ABOUT THE SPEAKER
Nancy Kanwisher - Brain researcher
Using fMRI imaging to watch the human brain at work, Nancy Kanwisher’s team has discovered cortical regions responsible for some surprisingly specific elements of cognition.

Why you should listen

Does the brain use specialized processors to solve complex problems, or does it rely instead on more general-purpose systems?

This question has been at the crux of brain research for centuries. MIT researcher Nancy Kanwisher seeks to answer this question by discovering a “parts list” for the human mind and brain. "Understanding the nature of the human mind," she says, "is arguably the greatest intellectual quest of all time."

Kanwisher and her colleagues have used fMRI to identify distinct sites in the brain for face recognition, knowing where you are, and thinking about other people’s thoughts. Yet these discoveries are a prelude to bigger questions: How do these brain regions develop and function? What are the actual computations that go on in each region, and how are these computations implemented in circuits of neurons? And how do these work together to produce human intelligence?

To learn more, see Kanwisher's collection of short talks on how scientists actually study the human mind and brain and what they have learned so far.

More profile about the speaker
Nancy Kanwisher | Speaker | TED.com
TED2014

Nancy Kanwisher: A neural portrait of the human mind

Nancy Kanwisher: Un retrato neuronal de la mente humana.

Filmed:
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La pionera en imágenes cerebrales Nancy Kanwisher, que usa la IRMf para ver la actividad en las regiones del cerebro (a veces del suyo), nos comparte lo que ella y sus colegas han aprendido. El cerebro está hecho tanto de componentes especializados como de una maquinaria de uso general. Otra sorpresa: aún queda mucho por aprender.
- Brain researcher
Using fMRI imaging to watch the human brain at work, Nancy Kanwisher’s team has discovered cortical regions responsible for some surprisingly specific elements of cognition. Full bio

