TED2017
Mehdi Ordikhani-Seyedlar: What happens in your brain when you pay attention?
মেহদি অরদিখানি-সেয়েদলার: আপনার মস্তিষ্কে কি হয় যখন আপনি মনোযোগ দেন?
Filmed:
Readability: 3.9
3,083,456 views
মনোযোগ শুধু আমরা যাতে ফোকাস করি তাই নয়- আমাদের মস্তিষ্ক কি বাদ দিচ্ছে তাও নির্দেশ করে। মানুষ যখন ফোকাস করে, মস্তিষ্কের চক্রগুলো অনুসন্ধান করে, গণনীয় স্নায়ুবিজ্ঞানী মেহদি অরদিখানি-সেয়েদলা্ মস্তিষ্ক এবং কম্পিউটার একত্রিত করার আশা করে, যা ADHD নিরাময়ের মডেল তইরি করতে ব্যবহৃত হতে পারে এবং যারা যোগাযোগের ক্ষমতা হারিয়েছে তাদের সাহায্য করতে পারে। এখানে বিস্তারিতভাবে আরও এই কৌতুহলি বিজ্ঞান আছে, অভাবনীয় কথা।
Mehdi Ordikhani-Seyedlar - Neuroscientist
Mehdi Ordikhani-Seyedlar is a computational neuroscientist, researching brain signals and their usage in brain-machine interfaces. Full bio
Mehdi Ordikhani-Seyedlar is a computational neuroscientist, researching brain signals and their usage in brain-machine interfaces. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:12
Paying close attention to something:
0
760
2480
কোন কিছুর জন্য একাগ্রভাবে মনোযোগ দেয়া
00:15
Not that easy, is it?
1
3280
1240
খুব একটা সহজ কাজ না, তাই কি?
00:17
It's because our attention is pulled
in so many different directions at a time,
in so many different directions at a time,
2
5520
5016
তার কারন আমাদের মনোযোগ এক সময়ে বিভিন্ন দিকে চলে যায়,
00:22
and it's in fact pretty impressive
if you can stay focused.
if you can stay focused.
3
10560
4080
আর আসলে মজার বিষয় হলো যদি আপনি ফোকাস থাকতে পারেন।
00:28
Many people think that attention
is all about what we are focusing on,
is all about what we are focusing on,
4
16360
4056
অনেকে ভাবে যে মনোযোগ দেয়া মানে ফোকাস থাকা,
00:32
but it's also about what information
our brain is trying to filter out.
our brain is trying to filter out.
5
20440
4800
কিন্তু এটি আসলে আমাদের মস্তিষ্ক কি বাদ দিচ্ছে তাও নির্দেশ করে।
00:38
There are two ways
you direct your attention.
you direct your attention.
6
26320
2720
দুটি উপায় আছে, আপনি আপনার মনোযোগ নিয়ন্ত্রন করুন।
00:41
First, there's overt attention.
7
29600
1560
প্রথমত, আছে মুক্ত মনোযোগ,
00:43
In overt attention,
you move your eyes towards something
you move your eyes towards something
8
31640
4136
মুক্ত মনোযোগে, কোনোকিছুর দিকে আপনি তাকান
00:47
in order to pay attention to it.
9
35800
1560
যাতে আপনি মনোযোগ দিতে পারেন।
00:50
Then there's covert attention.
10
38360
1976
তারপর বদ্ধ মনোযোগ।
00:52
In covert attention,
you pay attention to something,
you pay attention to something,
11
40360
4016
বদ্ধ মনোযোগে, আপনি কোন কিছুর দিকে মনোযোগ দিয়ে থাকেন।
00:56
but without moving your eyes.
12
44400
1560
কিন্তু আপনি চোখ দিয়ে দেখেন না।
00:59
Think of driving for a second.
