TEDGlobal 2012
Read Montague: What we're learning from 5,000 brains
リード・モンタギュー: 5000人の脳からわかること
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脳研究では、もうマウスや虫だけが実験材料ではない。機能的MRI（fMRI）を使うことで、「生きている」人間の、脳の活動を調べられるようになった。
この技術はどのように人同士が交流するときの複雑なシステムを解明してくれるのか。リード・モンタギューがその概要を紹介する。
Read Montague - Behavioral Neuroscientist
What does "normal behavior" look like? To find out, Read Montague is imaging thousands of brains at work. Full bio
What does "normal behavior" look like? To find out, Read Montague is imaging thousands of brains at work. Full bio
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00:16
Other people. Everyone is interested in other people.
0
474
2809
他人―
皆 他人に興味があります
皆 他人に興味があります
00:19
Everyone has relationships with other people,
1
3283
2123
誰もが周囲の人と関わり
00:21
and they're interested in these relationships
2
5406
1592
様々な理由から
人間関係に興味を持っています
人間関係に興味を持っています
00:22
for a variety of reasons.
3
6998
1855
様々な理由から
人間関係に興味を持っています
人間関係に興味を持っています
00:24
Good relationships, bad relationships,
4
8853
2012
良好な関係 険悪な関係
面倒な関係 不可解な関係
面倒な関係 不可解な関係
00:26
annoying relationships, agnostic relationships,
5
10865
3146
良好な関係 険悪な関係
面倒な関係 不可解な関係
面倒な関係 不可解な関係
00:29
and what I'm going to do is focus on the central piece
6
14011
3424
そして今回は
人間関係の中で生じる
人間関係の中で生じる
00:33
of an interaction that goes on in a relationship.
7
17435
3303
相互作用の中核に着目したいと思います
00:36
So I'm going to take as inspiration the fact that we're all
8
20738
2336
私は皆さんが他人との交流に
興味を持っていただけると思って話します
興味を持っていただけると思って話します
00:38
interested in interacting with other people,
9
23074
2425
私は皆さんが他人との交流に
興味を持っていただけると思って話します
興味を持っていただけると思って話します
00:41
I'm going to completely strip it of all its complicating features,
10
25499
3832
私は人間関係という
複雑な物を単純化し
複雑な物を単純化し
00:45
and I'm going to turn that object, that simplified object,
11
29331
3894
単純化したものを
科学的な測定器として使用しました
科学的な測定器として使用しました
00:49
into a scientific probe, and provide the early stages,
12
33225
4150
そして二つの脳が同時に交流している時
00:53
embryonic stages of new insights into what happens
13
37375
2449
何が起こっているかについて
00:55
in two brains while they simultaneously interact.
14
39824
3650
まだ初期段階ですが
新しい知見を提供します
新しい知見を提供します
00:59
But before I do that, let me tell you a couple of things
15
43474
2293
まずは どうやってそれができるのか
説明したいと思います
説明したいと思います
01:01
that made this possible.
16
45767
1699
まずは どうやってそれができるのか
説明したいと思います
説明したいと思います
01:03
The first is we can now eavesdrop safely
17
47466
2781
今では 健康を害することなく
脳の活動が観察できます
脳の活動が観察できます
01:06
on healthy brain activity.
18
50247
2711
今では 健康を害することなく
脳の活動が観察できます
脳の活動が観察できます
01:08
Without needles and radioactivity,
19
52958
2577
針や放射線は使用せず
01:11
without any kind of clinical reason, we can go down the street
20
55535
2863
医療目的なしに
あなたの隣人や友人が
あなたの隣人や友人が
01:14
and record from your friends' and neighbors' brains
21
58398
3127
様々な認知活動をしている間の
01:17
while they do a variety of cognitive tasks, and we use
22
61525
2538
脳の活動を記録できます
01:19
a method called functional magnetic resonance imaging.
23
64063
3734
使用するのは
”機能的磁気共鳴画像法”(fMRI)--
”機能的磁気共鳴画像法”(fMRI)--
01:23
You've probably all read about it or heard about in some
24
67797
2325
皆さん聞き覚えがあるかもしれません
01:26
incarnation. Let me give you a two-sentence version of it.
25
70122
4378
一言二言で説明して差し上げましょう
01:30
So we've all heard of MRIs. MRIs use magnetic fields
26
74500
3484
MRIは聞いたことがありますよね
磁場と電磁波を利用し
磁場と電磁波を利用し
01:33
and radio waves and they take snapshots of your brain
27
77984
2029
MRIは聞いたことがありますよね
磁場と電磁波を利用し
磁場と電磁波を利用し
01:35
or your knee or your stomach,
28
80013
2361
貴方の脳や膝
胃の写真を撮ります
胃の写真を撮ります
01:38
grayscale images that are frozen in time.
