TED2011
Antonio Damasio: The quest to understand consciousness
Antonio Damasio: A tudat megértésere irányuló kutatás
Filmed:
Readability: 4
2,124,061 views
Minden reggel felébredünk és visszanyerjük a tudatunkat -- ez már önmagában is lenyűgöző tény -- de mit is nyerünk vissza? Antonio Damasio, neurológus ezt az egyszerű kérdést veti fel azzal a céllal, hogy bepillantást engedjen abba, hogy agyunk hogyan alkotja meg az öntudatunkat.
Antonio Damasio - Neuroscientist
Antonio Damasio's research in neuroscience has shown that emotions play a central role in social cognition and decision-making. His work has had a major influence on current understanding of the neural systems, which underlie memory, language, consciousness. Full bio
Antonio Damasio's research in neuroscience has shown that emotions play a central role in social cognition and decision-making. His work has had a major influence on current understanding of the neural systems, which underlie memory, language, consciousness. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:15
I'm here to talk about
0
0
2000
Azért jöttem, hogy
00:17
the wonder and the mystery
1
2000
3000
a tudatos elme csodájáról
00:20
of conscious minds.
2
5000
3000
és titokzatosságáról beszéljek.
00:23
The wonder is about the fact
3
8000
2000
A csoda azzal kapcsolatos,
00:25
that we all woke up this morning
4
10000
2000
hogy mindannyian felébredtünk ma reggel
00:27
and we had with it
5
12000
2000
és ezzel egyetemben
00:29
the amazing return of our conscious mind.
6
14000
3000
csodálatos módon visszatért tudatos elménk is!
00:32
We recovered minds with a complete sense of self
7
17000
3000
Visszanyertük elménket teljes öntudatunkkal együtt,
00:35
and a complete sense of our own existence,
8
20000
3000
valamint létezésünk teljes érzékelésével együtt,
00:38
yet we hardly ever pause to consider this wonder.
9
23000
2000
mégis alig állunk meg, hogy ezt a csodát szemügyre vegyük.
00:40
We should, in fact,
10
25000
2000
Pedig jó volna,
00:42
because without having this possibility of conscious minds,
11
27000
4000
mert e tudatos elme létezése nélkül
00:46
we would have no knowledge whatsoever
12
31000
2000
nem lenne semmiféle tudásunk,
00:48
about our humanity;
13
33000
2000
emberi létünkre vonatkozóan;
00:50
we would have no knowledge whatsoever about the world.
14
35000
3000
valamint a világra vonatkozóan sem.
00:53
We would have no pains, but also no joys.
15
38000
2000
Nem lenne fájdalmunk, ám örömünk sem.
00:55
We would have no access to love
16
40000
3000
Nem lennénk képesek szeretni,
00:58
or to the ability to create.
17
43000
3000
vagy alkotni.
01:01
And of course, Scott Fitzgerald said famously
18
46000
3000
És persze, ahogy Scott Fitzgerald híres mondása is jelzi,
01:04
that "he who invented consciousness
19
49000
3000
"Aki feltalálta a tudatot,
01:07
would have a lot to be blamed for."
20
52000
3000
na, őt kell mindenért hibáztatni!"
01:10
But he also forgot
21
55000
2000
Ám elfelejtette,
01:12
that without consciousness,
22
57000
2000
hogy enélkül a tudatosság nélkül
01:14
he would have no access to true happiness
23
59000
3000
nem lenne hozzáférésünk az igazi boldogsághoz,
01:17
and even the possibility of transcendence.
24
62000
2000
de még a transzcendencia elérésére sem.
01:19
So much for the wonder, now for the mystery.
25
64000
3000
Ennyit a csoda részéről, nézzük most a titokzatosságot.
01:22
This is a mystery
26
67000
2000
Olyan titok ez,
01:24
that has really been extremely hard to elucidate.
27
69000
3000
amit tényleg rendkívül nehéz megvilágítani.
01:27
All the way back into early philosophy
28
72000
3000
Egészen a korai filozófiák kezdetén,
01:30
and certainly throughout the history of neuroscience,
29
75000
3000
és egész bizonyosan az idegtudomány kezdetén is
01:33
this has been one mystery
30
78000
3000
olyan titok volt ez,
01:36
that has always resisted elucidation,
31
81000
2000
ami mindig ellenállt a megvilágításnak,
01:38
has got major controversies.
32
83000
2000
mert komoly ellentmondásokkal bír.
01:40
And there are actually many people
33
85000
2000
És tényleg nagyon sok ember létezik,
01:42
that think we should not even touch it;
34
87000
2000
aki szerint érinteni sem kéne,
01:44
we should just leave it alone, it's not to be solved.
35
89000
2000
hanem hanyagolni, mert nem azért van, hogy megoldjuk.
01:46
I don't believe that,
36
91000
2000
Én ebben nem hiszek,
01:48
and I think the situation is changing.
37
93000
2000
és szerintem a helyzet is változik.
01:50
It would be ridiculous to claim
38
95000
2000
Nevetséges volna azt állítani,
01:52
that we know how we make consciousness
39
97000
3000
hogy tudjuk, hogyan lehet létrehozni a tudatot
01:55
in our brains,
40
100000
2000
az agyunkban,
01:57
but we certainly can begin
41
102000
2000
elkezdhetjük azonban
01:59
to approach the question,
42
104000
2000
megközelíteni a kérdést,
02:01
and we can begin to see the shape of a solution.
43
106000
3000
és kezdjük is látni a megoldást formálódni.
02:04
And one more wonder to celebrate
44
109000
3000
És még egy ünnepelni való csoda az,
02:07
is the fact that we have imaging technologies
45
112000
4000
hogy vannak olyan képalkotó technológiáink,
02:11
that now allow us to go inside the human brain
46
116000
4000
amik ma már lehetővé teszik, hogy belelássunk az emberi agyba,
02:15
and be able to do, for example,
47
120000
2000
és képesek legyünk megtenni ezt,
02:17
what you're seeing right now.
48
122000
2000
amit itt látnak például.
