ABOUT THE SPEAKER
Read Montague - Behavioral Neuroscientist
What does "normal behavior" look like? To find out, Read Montague is imaging thousands of brains at work.

Why you should listen

Until recently, the world's curiosity about our brains seemed to focus on abnormal behavior. Which of course left a big question unanswered: Do we even know what "normal behavior" is? Through the landmark Roanoke Brain Study, Read Montague is hoping to find that out, exploring the everyday tasks of brains -- making decisions, understanding social context, and relating to others -- by neuroimaging some 5,000 people, ages 18-85, over a period of many years.

Montague's teams in Virginia and in London lead fascinating research in computational neuroscience (how the brain's "machinery" works), offering insight into the relationship between the social and cognitive functions. For instance, a recent study from his group found that in small social groups, some people will alter the expression of their IQ in reaction to social pressures -- revising, in almost all cases, downward.

More profile about the speaker
Read Montague | Speaker | TED.com
TEDGlobal 2012

Read Montague: What we're learning from 5,000 brains

ריד מונטאג - מה אנחנו לומדים מ5000 מוחות

Filmed:
763,896 views

עכברים, חרקים ואוגרים כבר אינם הדרך היחידה לחקור את המוח. מכשירי תהודה מגנטית פונקציונלית (fMRI) מאפשר למדענים למפות את פעילות המוח באנשים, חיים, נושמים ומקבלי החלטות. ריד מונטאג נותן סקירה על איך הטכנולוגיה הזו עוזרת לנו להבין את הדרכים המסובכות של תקשורת אחד עם השני.
- Behavioral Neuroscientist
What does "normal behavior" look like? To find out, Read Montague is imaging thousands of brains at work. Full bio

