TEDIndia 2009
Pawan Sinha: How brains learn to see
Паван Сінха - як мозок навчаєтсья бачити
Filmed:
Readability: 4.5
939,209 views
Паван Сінха детально описує свої революційні дослідження розвитку зорової системи мозку. Сінха та його команда безкоштовно надають незрячим від народження дітям лікування, а потім вивчають як мозок вчиться інтерпретувати візуальні дані. Ці дослідження призводять до відкриттів в царині неврології, інженерії та, навіть, аутизму.
Pawan Sinha - Visual neuroscientist
Pawan Sinha researches how our brains interpret what our eyes see -- and uses that research to give blind children the gift of sight. Full bio
Pawan Sinha researches how our brains interpret what our eyes see -- and uses that research to give blind children the gift of sight. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:15
If you are a blind child in India,
0
0
4000
Якщо ви - незряча дитина в Індії,
00:19
you will very likely have to contend with
1
4000
3000
то скоріш за все, ви будете змушені боротися
00:22
at least two big pieces of bad news.
2
7000
3000
як мінімум з двома серйозними проблемами.
00:25
The first bad news
3
10000
2000
Перша проблема
00:27
is that the chances of getting treatment
4
12000
3000
полягає в тому, що шанси отримати лікування
00:30
are extremely slim to none,
5
15000
3000
наближаються до нуля,
00:33
and that's because most of the blindness
6
18000
2000
тому що більшість програм
00:35
alleviation programs in the country
7
20000
2000
реабілітації сліпоти в країні
00:37
are focused on adults,
8
22000
2000
орієнтовані на дорослих,
00:39
and there are very, very few hospitals
9
24000
3000
і там дуже-дуже мало лікарень,
00:42
that are actually equipped to treat children.
10
27000
3000
що обладнані для лікування дітей.
00:46
In fact, if you were to be treated,
11
31000
4000
По суті, якщо б вас і лікували,
00:51
you might well end up being treated
12
36000
3000
скоріш за все, це робила би
00:54
by a person who has no medical credentials
13
39000
3000
людина без медичного диплома,
00:57
as this case from Rajasthan illustrates.
14
42000
3000
як показує цей випадок в штаті Раджастан.
01:00
This is a three-year-old orphan girl
15
45000
2000
Це трирічна дівчина-сирота,
01:02
who had cataracts.
16
47000
2000
у якої була катаракта.
01:04
So, her caretakers took her
17
49000
2000
Опікуни дівчинки відвезли її
01:06
to the village medicine man,
18
51000
2000
до сільського лікаря,
01:08
and instead of suggesting to the caretakers
19
53000
3000
та замість того, щоб запропонувати опікунам
01:11
that the girl be taken to a hospital,
20
56000
3000
відвезти дівчинку до лікарні,
01:14
the person decided to burn her abdomen
21
59000
2000
він вирішив припекти їй живіт
01:16
with red-hot iron bars
22
61000
2000
розпеченим залізом,
01:18
to drive out the demons.
23
63000
2000
щоб вигнати з дівчинки демонів.
01:20
The second piece of bad news
24
65000
3000
Про другу проблему
01:23
will be delivered to you
25
68000
2000
вам повідомлять
01:25
by neuroscientists, who will tell you
26
70000
3000
неврологи, які скажуть,
01:28
that if you are older than four or five years of age,
27
73000
3000
що якщо ви старше чотирьох-п'яти років,
01:31
that even if you have your eye corrected,
28
76000
3000
то навіть якщо вам вилікують очі,
01:34
the chances of your brain learning how to see
29
79000
3000
шанси на те, що ваш мозок навчиться бачити,
01:37
are very, very slim --
30
82000
2000
дуже і дуже малі.
01:39
again, slim or none.
31
84000
3000
Малі або взагалі відсутні.
01:42
So when I heard these two things,
32
87000
2000
Коли я почув про ці проблеми,
01:44
it troubled me deeply,
33
89000
2000
вони глибоко занепокоїли мене,
01:46
both because of personal reasons
34
91000
2000
як по особистим причинам,
01:48
and scientific reasons.
35
93000
2000
так і по науковим.
01:50
So let me first start with the personal reason.
36
95000
3000
Дозвольте почати з особистого.
01:53
It'll sound corny, but it's sincere.
37
98000
3000
Це прозвучить банально, але це правда.
01:56
That's my son, Darius.
38
101000
2000
Це мій син Даріус.
01:58
As a new father,
39
103000
2000
Як новоспечений батько,
02:00
I have a qualitatively different sense
40
105000
4000
я абсолютно інакше розумію,
02:04
of just how delicate babies are,
41
109000
3000
наскільки діти чуттєві,
02:07
what our obligations are towards them
42
112000
3000
які у нас перед ними зобов'язання,
02:10
and how much love
43
115000
2000
і як сильно
02:12
we can feel towards a child.
44
117000
3000
ми здатні любити їх.
02:15
I would move heaven and earth
45
120000
2000
Я б перевернув гори,
02:17
in order to get treatment for Darius,
46
122000
3000
заради лікування Даріуса.
