TEDGlobal 2009
Rebecca Saxe: How we read each other's minds
Rebecca Saxe: Come si forma il giudizio morale nel cervello
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Percepire i motivi, le convinzioni, i sentimenti delle persone che amiamo e degli estranei è un talento naturale dell'uomo. Ma come ci riusciamo? Rebecca Saxe ci parla del suo affascinante lavoro di laboratorio che svela come il cervello pensa i pensieri degli altri – e ne giudica le azioni.
Rebecca Saxe - Cognitive neuroscientist
Rebecca Saxe studies how we think about other people's thoughts. At the Saxelab at MIT, she uses fMRI to identify what happens in our brains when we consider the motives, passions and beliefs of others. Full bio
Rebecca Saxe studies how we think about other people's thoughts. At the Saxelab at MIT, she uses fMRI to identify what happens in our brains when we consider the motives, passions and beliefs of others. Full bio
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Today I'm going to talk to you about the problem of other minds.
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0
3000
Oggi vi parlerò della mente degli altri.
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And the problem I'm going to talk about
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3000
2000
Non dal punto di vista filosofico,
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is not the familiar one from philosophy,
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5000
3000
quello familiare a tutti noi,
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which is, "How can we know
3
8000
2000
ovvero "Come sappiamo
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whether other people have minds?"
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10000
2000
se gli altri hanno una mente?".
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That is, maybe you have a mind,
5
12000
2000
Magari solo voi avete una mente
00:26
and everyone else is just a really convincing robot.
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14000
3000
e tutti gli altri sono robot molto convincenti.
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So that's a problem in philosophy,
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17000
2000
E quello è il problema filosofico.
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but for today's purposes I'm going to assume
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19000
2000
Ma per il nostro scopo partirò dal presupposto
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that many people in this audience have a mind,
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21000
2000
che molti nel pubblico abbiano una mente
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and that I don't have to worry about this.
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23000
2000
e che non mi debba preoccupare di questo.
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There is a second problem that is maybe even more familiar to us
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3000
Il secondo problema, che ci è forse più familiare
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as parents and teachers and spouses
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28000
3000
in quanto genitori, insegnanti, coniugi
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and novelists,
13
31000
2000
e scrittori,
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which is, "Why is it so hard
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33000
2000
è questo: "Perché è così difficile
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to know what somebody else wants or believes?"
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35000
2000
sapere cosa vogliono o pensano gli altri?".
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Or perhaps, more relevantly,
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O, meglio ancora:
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"Why is it so hard to change what somebody else wants or believes?"
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39000
3000
"Perché è così difficile cambiare quello che gli altri vogliono o pensano?".
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I think novelists put this best.
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42000
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Gli scrittori sono i migliori a dirlo.
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Like Philip Roth, who said,
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Philip Roth ad esempio ha detto
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"And yet, what are we to do about this terribly significant business
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46000
3000
"Eppure, come dobbiamo regolarci con questa storia
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of other people?
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2000
così importante degli altri?
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So ill equipped are we all,
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51000
2000
Tanto siamo male attrezzati
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to envision one another's interior workings
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per discernere l'intimo lavorio e
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and invisible aims."
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2000
gli scopi invisibili degli altri?".
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So as a teacher and as a spouse,
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57000
3000
Come insegnante e moglie,
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this is, of course, a problem I confront every day.
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60000
2000
è un problema che affronto quotidianamente.
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But as a scientist, I'm interested in a different problem of other minds,
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62000
3000
Come scienziata, però, mi interessa un problema diverso
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and that is the one I'm going to introduce to you today.
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65000
3000
relativo alla mente degli altri e di questo vi parlerò oggi.
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And that problem is, "How is it so easy
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68000
2000
In sostanza mi chiedo: "Perché è così facile
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to know other minds?"
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70000
2000
sapere cos'hanno in mente gli altri?".
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So to start with an illustration,
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72000
2000
Per iniziare con un'immagine
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you need almost no information,
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74000
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non servono molte informazioni,
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one snapshot of a stranger,
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basta una fotografia di un estraneo
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to guess what this woman is thinking,
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per indovinare a cosa pensano questa donna
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or what this man is.
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80000
3000
o quest'uomo.
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And put another way, the crux of the problem is
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83000
2000
Il nocciolo del problema consiste nel fatto che
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the machine that we use for thinking about other minds,
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85000
3000
la macchina che utilizziamo per pensare ad altre menti,
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our brain, is made up of pieces, brain cells,
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88000
3000
ovvero il nostro cervello, è fatto di pezzi, cellule cerebrali
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that we share with all other animals, with monkeys
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91000
2000
che sono le stesse di tutti gli altri animali,
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and mice and even sea slugs.
40
93000
3000
scimmie, topi e persino lumache marine.
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And yet, you put them together in a particular network,
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96000
3000
Eppure, se disposte in un particolare schema,
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and what you get is the capacity to write Romeo and Juliet.
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99000
3000
permettono di scrivere Romeo e Giulietta.
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Or to say, as Alan Greenspan did,
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102000
2000
O di dire, come Alan Greenspan,
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"I know you think you understand what you thought I said,
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104000
3000
"So che credi di capire ciò che pensi io abbia detto,
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but I'm not sure you realize that what you heard
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107000
2000
ma non sono sicuro tu sappia che ciò che hai sentito
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is not what I meant."
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109000
2000
non è quello che intendevo dire".
02:03
(Laughter)
47
111000
3000
(risate)
02:06
So, the job of my field of cognitive neuroscience
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114000
2000
Quindi il compito del mio ramo di neuroscienze cognitive
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is to stand with these ideas,
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116000
2000
è di avere queste idee,
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one in each hand.
