ABOUT THE SPEAKER
Neil Burgess - Neuroscientist
At University College in London, Neil Burgess researches how patterns of electrical activity in brain cells guide us through space.

Why you should listen

Neil Burgessis is deputy director of the Institute of Cognitive Neuroscience at University College London, where he investigates of the role of the hippocampus in spatial navigation and episodic memory. His research is directed at answering questions such as: How are locations represented, stored and used in the brain? What processes and which parts of the brain are involved in remembering the spatial and temporal context of everyday events, and in finding one's way about?

To explore this space, he and his team use a range of methods for gathering data, including pioneering uses of virtual reality, as well as computational modelling and electrophysiological analysis of the function of hippocampal neurons in the rat, functional imaging of human navigation, and neuropsychological experiments on spatial and episodic memory.

A parallel interest: Investigating our human short-term memory for serial order, or how we know our 123s.

More profile about the speaker
Neil Burgess | Speaker | TED.com
TEDSalon London Spring 2011

Neil Burgess: How your brain tells you where you are

Нийл Бърджес: Как мозъкът ви разбира къде се намирате

Filmed:
1,458,267 views

Как запомняте къде сте паркирали колата си? Как разбирате дали се движите в правилната посока? Изследователят в областта на невронауката Нийл Бърджес изучава невронните механизми, които картографират пространството около нас, и връзката им с паметта и въображението.
- Neuroscientist
At University College in London, Neil Burgess researches how patterns of electrical activity in brain cells guide us through space. Full bio

Double-click the English transcript below to play the video.