02:20
and for me to be told
47
125000
2000
І для мене той факт,
02:22
that there might be other Dariuses
48
127000
2000
що в світі можуть бути інші Даріуси,
02:24
who are not getting treatment,
49
129000
2000
які не отримують лікування,
02:26
that's just viscerally wrong.
50
131000
3000
абсолютно не справедливий.
02:29
So that's the personal reason.
51
134000
2000
Це моя особиста причина.
02:31
Scientific reason is that this notion
52
136000
3000
Наукова причина складається у представлені
02:34
from neuroscience of critical periods --
53
139000
2000
в неврології критичного періоду розвитку,
02:36
that if the brain is older
54
141000
3000
ніби, якщо мозок старше
02:39
than four or five years of age,
55
144000
2000
чотирьох-п'яти років,
02:41
it loses its ability to learn --
56
146000
2000
то він втрачає здатність до навчання,
02:43
that doesn't sit well with me,
57
148000
2000
що протирічить моїм представленням,
02:45
because I don't think that idea
58
150000
2000
оскільки я вважаю, що ця ідея
02:47
has been tested adequately.
59
152000
3000
не була адекватно перевірена.
02:50
The birth of the idea is from
60
155000
2000
Ідея бере свій початок з робіт
02:52
David Hubel and Torsten Wiesel's work,
61
157000
2000
Девіда Хьюбела і Торстена Візеля,
02:54
two researchers who were at Harvard,
62
159000
2000
двох гарвардських дослідників,
02:56
and they got the Nobel Prize in 1981
63
161000
3000
які отримали Нобелівську премію в 1981 році
02:59
for their studies of visual physiology,
64
164000
2000
за дослідження фізіології зору --
03:01
which are remarkably beautiful studies,
65
166000
2000
прекрасні дослідження,
03:03
but I believe some of their work
66
168000
2000
але, я думаю, що деякі їх ідеї
03:05
has been extrapolated
67
170000
2000
були передчасно
03:07
into the human domain prematurely.
68
172000
2000
екстрапольовані на людину.
03:09
So, they did their work with kittens,
69
174000
2000
Вони працювали з кошенятами,
03:11
with different kinds of deprivation regiments,
70
176000
2000
піддаючи їх різним видам депривації,
03:13
and those studies,
71
178000
2000
і ті дослідження,
03:15
which date back to the '60s,
72
180000
2000
що були отримані ще в 60-х роках,
03:17
are now being applied to human children.
73
182000
3000
зараз застосовуються до людських дітей.
03:20
So I felt that I needed to do two things.
74
185000
3000
Я зрозумів, що повинен зробити дві речі.
03:23
One: provide care
75
188000
3000
Перша: надати медичний догляд
03:26
to children who are currently
76
191000
2000
дітям, що в даний момент
03:28
being deprived of treatment.
77
193000
2000
не забезпечені лікуванням.
03:30
That's the humanitarian mission.
78
195000
2000
І це гуманітарна місія.
03:32
And the scientific mission would be
79
197000
2000
Науковою місією буде
03:34
to test the limits
80
199000
2000
пошук границі
03:36
of visual plasticity.
81
201000
2000
зорового пристосування.
03:38
And these two missions, as you can tell,
82
203000
3000
Можна сказати, що ці дві місії
03:41
thread together perfectly. One adds to the other;
83
206000
3000
відмінно поєднуються та доповнюють одна одну.
03:44
in fact, one would be impossible without the other.
84
209000
3000
Насправді, одна не можлива без іншої.
03:49
So, to implement
85
214000
2000
Щоб виконати
03:51
these twin missions,
86
216000
2000
цю подвійну місію,
03:53
a few years ago, I launched Project Prakash.
87
218000
3000
декілька років назад я запустив проект Пракаш.
03:56
Prakash, as many of you know,
88
221000
2000
"Пракаш", як ви знаєте,
03:58
is the Sanskrit word for light,
89
223000
2000
в перекладі з санскриту - "світло"
04:00
and the idea is that
90
225000
2000
і ідея полягає тому,
04:02
in bringing light into the lives of children,
91
227000
3000
що, приносячи світло в житті дітей,
04:05
we also have a chance
92
230000
2000
ми отримуємо шанс
04:07
of shedding light on some of the
93
232000
2000
пролити світло на деякі
04:09
deepest mysteries of neuroscience.
94
234000
3000
з самих складних загадок неврології.
04:12
And the logo -- even though it looks extremely Irish,
95
237000
3000
Емблема, не дивлячись на дуже ірландський вигляд,
04:15
it's actually derived from
96
240000
2000
насправді з'явилася
04:17
the Indian symbol of Diya, an earthen lamp.
97
242000
4000
від індійського символа - Дия, глиняної лампи.
04:21
The Prakash, the overall effort
98
246000
3000
Загалом, ідея проекту
04:24
has three components:
99
249000
2000
складається з трьох етапів:
04:26
outreach, to identify children in need of care;
100
251000
4000
соціальна програма для визначення, яким дітям
04:30
medical treatment; and in subsequent study.
101
255000
3000
потрібна допомога, лікування та наступні дослідження.
04:33
And I want to show you a short video clip
102
258000
3000
Я хочу представити вам короткий відеоролик,
04:36
that illustrates the first two components of this work.
