TEDGlobal 2010
Sebastian Seung: I am my connectome
سيباستيان سيونج: ما أنا إلا شبكة عصبية!
Filmed:
Readability: 4.4
1,131,223 views
يضع سيباستيان سيونج خريطته لنموذج جديد هائل الطموح، يركز على الوصلات ما بين الخلايا العصبية و بعضها. يدعوها الشبكة العصبية خاصتنا أو (الكونيكتوم)، وهي منفردة بذاتها تماما كالجينوم خاصتنا -- و من خلال فهمها قد تفتح امامنا سبلاً جديدة لفهم و إستيعاب المخ و العقل.
Sebastian Seung - Computational neuroscientist
Sebastian Seung is a leader in the new field of connectomics, currently the hottest space in neuroscience, which studies, in once-impossible detail, the wiring of the brain. Full bio
Sebastian Seung is a leader in the new field of connectomics, currently the hottest space in neuroscience, which studies, in once-impossible detail, the wiring of the brain. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:17
We live in in a remarkable time,
0
2000
3000
نحن نعيش في عصر إستثنائي،
00:20
the age of genomics.
1
5000
3000
عصر علوم الجينوم.
00:23
Your genome is the entire sequence of your DNA.
2
8000
3000
الجينوم خاصتك يمثل كل سلسلة الحمض النووي (DNA) لديك.
00:26
Your sequence and mine are slightly different.
3
11000
3000
و تختلف تلك السلسلة الجينية فيما بيننا.
00:29
That's why we look different.
4
14000
2000
و لذلك نبدو مختلفين.
00:31
I've got brown eyes;
5
16000
2000
فأنا لدي عينان بنيتان.
00:33
you might have blue or gray.
6
18000
3000
ربما عيناك زرقاء اللون أو رمادية.
00:36
But it's not just skin-deep.
7
21000
2000
و ليس الإختلاف في المظهر فقط.
00:38
The headlines tell us
8
23000
2000
فعنواين الصحف تخبرنا
00:40
that genes can give us scary diseases,
9
25000
3000
أن الجينات قد تتسبب في إصابتنا بأمراض مخيفة،
00:43
maybe even shape our personality,
10
28000
3000
وقد تقوم حتى بتشكيل شخصياتنا،
00:46
or give us mental disorders.
11
31000
3000
أو تصيبنا بإعاقات ذهنية.
00:49
Our genes seem to have
12
34000
3000
يبدو أن لجيناتنا سطوة
00:52
awesome power over our destinies.
13
37000
3000
هائلة على مصير حياتنا.
00:56
And yet, I would like to think
14
41000
3000
و مع ذلك، أميل إلى الإعتقاد
00:59
that I am more than my genes.
15
44000
3000
بإنني أكثر من مجرد جينات.
01:04
What do you guys think?
16
49000
2000
ماذا تعتقدون أنتم؟
01:06
Are you more than your genes?
17
51000
3000
هل أنتم أكثر من مجرد جينات؟
01:09
(Audience: Yes.) Yes?
18
54000
2000
(الجمهور: نعم.) نعم؟
01:13
I think some people agree with me.
19
58000
2000
أعتقد أن هناك من يتفقون معي.
01:15
I think we should make a statement.
20
60000
2000
فلنجعله تصريحا رسمياً.
01:17
I think we should say it all together.
21
62000
2000
فلنقلها عاليا جميعا.
01:20
All right: "I'm more than my genes" -- all together.
22
65000
3000
حسنا: "أنا أكثر من مجرد جينات" -- هيا معاً.
01:23
Everybody: I am more than my genes.
23
68000
4000
الجميع: أنا أكثر من مجرد جينات.
01:27
(Cheering)
24
72000
2000
(تشجيع)
01:30
Sebastian Seung: What am I?
25
75000
2000
سيباستيان سيونج: إذن فما أنا؟
01:32
(Laughter)
26
77000
3000
(ضحك)
01:35
I am my connectome.
27
80000
3000
ما أنا إلا شبكتي العصبية.
01:40
Now, since you guys are really great,
28
85000
2000
الآن، بما أنكم حقا رائعين،
01:42
maybe you can humor me and say this all together too.
29
87000
2000
فربما ستسايرونني و ترددون ذلك أيضاً جميعاً.
01:44
(Laughter)
30
89000
2000
(ضحك)
01:46
Right. All together now.
31
91000
2000
حسناً. هيا جميعاً الآن.
01:48
Everybody: I am my connectome.
32
93000
3000
الجميع: ما أنا إلا شبكتي العصبية.
01:53
SS: That sounded great.
33
98000
2000
سيباستيان: كان هذا رائعاً.
01:55
You know, you guys are so great, you don't even know what a connectome is,
34
100000
2000
أتعلمون، أنتم حقا رائعين، أنتم حتى لا تعلمون ما هي الشبكة العصبية،
01:57
and you're willing to play along with me.
35
102000
2000
ومع ذلك أنتم مستعدون لمجاراتي.
01:59
I could just go home now.
36
104000
3000
قد أكتفي و أذهب إلى البيت الآن.
02:02
Well, so far only one connectome is known,
37
107000
3000
حسنا، تم التعرف على شبكة عصبية واحدة حتى الآن
02:05
that of this tiny worm.
38
110000
3000
وهي تنتمي لدودة صغيرة.
02:08
Its modest nervous system
39
113000
2000
جهازها العصبي البسيط
02:10
consists of just 300 neurons.
40
115000
2000
يتكون من 300 خلية عصبية فقط.
02:12
And in the 1970s and '80s,
41
117000
2000
وفي السبعينيات و الثمانينيات،
02:14
a team of scientists
42
119000
2000
قام فريق من العلماء
02:16
mapped all 7,000 connections
43
121000
2000
بوضع خريطة لل7000 وصلة
02:18
between the neurons.
44
123000
2000
بين الخلايا و بعضها.
02:21
In this diagram, every node is a neuron,
45
126000
2000
في هذا المخطط، كل عقدة تمثل خلية،
02:23
and every line is a connection.
46
128000
2000
و كل خط يمثل وصلة.
02:25
This is the connectome
47
130000
2000
هذه هي الشبكة العصبية
02:27
of the worm C. elegans.
48
132000
4000
دودة سي. إليجانس.
