ABOUT THE SPEAKER
Daniel Wolpert - Movement expert
A neuroscientist and engineer, Daniel Wolpert studies how the brain controls the body.

Why you should listen

Consider your hand. You use it to lift things, to balance yourself, to give and take, to sense the world. It has a range of interacting degrees of freedom, and it interacts with many different objects under a variety of environmental conditions. And for most of us, it all just works. At his lab in the Engineering department at Cambridge, Daniel Wolpert and his team are studying why, looking to understand the computations underlying the brain's sensorimotor control of the body.

As he says, "I believe that to understand movement is to understand the whole brain. And therefore it’s important to remember when you are studying memory, cognition, sensory processing, they’re there for a reason, and that reason is action.”  Movement is the only way we have of interacting with the world, whether foraging for food or attracting a waiter's attention. Indeed, all communication, including speech, sign language, gestures and writing, is mediated via the motor system. Taking this viewpoint, and using computational and robotic techniques as well as virtual reality systems, Wolpert and his team research the purpose of the human brain and the way it determines future actions.

 

 

More profile about the speaker
Daniel Wolpert | Speaker | TED.com
TEDGlobal 2011

Daniel Wolpert: The real reason for brains

Daniel Wolpert 談論大腦存在的真正原因

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神經學家 Daniel Wolpert 一開始提出了令人驚訝的假設,他認為大腦進化並非因為思考或感覺,而是因為控制動作而進化出來的。在這個有趣且有著許多資料的演講中,他讓我們看見大腦是如何讓人們做出優雅和敏捷的動作。
- Movement expert
A neuroscientist and engineer, Daniel Wolpert studies how the brain controls the body. Full bio

