TEDxMidAtlantic
Charles Limb: Your brain on improv
Charles Limb: Doğaçlama yapan beyniniz
Filmed:
Readability: 4.4
1,351,678 views
Müzisyen ve araştırmacı Charles Limb müzikal doğaçlama esnasında beynin nasıl çalıştığını merak etti ve öğrenmek için caz müzisyenleri ve rapçilarin beyinlerini fMRI ile görüntüledi. Onun ve ekibinin buldukları, her türlü yaratıcılığı anlamada çok önemli.
Charles Limb - Researcher
Charles Limb is a doctor and a musician who researches the way musical creativity works in the brain. Full bio
Charles Limb is a doctor and a musician who researches the way musical creativity works in the brain. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:15
So I am a surgeon who studies creativity,
0
0
3000
Ben yaratıcılığı araştıran bir cerrahım
00:18
and I have never had a patient tell me
1
3000
3000
ve şu ana kadar hiç bir hastam bana
00:21
that "I really want you to be creative during surgery,"
2
6000
3000
''Ameliyat esnasında yaratıcı olmanı istiyorum'' demedi.
00:24
and so I guess there's a little bit of irony to it.
3
9000
3000
Evet, bu sanırım biraz ironik.
00:27
I will say though that, after having done surgery a lot,
4
12000
3000
Buna rağmen, bir sürü ameliyattan sonra,
00:30
it's somewhat similar to playing a musical instrument.
5
15000
2000
bir şekilde enstrüman çalmaya benzediğini söyleyebilirim.
00:32
And for me, this sort of deep and enduring fascination with sound
6
17000
3000
Seslere karşı bu derin ve kalıcı ilgim
00:35
is what led me to both be a surgeon
7
20000
2000
hem cerrah olmama, hem de ses bilimini
00:37
and also to study the science of sound, particularly music.
8
22000
2000
özellikle de müziği araştırmama vesile oldu.
00:39
And so I'm going to try to talk to you over the next few minutes
9
24000
2000
Önümüzdeki dakikalarda size işimden bahsedeceğim.
00:41
about my career
10
26000
2000
Müziği aslında nasıl araştırabildiğim ve
00:43
in terms of how I'm able to actually try to study music
11
28000
2000
beynin nasıl yaratıcı olabildiğine dair
00:45
and really try to grapple with all these questions
12
30000
2000
sorularla boğuştuğumu
00:47
of how the brain is able to be creative.
13
32000
3000
anlatmaya çalışacağım.
00:50
I've done most of this work at Johns Hopkins University,
14
35000
2000
Bu çalışmaların çoğunu Johns Hopkins Üniversitesinde,
00:52
but also at the National Institute of Health where I was previously.
15
37000
2000
bir kısmını da daha önceden çalıştığım National Institute of Health'de (Ulusal Sağlık Enstitüsü) yaptım.
00:54
I'm going to go over some science experiments
16
39000
2000
Birkaç bilimsel deneyden bahsedeceğim ve
00:56
and try to cover three musical experiments.
17
41000
2000
üç tane de müzikal deneye değineceğim.
00:58
I'm going to start off by playing a video for you.
18
43000
2000
Bir video göstermekle başlayacağım.
01:00
And this video is a video of Keith Jarrett, who's a well-known jazz improviser
19
45000
3000
Bu ünlü bir caz doğaçlamacısı ve
01:03
and probably the most well-known, iconic example
20
48000
3000
muhtemelen de doğaçlamayı çok yüksek düzeylere çıkaran
01:06
of someone who takes improvisation to a really higher level.
21
51000
2000
en ünlü idol olan Keith Jarrett'a ait.
01:08
And he'll improvise entire concerts
22
53000
2000
Bütün konser boyunca
01:10
off the top of his head,
23
55000
2000
doğaçlama çalıyor
01:12
and he'll never play it exactly the same way again,
24
57000
2000
ve hiç bir zaman daha öncekinin tamamen aynısını çalmıyor.
01:14
and so, as a form of intense creativity,
25
59000
2000
Ve bence, yoğun yaratıcılığa
01:16
I think this is a great example.
26
61000
2000
çok güzel bir örnek bu.
01:18
And so why don't we go and click the video.
27
63000
2000
Hadi o zaman videoyu başlatalım.
01:21
(Music)
28
66000
4000
(Müzik)
02:17
It's really a remarkable, awesome thing that happens there.
29
122000
3000
Burada olan gerçekten de olağanüstü, dehşet bir şey.
02:20
I've always -- just as a listener, as just a fan --
30
125000
2000
Her zaman -- salt bir dinleyici, bir hayran olarak --
02:22
I listen to that, and I'm just astounded.
31
127000
2000
bunu dinliyorum ve hayretler içinde kalıyorum.
02:24
I think -- how can this possibly be?
32
129000
2000
"Bu nasıl gerçekleşiyor?" diye düşünüyorum.
02:26
How can the brain generate that much information,
33
131000
2000
Beyin o kadar bilgiyi,
02:28
that much music, spontaneously?
34
133000
2000
o kadar müziği spontane biçimde nasıl üretiyor?
02:30
And so I set out with this concept, scientifically,
35
135000
3000
Bu nedenle bir kavram oluşturdum, bilimsel olarak,
02:33
that artistic creativity, it's magical, but it's not magic,
36
138000
3000
sanatsal yaratıcılık büyüleyici ama büyü değil.
02:36
meaning that it's a product of the brain.
37
141000
2000
Yani, sanatsal yaratıcılık beynin bir ürünü.
02:38
There's not too many brain-dead people creating art.
38
143000
3000
Beyin ölümü gerçekleşmiş olup da sanat eseri yaratan pek fazla kişi de yok.