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Hoy quiero hablar
00:12
TodayHoy I want to tell you
0
604
1216
de un proyecto que se
está llevando a cabo
00:13
about a projectproyecto beingsiendo carriedllevado out
1
1820
1803
00:15
by scientistscientíficos all over the worldmundo
2
3623
2687
por científicos de todo el mundo
00:18
to paintpintar a neuralneural portraitretrato of the humanhumano mindmente.
3
6310
3288
para crear un retrato neuronal
de la mente humana.
00:21
And the centralcentral ideaidea of this work
4
9598
2172
Y la idea central de este trabajo
00:23
is that the humanhumano mindmente and braincerebro
5
11770
1858
es que la mente humana y el cerebro
00:25
is not a singlesoltero, general-purposepropósito general processorprocesador,
6
13628
2857
no es solo un procesador con
propósito general,
00:28
but a collectioncolección of highlyaltamente specializedespecializado componentscomponentes,
7
16485
3442
sino es una colección de componentes
de alta especialización y
00:31
eachcada solvingresolviendo a differentdiferente specificespecífico problemproblema,
8
19927
2983
cada uno soluciona un
problema específico diferente,
00:34
and yettodavía collectivelycolectivamente makingfabricación up
9
22910
2336
pero que, sin embargo,
en su conjunto constituyen
00:37
who we are as humanhumano beingsseres and thinkerspensadores.
10
25246
4356
lo que somos como
seres humanos y pensadores.
00:41
To give you a feel for this ideaidea,
11
29602
1476
Para ilustrar esta idea,
00:43
imagineimagina the followingsiguiendo scenarioguión:
12
31078
2664
imaginen la siguiente situación:
00:45
You walkcaminar into your child'sniño day carecuidado centercentrar.
13
33742
2196
Vas al jardín infantil de tu hijo.
00:47
As usualusual, there's a dozendocena kidsniños there
14
35938
2237
Como de costumbre,
hay una docena de niños allí
00:50
waitingesperando to get pickedescogido up,
15
38175
1591
esperando que los recojan,
00:51
but this time,
16
39766
1632
pero esta vez,
00:53
the children'spara niños facescaras look weirdlyextrañamente similarsimilar,
17
41398
2985
las caras de los niños se ven
extrañamente similares,
00:56
and you can't figurefigura out whichcual childniño is yourstuya.
18
44383
2808
y no puedes decidir
qué niño es el tuyo.
00:59
Do you need newnuevo glassesgafas?
19
47191
1749
¿Necesitas lentes nuevos?
01:00
Are you losingperdiendo your mindmente?
20
48940
1908
¿Estás volviéndote loca?
01:02
You runcorrer throughmediante a quickrápido mentalmental checklistlista de control.
21
50848
2452
Haces una verificación mental rápida.
01:05
No, you seemparecer to be thinkingpensando clearlyclaramente,
22
53300
1894
No, parece que
estás pensando con claridad,
01:07
and your visionvisión is perfectlyperfectamente sharpagudo.
23
55194
2391
y tu visión es perfectamente nítida.
01:09
And everything looksmiradas normalnormal
24
57585
1789
Y todo parece normal
01:11
exceptexcepto the children'spara niños facescaras.
25
59374
2162
excepto las caras de los niños.
01:13
You can see the facescaras,
26
61536
1786
Puedes ver las caras,
01:15
but they don't look distinctivedistintivo,
27
63322
1708
pero no se ven distintas,
01:17
and noneninguna of them looksmiradas familiarfamiliar,
28
65030
1858
y ninguna de ellas parece familiar,
01:18
and it's only by spottingpunteo an orangenaranja haircabello ribboncinta
29
66888
2498
y es solo mediante una
cinta naranja en el pelo
01:21
that you find your daughterhija.
30
69386
1896
que encuentras a tu hija.
01:23
This suddenrepentino losspérdida of the abilitycapacidad to recognizereconocer facescaras
31
71282
3425
Esta pérdida repentina de
la capacidad de reconocer las caras
01:26
actuallyactualmente happenssucede to people.
32
74707
1546
realmente le sucede a la gente.
01:28
It's calledllamado prosopagnosiaprosopagnosia,
33
76253
2054
Se llama prosopagnosia,
y es el resultado del daño
01:30
and it resultsresultados from damagedañar
34
78307
1181
01:31
to a particularespecial partparte of the braincerebro.
35
79488
2126
de una parte particular del cerebro.
01:33
The strikingsorprendentes thing about it
36
81614
1500
Lo más llamativo
es que solo afecta el
reconocimiento de la cara
01:35
is that only facecara recognitionreconocimiento is impaireddañado;
37
83114
2595
todo lo demás está bien.
01:37
everything elsemás is just fine.
38
85709
2439
01:40
ProsopagnosiaProsopagnosia is one of manymuchos surprisinglyasombrosamente specificespecífico
39
88148
3868
La prosopagnosia es uno de
los muchos déficits mentales
01:44
mentalmental deficitsdéficits that can happenocurrir after braincerebro damagedañar.
40
92016
4535
sorprendentemente específicos que
pueden ocurrir después de daño cerebral.
Estos síndromes colectivamente
01:48
These syndromessíndromes collectivelycolectivamente
41
96551
1363
01:49
have suggestedsugirió for a long time
42
97914
2239
han sugerido durante mucho tiempo
01:52
that the mindmente is divvieddividido up into distinctdistinto componentscomponentes,
43
100153
3768
que la mente está repartida
en distintos componentes,
01:55
but the effortesfuerzo to discoverdescubrir those componentscomponentes
44
103921
2385
pero el esfuerzo para
descubrir esos componentes
01:58
has jumpedsaltó to warpdeformación speedvelocidad
45
106306
1614
ha ido a mucha mayor velocidad
01:59
with the inventioninvención of braincerebro imagingimágenes technologytecnología,
46
107920
2582
con la invención de la tecnología
de imágenes cerebrales,
02:02
especiallyespecialmente MRIMRI.
47
110502
3048
especialmente la imagen
por resonancia magnética (IRM).
02:05
So MRIMRI enableshabilita you to see internalinterno anatomyanatomía
48
113550
3240
El IRM permite ver la anatomía interna
02:08
at highalto resolutionresolución,
49
116790
1586
en alta resolución,
02:10
so I'm going to showespectáculo you in a secondsegundo
50
118376
1430
voy a mostrarles
02:11
a setconjunto of MRIMRI cross-sectionaltransversal imagesimágenes
51
119806
3352
un conjunto de IRMs
de cortes transversales
02:15
throughmediante a familiarfamiliar objectobjeto,
52
123158
1618
de un objeto familiar,
iremos a través de ellos
02:16
and we're going to flymosca throughmediante them
53
124776
875
02:17
and you're going to try to figurefigura out what the objectobjeto is.
54
125651
2473
e intentarán averiguar qué objeto es.
02:20
Here we go.
55
128124
2111
Empezamos.
02:24
It's not that easyfácil. It's an artichokealcachofa.
56
132241
1889
No es tan fácil.
Es una alcachofa.
02:26
Okay, let's try anotherotro one,
57
134130
1630
Bueno, probemos con otra,
02:27
startingcomenzando from the bottomfondo and going throughmediante the topparte superior.
58
135760
2596
empezando en la parte inferior
hasta la parte superior.
¡Brócoli!
¡Es una cabeza de brócoli.
02:32
BroccoliBrócoli! It's a headcabeza of broccolibrócoli.
59
140812
1151
02:33
Isn't it beautifulhermosa? I love that.
60
141963
1664
¿No es hermoso?
Me encanta.
02:35
Okay, here'saquí está anotherotro one. It's a braincerebro, of coursecurso.
61
143627
2757
Bueno, aquí hay otra.
Es un cerebro, por supuesto.
02:38
In facthecho, it's my braincerebro.
62
146384
1586
De hecho, es mi cerebro.
Estamos pasando
rebanadas de mi cabeza.
02:39
We're going throughmediante slicesrodajas throughmediante my headcabeza like that.
63
147970
1733
02:41
That's my nosenariz over on the right, and now
64
149703
1758
Esa es mi nariz
a la derecha, y ahora
02:43
we're going over here, right there.
65
