TEDMED 2012
Miguel Nicolelis: A monkey that controls a robot with its thoughts. No, really.
Miguel Nicolelis: Bir robotu düşünceleriyle kontrol eden maymun. Gerçekten
Filmed:
Readability: 4.1
1,315,130 views
Aracı bir vücut olmadan makineleri kullanmak için beynimizi kullanabilir miyiz? Miguel Nicolelis, sadece düşünceleriyle ABD'de bir avatarı ve sonra Japonya'da bir robot kolu kullanmayı öğrenen akıllı bir maymunun bulunduğu hayretler içerisinde bırakan bir deneyi anlatıyor. Araştırma felçli insanlar - ve belki hepimiz - için önemli sonuçlar barındırıyor.
Miguel Nicolelis - Neuroscientist
Miguel Nicolelis explores the limits of the brain-machine interface. Full bio
Miguel Nicolelis explores the limits of the brain-machine interface. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:16
The kind of neuroscience that I do and my colleagues do
0
330
2851
Meslektaşlarımla yaptığımız sinir bilim türü
00:19
is almost like the weatherman.
1
3181
2166
neredeyse hava durumu sunucuları gibi.
00:21
We are always chasing storms.
2
5347
3516
Sürekli fırtınaları kovalıyoruz.
00:24
We want to see and measure storms -- brainstorms, that is.
3
8863
4883
Fırtınaları görüp ölçmek istiyoruz -- tabii, beyin fırtınalarını.
00:29
And we all talk about brainstorms in our daily lives,
4
13746
2768
Günlük hayatımızda beyin fırtınalarından bahsederiz
00:32
but we rarely see or listen to one.
5
16514
3450
ama çok nadir bir beyin fırtınası görürüz veya dinleriz.
00:35
So I always like to start these talks
6
19964
1634
Dolayısıyla ben bu konuşmalara
00:37
by actually introducing you to one of them.
7
21598
2982
size bir beyin fırtınası tanıtarak başlarım.
00:40
Actually, the first time we recorded more than one neuron --
8
24580
3427
Aslında, ilk kez birden fazla nöronu -- aynı anda yüz
00:43
a hundred brain cells simultaneously --
9
28007
2223
beyin hücresi-- ilk kaydettiğimizde
00:46
we could measure the electrical sparks
10
30230
2469
aynı hayvandaki yüz hücrenin
00:48
of a hundred cells in the same animal,
11
32699
2680
elektriksel kıvılcımlarını ölçebildik,
00:51
this is the first image we got,
12
35379
1802
ilk elde ettiğimiz görüntü bu,
00:53
the first 10 seconds of this recording.
13
37181
2315
bu kaydın ilk 10 saniyesi.
00:55
So we got a little snippet of a thought,
14
39496
3351
Yani ufacık bir düşünce kesitini alıp,
00:58
and we could see it in front of us.
15
42847
2905
önümüzde görebildik.
01:01
I always tell the students
16
45752
1012
Öğrencilere hep derim ki
01:02
that we could also call neuroscientists some sort of astronomer,
17
46764
4106
sinir bilimcilere bir çeşit astronot diyebiliriz çünkü
01:06
because we are dealing with a system
18
50870
1626
uğraştığımız sistemdeki
01:08
that is only comparable in terms of number of cells
19
52496
2917
hücre sayısı sadece evrendeki galaksilerin
01:11
to the number of galaxies that we have in the universe.
20
55413
2936
sayısıyla karşılaştırılabilir.
01:14
And here we are, out of billions of neurons,
21
58349
3030
Burada da biz, 10 yıl önce
01:17
just recording, 10 years ago, a hundred.
22
61379
2818
milyonlarca nörondan yüz tanesini kaydediyoruz.
01:20
We are doing a thousand now.
23
64197
1583
Şimdi bine çıkardık.
01:21
And we hope to understand something fundamental about our human nature.
24
65780
5400
Ve insan doğası hakkında temel bir şeyi anlamayı umuyoruz.
01:27
Because, if you don't know yet,
25
71180
1932
Çünkü, eğer bilmiyorsanız,
01:29
everything that we use to define what human nature is comes from these storms,
26
73112
5250
insan doğasını tanımlamak için kullandığımız her şey bu fırtınalardan gelir,
01:34
comes from these storms that roll over the hills and valleys of our brains
27
78362
4651
beyinlerimizin dağları ve vadilerinden yuvarlanan bu fırtınalardan gelir
01:38
and define our memories, our beliefs,
28
83013
3885
ve hatıralarımızı, inançlarımızı, hislerimizi
01:42
our feelings, our plans for the future.
