TEDGlobal 2010
Gero Miesenboeck: Re-engineering the brain
Gero Miesenboeck überarbeitet ein Gehirn
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In der Herausforderung das Gehirn zu kartographieren, habe viele Wissenschaftler sich an der unglaublich beängstigenden Aufgabe versucht, die Aktivitäten jedes einzelnen Neurons aufzuzeichnen. Gero Miesenboeck arbeitet rückwärts - die Manipulation bestimmter Neuronen, um herauszuarbeiten, was diese exakt tun. Ihm gelingt dies mittels einer Serie verblüffender Experimente, in welcher Fruchtfliegen auf neuartige Weise Licht wahrnehmen.
Gero Miesenboeck - Optogeneticist
Using light and a little genetic engineering -- optogenetics -- Gero Miesenboeck has developed a way to control how living nerve cells work, and advanced understanding of how the brain controls behavior. Full bio
Using light and a little genetic engineering -- optogenetics -- Gero Miesenboeck has developed a way to control how living nerve cells work, and advanced understanding of how the brain controls behavior. Full bio
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I have a doppelganger.
0
0
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Ich habe einen Doppelgänger.
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(Laughter)
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3000
3000
(Gelächter)
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Dr. Gero is a brilliant
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6000
3000
Dr. Gero ist ein brillanter,
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but slightly mad scientist
3
9000
2000
aber auch etwas verrückter Wissenschaftler
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in the "Dragonball Z: Android Saga."
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11000
3000
in der Dragonball Z "Andorid Saga".
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If you look very carefully,
5
14000
2000
Wenn Sie genau hinsehen,
00:31
you see that his skull has been replaced
6
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3000
dann sehen Sie, dass sein Schädel ersetzt wurde
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with a transparent Plexiglas dome
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19000
2000
durch eine durchsichtige Plexiglas-Kuppel,
00:36
so that the workings of his brain can be observed
8
21000
3000
damit man beobachten kann, wie sein Gehirn arbeitet,
00:39
and also controlled with light.
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24000
3000
und auch durch Licht gesteuert wird.
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That's exactly what I do --
10
27000
2000
Das ist genau das, was ich tue -
00:44
optical mind control.
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2000
optische Bewusstseinskontrolle.
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(Laughter)
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31000
2000
(Lachen)
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But in contrast to my evil twin
13
33000
2000
Aber im Gegensatz zu meinem bösen Zwilling,
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who lusts after world domination,
14
35000
3000
der die Weltherrschaft begehrt,
00:53
my motives are not sinister.
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38000
3000
sind meine Motive nicht bösartig.
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I control the brain
16
41000
2000
Ich kontrolliere das Gehirn,
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in order to understand how it works.
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43000
2000
um zu verstehen, wie es arbeitet.
01:00
Now wait a minute, you may say,
18
45000
2000
Moment, warte mal eine Minute, sagen Sie,
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how can you go straight to controlling the brain
19
47000
3000
wie können Sie darangehen, das Gehirn zu beeinflussen,
01:05
without understanding it first?
20
50000
2000
ohne es zuerst zu verstehen?
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Isn't that putting the cart before the horse?
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52000
3000
Spannt man da nicht den Karren vor das Pferd?
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Many neuroscientists agree with this view
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56000
3000
Viele Neurowissenschaftler stimmen damit überein
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and think that understanding will come
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59000
3000
und denken, dass man Verstehen durch
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from more detailed observation and analysis.
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62000
3000
genauere Beobachtung und Analyse erreicht.
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They say, "If we could record the activity of our neurons,
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65000
4000
Sie sagen: "Wenn wir die Aktivitäten unserer Neuronen aufzeichnen könnten,
01:24
we would understand the brain."
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69000
3000
würden wir das Gehirn verstehen."
01:27
But think for a moment what that means.
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72000
3000
Aber denken Sie einen Moment darüber nach.
01:30
Even if we could measure
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75000
2000
Selbst wenn wir messen könnten,
01:32
what every cell is doing at all times,
29
77000
2000
was jede Zelle die ganze Zeit über macht,
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we would still have to make sense
30
79000
2000
müssten wir immer noch einen Sinn
01:36
of the recorded activity patterns,
31
81000
2000
in den aufgezeichneten Aktivitätsmustern erkennen.
01:38
and that's so difficult,
32
83000
2000
Das ist so schwierig, denn
01:40
chances are we'll understand these patterns
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85000
2000
es kann sein, dass wir diese Muster
01:42
just as little as the brains that produce them.
34
87000
3000
genauso wenig verstehen, wie die Gehirne, die sie produzieren.
01:45
Take a look at what brain activity might look like.
35
90000
3000
Schauen Sie sich einmal an, wie Gehirnaktivität aussehen könnte.
01:48
In this simulation, each black dot
36
93000
2000
In dieser Simulation ist jeder schwarze Punkt
01:50
is one nerve cell.
37
95000
2000
eine Nervenzelle.
01:52
The dot is visible
38
97000
2000
Der Punkt ist immer dann sichtbar,
01:54
whenever a cell fires an electrical impulse.
39
99000
2000
wenn eine Zelle elektrische Impulse abfeuert.
01:56
There's 10,000 neurons here.
40
101000
2000
Das sind 10.000 Neuronen.
01:58
So you're looking at roughly one percent
41
103000
2000
Sie schauen auf nicht einmal ein Prozent
02:00
of the brain of a cockroach.
42
105000
3000
des Gehirns einer Küchenschabe.
02:04
Your brains are about 100 million times
43
109000
3000
Ihre Gehirne sind ungefähr 100 Millionen Mal
02:07
more complicated.
44
112000
2000
komplizierter.
02:09
Somewhere, in a pattern like this,
45
114000
2000
Irgendwo gibt ein Muster wie dieses,
02:11
is you,
46
116000
2000
das Sie sind,
02:13
your perceptions,
47
118000
2000
Ihre Wahrnehmungen,
02:15
your emotions, your memories,
48
120000
3000
Ihre Emotionen, Ihre Erinnerungen,
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your plans for the future.