02:31
Your connectome is far more complex than this
49
136000
3000
الشبكة العصبية خاصتك هي أكثر تعقيدا من ذلك،
02:34
because your brain
50
139000
2000
لأن المخ لديك
02:36
contains 100 billion neurons
51
141000
2000
يحتوي على 100 بليون خلية عصبية
02:38
and 10,000 times as many connections.
52
143000
3000
10.000 ضعف عدد الوصلات.
02:41
There's a diagram like this for your brain,
53
146000
2000
هناك مخطط مشابه لذلك لمخك
02:43
but there's no way it would fit on this slide.
54
148000
3000
ولكن شاشة العرض لن تكفيه بأي حال من الأحوال.
02:47
Your connectome contains one million times more connections
55
152000
3000
فالشبكة العصبية لديك تحتوي على وصلات أكثر بمليون مرة
02:50
than your genome has letters.
56
155000
3000
من عدد الحروف في الجينوم.
02:53
That's a lot of information.
57
158000
2000
وهذا كم كبير من المعلومات.
02:55
What's in that information?
58
160000
3000
مالذي تحويه تلك المعلومات؟
02:59
We don't know for sure, but there are theories.
59
164000
3000
نحن لا نعلم بشكل مؤكد، ولكن هناك نظريات.
03:02
Since the 19th century, neuroscientists have speculated
60
167000
3000
منذ القرن التاسع عشر، و علماء المخ و الأعصاب يتكهنون
03:05
that maybe your memories --
61
170000
2000
بإنه ربما ذكرياتك --
03:07
the information that makes you, you --
62
172000
2000
كل المعلومات التي تجعلك ما انت عليه --
03:09
maybe your memories are stored
63
174000
2000
ربما ذكرياتك تلك مخزنة
03:11
in the connections between your brain's neurons.
64
176000
2000
في الوصلات التي تصل بين خلايا مخك العصبية.
03:15
And perhaps other aspects of your personal identity --
65
180000
2000
وربما بعض الجوانب من هويتك الذاتية --
03:17
maybe your personality and your intellect --
66
182000
3000
ربما شخصيتك و قدراتك العقلية --
03:20
maybe they're also encoded
67
185000
2000
ربما هم الآخرين مشفّرة
03:22
in the connections between your neurons.
68
187000
3000
في ثنايا وصلات الخلايات العصبية.
03:26
And so now you can see why I proposed this hypothesis:
69
191000
3000
و الآن يمكنكم فهم لماذا وضعت هذا الإفتراض:
03:29
I am my connectome.
70
194000
3000
ما أنا إلا شبكتي العصبية.
03:32
I didn't ask you to chant it because it's true;
71
197000
3000
لم أطلب منكم ترديدها لأنها حقيقة،
03:35
I just want you to remember it.
72
200000
2000
فقط أردت أن تتذكرونها.
03:37
And in fact, we don't know if this hypothesis is correct,
73
202000
2000
و في الواقع، نحن لا نعلم إذا كان هذا الإفتراض صحيح،
03:39
because we have never had technologies
74
204000
2000
لأنه لم تتوافر لدينا قط تكنولوجيا قوية
03:41
powerful enough to test it.
75
206000
2000
لدرجة تمكننا من إختبار صحته.
03:44
Finding that worm connectome
76
209000
3000
إيجاد الشبكة العصبية للدودة فقط
03:47
took over a dozen years of tedious labor.
77
212000
3000
تطلب أكثر من 12 عاما من العمل المضجر.
03:50
And to find the connectomes of brains more like our own,
78
215000
3000
و لإيجاد الشبكة العصبية لمخ مشابه للمخ البشري
03:53
we need more sophisticated technologies, that are automated,
79
218000
3000
نحن في حاجة إلى تكنولوجيا أكثر تعقيدا، تعمل آليا
03:56
that will speed up the process of finding connectomes.
80
221000
3000
لتسريع عملية إيجاد الشبكة العصبية.
03:59
And in the next few minutes, I'll tell you about some of these technologies,
81
224000
3000
وفي الدقائق القليلة الآتية، سأحدثكم عن بعض تلك التكنولوجيات،
04:02
which are currently under development
82
227000
2000
و التي هي حاليا تحت التطوير
04:04
in my lab and the labs of my collaborators.
83
229000
3000
في معملي و معامل شركائي.
04:08
Now you've probably seen pictures of neurons before.
84
233000
3000
الآن، ربما قد رأيتم صورا للخلايا العصبية من قبل.
04:11
You can recognize them instantly
85
236000
2000
فيمكنكم التعرف عليها على الفور
04:13
by their fantastic shapes.
86
238000
3000
من أشكالها الرائعة.
04:16
They extend long and delicate branches,
87
241000
3000
حيث يخرج منها تفرعات طويلة و دقيقة،
04:19
and in short, they look like trees.
88
244000
3000
و بإختصار، هي تشبه الأشجار.
04:22
But this is just a single neuron.
89
247000
3000
و لكن تلك ليست سوى خلية واحدة.
04:25
In order to find connectomes,
90
250000
2000
و من أجل إيجاد الشبكات العصبية،
04:27
we have to see all the neurons at the same time.
91
252000
3000
يجب أن نرى كل الخلايا العصبية في الوقت ذاته.
04:30
So let's meet Bobby Kasthuri,
92
255000
2000
إذن دعونا نلتقي ب"بوبي كاستوري"
04:32
who works in the laboratory of Jeff Lichtman
93
257000
2000
الذي يعمل في معمل جيف ليختمان
04:34
at Harvard University.
94
259000
2000
في جامعة هارفارد.
04:36
Bobby is holding fantastically thin slices
95
261000
2000
بوبي يحمل شرائح رقيقة للغاية
04:38
of a mouse brain.
96
263000
2000
من مخ فأر.
04:40
And we're zooming in by a factor of 100,000 times
97
265000
3000
و نحن نقوم بالقريب بعاملتكبير 100.000 مرة
04:44
to obtain the resolution,
98
269000
2000
لنحصل على نقاء صورة
04:46
so that we can see the branches of neurons all at the same time.
99
271000
3000
يُمكِّنُنا من رؤية فروع الخلايا جميعا في نفس الوقت.
04:50
Except, you still may not really recognize them,
100
275000
3000
إلا أنك قد لا تزل لا تستطيع التعرف عليهم،
04:53
and that's because we have to work in three dimensions.