29
86898
2700
ve gelecek için planlarımızı tanımlar.
01:45
Everything that we ever do,
30
89598
2398
Yapmış olduğumuz her şey,
01:47
everything that every human has ever done, do or will do,
31
91996
5067
tüm insanların yaptığı veya yapacağı her şey
01:52
requires the toil of populations of neurons producing these kinds of storms.
32
97063
5434
nöron nüfuslarının bu tarz fırtınalar yaratmak için çalışmasını gerektirir.
01:58
And the sound of a brainstorm, if you've never heard one,
33
102497
2483
Ve beyin fırtınasının sesi de, eğer daha önce duymadıysanız,
02:00
is somewhat like this.
34
104980
3349
böyle bir şeydir.
02:04
You can put it louder if you can.
35
108329
3146
Sesini daha da yükseltebilirsek yükseltelim.
02:07
My son calls this "making popcorn while listening to a badly-tuned A.M. station."
36
111475
6403
Oğlum buna "mısır patlatırken tam çekmeyen bir radyo istasyonunu dinlemek" diyor.
02:13
This is a brain.
37
117878
1485
Bu bir beyin.
02:15
This is what happens when you route these electrical storms to a loudspeaker
38
119363
3434
Bu elektrik fırtınaları bir hoparlöre yönlendirdiğinizde olan bu
02:18
and you listen to a hundred brain cells firing,
39
122797
2866
yüz beyin hücresinin çalışmasını dinliyorsunuz,
02:21
your brain will sound like this -- my brain, any brain.
40
125663
4622
sizin beyninizin sesi böyle -- benim beynimin de, herhangi bir beynin de.
02:26
And what we want to do as neuroscientists in this time
41
130285
3762
Sinir bilimciler olarak bizim şu anda yapmak istediğimiz şey,
02:29
is to actually listen to these symphonies, these brain symphonies,
42
134047
5350
bu senfonileri, beyin senfonilerini dinleyip
02:35
and try to extract from them the messages they carry.
43
139397
3400
taşıdıkları mesajları çıkarmaya çalışmaktır aslında.
02:38
In particular, about 12 years ago
44
142797
2851
Tam olarak 12 yıl önce
02:41
we created a preparation that we named brain-machine interfaces.
45
145648
3048
beyin-makine arayüzü adında bir hazırlık yarattık.
02:44
And you have a scheme here that describes how it works.
46
148696
2702
Burada nasıl çalıştığını gösteren bir şema var.
02:47
The idea is, let's have some sensors that listen to these storms, this electrical firing,
47
151398
5566
Fikir şu; bu fırtınaları, elektriksel atımları dinlemek için sensörler alalım
02:52
and see if you can, in the same time that it takes
48
156964
3082
ve bu sinyalleri, bu fırtınanın bir hayvanın beyninden çıkıp
02:55
for this storm to leave the brain and reach the legs or the arms of an animal --
49
160046
4969
bacaklarına veya kollarına ulaşması için geçen sürede --
03:00
about half a second --
50
165015
2864
yaklaşık yarım saniye --
03:03
let's see if we can read these signals,
51
167879
2351
okuyup, içindeki motor mesajları
03:06
extract the motor messages that are embedded in it,
52
170230
3400
çıkarıp dijital komutlara
03:09
translate it into digital commands
53
173630
2272
çevirdikten sonra, o beynin
03:11
and send it to an artificial device
54
175902
1886
gerçek zamanlı
03:13
that will reproduce the voluntary motor wheel of that brain in real time.
55
177788
5893
motor hareketini yaptıracak yapay bir cihaza gönderebiliyor muyuz bakalım.
03:19
And see if we can measure how well we can translate that message
56
183681
3848
Ve bu mesajı, bedenin hareketi nasıl yaptığı ile karşılaştırdığımızda
03:23
when we compare to the way the body does that.
57
187529
3518
ne kadar iyi ilettiğimizi ölçüp ölçemediğimizi görelim.
03:26
And if we can actually provide feedback,
58
191047
2866
Eğer gerçekten artık beynin kontrolünde olan
03:29
sensory signals that go back from this robotic, mechanical, computational actuator
59
193913
5734
bu robot, mekanik, bilgisayar düzenekten geri dönen duyusal sinyalleri
03:35
that is now under the control of the brain,
60
199647
2251
beyine geri besleme
03:37
back to the brain,
61
201898
1311
sağlayabilirsek
03:39
how the brain deals with that,
62
203209
2121
beyin, yapay bir makine
03:41
of receiving messages from an artificial piece of machinery.
