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?

Mehdi Ordikhani-Seyedlar: Não bạn sẽ thế nào khi tập trung?

Filmed:
3,083,456 views

Khi tập trung, bộ não của ta không chỉ hướng chú ý đến thứ ta mong muốn, nó còn xử lý để loại bỏ các yếu tố gây nhiễu xung quanh. Bằng việc khảo sát đặc điểm bộ não khi ta tập trung làm việc, chuyên gia thần kinh học tính toán Mehdi Ordikhani-Seyedlar hy vọng sẽ làm não người và máy tính xích lại gần nhau hơn, xây dựng các phương pháp điều trị chứng Tăng động - giảm chú ý, và giúp đỡ những người gặp khó khăn trong giao tiếp.
- 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
PayingTrả tiền closegần attentionchú ý to something:
0
760
2480
Tập trung cao độ vào thứ gì đó
00:15
Not that easydễ dàng, is it?
1
3280
1240
không dễ dàng, phải không?
00:17
It's because our attentionchú ý is pulledkéo
in so manynhiều differentkhác nhau directionshướng at a time,
2
5520
5016
Bởi lẽ sự tập trung của ta
bị nhiều yếu tố khác nhau tác động,
00:22
and it's in factthực tế prettyđẹp impressiveấn tượng
if you can stayở lại focusedtập trung.
3
10560
4080
sẽ khá ấn tượng nếu bạn
thực sự tập trung được.
00:28
ManyNhiều people think that attentionchú ý
is all about what we are focusingtập trung on,
4
16360
4056
Nhiều người cho rằng sự tập trung
chỉ liên quan đến điều ta đang hướng đến,
00:32
but it's alsocũng thế about what informationthông tin
our brainóc is tryingcố gắng to filterlọc out.
5
20440
4800
nhưng nó còn liên quan đến việc não bộ
loại bỏ các thông tin xung quanh.
00:38
There are two wayscách
you directthẳng thắn your attentionchú ý.
6
26320
2720
Có hai cách để hướng sự tập trung của bạn.
00:41
First, there's overtcông khai attentionchú ý.
7
29600
1560
Một, đó là tập trung bằng mắt.
00:43
In overtcông khai attentionchú ý,
you movedi chuyển your eyesmắt towardsvề hướng something
8
31640
4136
Bằng cách này, bạn hướng mắt
của mình tới mục tiêu,
00:47
in ordergọi món to paytrả attentionchú ý to it.
9
35800
1560
mục đích để tập trung vào điều đó.
00:50
Then there's covertbí mật attentionchú ý.
10
38360
1976
Cách khác là tập trung không bằng mắt.
00:52
In covertbí mật attentionchú ý,
you paytrả attentionchú ý to something,
11
40360
4016
Trong cách tập trung này,
bạn hướng sự chú ý đến điều gì đó
00:56
but withoutkhông có movingdi chuyển your eyesmắt.
12
44400
1560
nhưng không di chuyển mắt.
00:59
Think of drivingđiều khiển for a secondthứ hai.
13
47040
1640
Hãy liên tưởng đến việc lái xe.
01:02
Your overtcông khai attentionchú ý,
your directionphương hướng of the eyesmắt,
14
50960
3016
Tập trung bằng mắt,
đó là việc bạn quan sát
01:06
are in fronttrước mặt,
15
54000
1656
phía trước mặt mình,
01:07
but that's your covertbí mật attentionchú ý
16
55680
1776
nhưng sự tập trung không bằng mắt,
01:09
which is constantlyliên tục scanningquét
the surroundingxung quanh areakhu vực,
17
57480
3080
đó là việc bạn vẫn theo dõi
diễn biến xung quanh mình
01:13
where you don't actuallythực ra look at them.
18
61600
1880
khi không thực sự nhìn vào chúng.
01:17
I'm a computationaltính toán neuroscientistnhà thần kinh học,
19
65519
1937
Tôi là nhà thần kinh học tính toán,
01:19
and I work on cognitivenhận thức
brain-machineBrain-máy interfacesgiao diện,
20
67480
3096
công việc của tôi liên quan
đến nhận thức của não - máy tính,
01:22
or bringingđưa togethercùng với nhau
the brainóc and the computermáy vi tính.
21
70600
3040
tôi giúp não người
và máy tính xích lại gần nhau
01:26
I love brainóc patternsmẫu.
22
74720
1600
Tôi thích cách não bộ làm việc.
