TED2014
Nancy Kanwisher: A neural portrait of the human mind
Nancy Kanwisher: Un ritratto neurale della mente umana
Filmed:
Readability: 4.2
1,226,930 views
La pioniera dell'imaging cerebrale Nancy Kanwisher, che utilizza la risonanza magnetica funzionale (fMRI) per catturare immagini delle attività di alcune aree cerebrali (spesso le sue), condivide quello che lei e i suoi colleghi hanno imparato: il cervello è composto sia da parti altamente specializzate che da parti dallo scopo generico. Un'altra sorpresa: c'è ancora moltissimo da imparare!
Nancy Kanwisher - Brain researcher
Using fMRI imaging to watch the human brain at work, Nancy Kanwisher’s team has discovered cortical regions responsible for some surprisingly specific elements of cognition. Full bio
Using fMRI imaging to watch the human brain at work, Nancy Kanwisher’s team has discovered cortical regions responsible for some surprisingly specific elements of cognition. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:12
Today I want to tell you
0
604
1216
Oggi voglio raccontarvi
00:13
about a project being carried out
1
1820
1803
di un progetto attualmente condotto
00:15
by scientists all over the world
2
3623
2687
da scienziati in tutto il mondo
00:18
to paint a neural portrait of the human mind.
3
6310
3288
per rappresentare un ritratto neurale
della mente umana.
della mente umana.
00:21
And the central idea of this work
4
9598
2172
L'idea principale di questo progetto
00:23
is that the human mind and brain
5
11770
1858
è che la mente, il cervello umano
00:25
is not a single, general-purpose processor,
6
13628
2857
non è un unico processore
con un solo scopo generale,
con un solo scopo generale,
00:28
but a collection of highly specialized components,
7
16485
3442
ma un insieme di componenti
altamente specializzati,
altamente specializzati,
00:31
each solving a different specific problem,
8
19927
2983
ciascuno destinato alla risoluzione
di uno specifico problema,
di uno specifico problema,
00:34
and yet collectively making up
9
22910
2336
che però collettivamente determinano
00:37
who we are as human beings and thinkers.
10
25246
4356
chi siamo come esseri umani
e come pensatori.
e come pensatori.
00:41
To give you a feel for this idea,
11
29602
1476
Per darvi un'idea del concetto,
00:43
imagine the following scenario:
12
31078
2664
immaginatevi questa scena:
00:45
You walk into your child's day care center.
13
33742
2196
Entrate nell'asilo di vostra figlia.
00:47
As usual, there's a dozen kids there
14
35938
2237
Come al solito,
c'è una dozzina di bambini
c'è una dozzina di bambini
00:50
waiting to get picked up,
15
38175
1591
che aspettano i loro genitori,
00:51
but this time,
16
39766
1632
ma questa volta,
00:53
the children's faces look weirdly similar,
17
41398
2985
tutti i volti dei bambini
sono stranamente simili,
sono stranamente simili,
00:56
and you can't figure out which child is yours.
18
44383
2808
e non riuscite a capire
quale bambino sia il vostro.
quale bambino sia il vostro.
00:59
Do you need new glasses?
19
47191
1749
Avete bisogno di nuovi occhiali?
01:00
Are you losing your mind?
20
48940
1908
Forse state perdendo la testa?
01:02
You run through a quick mental checklist.
21
50848
2452
Mentalmente fate una rapida
lista di possibilità.
lista di possibilità.
01:05
No, you seem to be thinking clearly,
22
53300
1894
No, sembra che siate ancora lucidi,
01:07
and your vision is perfectly sharp.
23
55194
2391
e la vostra vista è perfettamente nitida.
01:09
And everything looks normal
24
57585
1789
Tutto sembra normale
01:11
except the children's faces.
25
59374
2162
eccetto i volti dei bambini.
01:13
You can see the faces,
26
61536
1786
Riuscite a vedere le loro facce,
01:15
but they don't look distinctive,
27
63322
1708
ma non riuscite a distinguerle,
01:17
and none of them looks familiar,
28
65030
1858
e nessuna vi sembra familiare,
01:18
and it's only by spotting an orange hair ribbon
29
66888
2498
ma è solo grazie a un nastro
per capelli arancione
per capelli arancione
01:21
that you find your daughter.
30
69386
1896
che trovate finalmente vostra figlia.
01:23
This sudden loss of the ability to recognize faces
31
71282
3425
Questa improvvisa perdita della capacità
di riconoscere i volti
di riconoscere i volti
01:26
actually happens to people.
32
74707
1546
capita davvero alle persone.
01:28
It's called prosopagnosia,
33
76253
2054
Si chiama 'prosopagnosia',
01:30
and it results from damage
34
78307
1181
dovuta al danneggiamento
01:31
to a particular part of the brain.
35
79488
2126
di una parte specifica del cervello.
01:33
The striking thing about it
36
81614
1500
La cosa più impressionante
01:35
is that only face recognition is impaired;
37
83114
2595
è che solo il riconoscimento
dei visi é compromesso;
dei visi é compromesso;
01:37
everything else is just fine.
38
85709
2439
tutto il resto funziona benissimo.
01:40
Prosopagnosia is one of many surprisingly specific
39
88148
3868
La prosopagnosia è soltanto
uno dei tanti specifici deficit mentali
uno dei tanti specifici deficit mentali
che possono svilupparsi
in seguito a danni cerebrali.
in seguito a danni cerebrali.
01:44
mental deficits that can happen after brain damage.
40
92016
4535
01:48
These syndromes collectively
41
96551
1363
Insieme, queste sindromi
01:49
have suggested for a long time
42
97914
2239
indicano da tempo
01:52
that the mind is divvied up into distinct components,
43
100153
3768
che la mente è divisa
in distinti elementi,
in distinti elementi,
01:55
but the effort to discover those components
44
103921
2385
ma lo sforzo impiegato per scoprirli
01:58
has jumped to warp speed
45
106306
1614
ha fatto passi da gigante
01:59
with the invention of brain imaging technology,
46
107920
2582
con l'invenzione dell'imaging cerebrale,
02:02
especially MRI.
47
110502
3048
in particolare
della risonanza magnetica (MRI).
della risonanza magnetica (MRI).
