ABOUT THE SPEAKER
Nancy Kanwisher - Brain researcher
Using fMRI imaging to watch the human brain at work, Nancy Kanwisher’s team has discovered cortical regions responsible for some surprisingly specific elements of cognition.

Why you should listen

Does the brain use specialized processors to solve complex problems, or does it rely instead on more general-purpose systems?

This question has been at the crux of brain research for centuries. MIT researcher Nancy Kanwisher seeks to answer this question by discovering a “parts list” for the human mind and brain. "Understanding the nature of the human mind," she says, "is arguably the greatest intellectual quest of all time."

Kanwisher and her colleagues have used fMRI to identify distinct sites in the brain for face recognition, knowing where you are, and thinking about other people’s thoughts. Yet these discoveries are a prelude to bigger questions: How do these brain regions develop and function? What are the actual computations that go on in each region, and how are these computations implemented in circuits of neurons? And how do these work together to produce human intelligence?

To learn more, see Kanwisher's collection of short talks on how scientists actually study the human mind and brain and what they have learned so far.

More profile about the speaker
Nancy Kanwisher | Speaker | TED.com
TED2014

Nancy Kanwisher: A neural portrait of the human mind

南希‧坎維西爾: 人類心智的神經圖像:瑞士刀

Filmed:
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大腦造影先驅南希‧坎維西爾利用功能性核磁共振造影 fMRI 來觀察大腦區域(經常用她自己的大腦)。她在這個演講中分享她和研究團隊的發現:大腦是由許多高度分工的專區,以及一部通用的「機器」所共同構成。另一項驚人的發現:我們對大腦的認識還僅是冰山一角。
- Brain researcher
Using fMRI imaging to watch the human brain at work, Nancy Kanwisher’s team has discovered cortical regions responsible for some surprisingly specific elements of cognition. Full bio

