ABOUT THE SPEAKER
Sheila Nirenberg - Neuroscientist
Sheila Nirenberg studies how the brain encodes information -- possibly allowing us to decode it, and maybe develop prosthetic sensory devices.

Why you should listen

Sheila Nirenberg is a neuroscientist/professor at Weill Medical College of Cornell University, where she studies neural coding – that is, how the brain takes information from the outside world and encodes it in patterns of electrical activity. The idea is to be able to decode the activity, to look at a pattern of electrical pulses and know what an animal is seeing or thinking or feeling.  Recently, she’s been using this work to develop new kinds of prosthetic devices, particularly ones for treating blindness.


More profile about the speaker
Sheila Nirenberg | Speaker | TED.com
TEDMED 2011

Sheila Nirenberg: A prosthetic eye to treat blindness

שילה נירנברג: עין תותבת לטיפול בעיוורון

Filmed:
470,530 views

בTEDMED, שילה נירנברג מציגה דרך נועזת להשיב לסובלים מסוגים שונים של עיוורון את מאור עיניהם: התחברות לעצב האופטי ושליחת אותות ממצלמה היישר למוח.
- Neuroscientist
Sheila Nirenberg studies how the brain encodes information -- possibly allowing us to decode it, and maybe develop prosthetic sensory devices. Full bio

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

00:15
I studyלימוד how the brainמוֹחַ processesתהליכים
0
0
2000
אני חוקרת כיצד המוח מעבד
00:17
informationמֵידָע. That is, how it takes
1
2000
2000
מידע. כלומר, כיצד הוא לוקח
00:19
informationמֵידָע in from the outsideבחוץ worldעוֹלָם, and
2
4000
2000
מידע מן העולם החיצוני,
00:21
convertsממירים it into patternsדפוסי of electricalחַשׁמַלִי activityפעילות,
3
6000
2000
וממיר אותו לתבניות של פעילות חשמלית,
00:23
and then how it usesשימו those patternsדפוסי
4
8000
2000
וכיצד הוא משתמש בתבניות הללו
00:25
to allowלהתיר you to do things --
5
10000
2000
כדי לאפשר לנו לעשות דברים:
00:27
to see, hearלִשְׁמוֹעַ, to reachלְהַגִיעַ for an objectלְהִתְנַגֵד.
6
12000
2000
לראות, לשמוע, לגעת בחפץ.
00:29
So I'm really a basicבסיסי scientistמַדְעָן, not
7
14000
2000
אז למעשה אני מדענית,
00:31
a clinicianקלינאי, but in the last yearשָׁנָה and a halfחֲצִי
8
16000
2000
לא קלינאית, אך בשנה וחצי האחרונות
00:33
I've startedהתחיל to switchהחלף over, to use what
9
18000
2000
עברתי את הקווים כדי להשתמש במה
00:35
we'veיש לנו been learningלְמִידָה about these patternsדפוסי
10
20000
2000
שלמדנו על התבניות הללו
00:37
of activityפעילות to developלְפַתֵחַ prostheticתותבת devicesהתקנים,
11
22000
3000
כדי לפתח תותבים.
00:40
and what I wanted to do todayהיום is showלְהַצִיג you
12
25000
2000
היום אני רוצה להראות לכם
00:42
an exampleדוגמא of this.
13
27000
2000
דוגמא לכך.
00:44
It's really our first forayפְּשִׁיטָה into this.
14
29000
2000
זהו באמת הניסיון הראשון שלנו
00:46
It's the developmentהתפתחות of a prostheticתותבת deviceהתקן
15
31000
2000
לפיתוח של מתקן תותב
00:48
for treatingטיפול blindnessעיוורון.
16
33000
2000
שיירפא עיוורון.
00:50
So let me startהַתחָלָה in on that problemבְּעָיָה.
17
35000
2000
הבה נתחיל בבעיה.
00:52
There are 10 millionמִילִיוֹן people in the U.S.
18
37000
2000
ישנם 10 מיליון אנשים בארה"ב,
00:54
and manyרב more worldwideעוֹלָמִי who are blindסומא
19
39000
2000
והרבה יותר ברחבי העולם, עיוורים
00:56
or are facingמוּל blindnessעיוורון dueעקב to diseasesמחלות
20
41000
2000
או שסובלים מעיוורון עכב מחלות
00:58
of the retinaרִשׁתִית, diseasesמחלות like
21
43000
2000
רשתית, מחלות כגון
01:00
macularכִּתמִי degenerationנִווּן, and there's little
22
45000
2000
ניוון מקולרי, ורק מעט ניתן
01:02
that can be doneבוצע for them.
23
47000
2000
לעשות למענם.
01:04
There are some drugתְרוּפָה treatmentsטיפולים, but
24
49000
2000
ישנם טיפולים תרופתיים,
01:06
they're only effectiveיָעִיל on a smallקָטָן fractionשבריר
25
51000
2000
אך הם יעילים רק עבור חלק
01:08
of the populationאוּכְלוֹסִיָה. And so, for the vastעָצוּם
26
53000
2000
קטן מהאוכלוסייה. כך שעבור הרוב
01:10
majorityרוֹב of patientsחולים, theirשֶׁלָהֶם bestהטוב ביותר hopeלְקַווֹת for
27
55000
2000
הגדול של המטופלים, התקווה הגדולה
01:12
regainingחוזר sightמראה is throughדרך prostheticתותבת devicesהתקנים.
