TED2014
Nancy Kanwisher: A neural portrait of the human mind
Nancy Kanwisher: Um retrato neuronal da mente humana
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A pioneira de imagem cerebral Nancy Kanwisher, que utiliza a ressonância magnética para ver a atividade nas regiões do cérebro (com frequência as suas), partilha o que ela e os seus colegas aprenderam: O cérebro é feito quer de componentes altamente especializados quer de "mecanismos" multifunções. Outra surpresa: Há ainda tanto para aprender.
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 quero falar-vos
00:12
Today I want to tell you
0
604
1216
00:13
about a project being carried out
1
1820
1803
de um projeto desenvolvido
00:15
by scientists all over the world
2
3623
2687
por cientistas de todo o mundo
00:18
to paint a neural portrait of the human mind.
3
6310
3288
para pintar um retrato neuronal
da mente humana.
da mente humana.
00:21
And the central idea of this work
4
9598
2172
A ideia central deste 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
e de múltiplas funções
e de múltiplas funções
00:28
but a collection of highly specialized components,
7
16485
3442
mas uma coleção de componentes
altamente especializados,
altamente especializados,
cada um solucionando um problema
específico diferente
específico diferente
00:31
each solving a different specific problem,
8
19927
2983
00:34
and yet collectively making up
9
22910
2336
mas, ainda assim, constituindo em conjunto
00:37
who we are as human beings and thinkers.
10
25246
4356
quem somos, enquanto seres humanos
e pensadores.
e pensadores.
Para vos dar uma ideia,
00:41
To give you a feel for this idea,
11
29602
1476
00:43
imagine the following scenario:
12
31078
2664
imaginem o seguinte cenário:
Vamos até à creche dos nossos filhos.
00:45
You walk into your child's day care center.
13
33742
2196
00:47
As usual, there's a dozen kids there
14
35938
2237
Como de costume, está lá
uma dúzia de miúdos
uma dúzia de miúdos
00:50
waiting to get picked up,
15
38175
1591
à espera de que alguém os vá buscar.
00:51
but this time,
16
39766
1632
Mas desta vez,
00:53
the children's faces look weirdly similar,
17
41398
2985
os rostos das crianças parecem
estranhamente semelhantes
estranhamente semelhantes
e não conseguimos distinguir
qual é o nosso filho.
qual é o nosso filho.
00:56
and you can't figure out which child is yours.
18
44383
2808
00:59
Do you need new glasses?
19
47191
1749
Precisamos de óculos novos?
01:00
Are you losing your mind?
20
48940
1908
Estamos a perder o juízo?
01:02
You run through a quick mental checklist.
21
50848
2452
Fazemos uma verificação mental rápida.
Não, parece que estamos
a pensar com clareza
a pensar 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 a nossa visão está perfeita.
01:09
And everything looks normal
24
57585
1789
Tudo parece normal
01:11
except the children's faces.
25
59374
2162
exceto o rosto das crianças.
01:13
You can see the faces,
26
61536
1786
Podemos ver os rostos,
01:15
but they don't look distinctive,
27
63322
1708
mas não conseguimos distingui-los
01:17
and none of them looks familiar,
28
65030
1858
e nenhum parece familiar.
01:18
and it's only by spotting an orange hair ribbon
29
66888
2498
Só localizando uma fita de cabelo
cor de laranja
cor de laranja
conseguimos encontrar a nossa filha.
01:21
that you find your daughter.
30
69386
1896
01:23
This sudden loss of the ability to recognize faces
31
71282
3425
Esta súbita perda da capacidade
de reconhecer rostos
de reconhecer rostos
01:26
actually happens to people.
32
74707
1546
acontece mesmo às pessoas.
01:28
It's called prosopagnosia,
33
76253
2054
Chama-se prosopagnosia
01:30
and it results from damage
34
78307
1181
e resulta de danos numa zona
especial do cérebro.
especial do cérebro.
01:31
to a particular part of the brain.
35
79488
2126
01:33
The striking thing about it
36
81614
1500
O que tem de impressionante
01:35
is that only face recognition is impaired;
37
83114
2595
é que só afeta o reconhecimento do rosto.
01:37
everything else is just fine.
38
85709
2439
De resto está tudo bem.
01:40
Prosopagnosia is one of many surprisingly specific
39
88148
3868
A prosopagnosia é um de muitos
problemas mentais específicos
problemas mentais específicos
01:44
mental deficits that can happen after brain damage.
40
92016
4535
que podem ocorrer após danos cerebrais.
O conjunto dessas síndromes
têm sugerido desde há muito
têm sugerido desde há muito
01:48
These syndromes collectively
41
96551
1363
01:49
have suggested for a long time
42
97914
2239
01:52
that the mind is divvied up into distinct components,
43
100153
3768
que a mente está dividida
em componentes distintos.
em componentes distintos.
Mas o esforço para descobrir
estes componentes
estes componentes
01:55
but the effort to discover those components
44
103921
2385
acelerou a toda velocidade
01:58
has jumped to warp speed
45
106306
1614
01:59
with the invention of brain imaging technology,
46
107920
2582
com a invenção da tecnologia
de imagem cerebral,
de imagem cerebral,
em especial a ressonância magnética.
02:02
especially MRI.
47
110502
3048
A ressonância magnética
permite-nos ver a anatomia interna
permite-nos ver a anatomia interna
02:05
So MRI enables you to see internal anatomy
48
113550
3240
com alta resolução.