63
205330
4901
parçasından gelen mesajları nasıl alıyor görürüz.
03:46
And that's exactly what we did 10 years ago.
64
210231
2321
10 sene önce tam olarak bunu yaptık.
03:48
We started with a superstar monkey called Aurora
65
212552
2961
Bu alanın süperstarlarından biri haline gelen
03:51
that became one of the superstars of this field.
66
215513
2468
Aurora adında süperstar bir maymunla başladık.
03:53
And Aurora liked to play video games.
67
217981
2299
Aurora bilgisayar oyunları oynamayı seviyordu.
03:56
As you can see here,
68
220280
1373
Burada görebileceğiniz gibi,
03:57
she likes to use a joystick, like any one of us, any of our kids, to play this game.
69
221653
4944
bizim gibi, çocuklarımız gibi, bu oyunu joystick kullanarak oynamayı seviyor.
04:02
And as a good primate, she even tries to cheat before she gets the right answer.
70
226597
4671
İyi bir primat olarak, doğru cevabı bulmadan önce hile yapmaya bile çalışıyor.
04:07
So even before a target appears that she's supposed to cross
71
231268
4283
Dolayısıyla bu joystick ile kontrol ettiği imlecin üzerinden
04:11
with the cursor that she's controlling with this joystick,
72
235551
2850
geçmesi gereken hedef görünmeden önce bile
04:14
Aurora is trying to find the target, no matter where it is.
73
238401
3951
Aurora nerede olursa olsun hedefi bulmaya çalışıyor.
04:18
And if she's doing that,
74
242352
1469
Bunu yapmasının sebebi de,
04:19
because every time she crosses that target with the little cursor,
75
243821
3314
imleci hedeften her geçirişinde bir damla
04:23
she gets a drop of Brazilian orange juice.
76
247135
2950
Brezilya portakalı suyu kazanması.
04:25
And I can tell you, any monkey will do anything for you
77
250085
2950
Size söyleyebilirim ki tüm maymunlara küçük bir damla
04:28
if you get a little drop of Brazilian orange juice.
78
253035
3100
Brezilya portakalı suyu için her şeyi yaptırabilirsiniz
04:32
Actually any primate will do that.
79
256135
2731
Aslında tüm primatlara yaptırabilirsiniz.
04:34
Think about that.
80
258866
1334
Bir düşünün.
04:36
Well, while Aurora was playing this game, as you saw,
81
260200
3400
Neyse, Aurora gördüğünüz gibi bu oyunu oynarken
04:39
and doing a thousand trials a day
82
263600
2435
ve günde bin deneme yapıp
04:41
and getting 97 percent correct and 350 milliliters of orange juice,
83
266035
3883
yüzde 97 doğru tutturup 350 mililitre portakal suyu kazanırken
04:45
we are recording the brainstorms that are produced in her head
84
269918
3399
biz kafasında oluşan beyin fırtınalarını kaydedip
04:49
and sending them to a robotic arm
85
273317
1647
Auroranın yaptığı hareketleri
04:50
that was learning to reproduce the movements that Aurora was making.
86
274964
3871
tekrarlamayı öğrenen bir robot kola gönderiyorduk.
04:54
Because the idea was to actually turn on this brain-machine interface
87
278835
3783
Çünkü asıl fikir, bu beyin-makine arayüzünü çalıştırıp,
04:58
and have Aurora play the game just by thinking,
88
282618
4700
Aurora'nın oyunu sadece düşünerek ve bedeninin
05:03
without interference of her body.
89
287318
2617
müdahalesi olmadan oynamasını sağlamaktı.
05:05
Her brainstorms would control an arm
90
289935
2916
Beyin fırtınaları, imleci hareket ettirip
05:08
that would move the cursor and cross the target.
91
292851
2709
hedefin üzerinden geçecek bir kolu oynatacaktı.
05:11
And to our shock, that's exactly what Aurora did.
92
295560
3191
Aurora da tam olarak bunu yaparak bizi şaşırttı.
05:14
She played the game without moving her body.
93
298751
4200
Oyunu bedenini hareket ettirmeden oynadı.