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

00:16
Other people. Everyoneכל אחד is interestedמעוניין in other people.
0
474
2809
אנשים אחרים. כולם מתעניינים באנשים אחרים.
00:19
Everyoneכל אחד has relationshipsיחסים with other people,
1
3283
2123
לכולם יש יחסים עם אנשים אחרים,
00:21
and they're interestedמעוניין in these relationshipsיחסים
2
5406
1592
והם מתעניינים ביחסים האלה
00:22
for a varietyמגוון of reasonsסיבות.
3
6998
1855
מסיבות שונות.
00:24
Good relationshipsיחסים, badרַע relationshipsיחסים,
4
8853
2012
יחסים טובים, יחסים רעים,
00:26
annoyingמְעַצבֵּן relationshipsיחסים, agnosticכּוֹפֵר relationshipsיחסים,
5
10865
3146
יחסים מעצבנים, יחסים אגנוסטים,
00:29
and what I'm going to do is focusמוֹקֵד on the centralמֶרכָּזִי pieceלְחַבֵּר
6
14011
3424
מה שאני מתכוון לעשות זה להתמקד במרכיב המרכזי
00:33
of an interactionאינטראקציה that goesהולך on in a relationshipמערכת יחסים.
7
17435
3303
של האינטראקציה שמתרחשת ביחסים.
00:36
So I'm going to take as inspirationהַשׁרָאָה the factעוּבדָה that we're all
8
20738
2336
אני עומד לקחת כהשראה את העובדה שכולנו
00:38
interestedמעוניין in interactingאינטראקציה with other people,
9
23074
2425
מעוניינים בקשר עם אנשים אחרים,
00:41
I'm going to completelyלַחֲלוּטִין stripלְהִתְפַּשֵׁט it of all its complicatingמסובך featuresמאפיינים,
10
25499
3832
אני עומד להפשיט אותו מכל התכונות המסובכות,
00:45
and I'm going to turnלפנות that objectלְהִתְנַגֵד, that simplifiedמְפוּשָׁט objectלְהִתְנַגֵד,
11
29331
3894
ואני עומד להפוך אותו, את המושג המופשט הזה
00:49
into a scientificמַדָעִי probeבְּדִיקָה, and provideלְסַפֵּק the earlyמוקדם stagesשלבים,
12
33225
4150
לחקר מדעי, ולהציג את השלבים הראשוניים
00:53
embryonicעוּבָּרִי stagesשלבים of newחָדָשׁ insightsתובנות into what happensקורה
13
37375
2449
השלבים העובריים של תגליות חדשות לגבי מה קורה
00:55
in two brainsמוֹחַ while they simultaneouslyבּוֹ זְמַנִית interactאינטראקציה.
14
39824
3650
בשני מוחות שנמצאים בקשר משותף.
00:59
But before I do that, let me tell you a coupleזוּג of things
15
43474
2293
אבל לפני שאעשה זאת, הרשו לי לספר לכם שני דברים
01:01
that madeעָשׂוּי this possibleאפשרי.
16
45767
1699
שמאפשרים את זה.
01:03
The first is we can now eavesdropלְצוֹתֵת safelyבבטחה
17
47466
2781
הראשון הוא שאנו מסוגלים לבחון בצורה בטוחה
01:06
on healthyבָּרִיא brainמוֹחַ activityפעילות.
18
50247
2711
את הפעילות של מוח בריא.
01:08
Withoutלְלֹא needlesמחטים and radioactivityרדיואקטיבי,
19
52958
2577
ללא מחטים או קרינה רדיואקטיבית,
01:11
withoutלְלֹא any kindסוג of clinicalקליני reasonסיבה, we can go down the streetרְחוֹב
20
55535
2863
ללא שום סיבה רפואית, אנחנו יכולים ללכת ברחוב
01:14
and recordתקליט from your friends'חברים and neighbors'שכנים' brainsמוֹחַ
21
58398
3127
להקליט את המוחות של החברים והשכנים שלכם
01:17
while they do a varietyמגוון of cognitiveקוגניטיבית tasksמשימות, and we use
22
61525
2538
בזמן שהם מבצעים פעולות קוגניטיביות שונות, ואנו משתמשים
01:19
a methodשִׁיטָה calledשקוראים לו functionalפוּנקצִיוֹנָלִי magneticמַגנֶטִי resonanceתְהוּדָה imagingהַדמָיָה.
23
64063
3734
בשיטה שנקראת הדמיה בתהודה מגנטית תפקודית.
01:23
You've probablyכנראה all readלקרוא about it or heardשמע about in some
24
67797
2325
בודאי קראתם או שמעתם על כך בהקשר
01:26
incarnationהִתגַלְמוּת. Let me give you a two-sentenceשני משפטים versionגִרְסָה of it.
25
70122
4378
מסוים. הרשו לי לתת לכם את גרסת שני המשפטים שלה.
01:30
So we'veיש לנו all heardשמע of MRIsMRI. MRIsMRI use magneticמַגנֶטִי fieldsשדות
26
74500
3484
כולנו שמענו על MRI. MRI משתמש בשדות מגנטיים
01:33
and radioרָדִיוֹ wavesגלים and they take snapshotsתמונות of your brainמוֹחַ
27
77984
2029
וגלי רדיו והם מצלמים את המוח שלכם
01:35
or your kneeהברך or your stomachבֶּטֶן,
28
80013
2361
או הברכיים שלכם או הבטן שלכם,
01:38
grayscaleגווני אפור imagesתמונות that are frozenקָפוּא in time.
29
82374
2045
בתמונות בגווני אפור הקפואות בזמן.
01:40
In the 1990s, it was discoveredגילה you could use
30
84419
2321
בשנת 1990, התגלה שניתן להשתמש
01:42
the sameאותו machinesמכונה in a differentשונה modeמצב,
31
86740
2659
באותן מכונות במצב שונה,
01:45
and in that modeמצב, you could make microscopicמִיקרוֹסקוֹפִּי bloodדָם flowזְרִימָה
32
89399
2346
ובמצב זה ניתן לצלם סרטים של זרימת דם מיקרוסקופית
01:47
moviesסרטים from hundredsמאות of thousandsאלפים of sitesאתרים independentlyבאופן עצמאי in the brainמוֹחַ.
33
91745
3300
בעשרות אלפי מקומות שונים ועצמאיים במוח.
01:50
Okay, so what? In factעוּבדָה, the so what is, in the brainמוֹחַ,
34
95045
3200
אז מה? כך ניתן להבין בתוך המוח,
01:54
changesשינויים in neuralעֲצַבִּי activityפעילות, the things that make your brainמוֹחַ work,
35
98245
3832
בשינויים של פעילות עצבית, הדבר שגורם למוח שלכם לעבוד,
01:57
the things that make your softwareתוֹכנָה work in your brainמוֹחַ,
36
102077
2010
הדבר שגורם לתוכנה לעבוד בתוך המוח שלכם,
01:59
are tightlyבחוזקה correlatedמְתוּאָם with changesשינויים in bloodדָם flowזְרִימָה.
37
104087
2489
הם מאד קשורים לשינויים בזרימת הדם.
02:02
You make a bloodדָם flowזְרִימָה movieסרט, you have an independentעצמאי
38
106576
1973
אתם עושים סרט של זרימת הדם, ויש לכם
02:04
proxyפרוקסי of brainמוֹחַ activityפעילות.
39
108549
2339
קירוב עצמאי של פעילות המוח.
02:06
This has literallyפשוטו כמשמעו revolutionizedמהפכה cognitiveקוגניטיבית scienceמַדָע.
40
110888
3034
זה גרם פשוט למהפכה במחקר המוח.
02:09
Take any cognitiveקוגניטיבית domainתְחוּם you want, memoryזיכרון,
41
113922
1991
קחו כל פעולה מוחית שתרצו, זיכרון,
02:11
motorמָנוֹעַ planningתִכנוּן, thinkingחושב about your mother-in-lawחותנת,
42
115913
2141