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00:12
Today今天 I want to tell you
0
604
1216
今天我想分享
00:13
about a project項目 being存在 carried攜帶的 out
1
1820
1803
全球科學家正在進行的一項計畫,
00:15
by scientists科學家們 all over the world世界
2
3623
2687
00:18
to paint塗料 a neural神經 portrait肖像 of the human人的 mind心神.
3
6310
3288
它的目的是要
畫出人類大腦的神經圖像。
00:21
And the central中央 idea理念 of this work
4
9598
2172
這項工作的核心概念是,
00:23
is that the human人的 mind心神 and brain
5
11770
1858
人類的心智和大腦,
00:25
is not a single, general-purpose一般用途 processor處理器,
6
13628
2857
並非單一、通用的處理器,
00:28
but a collection採集 of highly高度 specialized專門 components組件,
7
16485
3442
而是許多高度分工單元的集合體,
00:31
each solving a different不同 specific具體 problem問題,
8
19927
2983
各自負責不同的特定問題,
00:34
and yet然而 collectively making製造 up
9
22910
2336
同時也聯合造就了
我們之為人類和思考者。
00:37
who we are as human人的 beings眾生 and thinkers思想家.
10
25246
4356
00:41
To give you a feel for this idea理念,
11
29602
1476
為了讓大家感受一下我的意思,
00:43
imagine想像 the following以下 scenario腳本:
12
31078
2664
請想像這個情景:
00:45
You walk步行 into your child's孩子的 day care關心 center中央.
13
33742
2196
你走進你孩子的托兒所,
00:47
As usual通常, there's a dozen kids孩子 there
14
35938
2237
像往常一樣,你看到十幾個孩子
00:50
waiting等候 to get picked採摘的 up,
15
38175
1591
正在等著家長來接。
00:51
but this time,
16
39766
1632
但是這次,
00:53
the children's兒童 faces面孔 look weirdly古怪 similar類似,
17
41398
2985
這些孩子的臉孔看起來出奇地相似,
00:56
and you can't figure數字 out which哪一個 child兒童 is yours你的.
18
44383
2808
你認不出哪個是你的孩子,
00:59
Do you need new glasses眼鏡?
19
47191
1749
是你該換一副新眼鏡了嗎?
01:00
Are you losing失去 your mind心神?
20
48940
1908
還是你神經錯亂了?
01:02
You run through通過 a quick mental心理 checklist清單.
21
50848
2452
你心裡快速自我檢查了一下,
01:05
No, you seem似乎 to be thinking思維 clearly明確地,
22
53300
1894
還好啊,你思緒清晰,
01:07
and your vision視力 is perfectly完美 sharp尖銳.
23
55194
2391
視力也沒問題,
01:09
And everything looks容貌 normal正常
24
57585
1789
一切看起來都很正常,
01:11
except the children's兒童 faces面孔.
25
59374
2162
除了孩子們的臉孔。
01:13
You can see the faces面孔,
26
61536
1786
你可以看到他們的臉,
01:15
but they don't look distinctive獨特,
27
63322
1708
但是它們看起來沒有明顯的差別,
01:17
and none沒有 of them looks容貌 familiar,
28
65030
1858
而且全都很陌生。
01:18
and it's only by spotting斑點 an orange橙子 hair頭髮 ribbon色帶
29
66888
2498
後來是因為你看到一條橘色髮帶,
01:21
that you find your daughter女兒.
30
69386
1896
才找到你的女兒。
01:23
This sudden突然 loss失利 of the ability能力 to recognize認識 faces面孔
31
71282
3425
這種突然失去臉孔辨識能力的情況,
01:26
actually其實 happens發生 to people.
32
74707
1546
真的發生在某些人身上,
01:28
It's called prosopagnosia面容失認症,
33
76253
2054
叫做「面容失憶症」,
01:30
and it results結果 from damage損傷
34
78307
1181
是因為大腦特定部位損傷所致。
01:31
to a particular特定 part部分 of the brain.
35
79488
2126
01:33
The striking引人注目 thing about it
36
81614
1500
神奇的是,
01:35
is that only face面對 recognition承認 is impaired受損;
37
83114
2595
除了臉孔辨識能力受損以外,
01:37
everything else其他 is just fine.
38
85709
2439
其他一切正常。
01:40
Prosopagnosia面容失認症 is one of many許多 surprisingly出奇 specific具體
39
88148
3868
面容失憶症只是
許多奇特的精神疾病之一,
01:44
mental心理 deficits赤字 that can happen發生 after brain damage損傷.
40
92016
4535
都是大腦損傷後
可能產生的後遺症。
01:48
These syndromes綜合徵 collectively
41
96551
1363
長久以來,這些病症一直都在暗示我們,
01:49
have suggested建議 for a long time
42
97914
2239
01:52
that the mind心神 is divvied瓜分 up into distinct不同 components組件,
43
100153
3768
大腦可以分成許多特殊的單元。
01:55
but the effort功夫 to discover發現 those components組件
44
103921
2385
我們對這些大腦單元的研究,
01:58
has jumped跳下 to warp speed速度
45
106306
1614
近來進展神速,
01:59
with the invention發明 of brain imaging成像 technology技術,
46
107920
2582
這要歸功於大腦造影技術的發明,
02:02
especially特別 MRIMRI.
47
110502
3048
特別是 MRI 核磁共振造影。
02:05
So MRIMRI enables使 you to see internal內部 anatomy解剖學
48
113550
3240
磁振造影能看到
高解析度的腦部結構,
02:08
at high resolution解析度,
49
116790
1586
我馬上要給你們看
02:10
so I'm going to show顯示 you in a second第二
50
118376
1430
02:11
a set of MRIMRI cross-sectional橫截面 images圖片
51
119806
3352
某日常物品的一組 MRI 橫截面圖。
02:15
through通過 a familiar object目的,
52
123158
1618
我會快速掃過一遍,
02:16
and we're going to fly through通過 them
53
124776
875
02:17
and you're going to try to figure數字 out what the object目的 is.
54
125651
2473
看你們能不能認出這是什麼東西。
02:20
Here we go.
55
128124
2111
開始:
不容易認出來,是一朵朝鮮薊。
02:24
It's not that easy簡單. It's an artichoke朝鮮薊.
56
132241
1889
02:26
Okay, let's try another另一個 one,
57
134130
1630
好,我們再試另一組,
02:27
starting開始 from the bottom底部 and going through通過 the top最佳.
58
135760
2596
從底部掃到頂部。
觀眾:青花菜!
講者:一顆青花菜!
02:32
Broccoli西蘭花! It's a head of broccoli西蘭花.
59
140812
1151
這不是很美嗎?我超愛這個。
02:33
Isn't it beautiful美麗? I love that.
60
141963
1664
好,再一個。
02:35
Okay, here's這裡的 another另一個 one. It's a brain, of course課程.
61
143627
2757
是大腦,很明顯。
事實上,這是我的大腦。
02:38
In fact事實, it's my brain.
62
146384
1586
02:39
We're going through通過 slices through通過 my head like that.
63
147970
1733
正在掃過我的頭,產生一連串縱剖面圖,
02:41
That's my nose鼻子 over on the right, and now
64
149703
1758
右邊是我的鼻子,
02:43
we're going over here, right there.
65
151461
3409
現在掃到這裡。
02:46
So this picture's圖片 nice不錯, if I do say so myself,