02:05
So MRI enables you to see internal anatomy
48
113550
3240
La risonanza magnetica permette
di osservare l'anatomia interna
di osservare l'anatomia interna
02:08
at high resolution,
49
116790
1586
ad alta risoluzione,
02:10
so I'm going to show you in a second
50
118376
1430
fra un attimo vi mostrerò
02:11
a set of MRI cross-sectional images
51
119806
3352
una serie di immagini di risonanze
magnetiche in sezione trasversale
magnetiche in sezione trasversale
02:15
through a familiar object,
52
123158
1618
di un oggetto ordinario,
02:16
and we're going to fly through them
53
124776
875
passandole veloce
02:17
and you're going to try to figure out what the object is.
54
125651
2473
e voi proverete a indovinare
che oggetto è.
che oggetto è.
02:20
Here we go.
55
128124
2111
Cominciamo.
02:24
It's not that easy. It's an artichoke.
56
132241
1889
Non è così semplice.
È un carciofo.
È un carciofo.
02:26
Okay, let's try another one,
57
134130
1630
Okay, proviamo con un'altra,
02:27
starting from the bottom and going through the top.
58
135760
2596
iniziando dal basso e andando
verso l'alto.
verso l'alto.
02:32
Broccoli! It's a head of broccoli.
59
140812
1151
Broccoli! È un cespo di broccoli.
02:33
Isn't it beautiful? I love that.
60
141963
1664
È bellissimo, no? Io lo adoro.
02:35
Okay, here's another one. It's a brain, of course.
61
143627
2757
Okay, eccone un altro.
È un cervello, ovviamente.
È un cervello, ovviamente.
02:38
In fact, it's my brain.
62
146384
1586
Il mio cervello, in effetti.
02:39
We're going through slices through my head like that.
63
147970
1733
Stiamo affettando la mia testa così.
02:41
That's my nose over on the right, and now
64
149703
1758
Quello è il mio naso a destra, ed ora
02:43
we're going over here, right there.
65
151461
3409
ci stiamo spostando qui, proprio lì.
02:46
So this picture's nice, if I do say so myself,
66
154870
4601
È una bella foto,
se mi permettete di dirlo,
se mi permettete di dirlo,
02:51
but it shows only anatomy.
67
159471
1912
ma mostra solo l'anatomia.
02:53
The really cool advance with functional imaging
68
161383
2520
Il progresso più grade
dell'MRI funzionale è stato
dell'MRI funzionale è stato
02:55
happened when scientists figured out how to make
69
163903
1572
quando si è scoperto come creare
02:57
pictures that show not just anatomy but activity,
70
165475
3395
immagini che mostrano non solo
l'anatomia ma anche l'attività,
l'anatomia ma anche l'attività,
03:00
that is, where neurons are firing.
71
168870
2435
ovvero, dove i neuroni stanno sparando.
03:03
So here's how this works.
72
171305
1516
Ecco come funziona.
03:04
Brains are like muscles.
73
172821
1117
I cervelli sono come muscoli.
03:05
When they get active,
74
173938
1563
Quando si attivano, necessitano
03:07
they need increased blood flow to supply that activity,
75
175501
2974
un flusso costante di sangue
che alimenti la loro attività,
che alimenti la loro attività,
03:10
and lucky for us, blood flow
control to the brain is local,
control to the brain is local,
76
178475
3568
e per fortuna, il controllo del flusso
verso il cervello avviene localmente,
verso il cervello avviene localmente,
03:14
so if a bunch of neurons, say, right there
77
182043
2162
perciò se un gruppo di neuroni,
ad esempio, qui
ad esempio, qui
03:16
get active and start firing,
78
184205
1500
si attiva ed inizia a sparare,
03:17
then blood flow increases just right there.
79
185705
2725
allora il flusso di sangue aumenta
solamente qui.
solamente qui.
03:20
So functional MRI picks up
on that blood flow increase,
on that blood flow increase,
80
188430
3721
L'MRI funzionale riconosce l'aumento
del flusso sanguigno,
del flusso sanguigno,
03:24
producing a higher MRI response
81
192151
2033
generando una reazione MRI più alta
03:26
where neural activity goes up.
82
194184
2926
nel punto in cui l'attività
neurale aumenta.
neurale aumenta.
03:29
So to give you a concrete feel
83
197110
1700
Per darvi un'idea concreta
03:30
for how a functional MRI experiment goes
84
198810
2485
di come si svolge un esperimento
di MRI funzionale
di MRI funzionale
03:33
and what you can learn from it
85
201295
1439
e di cosa può insegnarci,
03:34
and what you can't,
86
202734
1384
e cosa invece no,
03:36
let me describe one of the first studies I ever did.
87
204118
3442
voglio descrivervi uno dei primi
esperimenti che ho condotto.
esperimenti che ho condotto.
03:39
We wanted to know if there was a special
part of the brain for recognizing faces,
part of the brain for recognizing faces,
88
207560
4138
Volevamo sapere se esistesse una data zona
cerebrale per il riconoscimento facciale
cerebrale per il riconoscimento facciale
03:43
and there was already reason to
think there might be such a thing
think there might be such a thing
89
211698
3072
e avevamo ragione
di pensare che esistesse
di pensare che esistesse
03:46
based on this phenomenon of prosopagnosia
90
214770
1720
proprio a causa della prosopagnosia
03:48
that I described a moment ago,
91
216490
2123
di cui vi ho parlato poco fa,
03:50
but nobody had ever seen that part of the brain
92
218613
2278
ma nessuno aveva mai visto
quella zona cerebrale
quella zona cerebrale
03:52
in a normal person,
93
220891
1919
in una persona normale,
03:54
so we set out to look for it.
94
222810
2056
perciò ci mettemmo a cercarla.
03:56
So I was the first subject.
95
224866
1951
Ed io ero la prima cavia.
03:58
I went into the scanner, I lay on my back,
96
226817
2212
Sono entrata nello scanner, supina,
04:01
I held my head as still as I could
97
229029
2583
mantenendo la mia testa
il più immobile possibile
il più immobile possibile
04:03
while staring at pictures of faces like these
98
231612
5017
mentre fissavo immagini
di volti come questi
di volti come questi
04:08
and objects like these
99
236629
2131
e di oggetti come questi
04:10
and faces and objects for hours.
100
238760
5165
e volti e oggetti per ore ed ore.
