TED2017
Mehdi Ordikhani-Seyedlar: What happens in your brain when you pay attention?
メディ・オディカニ＝セイドラー: 注意を向けた時、脳では何が起きているのか
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注意とは、何に焦点を当てるかではなく、どの情報を遮断するかということでもあります。計算神経科学者のメディ・オディカニ＝セイドラーは、集中しようとする時の脳の状態を調べることで、脳とコンピューターをより密接に結びつけて、ADHD（注意欠如・多動性障害）の治療や、コミュニケーションをとることができなくなった人を手助けするモデルを構築したいと願っています。簡潔で魅力的なこのトークで、エキサイティングな科学にもっと触れてください。
Mehdi Ordikhani-Seyedlar - Neuroscientist
Mehdi Ordikhani-Seyedlar is a computational neuroscientist, researching brain signals and their usage in brain-machine interfaces. Full bio
Mehdi Ordikhani-Seyedlar is a computational neuroscientist, researching brain signals and their usage in brain-machine interfaces. Full bio
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00:12
Paying close attention to something:
0
760
2480
何かに細心の注意を払う
00:15
Not that easy, is it?
1
3280
1240
そう簡単ではないですよね
00:17
It's because our attention is pulled
in so many different directions at a time,
in so many different directions at a time,
2
5520
5016
私たちの注意というのは
同時に様々な方向に引き付けられているからです
同時に様々な方向に引き付けられているからです
00:22
and it's in fact pretty impressive
if you can stay focused.
if you can stay focused.
3
10560
4080
むしろ ずっと集中していられる方が
よほど すごいことなのです
よほど すごいことなのです
00:28
Many people think that attention
is all about what we are focusing on,
is all about what we are focusing on,
4
16360
4056
多くの人は 注意を向けることは
何かに焦点を当てることだと思っていますが
何かに焦点を当てることだと思っていますが
00:32
but it's also about what information
our brain is trying to filter out.
our brain is trying to filter out.
5
20440
4800
脳が どの情報を遮断するか
ということでもあります
ということでもあります
00:38
There are two ways
you direct your attention.
you direct your attention.
6
26320
2720
注意には２つの種類があります
00:41
First, there's overt attention.
7
29600
1560
一つは 顕在的注意
00:43
In overt attention,
you move your eyes towards something
you move your eyes towards something
8
31640
4136
顕在的注意では 何かに注意を払う時に
00:47
in order to pay attention to it.
9
35800
1560
視線もその対象に向けます
00:50
Then there's covert attention.
10
38360
1976
そして もう一つが潜在的注意
00:52
In covert attention,
you pay attention to something,
you pay attention to something,
11
40360
4016
潜在的注意では 何かに注意を向けるのに
00:56
but without moving your eyes.
12
44400
1560
視線は動かしません
00:59
Think of driving for a second.
13
47040
1640
例えば車の運転を考えてみましょう
01:02
Your overt attention,
your direction of the eyes,
your direction of the eyes,
14
50960
3016
あなたの顕在的注意
つまり あなたの目は
つまり あなたの目は
01:06
are in front,
15
54000
1656
前を向いています
01:07
but that's your covert attention
16
55680
1776
しかし 潜在的注意でもって
01:09
which is constantly scanning
the surrounding area,
the surrounding area,
17
57480
3080
周りの空間を常にチェックしていますよね
01:13
where you don't actually look at them.
18
61600
1880
実際には目を向けていないのにです
01:17
I'm a computational neuroscientist,
19
65519
1937
私は計算神経科学者として
01:19
and I work on cognitive
brain-machine interfaces,
brain-machine interfaces,
20
67480
3096
認知分野における
ブレイン・マシン・インターフェース
ブレイン・マシン・インターフェース
01:22
or bringing together
the brain and the computer.
the brain and the computer.
21
70600
3040
つまり 脳とコンピューターを
結びつけることに取り組んでいます
結びつけることに取り組んでいます
01:26
I love brain patterns.