49
123000
2000
Ihre Pläne für die Zukunft.
02:20
But we don't know where,
50
125000
2000
Aber wir wissen nicht wo,
02:22
since we don't know how to read the pattern.
51
127000
3000
da wir nicht wissen, wie wir das Muster lesen sollen.
02:25
We don't understand the code used by the brain.
52
130000
3000
Wir verstehen den Code nicht, der vom Gehirn benutzt wird.
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To make progress,
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133000
2000
Um Fortschritte zu machen,
02:30
we need to break the code.
54
135000
2000
müssen wir den Code knacken.
02:32
But how?
55
137000
2000
Aber wie?
02:35
An experienced code-breaker will tell you
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140000
2000
Ein erfahrener Code-Knacker wird Ihnen erzählen,
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that in order to figure out what the symbols in a code mean,
57
142000
3000
um herauszufinden, was die Symbole in einem Code bedeuten,
02:40
it's essential to be able to play with them,
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145000
3000
ist es notwendig in der Lage zu sein, mit ihnen zu spielen,
02:43
to rearrange them at will.
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148000
2000
um sie willentlich neu anzuordnen.
02:45
So in this situation too,
60
150000
2000
Also auch in dieser Situation,
02:47
to decode the information
61
152000
2000
um die Informationen zu dekodieren,
02:49
contained in patterns like this,
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154000
2000
die in Mustern wie diesen enthalten sind,
02:51
watching alone won't do.
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156000
2000
wird zuschauen alleine nicht reichen;
02:53
We need to rearrange the pattern.
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158000
2000
wir müssen die Muster reorganisieren.
02:55
In other words,
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160000
2000
Mit anderen Worten,
02:57
instead of recording the activity of neurons,
66
162000
2000
anstelle die Aktivität der Neuronen aufzuzeichnen,
02:59
we need to control it.
67
164000
2000
müssen wir sie kontrollieren.
03:01
It's not essential that we can control
68
166000
2000
Es ist nicht notwendig, dass wir die Aktivität
03:03
the activity of all neurons in the brain, just some.
69
168000
3000
aller Neuronen des Gehirns kontrollieren können, sondern nur einige.
03:06
The more targeted our interventions, the better.
70
171000
2000
Je gezielter unsere Interventionen sind, desto besser.
03:08
And I'll show you in a moment
71
173000
2000
Und ich werde Ihnen in einem Moment zeigen,
03:10
how we can achieve the necessary precision.
72
175000
3000
wie wir die notwendige Präzision erreichen können.
03:13
And since I'm realistic, rather than grandiose,
73
178000
3000
Und da ich eher realistisch als grandios bin,
03:16
I don't claim that the ability to control the function of the nervous system
74
181000
3000
behaupte ich nicht, dass die Fähigkeit, die Funktionen des Nervensystems zu kontrollieren,
03:19
will at once unravel all its mysteries.
75
184000
3000
auf einen Schlag alle seine Geheimnisse enträtseln wird.
03:22
But we'll certainly learn a lot.
76
187000
3000
Aber wir werden mit Sicherheit sehr viel lernen.
03:27
Now, I'm by no means
77
192000
2000
Nun, ich bin keinesfalls
03:29
the first person to realize
78
194000
2000
die erste Person, die realisiert hat,
03:31
how powerful a tool intervention is.
79
196000
3000
wie mächtig eine Intervention mit Werkzeugen ist.
03:34
The history of attempts
80
199000
2000
Die Geschichte der Versuche,
03:36
to tinker with the function of the nervous system
81
201000
2000
an den Funktion des Nervensystems herumzubasteln,
03:38
is long and illustrious.
82
203000
2000
ist lang und glanzvoll.
03:40
It dates back at least 200 years,
83
205000
3000
Es geht mindestens 200 Jahre zurück,
03:43
to Galvani's famous experiments
84
208000
2000
zu Galvanis berühmten Experimenten
03:45
in the late 18th century and beyond.
85
210000
3000
im späten 18. Jahrhundert und darüber hinaus.
03:49
Galvani showed that a frog's legs twitched
86
214000
3000
Galvani zeigte, dass die Schenkel eines Frosches zuckten,
03:52
when he connected the lumbar nerve
87
217000
2000
wenn er den Lumbalnerv
03:54
to a source of electrical current.
88
219000
3000
mit einer Quelle elektrischem Stroms verband.
03:57
This experiment revealed the first, and perhaps most fundamental,
89
222000
3000
Diese Experiment deckte den ersten und vielleicht wesentlichsten
04:00
nugget of the neural code:
90
225000
2000
Brocken des Neuralen Codes auf:
04:02
that information is written in the form
91
227000
2000
Information ist in der Form von
04:04
of electrical impulses.
92
229000
3000
elektrischen Impulsen geschrieben.
04:08
Galvani's approach
93
233000
2000
Galvanis Ansatz,
04:10
of probing the nervous system with electrodes
94
235000
2000
das Nervensystem mit Elektroden zu untersuchen,
04:12
has remained state-of-the-art until today,
95
237000
3000
entspricht bis heute dem modernsten Stand der Technik,
04:15
despite a number of drawbacks.
96
240000
3000
ungeachtet einer Anzahl von Nachteilen.
04:18
Sticking wires into the brain is obviously rather crude.
97
243000
3000
Drähte am Gehirn zu befestigen ist offensichtlich sehr primitiv.
04:21
It's hard to do in animals that run around,
98
246000
2000
Es ist schwer, dies mit herumlaufenden Tieren zu machen,
04:23
and there is a physical limit
99
248000
2000
und es gibt eine physikalische Grenze
04:25
to the number of wires
100
250000
2000
bezüglich der Anzahl der Drähte,
04:27
that can be inserted simultaneously.
101
252000
3000
die gleichzeitig angebracht werden können.
