TEDIndia 2009
Pawan Sinha: How brains learn to see
パワン・シンハが脳がどのように見ることを学ぶかを語ります
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パワン・シンハは人間の脳の視覚システムがどのように発達するかという画期的な研究内容を説明します。シンハ氏と同氏のチームは生まれつき目の見えない子どもたちに、無料で視力視覚回復の治療を施し、どのように視覚データを脳が解釈するのか研究しています。この研究は神経科学、技術分野、自閉症に関する洞察も含まれています。
Pawan Sinha - Visual neuroscientist
Pawan Sinha researches how our brains interpret what our eyes see -- and uses that research to give blind children the gift of sight. Full bio
Pawan Sinha researches how our brains interpret what our eyes see -- and uses that research to give blind children the gift of sight. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:15
If you are a blind child in India,
0
0
4000
もしあなたがインドで生まれつき目の見えない子どもだったら
00:19
you will very likely have to contend with
1
4000
3000
少なくとも二つの大きな悪いニュースに
00:22
at least two big pieces of bad news.
2
7000
3000
立ち向かわなければなりません
00:25
The first bad news
3
10000
2000
最初の悪いニュースは
00:27
is that the chances of getting treatment
4
12000
3000
視力回復の手術の機会は
00:30
are extremely slim to none,
5
15000
3000
ほとんどないか、全くないということです
00:33
and that's because most of the blindness
6
18000
2000
なぜなら、インドのほとんどの
00:35
alleviation programs in the country
7
20000
2000
視力回復プログラムは
00:37
are focused on adults,
8
22000
2000
成人が対象となっており、
00:39
and there are very, very few hospitals
9
24000
3000
本当に本当に少ない病院しか
00:42
that are actually equipped to treat children.
10
27000
3000
子どもの手術ができる施設がありません
00:46
In fact, if you were to be treated,
11
31000
4000
実際のところ、もし治療を受けることができても
00:51
you might well end up being treated
12
36000
3000
おそらくは、医者の資格をもたない人に
00:54
by a person who has no medical credentials
13
39000
3000
治療を施される可能性は高いです
00:57
as this case from Rajasthan illustrates.
14
42000
3000
ラジャサンのケースのようにです
01:00
This is a three-year-old orphan girl
15
45000
2000
この女の子は３歳の孤児で
01:02
who had cataracts.
16
47000
2000
白内障です
01:04
So, her caretakers took her
17
49000
2000
世話人がこの子をつれて
01:06
to the village medicine man,
18
51000
2000
村の祈祷師のところへ行くと
01:08
and instead of suggesting to the caretakers
19
53000
3000
この祈祷師は、世話人に
01:11
that the girl be taken to a hospital,
20
56000
3000
病院へ連れていくことを勧めず
01:14
the person decided to burn her abdomen
21
59000
2000
この子の腹部を焼くことにしました
01:16
with red-hot iron bars
22
61000
2000
真っ赤になるまで熱した鉄でです
01:18
to drive out the demons.
23
63000
2000
彼女の中にいる悪魔を追い払うためです
01:20
The second piece of bad news
24
65000
3000
あなたに届けられる
01:23
will be delivered to you
25
68000
2000
二つ目の悪いニュースは
01:25
by neuroscientists, who will tell you
26
70000
3000
神経科学医から届きます
01:28
that if you are older than four or five years of age,
27
73000
3000
それは、あなたが４〜５歳以上なら
01:31
that even if you have your eye corrected,
28
76000
3000
たとえ目の治療を受けたとしても
01:34
the chances of your brain learning how to see
29
79000
3000
あなたの脳がどのように物を見るかを学ぶチャンスは
01:37
are very, very slim --
30
82000
2000
本当に少ないということです
01:39
again, slim or none.
31
84000
3000
繰り返しますが、チャンスがあっても、ないに等しいのです
01:42
So when I heard these two things,
32
87000
2000
この二つのニュースを聞いて
01:44
it troubled me deeply,
33
89000
2000
私はとても悲しかった
01:46
both because of personal reasons
34
91000
2000
科学的にも、
01:48
and scientific reasons.
35
93000
2000
個人的にもです
01:50
So let me first start with the personal reason.
36
95000
3000
では、まず個人的な理由からお伝えしようと思います
01:53
It'll sound corny, but it's sincere.
37
98000
3000
かっこいい話ではないですが、正直にお伝えします
01:56
That's my son, Darius.
38
101000
2000
こちらは、私の息子、ダリウスです
01:58
As a new father,
39
103000
2000
新米の父親としては
02:00
I have a qualitatively different sense
40
105000
4000
ちょっと異質な気持ちをもっています
02:04
of just how delicate babies are,
41
109000
3000
赤ちゃんがどれほど繊細なのか
02:07
what our obligations are towards them
42
112000
3000
赤ちゃんに対する義務は何か
02:10
and how much love
43
115000
2000
赤ちゃんへの愛情が
02:12
we can feel towards a child.
