TEDSalon London Spring 2011
Neil Burgess: How your brain tells you where you are
Neil Burgess: Wie Ihr Gehirn Ihnen sagt, wo Sie sind
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Wie erinnern Sie sich, wo Sie Ihr Auto geparkt haben? Wie wissen Sie, ob Sie die richtige Richtung gewählt haben? Neurowissenschaftler Neil Burgess studiert die Neuromechanismen, welche unsere Umgebung abbilden, und wie sie Gedächtnis und Vorstellung miteinander verknüpfen.
Neil Burgess - Neuroscientist
At University College in London, Neil Burgess researches how patterns of electrical activity in brain cells guide us through space. Full bio
At University College in London, Neil Burgess researches how patterns of electrical activity in brain cells guide us through space. Full bio
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00:15
When we park in a big parking lot,
0
0
2000
Wenn wir auf einen großen Parkplatz parken,
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how do we remember where we parked our car?
1
2000
2000
wie erinnern wir uns, wo wir unser Auto geparkt haben?
00:19
Here's the problem facing Homer.
2
4000
3000
Hier wird Homer mit diesem Problem konfrontiert.
00:22
And we're going to try to understand
3
7000
2000
Und wir werden versuchen zu verstehen,
00:24
what's happening in his brain.
4
9000
2000
was in seinem Gehirn vorgeht.
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So we'll start with the hippocampus, shown in yellow,
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11000
2000
Wir beginnen mit dem Hippocampus, hier in gelb dargestellt,
00:28
which is the organ of memory.
6
13000
2000
er ist das Gedächtnisorgan.
00:30
If you have damage there, like in Alzheimer's,
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15000
2000
Falls er beschädigt ist, was bei Alzheimer der Fall ist,
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you can't remember things including where you parked your car.
8
17000
2000
können Sie sich nicht länger erinnern, z.B. daran, wo Ihr Auto steht.
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It's named after Latin for "seahorse,"
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19000
2000
Es ist nach dem lateinischen Wort für "Seepferdchen",
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which it resembles.
10
21000
2000
dem es ähnelt, benannt.
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And like the rest of the brain, it's made of neurons.
11
23000
2000
Und wie der Rest des Gehirns besteht er aus Nervenzellen.
00:40
So the human brain
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25000
2000
Das menschliche Gehirn enthält
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has about a hundred billion neurons in it.
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27000
2000
ungefähr hundert Milliarden Nervenzellen.
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And the neurons communicate with each other
14
29000
3000
Und die Nervenzellen kommunizieren miteinander,
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by sending little pulses or spikes of electricity
15
32000
2000
indem sie einander kleine elektrische Impulse
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via connections to each other.
16
34000
2000
über ihre Verbindungsstellen senden.
00:51
The hippocampus is formed of two sheets of cells,
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36000
3000
Der Hippocampus besteht aus zwei Zellblättern,
00:54
which are very densely interconnected.
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39000
2000
welche sehr dicht miteinander verbunden sind.
00:56
And scientists have begun to understand
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41000
2000
Und Wissenschaftler haben angefangen zu verstehen,
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how spatial memory works
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43000
2000
wie das räumliche Gedächtnis funktioniert,
01:00
by recording from individual neurons
21
45000
2000
indem sie die Daten von einzelnen Nervenzellen
01:02
in rats or mice
22
47000
2000
von Ratten oder Mäusen,
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while they forage or explore an environment
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49000
2000
während sie eine Umgebung erforschen oder nach Nahrung
01:06
looking for food.
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51000
2000
stöbern, aufzeichneten.
01:08
So we're going to imagine we're recording from a single neuron
25
53000
3000
Wir werden uns vorstellen, dass wir die Daten einer einzelnen Nervenzelle
01:11
in the hippocampus of this rat here.
26
56000
3000
im Hippocampus dieser Ratte hier aufzeichnen.
01:14
And when it fires a little spike of electricity,
27
59000
2000
Und wenn sie einen kleinen elektrischen Impuls abfeuert,
01:16
there's going to be a red dot and a click.
