TEDGlobal 2012
Read Montague: What we're learning from 5,000 brains
ריד מונטאג - מה אנחנו לומדים מ5000 מוחות
Filmed:
Readability: 4
763,896 views
עכברים, חרקים ואוגרים כבר אינם הדרך היחידה לחקור את המוח. מכשירי תהודה מגנטית פונקציונלית (fMRI) מאפשר למדענים למפות את פעילות המוח באנשים, חיים, נושמים ומקבלי החלטות. ריד מונטאג נותן סקירה על איך הטכנולוגיה הזו עוזרת לנו להבין את הדרכים המסובכות של תקשורת אחד עם השני.
Read Montague - Behavioral Neuroscientist
What does "normal behavior" look like? To find out, Read Montague is imaging thousands of brains at work. Full bio
What does "normal behavior" look like? To find out, Read Montague is imaging thousands of brains at work. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:16
Other people. Everyone is interested in other people.
0
474
2809
אנשים אחרים. כולם מתעניינים באנשים אחרים.
00:19
Everyone has relationships with other people,
1
3283
2123
לכולם יש יחסים עם אנשים אחרים,
00:21
and they're interested in these relationships
2
5406
1592
והם מתעניינים ביחסים האלה
00:22
for a variety of reasons.
3
6998
1855
מסיבות שונות.
00:24
Good relationships, bad relationships,
4
8853
2012
יחסים טובים, יחסים רעים,
00:26
annoying relationships, agnostic relationships,
5
10865
3146
יחסים מעצבנים, יחסים אגנוסטים,
00:29
and what I'm going to do is focus on the central piece
6
14011
3424
מה שאני מתכוון לעשות זה להתמקד במרכיב המרכזי
00:33
of an interaction that goes on in a relationship.
7
17435
3303
של האינטראקציה שמתרחשת ביחסים.
00:36
So I'm going to take as inspiration the fact that we're all
8
20738
2336
אני עומד לקחת כהשראה את העובדה שכולנו
00:38
interested in interacting with other people,
9
23074
2425
מעוניינים בקשר עם אנשים אחרים,
00:41
I'm going to completely strip it of all its complicating features,
10
25499
3832
אני עומד להפשיט אותו מכל התכונות המסובכות,
00:45
and I'm going to turn that object, that simplified object,
11
29331
3894
ואני עומד להפוך אותו, את המושג המופשט הזה
00:49
into a scientific probe, and provide the early stages,
12
33225
4150
לחקר מדעי, ולהציג את השלבים הראשוניים
00:53
embryonic stages of new insights into what happens
13
37375
2449
השלבים העובריים של תגליות חדשות לגבי מה קורה
00:55
in two brains while they simultaneously interact.
14
39824
3650
בשני מוחות שנמצאים בקשר משותף.
00:59
But before I do that, let me tell you a couple of things
15
43474
2293
אבל לפני שאעשה זאת, הרשו לי לספר לכם שני דברים
01:01
that made this possible.
16
45767
1699
שמאפשרים את זה.
01:03
The first is we can now eavesdrop safely
17
47466
2781
הראשון הוא שאנו מסוגלים לבחון בצורה בטוחה
01:06
on healthy brain activity.
18
50247
2711
את הפעילות של מוח בריא.
01:08
Without needles and radioactivity,
19
52958
2577
ללא מחטים או קרינה רדיואקטיבית,
01:11
without any kind of clinical reason, we can go down the street
20
55535
2863
ללא שום סיבה רפואית, אנחנו יכולים ללכת ברחוב
01:14
and record from your friends' and neighbors' brains
21
58398
3127
להקליט את המוחות של החברים והשכנים שלכם
01:17
while they do a variety of cognitive tasks, and we use
22
61525
2538
בזמן שהם מבצעים פעולות קוגניטיביות שונות, ואנו משתמשים
01:19
a method called functional magnetic resonance imaging.
23
64063
3734
בשיטה שנקראת הדמיה בתהודה מגנטית תפקודית.
01:23
You've probably all read about it or heard about in some
24
67797
2325
בודאי קראתם או שמעתם על כך בהקשר
01:26
incarnation. Let me give you a two-sentence version of it.
25
70122
4378
מסוים. הרשו לי לתת לכם את גרסת שני המשפטים שלה.
01:30
So we've all heard of MRIs. MRIs use magnetic fields
26
74500
3484
כולנו שמענו על MRI. MRI משתמש בשדות מגנטיים
01:33
and radio waves and they take snapshots of your brain
27
77984
2029
וגלי רדיו והם מצלמים את המוח שלכם
01:35
or your knee or your stomach,
28
80013
2361
או הברכיים שלכם או הבטן שלכם,
01:38
grayscale images that are frozen in time.
29
82374
2045
בתמונות בגווני אפור הקפואות בזמן.