151461
3409
vamos por aquí, aquí mismo.
02:46
So this picture'simágenes nicebonito, if I do say so myselfmí mismo,
66
154870
4601
Esta imagen es bonita,
si me permiten decirlo,
02:51
but it showsmuestra only anatomyanatomía.
67
159471
1912
pero solo muestra la anatomía.
02:53
The really coolguay advanceavanzar with functionalfuncional imagingimágenes
68
161383
2520
El avance realmente genial
con imágenes funcionales
ocurrió al descubrir
cómo hacer
02:55
happenedsucedió when scientistscientíficos figuredfigurado out how to make
69
163903
1572
02:57
picturesimágenes that showespectáculo not just anatomyanatomía but activityactividad,
70
165475
3395
imágenes que no solo muestren
la anatomía sino la actividad,
03:00
that is, where neuronsneuronas are firingdisparo.
71
168870
2435
es decir, cuándo se activan las neuronas.
03:03
So here'saquí está how this workstrabajos.
72
171305
1516
Así es cómo funciona.
El cerebro es como los músculos.
03:04
BrainsSesos are like musclesmúsculos.
73
172821
1117
03:05
When they get activeactivo,
74
173938
1563
Cuando se activan,
03:07
they need increasedaumentado bloodsangre flowfluir to supplysuministro that activityactividad,
75
175501
2974
aumentan el flujo sanguíneo
para realizar la actividad,
03:10
and luckysuerte for us, bloodsangre flowfluir
controlcontrolar to the braincerebro is locallocal,
76
178475
3568
y por suerte, el control del flujo
de sangre al cerebro es local,
por lo que si un grupo de neuronas,
por ejemplo, aquí,
03:14
so if a bunchmanojo of neuronsneuronas, say, right there
77
182043
2162
03:16
get activeactivo and startcomienzo firingdisparo,
78
184205
1500
se activa y empieza a trabajar,
03:17
then bloodsangre flowfluir increasesaumenta just right there.
79
185705
2725
entonces aumenta
el flujo de sangre justo allí.
El IRM funcional registra ese
aumento del flujo sanguíneo,
03:20
So functionalfuncional MRIMRI picksselecciones up
on that bloodsangre flowfluir increaseincrementar,
80
188430
3721
03:24
producingproductor a highermayor MRIMRI responserespuesta
81
192151
2033
que produce una mayor
respuesta del IRM
03:26
where neuralneural activityactividad goesva up.
82
194184
2926
donde la actividad neuronal aumenta.
03:29
So to give you a concretehormigón feel
83
197110
1700
Para darles una idea concreta
03:30
for how a functionalfuncional MRIMRI experimentexperimentar goesva
84
198810
2485
de cómo es un experimento IRM funcional
y lo qué se puede aprender de él
03:33
and what you can learnaprender from it
85
201295
1439
03:34
and what you can't,
86
202734
1384
y lo que no se puede,
03:36
let me describedescribir one of the first studiesestudios I ever did.
87
204118
3442
permítanme describir uno
de los primeros estudios que hice.
Queríamos saber si había una parte
especial del cerebro para reconocer caras,
03:39
We wanted to know if there was a specialespecial
partparte of the braincerebro for recognizingreconociendo facescaras,
88
207560
4138
03:43
and there was alreadyya reasonrazón to
think there mightpodría be suchtal a thing
89
211698
3072
y ya había razones para pensar
que puede haber tal cosa
03:46
basedbasado on this phenomenonfenómeno of prosopagnosiaprosopagnosia
90
214770
1720
por este fenómeno de prosopagnosia
03:48
that I describeddescrito a momentmomento agohace,
91
216490
2123
que describí hace un momento,
pero nadie había visto nunca
esa parte del cerebro
03:50
but nobodynadie had ever seenvisto that partparte of the braincerebro
92
218613
2278
03:52
in a normalnormal personpersona,
93
220891
1919
en una persona normal,
03:54
so we setconjunto out to look for it.
94
222810
2056
así que nos pusimos a buscarla.
03:56
So I was the first subjecttema.
95
224866
1951
Yo fue el primer sujeto.
03:58
I wentfuimos into the scannerescáner, I laylaico on my back,
96
226817
2212
Entré en el escáner, me tumbé boca arriba,
04:01
I heldretenida my headcabeza as still as I could
97
229029
2583
mantuve la cabeza
tan quieta como pude
04:03
while staringcurioso at picturesimágenes of facescaras like these
98
231612
5017
mientras miraba imágenes
de rostros como estos
04:08
and objectsobjetos like these
99
236629
2131
y objetos como estos
04:10
and facescaras and objectsobjetos for hourshoras.
100
238760
5165
y rostros y objetos por horas.
Así que como alguien que está
muy cerca del récord del mundo
04:15
So as somebodyalguien who has
prettybonita closecerca to the worldmundo recordgrabar
101
243925
2772
04:18
of totaltotal numbernúmero of hourshoras spentgastado insidedentro an MRIMRI scannerescáner,
102
246697
3543
del mayor total de horas dentro
de un escáner de IRM,
04:22
I can tell you that one of the skillshabilidades
103
250240
1432
puedo decir que
una de las habilidades
04:23
that's really importantimportante for MRIMRI researchinvestigación
104
251672
2663
más importantes para
la investigación de IRM
04:26
is bladdervejiga controlcontrolar.
105
254335
1778
es el control de la vejiga.
04:28
(LaughterRisa)
106
256113
1802
(Risas)
04:29
When I got out of the scannerescáner,
107
257915
1537
Cuando salí del escáner,
04:31
I did a quickrápido analysisanálisis of the datadatos,
108
259452
2316
hice un análisis rápido de los datos,
buscando cualquier parte de mi cerebro
04:33
looking for any partspartes of my braincerebro
109
261768
1503
04:35
that producedproducido a highermayor responserespuesta
when I was looking at facescaras
110
263271
2806
que hubiera producido una mayor
respuesta al mirar las caras
04:38
than when I was looking at objectsobjetos,
111
266077
1870
que al mirar los objetos,
04:39
and here'saquí está what I saw.
112
267947
2171
y esto es lo que vi.
04:42
Now this imageimagen looksmiradas just awfulhorrible by today'shoy standardsestándares,
113
270118
3656
Esta imagen se ve horrible
para los estándares actuales,
04:45
but at the time I thought it was beautifulhermosa.
114
273774
2808
pero en ese momento
pensé que era hermosa.
Lo que muestra es que la región justo ahí,
04:48
What it showsmuestra is that regionregión right there,
115
276582
1950
esa pequeña burbuja,
04:50
that little blobgota,
116
278532
1283
que es cerca del tamaño
de una aceituna
04:51
it's about the sizetamaño of an oliveaceituna
117
279815
1747
04:53
and it's on the bottomfondo surfacesuperficie of my braincerebro
118
281562
2156
y está en la base de
la superficie de mi cerebro
04:55
about an inchpulgada straightDerecho in from right there.
119
283718
3206
como a dos cm de aquí.
04:58
And what that partparte of my braincerebro is doing
120
286924
2790
Y lo que esa parte de
mi cerebro está haciendo
es producir una mayor
respuesta de IRM,
05:01
is producingproductor a highermayor MRIMRI responserespuesta,
121
289714
2920
es decir, una mayor actividad neuronal,
05:04
that is, highermayor neuralneural activityactividad,
122
292634
1748
05:06
when I was looking at facescaras
123
294382
1482
al mirar las caras
05:07
than when I was looking at objectsobjetos.
124
295864
2266
que al mirar los objetos.
05:10
So that's prettybonita coolguay,
125
298130
1360
Es bastante impresionante,
05:11
but how do we know this isn't a flukeplatija?
126
299490
2318
pero ¿cómo sabemos que
esto no es una casualidad?
05:13
Well, the easiestmás fácil way
127
301808
1420
Bueno, la forma más fácil
05:15
is to just do the experimentexperimentar again.
128
303228
2114
es simplemente hacer
el experimento de nuevo.
05:17
So I got back in the scannerescáner,
129
305342
1639
Así que volví en el escáner,