00:15
When we parkпарк in a bigголям parkingпаркинг lot,
0
0
2000
Как запомняме къде сме паркирали колата си,
00:17
how do we rememberпомня where we parkedпаркиран our carкола?
1
2000
2000
когато паркираме на голям паркинг?
00:19
Here'sТук е the problemпроблем facingизправени пред HomerОмир.
2
4000
3000
Този проблем стои пред Хоумър.
00:22
And we're going to try to understandразбирам
3
7000
2000
А ние ще се опитаме да разберем
00:24
what's happeningслучва in his brainмозък.
4
9000
2000
какво се случва в мозъка му.
00:26
So we'llдобре startначало with the hippocampusморско конче, shownпосочен in yellowжълт,
5
11000
2000
Ще тръгнем от хипокампуса, показан в жълто,
00:28
whichкойто is the organорган of memoryпамет.
6
13000
2000
който е органът на паметта.
00:30
If you have damageщета there, like in Alzheimer'sБолестта на Алцхаймер,
7
15000
2000
Ако е увреден, както при болестта на Алцхаймер,
00:32
you can't rememberпомня things includingвключително where you parkedпаркиран your carкола.
8
17000
2000
не можете да запомняте неща, включително къде сте паркирали колата си.
00:34
It's namedна име after LatinЛатинска for "seahorseМорско конче,"
9
19000
2000
Името му идва от латинската дума
00:36
whichкойто it resemblesнаподобява.
10
21000
2000
за "морско конче", на което той прилича.
00:38
And like the restПочивка of the brainмозък, it's madeизработен of neuronsневрони.
11
23000
2000
Както и останалата част от мозъка, той се състои от неврони.
00:40
So the humanчовек brainмозък
12
25000
2000
Човешкият мозък
00:42
has about a hundredсто billionмилиард neuronsневрони in it.
13
27000
2000
е изграден от около сто милиарда неврона.
00:44
And the neuronsневрони communicateобщуват with eachвсеки other
14
29000
3000
А те комуникират един с друг,
00:47
by sendingизпращане little pulsesимпулси or spikesшипове of electricityелектричество
15
32000
2000
като изпращат слаби импулси или
00:49
viaчрез connectionsвръзки to eachвсеки other.
16
34000
2000
вълни електричество чрез връзки помежду си.
00:51
The hippocampusморско конче is formedоформен of two sheetsлисти of cellsклетки,
17
36000
3000
Хипокампусът е изграден от два слоя клетки,
00:54
whichкойто are very denselyгъсто interconnectedвзаимосвързан.
18
39000
2000
между които има множество връзки.
00:56
And scientistsучени have begunзапочнал to understandразбирам
19
41000
2000
Учените са започнали да разбират
00:58
how spatialпространствен memoryпамет worksвърши работа
20
43000
2000
как работи пространствената памет,
01:00
by recordingзапис from individualиндивидуален neuronsневрони
21
45000
2000
като са записали активността на отделни неврони
01:02
in ratsплъхове or miceмишки
22
47000
2000
при плъхове или мишки,
01:04
while they forageфураж or exploreизследвам an environmentзаобикаляща среда
23
49000
2000
докато те претърсват или изучават
01:06
looking for foodхрана.
24
51000
2000
дадена среда, търсейки храна.
01:08
So we're going to imagineПредставете си we're recordingзапис from a singleединичен neuronневрон
25
53000
3000
Нека си представим, че записваме активността
01:11
in the hippocampusморско конче of this ratплъх here.
26
56000
3000
на един единствен неврон в хипокампуса на този плъх тук.
01:14
And when it firesпожари a little spikeшип of electricityелектричество,
27
59000
2000
Когато той изпрати импулс електричество,
01:16
there's going to be a redчервен dotточка and a clickкликване.
28
61000
3000
ще се появи червена точка и щракване.
01:19
So what we see
29
64000
2000
Виждаме,
01:21
is that this neuronневрон knowsзнае
30
66000
2000
че този неврон реагира всеки път,
01:23
wheneverкогато и да е the ratплъх has goneси отиде into one particularособен placeмясто in its environmentзаобикаляща среда.
31
68000
3000
когато плъхът отиде на определено място в заобикалящата го среда.
01:26
And it signalsсигнали to the restПочивка of the brainмозък
32
71000
2000
И сигнализира за това на останалата част от мозъка,
01:28
by sendingизпращане a little electricalелектрически spikeшип.
33
73000
3000
като изпраща малки импулси електричество.
01:31
So we could showшоу the firingизпичане rateскорост of that neuronневрон
34
76000
3000
Следователно можем да изразим честотата на активиране на този неврон
01:34
as a functionфункция of the animal'sна животните locationместоположение.
