TED2016
Mariano Sigman: Your words may predict your future mental health
Mariano Sigman: Miről árulkodnak szavaink? Mentális egészségünk jövőjéről
Filmed:
Readability: 4.5
3,146,887 views
Vajon ahogyan ma beszélünk és írunk, árulkodhat-e arról, hogy a jövőben milyen lesz a mentális egészségünk, vagy hogy mikor alakul ki nálunk elmebetegség? Mariano Sigman idegtudós lenyűgöző előadásában az ókori görögök és az önmegfigyelés, az introspekció eredetének segítségével igyekszik kideríteni, hogy szavaink hogyan árulkodhatnak belső életünkről. Bemutatja annak az algoritmusnak a részleteit is, amely a szavak ábrázolásával meg tudja jósolni a szkizofrénia kialakulását. Sigman szerint "a jövőben a mentális egészség egészen más formáját ismerhetjük meg, amely a kiejtett és leírt szavaink objektív, kvantitatív és automatizált elemzésén alapul."
Mariano Sigman - Neuroscientist
In his provocative, mind-bending book "The Secret Life of the Mind," neuroscientist Mariano Sigman reveals his life’s work exploring the inner workings of the human brain. Full bio
In his provocative, mind-bending book "The Secret Life of the Mind," neuroscientist Mariano Sigman reveals his life’s work exploring the inner workings of the human brain. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:13
We have historical records that allow us
to know how the ancient Greeks dressed,
to know how the ancient Greeks dressed,
0
1006
5150
Történelmi forrásokból tudjuk,
hogyan öltözködtek az ókori görögök,
hogyan öltözködtek az ókori görögök,
00:18
how they lived,
1
6180
1254
hogyan éltek,
00:19
how they fought ...
2
7458
1522
hogyan harcoltak.
00:21
but how did they think?
3
9004
1524
De vajon hogyan gondolkodtak?
00:23
One natural idea is that the deepest
aspects of human thought --
aspects of human thought --
4
11432
4440
Kézenfekvő elképzelés,
hogy az emberi gondolkodás
hogy az emberi gondolkodás
alapvető jellemzői, a képzelőerőnk,
00:27
our ability to imagine,
5
15896
1872
00:29
to be conscious,
6
17792
1397
a tudatunk
00:31
to dream --
7
19213
1231
és az álmaink,
00:32
have always been the same.
8
20468
1619
nem változnak.
00:34
Another possibility
9
22872
1499
Egy másik lehetőség,
00:36
is that the social transformations
that have shaped our culture
that have shaped our culture
10
24395
3723
hogy a kultúránkat formáló
társadalmi átalakulások,
társadalmi átalakulások,
az emberi gondolkodás
szerkezeti alapjait is megváltoztatták.
szerkezeti alapjait is megváltoztatták.
00:40
may have also changed
the structural columns of human thought.
the structural columns of human thought.
11
28142
3785
00:44
We may all have different
opinions about this.
opinions about this.
12
32911
2524
Erről talán mindnyájan
eltérően vélekedünk.
eltérően vélekedünk.
Ez régóta tartó filozófiai vita.
00:47
Actually, it's a long-standing
philosophical debate.
philosophical debate.
13
35459
2717
00:50
But is this question
even amenable to science?
even amenable to science?
14
38644
2727
Vizsgálható-e egyáltalán
e kérdés tudományosan?
e kérdés tudományosan?
00:54
Here I'd like to propose
15
42834
2506
Szeretnék felvetni valamit.
00:57
that in the same way we can reconstruct
how the ancient Greek cities looked
how the ancient Greek cities looked
16
45364
4772
Ahogy mindössze néhány tégla alapján
rekonstruálni tudjuk,
rekonstruálni tudjuk,
hogy milyenek voltak
az ókori görög városok,
az ókori görög városok,
01:02
just based on a few bricks,
17
50160
2388
ugyanúgy a kultúrák
írásos emlékei is lehetnek
írásos emlékei is lehetnek
01:04
that the writings of a culture
are the archaeological records,
are the archaeological records,
18
52572
4126
az emberi gondolkodás
régészeti nyomai, őskövületei.
régészeti nyomai, őskövületei.
01:08
the fossils, of human thought.
19
56722
2143
01:11
And in fact,
20
59905
1174
Valóban,
pszichológiai elemzéssel megvizsgálták
01:13
doing some form of psychological analysis
21
61103
2206
a kultúra néhány legősibb könyvét,
01:15
of some of the most ancient
books of human culture,
books of human culture,
22
63333
3544
01:18
Julian Jaynes came up in the '70s
with a very wild and radical hypothesis:
with a very wild and radical hypothesis:
23
66901
5955
s ez alapján Julian Jaynes a 70-es években
vad és radikális hipotézissel állt elő,
01:24
that only 3,000 years ago,
24
72880
2413
mégpedig, hogy az alig
3000 évvel ezelőtt élt embereket
3000 évvel ezelőtt élt embereket
01:27
humans were what today
we would call schizophrenics.
we would call schizophrenics.