13
47040
1640
এক সেকেন্ড ড্রাইভিং এর কথা ভাবুন।
01:02
Your overt attention,
your direction of the eyes,
your direction of the eyes,
14
50960
3016
আপনার মুক্ত মনোযোগ, আপনার চোখের দিক
01:06
are in front,
15
54000
1656
সামনের দিকে থাকে,
01:07
but that's your covert attention
16
55680
1776
কিন্তু ওটাই আপনার বদ্ধ মনোযোগ
01:09
which is constantly scanning
the surrounding area,
the surrounding area,
17
57480
3080
যেটা অনবরত চারপাশ স্ক্যান করছে,
01:13
where you don't actually look at them.
18
61600
1880
যেখানে আসলে আপনি দেখছেন না।
01:17
I'm a computational neuroscientist,
19
65519
1937
আমি একজন গননিয়ক স্নায়ুবিজ্ঞানী
01:19
and I work on cognitive
brain-machine interfaces,
brain-machine interfaces,
20
67480
3096
এবং আমি জ্ঞানীয় মস্তিষ্ক-যন্ত্র ইন্টারফেসগুলো নিয়ে কাজ করি,
01:22
or bringing together
the brain and the computer.
the brain and the computer.
21
70600
3040
অথবা মস্তিষ্ক এবং কম্পিউটার একত্রে নিয়ে আসি।
01:26
I love brain patterns.
22
74720
1600
আমি মস্তিস্কের চক্রগুলো ভালবাসি।
01:28
Brain patterns are important for us
23
76720
1696
মস্তিস্কের চক্রগুলো আমদের জন্য গুরুত্বপূর্ণ
01:30
because based on them
we can build models for the computers,
we can build models for the computers,
24
78440
3496
কারণ, এইগুলোর উপরেই আমরা কম্পিউটারের মডেল তইরি করতে পারি।
01:33
and based on these models
25
81960
1416
এবং এই মডেলগুলোকে ভিত্তি করে
01:35
computers can recognize
how well our brain functions.
how well our brain functions.
26
83400
4216
কম্পিউটার নির্ধারণ করতে পারে যে আমাদের মস্তিষ্ক কত ভাল কাজ করছে।
01:39
And if it doesn't function well,
27
87640
1600
এবং এটি যদি ভাল কাজ না করে,
01:42
then these computers themselves
can be used as assistive devices
can be used as assistive devices
28
90080
3920
তবে এই কম্পিউটারগুলো একটি সহায়ক হিশাবে কাজ করবে
01:46
for therapies.
29
94760
1200
থেরাপির জন্য।
01:48
But that also means something,
30
96480
1640
কিন্তু এটার ও কিছু মানে আছে।
01:51
because choosing the wrong patterns
31
99360
2496
কারণ ভুল চক্র পছন্দ করলে
01:53
will give us the wrong models
32
101880
1896
আমরা ভুল মডেল পাবো
01:55
and therefore the wrong therapies.
33
103800
1656
এবং সেকারণে ভুল থেরাপি।
01:57
Right?
34
105480
1200
ঠিক?
01:59
In case of attention,
35
107640
1656
মনোযোগের ক্ষেত্রে,
02:01
the fact that we can
36
109320
1280
আমরা যেটা পারি
02:03
shift our attention not only by our eyes
37
111800
3496
আমাদের মনোযোগ পরিবর্তন করি শুধুমাত্র চোখ দিয়ে নয়
02:07
but also by thinking --
38
115320
1320
চিন্তা করেও্
02:09
that makes covert attention
an interesting model for computers.
an interesting model for computers.
39
117440
4080
একারণেই বদ্ধ মনোযোগ কম্পিউটারের অন্যরকম মডেল।
02:14
So I wanted to know
what are the brainwave patterns
what are the brainwave patterns
40
122280
3456
তাই আমি জানতে চাইলাম যে মস্তিস্কের তরঙ্গ চক্রগুলো কি
02:17
when you look overtly
or when you look covertly.
or when you look covertly.
41
125760
3680
যখন আপনি মুক্তভাবে অথবা যখন আপনি বদ্ধভাবে দেখেন।
02:22
I set up an experiment for that.
42
130440
1760
আমি তার জন্য একটি পরীক্ষা প্রস্তুত করলাম।
02:24
In this experiment
there are two flickering squares,
there are two flickering squares,
43
132960
2736
এই পরীক্ষাতে দুটি ঝিকিমিকি বর্গক্ষেত্র আছে।
02:27
one of them flickering
at a slower rate than the other one.
at a slower rate than the other one.