35
79000
2000
като функция от местоположението на животното.
01:36
And if we recordрекорд from lots of differentразличен neuronsневрони,
36
81000
2000
А ако запишем активността на множество отделни неврони,
01:38
we'llдобре see that differentразличен neuronsневрони fireпожар
37
83000
2000
ще видим, че всеки от тях изпраща импулси,
01:40
when the animalживотно goesотива in differentразличен partsчасти of its environmentзаобикаляща среда,
38
85000
2000
когато животното се намира на определено място в средата си,
01:42
like in this squareквадрат boxкутия shownпосочен here.
39
87000
2000
както личи от тези квадрати.
01:44
So togetherзаедно they formформа a mapкарта
40
89000
2000
Така заедно те създават карта
01:46
for the restПочивка of the brainмозък,
41
91000
2000
за останалата част от мозъка,
01:48
tellingказвам the brainмозък continuallyнепрекъснато,
42
93000
2000
която постоянно му казва:
01:50
"Where am I now withinв рамките на my environmentзаобикаляща среда?"
43
95000
2000
"Къде се намирам в момента спрямо заобикалящата ме среда?"
01:52
PlaceМясто cellsклетки are alsoсъщо beingсъщество recordedзаписано in humansхората.
44
97000
3000
Клетки за местоположение са открити и при хората.
01:55
So epilepsyепилепсия patientsпациенти sometimesпонякога need
45
100000
2000
Понякога болните от епилепсия се нуждаят
01:57
the electricalелектрически activityдейност in theirтехен brainмозък monitoringмониторинг.
46
102000
3000
от наблюдение на електрическата активност на мозъка им.
02:00
And some of these patientsпациенти playedизигран a videoвидео gameигра
47
105000
2000
Някои от тези пациенти играли видео игра,
02:02
where they driveпът around a smallмалък townград.
48
107000
2000
при която шофират из малко градче.
02:04
And placeмясто cellsклетки in theirтехен hippocampihippocampi would fireпожар, becomeда стане activeактивен,
49
109000
3000
Клетките за местонахождение в хипокампуса им се активирали,
02:07
startначало sendingизпращане electricalелектрически impulsesимпулси
50
112000
3000
започвали да изпращат електрически импулси,
02:10
wheneverкогато и да е they droveизпъди throughпрез a particularособен locationместоположение in that townград.
51
115000
3000
всеки път, когато те минавали през определено място в този град.
02:13
So how does a placeмясто cellклетка know
52
118000
2000
Но как клетката за местоположение разбира
02:15
where the ratплъх or personчовек is withinв рамките на its environmentзаобикаляща среда?
53
120000
3000
къде в средата си се намира плъхът или човекът?
02:18
Well these two cellsклетки here
54
123000
2000
Ами, ето тези две клетки
02:20
showшоу us that the boundariesграници of the environmentзаобикаляща среда
55
125000
2000
ни показват, че границите на средата
02:22
are particularlyособено importantважно.
56
127000
2000
са от особено значение.
02:24
So the one on the topвръх
57
129000
2000
Горната обича да изпраща импулси
02:26
likesхаресвания to fireпожар sortвид of midwayна средата betweenмежду the wallsстени
58
131000
2000
някъде по средата между стените на кутията,
02:28
of the boxкутия that theirтехен rat'sплъх in.
59
133000
2000
в която се намира плъхът.
02:30
And when you expandразширят the boxкутия, the firingизпичане locationместоположение expandsсе разширява.
60
135000
3000
А разширим ли кутията, районът на активиране на клетката също се увеличава.
02:33
The one belowПо-долу likesхаресвания to fireпожар
61
138000
2000
Тази отдолу изпраща импулси всеки път,
02:35
wheneverкогато и да е there's a wallстена closeблизо by to the southюжно.
62
140000
3000
когато има стена наблизо от юг.
02:38
And if you put anotherоще wallстена insideвътре the boxкутия,
63
143000
2000
И ако поставите друга преграда в кутията,
02:40
then the cellклетка firesпожари in bothи двете placeмясто
64
145000
2000
тогава клетката се активира и на двете места --
02:42
whereverкъдето there's a wallстена to the southюжно
65
147000
2000
винаги когато, обикаляйки из кутията,
02:44
as the animalживотно exploresизследва around in its boxкутия.
66
149000
3000
животното среща преграда от юг.
02:48
So this predictsпрогнозира
67
153000
2000
От това можем да предположим, че усещането
02:50
that sensingнаблюдение the distancesразстояния and directionsинструкции of boundariesграници around you --