01:28
BrainNão bộ patternsmẫu are importantquan trọng for us
23
76720
1696
Điều đó rất quan trọng với ta
01:30
because baseddựa trên on them
we can buildxây dựng modelsmô hình for the computersmáy vi tính,
24
78440
3496
bởi ta có thể dựa vào chúng
để xây dựng các thuật toán cho máy tính,
và dựa vào các thuật toán này,
01:33
and baseddựa trên on these modelsmô hình
25
81960
1416
01:35
computersmáy vi tính can recognizenhìn nhận
how well our brainóc functionschức năng.
26
83400
4216
máy tính có thể nhận diện
khả năng làm việc của bộ não.
01:39
And if it doesn't functionchức năng well,
27
87640
1600
Nếu não có vấn đề khi làm việc,
01:42
then these computersmáy vi tính themselvesbản thân họ
can be used as assistivetrôï giuùp devicesthiết bị
28
90080
3920
những máy tính này có thể
như một thiết bị trợ giúp
01:46
for therapiesphương pháp trị liệu.
29
94760
1200
trong việc chữa bệnh.
01:48
But that alsocũng thế meanscó nghĩa something,
30
96480
1640
Nhưng sẽ nảy sinh vài vấn đề,
01:51
because choosinglựa chọn the wrongsai rồi patternsmẫu
31
99360
2496
nếu ta hiểu sai cách làm việc đó,
01:53
will give us the wrongsai rồi modelsmô hình
32
101880
1896
ta sẽ chọn sai thuật toán
01:55
and thereforevì thế the wrongsai rồi therapiesphương pháp trị liệu.
33
103800
1656
và dẫn đến sai cách điều trị.
01:57
Right?
34
105480
1200
Đúng không?
01:59
In casetrường hợp of attentionchú ý,
35
107640
1656
Xét đến sự tập trung,
02:01
the factthực tế that we can
36
109320
1280
sự thực là ta có khả năng
02:03
shiftsự thay đổi our attentionchú ý not only by our eyesmắt
37
111800
3496
thay đổi hướng chú ý của mình
không chỉ bằng mắt,
02:07
but alsocũng thế by thinkingSuy nghĩ --
38
115320
1320
mà còn bằng suy nghĩ --
02:09
that makeslàm cho covertbí mật attentionchú ý
an interestinghấp dẫn modelmô hình for computersmáy vi tính.
39
117440
4080
điều đó biến cách tập trung không bằng mắt
thành mô hình đáng để máy tính học tập.
02:14
So I wanted to know
what are the brainwaveBrainwave patternsmẫu
40
122280
3456
Tôi muốn tìm hiểu
cách các sóng não hoạt động
02:17
when you look overtlycông khai
or when you look covertlylén.
41
125760
3680
khi bạn dùng mắt
hay không dùng mắt để tập trung.
02:22
I setbộ up an experimentthí nghiệm for that.
42
130440
1760
Tôi đã làm một thí nghiệm.
02:24
In this experimentthí nghiệm
there are two flickeringnhấp nháy squareshình vuông,
43
132960
2736
Thí nghiệm có hai chiếc hộp nhấp nháy,
02:27
one of them flickeringnhấp nháy
at a slowerchậm ratetỷ lệ than the other one.
44
135720
3360
một chiếc có tần số nhấp nháy
chậm hơn cái kia.
02:32
DependingTùy thuộc vào on which of these flickersflickers
you are payingtrả tiền attentionchú ý to,
45
140600
3816
Tuỳ vào việc bạn tập trung
vào hộp nhấp nháy bên nào,
02:36
certainchắc chắn partscác bộ phận of your brainóc
will startkhởi đầu resonatingvang in the sametương tự ratetỷ lệ
46
144440
3960
một phần trong não bạn
sẽ tạo ra sóng có tần số
02:41
as that flickeringnhấp nháy ratetỷ lệ.
47
149200
1440
giống với chiếc hộp đó.
02:44
So by analyzingphân tích your brainóc signalstín hiệu,
48
152000
2936
Vì vậy, bằng cách
phân tích sóng não của bạn,
02:46
we can tracktheo dõi where exactlychính xác
you are watchingxem
49
154960
3040
chúng tôi có thể biết chắc chắn
bạn đang tập trung
02:50
or you are payingtrả tiền attentionchú ý to.
50
158760
1560
vào chiếc hộp bên nào.
02:55
So to see what happensxảy ra in your brainóc
when you paytrả overtcông khai attentionchú ý,
51
163000
4216
Để khảo sát bộ não
khi bạn đang tập trung bằng mắt,
02:59
I askedyêu cầu people to look directlytrực tiếp
in one of the squareshình vuông
52
167240
3256
tôi yêu cầu mọi người nhìn thẳng
vào một trong hai chiếc,
03:02
and paytrả attentionchú ý to it.