02:08
at high resolution,
49
116790
1586
02:10
so I'm going to show you in a second
50
118376
1430
Vou já mostrar-vos
02:11
a set of MRI cross-sectional images
51
119806
3352
uma série de imagens de
ressonâncias transversais
ressonâncias transversais
02:15
through a familiar object,
52
123158
1618
através de um objeto familiar.
02:16
and we're going to fly through them
53
124776
875
Vamos voar através delas e vão tentar
adivinhar de que objeto se trata.
adivinhar de que objeto se trata.
02:17
and you're going to try to figure out what the object is.
54
125651
2473
02:20
Here we go.
55
128124
2111
Aqui vai.
02:24
It's not that easy. It's an artichoke.
56
132241
1889
Não é muito fácil.
É uma alcachofra.
É uma alcachofra.
02:26
Okay, let's try another one,
57
134130
1630
Bem, vamos tentar outro,
02:27
starting from the bottom and going through the top.
58
135760
2596
começando em baixo
e avançando para o topo.
e avançando para o topo.
Audiência: Brócolos!
Brócolos! É uma cabeça de brócolos.
Não é bonito? Adoro esta.
Não é bonito? Adoro esta.
02:32
Broccoli! It's a head of broccoli.
59
140812
1151
02:33
Isn't it beautiful? I love that.
60
141963
1664
02:35
Okay, here's another one. It's a brain, of course.
61
143627
2757
Bem, aqui está outro.
É um cérebro, claro.
De facto, é o meu cérebro.
De facto, é o meu cérebro.
02:38
In fact, it's my brain.
62
146384
1586
Estamos a visualizar
fatias da minha cabeça.
fatias da minha cabeça.
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
É o meu nariz à direita
02:43
we're going over here, right there.
65
151461
3409
e agora estamos exatamente aqui.
Esta imagem é bonita, modéstia à parte,
02:46
So this picture's nice, if I do say so myself,
66
154870
4601
(Risos)
02:51
but it shows only anatomy.
67
159471
1912
mas só mostra a anatomia.
02:53
The really cool advance with functional imaging
68
161383
2520
O grande avanço na imagem funcional
ocorreu quando os cientistas perceberam
ocorreu quando os cientistas perceberam
02:55
happened when scientists figured out how to make
69
163903
1572
como fazer imagens que mostram
a atividade além da anatomia,
a atividade além da anatomia,
02:57
pictures that show not just anatomy but activity,
70
165475
3395
03:00
that is, where neurons are firing.
71
168870
2435
ou seja, onde os neurónios
estão em atividade.
estão em atividade.
Eis como funciona:
03:03
So here's how this works.
72
171305
1516
03:04
Brains are like muscles.
73
172821
1117
Os cérebros são como músculos.
03:05
When they get active,
74
173938
1563
Quando se tornam ativos
03:07
they need increased blood flow to supply that activity,
75
175501
2974
precisam de maior fluxo sanguíneo
para alimentar a atividade.
para alimentar a atividade.
03:10
and lucky for us, blood flow
control to the brain is local,
control to the brain is local,
76
178475
3568
Felizmente para nós, o controlo
do fluxo sanguíneo para o cérebro é local.
do fluxo sanguíneo para o cérebro é local.
03:14
so if a bunch of neurons, say, right there
77
182043
2162
Por isso se um grupo de neurónios,
por aqui,
por aqui,
03:16
get active and start firing,
78
184205
1500
se torna ativo e começa a disparar,
03:17
then blood flow increases just right there.
79
185705
2725
o fluxo sanguíneo aumenta apenas aqui.
03:20
So functional MRI picks up
on that blood flow increase,
on that blood flow increase,
80
188430
3721
A ressonância magnética funcional
usa esse aumento no fluxo sanguíneo,
usa esse aumento no fluxo sanguíneo,
produzindo uma maior resposta
03:24
producing a higher MRI response
81
192151
2033
onde a atividade neuronal é mais intensa.
03:26
where neural activity goes up.
82
194184
2926
Para vos dar uma ideia precisa
03:29
So to give you a concrete feel
83
197110
1700
03:30
for how a functional MRI experiment goes
84
198810
2485
de uma ressonância
magnética funcional
magnética funcional
e o que podemos ou não aprender com ela
03:33
and what you can learn from it
85
201295
1439
03:34
and what you can't,
86
202734
1384
deixem-me descrever um dos
primeiros estudos que fiz.
primeiros estudos que fiz.
03:36
let me describe one of the first studies I ever did.
87
204118
3442
Queríamos saber se existia uma parte
do cérebro para reconhecer rostos.
do cérebro para reconhecer rostos.
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
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
Já tínhamos razões para acreditar que sim
baseados no fenómeno da 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 momentos.
03:50
but nobody had ever seen that part of the brain
92
218613
2278
Mas nunca se tinha visto essa parte
do cérebro numa pessoa normal.
do cérebro numa pessoa normal.
03:52
in a normal person,
93
220891
1919
03:54
so we set out to look for it.
94
222810
2056
Fomos à procura.
03:56
So I was the first subject.
95
224866
1951
Eu fui o primeiro sujeito.
Entrei no "scanner", deitei-me de costas.
03:58
I went into the scanner, I lay on my back,
96
226817
2212
04:01
I held my head as still as I could
97
229029
2583
mantive a cabeça tão quieta
quanto possível
quanto possível
04:03
while staring at pictures of faces like these
98
231612
5017
olhando para imagens de rostos como estas
e de objetos como estes.
04:08
and objects like these
99
236629
2131
04:10
and faces and objects for hours.
100
238760
5165
Rostos e objetos durante horas.
