TEDIndia 2009
Pawan Sinha: How brains learn to see
Pawan Sinha: 시각은 어떻게 형성되나?
Filmed:
Readability: 4.5
939,209 views
Pawan Sinha는 그의 새로운 연구 '어떻게 시각 조직이 발달하는지'에 관하여 상세히 설명합니다. 그와 연구진은 맹아로 태어난 아이들에게 시각 회복 치료 및 '뇌가 어떻게 시각 정보를 해석하는가'에 관한 연구를 제공합니다. 이 연구는 신경과학, 공학, 심지어 자폐증에도 깊은 통찰을 선사합니다.
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
여러분이 만약 인도에서 눈이 먼 아이라면,
00:19
you will very likely have to contend with
1
4000
3000
여러분은 적어도 두 가지 큰
00:22
at least two big pieces of bad news.
2
7000
3000
나쁜 소식을 접하게 될 것입니다.
00:25
The first bad news
3
10000
2000
첫 번째 나쁜 소식은
00:27
is that the chances of getting treatment
4
12000
3000
치료를 받을 기회가 매우
00:30
are extremely slim to none,
5
15000
3000
적다는 것이죠.
00:33
and that's because most of the blindness
6
18000
2000
왜냐하면 인도에서 대부분의
00:35
alleviation programs in the country
7
20000
2000
시각장애 완화 치료가
00:37
are focused on adults,
8
22000
2000
성인에 집중되어 있기 때문입니다.
00:39
and there are very, very few hospitals
9
24000
3000
아이들을 치료하기 위한 장비가 갖추어진
00:42
that are actually equipped to treat children.
10
27000
3000
병원이 거의 없다는 겁니다.
00:46
In fact, if you were to be treated,
11
31000
4000
실제 치료를 받았다고 하더라도,
00:51
you might well end up being treated
12
36000
3000
무자격자로부터 치료를
00:54
by a person who has no medical credentials
13
39000
3000
받게 되었을 확률이 높습니다.
00:57
as this case from Rajasthan illustrates.
14
42000
3000
라자스탄(인도 북서부)에서 발생한 사건이죠.
01:00
This is a three-year-old orphan girl
15
45000
2000
백내장에 걸린 3 살짜리
01:02
who had cataracts.
16
47000
2000
고아 소녀를 보고 계십니다.
01:04
So, her caretakers took her
17
49000
2000
보호자들이 이 아이를
01:06
to the village medicine man,
18
51000
2000
마을의 의원에게 데려갔는데,
01:08
and instead of suggesting to the caretakers
19
53000
3000
병원에서 의료 처치를 받으라는
01:11
that the girl be taken to a hospital,
20
56000
3000
권고 대신에, 마귀를 내쫓기 위해서
01:14
the person decided to burn her abdomen
21
59000
2000
복부를 뜨겁게 달궈진 철 막대기로
01:16
with red-hot iron bars
22
61000
2000
지지기로 결정한
01:18
to drive out the demons.
23
63000
2000
사건이었습니다.
01:20
The second piece of bad news
24
65000
3000
두 번째 나쁜 소식은
01:23
will be delivered to you
25
68000
2000
신경과학자들이
01:25
by neuroscientists, who will tell you
26
70000
3000
이렇게 말하는 것입니다.
01:28
that if you are older than four or five years of age,
27
73000
3000
이미 4-5세가 되었다면,
01:31
that even if you have your eye corrected,
28
76000
3000
시각을 회복했다고 하더라도
01:34
the chances of your brain learning how to see
29
79000
3000
두뇌가 보는 방법을 배울 수 있는 기회가
01:37
are very, very slim --
30
82000
2000
매우 희박하다는 사실이죠.
01:39
again, slim or none.
31
84000
3000
가능성이 매우 적거나 없습니다.
01:42
So when I heard these two things,
32
87000
2000
두 가지 이야기를 들었을 때,
01:44
it troubled me deeply,
33
89000
2000
개인적이고 또한
01:46
both because of personal reasons
34
91000
2000
과학적인 이유로 인해
01:48
and scientific reasons.
35
93000
2000
매우 걱정스러웠던 적이 있었습니다.
01:50
So let me first start with the personal reason.
36
95000
3000
개인적인 이유를 먼저 시작하겠습니다.
01:53
It'll sound corny, but it's sincere.
37
98000
3000
진부하게 들리겠지만, 진심입니다.
01:56
That's my son, Darius.
38
101000
2000
저의 아들 다리우스 입니다.
01:58
As a new father,
39
103000
2000
막 아빠가 된 저로서는
02:00
I have a qualitatively different sense
40
105000
4000
질적으로 다른 감각을 가지고 있는데,
02:04
of just how delicate babies are,
41
109000
3000
그들이 얼마나 섬세한 존재이며,
02:07
what our obligations are towards them
42
112000
3000
그들에 대한 우리가 해야 할 것들,
02:10
and how much love
43
115000
2000
우리가 아이들을 얼마나
02:12
we can feel towards a child.
44
117000
3000
사랑할 수 있는가를 넘어서는 감각이죠.
02:15
I would move heaven and earth
45
120000
2000
저는 다리우스의 치료를 위해
02:17
in order to get treatment for Darius,
46
122000
3000
어디라도 달려갈 것입니다.
02:20
and for me to be told
47
125000
2000
그리고 누군가가 제게
02:22
that there might be other Dariuses
48
127000
2000
치료를 받지 못하는 또 다른
02:24
who are not getting treatment,
49
129000
2000
다리우스가 있단걸 알려주겠죠.
