TEDGlobal 2009
Rebecca Saxe: How we read each other's minds
Rebecca Saxe sobre cómo el cerebro realiza juicios morales
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Percibir los motivos, las creencias, los sentimientos de los seres queridos y extraños es un talento natural de los seres humanos. Pero, ¿cómo lo hacemos? Rebecca Saxe comparte su fascinante trabajo de investigación donde descubre cómo el cerebro genera pensamientos acerca de los pensamientos de otros y juzga sus actos.
Rebecca Saxe - Cognitive neuroscientist
Rebecca Saxe studies how we think about other people's thoughts. At the Saxelab at MIT, she uses fMRI to identify what happens in our brains when we consider the motives, passions and beliefs of others. Full bio
Rebecca Saxe studies how we think about other people's thoughts. At the Saxelab at MIT, she uses fMRI to identify what happens in our brains when we consider the motives, passions and beliefs of others. Full bio
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Today I'm going to talk to you about the problem of other minds.
0
0
3000
Hoy les hablaré sobre el problema de las otras mentes.
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And the problem I'm going to talk about
1
3000
2000
Y el problema del que voy a hablar
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is not the familiar one from philosophy,
2
5000
3000
no es el típico tratado por la filosofía,
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which is, "How can we know
3
8000
2000
de "¿Cómo podemos saber
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whether other people have minds?"
4
10000
2000
si otras personas tienen mente?"
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That is, maybe you have a mind,
5
12000
2000
Es decir, tal vez usted tiene una mente,
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and everyone else is just a really convincing robot.
6
14000
3000
y todos los demás son sólo robots realmente convincentes.
00:29
So that's a problem in philosophy,
7
17000
2000
Por tanto, eso es un problema filosófico.
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but for today's purposes I'm going to assume
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19000
2000
Pero para los propósitos de hoy, asumo
00:33
that many people in this audience have a mind,
9
21000
2000
que muchas personas en esta audiencia tienen mente,
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and that I don't have to worry about this.
10
23000
2000
y que no tengo que preocuparme por esto.
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There is a second problem that is maybe even more familiar to us
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25000
3000
Hay un segundo problema que quizá nos es más familiar
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as parents and teachers and spouses
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28000
3000
como padres, maestros, cónyuges
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and novelists,
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y novelistas.
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which is, "Why is it so hard
14
33000
2000
Éste es, "¿Por qué es tan difícil
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to know what somebody else wants or believes?"
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35000
2000
saber lo que quiere o cree una persona?"
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Or perhaps, more relevantly,
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2000
O, aún más relevante,
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"Why is it so hard to change what somebody else wants or believes?"
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39000
3000
"¿Por qué es tan difícil cambiar lo que alguien quiere o cree?"
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I think novelists put this best.
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2000
Creo que los novelistas lo expresan mejor.
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Like Philip Roth, who said,
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44000
2000
Como Philip Roth quien dijo:
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"And yet, what are we to do about this terribly significant business
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46000
3000
"Y, sin embargo, ¿qué vamos a hacer sobre este asunto tan importante
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of other people?
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49000
2000
de las otras personas?
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So ill equipped are we all,
22
51000
2000
¿Tan mal dotados, estamos todos,
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to envision one another's interior workings
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53000
2000
como para imaginar el funcionamiento interior de otros
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and invisible aims."
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2000
así como sus objetivos secretos?"
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So as a teacher and as a spouse,
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57000
3000
Como profesora y como esposa
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this is, of course, a problem I confront every day.
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60000
2000
esto es, decididamente, un problema que enfrento cada día.
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But as a scientist, I'm interested in a different problem of other minds,
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62000
3000
Pero, como científica, estoy interesada en un otro problema sobre las mentes,
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and that is the one I'm going to introduce to you today.
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65000
3000
y ese es el que les presentaré hoy.
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And that problem is, "How is it so easy
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68000
2000
El problema es: "¿Cómo resulta tan fácil
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to know other minds?"
30
70000
2000
conocer otras mentes?"
01:24
So to start with an illustration,
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72000
2000
Así que para empezar a ilustrarlo,
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you need almost no information,
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74000
2000
casi no necesitan información,
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one snapshot of a stranger,
33
76000
2000
nos basta con un vistazo,
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to guess what this woman is thinking,
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78000
2000
para adivinar lo que está pensando esta mujer
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or what this man is.
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80000
3000
o este hombre.
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And put another way, the crux of the problem is
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83000
2000
Y dicho de otra manera, el quid de la cuestión es
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the machine that we use for thinking about other minds,
37
85000
3000
cómo es la máquina que usamos para pensar sobre otras mentes,
01:40
our brain, is made up of pieces, brain cells,
38
88000
3000
nuestro cerebro, compuesto de piezas, las células cerebrales,
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that we share with all other animals, with monkeys
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91000
2000
que compartimos con todos otros animales, con monos,
01:45
and mice and even sea slugs.
40
93000
3000
con ratones e incluso con babosas de mar.
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And yet, you put them together in a particular network,
41
96000
3000
No obstante, se agrupan en una red particular,
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and what you get is the capacity to write Romeo and Juliet.
42
99000
3000
y lo que se obtiene es la capacidad para escribir Romeo y Julieta.
01:54
Or to say, as Alan Greenspan did,
43
102000
2000
O decir, lo que dijo Alan Greenspan:
01:56
"I know you think you understand what you thought I said,
44
104000
3000
"Sé que crees que entiende lo que pensaba que dije,
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but I'm not sure you realize that what you heard
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107000
2000
pero no estoy seguro de que se haya dado cuenta de que lo que escuchó
02:01
is not what I meant."
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109000
2000
no es lo que quería decir."
