Daniel Wolpert: The real reason for brains

Daniel Wolpert: Lý do thực sự cho các hoạt động của bộ não con người

Translator: Thien Le Reviewer: Thach Thao Nguyen Phuc

I'm a neuroscientist.

Tôi là một nhà thần kinh học.

And in neuroscience,

Trong Khoa học Thần kinh (khoa học nghiên cứu thần kinh),

we have to deal with many difficult questions about the brain.

chúng tôi phải đối mặt với nhiều vấn đề hóc búa liên quan đến bộ não con người.

But I want to start with the easiest question

Song, tôi muốn bắt đầu với một câu hỏi đơn giản nhất

and the question you really should have all asked yourselves at some point in your life,

và đây là điều mà bạn thực sự muốn tự hỏi chính mình một lúc nào đó trong cuộc đời của bạn,

because it's a fundamental question

bởi nó là một câu hỏi quan trọng

if we want to understand brain function.

nếu chúng ta muốn hiểu về chức năng của bộ não con người.

And that is, why do we and other animals

Và câu hỏi đó là "Tại sao chúng ta và các loài vật khác

have brains?

có bộ não?"

Not all species on our planet have brains,

Không phải tất các các sinh vật trên hành tinh Trái Đất đều có bộ não,

so if we want to know what the brain is for,

vì thế nếu chúng ta muốn biết bộ não có vai trò gì,

let's think about why we evolved one.

hãy nghĩ về lý do tại sao chúng ta lại trở thành loài sinh vật tiến hóa.

Now you may reason that we have one

Bây giờ các bạn có thể lý luận rằng chúng ta có bộ não

to perceive the world or to think,

để nhận biết thế giới hoặc để suy nghĩ,

and that's completely wrong.

và điều đó hoàn toàn sai.

If you think about this question for any length of time,

Nếu bạn suy nghĩ về câu hỏi này trong bao lâu đi nữa,

it's blindingly obvious why we have a brain.

cũng không thể nào biết được tại sao chúng ta có bộ não.

We have a brain for one reason and one reason only,

Chúng ta có bộ não vì một và chỉ một lý do duy nhất,

and that's to produce adaptable and complex movements.

và đó chính là để tạo ra những vận động phức tạp và linh hoạt.

There is no other reason to have a brain.

Không còn lý do nào khác về sự tồn tại của bộ não.

Think about it.

Hãy suy nghĩ về điều này.

Movement is the only way you have

Vận động là cách duy nhất bạn có

of affecting the world around you.

để gây ảnh hưởng/ tác động đến thế giới xung quanh bạn.

Now that's not quite true. There's one other way, and that's through sweating.

Bây giờ điều này không thực sự đúng đắn. Còn có một cách khác, và đó chính là qua quá trình đổ mồ hôi.

But apart from that,

Nhưng ngoài ra,

everything else goes through contractions of muscles.

mọi thứ khác đều quay quanh sự co rút của các khối cơ

So think about communication --

Vì thế hãy nghĩ về sự giao tiếp --

speech, gestures, writing, sign language --

lời nói, cử chỉ, văn viết, ngôn ngữ ký hiệu --

they're all mediated through contractions of your muscles.

tất cả đều được điều hoà thông qua sự co rút của của các khối cơ.

So it's really important to remember

Vì thế thực sự cần phải nhớ

that sensory, memory and cognitive processes are all important,

rằng các quá trình cảm nhận, ghi nhớ và nhận thức đều rất quan trọng,

but they're only important

nhưng những hoạt động này chỉ quan trọng

to either drive or suppress future movements.

khi thúc đẩy hoặc ngăn cản những vận động trong tương lai.

There can be no evolutionary advantage

Đây có thể không phải là ưu điểm của quá trình tiến hóa

to laying down memories of childhood

để thiết lập nên hồi ức về thời thơ ấu

or perceiving the color of a rose

hoặc để cảm nhận màu sắc của hoa hồng

if it doesn't affect the way you're going to move later in life.

nếu nó không gây ảnh hưởng đến cách bạn sẽ chuyển động sau này

Now for those who don't believe this argument,

Cho những ai không tin vào lập luận này,

we have trees and grass on our planet without the brain,

chúng ta có cây cối và cỏ dại không có bộ não trên hành tinh của chúng ta,

but the clinching evidence is this animal here --

tuy nhiên chứng cứ xác thực là loài vật này ở đây

the humble sea squirt.

con hải tiêu nhỏ bé này.

Rudimentary animal, has a nervous system,

Loài động vật sơ cấp này, có hệ thần kinh,

swims around in the ocean in its juvenile life.

bơi quanh đại dương khi chưa trưởng thành.

And at some point of its life,

Và vào một thời điểm nào đó trong cuộc sống của mình,

it implants on a rock.

hải tiêu bám vào đá.

And the first thing it does in implanting on that rock, which it never leaves,

Và điều đầu tiên nó làm khi bám vào tảng đá, nơi nó không bao giờ rời đi,

is to digest its own brain and nervous system

chính là tiêu hóa cả bộ não và hệ thần kinh của chính nó

for food.

như một loại thức ăn.

So once you don't need to move,

Vì thế một khi bạn không cần vận động,

you don't need the luxury of that brain.

bạn không cần sự xa xỉ của một bộ não.

And this animal is often taken

Và loài động vật này thường được lấy

as an analogy to what happens at universities

làm ví dụ tương tự cho những gì xảy ra trong các trường đại học

when professors get tenure,

khi các giáo sư được phong hàm,

but that's a different subject.

nhưng đây là một chủ đề khác.

(Applause)

(Vỗ tay)

So I am a movement chauvinist.

Vì thế tôi là một người theo chủ nghĩa di chuyển.

I believe movement is the most important function of the brain --

Tôi tin rằng sự vận động là chức năng quan trọng nhất của bộ não con người --

don't let anyone tell you that it's not true.

đừng để bất kỳ ai đó nói với bạn rằng đó không phải là sự thực.

Now if movement is so important,

Bây giờ, nếu chuyển động quan trọng đến vậy,

how well are we doing

chúng ta đã làm tốt đến đâu

understanding how the brain controls movement?

để hiểu phương thức bộ não chỉ huy chuyển động của cơ thể?

And the answer is we're doing extremely poorly; it's a very hard problem.

Và câu trả lời là chúng ta chưa làm được gì nhiều cả; đây chính là vấn đề khó khăn nhất.

But we can look at how well we're doing

Tuy nhiên chúng ta có thể biết được chúng ta làm tốt đến đâu

by thinking about how well we're doing building machines

bằng cách nghĩ về việc chúng ta lắp ráp máy móc tốt đến đâu

which can do what humans can do.

đây là những thiết bị có thể làm những việc mà con người có thể làm.