04:15
So as somebody who has
pretty close to the world record
pretty close to the world record
101
243925
2772
Dopo essere stata vicinissima
a battere il record mondiale
a battere il record mondiale
04:18
of total number of hours spent inside an MRI scanner,
102
246697
3543
per numero consecutivo di ore
trascorse in uno scanner per MRI,
trascorse in uno scanner per MRI,
04:22
I can tell you that one of the skills
103
250240
1432
posso dire che uno dei talenti
04:23
that's really important for MRI research
104
251672
2663
più importanti nella ricerca
tramite risonanza magnetica
tramite risonanza magnetica
04:26
is bladder control.
105
254335
1778
è il controllo della vescica.
04:28
(Laughter)
106
256113
1802
(Risate)
04:29
When I got out of the scanner,
107
257915
1537
Quando sono uscita dallo scanner
04:31
I did a quick analysis of the data,
108
259452
2316
ho fatto un'analisi veloce dei dati,
04:33
looking for any parts of my brain
109
261768
1503
cercando ogni mia zona cerebrale
04:35
that produced a higher response
when I was looking at faces
when I was looking at faces
110
263271
2806
che avesse reagito di più
mentre guardavo visi
mentre guardavo visi
04:38
than when I was looking at objects,
111
266077
1870
piuttosto che mentre guardavo oggetti,
04:39
and here's what I saw.
112
267947
2171
e questo è ciò che ho visto.
04:42
Now this image looks just awful by today's standards,
113
270118
3656
Questa immagine è orrenda,
secondo gli standard di oggi,
secondo gli standard di oggi,
04:45
but at the time I thought it was beautiful.
114
273774
2808
ma a quei tempi
mi sembrava bellissima.
mi sembrava bellissima.
04:48
What it shows is that region right there,
115
276582
1950
Ci mostra che quella regione laggiù,
04:50
that little blob,
116
278532
1283
quel piccolo grumo,
04:51
it's about the size of an olive
117
279815
1747
ha circa le dimensioni di un'oliva
04:53
and it's on the bottom surface of my brain
118
281562
2156
e si trova sul fondo del mio cervello
04:55
about an inch straight in from right there.
119
283718
3206
a circa 2-3 cm di profondità
da questo punto qui.
da questo punto qui.
04:58
And what that part of my brain is doing
120
286924
2790
E ciò che quel punto del mio cervello
sta facendo
sta facendo
05:01
is producing a higher MRI response,
121
289714
2920
è produrre una risposta alla
risonanza magnetica più alta,
risonanza magnetica più alta,
05:04
that is, higher neural activity,
122
292634
1748
cioè un'attività cerebrale più alta,
05:06
when I was looking at faces
123
294382
1482
quando guardavo i volti
05:07
than when I was looking at objects.
124
295864
2266
rispetto a quando guardavo oggetti.
05:10
So that's pretty cool,
125
298130
1360
È interessante,
05:11
but how do we know this isn't a fluke?
126
299490
2318
ma come facciamo a sapere
che non è un caso?
che non è un caso?
05:13
Well, the easiest way
127
301808
1420
Beh, il modo più facile
05:15
is to just do the experiment again.
128
303228
2114
è ripetere l'esperimento di nuovo.
05:17
So I got back in the scanner,
129
305342
1639
Sono quindi tornata nello scanner,
05:18
I looked at more faces and I looked at more objects
130
306981
2431
ho guardato più volti e più oggetti
05:21
and I got a similar blob,
131
309412
2189
ed è riapparso un grumo simile,
05:23
and then I did it again
132
311601
1895
quindi l'ho fatto un'altra volta
05:25
and I did it again
133
313496
1855
e un'altra ancora
05:27
and again and again,
134
315351
3072
e ancora e ancora,
05:30
and around about then
135
318423
1047
e a quel punto
05:31
I decided to believe it was for real.
136
319470
2941
ho deciso di credere che fosse vero.
05:34
But still, maybe this is
something weird about my brain
something weird about my brain
137
322411
3753
Però, forse c'è qualcosa di strano
nel mio cervello
nel mio cervello
05:38
and no one else has one of these things in there,
138
326164
2462
e nessun altro ha una cosa
del genere,
del genere,
05:40
so to find out, we scanned a bunch of other people
139
328626
2455
per capirlo, abbiamo scansionato
anche altre persone
anche altre persone
05:43
and found that pretty much everyone
140
331081
2446
e scoperto che praticamente tutti
05:45
has that little face-processing region
141
333527
2006
hanno quell'area per riconoscere i visi
05:47
in a similar neighborhood of the brain.
142
335533
2893
in una zona simile del cervello.
05:50
So the next question was,
143
338426
1888
La domanda successiva era quindi,
05:52
what does this thing really do?
144
340314
1474
cosa fa veramente questa cosa?
05:53
Is it really specialized just for face recognition?
145
341788
3932
È veramente specializzata solo
nel riconoscimento facciale?
nel riconoscimento facciale?
05:57
Well, maybe not, right?
146
345720
1240
Beh, forse no, giusto?
05:58
Maybe it responds not only to faces
147
346960
1802
Forse non risponde solo ai volti
06:00
but to any body part.
148
348762
2109
ma ad ogni parte del corpo.
06:02
Maybe it responds to anything human
149
350871
2369
Forse risponde a tutto ciò che è umano
06:05
or anything alive
150
353240
1780
o tutto ciò che è vivo
06:07
or anything round.
151
355020
1656
o tutto quel che è tondo.
06:08
The only way to be really sure that that region
152
356676
2154
L'unico modo per assicurarsi
che quel punto
che quel punto
06:10
is specialized for face recognition
153
358830
2417
è specializzato in riconoscimento facciale
06:13
is to rule out all of those hypotheses.
154
361247
2643
è escludere tutte le altre ipotesi.
06:15
So we spent much of the next couple of years
155
363890
2830
Abbiamo quindi passato buona parte
dei successivi due anni
dei successivi due anni
06:18
scanning subjects while they looked at lots
156
366720
1647
scansionando soggetti che guardavano
06:20
of different kinds of images,
157
368367
1606
un sacco di immagini diverse,
06:21
and we showed that that part of the brain
158
369973
1957
dimostrando che quella parte del cervello
06:23
responds strongly when you look at
159
371930
1950
reagisce molto quando si guardano
06:25
any images that are faces of any kind,
160
373880
3453
immagini con volti di ogni tipo,
06:29
and it responds much less strongly
161
377333
1913
ma reagisce molto meno
06:31
to any image you show that isn't a face,
162
379246
3149
ad altre immagini che non siano
quelle di visi,
quelle di visi,
06:34
like some of these.
