TED2014
Nancy Kanwisher: A neural portrait of the human mind
Nancy Kanwisher: Um retrato neural da mente humana
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A pioneira de imageamento cerebral Nancy Kanwisher, que usa scans de fMRI para observar a atividade de áreas cerebrais (geralmente dela mesma), compartilha o que ela seus colegas aprenderam: o cérebro é feito tanto de componentes muito especializados como de uma maquinaria generalizada. Outra surpresa: há muito a aprender ainda.
Nancy Kanwisher - Brain researcher
Using fMRI imaging to watch the human brain at work, Nancy Kanwisher’s team has discovered cortical regions responsible for some surprisingly specific elements of cognition. Full bio
Using fMRI imaging to watch the human brain at work, Nancy Kanwisher’s team has discovered cortical regions responsible for some surprisingly specific elements of cognition. Full bio
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Hoje eu quero dizer a vocês
00:12
Today I want to tell you
0
604
1216
00:13
about a project being carried out
1
1820
1803
sobre um projeto que está sendo feito
00:15
by scientists all over the world
2
3623
2687
por cientistas ao redor do mundo
00:18
to paint a neural portrait of the human mind.
3
6310
3288
para pintar um retrato neural
da mente humana.
da mente humana.
00:21
And the central idea of this work
4
9598
2172
E a ideia central desse trabalho
00:23
is that the human mind and brain
5
11770
1858
é que a mente e o cérebro humanos
00:25
is not a single, general-purpose processor,
6
13628
2857
não são um processador único,
00:28
but a collection of highly specialized components,
7
16485
3442
mas um agrupamento de
componentes muito especializados,
componentes muito especializados,
00:31
each solving a different specific problem,
8
19927
2983
cada qual resolvendo um
problema específico diferente,
problema específico diferente,
00:34
and yet collectively making up
9
22910
2336
e assim formando coletivamente
00:37
who we are as human beings and thinkers.
10
25246
4356
quem somos enquanto
seres humanos e pensadores.
seres humanos e pensadores.
Para dar a vocês uma noção dessa ideia,
00:41
To give you a feel for this idea,
11
29602
1476
00:43
imagine the following scenario:
12
31078
2664
imaginem a seguinte situação:
00:45
You walk into your child's day care center.
13
33742
2196
Você chegam na pré-escola de sua filha.
00:47
As usual, there's a dozen kids there
14
35938
2237
Como sempre, há uma dúzia de crianças lá
00:50
waiting to get picked up,
15
38175
1591
esperando para serem pegas,
00:51
but this time,
16
39766
1632
mas dessa vez,
00:53
the children's faces look weirdly similar,
17
41398
2985
os rostos das crianças
são estranhamente muito parecidos,
são estranhamente muito parecidos,
00:56
and you can't figure out which child is yours.
18
44383
2808
e você não consegue
descobrir qual é sua filha.
descobrir qual é sua filha.
00:59
Do you need new glasses?
19
47191
1749
Você precisa de óculos novos?
01:00
Are you losing your mind?
20
48940
1908
Está perdendo a cabeça?
01:02
You run through a quick mental checklist.
21
50848
2452
Você passa por uma checagem mental.
Não, parece que você
está pensando com clareza,
está pensando com clareza,
01:05
No, you seem to be thinking clearly,
22
53300
1894
01:07
and your vision is perfectly sharp.
23
55194
2391
e sua visão está perfeita.
01:09
And everything looks normal
24
57585
1789
E tudo parece normal
01:11
except the children's faces.
25
59374
2162
com exceção dos rostos das crianças.
01:13
You can see the faces,
26
61536
1786
Você pode ver os rostos,
01:15
but they don't look distinctive,
27
63322
1708
mas eles não parecem distintos,
01:17
and none of them looks familiar,
28
65030
1858
e nenhum deles parece familiar,
01:18
and it's only by spotting an orange hair ribbon
29
66888
2498
e é só ao notar
uma fita de cabelo laranja
uma fita de cabelo laranja
01:21
that you find your daughter.
30
69386
1896
que você consegue achar sua filha.
01:23
This sudden loss of the ability to recognize faces
31
71282
3425
Esta perda súbita da habilidade
de reconhecer rostos
de reconhecer rostos
realmente acontece com as pessoas.
01:26
actually happens to people.
32
74707
1546
01:28
It's called prosopagnosia,
33
76253
2054
Chama-se prosopagnosia,
01:30
and it results from damage
34
78307
1181
e é causada pela lesão
01:31
to a particular part of the brain.
35
79488
2126
de uma área particular do cérebro.
A coisa mais intrigante disso
01:33
The striking thing about it
36
81614
1500
01:35
is that only face recognition is impaired;
37
83114
2595
é que apenas o reconhecimento
de rostos é prejudicado;
de rostos é prejudicado;
01:37
everything else is just fine.
38
85709
2439
todo o resto está bem.
01:40
Prosopagnosia is one of many surprisingly specific
39
88148
3868
A prosopagnosia é uma das deficiências
mentais surpreendentemente específicas
mentais surpreendentemente específicas
01:44
mental deficits that can happen after brain damage.
40
92016
4535
que podem ocorrer com uma lesão cerebral.
O conjunto dessas síndromes
01:48
These syndromes collectively
41
96551
1363
01:49
have suggested for a long time
42
97914
2239
sugeriram por muito tempo
01:52
that the mind is divvied up into distinct components,
43
100153
3768
que a mente é dividida
em componentes distintos.
em componentes distintos.
01:55
but the effort to discover those components
44
103921
2385
mas o esforço para descobrir
estes componentes
estes componentes
01:58
has jumped to warp speed
45
106306
1614
acelerou consideravelmente
01:59
with the invention of brain imaging technology,
46
107920
2582
com a invenção da tecnologia
de imageamento cerebral,
de imageamento cerebral,
02:02
especially MRI.
47
110502
3048
especialmente o MRI.
