย
11:40
that neural activity
251
700260
3000
ที่แสดงให้เห็น ว่ากิจกรรมของระบบประสาท
11:43
is encoding our thoughts, feelings and perceptions,
252
703260
3000
มีผลกับความคิด ความรู้สึก และความเข้าใจ
11:46
our mental experiences.
253
706260
2000
ถึงประสบการณ์ทางความคิดของเรา
11:48
And there's a lot of evidence that neural activity
254
708260
3000
และก็มีหลักฐานจำนวนมาก ที่แสดงว่า กิจกรรมของระบบประสาท
11:51
can cause your connections to change.
255
711260
3000
สามารถทำให้การเชื่อมต่อเหล่านี้ เปลี่ยนไป
11:54
And if you put those two facts together,
256
714260
3000
ถ้าคุณเอาข้อเท็จจริงสองนี้มารวมกัน
11:57
it means that your experiences
257
717260
2000
มันหมายความว่า ประสบการณ์ของคุณ
11:59
can change your connectome.
258
719260
3000
สามารถเปลี่ยนคอนเนกโตมของคุณได้
12:02
And that's why every connectome is unique,
259
722260
2000
และนั่นเป็นเหตุว่าทำไม ทุกคอนเนกโตมถึงได้มีเอกลักษณ์
12:04
even those of genetically identical twins.
260
724260
3000
แม้ในแฝดแท้
12:08
The connectome is where nature meets nurture.
261
728260
3000
คอนเนกโตม เป็นที่ๆพันธุกรรม มาบรรจบกับ สิ่งแวดล้อม
12:12
And it might true
262
732260
2000
และมันก็อาจจะจริง
12:14
that just the mere act of thinking
263
734260
2000
ว่าเพียงแค่การคิด
12:16
can change your connectome --
264
736260
2000
ก็สามารถเปลี่ยนคอนเนกโตมของคุณได้
12:18
an idea that you may find empowering.
265
738260
3000
ความคิดที่ทำให้คุณอาจรู้สึกว่า เป็นตัวของตัวเอง
12:24
What's in this picture?
266
744260
2000
อะไรอยู่ในภาพนี้ครับ
12:28
A cool and refreshing stream of water, you say.
267
748260
3000
คุณบอกว่า สายน้ำเย็นชื่นใจ
12:32
What else is in this picture?
268
752260
2000
มีอะไรในภาพนี้อีกครับ
12:37
Do not forget that groove in the Earth
269
757260
2000
อย่าลืมว่า ร่องที่อยู่บนโลก
12:39
called the stream bed.
270
759260
3000
ที่เรียกว่า แอ่งลำธาร
12:42
Without it, the water would not know in which direction to flow.
271
762260
3000
ปราศจากมันแล้ว น้ำคงไม่รู้ว่าต้องไหลไปทางไหน
12:45
And with the stream,
272
765260
2000
และผมอยากใช้ลำธารนี้
12:47
I would like to propose a metaphor
273
767260
2000
ยกตัวอย่างเปรียบเปรย
12:49
for the relationship between neural activity
274
769260
2000
ถึงความสัมพันธ์ระหว่าง กิจกรรมของระบบประสาท
12:51
and connectivity.
275
771260
2000
กับการเชื่อมต่อ
12:54
Neural activity is constantly changing.
276
774260
3000
กิจกรรมของระบบประสาทเปลี่ยนอยู่เป็นนิจ
12:57
It's like the water of the stream; it never sits still.
277
777260
3000
เหมือนกันน้ำในลำธาร ที่ไม่เคยหยุดนิ่ง
13:00
The connections
278
780260
2000
การเชื่อมต่อ
13:02
of the brain's neural network
279
782260
2000
ของเครือข่ายระบบประสาทในสมอง
13:04
determines the pathways
280
784260
2000
กำหนดวิถีทาง
13:06
along which neural activity flows.
281
786260
2000
ตามทิศทางที่ กิจกรรมของระบบประสาท วิ่งไป
13:08
And so the connectome is like bed of the stream;
282
788260
3000
และ ดังนั้น คอนเนกโตม ก็เหมือนกับแอ่งลำธาร
13:13
but the metaphor is richer than that,
283
793260
3000
แต่อุปมานี้เข้มข้นกว่านั้น
13:16
because it's true that the stream bed
284
796260
3000
เพราะว่า จริงอยู่ แอ่งลำธาร
13:19
guides the flow of the water,
285
799260
2000
ได้ชี้นำการไหลของน้ำ
13:21
but over long timescales,
286
801260
2000
แต่ในระยะยาวแล้ว
13:23
the water also reshapes the bed of the stream.