68
155000
2000
за разстоянията и посоките до преградите около нас --
02:52
extendedпродължен buildingsсгради and so on --
69
157000
2000
редици сгради и прочие --
02:54
is particularlyособено importantважно for the hippocampusморско конче.
70
159000
3000
е от особено значение за хипокампуса.
02:57
And indeedнаистина, on the inputsвходове to the hippocampusморско конче,
71
162000
2000
И наистина, при изследване на входящата информация към хипокампуса
02:59
cellsклетки are foundнамерено whichкойто projectпроект into the hippocampusморско конче,
72
164000
2000
са открити клетки, които комуникират с него,
03:01
whichкойто do respondотговарям exactlyточно
73
166000
2000
и реагират именно при регистрирането
03:03
to detectingоткриване boundariesграници or edgesръбове
74
168000
3000
на преграда или граница
03:06
at particularособен distancesразстояния and directionsинструкции
75
171000
2000
на определено разстояние и посока
03:08
from the ratплъх or mouseмишка
76
173000
2000
от плъха или мишката,
03:10
as it's exploringпроучване around.
77
175000
2000
докато те изучават средата си.
03:12
So the cellклетка on the left, you can see,
78
177000
2000
Както виждате, клетката вляво
03:14
it firesпожари wheneverкогато и да е the animalживотно getsполучава nearблизо до
79
179000
2000
изпраща импулс винаги, когато животното доближи
03:16
to a wallстена or a boundaryграница to the eastизток,
80
181000
3000
стена или преграда от изток,
03:19
whetherдали it's the edgeръб, край or the wallстена of a squareквадрат boxкутия
81
184000
3000
независимо дали това е ръбът или стената на квадратна кутия
03:22
or the circularкръгъл wallстена of the circularкръгъл boxкутия
82
187000
2000
или облата стена на обла кутия,
03:24
or even the dropизпускайте at the edgeръб, край of a tableмаса, whichкойто the animalsживотни are runningбягане around.
83
189000
3000
или дори ръбът на края на маса, по която животните тичат.
03:27
And the cellклетка on the right there
84
192000
2000
А клетката вдясно ей там
03:29
firesпожари wheneverкогато и да е there's a boundaryграница to the southюжно,
85
194000
2000
реагира всеки път, когато срещне препятствие от юг,
03:31
whetherдали it's the dropизпускайте at the edgeръб, край of the tableмаса or a wallстена
86
196000
2000
независимо дали това е ръбът на масата или стена,
03:33
or even the gapпразнина betweenмежду two tablesмаси that are pulledизтегли apartна части.
87
198000
3000
или дори празното пространство между две маси.
03:36
So that's one way in whichкойто we think
88
201000
2000
Това е един от начините, по които смятаме,
03:38
placeмясто cellsклетки determineопредели where the animalживотно is as it's exploringпроучване around.
89
203000
3000
че клетките за местоположение определят къде се намира животното.
03:41
We can alsoсъщо testтест where we think objectsобекти are,
90
206000
3000
Можем да тестваме и къде смятаме, че се намира даден обект,
03:44
like this goalцел flagфлаг, in simpleпрост environmentsсреди --
91
209000
3000
като това флагче например, в не сложни среди --
03:47
or indeedнаистина, where your carкола would be.
92
212000
2000
или направо -- къде би могла да е колата ви.
03:49
So we can have people exploreизследвам an environmentзаобикаляща среда
93
214000
3000
Така можем да накараме някого да разучи дадена среда
03:52
and see the locationместоположение they have to rememberпомня.
94
217000
3000
и да запомни определено място.
03:55
And then, if we put them back in the environmentзаобикаляща среда,
95
220000
2000
Ако след това го върнем в тази среда,
03:57
generallyв общи линии they're quiteсъвсем good at puttingпускането a markerмаркер down
96
222000
2000
обикновено той сравнително лесно може да отбележи
03:59
where they thought that flagфлаг or theirтехен carкола was.
97
224000
3000
къде смята, че е било флагчето или колата.
04:02
But on some trialsизпитвания,
98
227000
2000
Но при някои опити
04:04
we could changeпромяна the shapeформа and sizeразмер of the environmentзаобикаляща среда
99
229000
2000
можем да променим формата или размерите на средата,
04:06
like we did with the placeмясто cellклетка.
100
231000
2000
както направихме при клетките за местоположение.
04:08