29
82374
2045
白黒の時が停まった映像です
01:40
In the 1990s, it was discovered you could use
30
84419
2321
90年代 MRIを違う形で
使えることがわかりました
使えることがわかりました
01:42
the same machines in a different mode,
31
86740
2659
90年代 MRIを違う形で
使えることがわかりました
使えることがわかりました
01:45
and in that mode, you could make microscopic blood flow
32
89399
2346
脳内の様々部分の
微妙な血流を
微妙な血流を
01:47
movies from hundreds of thousands of sites independently in the brain.
33
91745
3300
動画で見ることが出来るようになりました
01:50
Okay, so what? In fact, the so what is, in the brain,
34
95045
3200
だから何か？
脳内の神経活動は
脳内の神経活動は
01:54
changes in neural activity, the things that make your brain work,
35
98245
3832
つまり脳を機能させる活動―
01:57
the things that make your software work in your brain,
36
102077
2010
脳のソフトウェアの動作は
01:59
are tightly correlated with changes in blood flow.
37
104087
2489
血流と相関関係にあります
02:02
You make a blood flow movie, you have an independent
38
106576
1973
血流を見れば
脳の活動がわかります
脳の活動がわかります
02:04
proxy of brain activity.
39
108549
2339
血流を見れば
脳の活動がわかります
脳の活動がわかります
02:06
This has literally revolutionized cognitive science.
40
110888
3034
これは認知科学にとって革命です
02:09
Take any cognitive domain you want, memory,
41
113922
1991
調べたい認知領域があるとします
02:11
motor planning, thinking about your mother-in-law,
42
115913
2141
記憶 運動 姑のことを考える
02:13
getting angry at people, emotional response, it goes on and on,
43
118054
3715
誰かに起こる 感情的な 反応 等々
02:17
put people into functional MRI devices, and
44
121769
3089
これらの活動が脳内にどう分布するか
02:20
image how these kinds of variables map onto brain activity.
45
124858
3383
人々をfMRI装置にかけることで
わかるのです
わかるのです
02:24
It's in its early stages, and it's crude by some measures,
46
128241
2849
fMRIは初期段階で
精度が荒いですが
精度が荒いですが
02:26
but in fact, 20 years ago, we were at nothing.
47
131090
2568
20年前には何もなかったのです
02:29
You couldn't do people like this. You couldn't do healthy people.
48
133658
2359
人を―健康な人を―
研究できなかったのです
研究できなかったのです
02:31
That's caused a literal revolution, and it's opened us up
49
136017
2488
fMRIにより 文字通り革命が起き
02:34
to a new experimental preparation. Neurobiologists,
50
138505
2818
新たな実験材料を得ました
02:37
as you well know, have lots of experimental preps,
51
141323
3760
神経学者は研究で
色々な実験材料を使用します
色々な実験材料を使用します
02:40
worms and rodents and fruit flies and things like this.
52
145083
3141
ミミズ ラット ハエ 等々
02:44
And now, we have a new experimental prep: human beings.
53
148224
3397
そして新たな実験材料が
人間です
人間です
02:47
We can now use human beings to study and model
54
151621
3761
今では人間の脳の機能を
調べるために
調べるために
02:51
the software in human beings, and we have a few
55
155382
2950
人間を使用でき
いくつかの
いくつかの
02:54
burgeoning biological measures.
56
158332
2835
生物学的な指標ができつつあります
02:57
Okay, let me give you one example of the kinds of experiments that people do,
57
161167
3887
さて ここで人々が行ってきた
実験の例を紹介しましょう
実験の例を紹介しましょう
03:00
and it's in the area of what you'd call valuation.
58
165054
2677
これは"評価"の分野で行われました
03:03
Valuation is just what you think it is, you know?
59
167731
2135
”評価"とは皆さんが考えている通りで
03:05
If you went and you were valuing two companies against
60
169866
2804
もし２つの会社を比べた場合
03:08
one another, you'd want to know which was more valuable.
61
172670
2736
どちらの価値が高いか知りたくなります
03:11
Cultures discovered the key feature of valuation thousands of years ago.
62
175406
3879
"評価"の特徴は千年も
昔から知られています
昔から知られています
03:15
If you want to compare oranges to windshields, what do you do?
63
179285
2690
オレンジとフロントガラスを比べるには
どうしますか？できませんよね？
どうしますか？できませんよね？
03:17
Well, you can't compare oranges to windshields.
64
181975
2356
オレンジとフロントガラスを比べるには
どうしますか？できませんよね？
どうしますか？できませんよね？
03:20
They're immiscible. They don't mix with one another.