66
154870
4601
這些照片很漂亮,如果容我這麼說,
02:51
but it shows節目 only anatomy解剖學.
67
159471
1912
但這只能看到解剖圖。
02:53
The really cool advance提前 with functional實用 imaging成像
68
161383
2520
功能性造影 fMRI 最偉大的進步是
02:55
happened發生 when scientists科學家們 figured想通 out how to make
69
163903
1572
科學家不再只能看到大腦的「構造」,
02:57
pictures圖片 that show顯示 not just anatomy解剖學 but activity活動,
70
165475
3395
而能看到「活動」,
03:00
that is, where neurons神經元 are firing射擊.
71
168870
2435
也就是神經元活動的地方。
03:03
So here's這裡的 how this works作品.
72
171305
1516
原理是這樣:
03:04
Brains are like muscles肌肉.
73
172821
1117
腦很像肌肉,
03:05
When they get active活性,
74
173938
1563
活躍時,
03:07
they need increased增加 blood血液 flow to supply供應 that activity活動,
75
175501
2974
需要充血,以供活動所需。
03:10
and lucky幸運 for us, blood血液 flow
control控制 to the brain is local本地,
76
178475
3568
幸好,大腦血流量控制是區域性的,
03:14
so if a bunch of neurons神經元, say, right there
77
182043
2162
所以,若這裡有一束神經元活躍起來,
03:16
get active活性 and start開始 firing射擊,
78
184205
1500
並且開始發射,
03:17
then blood血液 flow increases增加 just right there.
79
185705
2725
就只有這裡的血流量會增加。
03:20
So functional實用 MRIMRI picks精選 up
on that blood血液 flow increase增加,
80
188430
3721
所以功能性造影 fMRI
會測到這裡的血流量增加,
03:24
producing生產 a higher更高 MRIMRI response響應
81
192151
2033
在神經元活躍處,
產生較強的核磁共振反應。
03:26
where neural神經 activity活動 goes up.
82
194184
2926
03:29
So to give you a concrete具體 feel
83
197110
1700
為了讓大家實際看一下,
03:30
for how a functional實用 MRIMRI experiment實驗 goes
84
198810
2485
功能性造影實驗怎麼進行,
03:33
and what you can learn學習 from it
85
201295
1439
並且了解它的功用和限制,
03:34
and what you can't,
86
202734
1384
03:36
let me describe描述 one of the first studies學習 I ever did.
87
204118
3442
讓我介紹我早期的一項研究:
03:39
We wanted to know if there was a special特別
part部分 of the brain for recognizing認識 faces面孔,
88
207560
4138
我們想知道,
大腦中是否有辨識臉孔的專區。
03:43
and there was already已經 reason原因 to
think there might威力 be such這樣 a thing
89
211698
3072
當時已有理由支持這個假設,
03:46
based基於 on this phenomenon現象 of prosopagnosia面容失認症
90
214770
1720
因為有剛才講的「面容失憶症」病例。
03:48
that I described描述 a moment時刻 ago,
91
216490
2123
03:50
but nobody沒有人 had ever seen看到 that part部分 of the brain
92
218613
2278
但是從未有人在正常的大腦裡
找到過這個區域,
03:52
in a normal正常 person,
93
220891
1919
03:54
so we set out to look for it.
94
222810
2056
所以我們開始尋找它。
03:56
So I was the first subject學科.
95
224866
1951
我是第一個受試者。
03:58
I went into the scanner掃描器, I lay鋪設 on my back,
96
226817
2212
我進入掃描機,仰躺著,
04:01
I held保持 my head as still as I could
97
229029
2583
頭盡量保持不動,
04:03
while staring凝視 at pictures圖片 of faces面孔 like these
98
231612
5017
一邊盯著像這些人臉的照片,
04:08
and objects對象 like these
99
236629
2131
以及像這些物品的圖片。
04:10
and faces面孔 and objects對象 for hours小時.
100
238760
5165
再看人臉,再看物品,連續好幾小時。
04:15
So as somebody who has
pretty漂亮 close to the world世界 record記錄
101
243925
2772
我待在核磁共振儀裡的時間,
久到快破世界紀錄,
04:18
of total number of hours小時 spent花費 inside an MRIMRI scanner掃描器,
102
246697
3543
所以我可以告訴大家,
04:22
I can tell you that one of the skills技能
103
250240
1432
04:23
that's really important重要 for MRIMRI research研究
104
251672
2663
做 MRI 研究要具備的一項重要技能,
04:26
is bladder膀胱 control控制.
105
254335
1778
就是憋尿。
04:28
(Laughter笑聲)
106
256113
1802
(觀眾笑聲)
04:29
When I got out of the scanner掃描器,
107
257915
1537
走出掃描儀以後,
04:31
I did a quick analysis分析 of the data數據,
108
259452
2316
我快速分析了一下數據,
04:33
looking for any parts部分 of my brain
109
261768
1503
看看我的大腦有沒有什麼區域
04:35
that produced生成 a higher更高 response響應
when I was looking at faces面孔
110
263271
2806
會在我看到人臉時,產生更強的反應,
04:38
than when I was looking at objects對象,
111
266077
1870
強於看到普通物品時。
04:39
and here's這裡的 what I saw.
112
267947
2171
這是我所看到的:
04:42
Now this image圖片 looks容貌 just awful可怕 by today's今天的 standards標準,
113
270118
3656
依今天的標準來看,這個影像粗糙不堪,
04:45
but at the time I thought it was beautiful美麗.
114
273774
2808
但當時我認為它很美。
04:48
What it shows節目 is that region地區 right there,
115
276582
1950
它展示了那個區域,
04:50
that little blobBLOB,
116
278532
1283
就是那一個小小的亮點,
04:51
it's about the size尺寸 of an olive橄欖
117
279815
1747
大概像一顆橄欖的大小,
04:53
and it's on the bottom底部 surface表面 of my brain
118
281562
2156
位在我大腦的底部表層,
04:55
about an inch英寸 straight直行 in from right there.
119
283718
3206
大約在從這進去一吋深的地方。
04:58
And what that part部分 of my brain is doing
120
286924
2790
我大腦這部分所做的,
05:01
is producing生產 a higher更高 MRIMRI response響應,
121
289714
2920
就是產生較強的核磁共振反應,
05:04
that is, higher更高 neural神經 activity活動,
122
292634
1748
也就是,較活躍的神經元活動,
05:06
when I was looking at faces面孔
123
294382
1482
這發生在當我看著人臉時,
05:07
than when I was looking at objects對象.
124
295864
2266
而不是看著物品時。
05:10
So that's pretty漂亮 cool,
125
298130
1360
這非常有趣。
05:11
but how do we know this isn't a fluke吸蟲?
126
299490
2318
但我們怎知這不是巧合?
05:13
Well, the easiest最簡單的 way
127
301808
1420
最簡單的方法,
05:15
is to just do the experiment實驗 again.
128
303228
2114
就是再做一次實驗。
05:17
So I got back in the scanner掃描器,
129
305342
1639
所以我又躺回掃描儀中,
05:18
I looked看著 at more faces面孔 and I looked看著 at more objects對象