Estando eu muito perto do recorde mundial
de horas passadas dentro de um "scanner",
de horas passadas dentro de um "scanner",
04:15
So as somebody who has
pretty close to the world record
pretty close to the world record
101
243925
2772
04:18
of total number of hours spent inside an MRI scanner,
102
246697
3543
posso dizer-vos que uma das capacidades
realmente importantes
realmente importantes
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
na pesquisa sobre ressonâncias
04:26
is bladder control.
105
254335
1778
é o controlo 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
fiz uma rápida análise dos dados,
04:33
looking for any parts of my brain
109
261768
1503
procurando as zonas do 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 tinham uma maior resposta
quando olhava para rostos
quando olhava para rostos
04:38
than when I was looking at objects,
111
266077
1870
do que quando olhava para objetos.
04:39
and here's what I saw.
112
267947
2171
Eis o que eu vi:
Esta imagem parece horrível
pelos padrões atuais
pelos padrões atuais
04:42
Now this image looks just awful by today's standards,
113
270118
3656
mas, na altura, achei-a maravilhosa.
04:45
but at the time I thought it was beautiful.
114
273774
2808
04:48
What it shows is that region right there,
115
276582
1950
O que mostra é esta região aqui,
04:50
that little blob,
116
278532
1283
esta pequena bolha,
04:51
it's about the size of an olive
117
279815
1747
do tamanho de uma azeitona,
04:53
and it's on the bottom surface of my brain
118
281562
2156
que está na superfície
inferior do meu cérebro
inferior do meu cérebro
04:55
about an inch straight in from right there.
119
283718
3206
a cerca de dois centímetros deste ponto.
04:58
And what that part of my brain is doing
120
286924
2790
O que essa zona do meu cérebro
estava a fazer
estava a fazer
05:01
is producing a higher MRI response,
121
289714
2920
era produzir uma resposta
de ressonância mais alta,
de ressonância mais alta,
05:04
that is, higher neural activity,
122
292634
1748
ou seja, uma maior atividade neuronal,
quando estava a olhar para rostos
quando estava a olhar para rostos
05:06
when I was looking at faces
123
294382
1482
05:07
than when I was looking at objects.
124
295864
2266
do que quando estava a olhar para objetos.
05:10
So that's pretty cool,
125
298130
1360
É muito fixe.
05:11
but how do we know this isn't a fluke?
126
299490
2318
Mas como sabemos que isto não é um acaso?
05:13
Well, the easiest way
127
301808
1420
A forma mais fácil
é repetir a experiência.
é repetir a experiência.
05:15
is to just do the experiment again.
128
303228
2114
05:17
So I got back in the scanner,
129
305342
1639
Voltei ao "scanner",
05:18
I looked at more faces and I looked at more objects
130
306981
2431
olhei para mais rostos e objetos
e obtive uma bolha semelhante.
05:21
and I got a similar blob,
131
309412
2189
05:23
and then I did it again
132
311601
1895
Voltei a fazê-lo.
05:25
and I did it again
133
313496
1855
uma e outra vez,
05:27
and again and again,
134
315351
3072
e a certa altura
05:30
and around about then
135
318423
1047
05:31
I decided to believe it was for real.
136
319470
2941
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
No entanto, talvez fosse algo
estranho no meu cérebro
estranho no meu cérebro
05:38
and no one else has one of these things in there,
138
326164
2462
e mais ninguém tivesse uma destas coisas.
Para ter a certeza,
usámos muitas outras pessoas
usámos muitas outras pessoas
05:40
so to find out, we scanned a bunch of other people
139
328626
2455
05:43
and found that pretty much everyone
140
331081
2446
e descobrimos que
praticamente toda a gente
praticamente toda a gente
tem essa pequena zona
de processamento de rostos
de processamento de rostos
05:45
has that little face-processing region
141
333527
2006
05:47
in a similar neighborhood of the brain.
142
335533
2893
numa zona idêntica do cérebro.
05:50
So the next question was,
143
338426
1888
A questão seguinte era:
05:52
what does this thing really do?
144
340314
1474
o que é que isto realmente faz?
05:53
Is it really specialized just for face recognition?
145
341788
3932
Está mesmo especializada
no reconhecimento de rostos?
no reconhecimento de rostos?
Talvez não, certo?
05:57
Well, maybe not, right?
146
345720
1240
05:58
Maybe it responds not only to faces
147
346960
1802
Talvez não responda 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 responda a qualquer coisa humana
06:05
or anything alive
150
353240
1780
ou que esteja viva,
ou que seja redonda.
06:07
or anything round.
151
355020
1656
A única forma de ter a certeza
06:08
The only way to be really sure that that region
152
356676
2154
de que aquela região é especializada
no reconhecimento de rostos
no reconhecimento de rostos
06:10
is specialized for face recognition
153
358830
2417
é eliminar todas estas hipóteses.
06:13
is to rule out all of those hypotheses.
154
361247
2643
Passámos grande parte dos anos seguintes
06:15
So we spent much of the next couple of years
155
363890
2830
a fazer "scan" a pessoas enquanto olhavam
para vários tipos de imagens,
para vários tipos de imagens,
06:18
scanning subjects while they looked at lots
156
366720
1647
06:20
of different kinds of images,
157
368367
1606
06:21
and we showed that that part of the brain
158
369973
1957
e mostrámos que essa parte do cérebro
06:23
responds strongly when you look at
159
371930
1950
responde de forma mais
intensa quando olhamos
intensa quando olhamos
06:25
any images that are faces of any kind,
160
373880
3453
para qualquer imagem de rostos
de qualquer tipo,
de qualquer tipo,
e responde muito menos
06:29
and it responds much less strongly
161
377333
1913
06:31
to any image you show that isn't a face,
162
379246
3149
a qualquer imagem que não seja um rosto,
como algumas destas.
