TEDGlobal 2012
Read Montague: What we're learning from 5,000 brains
Рид Монтегью: Чему нас научили 5 000 мозгов
Filmed:
Readability: 4
763,896 views
Мыши, насекомые и хомяки — больше не единственный объект при изучении мозга. Функциональная магнитно-резонансная томография (фМРТ) позволяет учёным отследить мозговую активность живого, дышащего, принимающего решения человека. Рид Монтегью объясняет, как эта технология помогает понять сложные процессы взаимодействия между людьми.
Read Montague - Behavioral Neuroscientist
What does "normal behavior" look like? To find out, Read Montague is imaging thousands of brains at work. Full bio
What does "normal behavior" look like? To find out, Read Montague is imaging thousands of brains at work. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:16
Other people. Everyone is interested in other people.
0
474
2809
Люди вокруг. Всем интересны эти люди.
00:19
Everyone has relationships with other people,
1
3283
2123
Все поддерживают отношения
с другими людьми,
с другими людьми,
00:21
and they're interested in these relationships
2
5406
1592
и всем интересны эти отношения.
00:22
for a variety of reasons.
3
6998
1855
По многим причинам.
00:24
Good relationships, bad relationships,
4
8853
2012
Хорошие отношения, плохие отношения,
00:26
annoying relationships, agnostic relationships,
5
10865
3146
раздражающие отношения,
отношения, которые нас мало заботят.
отношения, которые нас мало заботят.
00:29
and what I'm going to do is focus on the central piece
6
14011
3424
Я собираюсь сконцентрироваться
на ключевых аспектах взаимодействия,
на ключевых аспектах взаимодействия,
00:33
of an interaction that goes on in a relationship.
7
17435
3303
которое происходит внутри отношений.
00:36
So I'm going to take as inspiration the fact that we're all
8
20738
2336
Поэтому я начну с того, что всех нас
00:38
interested in interacting with other people,
9
23074
2425
интересует, — взаимодействие с другими людьми,
00:41
I'm going to completely strip it of all its complicating features,
10
25499
3832
опустив запутанную теорию.
00:45
and I'm going to turn that object, that simplified object,
11
29331
3894
А оставшийся, упрощённый объект использую
00:49
into a scientific probe, and provide the early stages,
12
33225
4150
в качестве научного эксперимента
и покажу ранние стадии,
и покажу ранние стадии,
00:53
embryonic stages of new insights into what happens
13
37375
2449
стадии зарождения нового понимания
того, что же происходит,
того, что же происходит,
00:55
in two brains while they simultaneously interact.
14
39824
3650
когда одновременно взаимодействуют два мозга.
00:59
But before I do that, let me tell you a couple of things
15
43474
2293
Но перед этим,
позвольте рассказать о паре вещей,
позвольте рассказать о паре вещей,
01:01
that made this possible.
16
45767
1699
которые сделали это возможным.
01:03
The first is we can now eavesdrop safely
17
47466
2781
Во-первых, в наше время можно
01:06
on healthy brain activity.
18
50247
2711
наблюдать активность здорового мозга.
01:08
Without needles and radioactivity,
19
52958
2577
Без игл или радиации,
01:11
without any kind of clinical reason, we can go down the street
20
55535
2863
при отсутствии медицинских показаний,
можно выйти на улицу
можно выйти на улицу
01:14
and record from your friends' and neighbors' brains
21
58398
3127
и записать данные о мозге
вашего друга или соседа,
вашего друга или соседа,
01:17
while they do a variety of cognitive tasks, and we use
22
61525
2538
когда они выполняют различные
когнитивные задачи. Мы используем
когнитивные задачи. Мы используем
01:19
a method called functional magnetic resonance imaging.
23
64063
3734
метод функциональной
магнитно-резонансной томографии.
магнитно-резонансной томографии.
01:23
You've probably all read about it or heard about in some
24
67797
2325
Наверное, вы все читали об этом
или где-то слышали.
или где-то слышали.
01:26
incarnation. Let me give you a two-sentence version of it.
25
70122
4378
Давайте я объясню в двух предложениях.
01:30
So we've all heard of MRIs. MRIs use magnetic fields
26
74500
3484
Итак, все мы слышали о МРТ.
МРТ использует магнитные поля
МРТ использует магнитные поля
01:33
and radio waves and they take snapshots of your brain
27
77984
2029
и радиоволны, которые
фотографируют ваш мозг,
фотографируют ваш мозг,
01:35
or your knee or your stomach,
28
80013
2361
или колено, или желудок,
01:38
grayscale images that are frozen in time.
29
82374
2045
создавая серые неподвижные снимки.
01:40
In the 1990s, it was discovered you could use
30
84419
2321
В 1990-х было сделано открытие:
можно использовать
можно использовать
01:42
the same machines in a different mode,
31
86740
2659
те же самые аппараты в другом режиме.
01:45
and in that mode, you could make microscopic blood flow
32
89399
2346
С их помощью можно снимать видео
01:47
movies from hundreds of thousands of sites independently in the brain.
33
91745
3300
микроскопических кровотоков
из тысячи разных участков мозга.