28
57000
2000
היא השבת הראייה בעזרת מכשיר תותב.
01:14
The problemבְּעָיָה is that currentנוֹכְחִי prostheticsתותבות
29
59000
2000
הבעיה עם התותבים הנוכחיים היא
01:16
don't work very well. They're still very
30
61000
2000
שאינם עובדים טוב במיוחד.
01:18
limitedמוגבל in the visionחָזוֹן that they can provideלְסַפֵּק.
31
63000
2000
הראייה שהם מספקים עדיין מוגבלת.
01:20
And so, you know, for exampleדוגמא, with these
32
65000
2000
כך, לדוגמא, בעזרת המכשירים האלה,
01:22
devicesהתקנים, patientsחולים can see simpleפָּשׁוּט things
33
67000
2000
מטופל יכול לראות דברים פשוטים
01:24
like brightבָּהִיר lightsאורות and highגָבוֹהַ contrastבניגוד edgesקצוות,
34
69000
2000
כגון אורות בוהקים או ניגוד צבעים חזק,
01:26
not very much more, so nothing closeלִסְגוֹר
35
71000
2000
ולא הרבה יותר. אז לא היה
01:28
to normalנוֹרמָלִי visionחָזוֹן has been possibleאפשרי.
36
73000
3000
פתרון הקרוב לראיה נורמלית.
01:31
So what I'm going to tell you about todayהיום
37
76000
2000
היום אספר לכם על
01:33
is a deviceהתקן that we'veיש לנו been workingעובד on
38
78000
2000
מתקן שאנו עובדים עליו,
01:35
that I think has the potentialפוטנציאל to make
39
80000
2000
ואני מאמינה שיהיה מסוגל
01:37
a differenceהֶבדֵל, to be much more effectiveיָעִיל,
40
82000
2000
לחולל שינוי, להיות יעיל בהרבה,
01:39
and what I wanted to do is showלְהַצִיג you
41
84000
2000
ורציתי להראות לכם כיצד הוא עובד.
01:41
how it worksעובד. Okay, so let me back up a
42
86000
2000
אוקיי, בואו נחזור מעט אחורה
01:43
little bitbit and showלְהַצִיג you how a normalנוֹרמָלִי retinaרִשׁתִית
43
88000
2000
ותחילה נראה כיצד עובדת רשתית רגילה,
01:45
worksעובד first so you can see the problemבְּעָיָה
44
90000
2000
כדי שתוכלו להבין את הבעיה
01:47
that we were tryingמנסה to solveלִפְתוֹר.
45
92000
2000
שאנו מנסים לפתור.
01:49
Here you have a retinaרִשׁתִית.
46
94000
2000
הנה רשתית.
01:51
So you have an imageתמונה, a retinaרִשׁתִית, and a brainמוֹחַ.
47
96000
2000
הנה תמונה, רשתית ומוח.
01:53
So when you look at something, like this imageתמונה
48
98000
2000
כשאתם מסתכלים על משהו, כמו תמונה
01:55
of this baby'sשל התינוק faceפָּנִים, it goesהולך into your eyeעַיִן
49
100000
2000
של תינוק, היא נכנסת לתוך עינכם
01:57
and it landsאדמות on your retinaרִשׁתִית, on the front-endחזיתי
50
102000
2000
ונוחתת על הרשתית שלכם, על התאים
01:59
cellsתאים here, the photoreceptorsפוטורספטורים.
51
104000
2000
הקדמיים, הפוטורצפטורים.
02:01
Then what happensקורה is the retinalרִשׁתִי circuitryמעגלים,
52
106000
2000
מה שקורה כעת הוא שהמעגלים הרשתיים,
02:03
the middleאֶמצַע partחֵלֶק, goesהולך to work on it,
53
108000
2000
החלק האמצעי, מתחיל לפעול,
02:05
and what it does is it performsמבצע operationsפעולות
54
110000
2000
הוא מבצע על התמונה פעולות,
02:07
on it, it extractsתמציות informationמֵידָע from it, and it
55
112000
2000
מוציא ממנה את המידע,
02:09
convertsממירים that informationמֵידָע into a codeקוד.
56
114000
2000
וממיר את המידע לקוד.
02:11
And the codeקוד is in the formטופס of these patternsדפוסי
57
116000
2000
הקוד הזה הוא בצורת תבניות של
02:13
of electricalחַשׁמַלִי pulsesפולסים that get sentנשלח
58
118000
2000
פולסים חשמליים שנשלחים
02:15
up to the brainמוֹחַ, and so the keyמַפְתֵחַ thing is
59
120000
2000
אל המוח, הדבר החשוב הוא
02:17
that the imageתמונה ultimatelyבסופו של דבר getsמקבל convertedהמרה
60
122000
2000
שהתמונה, בסופו של דבר, מומרת
02:19
into a codeקוד. And when I say codeקוד,
61
124000
2000
לקוד. וכשאני אומרת קוד,
02:21
I do literallyפשוטו כמשמעו mean codeקוד.