101
278000
3000
و ذلك لأنه علينا العمل في نظام ثلاثي الأبعاد.
04:56
If we take many images of many slices of the brain
102
281000
2000
فلو أخذنا العديد من الصور لعدد من شرائح المخ
04:58
and stack them up,
103
283000
2000
و قمنا برصها فوق بعضها،
05:00
we get a three-dimensional image.
104
285000
2000
سنحصل على صورة ثلاثية الأبعاد.
05:02
And still, you may not see the branches.
105
287000
2000
و مع ذلك، قد لا تستطيعون رؤية التفرعات.
05:04
So we start at the top,
106
289000
2000
لذا نبدأ من الأعلى،
05:06
and we color in the cross-section of one branch in red,
107
291000
3000
و نقوم بتلوين المقطع العرضي لأحد الفروع باللون الأحمر،
05:09
and we do that for the next slice
108
294000
2000
و نكرر ذلك في الشريحة التالية
05:11
and for the next slice.
109
296000
2000
و الشريحة التي تليها.
05:13
And we keep on doing that,
110
298000
2000
و نستمر في هذا العمل،
05:15
slice after slice.
111
300000
3000
شريحة بعد شريحة.
05:18
If we continue through the entire stack,
112
303000
2000
فلو إستمرينا على هذا النهج خلال كومة الشرائح،
05:20
we can reconstruct the three-dimensional shape
113
305000
3000
يمكننا عندها تكوين شكلا ثلاثي الأبعاد
05:23
of a small fragment of a branch of a neuron.
114
308000
3000
لجزء صغير من فرع خلية عصبية.
05:26
And we can do that for another neuron in green.
115
311000
2000
و يمكننا أن نكرر ذلك مع خلية أخر باللون الأخضر.
05:28
And you can see that the green neuron touches the red neuron
116
313000
2000
و تلاحظون أن الخلية الخضراء تتلامس مع الخلية الحمراء
05:30
at two locations,
117
315000
2000
في موضعين
05:32
and these are what are called synapses.
118
317000
2000
و تلك المواضع هي ما تدعى الإشتباكات العصبية.
05:34
Let's zoom in on one synapse,
119
319000
2000
دعونا نقوم تقريب أحد الإشتباكات.
05:36
and keep your eyes on the interior of the green neuron.
120
321000
3000
و دققوا النظر إلى داخل الخلية الخضراء.
05:39
You should see small circles --
121
324000
2000
يمكنكم رؤية دوائر صغيرة.
05:41
these are called vesicles.
122
326000
3000
تلك تدعى حويصلات.
05:44
They contain a molecule know as a neurotransmitter.
123
329000
3000
وهي تحتوي على مركب يعرف بالناقل العصبي.
05:47
And so when the green neuron wants to communicate,
124
332000
2000
فعندما تريد الخلية الخضراء التواصل،
05:49
it wants to send a message to the red neuron,
125
334000
2000
عندما تود إرسال رسالة إلى الخلية الحمراء،
05:51
it spits out neurotransmitter.
126
336000
3000
فهي تطلق ذلك الناقل العصبي.
05:54
At the synapse, the two neurons
127
339000
2000
عند منطقة الإشتباك العصبي، يقال
05:56
are said to be connected
128
341000
2000
أن الخليتين في حالة إتصال
05:58
like two friends talking on the telephone.
129
343000
3000
كصديقين يتحدثان عبر الهاتف.
06:02
So you see how to find a synapse.
130
347000
2000
إذن فقد رأيتم كيف نجد إشتباكا عصبيا.
06:04
How can we find an entire connectome?
131
349000
3000
كيف يمكننا إيجاد شبكة عصبية كاملة؟
06:07
Well, we take this three-dimensional stack of images
132
352000
3000
حسنا، سنأخذ كومة الصور ثلاثية الأبعاد هذه
06:10
and treat it as a gigantic three-dimensional coloring book.
133
355000
3000
و نعاملها ككتاب تلوين ضخم ثلاثي الأبعاد.
06:13
We color every neuron in, in a different color,
134
358000
3000
نقوم بتلوين كل خلية عصبية بلون مختلف،
06:16
and then we look through all of the images,
135
361000
2000
ثم ننظر خلال كل تلك الصور،
06:18
find the synapses
136
363000
2000
نحدد الإشتباكات العصبية
06:20
and note the colors of the two neurons involved in each synapse.
137
365000
3000
ونلاحظ لوني الخليتين العصبيتين المتصلتين في كل إشتباك.
06:23
If we can do that throughout all the images,
138
368000
3000
إذا تمكنا من فعل ذلك مع كل الصور،
06:26
we could find a connectome.
139
371000
2000
قد نتمكن من إيجاد شبكة عصبية.
06:29
Now, at this point,
140
374000
2000
الآن، في هذه المرحلة
06:31
you've learned the basics of neurons and synapses.
141
376000
2000
قد أخذتم فكرة عن أوليات الخلايا و الإشتباكات العصبية.
06:33
And so I think we're ready to tackle
142
378000
2000
و بالتالي أعتقد انكم على إستعداد لمواجهة
06:35
one of the most important questions in neuroscience:
143
380000
3000
واحد من أكثر اسئلة علم الأعصاب أهمية:
06:39
how are the brains of men and women different?
144
384000
3000
ما الفرق بين مخ الرجل و مخ المرأة؟
06:42
(Laughter)
145
387000
2000
(ضحك)
06:44
According to this self-help book,
146
389000
2000
وفقا لكتاب التنمية الذاتية هذا،
06:46
guys brains are like waffles;
147
391000
2000
مخ الرجل هو ككعك الوافل؛
06:48
they keep their lives compartmentalized in boxes.
148
393000
3000
فيفصل أجزاء حياته كل في صندوق خاص.
06:51
Girls' brains are like spaghetti;
149
396000
3000
مخ المرأة كالمعكرونة الإسباجيتي؛
06:54
everything in their life is connected to everything else.
150
399000
3000
كل شئ في حياتها متصل بكل شئ آخر!
06:57
(Laughter)
151
402000
2000
(ضحك)
06:59
You guys are laughing,
152
404000
2000
قد تضحكون الآن،
07:01
but you know, this book changed my life.