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

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I'm a neuroscientist神經學家.
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我是一個神經學家。
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And in neuroscience神經科學,
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2000
在神經學中,
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we have to deal合同 with many許多 difficult questions問題 about the brain.
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4000
3000
我們必須處理許多關於大腦的艱深問題。
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But I want to start開始 with the easiest最簡單的 question
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但是我想從最簡單的問題開始談起,
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and the question you really should have all asked yourselves你自己 at some point in your life,
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而每個人在人生中都該問過自己這個問題,
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because it's a fundamental基本的 question
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因為想了解大腦的運作,
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if we want to understand理解 brain function功能.
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14000
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是最根本的問題。
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And that is, why do we and other animals動物
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2000
這問題就是,為什麼我們和其他動物
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have brains大腦?
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會有大腦呢?
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Not all species種類 on our planet行星 have brains大腦,
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3000
並非地球上所有的生物都有大腦,
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so if we want to know what the brain is for,
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23000
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所以如果我們想知道大腦的作用,
00:40
let's think about why we evolved進化 one.
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就得想想我們為何會進化出一個大腦。
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Now you may可能 reason原因 that we have one
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你現在可能認為大腦的存在
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to perceive感知 the world世界 or to think,
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是為了感覺這個世界或是思考,
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and that's completely全然 wrong錯誤.
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這是完全錯誤的。
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If you think about this question for any length長度 of time,
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33000
3000
如果你花了很多時間去思考這個問題,
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it's blindingly激將法 obvious明顯 why we have a brain.
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這將會使你誤判為什麼我們會有大腦。
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We have a brain for one reason原因 and one reason原因 only,
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我們擁有大腦的唯一原因,
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and that's to produce生產 adaptable適應性強 and complex複雜 movements運動.
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3000
是為了產生適合且複雜的動作。
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There is no other reason原因 to have a brain.
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這是大腦存在的唯一理由。
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Think about it.
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想想看。
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Movement運動 is the only way you have
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動作是你感覺這個世界
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of affecting影響 the world世界 around you.
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50000
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唯一的反應方式。
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Now that's not quite相當 true真正. There's one other way, and that's through通過 sweating出汗.
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這並非完全正確。還有一個方式,就是透過冒汗。
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But apart距離 from that,
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但是除了那個以外,
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everything else其他 goes through通過 contractions宮縮 of muscles肌肉.
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每件事都必須藉由肌肉的收縮。
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So think about communication通訊 --
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所以, 看看溝通 --
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speech言語, gestures手勢, writing寫作, sign標誌 language語言 --
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3000
說話、姿勢、寫字、手語 --
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they're all mediated through通過 contractions宮縮 of your muscles肌肉.
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64000
3000
這些都藉由收縮你的肌肉來達成。
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So it's really important重要 to remember記得
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記住事情是很重要的,
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that sensory感覺的, memory記憶 and cognitive認知 processes流程 are all important重要,
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69000
4000
感覺、記憶和理解程序都很重要,
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but they're only important重要
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2000
但這些是為了能夠做到
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to either drive駕駛 or suppress壓制 future未來 movements運動.
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75000
2000
開始或結束後續的動作, 所以才會重要。
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There can be no evolutionary發展的 advantage優點
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小時候的回憶累積、
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to laying鋪設 down memories回憶 of childhood童年
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2000
或是對於玫瑰顏色的認知,
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or perceiving感知 the color顏色 of a rose玫瑰
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81000
2000
對於進化並沒有什麼影響,
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if it doesn't affect影響 the way you're going to move移動 later後來 in life.
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83000
3000
如果它對你未來生活的行為沒有幫助。
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Now for those who don't believe this argument論據,
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86000
2000
對於那些不相信這種說法的人們,
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we have trees樹木 and grass on our planet行星 without the brain,
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88000
2000
雖然地球上的樹和草都沒有大腦,
01:45
but the clinching evidence證據 is this animal動物 here --
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90000
2000
但這動物就是確切的證據 --
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the humble謙卑 sea squirt噴出.
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92000
2000
這渺小的海鞘。
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Rudimentary初步 animal動物, has a nervous緊張 system系統,
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94000
3000
這種未進化的動物,擁有神經系統,
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swims游泳 around in the ocean海洋 in its juvenile少年 life.
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97000
2000
幼年時會在海洋中游盪著。
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And at some point of its life,
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99000
2000
等到長大之後,
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it implants植入物 on a rock.
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101000
2000
它便會攀附在岩石上。
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And the first thing it does in implanting植入 on that rock, which哪一個 it never leaves樹葉,
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3000
當它攀附上這永遠居住的岩石之後,
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is to digest消化 its own擁有 brain and nervous緊張 system系統