05:18
So every trajectory that you see of the cursor now,
94
302951
2237
Yani burada gördüğünüz imlecin her hareketi,
05:21
this is the exact first moment she got that.
95
305188
3212
işte bu anladığı ilk an.
05:24
That's the exact first moment
96
308400
1784
Bu bir beynin amacının,
05:26
a brain intention was liberated from the physical domains of a body of a primate
97
310184
6767
bir primat bedeninin fiziksel alanından kurtulup
05:32
and could act outside, in that outside world,
98
316951
3700
dışarıda, o dış dünyada, yapay bir cihazı kontrol
05:36
just by controlling an artificial device.
99
320651
2966
ederek hareket ettiği ilk an.
05:39
And Aurora kept playing the game, kept finding the little target
100
323617
4917
Ve Aurora oyun oynamaya, küçük hedefi bulmaya
05:44
and getting the orange juice that she wanted to get, that she craved for.
101
328534
3917
ve istediği, aşerdiği portakal suyunu almaya devam etti.
05:48
Well, she did that because she, at that time, had acquired a new arm.
102
332451
6701
Bunu, o sırada yeni bir kol elde ettiği için yaptı.
05:55
The robotic arm that you see moving here 30 days later,
103
339152
2963
Size gösterdiğim ilk videodan 30 gün sonra
05:58
after the first video that I showed to you,
104
342115
2686
burada hareket ettiğini gördüğünüz robot kol
06:00
is under the control of Aurora's brain
105
344801
2650
Aurora'nın beyninin kontrolü altında
06:03
and is moving the cursor to get to the target.
106
347451
3168
ve imleci hedefe ulaşmak için hareket ettiriyor.
06:06
And Aurora now knows that she can play the game with this robotic arm,
107
350619
3899
Aurora artık oyunu bu robot kolla oynayabileceğini biliyor,
06:10
but she has not lost the ability to use her biological arms to do what she pleases.
108
354518
5716
ancak biyolojik kollarıyla istediğini yapma becerisini de kaybetmiş değil.
06:16
She can scratch her back, she can scratch one of us, she can play another game.
109
360234
4067
Sırtını kaşıyabilir, bizi kaşıyabilir, başka bir oyun oynayabilir.
06:20
By all purposes and means,
110
364301
1600
Yani her yönden
06:21
Aurora's brain has incorporated that artificial device
111
365901
4116
Aurora'nın beyni yapay cihazı, bedeninin bir uzantısı
06:25
as an extension of her body.
112
370017
2750
olarak dahil etti.
06:28
The model of the self that Aurora had in her mind
113
372767
3533
Aurora'nın aklında kendisinin yansıması
06:32
has been expanded to get one more arm.
114
376300
4084
bir kol daha alacak şekilde genişletildi.
06:36
Well, we did that 10 years ago.
115
380384
2350
Bunu 10 yıl önce yaptık.
06:38
Just fast forward 10 years.
116
382734
2833
Şimdi 10 yıl ileriye gidelim.
06:41
Just last year we realized that you don't even need to have a robotic device.
117
385567
4983
Geçen sene, robot bir cihaza ihtiyaç olmadığını farkettik.
06:46
You can just build a computational body, an avatar, a monkey avatar.
118
390550
5484
Sadece sayısal bir beden, bir avatar, bir maymun avatarı oluşturulabilir.
06:51
And you can actually use it for our monkeys to either interact with them,
119
396034
4250
Ve onu maymunlar için bu avatarla iletişime geçmesi için kullanabilir,
06:56
or you can train them to assume in a virtual world
120
400284
4439
ya da onları sanal bir dünyada avatarın ilk insan perspektifi olduklarını
07:00
the first-person perspective of that avatar
121
404723
3044
sanmalarını sağlayacak şekilde eğitebilirsiniz
07:03
and use her brain activity to control the movements of the avatar's arms or legs.
122
407767
5651
ve onun beyinsel aktivitesini, avatarın kol ve bacak hareketlerini kontrol etmede kullanabilirsiniz.
07:09
And what we did basically was to train the animals
123
413418
2766
Bizim yaptığımız basitce hayvanlara avatarlarını nasıl kontrol
07:12
to learn how to control these avatars
124
416184
3050
edeceklerini ve sanal dünyadaki
07:15
and explore objects that appear in the virtual world.
125
419234
3899
görünen objeleri keşfetmeyi öğretmekti.
