TEDSalon London Spring 2011
Neil Burgess: How your brain tells you where you are
Նեյլ Բուրգես: Ինչպես է ձեր ուղեղը հուշում ձեզ, թե որտեղ եք գտնվում
Filmed:
Readability: 4.2
1,458,267 views
Ինչպե՞ս եք հիշում, թե որտեղ եք կայանել ձեր մեքենան: Որտեղի՞ց կարող եք իմանալ, թե արդյոք ճի՞շտ ուղղությամբ եք շարժվում: Նյարդաբան Նեյլ Բուրգեսն ուսումնասիրում է տարածությունը պատկերող նյարդային մեխանիզմները և այն, թե դրանք ինչ առնչություն ունեն հիշողության ու երևակայության հետ:
Neil Burgess - Neuroscientist
At University College in London, Neil Burgess researches how patterns of electrical activity in brain cells guide us through space. Full bio
At University College in London, Neil Burgess researches how patterns of electrical activity in brain cells guide us through space. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:15
When we park in a big parking lot,
0
0
2000
Երբ մեքենան կանգնեցնում ենք մեծ ավտոկայանատեղիում,
00:17
how do we remember where we parked our car?
1
2000
2000
ինչպե՞ս ենք հիշում, թե որտեղ ենք կանգնեցրել այն:
00:19
Here's the problem facing Homer.
2
4000
3000
Ահա խնդիրը, որի առաջ կանգնել է Հոմերը:
00:22
And we're going to try to understand
3
7000
2000
Եվ մենք փորձելու ենք հասկանալ,
00:24
what's happening in his brain.
4
9000
2000
թե ինչ է կատարվում նրա ուղեղում:
00:26
So we'll start with the hippocampus, shown in yellow,
5
11000
2000
Սկսենք հիպոկամպից՝ հիշողության համար պատասխանատու օրգանից.
00:28
which is the organ of memory.
6
13000
2000
այն դեղինով է նշված:
00:30
If you have damage there, like in Alzheimer's,
7
15000
2000
Եթե դուք այնտեղ վնասվածք ունեք, ինչպիսին լինում է Ալցեյմերի դեպքում,
00:32
you can't remember things including where you parked your car.
8
17000
2000
ապա շատ բաներ չեք կարող հիշել, այդ թվում՝ այն, թե որտեղ եք կայանել:
00:34
It's named after Latin for "seahorse,"
9
19000
2000
Անունը լատինական ծագում ունի, նշանակում է «ծովաձի»,
00:36
which it resembles.
10
21000
2000
իրականում այն հենց ծովաձի է հիշեցնում:
00:38
And like the rest of the brain, it's made of neurons.
11
23000
2000
Ու ինչպես ամբողջ ուղեղը, այն կազմված է նեյրոններից:
00:40
So the human brain
12
25000
2000
Եվ այսպես, մարդկային ուղեղը
00:42
has about a hundred billion neurons in it.
13
27000
2000
կազմված է մոտավորապես հարյուր միլիարդ նեյրոններից:
00:44
And the neurons communicate with each other
14
29000
3000
Վերջինները միմյանց միջև եղած կապի միջոցով
00:47
by sending little pulses or spikes of electricity
15
32000
2000
հաղորդակցվում են` իրար ուղարկելով
00:49
via connections to each other.
16
34000
2000
փոքրիկ էլեկտրական զարկեր կամ ազդակներ:
00:51
The hippocampus is formed of two sheets of cells,
17
36000
3000
Հիպոկամպը կազմված է նեյրոնների երկու շերտից,
00:54
which are very densely interconnected.
18
39000
2000
որոնք շատ խիտ փոխկապակցված են:
00:56
And scientists have begun to understand
19
41000
2000
Եվ գիտնականները, սկսել են հասկանալ,
00:58
how spatial memory works
20
43000
2000
թե ինչպես է աշխատում տարածական հիշողությունը`
01:00
by recording from individual neurons
21
45000
2000
գրանցելով ուտելիք գտնելու համար
01:02
in rats or mice
22
47000
2000
տարածքն ուսումնասիրող
01:04
while they forage or explore an environment
23
49000
2000
առնետների ու մկների
01:06
looking for food.