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3000
它所作的第一件事,
02:04
for food餐飲.
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109000
2000
就是將它的大腦和神經系統當食物吃掉。
02:06
So once一旦 you don't need to move移動,
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2000
所以一旦你不再需要移動,
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you don't need the luxury豪華 of that brain.
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113000
3000
你就不需要大腦這種奢侈品了。
02:11
And this animal動物 is often經常 taken採取
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116000
2000
這種動物常被拿來
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as an analogy比喻 to what happens發生 at universities高校
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118000
2000
當作一種比喻,當大學教授
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when professors教授 get tenure保有,
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120000
2000
獲得終身職位之後會發生的事情,
02:17
but that's a different不同 subject學科.
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122000
2000
不過那是另外一個話題了。
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(Applause掌聲)
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124000
2000
(掌聲)
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So I am a movement運動 chauvinist沙文主義.
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126000
3000
我是一個活動主義者。
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I believe movement運動 is the most important重要 function功能 of the brain --
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129000
2000
我認為大腦最重要的功能就是控制動作,
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don't let anyone任何人 tell you that it's not true真正.
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131000
2000
別讓任何人告訴你這不是真的。
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Now if movement運動 is so important重要,
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133000
2000
如果動作那麼重要,
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how well are we doing
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135000
2000
我們對於了解大腦如何控制動作
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understanding理解 how the brain controls控制 movement運動?
60
137000
2000
這方面的研究進展如何呢?
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And the answer回答 is we're doing extremely非常 poorly不好; it's a very hard problem問題.
61
139000
2000
答案是,少得可憐;這是很艱深的難題。
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But we can look at how well we're doing
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141000
2000
但我們可以換個方向來思考,
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by thinking思維 about how well we're doing building建造 machines
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143000
2000
看看我們對於建造能做出和人類一樣動作的機器
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which哪一個 can do what humans人類 can do.
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145000
2000
這種研究進展如何。
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Think about the game遊戲 of chess.
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147000
2000
想想看西洋棋這種遊戲。
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How well are we doing determining決定 what piece to move移動 where?
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149000
3000
我們決定該將哪個棋子移到哪個位置這種研究做得怎麼樣?
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If you pit Garry加里 Kasparov卡斯帕羅夫 here, when he's not in jail監獄,
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152000
3000
如果你在 Gary Kasparov 還沒去坐牢之前,
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against反對 IBM'sIBM的 Deep Blue藍色,
68
155000
2000
讓他跟 IBM 的深藍電腦進行比賽,
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well the answer回答 is IBM'sIBM的 Deep Blue藍色 will occasionally偶爾 win贏得.
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157000
3000
IBM 的深藍電腦有時候可以獲勝。
02:55
And I think if IBM'sIBM的 Deep Blue藍色 played發揮 anyone任何人 in this room房間, it would win贏得 every一切 time.
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160000
3000
我想如果讓 IBM 的深藍電腦跟在座任何一位下棋,它每次都會獲勝。
02:58
That problem問題 is solved解決了.
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163000
2000
這個問題就被解決了。
03:00
What about the problem問題
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165000
2000
但如果這個問題是
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of picking選擇 up a chess piece,
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167000
2000
拿起一個棋子,
03:04
dexterously靈巧 manipulating操縱 it and putting it back down on the board?
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169000
3000
靈巧地拿起它,再放回棋盤上呢?
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If you put a five year-old child's孩子的 dexterity靈巧 against反對 the best最好 robots機器人 of today今天,
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172000
3000
如果你讓一個五歲的小孩跟現今最棒的機器人進行比賽,
03:10
the answer回答 is simple簡單:
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175000
2000
答案很簡單:
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the child兒童 wins easily容易.
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177000
2000
那個小孩可以輕易獲勝。
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There's no competition競爭 at all.
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179000
2000
機器人完全不是對手。
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Now why is that top最佳 problem問題 so easy簡單
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181000
2000
那麼,為什麼之前的問題很容易做到?
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and the bottom底部 problem問題 so hard?
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183000
2000
而接著的問題卻很困難呢?
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One reason原因 is a very smart聰明 five year-old
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185000
2000
原因之一是,一個很聰明的五歲小孩
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could tell you the algorithm算法 for that top最佳 problem問題 --
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2000
可以告訴你上面問題的演算法則 --
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look at all possible可能 moves移動 to the end結束 of the game遊戲
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189000
2000
找出直到遊戲結束的所有可能移動步法,
03:26
and choose選擇 the one that makes品牌 you win贏得.
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191000
2000
然後選擇可以讓你獲勝的步法。
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So it's a very simple簡單 algorithm算法.
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193000
2000
所以這是很簡單的演算法則。
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Now of course課程 there are other moves移動,
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195000
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當然有其他的步法,
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but with vast廣大 computers電腦 we approximate近似
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但是利用龐大的電腦系統,我們估算
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and come close to the optimal最佳 solution.
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199000
2000
並且找出最佳解答。
03:36
When it comes to being存在 dexterous輕巧,
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201000
2000
當討論到靈巧時,
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it's not even clear明確 what the algorithm算法 is you have to solve解決 to be dexterous輕巧.
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203000
2000
甚至沒有明確的演算法則告訴你什麼叫做靈巧。
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And we'll see you have to both perceive感知 and act法案 on the world世界,
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205000
2000
於是你必須感覺同時去做出反應,
03:42
which哪一個 has a lot of problems問題.
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207000
2000
這就會遇到很多問題。
03:44
But let me show顯示 you cutting-edge前沿 robotics機器人.
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209000
2000
讓我介紹一些先進的機器人。
03:46
Now a lot of robotics機器人 is very impressive有聲有色,
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211000
2000
現在有許多優秀的機器人,
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but manipulation操作 robotics機器人 is really just in the dark黑暗 ages年齡.
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213000