04:30
So around the turn of the last century,
102
255000
2000
Um die Jahrtausendwende
04:32
I started to think,
103
257000
2000
begann ich darüber nachzudenken,
04:34
"Wouldn't it be wonderful if one could take this logic
104
259000
3000
dass es wundervoll wäre, wenn man diese Logik nähme
04:37
and turn it upside down?"
105
262000
2000
und auf den Kopf stellen könnte.
04:39
So instead of inserting a wire
106
264000
2000
Statt einen Draht an einer bestimmten
04:41
into one spot of the brain,
107
266000
3000
Stelle des Gehirns einzufügen,
04:44
re-engineer the brain itself
108
269000
2000
überarbeiten wir das Gehirn selbst,
04:46
so that some of its neural elements
109
271000
3000
so dass einige der neuralen Elemente
04:49
become responsive to diffusely broadcast signals
110
274000
3000
auf diffus gesendete Signale reagieren,
04:52
such as a flash of light.
111
277000
3000
wie zum Beispiel ein Lichtblitz.
04:55
Such an approach would literally, in a flash of light,
112
280000
3000
Solch ein Ansatz würde sprichwörtlich blitzschnell,
04:58
overcome many of the obstacles to discovery.
113
283000
3000
viele Hindernisse der Forschung überwinden.
05:01
First, it's clearly a non-invasive,
114
286000
3000
Erstens ist es eindeutig eine unblutige,
05:04
wireless form of communication.
115
289000
3000
drahtlose Form der Kommunikation.
05:07
And second, just as in a radio broadcast,
116
292000
2000
Und zweitens, wie bei einer Radioübertragung,
05:09
you can communicate with many receivers at once.
117
294000
3000
kann man mit vielen Empfängern auf einmal kommunizieren.
05:12
You don't need to know where these receivers are,
118
297000
3000
Sie müssen nicht wissen, wo diese Empfänger sind.
05:15
and it doesn't matter if these receivers move --
119
300000
2000
Und es macht nichts, ob sich diese Empfänger bewegen -
05:17
just think of the stereo in your car.
120
302000
3000
denken Sie einfach an das Radio in Ihrem Auto.
05:20
It gets even better,
121
305000
3000
Es wird sogar noch besser.
05:23
for it turns out that we can fabricate the receivers
122
308000
3000
Es scheint, dass wir diese Empfänger herstellen können,
05:26
out of materials that are encoded in DNA.
123
311000
3000
mit Hilfe des Materials, dass in der DNA kodiert ist.
05:29
So each nerve cell
124
314000
2000
Jede Nervenzelle
05:31
with the right genetic makeup
125
316000
2000
mit dem richtigen genetischen Aufbau
05:33
will spontaneously produce a receiver
126
318000
3000
wird spontan einen Empfänger produzieren,
05:36
that allows us to control its function.
127
321000
3000
der uns erlaubt, dessen Funktion zu kontrollieren.
05:39
I hope you'll appreciate
128
324000
2000
Ich hoffe, Sie schätzen
05:41
the beautiful simplicity
129
326000
2000
die herrliche Einfachheit
05:43
of this concept.
130
328000
2000
dieses Konzeptes.
05:45
There's no high-tech gizmos here,
131
330000
2000
Es gibt hier keine High-Tech Spielereien,
05:47
just biology revealed through biology.
132
332000
3000
einfach nur Biologie, die durch Biologie aufgedeckt wurde.
05:51
Now let's take a look at these miraculous receivers up close.
133
336000
3000
Nun, sehen wir uns diese Wunder-Empfänger einmal genauer an.
05:54
As we zoom in on one of these purple neurons,
134
339000
3000
Wenn wir eines dieser violetten Neuronen vergrößern,
05:57
we see that its outer membrane
135
342000
2000
sehen wir, dass die äußere Membran
05:59
is studded with microscopic pores.
136
344000
2000
übersät ist mit mikroskopisch kleinen Poren.
06:01
Pores like these conduct electrical current
137
346000
2000
Poren wie diese leiten elektrischen Strom
06:03
and are responsible
138
348000
2000
und reagieren auf
06:05
for all the communication in the nervous system.
139
350000
2000
sämtliche Kommunikation im Nervensystem.
06:07
But these pores here are special.
140
352000
2000
Aber diese Poren sind besonders.
06:09
They are coupled to light receptors
141
354000
2000
Sie sind mit Licht-Rezeptoren verbunden,
06:11
similar to the ones in your eyes.
142
356000
3000
ähnlich denen in Ihren Augen.
06:14
Whenever a flash of light hits the receptor,
143
359000
2000
Wann immer ein Lichtblitz diese Rezeptoren trifft,
06:16
the pore opens, an electrical current is switched on,
144
361000
3000
öffnen sich die Poren und elektrischer Strom wird angeschaltet
06:19
and the neuron fires electrical impulses.
145
364000
3000
und die Neuronen feuern elektrische Impulse.
06:22
Because the light-activated pore is encoded in DNA,
146
367000
3000
Da die lichtgesteuerte Pore in der DNA kodiert ist,
06:25
we can achieve incredible precision.
147
370000
3000
können wir unglaubliche Präzision erreichen.
06:28
This is because,
148
373000
2000
Dies passiert,
06:30
although each cell in our bodies
149
375000
2000
auch wenn jede Zelle in unserem Körper
06:32
contains the same set of genes,
150
377000
2000
dasselbe Set von Genen enthält,
06:34
different mixes of genes get turned on and off
151
379000
2000
so werden verschiedene Kombinationen von Genen
06:36
in different cells.
152
381000
2000
in verschiedenen Zellen an- und ausgeschaltet.
06:38
You can exploit this to make sure
153
383000
2000
Sie können das nutzen, um sicherzustellen,
06:40
that only some neurons
154
385000
2000
dass nur einige Neuronen
06:42
contain our light-activated pore and others don't.
155
387000
3000
unsere lichtgesteuerte Pore enthalten und andere nicht.