06:34
like some of these.
163
382395
1305
06:35
So have we finally nailed the case
164
383700
2239
Será que confirmámos finalmente
que esta região é necessária
para o reconhecimento de rostos?
para o reconhecimento de rostos?
06:37
that this region is necessary for face recognition?
165
385939
3240
Não, não o fizemos.
06:41
No, we haven't.
166
389179
1323
06:42
Brain imaging can never tell you
167
390502
1951
As imagens do cérebro
nunca podem confirmar
nunca podem confirmar
06:44
if a region is necessary for anything.
168
392453
2440
se uma região é necessária a algo.
Tudo o que podemos fazer com as imagens
é ver as regiões a ativar e a desativar
é ver as regiões a ativar e a desativar
06:46
All you can do with brain imaging
169
394893
1440
06:48
is watch regions turn on and off
170
396333
2048
06:50
as people think different thoughts.
171
398381
1968
consoante os pensamentos das pessoas.
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 sabermos se uma parte 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
temos que mexer nela e ver o que acontece.
Normalmente não conseguimos fazê-lo.
06:58
and normally we don't get to do that.
174
406469
2275
07:00
But an amazing opportunity came about
175
408744
2584
Recentemente, surgiu uma
oportunidade fantástica
oportunidade fantástica
07:03
very recently when a couple of colleagues of mine
176
411328
2464
quando alguns colegas meus
07:05
tested this man who has epilepsy
177
413792
3071
fizeram testes a um homem com epilepsia
07:08
and who is shown here in his hospital bed
178
416863
2682
e que vemos aqui na sua cama no hospital.
Tínhamos acabado de colocar os elétrodos
na superfície do seu cérebro
na superfície do seu cérebro
07:11
where he's just had electrodes placed
179
419545
1367
07:12
on the surface of his brain
180
420912
2071
para identificarmos a origem
das suas convulsões.
das suas convulsões.
07:14
to identify the source of his seizures.
181
422983
2554
07:17
So it turned out by total chance
182
425537
2533
Num golpe de sorte,
07:20
that two of the electrodes
183
428070
1949
dois dos elétrodos
07:22
happened to be right on top of his face area.
184
430019
3223
estavam mesmo por cima da área facial.
07:25
So with the patient's consent,
185
433242
2329
Com o consentimento deste paciente,
os médicos perguntaram-lhe o que acontecia
07:27
the doctors asked him what happened
186
435571
2587
07:30
when they electrically stimulated
that part of his brain.
that part of his brain.
187
438158
4166
quando estimulavam eletricamente
essa parte do cérebro.
essa parte do cérebro.
O paciente não sabe
onde estão os elétrodos
onde estão os elétrodos
07:34
Now, the patient doesn't know
188
442324
1654
07:35
where those electrodes are,
189
443978
1384
07:37
and he's never heard of the face area.
190
445362
2212
e nunca ouviu falar da área facial.
07:39
So let's watch what happens.
191
447574
1991
Vamos ver o que acontece.
07:41
It's going to start with a control condition
192
449565
1969
Começa com uma condição de controlo
com a palavra "Sham" quase invisível
07:43
that will say "Sham" nearly invisibly
193
451534
2407
a vermelho, no canto inferior esquerdo,
07:45
in red in the lower left,
194
453941
1710
07:47
when no current is delivered,
195
455651
2282
quando não há estimulação.
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
Primeiro, ouvirão o neurologista falar
ao paciente. Vamos ver.
ao paciente. Vamos ver.
07:53
(Video) Neurologist: Okay, just look at my face
197
461748
2081
(Vídeo) Neurologista:
"Olhe para o meu rosto
"Olhe para o meu rosto
07:55
and tell me what happens when I do this.
198
463829
3285
"e diga-me o que acontece
quando faço isto.
quando faço isto.
"Está bem?"
07:59
All right?
199
467114
934
Paciente: "Ok".
08:00
Patient: Okay.
200
468048
2823
Neurologista: "Um, dois, três".
08:02
Neurologist: One, two, three.
201
470871
4320
Paciente: "Nada".
08:07
Patient: Nothing.
Neurologist: Nothing? Okay.
Neurologist: Nothing? Okay.
202
475191
3015
Neurologista: "Nada? Ok.
"Vou tentar mais uma vez.
08:10
I'm going to do it one more time.
203
478206
2407
"Olhe para o meu rosto.
08:12
Look at my face.
204
480613
3194
"Um, dois, três."
08:15
One, two, three.
205
483807
4500
Paciente: "Você transformou-se
noutra pessoa.
noutra pessoa.
08:20
Patient: You just turned into somebody else.
206
488307
2824
"O seu rosto metamorfoseou-se.
08:23
Your face metamorphosed.
207
491131
2137
"O seu nariz ficou deformado
e virado para a esquerda.
e virado para a esquerda.
08:25
Your nose got saggy, it went to the left.
208
493268
3011
"Quase parecia alguém
que eu já tinha visto,
que eu já tinha visto,
08:28
You almost looked like somebody I'd seen before,
209
496279
3536
08:31
but somebody different.
210
499815
2634
"mas diferente.
"Foi uma alucinação."
08:34
That was a trip.
211
502449
2072
(Risos)
08:36
(Laughter)
212
504521
3132
08:39
Nancy Kanwisher: So this experiment —
213
507653
1615
Esta experiência...
