ABOUT THE SPEAKER
Mehdi Ordikhani-Seyedlar - Neuroscientist
Mehdi Ordikhani-Seyedlar is a computational neuroscientist, researching brain signals and their usage in brain-machine interfaces.

Why you should listen

Mehdi Ordikhani-Seyedlar is a research scientist interested in brain-wave patterns generated by neural activities in the brain. Since embarking on his research on neuroscience, Ordikhani-Seyedlar has been working on different brain functions such as learning, memory, pain and, more recently, visual attention in humans. He also conducted a part of his research on monkeys when he was in Dr. Miguel Nicolelis' lab at Duke University. His findings help implement more accurate brain-machine interfaces to treat people who are suffering from attention deficiency.

After receiving his Ph.D  in Biomedical Engineering, Ordikhani-Seyedlar was offered a postdoctoral position by Duke University to develop algorithms to process large-scale neuronal activity and brain-machine interfaces. However, due to political complications in the United States, Ordikhani-Seyedlar -- an Iranian citizen -- changed his plan to continue his brain research outside the US for some time.

As a passionate neuroscientist and neuroengineer, Ordikhani-Seyedlar's aim is to improve brain pattern detectability in computers. This enhances the ability of brain-machine interfaces substantially to better target the defected brain function which in turn enhances the sustainability of treatment effect.

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Mehdi Ordikhani-Seyedlar | Speaker | TED.com
TED2017

Mehdi Ordikhani-Seyedlar: What happens in your brain when you pay attention?

Mehdi Ordikhani-Seyedlar: O que acontece em seu cérebro quando você presta atenção?

Filmed:
3,083,456 views

Atenção não é somente sobre o que nos concentramos - é também sobre o que nosso cérebro filtra. Investigando padrões no cérebro quando as pessoas tentam se concentrar, o neurocientista computacional Mehdi Ordikhani-Seyedlar espera unir o cérebro ao computador, construindo modelos que podem ser usados para tratar TDAH e ajudar quem perdeu a habilidade de se comunicar. Ouça mais sobre essa interessante ciência nessa curta e fascinante palestra.
- Neuroscientist
Mehdi Ordikhani-Seyedlar is a computational neuroscientist, researching brain signals and their usage in brain-machine interfaces. Full bio