24
51000
2000
առանձին նեյրոնների աշխատանքը:
01:08
So we're going to imagine we're recording from a single neuron
25
53000
3000
Ուրեմն, պատկերացնենք, թե մենք գրանցում ենք
01:11
in the hippocampus of this rat here.
26
56000
3000
այս առնետի հիպոկամպի մեկ նեյրոնի աշխատանքը:
01:14
And when it fires a little spike of electricity,
27
59000
2000
Էլեկտրաքիմիական թույլ ազդանշանի առաջացման դեպքում
01:16
there's going to be a red dot and a click.
28
61000
3000
երևալու է կարմիր կետ, և ազդանշան է լսվելու:
01:19
So what we see
29
64000
2000
Ուրեմն ի՞նչ ենք տեսնում.
01:21
is that this neuron knows
30
66000
2000
տվյալ նեյրոնը գիտի,
01:23
whenever the rat has gone into one particular place in its environment.
31
68000
3000
թե երբ է այս առնետը որևէ տեղ գնում իր միջավայրում:
01:26
And it signals to the rest of the brain
32
71000
2000
Եվ այն հաղորդում է այդ տեղեկությունը ուղեղի մնացած մասին
01:28
by sending a little electrical spike.
33
73000
3000
թույլ էլեկտրաքիմիական ազդանշանի տեսքով:
01:31
So we could show the firing rate of that neuron
34
76000
3000
Այսպիսով, մենք կարող ենք ասել, որ նեյրոնի` ազդանշան ուղարկելու արագությունը
01:34
as a function of the animal's location.
35
79000
2000
համընկնում է կենդանու գտնվելու վայրի հետ:
01:36
And if we record from lots of different neurons,
36
81000
2000
Ու եթե գրանցենք տարբեր նեյրոնների աշխատանքը,
01:38
we'll see that different neurons fire
37
83000
2000
կտեսնենք, որ դրանք ազդանշան են տալիս,
01:40
when the animal goes in different parts of its environment,
38
85000
2000
երբ կենդանին շարժվում է տարածության մեջ,
01:42
like in this square box shown here.
39
87000
2000
ինչպես այստեղ ցուցադրված քառակուսի արկղի դեպքում:
01:44
So together they form a map
40
89000
2000
Այսպիսով, բոլոր նեյրոնները միասին քարտեզ են կազմում
01:46
for the rest of the brain,
41
91000
2000
ուղեղի մնացած մասի համար՝
01:48
telling the brain continually,
42
93000
2000
շարունակ ուղեղին ասելով.
01:50
"Where am I now within my environment?"
43
95000
2000
«Որտե՞ղ եմ ես հիմա գտնվում իմ միջավայրում»:
01:52
Place cells are also being recorded in humans.
44
97000
3000
Տեղային նեյրոնների աշխատանքը գրանցել են նաև մարդկանց մոտ:
01:55
So epilepsy patients sometimes need
45
100000
2000
Էպիլեպսիայով հիվանդները երբեմն
01:57
the electrical activity in their brain monitoring.
46
102000
3000
էլեկտրական ակտիվության վերահսկման կարիք ունեն:
02:00
And some of these patients played a video game
47
105000
2000
Ու երբ այս հիվանդներից ոմանք վիդեոխաղեր էին խաղում,
02:02
where they drive around a small town.
48
107000
2000
որտեղ մեքենան այս ու այն կողմ էին քշում փոքրիկ քաղաքով,
02:04
And place cells in their hippocampi would fire, become active,
49
109000
3000
տեղային նեյրոնները իրենց հիպոկամպում աշխուժանում էին,
02:07
start sending electrical impulses
50
112000
3000
սկսում ուղարկել էլեկտրական իմպուլսներ ամեն անգամ,
02:10
whenever they drove through a particular location in that town.
