Nancy Kanwisher: A neural portrait of the human mind

191,552 views ・ 2014-10-02

TED


Videoyu oynatmak için lütfen aşağıdaki İngilizce altyazılara çift tıklayınız.

00:00
Translator: Joseph Geni Reviewer: Madeleine Aronson
0
0
7000
Çeviri: aysin maras Gözden geçirme: Ramazan Şen
00:12
Today I want to tell you
1
12604
1216
Bugün size dünyanın dört bir yanındaki bilimciler tarafından insan zihninin
00:13
about a project being carried out
2
13820
1803
00:15
by scientists all over the world
3
15623
2687
sinirsel portresini çizmek amacıyla yürütülen bir projeden bahsedeceğim.
00:18
to paint a neural portrait of the human mind.
4
18310
3288
00:21
And the central idea of this work
5
21598
2172
Bu çalışmanın merkezindeki düşünce şu:
00:23
is that the human mind and brain
6
23770
1858
00:25
is not a single, general-purpose processor,
7
25628
2857
İnsan zihni ve beyni tek bir genel amaçlı işlemci olmayıp,
00:28
but a collection of highly specialized components,
8
28485
3442
her biri farklı bir problem çözen ve toplu hâlde bizi düşünebilen insanlar yapan
00:31
each solving a different specific problem,
9
31927
2983
00:34
and yet collectively making up
10
34910
2336
yüksek oranda özelleşmiş bileşenler topluluğudur.
00:37
who we are as human beings and thinkers.
11
37246
4356
00:41
To give you a feel for this idea,
12
41602
1476
Bu düşünceyi özümsemek için şöyle bir senaryo hayal edelim:
00:43
imagine the following scenario:
13
43078
2664
00:45
You walk into your child's day care center.
14
45742
2196
Çocuğunuzun anaokuluna giriyorsunuz.
00:47
As usual, there's a dozen kids there
15
47938
2237
Her zamanki gibi alınmak için orada bekleyen bir düzine çocuk var.
00:50
waiting to get picked up,
16
50175
1591
00:51
but this time,
17
51766
1632
Fakat bu kez,
00:53
the children's faces look weirdly similar,
18
53398
2985
çocukların yüzleri garip bir şekilde benzer
ve hangi çocuk sizinki çıkaramıyorsunuz.
00:56
and you can't figure out which child is yours.
19
56383
2808
00:59
Do you need new glasses?
20
59191
1749
Yeni gözlük mü lazım?
01:00
Are you losing your mind?
21
60940
1908
Yoksa aklınızı mı kaybediyorsunuz?
01:02
You run through a quick mental checklist.
22
62848
2452
Hemen aklınızı yokluyorsunuz.
01:05
No, you seem to be thinking clearly,
23
65300
1894
Hayır, sağlıklı düşünüyorsunuz
01:07
and your vision is perfectly sharp.
24
67194
2391
ve görüşünüz de mükemmel.
01:09
And everything looks normal
25
69585
1789
Ve herşey normal görünüyor,
01:11
except the children's faces.
26
71374
2162
çocukların yüzleri hariç.
01:13
You can see the faces,
27
73536
1786
Yüzleri görebiliyorsunuz,
01:15
but they don't look distinctive,
28
75322
1708
fakat farklı görünmüyorlar,
01:17
and none of them looks familiar,
29
77030
1858
ayrıca hiçbiri tanıdık değil
01:18
and it's only by spotting an orange hair ribbon
30
78888
2498
ve kızınızı ancak turuncu kurdelesini
01:21
that you find your daughter.
31
81386
1896
seçerek bulabiliyorsunuz.
01:23
This sudden loss of the ability to recognize faces
32
83282
3425
Bu, ani yüzleri tanıma yetisi kaybı,
01:26
actually happens to people.
33
86707
1546
insanların başına gelen bir durumdur.
01:28
It's called prosopagnosia,
34
88253
2054
Prosopagnozya olarak adlandırılır
01:30
and it results from damage
35
90307
1181
ve beynin belli bir bölümünün
01:31
to a particular part of the brain.
36
91488
2126
zarar görmesinden ortaya çıkar.
01:33
The striking thing about it
37
93614
1500
Şaşırtıcı olan ise
01:35
is that only face recognition is impaired;
38
95114
2595
yalnızca yüzleri tanıma zarar görmüştür.
01:37
everything else is just fine.
39
97709
2439
Onun dışında her şey yolundadır.
01:40
Prosopagnosia is one of many surprisingly specific
40
100148
3868
Prosopagnozya beyin hasarından sonra ortaya çıkabilen,
01:44
mental deficits that can happen after brain damage.
41
104016
4535
şaşırtıcı derecede özel zihinsel kayıplardan biridir.
01:48
These syndromes collectively
42
108551
1363
Bu tür sendromlar, uzun süredir zihnin ayrı bileşenlere bölüştürüldüğünü
01:49
have suggested for a long time
43
109914
2239
01:52
that the mind is divvied up into distinct components,
44
112153
3768
akla getiriyordu. Fakat bu bileşenleri keşfetme çabasında,
01:55
but the effort to discover those components
45
115921
2385
beyin görüntüleme teknolojisinin, özellikle de MR'ın icadıyla
01:58
has jumped to warp speed
46
118306
1614
01:59
with the invention of brain imaging technology,
47
119920
2582
çarpıcı hızda bir gelişim yaşandı.
02:02
especially MRI.
48
122502
3048
02:05
So MRI enables you to see internal anatomy
49
125550
3240
Evet, MR iç anatomiyi yüksek çözünürlükte görmemizi sağlıyor.
02:08
at high resolution,
50
128790
1586
02:10
so I'm going to show you in a second
51
130376
1430
Ben de az sonra size, tanıdık bir nesne kullanarak
02:11
a set of MRI cross-sectional images
52
131806
3352
bir dizi kesitsel MR görüntüleri göstereceğim.