02:19
These are images that come from Hanna Damasio's lab,
49
124000
3000
Ezek a képek Hanna Damasio laborából valók,
02:22
and which show you, in a living brain,
50
127000
3000
s amelyek az élő agyban mutatják meg nekünk,
02:25
the reconstruction of that brain.
51
130000
2000
az agy rekonstrukcióját.
02:27
And this is a person who is alive.
52
132000
2000
Ez itt egy élő ember!
02:29
This is not a person
53
134000
2000
Ez nem egy boncolás közben
02:31
that is being studied at autopsy.
54
136000
3000
vizsgált ember.
02:34
And even more --
55
139000
2000
Sőt, mi több,
02:36
and this is something that one can be really amazed about --
56
141000
3000
és ez tényleg valami olyan, amire aztán táthatjuk a szánkat --
02:39
is what I'm going to show you next,
57
144000
2000
amit itt mutatok a következőkben,
02:41
which is going underneath the surface of the brain
58
146000
3000
az az agy felszíne alá hatolva
02:44
and actually looking in the living brain
59
149000
3000
ténylegesen belekukucskál az élő agyba,
02:47
at real connections, real pathways.
60
152000
3000
valódi kapcsolódásokat, idegpályákat mutatva.
02:50
So all of those colored lines
61
155000
3000
Az összes színes vonal
02:53
correspond to bunches of axons,
62
158000
3000
idegnyúlványok kötegeinek felel meg,
02:56
the fibers that join cell bodies
63
161000
2000
a rostoknak, amelyek a sejttesteket
02:58
to synapses.
64
163000
3000
a szinapszisokhoz kapcsolják.
03:01
And I'm sorry to disappoint you, they don't come in color.
65
166000
2000
És sajnálom, ha csalódást okozok vele, de nem ilyen színesek.
03:03
But at any rate, they are there.
66
168000
3000
De mindenesetre ott vannak.
03:06
The colors are codes for the direction,
67
171000
2000
A színek az irányok kódjai,
03:08
from whether it is back to front
68
173000
2000
mutatva, hogy vajon hátulról előre,
03:10
or vice versa.
69
175000
2000
vagy fordítva haladnak-e.
03:12
At any rate, what is consciousness?
70
177000
3000
Szóval akkor, mi is a tudat?
03:15
What is a conscious mind?
71
180000
2000
Mi a tudatos elme?
03:17
And we could take a very simple view
72
182000
2000
Vehetünk egy nagyon egyszerű véleményt,
03:19
and say, well, it is that which we lose
73
184000
4000
miszerint az, amit elveszítünk,
03:23
when we fall into deep sleep without dreams,
74
188000
5000
amikor álom nélküli mély alvásba süllyedünk,
03:28
or when we go under anesthesia,
75
193000
2000
vagy amikor altatnak minket,
03:30
and it is what we regain
76
195000
2000
és amit visszanyerünk, amikor
03:32
when we recover from sleep
77
197000
2000
felébredünk az alvásból
03:34
or from anesthesia.
78
199000
2000
vagy az altatásból.
03:36
But what is exactly that stuff that we lose under anesthesia,
79
201000
4000
De mi is igazából az a dolog, amit elveszítünk altatásban,
03:40
or when we are in deep, dreamless sleep?
80
205000
2000
vagy az alvás nélküli mély álomban?
03:42
Well first of all,
81
207000
2000
Hát először is,
03:44
it is a mind,
82
209000
2000
az elme,
03:46
which is a flow of mental images.
83
211000
2000
amely mentális képek árama tulajdonképpen.
03:48
And of course consider images
84
213000
2000
És persze értjük ezalatt
03:50
that can be sensory patterns,
85
215000
2000
azokat az érzékszervi behatásokat is,
03:52
visual, such as you're having right now
86
217000
2000
amik lehetnek vizuálisak, mint ahogy most éppen érzékelik
03:54
in relation to the stage and me,
87
219000
2000
a színpadot, rajta engem,
03:56
or auditory images,
88
221000
2000
vagy hanghatások,
03:58
as you are having now in relation to my words.
89
223000
2000
ahogy most a szavaimat érzékelik.
04:00
That flow of mental images
90
225000
2000
Az ilyen fajta mentális képek árama
04:02
is mind.
91
227000
2000
az elme.
04:04
But there is something else
92
229000
2000
De van még valami más is,
04:06
that we are all experiencing in this room.
93
231000
2000
amit mindannyian megtapasztalunk ebben a teremben.
04:08
We are not passive exhibitors
94
233000
2000
Nem csupán passzív megnyilvánítói vagyunk
04:10
of visual or auditory
95
235000
3000
vizuális, hallható,
04:13
or tactile images.
96
238000
2000
vagy tapintható képeknek.
04:15
We have selves.
97
240000
2000
Van énünk is.
04:17
We have a Me
98
242000
2000
Van bennünk egy ÉN,
04:19
that is automatically present
99
244000
2000
aki automatikusan van jelen
04:21
in our minds right now.
100
246000
2000
az elménkben most is.
04:23
We own our minds.
101
248000
2000
Az elménk a 'mienk'.
04:25
And we have a sense that it's everyone of us
102
250000
3000
És fel tudjuk fogni, hogy mindannyian,
04:28
that is experiencing this --
103
253000
2000
akik megtapasztaljuk ugyanezt --
04:30
not the person who is sitting next to you.
104
255000
3000
nem azok vagyunk, aki mellettünk ül.
04:33
So in order to have a conscious mind,
105
258000
3000
Tehát ahhoz, hogy legyen egy tudatos elménk,
04:36
you have a self within the conscious mind.
106
261000
4000
van egy énünk is a tudatos elmében.
04:40
So a conscious mind is a mind with a self in it.
107
265000
3000
Tehát a tudatos elme egy énnel rendelkező elme.
04:43
The self introduces the subjective perspective in the mind,
108
268000
3000
Az én mutatja meg az elmének a szubjektív perspektívát,
04:46
and we are only fully conscious
109
271000
2000
és csak akkor válunk teljesen tudatossá,
04:48
when self comes to mind.