из тысячи разных участков мозга.
01:50
Okay, so what? In fact, the so what is, in the brain,
34
95045
3200
Хорошо, ну и что такого?
«Такое» заключается в том,
«Такое» заключается в том,
01:54
changes in neural activity, the things that make your brain work,
35
98245
3832
что изменения нервной активности,
которые заставляют мозг работать,
которые заставляют мозг работать,
01:57
the things that make your software work in your brain,
36
102077
2010
которые заставляют работать ПО мозга,
01:59
are tightly correlated with changes in blood flow.
37
104087
2489
тесно связаны с изменениями кровотока.
02:02
You make a blood flow movie, you have an independent
38
106576
1973
Видео кровотока даёт
02:04
proxy of brain activity.
39
108549
2339
независимые данные об активности мозга.
02:06
This has literally revolutionized cognitive science.
40
110888
3034
Это открытие в буквальном смысле
перевернуло когнитивные науки.
перевернуло когнитивные науки.
02:09
Take any cognitive domain you want, memory,
41
113922
1991
Выберите любую область
когнитивных исследований:
когнитивных исследований:
02:11
motor planning, thinking about your mother-in-law,
42
115913
2141
память, моторную деятельность,
мысли о вашей тёще,
мысли о вашей тёще,
02:13
getting angry at people, emotional response, it goes on and on,
43
118054
3715
злость на людей, эмоциональные реакции,
можно продолжать бесконечно,
можно продолжать бесконечно,
02:17
put people into functional MRI devices, and
44
121769
3089
поместите человека в аппарат МРТ,
02:20
image how these kinds of variables map onto brain activity.
45
124858
3383
и вы увидите, как эти вещи
отпечатываются в активности мозга.
отпечатываются в активности мозга.
02:24
It's in its early stages, and it's crude by some measures,
46
128241
2849
Да, это только начало, и в чём-то
технология ещё очень грубая,
технология ещё очень грубая,
02:26
but in fact, 20 years ago, we were at nothing.
47
131090
2568
но 20 лет назад у нас не было и этого.
02:29
You couldn't do people like this. You couldn't do healthy people.
48
133658
2359
Не было возможности так исследовать людей.
Невозможно было исследовать здоровых людей.
Невозможно было исследовать здоровых людей.
02:31
That's caused a literal revolution, and it's opened us up
49
136017
2488
Это стало революцией
и дало нам возможность
и дало нам возможность
02:34
to a new experimental preparation. Neurobiologists,
50
138505
2818
получить нового подопытного.
02:37
as you well know, have lots of experimental preps,
51
141323
3760
Нейробиологи, как известно,
экспериментируют со многим:
экспериментируют со многим:
02:40
worms and rodents and fruit flies and things like this.
52
145083
3141
с червями, грызунами,
дрозофилами и прочими.
дрозофилами и прочими.
02:44
And now, we have a new experimental prep: human beings.
53
148224
3397
А сейчас у нас есть
новый подопытный — человек.
новый подопытный — человек.
02:47
We can now use human beings to study and model
54
151621
3761
Сегодня мы можем использовать людей
для изучения и моделировать
для изучения и моделировать
02:51
the software in human beings, and we have a few
55
155382
2950
программы человеческого мозга,
и у нас есть несколько
и у нас есть несколько
02:54
burgeoning biological measures.
56
158332
2835
перспективных биологических измерений.
02:57
Okay, let me give you one example of the kinds of experiments that people do,
57
161167
3887
Ладно, давайте я приведу
пример проводимого эксперимента
пример проводимого эксперимента
03:00
and it's in the area of what you'd call valuation.
58
165054
2677
в области, которую вы бы назвали «оценкой».
03:03
Valuation is just what you think it is, you know?
59
167731
2135
Ценность — это только то,
что вы об этом думаете, не так ли?
что вы об этом думаете, не так ли?
03:05
If you went and you were valuing two companies against
60
169866
2804
Если бы вам нужно было оценить
и сопоставить две компании,
и сопоставить две компании,
03:08
one another, you'd want to know which was more valuable.
61
172670
2736
вы бы хотели узнать,
какая из них более ценна.
какая из них более ценна.
03:11
Cultures discovered the key feature of valuation thousands of years ago.
62
175406
3879
Цивилизации открыли основные принципы
оценивания тысячи лет назад.
оценивания тысячи лет назад.
03:15
If you want to compare oranges to windshields, what do you do?
63
179285
2690
Если нужно сравнить апельсины
с ветровыми стёклами, как вы это сделаете?
с ветровыми стёклами, как вы это сделаете?
03:17
Well, you can't compare oranges to windshields.
64
181975
2356
Ну... нельзя сравнивать
апельсины с ветровыми стёклами.
апельсины с ветровыми стёклами.
03:20
They're immiscible. They don't mix with one another.
65
184331
2255
Они не сопоставимы. Вы их не смешаете.
03:22
So instead, you convert them to a common currency scale,
66
186586
2351
Вы подведёте их
к общей шкале — к деньгам,
к общей шкале — к деньгам,
03:24
put them on that scale, and value them accordingly.