153
406000
2000
و لكن، تعلمون، هذا الكتاب غيَّر حياتي!!
07:03
(Laughter)
154
408000
2000
(ضحك)
07:07
But seriously, what's wrong with this?
155
412000
3000
ولكن حقيقة، أين الخطأ في هذا القول؟
07:10
You already know enough to tell me -- what's wrong with this statement?
156
415000
3000
أنتم تعلمون ما يكفي لتجيبوني. ما الخطأ في تلك العبارة؟
07:20
It doesn't matter whether you're a guy or girl,
157
425000
3000
لا يوجد فارق سواء كنت رجل أم إمرأة،
07:23
everyone's brains are like spaghetti.
158
428000
3000
المخ لدى الجميع هو كالإسباجيتي.
07:26
Or maybe really, really fine capellini with branches.
159
431000
3000
أو ربما كمعكرونة شعرية دقيقة للغاية و بها تفرعات.
07:30
Just as one strand of spaghetti
160
435000
2000
و كيفما كل عود من الإسباجيتي
07:32
contacts many other strands on your plate,
161
437000
3000
في طبقك يتصل بأكثر من عود آخر،
07:35
one neuron touches many other neurons
162
440000
2000
قإن كل خلية عصبية تتلامس مع العديد من الخلايا
07:37
through their entangled branches.
163
442000
2000
من خلال تفرعاتهم المتشابكة.
07:39
One neuron can be connected to so many other neurons,
164
444000
3000
الخلية الواحدة من الممكن أن تتصل بعدد كبير جدا من الخلايا
07:42
because there can be synapses
165
447000
2000
من خلال الإشتباكات العصبية
07:44
at these points of contact.
166
449000
3000
عند كل نقطة تلامس.
07:49
By now, you might have sort of lost perspective
167
454000
3000
الآن قد تكونون قد نسيتم الحجم الحقيقي
07:52
on how large this cube of brain tissue actually is.
168
457000
3000
الواقعي لهذا المكعب من انسجة المخ.
07:55
And so let's do a series of comparisons to show you.
169
460000
3000
فدعونا نقيم سلسلة من المقارنات لتوضيح الأمر.
07:58
I assure you, this is very tiny. It's just six microns on a side.
170
463000
3000
سأريكم. هذا المكعب ضئيل للغاية، طول ضلعه 6 ميكرون فقط.
08:03
So, here's how it stacks up against an entire neuron.
171
468000
3000
إذن، هذا حجمه أمام خلية عصبية كاملة.
08:06
And you can tell that, really, only the smallest fragments of branches
172
471000
3000
و يمكنكم الآن رؤية أنه في الواقع يتكون من
08:09
are contained inside this cube.
173
474000
3000
أجزاء صغيرة للغاية من التفرعات.
08:12
And a neuron, well, that's smaller than brain.
174
477000
3000
و الخلية العصبية، حسنا، هي أصغر بكثير من المخ.
08:17
And that's just a mouse brain --
175
482000
2000
وهذا فقط مخ الفأر.
08:21
it's a lot smaller than a human brain.
176
486000
3000
وهو أصغر بمراحل من المخ البشري.
08:25
So when show my friends this,
177
490000
2000
عندما أُري أصدقائي هذا،
08:27
sometimes they've told me,
178
492000
2000
احياناً يقولون لي،
08:29
"You know, Sebastian, you should just give up.
179
494000
3000
" أتعلم سيباستيان، من الأفضل أن تستسلم.
08:32
Neuroscience is hopeless."
180
497000
2000
علم الأعصاب هذا ميؤوس منه."
08:34
Because if you look at a brain with your naked eye,
181
499000
2000
لأنك لو نظرت إلى المخ بالعين المجردة،
08:36
you don't really see how complex it is,
182
501000
2000
فإنك لا يمكن أن تستوعب مدى تعقيده،
08:38
but when you use a microscope,
183
503000
2000
و لكن عندما تستخدم الميكروسكوب،
08:40
finally the hidden complexity is revealed.
184
505000
3000
أخيرا، تتضح لك تلك التعقيدات الخفية.
08:45
In the 17th century,
185
510000
2000
في القرن السابع عشر،
08:47
the mathematician and philosopher, Blaise Pascal,
186
512000
2000
عالم الرياضيات و الفيلسوف "بلايز باسكال"
08:49
wrote of his dread of the infinite,
187
514000
3000
كتب عن كرهه لتلك اللا نهائية،
08:52
his feeling of insignificance
188
517000
2000
و شعوره بالصغر وعدم الأهمية
08:54
at contemplating the vast reaches of outer space.
189
519000
3000
كلما تفكَّر في مدى الفضاء الخارجي الشاسع.
08:59
And, as a scientist,
190
524000
2000
و انا كعالم،
09:01
I'm not supposed to talk about my feelings --
191
526000
3000
ليس من المفترض أن أتحدث عن مشاعري.
09:04
too much information, professor.
192
529000
2000
هذا زائد عن المطلوب، بروفيسور!
09:06
(Laughter)
193
531000
2000
(ضحك)
09:08
But may I?
194
533000
2000
أيمكنني التحدث عنها؟؟
09:10
(Laughter)
195
535000
2000
(ضحك)
09:12
(Applause)
196
537000
2000
(تصفيق)
09:14
I feel curiosity,
197
539000
2000
أشعر بالفضول،
09:16
and I feel wonder,
198
541000
2000
أشعر بالتعجب،
09:18
but at times I have also felt despair.
199
543000
3000
و لكن أحياناً، أشعر أيضا باليأس.
09:22
Why did I choose to study
200
547000
2000
لماذا إخترت أن اقوم بدراسة
09:24
this organ that is so awesome in its complexity
201
549000
3000
هذا العضو الهائل في تعقيده
09:27
that it might well be infinite?
202
552000
2000
لدرجة تصل إلى اللانهائية؟
09:29
It's absurd.
203
554000
2000
إنه مناف للعقل.
09:31
How could we even dare to think
204
556000
2000
كيف نجرؤ حتى على التفكير
09:33
that we might ever understand this?
205
558000
3000
انه من الممكن أن نستوعب هذا؟
09:38
And yet, I persist in this quixotic endeavor.
206
563000
3000
و مع ذلك، انا ماضٍ بإصرار في مسعاي بعيد المنال.
09:41
And indeed, these days I harbor new hopes.