תכנון מוטורי, מחשבות על החמות,
02:13
gettingמקבל angryכּוֹעֵס at people, emotionalרִגשִׁי responseתְגוּבָה, it goesהולך on and on,
43
118054
3715
התרגזות על אנשים, תגובות רגשיות, וכן הלאה וכן הלאה,
02:17
put people into functionalפוּנקצִיוֹנָלִי MRIMRI devicesהתקנים, and
44
121769
3089
שימו אנשים במכשירי MRI תפקודיים
02:20
imageתמונה how these kindsמיני of variablesמשתנים mapמַפָּה ontoעַל גַבֵּי brainמוֹחַ activityפעילות.
45
124858
3383
ותראו איך המשתנים האלה מתמפים לפעילות מוחית.
02:24
It's in its earlyמוקדם stagesשלבים, and it's crudeגס by some measuresאמצעים,
46
128241
2849
זה בשלבים ראשוניים, ולא מדויק במספר מדדים,
02:26
but in factעוּבדָה, 20 yearsשנים agoלִפנֵי, we were at nothing.
47
131090
2568
אבל לפני 20 שנה לא היה לנו כלום.
02:29
You couldn'tלא יכול do people like this. You couldn'tלא יכול do healthyבָּרִיא people.
48
133658
2359
לא יכולתם לבדוק אנשים כך. לא יכולתם לבדוק אנשים בריאים.
02:31
That's causedגרם ל a literalמילולי revolutionמַהְפֵּכָה, and it's openedנפתח us up
49
136017
2488
זה יצר מהפכה אמיתית, ופתח בפנינו
02:34
to a newחָדָשׁ experimentalנִסיוֹנִי preparationהכנה. Neurobiologistsנוירוביולוגים,
50
138505
2818
עולם ניסיוני חדש. לנוירוביולוגיה,
02:37
as you well know, have lots of experimentalנִסיוֹנִי prepspreps,
51
141323
3760
כפי שאתם יודעים היטב, יש הרבה אובייקטים לניסויים,
02:40
wormsתוֹלַעִים and rodentsמכרסמים and fruitפרי fliesזבובים and things like this.
52
145083
3141
תולעים, ומכרסמים, זבובי פירות ודברים דומים.
02:44
And now, we have a newחָדָשׁ experimentalנִסיוֹנִי prepהכנה: humanבן אנוש beingsישויות.
53
148224
3397
ועכשיו אפשר לבחון דברים חדשים: בני אדם.
02:47
We can now use humanבן אנוש beingsישויות to studyלימוד and modelדֶגֶם
54
151621
3761
אנחנו יכולים להשתמש באנשים ללמוד ולמדל
02:51
the softwareתוֹכנָה in humanבן אנוש beingsישויות, and we have a fewמְעַטִים
55
155382
2950
את התוכנה של בני האדם, ויש לנו מספר
02:54
burgeoningנִבִיטָה biologicalבִּיוֹלוֹגִי measuresאמצעים.
56
158332
2835
מדדים ביולוגיים מתפתחים.
02:57
Okay, let me give you one exampleדוגמא of the kindsמיני of experimentsניסויים that people do,
57
161167
3887
הרשו לי לתת לכם דוגמא לסוגי הניסויים שאנשים עושים,
03:00
and it's in the areaאֵזוֹר of what you'dהיית רוצה call valuationהַעֲרָכָה.
58
165054
2677
בתחום של מה שנקרא הערכה.
03:03
Valuationהַעֲרָכָה is just what you think it is, you know?
59
167731
2135
הערכה זה בדיוק מה שאתם חושבים, אתם יודעים?
03:05
If you wentהלך and you were valuingמעריך two companiesחברות againstמול
60
169866
2804
אם הייתם הולכים ומעריכים שתי חברות אחת מול
03:08
one anotherאַחֵר, you'dהיית רוצה want to know whichאיזה was more valuableבעל ערך.
61
172670
2736
השניה, הייתם רוצים לדעת לאיזו מהן יש יותר ערך.
03:11
Culturesתרבויות discoveredגילה the keyמַפְתֵחַ featureתכונה of valuationהַעֲרָכָה thousandsאלפים of yearsשנים agoלִפנֵי.
62
175406
3879
תרבויות גילו את תכונות המפתח לקביעת ערך לפני אלפי שנים.
03:15
If you want to compareלְהַשְׁווֹת orangesתפוזים to windshieldsהשמשה הקדמית, what do you do?
63
179285
2690
אם אתם רוצים להשוות בין תפוזים לשמשות, מה אתם עושים?
03:17
Well, you can't compareלְהַשְׁווֹת orangesתפוזים to windshieldsהשמשה הקדמית.
64
181975
2356
ובכן, אתם לא יכולים להשוות בין תפוזים לשמשות.
03:20
They're immiscibleבלתי ניתן. They don't mixלְעַרְבֵּב with one anotherאַחֵר.
65
184331
2255
הם בלתי ניתנים להשוואה, הם לא מתערבבים.
03:22
So insteadבמקום זאת, you convertלהמיר them to a commonמשותף currencyמַטְבֵּעַ scaleסוּלָם,
66
186586
2351
במקום, אתם ממירים אותם למטבע משותף
03:24
put them on that scaleסוּלָם, and valueערך them accordinglyבהתאם לכך.
67
188937
2706
מודדים את ערכם, ומעריכים אותם לפי שווים
03:27
Well, your brainמוֹחַ has to do something just like that as well,
68
191643
3436
ובכן, המוח שלכם צריך לעשות משהו בדיוק כמו זה,
03:30
and we're now beginningהתחלה to understandמבין and identifyלזהות
69
195079
2488
ועכשיו אנחנו מתחילים להבין ולזהות
03:33
brainמוֹחַ systemsמערכות involvedמְעוּרָב in valuationהַעֲרָכָה,
70
197567
2137
מערכות במוח המשתתפות בהערכה
03:35
and one of them includesכולל a neurotransmitterנוירוטרנסמיטר systemמערכת
71
199704
2632
ואחת מהם כוללת מערכת נוירוטרנסמיטרים
03:38
whoseשל מי cellsתאים are locatedממוקם in your brainstemגזע המוח
72
202336
2632
שהתאים שלה נמצאים ליד גזע המוח
03:40
and deliverלִמְסוֹר the chemicalכִּימִי dopamineדופמין to the restמנוחה of your brainמוֹחַ.
73
204968
3175
ומעבירים את הכימיקל דופמין לשאר המוח.
03:44
I won'tרָגִיל go throughדרך the detailsפרטים of it, but that's an importantחָשׁוּב
74
208143
2442
לא אפרט, אבל זוהי תגלית חשובה
03:46
discoveryתַגלִית, and we know a good bitbit about that now,
75
210585
2157
ואנחנו יודעים על זה קצת עכשיו
03:48
and it's just a smallקָטָן pieceלְחַבֵּר of it, but it's importantחָשׁוּב because
76
212742
2230
וזו רק חתיכה קטנה של זה, אבל זה חשוב כי
03:50
those are the neuronsנוירונים that you would loseלאבד if you had Parkinson'sפרקינסון diseaseמַחֲלָה,
77
214972
3275
אלה הנוירונים שתאבדו אם יהיה לכם פרקינסון,
03:54
and they're alsoגַם the neuronsנוירונים that are hijackedנחטף by literallyפשוטו כמשמעו
78
218247
2016
והם גם נוירונים אשר נחטפים על ידי
03:56
everyכֹּל drugתְרוּפָה of abuseהתעללות, and that makesעושה senseלָחוּשׁ.
79
220263
2232
כל הסמים הממכרים, וזה הגיוני
03:58
Drugsסמים of abuseהתעללות would come in, and they would changeשינוי
80
222495
2336
סמים ממכרים היו מגיעים ומשנים את
04:00
the way you valueערך the worldעוֹלָם. They changeשינוי the way
81
224831
1789
הדרך שאתם מעריכים את העולם. הם משנים את הצורה
04:02