50
118000
2000
confrontarle,
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And to try to understand how you can put together
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120000
3000
e cercare di capire come combinare
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simple units, simple messages over space and time, in a network,
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123000
4000
semplici unità, semplici messaggi nello spazio e nel tempo, in uno schema
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and get this amazing human capacity to think about minds.
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127000
4000
per ottenere questa incredibile capacità dell'uomo di pensare alle menti.
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So I'm going to tell you three things about this today.
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3000
Oggi vi esporrò quindi tre punti.
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Obviously the whole project here is huge.
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134000
3000
Naturalmente si tratta di un progetto di enormi proporzioni,
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And I'm going to tell you just our first few steps
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137000
3000
di cui vi presenterò solo i primi passi fatti
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about the discovery of a special brain region
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140000
2000
alla scoperta di una regione speciale del cervello
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for thinking about other people's thoughts.
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2000
usata per pensare ai pensieri degli altri.
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Some observations on the slow development of this system
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144000
2000
Alcune osservazioni sul lento sviluppo di questo sistema
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as we learn how to do this difficult job.
60
146000
4000
man mano che impariamo questo difficile lavoro.
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And then finally, to show that some of the differences
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150000
2000
Infine vi mostrerò come alcune delle differenze
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between people, in how we judge others,
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152000
3000
nel modo in cui giudichiamo gli altri
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can be explained by differences in this brain system.
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155000
4000
possono essere spiegate con le differenze nel nostro sistema cerebrale.
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So first, the first thing I want to tell you is that
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159000
2000
Per iniziare, vi interesserà sapere che
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there is a brain region in the human brain, in your brains,
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161000
3000
c'è una regione cerebrale, nel cervello umano, nel vostro cervello,
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whose job it is to think about other people's thoughts.
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164000
3000
preposta a pensare ai pensieri degli altri.
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This is a picture of it.
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167000
2000
Ecco l'immagine.
03:01
It's called the Right Temporo-Parietal Junction.
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169000
2000
Si chiama giunzione temporo-parietale destra.
03:03
It's above and behind your right ear.
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171000
2000
Si trova nella parte superiore e posteriore dell'orecchio destro,
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And this is the brain region you used when you saw the pictures I showed you,
70
173000
2000
è la regione cerebrale utilizzata per vedere le immagini che vi ho mostrato,
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or when you read Romeo and Juliet
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175000
2000
o per leggere Romeo e Giulietta,
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or when you tried to understand Alan Greenspan.
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177000
3000
o per cercare di capire Alan Greenspan.
03:12
And you don't use it for solving any other kinds of logical problems.
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180000
4000
Non la si usa per risolvere nessun altro tipo di problema logico.
03:16
So this brain region is called the Right TPJ.
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184000
3000
Quindi questa è la giunzione temporo-parietale destra.
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And this picture shows the average activation
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187000
2000
Questa immagine indica l'attivazione media
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in a group of what we call typical human adults.
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189000
2000
di un gruppo che definiamo tipici umani adulti.
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They're MIT undergraduates.
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191000
2000
Sono tutti studenti del MIT.
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(Laughter)
78
193000
4000
(risate)
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The second thing I want to say about this brain system
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197000
2000
La seconda cosa che desidero dirvi del sistema cerebrale
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is that although we human adults
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199000
2000
è che sebbene noi, adulti umani,
03:33
are really good at understanding other minds,
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201000
2000
siamo molto bravi nel comprendere altre menti,
03:35
we weren't always that way.
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203000
2000
non lo siamo sempre stati.
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It takes children a long time to break into the system.
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205000
3000
I bambini ci mettono molto tempo per farsi strada in questo sistema.
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I'm going to show you a little bit of that long, extended process.
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208000
4000
Ora vi mostro alcune fasi di questo lungo processo.
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The first thing I'm going to show you is a change between age three and five,
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212000
3000
La prima è un cambiamento che si produce tra i tre e i cinque anni,
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as kids learn to understand
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215000
2000
quando i bambini imparano a capire
03:49
that somebody else can have beliefs that are different from their own.
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217000
3000
che altri possono avere convinzioni diverse dalle loro.
03:52
So I'm going to show you a five-year-old
88
220000
2000
Vi mostro ora un bambino di cinque anni
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who is getting a standard kind of puzzle
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222000
2000
a cui sottoponiamo un problema standard
03:56
that we call the false belief task.
90
224000
3000
che chiamiamo il compito della falsa credenza.
03:59
Rebecca Saxe (Video): This is the first pirate. His name is Ivan.
91
227000
3000
Video: Questo è il primo pirata. Si chiama Ivan.
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And you know what pirates really like?
92
230000
2000
E sai cosa piace moltissimo ai pirati?
04:04
Child: What? RS: Pirates really like cheese sandwiches.
93
232000
3000
Ai pirati piacciono molto i panini al formaggio.
04:07
Child: Cheese? I love cheese!
94
235000
3000
Bambino: Al formaggio? Adoro il formaggio!
04:10
RS: Yeah. So Ivan has this cheese sandwich,
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238000
2000
R.S.: Sì. Allora Ivan ha un panino al formaggio.
04:12
and he says, "Yum yum yum yum yum!
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240000
2000
e dice: "Gnam gnam gnam gnam gnam!
04:14
I really love cheese sandwiches."
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242000
2000
Adoro i panini al formaggio".
04:16
And Ivan puts his sandwich over here, on top of the pirate chest.
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244000
4000
E Ivan mette il suo panino qui sopra, sul baule dei pirati.