02:41
And so with this notion that artistic creativity
39
146000
2000
Sanatsal yaratıcılığın aslında
02:43
is in fact a neurologic product,
40
148000
2000
nörolojik bir ürün olduğunu anlatan bu yaklaşımla,
02:45
I took this thesis that we could study it
41
150000
3000
bunu herhangi bir kompleks nörolojik işlem gibi
02:48
just like we study any other complex neurologic process.
42
153000
3000
araştırabileceğimiz tezini benimsedim.
02:51
And I think there's some sub-questions there that I put there.
43
156000
2000
Sanırım buradan bir kaç soru daha çıkıyor.
02:53
Is it truly possible to study creativity scientifically?
44
158000
2000
Gerçekten de yaratıcılığı bilimsel olarak araştırmak mümkün mü?
02:55
And I think that's a good question.
45
160000
2000
ve bence bu güzel bir soru.
02:57
And I'll tell you that most scientific studies of music,
46
162000
3000
Müzikle ilgili olan bilimsel araştırmaların çoğunun
03:00
they're very dense,
47
165000
2000
zor anlaşılır olduğunu söyleyebilirim.
03:02
and when you actually go through them, it's very hard to recognize the music in it.
48
167000
3000
Ve incelendiğinde içindeki müziği çıkartabilmek çok zor.
03:05
In fact, they seem to be very unmusical entirely
49
170000
2000
Aslında, tamamı ahenksiz
03:07
and to miss the whole point of the music.
50
172000
2000
ve müzikle hiç ilgisi yok gibiler.
03:09
And so it brings the second question:
51
174000
2000
Ve bu ikinci soruyu doğuruyor:
03:11
Why should scientists study creativity?
52
176000
2000
Bilim insanları neden yaratıcılığı araştırmalı?
03:13
Maybe we're not the right people to do it.
53
178000
2000
Belki de bunu yapacak doğru kişiler biz değiliz.
03:15
Well it may be,
54
180000
2000
Evet böyle olabilir,
03:17
but I will say that, from a scientific perspective --
55
182000
2000
ama bilimsel açıdan baktığımızda --
03:19
we talked a lot about innovation today --
56
184000
2000
bugün yaratıcılık hakkında çok konuştuk --
03:21
the science of innovation,
57
186000
2000
yaratıcılık bilimi,
03:23
how much we understand about how the brain is able to innovate
58
188000
2000
beynin yenilik yapmasının nasıl mümkün olduğunu ne kadar anladığımız,
03:25
is in its infancy,
59
190000
2000
henüz emekleme aşamasında.
03:27
and truly, we know very little about how we are able to be creative.
60
192000
3000
Hakikaten, nasıl yaratıcı olabildiğimize dair çok az şey biliyoruz.
03:30
And so I think that we're going to see
61
195000
2000
Önümüzdeki 10, 20, 30 sene içinde
03:32
over the next 10, 20, 30 years
62
197000
2000
gerçek bir yaratıcılık biliminin
03:34
a real science of creativity that's burgeoning and is going to flourish.
63
199000
3000
büyüdüğünü ve geliştiğini göreceğimizi düşünüyorum.
03:37
Because we now have new methods that can enable us
64
202000
2000
Çünkü artık bunun gibi karmaşık caz doğaçlamalarını
03:39
to take this process of something like this,
65
204000
2000
derinlemesine araştırmamızı sağlayabilen
03:41
complex jazz improvisation, and study it rigorously.
66
206000
2000
yeni yöntemlerimiz var.
03:43
And so it gets down to the brain.
67
208000
2000
Ve beyne gelelim.
03:45
And so all of us have this remarkable brain,
68
210000
2000
Hepimiz hakkında çok az şey bildiğimiz,
03:47
which is poorly understood to say the least.
69
212000
3000
bu olağanüstü beyine sahibiz.
03:50
I think that neuroscientists
70
215000
2000
Nörobilimcilerin sorularının, cevaplarından çok daha fazla
03:52
have many more questions than answers,
71
217000
2000
olduğunu düşünüyorum.
03:54
and I myself, I'm not going to give you many answers today,
72
219000
2000
Ve ben de bugün size çok cevap verecek değilim,
03:56
just ask a lot of questions.
73
221000
2000
sadece bir sürü soru soracağım.
03:58
And fundamentally that's what I do in my lab.
74
223000
2000
Esasen laboratuvarımda yaptığım da bu.
04:00
I ask questions about what is this brain doing to enable us to do this.
75
225000
2000
Beyin ne yapıyor da bunları yapmamızı sağlıyor.
04:02
This is the main method that I use. This is called functional MRI.
76
227000
3000
Kullandığım ana yöntem bu. Fonksiyonel MRI.
04:05
If you've been in an MRI scanner, it's very much the same,
77
230000
3000
Eğer bir MRI tarayıcıya girdiyseniz, hemen hemen aynı,
04:08
but this one is outfitted in a special way
78
233000
2000
sadece fMRI beyninizin görüntülerini almak dışında
04:10
to not just take pictures of your brain,
79
235000
2000
aynı zamanda beynin etkin olan bölümlerinin
04:12
but to also take pictures of active areas of the brain.
80
237000
3000
görüntülerini de alacak şekilde donatılmış.
04:15
Now the way that's done is by the following.
81
240000
2000
Şimdi, bu şu şekilde yapılıyor.
04:17
There's something called BOLD imaging,
82
242000
2000
BOLD görüntüleme (kan oksijen seviyesi bağımlı)
04:19
which is Blood Oxygen Level Dependent imaging.
83
244000
2000
adında bir teknik var.
04:21
Now when you're in an fMRI scanner,
84
246000
2000
Şimdi bir fMRI tarayıcının içindeyken
04:23
you're in a big magnet
85
248000
2000
belli bölgelerdeki moleküllerinizi düzenleyen
04:25
that's aligning your molecules in certain areas.
86
250000
2000
büyük bir mıknatısın içindesinizdir.
04:27
When an area of the brain is active, meaning a neural area is active,
87
252000
3000
Beynin bir bölgesi aktif olduğunda, yani nöral bir bölge aktif olduğunda,
04:30
it gets blood flow shunted to that area.
