TED2017
Greg Gage: Electrical experiments with plants that count and communicate
Greg Gage: Elektromos kísérletek számoló és egymással kommunikáló növényekkel
Filmed:
Readability: 3.3
3,342,326 views
Greg Gage neurológus alapszintű laboratóriumokban bonyolult felszereléssel tanulmányozza az agyat, majd elviszi általános és középiskolákba is (sőt, olykor a TED-színpadra is). Készüljenek fel arra, hogy elbűvöli önöket, ahogy felingerli a Mimosa pudicát, egy olyan növényt, amelynek a levelei érintésre bezárulnak, és EKG-t mér a Vénusz légycsapóján, hogy bemutassa nekünk: hogyan közvetítenek információt, hirtelen mozdulatokat elektromos jelek útján, sőt, még számolnak is.
Greg Gage - Neuroscientist
TED Fellow Greg Gage helps kids investigate the neuroscience in their own backyards. Full bio
TED Fellow Greg Gage helps kids investigate the neuroscience in their own backyards. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:12
I'm a neuroscientist,
0
760
1256
Neurológus vagyok,
00:14
and I'm the co-founder of Backyard Brains,
1
2040
2296
és a Backyard Brain egyik alapítója,
00:16
and our mission is to train
the next generation of neuroscientists
the next generation of neuroscientists
2
4360
3856
ahol az a küldetésünk, hogy kiképezzük
a következő neurológus-generációt.
a következő neurológus-generációt.
00:20
by taking graduate-level
neuroscience research equipment
neuroscience research equipment
3
8240
3016
Fogunk egy alapszintű neurológiai
kutatófelszerelést,
kutatófelszerelést,
00:23
and making it available for kids
in middle schools and high schools.
in middle schools and high schools.
4
11280
3440
majd felső tagozatos és középiskolás
gyerekek kezébe adjuk.
gyerekek kezébe adjuk.
00:27
And so when we go into the classroom,
5
15520
1856
Így amikor bemegyünk az osztályterembe,
00:29
one way to get them thinking
about the brain, which is very complex,
about the brain, which is very complex,
6
17400
3896
úgy gondolkodtatjuk el őket az agy
működéséről, ami nagyon bonyolult,
működéséről, ami nagyon bonyolult,
00:33
is to ask them a very simple
question about neuroscience,
question about neuroscience,
7
21320
2936
hogy egy nagyon egyszerű
neurológiai kérdés teszünk fel,
neurológiai kérdés teszünk fel,
00:36
and that is, "What has a brain?"
8
24280
2040
mégpedig: "Minek van agya?"
00:39
When we ask that,
9
27040
1256
Amikor ezt kérdezzük,
00:40
students will instantly tell you
that their cat or dog has a brain,
that their cat or dog has a brain,
10
28320
4055
a gyerekek azonnal rávágják:
a macskájuknak, a kutyájuknak van agya,
a macskájuknak, a kutyájuknak van agya,
00:44
and most will say that a mouse
or even a small insect has a brain,
or even a small insect has a brain,
11
32400
4576
a legtöbben még azt is, hogy az egérnek
és a csöppnyi rovaroknak is van agya,
és a csöppnyi rovaroknak is van agya,
00:49
but almost nobody says
that a plant or a tree
that a plant or a tree
12
37000
2816
de szinte senki nem mondja,
hogy egy növénynek, fának
hogy egy növénynek, fának
00:51
or a shrub has a brain.
13
39840
2176
vagy bokornak agya lenne.
00:54
And so when you push --
14
42040
2496
Amikor rávezetésképpen –
00:56
because this could actually
help describe a little bit
help describe a little bit
15
44560
2576
mert ez kicsit segít megfogalmazni,
00:59
how the brain actually functions --
16
47160
2176
hogyan működik az agy valójában –
01:01
so you push and say,
17
49360
1216
tehát tovább kérdezünk:
01:02
"Well, what is it that makes
living things have brains versus not?"
living things have brains versus not?"
18
50600
3536
"De mi dönti el, melyik élőlénynek
van agya, melyiknek nincs?"
van agya, melyiknek nincs?"
