ABOUT THE SPEAKER
Sebastian Seung - Computational neuroscientist
Sebastian Seung is a leader in the new field of connectomics, currently the hottest space in neuroscience, which studies, in once-impossible detail, the wiring of the brain.

Why you should listen

In the brain, neurons are connected into a complex network. Sebastian Seung and his lab at MIT are inventing technologies for identifying and describing the connectome, the totality of connections between the brain's neurons -- think of it as the wiring diagram of the brain. We possess our entire genome at birth, but things like memories are not "stored" in the genome; they are acquired through life and accumulated in the brain. Seung's hypothesis is that "we are our connectome," that the connections among neurons is where memories and experiences get stored.

Seung and his collaborators, including Winfried Denk at the Max Planck Institute and Jeff Lichtman at Harvard University, are working on a plan to thin-slice a brain (probably starting with a mouse brain) and trace, from slice to slice, each neural pathway, exposing the wiring diagram of the brain and creating a powerful new way to visualize the workings of the mind. They're not the first to attempt something like this -- Sydney Brenner won a Nobel for mapping all the 7,000 connections in the nervous system of a tiny worm, C. elegans. But that took his team a dozen years, and the worm only had 302 nerve cells. One of Seung's breakthroughs is in using advanced imagining and AI to handle the crushing amount of data that a mouse brain will yield and turn it into richly visual maps that show the passageways of thought and sensation.

More profile about the speaker
Sebastian Seung | Speaker | TED.com
TEDGlobal 2010

Sebastian Seung: I am my connectome

Sebastian Seung: Jsem můj konektom

Filmed:
1,131,223 views

Sebastian Seung představuje nový, ambiciózní model mozku zaměřující se na spojení mezi jednotlivými neurony. Nazývá jej „konektom“ a jeho jedinečnosti přikládá podobnou důležitost jako jedinečnosti lidského genomu. Porozumění konektomu by mohlo znamenat průlom v tom, jak vidíme lidskou mysl a člověka jako takového.
- Computational neuroscientist
Sebastian Seung is a leader in the new field of connectomics, currently the hottest space in neuroscience, which studies, in once-impossible detail, the wiring of the brain. Full bio

Double-click the English transcript below to play the video.