88
255000
3000
kan dolaşımı beynin o bölgesine doğru yön değiştirir.
04:33
That blood flow causes an increase
89
258000
2000
Bu kan dolaşımı o bölgedeki
04:35
in local blood to that area
90
260000
2000
deoksihemoglobin yoğunluğu değişmiş kanın
04:37
with a deoxyhemoglobin change in concentration.
91
262000
3000
artmasına neden oluyor.
04:40
Deoxyhemoglobin can be detected by MRI,
92
265000
2000
Deoksihemoglobin MRI ile tespit edilebiliyorken
04:42
whereas oxyhemoglobin can't.
93
267000
2000
oksihemoglobin tespit edilemiyor.
04:44
So through this method of inference --
94
269000
2000
Bu yöntemle
04:46
and we're measuring blood flow, not neural activity --
95
271000
2000
-- bu arada kan akışını ölçüyoruz, nöral aktiviteyi değil --
04:48
we say that an area of the brain that's getting more blood
96
273000
2000
belirli bir görev esnasında daha çok kanın hücum ettiği
04:50
was active during a particular task,
97
275000
2000
beyin bölgesinin aktif olduğunu söylüyoruz.
04:52
and that's the crux of how fMRI works.
98
277000
2000
İşte bu da fMRI'ın nasıl çalıştığının püf noktası.
04:54
And it's been used since the '90s
99
279000
2000
Ve 90'lardan beri
04:56
to study really complex processes.
100
281000
3000
çok karmaşık prosesleri araştırmak için kullanılıyor.
04:59
Now I'm going to review a study that I did,
101
284000
2000
Şimdi yaptığım bir araştırmaya göz atalım:
05:01
which was jazz in an fMRI scanner.
102
286000
2000
Bir fMRI tarayıcıda Caz.
05:03
And this was done with a colleague of mine, Alan Braun, at the NIH.
103
288000
2000
Ve bunu NIH'den meslektaşım Alan Braun ile yaptık.
05:05
This is a short video of how we did this project.
104
290000
3000
Bu projeyi nasıl yaptığımızı gösteren kısa bir video.
05:08
(Video) Charles Limb: This is a plastic MIDI piano keyboard
105
293000
2000
(Video) Charles Limb: Bu caz deneylerinde kullandığımız
05:10
that we use for the jazz experiments.
106
295000
2000
plastik bir MIDI piyano.
05:12
And it's a 35-key keyboard
107
297000
2000
Bu 35 tuşlu klavye
05:14
that is designed to fit both inside the scanner,
108
299000
2000
hem tarayıcının içine sığabilecek,
05:16
be magnetically safe,
109
301000
2000
hem manyetik açıdan güvenli,
05:18
have minimal interference
110
303000
2000
hem de herhangi bir hataya minimal düzeyde sebep olacak
05:20
that would contribute to any artifact
111
305000
2000
şekilde tasarlanmıştır.
05:22
and have this cushion so that it can rest on the players' legs
112
307000
3000
Klavyenin aynı zamanda tarayıcının içinde sırtüstü uzanmış deneğin
05:25
while they're lying down in the scanner, playing on their back.
113
310000
3000
bacaklarının üstüne koyabileceği bir yastığı mevcuttur.
05:28
And it works like this -- this doesn't actually produce any sound.
114
313000
3000
Şu şekilde çalışıyor -- bu aslında herhangi bir ses çıkartmıyor.
05:31
It sends out what's called a MIDI signal --
115
316000
2000
bu kablolar aracılığıyla kutunun içine ve sonra bilgisayara
05:33
or a Musical Instrument Digital Interface --
116
318000
2000
MIDI denen (Müzik Enstrümanları Dijital Arabirimi)
05:35
through these wires into the box and then the computer,
117
320000
3000
bir sinyal gönderiyor --
05:38
which then trigger high-quality piano samples like this.
118
323000
3000
bu da gördüğünüz gibi yüksek kalitede ses örneklerini harekete geçiriyor.
05:41
(Music)
119
326000
3000
(Müzik)
05:47
(Music)
120
332000
20000
(Müzik)
06:09
CL: Okay, so it works.
121
354000
2000
Tamam, işte bu şekilde çalışıyor.
06:11
And so through this piano keyboard,
122
356000
2000
Bu piyano klavyesi sayesinde artık
06:13
we now have the means to take a musical process and study it.
123
358000
2000
müzikal bir prosesi araştırabileceğimiz bir aracımız var.
06:15
So what do you do now that you have this cool piano keyboard?
124
360000
3000
Peki şimdi bu havalı piyano klavyesine sahip olunca ne olacak?
06:18
You can't just sort of -- "It's great we've got this keyboard."
125
363000
2000
Şöyle diyebilirsiniz --"Yaşasın! Böyle bir klavyemiz var."
06:20
We actually have to come up with a scientific experiment.
126
365000
2000
Esasında bilimsel bir deney ortaya koymak durumundayız.
06:22
And so the experiment really rests on the following:
127
367000
3000
Ve deney şuna dayanıyor;
06:26
What happens in the brain during something that's memorized and over-learned,
128
371000
3000
Ezberlenmiş bir şey geldiğinde beyinde ne oluyor?
06:29
and what happens in the brain during something
129
374000
2000
ve spontane olarak üretilen veya doğaçlama şekilde gelen
06:31
that is spontaneously generated, or improvised,
130
376000
2000
bir şey olduğunda
06:33
in a way that's matched motorically
131
378000
2000
düşük düzey duyusal motor nitelikler anlamında
06:35
and in terms of lower-level sensory motor features?
132
380000
3000
beyinde motorik biçimde eşleşen ne oluyor?
06:38
And so, I have here what we call the "paradigms."
133
383000
3000
Burada paradigma dediğimiz şey var.
06:41
There's a scale paradigm, which is just playing a scale up and down, memorized.