Think about the game of chess.

Hãy nghĩ về trò chơi cờ vua.

How well are we doing determining what piece to move where?

Chúng ta làm tốt đến đâu trong việc quyết định đi nước cờ nào?

If you pit Garry Kasparov here, when he's not in jail,

Nếu bạn muốn cho kỳ thủ Gary Kasparov tại đây, khi ông chưa bị giam,

against IBM's Deep Blue,

thi đấu cờ vua với chiếc máy tính Deep Blue của IBM,

well the answer is IBM's Deep Blue will occasionally win.

thì câu trả lời là chiếc Deep Blue của IBM sẽ thắng.

And I think if IBM's Deep Blue played anyone in this room, it would win every time.

Và tôi nghĩ rằng nếu cho chiếc Deep Blue của IBM thi đấu với bất kỳ ai trong khán phòng này, nó sẽ luôn thắng.

That problem is solved.

Vấn đề này đã được giải quyết.

What about the problem

Thế còn về vấn đề

of picking up a chess piece,

chọn nước cờ để đi,

dexterously manipulating it and putting it back down on the board?

thao tác khéo léo và đặt nó trở lại bàn cờ?

If you put a five year-old child's dexterity against the best robots of today,

Nếu bạn so sánh sự khéo léo của một đứa trẻ 5 tuổi với một chiếc rô-bốt tốt nhất ngày nay,

the answer is simple:

câu trả lời thật đơn giản:

the child wins easily.

đứa trẻ sẽ thắng dễ dàng.

There's no competition at all.

Ở đây không có cuộc thi nào cả.

Now why is that top problem so easy

Tại sao vấn đề này lại quá dễ

and the bottom problem so hard?

và mấu chốt của vấn đề lại quá khó?

One reason is a very smart five year-old

Một lý do là một đứa trẻ 5 tuổi rất thông minh

could tell you the algorithm for that top problem --

có thể cho bạn biết thuật toán cho vấn đề quan trọng đó --

look at all possible moves to the end of the game

tìm tất cả những nước đi có thể để kết thúc trò chơi

and choose the one that makes you win.

và chọn một nước đi có thể khiến bạn thắng.

So it's a very simple algorithm.

Vì thế nó là một thuật toán rất đơn giản.

Now of course there are other moves,

Tất nhiên còn có những nước cờ khác,

but with vast computers we approximate

nhưng với vô số máy tính chúng tôi ước lượng

and come close to the optimal solution.

đưa đến gần hơn với giải pháp tối ưu.

When it comes to being dexterous,

Khi trở nên thành thạo

it's not even clear what the algorithm is you have to solve to be dexterous.

thậm chí là không rõ được thuật toán nào mà bạn phải giải quyết để trở nên khéo léo.

And we'll see you have to both perceive and act on the world,

Và chúng tôi sẽ cho rằng bạn có cả nhận thức và hành động tác động đến thế giới,

which has a lot of problems.

là nơi vốn có nhiều vấn đề.

But let me show you cutting-edge robotics.

Tuy nhiên hãy để tôi cho bạn thấy robot thế hệ mới nhất.

Now a lot of robotics is very impressive,

Ngày nay, có nhiều robot rất ấn tượng,

but manipulation robotics is really just in the dark ages.

nhưng sự thao tác của robot thực sự mới chỉ ở giai đoạn đầu.

So this is the end of a Ph.D. project

Vì vậy, đây là kết thúc của một dự án Tiến Sĩ

from one of the best robotics institutes.

từ một trong những viện nghiên cứu rô-bốt tốt nhất.

And the student has trained this robot

Và những sinh viên đã từng huấn luyện người máy này

to pour this water into a glass.

rót nước vào cốc.

It's a hard problem because the water sloshes about, but it can do it.

Đây là một công việc khó khăn vì nước thường bị bắn tung tóe, nhưng người máy có thể làm việc đó.

But it doesn't do it with anything like the agility of a human.

Tuy nhiên người máy không rót nước khéo léo theo cách mà con người thường làm.

Now if you want this robot to do a different task,

Nếu bạn muốn người máy làm những nhiệm vụ khác,

that's another three-year Ph.D. program.

thì phải cần đến chương trình Tiến Sĩ kéo dài 3 năm nữa.

There is no generalization at all

Không có cái gì gọi là tổng quá hoá hết

from one task to another in robotics.

từ một nhiệm vụ đến nhiệm vụ khác trong ngành nghiên cứu người máy.

Now we can compare this

Bây giờ chúng ta có thể so sánh điều này

to cutting-edge human performance.

với hiệu suất hoạt động tiên tiến nhất của con người

So what I'm going to show you is Emily Fox

Những gì tôi sắp chứng minh cho bạn chính là Emily Fox

winning the world record for cup stacking.

đạt kỷ lục thế giới về xếp chồng cốc.

Now the Americans in the audience will know all about cup stacking.

Những khán giả người Mỹ trong khán phòng này sẽ biết về cuộc thi xếp cốc.

It's a high school sport

Đây là một môn thể thao trong trường học

where you have 12 cups you have to stack and unstack

Với môn này, bạn có 12 chiếc cốc để xếp và tách ra

against the clock in a prescribed order.

ngược chiều kim đồng hồ theo thứ tự cho trước.

And this is her getting the world record in real time.

Và đây là màn thi lập kỷ lục thế giới của cô ấy theo thời gian thực.

(Laughter)

(Cười)

(Applause)

(Vỗ tay)

And she's pretty happy.

Và cô bé khá hạnh phúc.

We have no idea what is going on inside her brain when she does that,

Chúng ta không biết điều gì diễn ra trong bộ não của cô bé khi cô chơi trò này,

and that's what we'd like to know.

và đó chính là điều chúng tôi muốn biết.

So in my group, what we try to do

Vì thế trong nhóm của tôi, những điều chúng tôi cố gắng làm

is reverse engineer how humans control movement.

là khám phá ra cơ chế con người điều khiển chuyển động của mình.

And it sounds like an easy problem.

Và nó dường như là một vấn đề dễ.

You send a command down, it causes muscles to contract.

Các bạn gửi mệnh lệnh xuống, nó khiến các cơ co bóp.

Your arm or body moves,

Cánh tay hay cơ thể của bạn chuyển động,

and you get sensory feedback from vision, from skin, from muscles and so on.

và bạn nhận được phản hồi về cảm giác từ tầm nhìn, da, từ các cơ bắp và vân vân.

The trouble is

Vấn đề ở đây là

these signals are not the beautiful signals you want them to be.

những tín hiệu này không phải là những tín hiệu hay như bạn mong đợi.