06:45
So in this cartoon, the bluish white cell
156
390000
2000
In diesem Entwurf, die bläulich-weiße Zelle
06:47
in the upper-left corner
157
392000
2000
in der oberen linken Ecke
06:49
does not respond to light
158
394000
2000
reagiert nicht auf Licht,
06:51
because it lacks the light-activated pore.
159
396000
3000
da sie keine lichtgesteuerte Pore hat.
06:54
The approach works so well
160
399000
2000
Der Ansatz funktioniert so gut,
06:56
that we can write purely artificial messages
161
401000
2000
dass wir komplett künstliche Nachrichten schreiben können,
06:58
directly to the brain.
162
403000
2000
direkt ins Gehirn.
07:00
In this example, each electrical impulse,
163
405000
2000
In diesem Beispiel wird jeder elektrische Impuls,
07:02
each deflection on the trace,
164
407000
3000
jede Abweichung von der Spur,
07:05
is caused by a brief pulse of light.
165
410000
3000
durch einen kurzen Lichtimpuls verursacht.
07:08
And the approach, of course, also works
166
413000
2000
Und der Ansatz funktioniert auch
07:10
in moving, behaving animals.
167
415000
3000
bei Tieren, die sich bewegen.
07:13
This is the first ever such experiment,
168
418000
2000
Das ist das erste Experiment seiner Art,
07:15
sort of the optical equivalent of Galvani's.
169
420000
3000
eine Art optisches Gegenstück zu Galvani.
07:18
It was done six or seven years ago
170
423000
2000
Es wurde vor sechs oder sieben Jahre durchgeführt,
07:20
by my then graduate student, Susana Lima.
171
425000
3000
von meiner damaligen Doktorandin Susana Lima.
07:23
Susana had engineered the fruit fly on the left
172
428000
3000
Susana hat die Fruchtfliege auf der linken Seite so verändert,
07:26
so that just two out of the 200,000 cells in its brain
173
431000
4000
dass nur zwei der 200.000 Gehirnzellen
07:30
expressed the light-activated pore.
174
435000
3000
die lichtgesteuerte Pore aufweisen.
07:33
You're familiar with these cells
175
438000
2000
Sie kennen diese Zellen,
07:35
because they are the ones that frustrate you
176
440000
2000
denn es sind diejenigen, die Sie frustrieren,
07:37
when you try to swat the fly.
177
442000
2000
wenn Sie versuchen eine Fliege totzuschlagen.
07:39
They trained the escape reflex that makes the fly jump into the air
178
444000
3000
Diese haben den Flucht-Reflex ausgebildet, welche die Fliege in die Luft hüpfen
07:42
and fly away whenever you move your hand in position.
179
447000
3000
und davon fliegen lässt, immer dann, wenn Sie Ihre Hand in Position gebracht haben.
07:46
And you can see here that the flash of light has exactly the same effect.
180
451000
3000
Und Sie können hier sehen, dass der Lichtblitz genau denselben Effekt hat.
07:49
The animal jumps, it spreads its wings, it vibrates them,
181
454000
3000
Das Tier springt, es breitet seine Flügel aus, es vibriert diese,
07:52
but it can't actually take off
182
457000
2000
aber sie kann nicht wirklich abheben,
07:54
because the fly is sandwiched between two glass plates.
183
459000
3000
da die Fliege zwischen zwei Glasscheiben gefangen ist.
07:58
Now to make sure that this was no reaction of the fly
184
463000
2000
Um nun sicherzustellen, dass dies keine Reaktion der Fliege
08:00
to a flash it could see,
185
465000
3000
auf einen Blitz war, den sie sehen konnte,
08:03
Susana did a simple
186
468000
2000
hat Susanne ein einfaches
08:05
but brutally effective experiment.
187
470000
2000
aber brutal effektives Experiment durchgeführt.
08:07
She cut the heads off of her flies.
188
472000
3000
Sie hat den Fliegen die Köpfe abgeschnitten.
08:11
These headless bodies can live for about a day,
189
476000
3000
Diese kopflosen Körper können noch ungefähr einen Tag leben,
08:14
but they don't do much.
190
479000
2000
aber sie tun nicht sehr viel.
08:16
They just stand around
191
481000
3000
Sie standen einfach nur herum
08:19
and groom excessively.
192
484000
3000
und pflegen sich übermäßig.
08:22
So it seems that the only trait that survives decapitation is vanity.
193
487000
3000
Es scheint also, dass der einzige Wesenszug, der die Enthauptung überlebt, die Eitelkeit ist.
08:25
(Laughter)
194
490000
3000
(Gelächter)
08:30
Anyway, as you'll see in a moment,
195
495000
2000
Wie auch immer, wie Sie in einem Moment sehen werden,
08:32
Susana was able to turn on the flight motor
196
497000
3000
war Susana in der Lage den Flugmotor einzuschalten,
08:35
of what's the equivalent of the spinal cord of these flies
197
500000
3000
welcher das Äquivalent des Rückenmarks dieser Fliegen ist,
08:38
and get some of the headless bodies
198
503000
2000
und brachte einige der kopflosen Körper dazu,
08:40
to actually take off and fly away.
199
505000
3000
wirklich abzuheben und davonzufliegen.
08:47
They didn't get very far, obviously.
200
512000
2000
Sie kamen offensichtlich nicht sehr weit.
08:50
Since we took these first steps,
201
515000
2000
Seitdem wir diese ersten Schritte unternahmen,
08:52
the field of optogenetics has exploded.
202
517000
3000
ist das Gebiet der Optogenetik explodiert.
08:55
And there are now hundreds of labs
203
520000
2000
Und nun gibt es Hunderte von Laboratorien,
08:57
using these approaches.
204
522000
2000
die diesen Ansatz nutzen.
08:59
And we've come a long way
205
524000
2000
Und wir haben einen langen Weg hinter uns,
09:01
since Galvani's and Susana's first successes
206
526000
3000
seit Galvanis und Susanas ersten Erfolgen,
09:04
in making animals twitch or jump.