07:19
And these objects are visually identical,
126
423133
2301
Ve bu objeler görünüş olarak aynı,
07:21
but when the avatar crosses the surface of these objects,
127
425434
3883
fakat avatar bu objelerin yüzeyleriyle kesişince,
07:25
they send an electrical message that is proportional to the microtactile texture of the object
128
429317
6400
objenin dokusuna oransal olarak elektriksel bir mesaj yollar,
07:31
that goes back directly to the monkey's brain,
129
435717
4016
ki bu mesaj direkt olarak maymunun beynine gider,
07:35
informing the brain what it is the avatar is touching.
130
439733
5052
ve avatarın dokunduğu şeyin ne olduğu hakkında beyni bilgilendirir.
07:40
And in just four weeks, the brain learns to process this new sensation
131
444785
4765
Ve sadece 4 hafta içinde, beyin bu yeni hissi öğrenir
07:45
and acquires a new sensory pathway -- like a new sense.
132
449550
6434
ve yeni bir yol elde eder - yeni bir his gibi.
07:51
And you truly liberate the brain now
133
455984
2416
Ve böylelikle beyni tam anlamıyla özgürleştirmiş olursunuz
07:54
because you are allowing the brain to send motor commands to move this avatar.
134
458400
4384
çünkü bu avatarı hareket ettirmek için beynin motor emirler vermesini sağlıyorsunuz.
07:58
And the feedback that comes from the avatar is being processed directly by the brain
135
462784
5000
Ve avatardan gelen geri bildirimler tenin müdahalesi olmadan
08:03
without the interference of the skin.
136
467784
2433
direkt olarak beyin tarafından işletilir.
08:06
So what you see here is this is the design of the task.
137
470217
2534
Bu yüzden burada gördüğünüz şey, görevin tasarlanmasıdır.
08:08
You're going to see an animal basically touching these three targets.
138
472751
4250
Bu üç hedefe basitçe dokunan bir hayvanı göreceksiniz.
08:12
And he has to select one because only one carries the reward,
139
477001
4349
Ve o sadece birini secmek zorunda çünkü sadece biri
08:17
the orange juice that they want to get.
140
481350
1867
istedikleri portakal suyu ödülüne sahip.
08:19
And he has to select it by touch using a virtual arm, an arm that doesn't exist.
141
483217
5633
Ve onu sanal bir kol kullanarak dokunma yardımıyla seçmek zorunda,
08:24
And that's exactly what they do.
142
488850
2000
ve bu tamamen yaptıkları şey.
08:26
This is a complete liberation of the brain
143
490850
3435
Bu beynin tamamıyla vücudun fiziksel kısıtlamalarından
08:30
from the physical constraints of the body and the motor in a perceptual task.
144
494285
4282
özgürleştirilmesi ve algısal bir vazifeyle görevlendirilmesi.
08:34
The animal is controlling the avatar to touch the targets.
145
498567
4167
Hayvan, hedeflere dokunması icin avatarı kontrol ediyor
08:38
And he's sensing the texture by receiving an electrical message directly in the brain.
146
502734
5651
ve o direkt olarak beynin içinde elektriksel bir mesaj alarak dokuyu hissediyor,
08:44
And the brain is deciding what is the texture associated with the reward.
147
508385
3883
böylece beyin ödülle ilişkilenmiş dokunun ne olduğuna karar veriyor.
08:48
The legends that you see in the movie don't appear for the monkey.
148
512268
3832
Filmde gördüğünuz açıklamalar maymun için görünmüyor
08:52
And by the way, they don't read English anyway,
149
516100
2484
ve bu arada, onlar zaten İngilizce okuyamıyor,
08:54
so they are here just for you to know that the correct target is shifting position.
150
518584
5216
bu yüzden onlar sadece sizin doğru hedefin pozisyon değiştirmekte olduğunu bilmeniz için varlar,
08:59
And yet, they can find them by tactile discrimination,
151
523800
3934
ve onlar dokunsal bir ayrımla bulabilirler
09:03
and they can press it and select it.
152
527734
3217
basıp seçebilirler.
09:06
So when we look at the brains of these animals,
153
530951
2682
Bu yüzden bu hayvanların beyinlerine baktığımızda,
09:09
on the top panel you see the alignment of 125 cells
154
533633
3667
üst panelde beyinsel aktiviteyle elektriksel fırtınaların hayvan
09:13
showing what happens with the brain activity, the electrical storms,
155
537300
4201
bir kumanda kullanıyorken beyindeki
09:17
of this sample of neurons in the brain
156
541501
2067
nöron örneğiyle ne olduğunu
09:19
when the animal is using a joystick.