134
386000
3000
Bu bir ölçek paradigması, yani terazinin kefesini ezbere biçimde kaldırmak indirmek gibi.
06:44
And then there's improvising on a scale --
135
389000
2000
Ve bir de sınırlandırılmış biçimde doğaçlama yapmak diye birşey var --
06:46
quarter notes, metronome, right hand --
136
391000
2000
dörtlük notalar, metronom, sağ el --
06:48
scientifically very safe,
137
393000
2000
bilimsel açıdan çok güvenli
06:50
but musically really boring.
138
395000
2000
ama müzikal açıdan çok sıkıcı.
06:52
And then there's the bottom one, which is called the jazz paradigm.
139
397000
2000
Ve bir de caz paradigması var.
06:54
And so what we did was we brought professional jazz players to the NIH,
140
399000
2000
Biz de şunu yaptık: profesyonel cazcıları NIH'ye getirdik
06:56
and we had them memorize this piece of music on the left, the lower-left --
141
401000
3000
ve onlara, solda aşağıdaki müzik parçasını ezberlettik --
06:59
which is what you heard me playing --
142
404000
2000
benim çaldığımı duyduğunuz parça --
07:01
and then we had them improvise to the same exact chord changes.
143
406000
3000
sonra da onlara tam olarak aynı akord değişikliklerine göre doğaçlama yaptırdık.
07:04
And if you can hit that lower-right sound icon,
144
409000
2000
Sağ alttaki ses simgesine basar mısın,
07:06
that's an example of what was recorded in the scanner.
145
411000
2000
tarayıcıda kaydettiğimizden bir örnek.
07:08
(Music)
146
413000
5000
(Müzik)
07:36
So in the end, it's not the most natural environment,
147
441000
2000
Sonuçta, bu en doğal ortam değil
07:38
but they're able to play real music.
148
443000
2000
ama gerçek müzik yapabiliyorlar.
07:40
And I've listened to that solo 200 times,
149
445000
2000
Ve bu parçayı 200 kere dinlememe rağmen
07:42
and I still like it.
150
447000
2000
hala seviyorum.
07:44
And the musicians, they were comfortable in the end.
151
449000
2000
Müzisyenler de sürecin sonunda iyi hissettiler.
07:46
And so we first measured the number of notes.
152
451000
2000
İlk önce notaları saydık.
07:48
Were they in fact just playing a lot more notes when they were improvising?
153
453000
2000
Doğaçlama yaptıklarında aslında sadece çok daha fazla nota mı çalıyorlardı?
07:50
That was not what was going on.
154
455000
2000
Hayır, olan bu değildi.
07:52
And then we looked at the brain activity.
155
457000
2000
Ve sonra beyin aktivitesine baktık.
07:54
I'm going to try to condense this for you.
156
459000
2000
Bunu sizin için özetlemeye çalışacağım.
07:56
These are contrast maps that are showing subtractions
157
461000
3000
Doğaçlama yaptığınızda olanla,
07:59
between what changes when you're improvising
158
464000
2000
ezbere yaptığınızda olan değişiklikler arasındaki
08:01
versus when you're doing something memorized.
159
466000
2000
kesintileri gösteren kontrast haritaları var.
08:03
In red is an area that active in the prefrontal cortex,
160
468000
2000
Kırmızı renk beynin frontal lobunda, prefrontal kortekste
08:05
the frontal lobe of the brain,
161
470000
2000
aktif bir bölgeyi gösteriyor.
08:07
and in blue is this area that was deactivated.
162
472000
2000
Mavi renk ise etkisiz hale gelmiş bölge.
08:09
And so we had this focal area called the medial prefrontal cortex
163
474000
2000
Böylece medyal alın korteksi denen bu merkezin
08:11
that went way up in activity.
164
476000
2000
aktivite boyunca bir hayli yukarı çıktığını gördük.
08:13
We had this broad patch of area called the lateral prefrontal cortex
165
478000
3000
Yan alın korteksi denen bu alanın ise
08:16
that went way down in activity, and I'll summarize that for you here.
166
481000
3000
aktivite boyunca bir hayli indiğini gördük; bunu sizin için özetleyim.
08:19
Now these are multifunctional areas of the brain.
167
484000
2000
Şimdi bunlar beynin çok işlevli bölgeleri.
08:21
As I like to say, these are not the "jazz areas" of the brain.
168
486000
3000
Yani en sevdiğim tabirle, bunlar beynin caz alanları değil.
08:24
They do a whole host of things
169
489000
2000
İçgözlem, özyansıtma,
08:26
that have to do with self-reflection,
170
491000
2000
hafızanın çalışması, vb gibi
08:28
introspection, working memory and so forth.
171
493000
2000
bir sürü iş yapıyorlar.
08:30
Really, consciousness is seated in the frontal lobe.
172
495000
3000
Bilinçlilik ise ön lobda yer alıyor.
08:33
But we have this combination
173
498000
2000
Ama beyinde
08:35
of an area that's thought to be involved in self-monitoring, turning off,
174
500000
3000
özizleme ile ilişkili olduğunu düşündüğümüz alanın kapandığı ve
08:38
and this area that's thought to be autobiographical,
175
503000
2000
otobiyografik ya da öz ifade ile ilgili olduğunu düşündüğümüz alanın açıldığı
08:40
or self-expressive, turning on.
176
505000
2000
bir kombinasyonumuz var.
08:42
And we think, at least in this preliminary --
177
507000
2000
Ve bu başlangıç aşamasında bizce --
08:44
it's one study; it's probably wrong,
178
509000
2000
Bu arada bu bir deney. Muhtemelen de yanlış.
08:46
but it's one study --
179
511000
2000
Ama bir deney.
08:48
we think that at least a reasonable hypothesis
180
513000
3000
Bizce en azından mantıklı bir hipotez olduğu söylenebilecek şey şu ki
08:51
is that, to be creative,
181
516000
2000
yaratıcı olmak için frontal lobunuzda
08:53
you have to have this weird dissociation in your frontal lobe.