67
188937
2706
и сравните их согласно этой шкале.
03:27
Well, your brain has to do something just like that as well,
68
191643
3436
Ваш мозг тоже делает что-то очень похожее,
03:30
and we're now beginning to understand and identify
69
195079
2488
и сегодня мы начинаем
понимать и описывать
понимать и описывать
03:33
brain systems involved in valuation,
70
197567
2137
системы мозга,
задействованные в оценивании.
задействованные в оценивании.
03:35
and one of them includes a neurotransmitter system
71
199704
2632
Одна из них включает
систему нейротрансмиттеров,
систему нейротрансмиттеров,
03:38
whose cells are located in your brainstem
72
202336
2632
клетки которой расположены
в мозговом стволе,
в мозговом стволе,
03:40
and deliver the chemical dopamine to the rest of your brain.
73
204968
3175
и которые поставляют допамин
в остальные части мозга.
в остальные части мозга.
03:44
I won't go through the details of it, but that's an important
74
208143
2442
Я не буду углубляться в детали,
но это важное открытие,
но это важное открытие,
03:46
discovery, and we know a good bit about that now,
75
210585
2157
и мы уже неплохо его изучили.
03:48
and it's just a small piece of it, but it's important because
76
212742
2230
Может, это немного, но это важно,
03:50
those are the neurons that you would lose if you had Parkinson's disease,
77
214972
3275
потому что это те нейроны, которые человек
теряет при болезни Паркинсона,
теряет при болезни Паркинсона,
03:54
and they're also the neurons that are hijacked by literally
78
218247
2016
и которые разрушаются
под воздействием буквально
под воздействием буквально
03:56
every drug of abuse, and that makes sense.
79
220263
2232
всех наркотиков.
03:58
Drugs of abuse would come in, and they would change
80
222495
2336
Агрессивные наркотики
подействуют и изменят то,
подействуют и изменят то,
04:00
the way you value the world. They change the way
81
224831
1789
как вы оцениваете мир.
Они изменят то,
Они изменят то,
04:02
you value the symbols associated with your drug of choice,
82
226620
3199
как вы оцениваете символы, ассоциирующиеся
с теми наркотиками, которые вы выбрали,
с теми наркотиками, которые вы выбрали,
04:05
and they make you value that over everything else.
83
229819
2514
и заставят ценить их больше,
чем всё остальное.
чем всё остальное.
04:08
Here's the key feature though. These neurons are also
84
232333
3021
Вот самое главное: эти нейроны также
04:11
involved in the way you can assign value to literally abstract ideas,
85
235354
3501
вовлечены в процесс
оценивания абстрактных идей.
оценивания абстрактных идей.
04:14
and I put some symbols up here that we assign value to
86
238855
2041
Здесь я представил несколько символов,
которые мы оцениваем
которые мы оцениваем
04:16
for various reasons.
87
240896
2720
по разным причинам.
04:19
We have a behavioral superpower in our brain,
88
243616
2689
У нас в мозге есть
поведенческая суперсила,
поведенческая суперсила,
04:22
and it at least in part involves dopamine.
89
246305
1753
которая, по крайней мере частично,
связана с допамином.
связана с допамином.
04:23
We can deny every instinct we have for survival for an idea,
90
248058
4189
Мы можем отказаться
от всех своих инстинктов ради идеи,
от всех своих инстинктов ради идеи,
04:28
for a mere idea. No other species can do that.
91
252247
4005
всего лишь идеи.
Никакие другие животные не могут.
Никакие другие животные не могут.
04:32
In 1997, the cult Heaven's Gate committed mass suicide
92
256252
3606
В 1997 члены культа «Врата Рая»
совершили массовое самоубийство,
совершили массовое самоубийство,
04:35
predicated on the idea that there was a spaceship
93
259858
2215
будучи уверенными,
что в хвосте видимой в тот момент
что в хвосте видимой в тот момент
04:37
hiding in the tail of the then-visible comet Hale-Bopp
94
262073
3785
кометы Хейла-Боппа
спрятан космический корабль,
спрятан космический корабль,
04:41
waiting to take them to the next level. It was an incredibly tragic event.
95
265858
4272
который заберёт их на следующий уровень.
Это была ужасная трагедия.
Это была ужасная трагедия.
04:46
More than two thirds of them had college degrees.
96
270130
3485
Более чем у двух третей участников
было высшее образование.
было высшее образование.
04:49
But the point here is they were able to deny their instincts for survival
97
273615
3723
Но для нас важно то, что они отказались
от своего инстинкта самосохранения,
от своего инстинкта самосохранения,
04:53
using exactly the same systems that were put there
98
277338
2866
используя те же системы,
которые существуют для того,
которые существуют для того,
04:56
to make them survive. That's a lot of control, okay?
99
280204
4042
чтобы человек выживал.
Надо было нехило постараться, не так ли?
Надо было нехило постараться, не так ли?
05:00
One thing that I've left out of this narrative
100
284246
2089
Вот ещё кое-что, что я упустил —
05:02
is the obvious thing, which is the focus of the rest of my
101
286335
2234
кое-что, чему будет посвящён
остаток выступления,
остаток выступления,
05:04
little talk, and that is other people.