65
184331
2255
これらはお互いに混ざり合いません
03:22
So instead, you convert them to a common currency scale,
66
186586
2351
この場合 それらを同じ尺度に変換し
03:24
put them on that scale, and value them accordingly.
67
188937
2706
その尺度を使用して評価をします
03:27
Well, your brain has to do something just like that as well,
68
191643
3436
こういう処理をするのが
脳の仕事です
脳の仕事です
03:30
and we're now beginning to understand and identify
69
195079
2488
そしえ我々は評価に携わる脳の器官を
03:33
brain systems involved in valuation,
70
197567
2137
明らかにしつつあります
03:35
and one of them includes a neurotransmitter system
71
199704
2632
その一つが
神経伝達物質系です
神経伝達物質系です
03:38
whose cells are located in your brainstem
72
202336
2632
脳幹に位置する細胞によって―
03:40
and deliver the chemical dopamine to the rest of your brain.
73
204968
3175
ドーパミンという化学物質が
脳全体に放出されます
脳全体に放出されます
03:44
I won't go through the details of it, but that's an important
74
208143
2442
詳しくは説明しませんが
03:46
discovery, and we know a good bit about that now,
75
210585
2157
これは重要な発見であり
03:48
and it's just a small piece of it, but it's important because
76
212742
2230
神経伝達物質系は小さいが重要です
03:50
those are the neurons that you would lose if you had Parkinson's disease,
77
214972
3275
これらの神経細胞が
パーキンソン病やドラッグの使用で
パーキンソン病やドラッグの使用で
03:54
and they're also the neurons that are hijacked by literally
78
218247
2016
損なわれたり支配されます
03:56
every drug of abuse, and that makes sense.
79
220263
2232
そしてこれは非常に納得できます
03:58
Drugs of abuse would come in, and they would change
80
222495
2336
ドラッグを使用すると
評価の基準が変化し―
評価の基準が変化し―
04:00
the way you value the world. They change the way
81
224831
1789
ドラッグを使用すると
評価の基準が変化し―
評価の基準が変化し―
04:02
you value the symbols associated with your drug of choice,
82
226620
3199
ドラッグが 何よりも
大事なものになります
大事なものになります
04:05
and they make you value that over everything else.
83
229819
2514
ドラッグが 何よりも
大事なものになります
大事なものになります
04:08
Here's the key feature though. These neurons are also
84
232333
3021
しかし 神経伝達物質系の真の特徴は
04:11
involved in the way you can assign value to literally abstract ideas,
85
235354
3501
抽象的な概念の 評価にも
関係していることです
関係していることです
04:14
and I put some symbols up here that we assign value to
86
238855
2041
私たちは様々な理由から
これらのような物に価値をつけます
これらのような物に価値をつけます
04:16
for various reasons.
87
240896
2720
私たちは様々な理由から
これらのような物に価値をつけます
これらのような物に価値をつけます
04:19
We have a behavioral superpower in our brain,
88
243616
2689
私達の脳のスーパーパワーがあり
04:22
and it at least in part involves dopamine.
89
246305
1753
それにはドーパミンが関係しています
04:23
We can deny every instinct we have for survival for an idea,
90
248058
4189
人間だけが概念のために
―それが些細なものでも―
―それが些細なものでも―
04:28
for a mere idea. No other species can do that.
91
252247
4005
生存本能までも
否定できてしまいます
否定できてしまいます
04:32
In 1997, the cult Heaven's Gate committed mass suicide
92
256252
3606
1997年 カルト宗教の
集団自殺がありました
集団自殺がありました
04:35
predicated on the idea that there was a spaceship
93
259858
2215
ヘール・ボップ彗星の尾に隠れている
宇宙船が 魂を別世界に
連れて行ってくれるという
連れて行ってくれるという
04:37
hiding in the tail of the then-visible comet Hale-Bopp
94
262073
3785
04:41
waiting to take them to the next level. It was an incredibly tragic event.
95
265858
4272
考えに憑りつかれてのことでした
悲劇的な出来事です
悲劇的な出来事です
04:46
More than two thirds of them had college degrees.
96
270130
3485
彼らの3分の2は
大学を出ていました
大学を出ていました
04:49
But the point here is they were able to deny their instincts for survival
97
273615
3723
しかし ここでの重要な点は
生存のために発達した―
生存のために発達した―
04:53
using exactly the same systems that were put there
98
277338
2866
神経伝達物質系を使い
生存本能が―
生存本能が―
04:56
to make them survive. That's a lot of control, okay?