51
115000
3000
երբ նրանք հայտնվում էին կոնկրետ վայրում:
02:13
So how does a place cell know
52
118000
2000
Ուրեմն ինչպե՞ս են տեղային բջիջներն իմանում,
02:15
where the rat or person is within its environment?
53
120000
3000
թե որտեղ է գտնվում մարդը կամ առնետը իր տարածության մեջ:
02:18
Well these two cells here
54
123000
2000
Ահա, այս երկու բջիջները
02:20
show us that the boundaries of the environment
55
125000
2000
ցույց են տալիս, որ տարածության սահմանները
02:22
are particularly important.
56
127000
2000
հատկապես կարևոր են այդ գործում:
02:24
So the one on the top
57
129000
2000
Վերևինը սկսում է ակտիվանալ,
02:26
likes to fire sort of midway between the walls
58
131000
2000
երբ առնետը հայտնվում է
02:28
of the box that their rat's in.
59
133000
2000
արկղի պատերի մեջտեղում:
02:30
And when you expand the box, the firing location expands.
60
135000
3000
Ու երբ արկղը մեծանում է, ակտիվացման տարածությունը ևս մեծանում է:
02:33
The one below likes to fire
61
138000
2000
Ներքևում գտնվողը սկսում է ակտիվանալ,
02:35
whenever there's a wall close by to the south.
62
140000
3000
եթե հարավում պատ կա:
02:38
And if you put another wall inside the box,
63
143000
2000
Եվ եթե մեկ այլ պատ դնենք արկղի մեջ,
02:40
then the cell fires in both place
64
145000
2000
ու կենդանին սկսի տեղաշարժվել,
02:42
wherever there's a wall to the south
65
147000
2000
բջիջը երկու տեղերում էլ կակտիվանա,
02:44
as the animal explores around in its box.
66
149000
3000
երբ դեպի հարավ պատ լինի:
02:48
So this predicts
67
153000
2000
Այսպիսով, կարելի է ենթադրել,
02:50
that sensing the distances and directions of boundaries around you --
68
155000
2000
որ հիպոկամպի համար շատ կարևոր է
02:52
extended buildings and so on --
69
157000
2000
զգալ ձեր շուրջ եղած հեռավորությունն ու ուղղությունը՝
02:54
is particularly important for the hippocampus.
70
159000
3000
ընդարձակ կառույցներ և այլն:
02:57
And indeed, on the inputs to the hippocampus,
71
162000
2000
Եվ իրոք, հիպոկամպի եզրերին կան բջիջներ,
02:59
cells are found which project into the hippocampus,
72
164000
2000
որոնք հստակ արձագանքում են
03:01
which do respond exactly
73
166000
2000
սահմանների կամ
03:03
to detecting boundaries or edges
74
168000
3000
եզրերի հայտնաբերմանը`
03:06
at particular distances and directions
75
171000
2000
լինելով մկնիկից կամ առնետից
03:08
from the rat or mouse
76
173000
2000
կոնկրետ հեռավորության
03:10
as it's exploring around.
77
175000
2000
կամ ուղղության վրա:
03:12
So the cell on the left, you can see,
78
177000
2000
Այսպիսով, ձախ կողմի բջիջն ակտիվանում է,
03:14
it fires whenever the animal gets near
79
179000
2000
հենց որ կենդանին
03:16
to a wall or a boundary to the east,
80
181000
3000
մոտենում է արևելյան պատին
03:19
whether it's the edge or the wall of a square box
81
184000
3000
կամ սահմանին՝ լինի դա անկյուն,
03:22
or the circular wall of the circular box
82
187000
2000
քառակուսի արկղի պատ, շրջանաձև արկղի պատ
03:24
or even the drop at the edge of a table, which the animals are running around.