05:18
I lookedmirado at more facescaras and I lookedmirado at more objectsobjetos
130
306981
2431
Miré más caras y
miré más objetos
05:21
and I got a similarsimilar blobgota,
131
309412
2189
y obtuve una mancha parecida,
05:23
and then I did it again
132
311601
1895
y luego lo hice otra vez
05:25
and I did it again
133
313496
1855
y lo hice de nuevo
05:27
and again and again,
134
315351
3072
y una y otra vez,
05:30
and around about then
135
318423
1047
y entonces
05:31
I decideddecidido to believe it was for realreal.
136
319470
2941
decidí creer que era correcto.
05:34
But still, maybe this is
something weirdextraño about my braincerebro
137
322411
3753
Pero aún así, tal vez esto
es algo raro en mi cerebro
05:38
and no one elsemás has one of these things in there,
138
326164
2462
y nadie más tiene una
de estas cosas allí,
05:40
so to find out, we scannedescaneado a bunchmanojo of other people
139
328626
2455
así que para saberlo, escaneamos
a muchas otras personas
05:43
and foundencontró that prettybonita much everyonetodo el mundo
140
331081
2446
y encontramos que casi todo el mundo
05:45
has that little face-processingprocesamiento facial regionregión
141
333527
2006
tiene esa pequeña región para
el reconocimiento de rostros.
05:47
in a similarsimilar neighborhoodbarrio of the braincerebro.
142
335533
2893
en un lugar similar del cerebro.
05:50
So the nextsiguiente questionpregunta was,
143
338426
1888
Así que la siguiente pregunta fue,
05:52
what does this thing really do?
144
340314
1474
¿qué hace esto realmente?
05:53
Is it really specializedespecializado just for facecara recognitionreconocimiento?
145
341788
3932
¿Es realmente especializada o
solo es para el reconocimiento facial?
05:57
Well, maybe not, right?
146
345720
1240
Bueno, quizá no, ¿verdad?
05:58
Maybe it respondsresponde not only to facescaras
147
346960
1802
Tal vez no solo responde a las caras
06:00
but to any bodycuerpo partparte.
148
348762
2109
sino a cualquier parte del cuerpo.
06:02
Maybe it respondsresponde to anything humanhumano
149
350871
2369
Tal vez responde a algo humano
06:05
or anything aliveviva
150
353240
1780
o cualquier ser viva
06:07
or anything roundredondo.
151
355020
1656
o a cualquier cosa redonda.
06:08
The only way to be really sure that that regionregión
152
356676
2154
La única forma de estar
realmente seguros de que esa región
06:10
is specializedespecializado for facecara recognitionreconocimiento
153
358830
2417
está especializada en
el reconocimiento facial
06:13
is to ruleregla out all of those hypotheseshipótesis.
154
361247
2643
es descartar todas esas hipótesis.
Así que pasamos la mayor
parte de los siguientes dos años
06:15
So we spentgastado much of the nextsiguiente couplePareja of yearsaños
155
363890
2830
escaneando a personas
mientras veían muchos
06:18
scanningexploración subjectsasignaturas while they lookedmirado at lots
156
366720
1647
06:20
of differentdiferente kindsclases of imagesimágenes,
157
368367
1606
tipos diferentes de imágenes,
06:21
and we showedmostró that that partparte of the braincerebro
158
369973
1957
y demostramos que
esa parte del cerebro
06:23
respondsresponde stronglyfuertemente when you look at
159
371930
1950
responde de manera sensible al mirar
06:25
any imagesimágenes that are facescaras of any kindtipo,
160
373880
3453
cualquiera de las imágenes que
sean caras de algún tipo,
06:29
and it respondsresponde much lessMenos stronglyfuertemente
161
377333
1913
y responde mucho menos fuerte
06:31
to any imageimagen you showespectáculo that isn't a facecara,
162
379246
3149
a cualquier imagen
que no sea una cara,
06:34
like some of these.
163
382395
1305
como algunas de estas.
06:35
So have we finallyfinalmente nailedclavado the casecaso
164
383700
2239
Así que ¿finalmente resolvimos el caso
06:37
that this regionregión is necessarynecesario for facecara recognitionreconocimiento?
165
385939
3240
de que esta región es necesaria
para el reconocimiento facial?
06:41
No, we haven'tno tiene.
166
389179
1323
No, no lo hemos hecho.
06:42
BrainCerebro imagingimágenes can never tell you
167
390502
1951
Las imágenes cerebrales no pueden decir
06:44
if a regionregión is necessarynecesario for anything.
168
392453
2440
si una región es necesaria para nada.
Todo lo que se puede obtener
06:46
All you can do with braincerebro imagingimágenes
169
394893
1440
06:48
is watch regionsregiones turngiro on and off
170
396333
2048
son regiones que
se encienden y se apagan
conforme la gente piensa
pensamientos diferentes.
06:50
as people think differentdiferente thoughtspensamientos.
171
398381
1968
06:52
To tell if a partparte of the braincerebro is
necessarynecesario for a mentalmental functionfunción,
172
400349
3611
Para saber si es necesaria una
parte para una función mental,
06:55
you need to messlío with it and see what happenssucede,
173
403960
2509
necesitamos jugar con ella y ver qué pasa,
06:58
and normallynormalmente we don't get to do that.
174
406469
2275
y normalmente no hacemos hacer eso.
07:00
But an amazingasombroso opportunityoportunidad camevino about
175
408744
2584
Pero una gran oportunidad surgió
07:03
very recentlyrecientemente when a couplePareja of colleaguescolegas of minemía
176
411328
2464
hace muy poco, cuando
un par de colegas míos
07:05
testedprobado this man who has epilepsyepilepsia
177
413792
3071
examinaban a este hombre con epilepsia
07:08
and who is shownmostrado here in his hospitalhospital bedcama
178
416863
2682
y que se muestra aquí
en su cama de hospital
07:11
where he's just had electrodeselectrodos placedmetido
179
419545
1367
con unos electrodos
07:12
on the surfacesuperficie of his braincerebro
180
420912
2071
en la superficie de su cerebro
07:14
to identifyidentificar the sourcefuente of his seizuresconvulsiones.
181
422983
2554
para identificar la fuente
de sus convulsiones.
07:17
So it turnedconvertido out by totaltotal chanceoportunidad
182
425537
2533
Así que resultó que por casualidad
07:20
that two of the electrodeselectrodos
183
428070
1949
que dos de los electrodos
07:22
happenedsucedió to be right on topparte superior of his facecara areazona.
184
430019
3223
estaban arriba del área de los rostros.
07:25
So with the patient'spaciente consentconsentimiento,
185
433242
2329
Así que, con el
consentimiento del paciente,
07:27
the doctorsdoctores askedpreguntó him what happenedsucedió
186
435571
2587
los médicos le preguntaron qué pasó
07:30
when they electricallyeléctricamente stimulatedestimulado
that partparte of his braincerebro.
187
438158
4166
cuando estimularon eléctricamente
esa parte de su cerebro.
07:34
Now, the patientpaciente doesn't know
188
442324
1654
El paciente no sabe
07:35
where those electrodeselectrodos are,
189
443978
1384
dónde están los electrodos,
07:37
and he's never heardoído of the facecara areazona.
190
445362
2212
y nunca ha oído hablar
de la zona de rostros.
07:39
So let's watch what happenssucede.
191
447574
1991
Así que vamos a ver qué pasa.
07:41
It's going to startcomienzo with a controlcontrolar conditioncondición
192
449565
1969
Se comienza con una condición de control
07:43
that will say "ShamImpostor" nearlycasi invisiblyinvisiblemente
193
451534
2407
que dice "SHAM" casi invisible
en rojo en la parte inferior izquierda,
07:45
in redrojo in the lowerinferior left,
194
453941
1710
07:47
when no currentcorriente is deliveredentregado,
195
455651
2282
cuando no hay corriente,
07:49