163
382395
1305
come queste.
06:35
So have we finally nailed the case
164
383700
2239
Abbiamo quindi tolto ogni dubbio
06:37
that this region is necessary for face recognition?
165
385939
3240
che quest'area serve
al riconoscimento facciale?
al riconoscimento facciale?
06:41
No, we haven't.
166
389179
1323
No.
06:42
Brain imaging can never tell you
167
390502
1951
L'imaging cerebrale non riesce a dirci
06:44
if a region is necessary for anything.
168
392453
2440
se un'area è necessaria per qualcosa.
06:46
All you can do with brain imaging
169
394893
1440
Tutto quello che può fare
06:48
is watch regions turn on and off
170
396333
2048
è vedere zone accendersi e spegnersi
06:50
as people think different thoughts.
171
398381
1968
a seconda dei pensieri delle persone.
06:52
To tell if a part of the brain is
necessary for a mental function,
necessary for a mental function,
172
400349
3611
Per sapere se una parte del cervello
è necessaria ad una determinata funzione
06:55
you need to mess with it and see what happens,
173
403960
2509
dovresti metterci le mani e vedere
cosa succede,
cosa succede,
06:58
and normally we don't get to do that.
174
406469
2275
e di solito non possiamo farlo.
07:00
But an amazing opportunity came about
175
408744
2584
Ma un'opportunità straordinaria
si è presentata
si è presentata
07:03
very recently when a couple of colleagues of mine
176
411328
2464
di recente, quando un coppia
di miei colleghi
di miei colleghi
07:05
tested this man who has epilepsy
177
413792
3071
fece un test su quest'uomo con l'epilessia
07:08
and who is shown here in his hospital bed
178
416863
2682
e che vedete qui nel suo letto d'ospedale
07:11
where he's just had electrodes placed
179
419545
1367
con degli elettrodi posti
07:12
on the surface of his brain
180
420912
2071
sulla superficie del cervello
07:14
to identify the source of his seizures.
181
422983
2554
per identificare la causa degli attacchi.
07:17
So it turned out by total chance
182
425537
2533
Per puro caso si è scoperto
07:20
that two of the electrodes
183
428070
1949
che due degli elettrodi
07:22
happened to be right on top of his face area.
184
430019
3223
si trovavano esattamente sulla zona
che reagisce ai volti.
che reagisce ai volti.
07:25
So with the patient's consent,
185
433242
2329
Con il consenso del paziente,
07:27
the doctors asked him what happened
186
435571
2587
i dottori gli hanno chiesto cosa sentiva
07:30
when they electrically stimulated
that part of his brain.
that part of his brain.
187
438158
4166
quando gli stimolavano elettricamente
quella parte del cervello.
quella parte del cervello.
07:34
Now, the patient doesn't know
188
442324
1654
Il paziente non sa
07:35
where those electrodes are,
189
443978
1384
dove si trovano gli elettrodi
07:37
and he's never heard of the face area.
190
445362
2212
e non ha mai sentito parlare
di zona facciale.
di zona facciale.
07:39
So let's watch what happens.
191
447574
1991
Vediamo cosa succede.
07:41
It's going to start with a control condition
192
449565
1969
Inizierà con una fase di riferimento
07:43
that will say "Sham" nearly invisibly
193
451534
2407
indicata con "Sham" quasi invisibile
07:45
in red in the lower left,
194
453941
1710
in rosso in basso a sinistra,
07:47
when no current is delivered,
195
455651
2282
per quando non c'è passaggio di corrente
07:49
and you'll hear the neurologist speaking
to the patient first. So let's watch.
to the patient first. So let's watch.
196
457933
3815
e sentirete il neurologo parlare
al paziente prima. Guardiamo.
al paziente prima. Guardiamo.
07:53
(Video) Neurologist: Okay, just look at my face
197
461748
2081
(Video) Neurologo: Ok, guarda il mio viso
07:55
and tell me what happens when I do this.
198
463829
3285
e dimmi cosa succede quando faccio così.
07:59
All right?
199
467114
934
Va bene?
08:00
Patient: Okay.
200
468048
2823
Paziente: Ok.
08:02
Neurologist: One, two, three.
201
470871
4320
Uno, due, tre.
08:07
Patient: Nothing.
Neurologist: Nothing? Okay.
Neurologist: Nothing? Okay.
202
475191
3015
Paziente: Nulla.
Neurologo: Nulla? Ok.
Neurologo: Nulla? Ok.
08:10
I'm going to do it one more time.
203
478206
2407
Lo farò un'altra volta.
08:12
Look at my face.
204
480613
3194
Guarda il mio viso.
08:15
One, two, three.
205
483807
4500
Uno, due, tre.
08:20
Patient: You just turned into somebody else.
206
488307
2824
Sei appena diventato qualcun altro.
08:23
Your face metamorphosed.
207
491131
2137
Il tuo viso si è trasformato.
08:25
Your nose got saggy, it went to the left.
208
493268
3011
Il tuo naso è diventato floscio,
si è spostato a sinistra.
si è spostato a sinistra.
08:28
You almost looked like somebody I'd seen before,
209
496279
3536
Assomigliavi quasi a qualcuno
che ho già visto prima,
che ho già visto prima,
08:31
but somebody different.
210
499815
2634
ma qualcun altro.
08:34
That was a trip.
211
502449
2072
È stato un bel trip.
08:36
(Laughter)
212
504521
3132
(Risate)
08:39
Nancy Kanwisher: So this experiment —
213
507653
1615
Perciò questo esperimento...
08:41
(Applause) —
214
509268
4223
(Applausi)
08:45
this experiment finally nails the case
215
513491
2682
questo esperimento toglie ogni dubbio
08:48
that this region of the brain is not only
216
516173
1825
che questa zona del cervello non solo
08:49
selectively responsive to faces
217
517998
2137
reagisce selettivamente ai volti
08:52
but causally involved in face perception.