00:17
We livežít in in a remarkablepozoruhodný time,
0
2000
3000
Žijeme ve významné době,
00:20
the agestáří of genomicsgenomika.
1
5000
3000
období genomiky.
00:23
Your genomegenomu is the entirecelý sequencesekvence of your DNADNA.
2
8000
3000
Váš genom je celou sekvencí vaší DNA.
00:26
Your sequencesekvence and minetěžit are slightlymírně differentodlišný.
3
11000
3000
Vaše sekvence se nepatrně liší od mé.
00:29
That's why we look differentodlišný.
4
14000
2000
Proto také vypadáme jinak.
00:31
I've got brownhnědý eyesoči;
5
16000
2000
Já mám hnědé oči.
00:33
you mightmohl have bluemodrý or grayšedá.
6
18000
3000
Vy třeba modré nebo šedé.
00:36
But it's not just skin-deepNaše pokožka.
7
21000
2000
Ale „vzhled není všechno“.
00:38
The headlinestitulky tell us
8
23000
2000
Všude čteme,
00:40
that genesgeny can give us scaryděsivé diseasesnemoci,
9
25000
3000
že naše geny mohou ukrývat děsivé choroby,
00:43
maybe even shapetvar our personalityosobnost,
10
28000
3000
možná dokonce formovat naši osobnost,
00:46
or give us mentalduševní disordersporuch.
11
31000
3000
nebo nás předurčovat k psychickým poruchám.
00:49
Our genesgeny seemzdát se to have
12
34000
3000
Zdá se, že naše geny
00:52
awesomeskvělý powerNapájení over our destiniesosudy.
13
37000
3000
mají úžasnou moc nad našimi osudy.
00:56
And yetdosud, I would like to think
14
41000
3000
Přes to všechno bych však rád věřil tomu,
00:59
that I am more than my genesgeny.
15
44000
3000
že jsem víc než mé geny.
01:04
What do you guys think?
16
49000
2000
Co myslíte?
01:06
Are you more than your genesgeny?
17
51000
3000
Jste víc než vaše geny?
01:09
(AudiencePublikum: Yes.) Yes?
18
54000
2000
(Publikum: Ano.) Ano?
01:13
I think some people agreesouhlasit with me.
19
58000
2000
Vypadá to, že někteří z vás se mnou souhlasí.
01:15
I think we should make a statementprohlášení.
20
60000
2000
Myslím, že bychom měli učinit prohlášení.
01:17
I think we should say it all togetherspolu.
21
62000
2000
Měli bychom to říci všichni najednou.
01:20
All right: "I'm more than my genesgeny" -- all togetherspolu.
22
65000
3000
Dobře: „Jsem víc než mé geny“ -- všichni najednou.
01:23
EverybodyVšichni: I am more than my genesgeny.
23
68000
4000
Všichni: Jsem víc než mé geny!
01:27
(CheeringFandění)
24
72000
2000
(Potlesk)
01:30
SebastianSebastian SeungSeung: What am I?
25
75000
2000
Co tedy jsem?
01:32
(LaughterSmích)
26
77000
3000
(Smích)
01:35
I am my connectomeconnectome.
27
80000
3000
Jsem můj konektom.
01:40
Now, sinceod té doby you guys are really great,
28
85000
2000
Když vám to tak pěkně šlo,
01:42
maybe you can humorhumor me and say this all togetherspolu too.
29
87000
2000
možná byste mi mohli vyhovět a říci sborem i tohle.
01:44
(LaughterSmích)
30
89000
2000
(Smích)
01:46
Right. All togetherspolu now.
31
91000
2000
Tak jo. A všichni.
01:48
EverybodyVšichni: I am my connectomeconnectome.
32
93000
3000
Všichni: Jsem můj konektom.
01:53
SSSS: That soundedznělo to great.
33
98000
2000
To znělo dobře!
01:55
You know, you guys are so great, you don't even know what a connectomeconnectome is,
34
100000
2000
Vy jste dobří. Ani nevíte, co to ten konektom je,
01:57
and you're willingochotný to playhrát si alongpodél with me.
35
102000
2000
a už tady se mnou hulákáte.
01:59
I could just go home now.
36
104000
3000
Už jsem vás přesvědčil -- můžu jít domů.
02:02
Well, so fardaleko only one connectomeconnectome is knownznámý,
37
107000
3000
Zatím je ovšem znám jen jeden konektom,
02:05
that of this tinydrobný wormčerv.
38
110000
3000
konektom tohohle červíka.
02:08
Its modestskromný nervousnervový systemSystém
39
113000
2000
Jeho skromná nervová soustava
02:10
consistsSkládá se of just 300 neuronsneurony.
40
115000
2000
se skládá z pouhých 300 neuronů.
02:12
And in the 1970s and '80s,
41
117000
2000
A v sedmdesátých a osmdesátých letech
02:14
a teamtým of scientistsvědců
42
119000
2000
jistý tým vědců
02:16
mappedmapované all 7,000 connectionspřipojení
43
121000
2000
zmapoval všech 7 000 spojení
02:18
betweenmezi the neuronsneurony.
44
123000
2000
mezi těmito neurony.
02:21
In this diagramdiagram, everykaždý nodeuzel is a neuronneuron,
45
126000
2000
Na tomto nákresu každý uzel představuje neuron
02:23
and everykaždý linečára is a connectionspojení.
46
128000
2000
a každá čára spojení mezi nimi.
02:25
This is the connectomeconnectome
47
130000
2000
Tohle je konektom
02:27
of the wormčerv C. eleganselegans.
48
132000
4000
háďátka obecného.
02:31
Your connectomeconnectome is fardaleko more complexkomplex than this
49
136000
3000
Váš konektom je mnohem složitější,
02:34
because your brainmozek
50
139000
2000
protože váš mozek
02:36
containsobsahuje 100 billionmiliarda neuronsneurony
51
141000
2000
obsahuje 100 miliard neuronů
02:38
and 10,000 timesčasy as manymnoho connectionspřipojení.
52
143000
3000
a 10 000 krát více spojení.
02:41
There's a diagramdiagram like this for your brainmozek,
53
146000
2000
Takovýto nákres existuje i pro váš mozek,
02:43
but there's no way it would fitvejít se on this slideskluzavka.
54
148000
3000
ale ten by se nevešel na tuhle tabuli.
02:47
Your connectomeconnectome containsobsahuje one millionmilión timesčasy more connectionspřipojení
55
152000
3000
Váš konektom má 1 000 000 krát více spojení
02:50
than your genomegenomu has letterspísmena.
56
155000
3000
než má váš genom písmen.
02:53
That's a lot of informationinformace.
57
158000
2000
To je celkem dost informací.
02:55
What's in that informationinformace?
58
160000
3000
Co takové informace obsahují?
02:59
We don't know for sure, but there are theoriesteorie.
59
164000
3000
To nevíme jistě. Ale máme teorie.
03:02
SinceOd the 19thth centurystoletí, neuroscientistsneurovědci have speculatedspekuloval
60
167000
3000
Od 19. století neurobiologové spekulují,
03:05
that maybe your memoriesvzpomínky --
61
170000
2000
že je možné, že vaše vzpomínky --
03:07
the informationinformace that makesdělá you, you --
62
172000
2000
informace, které vás tvoří tím, kým jste --
03:09
maybe your memoriesvzpomínky are storedUloženo
63
174000
2000
že vaše vzpomínky jsou uloženy
03:11
in the connectionspřipojení betweenmezi your brain'smozku neuronsneurony.
64
176000
2000
ve spojeních mezi neurony ve vašem mozku.
03:15
And perhapsmožná other aspectsaspekty of your personalosobní identityidentita --
65
180000
2000
A třeba i ostatní aspekty vaší osobní identity --
03:17
maybe your personalityosobnost and your intellectIntelekt --
66
182000
3000
například vaše povaha a váš intelekt --
03:20
maybe they're alsotaké encodedkódování
67
185000
2000
jsou také zapsány
03:22
in the connectionspřipojení betweenmezi your neuronsneurony.
68
187000
3000
ve spojeních mezi vašimi neurony.
03:26
And so now you can see why I proposednavržené this hypothesishypotéza:
69
191000
3000
Teď tedy vidíte, proč jsem navrhl tuto hypotézu:
03:29
I am my connectomeconnectome.
70
194000
3000
Jsem můj konektom.
03:32
I didn't askdotázat se you to chantzpívat it because it's trueskutečný;
71
197000
3000
Nepožádal jsem vás, abyste to recitovali, protože by to byla pravda.
03:35
I just want you to rememberpamatovat it.
72
200000
2000
Jen jsem chtěl, abyste si to zapamatovali.
03:37
And in factskutečnost, we don't know if this hypothesishypotéza is correctopravit,
73
202000
2000
My totiž popravdě nevíme, zda je tato hypotéza správná,
03:39
because we have never had technologiestechnologií
74
204000
2000
protože jsme nikdy neměli technologie
03:41
powerfulsilný enoughdost to testtest it.
75
206000
2000
dostatečně silné na to, abychom ji prověřili.
03:44
FindingHledání that wormčerv connectomeconnectome
76
209000
3000