02:15
through a familiar object,
53
135158
1618
02:16
and we're going to fly through them
54
136776
875
Bunların arasından uçarken, siz de nesneyi tanımaya çalışacaksınız.
02:17
and you're going to try to figure out what the object is.
55
137651
2473
Başlıyoruz.
02:20
Here we go.
56
140124
2111
O kadar kolay değil. Bu bir enginar.
02:24
It's not that easy. It's an artichoke.
57
144241
1889
02:26
Okay, let's try another one,
58
146130
1630
Tamam, bir başkasını deneyelim.
02:27
starting from the bottom and going through the top.
59
147760
2596
Aşağıdan başlayarak yukarı doğru gideceğiz.
02:32
Broccoli! It's a head of broccoli.
60
152812
1151
Brokoli! Bu bir baş brokoli. Güzel değil mi? Bunu seviyorum.
02:33
Isn't it beautiful? I love that.
61
153963
1664
02:35
Okay, here's another one. It's a brain, of course.
62
155627
2757
Tamam, şimdi başka bir tane. Bu bir beyin, tabi ki.
02:38
In fact, it's my brain.
63
158384
1586
Aslında benim beynim.
02:39
We're going through slices through my head like that.
64
159970
1733
Başımdaki kesitler arasından böyle geçeceğiz.
02:41
That's my nose over on the right, and now
65
161703
1758
Burası, sağda burnumun üzeri ve şimdi buraya gidiyoruz, tam şuraya
02:43
we're going over here, right there.
66
163461
3409
02:46
So this picture's nice, if I do say so myself,
67
166870
4601
Bu güzel bir resim, kendime böyle diyebilirsem.
Ama bu yalnızca anatomiyi gösteriyor.
02:51
but it shows only anatomy.
68
171471
1912
02:53
The really cool advance with functional imaging
69
173383
2520
İşlevsel görüntülemedeki asıl hoş gelişme, bilimcilerin sadece anatomiyi değil,
02:55
happened when scientists figured out how to make
70
175903
1572
aktiviteyi de yani nöron ateşlenen yerleri gösteren resimler almayı başarmaları oldu.
02:57
pictures that show not just anatomy but activity,
71
177475
3395
03:00
that is, where neurons are firing.
72
180870
2435
03:03
So here's how this works.
73
183305
1516
Gelin nasıl işlediğine bakalım. Beyin kas gibidir.
03:04
Brains are like muscles.
74
184821
1117
03:05
When they get active,
75
185938
1563
Aktif olduğunda, bunu desteklemek için yükselmiş kan akışına ihtiyaç duyar.
03:07
they need increased blood flow to supply that activity,
76
187501
2974
03:10
and lucky for us, blood flow control to the brain is local,
77
190475
3568
Neyse ki, beyine gidecek kanın denetimi yereldir.
03:14
so if a bunch of neurons, say, right there
78
194043
2162
Yani bir grup nöron, örneğin tam buradakiler olsun,
03:16
get active and start firing,
79
196205
1500
aktifleşip ateşlendiğinde, kan akışı tam orada yükselir.
03:17
then blood flow increases just right there.
80
197705
2725
03:20
So functional MRI picks up on that blood flow increase,
81
200430
3721
İşte işlevsel MR, bu artan kan akışına dayanır.
03:24
producing a higher MRI response
82
204151
2033
Nöron aktivitesi arttığında, MR karşılığı da yüksek olur.
03:26
where neural activity goes up.
83
206184
2926
03:29
So to give you a concrete feel
84
209110
1700
Size işlevsel MR deneyinin nasıl olduğu
03:30
for how a functional MRI experiment goes
85
210810
2485
ve bundan ne öğrenip öğrenemeyeceğinizle ilgili
03:33
and what you can learn from it
86
213295
1439
03:34
and what you can't,
87
214734
1384
somut bir fikir vermek için ilk deneylerimden birini anlatayım.
03:36
let me describe one of the first studies I ever did.
88
216118
3442
03:39
We wanted to know if there was a special part of the brain for recognizing faces,
89
219560
4138
Beynin yüzleri tanımakla ilgili özel bir bölgesi olup olmadığını bilmek istedik.
03:43
and there was already reason to think there might be such a thing
90
223698
3072
Biraz önce söz ettiğim propagnozya görüngüsünden dolayı,
03:46
based on this phenomenon of prosopagnosia
91
226770
1720
böyle olduğunu düşünmek için zaten bir neden vardı.
03:48
that I described a moment ago,
92
228490
2123
03:50
but nobody had ever seen that part of the brain
93
230613
2278
Fakat şimdiye kadar hiçkimse,
03:52
in a normal person,
94
232891
1919
normal bir insanda beynin bu bölümünü görmemişti.
03:54
so we set out to look for it.
95
234810
2056
Biz de bunu incelemeye niyetlendik.
03:56
So I was the first subject.
96
236866
1951
Böylece ben ilk denek oldum.
03:58
I went into the scanner, I lay on my back,
97
238817
2212
Tarayıcıya girdim, arkama yaslandım.
04:01
I held my head as still as I could
98
241029
2583
Başımı elimden geldiğince hareketsiz tutarak,
04:03
while staring at pictures of faces like these
99
243612
5017
buna benzer yüz resimlerine ve buna benzer nesnelere baktım.
04:08
and objects like these
100
248629
2131
04:10
and faces and objects for hours.
101
250760
5165
Saatler boyu böyle yüzlere ve böyle nesnelere baktım.
04:15
So as somebody who has pretty close to the world record
102
255925
2772
Böylece MR makinesinin içinde kalınan zaman açısından
04:18
of total number of hours spent inside an MRI scanner,
103
258697
3543
dünya rekoruna bu kadar yaklaşan bir kişi olarak MR araştırması için
04:22
I can tell you that one of the skills
104
262240
1432
04:23
that's really important for MRI research
105
263672
2663
gerçekten önemli olanın, idrarını tutmak olduğunu söyleyebilirim.