99
280204
4042
否定されたことです
これにはかなりのコントロールが必要です
これにはかなりのコントロールが必要です
05:00
One thing that I've left out of this narrative
100
284246
2089
この話で一つ抜けているのは
05:02
is the obvious thing, which is the focus of the rest of my
101
286335
2234
ここからの主題である
05:04
little talk, and that is other people.
102
288569
2159
他人についての話です
05:06
These same valuation systems are redeployed
103
290728
2996
人間関係の 評価にも
先ほどと同じような
先ほどと同じような
05:09
when we're valuing interactions with other people.
104
293724
2492
評価システム―神経伝達物質系―
が使われています
が使われています
05:12
So this same dopamine system that gets addicted to drugs,
105
296216
3271
このドーパミンシステムは
人をドラッグに溺れさせ
人をドラッグに溺れさせ
05:15
that makes you freeze when you get Parkinson's disease,
106
299487
2524
パーキンソン病患者を静止させ
05:17
that contributes to various forms of psychosis,
107
302011
3077
様々な精神異常の原因となり
05:20
is also redeployed to value interactions with other people
108
305088
3920
そして 人間関係を評価するのに
使われるのです
使われるのです
05:24
and to assign value to gestures that you do
109
309008
2896
誰かと交流している時の
ジェスチャーに
ジェスチャーに
05:27
when you're interacting with somebody else.
110
311904
2574
評価を付けるのです
05:30
Let me give you an example of this.
111
314478
2577
例を挙げたいと思います
05:32
You bring to the table such enormous processing power
112
317055
2967
皆さんは知らず知らずのうちに
この分野で―
この分野で―
05:35
in this domain that you hardly even notice it.
113
320022
2624
かなりの処理能力を
発揮しています
発揮しています
05:38
Let me just give you a few examples. So here's a baby.
114
322646
1467
ここに赤ちゃんがいます
05:40
She's three months old. She still poops in her diapers and she can't do calculus.
115
324113
3730
彼女は生後３ヶ月 オムツをして
微分積分はできません
微分積分はできません
05:43
She's related to me. Somebody will be very glad that she's up here on the screen.
116
327843
3353
私の親族で ここに映っていることを
喜んでいる誰かがいます
喜んでいる誰かがいます
05:47
You can cover up one of her eyes, and you can still read
117
331196
2376
彼女の片方の目を
隠してみてください
隠してみてください
05:49
something in the other eye, and I see sort of curiosity
118
333572
2755
片方の目には好奇心が見え
逆の目には―
逆の目には―
05:52
in one eye, I see maybe a little bit of surprise in the other.
119
336327
3597
ちょっとした驚きが見えると思います
05:55
Here's a couple. They're sharing a moment together,
120
339924
3179
カップルの写真
楽しい時間を共有してます そして―
楽しい時間を共有してます そして―
05:59
and we've even done an experiment where you can cut out
121
343103
1318
実験により写真の一部を切り抜いても
楽しい時間を共有していることが
楽しい時間を共有していることが
06:00
different pieces of this frame and you can still see
122
344421
3007
実験により写真の一部を切り抜いても
楽しい時間を共有していることが
楽しい時間を共有していることが
06:03
that they're sharing it. They're sharing it sort of in parallel.
123
347428
2504
読み取れることが分かりました
06:05
Now, the elements of the scene also communicate this
124
349932
2463
写真の色々な情報がヒントをくれますが
06:08
to us, but you can read it straight off their faces,
125
352395
2235
顔の表情から 最も簡単に読み取れます
06:10
and if you compare their faces to normal faces, it would be a very subtle cue.
126
354630
3503
しかし 普段の表情との違いは微妙です
06:14
Here's another couple. He's projecting out at us,
127
358133
3347
別のカップル
彼は私達に対し感情を映し出していて
彼は私達に対し感情を映し出していて
06:17
and she's clearly projecting, you know,
128
361480
2888
彼女が映し出してる感情は明らかです
06:20
love and admiration at him.
129
364368
2263
彼への愛と称賛
06:22
Here's another couple. (Laughter)
130
366631
3635
そして また別のカップル（笑）
06:26
And I'm thinking I'm not seeing love and admiration on the left. (Laughter)
131
370266
5150
左側には 愛と称賛は
見られないようです（笑）
見られないようです（笑）
06:31
In fact, I know this is his sister, and you can just see
132
375416
2560
実際には 姉と弟です
そして弟は多分
そして弟は多分
06:33
him saying, "Okay, we're doing this for the camera,
133
377976
2513
”仲良しなのはカメラの前だけで
06:36
and then afterwards you steal my candy and you punch me in the face." (Laughter)
134
380489
5702
”この後 僕のアメを取り上げて
顔にパンチするんだろ”と言っています （笑）
顔にパンチするんだろ”と言っています （笑）
06:42
He'll kill me for showing that.