22
74720
1600
私は脳のパターンが大好きです
01:28
Brain patterns are important for us
23
76720
1696
それは私たちにとって重要なものです
01:30
because based on them
we can build models for the computers,
we can build models for the computers,
24
78440
3496
なぜなら その脳のパターンを元に
コンピューター用のモデルを構築し
コンピューター用のモデルを構築し
01:33
and based on these models
25
81960
1416
そのモデルを使って
01:35
computers can recognize
how well our brain functions.
how well our brain functions.
26
83400
4216
どのように脳が機能しているか
コンピューターで把握できるからです
コンピューターで把握できるからです
01:39
And if it doesn't function well,
27
87640
1600
もし脳が充分に機能していなければ
01:42
then these computers themselves
can be used as assistive devices
can be used as assistive devices
28
90080
3920
そのコンピューターは
治療のための補助的な機器として
治療のための補助的な機器として
01:46
for therapies.
29
94760
1200
活用できます
01:48
But that also means something,
30
96480
1640
ただ それには別の側面もあります
01:51
because choosing the wrong patterns
31
99360
2496
間違ったパターンを選ぶと
01:53
will give us the wrong models
32
101880
1896
間違ったモデルができてしまい
01:55
and therefore the wrong therapies.
33
103800
1656
間違った治療をしかねません
01:57
Right?
34
105480
1200
ですよね？
01:59
In case of attention,
35
107640
1656
注意の場合
02:01
the fact that we can
36
109320
1280
視線の動きだけではなく
02:03
shift our attention not only by our eyes
37
111800
3496
思考によっても
注意の対象を変えることができます
注意の対象を変えることができます
02:07
but also by thinking --
38
115320
1320
そうした事実があるから
02:09
that makes covert attention
an interesting model for computers.
an interesting model for computers.
39
117440
4080
潜在的注意は コンピューターの
モデルとするのに興味深い題材なのです
モデルとするのに興味深い題材なのです
02:14
So I wanted to know
what are the brainwave patterns
what are the brainwave patterns
40
122280
3456
ですので 私は
人が潜在的に また顕在的に注意を向けた時
人が潜在的に また顕在的に注意を向けた時
02:17
when you look overtly
or when you look covertly.
or when you look covertly.
41
125760
3680
脳波のパターンがどうなっているか
知りたいと思いました
知りたいと思いました
02:22
I set up an experiment for that.
42
130440
1760
そこで こんな実験を用意しました
02:24
In this experiment
there are two flickering squares,
there are two flickering squares,
43
132960
2736
実験では ２つの点滅する四角を用います
02:27
one of them flickering
at a slower rate than the other one.
at a slower rate than the other one.
44
135720
3360
一方は もう一方よりも
点滅の速度が遅くなっています
点滅の速度が遅くなっています
02:32
Depending on which of these flickers
you are paying attention to,
you are paying attention to,
45
140600
3816
どちらの四角に
注意を向けているかによって
注意を向けているかによって
02:36
certain parts of your brain
will start resonating in the same rate
will start resonating in the same rate
46
144440
3960
脳の 決まった部分が
その点滅の速度に同調して
その点滅の速度に同調して
02:41
as that flickering rate.
47
149200
1440
反応し始めます
02:44
So by analyzing your brain signals,
48
152000
2936
ですので脳が出す信号を解析すれば
02:46
we can track where exactly
you are watching
you are watching
49
154960
3040
実際にどこを見ているのか
どこに注意を向けているか
どこに注意を向けているか
02:50
or you are paying attention to.
50
158760
1560
突き止めることができるのです
02:55
So to see what happens in your brain
when you pay overt attention,
when you pay overt attention,
51
163000
4216
顕在的注意を向けている時の
脳の状態を見るために
脳の状態を見るために
02:59
I asked people to look directly
in one of the squares
in one of the squares
52
167240
3256
被験者に一方の四角をしっかり見つめ
注意を向けるよう
注意を向けるよう
03:02
and pay attention to it.
53
170520
1280
お願いしました
03:04
In this case, not surprisingly,
we saw that these flickering squares
we saw that these flickering squares
54
172760
5296
このケースでは 当然ですが
脳の後部から発される信号に
脳の後部から発される信号に
03:10
appeared in their brain signals
55
178080
1936
四角形の点滅が
03:12
which was coming
from the back of their head,
from the back of their head,
56
180040
2360
現れているのを確認できました
03:15
which is responsible for the processing
of your visual information.
of your visual information.