So one thing that makes controlling movement difficult

Vì thế một điều khiến việc điều khiển chuyể động khó khăn

is, for example, sensory feedback is extremely noisy.

là, ví dụ, phản hồi giác quan thường gây nhiễu.

Now by noise, I do not mean sound.

Với từ "nhiễu", tôi không có ý nhắc đến âm thanh.

We use it in the engineering and neuroscience sense

Chúng tôi sử dụng thuật ngữ này trong ngày kỹ thuật và ngành khoa học nghiên cứu thần kinh

meaning a random noise corrupting a signal.

với ý nghĩa là nhiễu bất kỳ có thể gây gián đoạn đến 1 tín hiệu.

So the old days before digital radio when you were tuning in your radio

Vì thế trước đây khi chưa có vô tuyến kỹ thuật số, khi bạn chuyển kênh trên đài radio

and you heard "crrcckkk" on the station you wanted to hear,

bạn nghe thấy tiếng "crrcckkk" tại kênh bạn muốn nghe,

that was the noise.

đó chính là nhiễu.

But more generally, this noise is something that corrupts the signal.

Nhưng xét trên diện rộng hơn, tiếng nhiễu này là cái gì đó có thể gây gián đoạn tín hiệu.

So for example, if you put your hand under a table

Ví dụ, nếu bạn muốn đặt tay dưới một chiếc bàn

and try to localize it with your other hand,

và cố định vị bằng một tay khác,

you can be off by several centimeters

bạn có thể chệch vài centimet

due to the noise in sensory feedback.

do nhiễu trong quá trình phản hồi cảm giác.

Similarly, when you put motor output on movement output,

Tương tự, khi bạn đặt đầu ra của động cơ lên đầu ra chuyển động,

it's extremely noisy.

nó gây ra nhiễu lớn.

Forget about trying to hit the bull's eye in darts,

Hãy quên việc cố đánh mắt bò...

just aim for the same spot over and over again.

chỉ nhắm đến một điểm liên tục.

You have a huge spread due to movement variability.

Bạn bị phân tán do tính biến đổi của việc vận động.

And more than that, the outside world, or task,

Và hơn thế nữa, thế giới bên ngoài, hay nhiệm vụ

is both ambiguous and variable.

đều mơ hồ và hay thay đổi

The teapot could be full, it could be empty.

Một ấm trà có thể đang đầy, hoặc có thể đang cạn

It changes over time.

Nó thay đổi theo thời gian.

So we work in a whole sensory movement task soup of noise.

Vì vậy chúng ta làm việc trong sự vận động thuộc cảm giác với tín hiệu nhiễu.

Now this noise is so great

Bây giờ tín hiệu nhiễu này lớn đến nỗi

that society places a huge premium

xã hội đặt một phần thưởng khổng lồ

on those of us who can reduce the consequences of noise.

cho ai trong chúng ta có thể giảm được các hậu quả của nhiễu.

So if you're lucky enough to be able to knock a small white ball

Vì vậy nếu bạn đủ may mắn để có thể đánh một trái banh trắng nhỏ

into a hole several hundred yards away using a long metal stick,

vào một lỗ cách xa đó hàng trăm dặm với một cây gậy bằng sắt dài,

our society will be willing to reward you

xã hội chúng ta sẽ sẵn lòng thưởng công cho bạn

with hundreds of millions of dollars.

bằng hàng trăm triệu đô la.

Now what I want to convince you of

Bây giờ, những gì tôi cố gắng thuyết phục các bạn là

is the brain also goes through a lot of effort

bộ não cũng phải trải qua rất nhiều nỗ lực

to reduce the negative consequences

để giảm thiểu các hậu quả xấu

of this sort of noise and variability.

của loại tín hiệu nhiễu và tính biến đổi này.

And to do that, I'm going to tell you about a framework

Và để làm điều đó, tôi sẽ nói với các bạn về một giải pháp

which is very popular in statistics and machine learning of the last 50 years

rất phổ biến trong thống kê và máy học trong vòng 50 năm qua

called Bayesian decision theory.

được gọi là thuyết quyết định Bayes.

And it's more recently a unifying way

Và nó gần như là trở thành một phương thức thống nhất

to think about how the brain deals with uncertainty.

để nghĩ về cách bộ não đối phó với sự không chắc chắn như thế nào.

And the fundamental idea is you want to make inferences and then take actions.

Và ý tưởng cơ bản là bạn muốn thực hiện suy luận và sau đó mới hành động.

So let's think about the inference.

Vậy hãy thử nghĩ về việc suy luận.

You want to generate beliefs about the world.

Bạn muốn tạo ra niềm tin về thế giới

So what are beliefs?

Vậy niềm tin là gì?

Beliefs could be: where are my arms in space?

Niềm tin có thể là: những mục tiêu của tôi ở đâu trong vũ trụ này?

Am I looking at a cat or a fox?

Tôi đang nhìn thấy một con mèo hay một con cáo?

But we're going to represent beliefs with probabilities.

Nhưng chúng tôi sẽ giới thiệu niềm tin bằng xác suất.

So we're going to represent a belief

Vì thế chúng tôi sẽ giới thiệu một niềm tin

with a number between zero and one --

bằng một con số giữa 0 và 1 --

zero meaning I don't believe it at all, one means I'm absolutely certain.

0 nghĩa là: tôi không tin chút nào, 1 nghĩa là tôi hoàn toàn chắc chắn.

And numbers in between give you the gray levels of uncertainty.

Và những con số giữa hai cột mốc này cho biết mức độ không chắc chắn.

And the key idea to Bayesian inference

Và ý tưởng chính cho thuyết suy luận Bayes.

is you have two sources of information

là bạn có hai nguồn thông tin

from which to make your inference.

mà từ đó bạn có thể suy luận.

You have data,

Bạn có dữ liệu.

and data in neuroscience is sensory input.

và dữ liệu trong thần kinh học là những dữ liệu đầu vào thuộc cảm giác.

So I have sensory input, which I can take in to make beliefs.

Vì vậy tôi có dữ liệu đầu vào thuộc cảm giác, mà tôi thể lấy để tao thành niềm tin.

But there's another source of information, and that's effectively prior knowledge.

Nhưng cũng có một nguồn thông tin khác, đó là kiến thức sẵn có.

You accumulate knowledge throughout your life in memories.

Bạn tích lũy kiến thức trong suốt cuộc sống của bạn trong ký ức.

And the point about Bayesian decision theory

Và quan điểm về thuyết quyết định Bayes

is it gives you the mathematics

là nó mang lại cho bạn cơ sở toán học

of the optimal way to combine

của phương thức tối ưu để kết hợp

your prior knowledge with your sensory evidence

kiến thức sẵn có với bằng chứng về cảm giác của bạn

to generate new beliefs.

để phát sinh ra niềm tin mới.

