TEDGlobal 2010
Gero Miesenboeck: Re-engineering the brain
ジェロ・マイセンブク：脳の革新
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脳の働きを知るために、多くの科学者はそれぞれのニューロンの活動を記録するという膨大な課題を進めています。ジェロ博士は逆に考え、特定のニューロンを操作しそれらがどのような役割を持っているかを、ハエの光に対する感覚を使った驚くべき方法の数々で解明しようとしています。
Gero Miesenboeck - Optogeneticist
Using light and a little genetic engineering -- optogenetics -- Gero Miesenboeck has developed a way to control how living nerve cells work, and advanced understanding of how the brain controls behavior. Full bio
Using light and a little genetic engineering -- optogenetics -- Gero Miesenboeck has developed a way to control how living nerve cells work, and advanced understanding of how the brain controls behavior. Full bio
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00:15
I have a doppelganger.
0
0
3000
ここに私のドッペルゲンガーがいます。
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(Laughter)
1
3000
3000
（笑い）
00:21
Dr. Gero is a brilliant
2
6000
3000
ドクター・ゲロは素晴らしくも
00:24
but slightly mad scientist
3
9000
2000
少し狂気じみた科学者です。
00:26
in the "Dragonball Z: Android Saga."
4
11000
3000
ドラゴンボールZの人造人間編に登場します。
00:29
If you look very carefully,
5
14000
2000
よく見てみると、
00:31
you see that his skull has been replaced
6
16000
3000
彼の頭がい骨は
00:34
with a transparent Plexiglas dome
7
19000
2000
アクリルガラスのドームに付け替えられています
00:36
so that the workings of his brain can be observed
8
21000
3000
こうすることで脳の動きが観察できますし、
00:39
and also controlled with light.
9
24000
3000
光でコントロールすることもできます。
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That's exactly what I do --
10
27000
2000
まさしくこれが私がやっていること…
00:44
optical mind control.
11
29000
2000
光でマインドコントロールすることです。
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(Laughter)
12
31000
2000
（笑い）
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But in contrast to my evil twin
13
33000
2000
しかし世界征服を望む
00:50
who lusts after world domination,
14
35000
3000
この双子の兄弟と違って、
00:53
my motives are not sinister.
15
38000
3000
私の野望は邪悪なものではありません。
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I control the brain
16
41000
2000
脳をコントロールすることによって
00:58
in order to understand how it works.
17
43000
2000
どのように動くかを理解するのです。
01:00
Now wait a minute, you may say,
18
45000
2000
ちょっと待てよ、とあなたは言うかもしれません
01:02
how can you go straight to controlling the brain
19
47000
3000
理解することもしないで、
01:05
without understanding it first?
20
50000
2000
どのようにコントロールするのか？
01:07
Isn't that putting the cart before the horse?
21
52000
3000
客車を馬の前に置くようなものではないか？
01:11
Many neuroscientists agree with this view
22
56000
3000
多くの神経学者はこの考えに賛成しており、
01:14
and think that understanding will come
23
59000
3000
理解するためには、
01:17
from more detailed observation and analysis.
24
62000
3000
詳細な観察と分析が必要と考えている。
01:20
They say, "If we could record the activity of our neurons,
25
65000
4000
彼らは、「もしニューロンの活動を記録できれば、
01:24
we would understand the brain."
26
69000
3000
脳を理解できるだろう」と言っている。
01:27
But think for a moment what that means.
27
72000
3000
しかし、その意味を少し考えてください。
01:30
Even if we could measure
28
75000
2000
もし全ての細胞が
01:32
what every cell is doing at all times,
29
77000
2000
何をしているかを常に計測できたとしても、
01:34
we would still have to make sense
30
79000
2000
そのパターンが何であるかを
01:36
of the recorded activity patterns,
31
81000
2000
導き出さなければならない。
01:38
and that's so difficult,
32
83000
2000
それはとても難しく
01:40
chances are we'll understand these patterns
33
85000
2000
パターンを理解できたとしても、
01:42
just as little as the brains that produce them.
34
87000
3000
私たちの脳への理解と同じくらいのものでしょう。
01:45
Take a look at what brain activity might look like.
35
90000
3000
脳の活動がどんなものかご覧に入れましょう。
01:48
In this simulation, each black dot
36
93000
2000
このシミュレーションでは、一つの黒い点が
01:50
is one nerve cell.
37
95000
2000
一つの神経細胞です。
01:52
The dot is visible
38
97000
2000
黒い点は、
01:54
whenever a cell fires an electrical impulse.
39
99000
2000
細胞が電気信号を発生させるときのみ見えます。
01:56
There's 10,000 neurons here.
40
101000
2000
ここには1万個のニューロンがあります。
01:58
So you're looking at roughly one percent
41
103000
2000
それは、大体１％くらい
02:00
of the brain of a cockroach.
42
105000
3000
ゴキブリの脳の。
02:04
Your brains are about 100 million times
43
109000
3000
皆さんの脳はこれの約1億倍
02:07
more complicated.