287
803260
3000
น้ำเอง ก็เปลี่ยนแปลงรูปทรงของแอ่งลำธาร
13:26
And as I told you just now,
288
806260
2000
และในขณะที่ผมบอกคุณอยู่นี้
13:28
neural activity can change the connectome.
289
808260
3000
กิจกรรมของระบบประสาทก็สามารถเปลี่ยนคอนเนกโตม
13:33
And if you'll allow me to ascend
290
813260
2000
และถ้าคุณจะอนุญาตให้ผม
13:35
to metaphorical heights,
291
815260
3000
ไปถึงจุดสูงสุดของอุปมานี้
13:38
I will remind you that neural activity
292
818260
3000
ผมจะย้ำคุณว่า กิจกรรมของระบบประสาท
13:41
is the physical basis -- or so neuroscientists think --
293
821260
2000
เป็นสิ่งที่นักประสาทวิทยาคิดว่า เป็นกายภาพพื้นฐาน
13:43
of thoughts, feelings and perceptions.
294
823260
3000
ของความคิด ความรู้สึก ความเข้าใจ
13:46
And so we might even speak of
295
826260
2000
ดังนั้น เราอาจพูดถึง
13:48
the stream of consciousness.
296
828260
2000
ลำธารแห่งสติสัมปชัญญะ
13:50
Neural activity is its water,
297
830260
3000
กิจกรรมของระบบประสาทเป็นน้ำของมัน
13:53
and the connectome is its bed.
298
833260
3000
และคอนเนกโตมเป็นแอ่งน้ำ
13:57
So let's return from the heights of metaphor
299
837260
2000
ทีนี้ จากจุดสูงสุดของการเปรียบเทียบนี้
13:59
and return to science.
300
839260
2000
กลับไปยังวิทยาศาสตร์
14:01
Suppose our technologies for finding connectomes
301
841260
2000
สมมติว่า วิทยาการสำหรับการค้นหาคอนเนกโตม
14:03
actually work.
302
843260
2000
สามารถใช้งานได้จริง
14:05
How will we go about testing the hypothesis
303
845260
2000
เราจะทดสองสมมติฐานยังไง
14:07
"I am my connectome?"
304
847260
3000
ว่า "ผมเป็นคอนเนกโตมของผม"
14:10
Well, I propose a direct test.
305
850260
3000
ผมของเสนอการทดสอบแบบตรงไปตรงมา
14:13
Let us attempt
306
853260
2000
ลองพยายามดู
14:15
to read out memories from connectomes.
307
855260
3000
เรียกความทรงจำจากคอนเนกโตม
14:18
Consider the memory
308
858260
2000
พิจารณาถึงความทรงจำ
14:20
of long temporal sequences of movements,
309
860260
3000
ของลำดับการเคลื่อนไหว
14:23
like a pianist playing a Beethoven sonata.
310
863260
3000
คล้ายกับนักเปียโนเล่นโซนาต้าของบีโทเฟน
14:26
According to a theory that dates back to the 19th century,
311
866260
3000
ตามทฤษฎีที่เสนอเมื่อศตวรรษที่ 19
14:29
such memories are stored
312
869260
2000
ความทรงจำเช่นนี้ได้ถูกเก็บไว้
14:31
as chains of synaptic connections inside your brain.
313
871260
3000
ในรูปของลูกโซ่ของไซแนป ภายในสมองของคุณ
14:35
Because, if the first neurons in the chain are activated,
314
875260
3000
เพราะว่า ถ้าเซลล์ประสาทแรกถูกกระตุ้น
14:38
through their synapses they send messages to the second neurons, which are activated,
315
878260
3000
มันจะส่งสัญญาณออกไปยังเซลล์ที่สองผ่านไซแนป เซลล์นั้นก็จะถูกกระตุ้น
14:41
and so on down the line,
316
881260
2000
แล้วก็ส่งต่อกันไป
14:43
like a chain of falling dominoes.
317
883260
2000
เหมือนโดมิโน่ที่ล้มตามๆกัน
14:45
And this sequence of neural activation
318
885260
2000
และลำดับกิจกรรมของระบบประสาทนี้
14:47
is hypothesized to be the neural basis
319
887260
3000
ได้ถูกตั้งสมมตฐานว่าเป็นพื้นฐาน
14:50
of those sequence of movements.