you valueערך the symbolsסמלים associatedהמשויך with your drugתְרוּפָה of choiceבְּחִירָה,
82
226620
3199
בה אתם מעריכים את הסממנים של הסם שצרכתם,
04:05
and they make you valueערך that over everything elseאַחֵר.
83
229819
2514
וגורמים לכם להעריך זאת על פני כל דבר אחר.
04:08
Here'sהנה the keyמַפְתֵחַ featureתכונה thoughאם כי. These neuronsנוירונים are alsoגַם
84
232333
3021
הנה תכונת המפתח, הנוירונים האלה הם גם
04:11
involvedמְעוּרָב in the way you can assignלְהַקְצוֹת valueערך to literallyפשוטו כמשמעו abstractתַקצִיר ideasרעיונות,
85
235354
3501
מעורבים בדרך שבה אתם מקצים ערך לערכים מופשטים
04:14
and I put some symbolsסמלים up here that we assignלְהַקְצוֹת valueערך to
86
238855
2041
ושמתי כמה סמלים כאן שאנו מקצים להם ערך
04:16
for variousשׁוֹנִים reasonsסיבות.
87
240896
2720
מסיבות שונות.
04:19
We have a behavioralהתנהגותי superpowerמַעֲצָמָה in our brainמוֹחַ,
88
243616
2689
יש לנו מעצמה התנהגותית במוח שלנו,
04:22
and it at leastהכי פחות in partחֵלֶק involvesכרוך dopamineדופמין.
89
246305
1753
והוא כרוך לפחות בחלקו בדופמין.
04:23
We can denyלְהַכּחִישׁ everyכֹּל instinctיֵצֶר we have for survivalהישרדות for an ideaרַעְיוֹן,
90
248058
4189
אנו יכולים להתנגד לכל אינסטינקט שיש לנו להישרדות עבור רעיון,
04:28
for a mereסְתָם ideaרַעְיוֹן. No other speciesמִין can do that.
91
252247
4005
עבור רעיון גרידא. אין מינים אחרים שיכולים לעשות זאת.
04:32
In 1997, the cultכת Heaven'sשל אלוהים Gateשַׁעַר committedמְחוּיָב massמסה suicideהִתאַבְּדוּת
92
256252
3606
בשנת 1997, הכת "שער גן עדן" ביצעה התאבדות המונית
04:35
predicatedמסודרים on the ideaרַעְיוֹן that there was a spaceshipחללית
93
259858
2215
בהתבסס על הרעיון שחללית
04:37
hidingהַסתָרָה in the tailזָנָב of the then-visibleואז גלוי cometכוכב שביט Hale-Boppהייל-בופ
94
262073
3785
אשר מסתתרת בשובל של השביט Hale-Bopp שנראה אז
04:41
waitingהַמתָנָה to take them to the nextהַבָּא levelרָמָה. It was an incrediblyבצורה מדהימה tragicטְרָגִי eventמִקרֶה.
95
265858
4272
ממתינה כדי לקחת אותם לשלב הבא. זה היה אירוע טרגי להפליא.
04:46
More than two thirdsשליש of them had collegeמִכלָלָה degreesמעלות.
96
270130
3485
ליותר משני שליש מהם היו תארים אקדמאים.
04:49
But the pointנְקוּדָה here is they were ableיכול to denyלְהַכּחִישׁ theirשֶׁלָהֶם instinctsאינסטינקטים for survivalהישרדות
97
273615
3723
אבל הנקודה כאן, היא שהם יכלו להתנגד לאינסטינקט שלהם להישרדות
04:53
usingמבנה יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוני exactlyבְּדִיוּק the sameאותו systemsמערכות that were put there
98
277338
2866
על ידי אותן מערכות שנמצאות שם
04:56
to make them surviveלִשְׂרוֹד. That's a lot of controlלִשְׁלוֹט, okay?
99
280204
4042
על מנת לגרום להם לשרוד, זה הרבה שליטה, אוקיי?
05:00
One thing that I've left out of this narrativeנרטיב
100
284246
2089
דבר אחד שהשמטתי מהנרטיב הזה
05:02
is the obviousברור thing, whichאיזה is the focusמוֹקֵד of the restמנוחה of my
101
286335
2234
הוא הדבר הברור, שהוא המוקד בשאר
05:04
little talk, and that is other people.
102
288569
2159
השיחה שלי, וזה אנשים אחרים.
05:06
These sameאותו valuationהַעֲרָכָה systemsמערכות are redeployedפורסמו מחדש
103
290728
2996
אותן מערכות הערכה נפרשות מחדש
05:09
when we're valuingמעריך interactionsאינטראקציות with other people.
104
293724
2492
כאשר אנחנו מעריכים אינטראקציות עם אנשים אחרים.
05:12
So this sameאותו dopamineדופמין systemמערכת that getsמקבל addictedמָכוּר to drugsסמים,
105
296216
3271
אז אותה מערכת דופמין שמתמכרת לסמים,
05:15
that makesעושה you freezeהַקפָּאָה when you get Parkinson'sפרקינסון diseaseמַחֲלָה,
106
299487
2524
שגורמת לכם "לקפוא" כשיש לכם פרקינסון,
05:17
that contributesתורם to variousשׁוֹנִים formsטפסים of psychosisפְּסִיכוֹזָה,
107
302011
3077
שתורמת לצורות רבות של פסיכוזה,
05:20
is alsoגַם redeployedפורסמו מחדש to valueערך interactionsאינטראקציות with other people
108
305088
3920
גם נפרשת מחדש כדי להעריך קשרים עם אנשים אחרים
05:24
and to assignלְהַקְצוֹת valueערך to gesturesמחוות that you do
109
309008
2896
וכדי להקצות ערך למחוות שאתם עושים
05:27
when you're interactingאינטראקציה with somebodyמִישֶׁהוּ elseאַחֵר.
110
311904
2574
כאשר אתם מתקשרים עם מישהו אחר.
05:30
Let me give you an exampleדוגמא of this.
111
314478
2577
אתן לכם דוגמא.
05:32
You bringלְהָבִיא to the tableשולחן suchכגון enormousעֲנָקִי processingמעבד powerכּוֹחַ
112
317055
2967
יש לכם כוח עיבוד גדול כל כך
05:35
in this domainתְחוּם that you hardlyבְּקוֹשִׁי even noticeהודעה it.
113
320022
2624
בתחום זה שאתם בקושי שמים לב אליו.
05:38
Let me just give you a fewמְעַטִים examplesדוגמאות. So here'sהנה a babyתִינוֹק.
114
322646
1467
ואתן לך כמה דוגמאות. אז הנה תינוקת.
05:40
She's threeשְׁלוֹשָׁה monthsחודשים oldישן. She still poopspoops in her diapersחִתוּלִים and she can't do calculusחֶשְׁבּוֹן.
115
324113
3730
היא בת שלושה חודשים. היא נמצאת עדיין בחיתולים, והיא לא יודעת לעשות חשבון
05:43
She's relatedקָשׁוּר to me. Somebodyמִישֶׁהוּ will be very gladשַׂמֵחַ that she's up here on the screenמָסָך.
116
327843
3353
היא קשורה אלי. מישהו יהיה מאוד שמח שהיא כאן על המסך.
05:47
You can coverכיסוי up one of her eyesעיניים, and you can still readלקרוא
117
331196
2376
ניתן לכסות אחת מעיניה, ועדיין לזהות
05:49
something in the other eyeעַיִן, and I see sortסוג of curiosityסַקרָנוּת
118
333572
2755
משהו בעין השנייה, אני רואה סוג של סקרנות
05:52
in one eyeעַיִן, I see maybe a little bitbit of surpriseהַפתָעָה in the other.
119
336327
3597
בעין אחת, אני רואה אולי קצת הפתעה בשנייה.
05:55
Here'sהנה a coupleזוּג. They're sharingשיתוף a momentרֶגַע togetherיַחַד,
120
339924
3179
הנה זוג. הם חולקים רגע יחדיו,
05:59
and we'veיש לנו even doneבוצע an experimentלְנַסוֹת where you can cutגזירה out