130
306981
2431
看了更多的臉孔,以及更多的物品,
05:21
and I got a similar類似 blobBLOB,
131
309412
2189
結果得到幾乎同一處亮點。
05:23
and then I did it again
132
311601
1895
然後我又重複一遍這個實驗,
05:25
and I did it again
133
313496
1855
再一遍,
05:27
and again and again,
134
315351
3072
又一遍,
再一遍。
做完這一遍,
05:30
and around about then
135
318423
1047
05:31
I decided決定 to believe it was for real真實.
136
319470
2941
我決定相信,實驗結果是正確的。
05:34
But still, maybe this is
something weird奇怪的 about my brain
137
322411
3753
但是,這可能是因為我的大腦比較怪,
05:38
and no one else其他 has one of these things in there,
138
326164
2462
別人的大腦不會這樣。
05:40
so to find out, we scanned掃描 a bunch of other people
139
328626
2455
為了找到答案,我們又掃描了一批人,
結果發現幾乎每個人
05:43
and found發現 that pretty漂亮 much everyone大家
140
331081
2446
05:45
has that little face-processing面處理 region地區
141
333527
2006
都有那一小塊臉孔辨識區域,
05:47
in a similar類似 neighborhood鄰里 of the brain.
142
335533
2893
大約都在大腦中相似的地帶。
05:50
So the next下一個 question was,
143
338426
1888
所以接下來的問題是,
05:52
what does this thing really do?
144
340314
1474
這個區域到底是做什麼的?
05:53
Is it really specialized專門 just for face面對 recognition承認?
145
341788
3932
它真的只專門辨識臉孔嗎?
05:57
Well, maybe not, right?
146
345720
1240
不見得,對吧?
05:58
Maybe it responds響應 not only to faces面孔
147
346960
1802
可能它不只對臉孔有反應,
06:00
but to any body身體 part部分.
148
348762
2109
而是對身體任何部分都有反應。
06:02
Maybe it responds響應 to anything human人的
149
350871
2369
可能它對任何人類的、
06:05
or anything alive
150
353240
1780
或是有生命的、
06:07
or anything round回合.
151
355020
1656
或是圓形的東西都有反應。
06:08
The only way to be really sure that that region地區
152
356676
2154
唯一的確認方法,
06:10
is specialized專門 for face面對 recognition承認
153
358830
2417
證實它專門辨識人臉,
06:13
is to rule規則 out all of those hypotheses假設.
154
361247
2643
就是一一排除這些可能性。
06:15
So we spent花費 much of the next下一個 couple一對 of years年份
155
363890
2830
所以接下來兩、三年,
06:18
scanning掃描 subjects主題 while they looked看著 at lots
156
366720
1647
我們幾乎都在掃描受試者,
06:20
of different不同 kinds of images圖片,
157
368367
1606
讓他們看各式各樣不同的圖片。
06:21
and we showed顯示 that that part部分 of the brain
158
369973
1957
結果發現,這個大腦區域
06:23
responds響應 strongly非常 when you look at
159
371930
1950
只要看到是臉孔的圖像,反應都很強烈。
06:25
any images圖片 that are faces面孔 of any kind,
160
373880
3453
06:29
and it responds響應 much less strongly非常
161
377333
1913
但是看到非臉圖像時,反應不強,
06:31
to any image圖片 you show顯示 that isn't a face面對,
162
379246
3149
06:34
like some of these.
163
382395
1305
就像下排這些。
06:35
So have we finally最後 nailed the case案件
164
383700
2239
那麼,我們是否解開了謎底?
06:37
that this region地區 is necessary必要 for face面對 recognition承認?
165
385939
3240
確認我們需要靠它來辨識臉孔?
06:41
No, we haven't沒有.
166
389179
1323
不,還不能確定。
06:42
Brain imaging成像 can never tell you
167
390502
1951
大腦造影技術沒辦法告訴我們
06:44
if a region地區 is necessary必要 for anything.
168
392453
2440
某個大腦區域對於某種功能
是否為必要。
06:46
All you can do with brain imaging成像
169
394893
1440
大腦造影只能
06:48
is watch regions地區 turn on and off
170
396333
2048
觀察人們有不同想法時,
大腦各區的亮、暗情況。
06:50
as people think different不同 thoughts思念.
171
398381
1968
06:52
To tell if a part部分 of the brain is
necessary必要 for a mental心理 function功能,
172
400349
3611
若想知道大腦某區域
是否為某種心智功能之必要,
06:55
you need to mess食堂 with it and see what happens發生,
173
403960
2509
必須刺激這個區域,看看會發生什麼事。
06:58
and normally一般 we don't get to do that.
174
406469
2275
通常我們沒有機會這樣做。
07:00
But an amazing驚人 opportunity機會 came來了 about
175
408744
2584
但是後來有一個奇妙的機緣:
07:03
very recently最近 when a couple一對 of colleagues同事 of mine
176
411328
2464
最近我的幾位同事
07:05
tested測試 this man who has epilepsy癲癇
177
413792
3071
測試了這位癲癇病患,
07:08
and who is shown顯示 here in his hospital醫院 bed
178
416863
2682
這是他躺在病床上,
醫院剛安裝了一些電極
07:11
where he's just had electrodes電極 placed放置
179
419545
1367
07:12
on the surface表面 of his brain
180
420912
2071
在他的大腦表面,
07:14
to identify鑑定 the source資源 of his seizures癲癇發作.
181
422983
2554
以便找出癲癇的病灶。
07:17
So it turned轉身 out by total chance機會
182
425537
2533
很巧的是,
07:20
that two of the electrodes電極
183
428070
1949
其中兩個電極
07:22
happened發生 to be right on top最佳 of his face面對 area.
184
430019
3223
剛好裝在臉孔辨識區上面。
07:25
So with the patient's耐心 consent同意,
185
433242
2329
在病人的同意之下,
07:27
the doctors醫生 asked him what happened發生
186
435571
2587
醫生通電流刺激大腦這個區域,
然後問他有什麼感覺。
07:30
when they electrically stimulated刺激
that part部分 of his brain.
187
438158
4166
07:34
Now, the patient患者 doesn't know
188
442324
1654
當時這位病人並不知道
07:35
where those electrodes電極 are,
189
443978
1384
這些電極裝在哪裡,
07:37
and he's never heard聽說 of the face面對 area.
190
445362
2212
也從未聽說過大腦有臉孔辨識區。
07:39
So let's watch what happens發生.
191
447574
1991
讓我們看看發生了什麼事:
07:41
It's going to start開始 with a control控制 condition條件
192
449565
1969
先從控制組開始,
07:43
that will say "Sham" nearly幾乎 invisibly無形
193
451534
2407
螢幕左下角會有淡紅色標示 “SHAM”,
07:45
in red in the lower降低 left,
194
453941
1710
表示這時沒有電流通過。
07:47
when no current當前 is delivered交付,
195
455651
2282
07:49
and you'll你會 hear the neurologist神經學家 speaking請講
to the patient患者 first. So let's watch.