44
112000
2000
複雑です。
02:09
Somewhere, in a pattern like this,
45
114000
2000
このようなパターンは、
02:11
is you,
46
116000
2000
あなたにも言えることです、
02:13
your perceptions,
47
118000
2000
あなたの知覚だったり、
02:15
your emotions, your memories,
48
120000
3000
感情、記憶
02:18
your plans for the future.
49
123000
2000
将来の展望がこれらのパターンなのです。
02:20
But we don't know where,
50
125000
2000
しかしパターンの解読方法を知らないがために
02:22
since we don't know how to read the pattern.
51
127000
3000
これらが保存されている場所を私たちは知りえません。
02:25
We don't understand the code used by the brain.
52
130000
3000
脳が使っている暗号を私たちは知りません。
02:28
To make progress,
53
133000
2000
前進するためには、
02:30
we need to break the code.
54
135000
2000
暗号を解読しなければなりません。
02:32
But how?
55
137000
2000
どうやって？
02:35
An experienced code-breaker will tell you
56
140000
2000
暗号解読のエキスパートは、こう言います
02:37
that in order to figure out what the symbols in a code mean,
57
142000
3000
暗号の中のパターンを見つけるためには、
02:40
it's essential to be able to play with them,
58
145000
3000
それらを使ってみて、組みなおすことが
02:43
to rearrange them at will.
59
148000
2000
大切だ、と。
02:45
So in this situation too,
60
150000
2000
ここでも同じことが言えます。
02:47
to decode the information
61
152000
2000
このようなパターンに隠されている
02:49
contained in patterns like this,
62
154000
2000
情報を解読するためには、
02:51
watching alone won't do.
63
156000
2000
見ているだけではだめで、
02:53
We need to rearrange the pattern.
64
158000
2000
組みなおさなければいけない。
02:55
In other words,
65
160000
2000
別の言葉で言うと
02:57
instead of recording the activity of neurons,
66
162000
2000
ニューロンの活動を記録する代わりに、
02:59
we need to control it.
67
164000
2000
制御しなければならない。
03:01
It's not essential that we can control
68
166000
2000
必ずしも全ての
03:03
the activity of all neurons in the brain, just some.
69
168000
3000
ニューロンを制御する必要はない。少しでいい。
03:06
The more targeted our interventions, the better.
70
171000
2000
ターゲットは絞れるだけ絞ったほうがいいです。
03:08
And I'll show you in a moment
71
173000
2000
今お見せするのは、
03:10
how we can achieve the necessary precision.
72
175000
3000
どのようにターゲットを絞ったかです。
03:13
And since I'm realistic, rather than grandiose,
73
178000
3000
私は壮大なことより現実的なことを好むので、
03:16
I don't claim that the ability to control the function of the nervous system
74
181000
3000
神経系統を制御することで瞬く間に
03:19
will at once unravel all its mysteries.
75
184000
3000
全ての謎が明らかになるとは言いません。
03:22
But we'll certainly learn a lot.
76
187000
3000
それでも私たちは多くを学ぶことができます。
03:27
Now, I'm by no means
77
192000
2000
介入が大きな影響力を
03:29
the first person to realize
78
194000
2000
持っていると気づいたのは
03:31
how powerful a tool intervention is.
79
196000
3000
もちろん私が最初ではありません。
03:34
The history of attempts
80
199000
2000
神経系の機能に対する
03:36
to tinker with the function of the nervous system
81
201000
2000
さまざまな試みは
03:38
is long and illustrious.
82
203000
2000
古くから有名です。
03:40
It dates back at least 200 years,
83
205000
3000
少なくとも200年さかのぼって、
03:43
to Galvani's famous experiments
84
208000
2000
ガルバーニの有名な実験は
03:45
in the late 18th century and beyond.
85
210000
3000
18世紀以前の話です。
03:49
Galvani showed that a frog's legs twitched
86
214000
3000
ガルバーニは蛙の腰神経を
03:52
when he connected the lumbar nerve
87
217000
2000
電極につなげることで
03:54
to a source of electrical current.
88
219000
3000
脚がケイレンすることを示したのです。
03:57
This experiment revealed the first, and perhaps most fundamental,
89
222000
3000
この実験は最初でもっとも基本的な
04:00
nugget of the neural code:
90
225000
2000
神経コードの大事な部分、
04:02
that information is written in the form
91
227000
2000
情報は電気信号によって伝えられている
04:04
of electrical impulses.
92
229000
3000
ということを明らかにしました。
04:08
Galvani's approach
93
233000
2000
ガルバーニのとった方法、
04:10
of probing the nervous system with electrodes
94
235000
2000
電極で神経系を明らかにしようというのは
04:12
has remained state-of-the-art until today,
95
237000
3000
今日でも先端をいっています、
04:15
despite a number of drawbacks.
96
240000
3000
様々な欠点があるにもかかわらず。
04:18
Sticking wires into the brain is obviously rather crude.
97
243000
3000
ワイヤを脳に挿すのはどう見ても残酷です。
04:21
It's hard to do in animals that run around,
98
246000
2000
動き回る動物にやるのは困難ですし、
04:23
and there is a physical limit
99
248000
2000
同時に挿せる
04:25
to the number of wires
100
250000
2000
ワイヤの数も
04:27
that can be inserted simultaneously.