110
273000
2000
amikor az én felébred az elmében.
04:50
So what we need to know to even address this mystery
111
275000
3000
Tehát amit tudnunk kell, ahhoz, hogy akár csak megközelítsük is ezt a titkot,
04:53
is, number one, how are minds are put together in the brain,
112
278000
3000
legelőször is, hogy az elménk hogy helyezkedik el az agyban,
04:56
and, number two, how selves are constructed.
113
281000
4000
másodszor pedig, hogyan épül fel az én.
05:00
Now the first part, the first problem,
114
285000
3000
Nos az első rész, az első kérdés
05:03
is relatively easy -- it's not easy at all --
115
288000
3000
viszonylag egyszerű -- persze egyáltalán nem egyszerű --
05:06
but it is something that has been approached gradually in neuroscience.
116
291000
4000
de ez legalább fokozatosan fel lett derítve az idegtudomány által.
05:10
And it's quite clear that, in order to make minds,
117
295000
3000
És egész világos, hogy az elme felderítéséhez
05:13
we need to construct neural maps.
118
298000
3000
idegi térképeket kell készítenünk.
05:16
So imagine a grid, like the one I'm showing you right now,
119
301000
3000
Képzeljünk hát el egy rácsot, mint amit itt mutatok éppen,
05:19
and now imagine, within that grid,
120
304000
2000
és most képzeljük el, a rácson belül,
05:21
that two-dimensional sheet,
121
306000
2000
ezt a kétdimenziós lapot,
05:23
imagine neurons.
122
308000
2000
képzeljünk el neuronokat.
05:25
And picture, if you will,
123
310000
2000
És képzeljünk magunk elé, ha akarunk,
05:27
a billboard, a digital billboard,
124
312000
2000
egy kijelzőt, egy digitális kijelzőt,
05:29
where you have elements
125
314000
2000
ahol egyes elemek lehetnek
05:31
that can be either lit or not.
126
316000
2000
kivilágítva, vagy nem kivilágítva.
05:33
And depending on how you create the pattern
127
318000
3000
És attól függően, hogy hogyan alkotjuk meg
05:36
of lighting or not lighting,
128
321000
3000
a mintát a kivilágítással,
05:39
the digital elements,
129
324000
2000
a digitális elemeket,
05:41
or, for that matter, the neurons in the sheet,
130
326000
2000
vagy ha akarjuk a lapon lévő neuronokat,
05:43
you're going to be able to construct a map.
131
328000
2000
képesek leszünk megalkotni egy térképet.
05:45
This, of course, is a visual map that I'm showing you,
132
330000
3000
Ez persze egy vizuális térkép, amit itt mutatok,
05:48
but this applies to any kind of map --
133
333000
2000
de ugyanez vonatkozik minden térképre --
05:50
auditory, for example, in relation to sound frequencies,
134
335000
3000
hangra, pl. a hangfrekvenciákból adódóan,
05:53
or to the maps that we construct with our skin
135
338000
3000
vagy azokra a térképekre, amiket a bőrünk által alkotunk
05:56
in relation to an object that we palpate.
136
341000
3000
az alapján a tárgy alapján, amit tapintunk.
05:59
Now to bring home the point
137
344000
2000
Nos, hogy érthetővé tegyem,
06:01
of how close it is --
138
346000
2000
hogy mennyire is közel van --
06:03
the relationship between the grid of neurons
139
348000
3000
a kapcsolat a neuronok rácsa
06:06
and the topographical arrangement
140
351000
2000
és a neuronok aktivitásának
06:08
of the activity of the neurons
141
353000
2000
topografikus elrendezése,
06:10
and our mental experience --
142
355000
2000
valamint a mentális tapasztalatunk között --
06:12
I'm going to tell you a personal story.
143
357000
2000
elmesélek Önöknek egy személyes sztorit.
06:14
So if I cover my left eye --
144
359000
3000
Tehát, ha letakarom a bal szememet --
06:17
I'm talking about me personally, not all of you --
145
362000
2000
magamról beszélek itt, nem Önökről --
06:19
if I cover my left eye,
146
364000
2000
ha letakarom a bal szememet,
06:21
I look at the grid -- pretty much like the one I'm showing you.
147
366000
3000
és a rácsra nézek -- egészen hasonlóra, ahhoz, amit itt mutatok most Önöknek.
06:24
Everything is nice and fine and perpendicular.
148
369000
3000
Minden teljesen rendben van, merőlegesek.
06:27
But sometime ago, I discovered
149
372000
2000
De nemsokkal ezelőtt észrevettem,
06:29
that if I cover my left eye,
150
374000
3000
hogy ha letakarom a bal szememet,
06:32
instead what I get is this.
151
377000
2000
ezt látom helyette.
06:34
I look at the grid and I see a warping
152
379000
3000
A rácsra nézek és egy elcsavarodást látok
06:37
at the edge of my central-left field.
153
382000
3000
a bal-közép mezőm sarkában.
06:40
Very odd -- I've analyzed this for a while.
154
385000
2000
Nagyon fura -- elemezgettem egy ideig.
06:42
But sometime ago,
155
387000
3000
De nemrégiben
06:45
through the help of an opthamologist colleague of mine,
156
390000
3000
egy szemorvos kollégám,
06:48
Carmen Puliafito,
157
393000
2000
Carmen Puliafito segítségével
06:50
who developed a laser scanner of the retina,
158
395000
3000
aki kifejlesztett egy lézer szkennert a retinára,
06:53
I found out the the following.
159
398000
2000
a következőre jöttem rá:
06:55
If I scan my retina
160
400000
2000
Ha a retinámat
06:57
through the horizontal plane that you see there in the little corner,
161
402000
3000
a horizontális felülete mentén szkennelem be, amit itt látnak ebben a kis sarokban,
07:00
what I get is the following.
162
405000
2000
a következőt kapom:
07:02
On the right side, my retina is perfectly symmetrical.
163
407000
3000
Jobboldalon a retinám tökéletesen szimmetrikus.