01:40
In the 1990s, it was discovered you could use
30
84419
2321
בשנת 1990, התגלה שניתן להשתמש
01:42
the same machines in a different mode,
31
86740
2659
באותן מכונות במצב שונה,
01:45
and in that mode, you could make microscopic blood flow
32
89399
2346
ובמצב זה ניתן לצלם סרטים של זרימת דם מיקרוסקופית
01:47
movies from hundreds of thousands of sites independently in the brain.
33
91745
3300
בעשרות אלפי מקומות שונים ועצמאיים במוח.
01:50
Okay, so what? In fact, the so what is, in the brain,
34
95045
3200
אז מה? כך ניתן להבין בתוך המוח,
01:54
changes in neural activity, the things that make your brain work,
35
98245
3832
בשינויים של פעילות עצבית, הדבר שגורם למוח שלכם לעבוד,
01:57
the things that make your software work in your brain,
36
102077
2010
הדבר שגורם לתוכנה לעבוד בתוך המוח שלכם,
01:59
are tightly correlated with changes in blood flow.
37
104087
2489
הם מאד קשורים לשינויים בזרימת הדם.
02:02
You make a blood flow movie, you have an independent
38
106576
1973
אתם עושים סרט של זרימת הדם, ויש לכם
02:04
proxy of brain activity.
39
108549
2339
קירוב עצמאי של פעילות המוח.
02:06
This has literally revolutionized cognitive science.
40
110888
3034
זה גרם פשוט למהפכה במחקר המוח.
02:09
Take any cognitive domain you want, memory,
41
113922
1991
קחו כל פעולה מוחית שתרצו, זיכרון,
02:11
motor planning, thinking about your mother-in-law,
42
115913
2141
תכנון מוטורי, מחשבות על החמות,
02:13
getting angry at people, emotional response, it goes on and on,
43
118054
3715
התרגזות על אנשים, תגובות רגשיות, וכן הלאה וכן הלאה,
02:17
put people into functional MRI devices, and
44
121769
3089
שימו אנשים במכשירי MRI תפקודיים
02:20
image how these kinds of variables map onto brain activity.
45
124858
3383
ותראו איך המשתנים האלה מתמפים לפעילות מוחית.
02:24
It's in its early stages, and it's crude by some measures,
46
128241
2849
זה בשלבים ראשוניים, ולא מדויק במספר מדדים,
02:26
but in fact, 20 years ago, we were at nothing.
47
131090
2568
אבל לפני 20 שנה לא היה לנו כלום.
02:29
You couldn't do people like this. You couldn't do healthy people.
48
133658
2359
לא יכולתם לבדוק אנשים כך. לא יכולתם לבדוק אנשים בריאים.
02:31
That's caused a literal revolution, and it's opened us up
49
136017
2488
זה יצר מהפכה אמיתית, ופתח בפנינו
02:34
to a new experimental preparation. Neurobiologists,
50
138505
2818
עולם ניסיוני חדש. לנוירוביולוגיה,
02:37
as you well know, have lots of experimental preps,
51
141323
3760
כפי שאתם יודעים היטב, יש הרבה אובייקטים לניסויים,
02:40
worms and rodents and fruit flies and things like this.
52
145083
3141
תולעים, ומכרסמים, זבובי פירות ודברים דומים.
02:44
And now, we have a new experimental prep: human beings.
53
148224
3397
ועכשיו אפשר לבחון דברים חדשים: בני אדם.
02:47
We can now use human beings to study and model
54
151621
3761
אנחנו יכולים להשתמש באנשים ללמוד ולמדל
02:51
the software in human beings, and we have a few
55
155382
2950
את התוכנה של בני האדם, ויש לנו מספר
02:54
burgeoning biological measures.
56
158332
2835
מדדים ביולוגיים מתפתחים.
02:57
Okay, let me give you one example of the kinds of experiments that people do,
57
161167
3887
הרשו לי לתת לכם דוגמא לסוגי הניסויים שאנשים עושים,
03:00
and it's in the area of what you'd call valuation.
58
165054
2677
בתחום של מה שנקרא הערכה.
03:03
Valuation is just what you think it is, you know?
59
167731
2135
הערכה זה בדיוק מה שאתם חושבים, אתם יודעים?
03:05
If you went and you were valuing two companies against
60
169866
2804
אם הייתם הולכים ומעריכים שתי חברות אחת מול
03:08
one another, you'd want to know which was more valuable.
61
172670
2736
השניה, הייתם רוצים לדעת לאיזו מהן יש יותר ערך.
03:11
Cultures discovered the key feature of valuation thousands of years ago.
62
175406
3879
תרבויות גילו את תכונות המפתח לקביעת ערך לפני אלפי שנים.
03:15
If you want to compare oranges to windshields, what do you do?
63
179285
2690
אם אתם רוצים להשוות בין תפוזים לשמשות, מה אתם עושים?
03:17
Well, you can't compare oranges to windshields.
64
181975
2356
ובכן, אתם לא יכולים להשוות בין תפוזים לשמשות.
03:20
They're immiscible. They don't mix with one another.
65
184331
2255
הם בלתי ניתנים להשוואה, הם לא מתערבבים.