102
288569
2159
и это окружающие люди.
05:06
These same valuation systems are redeployed
103
290728
2996
Те же самые системы оценки
применяются и тогда,
применяются и тогда,
05:09
when we're valuing interactions with other people.
104
293724
2492
когда мы оцениваем
взаимоотношения с людьми.
взаимоотношения с людьми.
05:12
So this same dopamine system that gets addicted to drugs,
105
296216
3271
То есть, тот же самый допамин,
который превращает человека в наркомана,
который превращает человека в наркомана,
05:15
that makes you freeze when you get Parkinson's disease,
106
299487
2524
от которого цепенеют люди
с синдромом Паркинсона,
с синдромом Паркинсона,
05:17
that contributes to various forms of psychosis,
107
302011
3077
который виноват
в некоторых формах психоза,
в некоторых формах психоза,
05:20
is also redeployed to value interactions with other people
108
305088
3920
используется и при оценке
отношений с людьми,
отношений с людьми,
05:24
and to assign value to gestures that you do
109
309008
2896
и при оценке поступков,
05:27
when you're interacting with somebody else.
110
311904
2574
когда вы с кем-то общаетесь.
05:30
Let me give you an example of this.
111
314478
2577
Я приведу пример.
05:32
You bring to the table such enormous processing power
112
317055
2967
Ваши вычислительные силы в этой области
настолько огромны,
настолько огромны,
05:35
in this domain that you hardly even notice it.
113
320022
2624
что вы едва их замечаете.
05:38
Let me just give you a few examples. So here's a baby.
114
322646
1467
Приведу пару примеров. Вот ребёнок.
05:40
She's three months old. She still poops in her diapers and she can't do calculus.
115
324113
3730
Ей три месяца. Она до сих пор пачкает
пелёнки и не умеет решать уравнения.
пелёнки и не умеет решать уравнения.
05:43
She's related to me. Somebody will be very glad that she's up here on the screen.
116
327843
3353
Мы родственники. Кое-кто будет очень рад,
что её показали на этом экране.
что её показали на этом экране.
05:47
You can cover up one of her eyes, and you can still read
117
331196
2376
Можно прикрыть ей один глаз
и всё ещё можно что-то
и всё ещё можно что-то
05:49
something in the other eye, and I see sort of curiosity
118
333572
2755
прочесть в её другом глазу.
Я вижу любопытство в одном глазу,
Я вижу любопытство в одном глазу,
05:52
in one eye, I see maybe a little bit of surprise in the other.
119
336327
3597
и, может, некоторое удивление в другом.
05:55
Here's a couple. They're sharing a moment together,
120
339924
3179
Вот пара. Вы видите, что они делают.
05:59
and we've even done an experiment where you can cut out
121
343103
1318
Мы даже провели эксперимент:
убирали разные части картинки,
убирали разные части картинки,
06:00
different pieces of this frame and you can still see
122
344421
3007
но вы всё равно понимаете,
что они делают вместе.
что они делают вместе.
06:03
that they're sharing it. They're sharing it sort of in parallel.
123
347428
2504
Они это делают как бы параллельно.
06:05
Now, the elements of the scene also communicate this
124
349932
2463
Отдельные элементы сценки
также сообщают нам информацию,
также сообщают нам информацию,
06:08
to us, but you can read it straight off their faces,
125
352395
2235
но вы всё понимаете
просто по выражениям их лиц.
просто по выражениям их лиц.
06:10
and if you compare their faces to normal faces, it would be a very subtle cue.
126
354630
3503
Если вы сравните их лица с лицами
в обычном состоянии, вам всё станет ясно.
в обычном состоянии, вам всё станет ясно.
06:14
Here's another couple. He's projecting out at us,
127
358133
3347
Вот другая пара.
Он обращён прямо к нам,
Он обращён прямо к нам,
06:17
and she's clearly projecting, you know,
128
361480
2888
а она излучает, как вы видите,
06:20
love and admiration at him.
129
364368
2263
любовь к нему, восхищение им.
06:22
Here's another couple. (Laughter)
130
366631
3635
Вот ещё пара.
06:26
And I'm thinking I'm not seeing love and admiration on the left. (Laughter)
131
370266
5150
И что-то я не вижу
слева любви и восхищения.
слева любви и восхищения.
06:31
In fact, I know this is his sister, and you can just see
132
375416
2560
Вообще, я знаю, что это его сестра,
вы просто видите, как он говорит:
вы просто видите, как он говорит:
06:33
him saying, "Okay, we're doing this for the camera,
133
377976
2513
«Ладно, мы это делаем на камеру,
06:36
and then afterwards you steal my candy and you punch me in the face." (Laughter)
134
380489
5702
а после ты отберёшь мои конфеты
и дашь мне по носу».
и дашь мне по носу».
06:42
He'll kill me for showing that.
135
386191
2106
Он меня убьёт за то, что я это показал.
06:44
All right, so what does this mean?
136
388297
2797
Хорошо, и что же это означает?