83
189000
3000
կամ անգամ սեղանի ծայրի մի փոքր հատված, որի շուրջ կենդանին վազում է:
03:27
And the cell on the right there
84
192000
2000
Իսկ այնտեղ աջ կողմի բջիջն
03:29
fires whenever there's a boundary to the south,
85
194000
2000
ակտիվանում է, հենց որ հարավից սահման կա՝
03:31
whether it's the drop at the edge of the table or a wall
86
196000
2000
լինի դա սեղանի ծայրի մի մաս,պատ,
03:33
or even the gap between two tables that are pulled apart.
87
198000
3000
անգամ երկու սեղանների միջև եղած տարածք:
03:36
So that's one way in which we think
88
201000
2000
Այսպիսով, սա այն ուղիներից մեկն է, որով, ըստ մեզ, տեղի բջիջները որոշում են,
03:38
place cells determine where the animal is as it's exploring around.
89
203000
3000
թե որտեղ է կենդանին, երբ վերջինս շրջում է իր տարածքով:
03:41
We can also test where we think objects are,
90
206000
3000
Մենք նաև կարող ենք ստուգել, թե որտեղ են
03:44
like this goal flag, in simple environments --
91
209000
3000
սովորական միջավայրում գտնվում առարկաները, օրինակ,
03:47
or indeed, where your car would be.
92
212000
2000
ինչպիսին այս դրոշն է, կամ հենց ձեր մեքենան:
03:49
So we can have people explore an environment
93
214000
3000
Այսպիսով, մարդիկ կարող են լինել կոնկրետ միջավայրում
03:52
and see the location they have to remember.
94
217000
3000
ու տեսնել այն տարածքը, որը պիտի մտապահեն:
03:55
And then, if we put them back in the environment,
95
220000
2000
Հետո, երբ նրանք նորից հայտնվում են այդ միջավայրում,
03:57
generally they're quite good at putting a marker down
96
222000
2000
սովորաբար հեշտությամբ կարողանում են գտնել,
03:59
where they thought that flag or their car was.
97
224000
3000
թե որտեղ էր դրոշակը, կամ իրենց մեքենան:
04:02
But on some trials,
98
227000
2000
Բայց որոշ փորձերի ժամանակ
04:04
we could change the shape and size of the environment
99
229000
2000
կարող ենք փոխել միջավայրի ձևը և չափը,
04:06
like we did with the place cell.
100
231000
2000
ինչպես արեցինք տեղային նեյրոնների հետ:
04:08
In that case, we can see
101
233000
2000
Այդ դեպքում տեսնում ենք,
04:10
how where they think the flag had been changes
102
235000
3000
որ նրանք սկսում են մտածել, թե դրոշակի տեղը փոխվել է,
04:13
as a function of how you change the shape and size of the environment.
103
238000
3000
քանի որ փոխել ենք միայն տարածքի ձևն ու չափը:
04:16
And what you see, for example,
104
241000
2000
Եվ ինչ կստացվի, եթե, օրինակ,
04:18
if the flag was where that cross was in a small square environment,
105
243000
3000
դրոշը լինի այս խաչի փոխարեն` այդ փոքր քառակուսի միջավայրում.
04:21
and then if you ask people where it was,
106
246000
2000
երբ հարցնեք մարդկանց, թե այն որտեղ է,
04:23
but you've made the environment bigger,
107
248000
2000
ու դրա հետ մեկտեղ միջավայրը մեծացրած լինեք,
04:25
where they think the flag had been
108
250000
2000
նրանց կարծիքով, դրոշի գտնվելու վայրի հավանականությունը
04:27
stretches out in exactly the same way
109
252000
2000
կմեծանա այնքանով, որքանով տեղային
04:29
that the place cell firing stretched out.