62
126000
2000
אני מתכוונת, מילולית, לקוד.
02:23
Like this patternתַבְנִית of pulsesפולסים here actuallyלמעשה meansאומר "baby'sשל התינוק faceפָּנִים,"
63
128000
3000
למשל תבנית זו של פולסים אומרת "פנים של תינוק",
02:26
and so when the brainמוֹחַ getsמקבל this patternתַבְנִית
64
131000
2000
וכשהמוח מקבל את תבנית הפולסים
02:28
of pulsesפולסים, it knowsיודע that what was out there
65
133000
2000
הזו, הוא יודע שיש שם
02:30
was a baby'sשל התינוק faceפָּנִים, and if it
66
135000
2000
פנים של תינוק, ואם הוא היה
02:32
got a differentשונה patternתַבְנִית it would know
67
137000
2000
מקבל תבנית אחרת, הוא היה יודע
02:34
that what was out there was, say, a dogכֶּלֶב,
68
139000
2000
שמה שיש שם הוא, נניח, כלב,
02:36
or anotherאַחֵר patternתַבְנִית would be a houseבַּיִת.
69
141000
2000
או תבנית אחרת תהיה בית.
02:38
Anywayבכל מקרה, you get the ideaרַעְיוֹן.
70
143000
2000
בכל מקרה, הבנתם את הרעיון.
02:40
And, of courseקוּרס, in realאמיתי life, it's all dynamicדִינָמִי,
71
145000
2000
ובמציאות, כמובן, הכל דינאמי,
02:42
meaningמַשְׁמָעוּת that it's changingמִשְׁתַנֶה all the time,
72
147000
2000
כלומר משתנה כל הזמן,
02:44
so the patternsדפוסי of pulsesפולסים are changingמִשְׁתַנֶה
73
149000
2000
אז תבניות הפולסים משתנות
02:46
all the time because the worldעוֹלָם you're
74
151000
2000
כל הזמן, מכיוון שהעולם
02:48
looking at is changingמִשְׁתַנֶה all the time too.
75
153000
3000
שאתם מתבוננים בו משתנה כל הזמן.
02:51
So, you know, it's sortסוג of a complicatedמסובך
76
156000
2000
אז, אתם יודעים, זה דבר יחסית
02:53
thing. You have these patternsדפוסי of pulsesפולסים
77
158000
2000
מורכב, תבניות הפולסים האלה
02:55
comingמגיע out of your eyeעַיִן everyכֹּל millisecondמילי שניות
78
160000
2000
יוצאות מעינכם כל אלפית שניה,
02:57
tellingאומר your brainמוֹחַ what it is that you're seeingרְאִיָה.
79
162000
2000
מספרות למוח מה אתם רואים.
02:59
So what happensקורה when a personאדם
80
164000
2000
אז מה קורה כשאדם
03:01
getsמקבל a retinalרִשׁתִי degenerativeמנוונת diseaseמַחֲלָה like
81
166000
2000
לוקה במחלת ניוון של הרשתית כמו
03:03
macularכִּתמִי degenerationנִווּן? What happensקורה is
82
168000
2000
ניוון מקולרי? מה שקורה הוא
03:05
is that, the front-endחזיתי cellsתאים dieלָמוּת,
83
170000
2000
שהתאים הקדמיים מתים,
03:07
the photoreceptorsפוטורספטורים dieלָמוּת, and over time,
84
172000
2000
הפוטורצפטורים מתים, ובמהלך הזמן
03:09
all the cellsתאים and the circuitsמעגלים that are
85
174000
2000
כל התאים והמעגלים
03:11
connectedמְחוּבָּר to them, they dieלָמוּת too.
86
176000
2000
המקושרים אליהם מתים גם.
03:13
Untilעד the only things that you have left
87
178000
2000
עד שהדבר היחיד שנותר הם
03:15
are these cellsתאים here, the outputתְפוּקָה cellsתאים,
88
180000
2000
התאים האלה כאן, תאי הפלט,
03:17
the onesיחידות that sendלִשְׁלוֹחַ the signalsאותות to the brainמוֹחַ,
89
182000
2000
אלה ששולחים את האותות למוח,
03:19
but because of all that degenerationנִווּן
90
184000
2000
אבל בגלל הניוון,
03:21
they aren'tלא sendingשְׁלִיחָה any signalsאותות anymoreיותר.
91
186000
2000
הם לא שולחים יותר אותות כלל.
03:23
They aren'tלא gettingמקבל any inputקֶלֶט, so
92
188000
2000
הם גם לא מקבלים שם קלט,
03:25
the person'sשל אדם brainמוֹחַ no longerארוך יותר getsמקבל
93
190000
2000
אז מוחו של האדם לא מקבל יותר
03:27
any visualחָזוּתִי informationמֵידָע --
94
192000
2000
שום מידע חזותי --
03:29
that is, he or she is blindסומא.
95
194000
3000
כלומר, הם עיוורים.