01:06
And often they'll come back
with the classification
with the classification
19
54160
2456
Többnyire úgy csoportosítanak,
01:08
that things that move tend to have brains.
20
56640
3776
hogy a mozgó lényekben fejlődik ki agy.
01:12
And that's absolutely correct.
21
60440
1616
És ez teljes mértékben igaz.
01:14
Our nervous system evolved
because it is electrical.
because it is electrical.
22
62080
2456
Azért fejlődött ki az idegrendszerünk,
mert elektromos.
mert elektromos.
01:16
It's fast, so we can quickly respond
to stimuli in the world
to stimuli in the world
23
64560
3136
Gyors, így gyorsan reagálhatunk
a külvilág ingereire,
a külvilág ingereire,
01:19
and move if we need to.
24
67720
2216
és ha kell, mozgunk.
01:21
But you can go back
and push back on a student,
and push back on a student,
25
69960
2216
De folytathatjuk a diákok faggatását,
01:24
and say, "Well, you know,
you say that plants don't have brains,
you say that plants don't have brains,
26
72200
3056
például így: "Szóval azt mondjátok,
a növényeknek nincs agya,
a növényeknek nincs agya,
01:27
but plants do move."
27
75280
1456
pedig azok is mozognak."
01:28
Anyone who has grown a plant
28
76760
1856
Aki valaha nevelt növényt,
01:30
has noticed that the plant will move
29
78640
1976
pontosan tudja, hogy mozog,
01:32
and face the sun.
30
80640
1816
mégpedig a fény felé fordul.
01:34
But they'll say,
"But that's a slow movement.
"But that's a slow movement.
31
82480
2136
Erre azt felelik:
"De az lassú mozgás.
"De az lassú mozgás.
01:36
You know, that doesn't count.
That could be a chemical process."
That could be a chemical process."
32
84640
3016
Szóval az nem számít.
Az vegyi folyamat lehet."
Az vegyi folyamat lehet."
01:39
But what about fast-moving plants?
33
87680
2376
Na és a gyorsan mozgó növények?
01:42
Now, in 1760, Arthur Dobbs,
the Royal Governor of North Carolina,
the Royal Governor of North Carolina,
34
90080
5096
1760-ban Arthur Dobbs,
Észak-Karolina gyarmati kormányzója
Észak-Karolina gyarmati kormányzója
01:47
made a pretty fascinating discovery.
35
95200
2536
szenzációs felfedezést tett.
01:49
In the swamps behind his house,
36
97760
2856
A háza mögötti mocsárban
01:52
he found a plant that would spring shut
37
100640
3656
felfigyelt egy növényre,
aminek a levele azonnal összezárult,
aminek a levele azonnal összezárult,
01:56
every time a bug would fall in between it.
38
104320
2680
valahányszor beleesett egy bogár.
01:59
He called this plant the flytrap,
39
107720
2936
Légycsapdának nevezte el a növényt,
02:02
and within a decade,
it made its way over to Europe,
it made its way over to Europe,
40
110680
2936
és egy évtizeden belül
elterjedt Európában,
elterjedt Európában,
02:05
where eventually the great Charles Darwin
got to study this plant,
got to study this plant,
41
113640
3536
ahol a nagyszerű Charles Darwin
tanulmányozta,
tanulmányozta,
02:09
and this plant absolutely blew him away.
42
117200
2016
és őt teljesen elkápráztatta a növény.
02:11
He called it the most wonderful
plant in the world.
plant in the world.
43
119240
2536
Azt mondta: ez a világ
legcsodálatosabb növénye.
legcsodálatosabb növénye.
02:13
This is a plant
that was an evolutionary wonder.
that was an evolutionary wonder.
44
121800
2256
Ez a növény evolúciós csoda.
02:16
This is a plant that moves quickly,
45
124080
1976
Olyan, ami gyorsan mozog,
02:18
which is rare,
46
126080
1296
ami ritkaság,
02:19
and it's carnivorous, which is also rare.
47
127400
1976
húsevő, ami szintén ritkaság.
02:21
And this is in the same plant.
48
129400
1456
És mindez egyben.