03:22
So instead, you convert them to a common currency scale,
66
186586
2351
במקום, אתם ממירים אותם למטבע משותף
03:24
put them on that scale, and value them accordingly.
67
188937
2706
מודדים את ערכם, ומעריכים אותם לפי שווים
03:27
Well, your brain has to do something just like that as well,
68
191643
3436
ובכן, המוח שלכם צריך לעשות משהו בדיוק כמו זה,
03:30
and we're now beginning to understand and identify
69
195079
2488
ועכשיו אנחנו מתחילים להבין ולזהות
03:33
brain systems involved in valuation,
70
197567
2137
מערכות במוח המשתתפות בהערכה
03:35
and one of them includes a neurotransmitter system
71
199704
2632
ואחת מהם כוללת מערכת נוירוטרנסמיטרים
03:38
whose cells are located in your brainstem
72
202336
2632
שהתאים שלה נמצאים ליד גזע המוח
03:40
and deliver the chemical dopamine to the rest of your brain.
73
204968
3175
ומעבירים את הכימיקל דופמין לשאר המוח.
03:44
I won't go through the details of it, but that's an important
74
208143
2442
לא אפרט, אבל זוהי תגלית חשובה
03:46
discovery, and we know a good bit about that now,
75
210585
2157
ואנחנו יודעים על זה קצת עכשיו
03:48
and it's just a small piece of it, but it's important because
76
212742
2230
וזו רק חתיכה קטנה של זה, אבל זה חשוב כי
03:50
those are the neurons that you would lose if you had Parkinson's disease,
77
214972
3275
אלה הנוירונים שתאבדו אם יהיה לכם פרקינסון,
03:54
and they're also the neurons that are hijacked by literally
78
218247
2016
והם גם נוירונים אשר נחטפים על ידי
03:56
every drug of abuse, and that makes sense.
79
220263
2232
כל הסמים הממכרים, וזה הגיוני
03:58
Drugs of abuse would come in, and they would change
80
222495
2336
סמים ממכרים היו מגיעים ומשנים את
04:00
the way you value the world. They change the way
81
224831
1789
הדרך שאתם מעריכים את העולם. הם משנים את הצורה
04:02
you value the symbols associated with your drug of choice,
82
226620
3199
בה אתם מעריכים את הסממנים של הסם שצרכתם,
04:05
and they make you value that over everything else.
83
229819
2514
וגורמים לכם להעריך זאת על פני כל דבר אחר.
04:08
Here's the key feature though. These neurons are also
84
232333
3021
הנה תכונת המפתח, הנוירונים האלה הם גם
04:11
involved in the way you can assign value to literally abstract ideas,
85
235354
3501
מעורבים בדרך שבה אתם מקצים ערך לערכים מופשטים
04:14
and I put some symbols up here that we assign value to
86
238855
2041
ושמתי כמה סמלים כאן שאנו מקצים להם ערך
04:16
for various reasons.
87
240896
2720
מסיבות שונות.
04:19
We have a behavioral superpower in our brain,
88
243616
2689
יש לנו מעצמה התנהגותית במוח שלנו,
04:22
and it at least in part involves dopamine.
89
246305
1753
והוא כרוך לפחות בחלקו בדופמין.
04:23
We can deny every instinct we have for survival for an idea,
90
248058
4189
אנו יכולים להתנגד לכל אינסטינקט שיש לנו להישרדות עבור רעיון,
04:28
for a mere idea. No other species can do that.
91
252247
4005
עבור רעיון גרידא. אין מינים אחרים שיכולים לעשות זאת.
04:32
In 1997, the cult Heaven's Gate committed mass suicide
92
256252
3606
בשנת 1997, הכת "שער גן עדן" ביצעה התאבדות המונית
04:35
predicated on the idea that there was a spaceship
93
259858
2215
בהתבסס על הרעיון שחללית
04:37
hiding in the tail of the then-visible comet Hale-Bopp
94
262073
3785
אשר מסתתרת בשובל של השביט Hale-Bopp שנראה אז
04:41
waiting to take them to the next level. It was an incredibly tragic event.
95
265858
4272
ממתינה כדי לקחת אותם לשלב הבא. זה היה אירוע טרגי להפליא.
04:46
More than two thirds of them had college degrees.
96
270130
3485
ליותר משני שליש מהם היו תארים אקדמאים.
04:49
But the point here is they were able to deny their instincts for survival
97
273615
3723
אבל הנקודה כאן, היא שהם יכלו להתנגד לאינסטינקט שלהם להישרדות
04:53
using exactly the same systems that were put there
98
277338
2866
על ידי אותן מערכות שנמצאות שם
04:56
to make them survive. That's a lot of control, okay?
99
280204
4042
על מנת לגרום להם לשרוד, זה הרבה שליטה, אוקיי?
05:00
One thing that I've left out of this narrative
100
284246
2089
דבר אחד שהשמטתי מהנרטיב הזה
05:02
is the obvious thing, which is the focus of the rest of my
101
286335
2234
הוא הדבר הברור, שהוא המוקד בשאר
05:04
little talk, and that is other people.