03:32
So, a solutionפִּתָרוֹן to the problemבְּעָיָה, then,
96
197000
2000
אז פתרון לבעיה יהיה
03:34
would be to buildלִבנוֹת a deviceהתקן that could mimicלְחַקוֹת
97
199000
2000
לבנות מכשיר שייחקה
03:36
the actionsפעולות of that front-endחזיתי circuitryמעגלים
98
201000
2000
את פעולת התאים הקדמיים
03:38
and sendלִשְׁלוֹחַ signalsאותות to the retina'sרשתית outputתְפוּקָה cellsתאים,
99
203000
2000
וישלח אותות לתאי הפלט של הרשתית,
03:40
and they can go back to doing theirשֶׁלָהֶם
100
205000
2000
והם יחזרו לבצע את
03:42
normalנוֹרמָלִי jobעבודה of sendingשְׁלִיחָה signalsאותות to the brainמוֹחַ.
101
207000
2000
עבודתם הרגילה של שליחת אותות למוח.
03:44
So this is what we'veיש לנו been workingעובד on,
102
209000
2000
אז על זה אנחנו עבדנו,
03:46
and this is what our prostheticתותבת does.
103
211000
2000
וזה מה שהתותב שלנו עושה.
03:48
So it consistsמורכב of two partsחלקים, what we call
104
213000
2000
הוא מכיל שני חלקים, שאנו מכנים
03:50
an encoderקוֹדַאִי and a transducerמַתמֵר.
105
215000
2000
המקודד והמתמיר.
03:52
And so the encoderקוֹדַאִי does just
106
217000
2000
המקודד פשוט עושה
03:54
what I was sayingפִּתגָם: it mimicsמִימִיקָה the actionsפעולות
107
219000
2000
את מה שתיארתי: הוא מחקה את פעולת
03:56
of the front-endחזיתי circuitryמעגלים -- so it takes imagesתמונות
108
221000
2000
התאים הקדמיים - לוקח את התמונות
03:58
in and convertsממירים them into the retina'sרשתית codeקוד.
109
223000
2000
וממיר אותן לקוד של הרשתית.
04:00
And then the transducerמַתמֵר then makesעושה the
110
225000
2000
אז המתמיר גורם לתאי
04:02
outputתְפוּקָה cellsתאים sendלִשְׁלוֹחַ the codeקוד on up
111
227000
2000
הפלט לשלוח את הקוד
04:04
to the brainמוֹחַ, and the resultתוֹצָאָה is
112
229000
2000
אל המוח, והתוצאה היא
04:06
a retinalרִשׁתִי prostheticתותבת that can produceליצר
113
231000
3000
שרשתית תותבת מפיקה
04:09
normalנוֹרמָלִי retinalרִשׁתִי outputתְפוּקָה.
114
234000
2000
פלט של רשתית רגילה.
04:11
So a completelyלַחֲלוּטִין blindסומא retinaרִשׁתִית,
115
236000
2000
אז רשתית עיוורת לחלוטין,
04:13
even one with no front-endחזיתי circuitryמעגלים at all,
116
238000
2000
אפילו כזו ללא תאים קדמיים בכלל,
04:15
no photoreceptorsפוטורספטורים,
117
240000
2000
ללא פוטורצפטורים,
04:17
can now sendלִשְׁלוֹחַ out normalנוֹרמָלִי signalsאותות,
118
242000
2000
יכולה כעת לשלוח אותות רגילים,
04:19
signalsאותות that the brainמוֹחַ can understandמבין.
119
244000
3000
אותות שהמוח מסוגל להבין.
04:22
So no other deviceהתקן has been ableיכול
120
247000
2000
ואף מתקן אחר לא היה
04:24
to do this.
121
249000
2000
מסוגל לעשות זאת.
04:26
Okay, so I just want to take
122
251000
2000
אוקיי, עכשיו אומר
04:28
a sentenceמשפט or two to say something about
123
253000
2000
משפט או שניים בקשר
04:30
the encoderקוֹדַאִי and what it's doing, because
124
255000
2000
למקודד ומה שהוא עושה, מכיוון
04:32
it's really the keyמַפְתֵחַ partחֵלֶק and it's
125
257000
2000
שזה באמת החלק העיקרי,
04:34
sortסוג of interestingמעניין and kindסוג of coolמגניב.
126
259000
2000
ודי מעניין ומגניב.
04:36
I'm not sure "coolמגניב" is really the right wordמִלָה, but
127
261000
2000
אולי "מגניב" זו לא המילה הנכונה,
04:38
you know what I mean.
128
263000
2000
אבל הבנתם אותי.
04:40
So what it's doing is, it's replacingהחלפה
129
265000
2000
אז המקודד מחליף
04:42
the retinalרִשׁתִי circuitryמעגלים, really the gutsהאומץ of
130
267000
2000
את המעגלים הרשתיים, ממש את קרביהם,
04:44
the retinalרִשׁתִי circuitryמעגלים, with a setמַעֲרֶכֶת of equationsמשוואות,
131
269000
2000
במערכת משוואות,
04:46
a setמַעֲרֶכֶת of equationsמשוואות that we can implementליישם
132
271000
2000
מערכת של משוואות שאנו יכולים לממש
04:48
on a chipשְׁבָב. So it's just mathמתמטיקה.
133
273000
2000
על שבב. זו פשוט מתמטיקה.
04:50
In other wordsמילים, we're not literallyפשוטו כמשמעו replacingהחלפה
134
275000
3000
במילים אחרות, אנחנו לא באמת
04:53
the componentsרכיבים of the retinaרִשׁתִית.