44
117000
3000
どれほどなのかといったことです
02:15
I would move heaven and earth
45
120000
2000
私はダリウスの治療のためなら
02:17
in order to get treatment for Darius,
46
122000
3000
全力を尽くします
02:20
and for me to be told
47
125000
2000
私は、ダリウスのように
02:22
that there might be other Dariuses
48
127000
2000
治療を受けられない子どもが
02:24
who are not getting treatment,
49
129000
2000
他にもいるというのを聞くと
02:26
that's just viscerally wrong.
50
131000
3000
それはいけないと本能的に思うのです
02:29
So that's the personal reason.
51
134000
2000
これは個人的な理由です
02:31
Scientific reason is that this notion
52
136000
3000
つぎに、科学的な理由です
02:34
from neuroscience of critical periods --
53
139000
2000
臨界期に関する
02:36
that if the brain is older
54
141000
3000
神経科学の見解では
02:39
than four or five years of age,
55
144000
2000
４歳か５歳以上になると、
02:41
it loses its ability to learn --
56
146000
2000
脳は学ぶ能力を失うというのです
02:43
that doesn't sit well with me,
57
148000
2000
ただ、私はあまりこの考えに納得いきません
02:45
because I don't think that idea
58
150000
2000
なぜかというと、この考えは
02:47
has been tested adequately.
59
152000
3000
十分に検証されていないからです
02:50
The birth of the idea is from
60
155000
2000
この考えは、デビッド・ヒューベルと
02:52
David Hubel and Torsten Wiesel's work,
61
157000
2000
トルステン・ウィーゼルの研究によるものです
02:54
two researchers who were at Harvard,
62
159000
2000
この二人はハーバード大学に在籍していました
02:56
and they got the Nobel Prize in 1981
63
161000
3000
視覚生理学の研究において、
02:59
for their studies of visual physiology,
64
164000
2000
1981年にノーベル賞を受賞しました
03:01
which are remarkably beautiful studies,
65
166000
2000
彼らの研究は本当に素晴らしいものでしたが
03:03
but I believe some of their work
66
168000
2000
彼らの研究には
03:05
has been extrapolated
67
170000
2000
人間に応用するのが
03:07
into the human domain prematurely.
68
172000
2000
時期尚早な部分もあったと思います
03:09
So, they did their work with kittens,
69
174000
2000
さまざまな欠乏症をもった
03:11
with different kinds of deprivation regiments,
70
176000
2000
子猫などを使って
03:13
and those studies,
71
178000
2000
６０年代という昔に行われた
03:15
which date back to the '60s,
72
180000
2000
この研究の成果が
03:17
are now being applied to human children.
73
182000
3000
現代の人間の子どもたちに適用されているのです
03:20
So I felt that I needed to do two things.
74
185000
3000
そのため、私は二つのことをしなくてはならないと思っています
03:23
One: provide care
75
188000
3000
一つめは、
03:26
to children who are currently
76
191000
2000
現在治療を受けられない子どもたちに
03:28
being deprived of treatment.
77
193000
2000
治療を施すことです
03:30
That's the humanitarian mission.
78
195000
2000
これは人道的な使命です
03:32
And the scientific mission would be
79
197000
2000
そして、科学的な使命は
03:34
to test the limits
80
199000
2000
視覚の可塑性の限界を
03:36
of visual plasticity.
81
201000
2000
試すことです
03:38
And these two missions, as you can tell,
82
203000
3000
お察しのとおり、この二つの使命は
03:41
thread together perfectly. One adds to the other;
83
206000
3000
お互いを完全にうまく組み合わせることができます
03:44
in fact, one would be impossible without the other.
84
209000
3000
実際、この二つの使命は一つが欠ければ、不可能となります
03:49
So, to implement
85
214000
2000
この二つの使命を
03:51
these twin missions,
86
216000
2000
実行するために
03:53
a few years ago, I launched Project Prakash.
87
218000
3000
数年前に、プロジェクト・プラカシュを立ち上げました
03:56
Prakash, as many of you know,
88
221000
2000
プラカシュは、多くの人が知っているように
03:58
is the Sanskrit word for light,
89
223000
2000
サンスクリットで光を意味するものです
04:00
and the idea is that
90
225000
2000
このプロジェクトは、
04:02
in bringing light into the lives of children,
91
227000
3000
多くの子どもたちの命に光をもたらすとともに
04:05
we also have a chance
92
230000
2000
神経科学の深い謎を
04:07
of shedding light on some of the
93
232000
2000
解明するという可能性も
04:09
deepest mysteries of neuroscience.
94
234000
3000
秘めています
04:12
And the logo -- even though it looks extremely Irish,
95
237000
3000
ロゴは、とてもアイルランド的にも見えますが
04:15
it's actually derived from
96
240000
2000
実は
04:17
the Indian symbol of Diya, an earthen lamp.
97
242000
4000
インドではディヤと呼ばれる陶製のランプのシンボルに由来します
04:21
The Prakash, the overall effort
98
246000
3000
プラカシュの目的は
04:24
has three components:
99
249000
2000
３つあります
04:26
outreach, to identify children in need of care;
100
251000
4000
手を差し伸べてケアが必要な子どもたちを見つけることと
04:30
medical treatment; and in subsequent study.