102
288569
2159
השיחה שלי, וזה אנשים אחרים.
05:06
These same valuation systems are redeployed
103
290728
2996
אותן מערכות הערכה נפרשות מחדש
05:09
when we're valuing interactions with other people.
104
293724
2492
כאשר אנחנו מעריכים אינטראקציות עם אנשים אחרים.
05:12
So this same dopamine system that gets addicted to drugs,
105
296216
3271
אז אותה מערכת דופמין שמתמכרת לסמים,
05:15
that makes you freeze when you get Parkinson's disease,
106
299487
2524
שגורמת לכם "לקפוא" כשיש לכם פרקינסון,
05:17
that contributes to various forms of psychosis,
107
302011
3077
שתורמת לצורות רבות של פסיכוזה,
05:20
is also redeployed to value interactions with other people
108
305088
3920
גם נפרשת מחדש כדי להעריך קשרים עם אנשים אחרים
05:24
and to assign value to gestures that you do
109
309008
2896
וכדי להקצות ערך למחוות שאתם עושים
05:27
when you're interacting with somebody else.
110
311904
2574
כאשר אתם מתקשרים עם מישהו אחר.
05:30
Let me give you an example of this.
111
314478
2577
אתן לכם דוגמא.
05:32
You bring to the table such enormous processing power
112
317055
2967
יש לכם כוח עיבוד גדול כל כך
05:35
in this domain that you hardly even notice it.
113
320022
2624
בתחום זה שאתם בקושי שמים לב אליו.
05:38
Let me just give you a few examples. So here's a baby.
114
322646
1467
ואתן לך כמה דוגמאות. אז הנה תינוקת.
05:40
She's three months old. She still poops in her diapers and she can't do calculus.
115
324113
3730
היא בת שלושה חודשים. היא נמצאת עדיין בחיתולים, והיא לא יודעת לעשות חשבון
05:43
She's related to me. Somebody will be very glad that she's up here on the screen.
116
327843
3353
היא קשורה אלי. מישהו יהיה מאוד שמח שהיא כאן על המסך.
05:47
You can cover up one of her eyes, and you can still read
117
331196
2376
ניתן לכסות אחת מעיניה, ועדיין לזהות
05:49
something in the other eye, and I see sort of curiosity
118
333572
2755
משהו בעין השנייה, אני רואה סוג של סקרנות
05:52
in one eye, I see maybe a little bit of surprise in the other.
119
336327
3597
בעין אחת, אני רואה אולי קצת הפתעה בשנייה.
05:55
Here's a couple. They're sharing a moment together,
120
339924
3179
הנה זוג. הם חולקים רגע יחדיו,
05:59
and we've even done an experiment where you can cut out
121
343103
1318
ואפילו עשינו ניסוי שאתם יכולים לגזור
06:00
different pieces of this frame and you can still see
122
344421
3007
חלקים שונים של התמונה ואתם עדיין יכולים לראות
06:03
that they're sharing it. They're sharing it sort of in parallel.
123
347428
2504
שהם שותפים לו. הם חולקים אותו בו זמנית.
06:05
Now, the elements of the scene also communicate this
124
349932
2463
עכשיו, הרכיבים של הסצנה גם משדרים
06:08
to us, but you can read it straight off their faces,
125
352395
2235
לנו, אבל אפשר להבין זאת ישר מהפנים שלהם,
06:10
and if you compare their faces to normal faces, it would be a very subtle cue.
126
354630
3503
ואם אתם משווים את הפנים שלהם לפנים רגילות, זה יהיה רמז מאוד עדין.
06:14
Here's another couple. He's projecting out at us,
127
358133
3347
הנה זוג אחר. הוא מקרין החוצה עלינו,
06:17
and she's clearly projecting, you know,
128
361480
2888
והיא בבירור מקרינה, אתם מבינים,
06:20
love and admiration at him.
129
364368
2263
אהבה והערצה לעברו
06:22
Here's another couple. (Laughter)
130
366631
3635
הנה זוג אחר. (צחוק)
06:26
And I'm thinking I'm not seeing love and admiration on the left. (Laughter)
131
370266
5150
ואני חושב שאני לא רואה אהבה והערצה משמאל (צחוק)
06:31
In fact, I know this is his sister, and you can just see
132
375416
2560
למעשה, אני יודעת כי היא אחותו, ואתם יכולים פשוט לראות
06:33
him saying, "Okay, we're doing this for the camera,
133
377976
2513
אותו אומר: "בסדר, אנחנו עושים את זה עבור המצלמה,
06:36
and then afterwards you steal my candy and you punch me in the face." (Laughter)
134
380489
5702
ואחרי זה את תגנבי את הממתקים שלי ותרביצי לי בפנים".(צחוק)
06:42
He'll kill me for showing that.
135
386191
2106
הוא יהרוג אותי שהצגתי את זה
06:44
All right, so what does this mean?
136
388297
2797
בסדר, אז מה זה אומר?