57
183560
3400
脳の後部は
視覚情報の処理を司る部分です
視覚情報の処理を司る部分です
03:20
But I was really interested
58
188280
2336
一方でとても興味深いのが
03:22
to see what happens in your brain
when you pay covert attention.
when you pay covert attention.
59
190640
3160
潜在的注意を向けた場合です
03:26
So this time I asked people
to look in the middle of the screen
to look in the middle of the screen
60
194480
3896
今度は被験者に
スクリーンの中央を凝視し
スクリーンの中央を凝視し
03:30
and without moving their eyes,
61
198400
1880
視線を動かさずにどちらかの四角形に
03:33
to pay attention
to either of these squares.
to either of these squares.
62
201120
2720
注意を向けてもらうようにお願いしました
03:37
When we did that,
63
205120
1616
このとき
03:38
we saw that both of these flickering rates
appeared in their brain signals,
appeared in their brain signals,
64
206760
3936
脳の信号には どちらの点滅速度も
確認できましたが
確認できましたが
03:42
but interestingly,
65
210720
1200
興味深いことに
03:44
only one of them,
which was paid attention to,
which was paid attention to,
66
212640
3536
そのうち注意を向けた方がより強い信号を
03:48
had stronger signals,
67
216200
1656
発しているのです
03:49
so there was something in the brain
68
217880
2256
つまり 脳のどこかが
03:52
which was handling this information
69
220160
2536
この情報を処理したわけですが
03:54
so that thing in the brain was basically
the activation of the frontal area.
the activation of the frontal area.
70
222720
6200
それが前頭野の活性化につながったのです
04:02
The front part of your brain
is responsible
is responsible
71
230440
2976
脳の前頭部分は
04:05
for higher cognitive functions as a human.
72
233440
2880
人間の高次の認識機能を司っています
04:09
The frontal part,
it seems that it works as a filter
it seems that it works as a filter
73
237160
4440
前頭野は
フィルターのように働いていて
フィルターのように働いていて
04:14
trying to let information come in
only from the right flicker
only from the right flicker
74
242640
4376
注意を向けた方の点滅からは
04:19
that you are paying attention to
75
247040
1640
情報を取り入れて
04:21
and trying to inhibit the information
coming from the ignored one.
coming from the ignored one.
76
249400
3960
無視した方からは
情報を入れないようにしています
情報を入れないようにしています
04:27
The filtering ability of the brain
is indeed a key for attention,
is indeed a key for attention,
77
255400
5296
この脳のフィルタリングの機能は
注意の鍵となるものですが
注意の鍵となるものですが
04:32
which is missing in some people,
78
260720
2776
この機能が欠けている人もいます
04:35
for example in people with ADHD.
79
263520
2480
ADHD（注意欠如・多動性障害）
の場合などです
の場合などです
04:38
So a person with ADHD
cannot inhibit these distractors,
cannot inhibit these distractors,
80
266640
5016
ADHDの人は
注意をそらすものの情報を遮断できず
注意をそらすものの情報を遮断できず
04:43
and that's why they can't focus
for a long time on a single task.
for a long time on a single task.
81
271680
4760
１つの作業に長時間
集中することができません
集中することができません
04:49
But what if this person
82
277600
1536
しかし もしそうであっても
04:51
could play a specific computer game
83
279160
3536
脳をコンピューターと繋げて
04:54
with his brain connected to the computer,
84
282720
2880
専用のコンピューターゲームをして
04:58
and then train his own brain
85
286440
2120
気をそらすものの情報を入れないよう
05:01
to inhibit these distractors?
86
289360
2440
脳を訓練することができるとしたら？
05:05
Well, ADHD is just one example.
87
293680
2480
ADHDは一例に過ぎません
05:09
We can use these cognitive
brain-machine interfaces
brain-machine interfaces
88
297200
3256
このような認知における
ブレイン・マシン・インターフェースは
ブレイン・マシン・インターフェースは
05:12
for many other cognitive fields.