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00:12
Paying close attention to something:
0
760
2480
Prestar muita atenção em algo:
00:15
Not that easy, is it?
1
3280
1240
não é fácil, é?
00:17
It's because our attention is pulled
in so many different directions at a time,
2
5520
5016
É porque nossa atenção é puxada
em muitas direções ao mesmo tempo
00:22
and it's in fact pretty impressive
if you can stay focused.
3
10560
4080
e de fato é muito impressionante
se você consegue ficar concentrado.
00:28
Many people think that attention
is all about what we are focusing on,
4
16360
4056
Muitas pessoas pensam que atenção se trata
daquilo em que estamos concentrados,
00:32
but it's also about what information
our brain is trying to filter out.
5
20440
4800
mas é também sobre quais informações
nosso cérebro está tentando filtrar.
00:38
There are two ways
you direct your attention.
6
26320
2720
Existem duas formas
que você direciona sua atenção.
00:41
First, there's overt attention.
7
29600
1560
Primeiro há a atenção explícita.
00:43
In overt attention,
you move your eyes towards something
8
31640
4136
Na atenção explícita, você move
seus olhos em direção a algo
00:47
in order to pay attention to it.
9
35800
1560
a fim de prestar atenção nisso.
00:50
Then there's covert attention.
10
38360
1976
Então há a atenção implícita.
00:52
In covert attention,
you pay attention to something,
11
40360
4016
Na atenção implícita,
você presta atenção em algo,
00:56
but without moving your eyes.
12
44400
1560
mas sem mover seus olhos.
00:59
Think of driving for a second.
13
47040
1640
Pense em dirigir por um segundo.
01:02
Your overt attention,
your direction of the eyes,
14
50960
3016
Sua atenção explícita,
a direção dos seus olhos,
01:06
are in front,
15
54000
1656
está para frente,
01:07
but that's your covert attention
16
55680
1776
mas é a sua atenção implícita
01:09
which is constantly scanning
the surrounding area,
17
57480
3080
que está constantemente
verificando a área ao redor,
01:13
where you don't actually look at them.
18
61600
1880
para onde você de fato não olha.
01:17
I'm a computational neuroscientist,
19
65519
1937
Sou neurocientista computacional
01:19
and I work on cognitive
brain-machine interfaces,
20
67480
3096
e trabalho em interfaces cognitivas
entre cérebro e máquina,
01:22
or bringing together
the brain and the computer.
21
70600
3040
ou unindo o cérebro ao computador.
01:26
I love brain patterns.
22
74720
1600
Eu adoro padrões cerebrais.
Eles são importantes para nós
01:28
Brain patterns are important for us
23
76720
1696
01:30
because based on them
we can build models for the computers,
24
78440
3496
porque baseados neles nós podemos
construir modelos para computadores,
01:33
and based on these models
25
81960
1416
e baseados nesses modelos
01:35
computers can recognize
how well our brain functions.
26
83400
4216
computadores conseguem reconhecer
quão bem nosso cérebro funciona.
01:39
And if it doesn't function well,
27
87640
1600
E se não funciona bem,
01:42
then these computers themselves
can be used as assistive devices
28
90080
3920
então esses computadores por si só podem
ser usados como dispositivos auxiliares
01:46
for therapies.
29
94760
1200
para terapias.
01:48
But that also means something,
30
96480
1640
Mas também quer dizer algo,
01:51
because choosing the wrong patterns
31
99360
2496
porque escolhendo os padrões errados
01:53
will give us the wrong models
32
101880
1896
teremos os modelos errados
e então, terapias erradas.
01:55
and therefore the wrong therapies.
33
103800
1656
01:57
Right?
34
105480
1200
Correto?
01:59
In case of attention,
35
107640
1656
No caso de atenção,
02:01
the fact that we can
36
109320
1280
o fato de que nós podemos
02:03
shift our attention not only by our eyes
37
111800
3496
alterar nossa atenção
não só pelos nossos olhos,
02:07
but also by thinking --
38
115320
1320
mas também pelo pensamento,
02:09
that makes covert attention
an interesting model for computers.
39
117440
4080
faz da atenção implícita um modelo
interessante para computadores.
02:14
So I wanted to know
what are the brainwave patterns
40
122280
3456
Então eu quis saber quais são
os padrões de ondas cerebrais
02:17
when you look overtly
or when you look covertly.
41
125760
3680
quando você olha explicitamente
ou quando olha implicitamente.
02:22
I set up an experiment for that.
42
130440
1760
Organizei um experimento para isso.
02:24
In this experiment
there are two flickering squares,
43
132960
2736
Nesse experimento
existem dois quadrados piscantes:
02:27
one of them flickering
at a slower rate than the other one.
44
135720
3360
um pisca mais devagar do que o outro.
02:32
Depending on which of these flickers
you are paying attention to,
45
140600
3816
Dependendo em qual desses piscadores
você está prestando atenção,
02:36
certain parts of your brain
will start resonating in the same rate
46
144440
3960
certas partes de seu cérebro
vão começar a ressoar na mesma velocidade
02:41
as that flickering rate.
47
149200
1440
que aquela taxa de oscilação.
02:44
So by analyzing your brain signals,
48
152000
2936
Então, analisando seus sinais cerebrais,
02:46
we can track where exactly
you are watching
49
154960
3040
podemos rastrear exatamente
para onde você está olhando
02:50
or you are paying attention to.
50
158760
1560
ou prestando atenção.
02:55
So to see what happens in your brain
when you pay overt attention,
51
163000
4216
Então para ver o que acontece no cérebro
quando você presta atenção explícita,
02:59
I asked people to look directly
in one of the squares
52
167240
3256
eu pedi às pessoas para olharem
diretamente em um dos quadrados
03:02
and pay attention to it.
53
170520
1280
e prestarem atenção nele.
03:04
In this case, not surprisingly,
we saw that these flickering squares
54
172760
5296
Nesse caso, nada surpresos,
vimos que esses quadrados piscantes
03:10
appeared in their brain signals
55
178080
1936
apareciam nos sinais cerebrais que vinham
da parte traseira da cabeça delas,
03:12
which was coming
from the back of their head,
56
180040
2360