103
261000
3000
в якому показані два перших етапи роботи.
04:41
This is an outreach station
104
266000
2000
Це соціальний центр,
04:43
conducted at a school for the blind.
105
268000
3000
що організований в школі для сліпих.
04:46
(Text: Most of the children are profoundly and permanently blind ...)
106
271000
5000
(Текст: У більшості дітей повна, хронічна сліпота...)
04:51
Pawan Sinha: So, because this is a school for the blind,
107
276000
5000
Паван Сінха: Оскільки це школа для сліпих,
04:56
many children have permanent conditions.
108
281000
2000
велика кількість дітей там з хронічними захворюванням.
04:58
That's a case of microphthalmos,
109
283000
3000
Це - випадок мікрофтальмії,
05:01
which is malformed eyes,
110
286000
2000
тобто недорозвинених очей,
05:03
and that's a permanent condition;
111
288000
2000
і це хронічне захворювання.
05:05
it cannot be treated.
112
290000
2000
Воно не лікується.
05:07
That's an extreme of micropthalmos
113
292000
2000
Це крайній випадок мікрофтальмії,
05:09
called enophthalmos.
114
294000
2000
що називається енофтальмом.
05:11
But, every so often, we come across children
115
296000
2000
Але час від часу ми натрапляємо на дітей,
05:13
who show some residual vision,
116
298000
3000
у яких виявляється залишковий зір,
05:16
and that is a very good sign
117
301000
3000
і це дуже гарний знак, що говорить про те,
05:19
that the condition might actually be treatable.
118
304000
2000
що від захворювання можна позбавитись.
05:21
So, after that screening, we bring the children to the hospital.
119
306000
3000
Після огляду ми відправляємо дітей у лікарню.
05:24
That's the hospital we're working with in Delhi,
120
309000
2000
Це лікарня в Делі, з якою ми працюємо,
05:26
the Schroff Charity Eye Hospital.
121
311000
3000
Благодійна лікарня зору Шкрофа (Schroff Charity Eye Hospital).
05:29
It has a very well-equipped
122
314000
2000
Там є дуже добре обладнаний
05:31
pediatric ophthalmic center,
123
316000
3000
педіатричний офтальмологічний центр,
05:35
which was made possible in part
124
320000
2000
який став можливим частково дякуючи
05:37
by a gift from the Ronald McDonald charity.
125
322000
4000
благодійності Рональда МакДональда.
05:41
So, eating burgers actually helps.
126
326000
3000
Харчування гамбургерами іноді дійсно корисне.
05:45
(Text: Such examinations allow us to improve
127
330000
2000
(Текст: Такі обстеження дозволяють нам підвищити
05:47
eye-health in many children, and ...
128
332000
2000
здоров'я зору у багатьох дітей
05:54
... help us find children who can participate in Project Prakash.)
129
339000
3000
і допомагають знайти дітей, які зможуть брати участь в проекті Пракаш.)
05:57
PS: So, as I zoom in to the eyes of this child,
130
342000
2000
П.С.: Зараз камера наблизиться до очей дитини,
05:59
you will see the cause of his blindness.
131
344000
3000
ви побачите причину його сліпоти.
06:03
The whites that you see in the middle of his pupils
132
348000
3000
Білі плями в центрі його зіниць --
06:06
are congenital cataracts,
133
351000
3000
це вроджена катаракта,
06:09
so opacities of the lens.
134
354000
2000
яка замутняє кришталик ока.
06:11
In our eyes, the lens is clear,
135
356000
3000
Кришталики наших очей прозорі,
06:14
but in this child, the lens has become opaque,
136
359000
2000
але кришталики цієї дитини стали непрозорими,
06:16
and therefore he can't see the world.
137
361000
3000
і тому він не може бачити світ.
06:19
So, the child is given treatment. You'll see shots of the eye.
138
364000
3000
Отже, дитина отримує лікування. Ви побачите знімки ока.
06:22
Here's the eye with the opaque lens,
139
367000
2000
Тут око ще з мутним кришталиком,
06:24
the opaque lens extracted
140
369000
2000
тут кришталик вилучений,
06:26
and an acrylic lens inserted.
141
371000
3000
а тут в око вставлено акриловий кришталик.
06:29
And here's the same child
142
374000
2000
Тут ця ж дитина
06:31
three weeks post-operation,
143
376000
3000
через три тижні після операції,
06:34
with the right eye open.
144
379000
3000
з відкритим правим оком.
06:40
(Applause)
145
385000
6000
(Оплески)
06:46
Thank you.
146
391000
2000
Дякую.
06:48
So, even from that little clip, you can begin to get the sense
147
393000
3000
Навіть після цього маленького відео стає ясно,
06:51
that recovery is possible,
148
396000
2000
що одужання можливо,
06:53
and we have now
149
398000
2000
і зараз ми забезпечуємо
06:55
provided treatment to over 200 children,
150
400000
3000
лікування більш ніж 200 дітям,
06:58
and the story repeats itself.
151
403000
2000
і історія з ними повторюється.
07:00
After treatment, the child
152
405000
2000
Після лікування дитина
07:02
gains significant functionality.
153
407000
3000
отримує значні можливості.
