TEDSalon London Spring 2011
Neil Burgess: How your brain tells you where you are
Neil Burgess: Jak twój mózg mówi ci, gdzie się znajdujesz.
Filmed:
Readability: 4.2
1,458,267 views
W jaki sposób pamiętamy gdzie zaparkowaliśmy samochód? Skąd wiemy, że poruszamy się we właściwym kierunku? Neurobiolog Neil Burgess bada mechanizmy nerwowe tworzące mapę przestrzeni wokół nas oraz to, jak są one powiązane z pamięcią i wyobraźnią.
Neil Burgess - Neuroscientist
At University College in London, Neil Burgess researches how patterns of electrical activity in brain cells guide us through space. Full bio
At University College in London, Neil Burgess researches how patterns of electrical activity in brain cells guide us through space. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:15
When we park in a big parking lot,
0
0
2000
Kiedy parkujemy na dużym parkingu,
00:17
how do we remember where we parked our car?
1
2000
2000
jak pamiętamy gdzie zostawiliśmy samochód?
00:19
Here's the problem facing Homer.
2
4000
3000
Homer stanął przed tym problemem.
00:22
And we're going to try to understand
3
7000
2000
Spróbujemy zrozumieć
00:24
what's happening in his brain.
4
9000
2000
co dzieje się w jego mózgu.
00:26
So we'll start with the hippocampus, shown in yellow,
5
11000
2000
Zaczniemy od hipokampu, w kolorze żółtym,
00:28
which is the organ of memory.
6
13000
2000
który jest organem pamięci.
00:30
If you have damage there, like in Alzheimer's,
7
15000
2000
Jeśli jest uszkodzony, jak przy Alzheimerze,
00:32
you can't remember things including where you parked your car.
8
17000
2000
nie pamięta się rzeczy takich jak miejsce zaparkowania auta.
00:34
It's named after Latin for "seahorse,"
9
19000
2000
Po łacinie to konik morski,
00:36
which it resembles.
10
21000
2000
którego przypomina.
00:38
And like the rest of the brain, it's made of neurons.
11
23000
2000
Jak pozostałe części mózgu, budują go neurony.
00:40
So the human brain
12
25000
2000
W ludzkim mózgu
00:42
has about a hundred billion neurons in it.
13
27000
2000
istnieją setki miliardów neuronów.
00:44
And the neurons communicate with each other
14
29000
3000
Neurony komunikują się ze sobą
00:47
by sending little pulses or spikes of electricity
15
32000
2000
wysyłając niewielkie impulsy elektryczne
00:49
via connections to each other.
16
34000
2000
przez wspólne połączenia.
00:51
The hippocampus is formed of two sheets of cells,
17
36000
3000
Hipokamp składa się z dwóch warstw komórek,
00:54
which are very densely interconnected.
18
39000
2000
bardzo gęsto połączonych ze sobą.
00:56
And scientists have begun to understand
19
41000
2000
Naukowcy zaczęli rozumieć
00:58
how spatial memory works
20
43000
2000
jak działa pamięć przestrzenna,
01:00
by recording from individual neurons
21
45000
2000
rejestrując pojedyncze neurony
01:02
in rats or mice
22
47000
2000
u szczurów i myszy,
01:04
while they forage or explore an environment
23
49000
2000
gdy eksplorują dane środowisko
01:06
looking for food.
24
51000
2000
w poszukiwaniu jedzenia.
01:08
So we're going to imagine we're recording from a single neuron
25
53000
3000
Wyobraźmy sobie, że rejestrujemy działanie pojedynczego neuronu
01:11
in the hippocampus of this rat here.
26
56000
3000
w hipokampie tego szczura.
01:14
And when it fires a little spike of electricity,
27
59000
2000
Gdy wystrzeliwuje impuls elektyczny,
01:16
there's going to be a red dot and a click.
28
61000
3000
zobaczymy czerwoną kropkę i usłyszymy dźwięk.
01:19
So what we see
29
64000
2000
Zobaczymy, że neuron wie,
01:21
is that this neuron knows
30
66000
2000
Zobaczymy, że neuron wie,
01:23
whenever the rat has gone into one particular place in its environment.
31
68000
3000
że szczur przemieszcza się do konkretnego miejsca.
01:26
And it signals to the rest of the brain
32
71000
2000
Sygnalizuje to reszcie mózgu,
01:28
by sending a little electrical spike.