135
278000
2000
מחליפים את רכיבי הרשתית.
04:55
It's not like we're makingהֲכָנָה a little mini-deviceמיני-התקן
136
280000
2000
זה לא שאנחנו יוצרים מיני-מתקן קטן
04:57
for eachכל אחד of the differentשונה cellתָא typesסוגים.
137
282000
2000
עבור כל סוג של תא.
04:59
We'veללא שם: יש לנו just abstractedמופשט what the
138
284000
2000
פשוט הפשטנו את מה שעושה
05:01
retina'sרשתית doing with a setמַעֲרֶכֶת of equationsמשוואות.
139
286000
2000
הרשתית בעזרת מערכת משוואות.
05:03
And so, in a way, the equationsמשוואות are servingמָנָה
140
288000
2000
כך שבדרך כלשהי המשוואות משמשות
05:05
as sortסוג of a codebookקוד. An imageתמונה comesבא in,
141
290000
2000
כסוג של ספר-קוד. תמונה נכנסת,
05:07
goesהולך throughדרך the setמַעֲרֶכֶת of equationsמשוואות,
142
292000
3000
עוברת דרך מערכת המשוואות,
05:10
and out comesבא streamsזרמים of electricalחַשׁמַלִי pulsesפולסים,
143
295000
2000
ואז יוצא זרם של פולסים חשמליים,
05:12
just like a normalנוֹרמָלִי retinaרִשׁתִית would produceליצר.
144
297000
4000
ממש כמו שרשתית רגילה הייתה מפיקה.
05:16
Now let me put my moneyכֶּסֶף
145
301000
2000
עכשיו אראה לכם שזה לא
05:18
where my mouthפֶּה is and showלְהַצִיג you that
146
303000
2000
רק דיבורים ואראה לכם שאנו
05:20
we can actuallyלמעשה produceליצר normalנוֹרמָלִי outputתְפוּקָה,
147
305000
2000
מסוגלים להפיק פלט נורמלי,
05:22
and what the implicationsהשלכות of this are.
148
307000
2000
ואת ההשלכות לכך.
05:24
Here are threeשְׁלוֹשָׁה setsסטים of
149
309000
2000
הנה שלוש קבוצות של
05:26
firingירי patternsדפוסי. The topחלק עליון one is from
150
311000
2000
תבניות ירי. העליונה היא
05:28
a normalנוֹרמָלִי animalבעל חיים, the middleאֶמצַע one is from
151
313000
2000
מחיה נורמלית, האמצעית
05:30
a blindסומא animalבעל חיים that's been treatedטופל with
152
315000
2000
מחיה עיוורת שטופלה בעזרת
05:32
this encoder-transducerמקודד-מתמר deviceהתקן, and the
153
317000
2000
המתקן המקודד-מתמיר,
05:34
bottomתַחתִית one is from a blindסומא animalבעל חיים treatedטופל
154
319000
2000
והתחתונה מחיה עיוורת שטופלה
05:36
with a standardתֶקֶן prostheticתותבת.
155
321000
2000
בעזרת תותב סטנדרטי.
05:38
So the bottomתַחתִית one is the state-of-the-artמדינת האומנות
156
323000
2000
אז התחתונה היא מהמתקן
05:40
deviceהתקן that's out there right now, whichאיזה is
157
325000
2000
העדכני ביותר שקיים כיום, שהוא
05:42
basicallyבעיקרון madeעָשׂוּי up of lightאוֹר detectorsגלאים,
158
327000
2000
בעיקרון עשוי מחיישני אור,
05:44
but no encoderקוֹדַאִי. So what we did was we
159
329000
2000
אך ללא מקודד. אנחנו הצגנו
05:46
presentedמוצג moviesסרטים of everydayכל יום things --
160
331000
2000
סרטים של דברים יום-יומיים --
05:48
people, babiesתינוקות, parkפָּארק benchesספסלים,
161
333000
2000
אנשים, תינוקות, ספסלים בפארק,
05:50
you know, regularרגיל things happeningמתרחש -- and
162
335000
2000
אתם יודעים, דברים שגרתיים,
05:52
we recordedמוּקלָט the responsesהתגובות from the retinasרטינות
163
337000
2000
והקלטנו את התגובות מהרשתיות
05:54
of these threeשְׁלוֹשָׁה groupsקבוצות of animalsבעלי חיים.
164
339000
2000
בשלוש הקבוצות של החיות.
05:56
Now just to orientמִזְרָח you, eachכל אחד boxקופסא is showingמראה
165
341000
2000
כל תיבה מראה את
05:58
the firingירי patternsדפוסי of severalכַּמָה cellsתאים,
166
343000
2000
תבנית הירי של תאים מסוימים,
06:00
and just as in the previousקודם slidesשקופיות,
167
345000
2000
ממש כמו בשקופיות הקודמות,
06:02
eachכל אחד rowשׁוּרָה is a differentשונה cellתָא,
168
347000
2000
כל שורה היא תא שונה,
06:04
and I just madeעָשׂוּי the pulsesפולסים a little bitbit smallerקטן יותר
169
349000
2000
רק הקטנתי מעט את הפולסים
06:06
and thinnerדק יותר so I could showלְהַצִיג you
170
351000
3000
כדי שאוכל להראות לכם
06:09
a long stretchלִמְתוֹחַ of dataנתונים.