02:03
(Laughter)
47
111000
3000
(Risas)
02:06
So, the job of my field of cognitive neuroscience
48
114000
2000
Por tanto, el trabajo de mi área de la neurociencia cognitiva
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is to stand with these ideas,
49
116000
2000
es confrontar estas ideas,
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one in each hand.
50
118000
2000
mano a mano.
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And to try to understand how you can put together
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120000
3000
Y para tratar de entender cómo es posible configurar
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simple units, simple messages over space and time, in a network,
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123000
4000
unidades simples, mensajes sencillos sobre el espacio y el tiempo en una red,
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and get this amazing human capacity to think about minds.
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127000
4000
y obtener esta sorprendente capacidad humana de pensar en las mentes.
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So I'm going to tell you three things about this today.
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131000
3000
Hoy explicaré tres cosas al respecto.
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Obviously the whole project here is huge.
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134000
3000
Obviamente, todo el proyecto es enorme.
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And I'm going to tell you just our first few steps
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137000
3000
Y explicaré solo los primeros pasos
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about the discovery of a special brain region
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140000
2000
sobre el descubrimiento de una región del cerebro específica
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for thinking about other people's thoughts.
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142000
2000
que reflexiona acerca de cómo piensan otras personas.
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Some observations on the slow development of this system
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144000
2000
Haré algunas observaciones sobre el lento desarrollo de este sistema
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as we learn how to do this difficult job.
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146000
4000
mientras aprendemos a hacer esta difícil tarea.
02:42
And then finally, to show that some of the differences
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150000
2000
Y, por último, mostraré que algunas de las diferencias
02:44
between people, in how we judge others,
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152000
3000
entre las personas y la manera de juzgar a los demás,
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can be explained by differences in this brain system.
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155000
4000
puede explicarse a través de las diferencias en el sistema cerebral.
02:51
So first, the first thing I want to tell you is that
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159000
2000
Así es que, en primer lugar
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there is a brain region in the human brain, in your brains,
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161000
3000
hay una región en el cerebro humano, en sus cerebros,
02:56
whose job it is to think about other people's thoughts.
66
164000
3000
cuyo trabajo es pensar acerca de los pensamientos de otras personas.
02:59
This is a picture of it.
67
167000
2000
Ésta es una foto de esa región.
03:01
It's called the Right Temporo-Parietal Junction.
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169000
2000
Se llama unión temporoparietal derecha.
03:03
It's above and behind your right ear.
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171000
2000
Situada por encima y por detrás de la oreja derecha.
03:05
And this is the brain region you used when you saw the pictures I showed you,
70
173000
2000
Y ésta es la región del cerebro que ustedes activaron al ver las fotos que les mostré,
03:07
or when you read Romeo and Juliet
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175000
2000
o cuando leen Romeo y Julieta,
03:09
or when you tried to understand Alan Greenspan.
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177000
3000
o cuando intentaron entender a Alan Greenspan.
03:12
And you don't use it for solving any other kinds of logical problems.
73
180000
4000
Y no se utiliza para resolver ningún otro tipo de problema lógico.
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So this brain region is called the Right TPJ.
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184000
3000
Así que esta región del cerebro denominada unión temporoparietal derecha.
03:19
And this picture shows the average activation
75
187000
2000
Y esta imagen muestra la activación media
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in a group of what we call typical human adults.
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189000
2000
en un grupo de "adultos humanos típicos"
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They're MIT undergraduates.
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191000
2000
... estudiantes de pregrado en MIT.
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(Laughter)
78
193000
4000
(Risas)
03:29
The second thing I want to say about this brain system
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197000
2000
Lo segundo que quiero decir sobre este sistema cerebral
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is that although we human adults
80
199000
2000
es que a pesar de que los humanos adultos
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are really good at understanding other minds,
81
201000
2000
son muy buenos en comprender otras mentes,
03:35
we weren't always that way.
82
203000
2000
no siempre han tenido esa capacidad.
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It takes children a long time to break into the system.
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205000
3000
Los niños necesitan mucho tiempo para entrar en este sistema.
03:40
I'm going to show you a little bit of that long, extended process.
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208000
4000
Les mostraré algo de ese proceso largo y prolongado.
03:44
The first thing I'm going to show you is a change between age three and five,
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212000
3000
Lo primero les mostraré el cambio entre la edad de los tres a los cinco años,
03:47
as kids learn to understand
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215000
2000
cuando los niños aprenden a comprender
03:49
that somebody else can have beliefs that are different from their own.
87
217000
3000
que alguien puede tener creencias diferentes a las suyas.
03:52
So I'm going to show you a five-year-old
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220000
2000
Voy a mostrarles a un niño de cinco años
03:54
who is getting a standard kind of puzzle
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222000
2000
sometido a un tipo estándar de adivinanza
03:56
that we call the false belief task.
90
224000
3000
que llamamos tarea de creencia falsa.
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Rebecca Saxe (Video): This is the first pirate. His name is Ivan.
91
227000
3000
Video: Este es el primer pirata. Se llama Iván.
04:02
And you know what pirates really like?
92
230000
2000
¿Y sabes lo que de verdad les gusta a los piratas?
04:04
Child: What? RS: Pirates really like cheese sandwiches.
93
232000
3000
A los piratas les gustan los sándwiches de queso.
04:07
Child: Cheese? I love cheese!
94
235000
3000
Niño: ¿De queso? ¡Me encanta el queso!
04:10
RS: Yeah. So Ivan has this cheese sandwich,
95
238000
2000
RS: Si. Así que Iván tiene este sándwich de queso.
04:12
and he says, "Yum yum yum yum yum!
96
240000
2000
y él dice "¡Ñam, ñam, ñam, ñam!