02:26
that's just viscerally wrong.
50
131000
3000
정말 잘못된 일입니다.
02:29
So that's the personal reason.
51
134000
2000
이것이 개인적인 이유입니다.
02:31
Scientific reason is that this notion
52
136000
3000
과학적인 이유는 신경과학적으로
02:34
from neuroscience of critical periods --
53
139000
2000
중요한 시기가 있다는 개념으로서
02:36
that if the brain is older
54
141000
3000
두뇌 형성 후 4-5년이 지나면,
02:39
than four or five years of age,
55
144000
2000
학습 능력이 상실된다는 것입니다.
02:41
it loses its ability to learn --
56
146000
2000
저는 이 점을 받아드리기
02:43
that doesn't sit well with me,
57
148000
2000
힘들었습니다. 그 이유는
02:45
because I don't think that idea
58
150000
2000
이 생각이 적절하게 검증된 바 없다고
02:47
has been tested adequately.
59
152000
3000
생각했기 때문이죠.
02:50
The birth of the idea is from
60
155000
2000
이 아이디어의 시작은
02:52
David Hubel and Torsten Wiesel's work,
61
157000
2000
하버드에서 연구를 했던
02:54
two researchers who were at Harvard,
62
159000
2000
데이비드 허벨과 토스튼 비젤입니다.
02:56
and they got the Nobel Prize in 1981
63
161000
3000
그들은 1981년 노벨상을 수상합니다.
02:59
for their studies of visual physiology,
64
164000
2000
시각적 생리학이라는 매우 멋진
03:01
which are remarkably beautiful studies,
65
166000
2000
연구를 수행한 공로였습니다.
03:03
but I believe some of their work
66
168000
2000
하지만, 저는 그들의 연구가
03:05
has been extrapolated
67
170000
2000
인간의 능력을 성급하게
03:07
into the human domain prematurely.
68
172000
2000
예측했던 것으로 생각하고 있습니다.
03:09
So, they did their work with kittens,
69
174000
2000
그들의 연구는 여러 형태의 감각이 박탈된
03:11
with different kinds of deprivation regiments,
70
176000
2000
새끼 고양이를 이용해서 진행된 것입니다.
03:13
and those studies,
71
178000
2000
60년대에 수행된
03:15
which date back to the '60s,
72
180000
2000
이 연구가 아직까지도
03:17
are now being applied to human children.
73
182000
3000
아이들에게 적용되고 있는 것이죠.
03:20
So I felt that I needed to do two things.
74
185000
3000
저는 두 가지를 해야 한다고 느꼈습니다.
03:23
One: provide care
75
188000
3000
하나: 현재 치료를
03:26
to children who are currently
76
191000
2000
받지 못하고 있는 아이들을
03:28
being deprived of treatment.
77
193000
2000
보호하는 것입니다.
03:30
That's the humanitarian mission.
78
195000
2000
이것은 인도적인 임무입니다.
03:32
And the scientific mission would be
79
197000
2000
또 하나는 시각적 적응성의
03:34
to test the limits
80
199000
2000
한계를 검사하는
03:36
of visual plasticity.
81
201000
2000
과학적 임무입니다
03:38
And these two missions, as you can tell,
82
203000
3000
그리고 이 두 개의 임무는 알다시피,
03:41
thread together perfectly. One adds to the other;
83
206000
3000
서로 완벽하게 이어져야 되고, 공존해야 합니다.
03:44
in fact, one would be impossible without the other.
84
209000
3000
사실상, 한 가지만 따로 수행할 수는 없습니다.
03:49
So, to implement
85
214000
2000
그래서, 이 쌍둥이 임무를
03:51
these twin missions,
86
216000
2000
실현하기 위해 몇 년 전에, 저는
03:53
a few years ago, I launched Project Prakash.
87
218000
3000
프라카시 프로젝트를 출범했습니다.
03:56
Prakash, as many of you know,
88
221000
2000
많은 분들이 알다시피, 프라카시(Parkash)는
03:58
is the Sanskrit word for light,
89
223000
2000
산스크리트어(고대인도의 표준문자어)의 조합으로 빛을 뜻하고,
04:00
and the idea is that
90
225000
2000
이 생각은 우리가
04:02
in bringing light into the lives of children,
91
227000
3000
그 아이들의 삶에 빛을 비추고,
04:05
we also have a chance
92
230000
2000
엄청난 미스테리로 남은
04:07
of shedding light on some of the
93
232000
2000
신경과학에 빛을 가져다 주는
04:09
deepest mysteries of neuroscience.
94
234000
3000
기회를 만드는 것입니다.
04:12
And the logo -- even though it looks extremely Irish,
95
237000
3000
이 로고는 매우 아일랜드식으로 보이지먄,
04:15
it's actually derived from
96
240000
2000
인도의 상징인 토기 램프,
04:17
the Indian symbol of Diya, an earthen lamp.
97
242000
4000
디야(Diya)에서 따온 것입니다.
04:21
The Prakash, the overall effort
98
246000
3000
프라카시의 전반적인 목표에는
04:24
has three components:
99
249000
2000
3가지 요소가 있습니다,
04:26
outreach, to identify children in need of care;
100
251000
4000
보육이 필요로 한 아이 파악을 위한 다가서기,
04:30
medical treatment; and in subsequent study.
101
255000
3000
의학적 치료와 후속 연구입니다.