Už jen popisování toho červího konektomu
03:47
tookvzal over a dozentucet yearsroky of tediousúnavné laborpráce.
77
212000
3000
trvalo přes deset let úmorné práce.
03:50
And to find the connectomesconnectomes of brainsmozky more like our ownvlastní,
78
215000
3000
A abychom popsali konektom mozku našich rozměrů,
03:53
we need more sophisticatedsofistikovaný technologiestechnologií, that are automatedAutomatizovaný,
79
218000
3000
potřebujeme sofistikovanější technologie, automatizované,
03:56
that will speedRychlost up the processproces of findingnález connectomesconnectomes.
80
221000
3000
aby proces popisování konektomů urychlily.
03:59
And in the nextdalší fewpár minutesminut, I'll tell you about some of these technologiestechnologií,
81
224000
3000
V následujících několika minutách vám povím o jedné z takových technologií,
04:02
whichkterý are currentlyv současné době underpod developmentrozvoj
82
227000
2000
která je momentálně rozvíjena
04:04
in my lablaboratoř and the labslaboratoře of my collaboratorsspolupracovníci.
83
229000
3000
v mé laboratoři a v laboratořích mých spolupracovníků.
04:08
Now you've probablypravděpodobně seenviděno picturesobrázky of neuronsneurony before.
84
233000
3000
Obrázky neuronů jste už pravděpodobně viděli.
04:11
You can recognizeuznat them instantlyokamžitě
85
236000
2000
Určitě je okamžitě poznáte
04:13
by theirjejich fantasticfantastický shapestvary.
86
238000
3000
podle jejich úžasných tvarů.
04:16
They extendrozšířit long and delicatejemné branchespobočky,
87
241000
3000
Tvoří dlouhé, jemné větve,
04:19
and in shortkrátký, they look like treesstromy.
88
244000
3000
takže v podstatě vypadají jako stromy.
04:22
But this is just a singlesingl neuronneuron.
89
247000
3000
Ale toto je pouze jeden samotný neuron.
04:25
In orderobjednat to find connectomesconnectomes,
90
250000
2000
Abychom popsali konektomy,
04:27
we have to see all the neuronsneurony at the samestejný time.
91
252000
3000
musíme vzít v úvahu všechny neurony najednou.
04:30
So let's meetsetkat BobbyBobby KasthuriJaroslav,
92
255000
2000
Seznamte se s Bobbym Kasthurim,
04:32
who workspráce in the laboratorylaboratoř of JeffJeff LichtmanLichtmana
93
257000
2000
který pracuje v laboratoři Jeffa Lichtmana
04:34
at HarvardHarvard UniversityUniverzita.
94
259000
2000
na Harvardově universitě.
04:36
BobbyBobby is holdingpodíl fantasticallyfantasticky thintenký slicesvýseče
95
261000
2000
Bobby drží neuvěřitelně tenké plátky
04:38
of a mousemyš brainmozek.
96
263000
2000
myšího mozku.
04:40
And we're zoomingzvětšení/zmenšení in by a factorfaktor of 100,000 timesčasy
97
265000
3000
A my je 100 000 krát zvětšujeme,
04:44
to obtainzískat the resolutionrozlišení,
98
269000
2000
abychom se dostali na takové přiblížení,
04:46
so that we can see the branchespobočky of neuronsneurony all at the samestejný time.
99
271000
3000
kde uvidíme všechny větve neuronů najednou.
04:50
ExceptS výjimkou, you still maysmět not really recognizeuznat them,
100
275000
3000
I když, možná je stále nepoznáváte,
04:53
and that's because we have to work in threetři dimensionsrozměry.
101
278000
3000
což se děje proto, že se zatím nepohybujeme v trojrozměrném prostoru.
04:56
If we take manymnoho imagessnímky of manymnoho slicesvýseče of the brainmozek
102
281000
2000
Pokud vezmeme mnoho plátků mozku
04:58
and stackzásobník them up,
103
283000
2000
a naskládáme je na sebe,
05:00
we get a three-dimensionaltrojrozměrný imageobraz.
104
285000
2000
získáme trojrozměrný model.
05:02
And still, you maysmět not see the branchespobočky.
105
287000
2000
Pořád v tom možná nevidíte ty větve.
05:04
So we startStart at the tophorní,
106
289000
2000
Takže začneme nahoře
05:06
and we colorbarva in the cross-sectionprůřez of one branchvětev in redČervené,
107
291000
3000
a červeně vybarvíme příčný řez jedné z větví.
05:09
and we do that for the nextdalší slicevýseč
108
294000
2000
Totéž uděláme v dalším řezu,
05:11
and for the nextdalší slicevýseč.
109
296000
2000
a v dalším,
05:13
And we keep on doing that,
110
298000
2000
a pokračujeme v tom
05:15
slicevýseč after slicevýseč.
111
300000
3000
plátek po plátku.
05:18
If we continuepokračovat throughpřes the entirecelý stackzásobník,
112
303000
2000
Když v tom pokračujeme skrz celý štos řezů,
05:20
we can reconstructrekonstrukce the three-dimensionaltrojrozměrný shapetvar
113
305000
3000
podaří se nám rekonstruovat trojrozměrný obraz
05:23
of a smallmalý fragmentfragment of a branchvětev of a neuronneuron.
114
308000
3000
malého kousku jedné z větví neuronu.
05:26
And we can do that for anotherdalší neuronneuron in greenzelená.
115
311000
2000
Totéž můžeme provést s jiným neuronem -- v zelené.
05:28
And you can see that the greenzelená neuronneuron touchesdotýká se the redČervené neuronneuron
116
313000
2000
Zde můžete vidět, že se zelený neuron dotýká červeného
05:30
at two locationsmísta,
117
315000
2000
na dvou místech.
05:32
and these are what are calledvolal synapsessynapse.
118
317000
2000
Těm se říká synapse.
05:34
Let's zoomzoom in on one synapsesynapse,
119
319000
2000
Zaměřme se na jednu takovou synapsi.
05:36
and keep your eyesoči on the interiorinteriér of the greenzelená neuronneuron.
120
321000
3000
Nespouštějte oči z vnitřku zeleného neuronu.
05:39
You should see smallmalý circleskruhy --
121
324000
2000
Měli byste vidět malé kroužky.
05:41
these are calledvolal vesiclespuchýřky.
122
326000
3000
To jsou takzvané vezikuly.
05:44
They containobsahovat a moleculemolekula know as a neurotransmitterneurotransmiter.
123
329000
3000
Ty obsahují molekulu známou jako neurotransmiter.
05:47
And so when the greenzelená neuronneuron wants to communicatekomunikovat,
124
332000
2000
Takže když chce zelený neuron komunikovat,
05:49
it wants to sendposlat a messagezpráva to the redČervené neuronneuron,
125
334000
2000
když chce poslat zprávu červenému neuronu,
05:51
it spitsplive out neurotransmitterneurotransmiter.
126
336000
3000
vyplivne neurotransmiter.
05:54
At the synapsesynapse, the two neuronsneurony
127
339000
2000
Rozumí se tedy, že v synapsi
05:56
are said to be connectedpřipojeno
128
341000
2000
jsou dva neurony spojeny
05:58
like two friendspřátelé talkingmluvící on the telephonetelefon.
129
343000
3000
jako dva kamarádi povídající si po telefonu.
06:02
So you see how to find a synapsesynapse.
130
347000
2000
Takže teď rozumíte, jak funguje synapse.
06:04
How can we find an entirecelý connectomeconnectome?
131
349000
3000
Jak je to ale s celým konektomem?
06:07
Well, we take this three-dimensionaltrojrozměrný stackzásobník of imagessnímky
132
352000
3000
To si vezmeme tenhle trojrozměrný štos obrázků
06:10
and treatzacházet it as a giganticgigantické three-dimensionaltrojrozměrný coloringOmalovánky bookrezervovat.
133
355000
3000
a bereme ho jako gigantické trojrozměrné omalovánky.
06:13
We colorbarva everykaždý neuronneuron in, in a differentodlišný colorbarva,
134
358000
3000
Každý neuron vybarvíme jinou pastelkou.
06:16
and then we look throughpřes all of the imagessnímky,
135
361000
2000
Pak projdeme všechny obrázky,
06:18
find the synapsessynapse
136
363000
2000
identifikujeme synapse
06:20
and notePoznámka the colorsbarvy of the two neuronsneurony involvedzapojeno in eachkaždý synapsesynapse.
137
365000
3000
a zaznamenáme barvy neuronů figurujících v každé synapsi.
06:23
If we can do that throughoutpo celou dobu all the imagessnímky,
138
368000
3000
Kdybychom to dokázali s naprosto všemi snímky,
06:26
we could find a connectomeconnectome.
139
371000
2000
popsali bychom konektom.
06:29
Now, at this pointbod,
140
374000
2000
V tomto bodě
06:31