04:26
is bladder control.
106
266335
1778
04:28
(Laughter)
107
268113
1802
(Gülüşler)
04:29
When I got out of the scanner,
108
269915
1537
Tarayıcıdan çıktığımda, nesnelere baktığımdakine kıyasla
04:31
I did a quick analysis of the data,
109
271452
2316
04:33
looking for any parts of my brain
110
273768
1503
yüzlere baktığım zaman beynimin daha fazla tepki veren bölümlerini
04:35
that produced a higher response when I was looking at faces
111
275271
2806
bulmak için bir data analizi yaptım.
04:38
than when I was looking at objects,
112
278077
1870
04:39
and here's what I saw.
113
279947
2171
Gördüğüm şu:
04:42
Now this image looks just awful by today's standards,
114
282118
3656
Şimdi bu görüntü, bugünün standartlarına göre berbat,
04:45
but at the time I thought it was beautiful.
115
285774
2808
ama o zaman çok güzel olduğunu düşündüm.
04:48
What it shows is that region right there,
116
288582
1950
Bize gösterdiği şey, tam şuradaki bölge,
04:50
that little blob,
117
290532
1283
bir zeytin boyutundaki şu küçük nokta,
04:51
it's about the size of an olive
118
291815
1747
04:53
and it's on the bottom surface of my brain
119
293562
2156
beynimin alt yüzeyinde, şuradan 1 parmak mesafede.
04:55
about an inch straight in from right there.
120
295718
3206
04:58
And what that part of my brain is doing
121
298924
2790
İşte beynimin bu bölgesi, daha yüksek MR tepkisi üretiyor.
05:01
is producing a higher MRI response,
122
301714
2920
05:04
that is, higher neural activity,
123
304634
1748
Bu demektir ki, yüzlere baktığımda nesnelere baktığımdakine göre daha
05:06
when I was looking at faces
124
306382
1482
05:07
than when I was looking at objects.
125
307864
2266
yüksek sinirsel aktivite oluyor orada.
05:10
So that's pretty cool,
126
310130
1360
Bu çok hoş!
05:11
but how do we know this isn't a fluke?
127
311490
2318
Ama bunun rastlantı olmadığını nereden bileceğiz?
05:13
Well, the easiest way
128
313808
1420
Bunun en kolay yolu deneyi yinelemek.
05:15
is to just do the experiment again.
129
315228
2114
05:17
So I got back in the scanner,
130
317342
1639
Böylece tekrar tarayıcıya geçtim.
05:18
I looked at more faces and I looked at more objects
131
318981
2431
Daha fazla yüze ve nesneye baktım.
05:21
and I got a similar blob,
132
321412
2189
Yine aynı noktayı gördüm.
05:23
and then I did it again
133
323601
1895
Sonra yine yaptım
05:25
and I did it again
134
325496
1855
ve yine yaptım.
05:27
and again and again,
135
327351
3072
Yine ve yine saatlerce ve en sonunda
05:30
and around about then
136
330423
1047
05:31
I decided to believe it was for real.
137
331470
2941
bunun gerçek olduğuna inanmaya karar verdim.
05:34
But still, maybe this is something weird about my brain
138
334411
3753
Ama yine de, belki bu benim beynimle ilgili bir gariplikti
05:38
and no one else has one of these things in there,
139
338164
2462
ve belki başka kimsede böyle şeyler olmayacaktı.
05:40
so to find out, we scanned a bunch of other people
140
340626
2455
Bunu anlayabilmek için başka insanları da tarayıcıya aldık.
05:43
and found that pretty much everyone
141
343081
2446
ve hemen hemen herkeste beynin benzer bölgesinde,
05:45
has that little face-processing region
142
345527
2006
05:47
in a similar neighborhood of the brain.
143
347533
2893
bu küçük yüz işleme bölgesinin olduğunu tespit ettik.
05:50
So the next question was,
144
350426
1888
Bir sonraki soru şuydu: Bu küçük şey aslında ne iş yapıyor?
05:52
what does this thing really do?
145
352314
1474
05:53
Is it really specialized just for face recognition?
146
353788
3932
Gerçekten yüz tanıma işinde mi uzman?
Belki de öyle değildir, değil mi?
05:57
Well, maybe not, right?
147
357720
1240
05:58
Maybe it responds not only to faces
148
358960
1802
Belki yalnızca yüz değil vücudun herhangi bir bölgesine tepki veriyor.
06:00
but to any body part.
149
360762
2109
06:02
Maybe it responds to anything human
150
362871
2369
Belki insanla ilgili olan her şeye tepki veriyor,
06:05
or anything alive
151
365240
1780
veya canlı olan veya yuvarlak olan her şeye.
06:07
or anything round.
152
367020
1656
06:08
The only way to be really sure that that region
153
368676
2154
Bu bölümün yalnızca yüz tanımada
06:10
is specialized for face recognition
154
370830
2417
uzmanlamış olduğundan emin olmanın
06:13
is to rule out all of those hypotheses.
155
373247
2643
tek yolu bu varsayımların hepsini elemek.
06:15
So we spent much of the next couple of years
156
375890
2830
Böylece takip eden birkaç yılın büyük kısmında
06:18
scanning subjects while they looked at lots
157
378720
1647
denekleri farklı tipte birçok görüntüye bakarken taradık.
06:20
of different kinds of images,
158
380367
1606
06:21
and we showed that that part of the brain
159
381973
1957
Beynin bu bölgesinin, yüzle ilgili herhangi bir görüntüye bakarken,
06:23
responds strongly when you look at
160
383930
1950
06:25
any images that are faces of any kind,
161
385880
3453
yüz olmayan bir görüntüye baktığındakine göre
06:29
and it responds much less strongly
162
389333
1913
çok daha güçlü tepki verdiğini tespit ettik.
06:31
to any image you show that isn't a face,
163
391246
3149
06:34
like some of these.