And I've put the formula up there.

Và tôi đã viết công thức lên đó.

I'm not going to explain what that formula is, but it's very beautiful.

Tôi sẽ không giải thích công thức đó là gì, nhưng nó trông rất tuyệt.

And it has real beauty and real explanatory power.

Và nó mang vẻ đẹp và sức mạnh giải thích thật sự.

And what it really says, and what you want to estimate,

Và những gì nó thật sự nói lên và những gì bạn muốn ước lượng,

is the probability of different beliefs

là xác suất của các niềm tin khác nhau

given your sensory input.

ứng với dữ liệu đầu vào thuộc cảm giác của bạn.

So let me give you an intuitive example.

Vì vậy, tôi sẽ đưa ra một ví dụ trực quan

Imagine you're learning to play tennis

Thử tưởng tượng là bạn đang học chơi tennis

and you want to decide where the ball is going to bounce

và bạn muốn quyết định quả banh sẽ nảy về hướng nào

as it comes over the net towards you.

khi nó bay qua lưới về hướng bạn.

There are two sources of information

Có hai nguồn thông tin

Bayes' rule tells you.

định luật Bayes cho biết như vậy.

There's sensory evidence -- you can use visual information auditory information,

Có bằng chứng về cảm giác -- bạn có thể sử dụng thông tin trực quan,

and that might tell you it's going to land in that red spot.

và điều đó có thể cho biết là quả bóng sẽ rơi vào điểm đỏ.

But you know that your senses are not perfect,

Nhưng bạn biết rằng các cảm giác của bạn không phải là hoàn hảo,

and therefore there's some variability of where it's going to land

và do đó có một vài biến đổi về nơi quả bóng sẽ rơi

shown by that cloud of red,

được miêu tả bằng một quầng màu đỏ,

representing numbers between 0.5 and maybe 0.1.

biểu diễn các con số ở giữa 0.5 và có thể là 0.1

That information is available in the current shot,

Thông tin đó có sẵn trong bức ảnh hiện tại,

but there's another source of information

nhưng có một nguồn thông tin khác

not available on the current shot,

không có sẵn trong bức ảnh hiện tại,

but only available by repeated experience in the game of tennis,

mà chỉ có sẵn bằng những kinh nghiệm lặp đi lặp lại trong các trận đấu tennis

and that's that the ball doesn't bounce

và rằng quả banh không nảy lên

with equal probability over the court during the match.

với cùng xác suất qua sân trong suốt trận đấu.

If you're playing against a very good opponent,

Nếu bạn đang thi đấu với một đấu thủ rất giỏi,

they may distribute it in that green area,

anh ta có thể phát quả banh vào vùng màu xanh đó,

which is the prior distribution,

là vùng phân phối sẵn có,

making it hard for you to return.

làm cho bạn khó mà đánh trả quả banh ngược về.

Now both these sources of information carry important information.

Bây giờ cả hai nguồn thông tin đều mang thông tin quan trọng.

And what Bayes' rule says

Và định luật Bayes cho biết

is that I should multiply the numbers on the red by the numbers on the green

rằng tôi nên nhân các con số trong vùng màu đỏ với các con số trong vùng màu xanh

to get the numbers of the yellow, which have the ellipses,

để có được các con số trong vùng màu vàng, mang hình eclipse,

and that's my belief.

và đó là niềm tin của tôi.

So it's the optimal way of combining information.

Vì vậy đó là phương thức tối ưu của việc kết hợp thông tin.

Now I wouldn't tell you all this if it wasn't that a few years ago,

Bây giờ tôi sẽ không kể cho các bạn về tất cả những điều này nếu không phải là cách đây một vài năm,

we showed this is exactly what people do

chúng tôi đã chứng minh đây chính xác là những gì mà người ta làm

when they learn new movement skills.

khi họ học về các kỹ năng vận động mới.

And what it means

Và nó có nghĩa

is we really are Bayesian inference machines.

là chúng ta thật sự là các cỗ máy suy luận Bayes

As we go around, we learn about statistics of the world and lay that down,

Khi chúng ta đi xung quanh, chúng ta học về sự thống kê của thế giới và đặt nó xuống

but we also learn

nhưng chúng ta cũng học được

about how noisy our own sensory apparatus is,

rằng bộ máy cảm giác của chính chúng ta bị nhiễu như thế nào,

and then combine those

và khi đó kết hợp những thứ này

in a real Bayesian way.

theo phương thức của Bayes.

Now a key part to the Bayesian is this part of the formula.

Bây giờ, phần chính yếu thuộc về Bayes là phần công thức này.

And what this part really says

Và những gì phần công thức này thật sự cho biết

is I have to predict the probability

là tôi phải dự đoán xác suất

of different sensory feedbacks

của các phản hồi thuộc cảm giác khác nhau

given my beliefs.

ứng với các niềm tin của tôi.

So that really means I have to make predictions of the future.

Điều đó có nghĩa là tôi phải dự đoán về tương lai.

And I want to convince you the brain does make predictions

Và tôi muốn thuyết phục các bạn rằng bộ não thật sự thực hiện việc dự đoán

of the sensory feedback it's going to get.

về các phản hồi cảm giác mà bộ não sắp sửa nhận được.

And moreover, it profoundly changes your perceptions

Và hơn nữa, điều này thay đổi một cách sâu sắc các nhận thức của bạn

by what you do.

với những gì bạn làm.

And to do that, I'll tell you

Và để làm điều đó, tôi sẽ cho các bạn biết

about how the brain deals with sensory input.

về bộ não xử lý như thế nào đối với các dữ liệu đầu vào thuộc cảm giác.

So you send a command out,

Vì vậy khi bạn gửi một mệnh lệnh ra,

you get sensory feedback back,

bạn nhận được một phản hồi thuộc cảm giác trả về,

and that transformation is governed

và phép biến đổi đó được điều khiển

by the physics of your body and your sensory apparatus.

bằng trạng thái vật lý của cơ thể và bộ máy cảm giác của bạn.

But you can imagine looking inside the brain.

Nhưng bạn có thể tưởng tượng nhìn vào bên trong bộ não.

And here's inside the brain.

Và đây thật sự là bên trong bộ não

You might have a little predictor, a neural simulator,

Bạn có thể có một bộ dự đoán nhỏ, một bộ mô phỏng thuộc thần kinh,

of the physics of your body and your senses.

của trạng thái vật lý của cơ thể và các cảm giác của bạn

So as you send a movement command down,

Vì vậy khi bạn gửi một lệnh vận động xuống,

you tap a copy of that off

bạn vỗ nhẹ vào bản sao đó

and run it into your neural simulator

và đưa nó vào bộ giả lập thần kinh

to anticipate the sensory consequences of your actions.