171
354000
2000
רצף ארוך של מידע.
06:11
So as you can see, the firingירי patternsדפוסי
172
356000
2000
אתם יכולים לראות, תבניות הירי
06:13
from the blindסומא animalבעל חיים treatedטופל with
173
358000
2000
של חיה עיוורת המטופלת
06:15
the encoder-transducerמקודד-מתמר really do very
174
360000
2000
במקודד-מתמיר אכן מתאימות
06:17
closelyמקרוב matchהתאמה the normalנוֹרמָלִי firingירי patternsדפוסי --
175
362000
2000
מאוד לתבניות הירי של חיה נורמלית --
06:19
and it's not perfectמושלם, but it's prettyיפה good --
176
364000
2000
זה לא מושלם, אך טוב מאוד --
06:21
and the blindסומא animalבעל חיים treatedטופל with
177
366000
2000
והחיה העיוורת שמטופלת
06:23
the standardתֶקֶן prostheticתותבת,
178
368000
2000
בפרוטזה סטנדרטית,
06:25
the responsesהתגובות really don't.
179
370000
2000
התגובות אינן מתאימות.
06:27
And so with the standardתֶקֶן methodשִׁיטָה,
180
372000
3000
אז בשיטה הסטנדרטית,
06:30
the cellsתאים do fireאֵשׁ, they just don't fireאֵשׁ
181
375000
2000
התאים אכן יורים, פשוט לא
06:32
in the normalנוֹרמָלִי firingירי patternsדפוסי because
182
377000
2000
את תבניות הירי הרגילות
06:34
they don't have the right codeקוד.
183
379000
2000
כי אין להם את הקוד הנכון.
06:36
How importantחָשׁוּב is this?
184
381000
2000
עד כמה זה חשוב?
06:38
What's the potentialפוטנציאל impactפְּגִיעָה
185
383000
2000
מה ההשפעה הפוטנציאלית
06:40
on a patient'sשל המטופל abilityיְכוֹלֶת to see?
186
385000
3000
על יכולת המטופל לראות?
06:43
So I'm just going to showלְהַצִיג you one
187
388000
2000
אראה לכם ניסוי מפתח
06:45
bottom-lineשורה תחתונה experimentלְנַסוֹת that answersתשובות this,
188
390000
2000
שעונה על שאלה זו.
06:47
and of courseקוּרס I've got a lot of other dataנתונים,
189
392000
2000
כמובן שיש לי עוד המון מידע,
06:49
so if you're interestedמעוניין I'm happyשַׂמֵחַ
190
394000
2000
אם אתם מעוניינים אשמח
06:51
to showלְהַצִיג more. So the experimentלְנַסוֹת
191
396000
2000
להראות עוד. אז הניסוי
06:53
is calledשקוראים לו a reconstructionשִׁחזוּר experimentלְנַסוֹת.
192
398000
2000
נקרא ניסוי שחזור.
06:55
So what we did is we tookלקח a momentרֶגַע
193
400000
2000
לקחנו רגע בזמן
06:57
in time from these recordingsהקלטות and askedשאל,
194
402000
3000
מההקלטות הללו ושאלנו
07:00
what was the retinaרִשׁתִית seeingרְאִיָה at that momentרֶגַע?
195
405000
2000
מה ראתה הרשתית ברגע הזה?
07:02
Can we reconstructלְשַׁחְזֵר what the retinaרִשׁתִית
196
407000
2000
האם אנו מסוגלים לשחזר מה ראתה
07:04
was seeingרְאִיָה from the responsesהתגובות
197
409000
2000
הרשתית מהתגובות
07:06
from the firingירי patternsדפוסי?
198
411000
2000
שבתבניות הירי?
07:08
So, when we did this for responsesהתגובות
199
413000
3000
ובכן, עשינו זאת עבור תגובות
07:11
from the standardתֶקֶן methodשִׁיטָה and from
200
416000
3000
מהשיטה הסטנדרטית
07:14
our encoderקוֹדַאִי and transducerמַתמֵר.
201
419000
2000
ומהמקודד והמתמיר שלנו.
07:16
So let me showלְהַצִיג you, and I'm going to
202
421000
2000
כעת אראה לכם, תחילה
07:18
startהַתחָלָה with the standardתֶקֶן methodשִׁיטָה first.
203
423000
2000
בשיטה הסטנדרטית.