110
254000
2000
նեյրոնների ակտիվացման տարածքն է մեծացել:
04:31
It's as if you remember where the flag was
111
256000
2000
Դա նման է նրան, որ կարծես դուք հիշում եք, թե որտեղ էր դրոշակը՝
04:33
by storing the pattern of firing across all of your place cells
112
258000
3000
մտապահելով, թե տարածքի կոնկրետ,
04:36
at that location,
113
261000
2000
որ մասով անցնելիս էին
04:38
and then you can get back to that location
114
263000
2000
ձեր տեղային բջիջներն ակտիվանում,
04:40
by moving around
115
265000
2000
հետո էլ կարողանում եք հետ գնալ ճիշտ այդ վայրը՝ այնպես,
04:42
so that you best match the current pattern of firing of your place cells
116
267000
2000
որ այդ պահին ձեր տեղային բջիջները ակտիվությունը
04:44
with that stored pattern.
117
269000
2000
լավագույնս համապատասխանի այդ նախորդ անգամվա ակտիվացման օրինակին:
04:46
That guides you back to the location that you want to remember.
118
271000
3000
Դա վերադարձնում է ձեզ դեպի այն վայրը, որը դուք ցանկանում եք հիշել:
04:49
But we also know where we are through movement.
119
274000
3000
Բայց մենք նաև իմանում ենք, թե որտեղ ենք գտնվում շարժման միջոցով:
04:52
So if we take some outbound path --
120
277000
2000
Այսինքն, եթե մենք սկսում ենք քայլել ճանապարհով,
04:54
perhaps we park and we wander off --
121
279000
2000
ասենք, մեքենան կանգնեցրել ենք, և ուղղակի քայլում ենք,
04:56
we know because our own movements,
122
281000
2000
մեր ինտեգրած շարժումներն օգնում են հետագայում
04:58
which we can integrate over this path
123
283000
2000
գտնել դեպի հետ
05:00
roughly what the heading direction is to go back.
124
285000
2000
տանող ճամփան:
05:02
And place cells also get this kind of path integration input
125
287000
4000
Տեղային բջիջները ևս ստանում են նման
05:06
from a kind of cell called a grid cell.
126
291000
3000
ինտեգրացիոն տեղեկություն «ցանցային» կոչվող բջջից:
05:09
Now grid cells are found, again,
127
294000
2000
Ցանցային բջիջները մտնում են
05:11
on the inputs to the hippocampus,
128
296000
2000
հիպոկամպի մեջ ու մի փոքր
05:13
and they're a bit like place cells.
129
298000
2000
նման են տեղային բջիջներին:
05:15
But now as the rat explores around,
130
300000
2000
Երբ առնետը շրջում է տարածքով,
05:17
each individual cell fires
131
302000
2000
յուրաքանչյուր առանձին բջիջ ակտիվանում է
05:19
in a whole array of different locations
132
304000
3000
այդ միջավայրի մեջ գտնվող բազմաթիվ կետերում`
05:22
which are laid out across the environment
133
307000
2000
ստեղծելով զարմանալիորեն
05:24
in an amazingly regular triangular grid.
134
309000
3000
կանոնավոր եռանկյունաձև ցանց:
05:29
And if you record from several grid cells --
135
314000
3000
Ու եթե գրանցենք ցանցային մի քանի բջիջների ակտիվությունը
05:32
shown here in different colors --
136
317000
2000
(դրանք այստեղ ցուցադրված են տարբեր գույներով),
05:34
each one has a grid-like firing pattern across the environment,
137
319000
3000
ունի բջիջների ցանցանման
05:37
and each cell's grid-like firing pattern is shifted slightly
138
322000
3000
ազդանշանելու օրինաչափություն, և յուրաքանչյուրը
05:40
relative to the other cells.
139
325000
2000
հարաբերականորեն տարբերվում է մյուս ցանցերից:
05:42
So the red one fires on this grid
140
327000
2000
Այսպիսով, կարմրի ազդանշանային ցանցը սա է,
05:44
and the green one on this one and the blue on on this one.