218
520135
3045
ma è anche coinvolta in modo causale
nel riconoscimento facciale.
nel riconoscimento facciale.
08:55
So I went through all of these details
219
523180
2130
Vi ho quindi elencato tutti quei dettagli
08:57
about the face region to show you what it takes
220
525310
2464
sulla zona facciale
che spiegano cosa serve
che spiegano cosa serve
08:59
to really establish that a part of the brain
221
527774
2339
per stabilire con certezza
che un'area del cervello
che un'area del cervello
09:02
is selectively involved in a specific mental process.
222
530113
3128
è selettivamente coinvolta
in un preciso processo mentale.
in un preciso processo mentale.
09:05
Next, I'll go through much more quickly
223
533241
2159
Ora, elencherò più velocemente
09:07
some of the other specialized regions of the brain
224
535400
2660
alcune altre regioni specializzate
del cervello
del cervello
09:10
that we and others have found.
225
538060
2100
che noi ed altri abbiamo scoperto.
09:12
So to do this, I've spent a lot of time
226
540160
2114
Per fare ciò, ho passato parecchio tempo
09:14
in the scanner over the last month
227
542274
1867
nello scanner durante l'ultimo mese
09:16
so I can show you these things in my brain.
228
544141
2261
per mostrarvi queste cose
nel mio cervello.
nel mio cervello.
09:18
So let's get started. Here's my right hemisphere.
229
546402
3233
Cominciamo quindi.
Questo è il mio emisfero destro.
Questo è il mio emisfero destro.
09:21
So we're oriented like that.
You're looking at my head this way.
You're looking at my head this way.
230
549635
2662
Siamo orientati così.
Guardatemi la testa da questa parte.
Guardatemi la testa da questa parte.
09:24
Imagine taking the skull off
231
552297
1093
Togliete il cranio
09:25
and looking at the surface of the brain like that.
232
553390
2268
e guardate la superficie
del cervello così.
del cervello così.
09:27
Okay, now as you can see,
233
555658
1758
Ok, come potete vedere,
09:29
the surface of the brain is all folded up.
234
557416
1503
la superficie è tutta ripiegata.
09:30
So that's not good. Stuff could be hidden in there.
235
558919
1721
Non va bene.
Rimangono nascoste delle cose.
Rimangono nascoste delle cose.
09:32
We want to see the whole thing,
236
560640
1434
Vogliamo vedere tutto quanto,
09:34
so let's inflate it so we can see the whole thing.
237
562074
3312
quindi gonfiamolo per vedere tutto.
09:37
Next, let's find that face area I've been talking about
238
565386
2829
Poi, troviamo quell'area facciale
di cui parlavo
di cui parlavo
09:40
that responds to images like these.
239
568215
2227
che reagisce a immagini come queste.
09:42
To see that, let's turn the brain around
240
570442
1519
Per capire, ruotiamo il cervello
09:43
and look on the inside surface on the bottom,
241
571961
2019
e guardiamo la superficie
interna sul fondo
interna sul fondo
09:45
and there it is, that's my face area.
242
573980
2305
ed eccola lì, quella è la mia
zona facciale.
zona facciale.
09:48
Just to the right of that is another region
243
576285
2707
Sulla destra c'è un'altra regione
09:50
that is shown in purple
244
578992
1638
evidenziata in viola
09:52
that responds when you process color information,
245
580630
3072
che reagisce quando si analizzano
informazioni a colori,
informazioni a colori,
09:55
and near those regions are other regions
246
583702
2691
e lì vicino ci sono altre regioni
09:58
that are involved in perceiving places,
247
586393
2363
coinvolte nella percezione dei luoghi,
10:00
like right now, I'm seeing
this layout of space around me
this layout of space around me
248
588756
2838
come ora, sto vedendo questo
spazio intorno a me
spazio intorno a me
10:03
and these regions in green right there
249
591594
1752
e quelle regioni in verde
10:05
are really active.
250
593346
1274
sono molto attive.
10:06
There's another one out on the outside surface again
251
594620
2370
C'è un'altra zona sulla superficie esterna
10:08
where there's a couple more face regions as well.
252
596990
2805
dove si trova un'altra coppia
di zone facciali.
di zone facciali.
10:11
Also in this vicinity
253
599795
2345
E qui vicino
10:14
is a region that's selectively involved
254
602140
1645
c'è una regione coinvolta
10:15
in processing visual motion,
255
603785
1936
nell'analisi visuale dei movimenti,
10:17
like these moving dots here,
256
605721
1504
come questi puntini qui,
10:19
and that's in yellow at the bottom of the brain,
257
607225
2689
ed è quella gialla in basso,
10:21
and near that is a region that responds
258
609914
3168
e lì vicino c'è una regione che reagisce
10:25
when you look at images of bodies and body parts
259
613082
2897
quando guardiamo immagini di corpi
e zone del corpo
e zone del corpo
10:27
like these, and that region is shown in lime green
260
615979
2745
come questi, e la regione
è evidenziata in verde
è evidenziata in verde
10:30
at the bottom of the brain.
261
618724
2003
sul fondo del cervello.
10:32
Now all these regions I've shown you so far
262
620727
2632
Tutte le regioni che vi ho mostrato finora
10:35
are involved in specific aspects of visual perception.
263
623359
4432
sono coinvolte in specifici aspetti
della percezione visiva.
della percezione visiva.
10:39
Do we also have specialized brain regions
264
627791
2148
Abbiamo anche zone
dell'encefalo specializzate
dell'encefalo specializzate
10:41
for other senses, like hearing?
265
629939
2813
per altri sensi, come l'udito?
10:44
Yes, we do. So if we turn the brain around a little bit,
266
632752
3037
Sì, certo. Se ruotiamo il cervello di poco
10:47
here's a region in dark blue
267
635789
2401
c'è un'area in blu scuro
10:50
that we reported just a couple of months ago,
268
638190
2346
che abbiamo segnalato solo
un paio di mesi fa
un paio di mesi fa
10:52
and this region responds strongly
269
640536
1634
e che reagisce notevolmente
10:54
when you hear sounds with pitch, like these.
270
642170
3429
quando sentiamo suoni
con toni precisi, come questi.
con toni precisi, come questi.