196
457933
3815
你會先聽到神經學家對病人說話。
我們開始看:
07:53
(Video視頻) Neurologist神經學家: Okay, just look at my face面對
197
461748
2081
神經學家:好,看著我的臉,
07:55
and tell me what happens發生 when I do this.
198
463829
3285
然後告訴我,
當我這樣做的時候發生了什麼事。
07:59
All right?
199
467114
934
可以嗎?
08:00
Patient患者: Okay.
200
468048
2823
病人:好。
08:02
Neurologist神經學家: One, two, three.
201
470871
4320
神經學家:一、二、三。
(SHAM,未通電流)
08:07
Patient患者: Nothing.
Neurologist神經學家: Nothing? Okay.
202
475191
3015
病人:沒事。
神經學家:沒事?好。
08:10
I'm going to do it one more time.
203
478206
2407
我要再做一次,
08:12
Look at my face面對.
204
480613
3194
看著我的臉,
08:15
One, two, three.
205
483807
4500
一、二、三。
(通 4 毫安培電流)
08:20
Patient患者: You just turned轉身 into somebody else其他.
206
488307
2824
病人:你剛剛變成了另外一個人!
08:23
Your face面對 metamorphosed變質.
207
491131
2137
你變臉了,
08:25
Your nose鼻子 got saggy下垂, it went to the left.
208
493268
3011
你的鼻子下垂,往左偏了,
08:28
You almost幾乎 looked看著 like somebody I'd seen看到 before,
209
496279
3536
你看起來幾乎很像
我以前見過的某個人,
08:31
but somebody different不同.
210
499815
2634
但又不是那個人。
08:34
That was a trip.
211
502449
2072
太迷幻了!
08:36
(Laughter笑聲)
212
504521
3132
(笑聲)
08:39
Nancy南希 KanwisherKanwisher: So this experiment實驗
213
507653
1615
所以這個實驗
08:41
(Applause掌聲) —
214
509268
4223
(觀眾掌聲)
08:45
this experiment實驗 finally最後 nails釘子 the case案件
215
513491
2682
這個實驗終於確認
08:48
that this region地區 of the brain is not only
216
516173
1825
大腦的這個區域
08:49
selectively選擇 responsive響應 to faces面孔
217
517998
2137
不只會對臉孔產生反應,
08:52
but causally因果 involved參與 in face面對 perception知覺.
218
520135
3045
而是直接影響臉孔認知。
08:55
So I went through通過 all of these details細節
219
523180
2130
我解釋臉孔辨識區的這所有細節,
08:57
about the face面對 region地區 to show顯示 you what it takes
220
525310
2464
是要讓你們了解,
要怎樣才能確知大腦某個區域
08:59
to really establish建立 that a part部分 of the brain
221
527774
2339
09:02
is selectively選擇 involved參與 in a specific具體 mental心理 process處理.
222
530113
3128
是專門負責某項腦力活動。
09:05
Next下一個, I'll go through通過 much more quickly很快
223
533241
2159
接下來,我會很快地介紹,
09:07
some of the other specialized專門 regions地區 of the brain
224
535400
2660
我們和其他科學家發現的
大腦其他功能專區。
09:10
that we and others其他 have found發現.
225
538060
2100
為了這個,上個月我常待在掃描儀內,
09:12
So to do this, I've spent花費 a lot of time
226
540160
2114
09:14
in the scanner掃描器 over the last month
227
542274
1867
09:16
so I can show顯示 you these things in my brain.
228
544141
2261
好讓你們看看我大腦的這些區域。
09:18
So let's get started開始. Here's這裡的 my right hemisphere半球.
229
546402
3233
讓我們開始吧:
這是我的右腦。
掃描是從這個方向,
你們是這樣看我的大腦。
09:21
So we're oriented面向 like that.
You're looking at my head this way.
230
549635
2662
09:24
Imagine想像 taking服用 the skull頭骨 off
231
552297
1093
想像把頭殼拿掉,
09:25
and looking at the surface表面 of the brain like that.
232
553390
2268
然後從這裡看大腦表面。
09:27
Okay, now as you can see,
233
555658
1758
好,正如你們所見,
09:29
the surface表面 of the brain is all folded折疊 up.
234
557416
1503
大腦表面滿是褶皺,
09:30
So that's not good. Stuff東東 could be hidden in there.
235
558919
1721
這樣不容易看,裡面可能還有東西,
09:32
We want to see the whole整個 thing,
236
560640
1434
我們想要看到大腦的全部,
09:34
so let's inflate膨脹 it so we can see the whole整個 thing.
237
562074
3312
所以把它展開,就可以看清楚了。
09:37
Next下一個, let's find that face面對 area I've been talking about
238
565386
2829
接下來,要找出剛講的臉孔辨識區,
09:40
that responds響應 to images圖片 like these.
239
568215
2227
就是對這些圖有反應的那個區域。
09:42
To see that, let's turn the brain around
240
570442
1519
要看到它,就把大腦轉過來,
09:43
and look on the inside surface表面 on the bottom底部,
241
571961
2019
看底部的內表層。
09:45
and there it is, that's my face面對 area.
242
573980
2305
找到了,這就是我的臉孔辨識區。
09:48
Just to the right of that is another另一個 region地區
243
576285
2707
它的右邊,是另一個區域,
09:50
that is shown顯示 in purple紫色
244
578992
1638
標成紫色的,
09:52
that responds響應 when you process處理 color顏色 information信息,
245
580630
3072
會對色彩有反應。
09:55
and near those regions地區 are other regions地區
246
583702
2691
另外,在這兩區附近,
09:58
that are involved參與 in perceiving感知 places地方,
247
586393
2363
有些區域是跟地理認知有關。
10:00
like right now, I'm seeing眼看
this layout佈局 of space空間 around me
248
588756
2838
像現在,我正在看四週的講堂空間,
10:03
and these regions地區 in green綠色 right there
249
591594
1752
這些綠色的區域
10:05
are really active活性.
250
593346
1274
會非常活躍,
10:06
There's another另一個 one out on the outside surface表面 again
251
594620
2370
外表層也有一個綠色的。
10:08
where there's a couple一對 more face面對 regions地區 as well.
252
596990
2805
還有幾個臉孔辨識區。
10:11
Also in this vicinity附近
253
599795
2345
另外,這附近還有
10:14
is a region地區 that's selectively選擇 involved參與
254
602140
1645
一個處理視覺運動的區域,
10:15
in processing處理 visual視覺 motion運動,
255
603785
1936
就像這些運動的小點,
10:17
like these moving移動 dots here,
256
605721
1504
10:19
and that's in yellow黃色 at the bottom底部 of the brain,
257
607225
2689
就是在大腦底部黃色的這個區域。
10:21
and near that is a region地區 that responds響應
258
609914
3168
旁邊的這個區域,
會在看到身體部位時產生反應,
10:25
when you look at images圖片 of bodies身體 and body身體 parts部分
259
613082
2897
像這些圖片,
10:27
like these, and that region地區 is shown顯示 in lime青檸 green綠色