02:05
So MRI enables you to see internal anatomy
48
113550
3240
O MRI nos permite olhar a anatomia interna
02:08
at high resolution,
49
116790
1586
em alta resolução,
eu vou lhes mostrar em um instante
02:10
so I'm going to show you in a second
50
118376
1430
02:11
a set of MRI cross-sectional images
51
119806
3352
uma série de imagens
de seções transversais de MRI
de seções transversais de MRI
através de um objeto familiar,
02:15
through a familiar object,
52
123158
1618
e vamos olhar as imagens
02:16
and we're going to fly through them
53
124776
875
02:17
and you're going to try to figure out what the object is.
54
125651
2473
e vocês vão tentar adivinhar
que objeto é esse.
que objeto é esse.
Aqui vamos nós.
02:20
Here we go.
55
128124
2111
02:24
It's not that easy. It's an artichoke.
56
132241
1889
Não é tão fácil. É uma alcachofra.
02:26
Okay, let's try another one,
57
134130
1630
Muito bem, vamos tentar outro objeto,
02:27
starting from the bottom and going through the top.
58
135760
2596
começando da base e indo ao topo.
Brócolis! É o talo do brócolis.
02:32
Broccoli! It's a head of broccoli.
59
140812
1151
02:33
Isn't it beautiful? I love that.
60
141963
1664
Não é bonito? Eu adoro isso.
02:35
Okay, here's another one. It's a brain, of course.
61
143627
2757
Muito bem, outro objeto.
É um cérebro, é claro.
É um cérebro, é claro.
Na verdade, é o meu cérebro.
02:38
In fact, it's my brain.
62
146384
1586
Passamos por fatias de minha cabeça assim.
02:39
We're going through slices through my head like that.
63
147970
1733
02:41
That's my nose over on the right, and now
64
149703
1758
Esse é meu nariz à direita, e agora
02:43
we're going over here, right there.
65
151461
3409
vamos para esse lado, bem aqui.
02:46
So this picture's nice, if I do say so myself,
66
154870
4601
Essa imagem é bonita, modéstia à parte,
02:51
but it shows only anatomy.
67
159471
1912
mas ela mostra apenas a anatomia.
O avanço mais legal
do imageamento cerebral
do imageamento cerebral
02:53
The really cool advance with functional imaging
68
161383
2520
aconteceu quando cientistas
descobriram como fazer
descobriram como fazer
02:55
happened when scientists figured out how to make
69
163903
1572
02:57
pictures that show not just anatomy but activity,
70
165475
3395
imagens que não mostravam
só a anatomia mas também a atividade,
só a anatomia mas também a atividade,
03:00
that is, where neurons are firing.
71
168870
2435
ou seja, onde os neurônios
estão disparando.
estão disparando.
03:03
So here's how this works.
72
171305
1516
Então vejam como isso funciona.
03:04
Brains are like muscles.
73
172821
1117
Cérebros são como músculos.
03:05
When they get active,
74
173938
1563
Quando ficam ativos,
03:07
they need increased blood flow to supply that activity,
75
175501
2974
precisam de mais fluxo sanguíneo
para manter sua atividade,
para manter sua atividade,
03:10
and lucky for us, blood flow
control to the brain is local,
control to the brain is local,
76
178475
3568
e para nossa sorte, o controle do
fluxo sanguíneo cerebral é localizado,
fluxo sanguíneo cerebral é localizado,
03:14
so if a bunch of neurons, say, right there
77
182043
2162
então se um grupo de neurônios,
digamos, bem aqui,
digamos, bem aqui,
03:16
get active and start firing,
78
184205
1500
ficam ativos e começam a disparar,
03:17
then blood flow increases just right there.
79
185705
2725
então o fluxo sanguíneo aumenta bem aqui.
03:20
So functional MRI picks up
on that blood flow increase,
on that blood flow increase,
80
188430
3721
Então o MRI funcional acende
onde o fluxo sanguíneo aumenta,
onde o fluxo sanguíneo aumenta,
03:24
producing a higher MRI response
81
192151
2033
produzindo um aumento
da resposta no MRI
da resposta no MRI
03:26
where neural activity goes up.
82
194184
2926
onde a atividade neural aumenta.
Para dar-lhes uma noção concreta
03:29
So to give you a concrete feel
83
197110
1700
de como um experimento
de MRI funcional acontece
de MRI funcional acontece
03:30
for how a functional MRI experiment goes
84
198810
2485
e o que podemos aprender com ele
03:33
and what you can learn from it
85
201295
1439
03:34
and what you can't,
86
202734
1384
e o que não podemos.
03:36
let me describe one of the first studies I ever did.
87
204118
3442
vou mostrar-lhes um dos
primeiros estudos que fiz.
primeiros estudos que fiz.
03:39
We wanted to know if there was a special
part of the brain for recognizing faces,
part of the brain for recognizing faces,
88
207560
4138
Nós queríamos saber se havia uma área
do cérebro para reconhecimento de rostos,
do cérebro para reconhecimento de rostos,
03:43
and there was already reason to
think there might be such a thing
think there might be such a thing
89
211698
3072
e tínhamos indícios de que isso existia
com base no fenômeno de prosopagnosia
03:46
based on this phenomenon of prosopagnosia
90
214770
1720
03:48
that I described a moment ago,
91
216490
2123
que descrevi há pouco,
03:50
but nobody had ever seen that part of the brain
92
218613
2278
mas ninguém viu essa área do cérebro
03:52
in a normal person,
93
220891
1919
numa pessoa normal,
03:54
so we set out to look for it.
94
222810
2056
então começamos a procurar por ela.
03:56
So I was the first subject.
95
224866
1951
Então eu fui a primeira voluntária.
03:58
I went into the scanner, I lay on my back,
96
226817
2212
Eu entrei no scanner, me deitei,
04:01
I held my head as still as I could
97
229029
2583
e mantive minha cabeça
mais o mais estável possível
mais o mais estável possível
04:03
while staring at pictures of faces like these
98
231612
5017
enquanto olhava fotos de rostos como estas
04:08
and objects like these
99
236629
2131
e de objetos como estes
04:10
and faces and objects for hours.
100
238760
5165
e mais rostos e objetos por horas.