07:05
In fact, the story holds true
154
410000
3000
Насправді так відбувається,
07:08
even if you have a person who got sight
155
413000
2000
навіть якщо людина отримала зір
07:10
after several years of deprivation.
156
415000
2000
після декількох років сліпоти.
07:12
We did a paper a few years ago
157
417000
2000
Кілька років тому ми написали статтю
07:14
about this woman that you see on the right, SRD,
158
419000
4000
про жінку, на фотографії вона праворуч,
07:18
and she got her sight late in life,
159
423000
2000
вона стала бачити в літньому віці,
07:20
and her vision is remarkable at this age.
160
425000
4000
і для її віку в неї чудовий зір.
07:24
I should add a tragic postscript to this --
161
429000
3000
Я повинен зробити трагічне зауваження.
07:27
she died two years ago
162
432000
2000
Два роки тому вона загинула
07:29
in a bus accident.
163
434000
2000
в автокатастрофі.
07:31
So, hers is just a truly inspiring story --
164
436000
4000
Її історія справді надихає,
07:35
unknown, but inspiring story.
165
440000
3000
маловідома, але надихаюча історія.
07:38
So when we started finding these results,
166
443000
2000
І коли ми стали отримувати такі результати,
07:40
as you might imagine, it created quite a bit of stir
167
445000
3000
ви можете уявити, що це викликало багато шуму
07:43
in the scientific and the popular press.
168
448000
3000
у науковій та популярній пресі.
07:46
Here's an article in Nature
169
451000
2000
Ось стаття в журналі "Nature",
07:48
that profiled this work,
170
453000
2000
описує нашу роботу,
07:50
and another one in Time.
171
455000
2000
і ще одна в "Time".
07:52
So, we were fairly convinced -- we are convinced --
172
457000
2000
Ми були достатньо впевнені, ми і зараз впевнені,
07:54
that recovery is feasible,
173
459000
2000
що відновлення можливо,
07:56
despite extended visual deprivation.
174
461000
3000
незважаючи на тривалу сліпоту.
07:59
The next obvious question to ask:
175
464000
2000
Напрошується очевидне запитання:
08:01
What is the process of recovery?
176
466000
3000
як іде процес відновлення?
08:04
So, the way we study that is,
177
469000
3000
Ми досліджуємо процес наступним чином.
08:07
let's say we find a child who has light sensitivity.
178
472000
2000
Припустимо, ми знайшли дитину, чутливу до світла.
08:09
The child is provided treatment,
179
474000
2000
Дитині надається лікування,
08:11
and I want to stress that the treatment
180
476000
2000
і я хочу підкреслити, що лікування
08:13
is completely unconditional;
181
478000
2000
абсолютно безкоштовне.
08:15
there is no quid pro quo.
182
480000
2000
Ми не вимагаємо компенсацій.
08:17
We treat many more children then we actually work with.
183
482000
3000
Лікування отримують і велика кількість дітей, з якими ми не працюємо.
08:20
Every child who needs treatment is treated.
184
485000
3000
Кожну дитину, що потребує лікування, лікують.
08:23
After treatment, about every week,
185
488000
2000
Після лікування, приблизно щотижня,
08:25
we run the child
186
490000
2000
дитина проходить
08:27
on a battery of simple visual tests
187
492000
3000
ряд простих перевірок,
08:30
in order to see how their visual skills
188
495000
2000
які дозволяють зрозуміти, як її зір
08:32
are coming on line.
189
497000
2000
приходить в норму.
08:34
And we try to do this for as long as possible.
190
499000
3000
І ми намагаємося робити це якомога довше.
08:37
This arc of development
191
502000
2000
Цей шлях розвитку
08:39
gives us unprecedented
192
504000
2000
дає нам безпрецедентну
08:41
and extremely valuable information
193
506000
2000
і неймовірно цінну інформацію
08:43
about how the scaffolding of vision
194
508000
2000
про те, як підтримуваний зір
08:45
gets set up.
195
510000
2000
відновлюється.
08:47
What might be the causal connections
196
512000
2000
Які причинні зв'язки можуть бути
08:49
between the early developing skills
197
514000
2000
між здібностями, що рано розвиваються
08:51
and the later developing ones?
198
516000
2000
і тими, які з'являються пізніше?
08:53
And we've used this general approach to study
199
518000
2000
Ми використовували загальноприйнятий підхід для дослідження
08:55
many different visual proficiencies,
200
520000
3000
безлічі різних зорових здібностей,
08:58
but I want to highlight one particular one,
201
523000
4000
але я хочу особливо виділити одну з них --
09:02
and that is image parsing into objects.
202
527000
3000
це розбиття зображення на об'єкти.
09:05
So, any image of the kind that you see on the left,
203
530000
2000
Будь-яке зображення, подібне зображенню ліворуч,
09:07
be it a real image or a synthetic image,
204
532000
3000
будь це реальне або штучне зображення,
09:10
it's made up of little regions
205
535000
2000
складається з маленьких областей,
09:12
that you see in the middle column,
206
537000
2000
які ви бачите посередині,
09:14
regions of different colors, different luminances.
207
539000
3000
областей різних кольорів і різної яскравості.