02:22
But I'm here today to tell you
49
130880
1456
Da ma azért vagyok itt,
02:24
that's not even the coolest thing
about this plant.
about this plant.
50
132360
2416
hogy még ennél is
cifrábbakat meséljek róla.
cifrábbakat meséljek róla.
02:26
The coolest thing
is that the plant can count.
is that the plant can count.
51
134800
2520
A legcifrább az, hogy ez a növény
még számolni is tud.
még számolni is tud.
02:30
So in order to show that,
52
138560
1376
Ahhoz, hogy ezt bemutassam,
02:31
we have to get some vocabulary
out of the way.
out of the way.
53
139960
2176
tisztáznunk kell néhány fogalmat.
02:34
So I'm going to do what we do
in the classroom with students.
in the classroom with students.
54
142160
3256
Most bemutatom azt,
amit az osztályban a gyerekeknek szoktunk.
amit az osztályban a gyerekeknek szoktunk.
02:37
We're going to do
an experiment on electrophysiology,
an experiment on electrophysiology,
55
145440
3856
Elektro-fiziológiai kísérletet
fogunk végrehajtani,
fogunk végrehajtani,
02:41
which is the recording
of the body's electrical signal,
of the body's electrical signal,
56
149320
3136
ami rögzíti a test elektromos jeleit,
02:44
either coming from neurons
or from muscles.
or from muscles.
57
152480
2296
melyek az idegsejtekből
vagy az izmokból erednek.
vagy az izmokból erednek.
02:46
And I'm putting some electrodes
here on my wrists.
here on my wrists.
58
154800
2336
Néhány elektródát teszek
ide a csuklómra.
ide a csuklómra.
02:49
As I hook them up,
59
157160
1336
Ahogy rögzítem őket,
02:50
we're going to be able to see a signal
60
158520
2176
látható lesz egy jel
02:52
on the screen here.
61
160720
1456
itt a képernyőn.
02:54
And this signal may be familiar to you.
62
162200
1896
Ez a jel mindannyiuknak ismerős lesz.
02:56
It's called the EKG,
or the electrocardiogram.
or the electrocardiogram.
63
164120
2176
Ez az EKG, vagyis elektrokardiogram.
02:58
And this is coming
from neurons in my heart
from neurons in my heart
64
166320
2456
A szív idegsejtjeiből ered,
03:00
that are firing
what's called action potentials,
what's called action potentials,
65
168800
2536
ez indítja be az úgynevezett
akciós potenciált.
akciós potenciált.
03:03
potential meaning voltage and action
meaning it moves quickly up and down,
meaning it moves quickly up and down,
66
171360
3856
A potenciál feszültséget jelent,
az akció pedig gyors hullámzó mozgást,
az akció pedig gyors hullámzó mozgást,
03:07
which causes my heart to fire,
67
175240
1456
ettől működik a szívem,
03:08
which then causes
the signal that you see here.
the signal that you see here.
68
176720
2816
ez hozza létre az itt látható jelet.
03:11
And so I want you to remember the shape
of what we'll be looking at right here,
of what we'll be looking at right here,
69
179560
3736
És kérem, jól jegyezzék meg
ezt a formát, amit itt látnak,
ezt a formát, amit itt látnak,
03:15
because this is going to be important.
70
183320
1856
mert ez később fontos lesz.
03:17
This is a way that the brain
encodes information
encodes information
71
185200
2416
Az agy ily módon kódolja az információt,
03:19
in the form of an action potential.
72
187640
1696
akciós potenciál formájában.
03:21
So now let's turn to some plants.
73
189360
2320
Nézzünk hát néhány növényt.
03:24
So I'm going to first
introduce you to the mimosa,
introduce you to the mimosa,
74
192920
3536
Hadd mutassam be elsőként a mimózát –
03:28
not the drink, but the Mimosa pudica,
75
196480
3216
nem a koktélt, ő itt Mimosa pudica,
03:31
and this is a plant that's found
in Central America and South America,
in Central America and South America,
76
199720
3336
Közép-és Dél-Amerikából származik,
03:35
and it has behaviors.
77
203080
1976
és igen érdekesen viselkedik.