04:15
So as somebody who has
pretty close to the world record
pretty close to the world record
101
243925
2772
Então como alguém que está
bem perto do recorde mundial
bem perto do recorde mundial
04:18
of total number of hours spent inside an MRI scanner,
102
246697
3543
de horas dentro de um scanner de MRI,
posso afirmar que uma das habilidades
04:22
I can tell you that one of the skills
103
250240
1432
04:23
that's really important for MRI research
104
251672
2663
que são importantes
para a pesquisa com MRI
para a pesquisa com MRI
04:26
is bladder control.
105
254335
1778
é o controle da bexiga.
04:28
(Laughter)
106
256113
1802
(Risos)
04:29
When I got out of the scanner,
107
257915
1537
Quando saí do scanner,
04:31
I did a quick analysis of the data,
108
259452
2316
eu fiz uma análise rápida dos dados,
04:33
looking for any parts of my brain
109
261768
1503
procurando áreas de meu cérebro
04:35
that produced a higher response
when I was looking at faces
when I was looking at faces
110
263271
2806
que produziram uma resposta
mais alta quando eu via os rostos
mais alta quando eu via os rostos
04:38
than when I was looking at objects,
111
266077
1870
do que quando via os objetos,
04:39
and here's what I saw.
112
267947
2171
e foi isso que encontrei.
04:42
Now this image looks just awful by today's standards,
113
270118
3656
Essa imagem parece ruim
para os padrões de hoje,
para os padrões de hoje,
04:45
but at the time I thought it was beautiful.
114
273774
2808
mas na época eu achei muito bonita.
04:48
What it shows is that region right there,
115
276582
1950
O que ela mostra é essa região bem aqui,
04:50
that little blob,
116
278532
1283
essa pequena bolha,
04:51
it's about the size of an olive
117
279815
1747
quase do tamanho de uma azeitona
04:53
and it's on the bottom surface of my brain
118
281562
2156
e está na superfície basal
de meu cérebro
de meu cérebro
04:55
about an inch straight in from right there.
119
283718
3206
a uma polegada para dentro daqui.
04:58
And what that part of my brain is doing
120
286924
2790
E o que essa parte do meu cérebro faz
05:01
is producing a higher MRI response,
121
289714
2920
é produzir uma resposta
mais alta do MRI,
mais alta do MRI,
05:04
that is, higher neural activity,
122
292634
1748
ou seja, uma atividade neural maior,
05:06
when I was looking at faces
123
294382
1482
quando eu vejo rostos
05:07
than when I was looking at objects.
124
295864
2266
do que quando vejo objetos.
05:10
So that's pretty cool,
125
298130
1360
Isso é bem legal,
05:11
but how do we know this isn't a fluke?
126
299490
2318
mas como sabemos se isso não é ao acaso?
05:13
Well, the easiest way
127
301808
1420
Bem, o jeito mais simples
05:15
is to just do the experiment again.
128
303228
2114
é fazer o experimento novamente.
05:17
So I got back in the scanner,
129
305342
1639
Então eu voltei ao scanner,
05:18
I looked at more faces and I looked at more objects
130
306981
2431
eu vi mais rostos e vi mais objetos
05:21
and I got a similar blob,
131
309412
2189
e encontrei uma bolha parecida,
05:23
and then I did it again
132
311601
1895
e depois eu fiz isso de novo
05:25
and I did it again
133
313496
1855
e de novo
05:27
and again and again,
134
315351
3072
e de novo e de novo,
e foi nesse momento
05:30
and around about then
135
318423
1047
05:31
I decided to believe it was for real.
136
319470
2941
que decidi acreditar que era real.
05:34
But still, maybe this is
something weird about my brain
something weird about my brain
137
322411
3753
Ainda assim, talvez fosse uma coisa
estranha do meu cérebro
estranha do meu cérebro
05:38
and no one else has one of these things in there,
138
326164
2462
e ninguém mais tivesse essas coisas ali.
05:40
so to find out, we scanned a bunch of other people
139
328626
2455
Para descobrir isso,
escaneamos outras pessoas
escaneamos outras pessoas
05:43
and found that pretty much everyone
140
331081
2446
e descobrimos que praticamente todo mundo
05:45
has that little face-processing region
141
333527
2006
tem essa região de processamento de rostos
05:47
in a similar neighborhood of the brain.
142
335533
2893
em um mesmo local do cérebro.
05:50
So the next question was,
143
338426
1888
Então a próxima pergunta foi:
05:52
what does this thing really do?
144
340314
1474
O que essa região faz realmente?
05:53
Is it really specialized just for face recognition?
145
341788
3932
Ela é especializada apenas no
reconhecimento de rostos?
reconhecimento de rostos?
05:57
Well, maybe not, right?
146
345720
1240
Talvez não, certo?
05:58
Maybe it responds not only to faces
147
346960
1802
Talvez responda não apenas a rostos
06:00
but to any body part.
148
348762
2109
mas a qualquer parte do corpo.
06:02
Maybe it responds to anything human
149
350871
2369
Talvez ela responda
para qualquer coisa humana
para qualquer coisa humana
06:05
or anything alive
150
353240
1780
ou qualquer coisa viva
06:07
or anything round.
151
355020
1656
ou qualquer coisa redonda.
06:08
The only way to be really sure that that region
152
356676
2154
O único jeito de ter certeza
que essa região
que essa região
06:10
is specialized for face recognition
153
358830
2417
é especializada
em reconhecimento de rostos
em reconhecimento de rostos
06:13
is to rule out all of those hypotheses.
154
361247
2643
é descartar todas essas hipóteses.
06:15
So we spent much of the next couple of years
155
363890
2830
Então passamos os próximos dois anos
escaneando sujeitos
enquanto viam um monte
enquanto viam um monte
06:18
scanning subjects while they looked at lots
156
366720
1647
06:20
of different kinds of images,
157
368367
1606
de tipos diferentes de imagens,
06:21
and we showed that that part of the brain
158
369973
1957
e mostramos que essa região do cérebro
06:23
responds strongly when you look at
159
371930
1950
respondia mais quando você vê
06:25
any images that are faces of any kind,
160
373880
3453
imagens com quaisquer tipos de rosto,
06:29
and it responds much less strongly
161
377333
1913
e respondia menos
06:31
to any image you show that isn't a face,
162
379246
3149
para imagens que não continham rostos,
06:34
like some of these.