28
61000
3000
wird es einen roten Punkt und einen Klick geben.
01:19
So what we see
29
64000
2000
Wir sehen also,
01:21
is that this neuron knows
30
66000
2000
dass diese Nervenzelle weiß,
01:23
whenever the rat has gone into one particular place in its environment.
31
68000
3000
wann sich die Ratte an einen bestimmten Ort in ihrer Umgebung begeben hat.
01:26
And it signals to the rest of the brain
32
71000
2000
Und sie meldet es dem restlichen Gehirn,
01:28
by sending a little electrical spike.
33
73000
3000
indem sie einen kleinen elektrischen Impuls sendet.
01:31
So we could show the firing rate of that neuron
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76000
3000
Wir konnten also nachweisen, dass die Feuerrate dieser Nervenzelle
01:34
as a function of the animal's location.
35
79000
2000
dem Tier zum Orten dient.
01:36
And if we record from lots of different neurons,
36
81000
2000
Zeichnen wir Daten von vielen verschiedenen Nervenzellen auf,
01:38
we'll see that different neurons fire
37
83000
2000
sehen wir, dass unterschiedliche Zellen feuern,
01:40
when the animal goes in different parts of its environment,
38
85000
2000
wenn sich das Tier in andere Teile seiner Umgebung begibt,
01:42
like in this square box shown here.
39
87000
2000
wie man in dieser quadratischen Schachtel sieht.
01:44
So together they form a map
40
89000
2000
Zusammen bilden sie also eine Karte
01:46
for the rest of the brain,
41
91000
2000
für das restliche Gehirn,
01:48
telling the brain continually,
42
93000
2000
welche dem Gehirn fortwährend ankündigt,
01:50
"Where am I now within my environment?"
43
95000
2000
"Wo befinde ich mich nun in meiner Umgebung?"
01:52
Place cells are also being recorded in humans.
44
97000
3000
Man zeichnet ebenfalls die Daten von menschlichen Platzzellen auf.
01:55
So epilepsy patients sometimes need
45
100000
2000
Epileptiker brauchen manchmal
01:57
the electrical activity in their brain monitoring.
46
102000
3000
die elektrische Aktivität bei ihrer Gehirnüberwachung.
02:00
And some of these patients played a video game
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105000
2000
Und einige dieser Patienten spielten ein Videospiel,
02:02
where they drive around a small town.
48
107000
2000
in dem sie in einer kleinen Stadt herumfahren.
02:04
And place cells in their hippocampi would fire, become active,
49
109000
3000
Und Platzzellen in ihren Hippocampi feuerten, wurden aktiv und
02:07
start sending electrical impulses
50
112000
3000
begannen elektrische Impulse zu senden,
02:10
whenever they drove through a particular location in that town.
51
115000
3000
immer wenn sie an einer bestimmten Stelle im Städtchen vorbeifuhren.
02:13
So how does a place cell know
52
118000
2000
Wie kann eine Platzzelle wissen,
02:15
where the rat or person is within its environment?
53
120000
3000
wo innerhalb ihrer Umgebung sich die Ratte oder die Person befindet?
02:18
Well these two cells here
54
123000
2000
Nun, diese zwei Zellen hier
02:20
show us that the boundaries of the environment
55
125000
2000
zeigen uns, dass die Grenzen der Umgebung
02:22
are particularly important.
56
127000
2000
besonders wichtig sind.
02:24
So the one on the top
57
129000
2000
Die obere feuert gern
02:26
likes to fire sort of midway between the walls
58
131000
2000
genau zwischen den Wänden der Schachtel,
02:28
of the box that their rat's in.
59
133000
2000
in der sich die Ratte befindet.
02:30
And when you expand the box, the firing location expands.
60
135000
3000
Und wenn man die Schachtel vergrößert, vergrößert sich der Schussradius.
02:33
The one below likes to fire
61
138000
2000
Die untere feuert gerne jedes Mal,
02:35
whenever there's a wall close by to the south.