07:05
You see the going down towards the fovea
164
410000
3000
Láthatjuk a lejtést a pálcika irányába,
07:08
where the optic nerve begins.
165
413000
2000
ahol a szemideg indul.
07:10
But on my left retina there is a bump,
166
415000
2000
A bal retinámnál azonban van egy dudor,
07:12
which is marked there by the red arrow.
167
417000
2000
amit a piros nyíl jelez.
07:14
And it corresponds to a little cyst
168
419000
2000
Egy kis cisztának felel meg,
07:16
that is located below.
169
421000
2000
ami alatta helyezkedik el.
07:18
And that is exactly what causes
170
423000
3000
És ez okozza a képi látásom
07:21
the warping of my visual image.
171
426000
3000
számára a csavarodást.
07:24
So just think of this:
172
429000
2000
Gondoljuk csak el:
07:26
you have a grid of neurons,
173
431000
2000
van egy idegrácsunk,
07:28
and now you have a plane mechanical change
174
433000
4000
és most létrejön egy egészen szimpla mechanikus változás
07:32
in the position of the grid,
175
437000
2000
a rács pozíciójában,
07:34
and you get a warping of your mental experience.
176
439000
2000
és az eredmény egy csavarodás a mentális tapasztalat számára!
07:36
So this is how close
177
441000
2000
Tehát ennyire van közel
07:38
your mental experience
178
443000
2000
a mentális tapasztalatunk
07:40
and the activity of the neurons in the retina,
179
445000
3000
és a retina neuronjainak aktivitása,
07:43
which is a part of the brain located in the eyeball,
180
448000
3000
amely tulajdonképpen az agynak egy része, csak épp a szemgolyóban helyezkedik el,
07:46
or, for that matter, a sheet of visual cortex.
181
451000
3000
vagy, ha akarjuk, a vizuális kortex egy vetülete.
07:49
So from the retina
182
454000
2000
Tehát a retinából
07:51
you go onto visual cortex.
183
456000
2000
a vizuális kortexbe jutunk.
07:53
And of course, the brain adds on
184
458000
2000
És természetesen az agy hozzátesz
07:55
a lot of information
185
460000
2000
még egy csomó információt
07:57
to what is going on
186
462000
2000
ahhoz, ami a retinán keresztül
07:59
in the signals that come from the retina.
187
464000
2000
érkező jelekben zajlik.
08:01
And in that image there,
188
466000
2000
És ezen a képen itt,
08:03
you see a variety of islands
189
468000
2000
különböző szigeteket látunk arról,
08:05
of what I call image-making regions in the brain.
190
470000
3000
amit én az agy képalkotó részeinek nevezek.
08:08
You have the green for example,
191
473000
2000
Itt van pl. a zöld,
08:10
that corresponds to tactile information,
192
475000
2000
ami a tapintásból fakadó információknak felel meg,
08:12
or the blue that corresponds to auditory information.
193
477000
3000
vagy a kék, ami a hang jeleket mutatja.
08:15
And something else that happens
194
480000
2000
És még az is történik,
08:17
is that those image-making regions
195
482000
3000
hogy azok a képalkotó területek
08:20
where you have the plotting
196
485000
2000
ahol ezeknek az idegi térképeknek
08:22
of all these neural maps,
197
487000
2000
az ábrázolása van,
08:24
can then provide signals
198
489000
2000
jeleket küldhetnek
08:26
to this ocean of purple that you see around,
199
491000
3000
ebbe a lila óceánba, amit itt körben látnak,
08:29
which is the association cortex,
200
494000
2000
ami pedig az asszociációs agykéreg,
08:31
where you can make records of what went on
201
496000
3000
ahol feljegyzések készülnek arról,
08:34
in those islands of image-making.
202
499000
2000
hogy mi történt a képalkotó szigeteken.
08:36
And the great beauty
203
501000
2000
És a legnagyobb szépség ebben az,
08:38
is that you can then go from memory,
204
503000
3000
ezután ki lehet indulni a memóriából,
08:41
out of those association cortices,
205
506000
2000
az asszociációs agykéregből,
08:43
and produce back images
206
508000
3000
és képeket alkotni
08:46
in the very same regions that have perception.
207
511000
3000
ugyanazokon a területeken, ahol azokat felfogtuk.
08:49
So think about how wonderfully convenient and lazy
208
514000
3000
Gondolják csak el, mennyire kényelmes
08:52
the brain is.
209
517000
2000
és lusta egyben az agy.
08:54
So it provides certain areas
210
519000
2000
Ellát bizonyos területeket képalkotó
08:56
for perception and image-making.
211
521000
2000
és felfogó részekkel,
08:58
And those are exactly the same
212
523000
2000
és ugyanazok a részek lesznek azok,
09:00
that are going to be used for image-making
213
525000
3000
amelyeket a képalkotásra is felhasznál,
09:03
when we recall information.
214
528000
3000
amikor visszaidézzük az információt.
09:06
So far the mystery of the conscious mind
215
531000
3000
Nos, a tudatos elme titokzatossága
09:09
is diminishing a little bit
216
534000
2000
már halványul kissé,
09:11
because we have a general sense
217
536000
2000
mert van némi általános képünk arról,
09:13
of how we make these images.
218
538000
2000
hogyan is jönnek létre ezek a képek.
09:15
But what about the self?
219
540000
2000
De mi a helyzet az énnel?
09:17
The self is really the elusive problem.
220
542000
3000
Az én aztán tényleg egy nehezen megfogható probléma.
09:20
And for a long time,
221
545000
2000
Hosszú időn át
09:22
people did not even want to touch it,
222
547000
2000
az emberek nem is akarták érinteni,
09:24
because they'd say,
223
549000
2000
mert, mint mondták:
09:26
"How can you have this reference point, this stability,
224
551000
3000
"honnan is lehetne olyan referenciapontunk, olyan stabilitás,
09:29
that is required to maintain
225
554000
2000
ami ahhoz szükséges, hogy fenntartsuk
09:31
the continuity of selves day after day?"