163
382395
1305
como algumas dessas.
06:35
So have we finally nailed the case
164
383700
2239
Então, finalmente desvendamos o caso
06:37
that this region is necessary for face recognition?
165
385939
3240
de que essa região é necessária
para reconhecimento de rostos?
para reconhecimento de rostos?
06:41
No, we haven't.
166
389179
1323
Não, não desvendamos.
O imageamento cerebral
jamais pode afirmar
jamais pode afirmar
06:42
Brain imaging can never tell you
167
390502
1951
06:44
if a region is necessary for anything.
168
392453
2440
se uma região é necessária
para alguma coisa.
para alguma coisa.
06:46
All you can do with brain imaging
169
394893
1440
Com o imageamento você pode
06:48
is watch regions turn on and off
170
396333
2048
observar regiões que ligam e desligam
06:50
as people think different thoughts.
171
398381
1968
quando pensamos sobre coisas diferentes
06:52
To tell if a part of the brain is
necessary for a mental function,
necessary for a mental function,
172
400349
3611
Para afirmar se uma região do cérebro
é necessária para uma função mental,
é necessária para uma função mental,
06:55
you need to mess with it and see what happens,
173
403960
2509
precisamos manipulá-la
para ver o que acontece,
para ver o que acontece,
06:58
and normally we don't get to do that.
174
406469
2275
e normalmente não podemos fazer isso.
07:00
But an amazing opportunity came about
175
408744
2584
Mas uma oportunidade incrível surgiu
07:03
very recently when a couple of colleagues of mine
176
411328
2464
recentemente quando dois colegas meus
07:05
tested this man who has epilepsy
177
413792
3071
testaram esse homem que tem epilepsia,
07:08
and who is shown here in his hospital bed
178
416863
2682
mostrado aqui em seu leito no hospital
07:11
where he's just had electrodes placed
179
419545
1367
e que recebeu eletrodos
07:12
on the surface of his brain
180
420912
2071
na superfície de seu cérebro
07:14
to identify the source of his seizures.
181
422983
2554
para identificar a origem
de suas convulsões.
de suas convulsões.
07:17
So it turned out by total chance
182
425537
2533
Então aconteceu por acaso
07:20
that two of the electrodes
183
428070
1949
que dois dos eletrodos
07:22
happened to be right on top of his face area.
184
430019
3223
estavam bem em cima da região dos rostos.
07:25
So with the patient's consent,
185
433242
2329
Então com o consentimento do paciente,
07:27
the doctors asked him what happened
186
435571
2587
os médicos perguntaram o que acontecia
07:30
when they electrically stimulated
that part of his brain.
that part of his brain.
187
438158
4166
quando eles estimulavam
eletricamente essa região do cérebro.
eletricamente essa região do cérebro.
07:34
Now, the patient doesn't know
188
442324
1654
Agora, o paciente não sabia
07:35
where those electrodes are,
189
443978
1384
onde esses eletrodos estavam,
07:37
and he's never heard of the face area.
190
445362
2212
e nunca ouviu falar
sobre a região dos rostos.
sobre a região dos rostos.
07:39
So let's watch what happens.
191
447574
1991
Então vamos ver o que acontece.
07:41
It's going to start with a control condition
192
449565
1969
Vai começar com uma condição controle
07:43
that will say "Sham" nearly invisibly
193
451534
2407
indicada como "sham" em vermelho claro
07:45
in red in the lower left,
194
453941
1710
no canto esquerdo inferior,
07:47
when no current is delivered,
195
455651
2282
quando nenhuma corrente é liberada,
07:49
and you'll hear the neurologist speaking
to the patient first. So let's watch.
to the patient first. So let's watch.
196
457933
3815
e vocês ouvirão o neurologista falando
com o paciente. Vamos ver.
com o paciente. Vamos ver.
07:53
(Video) Neurologist: Okay, just look at my face
197
461748
2081
(Vídeo) Neurologista:
Bom, apenas olhe meu rosto
Bom, apenas olhe meu rosto
07:55
and tell me what happens when I do this.
198
463829
3285
e diga-me o que acontece quando faço isso.
07:59
All right?
199
467114
934
Tudo bem?
08:00
Patient: Okay.
200
468048
2823
Paciente: Tudo bem.
08:02
Neurologist: One, two, three.
201
470871
4320
Neurologista: Um, dois três.
08:07
Patient: Nothing.
Neurologist: Nothing? Okay.
Neurologist: Nothing? Okay.
202
475191
3015
Paciente: Nada.
Neurologista: Nada? Tudo bem.
Neurologista: Nada? Tudo bem.
08:10
I'm going to do it one more time.
203
478206
2407
Eu vou fazer isso de novo.
08:12
Look at my face.
204
480613
3194
Veja meu rosto.
08:15
One, two, three.
205
483807
4500
Um, dois, três.
08:20
Patient: You just turned into somebody else.
206
488307
2824
Paciente: Você se transformou em outro.
08:23
Your face metamorphosed.
207
491131
2137
Seu rosto se transformou.
08:25
Your nose got saggy, it went to the left.
208
493268
3011
Seu nariz ficou longo
e entortou para esquerda.
e entortou para esquerda.
08:28
You almost looked like somebody I'd seen before,
209
496279
3536
Você quase se parece
com alguém que já vi antes,
com alguém que já vi antes,
08:31
but somebody different.
210
499815
2634
mas alguém diferente.
08:34
That was a trip.
211
502449
2072
Isso foi uma viagem.
08:36
(Laughter)
212
504521
3132
(Risos)
08:39
Nancy Kanwisher: So this experiment —
213
507653
1615
Nancy Kanwisher: o experimento
08:41
(Applause) —
214
509268
4223
(Aplausos)
08:45
this experiment finally nails the case
215
513491
2682
Este experimento finalmente
desvendou o enigma
desvendou o enigma
08:48
that this region of the brain is not only
216
516173
1825
de que essa região do cérebro não é
08:49
selectively responsive to faces
217
517998
2137
responsiva seletivamente só para rostos
08:52
but causally involved in face perception.