101
255000
3000
治療と、その後の研究です
04:33
And I want to show you a short video clip
102
258000
3000
では短いビデオをこれからお見せします
04:36
that illustrates the first two components of this work.
103
261000
3000
このビデオは、最初の２つの目的を説明するものです
04:41
This is an outreach station
104
266000
2000
これは支援センターです
04:43
conducted at a school for the blind.
105
268000
3000
ある盲学校で行われました
04:46
(Text: Most of the children are profoundly and permanently blind ...)
106
271000
5000
（テキスト：ほとんどの子どもたちは永久に目が見えないか、ほとんど見えません）
04:51
Pawan Sinha: So, because this is a school for the blind,
107
276000
5000
ここは盲学校なので
04:56
many children have permanent conditions.
108
281000
2000
多くの子どもたちは永久に目が見えない状態です
04:58
That's a case of microphthalmos,
109
283000
3000
小眼球症の場合、
05:01
which is malformed eyes,
110
286000
2000
眼球が奇形となり
05:03
and that's a permanent condition;
111
288000
2000
永久に変わらないため
05:05
it cannot be treated.
112
290000
2000
治療ができません
05:07
That's an extreme of micropthalmos
113
292000
2000
これは、小眼球症の極端な例で
05:09
called enophthalmos.
114
294000
2000
眼球陥入といいます
05:11
But, every so often, we come across children
115
296000
2000
しかし、時々
05:13
who show some residual vision,
116
298000
3000
わずかながら視力を持つ子どもたちに出会うことがあります
05:16
and that is a very good sign
117
301000
3000
そしてこれはとても良いサインなのです
05:19
that the condition might actually be treatable.
118
304000
2000
このサインは治療ができるかもしれないという状態なのです
05:21
So, after that screening, we bring the children to the hospital.
119
306000
3000
そのため、検査が終わった後で、このような状態の子どもたちを病院に連れてきます
05:24
That's the hospital we're working with in Delhi,
120
309000
2000
私たちと一緒に問題に取り組むデリーの病院です
05:26
the Schroff Charity Eye Hospital.
121
311000
3000
シュロフ・チェリティ・アイ・ホスピタルといいます
05:29
It has a very well-equipped
122
314000
2000
ここはとても施設が整った病院です
05:31
pediatric ophthalmic center,
123
316000
3000
この小児眼科センターは
05:35
which was made possible in part
124
320000
2000
ロナルド・マクドナルドの基金の協力もあって
05:37
by a gift from the Ronald McDonald charity.
125
322000
4000
設立されました
05:41
So, eating burgers actually helps.
126
326000
3000
ハンバーガーを食べのも役に立ちますね
05:45
(Text: Such examinations allow us to improve
127
330000
2000
（テキスト：このような検査をすることで
05:47
eye-health in many children, and ...
128
332000
2000
多くの子どもたちの目の健康を改善できますし、
05:54
... help us find children who can participate in Project Prakash.)
129
339000
3000
プロジェクト・パラケシュに参加できる子を見つけられます）
05:57
PS: So, as I zoom in to the eyes of this child,
130
342000
2000
この子どもの眼球を良く見てみると
05:59
you will see the cause of his blindness.
131
344000
3000
この子がなぜ失明したのかがわかります
06:03
The whites that you see in the middle of his pupils
132
348000
3000
瞳孔の真ん中に、白い部分が見えますか
06:06
are congenital cataracts,
133
351000
3000
これは先天性白内障です
06:09
so opacities of the lens.
134
354000
2000
レンズの混濁です
06:11
In our eyes, the lens is clear,
135
356000
3000
私たちの眼の中にあるレンズは透明です
06:14
but in this child, the lens has become opaque,
136
359000
2000
しかし、この子のレンズは濁ってしまったのです
06:16
and therefore he can't see the world.
137
361000
3000
そのため、この子は目が見えないのです
06:19
So, the child is given treatment. You'll see shots of the eye.
138
364000
3000
で、この子に治療を施しました。この子の目の写真が見えると思います
06:22
Here's the eye with the opaque lens,
139
367000
2000
これが混濁したレンズを持つ目の写真です
06:24
the opaque lens extracted
140
369000
2000
この混濁したレンズを取り除き
06:26
and an acrylic lens inserted.
141
371000
3000
アクリルのレンズを挿入しました
06:29
And here's the same child
142
374000
2000
で、これが治療後の同じ子どもの目です
06:31
three weeks post-operation,
143
376000
3000
手術後３週間です
06:34
with the right eye open.
144
379000
3000
右目が開いています
06:40
(Applause)
145
385000
6000
（拍手）
06:46
Thank you.
146
391000
2000
ありがとうございます
06:48
So, even from that little clip, you can begin to get the sense
147
393000
3000
そして、このビデオクリップを見て頂いただけでも、
06:51
that recovery is possible,
148
396000
2000
治療が可能だということをおわかり頂けたと思います
06:53
and we have now
149
398000
2000
そして、私たちは、これまでに
06:55
provided treatment to over 200 children,
150
400000
3000
200人の子どもたちに治療を施しました
06:58
and the story repeats itself.
151
403000
2000
これからも続けていきます
07:00
After treatment, the child
152
405000
2000
治療後にこの子どもの視力は
07:02
gains significant functionality.