04:14
I really love cheese sandwiches."
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242000
2000
Me encantan los sándwiches de queso."
04:16
And Ivan puts his sandwich over here, on top of the pirate chest.
98
244000
4000
E Iván pone su sándwich aquí, encima del cofre del pirata.
04:20
And Ivan says, "You know what? I need a drink with my lunch."
99
248000
4000
E Iván dice: "¿Sabes qué? Necesito beber algo con la comida."
04:24
And so Ivan goes to get a drink.
100
252000
3000
Y así, Iván se va a beber algo.
04:27
And while Ivan is away
101
255000
2000
Y mientras Iván no está
04:29
the wind comes,
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257000
3000
se levanta viento,
04:32
and it blows the sandwich down onto the grass.
103
260000
2000
y tira el sándwich a la hierba.
04:34
And now, here comes the other pirate.
104
262000
4000
Y ahora por aquí viene otro pirata.
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This pirate is called Joshua.
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266000
3000
Este pirata se llama Josué.
04:41
And Joshua also really loves cheese sandwiches.
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269000
2000
Y a Josué también le encantan los sándwiches de queso.
04:43
So Joshua has a cheese sandwich and he says,
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271000
2000
Josué tiene un sándwich de queso y dice:
04:45
"Yum yum yum yum yum! I love cheese sandwiches."
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273000
4000
"¡Ñam, ñam, ñam, ñam! Me encantan los sándwiches de queso."
04:49
And he puts his cheese sandwich over here on top of the pirate chest.
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277000
3000
Y pone el sándwich de queso aquí encima del cofre del pirata.
04:52
Child: So, that one is his.
110
280000
2000
Niño: Así es que éste es suyo.
04:54
RS: That one is Joshua's. That's right.
111
282000
2000
RS: Ése es de Josué. Así es.
04:56
Child: And then his went on the ground.
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284000
2000
Niño: Y entonces, el suyo se cayó al suelo.
04:58
RS: That's exactly right.
113
286000
2000
RS: Eso es, exactamente así.
05:00
Child: So he won't know which one is his.
114
288000
2000
Niño: De modo que no sabrá cuál es el suyo.
05:02
RS: Oh. So now Joshua goes off to get a drink.
115
290000
3000
RS: Oh. Así que ahora Josué se va a beber algo.
05:05
Ivan comes back and he says, "I want my cheese sandwich."
116
293000
4000
Iván regresa y dice: "Quiero mi sándwich de queso."
05:09
So which one do you think Ivan is going to take?
117
297000
3000
Así que ¿cuál crees que elegirá Iván?
05:12
Child: I think he is going to take that one.
118
300000
2000
Niño: Yo creo que elegirá éste.
05:14
RS: Yeah, you think he's going to take that one? All right. Let's see.
119
302000
2000
RS: Sí, ¿crees que va a elegir éste? Muy bien. Vamos a ver.
05:16
Oh yeah, you were right. He took that one.
120
304000
3000
Oh, sí, tenías razón. Eligió éste.
05:19
So that's a five-year-old who clearly understands
121
307000
2000
Así que es niño de cinco años que comprende claramente
05:21
that other people can have false beliefs
122
309000
2000
que otras personas pueden tener creencias equivocadas
05:23
and what the consequences are for their actions.
123
311000
2000
y cuáles son las consecuencias de sus actos.
05:25
Now I'm going to show you a three-year-old
124
313000
3000
Ahora voy a mostrar a un niño de tres años de edad
05:28
who got the same puzzle.
125
316000
2000
a quien se le sometió a la misma adivinanza.
05:30
RS: And Ivan says, "I want my cheese sandwich."
126
318000
2000
Video: RS: E Iván dice: "Quiero mi sándwich de queso."
05:32
Which sandwich is he going to take?
127
320000
3000
¿Qué sandwich va a elegir?
05:35
Do you think he's going to take that one? Let's see what happens.
128
323000
2000
¿Crees que va a elegir éste? Vamos a ver qué pasa.
05:37
Let's see what he does. Here comes Ivan.
129
325000
2000
Vamos a ver lo que hace. Aquí viene Iván.
05:39
And he says, "I want my cheese sandwich."
130
327000
3000
Y él dice, "Quiero mi sándwich de queso."
05:42
And he takes this one.
131
330000
2000
Y elige éste.
05:44
Uh-oh. Why did he take that one?
132
332000
3000
¡Uy, uy, uy!¿Por qué ha elegido ése?
05:47
Child: His was on the grass.
133
335000
4000
Niño: El suyo estaba en la hierba.
05:51
So the three-year-old does two things differently.
134
339000
3000
RS : Por tanto, el niño de tres años hace dos cosas de manera diferente.
05:54
First, he predicts Ivan will take the sandwich
135
342000
3000
En primer lugar, predice que Iván elegirá el sándwich
05:57
that's really his.
136
345000
2000
que es realmente suyo.
05:59
And second, when he sees Ivan taking the sandwich where he left his,
137
347000
4000
Y en segundo lugar, cuando va a Iván tomar el sándwich del lugar donde lo dejó,
06:03
where we would say he's taking that one because he thinks it's his,
138
351000
3000
cuando nosotros diríamos que lo toma porque piensa que es suyo,
06:06
the three-year-old comes up with another explanation:
139
354000
3000
el niño de tres años tiene otra explicación.
06:09
He's not taking his own sandwich because he doesn't want it,
140
357000
2000
Él no elige su propio sándwich porque ya no lo desee,
06:11
because now it's dirty, on the ground.
141
359000
2000
sino porque está sucio en el suelo.
06:13
So that's why he's taking the other sandwich.
142
361000
2000
Así que por eso él se decide por el otro sándwich.