218
520135
3045
mas envolvida casualmente
na percepção de rostos.
na percepção de rostos.
08:55
So I went through all of these details
219
523180
2130
Então eu passei todos esses detalhes
08:57
about the face region to show you what it takes
220
525310
2464
sobre os rostos
para mostrar o que é preciso
para mostrar o que é preciso
08:59
to really establish that a part of the brain
221
527774
2339
para desvendar no que uma área do cérebro
09:02
is selectively involved in a specific mental process.
222
530113
3128
está envolvida seletivamente
num processo mental específico.
num processo mental específico.
09:05
Next, I'll go through much more quickly
223
533241
2159
A seguir, vou passar rapidamente
09:07
some of the other specialized regions of the brain
224
535400
2660
algumas das outras regiões
especializadas do cérebro
especializadas do cérebro
09:10
that we and others have found.
225
538060
2100
que nós e outros cientistas descobrirmos.
09:12
So to do this, I've spent a lot of time
226
540160
2114
Para fazer isso, eu passei muito tempo
09:14
in the scanner over the last month
227
542274
1867
no scanner no mês passado
09:16
so I can show you these things in my brain.
228
544141
2261
para que pudesse mostrar
isso no meu cérebro.
isso no meu cérebro.
09:18
So let's get started. Here's my right hemisphere.
229
546402
3233
Então vamos começar.
Eis aqui meu hemisfério direito.
Eis aqui meu hemisfério direito.
Estamos orientados assim.
Vocês veem minha cabeça assim.
Vocês veem minha cabeça assim.
09:21
So we're oriented like that.
You're looking at my head this way.
You're looking at my head this way.
230
549635
2662
09:24
Imagine taking the skull off
231
552297
1093
Imaginem o crânio fora
09:25
and looking at the surface of the brain like that.
232
553390
2268
e a superfície do cérebro desse jeito.
09:27
Okay, now as you can see,
233
555658
1758
Muito bem, como podem ver,
09:29
the surface of the brain is all folded up.
234
557416
1503
a superfície está enrugada.
Não está bom. Há coisas escondidas aqui.
09:30
So that's not good. Stuff could be hidden in there.
235
558919
1721
09:32
We want to see the whole thing,
236
560640
1434
Nós queremos ver tudo,
09:34
so let's inflate it so we can see the whole thing.
237
562074
3312
então vamos inflar para que
a gente possa ver tudo.
a gente possa ver tudo.
09:37
Next, let's find that face area I've been talking about
238
565386
2829
A seguir, vamos achar a região
de rostos que mencionei
de rostos que mencionei
09:40
that responds to images like these.
239
568215
2227
e que responde a imagens como essas.
09:42
To see that, let's turn the brain around
240
570442
1519
Para vê-la, viramos o cérebro
09:43
and look on the inside surface on the bottom,
241
571961
2019
e olhamos a superfície interior na base,
09:45
and there it is, that's my face area.
242
573980
2305
e aqui está, minha região de rosto.
09:48
Just to the right of that is another region
243
576285
2707
À direita dela há outra região
09:50
that is shown in purple
244
578992
1638
mostrada em roxo
09:52
that responds when you process color information,
245
580630
3072
que responde ao processamento
de informação de cor,
de informação de cor,
09:55
and near those regions are other regions
246
583702
2691
e perto dessas regiões há outras regiões
09:58
that are involved in perceiving places,
247
586393
2363
que estão envolvidas
na percepção de lugares,
na percepção de lugares,
10:00
like right now, I'm seeing
this layout of space around me
this layout of space around me
248
588756
2838
como agora, vejo essa
disposição espacial ao meu redor
disposição espacial ao meu redor
10:03
and these regions in green right there
249
591594
1752
e essas regiões em verde aqui
10:05
are really active.
250
593346
1274
estão muito ativas.
10:06
There's another one out on the outside surface again
251
594620
2370
Há outra região
na superfície exterior de novo,
na superfície exterior de novo,
10:08
where there's a couple more face regions as well.
252
596990
2805
onde há outras regiões de rosto também.
10:11
Also in this vicinity
253
599795
2345
Perto delas há uma região envolvida seletivamente
10:14
is a region that's selectively involved
254
602140
1645
10:15
in processing visual motion,
255
603785
1936
no processamento de movimento visual,
10:17
like these moving dots here,
256
605721
1504
como esses pontos em movimento,
10:19
and that's in yellow at the bottom of the brain,
257
607225
2689
e que está em amarelo na base do cérebro,
10:21
and near that is a region that responds
258
609914
3168
e ali perto há uma região que responde
10:25
when you look at images of bodies and body parts
259
613082
2897
quando você olha imagens
de corpos e partes do corpo
de corpos e partes do corpo
10:27
like these, and that region is shown in lime green
260
615979
2745
como essas, mostrado em verde claro
10:30
at the bottom of the brain.
261
618724
2003
na base do cérebro.
10:32
Now all these regions I've shown you so far
262
620727
2632
Todas essas regiões que mostrei até agora
10:35
are involved in specific aspects of visual perception.
263
623359
4432
estão envolvidas em tipos
específicos de percepção visual.
específicos de percepção visual.
10:39
Do we also have specialized brain regions
264
627791
2148
Temos regiões cerebrais especializadas
10:41
for other senses, like hearing?
265
629939
2813
para outros sentidos, como audição?
10:44
Yes, we do. So if we turn the brain around a little bit,
266
632752
3037
Sim, nós temos.
Então se girarmos o cérebro,
Então se girarmos o cérebro,
10:47
here's a region in dark blue
267
635789
2401
há uma região em azul escuro
10:50
that we reported just a couple of months ago,
268
638190
2346
que estudamos há alguns meses
10:52
and this region responds strongly
269
640536
1634
e essa região responde muito
10:54
when you hear sounds with pitch, like these.