and you'lltu vas a hearoír the neurologistneurólogo speakingHablando
to the patientpaciente first. So let's watch.
196
457933
3815
y oirán al neurólogo hablarle al
paciente en primer lugar. Veamos.
07:53
(VideoVídeo) NeurologistNeurólogo: Okay, just look at my facecara
197
461748
2081
Neurólogo: Está bien,
basta con ver mi cara
07:55
and tell me what happenssucede when I do this.
198
463829
3285
y dime qué sucede al hacer esto.
07:59
All right?
199
467114
934
¿De acuerdo?
08:00
PatientPaciente: Okay.
200
468048
2823
Paciente: Bueno.
08:02
NeurologistNeurólogo: One, two, threeTres.
201
470871
4320
Neurólogo: Uno, dos, tres.
08:07
PatientPaciente: Nothing.
NeurologistNeurólogo: Nothing? Okay.
202
475191
3015
Paciente: Nada.
Neurólogo: ¿Nada? Bueno.
08:10
I'm going to do it one more time.
203
478206
2407
Voy a hacerlo una vez más.
08:12
Look at my facecara.
204
480613
3194
Mira mi cara.
08:15
One, two, threeTres.
205
483807
4500
Uno, dos, tres.
Paciente: Ud. acaba de
convertirse en alguien más.
08:20
PatientPaciente: You just turnedconvertido into somebodyalguien elsemás.
206
488307
2824
08:23
Your facecara metamorphosedmetamorfoseado.
207
491131
2137
Su cara se transformó.
08:25
Your nosenariz got saggysaggy, it wentfuimos to the left.
208
493268
3011
Su nariz se aflojó,
se fue a la izquierda.
08:28
You almostcasi lookedmirado like somebodyalguien I'd seenvisto before,
209
496279
3536
Casi se veía como alguien
que había visto antes,
08:31
but somebodyalguien differentdiferente.
210
499815
2634
pero alguien diferente.
08:34
That was a tripviaje.
211
502449
2072
Ese fue un viaje.
08:36
(LaughterRisa)
212
504521
3132
(Risas)
Nancy Kanwisher: Este experimento...
08:39
NancyNancy KanwisherKanwisher: So this experimentexperimentar
213
507653
1615
08:41
(ApplauseAplausos) —
214
509268
4223
(Aplausos)
Este experimento,
finalmente, cerró el caso,
08:45
this experimentexperimentar finallyfinalmente nailsuñas the casecaso
215
513491
2682
08:48
that this regionregión of the braincerebro is not only
216
516173
1825
esta región del cerebro no solo
08:49
selectivelyselectivamente responsivesensible to facescaras
217
517998
2137
responde selectivamente a las caras
08:52
but causallycausalmente involvedinvolucrado in facecara perceptionpercepción.
218
520135
3045
sino que está implicada causalmente
en la percepción de los rostros.
Así que revisé estos detalles
08:55
So I wentfuimos throughmediante all of these detailsdetalles
219
523180
2130
08:57
about the facecara regionregión to showespectáculo you what it takes
220
525310
2464
sobre la región de los rostros
para demostrar
08:59
to really establishestablecer that a partparte of the braincerebro
221
527774
2339
realmente que una parte del cerebro
09:02
is selectivelyselectivamente involvedinvolucrado in a specificespecífico mentalmental processproceso.
222
530113
3128
está implicada selectivamente
en un proceso mental específico.
09:05
NextSiguiente, I'll go throughmediante much more quicklycon rapidez
223
533241
2159
A continuación, iré más rápidamente por
09:07
some of the other specializedespecializado regionsregiones of the braincerebro
224
535400
2660
algunas de las otras regiones
especializadas del cerebro
09:10
that we and othersotros have foundencontró.
225
538060
2100
que nosotros y otros han encontrado.
09:12
So to do this, I've spentgastado a lot of time
226
540160
2114
Para hacer esto, he pasado mucho tiempo
09:14
in the scannerescáner over the last monthmes
227
542274
1867
en el escáner en el último mes
09:16
so I can showespectáculo you these things in my braincerebro.
228
544141
2261
para mostrar estas cosas en mi cerebro.
09:18
So let's get startedempezado. Here'sAquí está my right hemispherehemisferio.
229
546402
3233
Así que empezamos.
Aquí está mi hemisferio derecho.
Están viendo mi cerebro de este lado.
Con la cabeza de esta manera.
09:21
So we're orientedorientado like that.
You're looking at my headcabeza this way.
230
549635
2662
09:24
ImagineImagina takingtomando the skullcráneo off
231
552297
1093
Imagínenlo sin el cráneo
09:25
and looking at the surfacesuperficie of the braincerebro like that.
232
553390
2268
y se ve la superficie del cerebro así.
09:27
Okay, now as you can see,
233
555658
1758
Como pueden ver,
la superficie del cerebro
está toda plegada.
09:29
the surfacesuperficie of the braincerebro is all foldeddoblada up.
234
557416
1503
09:30
So that's not good. StuffCosas could be hiddenoculto in there.
235
558919
1721
Esto no es bueno.
Algo podría ocultarse allí.
09:32
We want to see the wholetodo thing,
236
560640
1434
Queremos ver todo,
09:34
so let's inflateinflar it so we can see the wholetodo thing.
237
562074
3312
así que vamos a inflarlo
para poder ver todo.
Vemos el área de los rostros
del que he estado hablando
09:37
NextSiguiente, let's find that facecara areazona I've been talkinghablando about
238
565386
2829
09:40
that respondsresponde to imagesimágenes like these.
239
568215
2227
que responde a las imágenes como éstas.
Para ver esto, giramos el cerebro
09:42
To see that, let's turngiro the braincerebro around
240
570442
1519
09:43
and look on the insidedentro surfacesuperficie on the bottomfondo,
241
571961
2019
y vemos en la base de
la superficie interior
09:45
and there it is, that's my facecara areazona.
242
573980
2305
y ahí está, esa es mi área de los rostros.
09:48
Just to the right of that is anotherotro regionregión
243
576285
2707
Justo a la derecha hay otra región
09:50
that is shownmostrado in purplepúrpura
244
578992
1638
que se muestra en color morado
09:52
that respondsresponde when you processproceso colorcolor informationinformación,
245
580630
3072
que responde al procesar
la información de color,
09:55
and nearcerca those regionsregiones are other regionsregiones
246
583702
2691
y cerca de esas regiones
hay otras regiones
09:58
that are involvedinvolucrado in perceivingpercibiendo placeslugares,
247
586393
2363
que están implicadas en
la percepción de lugares,
10:00
like right now, I'm seeingviendo
this layoutdiseño of spaceespacio around me
248
588756
2838
como ahora mismo, estoy
viendo este espacio a mi alrededor
10:03
and these regionsregiones in greenverde right there
249
591594
1752
y estas regiones en verde justo allí
10:05
are really activeactivo.
250
593346
1274
están realmente activas.
10:06
There's anotherotro one out on the outsidefuera de surfacesuperficie again
251
594620
2370
Hay otra en la superficie exterior
10:08
where there's a couplePareja more facecara regionsregiones as well.
252
596990
2805
donde hay un par de
regiones del rostro también.
10:11
Alsotambién in this vicinityvecindad
253
599795
2345
También en esta área
hay una región que está
involucrada de forma selectiva
10:14
is a regionregión that's selectivelyselectivamente involvedinvolucrado
254
602140
1645
10:15
in processingtratamiento visualvisual motionmovimiento,
255
603785
1936
en el procesamiento del
movimiento visual,
10:17
like these movingemocionante dotspuntos here,
256
605721
1504
como estos puntos móviles.
10:19
and that's in yellowamarillo at the bottomfondo of the braincerebro,
257
607225
2689
y es el amarillo en la parte
inferior del cerebro,
10:21
and nearcerca that is a regionregión that respondsresponde
258
609914
3168
y cerca hay una región que responde
10:25
when you look at imagesimágenes of bodiescuerpos and bodycuerpo partspartes
259
613082
2897
si nos fijamos en imágenes de
cuerpos y partes del cuerpo
10:27