03:37
And the first behavior
I'm going to show you
I'm going to show you
78
205080
2096
Először is azt mutatom be önöknek,
03:39
is if I touch the leaves here,
79
207200
2096
hogy amint megérintem a leveleit,
03:41
you get to see that the leaves
tend to curl up.
tend to curl up.
80
209320
2200
láthatják: a levelek
szépen felpöndörödnek.
szépen felpöndörödnek.
03:45
And then the second behavior is,
81
213280
2256
A második érdekes szokása,
03:47
if I tap the leaf,
82
215560
2176
hogy ha rákoppintok a levelére,
03:49
the entire branch seems to fall down.
83
217760
1816
láthatóan az egész ág lehajlik.
03:51
So why does it do that?
84
219600
1536
De miért teszi ezt?
03:53
It's not really known to science.
85
221160
1616
A tudomány előtt ez még rejtély.
03:54
One of the reasons why
could be that it scares away insects
could be that it scares away insects
86
222800
3216
Az egyik lehetséges ok,
hogy így riasztja el a rovarokat,
hogy így riasztja el a rovarokat,
03:58
or it looks less appealing to herbivores.
87
226040
2176
vagy hogy kevésbé vonzza
a növényevőket.
a növényevőket.
04:00
But how does it do that?
Now, that's interesting.
Now, that's interesting.
88
228240
2496
De hogyan teszi mindezt?
Nos, ez érdekes kérdés.
Nos, ez érdekes kérdés.
04:02
We can do an experiment to find out.
89
230760
2136
Végezzünk egy kísérletet, hátha kiderül.
04:04
So what we're going to do now,
90
232920
1456
Most azt fogjuk tenni,
04:06
just like I recorded
the electrical potential from my body,
the electrical potential from my body,
91
234400
3416
mint ahogy az imént felvettem
a testem elektromos potenciálját,
a testem elektromos potenciálját,
04:09
we're going to record the electrical
potential from this plant, this mimosa.
potential from this plant, this mimosa.
92
237840
3816
most a mimóza elektromos
potenciálját fogjuk rögzíteni.
potenciálját fogjuk rögzíteni.
04:13
And so what we're going to do
is I've got a wire wrapped around the stem,
is I've got a wire wrapped around the stem,
93
241680
5496
Fogom tehát ezt a drótot,
és a növény szára köré tekerem,
és a növény szára köré tekerem,
04:19
and I've got the ground electrode where?
94
247200
2080
de hová tegyem a földelő elektródát?
04:22
In the ground. It's an electrical
engineering joke. Alright.
engineering joke. Alright.
95
250360
2936
Hát a földbe. Ez egy villamosmérnöki poén.
Elnézést.
Elnézést.
04:25
(Laughter)
96
253320
1336
(Nevetés)
04:26
Alright. So I'm going to go ahead
and tap the leaf here,
and tap the leaf here,
97
254680
2736
Na lássuk. Tehát fogom magam,
és rákoppintok a levelére,
és rákoppintok a levelére,
04:29
and I want you to look
at the electrical recording
at the electrical recording
98
257440
2375
önök pedig figyeljék
a növény belsejében készült
a növény belsejében készült
04:31
that we're going to see inside the plant.
99
259839
1961
elektromos felvételt.
04:34
Whoa. It is so big,
I've got to scale it down.
I've got to scale it down.
100
262520
2896
A mindenit! Ez akkora,
hogy lejjebb kell tekernem!
hogy lejjebb kell tekernem!
04:37
Alright. So what is that?
101
265440
1416
Na jó. De mi ez?
04:38
That is an action potential
that is happening inside the plant.
that is happening inside the plant.
102
266880
2976
Ez a növény belsejében zajló
akciós potenciál.
akciós potenciál.
04:41
Why was it happening?
103
269880
1256
Miért megy végbe?
04:43
Because it wanted to move. Right?
104
271160
1616
Mert mozogni akar. Igaz?
04:44
And so when I hit the touch receptors,
105
272800
3016
Amikor tehát hozzáérek
érzékelő receptoraihoz,
érzékelő receptoraihoz,
04:47
it sent a voltage all the way down
to the end of the stem,
to the end of the stem,
106
275840
3176
az feszültséget küld végig
az egész száron,
az egész száron,
04:51
which caused it to move.