04:33
And I want to show you a short video clip
102
258000
3000
짧은 동영상을 보여드리고 싶은데요,
04:36
that illustrates the first two components of this work.
103
261000
3000
이 목표의 처음 두 가지 요소를 반영하고 있는 것이죠.
04:41
This is an outreach station
104
266000
2000
이것은 봉사활동 본부로서
04:43
conducted at a school for the blind.
105
268000
3000
맹아를 위한 학교에서 활동하고 있습니다.
04:46
(Text: Most of the children are profoundly and permanently blind ...)
106
271000
5000
(원문: 대부분의 아이들은 심각하거나 영구적인 시각 장애자입니다.)
04:51
Pawan Sinha: So, because this is a school for the blind,
107
276000
5000
Pawan Sinha: 이렇게, 맹아들을 위한 학교이기에,
04:56
many children have permanent conditions.
108
281000
2000
많은 아이들의 상태는 영구적이죠.
04:58
That's a case of microphthalmos,
109
283000
3000
이것은 무안구증(micropthalmos)의 경우로
05:01
which is malformed eyes,
110
286000
2000
눈이 기형적으로 형성된 것이고
05:03
and that's a permanent condition;
111
288000
2000
이 상태는 영구적으로 지속됩니다.
05:05
it cannot be treated.
112
290000
2000
치료할 수도 없습니다.
05:07
That's an extreme of micropthalmos
113
292000
2000
그리고 이것은 극단적인 무안구증이며,
05:09
called enophthalmos.
114
294000
2000
안구 함몰(enopthalmos)이라고 불리죠.
05:11
But, every so often, we come across children
115
296000
2000
하지만, 여러분은 종종, 설명할 수 없는 잔류 시각을
05:13
who show some residual vision,
116
298000
3000
보여주는 아이들을 접하는데요,
05:16
and that is a very good sign
117
301000
3000
이것은 아이들의 상태를 치료할 수도 있다는
05:19
that the condition might actually be treatable.
118
304000
2000
매우 좋은 신호입니다.
05:21
So, after that screening, we bring the children to the hospital.
119
306000
3000
이렇게, 심사 이후 아이들을 병원에 데려왔습니다.
05:24
That's the hospital we're working with in Delhi,
120
309000
2000
이곳은 우리가 델리에서 근무하는
05:26
the Schroff Charity Eye Hospital.
121
311000
3000
Schroff 자선 안과 병원입니다.
05:29
It has a very well-equipped
122
314000
2000
이 병원은 제대로 장비를 갖춘
05:31
pediatric ophthalmic center,
123
316000
3000
소아 안과로서
05:35
which was made possible in part
124
320000
2000
로날드 맥도날드 자선 재단에서
05:37
by a gift from the Ronald McDonald charity.
125
322000
4000
설립에 일부 도움을 주었습니다.
05:41
So, eating burgers actually helps.
126
326000
3000
햄버거를 먹는 게 도움이 되죠.
05:45
(Text: Such examinations allow us to improve
127
330000
2000
(원문: 검진을 통해 많은 아이들의
05:47
eye-health in many children, and ...
128
332000
2000
눈 건강을 향상시켰고, 프라카시 프로젝트에
05:54
... help us find children who can participate in Project Prakash.)
129
339000
3000
참여할 아이들을 찾을 수 있게 해주었습니다.)
05:57
PS: So, as I zoom in to the eyes of this child,
130
342000
2000
PS: 이렇게, 아이의 눈을 가까이 들여다 보면,
05:59
you will see the cause of his blindness.
131
344000
3000
시각장애의 원인을 볼 수 있습니다.
06:03
The whites that you see in the middle of his pupils
132
348000
3000
아이의 눈동자 가운데 부분에 보이는 하얀색은
06:06
are congenital cataracts,
133
351000
3000
선천적인 백내장입니다,
06:09
so opacities of the lens.
134
354000
2000
매우 불투명한 수정체죠.
06:11
In our eyes, the lens is clear,
135
356000
3000
우리 눈의 수정체는 투명하지만,
06:14
but in this child, the lens has become opaque,
136
359000
2000
이 아이의 수정체는 혼탁해져서
06:16
and therefore he can't see the world.
137
361000
3000
결과적으로 아무 것도 볼 수 없게 됩니다.
06:19
So, the child is given treatment. You'll see shots of the eye.
138
364000
3000
이 아이는 치료를 받았습니다. 안구 사진을 보여 드리죠.
06:22
Here's the eye with the opaque lens,
139
367000
2000
이건 불투명한 수정체입니다.
06:24
the opaque lens extracted
140
369000
2000
불투명한 수정체를 적출하고
06:26
and an acrylic lens inserted.
141
371000
3000
아크릴 수정체를 삽입했습니다.
06:29
And here's the same child
142
374000
2000
수술 후 3주가 지난 후
06:31
three weeks post-operation,
143
376000
3000
이 아이는 오른쪽 눈을
06:34
with the right eye open.
144
379000
3000
뜰 수 있게 되었습니다.
06:40
(Applause)
145
385000
6000
(박수)
06:46
Thank you.
146
391000
2000
감사합니다
06:48
So, even from that little clip, you can begin to get the sense
147
393000
3000
이렇게 작은 영상을 통해서도 여러분들은
06:51
that recovery is possible,
148
396000
2000
회복이 가능하다는 것과,
06:53
and we have now
149
398000
2000
거의 200명의 아이들에게
06:55
provided treatment to over 200 children,
150
400000
3000
치료를 제공한 이 이야기가 반복되고
06:58
and the story repeats itself.