153
407000
3000
大きく改善しました
07:05
In fact, the story holds true
154
410000
3000
この話は
07:08
even if you have a person who got sight
155
413000
2000
数年間ほとんど視力がなかった人が
07:10
after several years of deprivation.
156
415000
2000
視力を回復した場合にも当てはまります
07:12
We did a paper a few years ago
157
417000
2000
数年前にある女性のことを論文にしたことがあります
07:14
about this woman that you see on the right, SRD,
158
419000
4000
この写真の右側にいるのがその女性S.R.D.です
07:18
and she got her sight late in life,
159
423000
2000
彼女は高齢ですが、視力を取り戻したのです
07:20
and her vision is remarkable at this age.
160
425000
4000
そして彼女の視力は、彼女の年齢を考えるととてもすばらしく良いのです
07:24
I should add a tragic postscript to this --
161
429000
3000
悲しいニュースを付け加えなくてはならないのですが、
07:27
she died two years ago
162
432000
2000
彼女は２年前に
07:29
in a bus accident.
163
434000
2000
バスの交通事故で亡くなりました
07:31
So, hers is just a truly inspiring story --
164
436000
4000
しかし、彼女のケースは本当に感激的でした
07:35
unknown, but inspiring story.
165
440000
3000
あまり知られてはいませんが、とても勇気づけられます
07:38
So when we started finding these results,
166
443000
2000
こういった成果が表れると
07:40
as you might imagine, it created quite a bit of stir
167
445000
3000
ご想像のとおり、科学誌や一般紙でも
07:43
in the scientific and the popular press.
168
448000
3000
かなり混乱がみられました
07:46
Here's an article in Nature
169
451000
2000
これがネーチャーに掲載された記事です
07:48
that profiled this work,
170
453000
2000
このケースの詳細が掲載されました
07:50
and another one in Time.
171
455000
2000
他にはタイム誌があります
07:52
So, we were fairly convinced -- we are convinced --
172
457000
2000
そのため、私たちは確信しました
07:54
that recovery is feasible,
173
459000
2000
視力の回復は実行可能だと
07:56
despite extended visual deprivation.
174
461000
3000
たとえ長い間視力がほとんどなかったとしてもです
07:59
The next obvious question to ask:
175
464000
2000
当然、次にこんな疑問をもたれるでしょう
08:01
What is the process of recovery?
176
466000
3000
回復の過程はどうだったのでしょうか
08:04
So, the way we study that is,
177
469000
3000
私たちの研究では
08:07
let's say we find a child who has light sensitivity.
178
472000
2000
光を感じられる子どもを見つけて
08:09
The child is provided treatment,
179
474000
2000
この子を治療します
08:11
and I want to stress that the treatment
180
476000
2000
強調しておきますが
08:13
is completely unconditional;
181
478000
2000
この治療は完全に無償です
08:15
there is no quid pro quo.
182
480000
2000
報酬などは全くありません
08:17
We treat many more children then we actually work with.
183
482000
3000
さらに多くの子どもに治療を施し、研究も進めます
08:20
Every child who needs treatment is treated.
184
485000
3000
治療が必要な子どもは全て治療します
08:23
After treatment, about every week,
185
488000
2000
治療が終わったら、ほとんど毎週
08:25
we run the child
186
490000
2000
その子どもに
08:27
on a battery of simple visual tests
187
492000
3000
一連の視力テストをします
08:30
in order to see how their visual skills
188
495000
2000
このテストは子どもたちの視覚的な能力が
08:32
are coming on line.
189
497000
2000
どのように発達したかを確認するためにです
08:34
And we try to do this for as long as possible.
190
499000
3000
私たちはできるだけこのテストを続けていきます
08:37
This arc of development
191
502000
2000
この一連の発達を見れば
08:39
gives us unprecedented
192
504000
2000
今までみたことのない
08:41
and extremely valuable information
193
506000
2000
そしてとても貴重な情報が手に入るのです
08:43
about how the scaffolding of vision
194
508000
2000
どうやって、視力の基盤が
08:45
gets set up.
195
510000
2000
できていくかという情報です
08:47
What might be the causal connections
196
512000
2000
幼少期の視力発達能力と
08:49
between the early developing skills
197
514000
2000
大人になってからの視力発達の能力は
08:51
and the later developing ones?
198
516000
2000
どのような因果関係があるのでしょうか
08:53
And we've used this general approach to study
199
518000
2000
この一般的手法で
08:55
many different visual proficiencies,
200
520000
3000
さまざまな角度から視力の発達を研究してきましたが
08:58
but I want to highlight one particular one,
201
523000
4000
特に1つ注目していただきたいことがあります
09:02
and that is image parsing into objects.
202
527000
3000
それは物のイメージ分析能力です
09:05
So, any image of the kind that you see on the left,
203
530000
2000
左側に見えるようなどんなイメージも
09:07
be it a real image or a synthetic image,
204
532000
3000
実際のイメージであれ、合成されたイメージであれ
09:10
it's made up of little regions
205
535000
2000
真ん中に見えるような
09:12
that you see in the middle column,
206
537000
2000
小さな領域で構成されています
09:14
regions of different colors, different luminances.