like these, and that regionregión is shownmostrado in limeLima greenverde
260
615979
2745
como éstas y se muestra en verde lima
10:30
at the bottomfondo of the braincerebro.
261
618724
2003
en la parte inferior del cerebro.
10:32
Now all these regionsregiones I've shownmostrado you so farlejos
262
620727
2632
Todas estas regiones
10:35
are involvedinvolucrado in specificespecífico aspectsaspectos of visualvisual perceptionpercepción.
263
623359
4432
están implicadas en aspectos específicos
de la percepción visual.
10:39
Do we alsoademás have specializedespecializado braincerebro regionsregiones
264
627791
2148
¿Nos hemos especializado
regiones del cerebro
10:41
for other sensessentido, like hearingaudición?
265
629939
2813
para otros sentidos, como el oído?
10:44
Yes, we do. So if we turngiro the braincerebro around a little bitpoco,
266
632752
3037
Sí, lo hemos hecho. Así que si
giramos el cerebro un poco,
10:47
here'saquí está a regionregión in darkoscuro blueazul
267
635789
2401
aquí hay una región en azul oscuro
10:50
that we reportedreportado just a couplePareja of monthsmeses agohace,
268
638190
2346
que reportamos hace apenas
un par de meses,
10:52
and this regionregión respondsresponde stronglyfuertemente
269
640536
1634
y esta región responde fuertemente
10:54
when you hearoír soundssonidos with pitchtono, like these.
270
642170
3429
al oír los sonidos con
tono, como estos.
10:57
(SirensSirenas)
271
645599
2143
(Sirenas)
10:59
(CelloViolonchelo musicmúsica)
272
647742
2081
(Música de Cello)
11:01
(DoorbellTimbre de la puerta)
273
649823
1917
(Timbre)
11:03
In contrastcontraste, that samemismo regionregión
does not respondresponder stronglyfuertemente
274
651740
3608
En contraste, la misma región
no responde fuertemente
al escuchar sonidos
perfectamente conocidos
11:07
when you hearoír perfectlyperfectamente familiarfamiliar soundssonidos
275
655348
1562
11:08
that don't have a clearclaro pitchtono, like these.
276
656910
2362
que no tienen un tono claro, como estos.
11:11
(ChompingChomping)
277
659272
2469
(Mordiscos)
11:13
(DrumTambor rollrodar)
278
661741
2200
(Redoble de tambores)
11:15
(ToiletBaño flushingenrojecimiento)
279
663941
2767
(Cisternas de los inodoros )
11:18
Okay. NextSiguiente to the pitchtono regionregión
280
666708
2498
Bueno. Junto esta zona
11:21
is anotherotro setconjunto of regionsregiones that
are selectivelyselectivamente responsivesensible
281
669206
2474
hay otras regiones que
son selectivamente sensibles
11:23
when you hearoír the soundssonidos of speechhabla.
282
671680
2765
al escuchar los sonidos del habla.
11:26
Okay, now let's look at these samemismo regionsregiones.
283
674445
1840
Veamos estas mismas regiones
en mi hemisferio izquierdo; hay
una disposición similar,
11:28
In my left hemispherehemisferio, there's a similarsimilar arrangementarreglo
284
676285
2468
11:30
not identicalidéntico, but similarsimilar
285
678753
1473
no idéntica, pero similar,
11:32
and mostmás of the samemismo regionsregiones are in here,
286
680226
2209
y la mayoría de las
mismas regiones están aquí,
11:34
albeitaunque sometimesa veces differentdiferente in sizetamaño.
287
682435
2002
aunque a veces diferentes en tamaño.
11:36
Now, everything I've shownmostrado you so farlejos
288
684437
2014
Ahora, todo lo que he mostrado hasta ahora
11:38
are regionsregiones that are involvedinvolucrado in
differentdiferente aspectsaspectos of perceptionpercepción,
289
686451
3026
son regiones involucradas en diferentes
aspectos de la percepción,
11:41
visionvisión and hearingaudición.
290
689477
1833
visual y auditiva.
¿Hay regiones del cerebro especializadas
11:43
Do we alsoademás have specializedespecializado braincerebro regionsregiones
291
691310
1660
11:44
for really fancylujoso, complicatedComplicado mentalmental processesprocesos?
292
692970
3435
para procesos mentales
sofisticados y complicados?
11:48
Yes, we do.
293
696405
1429
Sí, sí hay.
Así que aquí en rosa son
mis regiones lingüísticas.
11:49
So here in pinkrosado are my languageidioma regionsregiones.
294
697834
3389
Se conoce desde hace mucho tiempo
11:53
So it's been knownconocido for a very long time
295
701223
1428
11:54
that that generalgeneral vicinityvecindad of the braincerebro
296
702651
2035
que esa área general del cerebro
está implicada en el
procesamiento del lenguaje,
11:56
is involvedinvolucrado in processingtratamiento languageidioma,
297
704686
2193
11:58
but we showedmostró very recentlyrecientemente
298
706879
1732
pero hemos demostrado recientemente
12:00
that these pinkrosado regionsregiones
299
708611
1710
que estas regiones de color rosa
12:02
respondresponder extremelyextremadamente selectivelyselectivamente.
300
710321
2205
responden de manera
extremadamente selectiva.
12:04
They respondresponder when you understandentender
the meaningsentido of a sentencefrase,
301
712526
2812
Responden cuando se entiende
el significado de una oración,
12:07
but not when you do other complexcomplejo mentalmental things,
302
715338
2838
pero no cuando se hacen
otras cosas mentales complejas,
12:10
like mentalmental arithmeticaritmética
303
718176
2179
como el cálculo mental
12:12
or holdingparticipación informationinformación in memorymemoria
304
720355
2396
o almacenar información en la memoria
12:14
or appreciatingapreciando the complexcomplejo structureestructura
305
722751
2655
o apreciar una estructura compleja
12:17
in a piecepieza of musicmúsica.
306
725406
2284
en una pieza musical.
12:21
The mostmás amazingasombroso regionregión that's been foundencontró yettodavía
307
729664
2889
La región más increíble
que se ha encontrado
12:24
is this one right here in turquoiseturquesa.
308
732553
3307
es esta de aquí en turquesa.
12:27
This regionregión respondsresponde
309
735860
2190
Esta región responde
12:30
when you think about what anotherotro personpersona is thinkingpensando.
310
738050
4268
cuando se piensa en lo
que otra persona está pensando.
12:34
So that maymayo seemparecer crazyloca,
311
742318
1644
Esto puede parecer una locura,
12:35
but actuallyactualmente, we humanshumanos do this all the time.
312
743962
3868
pero en realidad, los humanos
hacemos esto todo el tiempo.
12:39
You're doing this when you realizedarse cuenta de
313
747830
2193
Están haciendo esto al darse cuenta
que su pareja se va a preocupar
12:42
that your partnercompañero is going to be worriedpreocupado
314
750023
1631
12:43
if you don't call home to say you're runningcorriendo latetarde.
315
751654
2507
si no la llama para decirle
que se les hizo tarde.
12:46
I'm doing this with that regionregión of my braincerebro right now
316
754161
3469
Estoy haciendo esto con esa región
de mi cerebro en este momento
12:49
when I realizedarse cuenta de that you guys
317
757630
2281
cuando me doy cuenta que Uds.
probablemente se están preguntando sobre
12:51
are probablyprobablemente now wonderingpreguntando about
318
759911
1598
12:53
all that graygris, unchartedinexplorado territoryterritorio in the braincerebro,
319
761509
2547
todo ese territorio gris,
desconocido en el cerebro,
12:56
and what's up with that?
320
764056
1964
y qué hay con eso.
Bueno, también me lo pregunto
12:58
Well, I'm wonderingpreguntando about that too,
321
766020
1685
y estamos haciendo muchos
experimentos en el laboratorio
12:59
and we're runningcorriendo a bunchmanojo of
experimentsexperimentos in my lablaboratorio right now
322
767705
2395
13:02
to try to find a numbernúmero of other