53
170520
1280
và tập trung vào nó.
03:04
In this casetrường hợp, not surprisinglythật ngạc nhiên,
we saw that these flickeringnhấp nháy squareshình vuông
54
172760
5296
Không ngạc nhiên là trong tình huống này,
chúng tôi thấy hình ảnh chiếc hộp đó
03:10
appearedxuất hiện in theirhọ brainóc signalstín hiệu
55
178080
1936
xuất hiện trong sóng não của họ,
03:12
which was comingđang đến
from the back of theirhọ headcái đầu,
56
180040
2360
chúng đến từ vùng sau gáy,
03:15
which is responsiblechịu trách nhiệm for the processingChế biến
of your visualtrực quan informationthông tin.
57
183560
3400
nơi chịu trách nhiệm xử lý
các tín hiệu hình ảnh của não.
03:20
But I was really interestedquan tâm
58
188280
2336
Nhưng tôi thực sự quan tâm
03:22
to see what happensxảy ra in your brainóc
when you paytrả covertbí mật attentionchú ý.
59
190640
3160
đến điều xảy ra trong não bạn
khi bạn tập trung không bằng mắt.
03:26
So this time I askedyêu cầu people
to look in the middleở giữa of the screenmàn
60
194480
3896
Lần này tôi đã yêu cầu họ
nhìn vào chính giữa màn hình
03:30
and withoutkhông có movingdi chuyển theirhọ eyesmắt,
61
198400
1880
và không di chuyển mắt,
03:33
to paytrả attentionchú ý
to eitherhoặc of these squareshình vuông.
62
201120
2720
và hướng sự tập trung
vào một trong hai chiếc hộp.
03:37
When we did that,
63
205120
1616
Khi chúng tôi làm vậy,
03:38
we saw that bothcả hai of these flickeringnhấp nháy ratesgiá
appearedxuất hiện in theirhọ brainóc signalstín hiệu,
64
206760
3936
chúng tôi thấy cả hai chiếc hộp
xuất hiện trong sóng não của họ,
03:42
but interestinglythú vị,
65
210720
1200
nhưng điều thú vị là
03:44
only one of them,
which was paidđã thanh toán attentionchú ý to,
66
212640
3536
chỉ duy nhất chiếc hộp mà họ tập trung vào
03:48
had strongermạnh mẽ hơn signalstín hiệu,
67
216200
1656
có sóng mạnh hơn,
03:49
so there was something in the brainóc
68
217880
2256
vậy nên phải có một thứ trong não
03:52
which was handlingxử lý this informationthông tin
69
220160
2536
phụ trách xử lý kiểu tín hiệu này,
03:54
so that thing in the brainóc was basicallyvề cơ bản
the activationkích hoạt of the frontalmặt trước areakhu vực.
70
222720
6200
tín hiệu đó thực ra đã kích thích
thuỳ trán của não.
04:02
The fronttrước mặt partphần of your brainóc
is responsiblechịu trách nhiệm
71
230440
2976
Thuỳ trán chịu trách nhiệm
04:05
for highercao hơn cognitivenhận thức functionschức năng as a humanNhân loại.
72
233440
2880
về các chức năng nhận thức
cấp cao hơn của con người.
04:09
The frontalmặt trước partphần,
it seemsdường như that it workscông trinh as a filterlọc
73
237160
4440
Có vẻ như thuỳ trán làm việc
như một máy lọc,
04:14
tryingcố gắng to let informationthông tin come in
only from the right flickernhấp nháy
74
242640
4376
chỉ nhận các thông tin
đến từ chiếc hộp bên phải,
04:19
that you are payingtrả tiền attentionchú ý to
75
247040
1640
chiếc mà bạn đang tập trung,
04:21
and tryingcố gắng to inhibitức chế the informationthông tin
comingđang đến from the ignoredlàm ngơ one.
76
249400
3960
và cố gắng cản các thông tin
từ chiếc hộp còn lại mà bạn bỏ qua.
04:27
The filteringlọc abilitycó khả năng of the brainóc
is indeedthật a keyChìa khóa for attentionchú ý,
77
255400
5296
Khả năng chọn lọc của bộ não
là chìa khoá của sự tập trung,
04:32
which is missingmất tích in some people,
78
260720
2776
điều một số người không có,
04:35
for examplethí dụ in people with ADHDADHD.
79
263520
2480
chẳng hạn những người
bị Tăng động - Giảm tập trung.
04:38
So a personngười with ADHDADHD
cannotkhông thể inhibitức chế these distractorsdistractors,
80
266640
5016
Những người mắc chứng Tăng động
không thể lọc các yếu tố gây mất tập trung
04:43
and that's why they can't focustiêu điểm
for a long time on a singleĐộc thân taskbài tập.
