ABOUT THE SPEAKER
Read Montague - Behavioral Neuroscientist
What does "normal behavior" look like? To find out, Read Montague is imaging thousands of brains at work.

Why you should listen

Until recently, the world's curiosity about our brains seemed to focus on abnormal behavior. Which of course left a big question unanswered: Do we even know what "normal behavior" is? Through the landmark Roanoke Brain Study, Read Montague is hoping to find that out, exploring the everyday tasks of brains -- making decisions, understanding social context, and relating to others -- by neuroimaging some 5,000 people, ages 18-85, over a period of many years.

Montague's teams in Virginia and in London lead fascinating research in computational neuroscience (how the brain's "machinery" works), offering insight into the relationship between the social and cognitive functions. For instance, a recent study from his group found that in small social groups, some people will alter the expression of their IQ in reaction to social pressures -- revising, in almost all cases, downward.

More profile about the speaker
Read Montague | Speaker | TED.com
TEDGlobal 2012

Read Montague: What we're learning from 5,000 brains

Read Montague: Lo que estamos aprendiendo de 5000 cerebros

Filmed:
763,896 views

Los ratones, los insectos y los hamsters ya no son las únicas criaturas que nos ayudan a estudiar el cerebro. Las imágenes por resonancia magnética funcional (IRMf) permiten a los científicos hacer un mapa de la actividad cerebral en personas conscientes y activas. Read Montague nos ofrece su perspectiva de cómo esta tecnología nos está ayudando a comprender la complejidad de las formas en que interactuamos con otras personas.
- Behavioral Neuroscientist
What does "normal behavior" look like? To find out, Read Montague is imaging thousands of brains at work. Full bio