157
543568
2116
gösteren 125 hücrenin dizilimini görüyorsunuz
09:21
And that's a picture that every neurophysiologist knows.
158
545684
2600
Ve bu her nörofizyolojistin bileceği bir resim.
09:24
The basic alignment shows that these cells are coding for all possible directions.
159
548284
5183
Basit bir dizilim, bu hücrelerin mümkün olan her yönde kodlama yaptığını gösterir.
09:29
The bottom picture is what happens when the body stops moving
160
553467
5683
Aşağıdaki resim vücut hareket etmeyi durdurduğunda ve hayvan robotik bir araç ya da
09:35
and the animal starts controlling either a robotic device or a computational avatar.
161
559150
6134
sayısal bir avatarı kontrol ettiğinde ne olduğunu gösteriyor.
09:41
As fast as we can reset our computers,
162
565284
3066
Bilgisayarlarımızı en hızlı bir şekilde yeniden konumlar konumlamaz
09:44
the brain activity shifts to start representing this new tool,
163
568350
5818
beyinsel aktivite bu yeni aracı sanki bu da primat vücudunun
09:50
as if this too was a part of that primate's body.
164
574168
5250
bir parçasıymış gibi ifade etmeye başlar.
09:55
The brain is assimilating that too, as fast as we can measure.
165
579418
4715
Beyin onu da ölçebildiğimiz en hızlı bir şekilde özümsüyor.
10:00
So that suggests to us that our sense of self
166
584133
3618
Bu bize, benlik hissimizin vücutlarımızın
10:03
does not end at the last layer of the epithelium of our bodies,
167
587751
4150
son doku tabakasında bitmediğini, fakat beynimizin emirleriyle oluşan
10:07
but it ends at the last layer of electrons of the tools that we're commanding with our brains.
168
591901
5718
araçların elektronlarının son tabakasıyla bittiğini belirtiyor.
10:13
Our violins, our cars, our bicycles, our soccer balls, our clothing --
169
597619
4764
Kemanlarımız, arabalarımız, bisikletlerimiz, futbol toplarımız, giysilerimiz -
10:18
they all become assimilated by this voracious, amazing, dynamic system called the brain.
170
602383
6851
bunların hepsi beyin adı verilen bu tür doyumsuz, şaşırtıcı ve dinamik bir sistem tarafından özümseniyor.
10:25
How far can we take it?
171
609234
1699
Bunu ne kadar ileriye götürebiliriz?
10:26
Well, in an experiment that we ran a few years ago, we took this to the limit.
172
610933
4218
Birkaç yıl önce yaptığımız bir deneyde, bunu denedik.
10:31
We had an animal running on a treadmill
173
615151
2482
Amerika'nın Doğu kıyısında Duke Üniversitesi'nde
10:33
at Duke University on the East Coast of the United States,
174
617633
2267
bir bandın üzerinde koşan bir hayvanla,
10:35
producing the brainstorms necessary to move.
175
619900
2700
hareket etmek için gereken beyin fırtınalarını oluşturduk.
10:38
And we had a robotic device, a humanoid robot,
176
622600
4091
Kyoto, Tokyo'da ATR Laboratuarı'nda tüm yaşamı boyunca
10:42
in Kyoto, Japan at ATR Laboratories
177
626691
2394
bir beyin, bir insan beyni
10:44
that was dreaming its entire life to be controlled by a brain,
178
629085
6094
ya da bir primat beyni tarafından kontrol edilmeyi hayal eden
10:51
a human brain, or a primate brain.
179
635179
3273
robotik bir aracımız ve insansı bir robotumuz vardı.
10:54
What happens here is that the brain activity that generated the movements in the monkey
180
638452
4598
Burada olan şey şu ki, hareketleri meydana getiren beyin aktivitesi
10:58
was transmitted to Japan and made this robot walk
181
643050
3467
Japonya'ya transfer edildi ve bu robotu yürüttü
11:02
while footage of this walking was sent back to Duke,
182
646517
4067
bu sırada bu yürüyüşün ölçümü de Duke'e gönderildi,
11:06
so that the monkey could see the legs of this robot walking in front of her.
183
650584
5233
böylece önünde yürüyen bu robotun bacaklarını maymun görebiliyordu.