10:57
(Sirens)
271
645599
2143
(Sirene)
10:59
(Cello music)
272
647742
2081
(Musica di violino)
11:01
(Doorbell)
273
649823
1917
(Campanello di una porta)
11:03
In contrast, that same region
does not respond strongly
does not respond strongly
274
651740
3608
Al contrario, quella stessa regione
non reagisce in modo così forte
non reagisce in modo così forte
11:07
when you hear perfectly familiar sounds
275
655348
1562
quando sentiamo suoni familiari
11:08
that don't have a clear pitch, like these.
276
656910
2362
senza un tono preciso, come questi.
11:11
(Chomping)
277
659272
2469
(Sgranocchio)
11:13
(Drum roll)
278
661741
2200
(Rullo di tamburi)
11:15
(Toilet flushing)
279
663941
2767
(Sciacquone)
11:18
Okay. Next to the pitch region
280
666708
2498
Ok. Vicino alla regione dei toni
11:21
is another set of regions that
are selectively responsive
are selectively responsive
281
669206
2474
c'è un'altra serie di regioni
che reagiscono
che reagiscono
11:23
when you hear the sounds of speech.
282
671680
2765
quando sentiamo
il suono di voci umane.
il suono di voci umane.
11:26
Okay, now let's look at these same regions.
283
674445
1840
Ok, ora riguardiamo tutte le aree.
11:28
In my left hemisphere, there's a similar arrangement —
284
676285
2468
Nel mio emisfero sinistro,
sono poste in modo simile
sono poste in modo simile
11:30
not identical, but similar —
285
678753
1473
non identico, ma simile
11:32
and most of the same regions are in here,
286
680226
2209
e la maggior parte è presente,
11:34
albeit sometimes different in size.
287
682435
2002
anche se in dimensioni diverse.
11:36
Now, everything I've shown you so far
288
684437
2014
Tutto quello che vi ho mostrato finora
11:38
are regions that are involved in
different aspects of perception,
different aspects of perception,
289
686451
3026
sono regioni coinvolte
in diversi aspetti della percezione,
in diversi aspetti della percezione,
11:41
vision and hearing.
290
689477
1833
la vista e l'udito.
11:43
Do we also have specialized brain regions
291
691310
1660
Abbiamo anche zone specializzate
11:44
for really fancy, complicated mental processes?
292
692970
3435
per complessi, affascinanti,
processi mentali?
processi mentali?
11:48
Yes, we do.
293
696405
1429
Sì, le abbiamo.
11:49
So here in pink are my language regions.
294
697834
3389
Qui in rosa vedete
le mie aree del linguaggio.
le mie aree del linguaggio.
11:53
So it's been known for a very long time
295
701223
1428
Sappiamo già da molto tempo
11:54
that that general vicinity of the brain
296
702651
2035
che quella parte del cervello
11:56
is involved in processing language,
297
704686
2193
è legata all'elaborazione del linguaggio,
11:58
but we showed very recently
298
706879
1732
ma abbiamo mostrato solo di recente
12:00
that these pink regions
299
708611
1710
che quelle zone rosa
12:02
respond extremely selectively.
300
710321
2205
reagiscono in modo estremamente selettivo.
12:04
They respond when you understand
the meaning of a sentence,
the meaning of a sentence,
301
712526
2812
Reagiscono quando capiamo
il significato di una frase,
il significato di una frase,
12:07
but not when you do other complex mental things,
302
715338
2838
ma non quando svolgiamo
altre attività complesse
altre attività complesse
12:10
like mental arithmetic
303
718176
2179
come il calcolo a mente
12:12
or holding information in memory
304
720355
2396
o ricordarsi delle informazioni
12:14
or appreciating the complex structure
305
722751
2655
o apprezzare la struttura complessa
12:17
in a piece of music.
306
725406
2284
di un brano musicale.
12:21
The most amazing region that's been found yet
307
729664
2889
L'area più sorprendente scoperta finora
12:24
is this one right here in turquoise.
308
732553
3307
è quella qui indicata in turchese.
12:27
This region responds
309
735860
2190
Questa regione reagisce
12:30
when you think about what another person is thinking.
310
738050
4268
quando pensiamo a cosa
sta pensando un'altra persona.
sta pensando un'altra persona.
12:34
So that may seem crazy,
311
742318
1644
Può sembrare assurdo,
12:35
but actually, we humans do this all the time.
312
743962
3868
ma in realtà, noi umani
lo facciamo continuamente.
lo facciamo continuamente.
12:39
You're doing this when you realize
313
747830
2193
Lo si fa quando ci si accorge
12:42
that your partner is going to be worried
314
750023
1631
che il partner si preoccuperà
12:43
if you don't call home to say you're running late.
315
751654
2507
se non si chiama casa per dire
che si è in ritardo.
che si è in ritardo.
12:46
I'm doing this with that region of my brain right now
316
754161
3469
Lo sto facendo proprio ora
con quella parte di cervello
con quella parte di cervello
12:49
when I realize that you guys
317
757630
2281
quando mi accorgo che voi
12:51
are probably now wondering about
318
759911
1598
probabilmente vi state chiedendo
12:53
all that gray, uncharted territory in the brain,
319
761509
2547
di quel territorio
grigio e inesplorato del cervello,
grigio e inesplorato del cervello,
12:56
and what's up with that?
320
764056
1964
che succede lì?
12:58
Well, I'm wondering about that too,
321
766020
1685
Beh, me lo chiedo anch'io,
12:59
and we're running a bunch of
experiments in my lab right now
experiments in my lab right now
322
767705
2395
stiamo conducendo molti test
nel mio laboratorio
nel mio laboratorio
13:02
to try to find a number of other
323
770100
2013
per trovare una serie di altre
13:04
possible specializations in the brain
324
772113
2032
possibili specializzazioni cerebrali
13:06
for other very specific mental functions.
325
774145
3368
per altre funzioni mentali
molto specifiche.
molto specifiche.
13:09
But importantly, I don't think we have
326
777513
2621
La cosa importante però,
è che non credo che abbiamo
è che non credo che abbiamo
13:12
specializations in the brain
327
780134
1564
zone cerebrali specializzate
13:13
for every important mental function,
328
781698
2746
per ogni processo mentale importante,
13:16
even mental functions that may be critical for survival.
329
784444
3409
persino processi essenziali
alla sopravvivenza.
alla sopravvivenza.