(Aplausos)
08:41
(Applause) —
214
509268
4223
Esta experiência confirma, finalmente,
08:45
this experiment finally nails the case
215
513491
2682
que esta região do cérebro
08:48
that this region of the brain is not only
216
516173
1825
não se limita a responder
seletivamente a rostos
seletivamente a rostos
08:49
selectively responsive to faces
217
517998
2137
mas está causalmente envolvida
na perceção facial.
na perceção facial.
08:52
but causally involved in face perception.
218
520135
3045
08:55
So I went through all of these details
219
523180
2130
Apresentei todos estes pormenores
sobre a região facial
sobre a região facial
08:57
about the face region to show you what it takes
220
525310
2464
para vos mostrar
o que é necessário
o que é necessário
08:59
to really establish that a part of the brain
221
527774
2339
para confirmar que uma parte do cérebro
está seletivamente envolvida
está seletivamente envolvida
09:02
is selectively involved in a specific mental process.
222
530113
3128
num processo mental específico.
09:05
Next, I'll go through much more quickly
223
533241
2159
A seguir vou mostrar de forma rápida
algumas das outras zonas
especializadas do cérebro
especializadas do cérebro
09:07
some of the other specialized regions of the brain
224
535400
2660
que eu e outros encontrámos.
09:10
that we and others have found.
225
538060
2100
09:12
So to do this, I've spent a lot of time
226
540160
2114
Para fazer isto, passei bastante tempo
no "scanner", no mês passado
no "scanner", no mês passado
09:14
in the scanner over the last month
227
542274
1867
para poder mostrar-vos estas
coisas no meu cérebro.
coisas no meu cérebro.
09:16
so I can show you these things in my brain.
228
544141
2261
Vamos começar.
Aqui está o meu hemisfério direito.
Aqui está o meu hemisfério direito.
09:18
So let's get started. Here's my right hemisphere.
229
546402
3233
Estamos orientados assim.
Vemos a minha cabeça deste lado.
Vemos a minha cabeça deste lado.
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
Imaginem tirar o crânio
09:24
Imagine taking the skull off
231
552297
1093
09:25
and looking at the surface of the brain like that.
232
553390
2268
e olhar deste modo para
a superfície do cérebro.
a superfície do cérebro.
09:27
Okay, now as you can see,
233
555658
1758
Como podem ver a superfície
do cérebro é muito enrugada.
do cérebro é muito enrugada.
09:29
the surface of the brain is all folded up.
234
557416
1503
Isso não é bom.
Algo se poderia esconder.
Algo se poderia esconder.
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
Queremos ver tudo,
09:34
so let's inflate it so we can see the whole thing.
237
562074
3312
por isso vamos insuflá-lo para ver tudo.
Vamos encontrar a área facial
de que tenho estado a falar,
de que tenho estado a falar,
09:37
Next, let's find that face area I've been talking about
238
565386
2829
que responde a imagens como estas.
09:40
that responds to images like these.
239
568215
2227
Para ver isso, vamos virar o cérebro
09:42
To see that, let's turn the brain around
240
570442
1519
09:43
and look on the inside surface on the bottom,
241
571961
2019
e ver a superfície interior inferior.
09:45
and there it is, that's my face area.
242
573980
2305
Aí está ela, é a minha área facial.
09:48
Just to the right of that is another region
243
576285
2707
Logo à direita está outra zona
09:50
that is shown in purple
244
578992
1638
apresentada em roxo,
09:52
that responds when you process color information,
245
580630
3072
que responde quando processamos
informação de cor.
informação de cor.
09:55
and near those regions are other regions
246
583702
2691
Perto dessas regiões estão outras
09:58
that are involved in perceiving places,
247
586393
2363
envolvidas na perceção de lugares,
como estou agora a ver esta disposição
espacial à minha volta.
espacial à minha volta.
10:00
like right now, I'm seeing
this layout of space around me
this layout of space around me
248
588756
2838
Estas zonas a verde
10:03
and these regions in green right there
249
591594
1752
estão muito ativas.
10:05
are really active.
250
593346
1274
10:06
There's another one out on the outside surface again
251
594620
2370
Há outra zona na superfície exterior
em que existem mais duas regiões faciais.
10:08
where there's a couple more face regions as well.
252
596990
2805
10:11
Also in this vicinity
253
599795
2345
Nesta zona existe também uma região
10:14
is a region that's selectively involved
254
602140
1645
seletivamente envolvida
10:15
in processing visual motion,
255
603785
1936
no processamento de movimento visual,
como estes pontos em movimento.
10:17
like these moving dots here,
256
605721
1504
10:19
and that's in yellow at the bottom of the brain,
257
607225
2689
Isto está a amarelo na base do cérebro.
10:21
and near that is a region that responds
258
609914
3168
Perto há uma região que responde
quando olhamos para imagens de corpos
e de partes de corpos como estas,
e de partes de corpos como estas,
10:25
when you look at images of bodies and body parts
259
613082
2897
10:27
like these, and that region is shown in lime green
260
615979
2745
mostradas aqui a 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 as regiões que mostrei até agora
10:35
are involved in specific aspects of visual perception.
263
623359
4432
estão envolvidas em aspetos específicos
da perceção visual.
da perceção visual.
Será que temos zonas
cerebrais especializadas
cerebrais especializadas
10:39
Do we also have specialized brain regions
264
627791
2148
10:41
for other senses, like hearing?
265
629939
2813
para outros sentidos, como a audição?
10:44
Yes, we do. So if we turn the brain around a little bit,
266
632752
3037
Sim, temos.