135
386191
2106
写真を見せたことには後で酷く怒るでしょう
さて これらからわかることは―
さて これらからわかることは―
06:44
All right, so what does this mean?
136
388297
2797
写真を見せたことには後で酷く怒るでしょう
さて これらからわかることは―
さて これらからわかることは―
06:46
It means we bring an enormous amount of processing power to the problem.
137
391094
3350
私たちは 評価にかなりの
処理能力を使うということです
処理能力を使うということです
06:50
It engages deep systems in our brain, in dopaminergic
138
394444
3648
それには脳の深部にある
ドーパミン系―
ドーパミン系―
06:53
systems that are there to make you chase sex, food and salt.
139
398092
2818
私たちが生きるために
セックスや食べ物を
セックスや食べ物を
06:56
They keep you alive. It gives them the pie, it gives
140
400910
2894
求めさせるシステムが関与しています
そして―
そして―
06:59
that kind of a behavioral punch which we've called a superpower.
141
403804
2904
それが私たちの
行動の原動力となります
行動の原動力となります
07:02
So how can we take that and arrange a kind of staged
142
406708
3654
ではどのように実験を組み立てれば
このドーパミン系を―
このドーパミン系を―
07:06
social interaction and turn that into a scientific probe?
143
410362
2698
人間関係の測定器として
使用できるのか？
使用できるのか？
07:08
And the short answer is games.
144
413060
2691
答えはゲームをさせることです
07:11
Economic games. So what we do is we go into two areas.
145
415751
4404
経済ゲームをさせます
二つの分野に進出し―
二つの分野に進出し―
07:16
One area is called experimental economics. The other area is called behavioral economics.
146
420155
3336
一つは実験経済学
もう一つは行動経済学
もう一つは行動経済学
07:19
And we steal their games. And we contrive them to our own purposes.
147
423491
4078
彼らのゲームを拝借して
研究に利用しています
研究に利用しています
07:23
So this shows you one particular game called an ultimatum game.
148
427569
2967
ゲームは”最後通牒ゲーム”
と言います
と言います
07:26
Red person is given a hundred dollars and can offer
149
430536
1845
赤は100ドル与えられ
青とどのように分割するか提案できます
青とどのように分割するか提案できます
07:28
a split to blue. Let's say red wants to keep 70,
150
432381
3723
赤は100ドル与えられ
青とどのように分割するか提案できます
青とどのように分割するか提案できます
07:32
and offers blue 30. So he offers a 70-30 split with blue.
151
436104
4086
赤の提案が 赤：70 青：30
だとしましょう
だとしましょう
07:36
Control passes to blue, and blue says, "I accept it,"
152
440190
2851
そして主導権は青に移り
青が"承諾"と言えば
青が"承諾"と言えば
07:38
in which case he'd get the money, or blue says,
153
443041
1956
二人はお金を受け取ります
07:40
"I reject it," in which case no one gets anything. Okay?
154
444997
4307
青が”拒否”と言うと
両者は何も受け取れません
両者は何も受け取れません
07:45
So a rational choice economist would say, well,
155
449304
3392
経済学者がいう合理的な選択によると
07:48
you should take all non-zero offers.
156
452696
2056
”ゼロ”以外は全て承諾すべきです
07:50
What do people do? People are indifferent at an 80-20 split.
157
454752
3762
でも実際 80-20の提案で
選択は中立になります
選択は中立になります
07:54
At 80-20, it's a coin flip whether you accept that or not.
158
458514
3524
80-20では 相手が
”受諾”するかは五分五分
”受諾”するかは五分五分
07:57
Why is that? You know, because you're pissed off.
159
462038
2891
なぜか？
分かりますよね？怒るからです
分かりますよね？怒るからです
08:00
You're mad. That's an unfair offer, and you know what an unfair offer is.
160
464929
3609
明らかに不公平な提案に
怒っているからです
怒っているからです
08:04
This is the kind of game done by my lab and many around the world.
161
468538
2704
この手の実験は
世界中で行われています
世界中で行われています
08:07
That just gives you an example of the kind of thing that
162
471242
2544
これはこの手のゲームが
どのような―
どのような―
08:09
these games probe. The interesting thing is, these games
163
473786
3738
測定器になれるかの一例です
また面白いことに
また面白いことに
08:13
require that you have a lot of cognitive apparatus on line.
164
477524
3707
これらのゲームには
多くの認知能力が求められます
多くの認知能力が求められます
08:17
You have to be able to come to the table with a proper model of another person.