25
75317
4888
ma szkizofréneknek neveznénk.
01:33
And he made this claim
26
81753
1508
Ezt arra alapozta,
01:35
based on the fact that the first
humans described in these books
humans described in these books
27
83285
3301
hogy az e könyvekben leírt első emberek
eltérő hagyományaik ellenére
a világ különböző pontjain
a világ különböző pontjain
01:38
behaved consistently,
28
86610
1904
01:40
in different traditions
and in different places of the world,
and in different places of the world,
29
88538
3016
egyformán viselkedtek:
hangokat véltek hallani,
hangokat véltek hallani,
01:43
as if they were hearing and obeying voices
30
91578
3532
és engedelmeskedtek nekik,
01:47
that they perceived
as coming from the Gods,
as coming from the Gods,
31
95134
3040
mert úgy gondolták, hogy az istenektől
01:50
or from the muses ...
32
98198
1198
vagy a múzsáktól erednek.
01:52
what today we would call hallucinations.
33
100063
2769
Ezeket ma már hallucinációknak neveznénk.
01:55
And only then, as time went on,
34
103888
2626
Csak később, az idő előrehaladtával
01:58
they began to recognize
that they were the creators,
that they were the creators,
35
106538
3651
kezdték el felismerni,
hogy ők voltak a megteremtői,
hogy ők voltak a megteremtői,
a gazdái ezeknek a belső hangoknak.
02:02
the owners of these inner voices.
36
110213
2515
02:05
And with this, they gained introspection:
37
113316
2715
Így tettek szert az introspekcióra,
az önmegfigyelésre,
az önmegfigyelésre,
vagyis arra a képességre,
hogy a saját gondolataikról elmélkedjenek.
hogy a saját gondolataikról elmélkedjenek.
02:08
the ability to think
about their own thoughts.
about their own thoughts.
38
116055
2483
02:11
So Jaynes's theory is that consciousness,
39
119785
3397
Jaynes elmélete, miszerint a tudat,
legalábbis az,
ahogy manapság vélekedünk róla
ahogy manapság vélekedünk róla
02:15
at least in the way we perceive it today,
40
123206
3166
– mintha csak mi lennénk
tulajdon létezésünk irányítói –,
tulajdon létezésünk irányítói –,
02:18
where we feel that we are the pilots
of our own existence --
of our own existence --
41
126396
3540
a kulturális fejlődés
nem túl régi eredménye.
nem túl régi eredménye.
02:21
is a quite recent cultural development.
42
129960
2737
Bár ez az elmélet elég látványos,
02:25
And this theory is quite spectacular,
43
133456
1786
02:27
but it has an obvious problem
44
135266
1433
van vele egy nyilvánvaló gond,
02:28
which is that it's built on just a few
and very specific examples.
and very specific examples.
45
136723
3992
mégpedig, hogy csupán néhány
nagyon egyedi példára alapoz.
nagyon egyedi példára alapoz.
Kérdés, hogy vajon ez az elmélet,
02:33
So the question is whether the theory
46
141085
1763
vagyis, hogy az introspekció csupán
3000 évvel ezelőtt alakult ki az emberben,
3000 évvel ezelőtt alakult ki az emberben,
02:34
that introspection built up in human
history only about 3,000 years ago
history only about 3,000 years ago
47
142872
4751
02:39
can be examined in a quantitative
and objective manner.
and objective manner.
48
147647
2984
megvizsgálható-e kvantitatív eszközökkel,
objektív módon?
objektív módon?
02:43
And the problem of how
to go about this is quite obvious.
to go about this is quite obvious.
49
151543
3563
Világos, hogy mi ezzel a baj.
Szó sincs róla, hogy Platón egyik reggel
felébredve azt írta volna, hogy:
felébredve azt írta volna, hogy:
02:47
It's not like Plato woke up one day
and then he wrote,
and then he wrote,
50
155130
3460
02:50
"Hello, I'm Plato,
51
158614
1659
"Helló, Platón vagyok,
02:52
and as of today, I have
a fully introspective consciousness."
a fully introspective consciousness."
52
160297
2889
és mától fogva a tudatom
teljes mértékben introspektív ."
teljes mértékben introspektív ."
02:55
(Laughter)
53
163210
2293
(Nevetés)
02:57
And this tells us actually
what is the essence of the problem.
what is the essence of the problem.