In that caseслучай, we can see
101
233000
2000
Тогава виждаме как представата им
04:10
how where they think the flagфлаг had been changesпромени
102
235000
3000
за това къде е било флагчето се променя
04:13
as a functionфункция of how you changeпромяна the shapeформа and sizeразмер of the environmentзаобикаляща среда.
103
238000
3000
спрямо изменението на формата и размерите на средата.
04:16
And what you see, for exampleпример,
104
241000
2000
Например, ако флагчето е било
04:18
if the flagфлаг was where that crossкръст was in a smallмалък squareквадрат environmentзаобикаляща среда,
105
243000
3000
на мястото на този хикс в малка квадратна среда
04:21
and then if you askпитам people where it was,
106
246000
2000
и след това попитате хората къде е било,
04:23
but you've madeизработен the environmentзаобикаляща среда biggerпо-голям,
107
248000
2000
след като обаче сте разширили средата,
04:25
where they think the flagфлаг had been
108
250000
2000
предполагаемото му според тях място
04:27
stretchesучастъци out in exactlyточно the sameедин и същ way
109
252000
2000
се разширява точно по същия начин,
04:29
that the placeмясто cellклетка firingизпичане stretchedразтегнат out.
110
254000
2000
по който се разшири и активирането на клетките за местоположение.
04:31
It's as if you rememberпомня where the flagфлаг was
111
256000
2000
Сякаш помним къде е било флагчето като запаметяваме
04:33
by storingсъхраняване the patternмодел of firingизпичане acrossпрез all of your placeмясто cellsклетки
112
258000
3000
модела на активиране на всички клетки за местоположение
04:36
at that locationместоположение,
113
261000
2000
на това определено място
04:38
and then you can get back to that locationместоположение
114
263000
2000
и след това се връщаме на него,
04:40
by movingдвижещ around
115
265000
2000
движейки се, така че
04:42
so that you bestнай-доброто matchмач the currentтекущ patternмодел of firingизпичане of your placeмясто cellsклетки
116
267000
2000
настоящият модел на активиране да пасне
04:44
with that storedсъхранени patternмодел.
117
269000
2000
по възможно най-добър начин със запаметения модел.
04:46
That guidesръководства you back to the locationместоположение that you want to rememberпомня.
118
271000
3000
Това ни напътства обратно към мястото, което сме искали да запомним.
04:49
But we alsoсъщо know where we are throughпрез movementдвижение.
119
274000
3000
Друг начин, по който разбираме къде сме, е чрез движение.
04:52
So if we take some outboundизходяща pathпът --
120
277000
2000
Ако например се отдалечаваме от дадена точка --
04:54
perhapsможе би we parkпарк and we wanderскитат off --
121
279000
2000
да кажем, че сме паркирали и тръгваме нанякъде --
04:56
we know because our ownсобствен movementsдвижения,
122
281000
2000
на база на движението си по този път,
04:58
whichкойто we can integrateинтегрират over this pathпът
123
283000
2000
което можем да обединим в едно цяло,
05:00
roughlyприблизително what the headingзаглавие directionпосока is to go back.
124
285000
2000
придобиваме груба представа коя би била обратната посока.
05:02
And placeмясто cellsклетки alsoсъщо get this kindмил of pathпът integrationинтеграция inputвход
125
287000
4000
Клетките за местоположение получават информация за цялостния ни маршрут
05:06
from a kindмил of cellклетка calledНаречен a gridрешетка cellклетка.
126
291000
3000
от тип клетки, наречени координатни клетки.
05:09
Now gridрешетка cellsклетки are foundнамерено, again,
127
294000
2000
Този тип клетки намираме отново
05:11
on the inputsвходове to the hippocampusморско конче,
128
296000
2000
да изпращат информация към хипокампуса
05:13
and they're a bitмалко like placeмясто cellsклетки.
129
298000
2000
и донякъде приличат на клетките за местоположение.
05:15
But now as the ratплъх exploresизследва around,
130
300000
2000
Но в този случай, докато плъхът изучава средата си,
05:17
eachвсеки individualиндивидуален cellклетка firesпожари
131
302000
2000
всяка клетка подава импулси
05:19
in a wholeцяло arrayмасив of differentразличен locationsместоположения
132
304000
3000
в множество различни точки,
05:22
whichкойто are laidположени out acrossпрез the environmentзаобикаляща среда
133
307000
2000
разположени из средата
05:24