182
518000
2000
bu tuhaf çözülümün olması gerekiyor.
08:55
One area turns on, and a big area shuts off,
183
520000
2000
Bir alan aktif hale gelip, büyük bir alan devre devre dışı kalsın ki,
08:57
so that you're not inhibited, so that you're willing to make mistakes,
184
522000
3000
duygularınızı dışa vurabilin, hata yapmaya razı olabilin,
09:00
so that you're not constantly shutting down
185
525000
2000
tüm bu yeni,
09:02
all of these new generative impulses.
186
527000
3000
üretici dürtüleri kapatmayın.
09:05
Now a lot of people know that music is not always a solo activity --
187
530000
3000
Şimdi bir çok kişi müziğin her zaman yapılan tek başına değil
09:08
sometimes it's done communicatively.
188
533000
2000
bazen de diğerleriyle iletişim halinde yapılan bir aktivite olduğunu biliyor.
09:10
And so the next question was:
189
535000
2000
Bir başka soru da şuydu:
09:12
What happens when musicians are trading back and forth,
190
537000
2000
Müzisyenler herhangi bir caz deneyiminde normal olarak yaptıkları
09:14
something called "trading fours,"
191
539000
2000
"dört bar solo değişimi" adı verilen
09:16
which is something they do normally in a jazz experiment?
192
541000
2000
arkaya ve öne doğru hareketleri yaptıklarında ne oluyor?
09:18
So this is a twelve-bar blues.
193
543000
2000
Mesela bu bir 12-bar blues'u.
09:20
And I've broken it down into four-bar groups here,
194
545000
2000
Ve burada 4-bar gruplara böldüm,
09:22
so you would know how you would trade.
195
547000
2000
böylelikle nasıl hareket edebileceğinizi bileceksiniz.
09:24
Now what we did was we brought a musician into the scanner -- same way --
196
549000
2000
Şimdi yaptığımız şey -- gene aynı şekilde -- bir müzisyeni tarayıcıya soktuk
09:26
had them memorize this melody
197
551000
2000
bu melodiyi ezberlettik ve
09:28
and then had another musician out in the control room
198
553000
2000
kontrol odasında başka bir müzisyenin interaktif bir şekilde
09:30
trading back and forth interactively.
199
555000
3000
arkaya ve öne doğru hareket etmesini sağladık.
09:33
So this is a musician, Mike Pope,
200
558000
2000
Bu bir müzisyen, Mike Pope,
09:35
one of the world's best bassists and a fantastic piano player.
201
560000
3000
dünyanın en iyi basçılarından ve muhteşem bir piyanist.
09:43
So he's now playing the piece
202
568000
2000
Şimdi az önce gördüğümüz
09:45
that we just saw
203
570000
2000
parçayı çalıyor,
09:47
just a little better than I wrote it.
204
572000
2000
benim yazdığımdan biraz daha iyi.
09:49
(Video) CL: Mike, come on in. Mike Pope: May the force be with you.
205
574000
2000
(Video) CL: Mike, hadi gel. (Adam: Güç seninle olsun.)
09:51
Nurse: Nothing's in your pockets, right Mike?
206
576000
2000
Hemşire: Ceplerinde birşey yok, değil mi Mike?
09:53
MP: Nope. Nothing's in my pockets. Nurse: Okay.
207
578000
3000
Mike Pope: Hayır. Ceplerimde hiç birşey yok. (Hemşire: Tamam.)
10:05
CL: You have to have the right attitude to agree to it.
208
590000
2000
CL: Bu fikre katılmak için doğru bir tavırda olmalısın.
10:07
(Laughter)
209
592000
2000
(Gülüşmeler)
10:09
It's kind of fun actually.
210
594000
2000
Aslında biraz eğlenceli de.
10:11
And so now we're playing back and forth.
211
596000
3000
Evet, ve şimdi geriye ve öne doğru çalıyoruz.
10:14
He's in there. You can see his legs up there.
212
599000
3000
Mike içeride. Bacaklarını görüyorsunuz.
10:18
And then I'm in the control room here, playing back and forth.
213
603000
3000
Ben de burada kontrol odasındayım, geriye ve ileri doğru çalarak.
10:21
(Music)
214
606000
3000
(Müzik)
10:33
(Video) Mike Pope: This is a pretty good representation
215
618000
3000
(Video) Mike Pope: Bu neye benzediğini
10:36
of what it's like.
216
621000
2000
epey iyi temsil ediyor.
10:38
And it's good that it's not too quick.
217
623000
2000
Çok hızlı olmaması da iyi.
10:40
The fact that we do it over and over again
218
625000
2000
Bunu tekrar tekrar yapmamız
10:42
lets you acclimate to your surroundings.
219
627000
3000
çevrenize intibak etmenizi sağlıyor.
10:46
So the hardest thing for me was the kinesthetic thing,
220
631000
3000
Benim için en zor olan kinestetik tarafıydı,
10:49
of looking at my hands
221
634000
2000
ellerime iki ayna
10:51
through two mirrors,
222
636000
2000
aracılığıyla bakmak,
10:53
laying on my back
223
638000
2000
sırtüstü yatmak ve
10:55
and not able to move at all except for my hand.
224
640000
2000
elim dışında hiç bir yerimi kımıldatamamak.
10:57
That was challenging.
225
642000
2000
Bu zorlayıcıydı.
10:59
But again,
226
644000
2000
Yine de,
11:01
there were moments, for sure,
227
646000
3000
bazı anlar vardı, hiç şüphesiz,
11:04
there were moments
228
649000
2000
gerçek, içten müzikal etkileşimin
11:06
of real, honest-to-God musical interplay, for sure.
229
651000
4000
gerçekleştiği bazı anlar vardı.