11:11
So she could be rewarded, not by what her body was doing
184
655817
4067
Böylece ödüllendirilmiş oluyordu, fakat bu ödül vücudunun yaptığından dolayı değil
11:15
but for every correct step of the robot on the other side of the planet
185
659884
4961
gezegenin öbür tarafında, beyin aktivitesi tarafından kontrol
11:20
controlled by her brain activity.
186
664845
2609
edilen robotun her bir doğru hareketi sebebiyleydi.
11:23
Funny thing, that round trip around the globe took 20 milliseconds less
187
667454
7118
Komik olan, bu dairesel hareket, maymunun kafasından ayrılan
11:30
than it takes for that brainstorm to leave its head, the head of the monkey,
188
674572
4150
ve kendi kasına ulaşan beyin fırtınalarından
11:34
and reach its own muscle.
189
678722
3870
20 milisaniye daha az sürmesi.
11:38
The monkey was moving a robot that was six times bigger, across the planet.
190
682592
6030
Maymun, gezegenin bir ucundan diğer ucuna 6 kat daha büyük olan bir robotu hareket ettiriyordu.
11:44
This is one of the experiments in which that robot was able to walk autonomously.
191
688622
6400
Bu, robotun tek başına yürüyebildiğini gösteren deneylerden biri.
11:50
This is CB1 fulfilling its dream in Japan
192
695022
5267
Bu Japonya'da bir primatin beyin aktivitesinin kontrolüyle
11:56
under the control of the brain activity of a primate.
193
700289
3700
gerçekleşen bir rüyadır.
11:59
So where are we taking all this?
194
703989
1989
Peki bunu nereye doğru götürüyoruz?
12:01
What are we going to do with all this research,
195
705978
2343
Kulaklarımızın arasında sahip olduğumuz
12:04
besides studying the properties of this dynamic universe that we have between our ears?
196
708321
5668
bu dinamik evrenin özelliklerini çalışmanın yanında, tüm bu araştırmayla ne yapacağız?
12:09
Well the idea is to take all this knowledge and technology
197
713989
4833
Aslında fikir şu ki, tüm bu teknoloji ve bilgiyi alıp
12:14
and try to restore one of the most severe neurological problems that we have in the world.
198
718822
5484
dünyada sahip olduğumuz nörolojik problemlerden birini tamir etmeyi denemek.
12:20
Millions of people have lost the ability to translate these brainstorms
199
724306
4583
Milyonlarca insan bu beyin fırtınalarını
12:24
into action, into movement.
200
728889
2116
gerçek hareketlere dönüştürme yetisini kaybetti.
12:26
Although their brains continue to produce those storms and code for movements,
201
731005
5234
Beyinleri bu fırtınaları ve hareketler için kodları yaratmaya devam etmesine karşın,
12:32
they cannot cross a barrier that was created by a lesion on the spinal cord.
202
736239
5167
omuriliklerindeki bir lezyon tarafından yaratılan bariyeri geçemiyorlar.
12:37
So our idea is to create a bypass,
203
741406
2450
Bu yüzden fikrimiz, bir kestirme yol yaratmak
12:39
is to use these brain-machine interfaces to read these signals,
204
743856
4032
ve bu sinyallari, sayısal mikromühendisliği kullanan lezyonu
12:43
larger-scale brainstorms that contain the desire to move again,
205
747888
4050
atlayan, yeniden hareket etme isteğini içeren geniş ölçekli beyin fırtınalarını okuyacak
12:47
bypass the lesion using computational microengineering
206
751938
3969
beyin-makina arayüzlerini kullanmak
12:51
and send it to a new body, a whole body called an exoskeleton,
207
755907
7114
ve bunu yeni bir vücuda, dış iskelet adı verilen bütün bir vücuda,
12:58
a whole robotic suit that will become the new body of these patients.
208
763021
5567
bu hastaların yeni bir vücudu olacak bütün bir robotik takıma göndermek.
13:04
And you can see an image produced by this consortium.
209
768588
4126
Ve bu birlik tarafından üretilen resmi görebilirsiniz.
