ABOUT THE SPEAKER
Mehdi Ordikhani-Seyedlar - Neuroscientist
Mehdi Ordikhani-Seyedlar is a computational neuroscientist, researching brain signals and their usage in brain-machine interfaces.

Why you should listen

Mehdi Ordikhani-Seyedlar is a research scientist interested in brain-wave patterns generated by neural activities in the brain. Since embarking on his research on neuroscience, Ordikhani-Seyedlar has been working on different brain functions such as learning, memory, pain and, more recently, visual attention in humans. He also conducted a part of his research on monkeys when he was in Dr. Miguel Nicolelis' lab at Duke University. His findings help implement more accurate brain-machine interfaces to treat people who are suffering from attention deficiency.

After receiving his Ph.D  in Biomedical Engineering, Ordikhani-Seyedlar was offered a postdoctoral position by Duke University to develop algorithms to process large-scale neuronal activity and brain-machine interfaces. However, due to political complications in the United States, Ordikhani-Seyedlar -- an Iranian citizen -- changed his plan to continue his brain research outside the US for some time.

As a passionate neuroscientist and neuroengineer, Ordikhani-Seyedlar's aim is to improve brain pattern detectability in computers. This enhances the ability of brain-machine interfaces substantially to better target the defected brain function which in turn enhances the sustainability of treatment effect.

More profile about the speaker
Mehdi Ordikhani-Seyedlar | Speaker | TED.com
TED2017

Mehdi Ordikhani-Seyedlar: What happens in your brain when you pay attention?

メディ・オディカニ=セイドラー: 注意を向けた時、脳では何が起きているのか

Filmed:
3,083,456 views

注意とは、何に焦点を当てるかではなく、どの情報を遮断するかということでもあります。計算神経科学者のメディ・オディカニ=セイドラーは、集中しようとする時の脳の状態を調べることで、脳とコンピューターをより密接に結びつけて、ADHD(注意欠如・多動性障害)の治療や、コミュニケーションをとることができなくなった人を手助けするモデルを構築したいと願っています。簡潔で魅力的なこのトークで、エキサイティングな科学にもっと触れてください。
- Neuroscientist
Mehdi Ordikhani-Seyedlar is a computational neuroscientist, researching brain signals and their usage in brain-machine interfaces. Full bio