121
343103
1318
ואפילו עשינו ניסוי שאתם יכולים לגזור
06:00
differentשונה piecesחתיכות of this frameמִסגֶרֶת and you can still see
122
344421
3007
חלקים שונים של התמונה ואתם עדיין יכולים לראות
06:03
that they're sharingשיתוף it. They're sharingשיתוף it sortסוג of in parallelמַקְבִּיל.
123
347428
2504
שהם שותפים לו. הם חולקים אותו בו זמנית.
06:05
Now, the elementsאלמנטים of the sceneסְצֵינָה alsoגַם communicateלתקשר this
124
349932
2463
עכשיו, הרכיבים של הסצנה גם משדרים
06:08
to us, but you can readלקרוא it straightיָשָׁר off theirשֶׁלָהֶם facesפרצופים,
125
352395
2235
לנו, אבל אפשר להבין זאת ישר מהפנים שלהם,
06:10
and if you compareלְהַשְׁווֹת theirשֶׁלָהֶם facesפרצופים to normalנוֹרמָלִי facesפרצופים, it would be a very subtleעָדִין cueרְמִיזָה.
126
354630
3503
ואם אתם משווים את הפנים שלהם לפנים רגילות, זה יהיה רמז מאוד עדין.
06:14
Here'sהנה anotherאַחֵר coupleזוּג. He's projectingמקרין out at us,
127
358133
3347
הנה זוג אחר. הוא מקרין החוצה עלינו,
06:17
and she's clearlyבְּבִירוּר projectingמקרין, you know,
128
361480
2888
והיא בבירור מקרינה, אתם מבינים,
06:20
love and admirationהערצה at him.
129
364368
2263
אהבה והערצה לעברו
06:22
Here'sהנה anotherאַחֵר coupleזוּג. (Laughterצחוק)
130
366631
3635
הנה זוג אחר. (צחוק)
06:26
And I'm thinkingחושב I'm not seeingרְאִיָה love and admirationהערצה on the left. (Laughterצחוק)
131
370266
5150
ואני חושב שאני לא רואה אהבה והערצה משמאל (צחוק)
06:31
In factעוּבדָה, I know this is his sisterאָחוֹת, and you can just see
132
375416
2560
למעשה, אני יודעת כי היא אחותו, ואתם יכולים פשוט לראות
06:33
him sayingפִּתגָם, "Okay, we're doing this for the cameraמַצלֵמָה,
133
377976
2513
אותו אומר: "בסדר, אנחנו עושים את זה עבור המצלמה,
06:36
and then afterwardsלאחר מכן you stealלִגנוֹב my candyסוּכַּרִיוֹת and you punchפּוּנץ' me in the faceפָּנִים." (Laughterצחוק)
134
380489
5702
ואחרי זה את תגנבי את הממתקים שלי ותרביצי לי בפנים".(צחוק)
06:42
He'llגֵיהִנוֹם killלַהֲרוֹג me for showingמראה that.
135
386191
2106
הוא יהרוג אותי שהצגתי את זה
06:44
All right, so what does this mean?
136
388297
2797
בסדר, אז מה זה אומר?
06:46
It meansאומר we bringלְהָבִיא an enormousעֲנָקִי amountכמות of processingמעבד powerכּוֹחַ to the problemבְּעָיָה.
137
391094
3350
זה אומר שאנחנו מביאים כמות עצומה של כוח עיבוד לבעיה.
06:50
It engagesעוסקת deepעָמוֹק systemsמערכות in our brainמוֹחַ, in dopaminergicדופאמינרגי
138
394444
3648
זה מפעיל מערכות עמוקות במוח שלנו הקשורות לדופמין,
06:53
systemsמערכות that are there to make you chaseמִרדָף sexמִין, foodמזון and saltמלח.
139
398092
2818
מערכות שישנן כדי לגרום לנו לרדוף אחרי סקס, אוכל ומלח.
06:56
They keep you aliveבחיים. It givesנותן them the pieפַּאִי, it givesנותן
140
400910
2894
הן שומרות אותך בחיים. הם נותנות להם את הבונוס בחיים, זה יוצר
06:59
that kindסוג of a behavioralהתנהגותי punchפּוּנץ' whichאיזה we'veיש לנו calledשקוראים לו a superpowerמַעֲצָמָה.
141
403804
2904
כאלו דחפים חברתיים שאנו נוטים לקרוא להם מעצמת על
07:02
So how can we take that and arrangeלְאַרגֵן a kindסוג of stagedמְבוּיָם
142
406708
3654
אז איך אנחנו יכולים לקחת את זה ולארגן סוג של
07:06
socialחֶברָתִי interactionאינטראקציה and turnלפנות that into a scientificמַדָעִי probeבְּדִיקָה?
143
410362
2698
אינטראקציה חברתית מבוימת ולהפוך את זה לבדיקה מדעית?
07:08
And the shortקצר answerתשובה is gamesמשחקים.
144
413060
2691
והתשובה הקצרה היא משחקים.
07:11
Economicכַּלְכָּלִי gamesמשחקים. So what we do is we go into two areasאזורי.
145
415751
4404
משחקים כלכליים. מה שאנחנו עושים זה לגעת בשני תחומים.
07:16
One areaאֵזוֹר is calledשקוראים לו experimentalנִסיוֹנִי economicsכלכלה. The other areaאֵזוֹר is calledשקוראים לו behavioralהתנהגותי economicsכלכלה.
146
420155
3336
האחד נקרא כלכלה ניסיונית. השני נקרא כלכלה התנהגותית
07:19
And we stealלִגנוֹב theirשֶׁלָהֶם gamesמשחקים. And we contriveלִהַמצִיא them to our ownשֶׁלוֹ purposesמטרות.
147
423491
4078
ואנחנו גונבים להם את המשחקים, ואנחנו משנים אותם למטרותינו.
07:23
So this showsמופעים you one particularמיוחד gameמִשְׂחָק calledשקוראים לו an ultimatumאוּלְטִימָטוּם gameמִשְׂחָק.
148
427569
2967
זה מראה לכם משחק מסוים שנקרא "משחק האולטימטום"
07:26
Redאָדוֹם personאדם is givenנָתוּן a hundredמֵאָה dollarsדולר and can offerהַצָעָה
149
430536
1845
לאדם האדום ניתנים 100 דולר ויכול להציע
07:28
a splitלְפַצֵל to blueכָּחוֹל. Let's say redאָדוֹם wants to keep 70,
150
432381
3723
חלוקה לכחול. בואו נגיד שהאדום רוצה לשמור 70
07:32
and offersהצעות blueכָּחוֹל 30. So he offersהצעות a 70-30 splitלְפַצֵל with blueכָּחוֹל.
151
436104
4086
ומציע לכחול 30. אז הוא מציע חלוקה של 70-30 עם הכחול
07:36
Controlלִשְׁלוֹט passesעובר to blueכָּחוֹל, and blueכָּחוֹל saysאומר, "I acceptלְקַבֵּל it,"
152
440190
2851
השליטה עוברת לכחול, והוא אומר, "אני מקבל"
07:38
in whichאיזה caseמקרה he'dהוא היה get the moneyכֶּסֶף, or blueכָּחוֹל saysאומר,
153
443041
1956
ובמקרה כזה הוא מקבל את הכסף, או שהכחול אומר,
07:40
"I rejectלִדחוֹת it," in whichאיזה caseמקרה no one getsמקבל anything. Okay?
154
444997
4307
"אני דוחה את זה", ובמקרה כזה אף אחד לא מקבל את הכסף. אוקיי?
07:45
So a rationalרַצִיוֹנָלִי choiceבְּחִירָה economistכַּלכָּלָן would say, well,
155
449304
3392
אז ההחלטה ההגיונית שכלכלנים יעשו היא,
07:48
you should take all non-zeroלא אפס offersהצעות.
156
452696
2056
אתם צריכים לקחת את כל ההצעות שהן לא אפס.
07:50
What do people do? People are indifferentאָדִישׁ at an 80-20 splitלְפַצֵל.
157
454752
3762
מה אנשים יעשו? אנשים אדישים לחלוקה של 80-20
07:54
At 80-20, it's a coinמַטְבֵּעַ flipלְהַעִיף whetherהאם you acceptלְקַבֵּל that or not.