320
890260
2000
ของอันดับการเคลื่อนไหวดังกล่าว
14:52
So one way of trying to test the theory
321
892260
2000
ดังนั้น ทางหนึ่งที่จะทดสอบทฤษฎีนี้
14:54
is to look for such chains
322
894260
2000
คือมองหาลูกโซ่
14:56
inside connectomes.
323
896260
2000
ภายในคอนเนกโตม
14:58
But it won't be easy, because they're not going to look like this.
324
898260
3000
แต่มันก็คงจะไม่ง่าย เพราะว่า มันคงไม่เหมือนในรูปนี้
15:01
They're going to be scrambled up.
325
901260
2000
มันจะพันกันยุ่งเหยิง
15:03
So we'll have to use our computers
326
903260
2000
ดังนั้นเราจึงต้องใช้คอมพิวเตอร์
15:05
to try to unscramble the chain.
327
905260
3000
พยายามแก้มันออกจากกัน
15:08
And if we can do that,
328
908260
2000
และถ้าเราทำเช่นนั้น
15:10
the sequence of the neurons we recover from that unscrambling
329
910260
3000
ลำดับของเซลล์ประสาทที่เราได้
15:13
will be a prediction of the pattern of neural activity
330
913260
3000
จะเป็นผลการคาดคะเนรูปแบบของกิจกรรมของระบบประสาท
15:16
that is replayed in the brain during memory recall.
331
916260
3000
ที่ถูกเล่นซ้ำเมื่อสมองทำการรือฟื้นความจำ
15:19
And if that were successful,
332
919260
2000
และถ้ามันสำเร็จ
15:21
that would be the first example of reading a memory from a connectome.
333
921260
3000
นี่จะเป็นตัวอย่างแรกของการอ่านความทรงจำจากคอนเนกโตม
15:28
(Laughter)
334
928260
2000
(หัวเราะ)
15:30
What a mess --
335
930260
2000
ยุ่งอะไรอย่างนี้
15:33
have you ever tried to wire up a system
336
933260
2000
พวกคุณเคยต่อสายเข้าระบบ
15:35
as complex as this?
337
935260
2000
ที่ซับซ้อนแบบนี้ไหมครับ
15:37
I hope not.
338
937260
2000
หวังว่าไม่นะครับ
15:39
But if you have, you know it's very easy to make a mistake.
339
939260
3000
แต่ถ้าคุณเคย คุณทราบดีว่า มันเกิดการผิดพลาดง่ายมาก
15:45
The branches of neurons are like the wires of the brain.
340
945260
2000
กิ่งก้านของเซลล์ประสาทก็เหมือนกับสายไฟของสมอง
15:47
Can anyone guess: what's the total length of wires in your brain?
341
947260
4000
มีใครเดาได้บ้างครับ ว่าสายในสมองพวกนี้ยาวเท่าไร
15:54
I'll give you a hint. It's a big number.
342
954260
2000
ใบ้ให้ครับ ยาวมาก
15:56
(Laughter)
343
956260
2000
(หัวเราะ)
15:59
I estimate, millions of miles,
344
959260
3000
ผมประมาณนะ เป็นล้านๆไมล์
16:02
all packed in your skull.
345
962260
3000
ทั้งหมด อัดอยู่ในกระโหลก
16:05
And if you appreciate that number,
346
965260
2000
แล้วถ้าคุณซาบซึ้งกับตัวเลขนี้นะครับ
16:07
you can easily see
347
967260
2000
ก็จะเข้าใจว่า
16:09
there is huge potential for mis-wiring of the brain.
348
969260
2000
มันมีโอกาสมากมายที่สายในสมองเหล่านี้จะต่อผิดที่
16:11
And indeed, the popular press loves headlines like,
349
971260
3000
และแน่นอน สำนักข่าวแนวหน้าจะชอบพาดหัวข่าว เช่น
16:14
"Anorexic brains are wired differently,"
350
974260
2000
เส้นสายในสมองคนเป็นอะโนเร็คเซียผิดปกติ
16:16
or "Autistic brains are wired differently."
351
976260
2000
หรือ เส้นสายในสมองคนเป็นออทิสติกผิดปกติ
16:18
These are plausible claims,
352
978260
2000
ก็เป็นการอ้างที่น่าเชื่อถือ
16:20
but in truth,
353
980260
2000
แต่ในความจริง
16:22
we can't see the brain's wiring clearly enough
354
982260
2000
เราไม่สามารถเห็นการเรียงของเส้นสายในสมองได้ชัดเจนพอ
16:24
to tell if these are really true.