323
770100
2013
para tratar de encontrar otros
13:04
possibleposible specializationsespecializaciones in the braincerebro
324
772113
2032
posibles especializaciones en el cerebro
13:06
for other very specificespecífico mentalmental functionsfunciones.
325
774145
3368
para otras funciones
mentales muy específicas.
Pero lo más importante,
no creo que tengamos
13:09
But importantlyen tono rimbombante, I don't think we have
326
777513
2621
13:12
specializationsespecializaciones in the braincerebro
327
780134
1564
especializaciones en el cerebro
13:13
for everycada importantimportante mentalmental functionfunción,
328
781698
2746
para cada función mental importante,
incluso las funciones que puedan
ser críticas para la supervivencia.
13:16
even mentalmental functionsfunciones that maymayo be criticalcrítico for survivalsupervivencia.
329
784444
3409
13:19
In facthecho, a fewpocos yearsaños agohace,
330
787853
2102
De hecho, hace unos años,
había un científico en mi laboratorio
13:21
there was a scientistcientífico in my lablaboratorio
331
789955
1117
13:23
who becameconvirtió quitebastante convincedconvencido
332
791072
1409
que estaba convencido de
13:24
that he'del habria foundencontró a braincerebro regionregión
333
792481
1749
que había encontrado una región
13:26
for detectingdetector foodcomida,
334
794230
1912
para detectar alimentos,
13:28
and it respondedrespondido really stronglyfuertemente in the scannerescáner
335
796142
1918
y respondía muy fuerte en el escáner
13:30
when people lookedmirado at imagesimágenes like this.
336
798060
2728
cuando la gente veía imágenes como ésta.
13:32
And furtherpromover, he foundencontró a similarsimilar responserespuesta
337
800788
2912
Y aún más, encontró una respuesta similar
13:35
in more or lessMenos the samemismo locationubicación
338
803700
1939
en más o menos la misma ubicación
13:37
in 10 out of 12 subjectsasignaturas.
339
805639
2001
en 10 de 12 sujetos.
13:39
So he was prettybonita stokedalimentado,
340
807640
2294
Estaba emocionado
y corría alrededor del laboratorio
13:41
and he was runningcorriendo around the lablaboratorio
341
809934
1260
13:43
tellingnarración everyonetodo el mundo that he was going to go on "OprahOprah"
342
811194
2002
diciéndole a todos que iba a ir a Oprah
13:45
with his biggrande discoverydescubrimiento.
343
813196
2018
con su gran descubrimiento.
13:47
But then he devisedideado the criticalcrítico testprueba:
344
815214
3022
Pero entonces ideó la prueba crítica:
13:50
He showedmostró subjectsasignaturas imagesimágenes of foodcomida like this
345
818236
3183
Mostró a los sujetos imágenes
de comida como éstas
13:53
and comparedcomparado them to imagesimágenes with very similarsimilar
346
821419
2741
y las comparó con imágenes
muy similares en
13:56
colorcolor and shapeforma, but that weren'tno fueron foodcomida, like these.
347
824160
3810
color y forma, pero que
no eran alimentos, como éstas.
13:59
And his regionregión respondedrespondido the samemismo
348
827970
2131
Y su región respondió igual
a ambos conjuntos de imágenes.
14:02
to bothambos setsconjuntos of imagesimágenes.
349
830101
1949
14:04
So it wasn'tno fue a foodcomida areazona,
350
832050
1327
No era una zona de alimentos,
14:05
it was just a regionregión that likedgustó colorscolores and shapesformas.
351
833377
2771
era solo una región que
le gustan los colores y formas.
Hasta ahí con Oprah.
14:08
So much for "OprahOprah."
352
836148
2561
14:12
But then the questionpregunta, of coursecurso, is,
353
840483
2225
Pero entonces la pregunta
es, por supuesto,
14:14
how do we processproceso all this other stuffcosas
354
842708
2126
¿cómo procesamos todas estas otras cosas
14:16
that we don't have specializedespecializado braincerebro regionsregiones for?
355
844834
2970
para las que no tenemos regiones
especializadas del cerebro?
14:19
Well, I think the answerresponder is that in additionadición
356
847804
1811
Creo que la respuesta
es que, además de
14:21
to these highlyaltamente specializedespecializado componentscomponentes
that I've been describingdescribiendo,
357
849615
3554
estos componentes altamente especializados
que he estado describiendo,
14:25
we alsoademás have a lot of very general-general-
purposepropósito machinerymaquinaria in our headscabezas
358
853169
3679
también hay una gran cantidad de
maquinaria de uso muy general
14:28
that enableshabilita us to tackleentrada
359
856848
1494
que nos permite hacer frente a
14:30
whateverlo que sea problemproblema comesproviene alonga lo largo.
360
858342
2106
cualquier problema que se presente.
14:32
In facthecho, we'venosotros tenemos shownmostrado recentlyrecientemente that
361
860448
2055
De hecho, hemos demostrado
recientemente que
14:34
these regionsregiones here in whiteblanco
362
862503
2068
estas regiones aquí en blanco
14:36
respondresponder whenevercuando you do any difficultdifícil mentalmental tasktarea
363
864571
3411
responden cada vez que se hace
cualquier tarea mental difícil
14:39
at all —
364
867982
1101
14:41
well, of the sevensiete that we'venosotros tenemos testedprobado.
365
869083
3571
al menos de las 7 que hemos probado.
14:44
So eachcada of the braincerebro regionsregiones that I've describeddescrito
366
872654
2169
Cada una de las regiones del
cerebro que he descrito
14:46
to you todayhoy
367
874823
1306
el día de hoy
14:48
is presentpresente in approximatelyaproximadamente the samemismo locationubicación
368
876129
2767
está presente en aproximadamente
la misma ubicación
14:50
in everycada normalnormal subjecttema.
369
878896
1742
en cada sujeto normal.
Podría escoger a cualquiera de Uds.,
14:52
I could take any of you,
370
880638
1623
14:54
poppopular you in the scannerescáner,
371
882261
1226
meterlo en el escáner,
y encontrar cada una de
esas regiones en su cerebro,
14:55
and find eachcada of those regionsregiones in your braincerebro,
372
883487
2285
14:57
and it would look a lot like my braincerebro,
373
885772
1905
y se vería como mi cerebro,
Aunque las regiones serían
ligeramente diferentes
14:59
althougha pesar de que the regionsregiones would be slightlyligeramente differentdiferente
374
887677
2070
15:01
in theirsu exactexacto locationubicación and in theirsu sizetamaño.
375
889747
3564
en su ubicación exacta y en su tamaño.
15:05
What's importantimportante to me about this work
376
893311
2365
Lo importante para mí
acerca de este trabajo
no son los lugares particulares
de estas regiones del cerebro,
15:07
is not the particularespecial locationsubicaciones of these braincerebro regionsregiones,
377
895676
2969
sino el simple hecho de que tenemos
15:10
but the simplesencillo facthecho that we have
378
898645
2587
15:13
selectiveselectivo, specificespecífico componentscomponentes of mindmente and braincerebro
379
901232
2568
componentes selectivos y específicos
de la mente y el cerebro en primer lugar.
15:15
in the first placelugar.
380
903800
1648
Digo, podría haber sido de otra manera.
15:17
I mean, it could have been otherwisede otra manera.
381
905448
2011
15:19
The braincerebro could have been a singlesoltero,
382
907459
2441
El cerebro podría haber sido un solo,
procesador de propósito general,
15:21
general-purposepropósito general processorprocesador,
383
909900
1495
15:23
more like a kitchencocina knifecuchillo
384
911395
1472
más como un cuchillo de cocina
15:24
than a Swisssuizo ArmyEjército knifecuchillo.
385
912867
1683
que una navaja suiza.
15:26