207
539000
3000
違う色や違う光度の領域です
09:17
The brain has this complex task
208
542000
3000
脳は、複雑な処理をして
09:20
of putting together, integrating,
209
545000
3000
こういった領域からなるサブセットを
09:23
subsets of these regions
210
548000
2000
組み合わせたり、統合したりすることで
09:25
into something that's more meaningful,
211
550000
2000
もっと意味のあるものや
09:27
into what we would consider to be objects,
212
552000
2000
物と認識できるものを形成して
09:29
as you see on the right.
213
554000
2000
右側に示すようなものを作ります
09:31
And nobody knows how this integration happens,
214
556000
2000
でも、どうやって統合しているかは誰にも分かりません
09:33
and that's the question we asked with Project Prakash.
215
558000
4000
そしてこれがプロジェクト・パラカシュで考えている問題なのです
09:37
So, here's what happens
216
562000
2000
こんな事がありました
09:39
very soon after the onset of sight.
217
564000
3000
視力回復のすぐ後にあったことです
09:42
Here's a person who had gained sight just a couple of weeks ago,
218
567000
3000
この人は数週間前に視力を回復しました
09:45
and you see Ethan Myers, a graduate student from MIT,
219
570000
3000
MITの院生であるイーサン・マイヤーズが
09:48
running the experiment with him.
220
573000
3000
彼と一緒に実験をしました
09:51
His visual-motor coordination is quite poor,
221
576000
4000
彼の視覚と運動の協応には大きな問題がありました
09:55
but you get a general sense
222
580000
2000
しかし、彼のこの問題に取り組むには
09:57
of what are the regions that he's trying to trace out.
223
582000
3000
どの領域を取り扱えばいいのか何となくつかめています
10:00
If you show him real world images,
224
585000
2000
彼に実世界のイメージを見せたり
10:02
if you show others like him real world images,
225
587000
3000
彼に限らず同じような状態の人に実世界のイメージを見せても
10:05
they are unable to recognize most of the objects
226
590000
2000
彼らはほとんどの物を認識することができないのです
10:07
because the world to them is over-fragmented;
227
592000
3000
世界が細かく寸断されすぎているからです
10:10
it's made up of a collage, a patchwork,
228
595000
3000
色や光度が異なる領域の組み合わせや、寄せ集めとして
10:13
of regions of different colors and luminances.
229
598000
2000
構成されているように見えます
10:15
And that's what's indicated in the green outlines.
230
600000
2000
この緑色の線がそれを示しています
10:17
When you ask them,
231
602000
2000
彼らに、どんな物か分からなくてもいいから、
10:19
"Even if you can't name the objects, just point to where the objects are,"
232
604000
3000
どこに物があるか指し示してごらんというと
10:22
these are the regions that they point to.
233
607000
2000
こういった領域を指します
10:24
So the world is this complex
234
609000
2000
こういった領域の複雑な組み合わせとして
10:26
patchwork of regions.
235
611000
2000
この世界を見ているのです
10:28
Even the shadow on the ball
236
613000
2000
ボールの影でさえも、
10:30
becomes its own object.
237
615000
3000
一つの物として見えるのです
10:33
Interestingly enough,
238
618000
2000
おもしろいことに
10:35
you give them a few months,
239
620000
2000
数か月経つと、
10:37
and this is what happens.
240
622000
3000
こんなことが起こります
10:43
Doctor: How many are these?
241
628000
2000
医師：これはいくつに見える？
10:45
Patient: These are two things.
242
630000
2000
患者：２つです
10:47
Doctor: What are their shapes?
243
632000
2000
医師：これはどんな形をしていますか
10:49
Patient: Their shapes ...
244
634000
2000
患者：これは..
10:51
This one is a circle,
245
636000
3000
これは円で
10:54
and this
246
639000
2000
これは
10:56
is a square.
247
641000
2000
四角です
10:58
PS: A very dramatic transformation has come about.
248
643000
3000
このような劇的な変化が見られるのです
11:01
And the question is:
249
646000
2000
ここで疑問が浮かびます
11:03
What underlies this transformation?
250
648000
2000
どうやってこの変化が起きたのでしょうか
11:05
It's a profound question,
251
650000
2000
これはとても重要な質問です
11:07
and what's even more amazing is how simple
252
652000
2000
そしてさらに素晴らしいのは、
11:09
the answer is.
253
654000
2000
答えが非常に簡単なことです
11:11
The answer lies in motion
254
656000
2000
答えは動きの中にあります
11:13
and that's what I want to show you in the next clip.
255
658000
3000
そしてこれが次のクリップでお見せしたいものでもあります
11:18
Doctor: What shape do you see here?
256
663000
2000
医師：どんな形が見える？
11:20
Patient: I can't make it out.
257
665000
3000
患者：よくわかりません
11:28
Doctor: Now?
258
673000
2000
医師：今ではどう？
11:31
Patient: Triangle.
259
676000
2000
患者：三角です
11:35
Doctor: How many things are these?