để lường trước những hậu quả cảm giác hành động của bạn

So as I shake this ketchup bottle,

Vì vậy khi tôi lắc cái hộp tương cà này,

I get some true sensory feedback as the function of time in the bottom row.

Tôi nhận được các phản hồi cảm giác thật sự như hàm số theo thời gian ở hàng dưới cùng

And if I've got a good predictor, it predicts the same thing.

Và khi tôi đã có được một thiết bị dự báo tốt, nó sẽ dự đoán cùng một kiểu.

Well why would I bother doing that?

Tại sao tôi lại phải làm điều đó ?

I'm going to get the same feedback anyway.

dù sao đi nữa, tôi cũng sẽ nhận được cùng một phản hồi

Well there's good reasons.

Sau đây là các lý do để giải thích cho việc này.

Imagine, as I shake the ketchup bottle,

Thử tưởng tượng, khi tôi lắc cái lọ tương cà này,

someone very kindly comes up to me and taps it on the back for me.

và có một người nào đó tiến về phía tôi và vỗ lên mặt sau của hộp tương cà hộ tôi.

Now I get an extra source of sensory information

Khi đó, tôi nhận được một nguồn thông tin cảm giác nữa

due to that external act.

gây ra bởi sự tương tác bên ngoài này.

So I get two sources.

Vì vậy tôi nhận được hai nguồn cảm giác

I get you tapping on it, and I get me shaking it,

Tôi có được cảm giác là bạn đang vỗ lên nó và cảm giác là tôi đang lắc nó.

but from my senses' point of view,

nhưng xét trên quan điểm giác quan của tôi

that is combined together into one source of information.

chúng được kết hợp với nhau thành một nguồn thông tin.

Now there's good reason to believe

Bây giờ, có lý do để bạn tin

that you would want to be able to distinguish external events from internal events.

rằng bạn muốn có thể phân biệt được các sự kiện xảy ra bên ngoài cơ thể với các sự kiện xảy ra từ bên trong cơ thể

Because external events are actually much more behaviorally relevant

Bởi vì các sự kiện xảy ra từ bên ngoài cơ thể có liên quan nhiều nhiều đến hành vi

than feeling everything that's going on inside my body.

hơn là cảm giác mọi thứ đang diễn ra trong cơ thể tôi.

So one way to reconstruct that

Vì vậy có một phương pháp để tái tạo lại điều đó

is to compare the prediction --

là so sánh các dự đoán

which is only based on your movement commands --

( chỉ căn cứ trên các mệnh lệnh vận động của bạn)

with the reality.

so với thực tế.

Any discrepancy should hopefully be external.

Nếu có bất kỳ sự khác nhau nào thì hầu như là nó là từ bên ngoài cơ thể.

So as I go around the world,

Vì vậy khi tôi đi vòng quanh thế giới

I'm making predictions of what I should get, subtracting them off.

Tôi đang dự đoán những gì tôi sẽ nhận được, và loại trừ chúng ra.

Everything left over is external to me.

Mọi thứ còn lại đối với tôi là từ bên ngoài

What evidence is there for this?

Có chứng cứ nào cho việc này không ?

Well there's one very clear example

Có một ví dụ minh hoạ rất rõ

where a sensation generated by myself feels very different

khi một cảm giác được phát sinh ra từ chính bản thân tôi sẽ rất khác biệt

then if generated by another person.

so với nếu nó được phát sinh ra bởi một người nào khác.

And so we decided the most obvious place to start

Và vì vậy chúng ta đã biết được nơi nên bắt đầu

was with tickling.

là với việc gây kích thích.

It's been known for a long time, you can't tickle yourself

Người ta đã biết từ lâu rằng bản thân con người không thể tự gây kích thích

as well as other people can.

cũng như là những người khác có thể làm điều đó.

But it hasn't really been shown, it's because you have a neural simulator,

Nhưng nó chưa thật sự được chứng minh, đó là bởi vì khi bạn có một bộ giả lập thần kinh

simulating your own body

mô phỏng theo chính cơ thể bạn

and subtracting off that sense.

và loại trừ cảm giác đó ra.

So we can bring the experiments of the 21st century

Vì vậy chúng ta có thể mang các thí nghiệm của thế kỉ 21

by applying robotic technologies to this problem.

bằng cách áp dụng các công nghệ robot vào vấn đề này.

And in effect, what we have is some sort of stick in one hand attached to a robot,

Và trên thực tế, chúng ta sẽ dùng một thiết bị như cây gậy trên một tay và được gắn vào một robot,

and they're going to move that back and forward.

và chúng có thể chuyển động tới lui.

And then we're going to track that with a computer

Và kế tiếp chúng ta theo dõi chuyển động đó với một máy vi tính

and use it to control another robot,

và sử dụng nó để điều khiển một robot khác,

which is going to tickle their palm with another stick.

mà con robot này sẽ kích thích bàn tay với một cây gậy khác.

And then we're going to ask them to rate a bunch of things

Và khi đó chúng ta có thể ước lượng được nhiều thứ

including ticklishness.

bao gồm cả triệu chứng "đụng vào là cười"

I'll show you just one part of our study.

Tôi sẽ trình diễn cho các bạn thấy chỉ một phần trong nghiên cứu của chúng tôi.

And here I've taken away the robots,

Và đây, khi tôi di chuyển robot,

but basically people move with their right arm sinusoidally back and forward.

nhưng thật sự là di chuyển tay phải tới lui theo hình sin

And we replay that to the other hand with a time delay.

Và khi làm lại điều đó với tay còn lại với một khoảng thời gian chờ

Either no time delay,

hoặc không có thời gian chờ,

in which case light would just tickle your palm,

trong trường hợp đó, ánh sáng chỉ kích thích vào bàn tay bạn,

or with a time delay of two-tenths of three-tenths of a second.

hoặc là với một khoảng thời gian chờ khoảng 2/10 hoặc 3/10 của một giây.

So the important point here

Và điều quan trọng là

is the right hand always does the same things -- sinusoidal movement.

tay phải luôn luôn chỉ làm đúng một chuyện -- di chuyển theo hình sin.

The left hand always is the same and puts sinusoidal tickle.

tay trái luôn luôn giữ thiết bị chiếu sáng hình sin

All we're playing with is a tempo causality.

Những gì chúng ta đang thực hiện là phương pháp nhân quả có nhịp độ.

And as we go from naught to 0.1 second,

Và khi chúng ta đi từ 0 đến 0.1 giây,

it becomes more ticklish.

nó trở nên càng bị kích thích

As you go from 0.1 to 0.2,

Khi bạn đi từ 0.1 đến 0.2,

it becomes more ticklish at the end.

nó trở nên bị kích thích về phía cuối.