44
135720
3360
তার মধ্যে একটি অন্যটির চেয়ে ধীরগতিতে ঝিকিমিকি করে।
02:32
Depending on which of these flickers
you are paying attention to,
you are paying attention to,
45
140600
3816
এটা নির্ভর করে যে আপনি কোন ঝিকিমিকির দিকে মনোযোগ দিচ্ছেন।
02:36
certain parts of your brain
will start resonating in the same rate
will start resonating in the same rate
46
144440
3960
মস্তিস্কের নির্দিষ্ট পরিমাণ অংশও ওই একই গতিতে অনুরণিত হবে
02:41
as that flickering rate.
47
149200
1440
যেভাবে ঝিকিমিকিটা অনুরণিত হবে।
02:44
So by analyzing your brain signals,
48
152000
2936
তাই মস্তিস্কের সংকেত নিরিক্ষা করলে,
02:46
we can track where exactly
you are watching
you are watching
49
154960
3040
আমরা বের করতে পারি আপনি ঠিক কোথায় দেখছেন
02:50
or you are paying attention to.
50
158760
1560
অথবা আপনি মনোযোগ দিচ্ছেন।
02:55
So to see what happens in your brain
when you pay overt attention,
when you pay overt attention,
51
163000
4216
তাই আপনার মস্তিষ্কে কি হচ্ছে যখন আপনি মুক্ত মনোযোগ দেন তা দেখার জন্য
02:59
I asked people to look directly
in one of the squares
in one of the squares
52
167240
3256
আমি অন্যদের সোজা যেকোনো একটি বর্গের দিকে তাকাতে
03:02
and pay attention to it.
53
170520
1280
এবং তাতে মনোযোগ দিতে বললাম।
03:04
In this case, not surprisingly,
we saw that these flickering squares
we saw that these flickering squares
54
172760
5296
এই ক্ষেত্রে, আমরা দেখলাম যে এই ঝিকিমিকি বর্গক্ষেত্রগুলো
03:10
appeared in their brain signals
55
178080
1936
মস্তিস্কের সংকেতে দেখা যাচ্ছিল
03:12
which was coming
from the back of their head,
from the back of their head,
56
180040
2360
যেটা তাদের মাথার পিছন থেকে আসছিল,
03:15
which is responsible for the processing
of your visual information.
of your visual information.
57
183560
3400
যেটা আপনার দৃষ্টির তথ্য সঞ্চালোনের জন্য দায়ী।
03:20
But I was really interested
58
188280
2336
কিন্তু আমি খুবই উৎসুক ছিলাম
03:22
to see what happens in your brain
when you pay covert attention.
when you pay covert attention.
59
190640
3160
এটা দেখার জন্য, আপনার মস্তিষ্কে কি হয় যখন আপনি বদ্ধ মনোযোগ দেন।
03:26
So this time I asked people
to look in the middle of the screen
to look in the middle of the screen
60
194480
3896
তাই এইক্ষেত্রে আমি অন্যদের বললাম পর্দার মাঝখানে দেখার জন্য
03:30
and without moving their eyes,
61
198400
1880
এবং তাদের চোখ না ঘুরিয়ে,
03:33
to pay attention
to either of these squares.
to either of these squares.
62
201120
2720
মনোযোগের জন্য বর্গগুলোকে এরিয়ে।
03:37
When we did that,
63
205120
1616
যখন আমরা এটা করলাম,
03:38
we saw that both of these flickering rates
appeared in their brain signals,
appeared in their brain signals,
64
206760
3936
আমরা দেখলাম যে, দুটো ঝলকানির গতিই মস্তিস্কের সংকেতে দেখা দিল,
03:42
but interestingly,
65
210720
1200
কিন্তু আশ্চর্যজনকভাবে,
03:44
only one of them,
which was paid attention to,
which was paid attention to,
66
212640
3536
কেবল একটি, যেটাতে মনোযোগ দিচ্ছিল,
03:48
had stronger signals,
67
216200
1656
সেটার সংকেত বেশি ছিল।
03:49
so there was something in the brain
68
217880
2256
তাই মস্তিষ্কে কিছু না কিছু ছিল
03:52
which was handling this information
69
220160
2536
যেটা তথ্যগুলো নিয়ন্ত্রণ করছিল
03:54
so that thing in the brain was basically
the activation of the frontal area.
the activation of the frontal area.