06:46
It means we bring an enormous amount of processing power to the problem.
137
391094
3350
То, что на каждую задачу
мы используем огромное количество
вычислительной мощности.
мы используем огромное количество
вычислительной мощности.
06:50
It engages deep systems in our brain, in dopaminergic
138
394444
3648
Задействуются глубинные системы мозга
в допаминовых системах,
в допаминовых системах,
06:53
systems that are there to make you chase sex, food and salt.
139
398092
2818
которые заставляют вас искать
секс, еду и соль.
секс, еду и соль.
06:56
They keep you alive. It gives them the pie, it gives
140
400910
2894
Они поддерживают вашу жизнь.
Это даёт им тот самый пинок,
Это даёт им тот самый пинок,
06:59
that kind of a behavioral punch which we've called a superpower.
141
403804
2904
который мы называем суперсилой.
07:02
So how can we take that and arrange a kind of staged
142
406708
3654
Как же нам взять всю эту информацию
и организовать инсценированные
и организовать инсценированные
07:06
social interaction and turn that into a scientific probe?
143
410362
2698
социальные отношения,
чтобы сделать из этого научный эксперимент?
чтобы сделать из этого научный эксперимент?
07:08
And the short answer is games.
144
413060
2691
Если коротко, то это — игры.
07:11
Economic games. So what we do is we go into two areas.
145
415751
4404
Экономические игры. Что мы делаем:
мы идём сразу в две области.
мы идём сразу в две области.
07:16
One area is called experimental economics. The other area is called behavioral economics.
146
420155
3336
Одна область называется
экспериментальной экономикой.
Другая — поведенческой экономикой.
экспериментальной экономикой.
Другая — поведенческой экономикой.
07:19
And we steal their games. And we contrive them to our own purposes.
147
423491
4078
И крадём их игры.
После — изменяем их в своих интересах.
После — изменяем их в своих интересах.
07:23
So this shows you one particular game called an ultimatum game.
148
427569
2967
Вот одна из игр — игра-ультиматум.
07:26
Red person is given a hundred dollars and can offer
149
430536
1845
Красному человечку
дают сто долларов
дают сто долларов
07:28
a split to blue. Let's say red wants to keep 70,
150
432381
3723
и предлагают поделиться с синим.
Например, он хочет оставить себе 70,
Например, он хочет оставить себе 70,
07:32
and offers blue 30. So he offers a 70-30 split with blue.
151
436104
4086
и предлагает синему 30.
Он предлагает синему поделиться 70-30.
Он предлагает синему поделиться 70-30.
07:36
Control passes to blue, and blue says, "I accept it,"
152
440190
2851
Решение за синим. Он говорит:
«Я принимаю это»,
«Я принимаю это»,
07:38
in which case he'd get the money, or blue says,
153
443041
1956
и в таком случае он получает деньги.
Или синий говорит:
Или синий говорит:
07:40
"I reject it," in which case no one gets anything. Okay?
154
444997
4307
«Я отказываюсь». В таком случае
оба ничего не получают. Понятно?
оба ничего не получают. Понятно?
07:45
So a rational choice economist would say, well,
155
449304
3392
Экономисты скажут,
что рациональный выбор —
что рациональный выбор —
07:48
you should take all non-zero offers.
156
452696
2056
согласиться на любое
ненулевое предложение.
ненулевое предложение.
07:50
What do people do? People are indifferent at an 80-20 split.
157
454752
3762
Что делают люди? Люди
не заинтересованы в разделе 80 на 20.
не заинтересованы в разделе 80 на 20.
07:54
At 80-20, it's a coin flip whether you accept that or not.
158
458514
3524
При дележе 80 на 20, результат как
при подбрасывании монетки — возможны оба варианта.
при подбрасывании монетки — возможны оба варианта.
07:57
Why is that? You know, because you're pissed off.
159
462038
2891
Почему? Потому что такая ситуация бесит.
08:00
You're mad. That's an unfair offer, and you know what an unfair offer is.
160
464929
3609
Вы злитесь. Это нечестное предложение,
и вы понимаете, что такое несправедливое предложение.
и вы понимаете, что такое несправедливое предложение.
08:04
This is the kind of game done by my lab and many around the world.
161
468538
2704
Такую игру проводили в моей лаборатории
и во многих других по всему миру.
и во многих других по всему миру.
08:07
That just gives you an example of the kind of thing that
162
471242
2544
Это просто пример того,
что эти игры доказывают.
что эти игры доказывают.
08:09
these games probe. The interesting thing is, these games
163
473786
3738
Любопытно, что такие игры предполагают
08:13
require that you have a lot of cognitive apparatus on line.
164
477524
3707
использование большого количества
когнитивных способностей.
когнитивных способностей.
08:17
You have to be able to come to the table with a proper model of another person.
165
481231
2928
Вам необходимо создать
адекватную модель другого человека.
адекватную модель другого человека.
08:20
You have to be able to remember what you've done.
166
484159
3213
Придётся помнить, что вы сделали.
08:23
You have to stand up in the moment to do that.
167
487372
1420
Придётся браться за это в любое время.