260
680000
3000
医師：ここには物が何個ありますか？
11:48
Now, how many things are these?
261
693000
3000
今は何個にありますか
11:51
Patient: Two.
262
696000
2000
患者：二つ
11:53
Doctor: What are these things?
263
698000
2000
医師：これは何ですか？
11:56
Patient: A square and a circle.
264
701000
2000
患者：四角と円が見えます
11:58
PS: And we see this pattern over and over again.
265
703000
3000
こういった事例を何度も目にします
12:01
The one thing the visual system needs
266
706000
3000
世界を分析するために
12:04
in order to begin parsing the world
267
709000
2000
視覚のシステムが必要とするのは
12:06
is dynamic information.
268
711000
2000
動きの情報なのです
12:08
So the inference we are deriving from this,
269
713000
2000
このことから導くことのできる推測は
12:10
and several such experiments,
270
715000
2000
数々の実験もしてわかったことですが
12:12
is that dynamic information processing,
271
717000
2000
運動に関する情報の分析、もしくは
12:14
or motion processing,
272
719000
2000
動きの分析は
12:16
serves as the bedrock for building
273
721000
2000
他の複雑な視覚分析をするうえで、
12:18
the rest of the complexity of visual processing;
274
723000
4000
重要な基盤になるということです
12:22
it leads to visual integration
275
727000
2000
これによって、視覚情報を統合でき
12:24
and eventually to recognition.
276
729000
3000
最終的には、認識ができるようになります
12:27
This simple idea has far reaching implications.
277
732000
3000
このシンプルなアイデアは、広範囲に適用できる可能性をもっています
12:30
And let me just quickly mention two,
278
735000
3000
では、簡単に二つの話をします
12:33
one, drawing from the domain of engineering,
279
738000
2000
一つは、エンジニアの領域の話しで
12:35
and one from the clinic.
280
740000
2000
もうひとつは臨床的な領域の話です
12:37
So, from the perspective of engineering,
281
742000
2000
エンジニアの観点からすると
12:39
we can ask: Goven that we know
282
744000
3000
こんな疑問が浮かばないでしょうか
12:42
that motion is so important for the human visual system,
283
747000
2000
人間の視覚システムにとって、動きが
12:44
can we use this as a recipe
284
749000
3000
非常に重要だと分かったのだから、これを利用して
12:47
for constructing machine-based vision systems
285
752000
3000
機械を使用した視覚システムを開発できないだろうか？
12:50
that can learn on their own, that don't need to be programmed
286
755000
3000
つまり、自分で学習する機械であって、人間が
12:53
by a human programmer?
287
758000
2000
プログラムする必要のない機械です
12:55
And that's what we're trying to do.
288
760000
2000
そして、それが今私たちが取り組んでいることなのです
12:57
I'm at MIT, at MIT you need to apply
289
762000
3000
私はＭＩＴに在籍していますが、ＭＩＴでは
13:00
whatever basic knowledge you gain.
290
765000
2000
基礎知識を全て実用化することが求められます
13:02
So we are creating Dylan,
291
767000
2000
われわれは、ディランという
13:04
which is a computational system
292
769000
2000
コンピューターシステムを開発中です
13:06
with an ambitious goal
293
771000
2000
私たちは高い目標を持っています
13:08
of taking in visual inputs
294
773000
2000
それは、人間の子どもが受容するような
13:10
of the same kind that a human child would receive,
295
775000
3000
視覚インプットを入力し
13:13
and autonomously discovering:
296
778000
2000
視覚インプットに含まれる物を
13:15
What are the objects in this visual input?
297
780000
3000
自動的に認識するのです
13:18
So, don't worry about the internals of Dylan.
298
783000
3000
ディランの中身のことは気にしないで下さい
13:21
Here, I'm just going to talk about
299
786000
3000
ディランをテストする方法だけ
13:24
how we test Dylan.
300
789000
2000
お話しします
13:26
The way we test Dylan is by giving it
301
791000
2000
ディランをテストするときには
13:28
inputs, as I said, of the same kind
302
793000
3000
プロジェクト・プラカシュで赤ちゃんや子供に与えるものと
13:31
that a baby, or a child in Project Prakash would get.
303
796000
3000
同じようなインプットを与えます
13:34
But for a long time we couldn't quite figure out:
304
799000
3000
しかし、ずいぶんと長い間、私たちはどこから
13:37
Wow can we get these kinds of video inputs?
305
802000
3000
このビデオインプットを得たらよいかわかりませんでした
13:41
So, I thought,
306
806000
2000
私はこう思いました
13:43
could we have Darius
307
808000
2000
ダリウスに
13:45
serve as our babycam carrier,
308
810000
3000
小さなカメラを持たせて
13:48
and that way get the inputs that we feed into Dylan?
309
813000
3000
そしてこのインプットをディランに入力できないかと
13:51
So that's what we did.
310
816000
2000
で、私たちは実行に移しました
13:53
(Laughter)
311
818000
7000
（笑い）
14:00
I had to have long conversations with my wife.
312
825000
3000
私は妻と長い間話し合いました
14:03
(Laughter)
313
828000
5000
（笑い）
14:08
In fact, Pam, if you're watching this,
314
833000
2000
実際、パム、もしこれを見ているなら
14:10
please forgive me.