11:10
CL: At this point, I'll take a few moments.
230
655000
2000
Bu noktada, birkaç dakikanızı alacağım.
11:12
And so what you're seeing here --
231
657000
2000
Burada gördüğünüz şey --
11:14
and I'm doing a cardinal sin in science,
232
659000
2000
ve aslında ben size bu başlangıç datasını göstererek
11:16
which is to show you preliminary data.
233
661000
2000
bilimsel bir günah işliyorum.
11:18
This is one subject's data.
234
663000
2000
Bu bir deneğin verileri.
11:20
This is, in fact, Mike Pope's data.
235
665000
2000
Bunlar, aslında, Mike Pope'un verileri.
11:22
So what am I showing you here?
236
667000
2000
Size şimdi burada ne gösteriyorum?
11:24
When he was trading fours with me, improvising versus memorized,
237
669000
3000
Benimle ezbere yerine doğaçlama biçimde 4 bar solo yaparken,
11:27
his language areas lit up, his Broca's area,
238
672000
3000
dil alanları Broca alanı denen
11:30
which is inferior frontal gyrus on the left.
239
675000
2000
soldaki ön iç kıvrımları canlandırdı.
11:32
He actually had it also homologous on the right.
240
677000
2000
Aslında bu durum benzeş şekilde sağda da vardı.
11:34
This is an area thought to be involved in expressive communication.
241
679000
3000
Bu, etkili iletişim kurma görevi olduğu düşünülen bir alan.
11:37
This whole notion that music is a language --
242
682000
2000
Müziğin bir dil olduğu kavramının
11:39
well maybe there's a neurologic basis to it in fact after all,
243
684000
3000
belki de dayandığı nörolojik bir temel vardır
11:42
and we can see it when two musicians are having a musical conversation.
244
687000
3000
ve bunu iki müzisyenin karşılıklı çalmalarında görebiliyoruz.
11:45
And so we've done this actually on eight subjects now,
245
690000
2000
Bunu şimdi sekiz denek üzerinde yaptık,
11:47
and we're just getting all the data together,
246
692000
2000
verileri henüz birleştiriyoruz.
11:49
so hopefully we'll have something to say about it meaningfully.
247
694000
2000
Umarım anlamlı bir sonuç çıkarabiliriz.
11:51
Now when I think about improvisation and the language, well what's next?
248
696000
3000
Şimdi, doğaçlama ve dili düşünürsek, sırada ne var?
11:54
Rap, of course, rap --
249
699000
2000
Rap, tabi ki, rap --
11:56
free-style.
250
701000
2000
serbest-stil.
11:58
And so I've always been fascinated by free-style.
251
703000
2000
Her zaman serbest stilden etkilenmişimdir.
12:00
And let's go ahead and play this video here.
252
705000
2000
Peki şimdi devam edelim ve videoyu çalıştıralım.
12:02
(Video) Mos Def: ♫ ... brown skin I be, standing five-ten I be ♫
253
707000
2000
(Video) Mos Def: ♫ ... derim kahve, dimdik duruyorum ♫
12:04
♫ Rockin' it when I be, in your vicinity ♫
254
709000
3000
♫ Senin civarındayken sarsılıyorum♫
12:07
♫ Whole-style synergy, recognize symmetry ♫
255
712000
2000
♫ Tamamen sinerji, simetriyi farkettin mi ♫
12:09
♫ Go and try to injure me, broke 'em down chemically ♫
256
714000
3000
♫ Hadi incit beni, onları kimyasal olarak parçala ♫
12:12
♫ Ain't the number 10 MC, talk about how been I be ♫
257
717000
2000
♫ 10 M.C. bir sayı değildir, benim kim olduğumu anlatır ♫
12:14
♫ Styled it like Kennedy, late like a 10 to three ♫
258
719000
3000
♫ Kennedy gibi stili vardır, 10'a 3 kalmışçasına gecikmiştir. ♫
12:17
♫ When I say when I be, girls say bend that key cut ♫
259
722000
3000
♫ Kim olduğumu söylediğimde, kızlar önümde eğilir ♫
12:20
CL: And so there's a lot of analogy
260
725000
2000
Evet gördüğünüz gibi, serbest stil rap ve caz arasında
12:22
between what takes place in free-style rap and jazz.
261
727000
2000
pek çok tümevarım sözkonusu.
12:24
There are, in fact, a lot of correlations between the two forms of music
262
729000
2000
Aslında müziğin bu iki formu arasında epey korelasyon var.
12:26
I think in different time periods.
263
731000
2000
Bence farklı zaman dilimlerinde,
12:28
In a lot a ways, rap serves the same social function
264
733000
2000
bir çok bakımdan rap
12:30
that jazz used to serve.
265
735000
2000
cazın hizmet ettiği sosyal amaca hizmet ediyor.
12:32
So how do you study rap scientifically?
266
737000
2000
Peki, rap bilimsel olarak nasıl araştırılır?
12:34
And my colleagues kind of think I'm crazy,
267
739000
2000
Meslektaşlarım deli olduğumu düşünüyor,
12:36
but I think it's very viable.
268
741000
2000
ama bence bu çok tutarlı.
12:38
And so this is what you do: you have a free-style artist
269
743000
2000
Yapacağınız şey şu: bir serbest-stil sanatçıyı alıyorsunuz,
12:40
come in and memorize a rap that you write for them,
270
745000
2000
sizin onlar için yazdığınız ve
12:42
that they've never heard before,
271
747000
2000
daha önceden hiç duymadıkları
12:44
and then you have them free-style.
272
749000
2000
bir rap parçayı ezberliyorlar ve sonra da free-style yaptırıyorsunuz.
12:46
So I told my lab members that I would rap for TED,
273
751000
2000
Böylece laboratuvar arkadaşarıma TED için rap yapacağımı söyledim ve
12:48
and they said, "No, you won't."
274
753000
2000
''Hayır, yapmayacaksın'' dediler.