06:15
Now of course, development doesn't end at five.
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363000
4000
Por supuesto que este desarrollo no se detiene a los cinco años.
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And we can see the continuation of this process
144
367000
2000
Y podemos ver la continuación de este proceso
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of learning to think about other people's thoughts
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369000
2000
de aprender cómo son los pensamientos de otras personas
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by upping the ante
146
371000
2000
doblando la apuesta
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and asking children now, not for an action prediction,
147
373000
3000
y preguntando a los niños, no por una predicción de actos,
06:28
but for a moral judgment.
148
376000
2000
sino por un juicio moral.
06:30
So first I'm going to show you the three-year-old again.
149
378000
2000
Así es que primero mostraré al niño de tres años de nuevo.
06:32
RS.: So is Ivan being mean and naughty for taking Joshua's sandwich?
150
380000
3000
Video: RS: ¿Se portó mal Iván por haber tomado el sándwich de Josué?
06:35
Child: Yeah.
151
383000
1000
Niño: Si.
06:36
RS: Should Ivan get in trouble for taking Joshua's sandwich?
152
384000
3000
RS: ¿Debería recibir Iván su merecido por haber tomado el sándwich de Josué?
06:39
Child: Yeah.
153
387000
2000
Niño: Si.
06:41
So it's maybe not surprising he thinks it was mean of Ivan
154
389000
2000
Así que, quizás no es tan sorprendente que piense que Iván ha sido malo
06:43
to take Joshua's sandwich,
155
391000
2000
por tomar el sándwich de Josué.
06:45
since he thinks Ivan only took Joshua's sandwich
156
393000
2000
Ya que piensa que Iván tomó el sándwich de Josué solamente
06:47
to avoid having to eat his own dirty sandwich.
157
395000
3000
para no comer su propio sándwich sucio.
06:50
But now I'm going to show you the five-year-old.
158
398000
2000
Ahora mostraré al niño de cinco años.
06:52
Remember the five-year-old completely understood
159
400000
2000
Recuerden que el niño de cinco entendió completamente
06:54
why Ivan took Joshua's sandwich.
160
402000
2000
por qué Iván tomó el sándwich de Josué
06:56
RS: Was Ivan being mean and naughty
161
404000
2000
Video: RS: ¿Se portó mal Ivan
06:58
for taking Joshua's sandwich?
162
406000
2000
por haber tomado el sándwich de Josué?
07:00
Child: Um, yeah.
163
408000
2000
Niño: Bueno, sí.
07:02
And so, it is not until age seven
164
410000
2000
RS: Y no es hasta los siete años
07:04
that we get what looks more like an adult response.
165
412000
3000
que se consigue algo que se parece más a una respuesta de adultos.
07:07
RS: Should Ivan get in trouble for taking Joshua's sandwich?
166
415000
3000
Video: RS: ¿Debería recibir Iván su merecido por haber tomado el sándwich de Josué?
07:10
Child: No, because the wind should get in trouble.
167
418000
2000
Niño: No, el viento debería recibir su merecido.
07:12
He says the wind should get in trouble
168
420000
3000
RS: Él dice que el viento debería recibir su merecido,
07:15
for switching the sandwiches.
169
423000
2000
por cambiar los sándwiches.
07:17
(Laughter)
170
425000
2000
(Risas)
07:19
And now what we've started to do in my lab
171
427000
2000
Y ahora lo que hemos empezado a hacer en el laboratorio
07:21
is to put children into the brain scanner
172
429000
2000
es poner a los niños en el escáner cerebral
07:23
and ask what's going on in their brain
173
431000
3000
para visualizar qué está pasando en el cerebro
07:26
as they develop this ability to think about other people's thoughts.
174
434000
3000
a medida que desarrollan esta capacidad de pensar cómo son los pensamientos de otras personas.
07:29
So the first thing is that in children we see this same brain region, the Right TPJ,
175
437000
4000
Lo primero es ver en los niños la misma región cerebral, la unión temporoparietal derecha,
07:33
being used while children are thinking about other people.
176
441000
3000
activada cuando los niños están pensando en otras personas.
07:36
But it's not quite like the adult brain.
177
444000
2000
Pero no es exactamente como el cerebro adulto.
07:38
So whereas in the adults, as I told you,
178
446000
2000
Así, en los adultos, como ya dije,
07:40
this brain region is almost completely specialized --
179
448000
3000
esta región del cerebro está prácticamente especializada.
07:43
it does almost nothing else except for thinking about other people's thoughts --
180
451000
3000
No hace casi otra cosa, excepto pensar acerca de los pensamientos de otras personas.
07:46
in children it's much less so,
181
454000
2000
En los niños es mucho menos,
07:48
when they are age five to eight,
182
456000
2000
cuando tienen entre cinco años y ocho años,
07:50
the age range of the children I just showed you.
183
458000
2000
el tramo de edad de los niños mostrados.
07:52
And actually if we even look at eight to 11-year-olds,
184
460000
3000
Y, de hecho si observáramos a los niños de 8 a 11 años,
07:55
getting into early adolescence,
185
463000
2000
entrando ya en la pubertad,
07:57
they still don't have quite an adult-like brain region.
186
465000
3000
veríamos que todavía no tienen la región del cerebro como un adulto.
08:00
And so, what we can see is that over the course of childhood
187
468000
3000
Y así, lo que podemos ver es que durante la infancia
08:03
and even into adolescence,
188
471000
2000
e incluso en la adolescencia,
08:05
both the cognitive system,
189
473000
2000
tanto el sistema cognitivo,
08:07
our mind's ability to think about other minds,
190
475000
2000
esto es, la capacidad de nuestra mente a pensar en otras mentes,
08:09
and the brain system that supports it
191
477000
2000
y el sistema cerebral en el que se apoya,
08:11
are continuing, slowly, to develop.