70
222720
6200
তাই, ওই বস্তুটা মস্তিস্কের প্রধানত সম্মুখ অংশের কার্যক্রম শুরু করেছিল
04:02
The front part of your brain
is responsible
is responsible
71
230440
2976
আপনার মস্তিস্কের সম্মুখ অংশই দায়ী
04:05
for higher cognitive functions as a human.
72
233440
2880
উচ্চতর জ্ঞানীয় কার্যক্রমের জন্য।
04:09
The frontal part,
it seems that it works as a filter
it seems that it works as a filter
73
237160
4440
সম্মুখ অংশটি, এটা মনে হয় যে এটি ছাঁকনি হিশাবে কাজ করে
04:14
trying to let information come in
only from the right flicker
only from the right flicker
74
242640
4376
চেষ্টা করে তথ্যশুধু ডান ঝিকিমিকি থেকে তথ্য নিতে
04:19
that you are paying attention to
75
247040
1640
যেটাতে আপনি মনোযোগ দিচ্ছেন
04:21
and trying to inhibit the information
coming from the ignored one.
coming from the ignored one.
76
249400
3960
এবং যেটা অবজ্ঞা করা হয়েছে তার তথ্য আসতে বাঁধা দেয়।
04:27
The filtering ability of the brain
is indeed a key for attention,
is indeed a key for attention,
77
255400
5296
মস্তিষ্কের ছাঁকনির ক্ষমতা আসলতই মনোযোগের জন্য গুরুত্বপূর্ণ,
04:32
which is missing in some people,
78
260720
2776
যেটা কিছু মানুষে অনুপস্থিত
04:35
for example in people with ADHD.
79
263520
2480
উদাহরণ স্বরূপ, যাদের ADHD আছে।
04:38
So a person with ADHD
cannot inhibit these distractors,
cannot inhibit these distractors,
80
266640
5016
তাই যার ADHD আছে সে এইসব বাঁধা রোধ করতে পারে না
04:43
and that's why they can't focus
for a long time on a single task.
for a long time on a single task.
81
271680
4760
এবং এই জন্য তারা একটি কাজে অনেক সময়ের জন্য মনোযোগ দিতে পারে না।
04:49
But what if this person
82
277600
1536
কিন্তু যদি এই লোকটি
04:51
could play a specific computer game
83
279160
3536
একটি নির্দিষ্ট কম্পিউটার গেম খেলতে পারত
04:54
with his brain connected to the computer,
84
282720
2880
কম্পিউটারের সাথে তার মস্তিষ্ক সংযোগ দিয়ে
04:58
and then train his own brain
85
286440
2120
এবং তারপর তার মস্তিষ্ক প্রশিক্ষন দিয়ে
05:01
to inhibit these distractors?
86
289360
2440
যাতে এইসব বাধাগুলো থামাতে পারত?
05:05
Well, ADHD is just one example.
87
293680
2480
আচ্ছা, ADHD শুধু একটা উদাহরণ
05:09
We can use these cognitive
brain-machine interfaces
brain-machine interfaces
88
297200
3256
আমরা এইসব জ্ঞানীয় মস্তিষ্ক-যন্ত্র ইন্টারফেস ব্যবহার করতে পারি
05:12
for many other cognitive fields.
89
300480
2200
অন্যান্য অনেক জ্ঞানীয় ক্ষেত্রে।
05:15
It was just a few years ago
90
303760
1776
এটা ছিল কিছু বছর আগে
05:17
that my grandfather had a stroke,
and he lost complete ability to speak.
and he lost complete ability to speak.