141
329000
3000
կանաչինը՝ սա, կապույտինն էլ` այս մյուսը:
05:47
So together, it's as if the rat
142
332000
3000
Այսպիսով, կարծես առնետը կարողանում է
05:50
can put a virtual grid of firing locations
143
335000
2000
ակտիվության տարածքների վիրտուալ ցանց իր տարածության մեջ,
05:52
across its environment --
144
337000
2000
սա մի քիչ նման է երկայնության ու լայնության
05:54
a bit like the latitude and longitude lines that you'd find on a map,
145
339000
3000
գծերին, որոնք լինում են
05:57
but using triangles.
146
342000
2000
քարտեզի վրա, բայց եռանկյունիների տեսքով:
05:59
And as it moves around,
147
344000
2000
Եվ երբ այն շարժվում է,
06:01
the electrical activity can pass
148
346000
2000
էլեկտրական ակտիվությունը կարող է փոխանցվել մեկ բջջից մյուսին,
06:03
from one of these cells to the next cell
149
348000
2000
որպեսզի առնետն իր շարժումները
06:05
to keep track of where it is,
150
350000
2000
կապելու միջոցով իմանա,
06:07
so that it can use its own movements
151
352000
2000
թե որտեղ է ինքը գտնվում
06:09
to know where it is in its environment.
152
354000
2000
իր տարածության մեջ:
06:11
Do people have grid cells?
153
356000
2000
Արդյոք մարդիկ ունե՞ն ցանցային բջիջներ:
06:13
Well because all of the grid-like firing patterns
154
358000
2000
Քանի որ բոլոր ակտիվ բջիջների ցանցերն
06:15
have the same axes of symmetry,
155
360000
2000
ունեն համաչափության նույն առանցքային գիծը,
06:17
the same orientations of grid, shown in orange here,
156
362000
3000
ցանցի նույն կողմնորոշիչները, որը ցուցադրված է այստեղ նարնջագույնով,
06:20
it means that the net activity
157
365000
2000
ապա սա նշանակում է, որ ուղեղի որոշակի հատվածում
06:22
of all of the grid cells in a particular part of the brain
158
367000
3000
բոլոր ցանցային բջիջների գործողությունները
06:25
should change
159
370000
2000
պետք է փոփոխվեն կախված այն բանից,
06:27
according to whether we're running along these six directions
160
372000
2000
թե մենք գնում ենք այս վեց ուղղություններով էլ,
06:29
or running along one of the six directions in between.
161
374000
3000
թե մեկ միջանկյալ գծով:
06:32
So we can put people in an MRI scanner
162
377000
2000
Այսպիսով, կարող ենք մարդուն դնել ՄԱՆ ծրիչի մեջ,
06:34
and have them do a little video game
163
379000
2000
խնդրել, որ նա խաղա մի փոքրիկ վիդեոխաղ,
06:36
like the one I showed you
164
381000
2000
ինչպիսին ես ձեզ ցույց տվեցի,
06:38
and look for this signal.
165
383000
2000
և սպասենք այս ազդանշանին:
06:40
And indeed, you do see it in the human entorhinal cortex,
166
385000
3000
Իհարկե, դուք դա տեսնում եք մարդու ուղեղի թաղանթի
06:43
which is the same part of the brain that you see grid cells in rats.
167
388000
3000
էնտորինալ հատվածում, որը նույնն է, ինչ առնետների մոտ ցանցային նեյրոնը:
06:46
So back to Homer.
168
391000
2000
Այսպիսով, վերադառնանք Հոմերին:
06:48
He's probably remembering where his car was
169
393000
2000
Նա հավանաբար հիշում է, թե որտեղ է իր մեքենան`
06:50
in terms of the distances and directions
170
395000
2000
հաշվի առնելով կայանելու վայրից և
06:52
to extended buildings and boundaries
171
397000
2000
դրա շուրջը եղած կառույցներից
06:54
around the location where he parked.