260
615979
2745
就是在大腦底部亮綠色的那個區域。
10:30
at the bottom底部 of the brain.
261
618724
2003
10:32
Now all these regions地區 I've shown顯示 you so far
262
620727
2632
到目前為止,我給你們看的所有區域,
10:35
are involved參與 in specific具體 aspects方面 of visual視覺 perception知覺.
263
623359
4432
都是跟視覺的特定面向有關。
10:39
Do we also have specialized專門 brain regions地區
264
627791
2148
那麼,我們是否有大腦專區
10:41
for other senses感官, like hearing聽力?
265
629939
2813
負責其他感覺呢?
例如聽覺?
有的。
10:44
Yes, we do. So if we turn the brain around a little bit,
266
632752
3037
如果把大腦再轉過來一點,
10:47
here's這裡的 a region地區 in dark黑暗 blue藍色
267
635789
2401
這裡有一塊深藍色區域,
10:50
that we reported報導 just a couple一對 of months個月 ago,
268
638190
2346
是我們在幾個月前才確認的,
10:52
and this region地區 responds響應 strongly非常
269
640536
1634
聽到有音高的聲音時,這區會強烈反應,
10:54
when you hear sounds聲音 with pitch瀝青, like these.
270
642170
3429
像這些聲音:
10:57
(Sirens警報器)
271
645599
2143
(警報聲)
10:59
(Cello大提琴 music音樂)
272
647742
2081
(大提琴音樂)
11:01
(Doorbell門鈴)
273
649823
1917
(門鈴)
11:03
In contrast對比, that same相同 region地區
does not respond響應 strongly非常
274
651740
3608
但是,同樣這個區域,
聽到無明顯音高的熟悉聲音時,
卻反應微弱,
11:07
when you hear perfectly完美 familiar sounds聲音
275
655348
1562
11:08
that don't have a clear明確 pitch瀝青, like these.
276
656910
2362
像這些聲音:
11:11
(Chomping大嚼)
277
659272
2469
(拍手聲)
(鼓點聲)
11:13
(Drum roll)
278
661741
2200
11:15
(Toilet廁所 flushing沖洗)
279
663941
2767
(馬桶沖水聲)
11:18
Okay. Next下一個 to the pitch瀝青 region地區
280
666708
2498
好,音高區的旁邊,
11:21
is another另一個 set of regions地區 that
are selectively選擇 responsive響應
281
669206
2474
有另一組區域,
11:23
when you hear the sounds聲音 of speech言語.
282
671680
2765
會對講話聲有反應。
11:26
Okay, now let's look at these same相同 regions地區.
283
674445
1840
好,我們來看看同樣這些區域,
11:28
In my left hemisphere半球, there's a similar類似 arrangement安排
284
676285
2468
在我的左腦,也有相似的區域分佈,
11:30
not identical相同, but similar類似
285
678753
1473
不完全相同,但是十分相似。
11:32
and most of the same相同 regions地區 are in here,
286
680226
2209
同樣的這些區域
幾乎也都在左腦裡,
11:34
albeit儘管 sometimes有時 different不同 in size尺寸.
287
682435
2002
只是大小可能不一樣。
11:36
Now, everything I've shown顯示 you so far
288
684437
2014
到現在為止,我介紹的所有區域,
11:38
are regions地區 that are involved參與 in
different不同 aspects方面 of perception知覺,
289
686451
3026
都跟知覺的不同面向有關,
11:41
vision視力 and hearing聽力.
290
689477
1833
視覺跟聽覺。
11:43
Do we also have specialized專門 brain regions地區
291
691310
1660
那,大腦有沒有專區
11:44
for really fancy幻想, complicated複雜 mental心理 processes流程?
292
692970
3435
負責很高階、複雜的心智活動呢?
11:48
Yes, we do.
293
696405
1429
有的。
11:49
So here in pink are my language語言 regions地區.
294
697834
3389
這些粉紅色塊是我的語言區。
11:53
So it's been known已知 for a very long time
295
701223
1428
科學家很早就發現,
11:54
that that general一般 vicinity附近 of the brain
296
702651
2035
大腦的這些地帶
11:56
is involved參與 in processing處理 language語言,
297
704686
2193
是語言處理區。
11:58
but we showed顯示 very recently最近
298
706879
1732
但我們的最新研究顯示,
12:00
that these pink regions地區
299
708611
1710
這些粉紅區域的反應
12:02
respond響應 extremely非常 selectively選擇.
300
710321
2205
是非常有選擇性。
12:04
They respond響應 when you understand理解
the meaning含義 of a sentence句子,
301
712526
2812
當你了解一個句子的意思時,反應很強,
12:07
but not when you do other complex複雜 mental心理 things,
302
715338
2838
但是對其他複雜的腦力活動沒有反應,
12:10
like mental心理 arithmetic算術
303
718176
2179
例如,心算,
12:12
or holding保持 information信息 in memory記憶
304
720355
2396
或記憶訊息,
12:14
or appreciating欣賞 the complex複雜 structure結構體
305
722751
2655
或欣賞一段音樂的複雜結構。
12:17
in a piece of music音樂.
306
725406
2284
12:21
The most amazing驚人 region地區 that's been found發現 yet然而
307
729664
2889
目前所發現最令人稱奇的區域,
12:24
is this one right here in turquoise綠松石.
308
732553
3307
是藍綠色的這一塊,
12:27
This region地區 responds響應
309
735860
2190
當你猜測他人心思時,這一區會很活躍。
12:30
when you think about what another另一個 person is thinking思維.
310
738050
4268
12:34
So that may可能 seem似乎 crazy,
311
742318
1644
聽起來很詭異,
12:35
but actually其實, we humans人類 do this all the time.
312
743962
3868
但其實,我們人類經常做這件事,
12:39
You're doing this when you realize實現
313
747830
2193
比方說,當你想到
12:42
that your partner夥伴 is going to be worried擔心
314
750023
1631
你的伴侶會很擔憂,
12:43
if you don't call home to say you're running賽跑 late晚了.
315
751654
2507
如果你會晚回家卻沒打電話。
12:46
I'm doing this with that region地區 of my brain right now
316
754161
3469
現在我大腦的那一區也在這樣做,
12:49
when I realize實現 that you guys
317
757630
2281
就在我意識到
你們可能正在猜測
12:51
are probably大概 now wondering想知道 about
318
759911
1598
12:53
all that gray灰色, uncharted未知 territory領土 in the brain,
319
761509
2547
大腦中那些未知的灰色區域,
12:56
and what's up with that?
320
764056
1964
想知道它們是做什麼的?
12:58
Well, I'm wondering想知道 about that too,
321
766020
1685
其實,我自己也很想知道,
12:59
and we're running賽跑 a bunch of
experiments實驗 in my lab實驗室 right now
322
767705
2395
我的實驗室團隊正在進行很多實驗,
13:02
to try to find a number of other
323
770100
2013
想找到其他一些
13:04
possible可能 specializations in the brain
324
772113
2032
可能存在的大腦專區,
13:06
for other very specific具體 mental心理 functions功能.
325
774145
3368