101
252000
3000
限られてきます。
04:30
So around the turn of the last century,
102
255000
2000
20世紀も終わりのころ、
04:32
I started to think,
103
257000
2000
私はこう考えました。
04:34
"Wouldn't it be wonderful if one could take this logic
104
259000
3000
もしこのロジックを逆に
04:37
and turn it upside down?"
105
262000
2000
してみたらどうだろう、と。
04:39
So instead of inserting a wire
106
264000
2000
脳の一部にワイヤを
04:41
into one spot of the brain,
107
266000
3000
挿す代わりに、
04:44
re-engineer the brain itself
108
269000
2000
脳自体を作ってしまおう、
04:46
so that some of its neural elements
109
271000
3000
ある数の神経細胞を
04:49
become responsive to diffusely broadcast signals
110
274000
3000
フラッシュのような拡散する刺激を受けたときに
04:52
such as a flash of light.
111
277000
3000
反応するように。
04:55
Such an approach would literally, in a flash of light,
112
280000
3000
この試みはまさしくフラッシュのように
04:58
overcome many of the obstacles to discovery.
113
283000
3000
様々な障害を取り払ってくれました。
05:01
First, it's clearly a non-invasive,
114
286000
3000
一つ目は、ワイヤがないために
05:04
wireless form of communication.
115
289000
3000
脳を侵さないこと。
05:07
And second, just as in a radio broadcast,
116
292000
2000
二つ目は、ラジオのブロードキャスト放送のように
05:09
you can communicate with many receivers at once.
117
294000
3000
一度に多くのものとコミュニケーションができること。
05:12
You don't need to know where these receivers are,
118
297000
3000
どこに受信者がいるか分からなくても大丈夫です。
05:15
and it doesn't matter if these receivers move --
119
300000
2000
そして、受信者が動いても大丈夫、ちょうど
05:17
just think of the stereo in your car.
120
302000
3000
車のステレオと同じように。
05:20
It gets even better,
121
305000
3000
さらなる長所として、
05:23
for it turns out that we can fabricate the receivers
122
308000
3000
DNAに組み込まれているものから受信機を
05:26
out of materials that are encoded in DNA.
123
311000
3000
作れることが明らかになりました。
05:29
So each nerve cell
124
314000
2000
つまり、DNAで正しく
05:31
with the right genetic makeup
125
316000
2000
構成されている神経細胞であれば、
05:33
will spontaneously produce a receiver
126
318000
3000
受信機を自発的に生成し、
05:36
that allows us to control its function.
127
321000
3000
私たちが制御することができます。
05:39
I hope you'll appreciate
128
324000
2000
このシンプルさに秘められた
05:41
the beautiful simplicity
129
326000
2000
美しさを理解していただけると
05:43
of this concept.
130
328000
2000
幸いです。
05:45
There's no high-tech gizmos here,
131
330000
2000
ハイテクな機械は何もありません、
05:47
just biology revealed through biology.
132
332000
3000
生態が生物学で明らかになっただけです。
05:51
Now let's take a look at these miraculous receivers up close.
133
336000
3000
それでは、この奇跡的な受信機を間近で見てみましょう。
05:54
As we zoom in on one of these purple neurons,
134
339000
3000
これらの紫色のニューロンに近づいていくと、
05:57
we see that its outer membrane
135
342000
2000
細胞膜が微小な穴で
05:59
is studded with microscopic pores.
136
344000
2000
覆われているのが見えます。
06:01
Pores like these conduct electrical current
137
346000
2000
このような穴が電流を伝え、
06:03
and are responsible
138
348000
2000
神経系統の
06:05
for all the communication in the nervous system.
139
350000
2000
全てのコミュニケーションの鍵となっています。
06:07
But these pores here are special.
140
352000
2000
しかし、これらの穴は特別なものです。
06:09
They are coupled to light receptors
141
354000
2000
これらはあなたの目と同じように、
06:11
similar to the ones in your eyes.
142
356000
3000
光の受容体と対になっていて、
06:14
Whenever a flash of light hits the receptor,
143
359000
2000
光が受容体に当たると
06:16
the pore opens, an electrical current is switched on,
144
361000
3000
穴が開き電流が伝えられ、
06:19
and the neuron fires electrical impulses.
145
364000
3000
ニューロンが電気信号を発信します。
06:22
Because the light-activated pore is encoded in DNA,
146
367000
3000
光で活性化するニューロンはDNAに組み込まれているため、
06:25
we can achieve incredible precision.
147
370000
3000
奇跡的な精度を導き出せます。
06:28
This is because,
148
373000
2000
なぜなら、
06:30
although each cell in our bodies
149
375000
2000
私たちの体の各細胞は
06:32
contains the same set of genes,
150
377000
2000
同じ遺伝情報を持っていますが、
06:34
different mixes of genes get turned on and off
151
379000
2000
細胞によって活性化している箇所が違うために
06:36
in different cells.
152
381000
2000
起こります。
06:38
You can exploit this to make sure
153
383000
2000
これを利用して、あるニューロンだけを
06:40
that only some neurons
154
385000
2000
光で活性化するようにして、
06:42
contain our light-activated pore and others don't.