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

00:16
Other people. EveryoneTodo el mundo is interestedinteresado in other people.
0
474
2809
Otras personas. Todo el mundo está interesado en otras personas.
00:19
EveryoneTodo el mundo has relationshipsrelaciones with other people,
1
3283
2123
Todos tienen relaciones con otras personas,
00:21
and they're interestedinteresado in these relationshipsrelaciones
2
5406
1592
y están interesados en estas relaciones
00:22
for a varietyvariedad of reasonsrazones.
3
6998
1855
por varias razones.
00:24
Good relationshipsrelaciones, badmalo relationshipsrelaciones,
4
8853
2012
Buenas relaciones, malas relaciones,
00:26
annoyingmolesto relationshipsrelaciones, agnosticagnóstico relationshipsrelaciones,
5
10865
3146
relaciones pesadas, relaciones agnósticas,
00:29
and what I'm going to do is focusatención on the centralcentral piecepieza
6
14011
3424
y lo que voy a hacer es enfocarme en el eje central
00:33
of an interactionInteracción that goesva on in a relationshiprelación.
7
17435
3303
de la interacción que sucede en una relación.
00:36
So I'm going to take as inspirationinspiración the facthecho that we're all
8
20738
2336
Por lo tanto voy a basarme en el hecho de que todos
00:38
interestedinteresado in interactinginteractuando with other people,
9
23074
2425
estamos interesados en interactuar con otras personas,
00:41
I'm going to completelycompletamente striptira it of all its complicatingcomplicando featurescaracteristicas,
10
25499
3832
voy a despojarlo de todos los rasgos que lo hacen complejo,
00:45
and I'm going to turngiro that objectobjeto, that simplifiedsimplificado objectobjeto,
11
29331
3894
y voy a volver ese objeto, ese objeto simplificado,
00:49
into a scientificcientífico probesonda, and provideproporcionar the earlytemprano stagesetapas,
12
33225
4150
en una indagación científica, y mostrar las etapas iniciales,
00:53
embryonicembrionario stagesetapas of newnuevo insightsideas into what happenssucede
13
37375
2449
las etapas embriónicas de los avances recientes acerca de
00:55
in two brainssesos while they simultaneouslysimultaneamente interactinteractuar.
14
39824
3650
lo que sucede en dos cerebros al interactuar simultáneamente.
00:59
But before I do that, let me tell you a couplePareja of things
15
43474
2293
Pero antes de comenzar, déjenme decirles algunas
01:01
that madehecho this possibleposible.
16
45767
1699
cosas que han hecho esto posible.
01:03
The first is we can now eavesdropescuchar a escondidas safelysin peligro
17
47466
2781
La primera es que ahora podemos monitorear sin riesgos
01:06
on healthysaludable braincerebro activityactividad.
18
50247
2711
la actividad de un cerebro sano.
01:08
WithoutSin needlesagujas and radioactivityradioactividad,
19
52958
2577
Sin agujas o radiactividad,
01:11
withoutsin any kindtipo of clinicalclínico reasonrazón, we can go down the streetcalle
20
55535
2863
sin tener razón clínica alguna, podemos andar por ahí
01:14
and recordgrabar from your friends'amigos' and neighbors'vecinos brainssesos
21
58398
3127
y analizar la actividad cerebral de tus amigos y vecinos
01:17
while they do a varietyvariedad of cognitivecognitivo tasksTareas, and we use
22
61525
2538
mientras hacen varias actividades cognitivas, y usamos
01:19
a methodmétodo calledllamado functionalfuncional magneticmagnético resonanceresonancia imagingimágenes.
23
64063
3734
un método llamado imágenes por resonancia magnética funcional.
01:23
You've probablyprobablemente all readleer about it or heardoído about in some
24
67797
2325
Probablemente han leído u oído a alguien mencionarlo
01:26
incarnationencarnación. Let me give you a two-sentencedos oraciones versionversión of it.
25
70122
4378
en algún lugar. Déjenme darles una breve descripción.
01:30
So we'venosotros tenemos all heardoído of MRIsResonancias magnéticas. MRIsResonancias magnéticas use magneticmagnético fieldscampos
26
74500
3484
Todos sabemos algo de las IMR. Las IMR usan campos magnéticos
01:33
and radioradio wavesolas and they take snapshotsinstantáneas of your braincerebro
27
77984
2029
y ondas de radio que toman fotos instantáneas de tu cerebro
01:35
or your kneerodilla or your stomachestómago,
28
80013
2361
o de tu rodilla o de tu estómago.
01:38
grayscaleescala de grises imagesimágenes that are frozencongelado in time.
29
82374
2045
Son imágenes estáticas en blanco y negro.
01:40
In the 1990s, it was discovereddescubierto you could use
30
84419
2321
En los años 90 se descubrió que podíamos usar
01:42
the samemismo machinesmáquinas in a differentdiferente modemodo,
31
86740
2659
estas máquinas de manera diferente,
01:45