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但是操控機器人仍舊處於黑暗的時代。
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So this is the end結束 of a Ph博士.D. project項目
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216000
2000
這是在某一個很棒的機器人學院中,
03:53
from one of the best最好 robotics機器人 institutes機構.
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218000
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一個博士研究項目的成果。
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And the student學生 has trained熟練 this robot機器人
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220000
2000
這位學生訓練這個機器人
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to pour this water into a glass玻璃.
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222000
2000
將水倒進杯子裡面。
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It's a hard problem問題 because the water sloshessloshes about, but it can do it.
100
224000
3000
這是很困難的題目,因為水會濺出來,但是它可以辦到。
04:02
But it doesn't do it with anything like the agility敏捷 of a human人的.
101
227000
3000
但是它無法像人類做得那麼靈巧。
04:05
Now if you want this robot機器人 to do a different不同 task任務,
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230000
3000
如果你希望這個機器人進行另一項任務,
04:08
that's another另一個 three-year三年 Ph博士.D. program程序.
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233000
3000
那將是另一個三年期的博士研究計畫。
04:11
There is no generalization概括 at all
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236000
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在機器人工程學裡,
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from one task任務 to another另一個 in robotics機器人.
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238000
2000
一項任務和另一項任務是沒有共通性的。
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Now we can compare比較 this
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240000
2000
我們可以將這個
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to cutting-edge前沿 human人的 performance性能.
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242000
2000
和人類優異的表現做比較。
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So what I'm going to show顯示 you is Emily艾米莉 Fox狐狸
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244000
2000
我要給大家看的是 Emily Fox,
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winning勝利 the world世界 record記錄 for cup杯子 stacking堆疊.
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246000
3000
她是贏得堆疊杯子世界冠軍的人。
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Now the Americans美國人 in the audience聽眾 will know all about cup杯子 stacking堆疊.
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249000
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觀眾席中如果有美國人,應該知道這個堆疊杯子的比賽。
04:26
It's a high school學校 sport運動
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251000
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這是一項高中常見的運動,
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where you have 12 cups you have to stack and unstack拆散
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你得把 12 個杯子依據指定的順序
04:30
against反對 the clock時鐘 in a prescribed規定 order訂購.
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255000
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快速的堆疊再分開。
04:32
And this is her getting得到 the world世界 record記錄 in real真實 time.
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257000
3000
這是她創下世界紀錄的畫面,以正常速度播放。
04:39
(Laughter笑聲)
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264000
8000
(笑聲)
04:47
(Applause掌聲)
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272000
5000
(掌聲)
04:52
And she's pretty漂亮 happy快樂.
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277000
2000
她非常開心。
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We have no idea理念 what is going on inside her brain when she does that,
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279000
2000
我們不知道當她做這件事情時,腦子裡發生了什麼事情,
04:56
and that's what we'd星期三 like to know.
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281000
2000
那是我們很想知道。
04:58
So in my group, what we try to do
120
283000
2000
所以我的團隊,我們想要做的是
05:00
is reverse相反 engineer工程師 how humans人類 control控制 movement運動.
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285000
3000
針對人類如何控制動作這件事去進行逆向工程。
05:03
And it sounds聲音 like an easy簡單 problem問題.
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288000
2000
這聽起來是很簡單的問題。
05:05
You send發送 a command命令 down, it causes原因 muscles肌肉 to contract合同.
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290000
2000
你送出一個指令,這會讓肌肉收縮。
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Your arm or body身體 moves移動,
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292000
2000
你的手臂或身體移動,
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and you get sensory感覺的 feedback反饋 from vision視力, from skin皮膚, from muscles肌肉 and so on.
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294000
3000
然後你得到來自於視覺、皮膚、肌肉等處的感覺回饋。
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The trouble麻煩 is
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297000
2000
問題是,
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these signals信號 are not the beautiful美麗 signals信號 you want them to be.
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299000
2000
這些訊息不如你預期的那樣完美。
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So one thing that makes品牌 controlling控制 movement運動 difficult
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301000
2000
讓控制動作變得困難的其中一個因素是,
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is, for example, sensory感覺的 feedback反饋 is extremely非常 noisy嘈雜.
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303000
3000
舉例來說,感覺回饋是充滿雜訊的。
05:21
Now by noise噪聲, I do not mean sound聲音.
130
306000
3000
關於雜訊,我指的不是聲音。
05:24
We use it in the engineering工程 and neuroscience神經科學 sense
131
309000
2000
雜訊一般用在工程學與神經科學的檢測中,
05:26
meaning含義 a random隨機 noise噪聲 corrupting腐敗 a signal信號.
132
311000
2000
是指干擾主要訊號的不規律且雜亂的訊號。
05:28
So the old days before digital數字 radio無線電 when you were tuning調音 in your radio無線電
133
313000
3000
所以在數位收音機出現之前,當你轉動舊式收音機,
05:31
and you heard聽說 "crrcckkkcrrcckkk" on the station you wanted to hear,
134
316000
2000
你會在你想聽得電台中聽見「嘎啦嘎啦」的聲音,
05:33
that was the noise噪聲.
135
318000
2000
那就是雜訊。
05:35
But more generally通常, this noise噪聲 is something that corrupts腐敗 the signal信號.
136
320000
3000
講白話一點,雜訊就是干擾訊號的東西。
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So for example, if you put your hand under a table
137
323000
2000
例如,當你將手放在桌子底下,
05:40
and try to localize本土化 it with your other hand,
138
325000
2000
試著用另一隻手去找到它的位置,
05:42
you can be off by several一些 centimeters公分
139
327000
2000
你可能會誤差好幾公分,
05:44
due應有 to the noise噪聲 in sensory感覺的 feedback反饋.
140
329000
2000
因為感知回饋中有雜訊。
05:46
Similarly同樣, when you put motor發動機 output產量 on movement運動 output產量,
141
331000
2000
同樣地,當你將動力源的力量變成動作的力量時,
05:48
it's extremely非常 noisy嘈雜.
142
333000
2000
訊號將是非常雜亂的。
05:50
Forget忘記 about trying to hit擊中 the bull's公牛 eye in darts飛鏢,
143
335000
2000
先不談射飛鏢時能射中靶心,
05:52
just aim目標 for the same相同 spot over and over again.
144
337000
2000
只要試著去重複瞄準同一個點看看。
05:54
You have a huge巨大 spread傳播 due應有 to movement運動 variability變化性.
145
339000
3000
因為動作的差異性,你會丟到許多不同的點上去。
05:57
And more than that, the outside world世界, or task任務,
146
342000
2000
更別提在外在世界,或是執行任務時,
05:59
is both ambiguous曖昧 and variable變量.
147
344000
2000
充滿著不確定性和變異性。
06:01
The teapot茶壺 could be full充分, it could be empty.
148
346000
2000
茶壺可能是滿的,也可能是空的。
06:03
It changes變化 over time.
149
348000
2000
每次都不一樣。
06:05
So we work in a whole整個 sensory感覺的 movement運動 task任務 soup of noise噪聲.
150
350000
4000
所以我們是在充滿雜訊的環境中進行動作。
06:09
Now this noise噪聲 is so great
151
354000
2000
因為這個雜訊非常巨大,
06:11
that society社會 places地方 a huge巨大 premium額外費用
152
356000
2000
所以我們的社會給予那些
06:13
on those of us who can reduce減少 the consequences後果 of noise噪聲.
153
358000
3000
能夠抵抗雜訊的人鉅額獎賞。
06:16
So if you're lucky幸運 enough足夠 to be able能夠 to knock a small white白色 ball
154
361000
3000
所以如果你能將一顆小白球
06:19
into a hole several一些 hundred yards away using運用 a long metal金屬 stick,
155
364000
3000
用一根金屬長棍打進幾百碼外的洞裡,
06:22
our society社會 will be willing願意 to reward獎勵 you
156
367000
2000
人們願意給你
06:24