09:17
The brain has this complex task
208
542000
3000
Перед мозком стоїть складне завдання
09:20
of putting together, integrating,
209
545000
3000
суміщення та об'єднання
09:23
subsets of these regions
210
548000
2000
підмножин цих областей
09:25
into something that's more meaningful,
211
550000
2000
на щось більш осмислене,
09:27
into what we would consider to be objects,
212
552000
2000
в те, що ми можемо вважати об'єктами,
09:29
as you see on the right.
213
554000
2000
що ви і бачите справа.
09:31
And nobody knows how this integration happens,
214
556000
2000
І ніхто не знає, як це відбувається.
09:33
and that's the question we asked with Project Prakash.
215
558000
4000
Це питання, яким ми задаємося в проекті Пракаш.
09:37
So, here's what happens
216
562000
2000
Ось що відбувається
09:39
very soon after the onset of sight.
217
564000
3000
незабаром після відновлення зору.
09:42
Here's a person who had gained sight just a couple of weeks ago,
218
567000
3000
Ця людина отримала зір всього пару тижнів тому,
09:45
and you see Ethan Myers, a graduate student from MIT,
219
570000
3000
і ви бачите як, Етан Майерс, аспірант з Массачусетського
09:48
running the experiment with him.
220
573000
3000
Технологічного Інституту, проводить з ним експеримент.
09:51
His visual-motor coordination is quite poor,
221
576000
4000
Його зорова координація дуже слабка,
09:55
but you get a general sense
222
580000
2000
але ви можете бачити,
09:57
of what are the regions that he's trying to trace out.
223
582000
3000
які саме області він намагається розпізнати.
10:00
If you show him real world images,
224
585000
2000
Якщо показати йому зображення реального світу,
10:02
if you show others like him real world images,
225
587000
3000
якщо показати реальний світ будь-якій людині на зразок нього,
10:05
they are unable to recognize most of the objects
226
590000
2000
він не зможе розпізнати більшість об'єктів,
10:07
because the world to them is over-fragmented;
227
592000
3000
тому що світ для нього надто фрагментований,
10:10
it's made up of a collage, a patchwork,
228
595000
3000
для нього це колаж, строката мозаїка
10:13
of regions of different colors and luminances.
229
598000
2000
з областей різного кольору і яскравості.
10:15
And that's what's indicated in the green outlines.
230
600000
2000
Такі області виділені зеленим контуром.
10:17
When you ask them,
231
602000
2000
Якщо попросити його
10:19
"Even if you can't name the objects, just point to where the objects are,"
232
604000
3000
показати, де знаходяться об'єкти, навіть якщо він не може їх назвати,
10:22
these are the regions that they point to.
233
607000
2000
він покаже на ці області.
10:24
So the world is this complex
234
609000
2000
Таким чином, світ -- це складна
10:26
patchwork of regions.
235
611000
2000
мозаїка з таких областей.
10:28
Even the shadow on the ball
236
613000
2000
Навіть тінь на м'ячі
10:30
becomes its own object.
237
615000
3000
стає окремим об'єктом.
10:33
Interestingly enough,
238
618000
2000
Досить цікаво,
10:35
you give them a few months,
239
620000
2000
що через кілька місяців
10:37
and this is what happens.
240
622000
3000
відбувається наступне.
10:43
Doctor: How many are these?
241
628000
2000
Доктор: Скільки тут об'єктів?
10:45
Patient: These are two things.
242
630000
2000
Пацієнт: Два об'єкти.
10:47
Doctor: What are their shapes?
243
632000
2000
Доктор: Якої вони форми?
10:49
Patient: Their shapes ...
244
634000
2000
Пацієнт: Форми ...
10:51
This one is a circle,
245
636000
3000
Ось це коло,
10:54
and this
246
639000
2000
а це
10:56
is a square.
247
641000
2000
квадрат.
10:58
PS: A very dramatic transformation has come about.
248
643000
3000
П.С.: Відбулася істотна зміна.
11:01
And the question is:
249
646000
2000
Виникає питання:
11:03
What underlies this transformation?
250
648000
2000
що лежить в основі цієї зміни?
11:05
It's a profound question,
251
650000
2000
Це глибоке питання
11:07
and what's even more amazing is how simple
252
652000
2000
і особливо вражає те, яка проста
11:09
the answer is.
253
654000
2000
відповідь на нього.
11:11
The answer lies in motion
254
656000
2000
Відповідь полягає в русі,
11:13
and that's what I want to show you in the next clip.
255
658000
3000
і я хочу показати це в наступному відео.
11:18
Doctor: What shape do you see here?
256
663000
2000
Доктор: Які фігури ви бачите?
11:20
Patient: I can't make it out.
257
665000
3000
Пацієнт: Я не можу розібрати.
11:28
Doctor: Now?
258
673000
2000
Доктор: А зараз?
11:31
Patient: Triangle.
259
676000
2000
Пацієнт: Трикутник.
11:35
Doctor: How many things are these?
260
680000
3000
Доктор: Скільки тут об'єктів?
11:48
Now, how many things are these?
261
693000
3000
А зараз, скільки тут об'єктів?
11:51
Patient: Two.
262
696000
2000
Пацієнт: Два.