151
403000
2000
있다는 것을 느낄 수 있습니다.
07:00
After treatment, the child
152
405000
2000
치료 이후, 아이들은
07:02
gains significant functionality.
153
407000
3000
눈에 띄는 능력을 얻었습니다
07:05
In fact, the story holds true
154
410000
3000
사실상, 이 사례는 심지어
07:08
even if you have a person who got sight
155
413000
2000
수년 간 시력을 상실한 후 회복한
07:10
after several years of deprivation.
156
415000
2000
경우에도 유효하다는 것을 보여줍니다.
07:12
We did a paper a few years ago
157
417000
2000
몇 년 전 우리 연구진은 오른쪽에
07:14
about this woman that you see on the right, SRD,
158
419000
4000
보이는 이 여성에 관하여 논문을 썼습니다,
07:18
and she got her sight late in life,
159
423000
2000
그녀는 인생의 후반기에 시력을 찾았는데,
07:20
and her vision is remarkable at this age.
160
425000
4000
나이에 비해 뛰어난 시력을 가졌습니다.
07:24
I should add a tragic postscript to this --
161
429000
3000
여기에 비극적인 후기를 추가해야 되겠네요.
07:27
she died two years ago
162
432000
2000
그녀는 2년 전에 버스 사고로
07:29
in a bus accident.
163
434000
2000
운명하였습니다.
07:31
So, hers is just a truly inspiring story --
164
436000
4000
그녀의 사례는 알려지지 않은
07:35
unknown, but inspiring story.
165
440000
3000
진정으로 감동적인 이야기입니다.
07:38
So when we started finding these results,
166
443000
2000
이런 사례를 발굴하기 시작했을 때,
07:40
as you might imagine, it created quite a bit of stir
167
445000
3000
예측하신 것처럼, 과학 및 인기 언론에서
07:43
in the scientific and the popular press.
168
448000
3000
엄청난 반향을 일으켰습니다.
07:46
Here's an article in Nature
169
451000
2000
이것은 이 연구에 관한
07:48
that profiled this work,
170
453000
2000
네이쳐 기사입니다,
07:50
and another one in Time.
171
455000
2000
또 하나는 타임 기사입니다.
07:52
So, we were fairly convinced -- we are convinced --
172
457000
2000
이처럼 우리 연구진들은 시력 박탈이
07:54
that recovery is feasible,
173
459000
2000
오랫동안 지속된 경우에도
07:56
despite extended visual deprivation.
174
461000
3000
회복이 가능하다는 것을 확신합니다.
07:59
The next obvious question to ask:
175
464000
2000
자연스러운 후속 질문입니다.
08:01
What is the process of recovery?
176
466000
3000
회복 과정은 어떻게 진행되는가?
08:04
So, the way we study that is,
177
469000
3000
자, 우리가 연구한 방법입니다,
08:07
let's say we find a child who has light sensitivity.
178
472000
2000
빛에 민감한 아이를 찾아봅시다.
08:09
The child is provided treatment,
179
474000
2000
아이는 치료를 받게 되며,
08:11
and I want to stress that the treatment
180
476000
2000
그 치료는 무조건적이라는 걸
08:13
is completely unconditional;
181
478000
2000
강조하고 싶습니다.
08:15
there is no quid pro quo.
182
480000
2000
이 일에 대가는 없습니다.
08:17
We treat many more children then we actually work with.
183
482000
3000
우리는 더 많은 아이들을 치료하고 연구합니다.
08:20
Every child who needs treatment is treated.
184
485000
3000
치료가 필요로 한 모든 아이를 치료했죠.
08:23
After treatment, about every week,
185
488000
2000
치료가 끝나면 거의 매주마다
08:25
we run the child
186
490000
2000
얼마나 시각이
08:27
on a battery of simple visual tests
187
492000
3000
형성되었는가를 측정하기 위한
08:30
in order to see how their visual skills
188
495000
2000
간단한 시각 검사를
08:32
are coming on line.
189
497000
2000
수행합니다.
08:34
And we try to do this for as long as possible.
190
499000
3000
되도록 장기적으로 하려고 노력합니다.
08:37
This arc of development
191
502000
2000
이 발달 곡선은
08:39
gives us unprecedented
192
504000
2000
전례없고 엄청나게 귀중한
08:41
and extremely valuable information
193
506000
2000
정보를 제공해 줍니다.
08:43
about how the scaffolding of vision
194
508000
2000
어떻게 시각의 체계가
08:45
gets set up.
195
510000
2000
형성되는가 하는 것이죠.
08:47
What might be the causal connections
196
512000
2000
초기에 발달된 기술과
08:49
between the early developing skills
197
514000
2000
나중에 발달된 기술 사이의
08:51
and the later developing ones?
198
516000
2000
일반적인 연결점은 무엇일까요?
08:53
And we've used this general approach to study
199
518000
2000
여러 다양한 시각 숙달을 연구하기 위해
08:55
many different visual proficiencies,
200
520000
3000
이와 같이 일반적인 접근법을 사용했지만,
08:58
but I want to highlight one particular one,
201
523000
4000
특별한 한 가지 방법을 강조하고자 합니다.
09:02
and that is image parsing into objects.
202
527000
3000
이미지를 물체로 해석하는 것이죠.