07:20
So you can see that it's prettyיפה limitedמוגבל,
204
425000
2000
אתם רואים שזה די מוגבל,
07:22
and because the firingירי patternsדפוסי aren'tלא
205
427000
2000
מכיוון שתבניות הירי אינן
07:24
in the right codeקוד, they're very limitedמוגבל in
206
429000
2000
בקוד הנכון, הן מוגבלות מאוד
07:26
what they can tell you about
207
431000
2000
במה שהן מספרות על
07:28
what's out there. So you can see that
208
433000
2000
מה שנמצא בחוץ. ניתן לראות
07:30
there's something there, but it's not so clearברור
209
435000
2000
שיש שם משהו, אך לא ברור
07:32
what that something is, and this just sortסוג of
210
437000
2000
מה המשהו הזה, זה רק חוזר
07:34
circlesמעגלים back to what I was sayingפִּתגָם in the
211
439000
2000
אחורה למה שאמרתי
07:36
beginningהתחלה, that with the standardתֶקֶן methodשִׁיטָה,
212
441000
2000
בהתחלה, שעם השיטה הסטנדרטית,
07:38
patientsחולים can see high-contrastניגודיות גבוה edgesקצוות, they
213
443000
2000
מטופל יכול לראות ניגוד-צבעים חזק,
07:40
can see lightאוֹר, but it doesn't easilyבְּקַלוּת go
214
445000
2000
לראות אור, אך לא
07:42
furtherנוסף than that. So what was
215
447000
2000
מעבר לכך. מה הייתה
07:44
the imageתמונה? It was a baby'sשל התינוק faceפָּנִים.
216
449000
3000
התמונה? אלה פנים של תינוק.
07:47
So what about with our approachגִישָׁה,
217
452000
2000
ומה עם הגישה שלנו,
07:49
addingמוֹסִיף the codeקוד? And you can see
218
454000
2000
שמוסיפה את הקוד? ניתן לראות שהיא
07:51
that it's much better. Not only can you
219
456000
2000
טובה בהרבה. לא רק שניתן
07:53
tell that it's a baby'sשל התינוק faceפָּנִים, but you can
220
458000
2000
לומר שאלה פנים של תינוק, ניתן אף לומר
07:55
tell that it's this baby'sשל התינוק faceפָּנִים, whichאיזה is a
221
460000
2000
שאלה הפנים של התינוק הזה,
07:57
really challengingמאתגר taskמְשִׁימָה.
222
462000
2000
וזו משימה מאתגרת.
07:59
So on the left is the encoderקוֹדַאִי
223
464000
2000
משמאל זה מהמקודד
08:01
aloneלבד, and on the right is from an actualמַמָשִׁי
224
466000
2000
בלבד, מימין מרשתית עיוורת
08:03
blindסומא retinaרִשׁתִית, so the encoderקוֹדַאִי and the transducerמַתמֵר.
225
468000
2000
וממקודד ומתמיר.
08:05
But the keyמַפְתֵחַ one really is the encoderקוֹדַאִי aloneלבד,
226
470000
2000
אך העיקרי באמת הוא המקודד בלבד,
08:07
because we can teamקְבוּצָה up the encoderקוֹדַאִי with
227
472000
2000
כי אנו מסוגלים לחבר את המקודד עם
08:09
the differentשונה transducerמַתמֵר.
228
474000
2000
מתמיר שונה.
08:11
This is just actuallyלמעשה the first one that we triedניסה.
229
476000
2000
למעשה זה הראשון שניסינו.
08:13
I just wanted to say something about the standardתֶקֶן methodשִׁיטָה.
230
478000
2000
רציתי לומר משהו לגבי השיטה הסטנדרטית.
08:15
When this first cameבא out, it was just a really
231
480000
2000
כשזה יצא לראשונה, זה היה דבר
08:17
excitingמְרַגֵשׁ thing, the ideaרַעְיוֹן that you
232
482000
2000
מרגש מאוד, הרעיון שניתן
08:19
even make a blindסומא retinaרִשׁתִית respondלְהָגִיב at all.
233
484000
3000
בכלל לגרום לרשתית עיוורת להגיב.
08:22
But there was this limitingהגבלת factorגורם,
234
487000
3000
אך היה לנו את הגורם המגביל,
08:25
the issueנושא of the codeקוד, and how to make
235
490000
2000
הנושא של הקוד, וכיצד לגרום
08:27
the cellsתאים respondלְהָגִיב better,
236
492000
2000
לתאים להגיב טוב יותר,
08:29
produceליצר normalנוֹרמָלִי responsesהתגובות,
237
494000
2000
להפיק תגובות נורמליות,
08:31
and so this was our contributionתְרוּמָה.
238
496000
2000
וזו הייתה התרומה שלנו.
08:33
Now I just want to wrapלַעֲטוֹף up,
239
498000
2000
אני רוצה כעת לסכם,
08:35
and as I was mentioningהַזכָּרָה earlierמוקדם יותר
240
500000
2000
כמו שהזכרתי מוקדם יותר
08:37
of courseקוּרס I have a lot of other dataנתונים
241
502000
2000
כמובן שיש ברשותי המון מידע נוסף
08:39
if you're interestedמעוניין, but I just wanted to give
242
504000
2000
אם תרצו, אך אני רק רוצה
08:41
this sortסוג of basicבסיסי ideaרַעְיוֹן
243
506000
2000
לתאר לכם את הרעיון הבסיסי,
08:43
of beingלהיות ableיכול to communicateלתקשר
244
508000
3000
של להיות מסוגלים לתקשר
08:46
with the brainמוֹחַ in its languageשפה, and
245
511000
2000
עם המוח בשפתו שלו,
08:48
the potentialפוטנציאל powerכּוֹחַ of beingלהיות ableיכול to do that.
246
513000
3000
והכוח הגלום ביכולת הזו.