158
458514
3524
ב 80-20, זה מזל בלבד אם תסכים לקבל או לא.
07:57
Why is that? You know, because you're pissedמשתין off.
159
462038
2891
למה זה? אתם יודעים, כי אתם מעוצבנים.
08:00
You're madמְטוּרָף. That's an unfairלֹא הוֹגֶן offerהַצָעָה, and you know what an unfairלֹא הוֹגֶן offerהַצָעָה is.
160
464929
3609
אתם כועסים. זוהי הצעה לא הוגנת, ואתם יודעים איך נראית הצעה לא הוגנת.
08:04
This is the kindסוג of gameמִשְׂחָק doneבוצע by my labמַעבָּדָה and manyרב around the worldעוֹלָם.
161
468538
2704
זהו סוג של משחק שנעשה אצלי במעבדה ובמקומות רבים בעולם.
08:07
That just givesנותן you an exampleדוגמא of the kindסוג of thing that
162
471242
2544
זה רק נותן לכם דוגמא לסוג הדברים
08:09
these gamesמשחקים probeבְּדִיקָה. The interestingמעניין thing is, these gamesמשחקים
163
473786
3738
שהמשחקים האלה בודקים. הדבר המעניין הוא, שהמשחקים האלה
08:13
requireלִדרוֹשׁ that you have a lot of cognitiveקוגניטיבית apparatusמַנגָנוֹן on lineקַו.
164
477524
3707
דורשים הרבה פעילות קוגניטיבית פעילה.
08:17
You have to be ableיכול to come to the tableשולחן with a properתָקִין modelדֶגֶם of anotherאַחֵר personאדם.
165
481231
2928
אתם צריכים להיות מסוגלים להבין התנהגות של אדם אחר.
08:20
You have to be ableיכול to rememberלִזכּוֹר what you've doneבוצע.
166
484159
3213
אתם צריכים להיות מסוגלים לזכור מה עשיתם.
08:23
You have to standלַעֲמוֹד up in the momentרֶגַע to do that.
167
487372
1420
אתם צריכים לעמוד על שלכם ברגע שנדרש מכם.
08:24
Then you have to updateעדכון your modelדֶגֶם basedמבוסס on the signalsאותות comingמגיע back,
168
488792
3350
ואז אתם צריכים לעדכן את ההבנה ביחס לתגובות שאתם מקבלים חזרה
08:28
and you have to do something that is interestingמעניין,
169
492142
2972
ואתם צריכים לעשות משהו שהוא מעניין,
08:31
whichאיזה is you have to do a kindסוג of depthעוֹמֶק of thought assayassay.
170
495114
2597
אתם צריכים לעשות סוג של הערכה מחשבתית עמוקה.
08:33
That is, you have to decideלְהַחלִיט what that other personאדם expectsמצפה of you.
171
497711
3333
זאת אומרת, אתם צריכים להחליט מה הבנאדם השני מצפה מכם.
08:36
You have to sendלִשְׁלוֹחַ signalsאותות to manageלנהל your imageתמונה in theirשֶׁלָהֶם mindאכפת.
172
501044
2954
אתם צריכים לשלוח רמזים על מנת לשקף את עצמכם בעיניו.
08:39
Like a jobעבודה interviewרֵאָיוֹן. You sitלָשֶׁבֶת acrossלְרוֹחָב the deskשׁוּלְחָן כְּתִיבָה from somebodyמִישֶׁהוּ,
173
503998
2853
כמו בריאיון עבודה. אתם יושבים מעבר לשולחן
08:42
they have some priorקוֹדֵם imageתמונה of you,
174
506851
1369
ויש להם איזו הבנה ראשונית עליכם,
08:44
you sendלִשְׁלוֹחַ signalsאותות acrossלְרוֹחָב the deskשׁוּלְחָן כְּתִיבָה to moveמהלך \ לזוז \ לעבור theirשֶׁלָהֶם imageתמונה
175
508220
2751
אתם שולחים רמזים מעבר לשולחן על מנת לשנות את ההבנה
08:46
of you from one placeמקום to a placeמקום where you want it to be.
176
510971
3920
עליכם ממקום אחד למקום שאתם רוצים שהוא יהיה.
08:50
We're so good at this we don't really even noticeהודעה it.
177
514891
3385
אנחנו כל כך טובים בזה שאנחנו אפילו לא שמים לב לזה.
08:54
These kindsמיני of probesבדיקות exploitלְנַצֵל it. Okay?
178
518276
3767
ניסויים מסוג זה מנצלים את זה. אוקיי?
08:57
In doing this, what we'veיש לנו discoveredגילה is that humansבני אנוש
179
522043
1807
בעשותנו את זה, מה שגילינו הוא שבני אדם
08:59
are literalמילולי canariesכנריות in socialחֶברָתִי exchangesחילופי.
180
523850
2331
הם ממש קנריות בחילופין חברתיים.
09:02
Canariesכנריות used to be used as kindסוג of biosensorsביו - חיישנים in minesמוקשים.
181
526181
3397
קנריות בעבר שימשו סוג של חיישנים חיים במכרות.
09:05
When methaneמתאן builtבנוי up, or carbonפַּחמָן dioxideדוּ תַחמוֹצֶת builtבנוי up,
182
529578
3560
כשהצטבר מתאן או דו תחמוצת הפחמן,
09:09
or oxygenחַמצָן was diminishedמְמוּעָט, the birdsציפורים would swoonלְהִתְעַלֵף
183
533138
4186
או שהתדלדל החמצן, הציפורים התעלפו
09:13
before people would -- so it actedפעל as an earlyמוקדם warningאַזהָרָה systemמערכת:
184
537324
2326
לפני בני האדם -- אז זה שימש במערכת התראה מוקדמת:
09:15
Hey, get out of the mineשלי. Things aren'tלא going so well.
185
539650
2980
היי, צאו מהמכרה. העניינים לא לגמרי בסדר.
09:18
People come to the tableשולחן, and even these very bluntלְהַקְהוֹת,
186
542630
2954
אנשים ניגשים, ואפילו בניסויים חברתיים
09:21
stagedמְבוּיָם socialחֶברָתִי interactionsאינטראקציות, and they, and there's just
187
545584
2990
מאוד גסים, ויש פשוט
09:24
numbersמספרים going back and forthהָלְאָה betweenבֵּין the people,
188
548574
3016
מספרים שעוברים הלוך חזור בין האנשים,
09:27
and they bringלְהָבִיא enormousעֲנָקִי sensitivitiesרגישויות to it.
189
551590
2199
והם מביאים המון רגישות לזה
09:29
So we realizedהבין we could exploitלְנַצֵל this, and in factעוּבדָה,
190
553789
2689
אז אנחנו מבינים שאנחנו יכולים לנצל את זה, למעשה,
09:32
as we'veיש לנו doneבוצע that, and we'veיש לנו doneבוצע this now in
191
556478
2556
עשינו זאת, ועשינו זאת עכשיו
09:34
manyרב thousandsאלפים of people, I think on the orderלהזמין of
192
559034
2694
אצל אלפי אנשים, לפי דעתי בסדר גודל
09:37
fiveחָמֵשׁ or sixשֵׁשׁ thousandאלף. We actuallyלמעשה, to make this
193
561728
2165
של 5 או 6 אלף. אנחנו למעשה, כדי ליצור
09:39
a biologicalבִּיוֹלוֹגִי probeבְּדִיקָה, need biggerגדול יותר numbersמספרים than that,
194
563893
2224
חיישן ביולוגי, צריכים מספרים גדולים מזה,
09:42
remarkablyלהפליא so. But anywayבכל מקרה,
195
566117
3674
למרבה הפלא. בכל מקרה,
09:45
patternsדפוסי have emergedיצא, and we'veיש לנו been ableיכול to take
196
569791
2004
התקבלו דפוסים, ואנחנו היינו מסוגלים לקחת
09:47
those patternsדפוסי, convertלהמיר them into mathematicalמָתֵימָטִי modelsמודלים,