54
165527
3333
Ez elárulja a gondunk lényegét.
Olyan fogalom eredetét kell föltárnunk,
03:01
We need to find the emergence
of a concept that's never said.
of a concept that's never said.
55
169467
4055
amelyet sosem említettek.
Az introspekció szó
egyetlenegyszer sem fordul elő
egyetlenegyszer sem fordul elő
03:06
The word introspection
does not appear a single time
does not appear a single time
56
174434
4310
az elemzendő könyvekben.
03:10
in the books we want to analyze.
57
178768
1919
A mi megoldásunk erre az,
hogy szemantikai teret építünk.
hogy szemantikai teret építünk.
03:13
So our way to solve this
is to build the space of words.
is to build the space of words.
58
181728
4087
03:18
This is a huge space
that contains all words
that contains all words
59
186571
3287
Ez egy hatalmas "tér",
amely minden szót tartalmaz,
amely minden szót tartalmaz,
úgy, hogy 2-2 szó közötti távolság jelzi,
03:21
in such a way that the distance
between any two of them
between any two of them
60
189882
2802
hogy milyen szoros a kapcsolatuk.
03:24
is indicative of how
closely related they are.
closely related they are.
61
192708
2883
Így például
03:28
So for instance,
62
196460
1151
a "kutya" és "macska" szavakat
nagyon közel szeretnénk látni egymáshoz,
nagyon közel szeretnénk látni egymáshoz,
03:29
you want the words "dog" and "cat"
to be very close together,
to be very close together,
63
197635
2897
03:32
but the words "grapefruit" and "logarithm"
to be very far away.
to be very far away.
64
200556
3831
de a "grépfrút" és "logaritmus" szavakat
nagyon távol egymástól.
nagyon távol egymástól.
03:36
And this has to be true
for any two words within the space.
for any two words within the space.
65
204809
3896
Ennek a tér minden egyes szópárjára
igaznak kell lennie.
igaznak kell lennie.
Több módon is létrehozhatjuk
ezt a szemantikai teret.
ezt a szemantikai teret.
03:41
And there are different ways
that we can construct the space of words.
that we can construct the space of words.
66
209626
3341
Az egyik, hogy szakértőkhöz fordulunk,
03:44
One is just asking the experts,
67
212991
1643
03:46
a bit like we do with dictionaries.
68
214658
1896
mintha csak szótárakat használnánk.
03:48
Another possibility
69
216896
1428
Egy másik lehetőség,
ha abból a feltevésből indulunk ki,
ha abból a feltevésből indulunk ki,
03:50
is following the simple assumption
that when two words are related,
that when two words are related,
70
218348
3715
hogy amennyiben két szó összetartozik,
úgy valószínűleg gyakrabban
fordulnak elő egy mondatban,
fordulnak elő egy mondatban,
03:54
they tend to appear in the same sentences,
71
222087
2349
03:56
in the same paragraphs,
72
224460
1453
egy bekezdésben
03:57
in the same documents,
73
225937
1770
és egy dokumentumban,
03:59
more often than would be expected
just by pure chance.
just by pure chance.
74
227731
3182
mint ahogy azt
a puszta véletlen alapján elvárhatnánk.
a puszta véletlen alapján elvárhatnánk.
04:04
And this simple hypothesis,
75
232231
2050
Ez az egyszerű hipotézis,
ez az egyszerű eljárás
04:06
this simple method,
76
234305
1306
néhány számítástechnikai
trükk segítségével,
trükk segítségével,
04:07
with some computational tricks
77
235635
1607
04:09
that have to do with the fact
78
237266
1389
amelyekre azért van szükség,
04:10
that this is a very complex
and high-dimensional space,
and high-dimensional space,
79
238679
3064
mert a tér nagyon összetett, sokdimenziós,
nagyon hatékonynak bizonyul.
04:13
turns out to be quite effective.
80
241767
1665
04:16
And just to give you a flavor
of how well this works,
of how well this works,
81
244155
2802
Íme egy kis ízelítő
a módszer sikerességéből.
a módszer sikerességéből.
Ezt az eredményt kapjuk,
ha kielemzünk néhány ismerős szót.
ha kielemzünk néhány ismerős szót.
04:18
this is the result we get when
we analyze this for some familiar words.
we analyze this for some familiar words.
82
246981
3912
04:23
And you can see first
83
251607
1185
Először is láthatják,
hogy a szavak automatikusan
szemantikai csoportokba rendeződnek.
szemantikai csoportokba rendeződnek.
04:24
that words automatically organize
into semantic neighborhoods.
into semantic neighborhoods.
84
252816
3278
Elkülönülnek egymástól a gyümölcsök,
a testrészek, a számítógép részei,
a testrészek, a számítógép részei,
04:28
So you get the fruits, the body parts,
85
256118
2217
04:30
the computer parts,
the scientific terms and so on.
the scientific terms and so on.