33
73000
3000
wysyłając mały impuls elektryczny.
01:31
So we could show the firing rate of that neuron
34
76000
3000
Możemy przedstawić częstotliwość wystrzałów
01:34
as a function of the animal's location.
35
79000
2000
jako funkcję lokalizacji zwierzęcia.
01:36
And if we record from lots of different neurons,
36
81000
2000
Jeśli zarejestrujemy wiele innych neuronów,
01:38
we'll see that different neurons fire
37
83000
2000
zauważymy że wystrzeliwują,
01:40
when the animal goes in different parts of its environment,
38
85000
2000
gdy zwierzę podąża w inne miejsca w otoczeniu,
01:42
like in this square box shown here.
39
87000
2000
jak przedstawione tu pudełko.
01:44
So together they form a map
40
89000
2000
Razem tworzą mapę
01:46
for the rest of the brain,
41
91000
2000
dla reszty mózgu,
01:48
telling the brain continually,
42
93000
2000
powtarzając mu
01:50
"Where am I now within my environment?"
43
95000
2000
"Gdzie znajduję się teraz w moim otoczeniu"?
01:52
Place cells are also being recorded in humans.
44
97000
3000
Komórki miejsca zaobserwowano też u ludzi.
01:55
So epilepsy patients sometimes need
45
100000
2000
Pacjenci z epilepsją czasem potrzebują
01:57
the electrical activity in their brain monitoring.
46
102000
3000
stymulacji elektrycznej podczas monitorowania mózgu.
02:00
And some of these patients played a video game
47
105000
2000
Niektórzy z nich grali w grę video,
02:02
where they drive around a small town.
48
107000
2000
w której jeździli po miasteczku.
02:04
And place cells in their hippocampi would fire, become active,
49
109000
3000
Komórki miejsca w ich hipokampie wystrzeliwały,
02:07
start sending electrical impulses
50
112000
3000
wysyłając impulsy elektryczne,
02:10
whenever they drove through a particular location in that town.
51
115000
3000
gdy przejeżdżali przez określone lokacje w mieście.
02:13
So how does a place cell know
52
118000
2000
Jak komórka miejsca wie,
02:15
where the rat or person is within its environment?
53
120000
3000
gdzie w swoim otoczeniu znajduje się szczur lub człowiek?
02:18
Well these two cells here
54
123000
2000
Widoczne tu dwie komórki
02:20
show us that the boundaries of the environment
55
125000
2000
wskazują, że granice otoczenia
02:22
are particularly important.
56
127000
2000
są szczególnie istotne.
02:24
So the one on the top
57
129000
2000
Komórka widoczna u góry
02:26
likes to fire sort of midway between the walls
58
131000
2000
wystrzeliwuje blisko środka pudełka,
02:28
of the box that their rat's in.
59
133000
2000
w którym znajduje się szczur.
02:30
And when you expand the box, the firing location expands.
60
135000
3000
Gdy rozszerzymy pudełko, obszar wystrzału też się rozszerza.
02:33
The one below likes to fire
61
138000
2000
Komórka na dole wystrzeliwuje,
02:35
whenever there's a wall close by to the south.
62
140000
3000
kiedy blisko na południu jest ściana.
02:38
And if you put another wall inside the box,
63
143000
2000
Jeśli w pudełku umieścimy dodatkową ścianę,
02:40
then the cell fires in both place
64
145000
2000
komórka wystrzeliwuje w obu częściach,
02:42
wherever there's a wall to the south
65
147000
2000
gdziekolwiek mamy ścianę na południu,
02:44
as the animal explores around in its box.
66
149000
3000
którą napotka zwierzę, poruszając się po pudełku.
02:48
So this predicts
67
153000
2000
To pokazuje,
02:50
that sensing the distances and directions of boundaries around you --
68
155000
2000
że wyczuwanie dystansu i kierunku,
02:52
extended buildings and so on --
69
157000
2000
jak w dużym budynku,
02:54
is particularly important for the hippocampus.
70
159000
3000
jest szczególnie istotne dla hipokampu.
02:57
And indeed, on the inputs to the hippocampus,
71
162000
2000
Istotnie u wejść do hipokampu
02:59
cells are found which project into the hippocampus,
72
164000
2000
odnajdujemy komórki oddziałujące na niego,
03:01
which do respond exactly
73
166000
2000
odpowiadające dokładnie
03:03
to detecting boundaries or edges
74
168000
3000
na wykrywanie granic i krawędzi,
03:06
at particular distances and directions
75
171000
2000
w ramach dystansów i kierunków
03:08
from the rat or mouse
76
173000
2000
obieranych przez gryzonie,
03:10
as it's exploring around.