08:24
Then you have to update your model based on the signals coming back,
168
488792
3350
И после этого вам придётся обновлять
свою модель на основе
поступающих обратно сигналов,
свою модель на основе
поступающих обратно сигналов,
08:28
and you have to do something that is interesting,
169
492142
2972
и надо делать что-то интересное,
08:31
which is you have to do a kind of depth of thought assay.
170
495114
2597
а для этого нужно провести
глубокий мыслительный анализ.
глубокий мыслительный анализ.
08:33
That is, you have to decide what that other person expects of you.
171
497711
3333
Нужно определиться, чего от вас ждёт
тот другой человек.
тот другой человек.
08:36
You have to send signals to manage your image in their mind.
172
501044
2954
Необходимо посылать сигналы,
чтобы корректировать свой образ в их глазах.
чтобы корректировать свой образ в их глазах.
08:39
Like a job interview. You sit across the desk from somebody,
173
503998
2853
Как на собеседовании.
Вы сидите напротив человека,
Вы сидите напротив человека,
08:42
they have some prior image of you,
174
506851
1369
у которого есть какое-то
предварительное представление о вас.
предварительное представление о вас.
08:44
you send signals across the desk to move their image
175
508220
2751
Вы посылаете свои сигналы,
чтобы изменить представление
чтобы изменить представление
08:46
of you from one place to a place where you want it to be.
176
510971
3920
о себе на то, которое вы бы хотели.
08:50
We're so good at this we don't really even notice it.
177
514891
3385
У нас это так хорошо получается,
что мы едва это замечаем.
что мы едва это замечаем.
08:54
These kinds of probes exploit it. Okay?
178
518276
3767
И мы этим пользуемся
в наших экспериментах. Понятно?
в наших экспериментах. Понятно?
08:57
In doing this, what we've discovered is that humans
179
522043
1807
Таким образом, мы узнали,
08:59
are literal canaries in social exchanges.
180
523850
2331
что люди при социальном обмене —
как говорящие канарейки.
как говорящие канарейки.
09:02
Canaries used to be used as kind of biosensors in mines.
181
526181
3397
Шахтёры использовали канареек
в качестве живого сенсора.
в качестве живого сенсора.
09:05
When methane built up, or carbon dioxide built up,
182
529578
3560
Если концентрировался метан,
или углекислый газ,
или углекислый газ,
09:09
or oxygen was diminished, the birds would swoon
183
533138
4186
или становилось мало кислорода,
птица теряла сознание
птица теряла сознание
09:13
before people would -- so it acted as an early warning system:
184
537324
2326
раньше, чем люди.
Так она заранее предупреждала:
Так она заранее предупреждала:
09:15
Hey, get out of the mine. Things aren't going so well.
185
539650
2980
«Эй, пора убираться из шахты.
Дело дрянь».
Дело дрянь».
09:18
People come to the table, and even these very blunt,
186
542630
2954
Люди начинают переговоры
и даже примитивные инсценированные
и даже примитивные инсценированные
09:21
staged social interactions, and they, and there's just
187
545584
2990
социальные взаимодействия.
09:24
numbers going back and forth between the people,
188
548574
3016
Их множество,
они постоянно происходят между людьми,
они постоянно происходят между людьми,
09:27
and they bring enormous sensitivities to it.
189
551590
2199
люди к ним чрезвычайно чувствительны.
09:29
So we realized we could exploit this, and in fact,
190
553789
2689
Мы поняли, что можем
этим воспользоваться,
этим воспользоваться,
09:32
as we've done that, and we've done this now in
191
556478
2556
и даже когда мы это проверили,
а проверили мы это
а проверили мы это
09:34
many thousands of people, I think on the order of
192
559034
2694
на тысячах человек, думаю,
09:37
five or six thousand. We actually, to make this
193
561728
2165
на 5-6 тысячах.
Для того, чтобы провести
Для того, чтобы провести
09:39
a biological probe, need bigger numbers than that,
194
563893
2224
такой биологический эксперимент,
нам нужно ещё больше людей,
нам нужно ещё больше людей,
09:42
remarkably so. But anyway,
195
566117
3674
гораздо больше. Ладно, в любом случае,
09:45
patterns have emerged, and we've been able to take
196
569791
2004
закономерности мы нашли, и даже смогли
09:47
those patterns, convert them into mathematical models,
197
571795
3836
перевести их в математические модели,
09:51
and use those mathematical models to gain new insights
198
575631
2689
и с помощью этих математических моделей
09:54
into these exchanges. Okay, so what?
199
578320
2131
узнать что-то новое о социальном обмене.
Хорошо, и что дальше?
Хорошо, и что дальше?
09:56
Well, the so what is, that's a really nice behavioral measure,
200
580451
3313
Дальше то,
что это отличная мера поведения.
что это отличная мера поведения.
09:59
the economic games bring to us notions of optimal play.
201
583764
3319
Экономические игры дают нам
понимание оптимального поведения.
понимание оптимального поведения.
10:02
We can compute that during the game.
202
587083
2484
Мы это вычисляем во время игры
10:05
And we can use that to sort of carve up the behavior.