207
566000
3000
و بالتأكيد، تملأني آمال جديدة.
09:45
Someday,
208
570000
2000
بإنه في يوم ما،
09:47
a fleet of microscopes will capture
209
572000
2000
أسطول من الميكروسكوبات سيلتقط
09:49
every neuron and every synapse
210
574000
2000
كل خلية و إشتباك عصبي
09:51
in a vast database of images.
211
576000
3000
في قاعدة صور شاسعة المدى.
09:54
And some day, artificially intelligent supercomputers
212
579000
3000
و يوم ما، اجهزة الكومبيوتر الضخمة ذات الذكاء الإصطناعي
09:57
will analyze the images without human assistance
213
582000
3000
ستقوم بتحليل تلك الصور بدون تدخل بشري
10:00
to summarize them in a connectome.
214
585000
3000
و تقوم بتلخيصها في شبكة عصبية.
10:04
I do not know, but I hope that I will live to see that day,
215
589000
3000
لا ادري، ولكن قد أعيش لأشهد هذا اليوم.
10:08
because finding an entire human connectome
216
593000
2000
لأن إيجاد الشبكة العصبية البشرية كاملة
10:10
is one of the greatest technological challenges of all time.
217
595000
3000
هو أحد أكبر تحديات التكنولوجيا في كل العصور.
10:13
It will take the work of generations to succeed.
218
598000
3000
سيتطلب مجهود أجيال و أجيال ليتحقق.
10:17
At the present time, my collaborators and I,
219
602000
3000
في الوقت الحالي، انا و زملائي،
10:20
what we're aiming for is much more modest --
220
605000
2000
هدفنا أكثر تواضعا من هذا بكثير --
10:22
just to find partial connectomes
221
607000
2000
أن نجد شبكات عصبية جزئية
10:24
of tiny chunks of mouse and human brain.
222
609000
3000
في قطع صغيرة من مخ الفأر و المخ البشري.
10:27
But even that will be enough for the first tests of this hypothesis
223
612000
3000
و لكن حتى هذا سيكون كافيا في التجارب الأولية لهذا الإفتراض
10:30
that I am my connectome.
224
615000
3000
"ما انا إلا شبكتي العصبية.
10:35
For now, let me try to convince you of the plausibility of this hypothesis,
225
620000
3000
اما الآن، دعوني احاول إقناعكم بمصداقية هذا الإفتراض،
10:38
that it's actually worth taking seriously.
226
623000
3000
بإنه يستحق أن يؤخذ بجدية.
10:42
As you grow during childhood
227
627000
2000
اثناء النمو في مرحلة الطفولة
10:44
and age during adulthood,
228
629000
3000
و الكبر بعد البلوغ،
10:47
your personal identity changes slowly.
229
632000
3000
تتغير هويتك الشخصية ببطء.
10:50
Likewise, every connectome
230
635000
2000
و بالمثل، كل شبكة عصبية
10:52
changes over time.
231
637000
2000
تتغير بمرور الوقت.
10:55
What kinds of changes happen?
232
640000
2000
ما نوع التغيرات التي تحدث؟
10:57
Well, neurons, like trees,
233
642000
2000
حسناً، الخلايا العصبية، كالأشجار،
10:59
can grow new branches,
234
644000
2000
قد تكوِن فروعا جديدة،
11:01
and they can lose old ones.
235
646000
3000
و تفقد الفروع القديمة.
11:04
Synapses can be created,
236
649000
3000
قد تتكون الإشتباكات العصبية،
11:07
and they can be eliminated.
237
652000
3000
و قد تنفصل.
11:10
And synapses can grow larger,
238
655000
2000
و تلك الإشتباكات قد تزداد في الحجم،
11:12
and they can grow smaller.
239
657000
3000
أو تصبح أصغر.
11:15
Second question:
240
660000
2000
السؤال الثاني:
11:17
what causes these changes?
241
662000
3000
ما الذي يحفز تلك التغيرات؟
11:20
Well, it's true.
242
665000
2000
حسناً، صحيح أنه
11:22
To some extent, they are programmed by your genes.
243
667000
3000
إلى حد ما جيناتك هي التي تتحكم فيها.
11:25
But that's not the whole story,
244
670000
2000
و لكن هذا ليس كل ما في الأمر،
11:27
because there are signals, electrical signals,
245
672000
2000
لأنه هناك إشارات، إشارات كهربية
11:29
that travel along the branches of neurons
246
674000
2000
تنتقل بطول تفرعات الخلايا العصبية
11:31
and chemical signals
247
676000
2000
و إشارات كيميائية
11:33
that jump across from branch to branch.
248
678000
2000
تقفز من فرع إلى آخر.
11:35
These signals are called neural activity.
249
680000
3000
تلك الإشارات هي ما يدعى بالنشاط العصبي.
11:38
And there's a lot of evidence
250
683000
2000
و هناك الكثير من الأدلة
11:40
that neural activity
251
685000
3000
أن النشاط العصبي
11:43
is encoding our thoughts, feelings and perceptions,
252
688000
3000
هو الذي يخطط أفكارنا، مشاعرنا و إدراكنا
11:46
our mental experiences.
253
691000
2000
تجاربنا العقلية.
11:48
And there's a lot of evidence that neural activity
254
693000
3000
و هناك الكثير من الأدلة أن النشاط العصبي
11:51
can cause your connections to change.
255
696000
3000
يستطيع أن يحفز حدوث تغيرات لوصلاتك العصبية.
11:54
And if you put those two facts together,
256
699000
3000
و إذا جمعنا كلتا الحقيقتين معاً،
11:57
it means that your experiences
257
702000
2000
فإن هذا يعني أن تجاربك الحياتية
11:59
can change your connectome.
258
704000
3000
تتسبب في تغيير شبكتك العصبية
12:02
And that's why every connectome is unique,
259
707000
2000
و لهذا فإن كل شبكة عصبية فريدة من نوعها
12:04
even those of genetically identical twins.
260
709000
3000
حتى تلك لدى التوأم المتماثل جينياً.
12:08
The connectome is where nature meets nurture.
261
713000
3000
الشبكة العصبية هي ملتقى الطبيعة مع التنشئة.