207
529000
2000
Tiere zum Zucken oder Springen zu bringen.
09:06
We can now actually interfere with their psychology
208
531000
3000
Wir können nun tatsächlich in ihre Psychologie eingreifen
09:09
in rather profound ways,
209
534000
2000
auf ziemlich tiefgreifende Weise,
09:11
as I'll show you in my last example,
210
536000
2000
wie ich Ihnen in meinem letzten Beispiel zeigen werde,
09:13
which is directed at a familiar question.
211
538000
3000
welches sich mit einer bekannten Frage beschäftigt.
09:16
Life is a string of choices
212
541000
3000
Leben ist eine Folge von Entscheidungen,
09:19
creating a constant pressure to decide what to do next.
213
544000
3000
welches den konstanten Druck erzeugt zu entscheiden, was als nächstes zu tun ist.
09:23
We cope with this pressure by having brains,
214
548000
3000
Wir bewältigen den Druck, indem wir Gehirne haben,
09:26
and within our brains, decision-making centers
215
551000
3000
und in unseren Gehirnen, Entscheidungs-Zentren,
09:29
that I've called here the "Actor."
216
554000
3000
die ich hier den Akteur ("Actor") genannt habe.
09:33
The Actor implements a policy that takes into account
217
558000
3000
Der Akteur führt eine Regel aus, die den
09:36
the state of the environment
218
561000
2000
Zustand der Umgebung berücksichtigt
09:38
and the context in which we operate.
219
563000
3000
und den Kontext, in dem wir operieren.
09:41
Our actions change the environment, or context,
220
566000
3000
Unsere Aktionen verändern die Umgebung oder den Kontext,
09:44
and these changes are then fed back into the decision loop.
221
569000
3000
und diese Veränderungen werden dann im Entscheidungskreislauf berücksichtigt.
09:48
Now to put some neurobiological meat
222
573000
3000
Legen Sie nun ein wenig neurobiologisches Fleisch
09:51
on this abstract model,
223
576000
2000
auf dieses abstrakte Model.
09:53
we constructed a simple one-dimensional world
224
578000
2000
Wir haben eine einfache ein-dimensionale Welt konstruiert
09:55
for our favorite subject, fruit flies.
225
580000
3000
für unser Lieblingsthema: Fruchtfliegen.
09:58
Each chamber in these two vertical stacks
226
583000
2000
Jede Kammer in diesen zwei vertikalen Stapeln
10:00
contains one fly.
227
585000
2000
enthält eine Fliege.
10:02
The left and the right halves of the chamber
228
587000
3000
Die linken und rechten Hälften der Kammern
10:05
are filled with two different odors,
229
590000
2000
sind mit zwei unterschiedlichen Gerüchen gefüllt,
10:07
and a security camera watches
230
592000
2000
und eine Sicherheitskamera beobachtet,
10:09
as the flies pace up and down between them.
231
594000
3000
wie sich die Fliegen zwischen diesen hin und her bewegen.
10:12
Here's some such CCTV footage.
232
597000
2000
Hier sind einige Überwachungsbilder.
10:14
Whenever a fly reaches the midpoint of the chamber
233
599000
3000
Immer dann, wenn eine Fliege die Mitte der Kammer erreicht,
10:17
where the two odor streams meet,
234
602000
2000
dort wo die beiden Gerüche sich treffen,
10:19
it has to make a decision.
235
604000
2000
muss sie eine Entscheidung treffen.
10:21
It has to decide whether to turn around
236
606000
2000
Sie muss entscheiden, entweder wieder umzudrehen
10:23
and stay in the same odor,
237
608000
2000
und im selben Geruch zu bleiben,
10:25
or whether to cross the midline
238
610000
2000
oder die Mittellinie zu überschreiten
10:27
and try something new.
239
612000
2000
und etwas Neues zu versuchen.
10:29
These decisions are clearly a reflection
240
614000
3000
Diese Entscheidungen sind eindeutig eine Reflexion
10:32
of the Actor's policy.
241
617000
3000
der Regel des Akteurs.
10:36
Now for an intelligent being like our fly,
242
621000
3000
Für ein intelligentes Wesen wie unsere Fliege,
10:39
this policy is not written in stone
243
624000
3000
ist diese Regel nicht in Stein gemeißelt,
10:42
but rather changes as the animal learns from experience.
244
627000
3000
sondern verändert sich, während das Tier durch Erfahrung lernt.
10:45
We can incorporate such an element
245
630000
2000
Wir können ein Element der
10:47
of adaptive intelligence into our model
246
632000
3000
lernfähigen Intelligenz in unser Model einbauen,
10:50
by assuming that the fly's brain
247
635000
2000
indem wir annehmen, dass das Gehirn der Fliege
10:52
contains not only an Actor,
248
637000
2000
nicht nur einen Akteur beinhaltet,
10:54
but a different group of cells,
249
639000
2000
sondern eine unterschiedliche Gruppe von Zellen,
10:56
a "Critic," that provides a running commentary
250
641000
3000
ein Kritiker, der einen ständigen Kommentar liefert
10:59
on the Actor's choices.
251
644000
2000
aufgrund der Entscheidungen des Akteurs.
11:01
You can think of this nagging inner voice
252
646000
3000
Sie können diese nörgelnde innere Stimme betrachten
11:04
as sort of the brain's equivalent
253
649000
2000
als Gegenstück des Gehirns
11:06
of the Catholic Church,
254
651000
2000
zur katholischen Kirche,
11:08
if you're an Austrian like me,
255
653000
3000
wenn Sie wie ich ein Österreicher sind,
11:11
or the super-ego, if you're Freudian,
256
656000
3000
oder das Über-Ich, wenn Sie Freudianer sind,
11:14
or your mother, if you're Jewish.
257
659000
2000
oder Ihre Mutter, wenn Sie Jude sind.