04:20
And Ivan says, "You know what? I need a drink with my lunch."
99
248000
4000
E Ivan dice: "Ah! Devo prendere anche quacosa da bere".
04:24
And so Ivan goes to get a drink.
100
252000
3000
E quindi Ivan va a cercare da bere.
04:27
And while Ivan is away
101
255000
2000
E mentre Ivan è via
04:29
the wind comes,
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257000
3000
arriva il vento,
04:32
and it blows the sandwich down onto the grass.
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260000
2000
che fa cadere il panino a terra.
04:34
And now, here comes the other pirate.
104
262000
4000
Ma ecco che arriva un altro pirata.
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This pirate is called Joshua.
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266000
3000
Questo pirata si chiama Joshua.
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And Joshua also really loves cheese sandwiches.
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269000
2000
E anche a Joshua piacciono moltissimo i panini al formaggio.
04:43
So Joshua has a cheese sandwich and he says,
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271000
2000
Quindi anche Joshua ha un panino al formaggio e dice:
04:45
"Yum yum yum yum yum! I love cheese sandwiches."
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273000
4000
"Gnam gnam gnam gnam gnam! Adoro i panini al formaggio".
04:49
And he puts his cheese sandwich over here on top of the pirate chest.
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277000
3000
E mette il suo panino al formaggo qui sopra, sul baule dei pirati.
04:52
Child: So, that one is his.
110
280000
2000
Bambino: Quindi questo è il suo.
04:54
RS: That one is Joshua's. That's right.
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282000
2000
R.S.: Questo è di Joshua. Esatto.
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Child: And then his went on the ground.
112
284000
2000
Bambino: E il suo è finito a terra.
04:58
RS: That's exactly right.
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286000
2000
R.S.: Proprio così.
05:00
Child: So he won't know which one is his.
114
288000
2000
Bambino: Quindi non può sapere qual è il suo.
05:02
RS: Oh. So now Joshua goes off to get a drink.
115
290000
3000
R.S.: Oh. Adesso anche Joshua va a prendere da bere.
05:05
Ivan comes back and he says, "I want my cheese sandwich."
116
293000
4000
Ivan torna e dice: "Voglio il mio panino al formaggio".
05:09
So which one do you think Ivan is going to take?
117
297000
3000
Quindi secondo te Ivan quale prenderà?
05:12
Child: I think he is going to take that one.
118
300000
2000
Bambino: Secondo me prende questo.
05:14
RS: Yeah, you think he's going to take that one? All right. Let's see.
119
302000
2000
R.S.: Sì, pensi che prenda questo? Va bene. Vediamo.
05:16
Oh yeah, you were right. He took that one.
120
304000
3000
Eh sì, avevi ragione. Ha preso quello.
05:19
So that's a five-year-old who clearly understands
121
307000
2000
Quindi questo è un bambino di cinque anni che chiaramente capisce
05:21
that other people can have false beliefs
122
309000
2000
che altre persone possono avere false credenze
05:23
and what the consequences are for their actions.
123
311000
2000
e quali possono essere le conseguenze delle loro azioni.
05:25
Now I'm going to show you a three-year-old
124
313000
3000
Ora vi mostro un bambino di tre anni
05:28
who got the same puzzle.
125
316000
2000
a cui è stato sottoposto lo stesso quesito.
05:30
RS: And Ivan says, "I want my cheese sandwich."
126
318000
2000
Video: R.S.: E Ivan dice "Voglio il mio panino al formaggio".
05:32
Which sandwich is he going to take?
127
320000
3000
Che panino prende?
05:35
Do you think he's going to take that one? Let's see what happens.
128
323000
2000
Secondo te prende questo? Vediamo un po' cosa succede.
05:37
Let's see what he does. Here comes Ivan.
129
325000
2000
Vediamo cosa fa. Ecco che arriva Ivan.
05:39
And he says, "I want my cheese sandwich."
130
327000
3000
E dice: "Voglio il mio panino".
05:42
And he takes this one.
131
330000
2000
E prende questo.
05:44
Uh-oh. Why did he take that one?
132
332000
3000
Oh-oh. Perché ha preso questo?
05:47
Child: His was on the grass.
133
335000
4000
Bambino: Il suo era per terra.
05:51
So the three-year-old does two things differently.
134
339000
3000
R.S.: Il bambino di tre anni fa due cose in modo diverso.
05:54
First, he predicts Ivan will take the sandwich
135
342000
3000
Innanzitutto prevede che Ivan prenda il panino
05:57
that's really his.
136
345000
2000
che è effettivamente suo.
05:59
And second, when he sees Ivan taking the sandwich where he left his,
137
347000
4000
Poi, quando vede che Ivan prende l'altro panino,
06:03
where we would say he's taking that one because he thinks it's his,
138
351000
3000
mentre noi diremmo che lo prende perché pensa che sia il suo,
06:06
the three-year-old comes up with another explanation:
139
354000
3000
il bambino di tre anni dà un'altra spiegazione.
06:09
He's not taking his own sandwich because he doesn't want it,
140
357000
2000
Dice che non prende il suo panino perché non lo vuole,
06:11
because now it's dirty, on the ground.
141
359000
2000
perché ora è sporco, a terra.
06:13
So that's why he's taking the other sandwich.
142
361000
2000
Per questo prende l'altro panino.
06:15
Now of course, development doesn't end at five.
143
363000
4000
Ora, naturalmente lo sviluppo non finisce a cinque anni.