06:46
It means we bring an enormous amount of processing power to the problem.
137
391094
3350
זה אומר שאנחנו מביאים כמות עצומה של כוח עיבוד לבעיה.
06:50
It engages deep systems in our brain, in dopaminergic
138
394444
3648
זה מפעיל מערכות עמוקות במוח שלנו הקשורות לדופמין,
06:53
systems that are there to make you chase sex, food and salt.
139
398092
2818
מערכות שישנן כדי לגרום לנו לרדוף אחרי סקס, אוכל ומלח.
06:56
They keep you alive. It gives them the pie, it gives
140
400910
2894
הן שומרות אותך בחיים. הם נותנות להם את הבונוס בחיים, זה יוצר
06:59
that kind of a behavioral punch which we've called a superpower.
141
403804
2904
כאלו דחפים חברתיים שאנו נוטים לקרוא להם מעצמת על
07:02
So how can we take that and arrange a kind of staged
142
406708
3654
אז איך אנחנו יכולים לקחת את זה ולארגן סוג של
07:06
social interaction and turn that into a scientific probe?
143
410362
2698
אינטראקציה חברתית מבוימת ולהפוך את זה לבדיקה מדעית?
07:08
And the short answer is games.
144
413060
2691
והתשובה הקצרה היא משחקים.
07:11
Economic games. So what we do is we go into two areas.
145
415751
4404
משחקים כלכליים. מה שאנחנו עושים זה לגעת בשני תחומים.
07:16
One area is called experimental economics. The other area is called behavioral economics.
146
420155
3336
האחד נקרא כלכלה ניסיונית. השני נקרא כלכלה התנהגותית
07:19
And we steal their games. And we contrive them to our own purposes.
147
423491
4078
ואנחנו גונבים להם את המשחקים, ואנחנו משנים אותם למטרותינו.
07:23
So this shows you one particular game called an ultimatum game.
148
427569
2967
זה מראה לכם משחק מסוים שנקרא "משחק האולטימטום"
07:26
Red person is given a hundred dollars and can offer
149
430536
1845
לאדם האדום ניתנים 100 דולר ויכול להציע
07:28
a split to blue. Let's say red wants to keep 70,
150
432381
3723
חלוקה לכחול. בואו נגיד שהאדום רוצה לשמור 70
07:32
and offers blue 30. So he offers a 70-30 split with blue.
151
436104
4086
ומציע לכחול 30. אז הוא מציע חלוקה של 70-30 עם הכחול
07:36
Control passes to blue, and blue says, "I accept it,"
152
440190
2851
השליטה עוברת לכחול, והוא אומר, "אני מקבל"
07:38
in which case he'd get the money, or blue says,
153
443041
1956
ובמקרה כזה הוא מקבל את הכסף, או שהכחול אומר,
07:40
"I reject it," in which case no one gets anything. Okay?
154
444997
4307
"אני דוחה את זה", ובמקרה כזה אף אחד לא מקבל את הכסף. אוקיי?
07:45
So a rational choice economist would say, well,
155
449304
3392
אז ההחלטה ההגיונית שכלכלנים יעשו היא,
07:48
you should take all non-zero offers.
156
452696
2056
אתם צריכים לקחת את כל ההצעות שהן לא אפס.
07:50
What do people do? People are indifferent at an 80-20 split.
157
454752
3762
מה אנשים יעשו? אנשים אדישים לחלוקה של 80-20
07:54
At 80-20, it's a coin flip whether you accept that or not.
158
458514
3524
ב 80-20, זה מזל בלבד אם תסכים לקבל או לא.
07:57
Why is that? You know, because you're pissed off.
159
462038
2891
למה זה? אתם יודעים, כי אתם מעוצבנים.
08:00
You're mad. That's an unfair offer, and you know what an unfair offer is.
160
464929
3609
אתם כועסים. זוהי הצעה לא הוגנת, ואתם יודעים איך נראית הצעה לא הוגנת.
08:04
This is the kind of game done by my lab and many around the world.
161
468538
2704
זהו סוג של משחק שנעשה אצלי במעבדה ובמקומות רבים בעולם.
08:07
That just gives you an example of the kind of thing that
162
471242
2544
זה רק נותן לכם דוגמא לסוג הדברים
08:09
these games probe. The interesting thing is, these games
163
473786
3738
שהמשחקים האלה בודקים. הדבר המעניין הוא, שהמשחקים האלה
08:13
require that you have a lot of cognitive apparatus on line.
164
477524
3707
דורשים הרבה פעילות קוגניטיבית פעילה.
08:17
You have to be able to come to the table with a proper model of another person.
165
481231
2928
אתם צריכים להיות מסוגלים להבין התנהגות של אדם אחר.
08:20
You have to be able to remember what you've done.
166
484159
3213
אתם צריכים להיות מסוגלים לזכור מה עשיתם.
08:23
You have to stand up in the moment to do that.
167
487372
1420
אתם צריכים לעמוד על שלכם ברגע שנדרש מכם.