12:50
And then I thought --
275
755000
2000
Ve sonra düşündüm ki --
12:52
(Applause)
276
757000
6000
(Alkış)
12:58
But here's the thing.
277
763000
2000
Ama işte burda.
13:00
With this big screen, you can all rap with me. Okay?
278
765000
3000
Bu büyük ekranla, hepiniz bana eşlik edebilirsiniz. Tamam mı?
13:03
So what we had them do
279
768000
2000
Özetle onlara bunu ezberlettik
13:05
was memorize this lower-left sound icon, please.
280
770000
2000
sol alttaki ses ikonu lütfen.
13:07
This is the control condition. This is what they memorized.
281
772000
3000
Bu kontrol durumu. Bu ezberledikleri şey.
13:10
Computer: ♫ Memory, thump. ♫
282
775000
2000
Bilgisayar: ♫ Hafıza, ritm. ♫
13:12
CL: ♫ Thump of the beat in a known repeat ♫
283
777000
3000
CL: ♫ Bilinen bir tekrarda ritmin vuruşu ♫
13:15
♫ Rhythm and rhyme, they make me complete ♫
284
780000
3000
♫Ritim ve kafiye beni tamamlıyor♫
13:18
♫ The climb is sublime when I'm on the mic ♫
285
783000
2000
♫ Mikrofondayken tepelere tırmanıyorum ♫
13:20
♫ Spittin' rhymes that hit you like a lightning strike ♫
286
785000
3000
♫ Şimşek gibi çakan nakaratlar söylüyorum ♫
13:23
♫ I search for the truth in this eternal quest ♫
287
788000
2000
♫Bu sonsuz arayışta gerçeği arıyorum♫
13:25
♫ My passion's not fashion, you can see how I'm dressed ♫
288
790000
3000
♫Moda tutkum değil, giysilerimden belli oluyor♫
13:28
♫ Psychopathic words in my head appear ♫
289
793000
3000
♫Psikopatik sözler aklımda açığa çıkıyor♫
13:31
♫ Whisper these lyrics only I can hear ♫
290
796000
3000
♫Sadece benim duyabileceğim bu sözleri fısıldıyor♫
13:34
♫ The art of discovering and that which is hovering ♫
291
799000
2000
♫ Keşfetme ve fır dönme sanatı ♫
13:36
♫ Inside the mind of those unconfined ♫
292
801000
3000
♫ Sınırsızların kafasında ♫
13:39
♫ All of these words keep pouring out like rain ♫
293
804000
3000
♫Bütün bu sözler yağmur gibi yağıyor♫
13:42
♫ I need a mad scientist to check my brain ♫
294
807000
3000
♫Çılgın bir biliminsanı beynime bakmalı♫
13:45
(Applause)
295
810000
9000
(Alkış)
13:54
I guarantee you that will never happen again.
296
819000
3000
Size söz veriyorum, bir daha asla olmayacak.
13:57
(Laughter)
297
822000
2000
(Gülüşmeler)
13:59
So now, what's great about these free-stylers,
298
824000
2000
Evet, bu serbest-stilcilerle ilgili harika olan şey şu:
14:01
they will get cued different words.
299
826000
2000
farklı kelimeler uydurabiliyorlar.
14:03
They don't know what's coming, but they'll hear something off the cuff.
300
828000
2000
Ne geldiğini bilmiyorlar ama doğaçlama biçimde duyuyorlar.
14:05
Go ahead and hit that right sound icon.
301
830000
2000
Devam edelim, sağdaki ses ikonuna tıklayalım.
14:07
They are going to be cued these three square words: "like," "not" and "head."
302
832000
3000
Şu üç sözcüğü yuvarlayacaklar: "sevmek" "değil" "kafa"
14:10
He doesn't know what's coming.
303
835000
2000
Sırada neyin olduğunu bilmiyor.
14:12
Free-styler: ♫ I'm like some kind of [unclear] ♫
304
837000
2000
Serbest-stilci: ♫Bir çeşit [anlaşılmıyor] ♫
14:14
♫ [unclear] extraterrestrial, celestial scene ♫
305
839000
3000
♫ [anlaşılmıyor] dünya dışından, göksel manzara ♫
14:17
♫ Back in the days, I used to sit in pyramids and meditate ♫
306
842000
3000
♫ O günlerde, piramitlerde oturup meditasyon yapardım ♫
14:20
♫ With two microphones hovering over my head ♫
307
845000
3000
♫ Kafamda fır dönen iki mikrofonla ♫
14:23
♫ See if I could still listen, spittin' off the sound ♫
308
848000
3000
♫ Bakalım hala dinleyebilecek miyim ♫
14:26
♫ See what you grinning ♫
309
851000
2000
♫Neye sırıttığını görebilecek miyim♫
14:28
♫ I teach the children in the back of the classroom ♫
310
853000
2000
♫Sınıfın arka sıralarındakilere öğretiyorum♫
14:30
♫ About the message of apocalyptical ♫
311
855000
3000
♫İlahi mesajı♫
14:33
♫ Not really though, 'cause I've got to keep it simple ♫
312
858000
3000
♫Aslında öyle değil, çünkü basit tutmak zorundayım♫
14:36
♫ [unclear] instrumental ♫
313
861000
2000
♫ [anlaşılmıyor] enstrümental ♫
14:38
♫ Detrimental playing Super Mario ♫
314
863000
3000
♫ Muzır Super Mario oynuyor ♫
14:41
♫ [unclear] boxes [unclear] hip hop ♫
315
866000
4000
♫ [anlaşılmıyor] kutular [anlaşılmıyor] hip hop ♫
14:45
CL: So again, it's an incredible thing that's taking place.
316
870000
2000
CL: Ve işte yine inanılmaz birşey oluyor.
14:47
It's doing something that, neurologically, is remarkable.
317
872000
2000
Nörolojik olarak, olağanüstü bir şey yapıyor.