86
258359
2425
a tudományos kifejezések stb.
04:33
The algorithm also identifies
that we organize concepts in a hierarchy.
that we organize concepts in a hierarchy.
87
261119
4222
Az algoritmus azt is felismeri,
hogy a fogalmak
hogy a fogalmak
hierarchikusan szerveződnek.
Így például látható,
04:37
So for instance,
88
265852
1151
04:39
you can see that the scientific terms
break down into two subcategories
break down into two subcategories
89
267027
3597
hogy a tudományos kifejezések
tovább bonthatók két alkategóriára:
tovább bonthatók két alkategóriára:
04:42
of the astronomic and the physics terms.
90
270648
2100
csillagászati és fizikai szakszavakra.
04:45
And then there are very fine things.
91
273338
2246
Aztán vannak egyéb finomságok is.
Pl. a "csillagászat" szó elhelyezkedése
04:47
For instance, the word astronomy,
92
275608
1905
04:49
which seems a bit bizarre where it is,
93
277537
1815
kicsit furcsának tűnik,
mégis pontosan ott van, ahol lennie kell,
04:51
is actually exactly where it should be,
94
279376
2048
04:53
between what it is,
95
281448
1595
mégpedig aközött, ami a jelentése,
04:55
an actual science,
96
283067
1270
vagyis maga a tudományág,
04:56
and between what it describes,
97
284361
1536
és aközött, amit leír,
04:57
the astronomical terms.
98
285921
1492
vagyis a csillagászati kifejezéseket.
05:00
And we could go on and on with this.
99
288182
1891
A sort napestig folytathatnánk.
Ha egy darabig figyelik az ábrát,
05:02
Actually, if you stare
at this for a while,
at this for a while,
100
290097
2060
és véletlenszerűen kötnek össze szavakat,
05:04
and you just build random trajectories,
101
292181
1858
05:06
you will see that it actually feels
a bit like doing poetry.
a bit like doing poetry.
102
294063
3166
rájönnek, hogy ez a versírásra hasonlít.
Ugyanis bizonyos szempontból olyan
05:10
And this is because, in a way,
103
298018
1882
05:11
walking in this space
is like walking in the mind.
is like walking in the mind.
104
299924
2940
e térben sétálni, mintha valakinek
az elméjében sétálnánk.
az elméjében sétálnánk.
05:16
And the last thing
105
304027
1617
Az algoritmus fölismeri
05:17
is that this algorithm also identifies
what are our intuitions,
what are our intuitions,
106
305668
4040
az intuícióinkat, előérzeteinket is,
amelyekről a szavak átvezetnek
az introspekció területére.
az introspekció területére.
05:21
of which words should lead
in the neighborhood of introspection.
in the neighborhood of introspection.
107
309732
3896
05:25
So for instance,
108
313652
1223
Így például
az "önmaga", "bűntudat", "ok",
"érzelem" típusú szavak
"érzelem" típusú szavak
05:26
words such as "self," "guilt,"
"reason," "emotion,"
"reason," "emotion,"
109
314899
3979
05:30
are very close to "introspection,"
110
318902
1889
nagyon közel állnak az "introspekcióhoz",
05:32
but other words,
111
320815
1151
míg más szavak,
05:33
such as "red," "football,"
"candle," "banana,"
"candle," "banana,"
112
321990
2167
pl. a "piros", "foci", "gyertya", "banán"
05:36
are just very far away.
113
324181
1452
nagyon távol állnak tőle.
05:38
And so once we've built the space,
114
326054
2762
Azáltal, hogy létrehoztuk ezt a teret,
05:40
the question of the history
of introspection,
of introspection,
115
328840
2826
az introspekció történetének kérdése
vagy bármely más fogalomé,
05:43
or of the history of any concept
116
331690
2333
05:46
which before could seem abstract
and somehow vague,
and somehow vague,
117
334047
4779
amelyek eddig absztraktnak és
nehezen megragadhatónak tűntek,
nehezen megragadhatónak tűntek,
05:50
becomes concrete --
118
338850
1604
kézzelfoghatóvá válnak,
05:52
becomes amenable to quantitative science.
119
340478
2738
és a kvantitatív tudományok
számára is vizsgálhatók lesznek.
számára is vizsgálhatók lesznek.
05:56
All that we have to do is take the books,
120
344216
2762
Mindössze annyi a teendőnk,
hogy digitalizáljuk a könyveket,
05:59
we digitize them,
121
347002
1381
06:00
and we take this stream
of words as a trajectory
of words as a trajectory
122
348407
2809
a szavak áradatát pedig
egyfajta pályagörbének tekintjük.
egyfajta pályagörbének tekintjük.