with hundreds數以百計 of millions百萬 of dollars美元.
157
369000
3000
好幾億的獎金。
06:27
Now what I want to convince說服 you of
158
372000
2000
而我想要讓你知道的是
06:29
is the brain also goes through通過 a lot of effort功夫
159
374000
2000
大腦做了許多的努力
06:31
to reduce減少 the negative consequences後果
160
376000
2000
去減少這些雜訊以及變異性
06:33
of this sort分類 of noise噪聲 and variability變化性.
161
378000
2000
所造成的負面效應。
06:35
And to do that, I'm going to tell you about a framework骨架
162
380000
2000
為此,我將會介紹一個
06:37
which哪一個 is very popular流行 in statistics統計 and machine learning學習 of the last 50 years年份
163
382000
3000
在過去五十年間,常被用在統計與機械學習方面的架構,
06:40
called Bayesian貝葉斯 decision決定 theory理論.
164
385000
2000
叫做貝葉斯決策理論。
06:42
And it's more recently最近 a unifying統一 way
165
387000
3000
近來它已經逐漸變成用來解釋
06:45
to think about how the brain deals交易 with uncertainty不確定.
166
390000
3000
大腦如何處理不確定性的主要方法。
06:48
And the fundamental基本的 idea理念 is you want to make inferences推論 and then take actions行動.
167
393000
3000
它的基本概念是,你先做出假設,然後去行動。
06:51
So let's think about the inference推理.
168
396000
2000
我們先來看看假設。
06:53
You want to generate生成 beliefs信仰 about the world世界.
169
398000
2000
你要產生出對事物的信念。
06:55
So what are beliefs信仰?
170
400000
2000
什麼是信念呢?
06:57
Beliefs信仰 could be: where are my arms武器 in space空間?
171
402000
2000
信念可以是:我的手臂在空間中的哪個位置?
06:59
Am I looking at a cat or a fox狐狸?
172
404000
2000
我看見的是一隻貓還是一隻狐狸?
07:01
But we're going to represent代表 beliefs信仰 with probabilities概率.
173
406000
3000
而我們必須用可能性來表示信念。
07:04
So we're going to represent代表 a belief信仰
174
409000
2000
我們要將信念表達為
07:06
with a number between之間 zero and one --
175
411000
2000
介於 0 到 1 之間的數字 --
07:08
zero meaning含義 I don't believe it at all, one means手段 I'm absolutely絕對 certain某些.
176
413000
3000
0 代表我完全不相信,1 則表示我絕對相信。
07:11
And numbers數字 in between之間 give you the gray灰色 levels水平 of uncertainty不確定.
177
416000
3000
而介於期間的數字則是代表不確定性的灰色地帶。
07:14
And the key idea理念 to Bayesian貝葉斯 inference推理
178
419000
2000
貝葉斯假設的關鍵在於
07:16
is you have two sources來源 of information信息
179
421000
2000
你有兩種不同的資訊來源
07:18
from which哪一個 to make your inference推理.
180
423000
2000
用來建立起你的假設。
07:20
You have data數據,
181
425000
2000
你會有資訊,
07:22
and data數據 in neuroscience神經科學 is sensory感覺的 input輸入.
182
427000
2000
在神經科學中,這資訊就是你的感覺。
07:24
So I have sensory感覺的 input輸入, which哪一個 I can take in to make beliefs信仰.
183
429000
3000
我有感覺,所以我可以將它用來建立信念。
07:27
But there's another另一個 source資源 of information信息, and that's effectively有效 prior knowledge知識.
184
432000
3000
但還有另一種資訊的來源,就是已經擁有的知識。
07:30
You accumulate積累 knowledge知識 throughout始終 your life in memories回憶.
185
435000
3000
藉由生命中的回憶,知識會被累積下來。
07:33
And the point about Bayesian貝葉斯 decision決定 theory理論
186
438000
2000
而貝葉斯決策理論的重點在於
07:35
is it gives you the mathematics數學
187
440000
2000
它提供你一種
07:37
of the optimal最佳 way to combine結合
188
442000
2000
數學的最佳化方式
07:39
your prior knowledge知識 with your sensory感覺的 evidence證據
189
444000
2000
來合併你原有的知識和你的感覺
07:41
to generate生成 new beliefs信仰.
190
446000
2000
以產生出新的信念。
07:43
And I've put the formula up there.
191
448000
2000
它的公式在這裡。
07:45
I'm not going to explain說明 what that formula is, but it's very beautiful美麗.
192
450000
2000
我不會解釋公式是什麼,但是它很漂亮。
07:47
And it has real真實 beauty美女 and real真實 explanatory解釋性 power功率.
193
452000
3000
它擁有真實的美感,和真實的說服力。
07:50
And what it really says, and what you want to estimate估計,
194
455000
2000
它真正表達的,以及你想要估計出的,
07:52
is the probability可能性 of different不同 beliefs信仰
195
457000
2000
是由你的感覺所產生出
07:54
given特定 your sensory感覺的 input輸入.
196
459000
2000
不同信念的可能性。
07:56
So let me give you an intuitive直觀的 example.
197
461000
2000
我舉一個很直接的例子。
07:58
Imagine想像 you're learning學習 to play tennis網球
198
463000
3000
想像你正在學習打網球,
08:01
and you want to decide決定 where the ball is going to bounce彈跳
199
466000
2000
當球飛過網子朝你過來時,
08:03
as it comes over the net towards you.
200
468000
2000
你要決定球會掉在哪個位置。
08:05
There are two sources來源 of information信息
201
470000
2000
依據貝葉斯的理論,
08:07
Bayes'貝葉斯 rule規則 tells告訴 you.
202
472000
2000
你有兩個資訊來源。
08:09
There's sensory感覺的 evidence證據 -- you can use visual視覺 information信息 auditory聽覺 information信息,
203
474000
3000
一個是感覺證據 -- 你可以藉由視覺和聽覺的資訊,
08:12
and that might威力 tell you it's going to land土地 in that red spot.
204
477000
3000
那可能會讓你判斷在紅點處。
08:15
But you know that your senses感官 are not perfect完善,
205
480000
3000
而你知道你的感覺並不完美,
08:18
and therefore因此 there's some variability變化性 of where it's going to land土地
206
483000
2000
所以它的落點會有誤差,
08:20
shown顯示 by that cloud of red,
207
485000
2000
這就是紅色區域,
08:22
representing代表 numbers數字 between之間 0.5 and maybe 0.1.
208
487000
3000
而可能性大概是在 0.5 到 0.1 之間。
08:26
That information信息 is available可得到 in the current當前 shot射擊,
209
491000
2000
這資訊來自於這一次的發球,
08:28
but there's another另一個 source資源 of information信息
210
493000
2000
還有另外的資訊
08:30
not available可得到 on the current當前 shot射擊,
211
495000
2000
並非由這次發球而來,
08:32
but only available可得到 by repeated重複 experience經驗 in the game遊戲 of tennis網球,
212
497000
3000
而是來自於反覆進行網球比賽的經驗,
08:35
and that's that the ball doesn't bounce彈跳
213
500000
2000
經驗告訴你,在這場比賽中,
08:37
with equal等於 probability可能性 over the court法庭 during the match比賽.
214
502000
2000
球落在球場上每個位置的可能性並不相等。
08:39
If you're playing播放 against反對 a very good opponent對手,
215
504000
2000
如果你的對手技術很棒,
08:41
they may可能 distribute分發 it in that green綠色 area,
216
506000
2000
他們會讓球落在綠色區域,
08:43
which哪一個 is the prior distribution分配,
217
508000
2000
就是所謂的先驗分布,
08:45
making製造 it hard for you to return返回.
218
510000
2000
這會讓你難以回擊。
08:47
Now both these sources來源 of information信息 carry攜帶 important重要 information信息.
219
512000
2000
這些訊息來源都帶有重要的訊息。
08:49
And what Bayes'貝葉斯 rule規則 says
220
514000
2000
依據貝葉斯理論所說,
08:51
is that I should multiply the numbers數字 on the red by the numbers數字 on the green綠色
221
516000
3000
我應該將紅色區域的機率和綠色區域的機率相乘,
08:54
to get the numbers數字 of the yellow黃色, which哪一個 have the ellipses省略號,
222
519000
3000
就會得到橢圓形黃色區域的機率,
08:57
and that's my belief信仰.
223
522000
2000
而這就是我的信念。
08:59
So it's the optimal最佳 way of combining結合 information信息.
224
524000
3000
這是合併訊息的最佳方式。
09:02
Now I wouldn't不會 tell you all this if it wasn't that a few少數 years年份 ago,
225
527000
2000
幾年前我們的研究發現,
09:04
we showed顯示 this is exactly究竟 what people do
226
529000
2000
人們在學習新的動作技巧時,
09:06
when they learn學習 new movement運動 skills技能.
227
531000
2000
確實有同樣的現象。
09:08
And what it means手段
228
533000
2000
也就是說,
09:10
is we really are Bayesian貝葉斯 inference推理 machines.
229
535000
2000
我們就像是使用貝葉斯假設的機器。
09:12
As we go around, we learn學習 about statistics統計 of the world世界 and lay鋪設 that down,
230
537000
4000
在生活中,我們學習並累積了關於世界的許多統計資料,
09:16
but we also learn學習
231
541000
2000
但我們也學習了
09:18
about how noisy嘈雜 our own擁有 sensory感覺的 apparatus儀器 is,
232
543000
2000
我們自身感知器官產生的雜訊有多少,
09:20
and then combine結合 those
233
545000
2000
然後將這些合併在一起,
09:22
in a real真實 Bayesian貝葉斯 way.
234
547000
2000
這些正是貝葉斯法則。
09:24
Now a key part部分 to the Bayesian貝葉斯 is this part部分 of the formula.
235
549000
3000
貝葉斯法則的一個關鍵部份就是這個公式的這個部份。
09:27
And what this part部分 really says
236
552000
2000
這部份是在說
09:29
is I have to predict預測 the probability可能性
237
554000
2000
我必須利用不同的感知回饋
09:31
of different不同 sensory感覺的 feedbacks反饋
238
556000
2000
去預測各種可能性
09:33
given特定 my beliefs信仰.
239
558000
2000
來創造出我的信念。
09:35
So that really means手段 I have to make predictions預測 of the future未來.
240
560000
3000
意思是說,我必須要去預測未來。
09:38
And I want to convince說服 you the brain does make predictions預測
241
563000
2000
我要讓大家了解的是,
09:40
of the sensory感覺的 feedback反饋 it's going to get.
242
565000
2000
大腦真的能夠預測即將獲得的感知回饋。
09:42
And moreover此外, it profoundly深深 changes變化 your perceptions看法
243
567000
2000
並且,它會因為你的行為
09:44
by what you do.
244
569000
2000
而深深改變你的感覺。
09:46
And to do that, I'll tell you
245
571000
2000
為此,我將會告訴你,
09:48
about how the brain deals交易 with sensory感覺的 input輸入.
246
573000
2000
大腦是怎麼處理獲得的感知訊號。
09:50
So you send發送 a command命令 out,
247
575000
3000
於是你送出一個指令,
09:53
you get sensory感覺的 feedback反饋 back,
248
578000
2000
你得到一個感知的回饋,
09:55
and that transformation轉型 is governed治理
249
580000
2000
而這個轉換是由
09:57
by the physics物理 of your body身體 and your sensory感覺的 apparatus儀器.
250
582000
3000
你的身體和感知器官的物理層面所管理。
10:00
But you can imagine想像 looking inside the brain.