77
175000
2000
gdy eksplorują obszar.
03:12
So the cell on the left, you can see,
78
177000
2000
Komórka, którą widać po lewej
03:14
it fires whenever the animal gets near
79
179000
2000
wystrzeliwuje, gdy zwierzę zbliża się
03:16
to a wall or a boundary to the east,
80
181000
3000
do ściany lub granicy na wschodzie,
03:19
whether it's the edge or the wall of a square box
81
184000
3000
zarówno jeśli jest to ściana kwadratowego pudełka,
03:22
or the circular wall of the circular box
82
187000
2000
jak i okrągłego,
03:24
or even the drop at the edge of a table, which the animals are running around.
83
189000
3000
czy nawet krawędź stołu, po którym zwierzęta biegają.
03:27
And the cell on the right there
84
192000
2000
Komórka po prawej
03:29
fires whenever there's a boundary to the south,
85
194000
2000
wystrzeliwuje, gdy granica jest na południu,
03:31
whether it's the drop at the edge of the table or a wall
86
196000
2000
gdy jest to krawędź stołu lub ściana,
03:33
or even the gap between two tables that are pulled apart.
87
198000
3000
czy nawet przerwa między stołami.
03:36
So that's one way in which we think
88
201000
2000
To jeden ze sposobów na pojęcie tego
03:38
place cells determine where the animal is as it's exploring around.
89
203000
3000
jak komórki miejsca wyznaczają, gdzie znajduje się zwierzę.
03:41
We can also test where we think objects are,
90
206000
3000
Możemy też przetestować skąd wiemy, gdzie znajdują się
03:44
like this goal flag, in simple environments --
91
209000
3000
przedmioty, jak ta flaga, w prostym otoczeniu,
03:47
or indeed, where your car would be.
92
212000
2000
lub gdzie szukać swojego samochodu.
03:49
So we can have people explore an environment
93
214000
3000
Badani mogą eksplorować otoczenie
03:52
and see the location they have to remember.
94
217000
3000
i zapamiętywać oglądane lokacje.
03:55
And then, if we put them back in the environment,
95
220000
2000
Jeśli potem umieścimy ich znów w tym otoczeniu
03:57
generally they're quite good at putting a marker down
96
222000
2000
dość sprawnie oznaczają miejsca,
03:59
where they thought that flag or their car was.
97
224000
3000
w których myśleli, że znajduje się flaga lub auto.
04:02
But on some trials,
98
227000
2000
Jednak w niektórych badaniach
04:04
we could change the shape and size of the environment
99
229000
2000
możemy zmieniać kształt i rozmiar otoczenia,
04:06
like we did with the place cell.
100
231000
2000
jak było to w przypadku komórki miejsca.
04:08
In that case, we can see
101
233000
2000
W tym wypadku widzimy,
04:10
how where they think the flag had been changes
102
235000
3000
jak zmienia się domniemana przez nich lokalizacja flagi,
04:13
as a function of how you change the shape and size of the environment.
103
238000
3000
w zależności od zmian w kształcie i rozmiarach otoczenia.
04:16
And what you see, for example,
104
241000
2000
Tu na przykład widzimy,
04:18
if the flag was where that cross was in a small square environment,
105
243000
3000
że jeśli flaga była w miejscu krzyżyka w małym, kwadratowym otoczeniu
04:21
and then if you ask people where it was,
106
246000
2000
i jeśli spytamy ludzi gdzie się znajdowała,
04:23
but you've made the environment bigger,
107
248000
2000
ale powiększymy otoczenie, obszar,
04:25
where they think the flag had been
108
250000
2000
w którym myślą, że flaga się znajdowała
04:27
stretches out in exactly the same way
109
252000
2000
rozszerza się dokładnie tak samo,
04:29
that the place cell firing stretched out.
110
254000
2000
jak wzór zasięgu wystrzałów komórek miejsca.