164
394395
1305
Şuradakiler gibi..
06:35
So have we finally nailed the case
165
395700
2239
Peki son olarak bu bölgenin yüz tanıma için
06:37
that this region is necessary for face recognition?
166
397939
3240
gerekli bölüm olduğunu kesinleştirdik mi?
06:41
No, we haven't.
167
401179
1323
Hayır, yapamadık.
06:42
Brain imaging can never tell you
168
402502
1951
Beyin görüntülemesi, size bir bölgenin herhangi
06:44
if a region is necessary for anything.
169
404453
2440
bir şey için gerekli olduğunu asla söylemez.
06:46
All you can do with brain imaging
170
406893
1440
MR ile bütün yapabileceğiniz, insanlar farklı şeyleri düşündüklerinde
06:48
is watch regions turn on and off
171
408333
2048
06:50
as people think different thoughts.
172
410381
1968
hangi bölgelerin devreye girip çıktığını izlemektir.
06:52
To tell if a part of the brain is necessary for a mental function,
173
412349
3611
Beynin bir bölümünün bir zihin işlevi için
gerekli olduğunu söyleyebilmek için içine dalıp ne olduğunu görmek gerekir ki,
06:55
you need to mess with it and see what happens,
174
415960
2509
06:58
and normally we don't get to do that.
175
418469
2275
normal olarak bunu yapamıyoruz.
07:00
But an amazing opportunity came about
176
420744
2584
Ama birkaç iş arkadaşımın,
07:03
very recently when a couple of colleagues of mine
177
423328
2464
nöbetlerinin kaynağını belirlemek için ,
07:05
tested this man who has epilepsy
178
425792
3071
beyninin üzerine elektrotlar yerleştirilmiş,
07:08
and who is shown here in his hospital bed
179
428863
2682
hastane yatağına yatmış olarak görünen,
07:11
where he's just had electrodes placed
180
431545
1367
şu sarası olan adamı
07:12
on the surface of his brain
181
432912
2071
test etmesiyle müthiş bir fırsat ortaya çıktı.
07:14
to identify the source of his seizures.
182
434983
2554
07:17
So it turned out by total chance
183
437537
2533
Tamamıyla şans eseri olarak,
07:20
that two of the electrodes
184
440070
1949
iki elektrot yüz alanının üst kısmında yer almaktaydı.
07:22
happened to be right on top of his face area.
185
442019
3223
Hastanın rızasıyla,
07:25
So with the patient's consent,
186
445242
2329
07:27
the doctors asked him what happened
187
447571
2587
doktorlar ona elektriksel olarak beyninin
07:30
when they electrically stimulated that part of his brain.
188
450158
4166
bu bölümü uyarıldığında ne olduğunu sordular.
07:34
Now, the patient doesn't know
189
454324
1654
Şimdi, hasta elektrotların nerede olduğunu bilmiyor.
07:35
where those electrodes are,
190
455978
1384
07:37
and he's never heard of the face area.
191
457362
2212
Yüz tanıma bölgesi hakkında da hiçbir şey duymuş değil.
07:39
So let's watch what happens.
192
459574
1991
O zaman bakalım ne oluyor?
07:41
It's going to start with a control condition
193
461565
1969
Elektrik akımı verilmediğinde,
07:43
that will say "Sham" nearly invisibly
194
463534
2407
ekranın sol altında neredeyse görülmez
07:45
in red in the lower left,
195
465941
1710
şekilde "Sham" yazması şeklinde bir
07:47
when no current is delivered,
196
467651
2282
kontrol mekanizmasıyla başlayacak.
07:49
and you'll hear the neurologist speaking to the patient first. So let's watch.
197
469933
3815
Nöroloğun ilk önce hastayla konuşmasını duyacaksınız. Hadi seyredelim.
07:53
(Video) Neurologist: Okay, just look at my face
198
473748
2081
(Video) Nörolog: Tamam yüzüme bak ve
07:55
and tell me what happens when I do this.
199
475829
3285
şöyle yaptığımda ne olduğunu şöyle. Tamam mı?
07:59
All right?
200
479114
934
08:00
Patient: Okay.
201
480048
2823
Hasta: Tamam
08:02
Neurologist: One, two, three.
202
482871
4320
Nörolog: Bir, iki, üç.
08:07
Patient: Nothing. Neurologist: Nothing? Okay.
203
487191
3015
Hasta: Hiçbir şey Nörolog: Hiçbir şey? Tamam.
08:10
I'm going to do it one more time.
204
490206
2407
Bir kere daha yapacağım.
08:12
Look at my face.
205
492613
3194
Yüzüme bak.
08:15
One, two, three.
206
495807
4500
Bir, iki,üç.
08:20
Patient: You just turned into somebody else.
207
500307
2824
Hasta: Bir başka kişiye dönüştünüz.
08:23
Your face metamorphosed.
208
503131
2137
Yüzünüz metamorfoza uğradı.
08:25
Your nose got saggy, it went to the left.
209
505268
3011
Burnunuz sarktı ve sola kaydı.
08:28
You almost looked like somebody I'd seen before,
210
508279
3536
Daha önceden gördüğüm bir insana benzediniz,
08:31
but somebody different.
211
511815
2634
ama başka birisi.
08:34
That was a trip.
212
514449
2072
Kafam iyi.
08:36
(Laughter)
213
516521
3132
(Gülüşler)
08:39
Nancy Kanwisher: So this experiment —
214
519653
1615
Nancy Kanwisher: Evet bu deney...
08:41
(Applause) —
215
521268
4223
(Alkışlar)
08:45
this experiment finally nails the case
216
525491
2682
Bu deney, en sonunda beynin bu bölümünün seçici olarak yüzlere
08:48
that this region of the brain is not only
217
528173
1825
08:49
selectively responsive to faces
218
529998
2137
karşılık vermekle kalmayıp, ayrıca nedensel olarak da
08:52
but causally involved in face perception.