355
984260
2000
ที่จะบอกได้ว่าข้ออ้างเหล่านี้เป็นจริง
16:26
And so the technologies for seeing connectomes
356
986260
3000
และ วิทยาการที่จะให้สำรวจคอนเนกโตม
16:29
will allow us to finally
357
989260
2000
ในที่สุดแล้ว จะให้โอกาสเรา
16:31
read mis-wiring of the brain,
358
991260
2000
อ่านเส้นสายในสมองที่ผิดปกติ
16:33
to see mental disorders in connectomes.
359
993260
3000
เพื่อจะเห็นบกพร่องทางจิตในคอนเนกโตม
16:40
Sometimes the best way to test a hypothesis
360
1000260
3000
บางที ทางที่ดีที่สุดในการทดสอบสมมติฐาน
16:43
is to consider its most extreme implication.
361
1003260
3000
คือการพิจารณาผลลัพธ์สุดยอดของมัน
16:46
Philosophers know this game very well.
362
1006260
3000
นักปรัชญารู้จักเกมส์นี้ดีครับ
16:50
If you believe that I am my connectome,
363
1010260
3000
ถ้าคุณเชื่อว่า ฉันคือคอนเนกโตมของฉัน
16:53
I think you must also accept the idea
364
1013260
3000
ผมคิดว่า คุณคงยอมรับความคิดที่ว่า
16:56
that death is the destruction
365
1016260
2000
ความตายคือจุดสิ้นสุด
16:58
of your connectome.
366
1018260
3000
ของคอนเนกโตมของคุณ
17:02
I mention this because there are prophets today
367
1022260
3000
ผมพูดขึ้นมาเพราะตอนนี้มีผู้ทำนาย
17:05
who claim that technology
368
1025260
3000
ซึ่งอ้างว่าวิทยาการ
17:08
will fundamentally alter the human condition
369
1028260
3000
จะเปลี่ยนพื้นฐานข้อกำหนดของมนุษย์
17:11
and perhaps even transform the human species.
370
1031260
3000
และบางที อาจเปลี่ยนแปรพันธ์มนุษย์
17:14
One of their most cherished dreams
371
1034260
3000
หนึ่งในความฝันอันแสนหวาน
17:17
is to cheat death
372
1037260
2000
คือการโกงความตาย
17:19
by that practice known as cryonics.
373
1039260
2000
โดยวิธีที่เรียกว่า ไครโอนิก
17:21
If you pay 100,000 dollars,
374
1041260
2000
ถ้าคุณจ่ายเงิน แสนดอลล่าร์
17:23
you can arrange to have your body frozen after death
375
1043260
3000
คุณสามารถแช่แข็งร่างกายของคุณหลังจากตายแล้ว
17:26
and stored in liquid nitrogen
376
1046260
2000
เก็บไว้ในไนโตรเจนเหลว
17:28
in one of these tanks in an Arizona warehouse,
377
1048260
2000
ถังหนึ่งในถังเหล่านี้ในโกดังที่อริโซน่า
17:30
awaiting a future civilization
378
1050260
2000
รอคอยอารยธรรมแห่งอนาคต
17:32
that is advanced to resurrect you.
379
1052260
3000
ที่จะก้าวหน้าพอที่จะฟื้นคืนชีพให้คุณ
17:36
Should we ridicule the modern seekers of immortality,
380
1056260
2000
เราควรหัวเราะผู้แสวงหาความเป็นอมตะยุคใหม่นี้
17:38
calling them fools?
381
1058260
2000
ว่าเป็นพวกโง่หรือเปล่า
17:40
Or will they someday chuckle
382
1060260
2000
หรือสักวันหนึ่ง พวกเขาจะแอบขำ
17:42
over our graves?
383
1062260
2000
อยู่บนหลุมศพเรา
17:45
I don't know --
384
1065260
2000
ผมไม่ทราบ
17:47
I prefer to test their beliefs, scientifically.
385
1067260
3000
ผมอยากจะทดสอบความเชื่อของพวกเขา อย่างเป็นวิทยาศาสตร์
17:50
I propose that we attempt to find a connectome
386
1070260
2000
ผมเสนอว่า เราลองมาหาคอนเนกโตม
17:52
of a frozen brain.
387
1072260
2000
ของสมองแช่แข็ง
17:54
We know that damage to the brain
388
1074260
2000
เรารู้ว่าความเสียงหายที่เกิดกับสมอง
17:56
occurs after death and during freezing.
389
1076260
2000
เกิดหลังจากความตายและระหว่างการแช่เย็น
17:58
The question is: has that damage erased the connectome?