155
387000
3000
他のものはしないようにできます。
06:45
So in this cartoon, the bluish white cell
156
390000
2000
この漫画では、左上の青みがかった
06:47
in the upper-left corner
157
392000
2000
白い細胞は
06:49
does not respond to light
158
394000
2000
光に反応しません。
06:51
because it lacks the light-activated pore.
159
396000
3000
なぜなら光で活性化する穴が欠如しているからです。
06:54
The approach works so well
160
399000
2000
この試みは成功し、
06:56
that we can write purely artificial messages
161
401000
2000
直接脳に人工的な文字を
06:58
directly to the brain.
162
403000
2000
書くこともできます。
07:00
In this example, each electrical impulse,
163
405000
2000
この例では、それぞれの電気信号や
07:02
each deflection on the trace,
164
407000
3000
その跡の偏差は
07:05
is caused by a brief pulse of light.
165
410000
3000
ちょっとした光が引き起こしています。
07:08
And the approach, of course, also works
166
413000
2000
この方法は、動いたり
07:10
in moving, behaving animals.
167
415000
3000
行動している動物にも効果的です。
07:13
This is the first ever such experiment,
168
418000
2000
これは、ある意味ガルバーニの実験を
07:15
sort of the optical equivalent of Galvani's.
169
420000
3000
光（レーザー）で行った最初の実験といえます。
07:18
It was done six or seven years ago
170
423000
2000
これは6、7年前に私のところの
07:20
by my then graduate student, Susana Lima.
171
425000
3000
大学院生であったスザーナ・リナによって行われました。
07:23
Susana had engineered the fruit fly on the left
172
428000
3000
スザーナは左側のミバエの脳を
07:26
so that just two out of the 200,000 cells in its brain
173
431000
4000
20万個の細胞のうち2個だけが光に反応するように
07:30
expressed the light-activated pore.
174
435000
3000
遺伝子操作で作りかえました。
07:33
You're familiar with these cells
175
438000
2000
これらがあの馴染み深い
07:35
because they are the ones that frustrate you
176
440000
2000
叩こうとするときにあなたをイライラさせる
07:37
when you try to swat the fly.
177
442000
2000
原因となっている細胞達です。
07:39
They trained the escape reflex that makes the fly jump into the air
178
444000
3000
これらがハエの反射運動を引き起こし、私たちが身構えたときには
07:42
and fly away whenever you move your hand in position.
179
447000
3000
飛びさってしまうように仕向けているのです。
07:46
And you can see here that the flash of light has exactly the same effect.
180
451000
3000
この実験では、フラッシュが同じ現象を引き起こしています。
07:49
The animal jumps, it spreads its wings, it vibrates them,
181
454000
3000
飛び跳ねて羽を広げ、それをふるわせていますが、
07:52
but it can't actually take off
182
457000
2000
ガラスの板に挟まれているために
07:54
because the fly is sandwiched between two glass plates.
183
459000
3000
実際には飛び立てません。
07:58
Now to make sure that this was no reaction of the fly
184
463000
2000
ハエが光を見ているためにこの現象が起こっているわけではないと
08:00
to a flash it could see,
185
465000
3000
証明するために、
08:03
Susana did a simple
186
468000
2000
スザーナはシンプルですが
08:05
but brutally effective experiment.
187
470000
2000
とても有効な実験手段をとりました。
08:07
She cut the heads off of her flies.
188
472000
3000
ハエの頭を落としてしまうのです。
08:11
These headless bodies can live for about a day,
189
476000
3000
頭がない状態でもおよそ1日は生きることができます。
08:14
but they don't do much.
190
479000
2000
大したことはできませんが。
08:16
They just stand around
191
481000
3000
ただ動き回って、
08:19
and groom excessively.
192
484000
3000
過剰に身繕いをします。
08:22
So it seems that the only trait that survives decapitation is vanity.
193
487000
3000
首が落ちた後に残ったのは"見え"だけのようです。
08:25
(Laughter)
194
490000
3000
(笑い）
08:30
Anyway, as you'll see in a moment,
195
495000
2000
いずれにせよお見せするとおり、
08:32
Susana was able to turn on the flight motor
196
497000
3000
スザーナはハエの脊髄神経から
08:35
of what's the equivalent of the spinal cord of these flies
197
500000
3000
飛行を司っている部分を制御することに成功し、
08:38
and get some of the headless bodies
198
503000
2000
頭がないハエを実際に
08:40
to actually take off and fly away.
199
505000
3000
飛ばしてみせたのです。
08:47
They didn't get very far, obviously.
200
512000
2000
遠くに行けないのは当然ですが。
08:50
Since we took these first steps,
201
515000
2000
最初の一歩を私たちが始めたことにより、
08:52
the field of optogenetics has exploded.
202
517000
3000
光遺伝子学の分野が急成長しました。
08:55
And there are now hundreds of labs
203
520000
2000
今では数百の研究所が
08:57
using these approaches.