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

00:12
Paying支払う close閉じる attention注意 to something:
0
760
2480
何かに細心の注意を払う
00:15
Not that easy簡単, is it?
1
3280
1240
そう簡単ではないですよね
00:17
It's because our attention注意 is pulled引っ張られた
in so manyたくさんの different異なる directions行き方 at a time,
2
5520
5016
私たちの注意というのは
同時に様々な方向に引き付けられているからです
00:22
and it's in fact事実 prettyかなり impressive印象的な
if you can stay滞在 focused集中した.
3
10560
4080
むしろ ずっと集中していられる方が
よほど すごいことなのです
00:28
Manyたくさんの people think that attention注意
is all about what we are focusingフォーカス on,
4
16360
4056
多くの人は 注意を向けることは
何かに焦点を当てることだと思っていますが
00:32
but it's alsoまた、 about what information情報
our brain is trying試す to filterフィルタ out.
5
20440
4800
脳が どの情報を遮断するか
ということでもあります
00:38
There are two ways方法
you direct直接 your attention注意.
6
26320
2720
注意には2つの種類があります
00:41
First, there's overt明白な attention注意.
7
29600
1560
一つは 顕在的注意
00:43
In overt明白な attention注意,
you move動く your eyes towards方向 something
8
31640
4136
顕在的注意では 何かに注意を払う時に
00:47
in order注文 to pay支払う attention注意 to it.
9
35800
1560
視線もその対象に向けます
00:50
Then there's covert秘密 attention注意.
10
38360
1976
そして もう一つが潜在的注意
00:52
In covert秘密 attention注意,
you pay支払う attention注意 to something,
11
40360
4016
潜在的注意では 何かに注意を向けるのに
00:56
but withoutなし moving動く your eyes.
12
44400
1560
視線は動かしません
00:59
Think of driving運転 for a second二番.
13
47040
1640
例えば車の運転を考えてみましょう
01:02
Your overt明白な attention注意,
your direction方向 of the eyes,
14
50960
3016
あなたの顕在的注意
つまり あなたの目は
01:06
are in frontフロント,
15
54000
1656
前を向いています
01:07
but that's your covert秘密 attention注意
16
55680
1776
しかし 潜在的注意でもって
01:09
whichどの is constantly常に scanning走査
the surrounding周囲 areaエリア,
17
57480
3080
周りの空間を常にチェックしていますよね
01:13
where you don't actually実際に look at them.
18
61600
1880
実際には目を向けていないのにです
01:17
I'm a computational計算上の neuroscientist神経科学者,
19
65519
1937
私は計算神経科学者として
01:19
and I work on cognitive認知
brain-machine脳機械 interfacesインタフェース,
20
67480
3096
認知分野における
ブレイン・マシン・インターフェース
01:22
or bringing持参 together一緒に
the brain and the computerコンピューター.
21
70600
3040
つまり 脳とコンピューターを
結びつけることに取り組んでいます
01:26
I love brain patternsパターン.
22
74720
1600
私は脳のパターンが大好きです
01:28
Brain patternsパターン are important重要 for us
23
76720
1696
それは私たちにとって重要なものです
01:30
because basedベース on them
we can buildビルドする modelsモデル for the computersコンピュータ,
24
78440
3496
なぜなら その脳のパターンを元に
コンピューター用のモデルを構築し
01:33
and basedベース on these modelsモデル
25
81960
1416
そのモデルを使って
01:35
computersコンピュータ can recognize認識する
how well our brain functions機能.
26
83400
4216
どのように脳が機能しているか
コンピューターで把握できるからです
01:39
And if it doesn't function関数 well,
27
87640
1600
もし脳が充分に機能していなければ
01:42
then these computersコンピュータ themselves自分自身
can be used as assistive補助的 devicesデバイス
28
90080
3920
そのコンピューターは
治療のための補助的な機器として
01:46
for therapiesセラピー.
29
94760
1200
活用できます
01:48
But that alsoまた、 means手段 something,
30
96480
1640
ただ それには別の側面もあります
01:51
because choosing選択 the wrong違う patternsパターン
31
99360
2496
間違ったパターンを選ぶと
01:53
will give us the wrong違う modelsモデル
32
101880
1896
間違ったモデルができてしまい
01:55
and thereforeしたがって、 the wrong違う therapiesセラピー.
33
103800
1656
間違った治療をしかねません
01:57
Right?
34
105480
1200
ですよね?
01:59
In case場合 of attention注意,
35
107640
1656
注意の場合
02:01
the fact事実 that we can
36
109320
1280
視線の動きだけではなく
02:03
shiftシフト our attention注意 not only by our eyes
37
111800
3496
思考によっても
注意の対象を変えることができます
02:07
but alsoまた、 by thinking考え --
38
115320
1320
そうした事実があるから
02:09
that makes作る covert秘密 attention注意
an interesting面白い modelモデル for computersコンピュータ.
39
117440
4080
潜在的注意は コンピューターの
モデルとするのに興味深い題材なのです
02:14
So I wanted to know
what are the brainwave脳波 patternsパターン
40
122280
3456
ですので 私は
人が潜在的に また顕在的に注意を向けた時
02:17
when you look overtly明白に
or when you look covertlyひそかに.
41
125760
3680
脳波のパターンがどうなっているか
知りたいと思いました
02:22
I setセット up an experiment実験 for that.
42
130440
1760
そこで こんな実験を用意しました
02:24
In this experiment実験
there are two flickeringちらつき squares四角,
43
132960
2736
実験では 2つの点滅する四角を用います
02:27