107
279040
1256
ez indítja be a mozgást.
04:52
And now, in our arms,
we would move our muscles,
we would move our muscles,
108
280320
2256
Mi tudjuk mozgatni a karizmainkat,
04:54
but the plant doesn't have muscles.
109
282600
1696
a növénynek viszont nincsenek izmai.
04:56
What it has is water inside the cells
110
284320
2256
Víz van a sejtjei belsejében,
04:58
and when the voltage hits it,
it opens up, releases the water,
it opens up, releases the water,
111
286600
2936
ezek feszültség hatására megnyílnak,
kieresztik a vizet,
kieresztik a vizet,
05:01
changes the shape of the cells,
and the leaf falls.
and the leaf falls.
112
289560
2434
ettől a sejtek összeesnek,
és a levél lekonyul.
és a levél lekonyul.
05:04
OK. So here we see an action potential
encoding information to move. Alright?
encoding information to move. Alright?
113
292480
4936
Tehát akciós potenciált látunk,
ami mozgásra késztető információt küld.
ami mozgásra késztető információt küld.
05:09
But can it do more?
114
297440
1496
De vajon tud-e ennél többet is?
05:10
So let's go to find out.
115
298960
1256
Na lássuk.
05:12
We're going to go to our good friend,
the Venus flytrap here,
the Venus flytrap here,
116
300240
3056
Vegyük régi jó barátunkat,
a Vénusz légycsapóját,
a Vénusz légycsapóját,
05:15
and we're going to take a look
at what happens inside the leaf
at what happens inside the leaf
117
303320
4416
és lássuk, mi történik
a levelei belsejében,
a levelei belsejében,
05:19
when a fly lands on here.
118
307760
1936
ha egy légy leszáll ide.
05:21
So I'm going to pretend
to be a fly right now.
to be a fly right now.
119
309720
2696
Úgy teszek hát, mintha
ide leszálló légy lennék.
ide leszálló légy lennék.
05:24
And now here's my Venus flytrap,
120
312440
1656
Itt van tehát a Vénusz-csapdám,
05:26
and inside the leaf,
you're going to notice
you're going to notice
121
314120
2016
és láthatják, hogy a levél belsejében
05:28
that there are three little hairs here,
and those are trigger hairs.
and those are trigger hairs.
122
316160
3216
van három aprócska szőrszál,
azok az érzőserték.
azok az érzőserték.
05:31
And so when a fly lands --
123
319400
1376
Amikor a légy leszáll –
05:32
I'm going to touch
one of the hairs right now.
one of the hairs right now.
124
320800
2496
most meg fogom érinteni
az egyik szőrszálat.
az egyik szőrszálat.
05:35
Ready? One, two, three.
125
323320
1440
Mehet? Egy, kettő, három.
05:39
What do we get? We get
a beautiful action potential.
a beautiful action potential.
126
327000
2456
Mit kaptunk? Egy gyönyörű
akciós potenciált!
akciós potenciált!
05:41
However, the flytrap doesn't close.
127
329480
2520
A légycsapda viszont nem csukódott be.
05:44
And to understand why that is,
128
332640
1456
És hogy megértsük, miért nem,
05:46
we need to know a little bit more
about the behavior of the flytrap.
about the behavior of the flytrap.
129
334120
3216
kicsit többet kell tudnunk
a légycsapda működéséről.
a légycsapda működéséről.
05:49
Number one is that it takes
a long time to open the traps back up --
a long time to open the traps back up --
130
337360
3296
Először is, a bezárult csapdák
sokára nyílnak ki –
sokára nyílnak ki –
05:52
you know, about 24 to 48 hours
if there's no fly inside of it.
if there's no fly inside of it.
131
340680
4176
tudják: körülbelül 24-48 óráig,
még ha nincs is benne légy.
még ha nincs is benne légy.
05:56
And so it takes a lot of energy.
132
344880
1696
És ez rengeteg energiát emészt fel.
05:58
And two, it doesn't need to eat
that many flies throughout the year.
that many flies throughout the year.