04:31
It's as if you remember where the flag was
111
256000
2000
To tak jakbyśmy pamiętali, gdzie była flaga
04:33
by storing the pattern of firing across all of your place cells
112
258000
3000
dzięki rejestrowaniu wzorca wystrzałów wszystkich komórek miejsca w tej lokacji,
04:36
at that location,
113
261000
2000
dzięki rejestrowaniu wzorca wystrzałów wszystkich komórek miejsca w tej lokacji,
04:38
and then you can get back to that location
114
263000
2000
do której możemy powrócić,
04:40
by moving around
115
265000
2000
dzięki poruszaniu się wokół,
04:42
so that you best match the current pattern of firing of your place cells
116
267000
2000
aby najlepiej dopasować bieżący wzorzec wystrzałów
04:44
with that stored pattern.
117
269000
2000
do tego zapamiętanego.
04:46
That guides you back to the location that you want to remember.
118
271000
3000
To prowadzi nas z powrotem do lokalizacji, którą chcemy zapamiętać.
04:49
But we also know where we are through movement.
119
274000
3000
Dzięki poruszaniu się wiemy, gdzie się znajdujemy.
04:52
So if we take some outbound path --
120
277000
2000
Jeśli pójdziemy ścieżką wyjściową -
04:54
perhaps we park and we wander off --
121
279000
2000
jak wtedy, gdy parkujemy i odchodzimy -
04:56
we know because our own movements,
122
281000
2000
którą znamy dzięki poruszaniu się -
04:58
which we can integrate over this path
123
283000
2000
to na podstawie tej ścieżki
05:00
roughly what the heading direction is to go back.
124
285000
2000
możemy z grubsza wyznaczyć powrotną drogę.
05:02
And place cells also get this kind of path integration input
125
287000
4000
Komórki miejsca również otrzymują podobne dane,
05:06
from a kind of cell called a grid cell.
126
291000
3000
dzięki komórkom siatkowym.
05:09
Now grid cells are found, again,
127
294000
2000
Komórki te znajdują się
05:11
on the inputs to the hippocampus,
128
296000
2000
u wejść do hipokampu,
05:13
and they're a bit like place cells.
129
298000
2000
są nieco podobne do komórek miejsca.
05:15
But now as the rat explores around,
130
300000
2000
Jednak w tym przypadku
05:17
each individual cell fires
131
302000
2000
każda komórka szczura wystrzeliwuje
05:19
in a whole array of different locations
132
304000
3000
w szereg różnych miejsc,
05:22
which are laid out across the environment
133
307000
2000
rozłożonych w otoczeniu
05:24
in an amazingly regular triangular grid.
134
309000
3000
w zadziwiająco regularną trójkątną siatkę.
05:29
And if you record from several grid cells --
135
314000
3000
Jeśli zarejestrujemy kilka komórek siatkowych -
05:32
shown here in different colors --
136
317000
2000
pokazanych tu w różnych kolorach -
05:34
each one has a grid-like firing pattern across the environment,
137
319000
3000
każda z nich wystrzeliwując, tworzy siatkowaty wzór,
05:37
and each cell's grid-like firing pattern is shifted slightly
138
322000
3000
a każdy z tych wzorów zmienia się lekko
05:40
relative to the other cells.
139
325000
2000
relatywnie do pozostałych komórek.
05:42
So the red one fires on this grid
140
327000
2000
Czerwona wystrzeliwuje na tę siatkę,
05:44
and the green one on this one and the blue on on this one.
141
329000
3000
zielona na tę, a niebieska na tamtą.
05:47
So together, it's as if the rat
142
332000
3000
Wygląda to tak, jakby szczur
05:50
can put a virtual grid of firing locations
143
335000
2000
nakładał siatkę "wystrzeliwanych" lokacji
05:52
across its environment --
144
337000
2000
w swoim otoczeniu -
05:54
a bit like the latitude and longitude lines that you'd find on a map,
145
339000
3000
to coś, jak długość i szerokość geograficzna na mapie,
05:57
but using triangles.
146
342000
2000
ale z użyciem trójkątów.
05:59
And as it moves around,
147
344000
2000
Kiedy się porusza,
06:01
the electrical activity can pass
148
346000
2000
ma miejsce przewodzenie elektryczne
06:03
from one of these cells to the next cell
149
348000
2000
między jedną a drugą komórką,
06:05
to keep track of where it is,
150
350000
2000
aby wiedział, gdzie się znajduje,
06:07
so that it can use its own movements
151
352000
2000
aby dzięki własnemu ruchowi
06:09
to know where it is in its environment.
152
354000
2000
znał swoją pozycję w otoczeniu.