89
300480
2200
他の認知分野でも使えます
05:15
It was just a few years ago
90
303760
1776
数年ほど前
05:17
that my grandfather had a stroke,
and he lost complete ability to speak.
and he lost complete ability to speak.
91
305560
5720
私の祖父が脳卒中で倒れ
全く話すことができなくなりました
全く話すことができなくなりました
05:24
He could understand everybody,
but there was no way to respond,
but there was no way to respond,
92
312640
3336
人の話は全て理解できましたが
それに反応する術がありませんでした
それに反応する術がありませんでした
05:28
even not writing
because he was illiterate.
because he was illiterate.
93
316000
2480
書くこともです
元々 読み書きができませんでしたから
元々 読み書きができませんでしたから
05:32
So he passed away in silence.
94
320000
2520
祖父は沈黙のうちに亡くなりました
05:36
I remember thinking at that time:
95
324800
2336
当時 こう思っていたのを覚えています
05:39
What if we could have a computer
96
327160
3896
もし祖父の代わりに話してくれる
コンピューターが
コンピューターが
05:43
which could speak for him?
97
331080
1360
あったら良いのに
05:45
Now, after years that I am in this field,
98
333840
2216
数年後 私はこの分野に携わり
05:48
I can see that this might be possible.
99
336080
2320
それが可能ではないかと思ってきました
05:52
Imagine if we can find brainwave patterns
100
340240
2856
想像してください
イメージや文字を人が思い浮かべたとき
イメージや文字を人が思い浮かべたとき
05:55
when people think
about images or even letters,
about images or even letters,
101
343120
3440
その脳波がどうなるか
特定できたとしたら
特定できたとしたら
05:59
like the letter A generates
a different brainwave pattern
a different brainwave pattern
102
347720
2936
例えば Aという文字を考えたときは
Bという文字とは
Bという文字とは
06:02
than the letter B, and so on.
103
350680
1720
違う脳波のパターンを描くなどです
06:04
Could a computer one day
communicate for people who can't speak?
communicate for people who can't speak?
104
352960
3680
いつか コンピューターが話せない人の思いを
伝えられるようになるのでは？
伝えられるようになるのでは？
06:09
What if a computer
105
357640
1440
もしコンピューターで
06:11
can help us understand
the thoughts of a person in a coma?
the thoughts of a person in a coma?
106
359960
4560
昏睡状態の人の思いが
分かるようになったら？
分かるようになったら？
06:17
We are not there yet,
107
365840
1616
まだ それは先の話ですが
06:19
but pay close attention.
108
367480
2736
注意して見ていてください
06:22
We will be there soon.
109
370240
1696
すぐに そこに辿り着きますから
06:23
Thank you.
110
371960
1496
ありがとうございました
06:25
(Applause)
111
373480
5632
（拍手）
ABOUT THE SPEAKER
Mehdi Ordikhani-Seyedlar - NeuroscientistMehdi Ordikhani-Seyedlar is a computational neuroscientist, researching brain signals and their usage in brain-machine interfaces.
Why you should listen
Mehdi Ordikhani-Seyedlar is a research scientist interested in brain-wave patterns generated by neural activities in the brain. Since embarking on his research on neuroscience, Ordikhani-Seyedlar has been working on different brain functions such as learning, memory, pain and, more recently, visual attention in humans. He also conducted a part of his research on monkeys when he was in Dr. Miguel Nicolelis' lab at Duke University. His findings help implement more accurate brain-machine interfaces to treat people who are suffering from attention deficiency.
After receiving his Ph.D in Biomedical Engineering, Ordikhani-Seyedlar was offered a postdoctoral position by Duke University to develop algorithms to process large-scale neuronal activity and brain-machine interfaces. However, due to political complications in the United States, Ordikhani-Seyedlar -- an Iranian citizen -- changed his plan to continue his brain research outside the US for some time.
As a passionate neuroscientist and neuroengineer, Ordikhani-Seyedlar's aim is to improve brain pattern detectability in computers. This enhances the ability of brain-machine interfaces substantially to better target the defected brain function which in turn enhances the sustainability of treatment effect.
Mehdi Ordikhani-Seyedlar | Speaker | TED.com