62
140000
3000
wenn sich eine Wand nahe im Süden befindet.
02:38
And if you put another wall inside the box,
63
143000
2000
Und falls Sie eine andere Wand in die Schachtel stellen,
02:40
then the cell fires in both place
64
145000
2000
feuert die Zelle an beiden Stellen,
02:42
wherever there's a wall to the south
65
147000
2000
immer wenn sich im Süden eine Wand befindet,
02:44
as the animal explores around in its box.
66
149000
3000
während das Tier die Schachtel erforscht.
02:48
So this predicts
67
153000
2000
Dies legt nahe,
02:50
that sensing the distances and directions of boundaries around you --
68
155000
2000
dass es ziemlich wichtig ist für den Hippocampus,
02:52
extended buildings and so on --
69
157000
2000
die Abstände und Richtungen der Grenzen rundherum,
02:54
is particularly important for the hippocampus.
70
159000
3000
verbreitete Gebäude und so weiter, abzutasten.
02:57
And indeed, on the inputs to the hippocampus,
71
162000
2000
An den Eingängen des Hippocampus findet man tatsächlich
02:59
cells are found which project into the hippocampus,
72
164000
2000
Zellen, die in den Hippocampus hineinprojizieren,
03:01
which do respond exactly
73
166000
2000
die genau reagieren
03:03
to detecting boundaries or edges
74
168000
3000
beim Wahrnehmen von Grenzen oder Kanten
03:06
at particular distances and directions
75
171000
2000
in einem bestimmten Abstand und Richtung
03:08
from the rat or mouse
76
173000
2000
zur Ratte oder zur Maus,
03:10
as it's exploring around.
77
175000
2000
wenn sie die Umgebung erforscht.
03:12
So the cell on the left, you can see,
78
177000
2000
Deshalb können Sie bei der Zelle links sehen,
03:14
it fires whenever the animal gets near
79
179000
2000
dass sie jedes Mal feuert, wenn sich das Tier
03:16
to a wall or a boundary to the east,
80
181000
3000
einer Wand oder einer Abgrenzung Richtung Osten nähert,
03:19
whether it's the edge or the wall of a square box
81
184000
3000
sei es die Ecke oder die Wand einer quadratischen Schachtel,
03:22
or the circular wall of the circular box
82
187000
2000
sei es eine kreisförmige Wand einer runden Schachtel,
03:24
or even the drop at the edge of a table, which the animals are running around.
83
189000
3000
oder sogar der Rand einer Tischkante, auf dem die Tiere herumlaufen.
03:27
And the cell on the right there
84
192000
2000
Und die Zelle hier rechts
03:29
fires whenever there's a boundary to the south,
85
194000
2000
feuert jedes Mal, wenn eine Abgrenzung Richtung Süden kommt,
03:31
whether it's the drop at the edge of the table or a wall
86
196000
2000
sei es der Rand einer Tischkante oder eine Wand,
03:33
or even the gap between two tables that are pulled apart.
87
198000
3000
oder sogar der Abstand zwischen zwei Tischen, die auseinandergezogen wurden.
03:36
So that's one way in which we think
88
201000
2000
Das ist also eine Theorie, wie Platzzellen
03:38
place cells determine where the animal is as it's exploring around.
89
203000
3000
die Position des Tieres feststellen, während es erforscht.
03:41
We can also test where we think objects are,
90
206000
3000
Wir können auch überprüfen, wo wir ein Objekt in einfachen
03:44
like this goal flag, in simple environments --
91
209000
3000
Umgebungen vermuten, etwa diese Zielfahne –
03:47
or indeed, where your car would be.
92
212000
2000
oder natürlich die Position Ihres Autos.
03:49
So we can have people explore an environment
93
214000
3000
Daher können wir Leute eine Umgebung erforschen
03:52
and see the location they have to remember.
94
217000
3000
und den Ort sehen lassen, an den sie sich erinnern müssen.