06:11
Do people have grid cells?
153
356000
2000
Czy ludzie mają komórki siatkowe?
06:13
Well because all of the grid-like firing patterns
154
358000
2000
Ponieważ wszystkie wzorce siatkowe
06:15
have the same axes of symmetry,
155
360000
2000
mają taką samą oś symetrii,
06:17
the same orientations of grid, shown in orange here,
156
362000
3000
takie samo położenie, co widać tu na pomarańczowo,
06:20
it means that the net activity
157
365000
2000
oznacza to, że aktywność
06:22
of all of the grid cells in a particular part of the brain
158
367000
3000
wszystkich komórek siatkowych w danej części mózgu
06:25
should change
159
370000
2000
powinna zmieniać się
06:27
according to whether we're running along these six directions
160
372000
2000
w zależności, czy poruszamy się w tych sześciu kierunkach,
06:29
or running along one of the six directions in between.
161
374000
3000
czy w ramach jednego z nich, pomiędzy sześcioma kierunkami.
06:32
So we can put people in an MRI scanner
162
377000
2000
Wykonując rezonans magnetyczny
06:34
and have them do a little video game
163
379000
2000
i pozwalając komuś zagrać w grę video,
06:36
like the one I showed you
164
381000
2000
którą widzieliście wcześniej,
06:38
and look for this signal.
165
383000
2000
możemy szukać sygnału.
06:40
And indeed, you do see it in the human entorhinal cortex,
166
385000
3000
Znajdziemy go w ludzkiej korze śródwęchowej,
06:43
which is the same part of the brain that you see grid cells in rats.
167
388000
3000
która jest analogiczna do części z komórkami siatkowymi u szczura.
06:46
So back to Homer.
168
391000
2000
Wracając do Homera.
06:48
He's probably remembering where his car was
169
393000
2000
Zapewne pamięta gdzie zostawił auto
06:50
in terms of the distances and directions
170
395000
2000
w oparciu o dystanse i kierunki
06:52
to extended buildings and boundaries
171
397000
2000
w odniesieniu do budynków i granic
06:54
around the location where he parked.
172
399000
2000
w okolicy, w której zaparkował.
06:56
And that would be represented
173
401000
2000
Widać to na podstawie
06:58
by the firing of boundary-detecting cells.
174
403000
2000
wystrzeliwania przez komórki graniczne.
07:00
He's also remembering the path he took out of the car park,
175
405000
3000
Zapamiętał też ścieżkę prowadzącą z parkingu,
07:03
which would be represented in the firing of grid cells.
176
408000
3000
którą obrazują wystrzały komórek siatkowych.
07:06
Now both of these kinds of cells
177
411000
2000
Oba te rodzaje komórek mogą powodować
07:08
can make the place cells fire.
178
413000
2000
wystrzeliwanie przez komórki miejsca.
07:10
And he can return to the location where he parked
179
415000
2000
Może powrócić do miejsca, gdzie zaparkował
07:12
by moving so as to find where it is
180
417000
3000
poruszając się tak, żeby odnaleźć
07:15
that best matches the firing pattern
181
420000
2000
wzorzec wystrzeliwania przez komórki miejsca najbardziej podobny
07:17
of the place cells in his brain currently
182
422000
2000
wzorzec wystrzeliwania przez komórki miejsca najbardziej podobny
07:19
with the stored pattern where he parked his car.
183
424000
3000
do tego, jaki zarejestrował jego mózg, gdy parkował auto.
07:22
And that guides him back to that location
184
427000
2000
W ten sposób trafia w to miejsce,
07:24
irrespective of visual cues
185
429000
2000
niezależnie od przesłanek wzrokowych,
07:26
like whether his car's actually there.
186
431000
2000
jak ta, czy samochód faktycznie tam jest.
07:28
Maybe it's been towed.
187
433000
2000
Może go odholowali.
07:30
But he knows where it was, so he knows to go and get it.
188
435000
3000
Ale on wie gdzie to było, więc wie też żeby tam się udać.
07:33
So beyond spatial memory,
189
438000
2000
Poza pojęciem pamięci przestrzennej,
07:35
if we look for this grid-like firing pattern
190
440000
2000
jeśli spojrzymy na wzorce siatkowe
07:37
throughout the whole brain,
191
442000
2000
w całym mózgu,
07:39
we see it in a whole series of locations
192
444000
3000
zobaczymy że znajdują się w wielu miejscach,
07:42
which are always active
193
447000
2000
które są zawsze aktywne,
07:44
when we do all kinds of autobiographical memory tasks,
194
449000
2000
kiedy uruchamiamy pamięć autobiograficzną,
07:46
like remembering the last time you went to a wedding, for example.