165
481231
2928
まず 相手に関する
適切なモデルが必要です
適切なモデルが必要です
08:20
You have to be able to remember what you've done.
166
484159
3213
自分のしたことを記憶し
実行に移すためには少し勇気が必要です
実行に移すためには少し勇気が必要です
08:23
You have to stand up in the moment to do that.
167
487372
1420
自分のしたことを記憶し
実行に移すためには少し勇気が必要です
実行に移すためには少し勇気が必要です
08:24
Then you have to update your model based on the signals coming back,
168
488792
3350
そして相手の反応を受け
モデルを更新し
モデルを更新し
08:28
and you have to do something that is interesting,
169
492142
2972
興味を引くことを
しなければいけない
しなければいけない
08:31
which is you have to do a kind of depth of thought assay.
170
495114
2597
これは非常に深い思考が必要です
まずは―
まずは―
08:33
That is, you have to decide what that other person expects of you.
171
497711
3333
相手が期待していることを判断し
相手の中にある―
相手の中にある―
08:36
You have to send signals to manage your image in their mind.
172
501044
2954
自分のイメージを管理するために
シグナルを送ります
シグナルを送ります
08:39
Like a job interview. You sit across the desk from somebody,
173
503998
2853
就職面接に似ていますね
先入観を持った
先入観を持った
08:42
they have some prior image of you,
174
506851
1369
面接官の前に座り
08:44
you send signals across the desk to move their image
175
508220
2751
その先入観が
自分が望むイメージに
自分が望むイメージに
08:46
of you from one place to a place where you want it to be.
176
510971
3920
修正されるようシグナルを送る
皆こういったことが上手すぎて
自分達では気づきませんが
自分達では気づきませんが
08:50
We're so good at this we don't really even notice it.
177
514891
3385
私たちの測定器を使うことで
気づくことが出来るのです
気づくことが出来るのです
08:54
These kinds of probes exploit it. Okay?
178
518276
3767
08:57
In doing this, what we've discovered is that humans
179
522043
1807
この研究で 人は社交的な場では
カナリアだと気づきました
カナリアだと気づきました
08:59
are literal canaries in social exchanges.
180
523850
2331
この研究で 人は社交的な場では
カナリアだと気づきました
カナリアだと気づきました
09:02
Canaries used to be used as kind of biosensors in mines.
181
526181
3397
カナリアは炭鉱では
感知器として使用されました
感知器として使用されました
09:05
When methane built up, or carbon dioxide built up,
182
529578
3560
メタンが増加したり
二酸化炭素が増加したり
二酸化炭素が増加したり
09:09
or oxygen was diminished, the birds would swoon
183
533138
4186
酸素が減少すると
この鳥は人よりも早く気絶し
この鳥は人よりも早く気絶し
09:13
before people would -- so it acted as an early warning system:
184
537324
2326
警報システムとして働きます
09:15
Hey, get out of the mine. Things aren't going so well.
185
539650
2980
”このままだとやばい
炭鉱から出るんだ”と
炭鉱から出るんだ”と
09:18
People come to the table, and even these very blunt,
186
542630
2954
人々はテーブルに座り
数字をやり取りするだけの 単純で―
数字をやり取りするだけの 単純で―
09:21
staged social interactions, and they, and there's just
187
545584
2990
人々はテーブルに座り
数字をやり取りするだけの 単純で―
数字をやり取りするだけの 単純で―
09:24
numbers going back and forth between the people,
188
548574
3016
手順が決まった 交流をするだけで
09:27
and they bring enormous sensitivities to it.
189
551590
2199
そこに多大な神経を使います
09:29
So we realized we could exploit this, and in fact,
190
553789
2689
私たちはそれを利用できることに気づき
09:32
as we've done that, and we've done this now in
191
556478
2556
実際に実験をしてきました
何千人―
何千人―
09:34
many thousands of people, I think on the order of
192
559034
2694
きっと5～6,000人に
実験したと思います
実験したと思います
09:37
five or six thousand. We actually, to make this
193
561728
2165
でも データを生物学的な測定とするには
もっとたくさんの数が必要です
もっとたくさんの数が必要です
09:39
a biological probe, need bigger numbers than that,
194
563893
2224
でも データを生物学的な測定とするには
もっとたくさんの数が必要です
もっとたくさんの数が必要です
09:42
remarkably so. But anyway,
195
566117
3674
かなりの数が必要です
しかし 何はともあれ
しかし 何はともあれ
09:45
patterns have emerged, and we've been able to take
196
569791
2004
パターンは見えてきていて
09:47
those patterns, convert them into mathematical models,
197
571795
3836
そのパターンを
数学的モデルに変換し そこから―
数学的モデルに変換し そこから―
09:51
and use those mathematical models to gain new insights
198
575631
2689
人の交流に関する新しい知見が
09:54
into these exchanges. Okay, so what?