11:53
Doctor: What are these things?
263
698000
2000
Доктор: Що це за об'єкти?
11:56
Patient: A square and a circle.
264
701000
2000
Пацієнт: Квадрат і коло.
11:58
PS: And we see this pattern over and over again.
265
703000
3000
П.С.: І ми бачимо цю закономірність знову і знову.
12:01
The one thing the visual system needs
266
706000
3000
Саме динамічна інформація
12:04
in order to begin parsing the world
267
709000
2000
потрібна зоровій системі,
12:06
is dynamic information.
268
711000
2000
щоб розпізнавати світ.
12:08
So the inference we are deriving from this,
269
713000
2000
Таким чином, на основі цього і деяких
12:10
and several such experiments,
270
715000
2000
інших експериментів, ми робимо висновок,
12:12
is that dynamic information processing,
271
717000
2000
що обробка динамічної інформації,
12:14
or motion processing,
272
719000
2000
або обробка руху,
12:16
serves as the bedrock for building
273
721000
2000
є основною для побудови
12:18
the rest of the complexity of visual processing;
274
723000
4000
всієї системи візуальної обробки.
12:22
it leads to visual integration
275
727000
2000
На ній заснована візуальна інтеграція,
12:24
and eventually to recognition.
276
729000
3000
а потім і розпізнавання.
12:27
This simple idea has far reaching implications.
277
732000
3000
Ця проста ідея має далекосяжні наслідки.
12:30
And let me just quickly mention two,
278
735000
3000
Дозвольте коротко сказати про два з них.
12:33
one, drawing from the domain of engineering,
279
738000
2000
Перший -- з галузі інженерії,
12:35
and one from the clinic.
280
740000
2000
а другий з області медицини.
12:37
So, from the perspective of engineering,
281
742000
2000
Отже, з позиції інженерії
12:39
we can ask: Goven that we know
282
744000
3000
ми можемо поставити запитання, знаючи, що рух
12:42
that motion is so important for the human visual system,
283
747000
2000
такий важливий для людської зорової системи,
12:44
can we use this as a recipe
284
749000
3000
чи можемо ми використовувати цей підхід
12:47
for constructing machine-based vision systems
285
752000
3000
при створенні штучної зорової системи,
12:50
that can learn on their own, that don't need to be programmed
286
755000
3000
яка може самонавчатися, яку не повинен програмувати
12:53
by a human programmer?
287
758000
2000
програміст-людина.
12:55
And that's what we're trying to do.
288
760000
2000
Саме це ми і намагаємося зробити.
12:57
I'm at MIT, at MIT you need to apply
289
762000
3000
Я з МІТ, а там потрібно застосовувати
13:00
whatever basic knowledge you gain.
290
765000
2000
будь-які знання, які у вас є.
13:02
So we are creating Dylan,
291
767000
2000
І ми створюємо систему "Ділан",
13:04
which is a computational system
292
769000
2000
це обчислювальна система
13:06
with an ambitious goal
293
771000
2000
з претензійним завданням:
13:08
of taking in visual inputs
294
773000
2000
отримувати візуальні сигнали,
13:10
of the same kind that a human child would receive,
295
775000
3000
подібні тим, що отримує людське дитя,
13:13
and autonomously discovering:
296
778000
2000
і самостійно з'ясовувати,
13:15
What are the objects in this visual input?
297
780000
3000
які об'єкти знаходяться в полі зору.
13:18
So, don't worry about the internals of Dylan.
298
783000
3000
Не замислюйтеся про внутрішню будову Ділана.
13:21
Here, I'm just going to talk about
299
786000
3000
Зараз я хочу розповісти про те,
13:24
how we test Dylan.
300
789000
2000
як ми його тестували.
13:26
The way we test Dylan is by giving it
301
791000
2000
Ми тестували Ділана, подаючи йому
13:28
inputs, as I said, of the same kind
302
793000
3000
відео того ж роду, як я говорив,
13:31
that a baby, or a child in Project Prakash would get.
303
796000
3000
що бачать діти, які беруть участь у проекті Пракаш.
13:34
But for a long time we couldn't quite figure out:
304
799000
3000
Але досить довго ми не могли зрозуміти,
13:37
Wow can we get these kinds of video inputs?
305
802000
3000
як ми можемо отримати подібне відео.
13:41
So, I thought,
306
806000
2000
І я подумав,
13:43
could we have Darius
307
808000
2000
що ми можемо зробити Даріуса
13:45
serve as our babycam carrier,
308
810000
3000
носієм нашої бебі-камери,
13:48
and that way get the inputs that we feed into Dylan?
309
813000
3000
і таким чином забезпечувати Ділана потрібними сигналами.
13:51
So that's what we did.
310
816000
2000
Ось що ми зробили.
13:53
(Laughter)
311
818000
7000
(Сміх)
14:00
I had to have long conversations with my wife.
312
825000
3000
Мені довелося довго вмовляти дружину.
14:03
(Laughter)
313
828000
5000
(Сміх)
14:08
In fact, Pam, if you're watching this,
314
833000
2000
Пем, якщо ти дивишся цю програму,
14:10
please forgive me.
315
835000
2000
вибач мене, будь ласка.