06:19
And we can see the continuation of this process
144
367000
2000
E possiamo vedere la continuazione di questo processo
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of learning to think about other people's thoughts
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369000
2000
dell'imparare a pensare ai pensieri degli altri
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by upping the ante
146
371000
2000
alzando la posta in gioco
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and asking children now, not for an action prediction,
147
373000
3000
e chiedendo ora ai bambini non di predire un'azione,
06:28
but for a moral judgment.
148
376000
2000
ma di dare un giudizio morale.
06:30
So first I'm going to show you the three-year-old again.
149
378000
2000
Vi mostrerò quindi prima il bambino di tre anni.
06:32
RS.: So is Ivan being mean and naughty for taking Joshua's sandwich?
150
380000
3000
Video: R.S.: Ma allora Ivan è stato cattivo a prendere il panino di Joshua?
06:35
Child: Yeah.
151
383000
1000
Bambino: Sì.
06:36
RS: Should Ivan get in trouble for taking Joshua's sandwich?
152
384000
3000
R.S.: Bisognerebbe sgridare Ivan per aver preso il panino di Joshua?
06:39
Child: Yeah.
153
387000
2000
Bambino: Sì.
06:41
So it's maybe not surprising he thinks it was mean of Ivan
154
389000
2000
R.S.: Non è così sorprendente che pensi che Ivan è stato cattivo
06:43
to take Joshua's sandwich,
155
391000
2000
a prendere il panino di Joshua.
06:45
since he thinks Ivan only took Joshua's sandwich
156
393000
2000
Lui infatti pensa che Ivan abbia preso il panino di Joshua
06:47
to avoid having to eat his own dirty sandwich.
157
395000
3000
per non doversi mangiare il suo, che era sporco.
06:50
But now I'm going to show you the five-year-old.
158
398000
2000
Ora vi mostro invece il bambino di cinque anni.
06:52
Remember the five-year-old completely understood
159
400000
2000
Lui, lo ricorderete, aveva capito perfettamente
06:54
why Ivan took Joshua's sandwich.
160
402000
2000
perché Ivan aveva preso il panino di Joshua.
06:56
RS: Was Ivan being mean and naughty
161
404000
2000
Video: R.S.: Ivan è stato cattivo
06:58
for taking Joshua's sandwich?
162
406000
2000
a prendere il panino di Joshua?
07:00
Child: Um, yeah.
163
408000
2000
Bambino: Mmh, sì.
07:02
And so, it is not until age seven
164
410000
2000
R.S. Solo a sette anni
07:04
that we get what looks more like an adult response.
165
412000
3000
riceviamo una risposta che somiglia a quella di un adulto.
07:07
RS: Should Ivan get in trouble for taking Joshua's sandwich?
166
415000
3000
Video: R.S.: Bisognerebbe sgridare Ivan per aver preso il panino di Joshua?
07:10
Child: No, because the wind should get in trouble.
167
418000
2000
Bambino: No, bisognerebbe sgridare il vento.
07:12
He says the wind should get in trouble
168
420000
3000
R.S. Dice che bisognerebbe sgridare il vento
07:15
for switching the sandwiches.
169
423000
2000
per aver scambiato i panini.
07:17
(Laughter)
170
425000
2000
(risate)
07:19
And now what we've started to do in my lab
171
427000
2000
Ora quello che abbiamo fatto nel mio laboratorio
07:21
is to put children into the brain scanner
172
429000
2000
è stato mettere i bambini nello scanner per il cervello
07:23
and ask what's going on in their brain
173
431000
3000
e vedere che cosa succede nel loro cervello
07:26
as they develop this ability to think about other people's thoughts.
174
434000
3000
mano a mano che sviluppano la capacità di pensare ai pensieri degli altri.
07:29
So the first thing is that in children we see this same brain region, the Right TPJ,
175
437000
4000
Innanzitutto, nei bambini vediamo che si attiva la stessa regione,
07:33
being used while children are thinking about other people.
176
441000
3000
la giunzione temporo-parietale destra, quando pensano agli altri.
07:36
But it's not quite like the adult brain.
177
444000
2000
Ma non è uguale al cervello di un adulto.
07:38
So whereas in the adults, as I told you,
178
446000
2000
Se negli adulti, come vi dicevo,
07:40
this brain region is almost completely specialized --
179
448000
3000
questa regione del cervello è pressoché dedicata,
07:43
it does almost nothing else except for thinking about other people's thoughts --
180
451000
3000
non fa nient'altro che pensare ai pensieri degli altri,
07:46
in children it's much less so,
181
454000
2000
nei bambini non è proprio così
07:48
when they are age five to eight,
182
456000
2000
quando sono nella fascia cinque-otto,
07:50
the age range of the children I just showed you.
183
458000
2000
la fascia d'età dei bambini che vi ho mostrato.
07:52
And actually if we even look at eight to 11-year-olds,
184
460000
3000
Anzi, anche nella fascia otto-undici,
07:55
getting into early adolescence,
185
463000
2000
fino alla prima adolescenza,
07:57
they still don't have quite an adult-like brain region.
186
465000
3000
la loro regione del cervello non è ancora quella di un adulto.
08:00
And so, what we can see is that over the course of childhood
187
468000
3000
Quello che possiamo così vedere nel corso dell'infanzia
08:03
and even into adolescence,
188
471000
2000
e anche dell'adolescenza,
08:05
both the cognitive system,
189
473000
2000
è che sia il sistema cognitivo,
08:07
our mind's ability to think about other minds,
190
475000
2000
la capacità della nostra mente di pensare ad altre menti,
08:09
and the brain system that supports it
191
477000
2000
sia il sistema cerebrale che supporta questa capacità,
08:11
are continuing, slowly, to develop.