InsteadEn lugar, what braincerebro imagingimágenes has deliveredentregado
386
914550
3111
En su lugar, lo que las imágenes
cerebrales han mostrado
15:29
is this richRico and interestinginteresante pictureimagen of the humanhumano mindmente.
387
917661
3846
es esta imagen rica e interesante
de la mente humana.
15:33
So we have this pictureimagen of very general-purposepropósito general
388
921507
2463
Así que tenemos esta imagen
de una máquina
de propósito general en nuestras cabezas
15:35
machinerymaquinaria in our headscabezas
389
923970
1070
15:37
in additionadición to this surprisingsorprendente arrayformación
390
925040
2357
además de esta matriz sorprendente
15:39
of very specializedespecializado componentscomponentes.
391
927397
3435
de componentes muy especializado.
15:43
It's earlytemprano daysdías in this enterpriseempresa.
392
931712
2153
Es pronto en esta empresa.
15:45
We'veNosotros tenemos paintedpintado only the first brushstrokesPinceladas
393
933865
2776
Hemos pintado solo las primeras pinceladas
15:48
in our neuralneural portraitretrato of the humanhumano mindmente.
394
936641
2927
en nuestro retrato neuronal
de la mente humana.
Las preguntas fundamentales
siguen sin respuesta.
15:51
The mostmás fundamentalfundamental questionspreguntas remainpermanecer unansweredsin respuesta.
395
939568
3082
15:54
So for exampleejemplo, what does eachcada
of these regionsregiones do exactlyexactamente?
396
942650
3800
Por ejemplo, ¿qué hacen cada una
de estas regiones exactamente?
15:58
Why do we need threeTres facecara areasáreas
397
946450
2142
¿Por qué necesitamos tres áreas del rostro
16:00
and threeTres placelugar areasáreas,
398
948592
1465
y tres áreas de lugar,
16:02
and what's the divisiondivisión of laborlabor betweenEntre them?
399
950057
2868
y cómo dividen el trabajo entre ellos?
16:04
SecondSegundo, how are all these things
400
952925
2693
En segundo lugar, ¿cómo se conectan
16:07
connectedconectado in the braincerebro?
401
955618
1712
todas ellas en el cerebro?
16:09
With diffusiondifusión imagingimágenes,
402
957330
1587
Con la difusión de imágenes,
16:10
you can tracerastro bundlesmanojos of neuronsneuronas
403
958917
2179
se puede rastrear haces de neuronas
que se conectan a diferentes
partes del cerebro,
16:13
that connectconectar to differentdiferente partspartes of the braincerebro,
404
961096
2575
y con este método que se muestra aquí,
16:15
and with this methodmétodo shownmostrado here,
405
963671
1631
16:17
you can tracerastro the connectionsconexiones of
individualindividual neuronsneuronas in the braincerebro,
406
965302
3697
se puede rastrear las conexiones de
las neuronas individuales en el cerebro,
16:20
potentiallypotencialmente somedayalgún día givingdando us a wiringalambrado diagramdiagrama
407
968999
2718
potencialmente algún día nos
dará un diagrama del cableado
16:23
of the entiretodo humanhumano braincerebro.
408
971717
2066
de todo el cerebro humano.
16:25
ThirdTercero, how does all of this
409
973783
2047
En tercer lugar,
¿cómo se contruye toda esta
16:27
very systematicsistemático structureestructura get builtconstruido,
410
975830
3149
estructura sistemática,
16:30
bothambos over developmentdesarrollo in childhoodinfancia
411
978979
2956
tanto en el desarrollo en la infancia
16:33
and over the evolutionevolución of our speciesespecies?
412
981935
2812
como en la evolución de nuestra especie?
Para hacer frente a ese tipo de preguntas,
16:36
To addressdirección questionspreguntas like that,
413
984747
1900
16:38
scientistscientíficos are now scanningexploración
414
986647
1783
los científicos están explorando
16:40
other speciesespecies of animalsanimales,
415
988430
2157
otras especies de animales,
16:42
and they're alsoademás scanningexploración humanhumano infantsinfantes.
416
990587
5386
y también están escaneando
a los bebés humanos.
16:48
ManyMuchos people justifyjustificar the highalto
costcosto of neuroscienceneurociencia researchinvestigación
417
996931
3651
Muchas personas justifican el alto
costo de la investigación en neurociencias
16:52
by pointingseñalando out that it maymayo help us somedayalgún día
418
1000582
2754
señalando que puede ayudarnos algún día
16:55
to treattratar braincerebro disorderstrastornos like Alzheimer'sAlzheimer and autismautismo.
419
1003336
3457
para tratar trastornos cerebrales como
el Alzheimer y el autismo.
16:58
That's a hugelyenormemente importantimportante goalGol,
420
1006793
1947
Ese es un objetivo muy importante,
17:00
and I'd be thrilledemocionado if any of my work contributedcontribuido to it,
421
1008740
3221
y estaría encantada si alguno de
mis trabajos contribuyera a ello,
17:03
but fixingfijación things that are brokenroto in the worldmundo
422
1011961
2998
pero arreglar las cosas descompuestas
en el mundo
no es por lo único
que vale la pena hacerlo.
17:06
is not the only thing that's worthvalor doing.
423
1014959
2801
17:09
The effortesfuerzo to understandentender the humanhumano mindmente and braincerebro
424
1017760
3228
El esfuerzo por entender la
mente humana y el cerebro
17:12
is worthwhilevale la pena even if it never led to the treatmenttratamiento
425
1020988
2818
vale la pena incluso si nunca
llevara al tratamiento
17:15
of a singlesoltero diseaseenfermedad.
426
1023806
1677
de una sola enfermedad.
17:17
What could be more thrillingemocionante
427
1025483
2037
¿Qué podría ser más emocionante
17:19
than to understandentender the fundamentalfundamental mechanismsmecanismos
428
1027520
3141
que entender los mecanismos fundamentales
que subyacen en la experiencia humana,
17:22
that underlieestar debajo de humanhumano experienceexperiencia,
429
1030661
2296
17:24
to understandentender, in essenceesencia, who we are?
430
1032957
2926
entender, en esencia, lo que somos?
17:27
This is, I think, the greatestmejor scientificcientífico questbúsqueda
431
1035883
3449
Esta es, creo, la mayor
búsqueda científica
de todos los tiempos.
17:31
of all time.
432
1039332
2713
17:34
(ApplauseAplausos)
433
1042045
5470
(Aplausos)

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ABOUT THE SPEAKER
Nancy Kanwisher - Brain researcher
Using fMRI imaging to watch the human brain at work, Nancy Kanwisher’s team has discovered cortical regions responsible for some surprisingly specific elements of cognition.

Why you should listen

Does the brain use specialized processors to solve complex problems, or does it rely instead on more general-purpose systems?

This question has been at the crux of brain research for centuries. MIT researcher Nancy Kanwisher seeks to answer this question by discovering a “parts list” for the human mind and brain. "Understanding the nature of the human mind," she says, "is arguably the greatest intellectual quest of all time."

Kanwisher and her colleagues have used fMRI to identify distinct sites in the brain for face recognition, knowing where you are, and thinking about other people’s thoughts. Yet these discoveries are a prelude to bigger questions: How do these brain regions develop and function? What are the actual computations that go on in each region, and how are these computations implemented in circuits of neurons? And how do these work together to produce human intelligence?

To learn more, see Kanwisher's collection of short talks on how scientists actually study the human mind and brain and what they have learned so far.

More profile about the speaker
Nancy Kanwisher | Speaker | TED.com