390
1078260
3000
คำถามคือ ความเสียหายนี้ทำลายคอนเนกโตมหรือเปล่า
18:01
If it has, there is no way that any future civilization
391
1081260
3000
ถ้าใช่ มันก็ไม่มีทางที่อรยธรรมไหนในอนาคต
18:04
will be able to recover the memories of these frozen brains.
392
1084260
3000
จะสามารถกู้ความทรงจำจากสมองแช่แข็งเหล่านี้
18:07
Resurrection might succeed for the body,
393
1087260
2000
การคืนชีพอาจสำเร็จสำหรับร่างกาย
18:09
but not for the mind.
394
1089260
2000
แต่คงไม่สำหรับจิตใจ
18:11
On the other hand, if the connectome is still intact,
395
1091260
3000
ในทางกลับกัน หากคอนเนกโตมยังอยู่ดี
18:14
we cannot ridicule the claims of cryonics so easily.
396
1094260
3000
เราก็ไม่ง่ายนักที่เราจะเห็นว่า ไครโนอิก เป็นเรื่องน่าขัน
18:20
I've described a quest
397
1100260
2000
ผมได้บรรยายถึงการสำรวจ
18:22
that begins in the world of the very small,
398
1102260
3000
ซึ่งเริ่มต้นในโลกเล็กๆ
18:25
and propels us to the world of the far future.
399
1105260
3000
และเคลื่อนเราไปสู่โลกแห่งอนาคตอันแสนไกล
18:28
Connectomes will mark a turning point in human history.
400
1108260
3000
คอนเนกโตมจะกำหนดจุดเปลี่ยนในประวัติศาสตร์มนุษยชาติ
18:32
As we evolved from our ape-like ancestors
401
1112260
2000
ขณะที่เราวิวัฒนาการ จากบรรพบุรุษคล้ายวานร
18:34
on the African savanna,
402
1114260
2000
บนทวีปแอฟริกัน ซาวันนา
18:36
what distinguished us was our larger brains.
403
1116260
3000
สิ่งที่ทำให้เราแตกต่างคือสมองขนาดใหญ่
18:40
We have used our brains to fashion
404
1120260
2000
เราได้ใช้สมองของเราเพื่อออกแบบ
18:42
ever more amazing technologies.
405
1122260
3000
วิทยาการที่ดูตื่นตาตื่นใจยิ่งกว่า
18:45
Eventually, these technologies will become so powerful
406
1125260
3000
ในที่สุด เทคโนโลยีเหล่านี้ จะทรงพลังมากๆ
18:48
that we will use them to know ourselves
407
1128260
3000
แล้วเราจะได้ใช้มัน เพื่อที่จะรู้จักตัวเราเอง
18:51
by deconstructing and reconstructing
408
1131260
3000
และด้วยการวิเคราะห์ และ สังเคราะห์
18:54
our own brains.
409
1134260
3000
สมองของเรา
18:57
I believe that this voyage of self-discovery
410
1137260
3000
ผมเชื่อว่า การเดินทางเพื่อค้นหาตัวเองนี้
19:00
is not just for scientists,
411
1140260
3000
ไม่ใช่เพียงเพื่อนักวิทยาศาสตร์
19:03
but for all of us.
412
1143260
2000
แต่เพื่อเราทุกคน
19:05
And I'm grateful for the opportunity to share this voyage with you today.
413
1145260
3000
ผมรู้สึกยินดีเป็นอย่างยิ่ง สำหรับโอกาสที่ได้แบ่งปันการเดินทางนี้กับคุณ ในวันนี้
19:08
Thank you.
414
1148260
2000
ของคุณครับ
19:10
(Applause)
415
1150260
8000
(ปรบมือ)
เกี่ยวกับเว็บไซต์นี้

ไซต์นี้จะแนะนำคุณเกี่ยวกับวิดีโอ YouTube ที่เป็นประโยชน์สำหรับการเรียนรู้ภาษาอังกฤษ คุณจะได้เห็นบทเรียนภาษาอังกฤษที่สอนโดยอาจารย์ชั้นนำจากทั่วโลก ดับเบิลคลิกที่คำบรรยายภาษาอังกฤษที่แสดงในแต่ละหน้าของวิดีโอเพื่อเล่นวิดีโอจากที่นั่น คำบรรยายเลื่อนซิงค์กับการเล่นวิดีโอ หากคุณมีความคิดเห็นหรือคำขอใด ๆ โปรดติดต่อเราโดยใช้แบบฟอร์มการติดต่อนี้

https://forms.gle/WvT1wiN1qDtmnspy7