one of them flickeringちらつき
at a slowerもっとゆっくり rateレート than the other one.
44
135720
3360
一方は もう一方よりも
点滅の速度が遅くなっています
02:32
Depending依存する on whichどの of these flickersちらつき
you are paying払う attention注意 to,
45
140600
3816
どちらの四角に
注意を向けているかによって
02:36
certainある parts部品 of your brain
will start開始 resonating共鳴する in the same同じ rateレート
46
144440
3960
脳の 決まった部分が
その点滅の速度に同調して
02:41
as that flickeringちらつき rateレート.
47
149200
1440
反応し始めます
02:44
So by analyzing分析する your brain signalsシグナル,
48
152000
2936
ですので脳が出す信号を解析すれば
02:46
we can trackトラック where exactly正確に
you are watching見ている
49
154960
3040
実際にどこを見ているのか
どこに注意を向けているか
02:50
or you are paying払う attention注意 to.
50
158760
1560
突き止めることができるのです
02:55
So to see what happens起こる in your brain
when you pay支払う overt明白な attention注意,
51
163000
4216
顕在的注意を向けている時の
脳の状態を見るために
02:59
I asked尋ねた people to look directly直接
in one of the squares四角
52
167240
3256
被験者に一方の四角をしっかり見つめ
注意を向けるよう
03:02
and pay支払う attention注意 to it.
53
170520
1280
お願いしました
03:04
In this case場合, not surprisingly驚くほど,
we saw that these flickeringちらつき squares四角
54
172760
5296
このケースでは 当然ですが
脳の後部から発される信号に
03:10
appeared出現した in their彼らの brain signalsシグナル
55
178080
1936
四角形の点滅が
03:12
whichどの was coming到来
from the back of their彼らの head,
56
180040
2360
現れているのを確認できました
03:15
whichどの is responsible責任ある for the processing処理
of your visualビジュアル information情報.
57
183560
3400
脳の後部は
視覚情報の処理を司る部分です
03:20
But I was really interested興味がある
58
188280
2336
一方でとても興味深いのが
03:22
to see what happens起こる in your brain
when you pay支払う covert秘密 attention注意.
59
190640
3160
潜在的注意を向けた場合です
03:26
So this time I asked尋ねた people
to look in the middle中間 of the screen画面
60
194480
3896
今度は被験者に
スクリーンの中央を凝視し
03:30
and withoutなし moving動く their彼らの eyes,
61
198400
1880
視線を動かさずにどちらかの四角形に
03:33
to pay支払う attention注意
to eitherどちらか of these squares四角.
62
201120
2720
注意を向けてもらうようにお願いしました
03:37
When we did that,
63
205120
1616
このとき
03:38
we saw that bothどちらも of these flickeringちらつき rates料金
appeared出現した in their彼らの brain signalsシグナル,
64
206760
3936
脳の信号には どちらの点滅速度も
確認できましたが
03:42
but interestingly興味深いことに,
65
210720
1200
興味深いことに
03:44
only one of them,
whichどの was paid支払った attention注意 to,
66
212640
3536
そのうち注意を向けた方がより強い信号を
03:48
had strongerより強く signalsシグナル,
67
216200
1656
発しているのです
03:49
so there was something in the brain
68
217880
2256
つまり 脳のどこかが
03:52
whichどの was handling取り扱い this information情報
69
220160
2536
この情報を処理したわけですが
03:54
so that thing in the brain was basically基本的に
the activation活性化 of the frontal正面 areaエリア.
70
222720
6200
それが前頭野の活性化につながったのです
04:02
The frontフロント part of your brain
is responsible責任ある
71
230440
2976
脳の前頭部分は
04:05
for higher高い cognitive認知 functions機能 as a human人間.
72
233440
2880
人間の高次の認識機能を司っています
04:09
The frontal正面 part,
it seems思われる that it works作品 as a filterフィルタ
73
237160
4440
前頭野は
フィルターのように働いていて
04:14
trying試す to let information情報 come in
only from the right flickerちらつき
74
242640
4376
注意を向けた方の点滅からは
04:19
that you are paying払う attention注意 to
75
247040
1640
情報を取り入れて
04:21
and trying試す to inhibit阻害する the information情報
coming到来 from the ignored無視された one.
76
249400
3960
無視した方からは
情報を入れないようにしています
04:27
The filteringフィルタリング ability能力 of the brain
is indeed確かに a keyキー for attention注意,
77
255400
5296
この脳のフィルタリングの機能は
注意の鍵となるものですが
04:32
whichどの is missing行方不明 in some people,
78
260720
2776
この機能が欠けている人もいます
04:35
for example in people with ADHDADHD.
79
263520
2480
ADHD(注意欠如・多動性障害)
の場合などです
04:38
So a person with ADHDADHD
cannotできない inhibit阻害する these distractors伸延器,
80
266640
5016
ADHDの人は
注意をそらすものの情報を遮断できず
04:43
and that's why they can't focusフォーカス
for a long time on a singleシングル task仕事.
81
271680
4760
1つの作業に長時間
集中することができません
04:49
But what if this person
82
277600
1536
しかし もしそうであっても
04:51
could play遊びます a specific特定 computerコンピューター gameゲーム
83
279160
3536
脳をコンピューターと繋げて
04:54
with his brain connected接続された to the computerコンピューター,
84
282720
2880
専用のコンピューターゲームをして
04:58
and then train列車 his own自分の brain
85