And by 0.2 of a second,

Và ở mức 0.2 của một giây

it's equivalently ticklish

nó bị kích thích một cách tương đương

to the robot that just tickled you without you doing anything.

với con robot mà chỉ vừa mới kích thích bạn trong khi bạn không làm gì cả.

So whatever is responsible for this cancellation

Vì vậy cho dù là cái gì đi nữa chịu trách nhiệm cho sự triệt tiêu này

is extremely tightly coupled with tempo causality.

thì cũng kết hợp cực kỳ chặt chẽ với phương pháp nhân quả có nhịp độ.

And based on this illustration, we really convinced ourselves in the field

Và dựa trên sự minh hoạ này, chúng ta đã thật sự thuyết phục chúng ta rằng trong lĩnh vực này

that the brain's making precise predictions

bộ não đã tạo nên các dự đoán chính xác

and subtracting them off from the sensations.

và loại trừ chúng khỏi từ các sự cảm nhận.

Now I have to admit, these are the worst studies my lab has ever run.

Bây giờ, tôi phải thừa nhận rằng, đây là những nghiên cứu tệ hại nhất của tôi được thực hiện ở phòng thí nghiệm.

Because the tickle sensation on the palm comes and goes,

Bởi vì việc cảm nhận kích thích trên lòng bàn tay chỉ thoáng qua,

you need large numbers of subjects

bạn cần số lượng lớn các đối tượng

with these stars making them significant.

đóng vai trò chính làm cho chúng trở nên đáng kể.

So we were looking for a much more objective way

Vì vậy chúng tôi đã tìm kiếm một phương pháp khách quan hơn

to assess this phenomena.

để đánh giá hiện tượng này.

And in the intervening years I had two daughters.

Và trong những năm vào thời điểm đó, tôi có hai con gái.

And one thing you notice about children in backseats of cars on long journeys,

Và một điều mà bạn thấy rằng khi trẻ con ngồi ở ghế sau của xe trên các chuyến đi dài,

they get into fights --

đó là chúng đánh đấm lẫn nhau --

which started with one of them doing something to the other, the other retaliating.

mà bắt đầu là đứa này làm điều gì đó với đứa kia, và đứa kia đánh trả lại.

It quickly escalates.

Và càng lúc trở nên gay cấn hơn.

And children tend to get into fights which escalate in terms of force.

Và khi trẻ con có xu hướng chuyển đánh đấm lên đến mức bạo lực.

Now when I screamed at my children to stop,

Khi đó tôi phải thét lên gọi bọn trẻ ngừng lại,

sometimes they would both say to me

thỉnh thoảng chúng đều nói với tôi rằng

the other person hit them harder.

đứa kia đánh chúng mạnh hơn.

Now I happen to know my children don't lie,

Và bây giờ tôi tình cờ biết là bọn trẻ không nói dối,

so I thought, as a neuroscientist,

vì vậy tôi nghĩ, với tư cách là một nhà khoa học về thần kinh,

it was important how I could explain

điều quan trọng là tôi có thể giải thích như thế nào

how they were telling inconsistent truths.

như thế nào mà chúng nói những sự thật mâu thuẫn nhau.

And we hypothesize based on the tickling study

Và chúng ta đặt ra giả thiết dựa trên nghiên cứu của việc kích thích

that when one child hits another,

rằng khi một đứa trẻ đánh vào đứa kia,

they generate the movement command.

chúng tạo ra mệnh lệnh vận động.

They predict the sensory consequences and subtract it off.

Chúng dự đoán các hậu quả dựa trên cảm giác và loại trừ nó đi.

So they actually think they've hit the person less hard than they have --

Vì vậy chúng thật sự nghĩ là chúng đã đánh đứa kía ít mạnh hơn hơn là đứa kia đánh chúng --

rather like the tickling.

cũng giống như việc kích thích.

Whereas the passive recipient

Trong khi đứa bị đánh thụ động

doesn't make the prediction, feels the full blow.

không dự đoán, cảm nhận trọn vẹn lực của cú đánh.

So if they retaliate with the same force,

Vì vậy nếu chúng trả đũa lại với cũng một lực,

the first person will think it's been escalated.

đứa đầu tiên sẽ nghĩ lực đó mạnh hơn.

So we decided to test this in the lab.

Vì vậy chúng tôi đã quyết định thực hiện kiểm tra điều này trong phòng thí nghiệm.

(Laughter)

(tiếng cười)

Now we don't work with children, we don't work with hitting,

Bấy giờ chúng tôi không thực nghiệm với trẻ con, không thực nghiệm bằng việc đánh nhau,

but the concept is identical.

nhưng ý tưởng thực nghiệm là giống nhau.

We bring in two adults. We tell them they're going to play a game.

Chúng tôi mang vào hai người lớn. Chúng tôi bảo họ chơi một trò chơi.

And so here's player one and player two sitting opposite to each other.

Và người chơi thứ nhất và thứ hai ngồi đối diện với nhau.

And the game is very simple.

và trò chơi thì đơn giản.

We started with a motor

Chúng tôi bắt đầu với một động cơ môtô

with a little lever, a little force transfuser.

với một đòn bẩy nhỏ, một bộ phận truyền lực nhỏ.

And we use this motor to apply force down to player one's fingers

Và chúng tôi sử dụng cái động cơ này để tạo áp lực xuống ngón tay của người chơi

for three seconds and then it stops.

trong vòng ba giây và ngừng lại.

And that player's been told, remember the experience of that force

Và người chơi được dặn trước rằng hãy ghi nhớ lực tác động đó

and use your other finger

và sử dụng ngón tay kia

to apply the same force

tạo ra cùng một lực tác động

down to the other subject's finger through a force transfuser -- and they do that.

xuống ngón tay của người kia thông qua bộ phận truyền lực -- và họ sẽ làm như vậy.

And player two's been told, remember the experience of that force.

Người chơi thứ hai cũng được dặn trước rằng hãy ghi nhớ lực tác động đó.

Use your other hand to apply the force back down.

Sử dụng tay kia để tạo lực tác động ngược lại.

And so they take it in turns

Và họ cứ làm như vậy lần lượt

to apply the force they've just experienced back and forward.

đế tạo lực tác động mà họ vừa mới trải nghiệm lẫn nhau.

But critically,

Nhưng một cách nghiêm túc mà nói,

they're briefed about the rules of the game in separate rooms.

họ đã tường thuật lại quy tắc của trò chơi trong các gian phòng khác nhau.

So they don't know the rules the other person's playing by.

Vì vậy họ không biết về quy tắc của người chơi còn lại.

And what we've measured

Và những gì chúng tôi đo lường được

is the force as a function of terms.

là lực tác động như là một hàm số trong một khoảng thời gian ngắn.