203
589567
2953
и как бы вырисовываем
собственное поведение.
собственное поведение.
10:08
Here's the cool thing. Six or seven years ago,
204
592520
4330
Вот классная штука:
шесть-семь лет назад
шесть-семь лет назад
10:12
we developed a team. It was at the time in Houston, Texas.
205
596850
2550
мы создали команду в Хьюстоне, Техас.
10:15
It's now in Virginia and London. And we built software
206
599400
3394
Сейчас она в Виргинии и в Лондоне.
Мы разработали ПО, которое подключит
Мы разработали ПО, которое подключит
10:18
that'll link functional magnetic resonance imaging devices
207
602794
3207
включенные аппараты
для магнитно-резонансной томографии
для магнитно-резонансной томографии
10:21
up over the Internet. I guess we've done up to six machines
208
606001
4035
к интернету. Кажется,
мы подключали до шести за раз,
мы подключали до шести за раз,
10:25
at a time, but let's just focus on two.
209
610036
1981
но давайте поговорим о двух.
10:27
So it synchronizes machines anywhere in the world.
210
612017
3058
Итак, синхронизируем аппараты
где угодно в мире.
где угодно в мире.
10:30
We synchronize the machines, set them into these
211
615075
3169
Мы синхронизируем аппараты,
инсценируем для них
инсценируем для них
10:34
staged social interactions, and we eavesdrop on both
212
618244
1983
социальную ситуацию
и наблюдаем за обоими
и наблюдаем за обоими
10:36
of the interacting brains. So for the first time,
213
620227
1666
взаимодействующими мозгами.
Таким образом, впервые
Таким образом, впервые
10:37
we don't have to look at just averages over single individuals,
214
621893
3607
нам не нужно изучать статистику
вместо индивидов,
вместо индивидов,
10:41
or have individuals playing computers, or try to make
215
625500
2897
или использовать компьютер
вместо человека, или
вместо человека, или
10:44
inferences that way. We can study individual dyads.
216
628397
2763
ещё как-то вмешиваться.
Мы можем изучать пары.
Мы можем изучать пары.
10:47
We can study the way that one person interacts with another person,
217
631160
2785
Мы можем наблюдать, как один человек
взаимодействует с другим,
взаимодействует с другим,
10:49
turn the numbers up, and start to gain new insights
218
633945
2564
увеличить их число
и узнавать новое в рамках
и узнавать новое в рамках
10:52
into the boundaries of normal cognition,
219
636509
2515
нормальной ситуации,
но, что более важно, мы можем
но, что более важно, мы можем
10:54
but more importantly, we can put people with
220
639024
2732
включить в эти социальные взаимодействия
10:57
classically defined mental illnesses, or brain damage,
221
641756
3337
людей с подтверждёнными
психическими заболеваниями
психическими заболеваниями
11:00
into these social interactions, and use these as probes of that.
222
645093
3551
или повреждениями мозга, и использовать
эти эксперименты для их изучения.
эти эксперименты для их изучения.
11:04
So we've started this effort. We've made a few hits,
223
648644
2350
Итак, мы попробовали.
Мы начали. Мы уже сделали
Мы начали. Мы уже сделали
11:06
a few, I think, embryonic discoveries.
224
650994
2449
парочку малюсеньких открытий.
11:09
We think there's a future to this. But it's our way
225
653443
2812
Мы считаем, что у этого метода
есть будущее. Наша задача — продолжать
есть будущее. Наша задача — продолжать
11:12
of going in and redefining, with a new lexicon,
226
656255
2560
и с помощью нового лексикона,
математического лексикона,
математического лексикона,
11:14
a mathematical one actually, as opposed to the standard
227
658815
4022
а не стандартных способов восприятия
психических заболеваний,
психических заболеваний,
11:18
ways that we think about mental illness,
228
662837
2578
дать определения
и охарактеризовать эти заболевания,
и охарактеризовать эти заболевания,
11:21
characterizing these diseases, by using the people
229
665415
2067
используя людей в качестве птичек.
11:23
as birds in the exchanges. That is, we exploit the fact
230
667482
3007
Мы пользуемся тем,
что здоровый участник
что здоровый участник
11:26
that the healthy partner, playing somebody with major depression,
231
670489
4244
во время общения с кем-то,
у кого депрессия, или с кем-то,
у кого депрессия, или с кем-то,
11:30
or playing somebody with autism spectrum disorder,
232
674733
2910
у кого расстройства
аутистического спектра,
аутистического спектра,
11:33
or playing somebody with attention deficit hyperactivity disorder,
233
677643
3850
или со страдающим синдромом
дефицита внимания и гиперактивности,
дефицита внимания и гиперактивности,
11:37
we use that as a kind of biosensor, and then we use
234
681493
3219
мы используем живой сенсор,
и после мы используем
и после мы используем
11:40
computer programs to model that person, and it gives us
235
684712
2644
компьютерные программы,
чтобы смоделировать такого человека,
чтобы смоделировать такого человека,
11:43
a kind of assay of this.