13:19
In fact, a few years ago,
330
787853
2102
In realtà, qualche anno fa,
13:21
there was a scientist in my lab
331
789955
1117
un mio scienziato
13:23
who became quite convinced
332
791072
1409
si convinse
13:24
that he'd found a brain region
333
792481
1749
di aver trovato una zona cerebrale
13:26
for detecting food,
334
794230
1912
per riconoscere il cibo,
13:28
and it responded really strongly in the scanner
335
796142
1918
poiché reagiva molto nello scanner
13:30
when people looked at images like this.
336
798060
2728
quando le persone guardavano
immagini come questa.
immagini come questa.
13:32
And further, he found a similar response
337
800788
2912
Non solo, trovò una reazione simile
13:35
in more or less the same location
338
803700
1939
più o meno nella stessa zona
13:37
in 10 out of 12 subjects.
339
805639
2001
in 10 soggetti su 12.
13:39
So he was pretty stoked,
340
807640
2294
Andò quindi su di giri,
13:41
and he was running around the lab
341
809934
1260
correndo per il laboratorio
13:43
telling everyone that he was going to go on "Oprah"
342
811194
2002
dicendo a tutti che sarebbe
andato da "Oprah"
andato da "Oprah"
13:45
with his big discovery.
343
813196
2018
grazie alla sua grande scoperta.
13:47
But then he devised the critical test:
344
815214
3022
Ma poi escogitò il fatidico test:
13:50
He showed subjects images of food like this
345
818236
3183
mostrò ai suoi soggetti delle immagini
di cibo come questa
di cibo come questa
13:53
and compared them to images with very similar
346
821419
2741
confrontandole con immagini molto simili
13:56
color and shape, but that weren't food, like these.
347
824160
3810
in colore e forma, ma che non erano cibi,
come queste.
come queste.
13:59
And his region responded the same
348
827970
2131
E quella regione reagiva allo stesso modo
14:02
to both sets of images.
349
830101
1949
per entrambi i gruppi di immagini.
14:04
So it wasn't a food area,
350
832050
1327
Non era un'area "del cibo"
14:05
it was just a region that liked colors and shapes.
351
833377
2771
ma solo una regione a cui piacciono
colori e forme.
colori e forme.
14:08
So much for "Oprah."
352
836148
2561
Niente più "Oprah".
14:12
But then the question, of course, is,
353
840483
2225
Ma allora la domanda, ovviamente, è
14:14
how do we process all this other stuff
354
842708
2126
come elaboriamo tutte quelle altre cose
14:16
that we don't have specialized brain regions for?
355
844834
2970
per cui non abbiamo regioni specializzate?
14:19
Well, I think the answer is that in addition
356
847804
1811
Beh, penso che la risposta sia che oltre
14:21
to these highly specialized components
that I've been describing,
that I've been describing,
357
849615
3554
a queste componenti altamente
specializzate che ho descritto,
specializzate che ho descritto,
14:25
we also have a lot of very general-
purpose machinery in our heads
purpose machinery in our heads
358
853169
3679
abbiamo anche un sacco di meccanismi
per scopi generici nelle nostre teste
per scopi generici nelle nostre teste
14:28
that enables us to tackle
359
856848
1494
che ci permettono di affrontare
14:30
whatever problem comes along.
360
858342
2106
ogni problema che si presenti.
14:32
In fact, we've shown recently that
361
860448
2055
Infatti, abbiamo recentemente dimostrato
14:34
these regions here in white
362
862503
2068
che queste regioni qui in bianco
14:36
respond whenever you do any difficult mental task
363
864571
3411
reagiscono ogni volta che si compie
una difficile attività mentale
una difficile attività mentale
14:39
at all —
364
867982
1101
qualunque —
14:41
well, of the seven that we've tested.
365
869083
3571
o meglio, una delle sette
che abbiamo testato.
che abbiamo testato.
14:44
So each of the brain regions that I've described
366
872654
2169
Quindi ognuna delle zone cerebrali
14:46
to you today
367
874823
1306
che oggi vi ho descritto
14:48
is present in approximately the same location
368
876129
2767
si trova pressoché nella stessa posizione
14:50
in every normal subject.
369
878896
1742
in ogni soggetto normale.
14:52
I could take any of you,
370
880638
1623
Potrei scegliere chiunque,
14:54
pop you in the scanner,
371
882261
1226
buttarlo nello scanner,
14:55
and find each of those regions in your brain,
372
883487
2285
e ritrovare ciascuna delle zone
nel suo cervello,
nel suo cervello,
14:57
and it would look a lot like my brain,
373
885772
1905
e assomiglierebbe molto al mio cervello
14:59
although the regions would be slightly different
374
887677
2070
anche se alcune zone sarebbero
un po' diverse
un po' diverse
15:01
in their exact location and in their size.
375
889747
3564
in posizione e dimensioni esatte.
15:05
What's important to me about this work
376
893311
2365
Quello che per me è importante
di questo lavoro
di questo lavoro
15:07
is not the particular locations of these brain regions,
377
895676
2969
non è la posizione esatta
delle zone cerebrali
delle zone cerebrali
15:10
but the simple fact that we have
378
898645
2587
ma il semplice fatto
che tanto per cominciare
che tanto per cominciare
15:13
selective, specific components of mind and brain
379
901232
2568
abbiamo componenti
specifiche, selettive,
specifiche, selettive,
15:15
in the first place.
380
903800
1648
di mente e cervello.
15:17
I mean, it could have been otherwise.
381
905448
2011
Potrebbe essere diversamente.
15:19
The brain could have been a single,
382
907459
2441
Il cervello avrebbe potuto
essere un singolo
essere un singolo
15:21
general-purpose processor,
383
909900
1495
processore per tutti gli usi,
15:23
more like a kitchen knife
384
911395
1472
più come un coltello da cucina
15:24
than a Swiss Army knife.
385
912867
1683
che come un coltellino svizzero.
15:26
Instead, what brain imaging has delivered
386
914550
3111
Invece, quello che l'imaging cerebrale
ci ha fornito
ci ha fornito
15:29
is this rich and interesting picture of the human mind.
387
917661
3846
è un ricco e interessante ritratto
della mente umana.
della mente umana.