09:05
So, any image of the kind that you see on the left,
203
530000
2000
왼편에 보시는 이런 종류의 이미지는
09:07
be it a real image or a synthetic image,
204
532000
3000
진짜 이미지나 합성 이미지가 됩니다.
09:10
it's made up of little regions
205
535000
2000
이것은 중간 단락에 보이는
09:12
that you see in the middle column,
206
537000
2000
다른 범위의 색깔, 다른 발광들로
09:14
regions of different colors, different luminances.
207
539000
3000
구성되어 있습니다
09:17
The brain has this complex task
208
542000
3000
두뇌는 이처럼 복잡한 작업을 수행하여,
09:20
of putting together, integrating,
209
545000
3000
합치고, 통합하며,
09:23
subsets of these regions
210
548000
2000
이런 영역들의 부분을
09:25
into something that's more meaningful,
211
550000
2000
보다 의미 있는 것으로 만들어
09:27
into what we would consider to be objects,
212
552000
2000
우리가 물체라고 인식하게 합니다.
09:29
as you see on the right.
213
554000
2000
오른쪽에서 볼 수 있습니다.
09:31
And nobody knows how this integration happens,
214
556000
2000
이 연결이 어떻게 발생하는지는 아무도 모르죠.
09:33
and that's the question we asked with Project Prakash.
215
558000
4000
프라카시 프로젝트에서 던진 질문이기도 합니다.
09:37
So, here's what happens
216
562000
2000
이것은 시력이 회복된 직후에
09:39
very soon after the onset of sight.
217
564000
3000
발생한 사건입니다.
09:42
Here's a person who had gained sight just a couple of weeks ago,
218
567000
3000
이 사람은 2 주 전에 시력을 회복했습니다.
09:45
and you see Ethan Myers, a graduate student from MIT,
219
570000
3000
이 MIT 대학원생은 Ethan Myers입니다.
09:48
running the experiment with him.
220
573000
3000
그와 함께 실험했죠.
09:51
His visual-motor coordination is quite poor,
221
576000
4000
그의 시각-운동 연결은 매우 부실했지만,
09:55
but you get a general sense
222
580000
2000
그가 추적하려고 하는 영역이
09:57
of what are the regions that he's trying to trace out.
223
582000
3000
무엇인지에 대한 감을 잡으실 겁니다.
10:00
If you show him real world images,
224
585000
2000
만약 그에게 실제 세상의 이미지를 보여주거나
10:02
if you show others like him real world images,
225
587000
3000
유사한 증상의 다른 사람에게 세상의 이미지를 보여주면,
10:05
they are unable to recognize most of the objects
226
590000
2000
그들은 대부분의 물체를 인지하지 못할 것입니다
10:07
because the world to them is over-fragmented;
227
592000
3000
왜냐하면 그들에게 세상은 너무나 분리되어 있고,
10:10
it's made up of a collage, a patchwork,
228
595000
3000
색깔, 광채의 다른 영역이
10:13
of regions of different colors and luminances.
229
598000
2000
하나의 합이거나, 부분으로 구성되어 있기 때문이죠.
10:15
And that's what's indicated in the green outlines.
230
600000
2000
그리고 이것은 녹색 윤곽선에 표시되어 있죠.
10:17
When you ask them,
231
602000
2000
그들에게 질문할 때,
10:19
"Even if you can't name the objects, just point to where the objects are,"
232
604000
3000
비록 물체 이름을 대지 못 하거나, 위치를 가리키지 못해도,
10:22
these are the regions that they point to.
233
607000
2000
그들이 가리키는 영역이 있습니다.
10:24
So the world is this complex
234
609000
2000
그들에게 세상은 복잡한 부분의 합으로
10:26
patchwork of regions.
235
611000
2000
만들어진 영역입니다.
10:28
Even the shadow on the ball
236
613000
2000
심지어 공의 그림자도
10:30
becomes its own object.
237
615000
3000
하나의 물체가 되죠.
10:33
Interestingly enough,
238
618000
2000
흥미로운 사실은,
10:35
you give them a few months,
239
620000
2000
그들에게 몇 개월의 시간을 준다면,
10:37
and this is what happens.
240
622000
3000
이런 일이 발생한다는 것이죠.
10:43
Doctor: How many are these?
241
628000
2000
의사: 몇 개가 있죠?
10:45
Patient: These are two things.
242
630000
2000
환자: 2개네요.
10:47
Doctor: What are their shapes?
243
632000
2000
의사: 모양이 어떻게 되죠?
10:49
Patient: Their shapes ...
244
634000
2000
환자: 모양은...
10:51
This one is a circle,
245
636000
3000
하나는 원,
10:54
and this
246
639000
2000
그리고 이것은
10:56
is a square.
247
641000
2000
사각형입니다.
10:58
PS: A very dramatic transformation has come about.
248
643000
3000
PS: 매우 극적인 전환이 일어납니다.
11:01
And the question is:
249
646000
2000
그리고 다음 질문은:
11:03
What underlies this transformation?
250
648000
2000
이 전환의 기초는 무엇일까요?
11:05
It's a profound question,
251
650000
2000
매우 심도 있는 질문이지만,
11:07
and what's even more amazing is how simple
252
652000
2000
더욱 놀라운 것은 그 대답이 얼마나
11:09
the answer is.
253
654000
2000
간단한가 하는 것이죠.
11:11
The answer lies in motion
254
656000
2000
답변은 제가 다음 영상에서
11:13
and that's what I want to show you in the next clip.