236
687356
2470
и таким образом
проанализировать ситуацию.
проанализировать ситуацию.
11:45
Early days, and we're just beginning, we're setting up sites
237
689826
2131
Мы только начали подключаться
к местам по всему миру.
к местам по всему миру.
11:47
around the world. Here are a few of our collaborating sites.
238
691957
3410
Вот некоторые партнёры.
11:51
The hub, ironically enough,
239
695367
2309
По иронии судьбы, основной центр
11:53
is centered in little Roanoke, Virginia.
240
697676
2889
находится в Роаноке, Виргиния.
11:56
There's another hub in London, now, and the rest
241
700565
2269
Второй — в Лондоне,
а остальные готовятся к запуску.
а остальные готовятся к запуску.
11:58
are getting set up. We hope to give the data away
242
702834
4009
Мы надеемся, что на каком-то этапе
12:02
at some stage. That's a complicated issue
243
706843
3673
мы опубликуем результаты.
Есть сложности с тем,
Есть сложности с тем,
12:06
about making it available to the rest of the world.
244
710516
2994
чтобы поделиться ими со всем миром.
12:09
But we're also studying just a small part
245
713510
1847
Мы также изучаем только малую часть того,
12:11
of what makes us interesting as human beings, and so
246
715357
2267
что делает нас интересными людьми,
и поэтому я бы хотел
и поэтому я бы хотел
12:13
I would invite other people who are interested in this
247
717624
2041
пригласить остальных заинтересованных
12:15
to ask us for the software, or even for guidance
248
719665
2569
запросить у нас это ПО,
или даже рекомендации по тому,
или даже рекомендации по тому,
12:18
on how to move forward with that.
249
722234
2219
как дальше с этим работать.
12:20
Let me leave you with one thought in closing.
250
724453
2341
И ещё кое-что на прощание.
12:22
The interesting thing about studying cognition
251
726794
1942
Изучение познания интересно тем,
12:24
has been that we've been limited, in a way.
252
728736
3732
что мы, в какой-то степени, ограничены.
12:28
We just haven't had the tools to look at interacting brains
253
732468
2943
У нас нет возможности посмотреть
12:31
simultaneously.
254
735411
1200
на два взаимодействующих мозга одновременно.
12:32
The fact is, though, that even when we're alone,
255
736611
2470
Соль в том, что, даже когда мы одни,
12:34
we're a profoundly social creature. We're not a solitary mind
256
739081
4111
мы остаёмся глубоко социальными существами.
Мы не одиночки,
Мы не одиночки,
12:39
built out of properties that kept it alive in the world
257
743192
4373
сознание которых состоит из качеств,
помогающих выжить в мире
помогающих выжить в мире
12:43
independent of other people. In fact, our minds
258
747565
3948
независимо от остальных.
На самом деле, наше сознание
На самом деле, наше сознание
12:47
depend on other people. They depend on other people,
259
751513
2870
зависит от других людей.
Оно зависит от окружающих людей,
Оно зависит от окружающих людей,
12:50
and they're expressed in other people,
260
754383
1541
оно выражается в других людях,
12:51
so the notion of who you are, you often don't know
261
755924
3652
в осознании того, кто вы такие.
Вы часто не знаете,
Вы часто не знаете,
12:55
who you are until you see yourself in interaction with people
262
759576
2688
кто вы такие, до тех пор, пока не увидите себя
во взаимодействии с людьми,
во взаимодействии с людьми,
12:58
that are close to you, people that are enemies of you,
263
762264
2406
которые вам близки, или с вашими врагами,
13:00
people that are agnostic to you.
264
764670
2545
людям, на которых вам плевать.
13:03
So this is the first sort of step into using that insight
265
767215
3776
Это первый шаг в использовании
знаний о том,
знаний о том,
13:06
into what makes us human beings, turning it into a tool,
266
770991
3295
что делает нас людьми;
попытка использовать это знание,
попытка использовать это знание,
13:10
and trying to gain new insights into mental illness.
267
774286
1978
а также лучше понять
психические расстройства.
психические расстройства.
13:12
Thanks for having me. (Applause)
268
776264
3121
Спасибо за внимание!
13:15
(Applause)
269
779385
3089
(Аплодисменты)
ABOUT THE SPEAKER
Read Montague - Behavioral NeuroscientistWhat does "normal behavior" look like? To find out, Read Montague is imaging thousands of brains at work.
Why you should listen
Until recently, the world's curiosity about our brains seemed to focus on abnormal behavior. Which of course left a big question unanswered: Do we even know what "normal behavior" is? Through the landmark Roanoke Brain Study, Read Montague is hoping to find that out, exploring the everyday tasks of brains -- making decisions, understanding social context, and relating to others -- by neuroimaging some 5,000 people, ages 18-85, over a period of many years.
Montague's teams in Virginia and in London lead fascinating research in computational neuroscience (how the brain's "machinery" works), offering insight into the relationship between the social and cognitive functions. For instance, a recent study from his group found that in small social groups, some people will alter the expression of their IQ in reaction to social pressures -- revising, in almost all cases, downward.
Read Montague | Speaker | TED.com