15:33
So we have this picture of very general-purpose
388
921507
2463
Quindi abbiamo quest'idea
di un apparato dallo scopo
di un apparato dallo scopo
15:35
machinery in our heads
389
923970
1070
molto generico
15:37
in addition to this surprising array
390
925040
2357
in aggiunta ad una sorprendente gamma
15:39
of very specialized components.
391
927397
3435
di componenti super specializzati.
15:43
It's early days in this enterprise.
392
931712
2153
Siamo agli inizi di questa impresa.
15:45
We've painted only the first brushstrokes
393
933865
2776
Abbiamo solo dato le prime pennellate
15:48
in our neural portrait of the human mind.
394
936641
2927
del nostro ritratto neurale
della mente umana.
della mente umana.
15:51
The most fundamental questions remain unanswered.
395
939568
3082
Le domande fondamentali
sono ancora senza risposta.
sono ancora senza risposta.
15:54
So for example, what does each
of these regions do exactly?
of these regions do exactly?
396
942650
3800
Per esempio, cosa fa esattamente
ognuna di queste regioni?
ognuna di queste regioni?
15:58
Why do we need three face areas
397
946450
2142
Perché ci servono tre aree facciali
16:00
and three place areas,
398
948592
1465
e tree aree per i luoghi,
16:02
and what's the division of labor between them?
399
950057
2868
e come si suddividono i compiti tra loro?
16:04
Second, how are all these things
400
952925
2693
Secondo, come sono connesse
tutte queste cose
tutte queste cose
16:07
connected in the brain?
401
955618
1712
all'interno del cervello?
16:09
With diffusion imaging,
402
957330
1587
Con l'MRI a tensore di diffusione
16:10
you can trace bundles of neurons
403
958917
2179
si possono tracciare fasci di neuroni
16:13
that connect to different parts of the brain,
404
961096
2575
che connettono le diverse zone cerebrali,
16:15
and with this method shown here,
405
963671
1631
e con il metodo che vedete qui,
16:17
you can trace the connections of
individual neurons in the brain,
individual neurons in the brain,
406
965302
3697
si possono tracciare le connessioni
di singoli neuroni nel cervello,
di singoli neuroni nel cervello,
16:20
potentially someday giving us a wiring diagram
407
968999
2718
che in teoria un giorno potrebbero
mostrarci un diagramma
mostrarci un diagramma
16:23
of the entire human brain.
408
971717
2066
dell'intero cervello umano.
16:25
Third, how does all of this
409
973783
2047
Terzo, come può essersi formata
16:27
very systematic structure get built,
410
975830
3149
tutta questa struttura così sistematica,
16:30
both over development in childhood
411
978979
2956
sia durante lo sviluppo infantile
16:33
and over the evolution of our species?
412
981935
2812
che durante l'evoluzione
della nostra specie?
della nostra specie?
16:36
To address questions like that,
413
984747
1900
Per rispondere a questo
tipo di domande
tipo di domande
16:38
scientists are now scanning
414
986647
1783
gli scienziati stanno ora scansionando
16:40
other species of animals,
415
988430
2157
altre specie di animali,
16:42
and they're also scanning human infants.
416
990587
5386
a anche dei bambini.
16:48
Many people justify the high
cost of neuroscience research
cost of neuroscience research
417
996931
3651
Molte persone giustificano i costi elevati
della ricerca neuroscientifica
della ricerca neuroscientifica
16:52
by pointing out that it may help us someday
418
1000582
2754
sottolineando che un giorno
potrebbe aiutarci
potrebbe aiutarci
16:55
to treat brain disorders like Alzheimer's and autism.
419
1003336
3457
a curare disturbi cerebrali come
l'Alzheimer e l'autismo.
l'Alzheimer e l'autismo.
16:58
That's a hugely important goal,
420
1006793
1947
È un obiettivo decisamente importante,
17:00
and I'd be thrilled if any of my work contributed to it,
421
1008740
3221
e sarei entusiasta se il mio lavoro
vi contribuisse,
vi contribuisse,
17:03
but fixing things that are broken in the world
422
1011961
2998
ma riparare ai mali del mondo
17:06
is not the only thing that's worth doing.
423
1014959
2801
non è l'unica cosa a cui valga
la pena dedicarsi.
la pena dedicarsi.
17:09
The effort to understand the human mind and brain
424
1017760
3228
Lo sforzo di capire la mente
e il cervello umani
e il cervello umani
17:12
is worthwhile even if it never led to the treatment
425
1020988
2818
sarebbe utile anche se
non conducesse alla cura
non conducesse alla cura
17:15
of a single disease.
426
1023806
1677
di una singola malattia.
17:17
What could be more thrilling
427
1025483
2037
Quello che sarebbe
ancora più eccitante
ancora più eccitante
17:19
than to understand the fundamental mechanisms
428
1027520
3141
che capire i meccanismi fondamentali
17:22
that underlie human experience,
429
1030661
2296
alla base dell'esperienza umana,
17:24
to understand, in essence, who we are?
430
1032957
2926
è capire, in sostanza, chi siamo?
17:27
This is, I think, the greatest scientific quest
431
1035883
3449
È questa, credo, la più grande
ricerca scientifica
ricerca scientifica
17:31
of all time.
432
1039332
2713
di tutti i tempi.
17:34
(Applause)
433
1042045
5470
(Applausi)
ABOUT THE SPEAKER
Nancy Kanwisher - Brain researcherUsing fMRI imaging to watch the human brain at work, Nancy Kanwisher’s team has discovered cortical regions responsible for some surprisingly specific elements of cognition.
Why you should listen
Does the brain use specialized processors to solve complex problems, or does it rely instead on more general-purpose systems?
This question has been at the crux of brain research for centuries. MIT researcher Nancy Kanwisher seeks to answer this question by discovering a “parts list” for the human mind and brain. "Understanding the nature of the human mind," she says, "is arguably the greatest intellectual quest of all time."
Kanwisher and her colleagues have used fMRI to identify distinct sites in the brain for face recognition, knowing where you are, and thinking about other people’s thoughts. Yet these discoveries are a prelude to bigger questions: How do these brain regions develop and function? What are the actual computations that go on in each region, and how are these computations implemented in circuits of neurons? And how do these work together to produce human intelligence?
To learn more, see Kanwisher's collection of short talks on how scientists actually study the human mind and brain and what they have learned so far.
Nancy Kanwisher | Speaker | TED.com