204
522000
2000
この実験方法を採用しています。
08:59
And we've come a long way
205
524000
2000
ガルバーニやスザーナが
09:01
since Galvani's and Susana's first successes
206
526000
3000
動物のケイレンや飛行などの最初の成功を収めてから
09:04
in making animals twitch or jump.
207
529000
2000
長い道を歩んできました。
09:06
We can now actually interfere with their psychology
208
531000
3000
彼らの心理学に対して少し難解な方法で
09:09
in rather profound ways,
209
534000
2000
アプローチしてみましょう。
09:11
as I'll show you in my last example,
210
536000
2000
この最後の例でお見せするのは
09:13
which is directed at a familiar question.
211
538000
3000
よく耳にする質問である
09:16
Life is a string of choices
212
541000
3000
人生とは次になすべきことを
09:19
creating a constant pressure to decide what to do next.
213
544000
3000
常に決め続けさせられた選択の積み重ねである、というものからです。
09:23
We cope with this pressure by having brains,
214
548000
3000
私たちはこういったプレッシャーに対して脳を使って対処します。
09:26
and within our brains, decision-making centers
215
551000
3000
この脳の中で決定の鍵を握るところを
09:29
that I've called here the "Actor."
216
554000
3000
私はアクターと呼んでいます。
09:33
The Actor implements a policy that takes into account
217
558000
3000
アクターはその時に私たちが置かれている状況や
09:36
the state of the environment
218
561000
2000
環境を基にした
09:38
and the context in which we operate.
219
563000
3000
行動を可能にします。
09:41
Our actions change the environment, or context,
220
566000
3000
自分の行動が環境や状況を変えて、
09:44
and these changes are then fed back into the decision loop.
221
569000
3000
さらにそれらがフィードバックされ、行動が決定されるというループができます。
09:48
Now to put some neurobiological meat
222
573000
3000
この神経生物学の議論を
09:51
on this abstract model,
223
576000
2000
抽象的なモデルに当てはめてみましょう。
09:53
we constructed a simple one-dimensional world
224
578000
2000
私たちお得意のミバエを使い、
09:55
for our favorite subject, fruit flies.
225
580000
3000
一次元の世界を作ってみました。
09:58
Each chamber in these two vertical stacks
226
583000
2000
この垂直に立っている二列のケースそれぞれには
10:00
contains one fly.
227
585000
2000
一匹ずつハエが入っています。
10:02
The left and the right halves of the chamber
228
587000
3000
それぞれの部屋の右半分と左半分は
10:05
are filled with two different odors,
229
590000
2000
それぞれ別の匂いで満たされています。
10:07
and a security camera watches
230
592000
2000
そしてハエが行ったり来たりするのを
10:09
as the flies pace up and down between them.
231
594000
3000
監視カメラが見ています。
10:12
Here's some such CCTV footage.
232
597000
2000
これが監視カメラがとらえた映像です。
10:14
Whenever a fly reaches the midpoint of the chamber
233
599000
3000
ハエは部屋の真ん中に来たとき、
10:17
where the two odor streams meet,
234
602000
2000
違う匂いの狭間で
10:19
it has to make a decision.
235
604000
2000
決断をしなければなりません。
10:21
It has to decide whether to turn around
236
606000
2000
向きを変えて今来た道を戻り
10:23
and stay in the same odor,
237
608000
2000
同じ匂いに留まるか、
10:25
or whether to cross the midline
238
610000
2000
真ん中を越えて
10:27
and try something new.
239
612000
2000
新しいものに挑むか。
10:29
These decisions are clearly a reflection
240
614000
3000
この決定はアクターが作り出した
10:32
of the Actor's policy.
241
617000
3000
行動方針に従います。
10:36
Now for an intelligent being like our fly,
242
621000
3000
このハエのような知的生物の行動方針は
10:39
this policy is not written in stone
243
624000
3000
明文化されているものではなく、
10:42
but rather changes as the animal learns from experience.
244
627000
3000
経験から学習し変化していくものです。
10:45
We can incorporate such an element
245
630000
2000
この適応性を私たちのモデルに
10:47
of adaptive intelligence into our model
246
632000
3000
取り入れるときには
10:50
by assuming that the fly's brain
247
635000
2000
アクターとは異なるグループの細胞、
10:52
contains not only an Actor,
248
637000
2000
「クリティック」というアクターがした
10:54
but a different group of cells,
249
639000
2000
選択に対してフィードバックをする
10:56
a "Critic," that provides a running commentary
250
641000
3000
ものが脳内にあると
10:59
on the Actor's choices.
251
644000
2000
仮定しています。
11:01
You can think of this nagging inner voice
252
646000
3000
あなたは途絶えることのないこの内なる声、
11:04
as sort of the brain's equivalent
253
649000
2000
まるで脳内の教会を
11:06
of the Catholic Church,
254
651000
2000
思い浮かべることができるでしょう、もし
11:08
if you're an Austrian like me,
255
653000
3000
あなたが私と同じオーストリア人か、
11:11
or the super-ego, if you're Freudian,
256
656000
3000
フロイト派の超自我、もしくは
11:14
or your mother, if you're Jewish.