270
642170
3429
a sons com tons, como esses:
10:57
(Sirens)
271
645599
2143
(Sirenes)
10:59
(Cello music)
272
647742
2081
(Música de violoncelo)
11:01
(Doorbell)
273
649823
1917
(Campainha)
11:03
In contrast, that same region
does not respond strongly
does not respond strongly
274
651740
3608
Em contraste, essa região não responde
11:07
when you hear perfectly familiar sounds
275
655348
1562
quando escutamos sons familiares
11:08
that don't have a clear pitch, like these.
276
656910
2362
que não têm um tom definido, como esses:
11:11
(Chomping)
277
659272
2469
(Mastigação)
11:13
(Drum roll)
278
661741
2200
(Som de bateria)
11:15
(Toilet flushing)
279
663941
2767
(Som de descarga)
11:18
Okay. Next to the pitch region
280
666708
2498
Muito bem, perto da região de tons
11:21
is another set of regions that
are selectively responsive
are selectively responsive
281
669206
2474
há outro grupo de regiões responsivas
11:23
when you hear the sounds of speech.
282
671680
2765
seletivamente aos sons da fala.
11:26
Okay, now let's look at these same regions.
283
674445
1840
Ok, vamos olhar essas regiões.
11:28
In my left hemisphere, there's a similar arrangement —
284
676285
2468
No meu hemisfério esquerdo,
há algo parecido
há algo parecido
11:30
not identical, but similar —
285
678753
1473
não idêntico, mas parecida --
11:32
and most of the same regions are in here,
286
680226
2209
e a maioria das regiões estão aqui,
11:34
albeit sometimes different in size.
287
682435
2002
às vezes com tamanhos diferentes.
11:36
Now, everything I've shown you so far
288
684437
2014
Agora, tudo que mostrei até agora
11:38
are regions that are involved in
different aspects of perception,
different aspects of perception,
289
686451
3026
são regiões que estão envolvidas
em tipos diferentes
em tipos diferentes
11:41
vision and hearing.
290
689477
1833
de percepção, visão e audição.
Será que temos
regiões cerebrais especializadas
regiões cerebrais especializadas
11:43
Do we also have specialized brain regions
291
691310
1660
11:44
for really fancy, complicated mental processes?
292
692970
3435
em processos mentais muito complicados?
11:48
Yes, we do.
293
696405
1429
Sim, nós temos.
11:49
So here in pink are my language regions.
294
697834
3389
Então em rosa estão
minhas regiões de linguagem.
minhas regiões de linguagem.
11:53
So it's been known for a very long time
295
701223
1428
Há muito tempo sabe-se
11:54
that that general vicinity of the brain
296
702651
2035
que a periferia do cérebro
11:56
is involved in processing language,
297
704686
2193
está envolvida
no processamento da linguagem,
no processamento da linguagem,
11:58
but we showed very recently
298
706879
1732
mas só mostramos recentemente
12:00
that these pink regions
299
708611
1710
que essas regiões em rosa
12:02
respond extremely selectively.
300
710321
2205
respondem de maneira muito seletiva.
12:04
They respond when you understand
the meaning of a sentence,
the meaning of a sentence,
301
712526
2812
Elas respondem ao entendermos
o significado de uma frase,
o significado de uma frase,
12:07
but not when you do other complex mental things,
302
715338
2838
mas não quando fazemos
outras coisas complexas,
outras coisas complexas,
12:10
like mental arithmetic
303
718176
2179
como aritmética mental
12:12
or holding information in memory
304
720355
2396
ou guardar uma informação na memória
12:14
or appreciating the complex structure
305
722751
2655
ou apreciar uma estrutura complexa
12:17
in a piece of music.
306
725406
2284
de um trecho de música.
12:21
The most amazing region that's been found yet
307
729664
2889
A região mais incrível
que já foi encontrada
que já foi encontrada
12:24
is this one right here in turquoise.
308
732553
3307
é essa aqui em azul claro.
12:27
This region responds
309
735860
2190
Essa região responde
12:30
when you think about what another person is thinking.
310
738050
4268
quando pensamos sobre
o que outra pessoa está pensando.
o que outra pessoa está pensando.
12:34
So that may seem crazy,
311
742318
1644
Isso pode parecer maluquice,
12:35
but actually, we humans do this all the time.
312
743962
3868
mas nós fazemos isso o tempo todo.
12:39
You're doing this when you realize
313
747830
2193
Vocês fazem isso quando percebem que
12:42
that your partner is going to be worried
314
750023
1631
seu parceiro vai ficar preocupado
12:43
if you don't call home to say you're running late.
315
751654
2507
se você não ligar avisando
que vai se atrasar.
que vai se atrasar.
12:46
I'm doing this with that region of my brain right now
316
754161
3469
Agora mesmo eu faço isso
com essa região do meu cérebro
com essa região do meu cérebro
12:49
when I realize that you guys
317
757630
2281
quando percebo que vocês estão
12:51
are probably now wondering about
318
759911
1598
provavelmente se perguntando
12:53
all that gray, uncharted territory in the brain,
319
761509
2547
sobre esse território cinza
desconhecido no cérebro,
desconhecido no cérebro,
12:56
and what's up with that?
320
764056
1964
e o que tem ali?
12:58
Well, I'm wondering about that too,
321
766020
1685
Bom, eu me pergunto isso também,
12:59
and we're running a bunch of
experiments in my lab right now
experiments in my lab right now
322
767705
2395
e estamos fazendo experimentos
em meu laboratório
em meu laboratório
13:02
to try to find a number of other
323
770100
2013
para tentar encontrar outras
13:04
possible specializations in the brain
324
772113
2032
especializações possíveis no cérebro
13:06
for other very specific mental functions.
325
774145
3368
para outras funções mentais
muito específicas.
muito específicas.
13:09
But importantly, I don't think we have
326
777513
2621
Mas o mais importante é que não acho que
13:12
specializations in the brain
327
780134
1564
temos especializações cerebrais
13:13
for every important mental function,
328
781698
2746
para toda função mental importante,
13:16
even mental functions that may be critical for survival.
329
784444
3409
para toda função mental
que pode ser crítica para sobrevivência.
que pode ser crítica para sobrevivência.