197
571795
3836
את הדפוסים האלה, להמיר אותם למודלים מתמטיים,
09:51
and use those mathematicalמָתֵימָטִי modelsמודלים to gainלְהַשִׂיג newחָדָשׁ insightsתובנות
198
575631
2689
ולהשתמש במודלים האלה על מנת לקבל תובנות חדשות
09:54
into these exchangesחילופי. Okay, so what?
199
578320
2131
לחילופים האלה. אוקיי, אז מה?
09:56
Well, the so what is, that's a really niceנֶחְמָד behavioralהתנהגותי measureלִמְדוֹד,
200
580451
3313
אז מה שקיבלנו הוא כלי מדידה חברתי יפה מאוד
09:59
the economicכַּלְכָּלִי gamesמשחקים bringלְהָבִיא to us notionsמושגים of optimalאוֹפְּטִימָלִי playלְשַׂחֵק.
201
583764
3319
את המשחקים הכלכליים נותנים לנו מושגים של משחק אופטימלי.
10:02
We can computeלְחַשֵׁב that duringבְּמַהֲלָך the gameמִשְׂחָק.
202
587083
2484
אנחנו יכולים לחשב זאת תוך כדי המשחק.
10:05
And we can use that to sortסוג of carveלגלף up the behaviorהִתְנַהֲגוּת.
203
589567
2953
ואנחנו יכולים להשתמש בזה כדי לנתח את ההתנהגות.
10:08
Here'sהנה the coolמגניב thing. Sixשֵׁשׁ or sevenשֶׁבַע yearsשנים agoלִפנֵי,
204
592520
4330
וזה הדבר המגניב. לפי 6 או 7 שנים,
10:12
we developedמפותח a teamקְבוּצָה. It was at the time in Houstonיוסטון, Texasטקסס.
205
596850
2550
פיתחנו קבוצה. בזמנו זה היה ביוסטון, טקסס.
10:15
It's now in Virginiaוירג'יניה and Londonלונדון. And we builtבנוי softwareתוֹכנָה
206
599400
3394
עכשיו זה בוירג'יניה ולונדון. ובנינו תוכנה
10:18
that'llזה יהיה linkקישור functionalפוּנקצִיוֹנָלִי magneticמַגנֶטִי resonanceתְהוּדָה imagingהַדמָיָה devicesהתקנים
207
602794
3207
שמקשרת מכשירי תהודה מגנטית פונקציונלית
10:21
up over the Internetאינטרנט. I guessלְנַחֵשׁ we'veיש לנו doneבוצע up to sixשֵׁשׁ machinesמכונה
208
606001
4035
דרך האינטרנט. אני מניח שעשינו זאת לשישה מכשירים
10:25
at a time, but let's just focusמוֹקֵד on two.
209
610036
1981
בזמנו, אבל נתרכז רק בשניים.
10:27
So it synchronizesמסונכרן machinesמכונה anywhereבְּכָל מָקוֹם in the worldעוֹלָם.
210
612017
3058
אז זה מסנכרן מכשירים בכל מקום בעולם
10:30
We synchronizeלְסַנכְרֵן the machinesמכונה, setמַעֲרֶכֶת them into these
211
615075
3169
אנחנו סנכרנו את המכשירים, הפעלנו בהם את
10:34
stagedמְבוּיָם socialחֶברָתִי interactionsאינטראקציות, and we eavesdropלְצוֹתֵת on bothשניהם
212
618244
1983
המשחקים החברתיים האלה, וצותתנו לשני
10:36
of the interactingאינטראקציה brainsמוֹחַ. So for the first time,
213
620227
1666
המוחות המתקשרים. אז בפעם הראשונה,
10:37
we don't have to look at just averagesממוצעים over singleיחיד individualsיחידים,
214
621893
3607
אנחנו לא צריכים רק להסתכל על ממוצעים של יחידים,
10:41
or have individualsיחידים playingמשחק computersמחשבים, or try to make
215
625500
2897
או שיחידים ישחקו מול מחשבים, או לנסות לעשות
10:44
inferencesהסברים that way. We can studyלימוד individualאִישִׁי dyadsdyads.
216
628397
2763
ממשקים שיעשו זאת. אנחנו יכולים לחקור זוגות.
10:47
We can studyלימוד the way that one personאדם interactsאינטראקציה with anotherאַחֵר personאדם,
217
631160
2785
אנחנו יכולים ללמוד את הדרך שבה בנאדם מתקשר עם בנאדם אחר,
10:49
turnלפנות the numbersמספרים up, and startהַתחָלָה to gainלְהַשִׂיג newחָדָשׁ insightsתובנות
218
633945
2564
לפתח את התוצאות, ולהתחיל לקבל תובנות חדשות
10:52
into the boundariesגבולות of normalנוֹרמָלִי cognitionקוגניציה,
219
636509
2515
לגבי גבולות הקוגניציה הנורמלית,
10:54
but more importantlyחשוב, we can put people with
220
639024
2732
אבל יותר חשוב מכך, אנחנו יכולים לשים אנשים עם
10:57
classicallyקלאסית definedמוּגדָר mentalנַפשִׁי illnessesמחלות, or brainמוֹחַ damageנֵזֶק,
221
641756
3337
מחלות נפש קלאסיות, או נזק מוחי,
11:00
into these socialחֶברָתִי interactionsאינטראקציות, and use these as probesבדיקות of that.
222
645093
3551
לתוך המשחקים החברתיים האלה, ולחקור את הדברים האלו.
11:04
So we'veיש לנו startedהתחיל this effortמַאֲמָץ. We'veללא שם: יש לנו madeעָשׂוּי a fewמְעַטִים hitsלהיטים,
223
648644
2350
אז התחלנו את המאמץ הזה. הגענו לכמה תגליות משמעותיות,
11:06
a fewמְעַטִים, I think, embryonicעוּבָּרִי discoveriesתגליות.
224
650994
2449
חלקן, אני חושב, תגליות חדשות לגמרי.
11:09
We think there's a futureעתיד to this. But it's our way
225
653443
2812
אנחנו חושבים שיש לזה עתיד. אבל זו דרכנו
11:12
of going in and redefiningהגדרה מחדש, with a newחָדָשׁ lexiconלֵקסִיקוֹן,
226
656255
2560
להיכנס ולהגדיר, עם לקסיקון חדש
11:14
a mathematicalמָתֵימָטִי one actuallyלמעשה, as opposedמִתנַגֵד to the standardתֶקֶן
227
658815
4022
למעשה לקסיקון מתמטי, בניגוד לדרכים
11:18
waysדרכים that we think about mentalנַפשִׁי illnessמַחֲלָה,
228
662837
2578
המקובלות בהן אנו חושבים על מחלות נפשיות,
11:21
characterizingאפיון these diseasesמחלות, by usingמבנה יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוני the people
229
665415
2067
לאפיין את המחלות הללו, על ידי שימוש באנשים
11:23
as birdsציפורים in the exchangesחילופי. That is, we exploitלְנַצֵל the factעוּבדָה
230
667482
3007
כמו בציפורים במשחקים. כלומר, אנו מנצלים את העובדה
11:26
that the healthyבָּרִיא partnerבת זוג, playingמשחק somebodyמִישֶׁהוּ with majorגדול depressionדִכָּאוֹן,
231
670489
4244
שבנאדם בריא משחק עם אדם בעל דיכאון עמוק,
11:30
or playingמשחק somebodyמִישֶׁהוּ with autismאוֹטִיזְם spectrumספֵּקטרוּם disorderהפרעה,
232
674733
2910
או משחק עם בנאדם על הרצף האוטיסטי,
11:33
or playingמשחק somebodyמִישֶׁהוּ with attentionתשומת הלב deficitגֵרָעוֹן hyperactivityהיפראקטיביות disorderהפרעה,
233
677643
3850
או משחק עם בנאדם בעל הפרעת קשב וריכוז,
11:37
we use that as a kindסוג of biosensorbiosensor, and then we use
234
681493
3219
אנו משתמשים באדם כמו בחיישן חי, ואז אנחנו משתמשים
11:40
computerמַחשֵׁב programsתוכניות to modelדֶגֶם that personאדם, and it givesנותן us