255
658000
3000
보여드리고 싶었던 움직임입니다.
11:18
Doctor: What shape do you see here?
256
663000
2000
의사: 여기 어떤 모양이 보이나요?
11:20
Patient: I can't make it out.
257
665000
3000
환자: 모르겠어요.
11:28
Doctor: Now?
258
673000
2000
의사: 지금은?
11:31
Patient: Triangle.
259
676000
2000
환자: 삼각형이요.
11:35
Doctor: How many things are these?
260
680000
3000
의사: 여기 몇 개가 있죠?
11:48
Now, how many things are these?
261
693000
3000
자, 몇 개가 있죠?
11:51
Patient: Two.
262
696000
2000
환자: 두 개요.
11:53
Doctor: What are these things?
263
698000
2000
의사: 무엇이죠?
11:56
Patient: A square and a circle.
264
701000
2000
환자: 삼각형 그리고 원이요.
11:58
PS: And we see this pattern over and over again.
265
703000
3000
PS: 우리는 같은 방식을 계속 볼 수 있었죠.
12:01
The one thing the visual system needs
266
706000
3000
세상을 분석하기 위해 시각조직이
12:04
in order to begin parsing the world
267
709000
2000
필요로 했던 것은
12:06
is dynamic information.
268
711000
2000
동적인 정보입니다.
12:08
So the inference we are deriving from this,
269
713000
2000
이것으로 부터 우리가 얻은 추론,
12:10
and several such experiments,
270
715000
2000
그리고 몇몇의 실험들은,
12:12
is that dynamic information processing,
271
717000
2000
동적인 정보 처리, 혹은
12:14
or motion processing,
272
719000
2000
움직임 처리는 남아 있는
12:16
serves as the bedrock for building
273
721000
2000
시각 처리의 복잡성을 형성하는
12:18
the rest of the complexity of visual processing;
274
723000
4000
근본적인 역활을 합니다.
12:22
it leads to visual integration
275
727000
2000
이것은 시각의 통합 그리고
12:24
and eventually to recognition.
276
729000
3000
인지를 이끕니다.
12:27
This simple idea has far reaching implications.
277
732000
3000
이 간단한 생각은 폭 넓은 뜻을 내포합니다.
12:30
And let me just quickly mention two,
278
735000
3000
이제 간단하게 두 가지만 언급하겠습니다.
12:33
one, drawing from the domain of engineering,
279
738000
2000
기술 부분에서, 그리고
12:35
and one from the clinic.
280
740000
2000
임상에서 오는 계획입니다.
12:37
So, from the perspective of engineering,
281
742000
2000
이렇게, 기술의 전망으로 부터,
12:39
we can ask: Goven that we know
282
744000
3000
우리는 동작이 인간의 시각 조직에
12:42
that motion is so important for the human visual system,
283
747000
2000
중요하다는 것을 알고 있다면, 물어볼 수 있겠죠,
12:44
can we use this as a recipe
284
749000
3000
우리가 이것을 자신 스스로 학습하고,
12:47
for constructing machine-based vision systems
285
752000
3000
인간의 프로그램 과정이 필요없이 이루어지는
12:50
that can learn on their own, that don't need to be programmed
286
755000
3000
기계의 시각 조직을 형성하는데 응용할 수 있을까?
12:53
by a human programmer?
287
758000
2000
라고 질문할수 있죠.
12:55
And that's what we're trying to do.
288
760000
2000
이것이 우리가 시도하려고 하는 것입니다.
12:57
I'm at MIT, at MIT you need to apply
289
762000
3000
저는 MIT에 있고, MIT에서는 여러분이
13:00
whatever basic knowledge you gain.
290
765000
2000
습득한 어떤 기본 지식이라도 적용해야 합니다.
13:02
So we are creating Dylan,
291
767000
2000
이렇게 우리는 거의
13:04
which is a computational system
292
769000
2000
아이들이 흡수하는 시각 입력을
13:06
with an ambitious goal
293
771000
2000
받아들이고, 자연히
13:08
of taking in visual inputs
294
773000
2000
시각 입력에서 무엇이 물체인지
13:10
of the same kind that a human child would receive,
295
775000
3000
검색할 수 있는 계산된 시스템
13:13
and autonomously discovering:
296
778000
2000
야심작 Dylan을
13:15
What are the objects in this visual input?
297
780000
3000
만들었습니다.
13:18
So, don't worry about the internals of Dylan.
298
783000
3000
Dylan의 내부는 신경쓰지 않으셔도 됩니다.
13:21
Here, I'm just going to talk about
299
786000
3000
이제, 저는 어떻게 Dylan을
13:24
how we test Dylan.
300
789000
2000
시험하는지 말하고자 합니다.
13:26
The way we test Dylan is by giving it
301
791000
2000
Dylan을 검사했던 방법은 이전에 제가 말했던 것처럼
13:28
inputs, as I said, of the same kind
302
793000
3000
프라카시 프로젝트에 참여했던 아이들이나
13:31
that a baby, or a child in Project Prakash would get.
303
796000
3000
같은 증상을 가진 아이들에게 입력을 주는 것이죠.
13:34
But for a long time we couldn't quite figure out:
304
799000
3000
하지만 오랫동안 우리가 어떻게 영상 입력을
13:37
Wow can we get these kinds of video inputs?
305
802000
3000
갖는지 알 수 없었죠.