14:13
So, we modified the optics of the camera
316
838000
4000
Ми скоригували оптику камери так,
14:17
in order to mimic the baby's visual acuity.
317
842000
3000
щоб імітувати гостроту зору малюка.
14:20
As some of you might know,
318
845000
2000
Можливо, ви знаєте,
14:22
babyies are born pretty much legally blind.
319
847000
4000
що діти народжуються практично сліпими.
14:26
Their acuity -- our acuity is 20/20;
320
851000
3000
У них гострота зору -- у нас це 20/20 --
14:29
babies' acuity is like 20/800,
321
854000
3000
гострота зору у малюків приблизно 20/800,
14:32
so they are looking at the world
322
857000
2000
це означає, що вони бачать світ
14:34
in a very, very blurry fashion.
323
859000
3000
в дуже, дуже розмитому вигляді.
14:37
Here's what a baby-cam video looks like.
324
862000
3000
Ось як виглядає відео з дитячою камери.
14:41
(Laughter)
325
866000
9000
(Сміх)
14:50
(Applause)
326
875000
3000
(Оплески)
14:53
Thankfully, there isn't any audio
327
878000
2000
На щастя, в цьому ролику
14:55
to go with this.
328
880000
3000
немає звукової доріжки.
14:58
What's amazing is that working with such
329
883000
2000
І дивно, що працюючи з таким
15:00
highly degraded input,
330
885000
2000
сильно розмитим зображенням,
15:02
the baby, very quickly, is able
331
887000
2000
малюк дуже швидко здатний
15:04
to discover meaning in such input.
332
889000
3000
знаходити в цьому зображенні сенс.
15:07
But then two or three days afterward,
333
892000
2000
А через два або три дні
15:09
babies begin to pay attention
334
894000
2000
малюк починає звертати увагу
15:11
to their mother's or their father's face.
335
896000
2000
на обличчя своєї матері або батька.
15:13
How does that happen? We want Dylan to be able to do that,
336
898000
3000
Як це відбувається? Ми хочемо, щоб Ділан був здатний на це.
15:16
and using this mantra of motion,
337
901000
3000
І користуючись цією мантрою руху,
15:19
Dylan actually can do that.
338
904000
2000
Ділан насправді робить це,
15:21
So, given that kind of video input,
339
906000
3000
навіть отримуючи зображення подібної якості.
15:24
with just about six or seven minutes worth of video,
340
909000
3000
Всього через шість-сім хвилин перегляду відео
15:27
Dylan can begin to extract patterns
341
912000
3000
Ділан починає виділяти ділянки,
15:30
that include faces.
342
915000
3000
що містять обличчя.
15:33
So, it's an important demonstration
343
918000
2000
Це істотний доказ
15:35
of the power of motion.
344
920000
2000
сили руху.
15:37
The clinical implication, it comes from the domain of autism.
345
922000
3000
А ось медичний наслідок, який стосується області аутизму.
15:40
Visual integration has been associated with autism
346
925000
2000
Кілька дослідників пов'язують
15:42
by several researchers.
347
927000
2000
візуальну інтеграцію з аутизмом.
15:44
When we saw that, we asked:
348
929000
2000
Коли ми дізналися про це, ми поставили запитання:
15:46
Could the impairment in visual integration
349
931000
3000
чи може порушення візуальної інтеграції
15:49
be the manifestation of something underneath,
350
934000
3000
бути проявом якогось прихованого
15:52
of dynamic information processing deficiencies in autism?
351
937000
3000
дефекту обробки динамічної інформації при аутизмі?
15:55
Because, if that hypothesis were to be true,
352
940000
3000
Тому що, якщо це припущення вірне,
15:58
it would have massive repercussions in our understanding
353
943000
3000
то це матиме неабиякий вплив на наше розуміння
16:01
of what's causing the many different aspects
354
946000
2000
причин прояви різних аспектів
16:03
of the autism phenotype.
355
948000
3000
фенотипу аутизму.
16:06
What you're going to see are
356
951000
2000
Зараз ви побачите на відео
16:08
video clips of two children -- one neurotypical,
357
953000
3000
двох дітей, що грають в "понг",
16:11
one with autism, playing Pong.
358
956000
2000
один з них з аутизмом, інший без.
16:13
So, while the child is playing Pong, we are tracking where they're looking.
359
958000
3000
Поки дитина грає в "понг", ми стежимо за тим, куди він дивиться.
16:16
In red are the eye movement traces.
360
961000
3000
Червоні точки показують, куди спрямований погляд,
16:19
This is the neurotypical child, and what you see
361
964000
3000
це нейротипічна дитина, і ви бачите,
16:22
is that the child is able to make cues
362
967000
2000
що дитина може отримувати підказки
16:24
of the dynamic information
363
969000
2000
з динамічної інформації,
16:26
to predict where the ball is going to go.
364
971000
2000
щоб вгадати, куди прилетить кулька.
16:28
Even before the ball gets to a place,
365
973000
3000
Ще до того, як кулька досягне місця,
16:31
the child is already looking there.
366
976000
3000
дитина вже дивиться туди.
16:34
Contrast this with a child
367
979000
2000
Тепер подивіться, як в ту ж гру
16:36
with autism playing the same game.