192
479000
3000
continúan desarrollándose lentamente.
08:14
But of course, as you're probably aware,
193
482000
2000
Pero, claro está, como ustedes probablemente saben,
08:16
even in adulthood,
194
484000
2000
incluso en la edad adulta,
08:18
people differ from one another in how good they are
195
486000
2000
las personas se diferencian en su capacidad
08:20
at thinking of other minds, how often they do it
196
488000
2000
de pensar en otras mentes, en la frecuencia que lo hacen,
08:22
and how accurately.
197
490000
2000
y la precisión.
08:24
And so what we wanted to know was, could differences among adults
198
492000
3000
Por tanto, deseamos saber si las diferencias entre los adultos
08:27
in how they think about other people's thoughts
199
495000
2000
en su forma de pensar acerca de los pensamientos de los demás
08:29
be explained in terms of differences in this brain region?
200
497000
3000
podrían explicarse en función de las diferencias en esta región del cerebro.
08:32
So, the first thing that we did is we gave adults a version
201
500000
3000
Así que lo primero que hicimos fue dar a los adultos una versión
08:35
of the pirate problem that we gave to the kids.
202
503000
2000
del problema de los piratas que dimos a los niños.
08:37
And I'm going to give that to you now.
203
505000
2000
Y que ahora les mostraré.
08:39
So Grace and her friend are on a tour of a chemical factory,
204
507000
3000
Grace y su amigo están de visita en una fábrica de productos químicos
08:42
and they take a break for coffee.
205
510000
2000
y hacen un descanso para tomar un café.
08:44
And Grace's friend asks for some sugar in her coffee.
206
512000
3000
Y el amigo de Grace le pide un poco de azúcar para el café.
08:47
Grace goes to make the coffee
207
515000
3000
Grace va donde está el café
08:50
and finds by the coffee a pot
208
518000
2000
y al lado del café ve un recipiente
08:52
containing a white powder, which is sugar.
209
520000
3000
que contiene un polvo blanco que es el azúcar.
08:55
But the powder is labeled "Deadly Poison,"
210
523000
3000
Sin embargo, el recipiente tiene la etiqueta "Veneno mortal".
08:58
so Grace thinks that the powder is a deadly poison.
211
526000
3000
Así que Grace piensa que el polvo es un veneno mortal,
09:01
And she puts it in her friend's coffee.
212
529000
2000
y se lo pone en el café de su amigo.
09:03
And her friend drinks the coffee, and is fine.
213
531000
3000
Y su amigo bebe el café y no le pasa nada.
09:06
How many people think it was morally permissible
214
534000
2000
¿Cuántas personas piensan que es moralmente admisible
09:08
for Grace to put the powder in the coffee?
215
536000
4000
que Grace haya puesto el polvo en el café?
09:12
Okay. Good. (Laughter)
216
540000
3000
Vale. Bien. (Risas)
09:15
So we ask people, how much should Grace be blamed
217
543000
3000
Así que preguntamos a las personas cuánto se debería castigar a Grace
09:18
in this case, which we call a failed attempt to harm?
218
546000
2000
en este caso, que denominamos un fallido intento de perjuicio.
09:20
And we can compare that to another case,
219
548000
2000
Y podemos comparar esto con otro caso
09:22
where everything in the real world is the same.
220
550000
2000
donde todo en el mundo real es lo mismo.
09:24
The powder is still sugar, but what's different is what Grace thinks.
221
552000
3000
El polvo es todavía azúcar, pero lo que cambia es lo que piensa Grace.
09:27
Now she thinks the powder is sugar.
222
555000
3000
Ahora ella piensa que el polvo es azúcar.
09:30
And perhaps unsurprisingly, if Grace thinks the powder is sugar
223
558000
3000
Y quizá era de esperar que, si Grace piensa que el polvo es azúcar
09:33
and puts it in her friend's coffee,
224
561000
2000
y se lo pone en el café de su amigo,
09:35
people say she deserves no blame at all.
225
563000
2000
la gente diga que ella no merece castigo alguno.
09:37
Whereas if she thinks the powder was poison, even though it's really sugar,
226
565000
4000
Mientras que, si ella cree que el polvo es veneno, aunque en realidad es azúcar,
09:41
now people say she deserves a lot of blame,
227
569000
3000
en los ojos de las personas ella merece un buen castigo,
09:44
even though what happened in the real world was exactly the same.
228
572000
3000
aunque lo que sucediera en la realidad fuera exactamente lo mismo.
09:47
And in fact, they say she deserves more blame
229
575000
2000
Y, de hecho, dicen que merece más castigo
09:49
in this case, the failed attempt to harm,
230
577000
2000
en el caso de fallido intento de perjuicio
09:51
than in another case,
231
579000
2000
que en el otro caso,
09:53
which we call an accident.
232
581000
2000
que denominamos accidente.
09:55
Where Grace thought the powder was sugar,
233
583000
2000
Cuando Grace pensó que el polvo era azúcar,
09:57
because it was labeled "sugar" and by the coffee machine,
234
585000
2000
porque tenía la etiqueta "azúcar" y estaba al lado de la máquina de café,
09:59
but actually the powder was poison.
235
587000
2000
pero en realidad el polvo era veneno.
10:01
So even though when the powder was poison,
236
589000
3000
Así que, aunque el polvo era veneno,
10:04
the friend drank the coffee and died,
237
592000
3000
el amigo bebió el café y murió.