負責其他特定心智功能。
但是我想強調,
13:09
But importantly重要的, I don't think we have
326
777513
2621
不是每個重要的心智功能
都有對應的大腦專區,
13:12
specializations in the brain
327
780134
1564
13:13
for every一切 important重要 mental心理 function功能,
328
781698
2746
13:16
even mental心理 functions功能 that may可能 be critical危急 for survival生存.
329
784444
3409
即使是攸關生存的重要心智功能。
13:19
In fact事實, a few少數 years年份 ago,
330
787853
2102
事實上,幾年前,
我實驗室有一位科學家,
13:21
there was a scientist科學家 in my lab實驗室
331
789955
1117
13:23
who became成為 quite相當 convinced相信
332
791072
1409
他十分肯定
13:24
that he'd他會 found發現 a brain region地區
333
792481
1749
自己發現了辨識食物的大腦專區,
13:26
for detecting檢測 food餐飲,
334
794230
1912
13:28
and it responded回應 really strongly非常 in the scanner掃描器
335
796142
1918
當人們看到這些圖像時,反應很強烈。
13:30
when people looked看著 at images圖片 like this.
336
798060
2728
不但如此,
13:32
And further進一步, he found發現 a similar類似 response響應
337
800788
2912
他在 12 位受試者中發現,
有 10 位都在相似區域有類似反應。
13:35
in more or less the same相同 location位置
338
803700
1939
13:37
in 10 out of 12 subjects主題.
339
805639
2001
13:39
So he was pretty漂亮 stoked火上澆油,
340
807640
2294
這發現讓他非常振奮,
13:41
and he was running賽跑 around the lab實驗室
341
809934
1260
在實驗室滿場跑,
13:43
telling告訴 everyone大家 that he was going to go on "Oprah奧普拉"
342
811194
2002
告訴每個人他要上電視《毆普拉》受訪,
13:45
with his big discovery發現.
343
813196
2018
分享他的大發現了!
13:47
But then he devised設計 the critical危急 test測試:
344
815214
3022
但接下來他設計了一個關鍵的測試:
13:50
He showed顯示 subjects主題 images圖片 of food餐飲 like this
345
818236
3183
給受試者看像這樣的食物圖片,
13:53
and compared相比 them to images圖片 with very similar類似
346
821419
2741
對照另一組顏色、形狀都很相似
13:56
color顏色 and shape形狀, but that weren't food餐飲, like these.
347
824160
3810
但並非食物的圖片,就像這些,
13:59
And his region地區 responded回應 the same相同
348
827970
2131
結果這個大腦區域
對兩組圖片反應都一樣,
14:02
to both sets of images圖片.
349
830101
1949
14:04
So it wasn't a food餐飲 area,
350
832050
1327
所以它並不是食物專區,
14:05
it was just a region地區 that liked喜歡 colors顏色 and shapes形狀.
351
833377
2771
只是一個喜歡顏色和形狀的區域。
14:08
So much for "Oprah奧普拉."
352
836148
2561
上《毆普拉》的美夢就泡湯了。
14:12
But then the question, of course課程, is,
353
840483
2225
那麼接下來的問題當然是,
14:14
how do we process處理 all this other stuff東東
354
842708
2126
人類是如何辦到
其他那些沒有大腦專區負責的事呢?
14:16
that we don't have specialized專門 brain regions地區 for?
355
844834
2970
14:19
Well, I think the answer回答 is that in addition加成
356
847804
1811
我認為答案是,
除了今天介紹的這些高度分工專區,
14:21
to these highly高度 specialized專門 components組件
that I've been describing說明,
357
849615
3554
14:25
we also have a lot of very general-一般-
purpose目的 machinery機械 in our heads
358
853169
3679
大腦裡還有許多通用的機制,
14:28
that enables使 us to tackle滑車
359
856848
1494
使我們能夠處理遇到的任何問題。
14:30
whatever隨你 problem問題 comes along沿.
360
858342
2106
14:32
In fact事實, we've我們已經 shown顯示 recently最近 that
361
860448
2055
事實上,我們最新的研究顯示,
14:34
these regions地區 here in white白色
362
862503
2068
這些白色區域,
14:36
respond響應 whenever每當 you do any difficult mental心理 task任務
363
864571
3411
在你做任何困難任務時都有反應,
14:39
at all —
364
867982
1101
14:41
well, of the seven that we've我們已經 tested測試.
365
869083
3571
至少對我們設計的全部七個任務
都有反應。
14:44
So each of the brain regions地區 that I've described描述
366
872654
2169
我今天介紹的每一個大腦專區,
14:46
to you today今天
367
874823
1306
14:48
is present當下 in approximately the same相同 location位置
368
876129
2767
在每個正常大腦中,位置幾乎都一樣。
14:50
in every一切 normal正常 subject學科.
369
878896
1742
14:52
I could take any of you,
370
880638
1623
我可以隨意挑選你們其中一人,
14:54
pop流行的 you in the scanner掃描器,
371
882261
1226
送進掃描儀,
14:55
and find each of those regions地區 in your brain,
372
883487
2285
找出在你大腦中的這些專區,
14:57
and it would look a lot like my brain,
373
885772
1905
結果會和我大腦的分佈很像,
14:59
although雖然 the regions地區 would be slightly different不同
374
887677
2070
儘管精確位置和大小可能稍有差異。
15:01
in their exact精確 location位置 and in their size尺寸.
375
889747
3564
15:05
What's important重要 to me about this work
376
893311
2365
對我而言,這項工作的重要性,
15:07
is not the particular特定 locations地點 of these brain regions地區,
377
895676
2969
並不在於這些大腦專區的特定位置,
15:10
but the simple簡單 fact事實 that we have
378
898645
2587
而是發現,
15:13
selective可選擇的, specific具體 components組件 of mind心神 and brain
379
901232
2568
大腦和心智確實有非常專屬的單元。
15:15
in the first place地點.
380
903800
1648
意思是,當初可能有不一樣的發現,
15:17
I mean, it could have been otherwise除此以外.
381
905448
2011
15:19
The brain could have been a single,
382
907459
2441
人腦可能是個單一、通用的處理器,
15:21
general-purpose一般用途 processor處理器,
383
909900
1495
15:23
more like a kitchen廚房 knife
384
911395
1472
像一把菜刀,
15:24
than a Swiss瑞士人 Army軍隊 knife.
385
912867
1683
而不是一把瑞士刀。
15:26
Instead代替, what brain imaging成像 has delivered交付
386
914550
3111
然而,腦造影技術呈現了
15:29
is this rich豐富 and interesting有趣 picture圖片 of the human人的 mind心神.
387
917661
3846
豐富奧妙的人腦圖像。
15:33
So we have this picture圖片 of very general-purpose一般用途
388
921507
2463
所以我們看到整個大腦是
15:35
machinery機械 in our heads
389
923970
1070
一部萬用機器,
15:37
in addition加成 to this surprising奇怪 array排列
390
925040
2357
加上令人驚奇的許多
15:39