06:03
and project them into the space,
123
351240
1969
Ezt kivetítjük a térbe,
06:05
and then we ask whether this trajectory
spends significant time
spends significant time
124
353233
3754
és megvizsgáljuk, hogy vajon a görbe
jelentős időt tölt-e
jelentős időt tölt-e
06:09
circling closely to the concept
of introspection.
of introspection.
125
357011
2992
az introspekció fogalma körül keringve.
06:12
And with this,
126
360760
1196
Ezáltal tehát
06:13
we could analyze
the history of introspection
the history of introspection
127
361980
2112
elemezhetjük az introspekció történetét
06:16
in the ancient Greek tradition,
128
364116
1921
az ókori görög kultúrán keresztül,
mert ehhez van meg a legjobb írott forrás.
06:18
for which we have the best
available written record.
available written record.
129
366061
2602
06:21
So what we did is we took all the books --
130
369631
2255
Az összes könyvet
06:23
we just ordered them by time --
131
371910
2284
időrendbe soroltuk.
A szavakat mindegyik könyvnél
06:26
for each book we take the words
132
374218
1752
06:27
and we project them to the space,
133
375994
1961
kivetítjük a szemantikai térbe,
majd megvizsgáljuk, hogy az egyes szavak
06:29
and then we ask for each word
how close it is to introspection,
how close it is to introspection,
134
377979
3032
mennyire közeliek az introspekcióhoz,
06:33
and we just average that.
135
381035
1230
s átlagot számolunk.
06:34
And then we ask whether,
as time goes on and on,
as time goes on and on,
136
382590
3198
Majd vizsgáljuk, hogy az idő múlásával
a könyvek egyre közelebb kerülnek-e
06:37
these books get closer,
and closer and closer
and closer and closer
137
385812
3252
az introspekció fogalmához.
06:41
to the concept of introspection.
138
389088
1754
Pontosan ez történik
az ókori görög hagyományban.
az ókori görög hagyományban.
06:42
And this is exactly what happens
in the ancient Greek tradition.
in the ancient Greek tradition.
139
390866
3801
A homéroszi hagyományhoz tartozó
legrégebbi könyveknél
legrégebbi könyveknél
06:47
So you can see that for the oldest books
in the Homeric tradition,
in the Homeric tradition,
140
395698
3127
lassú növekedés figyelhető meg,
06:50
there is a small increase with books
getting closer to introspection.
getting closer to introspection.
141
398849
3412
ahogy egyre közelebb
kerülnek az introspekcióhoz.
kerülnek az introspekcióhoz.
06:54
But about four centuries before Christ,
142
402285
2206
Azonban Krisztus előtt kb. 4 évszázaddal
hirtelen majdnem ötszörösére
szaporodnak azok a könyvek,
szaporodnak azok a könyvek,
06:56
this starts ramping up very rapidly
to an almost five-fold increase
to an almost five-fold increase
143
404515
4708
amelyek egyre közelebb kerülnek
07:01
of books getting closer,
and closer and closer
and closer and closer
144
409247
2500
07:03
to the concept of introspection.
145
411771
1682
az introspekció fogalmához.
07:06
And one of the nice things about this
146
414159
2424
Feltehetjük tehát a kérdést,
07:08
is that now we can ask
147
416607
1198
hogy vajon ez más,
07:09
whether this is also true
in a different, independent tradition.
in a different, independent tradition.
148
417829
4147
független kultúráknál is így van-e?
Ezért megvizsgáltuk
a zsidó-keresztény hagyományt is,
a zsidó-keresztény hagyományt is,
07:14
So we just ran this same analysis
on the Judeo-Christian tradition,
on the Judeo-Christian tradition,
149
422962
3176
07:18
and we got virtually the same pattern.
150
426162
2721
s gyakorlatilag azonos mintázatot kaptunk.
07:21
Again, you see a small increase
for the oldest books in the Old Testament,
for the oldest books in the Old Testament,
151
429548
4635
Az Ószövetség legrégebbi könyveinél
kis növekedés figyelhető meg,
kis növekedés figyelhető meg,
aztán később, az Újszövetség
újabb könyveinél
újabb könyveinél
07:26
and then it increases much more rapidly
152
434207
1914
07:28
in the new books of the New Testament.
153
436145
1839
már sokkal gyorsabb a növekedés.
07:30
And then we get the peak of introspection
154
438008
2032
Később, Szent Ágoston Vallomásainál
07:32
in "The Confessions of Saint Augustine,"
155
440064
2127
a Krisztus utáni 4. században
07:34
about four centuries after Christ.