08:24
Then you have to update your model based on the signals coming back,
168
488792
3350
ואז אתם צריכים לעדכן את ההבנה ביחס לתגובות שאתם מקבלים חזרה
08:28
and you have to do something that is interesting,
169
492142
2972
ואתם צריכים לעשות משהו שהוא מעניין,
08:31
which is you have to do a kind of depth of thought assay.
170
495114
2597
אתם צריכים לעשות סוג של הערכה מחשבתית עמוקה.
08:33
That is, you have to decide what that other person expects of you.
171
497711
3333
זאת אומרת, אתם צריכים להחליט מה הבנאדם השני מצפה מכם.
08:36
You have to send signals to manage your image in their mind.
172
501044
2954
אתם צריכים לשלוח רמזים על מנת לשקף את עצמכם בעיניו.
08:39
Like a job interview. You sit across the desk from somebody,
173
503998
2853
כמו בריאיון עבודה. אתם יושבים מעבר לשולחן
08:42
they have some prior image of you,
174
506851
1369
ויש להם איזו הבנה ראשונית עליכם,
08:44
you send signals across the desk to move their image
175
508220
2751
אתם שולחים רמזים מעבר לשולחן על מנת לשנות את ההבנה
08:46
of you from one place to a place where you want it to be.
176
510971
3920
עליכם ממקום אחד למקום שאתם רוצים שהוא יהיה.
08:50
We're so good at this we don't really even notice it.
177
514891
3385
אנחנו כל כך טובים בזה שאנחנו אפילו לא שמים לב לזה.
08:54
These kinds of probes exploit it. Okay?
178
518276
3767
ניסויים מסוג זה מנצלים את זה. אוקיי?
08:57
In doing this, what we've discovered is that humans
179
522043
1807
בעשותנו את זה, מה שגילינו הוא שבני אדם
08:59
are literal canaries in social exchanges.
180
523850
2331
הם ממש קנריות בחילופין חברתיים.
09:02
Canaries used to be used as kind of biosensors in mines.
181
526181
3397
קנריות בעבר שימשו סוג של חיישנים חיים במכרות.
09:05
When methane built up, or carbon dioxide built up,
182
529578
3560
כשהצטבר מתאן או דו תחמוצת הפחמן,
09:09
or oxygen was diminished, the birds would swoon
183
533138
4186
או שהתדלדל החמצן, הציפורים התעלפו
09:13
before people would -- so it acted as an early warning system:
184
537324
2326
לפני בני האדם -- אז זה שימש במערכת התראה מוקדמת:
09:15
Hey, get out of the mine. Things aren't going so well.
185
539650
2980
היי, צאו מהמכרה. העניינים לא לגמרי בסדר.
09:18
People come to the table, and even these very blunt,
186
542630
2954
אנשים ניגשים, ואפילו בניסויים חברתיים
09:21
staged social interactions, and they, and there's just
187
545584
2990
מאוד גסים, ויש פשוט
09:24
numbers going back and forth between the people,
188
548574
3016
מספרים שעוברים הלוך חזור בין האנשים,
09:27
and they bring enormous sensitivities to it.
189
551590
2199
והם מביאים המון רגישות לזה
09:29
So we realized we could exploit this, and in fact,
190
553789
2689
אז אנחנו מבינים שאנחנו יכולים לנצל את זה, למעשה,
09:32
as we've done that, and we've done this now in
191
556478
2556
עשינו זאת, ועשינו זאת עכשיו
09:34
many thousands of people, I think on the order of
192
559034
2694
אצל אלפי אנשים, לפי דעתי בסדר גודל
09:37
five or six thousand. We actually, to make this
193
561728
2165
של 5 או 6 אלף. אנחנו למעשה, כדי ליצור
09:39
a biological probe, need bigger numbers than that,
194
563893
2224
חיישן ביולוגי, צריכים מספרים גדולים מזה,
09:42
remarkably so. But anyway,
195
566117
3674
למרבה הפלא. בכל מקרה,
09:45
patterns have emerged, and we've been able to take
196
569791
2004
התקבלו דפוסים, ואנחנו היינו מסוגלים לקחת
09:47
those patterns, convert them into mathematical models,
197
571795
3836
את הדפוסים האלה, להמיר אותם למודלים מתמטיים,
09:51
and use those mathematical models to gain new insights
198
575631
2689
ולהשתמש במודלים האלה על מנת לקבל תובנות חדשות
09:54
into these exchanges. Okay, so what?
199
578320
2131
לחילופים האלה. אוקיי, אז מה?
09:56
Well, the so what is, that's a really nice behavioral measure,
200
580451
3313
אז מה שקיבלנו הוא כלי מדידה חברתי יפה מאוד
09:59
the economic games bring to us notions of optimal play.
201
583764
3319
את המשחקים הכלכליים נותנים לנו מושגים של משחק אופטימלי.
10:02
We can compute that during the game.
202
587083
2484
אנחנו יכולים לחשב זאת תוך כדי המשחק.
10:05
And we can use that to sort of carve up the behavior.