226
556000
3000
az én állandóságát nap, mint nap?"
09:34
And I thought about a solution to this problem.
227
559000
3000
Kitaláltam egy megoldást erre a kérdésre.
09:37
It's the following.
228
562000
2000
Ez pedig a következő:
09:39
We generate brain maps
229
564000
2000
Agyi térképeket hozunk létre
09:41
of the body's interior
230
566000
2000
a test belső teréről,
09:43
and use them as the reference for all other maps.
231
568000
3000
és azokat használjuk referenciapontként az összes térképhez.
09:46
So let me tell you just a little bit about how I came to this.
232
571000
3000
Hadd világítsam meg egy kicsit, hogyan jutottam erre.
09:49
I came to this because,
233
574000
2000
Úgy jutottam ide,
09:51
if you're going to have a reference that we know as self --
234
576000
4000
mert hát ha van egy referencia pontunk, amit énként ismerünk --
09:55
the Me, the I
235
580000
2000
az ÉN,
09:57
in our own processing --
236
582000
3000
a saját felfogásunk szerint --
10:00
we need to have something that is stable,
237
585000
2000
akkor kell valami, ami stabil,
10:02
something that does not deviate much
238
587000
3000
valami olyan, ami nem nagyon változik,
10:05
from day to day.
239
590000
2000
napról napra.
10:07
Well it so happens that we have a singular body.
240
592000
2000
Nos, hát úgy esett, hogy egyetlen testtel rendelkezünk.
10:09
We have one body, not two, not three.
241
594000
3000
Egy testünk van, nem kettő, nem három.
10:12
And so that is a beginning.
242
597000
2000
Tehát ez a kiindulópont.
10:14
There is just one reference point, which is the body.
243
599000
2000
Csak egyetlen referenciapont van, mégpedig a test.
10:16
But then, of course, the body has many parts,
244
601000
3000
A testnek persze van sok része.
10:19
and things grow at different rates,
245
604000
2000
és ezek különböző arányban növekednek,
10:21
and they have different sizes and different people;
246
606000
2000
különböző méretűek és különböznek az emberek is;
10:23
however, not so with the interior.
247
608000
3000
másképp van azonban ez a bensőnkkel.
10:26
The things that have to do
248
611000
2000
Azoknak a dolgoknak, amiknek köze van
10:28
with what is known as our internal milieu --
249
613000
2000
ahhoz, amit belső milliőként ismerünk --
10:30
for example, the whole management
250
615000
2000
például, a testünk egész vegyi üzemének
10:32
of the chemistries within our body
251
617000
2000
menedzsmentje
10:34
are, in fact, extremely maintained
252
619000
2000
valójában kitűnően
10:36
day after day
253
621000
2000
karban vannak tartva napról napra
10:38
for one very good reason.
254
623000
2000
egyetlen okból kifolyólag.
10:40
If you deviate too much
255
625000
2000
Ha ugyanis túl sokat változtatunk
10:42
in the parameters
256
627000
2000
a paramétereken,
10:44
that are close to the midline
257
629000
2000
amelyek az életet lehetővé tevő
10:46
of that life-permitting survival range,
258
631000
3000
túlélési tartomány középéhez közel esnek,
10:49
you go into disease or death.
259
634000
2000
megbetegszünk, vagy meghalunk.
10:51
So we have an in-built system
260
636000
3000
Ezért van egy, a saját életünkbe
10:54
within our own lives
261
639000
2000
beépített rendszerünk,
10:56
that ensures some kind of continuity.
262
641000
3000
ami biztosít valamiféle folyamatosságot.
10:59
I like to call it an almost infinite sameness from day to day.
263
644000
3000
Szeretem úgy nevezni, hogy szinte végtelen azonosság napról-napra.
11:02
Because if you don't have that sameness, physiologically,
264
647000
4000
Ugyanis, ha nincs meg ez az élettani azonosság,
11:06
you're going to be sick or you're going to die.
265
651000
2000
akkor megbetegszünk, vagy meghalunk.
11:08
So that's one more element for this continuity.
266
653000
3000
Ez tehát még egy eleme a folyamatosságnak.
11:11
And the final thing
267
656000
2000
És végül
11:13
is that there is a very tight coupling
268
658000
2000
van egy nagyon szoros párkapcsolat
11:15
between the regulation of our body within the brain
269
660000
4000
az agyon belüli testszabályozás
11:19
and the body itself,
270
664000
2000
és maga a test közt,
11:21
unlike any other coupling.
271
666000
3000
amely nem hasonlít egyik kapcsolathoz sem.
11:24
So for example, I'm making images of you,
272
669000
2000
Tehát pl. képeket alkotok Önökről,
11:26
but there's no physiological bond
273
671000
3000
nincs azonban semmiféle fizikai kötelék
11:29
between the images I have of you as an audience
274
674000
3000
az Önökről, mint közönségről alkotott képek,
11:32
and my brain.
275
677000
2000
valamint az agyam közt.
11:34
However, there is a close, permanently maintained bond
276
679000
4000
Van azonban egy közeli folyamatosan fenntartott kapcsolat
11:38
between the body regulating parts of my brain
277
683000
3000
az agyamnak a testemet szabályozó része
11:41
and my own body.
278
686000
2000
és a saját testem közt.
11:43
So here's how it looks. Look at the region there.
279
688000
3000
Nos, így néz ez ki. Nézzék ezt a területet.
11:46
There is the brain stem in between the cerebral cortex
280
691000
3000
Ott van ugyanis az agytörzs az agykéreg
11:49
and the spinal cord.
281
694000
2000
és a gerincoszlop közt.
11:51
And it is within that region
282
696000
2000
És éppen ez a rész
11:53
that I'm going to highlight now
283
698000
2000
-- ahogy meg fogom mutatni Önöknek, --
11:55
that we have this housing
284
700000
3000
ad otthont a test összes
11:58
of all the life-regulation devices
285
703000
3000
életet szabályozó
12:01
of the body.
286
706000
2000
berendezésének.