156
442215
1857
elérjük az introspekció csúcsát.
07:36
And this was very important,
157
444897
1944
Ez azért nagyon fontos,
07:38
because Saint Augustine
had been recognized by scholars,
had been recognized by scholars,
158
446865
3373
mert Szent Ágostont tudósok,
07:42
philologists, historians,
159
450262
2172
filológusok és történészek egyaránt
07:44
as one of the founders of introspection.
160
452458
2078
az introspekció egyik
megalapozójának tekintik.
megalapozójának tekintik.
07:47
Actually, some believe him to be
the father of modern psychology.
the father of modern psychology.
161
455060
3297
Egyesek őt tartják a modern
pszichológia szülőatyjának is.
pszichológia szülőatyjának is.
07:51
So our algorithm,
162
459012
1839
A mi algoritmusunk előnye,
07:52
which has the virtue
of being quantitative,
of being quantitative,
163
460875
2842
hogy kvantitatív,
objektív
07:55
of being objective,
164
463741
1263
és természetesen elképesztően gyors,
07:57
and of course of being extremely fast --
165
465028
2016
07:59
it just runs in a fraction of a second --
166
467068
2397
hiszen a másodperc tört része alatt lefut.
08:01
can capture some of the most
important conclusions
important conclusions
167
469489
3503
Képes rá, hogy e nyomozás
hosszú hagyománya során keletkezett
hosszú hagyománya során keletkezett
08:05
of this long tradition of investigation.
168
473016
2222
következtetések közül levonja
a legfontosabbakat.
a legfontosabbakat.
08:08
And this is in a way
one of the beauties of science,
one of the beauties of science,
169
476317
3651
A tudomány egyik szépsége pontosan ez,
08:11
which is that now this idea
can be translated
can be translated
170
479992
3476
hogy ez az elv általánosítható
08:15
and generalized to a whole lot
of different domains.
of different domains.
171
483492
2571
és alkalmazható más területekre is.
08:18
So in the same way that we asked
about the past of human consciousness,
about the past of human consciousness,
172
486769
4767
Ahhoz hasonlóan, ahogy rákérdeztünk
az emberi tudat múltjára,
az emberi tudat múltjára,
08:23
maybe the most challenging question
we can pose to ourselves
we can pose to ourselves
173
491560
3406
a talán legmerészebb kérdés,
08:26
is whether this can tell us something
about the future of our own consciousness.
about the future of our own consciousness.
174
494990
4137
hogy vajon így kideríthetünk-e
valamit tudatunk jövőjéről is?
valamit tudatunk jövőjéről is?
08:31
To put it more precisely,
175
499550
1470
Pontosabban,
08:33
whether the words we say today
176
501044
2416
vajon a ma használatos szavak
08:35
can tell us something
of where our minds will be in a few days,
of where our minds will be in a few days,
177
503484
5197
elárulhatnak-e nekünk valamit arról,
hogy hol tart az elménk néhány nap,
hogy hol tart az elménk néhány nap,
08:40
in a few months
178
508705
1151
néhány hónap
vagy néhány év múlva?
08:41
or a few years from now.
179
509880
1182
08:43
And in the same way many of us
are now wearing sensors
are now wearing sensors
180
511597
3020
Ugyanúgy, ahogy sokan közülünk
08:46
that detect our heart rate,
181
514641
1786
műszerekkel mérik szívverésüket,
08:48
our respiration,
182
516451
1269
légzésüket,
08:49
our genes,
183
517744
1667
génjeiket abban a reményben,
08:51
on the hopes that this may
help us prevent diseases,
help us prevent diseases,
184
519435
3651
hogy bizonyos betegségek így
könnyebben megakadályozhatók,
könnyebben megakadályozhatók,
08:55
we can ask whether monitoring
and analyzing the words we speak,
and analyzing the words we speak,
185
523110
3521
feltehetjük a kérdést, hogy vajon
megfigyelhetjük és elemezhetjük-e
megfigyelhetjük és elemezhetjük-e
08:58
we tweet, we email, we write,
186
526655
2683
kiejtett vagy leírt szavainkat,
09:01
can tell us ahead of time whether
something may go wrong with our minds.
something may go wrong with our minds.
187
529362
4808
hogy megtudjuk, vajon idővel
elromlik-e valami az elménkben?
elromlik-e valami az elménkben?
09:07
And with Guillermo Cecchi,
188
535087
1534
Guillermo Cecchivel,
09:08
who has been my brother in this adventure,
189
536645
3001
aki társam ebben a kalandban,
09:11
we took on this task.
190
539670
1555
elvállaltuk ezt a feladatot.