133
346600
3216
Másodszor, nem kell túl sok legyet
elfogyasztania az év során.
elfogyasztania az év során.
06:01
Only a handful. It gets
most of its energy from the sun.
most of its energy from the sun.
134
349840
2656
Csak valamennyit. Energiája
nagy részét a napból nyeri.
nagy részét a napból nyeri.
06:04
It's just trying to replace
some nutrients in the ground with flies.
some nutrients in the ground with flies.
135
352520
3216
Csak bizonyos tápanyagokat pótol
a légy elfogyasztásával.
a légy elfogyasztásával.
06:07
And the third thing is,
136
355760
1256
Harmadszor pedig:
06:09
it only opens then closes the traps
a handful of times
a handful of times
137
357040
2976
csak néhányszor nyílnak
és csukódnak a csapdák,
és csukódnak a csapdák,
06:12
until that trap dies.
138
360040
1640
aztán elpusztulnak.
06:14
So therefore, it wants
to make really darn sure
to make really darn sure
139
362120
2696
Ezért aztán egész biztosnak
kell lennie abban,
kell lennie abban,
06:16
that there's a meal inside of it
before the flytrap snaps shut.
before the flytrap snaps shut.
140
364840
4416
hogy tényleg van-e hús a belsejében,
mielőtt a csapda bezárul.
mielőtt a csapda bezárul.
06:21
So how does it do that?
141
369280
1200
De ezt mivel éri el?
06:23
It counts the number of seconds
142
371280
2616
Számolja, hány másodperc telik el
06:25
between successive
touching of those hairs.
touching of those hairs.
143
373920
3216
az érzőserték sikeres érintései között.
06:29
And so the idea is
that there's a high probability,
that there's a high probability,
144
377160
2416
Az alapelv szerint
igen nagy a valószínűsége,
igen nagy a valószínűsége,
06:31
if there's a fly inside of there,
that it's going to be clicked together,
that it's going to be clicked together,
145
379600
3456
hogy ha van bent légy,
akkor a csapda be fog zárulni,
akkor a csapda be fog zárulni,
ezért az első akciós potenciál
megjelenésekor
megjelenésekor
06:35
and so when it gets the first
action potential,
action potential,
146
383080
2216
elkezdődik a számolás: egy, kettő,
06:37
it starts counting, one, two,
147
385320
1416
06:38
and if it gets to 20
and it doesn't fire again,
and it doesn't fire again,
148
386760
2216
és ha nem történik semmi,
mire eléri a húszat,
mire eléri a húszat,
06:41
then it's not going to close,
149
389000
1416
akkor nem fog bezárulni,
06:42
but if it does it within there,
then the flytrap will close.
then the flytrap will close.
150
390440
2856
de ha közben aktiválódik,
akkor be fog csukódni.
akkor be fog csukódni.
06:45
So we're going to go back now.
151
393320
1456
Akkor most lépjünk vissza.
06:46
I'm going to touch
the Venus flytrap again.
the Venus flytrap again.
152
394800
2016
Újra megérintem a Vénusz légycsapóját.
06:48
I've been talking
for more than 20 seconds.
for more than 20 seconds.
153
396840
2016
Több mint húsz másodpercig beszéltem.
06:50
So we can see what happens
when I touch the hair a second time.
when I touch the hair a second time.
154
398880
2960
Most láthatjuk, mi történik,
amikor újra megérintem a sertéit.
amikor újra megérintem a sertéit.
06:55
So what do we get?
We get a second action potential,
We get a second action potential,
155
403720
2456
Mit kapunk? Egy második akciós potenciált,
06:58
but again, the leaf doesn't close.
156
406200
1896
de lám, a levél most sem
csukódik össze.
csukódik össze.
07:00
So now if I go back in there
157
408120
1936
Akkor hát kezdjük újra,
07:02
and if I'm a fly moving around,
158
410080
1896
és ha egy itt köröző légy vagyok,
07:04
I'm going to be touching
the leaf a few times.
the leaf a few times.
159
412000
2176
néhányszor hozzá fogok érni a levélhez.
07:06
I'm going to go and brush it a few times.