And if we look at what we start with,

Và nếu chúng ta xem lại những gì lúc bắt đầu,

a quarter of a Newton there, a number of turns,

một phần tư lực Newton, với một số lượt,

perfect would be that red line.

tốt nhất là ở đường gạch đỏ.

And what we see in all pairs of subjects is this --

Và những gì chúng ta thấy trong cặp đối tượng này là --

a 70 percent escalation in force

một mức tăng thêm 70% của lực tác động

on each go.

cho mỗi lượt.

So it really suggests, when you're doing this --

Vì vậy nó thực sự gợi ra rằng, khi thực hiện điều này --

based on this study and others we've done --

dựa trên nghiên cứu này và những nghiên cứu khác mà chúng tôi đã thực hiện --

that the brain is canceling the sensory consequences

rằng bộ não đang bỏ qua các hậu quả thuộc cảm giác

and underestimating the force it's producing.

và đánh giá thấp lực tác động mà nó sản sinh ra.

So it re-shows the brain makes predictions

Vì vậy điều đó lại cho thấy rằng bộ não tạo ra các dự đoán

and fundamentally changes the precepts.

và về cơ bản là thay đổi các nguyên lý.

So we've made inferences, we've done predictions,

Vì vậy chúng ta đã tạo ra các suy luận, chúng ta tạo ra các dự đoán,

now we have to generate actions.

bây giờ chúng ta phải phát sinh ra các hành động.

And what Bayes' rule says is, given my beliefs,

Và định luật Bayes nói rằng, với sự tin tưởng của tôi,

the action should in some sense be optimal.

hành động nên ở một mức độ tối ưu.

But we've got a problem.

Nhưng chúng ta có một vấn đề ở đây.

Tasks are symbolic -- I want to drink, I want to dance --

Các nhiệm vụ mang tính tượng trưng -- Tôi muốn uống, tôi muốn nhảy --

but the movement system has to contract 600 muscles

nhưng hệ vận động phải co rút lại 600 cơ bắp

in a particular sequence.

theo một trình tự cụ thể nào đó.

And there's a big gap

Và có một khoảng cách lớn

between the task and the movement system.

giữa nhiệm vụ và hệ vận động.

So it could be bridged in infinitely many different ways.

Vì vậy nó có thể là cầu nối theo nhiều cách khác nhau.

So think about just a point to point movement.

hãy nghĩ về việc chuyển động từ một điểm đến một điểm khác.

I could choose these two paths

Tôi có thể chọn hai đường này

out of an infinite number of paths.

trong vô số các con đường.

Having chosen a particular path,

Sau khi đã chọn một đường cụ thể nào đó,

I can hold my hand on that path

Tôi có thể giữ tay trên đường đó

as infinitely many different joint configurations.

theo nhiều kiểu cấu hình khớp xương khác nhau.

And I can hold my arm in a particular joint configuration

Và tôi cũng có thể giữ tay theo một kiểu cấu hình khớp nhất định nào đó

either very stiff or very relaxed.

hoặc là rất là cứng nhắc hoặc là rất thoải mái

So I have a huge amount of choice to make.

Vì vậy tôi có rất rất nhiều sự lựa chọn khác nhau.

Now it turns out, we are extremely stereotypical.

Nhưng hoá ra là chúng ta cực kỳ theo khuôn mẫu.

We all move the same way pretty much.

Chúng ta di chuyển hầu như theo cùng một cách.

And so it turns out we're so stereotypical,

Và vì vậy hoá ra là chúng ta quá theo khuôn mẫu,

our brains have got dedicated neural circuitry

bộ não của chúng ta có các mạch thần kinh chuyên dụng

to decode this stereotyping.

để giải mã kiểu khuôn mẫu này.

So if I take some dots

Vì vậy nếu tôi lấy một vài điểm

and set them in motion with biological motion,

và đặt chúng trong sự chuyển động với chuyển động sinh học,

your brain's circuitry would understand instantly what's going on.

mạch trong bộ não sẽ hiểu ngay lập tức cái gì đang xảy ra.

Now this is a bunch of dots moving.

Bây giờ nếu là một chùm điểm chuyển động.

You will know what this person is doing,

bạn sẽ biết rằng người này đang làm gì đó,

whether happy, sad, old, young -- a huge amount of information.

có thể là vui, buồn, già, trẻ -- một lượng thông tin khổng lồ.

If these dots were cars going on a racing circuit,

Nếu các điểm này là các xe đang trên đường đua,

you would have absolutely no idea what's going on.

bạn sẽ tuyệt đối không biết cái gì đang xảy ra.

So why is it

Tại sao lại như vậy

that we move the particular ways we do?

rằng chúng ta di chuyển theo các cách cụ thể ?

Well let's think about what really happens.

Hãy nghĩ về những gì thật sự xảy ra.

Maybe we don't all quite move the same way.

Có thể là chúng ta không hoàn toàn di chuyển theo cùng một cách.

Maybe there's variation in the population.

Có thể là có sự biến động trong dân số.

And maybe those who move better than others

Và có thể một số người, mà di chuyển tốt hơn những người còn lại,

have got more chance of getting their children into the next generation.

có nhiều cơ hội hơn trong việc đưa con cái của họ vào thế hệ kế tiếp.

So in evolutionary scales, movements get better.

Vì vậy trong các nấc thang tiến hoá, sự vận động trở nên tốt hơn.

And perhaps in life, movements get better through learning.

Và có lẽ là trong cuộc sống, sự vận động trở nên tốt hơn thông qua việc học.

So what is it about a movement which is good or bad?

Vậy thế nào là một sự di chuyển tốt hoặc xấu ?

Imagine I want to intercept this ball.

Thử tưởng tượng là tôi muốn chặn trái banh này lại.

Here are two possible paths to that ball.

Có hai đường có thể dẫn đến trái banh đó.

Well if I choose the left-hand path,

Nếu tôi chọn con đường bên tay trái,

I can work out the forces required

Tôi có thể tính toán được các lực tác động cần thiết

in one of my muscles as a function of time.

trong các cơ bắp của tôi như là các hàm số của thời gian.

But there's noise added to this.

Nhưng có sự nhiễu thêm vào đây.

So what I actually get, based on this lovely, smooth, desired force,

Vì vậy những gì tôi thật sự có được, với lực tác động bằng phẳng và mong đợi

is a very noisy version.

là một phiên bản bị nhiễu

So if I pick the same command through many times,

Vì vậy nếu tôi chọn cùng một mệnh lệnh qua nhiều lần,

I will get a different noisy version each time, because noise changes each time.

tôi sẽ có được một phiên bản bị nhiễu cho mỗi lần, bởi vì tín hiệu nhiễu thay đổi cho mỗi lần.