13:08
This is a nonprofit consortium called the Walk Again Project
210
772714
4059
'Yeniden Yürü' adındaki bu proje kâr amacı gütmeyen,
13:12
that is putting together scientists from Europe,
211
776773
2783
Avrupa'dan, buradan Amerika'dan ve
13:15
from here in the United States, and in Brazil
212
779556
1865
Brezilya'dan inşa edilecek bu yeni vucut, ki bu Aurora
13:17
together to work to actually get this new body built --
213
781421
4517
ve diğer maymunlara beyin-makina arayüzü yoluyla bu araçları kullanmalarına izin veren
13:21
a body that we believe, through the same plastic mechanisms
214
785938
3334
ve günlük hayatımızda kullandığımız gereçleri kapsayan
13:25
that allow Aurora and other monkeys to use these tools through a brain-machine interface
215
789272
5802
aynı plastik mekanizmalara sahip olduğuna inandığımız bu vücut
13:30
and that allows us to incorporate the tools that we produce and use in our daily life.
216
795074
5630
üzerinde çalışacak bilim adamlarını bir araya getiren bir birliktir.
13:36
This same mechanism, we hope, will allow these patients,
217
800704
3684
Aynı mekanizma, umuyoruz ki, bu hastalara yapmak istedikleri hareketleri yeniden yapabileceklerini
13:40
not only to imagine again the movements that they want to make
218
804388
3768
hayal etmelerine izin vermekle ve bunları hareketlere
13:44
and translate them into movements of this new body,
219
808156
3207
dönüştürmekle kalmayıp,
13:47
but for this body to be assimilated as the new body that the brain controls.
220
811363
6758
kontrol eden beynin yeni vücudunu özümseyecek bu vücuda dönüştürecek.
13:54
So I was told about 10 years ago
221
818121
3851
10 yıl önce bana dendi ki,
13:57
that this would never happen, that this was close to impossible.
222
821972
5066
bunun olması imkansıza yakın ve hiçbir zaman böyle bir şey olmayacak.
14:02
And I can only tell you that as a scientist,
223
827038
2451
Bir bilim adamı olarak diyebilirim ki,
14:05
I grew up in southern Brazil in the mid-'60s
224
829489
2986
60'lı yılların ortalarında Güney Brezilya'da
14:08
watching a few crazy guys telling [us] that they would go to the Moon.
225
832475
5048
Ay'a gideceğini söyleyen birkaç çılgın adamı izleyerek büyüdüm.
14:13
And I was five years old,
226
837523
1461
Ve 5 yaşımda,
14:14
and I never understood why NASA didn't hire Captain Kirk and Spock to do the job;
227
838984
4240
NASA'nın niçin Kaptan Kirk ve Spock'u işe almadığını hiçbir zaman anlamadım,
14:19
after all, they were very proficient --
228
843224
2432
sonuçta bu çok kârlı olurdu,
14:21
but just seeing that as a kid
229
845656
3450
fakat bir çocuk olarak,
14:25
made me believe, as my grandmother used to tell me,
230
849106
2985
büyük annemin de söylediği gibi şuna inandım:
14:27
that "impossible is just the possible
231
852091
1845
İmkansız, birinin onun gerçekleşmesi için yeterli çabayı yeteri kadar
14:29
that someone has not put in enough effort to make it come true."
232
853936
3904
göstermemesinden kaynaklanan ama aslında mümkün olan bir şeydir.
14:33
So they told me that it's impossible to make someone walk.
233
857840
3799
Bu yüzden bana dediler ki, birini yürütmek imkansızdır.
14:37
I think I'm going to follow my grandmother's advice.
234
861639
3251
Sanırım büyük annemin tavsiyesini dinleyeceğim.
14:40
Thank you.
235
864890
1450
Teşekkürler.
14:42
(Applause)
236
866340
8029
(Alkışlar)
ABOUT THE SPEAKER
Miguel Nicolelis - NeuroscientistMiguel Nicolelis explores the limits of the brain-machine interface.
Why you should listen
At the Nicolelis Laboratory at Duke University, Miguel Nicolelis is best known for pioneering studies in neuronal population coding, Brain Machine Interfaces (BMI) and neuroprosthetics in human patients and non-human primates.His lab's work was seen, famously though a bit too briefly, when a brain-controlled exoskeleton from his lab helped Juliano Pinto, a paraplegic man, kick the first ball at the 2014 World Cup.
But his lab is thinking even bigger. They've developed an integrative approach to studying neurological disorders, including Parkinsons disease and epilepsy. The approach, they hope, will allow the integration of molecular, cellular, systems and behavioral data in the same animal, producing a more complete understanding of the nature of the neurophysiological alterations associated with these disorders. He's the author of the books Beyond Boundaries and The Relativistic Brain.
Miguel was honored as one of Foreign Policy's 2015 Global Thinkers.
Miguel Nicolelis | Speaker | TED.com