251
585000
2000
但是你可以想像一下大腦的內部狀況。
10:02
And here's這裡的 inside the brain.
252
587000
2000
這是大腦的內側。
10:04
You might威力 have a little predictor預報器, a neural神經 simulator模擬器,
253
589000
2000
有一個小小的預測器具,一種神經模擬器,
10:06
of the physics物理 of your body身體 and your senses感官.
254
591000
2000
可以模擬出你的身體和感覺的物理現象。
10:08
So as you send發送 a movement運動 command命令 down,
255
593000
2000
於是當你送出動作的指令,
10:10
you tap龍頭 a copy複製 of that off
256
595000
2000
你順便複製了一份指令,
10:12
and run it into your neural神經 simulator模擬器
257
597000
2000
然後將它送進你的神經模擬器
10:14
to anticipate預料 the sensory感覺的 consequences後果 of your actions行動.
258
599000
4000
去預測動作造成的感知結果。
10:18
So as I shake this ketchup番茄醬 bottle瓶子,
259
603000
2000
所以當我搖動這瓶蕃茄醬時,
10:20
I get some true真正 sensory感覺的 feedback反饋 as the function功能 of time in the bottom底部 row.
260
605000
3000
我得到真正的感知回饋,就是那個底下那個時間函數。
10:23
And if I've got a good predictor預報器, it predicts預測 the same相同 thing.
261
608000
3000
如果我有一個很好的預測器具,它可以預測出同樣的東西。
10:26
Well why would I bother doing that?
262
611000
2000
為什麼我要這麼做呢?
10:28
I'm going to get the same相同 feedback反饋 anyway無論如何.
263
613000
2000
反正我會得到同樣的回饋啊。
10:30
Well there's good reasons原因.
264
615000
2000
這可是有很好的解釋的。
10:32
Imagine想像, as I shake the ketchup番茄醬 bottle瓶子,
265
617000
2000
想像一下,當我搖動這瓶蕃茄醬時,
10:34
someone有人 very kindly和藹 comes up to me and taps水龍頭 it on the back for me.
266
619000
3000
某人很好心隨著我的動作,將它拍回來給我。
10:37
Now I get an extra額外 source資源 of sensory感覺的 information信息
267
622000
2000
現在我因為這個額外的動作
10:39
due應有 to that external外部 act法案.
268
624000
2000
而有了額外的感知訊息。
10:41
So I get two sources來源.
269
626000
2000
於是我有了兩個感知來源。
10:43
I get you tapping竊聽 on it, and I get me shaking發抖 it,
270
628000
3000
一個是你拍它,一個是我搖它,
10:46
but from my senses'感知“ point of view視圖,
271
631000
2000
但是對我的感覺來說,
10:48
that is combined結合 together一起 into one source資源 of information信息.
272
633000
3000
它被合併在一起,變成了一種感知來源。
10:51
Now there's good reason原因 to believe
273
636000
2000
現在有了很好的理由去相信
10:53
that you would want to be able能夠 to distinguish區分 external外部 events事件 from internal內部 events事件.
274
638000
3000
你會希望能夠將外在和內在的事件給分開來。
10:56
Because external外部 events事件 are actually其實 much more behaviorally行為上 relevant相應
275
641000
3000
因為相對於在我體內進行事物的感覺,
10:59
than feeling感覺 everything that's going on inside my body身體.
276
644000
3000
外在的事件跟行為事件更具有相關性。
11:02
So one way to reconstruct重建 that
277
647000
2000
要將感覺重新建立的方法是
11:04
is to compare比較 the prediction預測 --
278
649000
2000
去針對基於你的動作指令做的預測
11:06
which哪一個 is only based基於 on your movement運動 commands命令 --
279
651000
2000
以及真實的狀況
11:08
with the reality現實.
280
653000
2000
去進行比較。
11:10
Any discrepancy差異 should hopefully希望 be external外部.
281
655000
3000
幸運的話,出現的差異都屬於外在的影響。
11:13
So as I go around the world世界,
282
658000
2000
所以當我在生活中,
11:15
I'm making製造 predictions預測 of what I should get, subtracting減法 them off.
283
660000
3000
我預測將會遇到的狀況,然後將這些預期剔除。
11:18
Everything left over is external外部 to me.
284
663000
2000
剩下的就是外在對我的影響。
11:20
What evidence證據 is there for this?
285
665000
2000
有什麼證據能證明嗎?
11:22
Well there's one very clear明確 example
286
667000
2000
嗯,有一個很明確的例子,
11:24
where a sensation感覺 generated產生 by myself feels感覺 very different不同
287
669000
2000
當我自己本身產生的感覺
11:26
then if generated產生 by another另一個 person.
288
671000
2000
和別人的感覺很不一樣的時候。
11:28
And so we decided決定 the most obvious明顯 place地點 to start開始
289
673000
2000
於是我們決定開始測試最常見的狀況,
11:30
was with tickling發癢.
290
675000
2000
那就是搔癢。
11:32
It's been known已知 for a long time, you can't tickle癢癢 yourself你自己
291
677000
2000
大家都知道,你自己搔自己癢的感覺
11:34
as well as other people can.
292
679000
2000
不會像別人搔你癢那麼強烈。
11:36
But it hasn't有沒有 really been shown顯示, it's because you have a neural神經 simulator模擬器,
293
681000
3000
但是大家都還不知道,那是因為你擁有神經模擬器,
11:39
simulating模擬 your own擁有 body身體
294
684000
2000
模擬著你自己的身體,
11:41
and subtracting減法 off that sense.
295
686000
2000
並且將這個感覺給剔除掉。
11:43
So we can bring帶來 the experiments實驗 of the 21stST century世紀
296
688000
3000
而我們在這21世紀進行實驗時,
11:46
by applying應用 robotic機器人 technologies技術 to this problem問題.
297
691000
3000
可以藉由機器人技術來解決這個問題。
11:49
And in effect影響, what we have is some sort分類 of stick in one hand attached to a robot機器人,
298
694000
3000
我們的作法是,在一個機器人的手中裝置一根棍子,
11:52
and they're going to move移動 that back and forward前鋒.
299
697000
2000
然後讓它前後移動。
11:54
And then we're going to track跟踪 that with a computer電腦
300
699000
2000
接著我們會用電腦來追蹤這個動作,
11:56
and use it to control控制 another另一個 robot機器人,
301
701000
2000
藉以控制另一個機器人,
11:58
which哪一個 is going to tickle癢癢 their palm棕櫚 with another另一個 stick.
302
703000
2000
它會用另一根棍子來搔對方手掌心的癢。
12:00
And then we're going to ask them to rate a bunch of things
303
705000
2000
接著我們會要求它們針對一些事情進行評分,
12:02
including包含 ticklishness怕癢.
304
707000
2000
也包含了癢的程度。
12:04
I'll show顯示 you just one part部分 of our study研究.
305
709000
2000
我所展示的只是我們研究中的一部分。
12:06
And here I've taken採取 away the robots機器人,
306
711000
2000
這邊我沒有放入機器人,
12:08
but basically基本上 people move移動 with their right arm sinusoidally正弦 back and forward前鋒.
307
713000
3000
只是用人依據正弦波的方式去前後移動右手。
12:11
And we replay重播 that to the other hand with a time delay延遲.
308
716000
3000
接著我們用另一隻手稍微慢一點再做一次。
12:14
Either no time delay延遲,
309
719000
2000
或是以同樣速度,
12:16
in which哪一個 case案件 light would just tickle癢癢 your palm棕櫚,
310
721000
2000
輕輕搔癢你的手心,
12:18
or with a time delay延遲 of two-tenths十分之二 of three-tenths十分之三 of a second第二.
311
723000
4000
或是有個 0.2 或 0.3 秒的時間差。
12:22
So the important重要 point here
312
727000
2000
有一個重點是,
12:24
is the right hand always does the same相同 things -- sinusoidal正弦 movement運動.
313
729000
3000
右手總是進行正弦波的動作。
12:27
The left hand always is the same相同 and puts看跌期權 sinusoidal正弦 tickle癢癢.
314
732000
3000
而左手總是進行同樣的動作,並且進行搔癢。
12:30
All we're playing播放 with is a tempo速度 causality因果關係.
315
735000
2000
我們穩定的增加時間差。
12:32
And as we go from naught to 0.1 second第二,
316
737000
2000
當我們將時間差從 0 增大到 0.1 秒時,
12:34
it becomes more ticklish怕癢的.
317
739000
2000
會覺得稍微癢一點。
12:36
As you go from 0.1 to 0.2,
318
741000
2000
當時間差由 0.1 增大到 0.2 秒時,
12:38
it becomes more ticklish怕癢的 at the end結束.
319
743000
2000
最後會覺得更癢。
12:40
And by 0.2 of a second第二,
320
745000
2000
當時間差到達 0.2 秒時,
12:42
it's equivalently等效 ticklish怕癢的
321
747000
2000
那個癢度將等同於
12:44
to the robot機器人 that just tickled胳肢 you without you doing anything.
322
749000
2000
在你什麼都不做時,機器人搔你癢的感覺。
12:46
So whatever隨你 is responsible主管 for this cancellation消除
323
751000
2000
不論消弭感覺的原因是什麼,
12:48
is extremely非常 tightly緊緊 coupled耦合 with tempo速度 causality因果關係.
324
753000
3000
它和這個時間差有密切的關聯性。
12:51
And based基於 on this illustration插圖, we really convinced相信 ourselves我們自己 in the field領域
325
756000
3000
基於這個例子,我們可以確信
12:54
that the brain's大腦的 making製造 precise精確 predictions預測
326
759000
2000
大腦會做出精確的預測
12:56
and subtracting減法 them off from the sensations感覺.
327
761000
3000
並且將預測內容從感覺中剔除。
12:59
Now I have to admit承認, these are the worst最差 studies學習 my lab實驗室 has ever run.
328
764000
3000
我必須承認,這些是我的實驗室所做過的案子中最糟的研究。
13:02
Because the tickle癢癢 sensation感覺 on the palm棕櫚 comes and goes,
329
767000
2000
因為這些在手掌上搔癢的感覺一下就沒了,
13:04
you need large numbers數字 of subjects主題
330
769000
2000
你需要大量的測試者來獲得數據,
13:06
with these stars明星 making製造 them significant重大.
331
771000
2000
才能使測試結果比較有意義。
13:08
So we were looking for a much more objective目的 way
332
773000
2000
所以我們找尋了比較客觀的方法
13:10
to assess評估 this phenomena現象.
333
775000
2000
來評估這個現象。
13:12
And in the intervening介入 years年份 I had two daughters女兒.
334
777000
2000
在中間這幾年,我有了兩個女兒。
13:14
And one thing you notice注意 about children孩子 in backseats後排座位上的 of cars汽車 on long journeys旅程,
335
779000
3000
在長途旅程中,你會發現在車子後座上的小孩們,
13:17
they get into fights打架 --
336
782000
2000
她們會吵架 --
13:19
which哪一個 started開始 with one of them doing something to the other, the other retaliating報復.
337
784000
3000
當某個小孩對另一個人動了手之後,另一個也會還手。
13:22
It quickly很快 escalates升級.
338
787000
2000
很快就會越來越嚴重。
13:24
And children孩子 tend趨向 to get into fights打架 which哪一個 escalate升級 in terms條款 of force.
339
789000
3000
小孩們打架時通常會越打越大力。
13:27
Now when I screamed尖叫 at my children孩子 to stop,
340
792000
2000
當我叫她們住手時,
13:29
sometimes有時 they would both say to me
341
794000
2000
有時候她們都會跟我說
13:31
the other person hit擊中 them harder更難.
342
796000