81
271680
4760
và đó là lý do họ không thể tập trung
vào một việc duy nhất trong thời gian dài.
04:49
But what if this personngười
82
277600
1536
Nhưng nếu người này
04:51
could playchơi a specificriêng computermáy vi tính gametrò chơi
83
279160
3536
có thể chơi một trò chơi điện tử nào đó
04:54
with his brainóc connectedkết nối to the computermáy vi tính,
84
282720
2880
với bộ não đã được kết nối với máy tính,
04:58
and then trainxe lửa his ownsở hữu brainóc
85
286440
2120
và có thể rèn luyện bộ não của mình
05:01
to inhibitức chế these distractorsdistractors?
86
289360
2440
trong việc lọc
các yếu tố gây mất tập trung?
05:05
Well, ADHDADHD is just one examplethí dụ.
87
293680
2480
Chứng Tăng động chỉ là một ví dụ.
05:09
We can use these cognitivenhận thức
brain-machineBrain-máy interfacesgiao diện
88
297200
3256
Ta có thể dùng cách giao tiếp
não -máy tính này
05:12
for manynhiều other cognitivenhận thức fieldslĩnh vực.
89
300480
2200
trên nhiều lĩnh vực liên quan đến não.
05:15
It was just a fewvài yearsnăm agotrước
90
303760
1776
Chỉ vài năm trước,
05:17
that my grandfatherông nội had a strokeCú đánh,
and he lostmất đi completehoàn thành abilitycó khả năng to speaknói.
91
305560
5720
ông tôi bị đột quỵ, và từ đó
ông mất hoàn toàn khả năng nói.
05:24
He could understandhiểu không everybodymọi người,
but there was no way to respondtrả lời,
92
312640
3336
Ông hiểu mọi thứ người ta nói,
nhưng chẳng có cách nào trả lời,
05:28
even not writingviết
because he was illiteratemù chữ.
93
316000
2480
ông cũng không thể viết vì ông mù chữ.
05:32
So he passedthông qua away in silencekhoảng lặng.
94
320000
2520
Vậy nên ông đã ra đi trong im lặng.
05:36
I remembernhớ lại thinkingSuy nghĩ at that time:
95
324800
2336
Tôi nhớ điều tôi nghĩ lúc đó:
05:39
What if we could have a computermáy vi tính
96
327160
3896
Giá như mình có một chiếc máy tính
05:43
which could speaknói for him?
97
331080
1360
có thể nói giúp ông?
05:45
Now, after yearsnăm that I am in this fieldcánh đồng,
98
333840
2216
Bây giờ, sau hàng năm nghiên cứu,
05:48
I can see that this mightcó thể be possiblekhả thi.
99
336080
2320
tôi thấy rằng điều đó
có thể thành sự thực.
05:52
ImagineHãy tưởng tượng if we can find brainwaveBrainwave patternsmẫu
100
340240
2856
Tưởng tượng rằng ta hiểu được
cách sóng não hoạt động
05:55
when people think
about imageshình ảnh or even lettersbức thư,
101
343120
3440
khi người ta nghĩ về hình ảnh,
hay thậm chí là các ký tự,
05:59
like the letterlá thư A generatestạo ra
a differentkhác nhau brainwaveBrainwave patternmẫu
102
347720
2936
chẳng hạn chữ A sẽ tạo ra loại sóng não
06:02
than the letterlá thư B, and so on.
103
350680
1720
khác với chữ B, và cứ thế.
06:04
Could a computermáy vi tính one day
communicategiao tiếp for people who can't speaknói?
104
352960
3680
Một ngày nào đó, máy tính có thể giúp đỡ
những người bị câm giao tiếp không?
06:09
What if a computermáy vi tính
105
357640
1440
Sẽ như thế nào nếu máy tính
06:11
can help us understandhiểu không
the thoughtssuy nghĩ of a personngười in a comahôn mê?
106
359960
4560
giúp ta hiểu suy nghĩ
của một người đang hôn mê?
06:17
We are not there yetchưa,
107
365840
1616
Chúng ta chưa đạt được chúng,
06:19
but paytrả closegần attentionchú ý.
108
367480
2736
nhưng hãy theo dõi.
Chúng ta sẽ đạt được chúng sớm thôi.
06:22
We will be there soonSớm.
109
370240
1696
06:23
Thank you.
110
371960
1496
Cám ơn.
06:25
(ApplauseVỗ tay)
111
373480
5632
(Vỗ tay)
Translated by Lam Nguyen
Reviewed by Thao Doan

▲Back to top

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