235
684712
2644
בתוכנות מחשב למדל את הבנאדם, וזה נותן לנו
11:43
a kindסוג of assayassay of this.
236
687356
2470
סוג של איפיון של הבנאדם.
11:45
Earlyמוקדם daysימים, and we're just beginningהתחלה, we're settingהגדרה up sitesאתרים
237
689826
2131
ימים ראשונים, אנחנו רק מתחילים, אנחנו מקימים תחנות
11:47
around the worldעוֹלָם. Here are a fewמְעַטִים of our collaboratingמשתף פעולה sitesאתרים.
238
691957
3410
מסביב לעולם. הנה כמה מהתחנות המשתפות פעולה איתנו.
11:51
The hubרכזת, ironicallyבאופן אירוני enoughמספיק,
239
695367
2309
המרכז, באופן אירוני,
11:53
is centeredמְרוּכָּז in little Roanokeרואנוק, Virginiaוירג'יניה.
240
697676
2889
ממוקם בליטל רואנוקה, וירג'יניה
11:56
There's anotherאַחֵר hubרכזת in Londonלונדון, now, and the restמנוחה
241
700565
2269
יש עכשיו מרכז נוסף בלונדון, והשאר
11:58
are gettingמקבל setמַעֲרֶכֶת up. We hopeלְקַווֹת to give the dataנתונים away
242
702834
4009
מוקמים כעת. אנחנו מקווים לחלוק את המידע
12:02
at some stageשלב. That's a complicatedמסובך issueנושא
243
706843
3673
בשלב כלשהו. זה נושא מורכב
12:06
about makingהֲכָנָה it availableזמין to the restמנוחה of the worldעוֹלָם.
244
710516
2994
לחלוק את המידע לשאר העולם
12:09
But we're alsoגַם studyingלומד just a smallקָטָן partחֵלֶק
245
713510
1847
אבל אנחנו חוקרים רק חלק קטן
12:11
of what makesעושה us interestingמעניין as humanבן אנוש beingsישויות, and so
246
715357
2267
ממה שעושה אותנו מעניינים כבני אנוש, ולכן
12:13
I would inviteלהזמין other people who are interestedמעוניין in this
247
717624
2041
אני רוצה להזמין אנשים שמתעניינים בזה
12:15
to askלִשְׁאוֹל us for the softwareתוֹכנָה, or even for guidanceהַדְרָכָה
248
719665
2569
לבקש מאיתנו את התוכנה, או אפילו את ההכוונה
12:18
on how to moveמהלך \ לזוז \ לעבור forwardקָדִימָה with that.
249
722234
2219
על איך להתקדם עם זה.
12:20
Let me leaveלעזוב you with one thought in closingסְגִירָה.
250
724453
2341
תנו לי להשאיר לכם דבר אחד לסיום.
12:22
The interestingמעניין thing about studyingלומד cognitionקוגניציה
251
726794
1942
הדבר המעניין בחקר החשיבה
12:24
has been that we'veיש לנו been limitedמוגבל, in a way.
252
728736
3732
היה שהיינו מוגבלים, בצורה מסויימת.
12:28
We just haven'tלא had the toolsכלים to look at interactingאינטראקציה brainsמוֹחַ
253
732468
2943
פשוט לא היו לנו הכלים להסתכל על מוחות מתקשרים
12:31
simultaneouslyבּוֹ זְמַנִית.
254
735411
1200
בו זמנית.
12:32
The factעוּבדָה is, thoughאם כי, that even when we're aloneלבד,
255
736611
2470
העובדה היא, שאפילו כשאנו לבד,
12:34
we're a profoundlyעמוק socialחֶברָתִי creatureיְצוּר. We're not a solitaryבּוֹדֵד mindאכפת
256
739081
4111
אנחנו יצורים חברתיים להפליא. אנחנו לא מוחות בודדים.
12:39
builtבנוי out of propertiesנכסים that keptשמר it aliveבחיים in the worldעוֹלָם
257
743192
4373
בנויים ממאפיינים ששמרו עליו חי בעולם
12:43
independentעצמאי of other people. In factעוּבדָה, our mindsמוחות
258
747565
3948
עצמאי מאנשים אחרים. למעשה המוחות שלנו
12:47
dependלִסְמוֹך on other people. They dependלִסְמוֹך on other people,
259
751513
2870
תלויים באנשים אחרים. הם תלויים באנשים אחרים,
12:50
and they're expressedהביע in other people,
260
754383
1541
והם מבוטאים אצל אנשים אחרים,
12:51
so the notionרעיון of who you are, you oftenלעתים קרובות don't know
261
755924
3652
אז המחשבה על מי אתה, אתה לרוב לא יודע
12:55
who you are untilעד you see yourselfעַצמְךָ in interactionאינטראקציה with people
262
759576
2688
מי אתה עד שאתה רואה את עצמך מתקשר עם אנשים אחרים
12:58
that are closeלִסְגוֹר to you, people that are enemiesאויבים of you,
263
762264
2406
שקרובים אליך, עם האויבים שלך,
13:00
people that are agnosticכּוֹפֵר to you.
264
764670
2545
אנשים שמפקפקים בך.
13:03
So this is the first sortסוג of stepשלב into usingמבנה יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוני that insightתוֹבָנָה
265
767215
3776
אז זהו סוג הצעד הראשון בשימוש בתובנה הזו
13:06
into what makesעושה us humanבן אנוש beingsישויות, turningחֲרִיטָה it into a toolכְּלִי,
266
770991
3295
לתוך מה שעושה אותנו בני אדם, הפיכתו לכלי,
13:10
and tryingמנסה to gainלְהַשִׂיג newחָדָשׁ insightsתובנות into mentalנַפשִׁי illnessמַחֲלָה.
267
774286
1978
ולנסות לקבל תובנות חדשות לגבי מחלות נפש
13:12
Thanksתודה for havingשיש me. (Applauseתְשׁוּאוֹת)
268
776264
3121
תודה רבה על ההקשבה (מחיאות כפיים)
13:15
(Applauseתְשׁוּאוֹת)
269
779385
3089
(כפיים)
Translated by benyamin zinshtein
Reviewed by Sigal Tifferet

▲Back to top

ABOUT THE SPEAKER
Read Montague - Behavioral Neuroscientist
What does "normal behavior" look like? To find out, Read Montague is imaging thousands of brains at work.

Why you should listen

Until recently, the world's curiosity about our brains seemed to focus on abnormal behavior. Which of course left a big question unanswered: Do we even know what "normal behavior" is? Through the landmark Roanoke Brain Study, Read Montague is hoping to find that out, exploring the everyday tasks of brains -- making decisions, understanding social context, and relating to others -- by neuroimaging some 5,000 people, ages 18-85, over a period of many years.

Montague's teams in Virginia and in London lead fascinating research in computational neuroscience (how the brain's "machinery" works), offering insight into the relationship between the social and cognitive functions. For instance, a recent study from his group found that in small social groups, some people will alter the expression of their IQ in reaction to social pressures -- revising, in almost all cases, downward.

More profile about the speaker
Read Montague | Speaker | TED.com