03:15
which is responsible for the processing
of your visual information.
57
183560
3400
e ele é o responsável pelo
processamento de informações visuais.
03:20
But I was really interested
58
188280
2336
Mas eu estava realmente interessado
03:22
to see what happens in your brain
when you pay covert attention.
59
190640
3160
em ver o que acontece no cérebro
ao prestarmos atenção implícita.
03:26
So this time I asked people
to look in the middle of the screen
60
194480
3896
Então dessa vez eu pedi às pessoas
para olharem no meio da tela
03:30
and without moving their eyes,
61
198400
1880
e, sem moverem seus olhos,
03:33
to pay attention
to either of these squares.
62
201120
2720
prestarem atenção em um dos quadrados.
03:37
When we did that,
63
205120
1616
Quando fizemos isso,
03:38
we saw that both of these flickering rates
appeared in their brain signals,
64
206760
3936
vimos que as duas taxas de oscilação
apareceram nos sinais cerebrais,
03:42
but interestingly,
65
210720
1200
mas curiosamente,
03:44
only one of them,
which was paid attention to,
66
212640
3536
apenas um deles, o qual exigia atenção,
03:48
had stronger signals,
67
216200
1656
tinha sinais fortes,
03:49
so there was something in the brain
68
217880
2256
então havia algo no cérebro
que estava tratando essa informação
03:52
which was handling this information
69
220160
2536
e essa era basicamente
a ativação da área frontal.
03:54
so that thing in the brain was basically
the activation of the frontal area.
70
222720
6200
04:02
The front part of your brain
is responsible
71
230440
2976
A parte frontal do nosso cérebro
é responsável
04:05
for higher cognitive functions as a human.
72
233440
2880
pelas maiores funções cognitivas
como ser humano.
04:09
The frontal part,
it seems that it works as a filter
73
237160
4440
A parte frontal parece
trabalhar como um filtro
04:14
trying to let information come in
only from the right flicker
74
242640
4376
tentando deixar informações
entrarem só do quadrado piscante
04:19
that you are paying attention to
75
247040
1640
ao qual você está prestando atenção
04:21
and trying to inhibit the information
coming from the ignored one.
76
249400
3960
e tentando impedir a informação
vinda do que está sendo ignorado.
04:27
The filtering ability of the brain
is indeed a key for attention,
77
255400
5296
A habilidade de filtro do cérebro
é de fato uma chave para atenção
04:32
which is missing in some people,
78
260720
2776
que é perdida em algumas pessoas,
04:35
for example in people with ADHD.
79
263520
2480
por exemplo em pessoas com TDAH.
04:38
So a person with ADHD
cannot inhibit these distractors,
80
266640
5016
Uma pessoa com TDAH
não consegue impedir essas distrações,
04:43
and that's why they can't focus
for a long time on a single task.
81
271680
4760
e por isso não consegue se concentrar
por um longo tempo em uma única tarefa.
04:49
But what if this person
82
277600
1536
Mas e se essa pessoa pudesse
04:51
could play a specific computer game
83
279160
3536
jogar um específico jogo de computador
com seu cérebro conectado a ele,
04:54
with his brain connected to the computer,
84
282720
2880
04:58
and then train his own brain
85
286440
2120
e então treinar seu próprio cérebro
05:01
to inhibit these distractors?
86
289360
2440
a impedir essas distrações?
05:05
Well, ADHD is just one example.
87
293680
2480
Bem, TDAH é somente um exemplo.
05:09
We can use these cognitive
brain-machine interfaces
88
297200
3256
Podemos usar essas interfaces
cognitivas entre cérebro e máquina
05:12
for many other cognitive fields.
89
300480
2200
para muitas outras áreas cognitivas.
05:15
It was just a few years ago
90
303760
1776
Foi há alguns anos
05:17
that my grandfather had a stroke,
and he lost complete ability to speak.
91
305560
5720
que meu avô teve um derrame
e perdeu completamente a fala.
05:24
He could understand everybody,
but there was no way to respond,
92
312640
3336
Ele conseguia entender todo mundo,
mas não tinha como responder,
05:28
even not writing
because he was illiterate.
93
316000
2480
nem mesmo escrevendo, pois era analfabeto.
05:32
So he passed away in silence.
94
320000
2520
Então ele faleceu em silêncio.
05:36
I remember thinking at that time:
95
324800
2336
Eu me lembro de pensar naquele momento:
05:39
What if we could have a computer
96
327160
3896
e se pudéssemos ter um computador
05:43
which could speak for him?
97
331080
1360
que falasse por ele?
05:45
Now, after years that I am in this field,
98
333840
2216
Agora, depois de anos nesta área,
05:48
I can see that this might be possible.
99
336080
2320
posso ver que isso pode ser possível.
05:52
Imagine if we can find brainwave patterns
100
340240
2856
Imagine se conseguirmos encontrar
padrões de ondas cerebrais
05:55
when people think
about images or even letters,
101
343120
3440
quando pessoas pensam
em imagens ou mesmo letras,
05:59
like the letter A generates
a different brainwave pattern
102
347720
2936
como a letra A gera um padrão
de ondas cerebrais diferente
06:02
than the letter B, and so on.
103
350680
1720
da letra B, e assim por diante.
06:04
Could a computer one day
communicate for people who can't speak?
104
352960
3680
Um computador, um dia,
poderia se comunicar por pessoas
que não podem falar?
06:09
What if a computer
105
357640
1440
E se um computador
06:11
can help us understand
the thoughts of a person in a coma?
106
359960
4560
puder nos ajudar a entender
os pensamentos de uma pessoa em coma?
06:17
We are not there yet,
107
365840
1616
Não estamos lá ainda,
06:19
but pay close attention.
108
367480
2736
mas prestem muita atenção.
06:22
We will be there soon.
109
370240
1696
Logo estaremos.
06:23
Thank you.
110
371960
1496
Obrigado.
06:25
(Applause)
111
373480
5632
(Aplausos)
Translated by Cosme Santos
Reviewed by Maricene Crus

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Mehdi Ordikhani-Seyedlar - Neuroscientist
Mehdi Ordikhani-Seyedlar is a computational neuroscientist, researching brain signals and their usage in brain-machine interfaces.

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