you've learnednaučil se the basicsZáklady of neuronsneurony and synapsessynapse.
141
376000
2000
rozumíte základním poznatkům o neuronech a synapsích.
06:33
And so I think we're readypřipraven to tackleřešit
142
378000
2000
Takže si myslím, že jsme připraveni
06:35
one of the mostvětšina importantdůležité questionsotázky in neuroscienceneurovědy:
143
380000
3000
položit si jednu z nejzásadnějších otázek neurobiologie:
06:39
how are the brainsmozky of menmuži and womenženy differentodlišný?
144
384000
3000
jak se liší mužský mozek od toho ženského?
06:42
(LaughterSmích)
145
387000
2000
(Smích)
06:44
AccordingPodle to this self-helpSvépomoc bookrezervovat,
146
389000
2000
Podle této užitečné příručky
06:46
guys brainsmozky are like wafflesVafle;
147
391000
2000
jsou klučičí mozky jako vafle;
06:48
they keep theirjejich livesživoty compartmentalizedrozdělena in boxeskrabice.
148
393000
3000
svůj život rozčleňují do přihrádek.
06:51
Girls'Dívčí brainsmozky are like spaghettišpagety;
149
396000
3000
A holčičí mozky jsou jako špagety;
06:54
everything in theirjejich life is connectedpřipojeno to everything elsejiný.
150
399000
3000
všechno v jejich životě je se propojené se vším ostatním.
06:57
(LaughterSmích)
151
402000
2000
(Smích)
06:59
You guys are laughingsmějící se,
152
404000
2000
Vy se smějete...
07:01
but you know, this bookrezervovat changedzměněna my life.
153
406000
2000
Ale mně tahle knížka jako změnila život!
07:03
(LaughterSmích)
154
408000
2000
(Smích)
07:07
But seriouslyvážně, what's wrongšpatně with this?
155
412000
3000
Ne, vážně. Co se vám na tom nezdá?
07:10
You alreadyjiž know enoughdost to tell me -- what's wrongšpatně with this statementprohlášení?
156
415000
3000
Vždyť chápete, jak to funguje. Co je na tom špatně?
07:20
It doesn't matterhmota whetherzda you're a guy or girldívka,
157
425000
3000
Říkám vám: ať už jste kluk nebo holka,
07:23
everyone'svšichni jsou brainsmozky are like spaghettišpagety.
158
428000
3000
váš mozek je jako špagety.
07:26
Or maybe really, really fine capelliniCapelliniho with branchespobočky.
159
431000
3000
Nebo, řekněme, čínská instantní polévka s rozvětvenými nudlemi.
07:30
Just as one strandStrand of spaghettišpagety
160
435000
2000
Stejně jako se jedna špageta
07:32
contactskontakty manymnoho other strandsprameny on your platetalíř,
161
437000
3000
dotýká mnoha ostatních špaget na vašem talíři,
07:35
one neuronneuron touchesdotýká se manymnoho other neuronsneurony
162
440000
2000
jeden neuron se dotýká mnoha ostatních neuronů
07:37
throughpřes theirjejich entangledzamotá branchespobočky.
163
442000
2000
svými propletenými větvemi.
07:39
One neuronneuron can be connectedpřipojeno to so manymnoho other neuronsneurony,
164
444000
3000
Jeden neuron může být napojený na tolik dalších neuronů,
07:42
because there can be synapsessynapse
165
447000
2000
protože na místech jejich dotyku
07:44
at these pointsbodů of contactKontakt.
166
449000
3000
mohou být synapse.
07:49
By now, you mightmohl have sorttřídění of lostztracený perspectiveperspektivní
167
454000
3000
Teď už jste možná ztratili orientaci
07:52
on how largevelký this cubekrychle of brainmozek tissuetkáň actuallyvlastně is.
168
457000
3000
ohledně velikosti této krychle mozkové tkáně.
07:55
And so let's do a seriessérie of comparisonssrovnání to showshow you.
169
460000
3000
Proto pojďme udělat několik navazujících srovnání.
07:58
I assureujistit you, this is very tinydrobný. It's just sixšest micronsmikronů on a sideboční.
170
463000
3000
Tohle je ve skutečnosti velmi malá krychlička. Její hrana měří jen šest mikronů.
08:03
So, here'stady je how it stackszásobníky up againstproti an entirecelý neuronneuron.
171
468000
3000
Takže takhle to vypadá, když ji srovnáme s celým neuronem.
08:06
And you can tell that, really, only the smallestnejmenší fragmentsfragmenty of branchespobočky
172
471000
3000
Sami vidíte, že v naší krychličce se ukrývají
08:09
are containedobsažen insideuvnitř this cubekrychle.
173
474000
3000
jen ty nejmenší části těch nejjemnějších větviček neuronu.
08:12
And a neuronneuron, well, that's smallermenší than brainmozek.
174
477000
3000
A neuron je jen malá část mozku.
08:17
And that's just a mousemyš brainmozek --
175
482000
2000
A to se bavíme jen o myším mozku.
08:21
it's a lot smallermenší than a humančlověk brainmozek.
176
486000
3000
Ten je mnohem menší než ten lidský.
08:25
So when showshow my friendspřátelé this,
177
490000
2000
Když tohle ukážu svým kamarádům,
08:27
sometimesněkdy they'veoni mají told me,
178
492000
2000
většinou mi říkají:
08:29
"You know, SebastianSebastian, you should just give up.
179
494000
3000
„Sebastiane, vykašli se na to.
08:32
NeuroscienceNeurovědy is hopelessbeznadějný."
180
497000
2000
Neurobiologie je beznadějná.“
08:34
Because if you look at a brainmozek with your nakednahý eyeoko,
181
499000
2000
Protože když se na mozek podíváte pouhým okem,
08:36
you don't really see how complexkomplex it is,
182
501000
2000
nemáte představu, jak moc je složitý.
08:38
but when you use a microscopemikroskop,
183
503000
2000
Jen mikroskop vám může pomoci
08:40
finallyKonečně the hiddenskrytý complexitysložitost is revealedodhalila.
184
505000
3000
jeho ohromující složitost pochopit.
08:45
In the 17thth centurystoletí,
185
510000
2000
V 17. století
08:47
the mathematicianmatematik and philosopherfilozof, BlaiseBlaise PascalPascal,
186
512000
2000
matematik a filosof Blaise Pascal
08:49
wrotenapsal of his dreadstrach of the infinitenekonečný,
187
514000
3000
psal o tom, jak se děsí nekonečna,
08:52
his feelingpocit of insignificancevzhledem k malému
188
517000
2000
jak si připadá bezvýznamný,
08:54
at contemplatinguvažuje o the vastobrovský reachesdosahuje of outervnější spaceprostor.
189
519000
3000
když rozjímá nad nesmírností vesmíru.
08:59
And, as a scientistvědec,
190
524000
2000
A já, jakožto vědec,
09:01
I'm not supposedpředpokládané to talk about my feelingspocity --
191
526000
3000
bych neměl hovořit o svých pocitech.
09:04
too much informationinformace, professorprofesor.
192
529000
2000
„To si nechte pro sebe, pane profesore."
09:06
(LaughterSmích)
193
531000
2000
(Smích)
09:08
But maysmět I?
194
533000
2000
Ale -- můžu?
09:10
(LaughterSmích)
195
535000
2000
(Smích)
09:12
(ApplausePotlesk)
196
537000
2000
(Potlesk)
09:14
I feel curiosityzvědavost,
197
539000
2000
Cítím zvědavost.
09:16
and I feel wonderdivit se,
198
541000
2000
A taky úžas.
09:18
but at timesčasy I have alsotaké feltcítil despairzoufalství.
199
543000
3000
Ale někdy jsem taky cítil zoufalství.
09:22
Why did I chooseVybrat to studystudie
200
547000
2000
Proč jsem se jen rozhodl
09:24
this organorgán that is so awesomeskvělý in its complexitysložitost
201
549000
3000
studovat orgán tak děsivě složitý,
09:27
that it mightmohl well be infinitenekonečný?
202
552000
2000
že by klidně mohl být nekonečný?
09:29
It's absurdabsurdní.
203
554000
2000
Absudní.
09:31
How could we even dareodváží se to think
204
556000
2000
Jak jsme si jen mohli dovolit myslet,
09:33
that we mightmohl ever understandrozumět this?
205
558000
3000
že bychom tomu někdy mohli porozumět?
09:38
And yetdosud, I persistpřetrvávají in this quixoticnerealistický endeavorúsilí.
206
563000
3000
A stejně v této donkichotské snaze pokračuji.
09:41
And indeedVskutku, these daysdnů I harborpřístav newNový hopesnaděje.
207
566000
3000
A vskutku chovám jisté naděje.
09:45
SomedayJednoho dne,
208
570000
2000
Jednoho krásného dne
09:47
a fleetVozový park of microscopesmikroskopy will capturezachytit
209
572000
2000
armáda mikroskopů zachytí
09:49
everykaždý neuronneuron and everykaždý synapsesynapse
210
574000
2000