10:07
people say Grace deserves less blame in that case,
238
595000
3000
En ese caso la gente considera que Grace merece menos castigo,
10:10
when she innocently thought it was sugar,
239
598000
2000
ya que inocentemente, pensaba que se trataba de azúcar,
10:12
than in the other case, where she thought it was poison
240
600000
2000
que en el otro caso, donde pensaba que se trataba de veneno,
10:14
and no harm occurred.
241
602000
3000
aunque no se produjo perjuicio alguno.
10:17
People, though, disagree a little bit
242
605000
2000
La gente, sin embargo, no se pone de acuerdo
10:19
about exactly how much blame Grace should get
243
607000
2000
sobre cuánto se debe castigar a Grace
10:21
in the accident case.
244
609000
2000
en el caso de accidente.
10:23
Some people think she should deserve more blame,
245
611000
2000
Algunas personas piensan que se merecería mayor castigo
10:25
and other people less.
246
613000
2000
y otras personas piensan que menos.
10:27
And what I'm going to show you is what happened when we look inside
247
615000
2000
Y voy a presentar lo que vimos cuando observamos el interior
10:29
the brains of people while they're making that judgment.
248
617000
2000
de los cerebros de las personas mientras hacen una valoración moral.
10:31
So what I'm showing you, from left to right,
249
619000
2000
Así que lo que les muestro de izquierda a derecha,
10:33
is how much activity there was in this brain region,
250
621000
3000
es cuánta actividad había en esta región del cerebro.
10:36
and from top to bottom, how much blame
251
624000
2000
y de arriba a abajo, la cantidad de castigo
10:38
people said that Grace deserved.
252
626000
2000
que las personas consideraban que merecía Grace.
10:40
And what you can see is, on the left
253
628000
2000
Y lo que se puede ver a la izquierda
10:42
when there was very little activity in this brain region,
254
630000
2000
cuando hay muy poca actividad en esta región del cerebro,
10:44
people paid little attention to her innocent belief
255
632000
3000
las personas prestaron poca atención a su presunción de inocencia
10:47
and said she deserved a lot of blame for the accident.
256
635000
3000
y decían que merecía un gran castigo por el accidente.
10:50
Whereas on the right, where there was a lot of activity,
257
638000
2000
Mientras que, a la derecha donde había mucha actividad,
10:52
people paid a lot more attention to her innocent belief,
258
640000
3000
las personas prestaron mucha más atención a su presunción de inocencia,
10:55
and said she deserved a lot less blame
259
643000
2000
y consideraron que merecía un castigo menor
10:57
for causing the accident.
260
645000
2000
por causar el accidente.
10:59
So that's good, but of course
261
647000
2000
Esto está muy bien, por supuesto, pero
11:01
what we'd rather is have a way to interfere
262
649000
2000
lo que intentamos es lograr la manera de interferir
11:03
with function in this brain region,
263
651000
2000
en la función en esta región del cerebro,
11:05
and see if we could change people's moral judgment.
264
653000
3000
y ver si podemos cambiar el juicio moral de las personas.
11:08
And we do have such a tool.
265
656000
2000
Y ya tenemos esa herramienta.
11:10
It's called Trans-Cranial Magnetic Stimulation,
266
658000
2000
Se llama estimulación magnética transcraneal,
11:12
or TMS.
267
660000
2000
o EMT.
11:14
This is a tool that lets us pass a magnetic pulse
268
662000
2000
Esta herramienta nos permite pasar un impulso magnético
11:16
through somebody's skull, into a small region of their brain,
269
664000
4000
a través del cráneo, hacia una pequeña región del cerebro,
11:20
and temporarily disorganize the function of the neurons in that region.
270
668000
4000
y desorganizar temporalmente el funcionamiento de las neuronas de esa región.
11:24
So I'm going to show you a demo of this.
271
672000
2000
Voy a hacerles una demostración.
11:26
First, I'm going to show you that this is a magnetic pulse.
272
674000
3000
En primer lugar les mostraré que se trata de un impulso magnético,
11:29
I'm going to show you what happens when you put a quarter on the machine.
273
677000
3000
Voy a mostrar lo que ocurre cuando se pone una moneda en la máquina.
11:32
When you hear clicks, we're turning the machine on.
274
680000
4000
Cuando oigan clics, estamos activando la máquina.
11:42
So now I'm going to apply that same pulse to my brain,
275
690000
3000
Así que ahora voy a aplicar ese mismo impulso a mi cerebro,
11:45
to the part of my brain that controls my hand.
276
693000
2000
a la parte de mi cerebro que controla la mano.
11:47
So there is no physical force, just a magnetic pulse.
277
695000
3000
Esto no es fuerza física, se trata sólo de un impulso magnético.
11:54
Woman (Video): Ready, Rebecca? RS: Yes.
278
702000
2000
Video: Mujer: ¿Preparada? Rebecca Saxe: Si.
11:57
Okay, so it causes a small involuntary contraction in my hand
279
705000
3000
Vale, esto que provoca una pequeña contracción involuntaria en la mano
12:00
by putting a magnetic pulse in my brain.
280
708000
3000
por aplicar un impulso magnético a mi cerebro.
12:03
And we can use that same pulse,
281
711000
2000
Y podemos usar ese mismo impulso,
12:05
now applied to the RTPJ,
282
713000
2000
aplicado a la unión temporoparietal derecha,
12:07
to ask if we can change people's moral judgments.
283
715000
3000
para saber si podemos cambiar los juicios morales de las personas.
12:10
So these are the judgments I showed you before, people's normal moral judgments.
284
718000
2000
Así que estos son los juicios que les mostré antes, juicios morales de personas normales.
12:12
And then we can apply TMS to the RTPJ
285
720000
3000
Y luego podemos aplicar una estimulación EMT a la unión temporoparietal derecha,
12:15
and ask how people's judgments change.