257
659000
2000
ユダヤ人であればお母さんを想像してください。
11:16
(Laughter)
258
661000
4000
（笑い）
11:20
Now obviously,
259
665000
2000
クリティックが
11:22
the Critic is a key ingredient
260
667000
3000
私たちの知性の鍵と
11:25
in what makes us intelligent.
261
670000
2000
なっていることは明らかです。
11:27
So we set out to identify
262
672000
2000
そこで私たちはハエの脳で
11:29
the cells in the fly's brain
263
674000
2000
クリティックの役目を果たしている
11:31
that played the role of the Critic.
264
676000
2000
細胞を特定しようとしました。
11:33
And the logic of our experiment was simple.
265
678000
3000
実験方法は単純です。
11:36
We thought if we could use our optical remote control
266
681000
3000
光でクリティックの細胞を遠隔制御して
11:39
to activate the cells of the Critic,
267
684000
3000
活性化することができれば、
11:42
we should be able, artificially, to nag the Actor
268
687000
3000
人為的にアクターの行動方針を変えることが
11:45
into changing its policy.
269
690000
2000
できるはずと考えたのです。
11:47
In other words,
270
692000
2000
言い換えると、
11:49
the fly should learn from mistakes
271
694000
2000
ハエは自分がした間違いから学習
11:51
that it thought it had made
272
696000
2000
しているはずですが、
11:53
but, in reality, it had not made.
273
698000
3000
実際には経験していないのです。
11:56
So we bred flies
274
701000
2000
私たちは
11:58
whose brains were more or less randomly peppered
275
703000
3000
光で制御できる細胞を無規則で脳にちりばめた
12:01
with cells that were light addressable.
276
706000
2000
ハエを育てました。
12:03
And then we took these flies
277
708000
2000
これらのハエを使い、
12:05
and allowed them to make choices.
278
710000
2000
選択をさせました。
12:07
And whenever they made one of the two choices,
279
712000
2000
2つの選択肢から１つ、
12:09
chose one odor,
280
714000
2000
どちらかの匂いを選ぶと、
12:11
in this case the blue one over the orange one,
281
716000
2000
このケースではオレンジ色ではなく青色の方です、
12:13
we switched on the lights.
282
718000
2000
光をつけます、
12:15
If the Critic was among the optically activated cells,
283
720000
3000
光で活性化する細胞の中にクリティックが含まれていれば、
12:18
the result of this intervention
284
723000
2000
こん介入行動によって
12:20
should be a change in policy.
285
725000
3000
行動方針が変わるはずです。
12:23
The fly should learn to avoid
286
728000
2000
ハエは光で刺激を受けた方の
12:25
the optically reinforced odor.
287
730000
2000
匂いを避けるはずです。
12:27
Here's what happened in two instances:
288
732000
3000
例を２つ紹介します。
12:30
We're comparing two strains of flies,
289
735000
3000
２系統のハエを比べています、
12:33
each of them having
290
738000
2000
いずれも
12:35
about 100 light-addressable cells in their brains,
291
740000
2000
光で制御できる細胞がおよそ１００個脳内にあります。
12:37
shown here in green on the left and on the right.
292
742000
3000
右と左に緑色に見えるものです。
12:40
What's common among these groups of cells
293
745000
3000
これらのグループに共通しているのは、
12:43
is that they all produce the neurotransmitter dopamine.
294
748000
3000
いずれも神経伝達物質ドーパミンを生成することです。
12:46
But the identities of the individual
295
751000
2000
しかしドーパミンを生成する
12:48
dopamine-producing neurons
296
753000
2000
ニューロンの性質は
12:50
are clearly largely different on the left and on the right.
297
755000
3000
右と左で明らかに大きく異なります。
12:53
Optically activating
298
758000
2000
光でこれら１００個かそこらの
12:55
these hundred or so cells
299
760000
2000
細胞を活性化することで
12:57
into two strains of flies
300
762000
2000
二種類のハエの間には
12:59
has dramatically different consequences.
301
764000
2000
劇的な違いがうまれます。
13:01
If you look first at the behavior
302
766000
2000
右側のハエの行動を
13:03
of the fly on the right,
303
768000
2000
最初に見ると、
13:05
you can see that whenever it reaches the midpoint of the chamber
304
770000
3000
ハエが部屋の真ん中、二つの匂いが混じっているところに
13:08
where the two odors meet,
305
773000
2000
たどり着くと、
13:10
it marches straight through, as it did before.
306
775000
3000
今までと同じようにまっすぐ進みます。
13:13
Its behavior is completely unchanged.
307
778000
2000
行動は全く変わりません。
13:15
But the behavior of the fly on the left is very different.
308
780000
3000
しかし、左側のハエは全く違う行動をとります。
13:18
Whenever it comes up to the midpoint,
309
783000
3000
真ん中までくると
13:21
it pauses,
310
786000
2000
立ち止まり、
13:23
it carefully scans the odor interface
311
788000
2000
あたかも周りの環境を探り出すかのように
13:25
as if it was sniffing out its environment,
312
790000
2000
綿密に匂いを分析し、
13:27
and then it turns around.