každičký neuron a každičkou synapsi
09:51
in a vastobrovský databasedatabáze of imagessnímky.
211
576000
3000
v ohromnou databázi snímků.
09:54
And some day, artificiallyuměle intelligentinteligentní supercomputerssuperpočítačů
212
579000
3000
a jednoho dne superpočítače s umělou inteligencí
09:57
will analyzeanalyzovat the imagessnímky withoutbez humančlověk assistancepomoc
213
582000
3000
tyto snímky zanalyzují -- to vše bez lidské pomoci --,
10:00
to summarizeshrnout them in a connectomeconnectome.
214
585000
3000
aby vytvořily konektom.
10:04
I do not know, but I hopenaděje that I will livežít to see that day,
215
589000
3000
Rád bych se toho dne dožil.
10:08
because findingnález an entirecelý humančlověk connectomeconnectome
216
593000
2000
Protože rozluštění celého lidského konektomu
10:10
is one of the greatestnejvětší technologicaltechnologický challengesproblémy of all time.
217
595000
3000
je jednou z největších technologických výzev všech dob.
10:13
It will take the work of generationsgenerací to succeedpovést se.
218
598000
3000
Úspěch bude vyžadovat těžkou práci celých generací.
10:17
At the presentsoučasnost, dárek time, my collaboratorsspolupracovníci and I,
219
602000
3000
Já a mí spolupracovníci
10:20
what we're aimingcílem for is much more modestskromný --
220
605000
2000
máme zatím skromnější cíl --
10:22
just to find partialčástečný connectomesconnectomes
221
607000
2000
zmapovat částečné konektomy
10:24
of tinydrobný chunkskusy of mousemyš and humančlověk brainmozek.
222
609000
3000
malinkých kousků myšího a lidského mozku.
10:27
But even that will be enoughdost for the first teststesty of this hypothesishypotéza
223
612000
3000
Ale i to postačí k tomu, abychom poprvé otestovali naši hypotézu --
10:30
that I am my connectomeconnectome.
224
615000
3000
že „Jsem můj konektom".
10:35
For now, let me try to convincepřesvědčit you of the plausibilitypravděpodobnost of this hypothesishypotéza,
225
620000
3000
Prozatím mi dovolte pokusit se vás přesvědčit o hodnověrnosti této hypotézy.
10:38
that it's actuallyvlastně worthhodnota takingpřijmout seriouslyvážně.
226
623000
3000
;
10:42
As you growrůst duringběhem childhooddětství
227
627000
2000
S vývojem v dětství
10:44
and agestáří duringběhem adulthooddospělost,
228
629000
3000
a stárnutím v dospělosti
10:47
your personalosobní identityidentita changesZměny slowlypomalu.
229
632000
3000
se vaše osobní identita pozvolna mění.
10:50
LikewiseStejně tak, everykaždý connectomeconnectome
230
635000
2000
Stejně tak se časem mění
10:52
changesZměny over time.
231
637000
2000
každý konektom.
10:55
What kindsdruhy of changesZměny happenpřihodit se?
232
640000
2000
K jakým změnám přesně dochází?
10:57
Well, neuronsneurony, like treesstromy,
233
642000
2000
Takže, neuronům, jako stromům,
10:59
can growrůst newNový branchespobočky,
234
644000
2000
mohou narůst nové větve
11:01
and they can loseprohrát oldstarý onesty.
235
646000
3000
a ty staré mohou odpadnout.
11:04
SynapsesSynapse can be createdvytvořeno,
236
649000
3000
Vznikají nové synapse
11:07
and they can be eliminatedvyloučeno.
237
652000
3000
a další zanikají.
11:10
And synapsessynapse can growrůst largervětší,
238
655000
2000
Synapse se mohou zvětšovat
11:12
and they can growrůst smallermenší.
239
657000
3000
a mohou se zmenšovat.
11:15
SecondDruhý questionotázka:
240
660000
2000
Další otázka:
11:17
what causespříčin these changesZměny?
241
662000
3000
co tyto změny zapříčiňuje?
11:20
Well, it's trueskutečný.
242
665000
2000
Uznávám:
11:22
To some extentrozsah, they are programmedprogramován by your genesgeny.
243
667000
3000
do určité míry jsou předurčeny geneticky.
11:25
But that's not the wholeCelý storypříběh,
244
670000
2000
Ale to není všechno.
11:27
because there are signalssignály, electricalelektrický signalssignály,
245
672000
2000
V mozku jsou signály, elektrické signály,
11:29
that travelcestovat alongpodél the branchespobočky of neuronsneurony
246
674000
2000
které cestují po větvích neuronů,
11:31
and chemicalchemikálie signalssignály
247
676000
2000
a také chemické signály,
11:33
that jumpskok acrosspřes from branchvětev to branchvětev.
248
678000
2000
které skáčou z větve na větev.
11:35
These signalssignály are calledvolal neuralneurální activityaktivita.
249
680000
3000
Tyto signály se nazývají nervová aktivita.
11:38
And there's a lot of evidencedůkaz
250
683000
2000
A existuje mnoho důkazů,
11:40
that neuralneurální activityaktivita
251
685000
3000
že nervová aktivita
11:43
is encodingkódování our thoughtsmyšlenky, feelingspocity and perceptionsvnímání,
252
688000
3000
představuje naše myšlenky, pocity a vjemy,
11:46
our mentalduševní experienceszkušenosti.
253
691000
2000
naše mentální prožitky.
11:48
And there's a lot of evidencedůkaz that neuralneurální activityaktivita
254
693000
3000
A existuje mnoho důkazů, že s nervovou aktivitou
11:51
can causezpůsobit your connectionspřipojení to changezměna.
255
696000
3000
se spojení v mozku mohou měnit.
11:54
And if you put those two factsfakta togetherspolu,
256
699000
3000
A když si toto dáte dohromady,
11:57
it meansprostředek that your experienceszkušenosti
257
702000
2000
znamená to, že vaše zážitky
11:59
can changezměna your connectomeconnectome.
258
704000
3000
mohou změnit váš konektom.
12:02
And that's why everykaždý connectomeconnectome is uniqueunikátní,
259
707000
2000
Právě proto je každý konektom jedinečný --
12:04
even those of geneticallygeneticky identicalidentické twinsdvojčata.
260
709000
3000
i konektomy geneticky identických dvojčat se liší.
12:08
The connectomeconnectome is where naturePříroda meetssplňuje nurtureživit.
261
713000
3000
Skrze konektom se genetika střetává s vlivy v průběhu života.
12:12
And it mightmohl trueskutečný
262
717000
2000
Dokonce by se dalo říci,
12:14
that just the merepouhý actakt of thinkingmyslící
263
719000
2000
že pouhým aktem přemýšlení
12:16
can changezměna your connectomeconnectome --
264
721000
2000
svůj konektom můžete měnit.
12:18
an ideaidea that you maysmět find empoweringposilování.
265
723000
3000
Povzbudivé, že?
12:24
What's in this pictureobrázek?
266
729000
2000
Co vidíte na tomto obrázku?
12:28
A coolchladný and refreshingaktualizace streamproud of watervoda, you say.
267
733000
3000
Chladný, svěží potůček, řekli byste.
12:32
What elsejiný is in this pictureobrázek?
268
737000
2000
Co ještě tam vidíte?
12:37
Do not forgetzapomenout that groovedrážka in the EarthZemě
269
742000
2000
Nezapomeňte na tu kamenitou podvodní cestu
12:39
calledvolal the streamproud bedpostel.
270
744000
3000
zvanou koryto potoka.
12:42
WithoutBez it, the watervoda would not know in whichkterý directionsměr to flowtok.
271
747000
3000
Bez něj by voda nevěděla, kudy téci.
12:45
And with the streamproud,
272
750000
2000
Tento potůček
12:47
I would like to proposenavrhnout a metaphormetafora
273
752000
2000
mi poslouží jako metafora
12:49
for the relationshipvztah betweenmezi neuralneurální activityaktivita
274
754000
2000
o vztahu mezi nervovou aktivitou
12:51
and connectivitypřipojení.
275
756000
2000
a spojeními v mozku.
12:54
NeuralNervové activityaktivita is constantlyneustále changingměnící se.
276
759000
3000
Nervová aktivita se neustále mění.
12:57
It's like the watervoda of the streamproud; it never sitssedí still.
277
762000
3000
Je jako voda v tomto potůčku; jen tak se nezastaví.
13:00
The connectionspřipojení
278
765000
2000
Spojení
13:02
of the brain'smozku neuralneurální networksíť
279
767000
2000
nervové sítě v mozku
13:04
determinesurčuje the pathwayscesty
280
769000
2000
určují, kterými cestičkami
13:06
alongpodél whichkterý neuralneurální activityaktivita flowsprotéká.