and in that modemodo, you could make microscopicmicroscópico bloodsangre flowfluir
32
89399
2346
y por lo tanto, podemos hacer videos del flujo sanguíneo
01:47
moviespelículas from hundredscientos of thousandsmiles of sitessitios independentlyindependientemente in the braincerebro.
33
91745
3300
microscópico de miles de sitios independientes en el cerebro.
01:50
Okay, so what? In facthecho, the so what is, in the braincerebro,
34
95045
3200
Bueno, ¿y eso qué tiene que ver? Pues que los
01:54
changescambios in neuralneural activityactividad, the things that make your braincerebro work,
35
98245
3832
cambios en la actividad neural, las cosas que hacen que tu cerebro funcione,
01:57
the things that make your softwaresoftware work in your braincerebro,
36
102077
2010
las cosas que hacen que el software de tu cerebro trabaje,
01:59
are tightlyestrechamente correlatedcorrelacionado with changescambios in bloodsangre flowfluir.
37
104087
2489
están completamente correlacionadas con los cambios de flujo sanguíneo.
02:02
You make a bloodsangre flowfluir moviepelícula, you have an independentindependiente
38
106576
1973
Si haces un video del flujo sanguíneo, tienes una representación
02:04
proxyapoderado of braincerebro activityactividad.
39
108549
2339
independiente de actividad cerebral.
02:06
This has literallyliteralmente revolutionizedrevolucionado cognitivecognitivo scienceciencia.
40
110888
3034
Esto literalmente ha revolucionado a la ciencia cognitiva.
02:09
Take any cognitivecognitivo domaindominio you want, memorymemoria,
41
113922
1991
No importa el área cognitiva, sea la memoria,
02:11
motormotor planningplanificación, thinkingpensando about your mother-in-lawsuegra,
42
115913
2141
la planificación motora, pensar acerca de tu suegra,
02:13
gettingconsiguiendo angryenojado at people, emotionalemocional responserespuesta, it goesva on and on,
43
118054
3715
molestarse con alguien, una reacción emocional, la lista es infinita,
02:17
put people into functionalfuncional MRIMRI devicesdispositivos, and
44
121769
3089
pongan a alguien dentro de una máquina de imágenes por resonancia magnética funcional,
02:20
imageimagen how these kindsclases of variablesvariables mapmapa ontosobre braincerebro activityactividad.
45
124858
3383
e imaginen cómo estas variables mapean la actividad cerebral.
02:24
It's in its earlytemprano stagesetapas, and it's crudecrudo by some measuresmedidas,
46
128241
2849
Aún está en una etapa inicial, y es rudimentaria en cierto modo,
02:26
but in facthecho, 20 yearsaños agohace, we were at nothing.
47
131090
2568
pero de hecho, hace 20 años, no estábamos en nada.
02:29
You couldn'tno pudo do people like this. You couldn'tno pudo do healthysaludable people.
48
133658
2359
No se podía examinar a la gente de esta manera. No se podían examinar a personas sanas.
02:31
That's causedcausado a literalliteral revolutionrevolución, and it's openedabrió us up
49
136017
2488
Eso ha causado una revolución que nos ha llevado a
02:34
to a newnuevo experimentalexperimental preparationpreparación. NeurobiologistsNeurobiólogos,
50
138505
2818
una preparación experimental nueva. Los neurobiólogos,
02:37
as you well know, have lots of experimentalexperimental prepsprepara,
51
141323
3760
como bien saben, experimentan con una gran cantidad de animales,
02:40
wormsgusanos and rodentsroedores and fruitFruta fliesmoscas and things like this.
52
145083
3141
lombrices y roedores y moscas de la fruta y cosas así.
02:44
And now, we have a newnuevo experimentalexperimental prepdeberes: humanhumano beingsseres.
53
148224
3397
Y ahora, tenemos un nuevo objeto de estudio: los seres humanos.
02:47
We can now use humanhumano beingsseres to studyestudiar and modelmodelo
54
151621
3761
Ahora podemos usar a los seres humanos para estudiar y hacer modelos
02:51
the softwaresoftware in humanhumano beingsseres, and we have a fewpocos
55
155382
2950
del software en los seres humanos, y tenemos algunas
02:54
burgeoningfloreciente biologicalbiológico measuresmedidas.
56
158332
2835
medidas biológicas prometedoras.
02:57
Okay, let me give you one exampleejemplo of the kindsclases of experimentsexperimentos that people do,
57
161167
3887
Muy bien, déjenme darles un ejemplo de la clase de experimentos que se hacen,
03:00
and it's in the areazona of what you'dtu hubieras call valuationvaluación.
58
165054
2677
y es en el área conocida como valoración.
03:03
ValuationValuación is just what you think it is, you know?
59
167731
2135
Valoración es justo lo que están pensando, ¿muy bien?
03:05
If you wentfuimos and you were valuingvalorando two companiescompañías againsten contra
60
169866
2804
Si vas a valorar dos compañías entre sí,
03:08