368
981000
2000
грає дитина з аутизмом.
16:38
Instead of anticipating,
369
983000
2000
Замість того, щоб передбачати,
16:40
the child always follows where the ball has been.
370
985000
3000
він постійно дивиться туди, де знаходиться кулька.
16:43
The efficiency of the use
371
988000
2000
Ефективність використання
16:45
of dynamic information
372
990000
2000
динамічної інформації
16:47
seems to be significantly compromised in autism.
373
992000
3000
при аутизмі здається значно зниженою.
16:51
So we are pursuing this line of work
374
996000
3000
Ми продовжуємо працювати в цьому напрямку,
16:54
and hopefully we'll have
375
999000
2000
і, сподіваюся, скоро ми отримаємо
16:56
more results to report soon.
376
1001000
2000
ще більше результатів.
16:58
Looking ahead, if you think of this disk
377
1003000
3000
Забігаючи вперед, якщо уявити, що це коло
17:01
as representing all of the children
378
1006000
2000
символізує всіх дітей,
17:03
we've treated so far,
379
1008000
2000
яких ми вже вилікували,
17:05
this is the magnitude of the problem.
380
1010000
2000
то ось це -- реальний обсяг завдання.
17:07
The red dots are the children we have not treated.
381
1012000
3000
Червоні точки -- це ті діти, яких ми не лікували.
17:10
So, there are many, many more children who need to be treated,
382
1015000
2000
Таким чином, ще дуже багато дітей потребують лікування,
17:12
and in order to expand the scope of the project,
383
1017000
3000
і для того щоб розширити рамки проекту,
17:15
we are planning on launching
384
1020000
2000
ми плануємо відкрити
17:17
The Prakash Center for Children,
385
1022000
2000
дитячий центр Пракаш,
17:19
which will have a dedicated pediatric hospital,
386
1024000
3000
в якому буде спеціальна педіатрична лікарня,
17:22
a school for the children we are treating
387
1027000
2000
школа для дітей, яких ми лікуємо,
17:24
and also a cutting-edge research facility.
388
1029000
2000
а також передовий дослідний центр.
17:26
The Prakash Center will integrate health care,
389
1031000
3000
Центр Пракаш об'єднає охорону здоров'я,
17:29
education and research in a way
390
1034000
2000
освіту і дослідження так,
17:31
that truly creates the whole
391
1036000
2000
що це безсумнівно зробить його
17:33
to be greater than the sum of the parts.
392
1038000
3000
чимось більшим, ніж сума його частин.
17:36
So, to summarize: Prakash, in its five years of existence,
393
1041000
3000
Підводячи підсумок, Пракаш за свої п'ять років існування
17:39
it's had an impact in multiple areas,
394
1044000
3000
вплинув на кілька областей,
17:42
ranging from basic neuroscience
395
1047000
2000
таких як неврологія,
17:44
plasticity and learning in the brain,
396
1049000
2000
пристосованість і здатність до навчання мозку,
17:46
to clinically relevant hypotheses like in autism,
397
1051000
4000
медично важливі гіпотези щодо аутизму,
17:50
the development of autonomous machine vision systems,
398
1055000
3000
розробка автономної машинної зорової системи,
17:53
education of the undergraduate and graduate students,
399
1058000
3000
навчання студентів і аспірантів,
17:56
and most importantly in the alleviation
400
1061000
2000
і, що найважливіше, на реабілітацію
17:58
of childhood blindness.
401
1063000
2000
дитячої сліпоти.
18:00
And for my students and I, it's been
402
1065000
2000
І для моїх студентів, і для мене це було
18:02
just a phenomenal experience
403
1067000
2000
феноменальним досвідом,
18:04
because we have gotten to do interesting research,
404
1069000
4000
тому що ми провели цікаве дослідження,
18:08
while at the same time
405
1073000
2000
і в той же час
18:10
helping the many children that we have worked with.
406
1075000
2000
допомогли багатьом дітям, з якими працювали.
18:12
Thank you very much.
407
1077000
2000
Дякую!
18:14
(Applause)
408
1079000
2000
(Оплески)
ABOUT THE SPEAKER
Pawan Sinha - Visual neuroscientistPawan Sinha researches how our brains interpret what our eyes see -- and uses that research to give blind children the gift of sight.
Why you should listen
At Pawan Sinha's MIT lab, he and his team spend their days trying to understand how the brain learns to recognize and use the patterns and scenes we see around us. To do this, they often use computers to model the processes of the human brain, but they also study human subjects, some of whom are seeing the world for the very first time and can tell them about the experience as it happens. They find these unusual subjects through the humanitarian branch of their research, Project Prakash.
Project Prakash sets up eye-care camps in some of the most habitually underserved regions of India, and gives free eye-health screenings to, since 2003, more than 700 functionally blind children. The children are then treated without charge, even if they do not fit the profile that would make them eligible for Sinha's research.
Sinha's eventual goal is to help 500 children each year; plans are under way for a center for visual rehabilitation in new Delhi. The special relationship that Sinha has created between research and humanitarianism promises to deliver on both fronts.
Pawan Sinha | Speaker | TED.com