TED2017
Mehdi Ordikhani-Seyedlar: What happens in your brain when you pay attention?
מהדי אורדיקהני-סיידלר: מה קורה במוח כשאתם שמים לב למשהו?
Filmed:
Readability: 3.9
3,083,456 views
תשומת לב אינה רק מה שאנו מתמקדים בו - היא גם מה שמוחינו מסנן החוצה. על ידי חקר תבניות בגלי המוח כשאנשים מנסים להתמקד, חוקר המוח מהדי אורדיקהני-סיידלר מקווה לקרב את המוח והמחשב ביחד, תוך בניית מודלים שישמשו לטיפול ב ADHD ויעזרו לאלו שאיבדו את היכולת לתקשר. שמעו עוד על הנושא המדעי הזה בהרצאה הקצרה והמרתקת הזאת.
Mehdi Ordikhani-Seyedlar - Neuroscientist
Mehdi Ordikhani-Seyedlar is a computational neuroscientist, researching brain signals and their usage in brain-machine interfaces. Full bio
Mehdi Ordikhani-Seyedlar is a computational neuroscientist, researching brain signals and their usage in brain-machine interfaces. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:12
Paying close attention to something:
0
760
2480
להתמקד במשהו:
00:15
Not that easy, is it?
1
3280
1240
לא כל כך פשוט, נכון?
00:17
It's because our attention is pulled
in so many different directions at a time,
in so many different directions at a time,
2
5520
5016
זה בגלל שהמודעות שלנו נמשכת לכל כך הרבה
כיוונים בכל רגע נתון,
כיוונים בכל רגע נתון,
00:22
and it's in fact pretty impressive
if you can stay focused.
if you can stay focused.
3
10560
4080
ולמעשה זה די מרשים אם אתם יכולים
להישאר ממוקדים.
להישאר ממוקדים.
00:28
Many people think that attention
is all about what we are focusing on,
is all about what we are focusing on,
4
16360
4056
אנשיים רבים חושבים שתשומת לב משמעה
מה שאנו מתמקדים בו,
מה שאנו מתמקדים בו,
00:32
but it's also about what information
our brain is trying to filter out.
our brain is trying to filter out.
5
20440
4800
אבל זה גם המידע שמוחינו מנסה לסנן החוצה.
00:38
There are two ways
you direct your attention.
you direct your attention.
6
26320
2720
יש שתי דרכים בהן אתם מכוונים את
תשומת הלב שלכם.
תשומת הלב שלכם.
00:41
First, there's overt attention.
7
29600
1560
ראשית, יש את תשומת הלב הגלויה.
00:43
In overt attention,
you move your eyes towards something
you move your eyes towards something
8
31640
4136
בתשומת לב גלויה, אתם מזיזים את עינכם
לעבר משהוא
לעבר משהוא
00:47
in order to pay attention to it.
9
35800
1560
כדי לשים לב אליו.
00:50
Then there's covert attention.
10
38360
1976
ויש גם תשומת לב סמויה.
00:52
In covert attention,
you pay attention to something,
you pay attention to something,
11
40360
4016
בתשומת לב סמויה,
אתם שמים לב למשהו,
אתם שמים לב למשהו,
00:56
but without moving your eyes.
12
44400
1560
אך ללא הזזה של עינייכם.
00:59
Think of driving for a second.
13
47040
1640
חשבו לרגע על נהיגה.
01:02
Your overt attention,
your direction of the eyes,
your direction of the eyes,
14
50960
3016
תשומת הלב הגלויה, כיוון העיניים,
01:06
are in front,
15
54000
1656
הוא קדימה,
01:07
but that's your covert attention
16
55680
1776
אבל זו תשומת הלב הסמויה שלכם
01:09
which is constantly scanning
the surrounding area,
the surrounding area,
17
57480
3080
שסורקת ללא הרף את הסביבה,
01:13
where you don't actually look at them.
18
61600
1880
כשבעצם אתם לא מסתכלים לשם.
01:17
I'm a computational neuroscientist,
19
65519
1937
אני מדען מוח,
01:19
and I work on cognitive
brain-machine interfaces,
brain-machine interfaces,
20
67480
3096
ואני עובד על ממשקי מוח-מכונה,
01:22
or bringing together
the brain and the computer.
the brain and the computer.
21
70600
3040
או לאחד את המוח והמחשב.
01:26
I love brain patterns.
22
74720
1600
אני אוהב תבניות של המוח.