281
771000
2000
se nervová aktivita bude ubírat.
13:08
And so the connectomeconnectome is like bedpostel of the streamproud;
282
773000
3000
Takže konektom je jako koryto potoka.
13:13
but the metaphormetafora is richerbohatší than that,
283
778000
3000
Tuto metaforu lze rozvést ještě více.
13:16
because it's trueskutečný that the streamproud bedpostel
284
781000
3000
Je pravda, že koryto potoka
13:19
guidesvodítka the flowtok of the watervoda,
285
784000
2000
usměrňuje vodní tok.
13:21
but over long timescalestermíny,
286
786000
2000
Avšak z dlouhodobého hlediska
13:23
the watervoda alsotaké reshapespřetváří the bedpostel of the streamproud.
287
788000
3000
také samotná voda mění tvar koryta.
13:26
And as I told you just now,
288
791000
2000
A jak jsem vám právě řekl,
13:28
neuralneurální activityaktivita can changezměna the connectomeconnectome.
289
793000
3000
nervová aktivita může měnit tvar konektomu.
13:33
And if you'llBudete allowdovolit me to ascendAscend
290
798000
2000
A pokud mi dovolíte vystoupit
13:35
to metaphoricalmetaforické heightsvýšky,
291
800000
3000
do metaforických výšin,
13:38
I will remindpřipomenout you that neuralneurální activityaktivita
292
803000
3000
připomenu vám, že nervová aktivita
13:41
is the physicalfyzický basiszáklad -- or so neuroscientistsneurovědci think --
293
806000
2000
je -- podle neurobiologů -- fyzický základ
13:43
of thoughtsmyšlenky, feelingspocity and perceptionsvnímání.
294
808000
3000
myšlenek, pocitů a vjemů.
13:46
And so we mightmohl even speakmluvit of
295
811000
2000
Takže dokonce můžeme mluvit
13:48
the streamproud of consciousnessvědomí.
296
813000
2000
o „proudu vědomí“.
13:50
NeuralNervové activityaktivita is its watervoda,
297
815000
3000
Mozková aktivita je proudící potok
13:53
and the connectomeconnectome is its bedpostel.
298
818000
3000
a konektom je jeho koryto.
13:57
So let's returnvrátit se from the heightsvýšky of metaphormetafora
299
822000
2000
Přesuňme se teď z říše metafor
13:59
and returnvrátit se to scienceVěda.
300
824000
2000
zpět do světa vědy.
14:01
SupposePředpokládejme, že our technologiestechnologií for findingnález connectomesconnectomes
301
826000
2000
Řekněme, že s naší technologií popisování konektomů
14:03
actuallyvlastně work.
302
828000
2000
jednou uspějeme.
14:05
How will we go about testingtestování the hypothesishypotéza
303
830000
2000
Jak hypotézu „Jsem můj konektom“
14:07
"I am my connectomeconnectome?"
304
832000
3000
budeme testovat?
14:10
Well, I proposenavrhnout a directPřímo testtest.
305
835000
3000
Navrhuji přímý test.
14:13
Let us attemptpokus
306
838000
2000
Pokusme se
14:15
to readčíst out memoriesvzpomínky from connectomesconnectomes.
307
840000
3000
z konektomů vyčíst vzpomínky.
14:18
ConsiderZvažte the memoryPaměť
308
843000
2000
Zaměřme se na to, jak jsou do paměti ukládány
14:20
of long temporaltemporální sequencessekvence of movementspohyby,
309
845000
3000
dlouhé sekvence pohybů --
14:23
like a pianistklavírista playinghraní a BeethovenBeethoven sonataSonata.
310
848000
3000
jako když pianista hraje Beethovenovu sonátu.
14:26
AccordingPodle to a theoryteorie that dateskalendářní data back to the 19thth centurystoletí,
311
851000
3000
Již od devatenáctého století je známá teorie,
14:29
suchtakový memoriesvzpomínky are storedUloženo
312
854000
2000
že takové sekvence se v mozku ukládají
14:31
as chainsřetězy of synapticsynaptické connectionspřipojení insideuvnitř your brainmozek.
313
856000
3000
v podobě řetězců synaptických spojení.
14:35
Because, if the first neuronsneurony in the chainřetěz are activatedaktivován,
314
860000
3000
Jakmile jsou aktivovány první neurony v takovém řetězci,
14:38
throughpřes theirjejich synapsessynapse they sendposlat messageszpráv to the seconddruhý neuronsneurony, whichkterý are activatedaktivován,
315
863000
3000
pošlou prostřednictvím svých synapsí informace dalším neuronům v řadě,
14:41
and so on down the linečára,
316
866000
2000
ty se tím aktivují -- a tak dále.
14:43
like a chainřetěz of fallingpadající dominoesDomino.
317
868000
2000
Jako řada padajících dominových kostek.
14:45
And this sequencesekvence of neuralneurální activationAktivace
318
870000
2000
A následkem série neuronových aktivací
14:47
is hypothesizedpředpokládané to be the neuralneurální basiszáklad
319
872000
3000
je podle zmíněné hypotézy
14:50
of those sequencesekvence of movementspohyby.
320
875000
2000
naučený sled pohybů.
14:52
So one way of tryingzkoušet to testtest the theoryteorie
321
877000
2000
Takže jedním ze způsobů testování naší teorie
14:54
is to look for suchtakový chainsřetězy
322
879000
2000
by bylo takové řetězce identifikovat
14:56
insideuvnitř connectomesconnectomes.
323
881000
2000
uvnitř konektomů.
14:58
But it won'tzvyklý be easysnadný, because they're not going to look like this.
324
883000
3000
To ale nebude tak jednoduché, protože takhle vypadat nebudou.
15:01
They're going to be scrambledmíchaná up.
325
886000
2000
Budou zamotané.
15:03
So we'lldobře have to use our computerspočítačů
326
888000
2000
Takže budeme muset použít naše počítače,
15:05
to try to unscrambledekódování the chainřetěz.
327
890000
3000
aby se pokusily řetězce rozmotat.
15:08
And if we can do that,
328
893000
2000
A pokud se nám to podaří,
15:10
the sequencesekvence of the neuronsneurony we recoveruzdravit se from that unscramblingdekódování
329
895000
3000
sekvence neuronů, kterou tak zmapujeme,
15:13
will be a predictionpředpověď of the patternvzor of neuralneurální activityaktivita
330
898000
3000
bude předpovědí vzorce nervové aktivity,
15:16
that is replayedpřehrány in the brainmozek duringběhem memoryPaměť recallodvolání.
331
901000
3000
který mozek následuje při každé vzpomínce.
15:19
And if that were successfulúspěšný,
332
904000
2000
Kdyby se tohle podařilo,
15:21
that would be the first examplepříklad of readingčtení a memoryPaměť from a connectomeconnectome.
333
906000
3000
byli bychom z konektomu poprvé schopni číst paměť.
15:28
(LaughterSmích)
334
913000
2000
(Smích)
15:30
What a messnepořádek --
335
915000
2000
To je binec.
15:33
have you ever triedpokusil se to wiredrát up a systemSystém
336
918000
2000
Už jste se někdy pokusili pozapojovat
15:35
as complexkomplex as this?
337
920000
2000
takhle komplexní systém?
15:37
I hopenaděje not.
338
922000
2000
Doufám, že ne.
15:39
But if you have, you know it's very easysnadný to make a mistakechyba.
339
924000
3000
Ale pokud ano, jistě víte, že je velmi snadné udělat chybu.
15:45
The branchespobočky of neuronsneurony are like the wiresvodiče of the brainmozek.
340
930000
2000
Větve neuronů jsou jako tyhle kabely.
15:47
Can anyonekdokoliv guesstipni si: what's the totalcelkový lengthdélka of wiresvodiče in your brainmozek?
341
932000
4000
Troufá si někdo odhadnout, jaká je celková délka drátů v lidském mozku?
15:54
I'll give you a hintnáznak. It's a bigvelký numberčíslo.
342
939000
2000
Nápověda: je to velké číslo.
15:56
(LaughterSmích)
343
941000
2000
(Smích)
15:59
I estimateodhad, millionsmiliony of milesmíle,
344
944000
3000
Milióny kilometrů, odhaduji.
16:02
all packedbalené in your skulllebka.
345
947000
3000
Smotaných ve vaší lebce.
16:05
And if you appreciatecenit si that numberčíslo,
346
950000
2000
Pokud na vás toto číslo udělalo dojem,
16:07
you can easilysnadno see
347
952000
2000
pak lehce pochopíte,
16:09
there is hugeobrovský potentialpotenciál for mis-wiringMIS-elektroinstalace of the brainmozek.
348
954000
2000
jak snadno se může stát, že se to v mozku pozapojuje špatně.
16:11
And indeedVskutku, the popularoblíbený pressstisk lovesmiluje headlinestitulky like,