286
723000
2000
y preguntar cómo las personas cambian sus juicios morales.
12:17
And the first thing is, people can still do this task overall.
287
725000
4000
Y lo primero es que la gente todavía puede realizar esta tarea.
12:21
So their judgments of the case when everything was fine
288
729000
2000
Así que los juicios del caso, cuando todo estaba bien
12:23
remain the same. They say she deserves no blame.
289
731000
3000
siguen siendo los mismos. Dicen que ella no merece castigo alguno.
12:26
But in the case of a failed attempt to harm,
290
734000
4000
Pero en el caso de un intento fallido de perjuicio,
12:30
where Grace thought that it was poison, although it was really sugar,
291
738000
3000
cuando Grace pensó que era veneno, aunque en realidad era azúcar,
12:33
people now say it was more okay, she deserves less blame
292
741000
3000
las personas ahora dicen que sería mejor que recibiera menos castigo
12:36
for putting the powder in the coffee.
293
744000
3000
por poner el polvo en el café.
12:39
And in the case of the accident, where she thought that it was sugar,
294
747000
2000
Y en el caso del accidente, cuando ella pensaba que era azúcar,
12:41
but it was really poison and so she caused a death,
295
749000
3000
pero en realidad era veneno lo que causó una muerte,
12:44
people say that it was less okay, she deserves more blame.
296
752000
6000
la gente dice que merece más castigo.
12:50
So what I've told you today is that
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758000
2000
Así que lo les he expuesto es que
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people come, actually, especially well equipped
298
760000
4000
la gente está, en realidad, muy bien equipada
12:56
to think about other people's thoughts.
299
764000
2000
para pensar acerca de los pensamientos de otras personas.
12:58
We have a special brain system
300
766000
2000
Tenemos un sistema cerebral especial
13:00
that lets us think about what other people are thinking.
301
768000
3000
que nos permite pensar sobre lo que piensan los demás.
13:03
This system takes a long time to develop,
302
771000
2000
Este sistema necesita mucho tiempo para desarrollarse,
13:05
slowly throughout the course of childhood and into early adolescence.
303
773000
3000
lentamente a lo largo de la infancia y la pubertad.
13:08
And even in adulthood, differences in this brain region
304
776000
3000
E incluso en la edad adulta, las diferencias en esta región del cerebro
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can explain differences among adults
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779000
2000
pueden explicar las diferencias entre los adultos
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in how we think about and judge other people.
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781000
3000
en nuestra forma de pensar y de juzgar a los demás.
13:16
But I want to give the last word back to the novelists,
307
784000
3000
Pero quisiera dar la última palabra de nuevo a los novelistas.
13:19
and to Philip Roth, who ended by saying,
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787000
3000
A Philip Roth quien terminó diciendo:
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"The fact remains that getting people right
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790000
2000
"El hecho es que acertar sobre la gente
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is not what living is all about anyway.
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792000
2000
no es de lo que se trata la vida
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It's getting them wrong that is living.
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794000
2000
Es equivocarse sobre ellos, eso es vivir
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Getting them wrong and wrong and wrong,
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796000
3000
Equivocarse con la gente, una vez, otra y otra más
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and then on careful reconsideration,
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799000
2000
y luego tras reconsiderarlo,
13:33
getting them wrong again."
314
801000
2000
equivocarse de nuevo."
13:35
Thank you.
315
803000
2000
Gracias.
13:37
(Applause)
316
805000
10000
(Aplausos)
13:47
Chris Anderson: So, I have a question. When you start talking about using
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815000
2000
Chris Anderson: Cuando empiezas a hablar sobre el uso de
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magnetic pulses to change people's moral judgments,
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817000
3000
impulsos magnéticos para cambiar los juicios morales de las personas,
13:52
that sounds alarming.
319
820000
3000
suena alarmante.
13:55
(Laughter)
320
823000
1000
(Risas)
13:56
Please tell me that you're not taking phone calls from the Pentagon, say.
321
824000
4000
Por favor, dime que no estás atendiendo llamadas telefónicas del Pentágono, por ejemplo.
14:00
RS: I'm not.
322
828000
2000
Rebecca Saxe: No las atiendo.
14:02
I mean, they're calling, but I'm not taking the call.
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830000
3000
Quiero decir, que llaman, pero yo no atiendo la llamada.
14:05
(Laughter)
324
833000
1000
(Risas)
14:06
CA: They really are calling?
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834000
2000
CA: ¿de verdad que te están llamando?
14:08
So then seriously,
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836000
3000
Venga, en serio, ahora en serio,
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you must lie awake at night sometimes
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839000
3000
a veces debes quedarte despierta durante la noche
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wondering where this work leads.
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842000
2000
preguntándote hacia dónde conduce este trabajo.
14:16
I mean, you're clearly an incredible human being,
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844000
2000
Quiero decir, está claro que eres una persona increíble,
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but someone could take this knowledge
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846000
3000
pero alguien podría utilizar este conocimiento
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and in some future
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849000
2000
y en un futuro
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not-torture chamber,
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851000
2000
no en una cámara de tortura,
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do acts that people here might be worried about.
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853000
3000
realizar acciones que podrían llegar a preocupar a las personas aquí.
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RS: Yeah, we worry about this.
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856000
2000
RS: Sí, esto nos preocupa.
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So, there's a couple of things to say about TMS.
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858000
3000
Por eso, hay un par de cosas que decir acerca de la estimulación magnética transcraneal (EMT)
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One is that you can't be TMSed without knowing it.
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861000
2000
Una es que no te pueden estimular magnéticamente el craneo sin saberlo.
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So it's not a surreptitious technology.
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863000
3000
Así que no es una tecnología encubierta.