in an amazinglyизумително regularредовен triangularтриъгълни gridрешетка.
134
309000
3000
в удивително правилна триъгълна решетка.
05:29
And if you recordрекорд from severalняколко gridрешетка cellsклетки --
135
314000
3000
И ако запишем активността на няколко подобни координатни клетки --
05:32
shownпосочен here in differentразличен colorsцветове --
136
317000
2000
показани тук в различни цветове --
05:34
eachвсеки one has a grid-likeподобен на мрежа firingизпичане patternмодел acrossпрез the environmentзаобикаляща среда,
137
319000
3000
на всяка от тях отговаря един, подобен на решетка, модел на активиране,
05:37
and eachвсеки cell'sна клетка grid-likeподобен на мрежа firingизпичане patternмодел is shiftedизместен slightlyмалко
138
322000
3000
като всяка решетка е леко изместена
05:40
relativeотносителен to the other cellsклетки.
139
325000
2000
спрямо останалите.
05:42
So the redчервен one firesпожари on this gridрешетка
140
327000
2000
Следователно червената изпраща импулси съгласно тази решетка,
05:44
and the greenзелен one on this one and the blueсин on on this one.
141
329000
3000
зелената -- спрямо тази, а синята -- спрямо тази.
05:47
So togetherзаедно, it's as if the ratплъх
142
332000
3000
Като цяло изглежда, че плъхът
05:50
can put a virtualвиртуален gridрешетка of firingизпичане locationsместоположения
143
335000
2000
може да разположи в средата си виртуална решетка
05:52
acrossпрез its environmentзаобикаляща среда --
144
337000
2000
от активни точки --
05:54
a bitмалко like the latitudeгеографска ширина and longitudeдължина linesлинии that you'dти можеш find on a mapкарта,
145
339000
3000
нещо като паралелите и меридианите на географската карта --
05:57
but usingизползвайки trianglesтриъгълници.
146
342000
2000
но използвайки триъгълници.
05:59
And as it movesходове around,
147
344000
2000
И докато се движи наоколо,
06:01
the electricalелектрически activityдейност can passминавам
148
346000
2000
електрическата активност може да преминава
06:03
from one of these cellsклетки to the nextследващия cellклетка
149
348000
2000
от една клетка към друга
06:05
to keep trackпът of where it is,
150
350000
2000
за да проследява местонахождението му,
06:07
so that it can use its ownсобствен movementsдвижения
151
352000
2000
така че животното да използва собствените си движения,
06:09
to know where it is in its environmentзаобикаляща среда.
152
354000
2000
за да разбере къде се намира.
06:11
Do people have gridрешетка cellsклетки?
153
356000
2000
Дали хората имат координатни клетки?
06:13
Well because all of the grid-likeподобен на мрежа firingизпичане patternsмодели
154
358000
2000
Тъй като всички решетъчни модели на активност
06:15
have the sameедин и същ axesоси of symmetryсиметрия,
155
360000
2000
имат едни и същи оси на симетрия,
06:17
the sameедин и същ orientationsориентации of gridрешетка, shownпосочен in orangeоранжев here,
156
362000
3000
еднаква ориентация на решетката, показана в оранжево тук,
06:20
it meansсредства that the netнето activityдейност
157
365000
2000
това означава, че мрежовата дейност
06:22
of all of the gridрешетка cellsклетки in a particularособен partчаст of the brainмозък
158
367000
3000
на всички координатни клетки в определена част на мозъка
06:25
should changeпромяна
159
370000
2000
би трябвало да се измени
06:27
accordingСпоред to whetherдали we're runningбягане alongзаедно these sixшест directionsинструкции
160
372000
2000
в зависимост от това дали тичаме в тези шест посоки
06:29
or runningбягане alongзаедно one of the sixшест directionsинструкции in betweenмежду.
161
374000
3000
или в някоя от шестте посоки посредата.
06:32
So we can put people in an MRIЯМР scannerскенер
162
377000
2000
Можем да поставим някого в ЯМР скенер
06:34
and have them do a little videoвидео gameигра
163
379000
2000
и да го накараме да изиграе кратка видео игра
06:36
like the one I showedпоказан you
164
381000
2000
като онази, която ви показах,
06:38
and look for this signalсигнал.
165
383000
2000
за да потърсим подобен сигнал.
06:40
And indeedнаистина, you do see it in the humanчовек entorhinalentorhinal cortexкора,
166
385000
3000
И наистина, ще го открием в човешкия енторинален кортекс --
06:43
whichкойто is the sameедин и същ partчаст of the brainмозък that you see gridрешетка cellsклетки in ratsплъхове.