11:16
(Laughter)
258
661000
4000
(Gelächter)
11:20
Now obviously,
259
665000
2000
Nun, offensichtlich
11:22
the Critic is a key ingredient
260
667000
3000
ist der Kritiker ein Hauptbestandteil
11:25
in what makes us intelligent.
261
670000
2000
dessen, was uns intelligent macht.
11:27
So we set out to identify
262
672000
2000
Also machten wir uns auf,
11:29
the cells in the fly's brain
263
674000
2000
die Zellen im Gehirn der Fliege zu identifizieren,
11:31
that played the role of the Critic.
264
676000
2000
welche die Rolle des Kritikers spielen.
11:33
And the logic of our experiment was simple.
265
678000
3000
Und die Logik unseres Experiments war einfach.
11:36
We thought if we could use our optical remote control
266
681000
3000
Wir dachten uns, wenn wir unsere optische Fernsteuerung benutzen könnten,
11:39
to activate the cells of the Critic,
267
684000
3000
um die Zellen des Kritikers zu aktivieren,
11:42
we should be able, artificially, to nag the Actor
268
687000
3000
sollten wir in der Lage sein, synthetisch auf dem Akteur herumzuhacken,
11:45
into changing its policy.
269
690000
2000
bis er seine Regel ändert.
11:47
In other words,
270
692000
2000
Mit anderen Worten,
11:49
the fly should learn from mistakes
271
694000
2000
die Fliege sollte von Fehlern lernen,
11:51
that it thought it had made
272
696000
2000
von denen sie dachte, sie hätte sie gemacht,
11:53
but, in reality, it had not made.
273
698000
3000
aber sie tatsächlich nicht gemacht hat.
11:56
So we bred flies
274
701000
2000
Also haben wir Fliegen gezüchtet,
11:58
whose brains were more or less randomly peppered
275
703000
3000
deren Gehirne mehr oder weniger zufällig marmoriert waren
12:01
with cells that were light addressable.
276
706000
2000
mit lichtempfindlichen Zellen.
12:03
And then we took these flies
277
708000
2000
Wir haben diese Fliegen genommen
12:05
and allowed them to make choices.
278
710000
2000
und ihnen erlaubt, eine Wahl zu treffen.
12:07
And whenever they made one of the two choices,
279
712000
2000
Immer dann, wenn Sie eine von zwei Entscheidungen getroffen haben,
12:09
chose one odor,
280
714000
2000
also einen Geruch wählten,
12:11
in this case the blue one over the orange one,
281
716000
2000
in diesem Fall den blauen über den orangenen,
12:13
we switched on the lights.
282
718000
2000
haben wird die Lichter eingeschaltet.
12:15
If the Critic was among the optically activated cells,
283
720000
3000
Wenn der Kritiker unter den optisch-aktivierten Zellen wäre,
12:18
the result of this intervention
284
723000
2000
sollte das Ergebnis der Intervention
12:20
should be a change in policy.
285
725000
3000
eine Veränderung der Regel sein.
12:23
The fly should learn to avoid
286
728000
2000
Die Fliege sollte lernen,
12:25
the optically reinforced odor.
287
730000
2000
den optisch-verstärken Geruch zu vermeiden.
12:27
Here's what happened in two instances:
288
732000
3000
Hier nun, was in zwei Fällen geschah.
12:30
We're comparing two strains of flies,
289
735000
3000
Wir vergleichen zwei Stämme von Fliegen,
12:33
each of them having
290
738000
2000
jede davon hatte
12:35
about 100 light-addressable cells in their brains,
291
740000
2000
ungefähr 100 lichtempfindliche Zelle in ihren Gehirnen,
12:37
shown here in green on the left and on the right.
292
742000
3000
hier links und rechts grün markiert.
12:40
What's common among these groups of cells
293
745000
3000
Die Gemeinsamkeit dieser Gruppen von Zellen ist,
12:43
is that they all produce the neurotransmitter dopamine.
294
748000
3000
dass diese alle den Neurotransmitter Dopamin produzieren.
12:46
But the identities of the individual
295
751000
2000
Aber die Identitäten der verschiedenen
12:48
dopamine-producing neurons
296
753000
2000
Dopamin produzierenden Neuronen
12:50
are clearly largely different on the left and on the right.
297
755000
3000
sind links und rechts eindeutig sehr verschieden.
12:53
Optically activating
298
758000
2000
Die optische Aktivierung
12:55
these hundred or so cells
299
760000
2000
dieser ungefähr hundert Zellen
12:57
into two strains of flies
300
762000
2000
bei den beiden Stämmen der Fliegen
12:59
has dramatically different consequences.
301
764000
2000
hat dramatisch unterschiedliche Konsequenzen.
13:01
If you look first at the behavior
302
766000
2000
Wenn Sie zunächst auf das Verhalten
13:03
of the fly on the right,
303
768000
2000
der Fliege rechts sehen,
13:05
you can see that whenever it reaches the midpoint of the chamber
304
770000
3000
dann sehen Sie, immer wenn sie den Mittelpunkt der Kammer erreicht,
13:08
where the two odors meet,
305
773000
2000
wo sich die beiden Gerüche treffen,
13:10
it marches straight through, as it did before.
306
775000
3000
läuft sie direkt weiter, wie vorher auch.
13:13
Its behavior is completely unchanged.
307
778000
2000
Das Verhalten ist absolut unverändert.
13:15
But the behavior of the fly on the left is very different.
308
780000
3000
Aber das Verhalten der Fliege links unterscheidet sich sehr.
13:18
Whenever it comes up to the midpoint,
309
783000
3000
Immer wenn sie zum Mittelpunkt kommt,
13:21
it pauses,
310
786000
2000
bleibt sie stehen,
13:23
it carefully scans the odor interface
311
788000
2000
untersucht sorgfältig die Schnittstelle der Gerüche,
13:25
as if it was sniffing out its environment,
312
790000
2000
als ob sie die Umgebung ausschnüffeln würde,
13:27
and then it turns around.
313
792000
2000
und dann dreht sie um.