of very specialized專門 components組件.
391
927397
3435
高度分工的專用元件。
15:43
It's early days in this enterprise企業.
392
931712
2153
腦神經科學還在萌芽階段,
15:45
We've我們已經 painted only the first brushstrokes筆觸
393
933865
2776
人類大腦神經圖像
我們只畫了剛開始的幾筆,
15:48
in our neural神經 portrait肖像 of the human人的 mind心神.
394
936641
2927
最根本的一些問題仍無解答。
15:51
The most fundamental基本的 questions問題 remain unanswered懸而未決.
395
939568
3082
15:54
So for example, what does each
of these regions地區 do exactly究竟?
396
942650
3800
例如,
今天講的每個區域到底是做什麼的?
15:58
Why do we need three face面對 areas
397
946450
2142
為什麼我們需要三個臉孔區域?
16:00
and three place地點 areas,
398
948592
1465
和三個地理區域?
16:02
and what's the division of labor勞動 between之間 them?
399
950057
2868
它們之間如何分工?
16:04
Second第二, how are all these things
400
952925
2693
第二,大腦中這所有的東西
16:07
connected連接的 in the brain?
401
955618
1712
如何互相聯繫?
16:09
With diffusion擴散 imaging成像,
402
957330
1587
利用擴散造影,
16:10
you can trace跟踪 bundles捆綁 of neurons神經元
403
958917
2179
可以追蹤連接大腦不同部分的
多束神經元,
16:13
that connect to different不同 parts部分 of the brain,
404
961096
2575
16:15
and with this method方法 shown顯示 here,
405
963671
1631
你現在看到的這個方法,
16:17
you can trace跟踪 the connections連接 of
individual個人 neurons神經元 in the brain,
406
965302
3697
可以追蹤「個別神經元」之間的聯繫,
16:20
potentially可能 someday日後 giving us a wiring接線 diagram
407
968999
2718
有朝一日,或許能畫出完整的人腦線路圖。
16:23
of the entire整個 human人的 brain.
408
971717
2066
16:25
Third第三, how does all of this
409
973783
2047
第三,這整個超高系統結構
16:27
very systematic系統的 structure結構體 get built內置,
410
975830
3149
是如何建立起來的?
16:30
both over development發展 in childhood童年
411
978979
2956
童年時期的發展對它有什麼影響?
16:33
and over the evolution演化 of our species種類?
412
981935
2812
物種演化對它又有什麼影響?
16:36
To address地址 questions問題 like that,
413
984747
1900
為了解決像這類的問題,
16:38
scientists科學家們 are now scanning掃描
414
986647
1783
科學家們已開始掃描其他動物,
16:40
other species種類 of animals動物,
415
988430
2157
16:42
and they're also scanning掃描 human人的 infants嬰兒.
416
990587
5386
也掃描人類嬰兒。
16:48
Many許多 people justify辯解 the high
cost成本 of neuroscience神經科學 research研究
417
996931
3651
許多人認為腦神經學
值得斥資重金研究,
16:52
by pointing指點 out that it may可能 help us someday日後
418
1000582
2754
認為將來可能會幫助我們
16:55
to treat對待 brain disorders障礙 like Alzheimer's老年癡呆症 and autism自閉症.
419
1003336
3457
治療大腦疾病,
如老年癡呆症和自閉症。
16:58
That's a hugely巨大 important重要 goal目標,
420
1006793
1947
這個目標極其重要,
17:00
and I'd be thrilled高興 if any of my work contributed貢獻 to it,
421
1008740
3221
若我的研究能有助此目標,
我會高興得不得了。
17:03
but fixing定影 things that are broken破碎 in the world世界
422
1011961
2998
但修復世間的破碎與敗壞,
17:06
is not the only thing that's worth價值 doing.
423
1014959
2801
不是唯一值得做的事。
17:09
The effort功夫 to understand理解 the human人的 mind心神 and brain
424
1017760
3228
認識人類心智和大腦
同樣值得追求,
17:12
is worthwhile合算 even if it never led to the treatment治療
425
1020988
2818
即使這些努力沒能治癒任何疾病。
17:15
of a single disease疾病.
426
1023806
1677
17:17
What could be more thrilling驚險
427
1025483
2037
有什麼比了解人類生命經驗的基礎
更令人振奮呢?
17:19
than to understand理解 the fundamental基本的 mechanisms機制
428
1027520
3141
17:22
that underlie背後 human人的 experience經驗,
429
1030661
2296
17:24
to understand理解, in essence本質, who we are?
430
1032957
2926
從本質上,了解「我們是誰?」
17:27
This is, I think, the greatest最大 scientific科學 quest尋求
431
1035883
3449
我想,
這是人類永遠最重要的科學探索。
17:31
of all time.
432
1039332
2713
投影片:感謝研究團隊過去與現在成員
(觀眾掌聲)
17:34
(Applause掌聲)
433
1042045
5470
Translated by Jinyi Hu
Reviewed by Yesbydefault 倪文娟

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ABOUT THE SPEAKER
Nancy Kanwisher - Brain researcher
Using fMRI imaging to watch the human brain at work, Nancy Kanwisher’s team has discovered cortical regions responsible for some surprisingly specific elements of cognition.

Why you should listen

Does the brain use specialized processors to solve complex problems, or does it rely instead on more general-purpose systems?

This question has been at the crux of brain research for centuries. MIT researcher Nancy Kanwisher seeks to answer this question by discovering a “parts list” for the human mind and brain. "Understanding the nature of the human mind," she says, "is arguably the greatest intellectual quest of all time."

Kanwisher and her colleagues have used fMRI to identify distinct sites in the brain for face recognition, knowing where you are, and thinking about other people’s thoughts. Yet these discoveries are a prelude to bigger questions: How do these brain regions develop and function? What are the actual computations that go on in each region, and how are these computations implemented in circuits of neurons? And how do these work together to produce human intelligence?

To learn more, see Kanwisher's collection of short talks on how scientists actually study the human mind and brain and what they have learned so far.

More profile about the speaker
Nancy Kanwisher | Speaker | TED.com

Data provided by TED.

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