192
479000
3000
continuano, lentamente, a svilupparsi.
08:14
But of course, as you're probably aware,
193
482000
2000
Come certo saprete, però,
08:16
even in adulthood,
194
484000
2000
anche in età adulta
08:18
people differ from one another in how good they are
195
486000
2000
varia la capacità delle persone
08:20
at thinking of other minds, how often they do it
196
488000
2000
di pensare ad altre menti, la frequenza con cui lo fanno
08:22
and how accurately.
197
490000
2000
e il grado di precisione.
08:24
And so what we wanted to know was, could differences among adults
198
492000
3000
Ci interessava quindi capire se le differenze nel modo in cui
08:27
in how they think about other people's thoughts
199
495000
2000
gli adulti pensano ai pensieri degli altri
08:29
be explained in terms of differences in this brain region?
200
497000
3000
possano essere spiegate in base alle differenze in questa regione del cervello.
08:32
So, the first thing that we did is we gave adults a version
201
500000
3000
La prima cosa che abbiamo fatto è stata quindi dare agli adulti
08:35
of the pirate problem that we gave to the kids.
202
503000
2000
una versione del quesito dei pirati che avevamo dato ai bambini.
08:37
And I'm going to give that to you now.
203
505000
2000
Ora ve la mostro.
08:39
So Grace and her friend are on a tour of a chemical factory,
204
507000
3000
Grace e un'amica stanno visitando una fabbrica di prodotti chimici
08:42
and they take a break for coffee.
205
510000
2000
e fanno una pausa caffè.
08:44
And Grace's friend asks for some sugar in her coffee.
206
512000
3000
L'amica di Grace vuole dello zucchero nel caffè.
08:47
Grace goes to make the coffee
207
515000
3000
Grace va a fare il caffè
08:50
and finds by the coffee a pot
208
518000
2000
e vicino al caffè trova un vasetto
08:52
containing a white powder, which is sugar.
209
520000
3000
contenente una polvere bianca, che è zucchero.
08:55
But the powder is labeled "Deadly Poison,"
210
523000
3000
Ma l'etichetta dice "Veleno mortale".
08:58
so Grace thinks that the powder is a deadly poison.
211
526000
3000
Grace pensa quindi che la polvere sia veleno mortale.
09:01
And she puts it in her friend's coffee.
212
529000
2000
E la mette nel caffè dell'amica.
09:03
And her friend drinks the coffee, and is fine.
213
531000
3000
L'amica beve il caffè, ma non le succede niente.
09:06
How many people think it was morally permissible
214
534000
2000
Quante persone pensano che la scelta di mettere
09:08
for Grace to put the powder in the coffee?
215
536000
4000
la polvere nel caffè fosse moralmente accettabile?
09:12
Okay. Good. (Laughter)
216
540000
3000
Okay. Bene (risate)
09:15
So we ask people, how much should Grace be blamed
217
543000
3000
Abbiamo quindi chiesto alle persone se ritenessero Grace colpevole
09:18
in this case, which we call a failed attempt to harm?
218
546000
2000
in questo caso, che definiamo un tentativo fallito di nuocere.
09:20
And we can compare that to another case,
219
548000
2000
Possiamo inoltre fare il confronto con un altro caso
09:22
where everything in the real world is the same.
220
550000
2000
in cui nel mondo reale nulla è diverso.
09:24
The powder is still sugar, but what's different is what Grace thinks.
221
552000
3000
La polvere è sempre zucchero, cambia però quello che Grace pensa.
09:27
Now she thinks the powder is sugar.
222
555000
3000
Questa volta lei pensa che la polvere sia zucchero.
09:30
And perhaps unsurprisingly, if Grace thinks the powder is sugar
223
558000
3000
E non sorprenderà forse, ma se Grace pensa che la polvere sia zucchero,
09:33
and puts it in her friend's coffee,
224
561000
2000
e la mette nel caffè dell'amica,
09:35
people say she deserves no blame at all.
225
563000
2000
la gente ritiene che Grace non sia affatto colpevole.
09:37
Whereas if she thinks the powder was poison, even though it's really sugar,
226
565000
4000
Mentre se pensa che la polvere sia veleno, anche se in realtà è zucchero,
09:41
now people say she deserves a lot of blame,
227
569000
3000
la gente ritiene Grace gravemente colpevole.
09:44
even though what happened in the real world was exactly the same.
228
572000
3000
Nel mondo reale di fatto è successa la stessa identica cosa.
09:47
And in fact, they say she deserves more blame
229
575000
2000
Addirittura ritengono Grace più colpevole
09:49
in this case, the failed attempt to harm,
230
577000
2000
in questo caso, nel tentativo fallito di nuocere,
09:51
than in another case,
231
579000
2000
che non nel caso
09:53
which we call an accident.
232
581000
2000
che definiamo un incidente.
09:55
Where Grace thought the powder was sugar,
233
583000
2000
Qui Grace pensa che la polvere sia zucchero,
09:57
because it was labeled "sugar" and by the coffee machine,
234
585000
2000
perché così diceva l'etichetta vicino alla caffettiera,
09:59
but actually the powder was poison.
235
587000
2000
mentre in realtà la polvere era veleno.
10:01
So even though when the powder was poison,
236
589000
3000
Quindi anche se la polvere è veleno
10:04
the friend drank the coffee and died,
237
592000
3000
e l'amica che beve il caffè muore,
10:07
people say Grace deserves less blame in that case,
238
595000
3000
la gente ritiene Grace meno colpevole
10:10
when she innocently thought it was sugar,
239
598000
2000
quando pensa, innocentemente, che sia zucchero,
10:12
than in the other case, where she thought it was poison
240
600000
2000
che non nell'altro caso, quando pensa che sia veleno
10:14
and no harm occurred.