313
792000
2000
そして振り返ります。
13:29
This means that the policy that the Actor implements
314
794000
3000
これらの結果はアクターが作った行動方針が
13:32
now includes an instruction to avoid the odor
315
797000
2000
部屋の右半分に満たされている匂いを
13:34
that's in the right half of the chamber.
316
799000
3000
避けるように仕向けているからです。
13:37
This means that the Critic
317
802000
2000
左側のハエではクリティックが
13:39
must have spoken in that animal,
318
804000
2000
機能しており、
13:41
and that the Critic must be contained
319
806000
2000
ドーパミンが生成したニューロンに
13:43
among the dopamine-producing neurons on the left,
320
808000
3000
クリティックが含まれているはずですが、
13:46
but not among the dopamine producing neurons on the right.
321
811000
3000
右側のハエのドーパミンが生成したニューロンには含まれていないということです。
13:49
Through many such experiments,
322
814000
3000
幾多のこのような実験を繰り返し、
13:52
we were able to narrow down
323
817000
2000
クリティックの所在を
13:54
the identity of the Critic
324
819000
2000
12個までに
13:56
to just 12 cells.
325
821000
2000
絞り込みました。
13:58
These 12 cells, as shown here in green,
326
823000
3000
これらの12個の細胞、緑色のところは、
14:01
send the output to a brain structure
327
826000
2000
出力情報を脳機構の
14:03
called the "mushroom body,"
328
828000
2000
キノコ体と呼ばれるところ、
14:05
which is shown here in gray.
329
830000
2000
この灰色のところ、に送ります。
14:07
We know from our formal model
330
832000
2000
理論的なモデルから
14:09
that the brain structure
331
834000
2000
脳機構の中で
14:11
at the receiving end of the Critic's commentary is the Actor.
332
836000
3000
クリティックの出力を受けるのはアクターと分かっているので、
14:14
So this anatomy suggests
333
839000
2000
この分析が示すところは
14:16
that the mushroom bodies have something to do
334
841000
3000
キノコ体は行動の選択に何かしら
14:19
with action choice.
335
844000
2000
関係があるということです。
14:21
Based on everything we know about the mushroom bodies,
336
846000
2000
キノコ体について分かっていることを考えると
14:23
this makes perfect sense.
337
848000
2000
完全に筋が通ります。
14:25
In fact, it makes so much sense
338
850000
2000
実際、あまりにも綺麗に筋が通っているので、
14:27
that we can construct an electronic toy circuit
339
852000
3000
電気回路でハエの行動を模倣する
14:30
that simulates the behavior of the fly.
340
855000
3000
おもちゃを作ることができます。
14:33
In this electronic toy circuit,
341
858000
3000
この電気回路のおもちゃは
14:36
the mushroom body neurons are symbolized
342
861000
2000
キノコ体のニューロンは
14:38
by the vertical bank of blue LEDs
343
863000
3000
板の真ん中に垂直な青色LEDの
14:41
in the center of the board.
344
866000
3000
かたまりで表されています。
14:44
These LED's are wired to sensors
345
869000
2000
これらのLEDはセンサーにつながっており
14:46
that detect the presence of odorous molecules in the air.
346
871000
3000
空気中の匂い分子の存在を感知します。
14:50
Each odor activates a different combination of sensors,
347
875000
3000
それぞれの匂いはそれぞれ違うパターンのセンサーを活性化させ
14:53
which in turn activates
348
878000
2000
それはキノコ体の中の
14:55
a different odor detector in the mushroom body.
349
880000
3000
それぞれ異なる匂い検知器官を活性化させます。
14:58
So the pilot in the cockpit of the fly,
350
883000
2000
ハエの操縦席ではアクターという
15:00
the Actor,
351
885000
2000
パイロットが
15:02
can tell which odor is present
352
887000
2000
どの匂いがあるのかを
15:04
simply by looking at which of the blue LEDs lights up.
353
889000
4000
どの青色LEDが光っているかを見ることで認識することができます。
15:09
What the Actor does with this information
354
894000
2000
アクターが個の情報を基に何をするかは
15:11
depends on its policy,
355
896000
2000
行動方針によって変わり、
15:13
which is stored in the strengths of the connection,
356
898000
2000
匂い検知器官とハエの回避行動を起こしている
15:15
between the odor detectors
357
900000
2000
伝達細胞の結びつきの強さが
15:17
and the motors
358
902000
2000
その方針の
15:19
that power the fly's evasive actions.
359
904000
2000
より所になっています。
15:22
If the connection is weak, the motors will stay off
360
907000
2000
もし結びつきが弱ければ伝達細胞は動かず、
15:24
and the fly will continue straight on its course.
361
909000
3000
ハエはそのまま直進します。
15:27
If the connection is strong, the motors will turn on
362
912000
3000
結びつきが強ければ伝達細胞が動き、
15:30
and the fly will initiate a turn.
363
915000
3000
ハエは今来た道を戻ります。
15:33
Now consider a situation
364
918000
2000
次のような状況を考えてみましょう。
15:35
in which the motors stay off,
365
920000
2000
伝達細胞が動かないまま
15:37
the fly continues on its path
366
922000
3000
まっすぐ進むと、
15:40
and it suffers some painful consequence
367
925000
2000
痛みを伴う結果が待っている、
15:42
such as getting zapped.