315
835000
2000
どうか許して下さい
14:13
So, we modified the optics of the camera
316
838000
4000
カメラの光学系を改造して
14:17
in order to mimic the baby's visual acuity.
317
842000
3000
赤ちゃんの視力を再現しました
14:20
As some of you might know,
318
845000
2000
ご存知の方もいらっしゃると思いますが
14:22
babyies are born pretty much legally blind.
319
847000
4000
赤ちゃんはほとんど目の見えない状態で産まれます
14:26
Their acuity -- our acuity is 20/20;
320
851000
3000
私たちの視力は２０/２０ですが
14:29
babies' acuity is like 20/800,
321
854000
3000
赤ちゃんの視力は２０/８００くらいです
14:32
so they are looking at the world
322
857000
2000
そのため、赤ちゃんは世界を
14:34
in a very, very blurry fashion.
323
859000
3000
とてもとてもぼやけた状態で見ているのです
14:37
Here's what a baby-cam video looks like.
324
862000
3000
小さなカメラで見るとこのようになります
14:41
(Laughter)
325
866000
9000
（笑い）
14:50
(Applause)
326
875000
3000
（拍手）
14:53
Thankfully, there isn't any audio
327
878000
2000
幸いにも、撮影したときの
14:55
to go with this.
328
880000
3000
音声はありません
14:58
What's amazing is that working with such
329
883000
2000
すばらしいのは
15:00
highly degraded input,
330
885000
2000
このように低画質のインプットでも
15:02
the baby, very quickly, is able
331
887000
2000
赤ちゃんは非常に早く
15:04
to discover meaning in such input.
332
889000
3000
インプットから意味を発見できるのです
15:07
But then two or three days afterward,
333
892000
2000
さらに、2〜3日すると
15:09
babies begin to pay attention
334
894000
2000
赤ちゃんは父親や
15:11
to their mother's or their father's face.
335
896000
2000
母親に注意を向けるようになります
15:13
How does that happen? We want Dylan to be able to do that,
336
898000
3000
どうやっているのか？ディランに同じことをさせたいのです
15:16
and using this mantra of motion,
337
901000
3000
動きを利用するアイデアを使えば
15:19
Dylan actually can do that.
338
904000
2000
この程度の映像情報でも
15:21
So, given that kind of video input,
339
906000
3000
ディランは同じことができるようになるのです
15:24
with just about six or seven minutes worth of video,
340
909000
3000
6〜7分間のビデオで
15:27
Dylan can begin to extract patterns
341
912000
3000
ディランは顔など
15:30
that include faces.
342
915000
3000
情報のパターンを抽出しはじめます
15:33
So, it's an important demonstration
343
918000
2000
これは、動きを利用することが
15:35
of the power of motion.
344
920000
2000
いかに有効であるか実証しています
15:37
The clinical implication, it comes from the domain of autism.
345
922000
3000
臨床的な知見は、自閉症の領域から得られます
15:40
Visual integration has been associated with autism
346
925000
2000
視覚情報の統合を
15:42
by several researchers.
347
927000
2000
自閉症と関連付けている研究者もいます
15:44
When we saw that, we asked:
348
929000
2000
これを知ったとき、私たちは思いました
15:46
Could the impairment in visual integration
349
931000
3000
視覚情報をうまく統合できないのは
15:49
be the manifestation of something underneath,
350
934000
3000
自閉症の場合に、動きに関する情報をうまく
15:52
of dynamic information processing deficiencies in autism?
351
937000
3000
処理できないことの原因を示しているのではないかと
15:55
Because, if that hypothesis were to be true,
352
940000
3000
なぜなら、この仮説が正しければ
15:58
it would have massive repercussions in our understanding
353
943000
3000
自閉症にさまざまな表現型がある要因について
16:01
of what's causing the many different aspects
354
946000
2000
私たちの見解は
16:03
of the autism phenotype.
355
948000
3000
大きく変わることになるからです
16:06
What you're going to see are
356
951000
2000
これからご覧いただくビデオは
16:08
video clips of two children -- one neurotypical,
357
953000
3000
神経学的に正常な子と、自閉症の子が
16:11
one with autism, playing Pong.
358
956000
2000
ポンで遊んでいるときの映像です
16:13
So, while the child is playing Pong, we are tracking where they're looking.
359
958000
3000
ポンで遊んでいる子の視線を、追跡しています
16:16
In red are the eye movement traces.
360
961000
3000
赤い部分が視線の軌跡です
16:19
This is the neurotypical child, and what you see
361
964000
3000
これは神経学的に正常な子のものです。よく見ると
16:22
is that the child is able to make cues
362
967000
2000
この子は動きに関する情報から
16:24
of the dynamic information
363
969000
2000
手掛かりを得て
16:26
to predict where the ball is going to go.
364
971000
2000
どこのボールがいくのか予測しているのです
16:28
Even before the ball gets to a place,
365
973000
3000
ボールがある場所に行く前に
16:31
the child is already looking there.