01:28
Brain patterns are important for us
23
76720
1696
תבניות של המוח חשובות לנו
01:30
because based on them
we can build models for the computers,
we can build models for the computers,
24
78440
3496
כיוון שבהתבסס עליהן אנו יכולים
לבנות מודלים עבור המחשבים,
לבנות מודלים עבור המחשבים,
01:33
and based on these models
25
81960
1416
ובהתבסס על מודלים אלו
01:35
computers can recognize
how well our brain functions.
how well our brain functions.
26
83400
4216
מחשבים יכולים לזהות כמה טוב מוחינו עובד.
01:39
And if it doesn't function well,
27
87640
1600
ואם הוא לא עובד טוב,
01:42
then these computers themselves
can be used as assistive devices
can be used as assistive devices
28
90080
3920
אז אותם מחשבים יכולים לשמש כמכשירים תומכים
01:46
for therapies.
29
94760
1200
עבור הריפוי.
01:48
But that also means something,
30
96480
1640
אבל זה גם אומר משהוא אחר,
01:51
because choosing the wrong patterns
31
99360
2496
כיוון שאם נבחר את התבניות השגויות
01:53
will give us the wrong models
32
101880
1896
נקבל מודלים שגויים
01:55
and therefore the wrong therapies.
33
103800
1656
ולכן גם שיטות ריפוי שגויות.
01:57
Right?
34
105480
1200
נכון?
01:59
In case of attention,
35
107640
1656
במקרה של תשומת לב,
02:01
the fact that we can
36
109320
1280
העובדה שאנו יכולים
02:03
shift our attention not only by our eyes
37
111800
3496
להסיט את תשומת הלב לא רק בעזרת המבט
02:07
but also by thinking --
38
115320
1320
אלא גם על ידי מחשבה --
02:09
that makes covert attention
an interesting model for computers.
an interesting model for computers.
39
117440
4080
זה הופך את תשומת הלב הסמויה
למודל מעניין עבור מחשבים.
למודל מעניין עבור מחשבים.
02:14
So I wanted to know
what are the brainwave patterns
what are the brainwave patterns
40
122280
3456
אז רציתי לדעת מהן התבניות של גלי המוח
02:17
when you look overtly
or when you look covertly.
or when you look covertly.
41
125760
3680
כשאתם מתבוננים בצורה גלויה או סמויה.
02:22
I set up an experiment for that.
42
130440
1760
הכנתי ניסוי עבור זה.
02:24
In this experiment
there are two flickering squares,
there are two flickering squares,
43
132960
2736
בניסוי זה יש שני ריבועים מהבהבים,
02:27
one of them flickering
at a slower rate than the other one.
at a slower rate than the other one.
44
135720
3360
אחד מהם מהבהב בקצב נמוך מהשני.
02:32
Depending on which of these flickers
you are paying attention to,
you are paying attention to,
45
140600
3816
בתלות בריבוע המהבהב שבו אתם מתמקדים,
02:36
certain parts of your brain
will start resonating in the same rate
will start resonating in the same rate
46
144440
3960
חלקים מסויימים במוחכם
יתחילו להדהד באותו קצב
יתחילו להדהד באותו קצב
02:41
as that flickering rate.
47
149200
1440
של ההיבהוב.
02:44
So by analyzing your brain signals,
48
152000
2936
ואז כל ידי ניתוח של האותות מהמוח,
02:46
we can track where exactly
you are watching
you are watching
49
154960
3040
אפשר לעקוב בדיוק על מה אתם מתבוננים
02:50
or you are paying attention to.
50
158760
1560
או שמים לב אליו.
02:55
So to see what happens in your brain
when you pay overt attention,
when you pay overt attention,
51
163000
4216
כדי לבחון מה קורה במוח כשאתם שמים לב למשהו
בצורה גלויה,
בצורה גלויה,
02:59
I asked people to look directly
in one of the squares
in one of the squares
52
167240
3256
ביקשתי מאנשים להתבונן באחד הריבועים
03:02
and pay attention to it.
53
170520
1280
ולשים לב אליו.
03:04
In this case, not surprisingly,
we saw that these flickering squares
we saw that these flickering squares
54
172760
5296
במקרה זה, באופן לא מפתיע, ראינו
שאותם ריבועים מהבהבים
שאותם ריבועים מהבהבים
03:10
appeared in their brain signals
55
178080
1936
הופיעו בגלי המוח
03:12
which was coming
from the back of their head,
from the back of their head,
56
180040
2360
שהגיעו מהחלק האחורי של המוח,
03:15
which is responsible for the processing
of your visual information.
of your visual information.