368
927000
2000
例えば叩かれるような。
15:44
In a situation like this,
369
929000
2000
このような状況では、
15:46
we would expect the Critic to speak up
370
931000
2000
クリティックは行動方針を変えるよう
15:48
and to tell the Actor
371
933000
2000
アクターに働きかけると
15:50
to change its policy.
372
935000
2000
予想しました。
15:52
We have created such a situation, artificially,
373
937000
3000
この状況をフラッシュをたくことで人為的に
15:55
by turning on the critic with a flash of light.
374
940000
3000
作り出しました。
15:58
That caused a strengthening of the connections
375
943000
3000
そしてこれは現在活性化している匂い検知器官と
16:01
between the currently active odor detector
376
946000
3000
伝達細胞の結びつきを強める
16:04
and the motors.
377
949000
2000
結果となりました。
16:06
So the next time
378
951000
2000
つまり次に
16:08
the fly finds itself facing the same odor again,
379
953000
3000
ハエが同じ匂いと出くわしたとき、
16:11
the connection is strong enough to turn on the motors
380
956000
3000
結びつきは伝達器官を動かし、
16:14
and to trigger an evasive maneuver.
381
959000
3000
回避行動をとります。
16:19
I don't know about you,
382
964000
3000
私はあなたのことを知りませんが、
16:22
but I find it exhilarating to see
383
967000
3000
心理学の抽象的な
16:25
how vague psychological notions
384
970000
3000
概念が消え失せ、
16:28
evaporate and give rise
385
973000
2000
精神を実態的、
16:30
to a physical, mechanistic understanding of the mind,
386
975000
3000
機能的に理解することがとても楽しいことを発見しました。
16:33
even if it's the mind of the fly.
387
978000
3000
たとえハエの精神だとしても。
16:36
This is one piece of good news.
388
981000
3000
これはよいニュースの一つです。
16:39
The other piece of good news,
389
984000
2000
もう一つのよいニュースは、
16:41
for a scientist at least,
390
986000
2000
少なくとも科学者にとっては、
16:43
is that much remains to be discovered.
391
988000
3000
まだまだ未知の領域があるということです。
16:46
In the experiments I told you about,
392
991000
2000
前述した実験で、
16:48
we have lifted the identity of the Critic,
393
993000
3000
クリティックの所在はつかめましたが、
16:51
but we still have no idea
394
996000
2000
クリティックがどのように
16:53
how the Critic does its job.
395
998000
2000
動いているかはまだ分かりません。
16:55
Come to think of it, knowing when you're wrong
396
1000000
2000
考えてみると、先生やお母さんの助言無しでは
16:57
without a teacher, or your mother, telling you,
397
1002000
3000
自分の間違いに気づくことは
17:00
is a very hard problem.
398
1005000
2000
とても難しいことです。
17:02
There are some ideas in computer science
399
1007000
2000
コンピュータサイエンスや人工知能の
17:04
and in artificial intelligence
400
1009000
2000
中にはこれらの解決策の
17:06
as to how this might be done,
401
1011000
2000
糸口がありますが、
17:08
but we still haven't solved
402
1013000
2000
生物同士の
17:10
a single example
403
1015000
2000
接触から生じる
17:12
of how intelligent behavior
404
1017000
3000
知的行動に関しては、
17:15
springs from the physical interactions
405
1020000
2000
何一つ証明が
17:17
in living matter.
406
1022000
2000
できていません。
17:19
I think we'll get there in the not too distant future.
407
1024000
3000
それらが解決されるのもそう遠くないと思っています。
17:22
Thank you.
408
1027000
2000
ありがとう
17:24
(Applause)
409
1029000
4000
（拍手）
ABOUT THE SPEAKER
Gero Miesenboeck - OptogeneticistUsing light and a little genetic engineering -- optogenetics -- Gero Miesenboeck has developed a way to control how living nerve cells work, and advanced understanding of how the brain controls behavior.
Why you should listen
Gero Miesenboeck is pioneering the field of optogenetics: genetically modifying nerve cells to respond to light. By flashing light at a modified neuron in a living nervous system, Miesenboeck and his collaborators can mimic a brain impulse -- and then study what happens next. Optogenetics will allow ever more precise experiments on living brains, allowing us to gather better evidence on how electrical impulses on tissue translate into actual behavior and thoughts.
In one experiment, done at Yale, he and his team engineered fruit flies to be light-sensitive in the neural area responsible for escape response. Then the flies were beheaded; fruit flies can live for a day without their heads, but they don't move. When the modified cells were flashed with light, though, the headless flies flew. Miesenboeck had successfully simulated an order from a brain that wasn't even there anymore.
Miesenboeck's current research at Oxford's growing department of neurobiology focuses on the nerve cell networks that underpin what animals perceive, remember and do. In one recent experiment, he used optogenetics to implant an unpleasant memory in a fruit fly, causing it to "remember" to avoid a certain odor as it traveled around. He and his team were able, in fact, to find the fly's specific 12-neuron brain circuit that govern memory formation.
Gero Miesenboeck | Speaker | TED.com