241
602000
3000
e nessuno si fa male.
10:17
People, though, disagree a little bit
242
605000
2000
La cosa su cui la gente non sembra mettersi d'accordo
10:19
about exactly how much blame Grace should get
243
607000
2000
è il grado di colpa che deve ricadere su Grace
10:21
in the accident case.
244
609000
2000
nel caso dell'incidente.
10:23
Some people think she should deserve more blame,
245
611000
2000
Per alcuni Grace è più colpevole,
10:25
and other people less.
246
613000
2000
per altri meno.
10:27
And what I'm going to show you is what happened when we look inside
247
615000
2000
Vi mostrerò ora che cosa succede se guardiamo dentro
10:29
the brains of people while they're making that judgment.
248
617000
2000
il cervello delle persone mentre formulano il loro giudizio.
10:31
So what I'm showing you, from left to right,
249
619000
2000
Da sinistra a destra vedete
10:33
is how much activity there was in this brain region,
250
621000
3000
l'attività presente in questa regione del cervello,
10:36
and from top to bottom, how much blame
251
624000
2000
e dall'alto in basso la colpa
10:38
people said that Grace deserved.
252
626000
2000
che Grace merita secondo queste persone.
10:40
And what you can see is, on the left
253
628000
2000
Come potete vedere, a sinistra,
10:42
when there was very little activity in this brain region,
254
630000
2000
quando c'è pochissima attività in questa regione del cervello,
10:44
people paid little attention to her innocent belief
255
632000
3000
le persone non danno peso alla sua convinzione innocente
10:47
and said she deserved a lot of blame for the accident.
256
635000
3000
e affermano che Grace è gravemente colpevole per l'incidente.
10:50
Whereas on the right, where there was a lot of activity,
257
638000
2000
Mentre a destra, dove c'è molta attività,
10:52
people paid a lot more attention to her innocent belief,
258
640000
3000
le persone danno molto più peso alla sua convinzione innocente
10:55
and said she deserved a lot less blame
259
643000
2000
e dicono che merita una colpa più lieve
10:57
for causing the accident.
260
645000
2000
per aver causato l'incidente.
10:59
So that's good, but of course
261
647000
2000
Bene, ma in realtà
11:01
what we'd rather is have a way to interfere
262
649000
2000
preferiremmo ci fosse un modo per interferire
11:03
with function in this brain region,
263
651000
2000
nel funzionamento di questa regione del cervello
11:05
and see if we could change people's moral judgment.
264
653000
3000
e vedere se possiamo cambiare il giudizio morale della gente.
11:08
And we do have such a tool.
265
656000
2000
Questo strumento ce l'abbiamo,
11:10
It's called Trans-Cranial Magnetic Stimulation,
266
658000
2000
si chiama stimolazione magnetica transcranica
11:12
or TMS.
267
660000
2000
o TMS.
11:14
This is a tool that lets us pass a magnetic pulse
268
662000
2000
Questo strumento permette di far passare un impulso magnetico
11:16
through somebody's skull, into a small region of their brain,
269
664000
4000
attraverso il cranio in una piccola regione del cervello
11:20
and temporarily disorganize the function of the neurons in that region.
270
668000
4000
e disorganizzare temporaneamente il funzionamento dei neuroni in quella regione.
11:24
So I'm going to show you a demo of this.
271
672000
2000
Vi darò quindi una dimostrazione.
11:26
First, I'm going to show you that this is a magnetic pulse.
272
674000
3000
Per dimostrarvi che si tratta di un impulso magnetico,
11:29
I'm going to show you what happens when you put a quarter on the machine.
273
677000
3000
vi mostrerò cosa accade quando si mette una moneta sulla macchina.
11:32
When you hear clicks, we're turning the machine on.
274
680000
4000
Quando sentite il rumore, la macchina è stata accesa.
11:42
So now I'm going to apply that same pulse to my brain,
275
690000
3000
Ora applicherò lo stesso impulso al mio cervello,
11:45
to the part of my brain that controls my hand.
276
693000
2000
alla parte del mio cervello che controlla la mano.
11:47
So there is no physical force, just a magnetic pulse.
277
695000
3000
Non c'è nessuna forza fisica, solo un impulso magnetico.
11:54
Woman (Video): Ready, Rebecca? RS: Yes.
278
702000
2000
video: Donna: Pronta? Rebecca Saxe: Sì.
11:57
Okay, so it causes a small involuntary contraction in my hand
279
705000
3000
Causa quindi una piccola contrazione involontaria della mano
12:00
by putting a magnetic pulse in my brain.
280
708000
3000
con un impulso magnetico nel mio cervello.
12:03
And we can use that same pulse,
281
711000
2000
Possiamo usare questo stesso impulso
12:05
now applied to the RTPJ,
282
713000
2000
applicandolo ora alla giunzione temporo-parietale destra
12:07
to ask if we can change people's moral judgments.
283
715000
3000
per vedere se possiamo cambiare il giudizio morale delle persone.
12:10
So these are the judgments I showed you before, people's normal moral judgments.
284
718000
2000
Ecco i giudizi che vi ho mostrato prima, i normali giudizi morali delle persone.
12:12
And then we can apply TMS to the RTPJ
285
720000
3000
Ora applichiamo la TMS alla giunzone temporo-parietale destra
12:15
and ask how people's judgments change.