14:49
Whether or not you like the music is irrelevant.
318
874000
2000
Müziği beğenip beğenmemeniz önemli değil.
14:51
Creatively speaking, it's just a phenomenal thing.
319
876000
2000
Bu bir doğa olayı.
14:53
This is a short video of how we actually do this in a scanner.
320
878000
3000
Tarayıcıda da nasıl yaptığımıza dair kısa bir video.
14:56
(Laughter)
321
881000
3000
(Gülüşmeler)
14:59
(Video) CL: We're here with Emmanuel.
322
884000
2000
(Video) CL: Emmanuel ile buradayız.
15:01
CL: That was recorded in the scanner, by the way.
323
886000
2000
CL: Bu tarayıcıda kayıt edildi bu arada.
15:03
(Video) CL: That's Emmanuel in the scanner.
324
888000
2000
(Video) CL: Tarayıcıdaki Emmanuel.
15:06
He's just memorized a rhyme for us.
325
891000
3000
Bizim için bir nakarat ezberledi.
15:12
Emmanuel: ♫ Top of the beat with no repeat ♫
326
897000
3000
Emmanuel: ♫ Tekrar etmeden ritmin tepesinde ♫
15:15
♫ Rhythm and rhyme make me complete ♫
327
900000
3000
♫Ritim ve kafiye beni tamamlıyor♫
15:18
♫ Climb is sublime when I'm on the mic ♫
328
903000
3000
♫ Mikrofondayken tepelere tırmanıyorum ♫
15:21
♫ Spittin' rhymes that'll hit you like a lightning strike ♫
329
906000
2000
♫ Şimşek gibi çakan nakaratlar söylüyorum ♫
15:23
♫ I search for the truth in this eternal quest ♫
330
908000
3000
♫Bu sonsuz arayışta gerçeği arıyorum♫
15:26
♫ I'm passing on fashion; you can see how I'm dressed ♫
331
911000
3000
♫ Modayı yayıyorum; bak nasıl giyindiğime ♫
15:29
CL: Okay. So I'm going to stop that there. So what do we see in his brain?
332
914000
3000
CL: Tamam, burada durduruyorum. Beyinde ne görüyoruz?
15:32
Well, this is actually four rappers' brains.
333
917000
2000
Aslında bu dört rapçının beyinleri.
15:34
And what we see, we do see language areas lighting up,
334
919000
2000
Ve ne görüyoruz: Dil alanları açılıyor,
15:36
but then -- eyes closed --
335
921000
2000
ve sonra -- gözler kapanıyor --
15:38
when you are free-styling versus memorizing,
336
923000
3000
ezber yerine serbest stil yaptığınızda
15:41
you've got major visual areas lighting up.
337
926000
2000
bazı temel görsel alanlar açılıyor
15:43
You've got major cerebellar activity, which is involved in motor coordination.
338
928000
3000
Beyincikte, motor koordinasyonunu sağlayan bazı aktiviteler oluyor.
15:46
You have heightened brain activity when you're doing a comparable task,
339
931000
3000
Biri yaratıcı ve diğeri ezbere olan mukayeseli bir iş yaparken
15:49
when that one task is creative and the other task is memorized.
340
934000
3000
beyin aktivitenizi artırıyorsunuz
15:53
It's very preliminary, but I think it's kind of cool.
341
938000
2000
Çok basit ama çok havalı.
15:55
So just to conclude, we've got a lot of questions to ask,
342
940000
3000
Bitiririken, soracağımız pek çok soru olabilir.
15:58
and like I said, we'll ask questions here, not answer them.
343
943000
3000
Ve söylediğim gibi, burada soru soruyoruz, cevaplamıyoruz.
16:01
But we want to get at the root of what is creative genius, neurologically,
344
946000
3000
Ama biz nörolojik olarak yaratıcı dehanın kökenine inmek istiyoruz.
16:04
and I think, with these methods, we're getting close to being there.
345
949000
3000
Ve bu yöntemlerle hedefimize yaklaştığımızı düşünüyorum.
16:07
And I think hopefully in the next 10, 20 years
346
952000
2000
Ve sanırım gelecek 10, 20 yıl içinde
16:09
you'll actually see real, meaningful studies
347
954000
2000
gerçek, anlamlı çalışmalar göreceksiniz.
16:11
that say science has to catch up to art,
348
956000
4000
Bilimin sanatı yakalamak zorunluluğu olduğunu söylerler,
16:15
and maybe we're starting now to get there.
349
960000
2000
belki de şimdi o noktaya gitmeye başlıyoruz.
16:17
And so I want to thank you for your time. I appreciate it.
350
962000
2000
Vaktiniz için teşekkür ederim.
16:19
(Applause)
351
964000
5000
(Alkış)
ABOUT THE SPEAKER
Charles Limb - ResearcherCharles Limb is a doctor and a musician who researches the way musical creativity works in the brain.
Why you should listen
Charles Limb is the Francis A. Sooy, MD Professor and Chief of Otology/Neurotology and Skull Base Surgery at the University of California, San Francisco, and he's a Faculty Member at the Peabody Conservatory of Music. He combines his two passions to study the way the brain creates and perceives music. He's a hearing specialist and surgeon at Johns Hopkins who performs cochlear implantations on patients who have lost their hearing. And he plays sax, piano and bass.
In search of a better understanding of how the mind perceives complex auditory stimuli such as music, he's been working with Allen Braun to look at the brains of improvising musicians and study what parts of the brain are involved in the kind of deep creativity that happens when a musician is really in the groove.
Read our Q&A about hip-hop studies with Charles Limb on the TED Blog >>
Plus our quick catchup Q&A at TEDMED 2011 -- including his top 5 songs of all time >>
Read the 2014 paper "Neural Substrates of Interactive Musical Improvisation: An fMRI Study of ‘Trading Fours’ in Jazz" >>
Charles Limb | Speaker | TED.com