286440
2120
気をそらすものの情報を入れないよう
05:01
to inhibit阻害する these distractors伸延器?
86
289360
2440
脳を訓練することができるとしたら?
05:05
Well, ADHDADHD is just one example.
87
293680
2480
ADHDは一例に過ぎません
05:09
We can use these cognitive認知
brain-machine脳機械 interfacesインタフェース
88
297200
3256
このような認知における
ブレイン・マシン・インターフェースは
05:12
for manyたくさんの other cognitive認知 fieldsフィールド.
89
300480
2200
他の認知分野でも使えます
05:15
It was just a few少数 years ago
90
303760
1776
数年ほど前
05:17
that my grandfather祖父 had a strokeストローク,
and he lost失われた completeコンプリート ability能力 to speak話す.
91
305560
5720
私の祖父が脳卒中で倒れ
全く話すことができなくなりました
05:24
He could understandわかる everybodyみんな,
but there was no way to respond応答する,
92
312640
3336
人の話は全て理解できましたが
それに反応する術がありませんでした
05:28
even not writing書き込み
because he was illiterate文盲.
93
316000
2480
書くこともです
元々 読み書きができませんでしたから
05:32
So he passed合格 away in silence沈黙.
94
320000
2520
祖父は沈黙のうちに亡くなりました
05:36
I remember思い出す thinking考え at that time:
95
324800
2336
当時 こう思っていたのを覚えています
05:39
What if we could have a computerコンピューター
96
327160
3896
もし祖父の代わりに話してくれる
コンピューターが
05:43
whichどの could speak話す for him?
97
331080
1360
あったら良いのに
05:45
Now, after years that I am in this fieldフィールド,
98
333840
2216
数年後 私はこの分野に携わり
05:48
I can see that this mightかもしれない be possible可能.
99
336080
2320
それが可能ではないかと思ってきました
05:52
Imagine想像する if we can find brainwave脳波 patternsパターン
100
340240
2856
想像してください
イメージや文字を人が思い浮かべたとき
05:55
when people think
about imagesイメージ or even letters手紙,
101
343120
3440
その脳波がどうなるか
特定できたとしたら
05:59
like the letter文字 A generates生成する
a different異なる brainwave脳波 patternパターン
102
347720
2936
例えば Aという文字を考えたときは
Bという文字とは
06:02
than the letter文字 B, and so on.
103
350680
1720
違う脳波のパターンを描くなどです
06:04
Could a computerコンピューター one day
communicate通信する for people who can't speak話す?
104
352960
3680
いつか コンピューターが話せない人の思いを
伝えられるようになるのでは?
06:09
What if a computerコンピューター
105
357640
1440
もしコンピューターで
06:11
can help us understandわかる
the thoughts思考 of a person in a comaコマ?
106
359960
4560
昏睡状態の人の思いが
分かるようになったら?
06:17
We are not there yetまだ,
107
365840
1616
まだ それは先の話ですが
06:19
but pay支払う close閉じる attention注意.
108
367480
2736
注意して見ていてください
06:22
We will be there soonすぐに.
109
370240
1696
すぐに そこに辿り着きますから
06:23
Thank you.
110
371960
1496
ありがとうございました
06:25
(Applause拍手)
111
373480
5632
(拍手)
Translated by Takahiro Minagawa
Reviewed by Yuko Yoshida

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Mehdi Ordikhani-Seyedlar - Neuroscientist
Mehdi Ordikhani-Seyedlar is a computational neuroscientist, researching brain signals and their usage in brain-machine interfaces.

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Mehdi Ordikhani-Seyedlar is a research scientist interested in brain-wave patterns generated by neural activities in the brain. Since embarking on his research on neuroscience, Ordikhani-Seyedlar has been working on different brain functions such as learning, memory, pain and, more recently, visual attention in humans. He also conducted a part of his research on monkeys when he was in Dr. Miguel Nicolelis' lab at Duke University. His findings help implement more accurate brain-machine interfaces to treat people who are suffering from attention deficiency.

After receiving his Ph.D  in Biomedical Engineering, Ordikhani-Seyedlar was offered a postdoctoral position by Duke University to develop algorithms to process large-scale neuronal activity and brain-machine interfaces. However, due to political complications in the United States, Ordikhani-Seyedlar -- an Iranian citizen -- changed his plan to continue his brain research outside the US for some time.

As a passionate neuroscientist and neuroengineer, Ordikhani-Seyedlar's aim is to improve brain pattern detectability in computers. This enhances the ability of brain-machine interfaces substantially to better target the defected brain function which in turn enhances the sustainability of treatment effect.

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