203
589567
2953
ואנחנו יכולים להשתמש בזה כדי לנתח את ההתנהגות.
10:08
Here's the cool thing. Six or seven years ago,
204
592520
4330
וזה הדבר המגניב. לפי 6 או 7 שנים,
10:12
we developed a team. It was at the time in Houston, Texas.
205
596850
2550
פיתחנו קבוצה. בזמנו זה היה ביוסטון, טקסס.
10:15
It's now in Virginia and London. And we built software
206
599400
3394
עכשיו זה בוירג'יניה ולונדון. ובנינו תוכנה
10:18
that'll link functional magnetic resonance imaging devices
207
602794
3207
שמקשרת מכשירי תהודה מגנטית פונקציונלית
10:21
up over the Internet. I guess we've done up to six machines
208
606001
4035
דרך האינטרנט. אני מניח שעשינו זאת לשישה מכשירים
10:25
at a time, but let's just focus on two.
209
610036
1981
בזמנו, אבל נתרכז רק בשניים.
10:27
So it synchronizes machines anywhere in the world.
210
612017
3058
אז זה מסנכרן מכשירים בכל מקום בעולם
10:30
We synchronize the machines, set them into these
211
615075
3169
אנחנו סנכרנו את המכשירים, הפעלנו בהם את
10:34
staged social interactions, and we eavesdrop on both
212
618244
1983
המשחקים החברתיים האלה, וצותתנו לשני
10:36
of the interacting brains. So for the first time,
213
620227
1666
המוחות המתקשרים. אז בפעם הראשונה,
10:37
we don't have to look at just averages over single individuals,
214
621893
3607
אנחנו לא צריכים רק להסתכל על ממוצעים של יחידים,
10:41
or have individuals playing computers, or try to make
215
625500
2897
או שיחידים ישחקו מול מחשבים, או לנסות לעשות
10:44
inferences that way. We can study individual dyads.
216
628397
2763
ממשקים שיעשו זאת. אנחנו יכולים לחקור זוגות.
10:47
We can study the way that one person interacts with another person,
217
631160
2785
אנחנו יכולים ללמוד את הדרך שבה בנאדם מתקשר עם בנאדם אחר,
10:49
turn the numbers up, and start to gain new insights
218
633945
2564
לפתח את התוצאות, ולהתחיל לקבל תובנות חדשות
10:52
into the boundaries of normal cognition,
219
636509
2515
לגבי גבולות הקוגניציה הנורמלית,
10:54
but more importantly, we can put people with
220
639024
2732
אבל יותר חשוב מכך, אנחנו יכולים לשים אנשים עם
10:57
classically defined mental illnesses, or brain damage,
221
641756
3337
מחלות נפש קלאסיות, או נזק מוחי,
11:00
into these social interactions, and use these as probes of that.
222
645093
3551
לתוך המשחקים החברתיים האלה, ולחקור את הדברים האלו.
11:04
So we've started this effort. We've made a few hits,
223
648644
2350
אז התחלנו את המאמץ הזה. הגענו לכמה תגליות משמעותיות,
11:06
a few, I think, embryonic discoveries.
224
650994
2449
חלקן, אני חושב, תגליות חדשות לגמרי.
11:09
We think there's a future to this. But it's our way
225
653443
2812
אנחנו חושבים שיש לזה עתיד. אבל זו דרכנו
11:12
of going in and redefining, with a new lexicon,
226
656255
2560
להיכנס ולהגדיר, עם לקסיקון חדש
11:14
a mathematical one actually, as opposed to the standard
227
658815
4022
למעשה לקסיקון מתמטי, בניגוד לדרכים
11:18
ways that we think about mental illness,
228
662837
2578
המקובלות בהן אנו חושבים על מחלות נפשיות,
11:21
characterizing these diseases, by using the people
229
665415
2067
לאפיין את המחלות הללו, על ידי שימוש באנשים
11:23
as birds in the exchanges. That is, we exploit the fact
230
667482
3007
כמו בציפורים במשחקים. כלומר, אנו מנצלים את העובדה
11:26
that the healthy partner, playing somebody with major depression,
231
670489
4244
שבנאדם בריא משחק עם אדם בעל דיכאון עמוק,
11:30
or playing somebody with autism spectrum disorder,
232
674733
2910
או משחק עם בנאדם על הרצף האוטיסטי,
11:33
or playing somebody with attention deficit hyperactivity disorder,
233
677643
3850
או משחק עם בנאדם בעל הפרעת קשב וריכוז,
11:37
we use that as a kind of biosensor, and then we use
234
681493
3219
אנו משתמשים באדם כמו בחיישן חי, ואז אנחנו משתמשים
11:40
computer programs to model that person, and it gives us
235
684712
2644
בתוכנות מחשב למדל את הבנאדם, וזה נותן לנו
11:43
a kind of assay of this.
236
687356
2470
סוג של איפיון של הבנאדם.
11:45
Early days, and we're just beginning, we're setting up sites
237
689826
2131
ימים ראשונים, אנחנו רק מתחילים, אנחנו מקימים תחנות
11:47
around the world. Here are a few of our collaborating sites.