172
399000
2000
ունեցած հեռավորությունը և ուղղությունը:
06:56
And that would be represented
173
401000
2000
Եվ դա հնարավոր է դարձել սահմանները
06:58
by the firing of boundary-detecting cells.
174
403000
2000
որոշող ակտիվ նեյրոնների շնորհիվ:
07:00
He's also remembering the path he took out of the car park,
175
405000
3000
Նա նաև հիշում է այն ճանապարհը, որով նա դուրս էր եկել ավտոկայանատեղիից,
07:03
which would be represented in the firing of grid cells.
176
408000
3000
որը կներկայացվի ակտիվացող ցանցային նեյրոններով:
07:06
Now both of these kinds of cells
177
411000
2000
Հիմա այս երկու տեսակի նեյրոններն
07:08
can make the place cells fire.
178
413000
2000
ակտիվացնում են տեղային բջիջները:
07:10
And he can return to the location where he parked
179
415000
2000
Եվ նա կարող է վերադառնալ այն վայրը, որտեղ կայանել էր`
07:12
by moving so as to find where it is
180
417000
3000
շարժվելով և համադրելով տեղանքի ընթացիկ ուղեցույցը,
07:15
that best matches the firing pattern
181
420000
2000
որն այդ պահին ստեղծվում է
07:17
of the place cells in his brain currently
182
422000
2000
ուղեղում, և այն ուղեցույցը,
07:19
with the stored pattern where he parked his car.
183
424000
3000
որն արդեն կար հիշողության մեջ:
07:22
And that guides him back to that location
184
427000
2000
Եվ դա նրան ետ է տանում այդ վայրը,
07:24
irrespective of visual cues
185
429000
2000
անկախ այն բանից,
07:26
like whether his car's actually there.
186
431000
2000
թե արդյոք նրա մեքենան այնտեղ է իրականում:
07:28
Maybe it's been towed.
187
433000
2000
Հավանաբար այն հետ են հրել:
07:30
But he knows where it was, so he knows to go and get it.
188
435000
3000
Բայց նա հիշում է, թե որտեղ էր այն, և գիտի`ինչպես վերադառնալ այնտեղ:
07:33
So beyond spatial memory,
189
438000
2000
Այսպիսով բացի տարածական հիշողությունից,
07:35
if we look for this grid-like firing pattern
190
440000
2000
այս ցանցանման ակտիվությունը հանդիպում է ամբողջ գլխուղեղում:
07:37
throughout the whole brain,
191
442000
2000
Մենք այն մշտապես նկատում ենք ակտիվ հատվածներում,
07:39
we see it in a whole series of locations
192
444000
3000
որոնք պատասխանատու են ինքնակենսագրական
07:42
which are always active
193
447000
2000
առաջադրանքների կատարման համար,
07:44
when we do all kinds of autobiographical memory tasks,
194
449000
2000
ինչպիսին է, օրինակ, հիշելը, թե
07:46
like remembering the last time you went to a wedding, for example.
195
451000
3000
վերջին անգամ երբ եք հարսանիք գնացել:
07:49
So it may be that the neural mechanisms
196
454000
2000
Այսպիսով, մեր շրջակա տարածության նեյրոնային մեխանիզմների
07:51
for representing the space around us
197
456000
3000
տրամադրումը կարող է օգտագործվել տեսողական
07:54
are also used for generating visual imagery
198
459000
4000
կերպարներ ստեղծելու համար, որպեսզի մենք
07:58
so that we can recreate the spatial scene, at least,
199
463000
3000
ցանկացած պահի կարողանանք վերստեղծել տարածական տեսարաններ,
08:01
of the events that have happened to us when we want to imagine them.