195
451000
3000
jak na przykład pamiętanie, kiedy ostatnio poszliśmy na ślub.
07:49
So it may be that the neural mechanisms
196
454000
2000
Być może mechanizmy neuronalne
07:51
for representing the space around us
197
456000
3000
pozwalające odwzorować przestrzeń wokół nas,
07:54
are also used for generating visual imagery
198
459000
4000
odpowiadają też za myślowe obrazowanie,
07:58
so that we can recreate the spatial scene, at least,
199
463000
3000
abyśmy mogli odtworzyć przestrzenny obraz
08:01
of the events that have happened to us when we want to imagine them.
200
466000
3000
wydarzeń, w których uczestniczyliśmy.
08:04
So if this was happening,
201
469000
2000
Jeśli tak się dzieje,
08:06
your memories could start by place cells activating each other
202
471000
3000
pamięć może być uruchamiana przez aktywujące się komórki miejsca
08:09
via these dense interconnections
203
474000
2000
poprzez ścisłe wzajemne połączenia,
08:11
and then reactivating boundary cells
204
476000
2000
a potem przez reaktywację komórek granicznych,
08:13
to create the spatial structure
205
478000
2000
aby stworzyć przestrzenną strukturę
08:15
of the scene around your viewpoint.
206
480000
2000
sceny w zasięgu naszego widzenia.
08:17
And grid cells could move this viewpoint through that space.
207
482000
2000
Komórki siatkowe mogą przemieszczać ten punkt widzenia.
08:19
Another kind of cell, head direction cells,
208
484000
2000
Inny rodzaj - komórki kierunku głowy,
08:21
which I didn't mention yet,
209
486000
2000
o których jeszcze nie mówiłem,
08:23
they fire like a compass according to which way you're facing.
210
488000
3000
działają jak kompas, w zależności w którą stronę patrzymy.
08:26
They could define the viewing direction
211
491000
2000
Mogą określić kierunek patrzenia,
08:28
from which you want to generate an image for your visual imagery,
212
493000
3000
dla którego generujemy obraz w naszych myślach,
08:31
so you can imagine what happened when you were at this wedding, for example.
213
496000
3000
aby wyobrazić sobie co działo się, gdy byliśmy na wspomnianym ślubie.
08:34
So this is just one example
214
499000
2000
To tylko jeden ze zwiastunów
08:36
of a new era really
215
501000
2000
nowej ery
08:38
in cognitive neuroscience
216
503000
2000
w kognitywnej neurobiologii,
08:40
where we're beginning to understand
217
505000
2000
gdy zaczynamy rozumieć
08:42
psychological processes
218
507000
2000
procesy psychologiczne,
08:44
like how you remember or imagine or even think
219
509000
3000
jak pamięć, wyobraźnia czy nawet myślenie
08:47
in terms of the actions
220
512000
2000
przez pryzmat aktywności
08:49
of the billions of individual neurons that make up our brains.
221
514000
3000
miliardów pojedynczych neuronów budujących nasze mózgi.
08:52
Thank you very much.
222
517000
2000
Dziękuję bardzo.
08:54
(Applause)
223
519000
3000
(brawa)
ABOUT THE SPEAKER
Neil Burgess - NeuroscientistAt University College in London, Neil Burgess researches how patterns of electrical activity in brain cells guide us through space.
Why you should listen
Neil Burgessis is deputy director of the Institute of Cognitive Neuroscience at University College London, where he investigates of the role of the hippocampus in spatial navigation and episodic memory. His research is directed at answering questions such as: How are locations represented, stored and used in the brain? What processes and which parts of the brain are involved in remembering the spatial and temporal context of everyday events, and in finding one's way about?
To explore this space, he and his team use a range of methods for gathering data, including pioneering uses of virtual reality, as well as computational modelling and electrophysiological analysis of the function of hippocampal neurons in the rat, functional imaging of human navigation, and neuropsychological experiments on spatial and episodic memory.
A parallel interest: Investigating our human short-term memory for serial order, or how we know our 123s.
Neil Burgess | Speaker | TED.com