13:41
So, I thought,
306
806000
2000
그래서, 저는
13:43
could we have Darius
307
808000
2000
다리우스가 소형카메라 운반체
13:45
serve as our babycam carrier,
308
810000
3000
역할을 할 수있을까, 그리고 이 방법이
13:48
and that way get the inputs that we feed into Dylan?
309
813000
3000
Dylan에 주입한 입력을 얻을 수 있을까 생각했었습니다.
13:51
So that's what we did.
310
816000
2000
그래서, 이렇게 했었죠.
13:53
(Laughter)
311
818000
7000
(웃음)
14:00
I had to have long conversations with my wife.
312
825000
3000
저는 저의 아내와 오랫동안 대화해야만 했었죠.
14:03
(Laughter)
313
828000
5000
(웃음)
14:08
In fact, Pam, if you're watching this,
314
833000
2000
여보, 만약 이 강연을 보고있다면,
14:10
please forgive me.
315
835000
2000
날 용서해줘.
14:13
So, we modified the optics of the camera
316
838000
4000
이렇게, 우리는 아기의 시각 정확성을
14:17
in order to mimic the baby's visual acuity.
317
842000
3000
흉내 내기위해 카메라 눈을 수정했죠.
14:20
As some of you might know,
318
845000
2000
몇몇 분들 아시는 것처럼,
14:22
babyies are born pretty much legally blind.
319
847000
4000
아기는 거의 눈이 먼 상태로 태어나죠.
14:26
Their acuity -- our acuity is 20/20;
320
851000
3000
우리의 정확성은 20/20 --
14:29
babies' acuity is like 20/800,
321
854000
3000
아기의 정확성은 20/800이죠,
14:32
so they are looking at the world
322
857000
2000
그래서 매우 뿌연 상태로
14:34
in a very, very blurry fashion.
323
859000
3000
세상을 바라보죠.
14:37
Here's what a baby-cam video looks like.
324
862000
3000
아기가 보는 세상은 이렇습니다.
14:41
(Laughter)
325
866000
9000
(웃음)
14:50
(Applause)
326
875000
3000
(박수)
14:53
Thankfully, there isn't any audio
327
878000
2000
다행히도, 오디오를 녹음하지
14:55
to go with this.
328
880000
3000
않았습니다.
14:58
What's amazing is that working with such
329
883000
2000
놀라운 것은, 이렇게 선명하지 않은 입력에도
15:00
highly degraded input,
330
885000
2000
작동한다는 것이죠,
15:02
the baby, very quickly, is able
331
887000
2000
아기는, 매우 빠르게, 이 입력에서
15:04
to discover meaning in such input.
332
889000
3000
의미있는 것을 찾을 수 있습니다.
15:07
But then two or three days afterward,
333
892000
2000
2-3 일만 지나도,
15:09
babies begin to pay attention
334
894000
2000
그들의 어머니 혹은 아버지에게
15:11
to their mother's or their father's face.
335
896000
2000
주의를 집중하기 시작하죠.
15:13
How does that happen? We want Dylan to be able to do that,
336
898000
3000
어떻게 작동하는 걸까요? Dylan도 이런 일을 수행해주길 바라죠.
15:16
and using this mantra of motion,
337
901000
3000
움직임이라는 주문을 이용하여,
15:19
Dylan actually can do that.
338
904000
2000
6, 7분 가량의 영상 입력을
15:21
So, given that kind of video input,
339
906000
3000
받은 Dylan은 실제로
15:24
with just about six or seven minutes worth of video,
340
909000
3000
이런 작업을 수행했는데,
15:27
Dylan can begin to extract patterns
341
912000
3000
얼굴을 포함한 패턴을
15:30
that include faces.
342
915000
3000
추출한 것입니다.
15:33
So, it's an important demonstration
343
918000
2000
자, 이것은 동작의 힘을 보여주는
15:35
of the power of motion.
344
920000
2000
중요한 시연입니다.
15:37
The clinical implication, it comes from the domain of autism.
345
922000
3000
자폐증 분야에서도 임상적인 분석이 있었죠.
15:40
Visual integration has been associated with autism
346
925000
2000
몇몇의 연구진들은 시각 통합이 자폐증과
15:42
by several researchers.
347
927000
2000
연관 있는 것을 밝혔죠.
15:44
When we saw that, we asked:
348
929000
2000
이에 관해 우리는 질문했어요.
15:46
Could the impairment in visual integration
349
931000
3000
어떤 손상으로 인해 시각 통합에서
15:49
be the manifestation of something underneath,
350
934000
3000
발생한 결함이 자폐증에서 보인
15:52
of dynamic information processing deficiencies in autism?
351
937000
3000
동적 정보 처리 결핍의 원인이 될 수 있을까?
15:55
Because, if that hypothesis were to be true,
352
940000
3000
왜냐하면, 만약 이 가정이 사실이라면,
15:58
it would have massive repercussions in our understanding
353
943000
3000
무엇이 이렇게 많고 다른 형태의 자폐증 표현형을
16:01
of what's causing the many different aspects
354
946000
2000
일으키는 가에 대한 이해를
16:03
of the autism phenotype.
355
948000
3000
증가시켜줄 것입니다.
16:06
What you're going to see are
356
951000
2000
이제 보시게 될 것은
16:08
video clips of two children -- one neurotypical,
357
953000
3000
두 아이의 영상입니다, 한 아이는 일반아이고,
16:11
one with autism, playing Pong.
358
956000
2000
다른 한 명은 자폐아입니다, 탁구 게임을 하고 있네요.