Se virarmos o cérebro um pouco mais
10:47
here's a region in dark blue
267
635789
2401
vemos esta zona a azul escuro
que identificámos há poucos meses,
10:50
that we reported just a couple of months ago,
268
638190
2346
10:52
and this region responds strongly
269
640536
1634
Esta região responde fortemente
10:54
when you hear sounds with pitch, like these.
270
642170
3429
quando ouvimos sons com
frequência definida, como estes:
frequência definida, como estes:
(Sirenes)
10:57
(Sirens)
271
645599
2143
10:59
(Cello music)
272
647742
2081
(Música de violoncelo)
11:01
(Doorbell)
273
649823
1917
(Campainha de porta)
11:03
In contrast, that same region
does not respond strongly
does not respond strongly
274
651740
3608
Em contraste, essa mesma zona
não responde fortemente
não responde fortemente
quando ouvimos sons
perfeitamente familiares
perfeitamente familiares
11:07
when you hear perfectly familiar sounds
275
655348
1562
11:08
that don't have a clear pitch, like these.
276
656910
2362
que não têm uma frequência definida,
como estes:
como estes:
11:11
(Chomping)
277
659272
2469
(Mastigação)
(Rufar de tambores)
11:13
(Drum roll)
278
661741
2200
(Descarga de autoclismo)
11:15
(Toilet flushing)
279
663941
2767
11:18
Okay. Next to the pitch region
280
666708
2498
Próxima da região da frequência
11:21
is another set of regions that
are selectively responsive
are selectively responsive
281
669206
2474
está uma série de regiões
que respondem seletivamente
que respondem seletivamente
11:23
when you hear the sounds of speech.
282
671680
2765
quando ouvimos o som da fala.
11:26
Okay, now let's look at these same regions.
283
674445
1840
Vamos ver estas regiões.
11:28
In my left hemisphere, there's a similar arrangement —
284
676285
2468
No meu hemisfério esquerdo
há um arranjo semelhante
há um arranjo semelhante
11:30
not identical, but similar —
285
678753
1473
— não idêntico, mas semelhante —
11:32
and most of the same regions are in here,
286
680226
2209
onde encontramos as mesmas regiões,
11:34
albeit sometimes different in size.
287
682435
2002
embora por vezes com tamanhos diferentes.
11:36
Now, everything I've shown you so far
288
684437
2014
Tudo o que mostrei até agora
11:38
are regions that are involved in
different aspects of perception,
different aspects of perception,
289
686451
3026
foram regiões envolvidas
em diferentes aspetos
em diferentes aspetos
da perceção, da visão e da audição.
11:41
vision and hearing.
290
689477
1833
Será que temos zonas
cerebrais especializadas
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 realmente
complicados e especiais?
complicados e especiais?
11:48
Yes, we do.
293
696405
1429
Sim, temos.
11:49
So here in pink are my language regions.
294
697834
3389
Aqui, a rosa, estão as minhas
regiões da linguagem.
regiões da linguagem.
É sabido há muito tempo que esta
vizinhança geral do cérebro
vizinhança geral do cérebro
11:53
So it's been known for a very long time
295
701223
1428
11:54
that that general vicinity of the brain
296
702651
2035
está envolvida
no processamento da linguagem,
no processamento da linguagem,
11:56
is involved in processing language,
297
704686
2193
mas só muito recentemente demonstrámos
11:58
but we showed very recently
298
706879
1732
12:00
that these pink regions
299
708611
1710
que estas zonas a rosa
12:02
respond extremely selectively.
300
710321
2205
respondem de forma extremamente seletiva.
12:04
They respond when you understand
the meaning of a sentence,
the meaning of a sentence,
301
712526
2812
Respondem quando entendemos
o significado de uma frase,
o significado de uma frase,
mas não quando fazemos outras
coisas mentais complexas,
coisas mentais complexas,
12:07
but not when you do other complex mental things,
302
715338
2838
12:10
like mental arithmetic
303
718176
2179
como o cálculo mental
12:12
or holding information in memory
304
720355
2396
ou o armazenamento de informação
12:14
or appreciating the complex structure
305
722751
2655
ou ao apreciar a estrutura complexa
12:17
in a piece of music.
306
725406
2284
de um peça musical.
12:21
The most amazing region that's been found yet
307
729664
2889
A zona mais fantástica descoberta
12:24
is this one right here in turquoise.
308
732553
3307
é esta aqui em turquesa.
Esta região responde
12:27
This region responds
309
735860
2190
12:30
when you think about what another person is thinking.
310
738050
4268
quando pensamos no que outra
pessoa estará a pensar.
pessoa estará a pensar.
Pode parecer tolice
12:34
So that may seem crazy,
311
742318
1644
mas, na verdade, nós, os humanos,
fazemos isto constantemente.
fazemos isto constantemente.
12:35
but actually, we humans do this all the time.
312
743962
3868
Fazemos isto quando percebemos
que o nosso companheiro
que o nosso companheiro
12:39
You're doing this when you realize
313
747830
2193
12:42
that your partner is going to be worried
314
750023
1631
vai ficar preocupado
se não ligarmos para casa
se não ligarmos para casa
12:43
if you don't call home to say you're running late.
315
751654
2507
a avisar que chegaremos tarde.
12:46
I'm doing this with that region of my brain right now
316
754161
3469
Neste momento, estou a fazer 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
12:51
are probably now wondering about
318
759911
1598
estão neste momento a pensar
naquele território cinzento,
não mapeado, no cérebro,
não mapeado, no cérebro,
12:53
all that gray, uncharted territory in the brain,
319
761509
2547
12:56
and what's up with that?
320
764056
1964
e no que se passa ali.