12:12
And it might true
262
717000
2000
و قد يكون صحيحا
12:14
that just the mere act of thinking
263
719000
2000
أن نشاط التفكير في حد ذاته
12:16
can change your connectome --
264
721000
2000
قد يغيِّر شبكتك العصبية --
12:18
an idea that you may find empowering.
265
723000
3000
فكرة قد تجدها أنت مسيطرة.
12:24
What's in this picture?
266
729000
2000
ماذا ترى في تلك الصورة؟
12:28
A cool and refreshing stream of water, you say.
267
733000
3000
قد تقول، جدول مياه بارد و منعش؟
12:32
What else is in this picture?
268
737000
2000
ماذا ترى غير ذلك؟
12:37
Do not forget that groove in the Earth
269
742000
2000
لا يفوتك هذا الشق الذي في الأرض
12:39
called the stream bed.
270
744000
3000
الذي يدعى مجرى التيار.
12:42
Without it, the water would not know in which direction to flow.
271
747000
3000
بدونه قد لا تعرف المياه في أي إتجاه تسري.
12:45
And with the stream,
272
750000
2000
و جدول المياه هذا،
12:47
I would like to propose a metaphor
273
752000
2000
أود أن أرسم صورة مجازية
12:49
for the relationship between neural activity
274
754000
2000
للعلاقة بين النشاط العصبي،
12:51
and connectivity.
275
756000
2000
والوصلات العصبية.
12:54
Neural activity is constantly changing.
276
759000
3000
النشاط العصبي يتغير بإستمرار.
12:57
It's like the water of the stream; it never sits still.
277
762000
3000
فهو كالمياه في هذا الجدول، لا تتوقف ابدا عن السريان.
13:00
The connections
278
765000
2000
الوصلات داخل
13:02
of the brain's neural network
279
767000
2000
شبكة المخ العصبية
13:04
determines the pathways
280
769000
2000
تحدد الطرق التي
13:06
along which neural activity flows.
281
771000
2000
يسري عبرها النشاط العصبي.
13:08
And so the connectome is like bed of the stream;
282
773000
3000
إذن فالشبكة العصبية هي كمجرى التيار.
13:13
but the metaphor is richer than that,
283
778000
3000
و لكن هذا الصورة المجازية هي أعمق من ذلك.
13:16
because it's true that the stream bed
284
781000
3000
صحيحٌ أن مجرى التيار
13:19
guides the flow of the water,
285
784000
2000
يحدد مسار تيار المياه،
13:21
but over long timescales,
286
786000
2000
و لكن بعد فترات طويلة من الزمن
13:23
the water also reshapes the bed of the stream.
287
788000
3000
تعيد المياه تشكيل مجرى التيار.
13:26
And as I told you just now,
288
791000
2000
و كما أخبرتكم منذ قليل،
13:28
neural activity can change the connectome.
289
793000
3000
النشاط العصبي يستطيع أن يغير شكل الشبكة العصبية.
13:33
And if you'll allow me to ascend
290
798000
2000
و إذا سمحتم لي بالعلو في
13:35
to metaphorical heights,
291
800000
3000
خيالات الصور المجازية،
13:38
I will remind you that neural activity
292
803000
3000
أذكركم أن النشاط العصبي
13:41
is the physical basis -- or so neuroscientists think --
293
806000
2000
هو الصورة المجسدة -- حسب ما يعتقده علماء الأعصاب --
13:43
of thoughts, feelings and perceptions.
294
808000
3000
للأفكار، المشاعر و للإدراك الحسي.
13:46
And so we might even speak of
295
811000
2000
فربما إذن يمكننا أن نتخيل
13:48
the stream of consciousness.
296
813000
2000
جدول الوعي الحسي.
13:50
Neural activity is its water,
297
815000
3000
النشاط العصبي هو مائه،
13:53
and the connectome is its bed.
298
818000
3000
و الشبكة العصبية هي مجراه.
13:57
So let's return from the heights of metaphor
299
822000
2000
إذن دعونا نهبط من سحب المجازات
13:59
and return to science.
300
824000
2000
لنعود إلى العلم.
14:01
Suppose our technologies for finding connectomes
301
826000
2000
لنفترض ان تكنولوجيا إيجاد الشبكة العصبية لدينا
14:03
actually work.
302
828000
2000
ستعمل بالفعل.
14:05
How will we go about testing the hypothesis
303
830000
2000
كيف سنبدأ في إختبار إفتراض أن
14:07
"I am my connectome?"
304
832000
3000
"ما انا إلا شبكتي العصبية؟"
14:10
Well, I propose a direct test.
305
835000
3000
حسنأً، أنا اطرح إختباراً مباشراً.
14:13
Let us attempt
306
838000
2000
دعونا نحاول
14:15
to read out memories from connectomes.
307
840000
3000
قراءة ذكرياتنا من شبكاتنا العصبية.
14:18
Consider the memory
308
843000
2000
فكر في ذكرى
14:20
of long temporal sequences of movements,
309
845000
3000
حركات مؤقتة متتالية لمدة من الزمن ،
14:23
like a pianist playing a Beethoven sonata.
310
848000
3000
مثلا كعازف بيانو يعزف مقطوعة لبيتهوفن.
14:26
According to a theory that dates back to the 19th century,
311
851000
3000
وفقا لنظرية تعود إلى القرن التاسع عشر،
14:29
such memories are stored
312
854000
2000
تلك الذكريات مخزَّنة
14:31
as chains of synaptic connections inside your brain.
313
856000
3000
كسلاسل من الإشتباكات العصبية داخل المخ.
14:35
Because, if the first neurons in the chain are activated,
314
860000
3000
لأنه لو تم تحفيز الخلايا العصبية في أول السلسلة،
14:38
through their synapses they send messages to the second neurons, which are activated,
315
863000
3000
من خلال إشتباكاتها العصبية تقوم بإرسال إشارات إلى الخلايا التالية، لتنشط بدورها.
14:41
and so on down the line,
316
866000
2000
و هكذا عبر طول السلسلة
14:43
like a chain of falling dominoes.
317
868000
2000
كمتعاقبة سقوط قطع الدومينو.
14:45
And this sequence of neural activation
318
870000
2000
و هذا التسلسل لعملية التحفيز العصبي
14:47
is hypothesized to be the neural basis
319
872000
3000
يفترض أنها النسخة العصبية
14:50
of those sequence of movements.