199
578320
2131
得られてきました
だから 何か？
だから 何か？
09:56
Well, the so what is, that's a really nice behavioral measure,
200
580451
3313
つまり これは有効な
行動の測定方法だということです
行動の測定方法だということです
09:59
the economic games bring to us notions of optimal play.
201
583764
3319
ゲームは私たちに最適な
手段について教えてくれます
手段について教えてくれます
10:02
We can compute that during the game.
202
587083
2484
それをゲームの間 計算し
10:05
And we can use that to sort of carve up the behavior.
203
589567
2953
行動をモデルとして形作ることが出来ます
10:08
Here's the cool thing. Six or seven years ago,
204
592520
4330
6，7年前 我々はチームを作りました
10:12
we developed a team. It was at the time in Houston, Texas.
205
596850
2550
最初はテキサスのヒューストンに
10:15
It's now in Virginia and London. And we built software
206
599400
3394
今はヴァージニアとロンドンにあります
10:18
that'll link functional magnetic resonance imaging devices
207
602794
3207
そしてfMRI装置を
インターネットでつなげる
インターネットでつなげる
10:21
up over the Internet. I guess we've done up to six machines
208
606001
4035
ソフトを開発しました
当時は６台接続出来ましたが
当時は６台接続出来ましたが
10:25
at a time, but let's just focus on two.
209
610036
1981
まず ２台に着目しましょう
10:27
So it synchronizes machines anywhere in the world.
210
612017
3058
つまり 世界中の機械が接続できるので
10:30
We synchronize the machines, set them into these
211
615075
3169
接続したうえで 中の人を交流させ
10:34
staged social interactions, and we eavesdrop on both
212
618244
1983
交流する二人の脳を同時に
10:36
of the interacting brains. So for the first time,
213
620227
1666
見ることが出来ます
10:37
we don't have to look at just averages over single individuals,
214
621893
3607
初めて 個々の平均や
コンピューターを相手にした―
コンピューターを相手にした―
10:41
or have individuals playing computers, or try to make
215
625500
2897
人を調べ
そこから推論を導くのではなく
そこから推論を導くのではなく
10:44
inferences that way. We can study individual dyads.
216
628397
2763
二人一組で調べられる
ようになりました
ようになりました
10:47
We can study the way that one person interacts with another person,
217
631160
2785
人が他人と交流する様を
より多くの―
より多くの―
10:49
turn the numbers up, and start to gain new insights
218
633945
2564
被験者で調べ
認知能力に関する―
認知能力に関する―
10:52
into the boundaries of normal cognition,
219
636509
2515
新しい知見が得られ始めています
10:54
but more importantly, we can put people with
220
639024
2732
もっと重要な実験として
精神疾患や―
精神疾患や―
10:57
classically defined mental illnesses, or brain damage,
221
641756
3337
脳障害を持つ患者に
先ほどのような交流をさせて
先ほどのような交流をさせて
11:00
into these social interactions, and use these as probes of that.
222
645093
3551
交流に必要な能力とは何かを
測定できます
測定できます
11:04
So we've started this effort. We've made a few hits,
223
648644
2350
実験は始まったばかりですが
初期段階の発見がいくつか出てきました
初期段階の発見がいくつか出てきました
11:06
a few, I think, embryonic discoveries.
224
650994
2449
実験は始まったばかりですが
初期段階の発見がいくつか出てきました
初期段階の発見がいくつか出てきました
11:09
We think there's a future to this. But it's our way
225
653443
2812
私たちはこの研究の
将来に期待しています
将来に期待しています
11:12
of going in and redefining, with a new lexicon,
226
656255
2560
この研究で精神疾患に関して
11:14
a mathematical one actually, as opposed to the standard
227
658815
4022
従来とは違う
数学的な新しい定義を
数学的な新しい定義を
11:18
ways that we think about mental illness,
228
662837
2578
打ち立てられると思います
11:21
characterizing these diseases, by using the people
229
665415
2067
これらの疾患の特性を
人々を―
人々を―
11:23
as birds in the exchanges. That is, we exploit the fact
230
667482
3007
カナリアとして使い 調べるのです
すなわち―
すなわち―
11:26
that the healthy partner, playing somebody with major depression,
231
670489
4244
うつ病 自閉症
注意欠陥多動性障害の患者と―
注意欠陥多動性障害の患者と―
11:30
or playing somebody with autism spectrum disorder,
232
674733
2910
うつ病 自閉症
注意欠陥多動性障害の患者と―
注意欠陥多動性障害の患者と―
11:33
or playing somebody with attention deficit hyperactivity disorder,
233
677643
3850
健常者が行うゲームを分析します
11:37
we use that as a kind of biosensor, and then we use
234
681493
3219
健常者を感知器として利用し
プログラムを使い
プログラムを使い
11:40
computer programs to model that person, and it gives us
235
684712
2644
患者のモデリングを行うことで
11:43
a kind of assay of this.