12:03
This is so specific that, for example,
287
708000
3000
Ez annyira jellemző,
12:06
if you look at the part that is covered in red
288
711000
3000
hogy pl. ha vesszük a piros színű részt
12:09
in the upper part of the brain stem,
289
714000
2000
az agytörzs felső részén,
12:11
if you damage that as a result of a stroke, for example,
290
716000
3000
ha sérül agyvérzés következtében pl.
12:14
what you get is coma
291
719000
2000
akkor kómába kerülünk,
12:16
or vegetative state,
292
721000
2000
vagy vegetatív állapotba,
12:18
which is a state, of course,
293
723000
2000
ami egy olyan állapot,
12:20
in which your mind disappears,
294
725000
2000
amiben eltűnik az elme,
12:22
your consciousness disappears.
295
727000
3000
eltűnik a tudat!
12:25
What happens then actually
296
730000
2000
Ami akkor valójában történik,
12:27
is that you lose the grounding of the self,
297
732000
3000
nem más, mint hogy elveszítjük az én alapját,
12:30
you have no longer access to any feeling of your own existence,
298
735000
3000
nem lesz többé hozzáférésünk a saját létezésünkkel kapcsolatos semmilyen érzéshez,
12:33
and, in fact, there can be images going on,
299
738000
3000
és lehetséges ugyan, hogy áramlanak képek,
12:36
being formed in the cerebral cortex,
300
741000
2000
amik az agykéregben keletkeztek,
12:38
except you don't know they're there.
301
743000
2000
csak éppen nincs tudomásunk róluk!
12:40
You have, in effect, lost consciousness
302
745000
3000
Tényleges tudatvesztés következik be,
12:43
when you have damage to that red section of the brain stem.
303
748000
4000
amikor agytörzsünk e pirosra festett része sérül.
12:47
But if you consider the green part of the brain stem,
304
752000
3000
De ha vesszük az agytörzs zöld részét,
12:50
nothing like that happens.
305
755000
2000
semmi ilyen nem történik!
12:52
It is that specific.
306
757000
2000
Ez ennyire jellemző erre a részre.
12:54
So in that green component of the brain stem,
307
759000
3000
Tehát ha az agytörzs ezen zöld részén
12:57
if you damage it, and often it happens,
308
762000
3000
szenvedünk sérülést, s ez gyakran megesik,
13:00
what you get is complete paralysis,
309
765000
2000
teljes bénulás következik be,
13:02
but your conscious mind is maintained.
310
767000
3000
a tudatos elménk azonban sértetlen marad.
13:05
You feel, you know, you have a fully conscious mind
311
770000
3000
Érzünk, emlékezünk, teljességgel tudatában vagyunk a dolgoknak,
13:08
that you can report very indirectly.
312
773000
3000
amiről egészen indirekt módon jelzéseket adhatunk.
13:11
This is a horrific condition. You don't want to see it.
313
776000
3000
Ez egy szörnyű állapot. Nem hiszem, hogy látni akarják.
13:14
And people are, in fact, imprisoned
314
779000
2000
Az emberek tulajdonképpen
13:16
within their own bodies,
315
781000
2000
saját testük börtönébe szorulnak,
13:18
but they do have a mind.
316
783000
2000
elméjük azonban ép marad.
13:20
There was a very interesting film,
317
785000
2000
Volt egy nagyon érdekes film,
13:22
one of the rare good films done
318
787000
2000
a kevés jó filmek egyike,
13:24
about a situation like this,
319
789000
2000
egy ilyen esetről,
13:26
by Julian Schnabel some years ago
320
791000
2000
amit Julian Schnabel készített néhány éve
13:28
about a patient that was in that condition.
321
793000
3000
egy betegről, aki ilyen állapotban volt.
13:31
So now I'm going to show you a picture.
322
796000
2000
Most mutatok Önöknek egy képet.
13:33
I promise not to say anything about this,
323
798000
2000
Megígérem, hogy nem mondok róla semmit,
13:35
except this is to frighten you.
324
800000
2000
mivel csak azért van itt, hogy megijessze Önöket.
13:37
It's just to tell you
325
802000
2000
Csak azért van itt, hogy megmutassa Önöknek,
13:39
that in that red section of the brain stem,
326
804000
3000
hogy abban a piros részben ott az agytörzsnél,
13:42
there are, to make it simple,
327
807000
2000
hogy egyszerűen fogalmazzak, ott vannak
13:44
all those little squares that correspond to modules
328
809000
3000
azok a kis négyzetecskék, amik megfelelnek
13:47
that actually make brain maps
329
812000
3000
azoknak a moduloknak, amik feltérképezik
13:50
of different aspects of our interior,
330
815000
3000
a belsőnk különböző aspektusait,
13:53
different aspects of our body.
331
818000
2000
a testünk különböző aspektusait.
13:55
They are exquisitely topographic
332
820000
3000
Gyönyörűen kirajzolódnak,
13:58
and they are exquisitely interconnected
333
823000
2000
és gyönyörűen mutatják az összeköttetéseket
14:00
in a recursive pattern.
334
825000
2000
az ismétlődő mintákban.
14:02
And it is out of this and out of this tight coupling
335
827000
3000
És hiszem, hogy ebből, ill. a test és agytörzs
14:05
between the brain stem and the body
336
830000
2000
ezen szoros kötéséből,
14:07
that I believe -- and I could be wrong,
337
832000
2000
-- és persze tévedhetek is,
14:09
but I don't think I am --
338
834000
2000
bár nem hiszem, hogy tévednék --
14:11
that you generate this mapping of the body
339
836000
3000
alkotjuk meg a test feltérképezését
14:14
that provides the grounding for the self
340
839000
3000
ami az én számára az alapot adja,
14:17
and that comes in the form of feelings --
341
842000
2000
és ami érzések formájában jelentkezik --
14:19
primordial feelings, by the way.
342
844000
2000
az eredendő érzéseket értve ezalatt.
14:21
So what is the picture that we get here?
343
846000
2000
Akkor tehát milyen kép rajzolódott ki előttünk?