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It's quite hard, actually, to get those very small changes.
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866000
3000
Es muy difícil realmente conseguir cambios muy pequeños.
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The changes I showed you are impressive to me
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869000
3000
Los cambios que mostré son impresionantes para mí
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because of what they tell us about the function of the brain,
340
872000
2000
por lo que nos muestran acerca de la función del cerebro.
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but they're small on the scale
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874000
2000
Pero son pequeños en la escala
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of the moral judgments that we actually make.
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876000
2000
de los juicios morales que realmente emitimos.
14:50
And what we changed was not people's
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878000
2000
Y lo que hemos cambiado no son
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moral judgments when they're deciding what to do,
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880000
3000
los juicios morales de las personas cuando están decidiendo qué hacer,
14:55
when they're making action choices.
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883000
2000
cuando están tomando decisiones de acciones.
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We changed their ability to judge other people's actions.
346
885000
3000
Cambiamos su capacidad para juzgar las acciones de otras personas.
15:00
And so, I think of what I'm doing not so much as
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888000
2000
Y creo que lo que estoy haciendo, no es tanto
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studying the defendant in a criminal trial,
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890000
2000
estudiar al acusado en un juicio penal,
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but studying the jury.
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892000
2000
sino estudiar al jurado.
15:06
CA: Is your work going to lead to any recommendations
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894000
3000
CA: ¿Tu trabajo podrá contribuir a recomendar
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in education, to perhaps bring up
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897000
3000
en la formación, tal vez para educar
15:12
a generation of kids able to make fairer moral judgments?
352
900000
5000
a una generación de jóvenes capaces de hacer juicios morales más justos?
15:17
RS: That's one of the idealistic hopes.
353
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3000
RS: Esa es una de las esperanzas utópicas.
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The whole research program here of studying
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4000
Todo el programa de investigación sobre
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the distinctive parts of the human brain is brand new.
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912000
4000
las partes distintivas del cerebro humano, es nuevo.
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Until recently, what we knew about the brain
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916000
2000
Hasta hace poco lo que sabíamos sobre el cerebro
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were the things that any other animal's brain could do too,
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918000
3000
eran las cosas que también el cerebro de otro animal puede hacer.
15:33
so we could study it in animal models.
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921000
2000
Así que pudimos estudiar en modelos animales.
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We knew how brains see, and how they control the body
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923000
2000
Sabíamos cómo ven los cerebros y cómo controlan el cuerpo,
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and how they hear and sense.
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925000
2000
y cómo escuchan y sienten.
15:39
And the whole project of understanding
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927000
3000
Y todo el proyecto de comprender
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how brains do the uniquely human things --
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930000
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cómo los cerebros hacen cosas exclusivamente humanas,
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learn language and abstract concepts,
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932000
3000
aprenden la lengua y los conceptos abstractos,
15:47
and thinking about other people's thoughts -- that's brand new.
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935000
2000
y pensar acerca de los pensamientos de otras personas es totalmente nuevo.
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And we don't know yet what the implications will be
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937000
2000
Y no sabemos todavía, que consecuencias tendrá
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of understanding it.
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939000
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entenderlo.
15:53
CA: So I've got one last question. There is this thing called
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941000
2000
CA: Tengo una última pregunta. Hay algo llamado
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the hard problem of consciousness,
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943000
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el problema duro de la conciencia,
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that puzzles a lot of people.
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945000
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que desconcierta a mucha gente.
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The notion that you can understand
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947000
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La idea de que se pueda comprender
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why a brain works, perhaps.
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950000
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como qué funciona el cerebro, ¡quizás!
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But why does anyone have to feel anything?
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952000
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Pero ¿por qué todos tienen que sentir algo?
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Why does it seem to require these beings who sense things
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955000
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¿Por qué parece exigible a los seres humanos que sientan las cosas
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for us to operate?
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958000
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para seguir funcionando?
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You're a brilliant young neuroscientist.
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3000
Eres una neuróloga joven y brillante.
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I mean, what chances do you think there are
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Quiero decir, ¿qué posibilidades crees que hay
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that at some time in your career,
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que en algún momento de tu carrera
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someone, you or someone else,
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alguien, tú u otro,
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is going to come up with some paradigm shift
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aparezca con un cambio de paradigma
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in understanding what seems an impossible problem?
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971000
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en la comprensión de lo que parece un problema imposible?
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RS: I hope they do. And I think they probably won't.
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RS: Yo espero que lo hagan. Y creo que probablemente no lo lograrán.
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CA: Why?
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979000
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CA: ¿Por qué?
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RS: It's not called the hard problem of consciousness for nothing.
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RS: No en vano se conoce como el problema duro de la conciencia.
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(Laughter)
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2000
(Risas)
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CA: That's a great answer. Rebecca Saxe, thank you very much. That was fantastic.
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3000
CA: Una gran respuesta. Rebecca Saxe, muchas gracias. Ha sido estupendo.
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(Applause)
386
990000
4000
(Aplausos)
ABOUT THE SPEAKER
Rebecca Saxe - Cognitive neuroscientistRebecca Saxe studies how we think about other people's thoughts. At the Saxelab at MIT, she uses fMRI to identify what happens in our brains when we consider the motives, passions and beliefs of others.
Why you should listen
While still a graduate student, Rebecca Saxe made a breakthrough discovery: There's a specific region in our brain that becomes active when we contemplate the workings of other minds. Now, at MIT's Saxelab, she and her team have been further exploring her grad-school finding, exploring how it may help us understand conditions such as autism.
As Saxe delves into the complexities of social cognition, this young scientist is working toward revealing the enigma of human minds interacting.
Rebecca Saxe | Speaker | TED.com