200
466000
3000
կամ իրադարձություններ, որոնք պատահել են մեզ հետ:
08:04
So if this was happening,
201
469000
2000
Ուրեմն, եթե սա տեղի է ունենում,
08:06
your memories could start by place cells activating each other
202
471000
3000
ձեր հիշողությունները սկսում են ակտիվանալ տեղային նեյրոնների`
08:09
via these dense interconnections
203
474000
2000
մեկը մյուսի հետ ունեցած կապի միջոցով,
08:11
and then reactivating boundary cells
204
476000
2000
և ապա ակտիվանում են սահմանային բջիջները,
08:13
to create the spatial structure
205
478000
2000
որպեսզի ստեղծեն տեսարանի
08:15
of the scene around your viewpoint.
206
480000
2000
տարածական կառույց ձեր տեսադաշտի շուրջը:
08:17
And grid cells could move this viewpoint through that space.
207
482000
2000
Իսկ ցանցային նեյրոններն այդ տարածությունով կարող են շարժել այս տեսադաշտը:
08:19
Another kind of cell, head direction cells,
208
484000
2000
Բջիջների մեկ այլ տեսակ են օրիենտացիոն նեյրոնները,
08:21
which I didn't mention yet,
209
486000
2000
որոնց մասին ես դեռ չէի խոսել.սրանք առաջանում
08:23
they fire like a compass according to which way you're facing.
210
488000
3000
են շրջանի նման` կախված նրանից, թե ինչ ուղղությամբ եք դուք գնում:
08:26
They could define the viewing direction
211
491000
2000
Այս նեյրոնները կարող են որոշել այն ուղղությունը, որում դուք
08:28
from which you want to generate an image for your visual imagery,
212
493000
3000
ցանկանում եք կերտել ձեր տեսողական երևակայության համար մի պատկեր,
08:31
so you can imagine what happened when you were at this wedding, for example.
213
496000
3000
և դուք կարող եք պատկերացնել, թե ինչ պատահեց , օրինակ, երբ դուք այս հարսանիքին էիք:
08:34
So this is just one example
214
499000
2000
Այսպիսով, սա նոր դարաշրջանի
08:36
of a new era really
215
501000
2000
միայն մեկ օրինակ է
08:38
in cognitive neuroscience
216
503000
2000
ճանաչողական նյարդաբանության մեջ,
08:40
where we're beginning to understand
217
505000
2000
որտեղ մենք սկսում ենք հասկանալ
08:42
psychological processes
218
507000
2000
այնպիսի հոգեբանական գործընթացներ,
08:44
like how you remember or imagine or even think
219
509000
3000
ինչպիսին է այն, թե մենք ինչպես ենք հիշում կամ պատկերացնում
08:47
in terms of the actions
220
512000
2000
կամ անգամ մտածում միլիարդավոր անհատական նեյրոնների գործելու ժամանակ,
08:49
of the billions of individual neurons that make up our brains.
221
514000
3000
Շատ շնորհակալություն
08:52
Thank you very much.
222
517000
2000
Շատ շնորհակալություն
08:54
(Applause)
223
519000
3000
(Ծափահարություններ)
ABOUT THE SPEAKER
Neil Burgess - NeuroscientistAt University College in London, Neil Burgess researches how patterns of electrical activity in brain cells guide us through space.
Why you should listen
Neil Burgessis is deputy director of the Institute of Cognitive Neuroscience at University College London, where he investigates of the role of the hippocampus in spatial navigation and episodic memory. His research is directed at answering questions such as: How are locations represented, stored and used in the brain? What processes and which parts of the brain are involved in remembering the spatial and temporal context of everyday events, and in finding one's way about?
To explore this space, he and his team use a range of methods for gathering data, including pioneering uses of virtual reality, as well as computational modelling and electrophysiological analysis of the function of hippocampal neurons in the rat, functional imaging of human navigation, and neuropsychological experiments on spatial and episodic memory.
A parallel interest: Investigating our human short-term memory for serial order, or how we know our 123s.
Neil Burgess | Speaker | TED.com