91
305560
5720
যে আমার দাদা স্ট্রোক করল এবং কথা বলার সম্পূর্ণ ক্ষমতা হারালো।
05:24
He could understand everybody,
but there was no way to respond,
but there was no way to respond,
92
312640
3336
সে সবাইকে বুঝতে পারত কিন্তু উত্তর দেয়ার কোন উপায় ছিল না
05:28
even not writing
because he was illiterate.
because he was illiterate.
93
316000
2480
এমনকি লিখতেও পারত না কারণ সে নিরক্ষর ছিল
05:32
So he passed away in silence.
94
320000
2520
তাই সে চুপ থেকেই মারা গেল।
05:36
I remember thinking at that time:
95
324800
2336
সেই সময়টা আমার মনে পরেঃ
05:39
What if we could have a computer
96
327160
3896
যদি আমাদের একটি কম্পিউটার থাকত
05:43
which could speak for him?
97
331080
1360
যেটা তার কথা বলে দিত?
05:45
Now, after years that I am in this field,
98
333840
2216
এখন, আমি অনেক বছর ধরে এই ক্ষেত্রে আছি
05:48
I can see that this might be possible.
99
336080
2320
আমি আশা করি এটা সম্ভব।
05:52
Imagine if we can find brainwave patterns
100
340240
2856
চিন্তা করুন যদি আমরা মস্তিষ্কের চক্রগুলো খুঁজে পাই
05:55
when people think
about images or even letters,
about images or even letters,
101
343120
3440
যখন মানুষ চিন্তা করে ছবি অথবা এমনকি অক্ষরের।
05:59
like the letter A generates
a different brainwave pattern
a different brainwave pattern
102
347720
2936
যেমন A অক্ষর ভিন্ন মস্তিষ্কের চক্র দেয়
06:02
than the letter B, and so on.
103
350680
1720
B অক্ষর থেকে এবং আরও আছে।
06:04
Could a computer one day
communicate for people who can't speak?
communicate for people who can't speak?
104
352960
3680
একদিন কম্পিউটার কি পারবে না, যারা কথা বলতে পারেনা তাদের হয়ে যোগাযোগ করতে?
06:09
What if a computer
105
357640
1440
যদি একটি কম্পিউটার
06:11
can help us understand
the thoughts of a person in a coma?
the thoughts of a person in a coma?
106
359960
4560
কোমায় থাকা মানুষের চিন্তাগুলো আমাদের বুঝতে সাহায্য করে?
06:17
We are not there yet,
107
365840
1616
আমরা এখনো সেখানে পৌঁছাইনি,
06:19
but pay close attention.
108
367480
2736
কিন্তু গভীর মনোযোগ দিন
06:22
We will be there soon.
109
370240
1696
আমরা সেখানে জলদি পৌঁছে যাব।
06:23
Thank you.
110
371960
1496
ধন্যবাদ।
06:25
(Applause)
111
373480
5632
হাততালি।
ABOUT THE SPEAKER
Mehdi Ordikhani-Seyedlar - NeuroscientistMehdi Ordikhani-Seyedlar is a computational neuroscientist, researching brain signals and their usage in brain-machine interfaces.
Why you should listen
Mehdi Ordikhani-Seyedlar is a research scientist interested in brain-wave patterns generated by neural activities in the brain. Since embarking on his research on neuroscience, Ordikhani-Seyedlar has been working on different brain functions such as learning, memory, pain and, more recently, visual attention in humans. He also conducted a part of his research on monkeys when he was in Dr. Miguel Nicolelis' lab at Duke University. His findings help implement more accurate brain-machine interfaces to treat people who are suffering from attention deficiency.
After receiving his Ph.D in Biomedical Engineering, Ordikhani-Seyedlar was offered a postdoctoral position by Duke University to develop algorithms to process large-scale neuronal activity and brain-machine interfaces. However, due to political complications in the United States, Ordikhani-Seyedlar -- an Iranian citizen -- changed his plan to continue his brain research outside the US for some time.
As a passionate neuroscientist and neuroengineer, Ordikhani-Seyedlar's aim is to improve brain pattern detectability in computers. This enhances the ability of brain-machine interfaces substantially to better target the defected brain function which in turn enhances the sustainability of treatment effect.
Mehdi Ordikhani-Seyedlar | Speaker | TED.com