09:14
And we did so by analyzing
the recorded speech of 34 young people
the recorded speech of 34 young people
191
542228
5532
34 fiatal felnőtt beszédét elemeztük,
09:19
who were at a high risk
of developing schizophrenia.
of developing schizophrenia.
192
547784
2801
akiknél magas volt a szkizofrénia
kialakulásának esélye.
kialakulásának esélye.
Lemértük a beszédüket az első nap,
09:23
And so what we did is,
we measured speech at day one,
we measured speech at day one,
193
551434
2881
09:26
and then we asked whether the properties
of the speech could predict,
of the speech could predict,
194
554339
3242
aztán feltettük a kérdést, hogy vajon
beszédük tulajdonságai alapján
beszédük tulajdonságai alapján
09:29
within a window of almost three years,
195
557605
2496
megjósolható-e, hogy 3 éven belül
kialakul náluk pszichózis, vagyis elmebaj?
09:32
the future development of psychosis.
196
560125
2035
De minden reményünk ellenére
09:35
But despite our hopes,
197
563427
2366
09:37
we got failure after failure.
198
565817
3117
kudarcot kudarcra halmoztunk.
09:41
There was just not enough
information in semantics
information in semantics
199
569793
3882
A szemantikában rejlő információ
egyszerűen nem volt elegendő ahhoz,
egyszerűen nem volt elegendő ahhoz,
hogy az elme jövőbeli felépítését
megjósoljuk belőle.
megjósoljuk belőle.
09:45
to predict the future
organization of the mind.
organization of the mind.
200
573699
2793
09:48
It was good enough
201
576516
1809
Ahhoz ugyan elegendő volt,
09:50
to distinguish between a group
of schizophrenics and a control group,
of schizophrenics and a control group,
202
578349
4175
hogy elkülönítsük a szkizofréneket
a kontrollcsoport tagjaitól,
a kontrollcsoport tagjaitól,
09:54
a bit like we had done
for the ancient texts,
for the ancient texts,
203
582548
2712
ahhoz hasonlóan, ahogy azt
az antik szövegekkel is tettük,
az antik szövegekkel is tettük,
09:57
but not to predict the future
onset of psychosis.
onset of psychosis.
204
585284
2994
de ahhoz már nem, hogy megjósoljuk
az elmebaj megjelenésének időpontját.
az elmebaj megjelenésének időpontját.
De aztán felismertük,
10:01
But then we realized
205
589164
1706
10:02
that maybe the most important thing
was not so much what they were saying,
was not so much what they were saying,
206
590894
4088
hogy a legfontosabb talán nem az,
hogy a vizsgáltak mit mondtak,
hogy a vizsgáltak mit mondtak,
10:07
but how they were saying it.
207
595006
1673
hanem az, ahogyan mondták.
Vagyis nem az számít,
10:09
More specifically,
208
597679
1220
hogy a szavak melyik
szemantikai csoportba tartoznak,
szemantikai csoportba tartoznak,
10:10
it was not in which semantic
neighborhoods the words were,
neighborhoods the words were,
209
598923
2827
10:13
but how far and fast they jumped
210
601774
2600
hanem, hogy milyen gyorsan ugrottak
10:16
from one semantic neighborhood
to the other one.
to the other one.
211
604398
2301
az egyik szemantikai csoportról a másikra.
Kitaláltunk egy mértékegységet,
10:19
And so we came up with this measure,
212
607247
1731
ezt szemantikai koherenciának neveztük el.
10:21
which we termed semantic coherence,
213
609002
2389
10:23
which essentially measures the persistence
of speech within one semantic topic,
of speech within one semantic topic,
214
611415
4804
Ez méri, hogy a beszéd
mennyire következetes,
mennyire következetes,
illetve mennyire ugrál
a témák és kategóriák között.
a témák és kategóriák között.
10:28
within one semantic category.
215
616243
1529
10:31
And it turned out to be
that for this group of 34 people,
that for this group of 34 people,
216
619294
4047
Kiderült, hogy a 34 fős csoportnál
a szemantikai koherencián
alapuló algoritmus
alapuló algoritmus
10:35
the algorithm based on semantic
coherence could predict,
coherence could predict,
217
623365
3659
100%-os pontossággal meg tudta jósolni,
10:39
with 100 percent accuracy,
218
627048
2500
10:41
who developed psychosis and who will not.
219
629572
2507
kinél alakult ki elmebaj, és kinél nem.
10:44
And this was something
that could not be achieved --
that could not be achieved --
220
632976
2937
Ennek még csak a közelébe sem jutott
10:47
not even close --
221
635937
1508
korábban
semelyik másik létező klinikai mérés sem.
10:49
with all the other
existing clinical measures.
existing clinical measures.