57
183560
3400
שאחראי לעיבוד המידע הויזואלי.
03:20
But I was really interested
58
188280
2336
אבל מה שבאמת עניין אותי
03:22
to see what happens in your brain
when you pay covert attention.
when you pay covert attention.
59
190640
3160
היה לראות מה קורה במוח כשאתם
שמים לב בצורה סמויה.
שמים לב בצורה סמויה.
03:26
So this time I asked people
to look in the middle of the screen
to look in the middle of the screen
60
194480
3896
אז הפעם ביקשתי מהאנשים להתבונן
במרכז המסך
במרכז המסך
03:30
and without moving their eyes,
61
198400
1880
ובלי להסיט את העיניים,
03:33
to pay attention
to either of these squares.
to either of these squares.
62
201120
2720
לשים לב לאחד הריבועים.
03:37
When we did that,
63
205120
1616
כשעשינו את זה,
03:38
we saw that both of these flickering rates
appeared in their brain signals,
appeared in their brain signals,
64
206760
3936
ראינו ששני קצבים של ההבהוב הופיעו
בגלי המוח שלהם,
בגלי המוח שלהם,
03:42
but interestingly,
65
210720
1200
אבל באופן מעניין,
03:44
only one of them,
which was paid attention to,
which was paid attention to,
66
212640
3536
רק אחד מהם, שאליו שמו לב,
03:48
had stronger signals,
67
216200
1656
היה בעל אות חזק יותר,
03:49
so there was something in the brain
68
217880
2256
כלומר היה משהוא במוח
03:52
which was handling this information
69
220160
2536
שטיפל במידע
03:54
so that thing in the brain was basically
the activation of the frontal area.
the activation of the frontal area.
70
222720
6200
והדבר היה הפעלה של החלק הקדמי של המוח.
04:02
The front part of your brain
is responsible
is responsible
71
230440
2976
החלק הקדמי של המוח אחראי
04:05
for higher cognitive functions as a human.
72
233440
2880
לפונקציות קוגנטיביות גבוהות יותר
כבני אדם.
כבני אדם.
04:09
The frontal part,
it seems that it works as a filter
it seems that it works as a filter
73
237160
4440
נראה שהחלק הקדמי משמש כפילטר
04:14
trying to let information come in
only from the right flicker
only from the right flicker
74
242640
4376
המנסה לתת רק לאינפורמציה מהריבוע הימני
04:19
that you are paying attention to
75
247040
1640
שאתם שמים לב אליו
04:21
and trying to inhibit the information
coming from the ignored one.
coming from the ignored one.
76
249400
3960
ומנסה להתעלם מהאינפורמציה
מהריבוע שאתם מתעלמים ממנו.
מהריבוע שאתם מתעלמים ממנו.
04:27
The filtering ability of the brain
is indeed a key for attention,
is indeed a key for attention,
77
255400
5296
יכולת הסינון של המוח היא מפתח לתשומת הלב,
04:32
which is missing in some people,
78
260720
2776
והיא חסרה אצל חלק מהאנשים,
04:35
for example in people with ADHD.
79
263520
2480
למשל כאלו עם ADHD.
04:38
So a person with ADHD
cannot inhibit these distractors,
cannot inhibit these distractors,
80
266640
5016
כלומר אדם עם ADHD
לא יכול לרסן את ההפרעות הללו,
לא יכול לרסן את ההפרעות הללו,
04:43
and that's why they can't focus
for a long time on a single task.
for a long time on a single task.
81
271680
4760
וזו הסיבה שאינם יכולים להתמקד לאורך זמן
במשימה אחת.
במשימה אחת.
04:49
But what if this person
82
277600
1536
אבל מה אם אותו אדם
04:51
could play a specific computer game
83
279160
3536
יוכל לשחק במשחק מחשב מסויים
04:54
with his brain connected to the computer,
84
282720
2880
כשהמוח שלו מחובר למחשב,
04:58
and then train his own brain
85
286440
2120
ואז לאמן את מוחו
05:01
to inhibit these distractors?
86
289360
2440
להתעלם מאותם גורמים מפריעים?
05:05
Well, ADHD is just one example.
87
293680
2480
ובכן, ADHD הוא רק דוגמא אחת.
05:09
We can use these cognitive
brain-machine interfaces
brain-machine interfaces
88
297200
3256
אנו יכולים להשתמש בממשקי מוח-מכונה
05:12
for many other cognitive fields.