03:55
And then, if we put them back in the environment,
95
220000
2000
Und dann, wenn wir sie wieder in die Umgebung bringen,
03:57
generally they're quite good at putting a marker down
96
222000
2000
sind sie generell ziemlich gut, wenn es darum geht festzustellen,
03:59
where they thought that flag or their car was.
97
224000
3000
die Position der Flagge oder des Autos zu orten.
04:02
But on some trials,
98
227000
2000
Aber in einigen Versuchen
04:04
we could change the shape and size of the environment
99
229000
2000
könnten wir die Form und Größe der Umgebung verändern,
04:06
like we did with the place cell.
100
231000
2000
so wie wir es mit der Platzzelle gemacht haben.
04:08
In that case, we can see
101
233000
2000
In diesem Fall können wir sehen,
04:10
how where they think the flag had been changes
102
235000
3000
wie sich die vermutete Position der Fahne in Abhängigkeit
04:13
as a function of how you change the shape and size of the environment.
103
238000
3000
einer veränderten Form und Größe der Umgebung verändert.
04:16
And what you see, for example,
104
241000
2000
Hier sehen Sie zum Beispiel,
04:18
if the flag was where that cross was in a small square environment,
105
243000
3000
wenn sich die Flagge an der Position des Kreuzes in einer kleinen Umgebung befand,
04:21
and then if you ask people where it was,
106
246000
2000
und dann fragen Sie Leute nach ihrer Position,
04:23
but you've made the environment bigger,
107
248000
2000
haben aber die Umgebung vergrößert,
04:25
where they think the flag had been
108
250000
2000
dann dehnt sich ihre Vermutung
04:27
stretches out in exactly the same way
109
252000
2000
über die Position der Flagge im selben Maße aus
04:29
that the place cell firing stretched out.
110
254000
2000
wie sich die feuernde Platzzelle ausgedehnt hat.
04:31
It's as if you remember where the flag was
111
256000
2000
Es ist, als ob Sie sich an die ursprüngliche Position der Fahne erinnern,
04:33
by storing the pattern of firing across all of your place cells
112
258000
3000
indem Sie das Feuermuster von allen Platzzellen
04:36
at that location,
113
261000
2000
an diesem Ort gespeichert haben,
04:38
and then you can get back to that location
114
263000
2000
und dann können Sie an den Ort zurückkehren,
04:40
by moving around
115
265000
2000
indem Sie sich so lange umherbewegen,
04:42
so that you best match the current pattern of firing of your place cells
116
267000
2000
bis das aktuelle Feuermuster Ihrer Platzzellen
04:44
with that stored pattern.
117
269000
2000
dem gespeicherten so gut wie möglich entspricht.
04:46
That guides you back to the location that you want to remember.
118
271000
3000
Dies leitet Sie zurück an die Stelle, an die Sie sich erinnern wollen.
04:49
But we also know where we are through movement.
119
274000
3000
Aber wir können auch anhand unserer Bewegung unsere Position bestimmen.
04:52
So if we take some outbound path --
120
277000
2000
Wenn wir also den Ort verlassen –
04:54
perhaps we park and we wander off --
121
279000
2000
vielleicht stellen wir das Auto ab und laufen ein Stück –
04:56
we know because our own movements,
122
281000
2000
dann wissen wir dank unseren eigenen Bewegungen,
04:58
which we can integrate over this path
123
283000
2000
mit denen wir diesen Pfad gliedern können, ungefähr,
05:00
roughly what the heading direction is to go back.
124
285000
2000
welche Richtung wir für den Rückweg nehmen müssen.
05:02
And place cells also get this kind of path integration input
125
287000
4000
Und die Platzzellen erhalten diese Art Weggliederung auch
05:06
from a kind of cell called a grid cell.
126
291000
3000
von einer Art von Zelle, die man Gitterzelle nennt.
05:09
Now grid cells are found, again,
127
294000
2000
Nun, Gitterzellen findet man
05:11
on the inputs to the hippocampus,
128
296000
2000
an den Eingängen des Hippocampus,
05:13
and they're a bit like place cells.