3000
另一個人打得比較大力。
13:34
Now I happen發生 to know my children孩子 don't lie謊言,
343
799000
2000
我剛好知道我的小孩不會說謊的,
13:36
so I thought, as a neuroscientist神經學家,
344
801000
2000
所以身為一個神經科學家,我開始思考,
13:38
it was important重要 how I could explain說明
345
803000
2000
要怎麼解釋,她們兩人口中的真相會相互矛盾
13:40
how they were telling告訴 inconsistent不符 truths真理.
346
805000
2000
是很重要的一件事。
13:42
And we hypothesize或推測 based基於 on the tickling發癢 study研究
347
807000
2000
我們假設,依據這個搔癢的研究,
13:44
that when one child兒童 hits點擊 another另一個,
348
809000
2000
當一個小孩打另一個人時,
13:46
they generate生成 the movement運動 command命令.
349
811000
2000
她們產生了動作指令。
13:48
They predict預測 the sensory感覺的 consequences後果 and subtract減去 it off.
350
813000
3000
她們預測了感知結果,並且剔除了它。
13:51
So they actually其實 think they've他們已經 hit擊中 the person less hard than they have --
351
816000
2000
所以她們認為自己打對方的力量比較小 --
13:53
rather like the tickling發癢.
352
818000
2000
就像搔癢一樣。
13:55
Whereas the passive被動 recipient接受者
353
820000
2000
然而,在被打的時候,
13:57
doesn't make the prediction預測, feels感覺 the full充分 blow打擊.
354
822000
2000
並不會產生這種預測,所以感覺到了全力。
13:59
So if they retaliate報復 with the same相同 force,
355
824000
2000
所以如果她們還手的力道一樣,
14:01
the first person will think it's been escalated升級.
356
826000
2000
第一個出手的人會覺得力量變大了。
14:03
So we decided決定 to test測試 this in the lab實驗室.
357
828000
2000
所以我們決定在實驗室做這個實驗。
14:05
(Laughter笑聲)
358
830000
3000
(笑聲)
14:08
Now we don't work with children孩子, we don't work with hitting,
359
833000
2000
我們不是用小孩做測試,我們也不是測試打架,
14:10
but the concept概念 is identical相同.
360
835000
2000
不過概念上是完全一樣的。
14:12
We bring帶來 in two adults成年人. We tell them they're going to play a game遊戲.
361
837000
3000
我們找了兩個大人。我們告訴他們將會進行一場遊戲。
14:15
And so here's這裡的 player播放機 one and player播放機 two sitting坐在 opposite對面 to each other.
362
840000
2000
於是一個玩家和另一個人面對面的坐著。
14:17
And the game遊戲 is very simple簡單.
363
842000
2000
這個遊戲很簡單。
14:19
We started開始 with a motor發動機
364
844000
2000
我們用了一個馬達
14:21
with a little lever槓桿, a little force transfuser的Transfuser.
365
846000
2000
上面裝著一根小槓桿,一個小型力量傳輸器。
14:23
And we use this motor發動機 to apply應用 force down to player播放機 one's那些 fingers手指
366
848000
2000
我們用這個馬達來對下面的玩家手指施力
14:25
for three seconds and then it stops停止.
367
850000
3000
持續三秒鐘,然後停止。
14:28
And that player's玩家 been told, remember記得 the experience經驗 of that force
368
853000
3000
這個玩家被告知要記住這個力量的感覺,
14:31
and use your other finger手指
369
856000
2000
然後用你另一隻手指
14:33
to apply應用 the same相同 force
370
858000
2000
藉由力量傳輸器,去施加相同的力量
14:35
down to the other subject's受試者 finger手指 through通過 a force transfuser的Transfuser -- and they do that.
371
860000
3000
到下面受測試者的手指上 -- 於是他們這麼做了。
14:38
And player播放機 two's二的 been told, remember記得 the experience經驗 of that force.
372
863000
3000
第二個玩家被告知要記住這個力量的感覺。
14:41
Use your other hand to apply應用 the force back down.
373
866000
3000
用你的另一隻手去施加相同的力量回去。
14:44
And so they take it in turns
374
869000
2000
於是他們輪流來回地
14:46
to apply應用 the force they've他們已經 just experienced有經驗的 back and forward前鋒.
375
871000
2000
去施加他們所感受到的力量。
14:48
But critically危重,
376
873000
2000
不過關鍵點是,
14:50
they're briefed介紹 about the rules規則 of the game遊戲 in separate分離 rooms客房.
377
875000
3000
他們是在不同的房間內被告知遊戲的規則。
14:53
So they don't know the rules規則 the other person's人的 playing播放 by.
378
878000
2000
所以他們不知道彼此的遊戲規則。
14:55
And what we've我們已經 measured測量
379
880000
2000
而我們所量測到的力量
14:57
is the force as a function功能 of terms條款.
380
882000
2000
是一個次數的函式。
14:59
And if we look at what we start開始 with,
381
884000
2000
如果我們看看初始的力量,
15:01
a quarter25美分硬幣 of a Newton牛頓 there, a number of turns,
382
886000
2000
這是牛頓 (單位)的¼ ,次數是第一次,
15:03
perfect完善 would be that red line.
383
888000
2000
完美的情況應該是這條紅線。
15:05
And what we see in all pairs of subjects主題 is this --
384
890000
3000
而我們看見所有被測試者的結果是這樣 --
15:08
a 70 percent百分 escalation升級 in force
385
893000
2000
在每一次進行時
15:10
on each go.
386
895000
2000
會上升 70% 的力量。
15:12
So it really suggests提示, when you're doing this --
387
897000
2000
所以依據這個研究以及先前的研究結果,
15:14
based基於 on this study研究 and others其他 we've我們已經 doneDONE --
388
899000
2000
可以清楚的告訴你,
15:16
that the brain is canceling取消 the sensory感覺的 consequences後果
389
901000
2000
大腦會將感知的結果給剔除掉,
15:18
and underestimating低估 the force it's producing生產.
390
903000
2000
因而低估自身產生的力量。
15:20
So it re-shows重新顯示 the brain makes品牌 predictions預測
391
905000
2000
再次說明了,大腦會進行預測
15:22
and fundamentally從根本上 changes變化 the precepts戒律.
392
907000
3000
因而從根本上改變了遊戲規則。
15:25
So we've我們已經 made製作 inferences推論, we've我們已經 doneDONE predictions預測,
393
910000
3000
於是我們做出判斷,做出預測,
15:28
now we have to generate生成 actions行動.
394
913000
2000
然後我們必須產生行動。
15:30
And what Bayes'貝葉斯 rule規則 says is, given特定 my beliefs信仰,
395
915000
2000
貝葉斯法則所說的,基於我的信念,
15:32
the action行動 should in some sense be optimal最佳.
396
917000
2000
在某種意義上而言,這個行動應該是最好的選擇。
15:34
But we've我們已經 got a problem問題.
397
919000
2000
但是我們卻遇到了問題。
15:36
Tasks任務 are symbolic象徵 -- I want to drink, I want to dance舞蹈 --
398
921000
3000
任務只具有象徵性的意義 -- 我想要喝水,我想要跳舞 --
15:39
but the movement運動 system系統 has to contract合同 600 muscles肌肉
399
924000
2000
但是動作系統卻必須依據特定順序
15:41
in a particular特定 sequence序列.
400
926000
2000
去收縮 600 條肌肉。
15:43
And there's a big gap間隙
401
928000
2000
在任務和運動系統之間
15:45
between之間 the task任務 and the movement運動 system系統.
402
930000
2000
有著很大的差距。
15:47
So it could be bridged橋接 in infinitely無限地 many許多 different不同 ways方法.
403
932000
2000
所以其中可能有無限可能的方式去進行橋接溝通。
15:49
So think about just a point to point movement運動.
404
934000
2000
想想看就單一點對點的移動。
15:51
I could choose選擇 these two paths路徑
405
936000
2000
我可以從這無限可能中
15:53
out of an infinite無窮 number of paths路徑.
406
938000
2000
找出兩條路徑。
15:55
Having chosen選擇 a particular特定 path路徑,
407
940000
2000
一旦選定一條路徑後,
15:57
I can hold保持 my hand on that path路徑
408
942000
2000
我可以將我的手保持在這路徑上,
15:59
as infinitely無限地 many許多 different不同 joint聯合 configurations配置.
409
944000
2000
但仍然有許多不同的連接結構可選。
16:01
And I can hold保持 my arm in a particular特定 joint聯合 configuration組態
410
946000
2000
我可以將我的手臂保持在特定的連接結構上,
16:03
either very stiff僵硬 or very relaxed輕鬆.
411
948000
2000
不管是很僵硬或是很放鬆。
16:05
So I have a huge巨大 amount of choice選擇 to make.
412
950000
3000
所以我可以有許多的選擇。
16:08
Now it turns out, we are extremely非常 stereotypical定型.
413
953000
3000
結果就是,我們總是一成不變。
16:11
We all move移動 the same相同 way pretty漂亮 much.
414
956000
3000
我們總是用同樣的方式進行動作。
16:14
And so it turns out we're so stereotypical定型,
415
959000
2000
所以導致我們總是一成不變,
16:16
our brains大腦 have got dedicated專用 neural神經 circuitry電路
416
961000
2000
我們的大腦產生了特定的神經迴路
16:18
to decode解碼 this stereotyping定型.
417
963000
2000
來處理這個老套的動作。
16:20
So if I take some dots
418
965000
2000
如果我使用一些點
16:22
and set them in motion運動 with biological生物 motion運動,
419
967000
3000
將他們設定進行生態動作,
16:25
your brain's大腦的 circuitry電路 would understand理解 instantly即刻 what's going on.
420
970000
3000
你的大腦迴路會立刻了解那是在做什麼。
16:28
Now this is a bunch of dots moving移動.
421
973000
2000
這是許多點在移動。
16:30
You will know what this person is doing,
422
975000
3000
你可以了解這個人在做什麼,
16:33
whether是否 happy快樂, sad傷心, old, young年輕 -- a huge巨大 amount of information信息.
423
978000
3000
是否開心、難過、年老、年輕 -- 許多的資訊。
16:36
If these dots were cars汽車 going on a racing賽跑 circuit電路,
424
981000
2000
如果這些點是正在賽車場上奔馳的車子,
16:38
you would have absolutely絕對 no idea理念 what's going on.
425
983000
3000
你就一定不知道它們在做什麼了。
16:41
So why is it
426
986000
2000
那麼,這是為什麼
16:43
that we move移動 the particular特定 ways方法 we do?
427
988000
2000
我們會用特定的方式去做動作呢?
16:45
Well let's think about what really happens發生.
428
990000
2000
我們來想想到底發生了什麼事吧。
16:47
Maybe we don't all quite相當 move移動 the same相同 way.
429
992000
3000
也許我們做動作的方式並不完全相同。
16:50
Maybe there's variation變異 in the population人口.
430
995000
2000
也許人與人之間有些差異。
16:52
And maybe those who move移動 better than others其他
431
997000
2000
也許比較擅長進行動作的人
16:54
have got more chance機會 of getting得到 their children孩子 into the next下一個 generation.
432
999000
2000
擁有比較高的機會讓他們的下一代繼續生存。
16:56
So in evolutionary發展的 scales, movements運動 get better.
433
1001000
3000
於是在演化的過程中,動作越做越好。
16:59
And perhaps也許 in life, movements運動 get better through通過 learning學習.
434
1004000
3000
也許在人生中,藉由學習可以讓動作變得更好。
17:02
So what is it about a movement運動 which哪一個 is good or bad?
435
1007000
2000
那麼,怎樣的動作算是好或不好呢?
17:04