286
723000
2000
e vediamo come cambia il giudizio della gente.
12:17
And the first thing is, people can still do this task overall.
287
725000
4000
La prima cosa che notiamo è che riescono ancora a svolgere questo compito.
12:21
So their judgments of the case when everything was fine
288
729000
2000
Il loro giudizio per la situazione in cui tutto era a posto
12:23
remain the same. They say she deserves no blame.
289
731000
3000
rimane invariato. Dicono che Grace non è affatto colpevole.
12:26
But in the case of a failed attempt to harm,
290
734000
4000
Ma nel caso del fallito tentativo di nuocere,
12:30
where Grace thought that it was poison, although it was really sugar,
291
738000
3000
quando Grace pensava fosse veleno mentre in realtà era zucchero,
12:33
people now say it was more okay, she deserves less blame
292
741000
3000
la gente ora pensa che Grace sia meno colpevole
12:36
for putting the powder in the coffee.
293
744000
3000
per aver messo la polvere nel caffè.
12:39
And in the case of the accident, where she thought that it was sugar,
294
747000
2000
Mentre nel caso dell'incidente, quando pensava fosse zucchero,
12:41
but it was really poison and so she caused a death,
295
749000
3000
mentre in realtà era veleno e ha così causato una morte,
12:44
people say that it was less okay, she deserves more blame.
296
752000
6000
la gente dice che non va bene, che Grace è più colpevole.
12:50
So what I've told you today is that
297
758000
2000
In sintesi,
12:52
people come, actually, especially well equipped
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760000
4000
siamo particolarmente ben attrezzati
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to think about other people's thoughts.
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764000
2000
per pensare ai pensieri degli altri.
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We have a special brain system
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766000
2000
Abbiamo un sistema cerebrale speciale
13:00
that lets us think about what other people are thinking.
301
768000
3000
che ci permette di pensare a quello che pensano gli altri.
13:03
This system takes a long time to develop,
302
771000
2000
Lo sviluppo di questo sistema richiede molto tempo,
13:05
slowly throughout the course of childhood and into early adolescence.
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773000
3000
nel corso dell'infanzia fino alla prima adolescenza.
13:08
And even in adulthood, differences in this brain region
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776000
3000
E anche in età adulta le differenze di questa regione del cervello
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can explain differences among adults
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779000
2000
possono spiegare le differenze nel modo in cui gli adulti
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in how we think about and judge other people.
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781000
3000
pensano e giudicano altre persone.
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But I want to give the last word back to the novelists,
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784000
3000
Per concludere, torno a dare la parola agli scrittori
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and to Philip Roth, who ended by saying,
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787000
3000
e a Philip Roth, che aggiunse:
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"The fact remains that getting people right
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790000
2000
"Rimane il fatto che capire bene la gente
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is not what living is all about anyway.
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792000
2000
non è vivere.
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It's getting them wrong that is living.
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794000
2000
Vivere è capirla male,
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Getting them wrong and wrong and wrong,
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796000
3000
capirla male e male e poi male
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and then on careful reconsideration,
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799000
2000
e, dopo un attento riesame,
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getting them wrong again."
314
801000
2000
ancora male".
13:35
Thank you.
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803000
2000
Grazie.
13:37
(Applause)
316
805000
10000
(applausi)
13:47
Chris Anderson: So, I have a question. When you start talking about using
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815000
2000
Chris Anderson: Quando parli di usare
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magnetic pulses to change people's moral judgments,
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817000
3000
gli impulsi magnetici per cambiare il giudizio morale della gente,
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that sounds alarming.
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820000
3000
be', fa un po' paura.
13:55
(Laughter)
320
823000
1000
(risate)
13:56
Please tell me that you're not taking phone calls from the Pentagon, say.
321
824000
4000
Ti prego, dimmi che non rispondi alle telefonate del Pentagono.
14:00
RS: I'm not.
322
828000
2000
Rebecca Saxe: No.
14:02
I mean, they're calling, but I'm not taking the call.
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830000
3000
Voglio dire, loro chiamano, ma io non rispondo.
14:05
(Laughter)
324
833000
1000
(risate)
14:06
CA: They really are calling?
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834000
2000
C.A.: Chiamano davvero?
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So then seriously,
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836000
3000
No, sul serio,
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you must lie awake at night sometimes
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839000
3000
ti capiterà di stare sveglia di notte
14:14
wondering where this work leads.
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842000
2000
a chiederti dove porterà questo lavoro.
14:16
I mean, you're clearly an incredible human being,
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844000
2000
Voglio dire, tu sei chiaramente un essere incredibile,
14:18
but someone could take this knowledge
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846000
3000
ma qualcuno potrebbe prendere questo sapere
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and in some future
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849000
2000
e in futuro
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not-torture chamber,
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851000
2000
usarlo, magari non in una camera di tortura,
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do acts that people here might be worried about.
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853000
3000
ma agire in modi di cui ci sarebbe da preoccuparsi.
14:28
RS: Yeah, we worry about this.
334
856000
2000
R.S.: Sì, di questo ci preoccupiamo.
14:30
So, there's a couple of things to say about TMS.
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858000
3000
Ci sono un paio di cose da dire sulla TMS.
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One is that you can't be TMSed without knowing it.
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861000
2000
In primo luogo, non si può essere sottoposti a TMS senza saperlo.
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So it's not a surreptitious technology.
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863000
3000
Non si tratta quindi di una tecnologia segreta.
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It's quite hard, actually, to get those very small changes.
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866000
3000
A dire il vero è difficile ottenere quei minuscoli cambiamenti.