219
532135
3045
yüz algılamasıyla ilgili olduğunu ortaya koydu.
08:55
So I went through all of these details
220
535180
2130
Böylece beynin bir bölgesinin, özel bir
08:57
about the face region to show you what it takes
221
537310
2464
zihinsel süreçle alakalı olduğunu ortaya
08:59
to really establish that a part of the brain
222
539774
2339
koymak için ne gerektiğini size göstermek
09:02
is selectively involved in a specific mental process.
223
542113
3128
amacıyla yüz bölgesi ile ilgili bütün detayları inceledim.
09:05
Next, I'll go through much more quickly
224
545241
2159
Bundan sonra, bizim ve başkalarının bulduğu
09:07
some of the other specialized regions of the brain
225
547400
2660
beynin uzmanlaşmış başka bölgelerinin
09:10
that we and others have found.
226
550060
2100
üzerinden hızla geçeceğim.
09:12
So to do this, I've spent a lot of time
227
552160
2114
Bunu yapmak için son birkaç ay boyunca
09:14
in the scanner over the last month
228
554274
1867
tarayıcıda çok zaman geçirdim. Artık size beynimdeki şu şeyleri gösterebilirim.
09:16
so I can show you these things in my brain.
229
556141
2261
09:18
So let's get started. Here's my right hemisphere.
230
558402
3233
Başlayalım. Bu sağ yarım kürem.
09:21
So we're oriented like that. You're looking at my head this way.
231
561635
2662
Şöyle yönlendirelim.Başıma bu şekilde bakıyorsunuz.
09:24
Imagine taking the skull off
232
564297
1093
Kafatasını çıkardığınızı ve beynin yüzeyine böyle baktığınızı düşünün.
09:25
and looking at the surface of the brain like that.
233
565390
2268
09:27
Okay, now as you can see,
234
567658
1758
Tamam, gördüğünüz gibi, beynin yüzeyi katlanmış halde.
09:29
the surface of the brain is all folded up.
235
569416
1503
09:30
So that's not good. Stuff could be hidden in there.
236
570919
1721
Böyle iyi değil. İçinde gizli kalmış şeyler olabilir.
09:32
We want to see the whole thing,
237
572640
1434
Biz her şeyi görmek istiyoruz.
09:34
so let's inflate it so we can see the whole thing.
238
574074
3312
Şişirelim ki ne varsa görelim.
09:37
Next, let's find that face area I've been talking about
239
577386
2829
Daha sonra bahsettiğim, böyle görüntülere
09:40
that responds to images like these.
240
580215
2227
cevap veren yüz bölgesini bulalım.
09:42
To see that, let's turn the brain around
241
582442
1519
Bunu görmek için, beyni döndürelim ve dipteki iç yüzeye bakalım.
09:43
and look on the inside surface on the bottom,
242
583961
2019
09:45
and there it is, that's my face area.
243
585980
2305
İşte burada. Bu benim yüz bölgem.
09:48
Just to the right of that is another region
244
588285
2707
Bunun hemen sağında başka bir bölge var.
09:50
that is shown in purple
245
590992
1638
Mor olarak görünen,
09:52
that responds when you process color information,
246
592630
3072
renk bilgisini işlediğinizde karşılık veren...
09:55
and near those regions are other regions
247
595702
2691
Bu bölgelerin yanında yerleri algılamakla
09:58
that are involved in perceiving places,
248
598393
2363
ilgili başka bölgeler var.
10:00
like right now, I'm seeing this layout of space around me
249
600756
2838
Şimdi çevremdeki alanın düzenlemesini gördüğüm gibi.
10:03
and these regions in green right there
250
603594
1752
Ve şuradaki gri bölgeler
10:05
are really active.
251
605346
1274
gerçekten etkin.
10:06
There's another one out on the outside surface again
252
606620
2370
Dış yüzeyde bir başka yüz bölgesi daha var
10:08
where there's a couple more face regions as well.
253
608990
2805
ki burada daha birkaç yüz bölgesi daha var.
10:11
Also in this vicinity
254
611795
2345
Ayrıca bu civarda, seçici olarak
10:14
is a region that's selectively involved
255
614140
1645
görsel hareketi işlemekle görevli bir bölge var.
10:15
in processing visual motion,
256
615785
1936
Burada hareket eden noktalar gibi
10:17
like these moving dots here,
257
617721
1504
10:19
and that's in yellow at the bottom of the brain,
258
619225
2689
Bu beynin altındaki sarı olan
10:21
and near that is a region that responds
259
621914
3168
ve bunun yanında bunun gibi
10:25
when you look at images of bodies and body parts
260
625082
2897
vücut ve vücut bölümleri görüntüllerine karşılık veren
10:27
like these, and that region is shown in lime green
261
627979
2745
bir bölüm var.
Buradakiler gibi ve yeşil hat halinde görünen bölge.
10:30
at the bottom of the brain.
262
630724
2003
10:32
Now all these regions I've shown you so far
263
632727
2632
Size gösterdiğim bütün bu bölgeler
10:35
are involved in specific aspects of visual perception.
264
635359
4432
görsel algının çeşitli yönleriyle ilgili.
10:39
Do we also have specialized brain regions
265
639791
2148
Diğer hislerimizle ilgili özel beyin
10:41
for other senses, like hearing?
266
641939
2813
bölgelerimiz var mı? Duyma gibi..
10:44
Yes, we do. So if we turn the brain around a little bit,
267
644752
3037
Evet var. Beyni biraz çevirirsek şurada.
10:47
here's a region in dark blue
268
647789
2401
İşte birkaç ay önce açıklığa kavuşturduğumuz lacivert bölge.
10:50
that we reported just a couple of months ago,
269
650190
2346
10:52
and this region responds strongly
270
652536
1634
Bu bölge perdeli seslere güçlü bir
10:54
when you hear sounds with pitch, like these.