236
687356
2470
精神疾患の評価が出来ます
11:45
Early days, and we're just beginning, we're setting up sites
237
689826
2131
まだ始めたばかりですが
世界中に施設を開設しています
世界中に施設を開設しています
11:47
around the world. Here are a few of our collaborating sites.
238
691957
3410
まだ始めたばかりですが
世界中に施設を開設しています
世界中に施設を開設しています
11:51
The hub, ironically enough,
239
695367
2309
中心地の一つは皮肉にも
11:53
is centered in little Roanoke, Virginia.
240
697676
2889
バージニアの小さな町
ロアノークにあります
ロアノークにあります
11:56
There's another hub in London, now, and the rest
241
700565
2269
もう一つのハブがロンドンにあり
11:58
are getting set up. We hope to give the data away
242
702834
4009
残りも開設中です
いつかはデータを世界中に―
いつかはデータを世界中に―
12:02
at some stage. That's a complicated issue
243
706843
3673
公開したいのですが
それには複雑な問題があります
それには複雑な問題があります
12:06
about making it available to the rest of the world.
244
710516
2994
しかし 私たちの研究は
私たち人間を―
私たち人間を―
12:09
But we're also studying just a small part
245
713510
1847
興味深い存在にしている―
12:11
of what makes us interesting as human beings, and so
246
715357
2267
理由のほんの一部しか見ていません
12:13
I would invite other people who are interested in this
247
717624
2041
ですので 興味があれば研究に―
12:15
to ask us for the software, or even for guidance
248
719665
2569
参加して頂きたい
ソフトウェアとその使用方法は
ソフトウェアとその使用方法は
12:18
on how to move forward with that.
249
722234
2219
喜んで教えます
12:20
Let me leave you with one thought in closing.
250
724453
2341
最後に―
12:22
The interesting thing about studying cognition
251
726794
1942
認知能力を研究する上で
12:24
has been that we've been limited, in a way.
252
728736
3732
興味深いのは 我々は常に
限定されていたことです
限定されていたことです
12:28
We just haven't had the tools to look at interacting brains
253
732468
2943
最近まで 交流する人の脳を
同時に見る術はありませんでした
同時に見る術はありませんでした
12:31
simultaneously.
254
735411
1200
最近まで 交流する人の脳を
同時に見る術はありませんでした
同時に見る術はありませんでした
12:32
The fact is, though, that even when we're alone,
255
736611
2470
しかし 実際 私たち人間は
12:34
we're a profoundly social creature. We're not a solitary mind
256
739081
4111
一人の時でも社会的な生き物です
私たちの脳は―
私たちの脳は―
12:39
built out of properties that kept it alive in the world
257
743192
4373
他人と関わりない世界で発達した
孤独な存在では―
孤独な存在では―
12:43
independent of other people. In fact, our minds
258
747565
3948
ありません
実際 私たちの脳は―
実際 私たちの脳は―
12:47
depend on other people. They depend on other people,
259
751513
2870
他人に依存します
脳は他人に依存し―
脳は他人に依存し―
12:50
and they're expressed in other people,
260
754383
1541
他人の中でこそ―
12:51
so the notion of who you are, you often don't know
261
755924
3652
自己が表現されます
他人との交流があるまでは―
他人との交流があるまでは―
12:55
who you are until you see yourself in interaction with people
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759576
2688
それが味方であれ 敵対する人であれ
12:58
that are close to you, people that are enemies of you,
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762264
2406
自分にとってよくわからない人であれ―
13:00
people that are agnostic to you.
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764670
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自分が何者かは分からないものです
13:03
So this is the first sort of step into using that insight
265
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3776
この洞察に基づき
それを道具として使い
それを道具として使い
13:06
into what makes us human beings, turning it into a tool,
266
770991
3295
人間とは何かを 明らかにし
精神疾患を解明する
精神疾患を解明する
13:10
and trying to gain new insights into mental illness.
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774286
1978
この研究は
その最初の一歩です
その最初の一歩です
13:12
Thanks for having me. (Applause)
268
776264
3121
ありがとうございました
13:15
(Applause)
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3089
（拍手）
ABOUT THE SPEAKER
Read Montague - Behavioral NeuroscientistWhat 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.
Read Montague | Speaker | TED.com