89
300480
2200
בהרבה אזורים קוגניטיבים אחרים.
05:15
It was just a few years ago
90
303760
1776
רק לפני מספר שנים
05:17
that my grandfather had a stroke,
and he lost complete ability to speak.
and he lost complete ability to speak.
91
305560
5720
לסבי היה שבץ,
והוא איבד את היכולת לדבר.
והוא איבד את היכולת לדבר.
05:24
He could understand everybody,
but there was no way to respond,
but there was no way to respond,
92
312640
3336
הוא יכל להבין את כולם,
אך לא היתה לו דרך להגיב,
אך לא היתה לו דרך להגיב,
05:28
even not writing
because he was illiterate.
because he was illiterate.
93
316000
2480
אפילו לא לכתוב,
כיוון שלא ידע קרוא וכתוב.
כיוון שלא ידע קרוא וכתוב.
05:32
So he passed away in silence.
94
320000
2520
אז הוא נפטר בדממה.
05:36
I remember thinking at that time:
95
324800
2336
אני זוכר שחשבתי באותו זמן:
05:39
What if we could have a computer
96
327160
3896
מה אם היה לו מחשב
05:43
which could speak for him?
97
331080
1360
שהיה יכול לדבר בשבילו?
05:45
Now, after years that I am in this field,
98
333840
2216
כעת, אחרי שנים שאני בתחום,
05:48
I can see that this might be possible.
99
336080
2320
אני יכול לראות שזה אולי אפשרי.
05:52
Imagine if we can find brainwave patterns
100
340240
2856
דמיינו שנוכל למצא תבניות גלי מוח
05:55
when people think
about images or even letters,
about images or even letters,
101
343120
3440
כשאנשים חושבים על צורות
או אפילו אותיות,
או אפילו אותיות,
05:59
like the letter A generates
a different brainwave pattern
a different brainwave pattern
102
347720
2936
למשל שהאות A יוצרת גלים אחרים
06:02
than the letter B, and so on.
103
350680
1720
מהאות B וכו׳
06:04
Could a computer one day
communicate for people who can't speak?
communicate for people who can't speak?
104
352960
3680
האם מחשב יוכל יום אחד לתקשר
במקום אנשים שאינם יכולים לדבר?
במקום אנשים שאינם יכולים לדבר?
06:09
What if a computer
105
357640
1440
מה אם מחשב
06:11
can help us understand
the thoughts of a person in a coma?
the thoughts of a person in a coma?
106
359960
4560
יוכל לעזור לנו להבין את המחשבות
של אדם מחוסר הכרה?
של אדם מחוסר הכרה?
06:17
We are not there yet,
107
365840
1616
אנחנו עדיין לא שם,
06:19
but pay close attention.
108
367480
2736
אבל שימו לב.
06:22
We will be there soon.
109
370240
1696
נהיה שם בקרוב.
06:23
Thank you.
110
371960
1496
תודה רבה.
06:25
(Applause)
111
373480
5632
(מחיאות כפיים)
ABOUT THE SPEAKER
Mehdi Ordikhani-Seyedlar - NeuroscientistMehdi Ordikhani-Seyedlar is a computational neuroscientist, researching brain signals and their usage in brain-machine interfaces.
Why you should listen
Mehdi Ordikhani-Seyedlar is a research scientist interested in brain-wave patterns generated by neural activities in the brain. Since embarking on his research on neuroscience, Ordikhani-Seyedlar has been working on different brain functions such as learning, memory, pain and, more recently, visual attention in humans. He also conducted a part of his research on monkeys when he was in Dr. Miguel Nicolelis' lab at Duke University. His findings help implement more accurate brain-machine interfaces to treat people who are suffering from attention deficiency.
After receiving his Ph.D in Biomedical Engineering, Ordikhani-Seyedlar was offered a postdoctoral position by Duke University to develop algorithms to process large-scale neuronal activity and brain-machine interfaces. However, due to political complications in the United States, Ordikhani-Seyedlar -- an Iranian citizen -- changed his plan to continue his brain research outside the US for some time.
As a passionate neuroscientist and neuroengineer, Ordikhani-Seyedlar's aim is to improve brain pattern detectability in computers. This enhances the ability of brain-machine interfaces substantially to better target the defected brain function which in turn enhances the sustainability of treatment effect.
Mehdi Ordikhani-Seyedlar | Speaker | TED.com