16:13
So, while the child is playing Pong, we are tracking where they're looking.
359
958000
3000
이렇게, 게임을 하고 있는 동안, 우리는 시각을 추적했습니다.
16:16
In red are the eye movement traces.
360
961000
3000
빨간 부분은, 눈의 움직임을 추적한 것입니다.
16:19
This is the neurotypical child, and what you see
361
964000
3000
전형적인 아이입니다, 보시는 것처럼
16:22
is that the child is able to make cues
362
967000
2000
볼이 나아가는 곳을 예측하기 위해
16:24
of the dynamic information
363
969000
2000
많은 동적 정보를 분석하고
16:26
to predict where the ball is going to go.
364
971000
2000
있는 것을 알 수 있습니다.
16:28
Even before the ball gets to a place,
365
973000
3000
심지어 볼이 도착하기 전에,
16:31
the child is already looking there.
366
976000
3000
아이는 이미 그곳을 바라봅니다.
16:34
Contrast this with a child
367
979000
2000
반대로 게임에 몰두하는
16:36
with autism playing the same game.
368
981000
2000
자폐아입니다.
16:38
Instead of anticipating,
369
983000
2000
게임을 하기보다는,
16:40
the child always follows where the ball has been.
370
985000
3000
아이는 항상 볼이 어디에 있는지 따라갑니다.
16:43
The efficiency of the use
371
988000
2000
역동적인 정보를 효과적으로
16:45
of dynamic information
372
990000
2000
사용하는 능력에 있어서 자폐증은
16:47
seems to be significantly compromised in autism.
373
992000
3000
상당히 문제를 지닌 것처럼 보입니다.
16:51
So we are pursuing this line of work
374
996000
3000
이와 같은 일련의 연구를 수행하고 있으며,
16:54
and hopefully we'll have
375
999000
2000
곧 더 많은 결과를 발표할 수 있기를
16:56
more results to report soon.
376
1001000
2000
희망하고 있습니다.
16:58
Looking ahead, if you think of this disk
377
1003000
3000
이 원판이 지금까지 우리가
17:01
as representing all of the children
378
1006000
2000
치료했던 모든 아이들을
17:03
we've treated so far,
379
1008000
2000
나타낸 것으로 생각한다면,
17:05
this is the magnitude of the problem.
380
1010000
2000
이것이 문제의 크기입니다.
17:07
The red dots are the children we have not treated.
381
1012000
3000
빨간 점은 치료받지 못한 아이들입니다.
17:10
So, there are many, many more children who need to be treated,
382
1015000
2000
아주 많이, 여전히 많은 아이들이 치료를 필요로 합니다.
17:12
and in order to expand the scope of the project,
383
1017000
3000
이 프로젝트의 범위를 확장시키기 위해,
17:15
we are planning on launching
384
1020000
2000
우리는 어린이를 위한
17:17
The Prakash Center for Children,
385
1022000
2000
프라카시 센터를 출범할 계획이며,
17:19
which will have a dedicated pediatric hospital,
386
1024000
3000
소아과 병원, 치료 중인 아이들을 위한
17:22
a school for the children we are treating
387
1027000
2000
학교는 물론이고 최신 연구 시설을
17:24
and also a cutting-edge research facility.
388
1029000
2000
보유하게 될 것입니다.
17:26
The Prakash Center will integrate health care,
389
1031000
3000
프라카시 센터는 보건 의료,
17:29
education and research in a way
390
1034000
2000
교육, 연구를 하나로 통합하여
17:31
that truly creates the whole
391
1036000
2000
진정으로 부분의 합보다
17:33
to be greater than the sum of the parts.
392
1038000
3000
더 큰 전체를 만들어 갈 것입니다.
17:36
So, to summarize: Prakash, in its five years of existence,
393
1041000
3000
요약해서 말씀 드리면, 프라카시 센터는
17:39
it's had an impact in multiple areas,
394
1044000
3000
5년 전에 설립되었으며,
17:42
ranging from basic neuroscience
395
1047000
2000
여러 방면에 영향을 주고 있는데,
17:44
plasticity and learning in the brain,
396
1049000
2000
기초적인 신경과학, 두뇌 적응성 및 학습에서
17:46
to clinically relevant hypotheses like in autism,
397
1051000
4000
자폐증과 같은 임상적으로 관련된 가설,
17:50
the development of autonomous machine vision systems,
398
1055000
3000
자체 시각체계를 갖춘 기계 장치 개발,
17:53
education of the undergraduate and graduate students,
399
1058000
3000
학부 및 대학원생 교육, 그리고 가장 중요한
17:56
and most importantly in the alleviation
400
1061000
2000
아동기 시각장애 완화를
17:58
of childhood blindness.
401
1063000
2000
수행해 왔습니다.
18:00
And for my students and I, it's been
402
1065000
2000
그리고 이것은 저와 학생들에게
18:02
just a phenomenal experience
403
1067000
2000
경이로운 경험이었습니다.
18:04
because we have gotten to do interesting research,
404
1069000
4000
우리와 함께 연구를 수행한 많은 아이들을
18:08
while at the same time
405
1073000
2000
돕는 동시에 흥미로운
18:10
helping the many children that we have worked with.
406
1075000
2000
연구를 수행할 수 있었기 때문입니다.
18:12
Thank you very much.
407
1077000
2000
매우 감사드립니다.
18:14
(Applause)
408
1079000
2000
(박수)
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