13:29
This means that the policy that the Actor implements
314
794000
3000
Das heißt, dass die Regel, welche der Akteur ausführt,
13:32
now includes an instruction to avoid the odor
315
797000
2000
nun eine Anweisung beinhaltet, den Geruch zu vermeiden,
13:34
that's in the right half of the chamber.
316
799000
3000
der in der rechten Hälfte der Kammer ist.
13:37
This means that the Critic
317
802000
2000
Das heißt, der Kritiker
13:39
must have spoken in that animal,
318
804000
2000
in diesem Tier muss gesprochen haben,
13:41
and that the Critic must be contained
319
806000
2000
und dass sich der Kritiker unter den
13:43
among the dopamine-producing neurons on the left,
320
808000
3000
Dopamin produzierenden Neuronen links befinden muss,
13:46
but not among the dopamine producing neurons on the right.
321
811000
3000
aber nicht bei den Dopamin produzierenden Neuronen rechts.
13:49
Through many such experiments,
322
814000
3000
Durch viele solcher Experimente
13:52
we were able to narrow down
323
817000
2000
waren wir in der Lage,
13:54
the identity of the Critic
324
819000
2000
die Identität des Kritikers einzugrenzen
13:56
to just 12 cells.
325
821000
2000
bis auf 12 Zellen.
13:58
These 12 cells, as shown here in green,
326
823000
3000
Diese 12 Zellen, hier in grün gezeigt,
14:01
send the output to a brain structure
327
826000
2000
senden ihre Leistung an eine Gehirnstruktur,
14:03
called the "mushroom body,"
328
828000
2000
die Pilzkörper genannt wird,
14:05
which is shown here in gray.
329
830000
2000
der hier in grau dargestellt ist.
14:07
We know from our formal model
330
832000
2000
Wir wissen von unserem formellen Model,
14:09
that the brain structure
331
834000
2000
dass die Gehirnstruktur am dem Ende,
14:11
at the receiving end of the Critic's commentary is the Actor.
332
836000
3000
welches den Kommentar des Kritikers empfängt, der Akteur ist.
14:14
So this anatomy suggests
333
839000
2000
Die Anatomie suggeriert also,
14:16
that the mushroom bodies have something to do
334
841000
3000
dass die Pilzkörper etwas zu tun haben
14:19
with action choice.
335
844000
2000
mit Handlungsauswahl.
14:21
Based on everything we know about the mushroom bodies,
336
846000
2000
Basierend auf allem, was wir über die Pilzkörper wissen,
14:23
this makes perfect sense.
337
848000
2000
macht dies absolut Sinn.
14:25
In fact, it makes so much sense
338
850000
2000
Tatsächlich, macht es so viel Sinn,
14:27
that we can construct an electronic toy circuit
339
852000
3000
dass wir einen elektronischen Spielzeug-Schaltkreis entwickeln können,
14:30
that simulates the behavior of the fly.
340
855000
3000
der das Verhalten der Fliege simuliert.
14:33
In this electronic toy circuit,
341
858000
3000
In diesem elektronischen Spielzeug-Schaltkreis
14:36
the mushroom body neurons are symbolized
342
861000
2000
sind die Neuronen des Pilzkörpers symbolisiert
14:38
by the vertical bank of blue LEDs
343
863000
3000
durch die vertikale Reihe der blauen LEDs
14:41
in the center of the board.
344
866000
3000
in der Mitte der Platine.
14:44
These LED's are wired to sensors
345
869000
2000
Diese LEDs sind mit Sensoren verdrahtet,
14:46
that detect the presence of odorous molecules in the air.
346
871000
3000
welche das Vorhandensein von Geruchsmolekülen in der Luft wahrnehmen.
14:50
Each odor activates a different combination of sensors,
347
875000
3000
Jeder Geruch aktiviert eine unterschiedliche Kombination von Sensoren,
14:53
which in turn activates
348
878000
2000
die wiederum aktiviert
14:55
a different odor detector in the mushroom body.
349
880000
3000
einen unterschiedlichen Geruchsdetektor im Pilzkörper.
14:58
So the pilot in the cockpit of the fly,
350
883000
2000
Der Pilot im Cockpit der Fliege,
15:00
the Actor,
351
885000
2000
der Akteur,
15:02
can tell which odor is present
352
887000
2000
kann also sagen, welcher Geruch vorhanden ist,
15:04
simply by looking at which of the blue LEDs lights up.
353
889000
4000
einfach indem er nachsieht, welche der blauen LEDs aufleuchtet.
15:09
What the Actor does with this information
354
894000
2000
Was der Akteur mit dieser Information macht,
15:11
depends on its policy,
355
896000
2000
hängt von der Regel ab,
15:13
which is stored in the strengths of the connection,
356
898000
2000
die in der Stärke der Verbindung gespeichert ist
15:15
between the odor detectors
357
900000
2000
zwischen den Geruchsdetektoren
15:17
and the motors
358
902000
2000
und den Motoren,
15:19
that power the fly's evasive actions.
359
904000
2000
welche die Ausweichmanöver der Fliege mit Energie versorgt.
15:22
If the connection is weak, the motors will stay off
360
907000
2000
Wenn die Verbindung schwach ist, werden die Motoren ausbleiben
15:24
and the fly will continue straight on its course.
361
909000
3000
und die Fliege wird ihren Kurs geradlinig fortsetzen.
15:27
If the connection is strong, the motors will turn on
362
912000
3000
Wenn die Verbindung stark ist, werden die Motoren anspringen
15:30
and the fly will initiate a turn.
363
915000
3000
und die Fliege wird eine Wende einleiten.
15:33
Now consider a situation
364
918000
2000
Nun, stellen Sie sich eine Situation vor,
15:35
in which the motors stay off,
365
920000
2000
in welcher die Motoren ausbleiben,
15:37
the fly continues on its path
366
922000
3000
die Fliege setzt ihren Weg fort
15:40
and it suffers some painful consequence
367
925000
2000
und erleidet einige schmerzliche Konsequenzen,
15:42
such as getting zapped.