349
956000
3000
Populární tisk vskutku miluje titulky jako
16:14
"AnorexicAnorektička brainsmozky are wiredkabelové differentlyjinak,"
350
959000
2000
„Anorektičky mají jinak propojený mozek,“
16:16
or "AutisticAutista brainsmozky are wiredkabelové differentlyjinak."
351
961000
2000
nebo „Autisté mají jinak propojený mozek“.
16:18
These are plausiblehodnověrné claimsnároky,
352
963000
2000
Jsou to rozumná tvrzení,
16:20
but in truthpravda,
353
965000
2000
ale popravdě řečeno
16:22
we can't see the brain'smozku wiringkabeláž clearlyjasně enoughdost
354
967000
2000
spojením v mozku nerozumíme natolik,
16:24
to tell if these are really trueskutečný.
355
969000
2000
abychom si tím mohli být jistí.
16:26
And so the technologiestechnologií for seeingvidění connectomesconnectomes
356
971000
3000
Takže technologie mapující konektomy
16:29
will allowdovolit us to finallyKonečně
357
974000
2000
nám konečně umožní
16:31
readčíst mis-wiringMIS-elektroinstalace of the brainmozek,
358
976000
2000
identifikovat špatná spojení v mozku,
16:33
to see mentalduševní disordersporuch in connectomesconnectomes.
359
978000
3000
čímž porozumíme psychickým poruchám v konektomech.
16:40
SometimesNěkdy the bestnejlepší way to testtest a hypothesishypotéza
360
985000
3000
Nejlepším způsobem, jak prověřit hypotézu,
16:43
is to considerzvážit its mostvětšina extremeextrémní implicationdůsledky.
361
988000
3000
je někdy zaměřit se na její nejextrémnější dosah.
16:46
PhilosophersFilozofové know this gamehra very well.
362
991000
3000
Filosofové tuto hru znají vemi dobře.
16:50
If you believe that I am my connectomeconnectome,
363
995000
3000
Pokud věříte, že „Jsem můj konektom",
16:53
I think you mustmusí alsotaké acceptakceptovat the ideaidea
364
998000
3000
pak, myslím, musíte také přistoupit na to,
16:56
that deathsmrt is the destructionzničení
365
1001000
2000
že smrt znamená zničení
16:58
of your connectomeconnectome.
366
1003000
3000
vašeho konektomu.
17:02
I mentionzmínit se this because there are prophetsProroci todaydnes
367
1007000
3000
Hovořím o tom proto, že dnes existují proroci
17:05
who claimpohledávka that technologytechnika
368
1010000
3000
prohlašující, že technologie
17:08
will fundamentallyzásadně alterzměnit the humančlověk conditionstav
369
1013000
3000
podstatně změní úděl člověka ve světě
17:11
and perhapsmožná even transformpřeměnit the humančlověk speciesdruh.
370
1016000
3000
a možná dokonce radikálně promění lidskou rasu.
17:14
One of theirjejich mostvětšina cherishedopatrovala dreamssny
371
1019000
3000
Sní například o tom,
17:17
is to cheatpodvádět deathsmrt
372
1022000
2000
že by podvedli smrt
17:19
by that practicepraxe knownznámý as cryonicsdobově.
373
1024000
2000
pomocí kryoniky.
17:21
If you payplatit 100,000 dollarsdolarů,
374
1026000
2000
Za 100 000 dolarů
17:23
you can arrangeuspořádat to have your bodytělo frozenzamrzlý after deathsmrt
375
1028000
3000
můžete své tělo nechat po smrti zmrazit
17:26
and storedUloženo in liquidkapalina nitrogendusík
376
1031000
2000
a naložit do kapalného dusíku
17:28
in one of these tankstanky in an ArizonaArizona warehousesklad,
377
1033000
2000
v jedné z nádrží v Arizonských skladištích
17:30
awaitingčekání na a futurebudoucnost civilizationcivilizace
378
1035000
2000
v očekávání, že nějaká budoucí civilizace
17:32
that is advancedpokročilý to resurrectvzkřísit you.
379
1037000
3000
bude dostatečně pokročilá na to, aby vás vzkřísila.
17:36
Should we ridiculeposměchu the modernmoderní seekersuchazeči o of immortalitynesmrtelnost,
380
1041000
2000
Měli bychom si z těchto moderních hledačů nesmrtelnosti dělat legraci
17:38
callingpovolání them foolsblázni?
381
1043000
2000
a prohlašovat je za hlupáky?
17:40
Or will they somedayněkdy chucklesmích
382
1045000
2000
Nebo se budou oni jednoho dne smát
17:42
over our graveshroby?
383
1047000
2000
nad našimi hroby?
17:45
I don't know --
384
1050000
2000
To já nevím.
17:47
I preferpreferujte to testtest theirjejich beliefsvíry, scientificallyvědecky.
385
1052000
3000
Rád bych tedy to, čemu věří, otestoval vědecky.
17:50
I proposenavrhnout that we attemptpokus to find a connectomeconnectome
386
1055000
2000
Navrhuji, abychom se pokusili zmapovat konektom
17:52
of a frozenzamrzlý brainmozek.
387
1057000
2000
zmraženého mozku.
17:54
We know that damagepoškození to the brainmozek
388
1059000
2000
Víme, že po smrti a při hibernaci
17:56
occursnastane after deathsmrt and duringběhem freezingzmrazení.
389
1061000
2000
dochází k určitému poškozování mozku.
17:58
The questionotázka is: has that damagepoškození erasedvymazáno the connectomeconnectome?
390
1063000
3000
Otázkou je: rozbouralo toto poškození konektom?
18:01
If it has, there is no way that any futurebudoucnost civilizationcivilizace
391
1066000
3000
Jestliže ano, žádná budoucí civilizace
18:04
will be ableschopný to recoveruzdravit se the memoriesvzpomínky of these frozenzamrzlý brainsmozky.
392
1069000
3000
nebude schopna zachránit vzpomínky zmraženého.
18:07
ResurrectionVzkříšení mightmohl succeedpovést se for the bodytělo,
393
1072000
2000
Zmrtvýchvstání se třeba podaří tělu,
18:09
but not for the mindmysl.
394
1074000
2000
nikoli však mysli.
18:11
On the other handruka, if the connectomeconnectome is still intactbeze změny,
395
1076000
3000
Naproti tomu, jestliže konektom vydrží neporušený,
18:14
we cannotnemůže ridiculeposměchu the claimsnároky of cryonicsdobově so easilysnadno.
396
1079000
3000
pak nebude tak jednoduché se kryonice vysmívat.
18:20
I've describedpopsáno a questQuest
397
1085000
2000
Popsal jsem cestu,
18:22
that beginszačíná in the worldsvět of the very smallmalý,
398
1087000
3000
jež začíná v mikrosvětě
18:25
and propelspohání us to the worldsvět of the fardaleko futurebudoucnost.
399
1090000
3000
a vede nás až do světa daleké budoucnosti.
18:28
ConnectomesConnectomes will markoznačit a turningotáčení pointbod in humančlověk historydějiny.
400
1093000
3000
Konektomy budou znamenat obrat v lidské historii.
18:32
As we evolvedvyvíjeno from our ape-likelidoop jako ancestorspředci
401
1097000
2000
Poté, co jsme se vyvinuli z našich opičích předků
18:34
on the AfricanAfrická savannasavany,
402
1099000
2000
v africké savaně,
18:36
what distinguishedrozlišoval us was our largervětší brainsmozky.
403
1101000
3000
odlišovali jsme se od ostatních druhů většími mozky.
18:40
We have used our brainsmozky to fashionmóda
404
1105000
2000
Své mozky jsme použili, abychom vytvořili
18:42
ever more amazingúžasný technologiestechnologií.
405
1107000
3000
ještě úžasnější technologie.
18:45
EventuallyNakonec, these technologiestechnologií will becomestát so powerfulsilný
406
1110000
3000
Ve finále tyto technologie budou tak výkonné a mocné,
18:48
that we will use them to know ourselvessebe
407
1113000
3000
že nám pomohou k tomu, abychom poznali sami sebe
18:51
by deconstructingdekonstrukce and reconstructingrekonstrukce
408
1116000
3000
rozebráním a zpětným sestavením
18:54
our ownvlastní brainsmozky.
409
1119000
3000
našich vlastních mozků.
18:57
I believe that this voyagecesta of self-discoveryobjevování sebe sama
410
1122000
3000
Věřím, že tato pouť k sebepoznání
19:00
is not just for scientistsvědců,
411
1125000
3000
nebude užitečná jen vědcům,
19:03
but for all of us.
412
1128000
2000
ale nám všem.
19:05
And I'm gratefulvděčný for the opportunitypříležitost to sharepodíl this voyagecesta with you todaydnes.
413
1130000
3000
Bylo mi ctí smět vám tuto pouť představit.
19:08
Thank you.
414
1133000
2000
Děkuji mnohokrát.
19:10
(ApplausePotlesk)
415
1135000
8000
(Potlesk)
Translated by Michaela Vebrova
Reviewed by Marek Svoboda