320
875000
2000
لتلك السلسلة من الحركات.
14:52
So one way of trying to test the theory
321
877000
2000
إذن فإحدى طرق إختبار النظرية
14:54
is to look for such chains
322
879000
2000
هي من خلال البحث عن تلك السلاسل
14:56
inside connectomes.
323
881000
2000
داخل الشبكات العصبية.
14:58
But it won't be easy, because they're not going to look like this.
324
883000
3000
و لن يكون الأمر سهلاً. لأنها لن تكون على هذه الصورة.
15:01
They're going to be scrambled up.
325
886000
2000
بل ستكون متداخلة و متشابكة.
15:03
So we'll have to use our computers
326
888000
2000
فسنصبح في ضرورة لإستخدام اجهزة الكمبيوتر
15:05
to try to unscramble the chain.
327
890000
3000
محاولين فك تشابك السلسلة.
15:08
And if we can do that,
328
893000
2000
و لو إستطعنا تنفيذ ذلك،
15:10
the sequence of the neurons we recover from that unscrambling
329
895000
3000
سلسلة الخلايا العصبية التي نخرجها من التشابك
15:13
will be a prediction of the pattern of neural activity
330
898000
3000
ستكون بمثابة توقعاً لنمط النشاط العصبي
15:16
that is replayed in the brain during memory recall.
331
901000
3000
الذي يعيد المخ إرساله اثناء إسترجاع الذكرى.
15:19
And if that were successful,
332
904000
2000
و إذا نجحنا في ذلك،
15:21
that would be the first example of reading a memory from a connectome.
333
906000
3000
سيكون ذلك أول مثال لقراءة الذاكرة من خلال شبكة عصبية.
15:28
(Laughter)
334
913000
2000
(ضحك)
15:30
What a mess --
335
915000
2000
يالها من فوضى!
15:33
have you ever tried to wire up a system
336
918000
2000
هل حاولتم من قبل توصيل أسلاك نظام
15:35
as complex as this?
337
920000
2000
في تعقيد هذا؟
15:37
I hope not.
338
922000
2000
اتمنى لا.
15:39
But if you have, you know it's very easy to make a mistake.
339
924000
3000
و لكن لو فعلتم، فستدركون كم هو من السهل إرتكاب الإخطاء.
15:45
The branches of neurons are like the wires of the brain.
340
930000
2000
تفرعات الخلايا العصبية تعد كأسلاك المخ.
15:47
Can anyone guess: what's the total length of wires in your brain?
341
932000
4000
أيستطيع احدكم أن يخمن الطول الكلي لأسلاك المخ؟
15:54
I'll give you a hint. It's a big number.
342
939000
2000
لإساعدكم قليلا. إنه رقم ضخم.
15:56
(Laughter)
343
941000
2000
(ضحك)
15:59
I estimate, millions of miles,
344
944000
3000
في تقديري ملايين الأميال.
16:02
all packed in your skull.
345
947000
3000
مكدسة داخل جمجمتك.
16:05
And if you appreciate that number,
346
950000
2000
فإذا اعطيتم هذا الرقم حق قدره،
16:07
you can easily see
347
952000
2000
ستدركون ببساطة
16:09
there is huge potential for mis-wiring of the brain.
348
954000
2000
القابلية الهائلة لتشابك اسلاك المخ بشكل خاطئ.
16:11
And indeed, the popular press loves headlines like,
349
956000
3000
و بالتأكيد الإعلام الشعبي يحب عنواين كتلك،
16:14
"Anorexic brains are wired differently,"
350
959000
2000
" مخ مرضى فقدان الشهية موصَّل بشكل مختلف،"
16:16
or "Autistic brains are wired differently."
351
961000
2000
أو "مخ مرضى التوحد موصَّل بشكل مختلف."
16:18
These are plausible claims,
352
963000
2000
كلها إفتراضات معقولة،
16:20
but in truth,
353
965000
2000
و لكن في الحقيقة،
16:22
we can't see the brain's wiring clearly enough
354
967000
2000
لا نستطيع أن نرى توصيلات المخ بما يكفي من الوضوح
16:24
to tell if these are really true.
355
969000
2000
لنثبت صحة تلك الإفتراضات.
16:26
And so the technologies for seeing connectomes
356
971000
3000
إذن تطوير التكنولوجيا لرؤية الشبكات العصبية
16:29
will allow us to finally
357
974000
2000
ستتيح لنا اخيراً
16:31
read mis-wiring of the brain,
358
976000
2000
قراءة توصيلات المخ الخاطئة،
16:33
to see mental disorders in connectomes.
359
978000
3000
و رؤية الإضطرابات العقلية من خلال الشبكات العصبية.
16:40
Sometimes the best way to test a hypothesis
360
985000
3000
احياناً افضل طريقة لإختبار نظرية ما
16:43
is to consider its most extreme implication.
361
988000
3000
هي بالتفكر في اكثر تطبيقاتها تطرُّفاً.
16:46
Philosophers know this game very well.
362
991000
3000
الفلاسفة يعلمون ما اتحدث عنه جيداً.
16:50
If you believe that I am my connectome,
363
995000
3000
فإذا صدقّتم فرضية "ما انا إلا شبكتي العصبية"،
16:53
I think you must also accept the idea
364
998000
3000
اعتقد انه بالتأكيد ستتقبلون فكرة ان
16:56
that death is the destruction
365
1001000
2000
الموت يعني تدمير
16:58
of your connectome.
366
1003000
3000
شبكتك العصبية.
17:02
I mention this because there are prophets today
367
1007000
3000
اقول هذا لان هناك من يدَّعون النبوَّة اليوم
17:05
who claim that technology
368
1010000
3000
يدَّعون ان التكنولوجيا
17:08
will fundamentally alter the human condition
369
1013000
3000
ستقوم بتغيير الإنسانية من جذورها
17:11
and perhaps even transform the human species.
370
1016000
3000
و ربما حتى ستحوِّل الجنس البشري جذريا.
17:14
One of their most cherished dreams
371
1019000
3000
جلَّ ما يحلمون به
17:17
is to cheat death
372
1022000
2000
ان يخدعون الموت
17:19
by that practice known as cryonics.
373
1024000
2000
من خلال ممارسات تسمى بالتحنيط التبريدي.