167
388000
3000
същата част на мозъка, където намираме координатните клетки при плъховете.
06:46
So back to HomerОмир.
168
391000
2000
Сега нека се върнем при Хоумър.
06:48
He's probablyвероятно rememberingспомняне where his carкола was
169
393000
2000
Той може би си спомня къде е била колата му
06:50
in termsусловия of the distancesразстояния and directionsинструкции
170
395000
2000
по отношение на разстоянието и посоката
06:52
to extendedпродължен buildingsсгради and boundariesграници
171
397000
2000
към редиците сгради и преградите
06:54
around the locationместоположение where he parkedпаркиран.
172
399000
2000
около мястото, където е паркирал.
06:56
And that would be representedпредставени
173
401000
2000
И това ще е представено
06:58
by the firingизпичане of boundary-detectingоткриване на границата cellsклетки.
174
403000
2000
от активирането на клетки, засичащи прегради.
07:00
He's alsoсъщо rememberingспомняне the pathпът he tookвзеха out of the carкола parkпарк,
175
405000
3000
Той помни също така маршрута си на излизане от паркинга,
07:03
whichкойто would be representedпредставени in the firingизпичане of gridрешетка cellsклетки.
176
408000
3000
който ще е представен от активирането на координатни клетки.
07:06
Now bothи двете of these kindsвидове of cellsклетки
177
411000
2000
Всеки от тези два типа клетки
07:08
can make the placeмясто cellsклетки fireпожар.
178
413000
2000
може да активира клетките за местоположение.
07:10
And he can returnвръщане to the locationместоположение where he parkedпаркиран
179
415000
2000
Така той може да се върне до мястото, където е паркирал,
07:12
by movingдвижещ so as to find where it is
180
417000
3000
като се движи, така че да намери къде настоящият модел
07:15
that bestнай-доброто matchesмачове the firingизпичане patternмодел
181
420000
2000
на активиране на клетките за местоположение
07:17
of the placeмясто cellsклетки in his brainмозък currentlyпонастоящем
182
422000
2000
най-пълно пасва на
07:19
with the storedсъхранени patternмодел where he parkedпаркиран his carкола.
183
424000
3000
запаметения модел на мястото на паркиране.
07:22
And that guidesръководства him back to that locationместоположение
184
427000
2000
Това го насочва обратно към мястото
07:24
irrespectiveнезависимо of visualзрителен cuesподсказване
185
429000
2000
независимо от зрителни знаци,
07:26
like whetherдали his car'sкола actuallyвсъщност there.
186
431000
2000
като това дали колата му наистина е там.
07:28
Maybe it's been towedтеглени.
187
433000
2000
Може да е била вдигната от паяк.
07:30
But he knowsзнае where it was, so he knowsзнае to go and get it.
188
435000
3000
Но той знае къде е била и може да стигне до нея.
07:33
So beyondотвъд spatialпространствен memoryпамет,
189
438000
2000
Така, ако потърсим
07:35
if we look for this grid-likeподобен на мрежа firingизпичане patternмодел
190
440000
2000
този решетъчен модел на активиране
07:37
throughoutпрез the wholeцяло brainмозък,
191
442000
2000
в целия мозък,
07:39
we see it in a wholeцяло seriesсерия of locationsместоположения
192
444000
3000
ще го срещнем на множество места,
07:42
whichкойто are always activeактивен
193
447000
2000
които са активни винаги, когато
07:44
when we do all kindsвидове of autobiographicalавтобиографична memoryпамет tasksзадачи,
194
449000
2000
мозъкът ни извършва задачи, свързани с паметта,
07:46
like rememberingспомняне the last time you wentотидох to a weddingсватба, for exampleпример.
195
451000
3000
например кога за последен път сме били на сватба.
07:49
So it mayможе be that the neuralнервен mechanismsмеханизми
196
454000
2000
Следователно е възможно невронните механизми,
07:51
for representingпредставляващи the spaceпространство around us
197
456000
3000
отговорни за пространствената ни ориентация,
07:54
are alsoсъщо used for generatingгенерираща visualзрителен imageryобрази
198
459000
4000
да се използват също така за създаване на визуални образи,
07:58
so that we can recreateСъздайте отново the spatialпространствен sceneсцена, at leastнай-малко,
199
463000
3000
така че, когато поискаме да си спомним нещо, да можем да пресъздадем поне
08:01
of the eventsсъбития that have happenedсе случи to us when we want to imagineПредставете си them.