368
927000
2000
wie zum Beispiel einen Schlag zu bekommen.
15:44
In a situation like this,
369
929000
2000
In einer Situation wie dieser
15:46
we would expect the Critic to speak up
370
931000
2000
würden wir erwarten, dass sich der Kritiker meldet,
15:48
and to tell the Actor
371
933000
2000
um dem Akteur zu befehlen,
15:50
to change its policy.
372
935000
2000
seine Regel zu verändern.
15:52
We have created such a situation, artificially,
373
937000
3000
Wir haben eine solche Situation künstlich hergestellt,
15:55
by turning on the critic with a flash of light.
374
940000
3000
indem wir den Kritiker durch einen Lichtblitz aktivieren.
15:58
That caused a strengthening of the connections
375
943000
3000
Das hat eine Verstärkung der Verbindung verursacht,
16:01
between the currently active odor detector
376
946000
3000
zwischen dem derzeit aktiven Geruchsdetektor
16:04
and the motors.
377
949000
2000
und den Motoren.
16:06
So the next time
378
951000
2000
Beim nächsten Mal also,
16:08
the fly finds itself facing the same odor again,
379
953000
3000
wenn die Fliege wieder demselben Geruch ausgesetzt ist,
16:11
the connection is strong enough to turn on the motors
380
956000
3000
ist die Verbindung stark genug, um die Motoren anzuschalten
16:14
and to trigger an evasive maneuver.
381
959000
3000
und ein Ausweichmanöver auszulösen.
16:19
I don't know about you,
382
964000
3000
Ich weiß nicht, was Sie denken,
16:22
but I find it exhilarating to see
383
967000
3000
aber ich finde es anregend zu sehen,
16:25
how vague psychological notions
384
970000
3000
wie sich vage psychologische Kenntnisse
16:28
evaporate and give rise
385
973000
2000
verflüchtigen und uns
16:30
to a physical, mechanistic understanding of the mind,
386
975000
3000
zu einem physikalischen, mechanischen Verstehen des Verstandes führen,
16:33
even if it's the mind of the fly.
387
978000
3000
selbst wenn es der Verstand einer Fliege ist.
16:36
This is one piece of good news.
388
981000
3000
Das ist ein Teil der guten Nachrichten.
16:39
The other piece of good news,
389
984000
2000
Der andere Teil der guten Nachrichten,
16:41
for a scientist at least,
390
986000
2000
zumindest für den Wissenschaftler,
16:43
is that much remains to be discovered.
391
988000
3000
ist, dass noch vieles verbleibt, um entdeckt zu werden.
16:46
In the experiments I told you about,
392
991000
2000
In den Experimenten, von denen ich Ihnen erzählt habe,
16:48
we have lifted the identity of the Critic,
393
993000
3000
haben wir die Identität des Kritikers gelüftet,
16:51
but we still have no idea
394
996000
2000
aber wir haben immer noch keine Ahnung davon,
16:53
how the Critic does its job.
395
998000
2000
wie der Kritiker seine Arbeit erledigt.
16:55
Come to think of it, knowing when you're wrong
396
1000000
2000
Wenn ich es mir recht überlege, zu wissen, wann man falsch liegt,
16:57
without a teacher, or your mother, telling you,
397
1002000
3000
ohne dass Ihnen ein Lehrer oder Ihre Mutter das sagt,
17:00
is a very hard problem.
398
1005000
2000
ist ein schwieriges Problem.
17:02
There are some ideas in computer science
399
1007000
2000
Es gibt ein paar Ideen in der Computerwissenschaft
17:04
and in artificial intelligence
400
1009000
2000
und der künstlichen Intelligenz,
17:06
as to how this might be done,
401
1011000
2000
wie man das machen könnte,
17:08
but we still haven't solved
402
1013000
2000
aber wir haben immer noch nicht
17:10
a single example
403
1015000
2000
ein einziges Beispiel gelöst,
17:12
of how intelligent behavior
404
1017000
3000
wie intelligentes Verhalten
17:15
springs from the physical interactions
405
1020000
2000
vom physikalischen Zusammenspiel überspringt
17:17
in living matter.
406
1022000
2000
auf lebende Materie.
17:19
I think we'll get there in the not too distant future.
407
1024000
3000
Ich denke, wir werden in der nicht zu fernen Zukunft dorthin gelangen.
17:22
Thank you.
408
1027000
2000
Vielen Dank.
17:24
(Applause)
409
1029000
4000
(Applaus)
ABOUT THE SPEAKER
Gero Miesenboeck - OptogeneticistUsing light and a little genetic engineering -- optogenetics -- Gero Miesenboeck has developed a way to control how living nerve cells work, and advanced understanding of how the brain controls behavior.
Why you should listen
Gero Miesenboeck is pioneering the field of optogenetics: genetically modifying nerve cells to respond to light. By flashing light at a modified neuron in a living nervous system, Miesenboeck and his collaborators can mimic a brain impulse -- and then study what happens next. Optogenetics will allow ever more precise experiments on living brains, allowing us to gather better evidence on how electrical impulses on tissue translate into actual behavior and thoughts.
In one experiment, done at Yale, he and his team engineered fruit flies to be light-sensitive in the neural area responsible for escape response. Then the flies were beheaded; fruit flies can live for a day without their heads, but they don't move. When the modified cells were flashed with light, though, the headless flies flew. Miesenboeck had successfully simulated an order from a brain that wasn't even there anymore.
Miesenboeck's current research at Oxford's growing department of neurobiology focuses on the nerve cell networks that underpin what animals perceive, remember and do. In one recent experiment, he used optogenetics to implant an unpleasant memory in a fruit fly, causing it to "remember" to avoid a certain odor as it traveled around. He and his team were able, in fact, to find the fly's specific 12-neuron brain circuit that govern memory formation.
Gero Miesenboeck | Speaker | TED.com