Bem, também estou a pensar nisso.
12:58
Well, I'm wondering about that too,
321
766020
1685
Estamos a fazer uma série
de experiências no meu laboratório
de experiências no meu laboratório
12:59
and we're running a bunch of
experiments in my lab right now
experiments in my lab right now
322
767705
2395
13:02
to try to find a number of other
323
770100
2013
para tentarmos descobrir
13:04
possible specializations in the brain
324
772113
2032
outras possíveis especializações
no cérebro
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 eu penso que não temos
13:12
specializations in the brain
327
780134
1564
especializações no cérebro
13:13
for every important mental function,
328
781698
2746
para todas as funções mentais importantes,
mesmo para as funções críticas
para a sobrevivência.
para a sobrevivência.
13:16
even mental functions that may be critical for survival.
329
784444
3409
De facto, há alguns anos,
13:19
In fact, a few years ago,
330
787853
2102
um cientista do meu laboratório
ficou muito convencido
ficou muito convencido
13:21
there was a scientist in my lab
331
789955
1117
13:23
who became quite convinced
332
791072
1409
13:24
that he'd found a brain region
333
792481
1749
de ter encontrado uma região no cérebro
13:26
for detecting food,
334
794230
1912
para a deteção de comida,
13:28
and it responded really strongly in the scanner
335
796142
1918
que respondia muito no "scanner"
quando as pessoas viam imagens como esta.
13:30
when people looked at images like this.
336
798060
2728
Ele descobriu até uma resposta semelhante,
13:32
And further, he found a similar response
337
800788
2912
13:35
in more or less the same location
338
803700
1939
mais ou menos na mesma localização,
13:37
in 10 out of 12 subjects.
339
805639
2001
em dez ou doze sujeitos.
13:39
So he was pretty stoked,
340
807640
2294
Ficou muito excitado
e corria pelo laboratório
e corria pelo laboratório
13:41
and he was running around the lab
341
809934
1260
a dizer a toda a gente que ia
aparecer na "Oprah"
aparecer na "Oprah"
13:43
telling everyone that he was going to go on "Oprah"
342
811194
2002
13:45
with his big discovery.
343
813196
2018
com a sua grande descoberta.
13:47
But then he devised the critical test:
344
815214
3022
Mas depois concebeu testes críticos:
13:50
He showed subjects images of food like this
345
818236
3183
Mostrou aos sujeitos imagens
de comida como esta
de comida como esta
13:53
and compared them to images with very similar
346
821419
2741
e comparou os resultados com imagens
muito semelhantes na cor e na forma,
muito semelhantes na cor e na forma,
13:56
color and shape, but that weren't food, like these.
347
824160
3810
mas que não eram de comida, como estas.
13:59
And his region responded the same
348
827970
2131
A região respondeu da mesma forma
14:02
to both sets of images.
349
830101
1949
a ambos os conjuntos de imagens.
14:04
So it wasn't a food area,
350
832050
1327
Não era uma área de comida.
14:05
it was just a region that liked colors and shapes.
351
833377
2771
Era apenas uma zona que gostava
de cores e formas.
de cores e formas.
14:08
So much for "Oprah."
352
836148
2561
Lá se foi a "Oprah".
14:12
But then the question, of course, is,
353
840483
2225
A questão é, claro,
como é que processamos
todas as outras coisas
todas as outras coisas
14:14
how do we process all this other stuff
354
842708
2126
para as quais não temos zonas
especializadas no cérebro?
especializadas no cérebro?
14:16
that we don't have specialized brain regions for?
355
844834
2970
Bem, penso que a resposta
14:19
Well, I think the answer is that in addition
356
847804
1811
é que, além destes componentes
altamente especializados,
altamente especializados,
14:21
to these highly specialized components
that I've been describing,
that I've been describing,
357
849615
3554
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 uma série de mecanismos
genéricos nas nossas cabeças
genéricos nas nossas cabeças
que nos permitem enfrentar
14:28
that enables us to tackle
359
856848
1494
14:30
whatever problem comes along.
360
858342
2106
qualquer problema que surja.
14:32
In fact, we've shown recently that
361
860448
2055
De facto, mostrámos recentemente
14:34
these regions here in white
362
862503
2068
que estas regiões aqui a branco
14:36
respond whenever you do any difficult mental task
363
864571
3411
respondem quando fazemos
qualquer tarefa mental difícil
qualquer tarefa mental difícil
14:39
at all —
364
867982
1101
14:41
well, of the seven that we've tested.
365
869083
3571
— bem, das sete que testámos.
14:44
So each of the brain regions that I've described
366
872654
2169
Cada uma das zonas cerebrais
que vos descrevi hoje
que vos descrevi hoje
14:46
to you today
367
874823
1306
existe na mesma localização aproximada
14:48
is present in approximately the same location
368
876129
2767
14:50
in every normal subject.
369
878896
1742
em qualquer sujeito normal.
14:52
I could take any of you,
370
880638
1623
Poderia escolher qualquer um de vós,
colocá-lo no "scanner"
colocá-lo no "scanner"
14:54
pop you in the scanner,
371
882261
1226
14:55
and find each of those regions in your brain,
372
883487
2285
e encontrar qualquer destas
zonas no vosso cérebro.
zonas no vosso cérebro.
14:57
and it would look a lot like my brain,
373
885772
1905
Seria muito parecido com o meu cérebro,
14:59
although the regions would be slightly different
374
887677
2070
embora as regiões fossem
ligeiramente diferentes
ligeiramente diferentes
15:01
in their exact location and in their size.
375
889747
3564
na localização exata e no tamanho.