08:51
So it's differentשונה from the motorמָנוֹעַ prostheticsתותבות
247
516000
2000
זה שונה מפרוטזות ממונעות,
08:53
where you're communicatingמתקשר from the brainמוֹחַ
248
518000
2000
שם מתקשרים מהמוח אל
08:55
to a deviceהתקן. Here we have to communicateלתקשר
249
520000
2000
המתקן. פה אנו חייבים לתקשר
08:57
from the outsideבחוץ worldעוֹלָם
250
522000
2000
מהעולם החיצוני,
08:59
into the brainמוֹחַ and be understoodהבין,
251
524000
2000
אל תוך המוח ולהיות מובנים
09:01
and be understoodהבין by the brainמוֹחַ.
252
526000
2000
על-ידי המוח.
09:03
And then the last thing I wanted
253
528000
2000
והדבר האחרון שרציתי
09:05
to say, really, is to emphasizeלהדגיש
254
530000
2000
לומר, באמת, הוא להדגיש
09:07
that the ideaרַעְיוֹן generalizesכלולים.
255
532000
2000
שניתן להכליל את הרעיון הזה.
09:09
So the sameאותו strategyאִסטרָטֶגִיָה that we used
256
534000
2000
ניתן להשתמש באסטרטגיה
09:11
to find the codeקוד for the retinaרִשׁתִית we can alsoגַם
257
536000
2000
למציאת קוד הרשתית כדי
09:13
use to find the codeקוד for other areasאזורי,
258
538000
2000
למצוא את הקודים של אזורים אחרים,
09:15
for exampleדוגמא, the auditoryשְׁמִיעָתִי systemמערכת and
259
540000
2000
למשל, את מערכת השמיעה,
09:17
the motorמָנוֹעַ systemמערכת, so for treatingטיפול deafnessחֵרשׁוּת
260
542000
2000
ומערכת התנועה, עבור טיפול בחירשות,
09:19
and for motorמָנוֹעַ disordersהפרעות.
261
544000
2000
ובהפרעות בתנועה.
09:21
So just the sameאותו way that we were ableיכול to
262
546000
2000
באותה הדרך שבה יכולנו
09:23
jumpקְפִיצָה over the damagedפגום
263
548000
2000
לדלג מעל המעגלים הרשתיים
09:25
circuitryמעגלים in the retinaרִשׁתִית to get to the retina'sרשתית
264
550000
2000
הפגועים, ולהגיע אל תאי הפלט
09:27
outputתְפוּקָה cellsתאים, we can jumpקְפִיצָה over the
265
552000
2000
של הרשתית, אנו מסוגלים לדלג
09:29
damagedפגום circuitryמעגלים in the cochleaשַׁבְּלוּל
266
554000
2000
מעל החיבור הפגוע בשבלול-האוזן,
09:31
to get the auditoryשְׁמִיעָתִי nerveעָצָב,
267
556000
2000
ולהגיע לעצב השמיעה,
09:33
or jumpקְפִיצָה over damagedפגום areasאזורי in the cortexקליפת המוח,
268
558000
2000
או לדלג מעל אזורים פגועים בקורטקס המוטורי,
09:35
in the motorמָנוֹעַ cortexקליפת המוח, to bridgeלְגַשֵׁר the gapפער
269
560000
3000
כדי לגשר על הפער
09:38
producedמיוצר by a strokeשבץ.
270
563000
2000
שנגרם כתוצאה משבץ.
09:40
I just want to endסוֹף with a simpleפָּשׁוּט
271
565000
2000
רציתי לסיים עם מסר
09:42
messageהוֹדָעָה that understandingהֲבָנָה the codeקוד
272
567000
2000
פשוט - הבנה של הקוד
09:44
is really, really importantחָשׁוּב, and if we
273
569000
2000
היא באמת, באמת חשובה, ואם
09:46
can understandמבין the codeקוד,
274
571000
2000
נהיה מסוגלים להבין את הקוד,
09:48
the languageשפה of the brainמוֹחַ, things becomeהפכו
275
573000
2000
את שפתו של המוח, דברים
09:50
possibleאפשרי that didn't seemנראה obviouslyמובן מאליו
276
575000
2000
שנראו בלתי-אפשריים
09:52
possibleאפשרי before. Thank you.
277
577000
2000
הופכים לאפשריים. תודה לכם.
09:54
(Applauseתְשׁוּאוֹת)
278
579000
5000
(מחיאות כפיים)
Translated by Yuval Globerson
Reviewed by Sigal Tifferet

▲Back to top

ABOUT THE SPEAKER
Sheila Nirenberg - Neuroscientist
Sheila Nirenberg studies how the brain encodes information -- possibly allowing us to decode it, and maybe develop prosthetic sensory devices.

Why you should listen

Sheila Nirenberg is a neuroscientist/professor at Weill Medical College of Cornell University, where she studies neural coding – that is, how the brain takes information from the outside world and encodes it in patterns of electrical activity. The idea is to be able to decode the activity, to look at a pattern of electrical pulses and know what an animal is seeing or thinking or feeling.  Recently, she’s been using this work to develop new kinds of prosthetic devices, particularly ones for treating blindness.


More profile about the speaker
Sheila Nirenberg | Speaker | TED.com