238
691957
3410
מסביב לעולם. הנה כמה מהתחנות המשתפות פעולה איתנו.
11:51
The hub, ironically enough,
239
695367
2309
המרכז, באופן אירוני,
11:53
is centered in little Roanoke, Virginia.
240
697676
2889
ממוקם בליטל רואנוקה, וירג'יניה
11:56
There's another hub in London, now, and the rest
241
700565
2269
יש עכשיו מרכז נוסף בלונדון, והשאר
11:58
are getting set up. We hope to give the data away
242
702834
4009
מוקמים כעת. אנחנו מקווים לחלוק את המידע
12:02
at some stage. That's a complicated issue
243
706843
3673
בשלב כלשהו. זה נושא מורכב
12:06
about making it available to the rest of the world.
244
710516
2994
לחלוק את המידע לשאר העולם
12:09
But we're also studying just a small part
245
713510
1847
אבל אנחנו חוקרים רק חלק קטן
12:11
of what makes us interesting as human beings, and so
246
715357
2267
ממה שעושה אותנו מעניינים כבני אנוש, ולכן
12:13
I would invite other people who are interested in this
247
717624
2041
אני רוצה להזמין אנשים שמתעניינים בזה
12:15
to ask us for the software, or even for guidance
248
719665
2569
לבקש מאיתנו את התוכנה, או אפילו את ההכוונה
12:18
on how to move forward with that.
249
722234
2219
על איך להתקדם עם זה.
12:20
Let me leave you with one thought in closing.
250
724453
2341
תנו לי להשאיר לכם דבר אחד לסיום.
12:22
The interesting thing about studying cognition
251
726794
1942
הדבר המעניין בחקר החשיבה
12:24
has been that we've been limited, in a way.
252
728736
3732
היה שהיינו מוגבלים, בצורה מסויימת.
12:28
We just haven't had the tools to look at interacting brains
253
732468
2943
פשוט לא היו לנו הכלים להסתכל על מוחות מתקשרים
12:31
simultaneously.
254
735411
1200
בו זמנית.
12:32
The fact is, though, that even when we're alone,
255
736611
2470
העובדה היא, שאפילו כשאנו לבד,
12:34
we're a profoundly social creature. We're not a solitary mind
256
739081
4111
אנחנו יצורים חברתיים להפליא. אנחנו לא מוחות בודדים.
12:39
built out of properties that kept it alive in the world
257
743192
4373
בנויים ממאפיינים ששמרו עליו חי בעולם
12:43
independent of other people. In fact, our minds
258
747565
3948
עצמאי מאנשים אחרים. למעשה המוחות שלנו
12:47
depend on other people. They depend on other people,
259
751513
2870
תלויים באנשים אחרים. הם תלויים באנשים אחרים,
12:50
and they're expressed in other people,
260
754383
1541
והם מבוטאים אצל אנשים אחרים,
12:51
so the notion of who you are, you often don't know
261
755924
3652
אז המחשבה על מי אתה, אתה לרוב לא יודע
12:55
who you are until you see yourself in interaction with people
262
759576
2688
מי אתה עד שאתה רואה את עצמך מתקשר עם אנשים אחרים
12:58
that are close to you, people that are enemies of you,
263
762264
2406
שקרובים אליך, עם האויבים שלך,
13:00
people that are agnostic to you.
264
764670
2545
אנשים שמפקפקים בך.
13:03
So this is the first sort of step into using that insight
265
767215
3776
אז זהו סוג הצעד הראשון בשימוש בתובנה הזו
13:06
into what makes us human beings, turning it into a tool,
266
770991
3295
לתוך מה שעושה אותנו בני אדם, הפיכתו לכלי,
13:10
and trying to gain new insights into mental illness.
267
774286
1978
ולנסות לקבל תובנות חדשות לגבי מחלות נפש
13:12
Thanks for having me. (Applause)
268
776264
3121
תודה רבה על ההקשבה (מחיאות כפיים)
13:15
(Applause)
269
779385
3089
(כפיים)
ABOUT THE SPEAKER
Read Montague - Behavioral NeuroscientistWhat does "normal behavior" look like? To find out, Read Montague is imaging thousands of brains at work.
Why you should listen
Until recently, the world's curiosity about our brains seemed to focus on abnormal behavior. Which of course left a big question unanswered: Do we even know what "normal behavior" is? Through the landmark Roanoke Brain Study, Read Montague is hoping to find that out, exploring the everyday tasks of brains -- making decisions, understanding social context, and relating to others -- by neuroimaging some 5,000 people, ages 18-85, over a period of many years.
Montague's teams in Virginia and in London lead fascinating research in computational neuroscience (how the brain's "machinery" works), offering insight into the relationship between the social and cognitive functions. For instance, a recent study from his group found that in small social groups, some people will alter the expression of their IQ in reaction to social pressures -- revising, in almost all cases, downward.
Read Montague | Speaker | TED.com