271
654170
3429
şekilde cevap veriyor. Şunlar gibi...
10:57
(Sirens)
272
657599
2143
(Siren)
10:59
(Cello music)
273
659742
2081
(Çello müziği)
11:01
(Doorbell)
274
661823
1917
(Kapı zili sesi)
11:03
In contrast, that same region does not respond strongly
275
663740
3608
Buna karşılık, aynı bölge net bir perdesi
11:07
when you hear perfectly familiar sounds
276
667348
1562
olmayan tanıdık seslere güçlü
11:08
that don't have a clear pitch, like these.
277
668910
2362
olarak karşılık vermiyor.
11:11
(Chomping)
278
671272
2469
(kitirti)
11:13
(Drum roll)
279
673741
2200
(davul sesi)
11:15
(Toilet flushing)
280
675941
2767
(sifon sesi)
11:18
Okay. Next to the pitch region
281
678708
2498
Evet. Perdeli ses bölgesinin yanında,
11:21
is another set of regions that are selectively responsive
282
681206
2474
özellikle konuşma sesleriyle ilintili
11:23
when you hear the sounds of speech.
283
683680
2765
bir grup bölge yer alıyor.
11:26
Okay, now let's look at these same regions.
284
686445
1840
Şimdi bu aynı bölgelere bakalım.
11:28
In my left hemisphere, there's a similar arrangement —
285
688285
2468
Sol yarıküremde benzer yapılar var.
11:30
not identical, but similar —
286
690753
1473
aynı değil fakat benzer.
11:32
and most of the same regions are in here,
287
692226
2209
Aynı bölgelerin büyük kısmı burada
11:34
albeit sometimes different in size.
288
694435
2002
farklı ölçülerde olsalar da...
11:36
Now, everything I've shown you so far
289
696437
2014
Size gösterdiğim herşey algılamanın
11:38
are regions that are involved in different aspects of perception,
290
698451
3026
farklı yönleriyle, görme ve duymayla
11:41
vision and hearing.
291
701477
1833
ilgili bölgeler.
11:43
Do we also have specialized brain regions
292
703310
1660
Peki gerçekten çok hoş, karmaşık
11:44
for really fancy, complicated mental processes?
293
704970
3435
zihinsel süreçlerde uzmanlaşmış beyin bölgeleri var mı?
11:48
Yes, we do.
294
708405
1429
Evet var.
11:49
So here in pink are my language regions.
295
709834
3389
Burada pembe olan benim dil bölgelerim.
11:53
So it's been known for a very long time
296
713223
1428
Uzun zamandır beynin
11:54
that that general vicinity of the brain
297
714651
2035
büyük bölümünün dil ile
11:56
is involved in processing language,
298
716686
2193
ilgili olduğu bilinmekte.
11:58
but we showed very recently
299
718879
1732
Fakat çok yakın geçmişte bu pembe
12:00
that these pink regions
300
720611
1710
bölgelerin son derece seçici olarak
12:02
respond extremely selectively.
301
722321
2205
karşılık verdiklerini ortaya koyduk.
12:04
They respond when you understand the meaning of a sentence,
302
724526
2812
Bir cümlenin anlamını anladığınızda karşılık veriyorlar.
12:07
but not when you do other complex mental things,
303
727338
2838
Fakat başka karmaşık zihinsel aktivitede
12:10
like mental arithmetic
304
730176
2179
durum böyle değil;
12:12
or holding information in memory
305
732355
2396
zihinden matematik gibi
12:14
or appreciating the complex structure
306
734751
2655
veya bir bilgiyi akılda tutmak
veya bir müzik parçasındaki karmaşık yapıdan zevk almak gibi...
12:17
in a piece of music.
307
737406
2284
12:21
The most amazing region that's been found yet
308
741664
2889
Şimdiye kadar bulunan en muhteşem
12:24
is this one right here in turquoise.
309
744553
3307
bölge şurada görülen turkuaz olanı...
12:27
This region responds
310
747860
2190
Bu bölge bir başkasının ne düşündüğü
12:30
when you think about what another person is thinking.
311
750050
4268
hakkında düşünürken aktıve oluyor.
12:34
So that may seem crazy,
312
754318
1644
Bu çılgınca görünebilir fakat
12:35
but actually, we humans do this all the time.
313
755962
3868
biz insanlar bunu hep yapıyoruz.
12:39
You're doing this when you realize
314
759830
2193
Bunu, eşinize eve geç geleceğinizi söylemek
12:42
that your partner is going to be worried
315
762023
1631
için aramazsanız, sizin için
12:43
if you don't call home to say you're running late.
316
763654
2507
endişeleneceğini düşündüğünüzde yapıyorsunuz.
12:46
I'm doing this with that region of my brain right now
317
766161
3469
Ben de bunu , sizin
keşfedilmemiş bütün bu gri bölgeyi
12:49
when I realize that you guys
318
769630
2281
12:51
are probably now wondering about
319
771911
1598
merak ettiğinizi fark ettiğimde
12:53
all that gray, uncharted territory in the brain,
320
773509
2547
beynimin bu bölgesiyle yapıyorum.
12:56
and what's up with that?
321
776056
1964
Bu durumda ne olur?
12:58
Well, I'm wondering about that too,
322
778020
1685
Eh! Ben de bunu merak ediyorum.
12:59
and we're running a bunch of experiments in my lab right now
323
779705
2395
Şu an bir takım deneyler yapıyoruz.
13:02
to try to find a number of other
324
782100
2013
Diğer çok özel zihinsel işlevler için
13:04
possible specializations in the brain
325
784113
2032
beyindeki bazı olası uzmanlaşmaları bulmak için.
13:06
for other very specific mental functions.
326
786145
3368
13:09
But importantly, I don't think we have
327
789513
2621
Ama beynin, her önemli zihinsel işlev
13:12
specializations in the brain
328
792134
1564
için uzmanlaşmaları olduğunu düşünmüyorum.