200
466000
3000
пространствена картина на събитията.
08:04
So if this was happeningслучва,
201
469000
2000
Ако това е така, спомените ни се събуждат
08:06
your memoriesспомени could startначало by placeмясто cellsклетки activatingактивиране eachвсеки other
202
471000
3000
като клетките за местонахождение се активират взаимно
08:09
viaчрез these denseплътен interconnectionsвзаимовръзки
203
474000
2000
чрез тези тесни взаимовръзки
08:11
and then reactivatingповторното активиране boundaryграница cellsклетки
204
476000
2000
и след това на свой ред активират клетките, регистриращи препятствия,
08:13
to createсъздавам the spatialпространствен structureструктура
205
478000
2000
за да създадат пространствената структура
08:15
of the sceneсцена around your viewpointгледна точка.
206
480000
2000
на сцената около нас.
08:17
And gridрешетка cellsклетки could moveход this viewpointгледна точка throughпрез that spaceпространство.
207
482000
2000
А координатните клетки придвижват гледната ни точка в пространството.
08:19
AnotherДруг kindмил of cellклетка, headглава directionпосока cellsклетки,
208
484000
2000
Съществува и друг тип клетки, които не споменах --
08:21
whichкойто I didn't mentionспоменавам yetоще,
209
486000
2000
тези, регистриращи посоката напред --
08:23
they fireпожар like a compassкомпас accordingСпоред to whichкойто way you're facingизправени пред.
210
488000
3000
те подават импулси като компас в зависимост от това накъде сме обърнати.
08:26
They could defineдефинира the viewingгледане directionпосока
211
491000
2000
Те могат да определят посоката, от която искаме
08:28
from whichкойто you want to generateгенериране an imageизображение for your visualзрителен imageryобрази,
212
493000
3000
да създадем визуален образ, така че да можем
08:31
so you can imagineПредставете си what happenedсе случи when you were at this weddingсватба, for exampleпример.
213
496000
3000
да си представим какво е станало на онази сватба, например.
08:34
So this is just one exampleпример
214
499000
2000
Това е само един пример
08:36
of a newнов eraера really
215
501000
2000
от всъщност нова епоха
08:38
in cognitiveпознавателен neuroscienceневрология
216
503000
2000
в когнитивната невронаука,
08:40
where we're beginningначало to understandразбирам
217
505000
2000
в която започваме да разбираме
08:42
psychologicalпсихологичен processesпроцеси
218
507000
2000
психологичните процеси, като това
08:44
like how you rememberпомня or imagineПредставете си or even think
219
509000
3000
как човек помни или си представя или дори -- мисли
08:47
in termsусловия of the actionsмерки
220
512000
2000
от гледна точка на дейността на
08:49
of the billionsмилиарди of individualиндивидуален neuronsневрони that make up our brainsмозъците.
221
514000
3000
милиардите индивидуални неврони, които изграждат нашите мозъци.
08:52
Thank you very much.
222
517000
2000
Много ви благодаря.
08:54
(ApplauseАплодисменти)
223
519000
3000
(Аплодисменти)
Translated by Zornitsa Savcheva
Reviewed by Anton Hikov

▲Back to top

ABOUT THE SPEAKER
Neil Burgess - Neuroscientist
At University College in London, Neil Burgess researches how patterns of electrical activity in brain cells guide us through space.

Why you should listen

Neil Burgessis is deputy director of the Institute of Cognitive Neuroscience at University College London, where he investigates of the role of the hippocampus in spatial navigation and episodic memory. His research is directed at answering questions such as: How are locations represented, stored and used in the brain? What processes and which parts of the brain are involved in remembering the spatial and temporal context of everyday events, and in finding one's way about?

To explore this space, he and his team use a range of methods for gathering data, including pioneering uses of virtual reality, as well as computational modelling and electrophysiological analysis of the function of hippocampal neurons in the rat, functional imaging of human navigation, and neuropsychological experiments on spatial and episodic memory.

A parallel interest: Investigating our human short-term memory for serial order, or how we know our 123s.

More profile about the speaker
Neil Burgess | Speaker | TED.com