13:19
In fact, a few years ago,
330
787853
2102
Na verdade, há alguns anos,
havia um cientista no laboratório
13:21
there was a scientist in my lab
331
789955
1117
13:23
who became quite convinced
332
791072
1409
que estava bem convencido
13:24
that he'd found a brain region
333
792481
1749
de que encontrou uma região cerebral
13:26
for detecting food,
334
794230
1912
para detecção de comida,
13:28
and it responded really strongly in the scanner
335
796142
1918
e ela respondia muito no scanner
13:30
when people looked at images like this.
336
798060
2728
quando as pessoas viam imagens como essa.
13:32
And further, he found a similar response
337
800788
2912
Mais adiante,
ele encontrou uma resposta similar
ele encontrou uma resposta similar
13:35
in more or less the same location
338
803700
1939
mais ou menos no mesmo lugar
13:37
in 10 out of 12 subjects.
339
805639
2001
em 10 de 12 voluntários.
13:39
So he was pretty stoked,
340
807640
2294
Ele estava muito entusiasmado,
13:41
and he was running around the lab
341
809934
1260
e andava pelo laboratório
13:43
telling everyone that he was going to go on "Oprah"
342
811194
2002
dizendo para todos que ia mostrar na TV
13:45
with his big discovery.
343
813196
2018
sua grande descoberta.
13:47
But then he devised the critical test:
344
815214
3022
Mas então ele realizou o teste crítico:
13:50
He showed subjects images of food like this
345
818236
3183
Ele mostrou aos voluntários
imagens de comida como essa
imagens de comida como essa
13:53
and compared them to images with very similar
346
821419
2741
e comparou com imagens muito parecidas
13:56
color and shape, but that weren't food, like these.
347
824160
3810
em cor e forma, mas que não eram comida.
13:59
And his region responded the same
348
827970
2131
E essa região respondia da mesma maneira
14:02
to both sets of images.
349
830101
1949
para os dois grupos de imagens.
14:04
So it wasn't a food area,
350
832050
1327
Não uma área com comida
14:05
it was just a region that liked colors and shapes.
351
833377
2771
era apenas uma região
que gostava de cores e formas.
que gostava de cores e formas.
14:08
So much for "Oprah."
352
836148
2561
Nada de TV.
14:12
But then the question, of course, is,
353
840483
2225
Mas a questão, é claro,
14:14
how do we process all this other stuff
354
842708
2126
é como processamos todas essas coisas
14:16
that we don't have specialized brain regions for?
355
844834
2970
para as quais não temos
regiões especializadas?
regiões especializadas?
14:19
Well, I think the answer is that in addition
356
847804
1811
Bom, acho que a resposta é que além
14:21
to these highly specialized components
that I've been describing,
that I've been describing,
357
849615
3554
desses componentes
muito especializados que descrevi,
muito especializados que descrevi,
14:25
we also have a lot of very general-
purpose machinery in our heads
purpose machinery in our heads
358
853169
3679
também temos componentes
para aplicações gerais em nossas cabeças
para aplicações gerais em nossas cabeças
14:28
that enables us to tackle
359
856848
1494
que nos permitem lidar
14:30
whatever problem comes along.
360
858342
2106
com qualquer problema que apareça.
14:32
In fact, we've shown recently that
361
860448
2055
De fato, mostramos recentemente
14:34
these regions here in white
362
862503
2068
que essas regiões em branco
14:36
respond whenever you do any difficult mental task
363
864571
3411
respondem toda vez que fazemos
uma tarefa mental difícil.
14:39
at all —
364
867982
1101
14:41
well, of the seven that we've tested.
365
869083
3571
Bom, das sete tarefas que testamos.
14:44
So each of the brain regions that I've described
366
872654
2169
Cada uma dessas regiões que descrevi
14:46
to you today
367
874823
1306
a vocês hoje
14:48
is present in approximately the same location
368
876129
2767
está localizada quase no mesmo lugar
14:50
in every normal subject.
369
878896
1742
em toda pessoa normal.
14:52
I could take any of you,
370
880638
1623
Poderia pegar qualquer um,
14:54
pop you in the scanner,
371
882261
1226
colocar num scanner,
14:55
and find each of those regions in your brain,
372
883487
2285
e encontrar cada uma
de suas regiões cerebrais,
de suas regiões cerebrais,
14:57
and it would look a lot like my brain,
373
885772
1905
e se pareceria muito com meu cérebro,
14:59
although the regions would be slightly different
374
887677
2070
apesar das regiões
serem pouco diferentes
serem pouco diferentes
15:01
in their exact location and in their size.
375
889747
3564
no tamanho e no local exato.
15:05
What's important to me about this work
376
893311
2365
Para mim,
o que é importante nesse trabalho
o que é importante nesse trabalho
15:07
is not the particular locations of these brain regions,
377
895676
2969
não é a localização exata
dessas regiões cerebrais,
dessas regiões cerebrais,
15:10
but the simple fact that we have
378
898645
2587
mas o simples fato de que temos
componentes específicos
e seletivos na mente e cérebro
e seletivos na mente e cérebro
15:13
selective, specific components of mind and brain
379
901232
2568
15:15
in the first place.
380
903800
1648
para começo de conversa.
15:17
I mean, it could have been otherwise.
381
905448
2011
Quero dizer, poderia ser de outra maneira.
15:19
The brain could have been a single,
382
907459
2441
O cérebro poderia ser um processador
15:21
general-purpose processor,
383
909900
1495
único para aplicações gerais,
15:23
more like a kitchen knife
384
911395
1472
como uma faca de cozinha
15:24
than a Swiss Army knife.
385
912867
1683
ao invés de um canivete suíço.
15:26
Instead, what brain imaging has delivered
386
914550
3111
No entanto, o imageamento cerebral mostrou
15:29
is this rich and interesting picture of the human mind.
387
917661
3846
esse quadro rico e intrigante
da mente humana.
da mente humana.
15:33
So we have this picture of very general-purpose
388
921507
2463
Então temos esse quadro com componentes
15:35
machinery in our heads
389
923970
1070
de nossas cabeças
15:37
in addition to this surprising array
390
925040
2357
junto com esse conjunto surpreendente
15:39
of very specialized components.