129
298000
2000
und sie ähneln den Platzzellen ein wenig.
05:15
But now as the rat explores around,
130
300000
2000
Aber wenn nun die Ratte herumforscht,
05:17
each individual cell fires
131
302000
2000
feuert jede individuelle Zelle
05:19
in a whole array of different locations
132
304000
3000
in einem ganzen Bereich verschiedener Stellen,
05:22
which are laid out across the environment
133
307000
2000
die sich in der Umgebung befinden,
05:24
in an amazingly regular triangular grid.
134
309000
3000
in einen verblüffend regelmäßigen, dreieckigen Gitter.
05:29
And if you record from several grid cells --
135
314000
3000
Und falls Sie die Daten von mehreren Gitterzellen,
05:32
shown here in different colors --
136
317000
2000
hier in verschiedenen Farben dargestellt, aufzeichnen,
05:34
each one has a grid-like firing pattern across the environment,
137
319000
3000
hat jede ein gitterartiges Feuermuster für die ganze Umgebung,
05:37
and each cell's grid-like firing pattern is shifted slightly
138
322000
3000
und das Muster jeder Zelle weist minimale Änderungen
05:40
relative to the other cells.
139
325000
2000
zu denen der anderen Zellen auf.
05:42
So the red one fires on this grid
140
327000
2000
So feuern die roten in diesem Gitter
05:44
and the green one on this one and the blue on on this one.
141
329000
3000
und die grünen in diesen und die blauen in diesem.
05:47
So together, it's as if the rat
142
332000
3000
Zusammen ist es so, als ob eine Ratte
05:50
can put a virtual grid of firing locations
143
335000
2000
ein virtuelles Gitter von Feuerpunkten
05:52
across its environment --
144
337000
2000
in ihrer Umgebung aufstellen kann,
05:54
a bit like the latitude and longitude lines that you'd find on a map,
145
339000
3000
so wie die Breiten- und Längengrade, die man auf einer Karte
05:57
but using triangles.
146
342000
2000
finden kann, aber eben mit Dreiecken.
05:59
And as it moves around,
147
344000
2000
Und wenn die Ratte sich umherbewegt,
06:01
the electrical activity can pass
148
346000
2000
kann die elektrische Tätigkeit von
06:03
from one of these cells to the next cell
149
348000
2000
einer dieser Zellen zur nächsten Zelle gelangen
06:05
to keep track of where it is,
150
350000
2000
und den Überblick über den Aufenthaltsort behalten,
06:07
so that it can use its own movements
151
352000
2000
so dass sie ihre eigene Bewegungen benutzen kann,
06:09
to know where it is in its environment.
152
354000
2000
um sich in ihrer Umgebung zu verorten.
06:11
Do people have grid cells?
153
356000
2000
Besitzen Menschen Gitterzellen?
06:13
Well because all of the grid-like firing patterns
154
358000
2000
Nun, da alle diese gitterartigen Feuermuster
06:15
have the same axes of symmetry,
155
360000
2000
die gleichen Symmetrieachsen,
06:17
the same orientations of grid, shown in orange here,
156
362000
3000
die gleiche Gitterorientierung, hier in orange dargestellt, haben,
06:20
it means that the net activity
157
365000
2000
bedeutet dies, dass die reine Aktivität
06:22
of all of the grid cells in a particular part of the brain
158
367000
3000
all dieser Gitterzellen sich in einer bestimmten Stelle des Gehirns
06:25
should change
159
370000
2000
ändern sollte,
06:27
according to whether we're running along these six directions
160
372000
2000
je nachdem, ob wir eine dieser sechs Richtungen nehmen,
06:29
or running along one of the six directions in between.
161
374000
3000
oder eine der sechs Richtungen dazwischen.
06:32
So we can put people in an MRI scanner
162
377000
2000
Folglich können wir von Menschen ein MRT machen,
06:34
and have them do a little video game
163
379000
2000
während sie ein kleines Videospiel spielen,
06:36
like the one I showed you
164
381000
2000
wie das, das ich Ihnen gezeigt habe,
06:38
and look for this signal.