17:21
If you pay 100,000 dollars,
374
1026000
2000
بدفعك 100.000 دولار
17:23
you can arrange to have your body frozen after death
375
1028000
3000
ستقدر على تجميد جسدك بعد الوفاة
17:26
and stored in liquid nitrogen
376
1031000
2000
و حفظه في نيتروجين سائل
17:28
in one of these tanks in an Arizona warehouse,
377
1033000
2000
في احد تلك الخزانات في احد مستودعات اريزونا
17:30
awaiting a future civilization
378
1035000
2000
في إنتظار احدى حضارات المستقبل
17:32
that is advanced to resurrect you.
379
1037000
3000
المتقدمة بما يكفي لتُعيد إحياءك.
17:36
Should we ridicule the modern seekers of immortality,
380
1041000
2000
هل نُحقِّر من شأن طالبي الخلود العصريين،
17:38
calling them fools?
381
1043000
2000
و ننعتهم بالمغفلين؟
17:40
Or will they someday chuckle
382
1045000
2000
ام سيأتي اليوم الذي يضحكون
17:42
over our graves?
383
1047000
2000
فيه فوق قبورنا؟
17:45
I don't know --
384
1050000
2000
لا أدري.
17:47
I prefer to test their beliefs, scientifically.
385
1052000
3000
أفضِّل ان اختبر معتقداتهم تلك بالعلم.
17:50
I propose that we attempt to find a connectome
386
1055000
2000
اقترح أن نحاول ايجاد شبكة عصبية
17:52
of a frozen brain.
387
1057000
2000
لعقل مجمَّد.
17:54
We know that damage to the brain
388
1059000
2000
نحن نعلم أن الضرر يلحق بالمخ
17:56
occurs after death and during freezing.
389
1061000
2000
بعد الوفاة و اثناء التبريد.
17:58
The question is: has that damage erased the connectome?
390
1063000
3000
السؤال هو: هل تسبب هذا الضرر في محو الشبكة العصبية؟
18:01
If it has, there is no way that any future civilization
391
1066000
3000
لو حدث هذا، فلن تتمكن أي حضارة مستقبلية نهائياً
18:04
will be able to recover the memories of these frozen brains.
392
1069000
3000
من إعادة إحياء الذكريات داخل تلك العقول المجمدة.
18:07
Resurrection might succeed for the body,
393
1072000
2000
ربما يعيدون إحياء الجسد،
18:09
but not for the mind.
394
1074000
2000
و لكن ليس العقل.
18:11
On the other hand, if the connectome is still intact,
395
1076000
3000
من ناحية أخرى، إذا ظلت الشبكة العصبية سليمة،
18:14
we cannot ridicule the claims of cryonics so easily.
396
1079000
3000
فلن نستطيع تحقير شأن التجميد بسهولة.
18:20
I've described a quest
397
1085000
2000
ما وصفته لكم هو رحلة
18:22
that begins in the world of the very small,
398
1087000
3000
تبدأ من عالم شديد الصِغَر،
18:25
and propels us to the world of the far future.
399
1090000
3000
و تدفعنا إلى عالم المستقبل البعيد.
18:28
Connectomes will mark a turning point in human history.
400
1093000
3000
الشبكات العصبية ستكون نقطة تحول في تاريخ البشرية.
18:32
As we evolved from our ape-like ancestors
401
1097000
2000
عندما تطورنا عن اجدادنا شبيهي القرود
18:34
on the African savanna,
402
1099000
2000
في سهول السافانا الإفريقية،
18:36
what distinguished us was our larger brains.
403
1101000
3000
ما كان يميزنا عنهم هو كبر حجم المخ.
18:40
We have used our brains to fashion
404
1105000
2000
وقد إستغلينا عقولنا تلك في تطوير
18:42
ever more amazing technologies.
405
1107000
3000
المزيد من التكنولوجيا المذهلة.
18:45
Eventually, these technologies will become so powerful
406
1110000
3000
وبالتدريج تلك التكنولوجيا ستبلغ من القوة
18:48
that we will use them to know ourselves
407
1113000
3000
ما يساعدنا في فهم انفسنا
18:51
by deconstructing and reconstructing
408
1116000
3000
بتفكيك و تركيب
18:54
our own brains.
409
1119000
3000
المخ البشري ذاته.
18:57
I believe that this voyage of self-discovery
410
1122000
3000
و انا اؤمن أن رحلة إكتشاف الذات تلك
19:00
is not just for scientists,
411
1125000
3000
ليست فقط من اجل العلماء
19:03
but for all of us.
412
1128000
2000
بل من اجلنا جميعاً.
19:05
And I'm grateful for the opportunity to share this voyage with you today.
413
1130000
3000
و أنا ممتن لإتاحة الفرصة لأشارك معكم هذه الرحلة اليوم.
19:08
Thank you.
414
1133000
2000
شكراً لكم.
19:10
(Applause)
415
1135000
8000
(تصفيق)
ABOUT THE SPEAKER
Sebastian Seung - Computational neuroscientistSebastian Seung is a leader in the new field of connectomics, currently the hottest space in neuroscience, which studies, in once-impossible detail, the wiring of the brain.
Why you should listen
In the brain, neurons are connected into a complex network. Sebastian Seung and his lab at MIT are inventing technologies for identifying and describing the connectome, the totality of connections between the brain's neurons -- think of it as the wiring diagram of the brain. We possess our entire genome at birth, but things like memories are not "stored" in the genome; they are acquired through life and accumulated in the brain. Seung's hypothesis is that "we are our connectome," that the connections among neurons is where memories and experiences get stored.
Seung and his collaborators, including Winfried Denk at the Max Planck Institute and Jeff Lichtman at Harvard University, are working on a plan to thin-slice a brain (probably starting with a mouse brain) and trace, from slice to slice, each neural pathway, exposing the wiring diagram of the brain and creating a powerful new way to visualize the workings of the mind. They're not the first to attempt something like this -- Sydney Brenner won a Nobel for mapping all the 7,000 connections in the nervous system of a tiny worm, C. elegans. But that took his team a dozen years, and the worm only had 302 nerve cells. One of Seung's breakthroughs is in using advanced imagining and AI to handle the crushing amount of data that a mouse brain will yield and turn it into richly visual maps that show the passageways of thought and sensation.
Sebastian Seung | Speaker | TED.com