160
414200
2416
Hozzáérek, végigsimítom néhányszor.
07:08
And immediately,
161
416640
1416
És egyszer csak
07:10
the flytrap closes.
162
418080
1736
a légycsapda bezárul.
07:11
So here we are seeing the flytrap
actually doing a computation.
actually doing a computation.
163
419840
4136
Itt tehát láthatjuk: a légycsapó
egészen konkrét számítást végez.
egészen konkrét számítást végez.
07:16
It's determining
if there's a fly inside the trap,
if there's a fly inside the trap,
164
424000
2496
Meghatározza, hogy van-e légy
a csapda belsejében,
a csapda belsejében,
07:18
and then it closes.
165
426520
1496
ha igen, akkor becsukódik.
07:20
So let's go back to our original question.
166
428040
2400
Nézzük akkor újra az eredeti kérdést.
07:23
Do plants have brains?
167
431520
2296
Van-e a növényeknek agya?
07:25
Well, the answer is no.
168
433840
1576
A válasz persze az, hogy nincs.
07:27
There's no brains in here.
169
435440
1376
Nincs itt semmiféle agy.
07:28
There's no axons, no neurons.
170
436840
3576
Nincsenek axonok, sem neuronok.
07:32
It doesn't get depressed.
171
440440
1376
Nem esik depresszióba.
07:33
It doesn't want to know
what the Tigers' score is.
what the Tigers' score is.
172
441840
2376
Nem kíváncsi a baseball-csapata
pontszámaira.
pontszámaira.
07:36
It doesn't have
self-actualization problems.
self-actualization problems.
173
444240
2096
Nincsenek önértékelési gondjai.
07:38
But what it does have
is something that's very similar to us,
is something that's very similar to us,
174
446360
3416
De amit tesz,
abban nagyon is hasonlít hozzánk:
abban nagyon is hasonlít hozzánk:
07:41
which is the ability
to communicate using electricity.
to communicate using electricity.
175
449800
3056
képes elektromos úton kommunikálni.
07:44
It just uses slightly
different ions than we do,
different ions than we do,
176
452880
2256
Kicsit más ionokat használ, mint mi,
07:47
but it's actually doing the same thing.
177
455160
2016
de lényegében ugyanúgy működik.
07:49
So just to show you
178
457200
2176
Hogy lássuk az akciós potenciálok
07:51
the ubiquitous nature
of these action potentials,
of these action potentials,
179
459400
3296
mindenütt jelenlévő természetét,
07:54
we saw it in the Venus flytrap,
180
462720
2216
megvizsgáltuk a Vénusz légycsapóját,
07:56
we've seen an action
potential in the mimosa.
potential in the mimosa.
181
464960
2136
láttunk akciós potenciált a mimózában.
07:59
We've even seen
an action potential in a human.
an action potential in a human.
182
467120
2376
Még emberi akciós potenciált is láttunk.
08:01
Now, this is the euro of the brain.
183
469520
3216
Ez az agy egységes valutája.
08:04
It's the way that all
information is passed.
information is passed.
184
472760
2136
Így jut át minden információ.
08:06
And so what we can do
is we can use those action potentials
is we can use those action potentials
185
474920
2816
Ezért megtehetjük,
hogy az egyes növényfajták között
hogy az egyes növényfajták között
08:09
to pass information
186
477760
1496
akciós potenciállal
08:11
between species of plants.
187
479280
1736
információt továbbítunk.
08:13
And so this is our interspecies
plant-to-plant communicator,
plant-to-plant communicator,
188
481040
4416
Ez a mi növényfajták
közötti kommunikátorunk,
közötti kommunikátorunk,
08:17
and what we've done
is we've created a brand new experiment
is we've created a brand new experiment
189
485480
3176
és egy egészen újfajta
kísérletet dolgoztunk ki,
kísérletet dolgoztunk ki,
08:20
where we're going to record
the action potential from a Venus flytrap,
the action potential from a Venus flytrap,
190
488680
3536
amiben rögzíteni tudjuk a Vénusz
légycsapójának akciós potenciálját,
légycsapójának akciós potenciálját,
08:24
and we're going to send it
into the sensitive mimosa.
into the sensitive mimosa.