Imagine想像 I want to intercept截距 this ball.
436
1009000
2000
想像一下,我要攔截這個球。
17:06
Here are two possible可能 paths路徑 to that ball.
437
1011000
3000
這個有兩種可能的行進路線。
17:09
Well if I choose選擇 the left-hand左手 path路徑,
438
1014000
2000
如果我選了左手邊的路徑,
17:11
I can work out the forces軍隊 required需要
439
1016000
2000
我可以以時間函數的方式
17:13
in one of my muscles肌肉 as a function功能 of time.
440
1018000
2000
去算出我的肌肉所需要的力氣。
17:15
But there's noise噪聲 added添加 to this.
441
1020000
2000
但其中有個雜訊。
17:17
So what I actually其實 get, based基於 on this lovely可愛, smooth光滑, desired期望 force,
442
1022000
3000
依據這個可愛的、平滑的、令人期待的力量,
17:20
is a very noisy嘈雜 version.
443
1025000
2000
事實上我得到的是一個有著雜訊的版本。
17:22
So if I pick the same相同 command命令 through通過 many許多 times,
444
1027000
3000
所以如果我在不同時間下了同樣的指令,
17:25
I will get a different不同 noisy嘈雜 version each time, because noise噪聲 changes變化 each time.
445
1030000
3000
我每次都會得到不同的雜訊版本,因為雜訊每次都不一樣。
17:28
So what I can show顯示 you here
446
1033000
2000
所以這兒我可以給你看的是,
17:30
is how the variability變化性 of the movement運動 will evolve發展
447
1035000
2000
如果我用這種方式去選擇,
17:32
if I choose選擇 that way.
448
1037000
2000
我可以得到的運動方式有多少變異性。
17:34
If I choose選擇 a different不同 way of moving移動 -- on the right for example --
449
1039000
3000
如果我選了一種不一樣的運動方式 -- 例如右邊這個 --
17:37
then I'll have a different不同 command命令, different不同 noise噪聲,
450
1042000
2000
於是我會有不同的指令、不同的雜訊,
17:39
playing播放 through通過 a noisy嘈雜 system系統, very complicated複雜.
451
1044000
3000
透過雜訊系統,是相當複雜的。
17:42
All we can be sure of is the variability變化性 will be different不同.
452
1047000
3000
我們能確定的是,變異性會是不同的。
17:45
If I move移動 in this particular特定 way,
453
1050000
2000
如果我以特定的方式去動作,
17:47
I end結束 up with a smaller variability變化性 across橫過 many許多 movements運動.
454
1052000
3000
在許多動作後,我會獲得類似的變異性。
17:50
So if I have to choose選擇 between之間 those two,
455
1055000
2000
所以如果我必須在這兩者間作選擇,
17:52
I would choose選擇 the right one because it's less variable變量.
456
1057000
2000
我會選擇右邊這個,因為它的變化比較小。
17:54
And the fundamental基本的 idea理念
457
1059000
2000
基本的概念是,
17:56
is you want to plan計劃 your movements運動
458
1061000
2000
在你計畫你的行動時,
17:58
so as to minimize最小化 the negative consequence後果 of the noise噪聲.
459
1063000
3000
你就是在設法降低負面的雜訊干擾。
18:01
And one intuition直覺 to get
460
1066000
2000
從直覺上可得知,
18:03
is actually其實 the amount of noise噪聲 or variability變化性 I show顯示 here
461
1068000
2000
這裡的雜訊或變異性,
18:05
gets得到 bigger as the force gets得到 bigger.
462
1070000
2000
會隨著力量上升而變大。
18:07
So you want to avoid避免 big forces軍隊 as one principle原理.
463
1072000
3000
所以原則上你會避免用太大的力量。
18:10
So we've我們已經 shown顯示 that using運用 this,
464
1075000
2000
藉由這個,
18:12
we can explain說明 a huge巨大 amount of data數據 --
465
1077000
2000
我們可以解釋許多的資訊 --
18:14
that exactly究竟 people are going about their lives生活 planning規劃 movements運動
466
1079000
3000
人們在計畫進行行動的時候,
18:17
so as to minimize最小化 negative consequences後果 of noise噪聲.
467
1082000
3000
確實就是在設法降低負面雜訊的干擾。
18:20
So I hope希望 I've convinced相信 you the brain is there
468
1085000
2000
我希望我能讓你了解,
18:22
and evolved進化 to control控制 movement運動.
469
1087000
2000
大腦的存在就是為了控制動作的。
18:24
And it's an intellectual知識分子 challenge挑戰 to understand理解 how we do that.
470
1089000
3000
想要了解這件事,是很具有挑戰性的。
18:27
But it's also relevant相應
471
1092000
2000
但這同時也跟
18:29
for disease疾病 and rehabilitation復原.
472
1094000
2000
疾病和康復有相關連性。
18:31
There are many許多 diseases疾病 which哪一個 effect影響 movement運動.
473
1096000
3000
有許多疾病會影響行動能力。
18:34
And hopefully希望 if we understand理解 how we control控制 movement運動,
474
1099000
2000
如果我們能了解大腦如何控制動作,
18:36
we can apply應用 that to robotic機器人 technology技術.
475
1101000
2000
我們就能將它運用在機器人技術上。
18:38
And finally最後, I want to remind提醒 you,
476
1103000
2000
最後,我要提醒大家,
18:40
when you see animals動物 do what look like very simple簡單 tasks任務,
477
1105000
2000
當你看見動物做著看似簡單的動作時,
18:42
the actual實際 complexity複雜 of what is going on inside their brain
478
1107000
2000
它們腦中正在進行的事情,
18:44
is really quite相當 dramatic戲劇性.
479
1109000
2000
可是非常令人驚訝的複雜。
18:46
Thank you very much.
480
1111000
2000
非常謝謝大家。
18:48
(Applause掌聲)
481
1113000
8000
(掌聲)
18:56
Chris克里斯 Anderson安德森: Quick question for you, Dan.
482
1121000
2000
Chris Anderson: Dan, 我想問個簡短的問題。
18:58
So you're a movement運動 -- (DWDW: Chauvinist沙文主義.) -- chauvinist沙文主義.
483
1123000
4000
你是一個動作 -- (DW:沙文主義者。) -- 沙文主義者。
19:02
Does that mean that you think that the other things we think our brains大腦 are about --
484
1127000
3000
是不是表示,你認為我們腦中在想的其他事情 --
19:05
the dreaming做夢, the yearning懷念, the falling落下 in love and all these things --
485
1130000
3000
夢想、渴望、戀愛和這些事情 --
19:08
are a kind of side show顯示, an accident事故?
486
1133000
3000
只是一些附帶結果或是意外產生的呢?
19:11
DWDW: No, no, actually其實 I think they're all important重要
487
1136000
2000
DW: 不,事實上我認為這些事情
19:13
to drive駕駛 the right movement運動 behavior行為 to get reproduction再生產 in the end結束.
488
1138000
3000
在促使正確的動作行為以達到繁衍目的是很重要的。
19:16
So I think people who study研究 sensation感覺 or memory記憶
489
1141000
3000
所以我認為人們在研究感覺或記憶時,
19:19
without realizing實現 why you're laying鋪設 down memories回憶 of childhood童年.
490
1144000
2000
忽略了去理解為什麼人們要累積兒時的記憶。
19:21
The fact事實 that we forget忘記 most of our childhood童年, for example,
491
1146000
3000
舉例來說,事實上我們忘了大部分兒時的回憶,
19:24
is probably大概 fine, because it doesn't effect影響 our movements運動 later後來 in life.
492
1149000
3000
這也許是沒關係的,因為這不會影響往後人生的動作。
19:27
You only need to store商店 things which哪一個 are really going to effect影響 movement運動.
493
1152000
3000
你只需要去記住那些真正會影響動作的事情。
19:30
CACA: So you think that people thinking思維 about the brain, and consciousness意識 generally通常,
494
1155000
3000
CA: 所以你認為人們思考大腦的功用時,
19:33
could get real真實 insight眼光
495
1158000
2000
一般而言,可以藉由思考動作所扮演的意義,
19:35
by saying, where does movement運動 play in this game遊戲?
496
1160000
2000
來找到真正的答案?
19:37
DWDW: So people have found發現 out for example
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1162000
2000
DW: 舉例來說,人們已經發現,
19:39
that studying研究 vision視力 in the absence缺席 of realizing實現 why you have vision視力
498
1164000
2000
不了解為何擁有視覺,就去研究視覺,
19:41
is a mistake錯誤.
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1166000
2000
是一項錯誤。
19:43
You have to study研究 vision視力 with the realization實現
500
1168000
2000
在研究視覺的時候,
19:45
of how the movement運動 system系統 is going to use vision視力.
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2000
你必須了解動作系統是如何運用視覺的。
19:47
And it uses使用 it very differently不同 once一旦 you think about it that way.
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1172000
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一旦你這樣想,運用的方式將會相當不同。
19:49
CACA: Well that was quite相當 fascinating迷人. Thank you very much indeed確實.
503
1174000
3000
CA:這真的很有意思。非常感謝你。
19:52
(Applause掌聲)
504
1177000
2000
(掌聲)
Translated by kane tan
Reviewed by Ana Choi

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ABOUT THE SPEAKER
Daniel Wolpert - Movement expert
A neuroscientist and engineer, Daniel Wolpert studies how the brain controls the body.

Why you should listen

Consider your hand. You use it to lift things, to balance yourself, to give and take, to sense the world. It has a range of interacting degrees of freedom, and it interacts with many different objects under a variety of environmental conditions. And for most of us, it all just works. At his lab in the Engineering department at Cambridge, Daniel Wolpert and his team are studying why, looking to understand the computations underlying the brain's sensorimotor control of the body.

As he says, "I believe that to understand movement is to understand the whole brain. And therefore it’s important to remember when you are studying memory, cognition, sensory processing, they’re there for a reason, and that reason is action.”  Movement is the only way we have of interacting with the world, whether foraging for food or attracting a waiter's attention. Indeed, all communication, including speech, sign language, gestures and writing, is mediated via the motor system. Taking this viewpoint, and using computational and robotic techniques as well as virtual reality systems, Wolpert and his team research the purpose of the human brain and the way it determines future actions.

 

 

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