165
383000
2000
und warten auf das Signal.
06:40
And indeed, you do see it in the human entorhinal cortex,
166
385000
3000
Und tatsächlich, man sieht es in ihrer entorhinalen Hirnrinde,
06:43
which is the same part of the brain that you see grid cells in rats.
167
388000
3000
die dem Teil des Gehirns entspricht, wo sich bei den Ratten die Gitterzellen befinden.
06:46
So back to Homer.
168
391000
2000
Nun zurück zu Homer.
06:48
He's probably remembering where his car was
169
393000
2000
Er ist vermutlich dabei, sich zu erinnern, wo sein Auto steht,
06:50
in terms of the distances and directions
170
395000
2000
in Bezug auf die Abstände und Richtungen
06:52
to extended buildings and boundaries
171
397000
2000
zu Gebäuden und Grenzen,
06:54
around the location where he parked.
172
399000
2000
die sich rund um die Stelle, wo er geparkt hat, befinden.
06:56
And that would be represented
173
401000
2000
Und dies würde dargestellt werden durch
06:58
by the firing of boundary-detecting cells.
174
403000
2000
das Feuern der Grenzortungszellen.
07:00
He's also remembering the path he took out of the car park,
175
405000
3000
Er erinnert sich auch an den Weg, auf dem er den Parkplatz verließ,
07:03
which would be represented in the firing of grid cells.
176
408000
3000
was man durch das Feuern der Gitterzellen darstellen würde.
07:06
Now both of these kinds of cells
177
411000
2000
Nun, diese beide Arten von Zellen
07:08
can make the place cells fire.
178
413000
2000
können die Platzzellen zum Feuern bringen.
07:10
And he can return to the location where he parked
179
415000
2000
Und er kann zur Stelle zurückkehren, wo er geparkt hat,
07:12
by moving so as to find where it is
180
417000
3000
indem er sich so bewegt,
07:15
that best matches the firing pattern
181
420000
2000
dass das aktuelle Feuermuster der Platzzellen
07:17
of the place cells in his brain currently
182
422000
2000
in seinem Gehirn mit dem gespeicherten Muster,
07:19
with the stored pattern where he parked his car.
183
424000
3000
das beim Parken des Autos entstand, übereinstimmt.
07:22
And that guides him back to that location
184
427000
2000
Und dies führt ihn zurück zu dieser Stelle,
07:24
irrespective of visual cues
185
429000
2000
ungeachtet von visuellen Hinweisen,
07:26
like whether his car's actually there.
186
431000
2000
wie ob das Auto wirklich dort ist.
07:28
Maybe it's been towed.
187
433000
2000
Vielleicht wurde es abgeschleppt.
07:30
But he knows where it was, so he knows to go and get it.
188
435000
3000
Aber er weiß, wo es war, und so weiß er, wie er es wiedererlangen kann.
07:33
So beyond spatial memory,
189
438000
2000
Jenseits des räumlichen Gedächtnisses also
07:35
if we look for this grid-like firing pattern
190
440000
2000
können wir nach gitterartigen Feuermustern
07:37
throughout the whole brain,
191
442000
2000
im ganzen Gehirn suchen.
07:39
we see it in a whole series of locations
192
444000
3000
Wir können sie in einer Reihe von Orten sehen,
07:42
which are always active
193
447000
2000
die beim Verrichten autobiografischer
07:44
when we do all kinds of autobiographical memory tasks,
194
449000
2000
Gedächtnisaufgaben aller Art ständig aktiv sind,
07:46
like remembering the last time you went to a wedding, for example.
195
451000
3000
wie etwa sich daran zu erinnern, wann man zuletzt auf einer Hochzeit war.