191
492240
2776
és át tudjuk küldeni az érzékeny mimózára.
08:27
So I want you to recall what happens
192
495040
1736
Kérem, idézzék fel, mi történik,
08:28
when we touch the leaves of the mimosa.
193
496800
1936
ha megérintjük a mimóza leveleit.
08:30
It has touch receptors
that are sending that information
that are sending that information
194
498760
2656
Érzékelő receptorai vannak,
amik akciós potenciálként küldik
vissza az információt.
vissza az információt.
08:33
back down in the form
of an action potential.
of an action potential.
195
501440
2096
08:35
And so what would happen
196
503560
1336
De mi történne,
08:36
if we took the action potential
from the Venus flytrap
from the Venus flytrap
197
504920
3616
ha fognánk a Vénusz akciós potenciálját,
08:40
and sent it into
all the stems of the mimosa?
all the stems of the mimosa?
198
508560
3080
és a mimóza szárába továbbítanánk?
08:44
We should be able to create
the behavior of the mimosas
the behavior of the mimosas
199
512440
3016
Befolyásolni tudnánk
a mimóza viselkedését anélkül,
a mimóza viselkedését anélkül,
08:47
without actually touching it ourselves.
200
515480
1896
hogy hozzányúlnánk.
08:49
And so if you'll allow me,
201
517400
2016
Tehát, ha megengedik,
08:51
I'm going to go ahead
and trigger this mimosa right now
and trigger this mimosa right now
202
519440
3455
most rögtön ingerlem
ezt a mimózát azzal,
ezt a mimózát azzal,
08:54
by touching on the hairs
of the Venus flytrap.
of the Venus flytrap.
203
522919
3817
hogy megérintem a Vénusz-növény sertéit.
08:58
So we're going to send information
about touch from one plant to another.
about touch from one plant to another.
204
526760
3600
Megérintjük az egyik növényt,
és az információt küld a másiknak.
és az információt küld a másiknak.
09:06
So there you see it.
205
534640
1696
Láthatják.
09:08
So --
206
536360
1216
Íme...
09:09
(Applause)
207
537600
6016
(Taps)
09:15
So I hope you learned a little bit,
something about plants today,
something about plants today,
208
543640
3056
Remélem, sikerült ma
némi tudást átadnom a növényekről,
némi tudást átadnom a növényekről,
09:18
and not only that.
209
546720
1216
és nemcsak ennyit.
09:19
You learned that plants could be used
to help teach neuroscience
to help teach neuroscience
210
547960
3016
Láthatták, hogy a növények segítenek
a neurológia-oktatásban is,
a neurológia-oktatásban is,
09:23
and bring along the neurorevolution.
211
551000
1736
és előrébb viszik az idegi evolúciót.
09:24
Thank you.
212
552760
1216
Köszönöm.
09:26
(Applause)
213
554000
2720
(Taps)
ABOUT THE SPEAKER
Greg Gage - NeuroscientistTED Fellow Greg Gage helps kids investigate the neuroscience in their own backyards.
Why you should listen
As half of Backyard Brains, neuroscientist and engineer Greg Gage builds the SpikerBox -- a small rig that helps kids understand the electrical impulses that control the nervous system. He's passionate about helping students understand (viscerally) how our brains and our neurons work, because, as he said onstage at TED2012, we still know very little about how the brain works -- and we need to start inspiring kids early to want to know more.
Before becoming a neuroscientist, Gage worked as an electrical engineer making touchscreens. As he told the Huffington Post: "Scientific equipment in general is pretty expensive, but it's silly because before [getting my PhD in neuroscience] I was an electrical engineer, and you could see that you could make it yourself. So we started as a way to have fun, to show off to our colleagues, but we were also going into classrooms around that time and we thought, wouldn't it be cool if you could bring these gadgets with us so the stuff we were doing in advanced Ph.D. programs in neuroscience, you could also do in fifth grade?" His latest pieces of gear: the Roboroach, a cockroach fitted with an electric backpack that makes it turn on command, and BYB SmartScope, a smartphone-powered microscope.
Greg Gage | Speaker | TED.com