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The changes I showed you are impressive to me
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869000
3000
I cambiamenti che vi ho mostrato sono enormi per me,
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because of what they tell us about the function of the brain,
340
872000
2000
per quello che ci dicono del funzionamento del cervello.
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but they're small on the scale
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874000
2000
Ma sono piccoli sulla scala
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of the moral judgments that we actually make.
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876000
2000
dei giudizi morali che facciamo.
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And what we changed was not people's
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878000
2000
E ciò che abbiamo cambiato non era
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moral judgments when they're deciding what to do,
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880000
3000
il giudizio morale della gente mentre decide cosa fare,
14:55
when they're making action choices.
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883000
2000
quando fa scelte d'azione.
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We changed their ability to judge other people's actions.
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885000
3000
Cambiamo la loro capacità di giudicare le azioni degli altri.
15:00
And so, I think of what I'm doing not so much as
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888000
2000
Penso quindi a quello che faccio non tanto come
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studying the defendant in a criminal trial,
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890000
2000
studio dell'imputato in un processo criminale,
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but studying the jury.
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892000
2000
ma come studio della giuria.
15:06
CA: Is your work going to lead to any recommendations
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894000
3000
C.A.: Il tuo lavoro sfocerà in raccomandazioni
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in education, to perhaps bring up
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897000
3000
a livello educativo, per insegnare magari
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a generation of kids able to make fairer moral judgments?
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900000
5000
a una generazione di ragazzi ad avere giudizi morali più equi?
15:17
RS: That's one of the idealistic hopes.
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905000
3000
R.S.: È una delle speranze idealistiche.
15:20
The whole research program here of studying
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908000
4000
Il programma di ricerca, di studio
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the distinctive parts of the human brain is brand new.
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912000
4000
delle diverse parti del cervello umano, è una novità assoluta.
15:28
Until recently, what we knew about the brain
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916000
2000
Fino a poco tempo fa, quello che sapevamo del cervello
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were the things that any other animal's brain could do too,
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918000
3000
erano le cose che anche il cervello degli animali poteva fare.
15:33
so we could study it in animal models.
358
921000
2000
E potevamo studiarlo in modelli animali.
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We knew how brains see, and how they control the body
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923000
2000
Abbiamo così capito come il cervello riesce a vedere, a controllare il corpo,
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and how they hear and sense.
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925000
2000
a disporre dell'udito e dei sensi.
15:39
And the whole project of understanding
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927000
3000
Ma il progetto di capire
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how brains do the uniquely human things --
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930000
2000
come il cervello fa le cose che sono solo umane,
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learn language and abstract concepts,
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932000
3000
imparare una lingua, astrarre concetti,
15:47
and thinking about other people's thoughts -- that's brand new.
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935000
2000
e pensare al pensiero degli altri, è una novità assoluta.
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And we don't know yet what the implications will be
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937000
2000
E non sappiamo quali saranno le implicazioni
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of understanding it.
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939000
2000
concrete.
15:53
CA: So I've got one last question. There is this thing called
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941000
2000
C.A.: Un'ultima domanda. C'è una cosa chiamata
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the hard problem of consciousness,
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943000
2000
il difficile problema della coscienza,
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that puzzles a lot of people.
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945000
2000
che lascia perplesse molte persone.
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The notion that you can understand
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947000
3000
La nozione che si possa capire
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why a brain works, perhaps.
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950000
2000
perché un cervello funziona, magari.
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But why does anyone have to feel anything?
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952000
3000
Ma perché bisogna percepire qualcosa?
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Why does it seem to require these beings who sense things
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955000
3000
Perché per funzionare abbiamo bisogno
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for us to operate?
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958000
2000
di percepire le cose che ci circondano?
16:12
You're a brilliant young neuroscientist.
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960000
3000
Sei una brillante giovane neuroscienziata,
16:15
I mean, what chances do you think there are
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963000
2000
secondo te quante opportunità ci sono
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that at some time in your career,
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965000
2000
che prima o poi nella tua carriera
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someone, you or someone else,
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967000
2000
qualcuno, tu o qualcun altro,
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is going to come up with some paradigm shift
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venga fuori con un qualche nuovo paradigma
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in understanding what seems an impossible problem?
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971000
4000
nel capire quello che sembra essere un problema impossibile?
16:27
RS: I hope they do. And I think they probably won't.
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975000
4000
R.S.: Mi auguro che ci riescano. Ma non penso che succederà.
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CA: Why?
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979000
3000
C.A.: Perché?
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RS: It's not called the hard problem of consciousness for nothing.
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982000
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R.S.: Non per niente si chiama il difficile problema della coscienza.
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(Laughter)
384
985000
2000
(risate)
16:39
CA: That's a great answer. Rebecca Saxe, thank you very much. That was fantastic.
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987000
3000
C.A.: Bella risposta. Rebecca Saxe, grazie mille. Fantastico.
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(Applause)
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990000
4000
(applausi)
ABOUT THE SPEAKER
Rebecca Saxe - Cognitive neuroscientistRebecca Saxe studies how we think about other people's thoughts. At the Saxelab at MIT, she uses fMRI to identify what happens in our brains when we consider the motives, passions and beliefs of others.
Why you should listen
While still a graduate student, Rebecca Saxe made a breakthrough discovery: There's a specific region in our brain that becomes active when we contemplate the workings of other minds. Now, at MIT's Saxelab, she and her team have been further exploring her grad-school finding, exploring how it may help us understand conditions such as autism.
As Saxe delves into the complexities of social cognition, this young scientist is working toward revealing the enigma of human minds interacting.
Rebecca Saxe | Speaker | TED.com