Para mim, o que é importante neste trabalho
15:05
What's important to me about this work
376
893311
2365
não é a localização particular
destas regiões cerebrais,
destas regiões cerebrais,
15:07
is not the particular locations of these brain regions,
377
895676
2969
mas o simples facto de termos
15:10
but the simple fact that we have
378
898645
2587
componentes específicos e seletivos
da mente e do cérebro.
da mente e do cérebro.
15:13
selective, specific components of mind and brain
379
901232
2568
15:15
in the first place.
380
903800
1648
15:17
I mean, it could have been otherwise.
381
905448
2011
Poderia ser de forma diferente.
15:19
The brain could have been a single,
382
907459
2441
O cérebro poderia ser
um processador único e genérico,
um processador único e genérico,
15:21
general-purpose processor,
383
909900
1495
15:23
more like a kitchen knife
384
911395
1472
mais como uma faca de cozinha
15:24
than a Swiss Army knife.
385
912867
1683
do que um canivete suíço.
15:26
Instead, what brain imaging has delivered
386
914550
3111
Em vez disso, o que a imagiologia
cerebral trouxe
cerebral trouxe
foi um retrato mais rico e interessante
da mente humana.
da mente humana.
15:29
is this rich and interesting picture of the human mind.
387
917661
3846
Temos uma imagem de mecanismos
15:33
So we have this picture of very general-purpose
388
921507
2463
muito gerais nas nossas cabeças,
15:35
machinery in our heads
389
923970
1070
15:37
in addition to this surprising array
390
925040
2357
além desta série surpreeendente
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 desta pesquisa.
15:45
We've painted only the first brushstrokes
393
933865
2776
Demos apenas as primeiras pinceladas
15:48
in our neural portrait of the human mind.
394
936641
2927
no nosso retrato neuronal da mente humana.
As questões mais fundamentais
continuam sem resposta.
continuam sem resposta.
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 faz exatamente
cada uma destas zonas?
cada uma destas zonas?
15:58
Why do we need three face areas
397
946450
2142
Porque precisamos de três áreas faciais
16:00
and three place areas,
398
948592
1465
e três áreas de localização,
16:02
and what's the division of labor between them?
399
950057
2868
e qual é a divisão de tarefas entre elas?
Em segundo lugar, como estão
todas estas coisas
todas estas coisas
16:04
Second, how are all these things
400
952925
2693
16:07
connected in the brain?
401
955618
1712
ligadas no cérebro?
16:09
With diffusion imaging,
402
957330
1587
Com a imagiologia de difusão
16:10
you can trace bundles of neurons
403
958917
2179
podemos seguir grupos de neurónios
16:13
that connect to different parts of the brain,
404
961096
2575
que se ligam a diferentes
partes do cérebro.
partes do cérebro.
16:15
and with this method shown here,
405
963671
1631
Com o método aqui apresentado,
16:17
you can trace the connections of
individual neurons in the brain,
individual neurons in the brain,
406
965302
3697
podemos seguir as ligações de neurónios
individuais no cérebro,
individuais no cérebro,
16:20
potentially someday giving us a wiring diagram
407
968999
2718
dando-nos talvez um dia
um diagrama de interligações
um diagrama de interligações
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 lugar, como é construída
16:27
very systematic structure get built,
410
975830
3149
toda esta estrutura muito sistemática,
16:30
both over development in childhood
411
978979
2956
quer no desenvolvimento da criança
16:33
and over the evolution of our species?
412
981935
2812
quer na evolução da nossa espécie?
Para resolverem questões como estas,
16:36
To address questions like that,
413
984747
1900
os cientistas estão agora a fazer o "scan"
16:38
scientists are now scanning
414
986647
1783
16:40
other species of animals,
415
988430
2157
de outras espécies animais,
16:42
and they're also scanning human infants.
416
990587
5386
e também de crianças humanas.
16:48
Many people justify the high
cost of neuroscience research
cost of neuroscience research
417
996931
3651
Muitas pessoas justificam o alto custo
da investigação em neurociência
da investigação em neurociência
16:52
by pointing out that it may help us someday
418
1000582
2754
salientando que um dia poderá ajudar-nos
16:55
to treat brain disorders like Alzheimer's and autism.
419
1003336
3457
a tratar doenças como
o Alzheimer e o autismo.
o Alzheimer e o autismo.
16:58
That's a hugely important goal,
420
1006793
1947
É um objetivo muito importante.
17:00
and I'd be thrilled if any of my work contributed to it,
421
1008740
3221
Eu ficaria emocionada se algum
do meu trabalho contribuísse para tal.
do meu trabalho contribuísse para tal.
17:03
but fixing things that are broken in the world
422
1011961
2998
Mas reparar coisas danificadas
17:06
is not the only thing that's worth doing.
423
1014959
2801
não é tudo o que vale a pena fazer.
17:09
The effort to understand the human mind and brain
424
1017760
3228
O esforço para perceber a mente
e cérebro humanos vale a pena
e cérebro humanos vale a pena
17:12
is worthwhile even if it never led to the treatment
425
1020988
2818
mesmo que não nos conduza ao tratamento
17:15
of a single disease.
426
1023806
1677
de uma única 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 perceber os mecanismos fundamentais
subjacentes à experiência humana?
17:22
that underlie human experience,
429
1030661
2296
Perceber, na essência, quem somos?
17:24
to understand, in essence, who we are?
430
1032957
2926
17:27
This is, I think, the greatest scientific quest
431
1035883
3449
Esta é, penso eu,
a maior demanda científica
a maior demanda 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