07:49
So it may be that the neural mechanisms
196
454000
2000
Also könnte es sein, dass die Neuromechanismen,
07:51
for representing the space around us
197
456000
3000
die den uns umgebenden Raum darstellen,
07:54
are also used for generating visual imagery
198
459000
4000
ebenfalls zum Erzeugen einer Visualisierung verwendet werden,
07:58
so that we can recreate the spatial scene, at least,
199
463000
3000
damit wir zumindest die räumliche Komponente unserer
08:01
of the events that have happened to us when we want to imagine them.
200
466000
3000
Erlebnisse wiederherstellen können, wenn wir uns sie vorstellen.
08:04
So if this was happening,
201
469000
2000
Wenn das geschähe,
08:06
your memories could start by place cells activating each other
202
471000
3000
könnten sich Platzzellen gegenseitig aktivieren
08:09
via these dense interconnections
203
474000
2000
durch diese dichten Vernetzungen,
08:11
and then reactivating boundary cells
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476000
2000
und dann würden sie die Grenzzellen reaktivieren,
08:13
to create the spatial structure
205
478000
2000
um die Flächenstrukturen des Erlebnisses
08:15
of the scene around your viewpoint.
206
480000
2000
rund um Ihren Standpunkt zu formen.
08:17
And grid cells could move this viewpoint through that space.
207
482000
2000
Und die Gitterzellen könnten den Standpunkt durch den Raum bewegen.
08:19
Another kind of cell, head direction cells,
208
484000
2000
Eine andere Art von Zelle, die Kopfbewegungszelle,
08:21
which I didn't mention yet,
209
486000
2000
die ich noch nicht erwähnt hatte,
08:23
they fire like a compass according to which way you're facing.
210
488000
3000
feuert wie ein Kompass, je nachdem, in welche Richtung man schaut.
08:26
They could define the viewing direction
211
491000
2000
Die Zellen könnten die Blickrichtung bestimmen,
08:28
from which you want to generate an image for your visual imagery,
212
493000
3000
von der aus Sie ein Bild zur Visualisierung erzeugen wollen,
08:31
so you can imagine what happened when you were at this wedding, for example.
213
496000
3000
so dass Sie sich z. B. vorstellen können, was damals auf der Hochzeit passierte.
08:34
So this is just one example
214
499000
2000
Das ist aber nur ein Beispiel
08:36
of a new era really
215
501000
2000
von einer neuen Ära
08:38
in cognitive neuroscience
216
503000
2000
in der kognitiven Neurowissenschaft,
08:40
where we're beginning to understand
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505000
2000
wo wir langsam anfangen, die psychologischen
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psychological processes
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507000
2000
Vorgänge zu verstehen:
08:44
like how you remember or imagine or even think
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509000
3000
wie man sich erinnert, sich etwas vorstellt, oder einfach denkt,
08:47
in terms of the actions
220
512000
2000
und welche Funktionen dabei die
08:49
of the billions of individual neurons that make up our brains.
221
514000
3000
Milliarden einzelner Nervenzellen, aus denen unser Gehirn besteht, erfüllen.
08:52
Thank you very much.
222
517000
2000
Vielen Dank.
08:54
(Applause)
223
519000
3000
(Applaus)
ABOUT THE SPEAKER
Neil Burgess - NeuroscientistAt University College in London, Neil Burgess researches how patterns of electrical activity in brain cells guide us through space.
Why you should listen
Neil Burgessis is deputy director of the Institute of Cognitive Neuroscience at University College London, where he investigates of the role of the hippocampus in spatial navigation and episodic memory. His research is directed at answering questions such as: How are locations represented, stored and used in the brain? What processes and which parts of the brain are involved in remembering the spatial and temporal context of everyday events, and in finding one's way about?
To explore this space, he and his team use a range of methods for gathering data, including pioneering uses of virtual reality, as well as computational modelling and electrophysiological analysis of the function of hippocampal neurons in the rat, functional imaging of human navigation, and neuropsychological experiments on spatial and episodic memory.
A parallel interest: Investigating our human short-term memory for serial order, or how we know our 123s.
Neil Burgess | Speaker | TED.com