222
637469
3126
10:54
And I remember vividly,
while I was working on this,
while I was working on this,
223
642525
3579
Élénken él bennem az emlék,
hogy miközben ezen dolgoztam,
hogy miközben ezen dolgoztam,
10:58
I was sitting at my computer
224
646128
2317
a gép előtt ültem,
11:00
and I saw a bunch of tweets by Polo --
225
648469
2635
s megláttam Polo néhány Twitter-üzenetét.
11:03
Polo had been my first student
back in Buenos Aires,
back in Buenos Aires,
226
651128
3167
Polo az egyik első diákom volt
Buenos Airesben,
Buenos Airesben,
11:06
and at the time
he was living in New York.
he was living in New York.
227
654319
2070
és abban az időben New Yorkban élt.
11:08
And there was something in this tweets --
228
656413
2088
Volt valami az üzeneteiben
11:10
I could not tell exactly what
because nothing was said explicitly --
because nothing was said explicitly --
229
658525
3501
– nem tudtam megmondani, hogy mi,
hiszen nem volt egyértelmű –
hiszen nem volt egyértelmű –
11:14
but I got this strong hunch,
230
662050
2021
amitől összerándultam,
11:16
this strong intuition,
that something was going wrong.
that something was going wrong.
231
664095
2955
ami miatt azt éreztem,
hogy valami nincs rendben nála.
hogy valami nincs rendben nála.
11:20
So I picked up the phone,
and I called Polo,
and I called Polo,
232
668347
2723
Így hát felhívtam Polót.
Kiderült, hogy tényleg
nem érezte jól magát.
nem érezte jól magát.
11:23
and in fact he was not feeling well.
233
671094
1919
Ez az egyszerű tény,
11:25
And this simple fact,
234
673362
1937
11:27
that reading in between the lines,
235
675323
2491
vagyis, hogy a sorok között olvasva,
11:29
I could sense,
through words, his feelings,
through words, his feelings,
236
677838
4262
a szavai által megsejtettem az érzéseit,
nagyon egyszerű, ám hatékony
segítségnek bizonyult.
segítségnek bizonyult.
11:34
was a simple, but very
effective way to help.
effective way to help.
237
682124
2619
11:37
What I tell you today
238
685987
1638
Azt mondom hát,
11:39
is that we're getting
close to understanding
close to understanding
239
687649
2508
egyre közelebb kerülünk ahhoz,
hogy megértsük,
hogy megértsük,
11:42
how we can convert this intuition
that we all have,
that we all have,
240
690181
4286
hogyan lehetne
a mindnyájunkban meglévő intuíciót
11:46
that we all share,
241
694491
1365
11:47
into an algorithm.
242
695880
1197
algoritmussá alakítani,
11:50
And in doing so,
243
698102
1461
s ezáltal a jövőben talán
11:51
we may be seeing in the future
a very different form of mental health,
a very different form of mental health,
244
699587
4650
a mentális egészségnek egészen
más formáját ismerhetjük meg,
más formáját ismerhetjük meg,
11:56
based on objective, quantitative
and automated analysis
and automated analysis
245
704261
5621
amely objektív, kvantitatív és
automatizált elemzésen,
automatizált elemzésen,
a leírt és a kiejtett szavaink
12:01
of the words we write,
246
709906
1709
12:03
of the words we say.
247
711639
1537
vizsgálatán alapul.
12:05
Gracias.
248
713200
1151
Köszönöm!
12:06
(Applause)
249
714375
6883
(Taps)
ABOUT THE SPEAKER
Mariano Sigman - NeuroscientistIn his provocative, mind-bending book "The Secret Life of the Mind," neuroscientist Mariano Sigman reveals his life’s work exploring the inner workings of the human brain.
Why you should listen
Mariano Sigman, a physicist by training, is a leading figure in the cognitive neuroscience of learning and decision making. Sigman was awarded a Human Frontiers Career Development Award, the National Prize of Physics, the Young Investigator Prize of "College de France," the IBM Scalable Data Analytics Award and is a scholar of the James S. McDonnell Foundation. In 2016 he was made a Laureate of the Pontifical Academy of Sciences.
In The Secret Life of the Mind, Sigman's ambition is to explain the mind so that we can understand ourselves and others more deeply. He shows how we form ideas during our first days of life, how we give shape to our fundamental decisions, how we dream and imagine, why we feel certain emotions, how the brain transforms and how who we are changes with it. Spanning biology, physics, mathematics, psychology, anthropology, linguistics, philosophy and medicine, as well as gastronomy, magic, music, chess, literature and art, The Secret Life of the Mind revolutionizes how neuroscience serves us in our lives, revealing how the infinity of neurons inside our brains manufacture how we perceive, reason, feel, dream and communicate.
Mariano Sigman | Speaker | TED.com