366
976000
3000
この子はすでにその場所を見ています
16:34
Contrast this with a child
367
979000
2000
この子と自閉症の子が同じゲームをするのを
16:36
with autism playing the same game.
368
981000
2000
比べてみましょう
16:38
Instead of anticipating,
369
983000
2000
予測する代わりに
16:40
the child always follows where the ball has been.
370
985000
3000
この子はいつもボールがどこにあったかを見ています
16:43
The efficiency of the use
371
988000
2000
自閉症の場合には
16:45
of dynamic information
372
990000
2000
動きに関する情報を処理する能力に
16:47
seems to be significantly compromised in autism.
373
992000
3000
大きな障害があるようです
16:51
So we are pursuing this line of work
374
996000
3000
今この研究を進めていますが
16:54
and hopefully we'll have
375
999000
2000
今後より多くの情報が
16:56
more results to report soon.
376
1001000
2000
得られることを望んでいます
16:58
Looking ahead, if you think of this disk
377
1003000
3000
これからのことを考えますと、もしこのディスクが
17:01
as representing all of the children
378
1006000
2000
これまでに治療した全ての
17:03
we've treated so far,
379
1008000
2000
子どもたちの数を表すとしたら
17:05
this is the magnitude of the problem.
380
1010000
2000
この課題の規模はこれぐらいです
17:07
The red dots are the children we have not treated.
381
1012000
3000
この赤い点は治療を受けていない子どもたちを表しています
17:10
So, there are many, many more children who need to be treated,
382
1015000
2000
とてもとても多くの子どもたちが治療を必要としています
17:12
and in order to expand the scope of the project,
383
1017000
3000
ですから、このプロジェクトの範囲を広げるために
17:15
we are planning on launching
384
1020000
2000
ある計画をしています
17:17
The Prakash Center for Children,
385
1022000
2000
プラカシュ・センター・フォー・チルドレンです
17:19
which will have a dedicated pediatric hospital,
386
1024000
3000
これは小児科に特化する病院で
17:22
a school for the children we are treating
387
1027000
2000
治療を受ける子どもたちのための学校で
17:24
and also a cutting-edge research facility.
388
1029000
2000
そして、最先端の研究施設でもあります
17:26
The Prakash Center will integrate health care,
389
1031000
3000
プラカシュ・センターはヘルスケアと
17:29
education and research in a way
390
1034000
2000
教育と研究を統合し
17:31
that truly creates the whole
391
1036000
2000
それぞれの部門の合計よりも
17:33
to be greater than the sum of the parts.
392
1038000
3000
さらにすばらしい全体の結果を本当の意味で作り上げるものです
17:36
So, to summarize: Prakash, in its five years of existence,
393
1041000
3000
まとめると、プラカシュは、創立して５年となりますが
17:39
it's had an impact in multiple areas,
394
1044000
3000
多くの部門で効果がありました
17:42
ranging from basic neuroscience
395
1047000
2000
基本的な神経科学や
17:44
plasticity and learning in the brain,
396
1049000
2000
脳の可塑性や学習力、
17:46
to clinically relevant hypotheses like in autism,
397
1051000
4000
自閉症のような臨床学的に適応できる分野もです
17:50
the development of autonomous machine vision systems,
398
1055000
3000
自律的な視覚システムの開発
17:53
education of the undergraduate and graduate students,
399
1058000
3000
大学生や大学院生の教育
17:56
and most importantly in the alleviation
400
1061000
2000
そして最も重要なのは
17:58
of childhood blindness.
401
1063000
2000
目の見えない子どもが減ったことです
18:00
And for my students and I, it's been
402
1065000
2000
私も私の生徒も
18:02
just a phenomenal experience
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1067000
2000
とても素晴らしい経験をしています
18:04
because we have gotten to do interesting research,
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1069000
4000
なぜなら、とても興味深い研究をしながら
18:08
while at the same time
405
1073000
2000
同時に
18:10
helping the many children that we have worked with.
406
1075000
2000
一緒に取り組む子どもたちを助けることができるからです
18:12
Thank you very much.
407
1077000
2000
ありがとうございました
18:14
(Applause)
408
1079000
2000
（拍手）
ABOUT THE SPEAKER
Pawan Sinha - Visual neuroscientistPawan Sinha researches how our brains interpret what our eyes see -- and uses that research to give blind children the gift of sight.
Why you should listen
At Pawan Sinha's MIT lab, he and his team spend their days trying to understand how the brain learns to recognize and use the patterns and scenes we see around us. To do this, they often use computers to model the processes of the human brain, but they also study human subjects, some of whom are seeing the world for the very first time and can tell them about the experience as it happens. They find these unusual subjects through the humanitarian branch of their research, Project Prakash.
Project Prakash sets up eye-care camps in some of the most habitually underserved regions of India, and gives free eye-health screenings to, since 2003, more than 700 functionally blind children. The children are then treated without charge, even if they do not fit the profile that would make them eligible for Sinha's research.
Sinha's eventual goal is to help 500 children each year; plans are under way for a center for visual rehabilitation in new Delhi. The special relationship that Sinha has created between research and humanitarianism promises to deliver on both fronts.
Pawan Sinha | Speaker | TED.com