14:23
Look at "cerebral cortex," look at "brain stem,"
344
848000
2000
Nézzük meg az "agykérget", az "agytörzset",
14:25
look at "body,"
345
850000
2000
a "testet",
14:27
and you get the picture of the interconnectivity
346
852000
3000
és megkapjuk az összeköttetések rajzolatát,
14:30
in which you have the brain stem providing the grounding for the self
347
855000
4000
amelyben az agytörzs biztosítja az alapot az én számára,
14:34
in a very tight interconnection with the body.
348
859000
3000
a testtel nagyon szoros összeköttetésben.
14:37
And you have the cerebral cortex
349
862000
2000
És ott van az agykéreg is,
14:39
providing the great spectacle of our minds
350
864000
3000
amely az elménk nagy látószögét adja,
14:42
with the profusion of images
351
867000
2000
képek pazar bőségét,
14:44
that are, in fact, the contents of our minds
352
869000
3000
amelyek valójában az elménk tartalma,
14:47
and that we normally pay most attention to,
353
872000
3000
és amire általában leginkább odafigyelünk,
14:50
as we should, because that's really
354
875000
2000
ahogy kell is, mert az valójában
14:52
the film that is rolling in our minds.
355
877000
2000
az a film, ami pörög az elménkben.
14:54
But look at the arrows.
356
879000
2000
De nézzük csak a nyilakat.
14:56
They're not there for looks.
357
881000
2000
Nem csak mutiból vannak ott.
14:58
They're there because there's this very close interaction.
358
883000
3000
Azért vannak ott, mert ott nagyon közeli interakció zajlik.
15:01
You cannot have a conscious mind
359
886000
2000
Nem lehet tudatos elméje annak,
15:03
if you don't have the interaction
360
888000
2000
akinek nincs interakció
15:05
between cerebral cortex and brain stem.
361
890000
2000
az agykérge és agytörzse közt.
15:07
You cannot have a conscious mind
362
892000
2000
Nem lehet tudatos elméje annak,
15:09
if you don't have the interaction
363
894000
2000
akinek nincs interakció
15:11
between the brain stem and the body.
364
896000
2000
az agytörzse és a teste közt.
15:13
Another thing that is interesting
365
898000
2000
Van még egy dolog, ami nagyon érdekes,
15:15
is that the brain stem that we have
366
900000
2000
hogy az olyan agytörzs, mint ami nekünk is van,
15:17
is shared with a variety of other species.
367
902000
2000
nagyon sok más fajnál is megtalálható.
15:19
So throughout vertebrates,
368
904000
2000
A gerinceseknél
15:21
the design of the brain stem is very similar to ours,
369
906000
3000
az agytörzs nagyon hasonló a miénkhez,
15:24
which is one of the reasons why I think
370
909000
2000
ami az egyik oka annak, hogy azt gondolom,
15:26
those other species have conscious minds like we do.
371
911000
3000
hogy azoknak a fajoknak is ugyanolyan tudatos elméjük van, mint nekünk.
15:29
Except that they're not as rich as ours,
372
914000
3000
Talán annyi a különbség, hogy az övék nem olyan gazdag, mint a miénk,
15:32
because they don't have a cerebral cortex like we do.
373
917000
2000
mivel nincs olyan agykérgük, mint nekünk.
15:34
That's where the difference is.
374
919000
2000
Ennyi a különbség.
15:36
And I strongly disagree with the idea
375
921000
3000
És komolyan ellenzem azt az elképzelést,
15:39
that consciousness should be considered
376
924000
3000
miszerint a tudatot az agykéreg
15:42
as the great product of the cerebral cortex.
377
927000
2000
nagy eredményének kéne tekintenünk.
15:44
Only the wealth of our minds is,
378
929000
2000
Csak elménk gazdagsága függ ettől,
15:46
not the very fact that we have a self
379
931000
3000
nem maga a tény, hogy énnel rendelkezünk,
15:49
that we can refer
380
934000
2000
ami által saját létezésünket
15:51
to our own existence,
381
936000
2000
képesek vagyunk felfogni,
15:53
and that we have any sense of person.
382
938000
4000
és ami miatt személyiség tudattal is rendelkezünk.
15:57
Now there are three levels of self to consider --
383
942000
3000
Nos, az énnek 3 szintje van, amit figyelembe kell venni --
16:00
the proto, the core and the autobiographical.
384
945000
3000
a proto-, az alap-, és az önéletrajzi.
16:03
The first two are shared
385
948000
2000
Az első kettővel nagyon-nagyon sok
16:05
with many, many other species,
386
950000
2000
más faj is rendelkezik,
16:07
and they are really coming out
387
952000
2000
és ezek nagyrészt az agytörzsből
16:09
largely of the brain stem
388
954000
2000
indulnak ki, és abból, az agykéregből,
16:11
and whatever there is of cortex in those species.
389
956000
3000
amilyen azoknak a fajoknak éppen van.
16:14
It's the autobiographical self
390
959000
2000
Az önéletrajzi éntudat az,
16:16
which some species have, I think.
391
961000
2000
ami szerintem csak néhány fajnak van.
16:18
Cetaceans and primates have also
392
963000
3000
A cetfélék és a főemlősök rendelkeznek
16:21
an autobiographical self to a certain degree.
393
966000
2000
bizonyos fokú önéletrajzi tudattal.
16:23
And everybody's dogs at home
394
968000
2000
És a kutyáinknak otthon
16:25
have an autobiographical self to a certain degree.
395
970000
3000
szintén van bizonyos fokú öntudata.
16:28
But the novelty is here.
396
973000
2000
Az újdonság azonban ebben rejlik.
16:30
The autobiographical self is built
397
975000
2000
Az önéletrajzi tudat a múlt emlékeire,
16:32
on the basis of past memories
398
977000
2000
és az általunk eltervezettekre
16:34
and memories of the plans that we have made;
399
979000
3000
való emlékezésre alapul;
16:37
it's the lived past and the anticipated future.
400
982000
3000
amik a megélt múlt és a várható jövő.