13:13
for every important mental function,
329
793698
2746
13:16
even mental functions that may be critical for survival.
330
796444
3409
Yaşamsal önemde işlevler için bile...
13:19
In fact, a few years ago,
331
799853
2102
Hatta bir kaç yıl önce laboratuvarımda beynin yiyeceği saptamak için olan
13:21
there was a scientist in my lab
332
801955
1117
13:23
who became quite convinced
333
803072
1409
bir bölümünü bulduğuna ve beynin bu bölümünün,
13:24
that he'd found a brain region
334
804481
1749
13:26
for detecting food,
335
806230
1912
böyle resimlere bakıldığında güçlü bir şekilde karşılık verdiğine
13:28
and it responded really strongly in the scanner
336
808142
1918
inanan bir biliminsanı vardı.
13:30
when people looked at images like this.
337
810060
2728
13:32
And further, he found a similar response
338
812788
2912
Dahası kendisi, hemen hemen aynı
13:35
in more or less the same location
339
815700
1939
bölgede 10-12 denekte benzer karşılığı buldu.
13:37
in 10 out of 12 subjects.
340
817639
2001
13:39
So he was pretty stoked,
341
819640
2294
O kadar heyecanlanmıştı ki laboratuvarda koşuşturup
13:41
and he was running around the lab
342
821934
1260
13:43
telling everyone that he was going to go on "Oprah"
343
823194
2002
büyük buluşuyla Oprah'ın
13:45
with his big discovery.
344
825196
2018
şovuna gideceğini söylüyordu.
13:47
But then he devised the critical test:
345
827214
3022
Fakat daha sonra şu kritik testi uyguladı.
13:50
He showed subjects images of food like this
346
830236
3183
Deneklere şöyle yiyecek görüntüleri gösterdi.
13:53
and compared them to images with very similar
347
833419
2741
Sonra onları, böyle benzer renk ve şekilde olan ama
13:56
color and shape, but that weren't food, like these.
348
836160
3810
yiyecek olmayanlarla karşılaştırdı.
13:59
And his region responded the same
349
839970
2131
Ve deneklerin bölgeleri iki tip
14:02
to both sets of images.
350
842101
1949
görüntüye aynı cevabı verdi.
14:04
So it wasn't a food area,
351
844050
1327
Demek ki bu yiyecek bölgesi değildi. Sadece renk ve biçimle ilgili bölümdü.
14:05
it was just a region that liked colors and shapes.
352
845377
2771
14:08
So much for "Oprah."
353
848148
2561
"Oprah" için çok fazla.
14:12
But then the question, of course, is,
354
852483
2225
Beynimizin uzmanlaşmış bölgelerinin
14:14
how do we process all this other stuff
355
854708
2126
olmadığı şeyleri nasıl işliyoruz o halde?
14:16
that we don't have specialized brain regions for?
356
856834
2970
14:19
Well, I think the answer is that in addition
357
859804
1811
Sanırım, cevap, tanımlamış olduğum üst düzeyde uzmanlaşmış bileşenlere
14:21
to these highly specialized components that I've been describing,
358
861615
3554
ilaveten, beynimizde,karşımıza çıkan her türlü problemi çözmeye çalışan
14:25
we also have a lot of very general- purpose machinery in our heads
359
865169
3679
14:28
that enables us to tackle
360
868848
1494
son derece genel amaçlı bir mekanizma olması yönünde.
14:30
whatever problem comes along.
361
870342
2106
14:32
In fact, we've shown recently that
362
872448
2055
Yakın zamanda bu beyaz bölgelerin
14:34
these regions here in white
363
874503
2068
zor bir zihinsel iş yaptığınızda her
14:36
respond whenever you do any difficult mental task
364
876571
3411
seferinde karşılık verdiğini gösterdik.
14:39
at all —
365
879982
1101
Hepsinde.
14:41
well, of the seven that we've tested.
366
881083
3571
Aslında test etmiş olduklarımızın yedisinde.
14:44
So each of the brain regions that I've described
367
884654
2169
Size bugün bahsettiğim bölgelerin her biri
14:46
to you today
368
886823
1306
14:48
is present in approximately the same location
369
888129
2767
her normal denekte yaklaşık aynı konumda.
14:50
in every normal subject.
370
890896
1742
14:52
I could take any of you,
371
892638
1623
İçinizden herhangi birini alıp, tarayıcıya sokabilirdim.
14:54
pop you in the scanner,
372
894261
1226
14:55
and find each of those regions in your brain,
373
895487
2285
Beyninizde bu bölümlerin her birini bulabilirdim
14:57
and it would look a lot like my brain,
374
897772
1905
Beyniniz benimki gibi görünürdü; her ne kadar bu bölgeler konum ve
14:59
although the regions would be slightly different
375
899677
2070
15:01
in their exact location and in their size.
376
901747
3564
büyüklükte hafif farklılık gösteriyor olsa da...
15:05
What's important to me about this work
377
905311
2365
Bu çalışmada benim için önemli olan,
15:07
is not the particular locations of these brain regions,
378
907676
2969
beynin bu bölgelerinin
15:10
but the simple fact that we have
379
910645
2587
belirli konumları değil de,
15:13
selective, specific components of mind and brain
380
913232
2568
beynimizin ve aklın seçici,
15:15
in the first place.
381
915800
1648
özel bileşenleri oluşu.
15:17
I mean, it could have been otherwise.
382
917448
2011
Bu farklı olabilirdi demek istiyorum.
15:19
The brain could have been a single,
383
919459
2441
Beyin bir tek, genel amaçlı bir işlemci olabilirdi.
15:21
general-purpose processor,
384
921900
1495
İsviçre çakısı gibi değil de, mutfakta kullanılan bir bıçak gibi örneğin.
15:23
more like a kitchen knife
385
923395
1472
15:24
than a Swiss Army knife.