So what I can show you here

Những gì tôi có thể trình diễn cho các bạn thấy là

is how the variability of the movement will evolve

tính biến đổi của sự vận động sẽ tiến triển như thế nào

if I choose that way.

nếu tôi chọn cách đó.

If I choose a different way of moving -- on the right for example --

Nếu tôi chọn cách thức di chuyển khác -- chẳng hạn về bên tay phải --

then I'll have a different command, different noise,

khi đó tôi sẽ có một mệnh lệnh khác, một tín hiệu nhiễu khác,

playing through a noisy system, very complicated.

thực hiện thông qua một hệ thống bị nhiễu, là rất phức tạp.

All we can be sure of is the variability will be different.

Những gì chúng ta có thể chắc chắn là tính biến đổi sẽ khác nhau.

If I move in this particular way,

Nếu tôi di chuyển theo cách thức cụ thể này,

I end up with a smaller variability across many movements.

tôi sau cùng có được một sự biến thiên nhỏ hơn qua nhiều lần chuyển động.

So if I have to choose between those two,

Vì vậy nếu tôi phải chọn giữa hai cách thức này,

I would choose the right one because it's less variable.

tôi sẽ chọn cách bên phải bởi vì nó ít bị biến đổi hơn.

And the fundamental idea

Và ý tưởng cơ bản

is you want to plan your movements

là bạn muốn lập kế hoạch cho các sự vận động

so as to minimize the negative consequence of the noise.

để tối thiểu hoá các hậu quả xấu của tín hiệu nhiễu.

And one intuition to get

Và một nhận thức có được

is actually the amount of noise or variability I show here

là thật sự số lượng nhiễu hoặc tính biến đổi mà tôi trình bày ở đây

gets bigger as the force gets bigger.

trở nên lớn hơn khi lực tác động mạnh hơn.

So you want to avoid big forces as one principle.

Vì vậy nên tránh các lực tác động mạnh là một nguyên lý.

So we've shown that using this,

Chúng ta đã chứng minh rằng sử dụng điều này

we can explain a huge amount of data --

sẽ có thể giải thích được một lượng lớn dữ liệu --

that exactly people are going about their lives planning movements

rằng chính xác là con người chuẩn bị cho cuộc sống bằng cách lên kế hoạch cho các sự vận động

so as to minimize negative consequences of noise.

để tối thiểu hoá các hậu quả xấu của tín hiệu nhiễu.

So I hope I've convinced you the brain is there

Vì vậy tôi hy vọng rằng tôi đã thuyết phục được các bạn rằng bộ não hiện hữu

and evolved to control movement.

và tiến hoá để điều khiển sự vận động

And it's an intellectual challenge to understand how we do that.

và đó là một thử thách về mặt trí óc để hiểu được chúng ta làm điều đó như thế nào.

But it's also relevant

Nhưng điều này cũng có liên quan

for disease and rehabilitation.

đến bệnh tật và sự hồi phục.

There are many diseases which effect movement.

Có nhiều bệnh tật gây ảnh hưởng đến sự vận động.

And hopefully if we understand how we control movement,

và hy vọng là nếu chúng ta hiểu được cách chúng ta điều khiển sự vận động như thế nào

we can apply that to robotic technology.

chúng ta có thể áp dụng vào công nghệ robot.

And finally, I want to remind you,

Và sau cùng, tôi muốn nhắc nhở các bạn rằng,

when you see animals do what look like very simple tasks,

khi các bạn thấy các con vật làm những gì trông giống như là các tác vụ đơn giản,

the actual complexity of what is going on inside their brain

thực chất của sự phức tạp đang diễn ra bên trong bộ não của chúng

is really quite dramatic.

là hoàn toàn ấn tượng.

Thank you very much.

Cám ơn các bạn rất nhiều.

(Applause)

(tiếng vỗ tay)

Chris Anderson: Quick question for you, Dan.

Chris Anderson: một câu hỏi nhanh cho ông, Dan.

So you're a movement -- (DW: Chauvinist.) -- chauvinist.

vậy ông vận động -- (DW: Người yêu nước) -- người yêu nước.

Does that mean that you think that the other things we think our brains are about --

Có phải điều đó có nghĩa là ông nghĩ rằng những thứ khác chúng ta đang nghĩ trong não về --

the dreaming, the yearning, the falling in love and all these things --

giấc mơ, sự khát khao, sự yêu đương và tất cả những thứ này --

are a kind of side show, an accident?

là một loại thứ yếu, một sự tình cờ ?

DW: No, no, actually I think they're all important

DW: Không, không, thật sự tôi nghĩ chúng tất cả đều quan trọng

to drive the right movement behavior to get reproduction in the end.

để điều khiển hành vi vận động một cách đúng đắn để có thể tái tạo lại khi kết thúc.

So I think people who study sensation or memory

Vì vậy tôi nghĩ người ta học cảm nhận hoặc ghi nhớ

without realizing why you're laying down memories of childhood.

mà không nhận biết tại sao họ đang thiết lập các hồi ức của thời thơ ấu

The fact that we forget most of our childhood, for example,

Chẳng hạn, việc chúng ta quên hầu hết thời thơ ấu,

is probably fine, because it doesn't effect our movements later in life.

có lẽ là cũng tốt thôi, bởi vì nó không ảnh hưởng đến sự vận động sau này của chúng ta trong cuộc sống.

You only need to store things which are really going to effect movement.

Bạn chỉ cần lưu trữ những thứ thật sự có ảnh hưởng đến việc vận động.

CA: So you think that people thinking about the brain, and consciousness generally,

CA: vì vậy ông nghĩ là người ta nghĩ về bộ não, sự nhận thức nói chung,

could get real insight

có thể có được sự hiểu biết thấu đáo

by saying, where does movement play in this game?

bằng cách nói rằng, sự vận động đóng vai trò ở đâu trong trò chơi này ?

DW: So people have found out for example

DW: chẳng hạn người ta đã nhận ra

that studying vision in the absence of realizing why you have vision

rằng học tưởng tượng mà thiếu nhận thức rằng tại sao họ lại có sự tưởng tượng

is a mistake.

là một sai lầm

You have to study vision with the realization

Phải học tưởng tượng với sự nhận thức

of how the movement system is going to use vision.

rằng hệ vận động đang sử dụng sự tưởng tượng như thế nào

And it uses it very differently once you think about it that way.

và hệ vận động sử dụng nó rất khác nhau mỗi khi bạn nghĩ về nó theo cách đó.

CA: Well that was quite fascinating. Thank you very much indeed.

CA: Điều này hoàn toàn là rất thú vị. Thật sự các ơn ông.

(Applause)

(tiếng vỗ tay)