16:40
And the autobiographical self
401
985000
2000
És az önéletrajzi én az, ami ösztönzi
16:42
has prompted extended memory, reasoning,
402
987000
3000
a széleskörű memóriát, a gondolkodást,
16:45
imagination, creativity and language.
403
990000
2000
a képzelőerőt, a kreativitást és a nyelvérzéket.
16:47
And out of that came the instruments of culture --
404
992000
3000
Ebből származnak aztán a kultúra intézményei --
16:50
religions, justice,
405
995000
2000
a vallások, igazságszolgáltatás,
16:52
trade, the arts, science, technology.
406
997000
2000
kereskedelem, a művészetek, a tudomány, a technológia.
16:54
And it is within that culture
407
999000
2000
És ebben a kultúrában tudunk aztán
16:56
that we really can get --
408
1001000
2000
valami olyanhoz jutni,
16:58
and this is the novelty --
409
1003000
2000
-- és ez az újdonság benne --
17:00
something that is not entirely set by our biology.
410
1005000
4000
ami nem teljesen a biológiánk függvénye,
17:04
It is developed in the cultures.
411
1009000
2000
hanem a kultúrákban fejlődött ki,
17:06
It developed in collectives of human beings.
412
1011000
4000
az emberi lények csoportjaiban fejlődött ki.
17:10
And this is, of course, the culture
413
1015000
2000
és ez természetesen az a kultúra,
17:12
where we have developed something that I like to call
414
1017000
3000
ahol kifejlesztettünk valami olyasmit, amit szeretek
17:15
socio-cultural regulation.
415
1020000
2000
társadalmi-kulturális szabályozásnak nevezni.
17:17
And finally, you could rightly ask,
416
1022000
2000
Végezetül jogosan felmerülhet bennünk a kérdés,
17:19
why care about this?
417
1024000
2000
hogy miért is érdemes ezekkel foglalkozni?
17:21
Why care if it is the brain stem or the cerebral cortex
418
1026000
3000
Minek tudni, hogy vajon az agytörzstől, vagy az agykéregtől
17:24
and how this is made?
419
1029000
2000
függenek-e ezek és hogyan épülnek fel?
17:26
Three reasons. First, curiosity.
420
1031000
2000
3 okból. Az első a kíváncsiság.
17:28
Primates are extremely curious --
421
1033000
2000
A főemlősök végtelenül kíváncsiak
17:30
and humans most of all.
422
1035000
2000
-- az ember kiváltképpen.
17:32
And if we are interested, for example,
423
1037000
3000
És ha pl. érdeklődünk aziránt,
17:35
in the fact that anti-gravity
424
1040000
2000
hogy az antigravitáció
17:37
is pulling galaxies away from the Earth,
425
1042000
2000
eltávolítja a Földtől a galaxisokat,
17:39
why should we not be interested in what is going on
426
1044000
2000
miért ne érdeklődnénk az iránt,
17:41
inside of human beings?
427
1046000
3000
ami bennünk, emberi lényekben belül zajlik?
17:44
Second, understanding society and culture.
428
1049000
2000
Második ok: a társadalom és kultúra megértése.
17:46
We should look
429
1051000
2000
Oda kéne figyelni,
17:48
at how society and culture
430
1053000
2000
hogy a társadalom és a kultúra
17:50
in this socio-cultural regulation
431
1055000
2000
ebben a társadalmi-kulturális szabályozásban
17:52
are a work in progress.
432
1057000
2000
mennyire előrehaladottak.
17:54
And finally, medicine.
433
1059000
2000
Végül: az orvostudomány.
17:56
Let's not forget that some of the worst diseases
434
1061000
2000
Ne feledkezzünk el arról, hogy az emberiség
17:58
of humankind
435
1063000
2000
néhány legszörnyebb betegsége
18:00
are diseases such as depression,
436
1065000
2000
a depresszió,
18:02
Alzheimer's disease, drug addiction.
437
1067000
3000
az Alzheimer-kór, a drogfüggőség.
18:05
Think of strokes that can devastate your mind
438
1070000
3000
Gondoljunk az agyvérzésre, ami tönkreteheti az elménket,
18:08
or render you unconscious.
439
1073000
2000
vagy öntudatlanná válhatunk következtében.
18:10
You have no prayer
440
1075000
3000
Esélyünk sincs
18:13
of treating those diseases effectively
441
1078000
3000
ezeket a betegségeket hatékonyan kezelni
18:16
and in a non-serendipitous way
442
1081000
2000
és nem csak a szerencsére hagyatkozni,
18:18
if you do not know how this works.
443
1083000
2000
ha nem tudjuk, ezek a dolgok hogyan működnek.
18:20
So that's a very good reason
444
1085000
2000
Ez tehát egy nagyon jó érv arra,
18:22
beyond curiosity
445
1087000
2000
hogy a kíváncsiságon túl
18:24
to justify what we're doing,
446
1089000
2000
igazoljuk, hogy van értelme annak, amit teszünk
18:26
and to justify having some interest in what is going on in our brains.
447
1091000
3000
és igazoljuk, hogy érdekel bennünket az, ami az agyunkban zajlik.
18:29
Thank you for your attention.
448
1094000
2000
Köszönöm, hogy meghallgattak.
18:31
(Applause)
449
1096000
5000
(Taps)
ABOUT THE SPEAKER
Antonio Damasio - NeuroscientistAntonio Damasio's research in neuroscience has shown that emotions play a central role in social cognition and decision-making. His work has had a major influence on current understanding of the neural systems, which underlie memory, language, consciousness.
Why you should listen
Antonio Damasio is a leader in understanding the biological origin of consciousness. He also argues that emotions, far from being barriers to it, are a crucial component of decision-making. He is founder and director of the USC Brain and Creativity Institute, which draws on partners across academic disciplines to use the explosion of new neuroscience results to tackle issues from mental health to societal and global change.
Damasio is the author of Self Comes to Mind: Constructing the Conscious Brain, which was adapted into a musical composition performed by Yo-Yo Ma at the American Museum of Natural History.
Antonio Damasio | Speaker | TED.com