391
927397
3435
de componentes muito especializados.
15:43
It's early days in this enterprise.
392
931712
2153
Estamos no início da descoberta.
15:45
We've painted only the first brushstrokes
393
933865
2776
Fizemos apenas as primeiras pinceladas
15:48
in our neural portrait of the human mind.
394
936641
2927
de nosso retrato neural da mente humana.
As questões mais fundamentais
permanecem em aberto.
permanecem em aberto.
15:51
The most fundamental questions remain unanswered.
395
939568
3082
15:54
So for example, what does each
of these regions do exactly?
of these regions do exactly?
396
942650
3800
Por exemplo, o que cada uma
dessas regiões faz exatamente?
dessas regiões faz exatamente?
Por que precisamos
de três áreas para rostos
de três áreas para rostos
15:58
Why do we need three face areas
397
946450
2142
e três áreas para espaço?
16:00
and three place areas,
398
948592
1465
16:02
and what's the division of labor between them?
399
950057
2868
E qual é a divisão de trabalho entre elas?
16:04
Second, how are all these things
400
952925
2693
Em segundo lugar, como essas coisas
16:07
connected in the brain?
401
955618
1712
estão conectadas no cérebro?
16:09
With diffusion imaging,
402
957330
1587
Com o imageamento por difusão
16:10
you can trace bundles of neurons
403
958917
2179
podemos traçar grupos de neurônios que
se conectam em partes do cérebro,
16:13
that connect to different parts of the brain,
404
961096
2575
16:15
and with this method shown here,
405
963671
1631
e com este método mostrado aqui,
16:17
you can trace the connections of
individual neurons in the brain,
individual neurons in the brain,
406
965302
3697
podemos traçar as conexões
de neurônios individuais no cérebro,
de neurônios individuais no cérebro,
16:20
potentially someday giving us a wiring diagram
407
968999
2718
que algum dia pode nos dar
um diagrama da fiação
um diagrama da fiação
16:23
of the entire human brain.
408
971717
2066
de todo o cérebro humano.
16:25
Third, how does all of this
409
973783
2047
Em terceiro, como essa estrutura
16:27
very systematic structure get built,
410
975830
3149
muito sistemática é construída,
16:30
both over development in childhood
411
978979
2956
tanto durante
o desenvolvimento na infância
o desenvolvimento na infância
16:33
and over the evolution of our species?
412
981935
2812
como na evolução de nossa espécie?
16:36
To address questions like that,
413
984747
1900
Para responder questões como essas,
16:38
scientists are now scanning
414
986647
1783
os cientistas estão escaneando
16:40
other species of animals,
415
988430
2157
outras espécies de animais,
16:42
and they're also scanning human infants.
416
990587
5386
e também estão escaneando
crianças humanas.
crianças humanas.
16:48
Many people justify the high
cost of neuroscience research
cost of neuroscience research
417
996931
3651
Muitas pessoas justificam o custo alto
da pesquisa em neurociências
da pesquisa em neurociências
16:52
by pointing out that it may help us someday
418
1000582
2754
indicando que isso pode nos ajudar um dia
16:55
to treat brain disorders like Alzheimer's and autism.
419
1003336
3457
a tratar doenças cerebrais
como Alzheimer e autismo.
como Alzheimer e autismo.
16:58
That's a hugely important goal,
420
1006793
1947
Esse é um objetivo muito importante,
17:00
and I'd be thrilled if any of my work contributed to it,
421
1008740
3221
e eu ficaria entusiasmada se parte
de meu trabalho ajudasse nisso,
de meu trabalho ajudasse nisso,
17:03
but fixing things that are broken in the world
422
1011961
2998
mas consertar coisas
que estão quebradas no mundo
que estão quebradas no mundo
17:06
is not the only thing that's worth doing.
423
1014959
2801
não é a única coisa
que vale a pena ser feita.
que vale a pena ser feita.
17:09
The effort to understand the human mind and brain
424
1017760
3228
O esforço para compreender
o cérebro e a mente humana
o cérebro e a mente humana
17:12
is worthwhile even if it never led to the treatment
425
1020988
2818
tem seu valor mesmo
se nunca levar ao tratamento
se nunca levar ao tratamento
17:15
of a single disease.
426
1023806
1677
de uma doença.
17:17
What could be more thrilling
427
1025483
2037
O que poderia ser mais emocionante
17:19
than to understand the fundamental mechanisms
428
1027520
3141
do que compreender
os mecanismos fundamentais
os mecanismos fundamentais
17:22
that underlie human experience,
429
1030661
2296
que explicam a experiência humana,
17:24
to understand, in essence, who we are?
430
1032957
2926
compreender, em essência, quem somos nós?
17:27
This is, I think, the greatest scientific quest
431
1035883
3449
Isto é, creio, a maior aventura científica
17:31
of all time.
432
1039332
2713
de todos os tempos.
17:34
(Applause)
433
1042045
5470
(Aplausos)
ABOUT THE SPEAKER
Nancy Kanwisher - Brain researcherUsing fMRI imaging to watch the human brain at work, Nancy Kanwisher’s team has discovered cortical regions responsible for some surprisingly specific elements of cognition.
Why you should listen
Does the brain use specialized processors to solve complex problems, or does it rely instead on more general-purpose systems?
This question has been at the crux of brain research for centuries. MIT researcher Nancy Kanwisher seeks to answer this question by discovering a “parts list” for the human mind and brain. "Understanding the nature of the human mind," she says, "is arguably the greatest intellectual quest of all time."
Kanwisher and her colleagues have used fMRI to identify distinct sites in the brain for face recognition, knowing where you are, and thinking about other people’s thoughts. Yet these discoveries are a prelude to bigger questions: How do these brain regions develop and function? What are the actual computations that go on in each region, and how are these computations implemented in circuits of neurons? And how do these work together to produce human intelligence?
To learn more, see Kanwisher's collection of short talks on how scientists actually study the human mind and brain and what they have learned so far.
Nancy Kanwisher | Speaker | TED.com