▲Back to top

ABOUT THE SPEAKER
Sebastian Seung - Computational neuroscientist
Sebastian Seung is a leader in the new field of connectomics, currently the hottest space in neuroscience, which studies, in once-impossible detail, the wiring of the brain.

Why you should listen

In the brain, neurons are connected into a complex network. Sebastian Seung and his lab at MIT are inventing technologies for identifying and describing the connectome, the totality of connections between the brain's neurons -- think of it as the wiring diagram of the brain. We possess our entire genome at birth, but things like memories are not "stored" in the genome; they are acquired through life and accumulated in the brain. Seung's hypothesis is that "we are our connectome," that the connections among neurons is where memories and experiences get stored.

Seung and his collaborators, including Winfried Denk at the Max Planck Institute and Jeff Lichtman at Harvard University, are working on a plan to thin-slice a brain (probably starting with a mouse brain) and trace, from slice to slice, each neural pathway, exposing the wiring diagram of the brain and creating a powerful new way to visualize the workings of the mind. They're not the first to attempt something like this -- Sydney Brenner won a Nobel for mapping all the 7,000 connections in the nervous system of a tiny worm, C. elegans. But that took his team a dozen years, and the worm only had 302 nerve cells. One of Seung's breakthroughs is in using advanced imagining and AI to handle the crushing amount of data that a mouse brain will yield and turn it into richly visual maps that show the passageways of thought and sensation.

More profile about the speaker
Sebastian Seung | Speaker | TED.com