386
924867
1683
15:26
Instead, what brain imaging has delivered
387
926550
3111
Bunun yerine, beynin görüntülenmesinin
15:29
is this rich and interesting picture of the human mind.
388
929661
3846
bize sağladığı şey insan beyninin zengin ve ilgi çekici resmi.
15:33
So we have this picture of very general-purpose
389
933507
2463
Kafamızın içinde resmini gördüğünüz bu genel amaçlı mekanizmanın yanısıra,
15:35
machinery in our heads
390
935970
1070
15:37
in addition to this surprising array
391
937040
2357
son derece özelleşmiş bir dizi bileşen bulunuyor.
15:39
of very specialized components.
392
939397
3435
15:43
It's early days in this enterprise.
393
943712
2153
Bu işte daha başlangıçtayız.
15:45
We've painted only the first brushstrokes
394
945865
2776
İnsan beynine dair nöral portremizin
15:48
in our neural portrait of the human mind.
395
948641
2927
daha ilk fırça darbelerini atmış bulunmaktayız.
15:51
The most fundamental questions remain unanswered.
396
951568
3082
En temel sorular cevaplanmamış durumda.
15:54
So for example, what does each of these regions do exactly?
397
954650
3800
Mesela bu bölgelerin her biri tam olarak ne yapar?
15:58
Why do we need three face areas
398
958450
2142
Neden beynimizde üç tane yüz tanıma ve üç tane yer tanıma bölgesine gerek var?
16:00
and three place areas,
399
960592
1465
16:02
and what's the division of labor between them?
400
962057
2868
Bunlar arasındaki iş bölümü nasıldır?
16:04
Second, how are all these things
401
964925
2693
İkinci olarak bütün bu şeyler beyinde nasıl bağlantılandırılmıştır?
16:07
connected in the brain?
402
967618
1712
16:09
With diffusion imaging,
403
969330
1587
Dağılım görüntülemesiyle, beynin farklı bölümlerini birbirine bağlayan
16:10
you can trace bundles of neurons
404
970917
2179
16:13
that connect to different parts of the brain,
405
973096
2575
nöron gruplarını takip edebilirsiniz.
16:15
and with this method shown here,
406
975671
1631
Burada gösterilen yöntemle,
16:17
you can trace the connections of individual neurons in the brain,
407
977302
3697
bize potansiyel olarak bir gün tüm insan beyninin
16:20
potentially someday giving us a wiring diagram
408
980999
2718
bağlantı diagramını verecek olan,
16:23
of the entire human brain.
409
983717
2066
nöronların birebir bağlantılarını izleyebileceğiz.
16:25
Third, how does all of this
410
985783
2047
Üçüncü olarak, bu çok sistematik yapı hem çocukluk çağı gelişimi,
16:27
very systematic structure get built,
411
987830
3149
16:30
both over development in childhood
412
990979
2956
hem de türümüzün evrimi sürecinde nasıl yapılandırılmış?
16:33
and over the evolution of our species?
413
993935
2812
16:36
To address questions like that,
414
996747
1900
Bu tür sorulara cevap bulmak amacıyla biliminsanları diğer
16:38
scientists are now scanning
415
998647
1783
16:40
other species of animals,
416
1000430
2157
hayvan türlerini ve insan çocukları inceliyorlar.
16:42
and they're also scanning human infants.
417
1002587
5386
16:48
Many people justify the high cost of neuroscience research
418
1008931
3651
Nöroloji bilimi araştırmalarının yüksek
16:52
by pointing out that it may help us someday
419
1012582
2754
maliyeti, birgün Alzheimer, Otizm gibi
16:55
to treat brain disorders like Alzheimer's and autism.
420
1015336
3457
önemli beyin rahatsızlıklarına çare olması açısından savunuluyor.
16:58
That's a hugely important goal,
421
1018793
1947
Bu son derece önemli bir amaç, Ben de bir çalışmamın buna
17:00
and I'd be thrilled if any of my work contributed to it,
422
1020740
3221
katkıda bulunmasından müthiş bir heyecan duyarım.
17:03
but fixing things that are broken in the world
423
1023961
2998
Ama dünyada, bozulmuş olan şeyleri düzeltmeye çalışmak
17:06
is not the only thing that's worth doing.
424
1026959
2801
uğraşmaya değecek tek şey değil.
17:09
The effort to understand the human mind and brain
425
1029760
3228
İnsan aklını ve beynini anlama çabası, bizim hiç bir rahatsızlığı iyileştirmemize
17:12
is worthwhile even if it never led to the treatment
426
1032988
2818
yardımcı olmayacak olsaydı bile, yine de değerli olurdu.
17:15
of a single disease.
427
1035806
1677
17:17
What could be more thrilling
428
1037483
2037
İnsan olma deneyiminin altında yatan
17:19
than to understand the fundamental mechanisms
429
1039520
3141
en temel mekanizmaları aramaktan ve
17:22
that underlie human experience,
430
1042661
2296
aslında kim olduğumuzu anlamaktan
17:24
to understand, in essence, who we are?
431
1044957
2926
daha heyecan verici ne olabilir?
17:27
This is, I think, the greatest scientific quest
432
1047883
3449
Bu bence tüm zamanların en büyük bilimsel arayışıdır.
17:31
of all time.
433
1051332
2713
17:34
(Applause)
434
1054045
5470
(Alkışlar)
Bu web sitesi hakkında

Bu site size İngilizce öğrenmek için yararlı olan YouTube videolarını tanıtacaktır. Dünyanın dört bir yanından birinci sınıf öğretmenler tarafından verilen İngilizce derslerini göreceksiniz. Videoyu oradan oynatmak için her video sayfasında görüntülenen İngilizce altyazılara çift tıklayın. Altyazılar video oynatımı ile senkronize olarak kayar. Herhangi bir yorumunuz veya isteğiniz varsa, lütfen bu iletişim formunu kullanarak bizimle iletişime geçin.

https://forms.gle/WvT1wiN1qDtmnspy7