one anotherotro, you'dtu hubieras want to know whichcual was more valuablevalioso.
61
172670
2736
lo que necesitas saber es cuál es más valiosa.
03:11
CulturesCulturas discovereddescubierto the keyllave featurecaracterística of valuationvaluación thousandsmiles of yearsaños agohace.
62
175406
3879
Las culturas descubrieron el factor clave de la valoración hace miles de años.
03:15
If you want to comparecomparar orangesnaranjas to windshieldsparabrisas, what do you do?
63
179285
2690
Si quieres comparar naranjas con parabrisas, ¿qué tienes que hacer?
03:17
Well, you can't comparecomparar orangesnaranjas to windshieldsparabrisas.
64
181975
2356
Bueno, uno no puede comparar naranjas con parabrisas.
03:20
They're immiscibleinmiscible. They don't mixmezcla with one anotherotro.
65
184331
2255
Son objetos no miscibles. No se mezclan entre sí.
03:22
So insteaden lugar, you convertconvertir them to a commoncomún currencymoneda scaleescala,
66
186586
2351
Por lo tanto, hay que pasarlos a una escala monetaria común,
03:24
put them on that scaleescala, and valuevalor them accordinglyen consecuencia.
67
188937
2706
ponerlos en tal escala, y valorarlos de acuerdo a esta.
03:27
Well, your braincerebro has to do something just like that as well,
68
191643
3436
Pues tu cerebro tiene que hacer algo parecido también,
03:30
and we're now beginningcomenzando to understandentender and identifyidentificar
69
195079
2488
y ahora estamos comenzando a entender e identificar
03:33
braincerebro systemssistemas involvedinvolucrado in valuationvaluación,
70
197567
2137
los sistemas cerebrales ligados a la valoración,
03:35
and one of them includesincluye a neurotransmitterneurotransmisor systemsistema
71
199704
2632
y uno de ellos posee un sistema neurotransmisor
03:38
whosecuyo cellsCélulas are locatedsituado in your brainstemtronco cerebral
72
202336
2632
cuyas células están localizadas en el tronco del encéfalo
03:40
and deliverentregar the chemicalquímico dopaminedopamina to the restdescanso of your braincerebro.
73
204968
3175
y que le suministran dopamina al resto de tu cerebro.
03:44
I won'tcostumbre go throughmediante the detailsdetalles of it, but that's an importantimportante
74
208143
2442
No entraré en detalle, pero este es un descubrimiento
03:46
discoverydescubrimiento, and we know a good bitpoco about that now,
75
210585
2157
importante, y ahora sabemos un poco acerca de este proceso,
03:48
and it's just a smallpequeña piecepieza of it, but it's importantimportante because
76
212742
2230
y es tan solo una pequeña parte, pero es importante porque
03:50
those are the neuronsneuronas that you would loseperder if you had Parkinson'sParkinson diseaseenfermedad,
77
214972
3275
esas son las neuronas que perderías si tuvieras mal de Parkinson,
03:54
and they're alsoademás the neuronsneuronas that are hijackedsecuestrado by literallyliteralmente
78
218247
2016
y son también las neuronas que son atacadas literalmente
03:56
everycada drugdroga of abuseabuso, and that makeshace sensesentido.
79
220263
2232
por todo estupefaciente, y eso tiene mucho sentido.
03:58
DrugsDrogas of abuseabuso would come in, and they would changecambio
80
222495
2336
Los estupefacientes entran y cambian
04:00
the way you valuevalor the worldmundo. They changecambio the way
81
224831
1789
la manera en que valoras el mundo. Cambian la manera en que
04:02
you valuevalor the symbolssímbolos associatedasociado with your drugdroga of choiceelección,
82
226620
3199
valoras los símbolos asociados con tu droga preferida,
04:05
and they make you valuevalor that over everything elsemás.
83
229819
2514
y te hacen valorar eso sobre todo lo demás.
04:08
Here'sAquí está the keyllave featurecaracterística thoughaunque. These neuronsneuronas are alsoademás
84
232333
3021
Aquí está la parte clave. Estas neuronas también están
04:11
involvedinvolucrado in the way you can assignasignar valuevalor to literallyliteralmente abstractabstracto ideasideas,
85
235354
3501
involucradas en la manera en que tú le das valor a ideas abstractas,
04:14
and I put some symbolssímbolos up here that we assignasignar valuevalor to
86
238855
2041
y acá puse algunos símbolos a los que les asignamos
04:16
for variousvarios reasonsrazones.
87
240896
2720
valor por varias razones.
04:19
We have a behavioralcomportamiento superpowersuperpotencia in our braincerebro,
88
243616
2689
Nosotros tenemos un superpoder de conducta en nuestro cerebro,
04:22
and it at leastmenos in partparte involvesinvolucra dopaminedopamina.
89
246305
1753
que en parte utiliza dopamina.
04:23
We can denynegar everycada instinctinstinto we have for survivalsupervivencia for an ideaidea,
90
248058
4189
Nosotros podemos ignorar todos nuestros instintos de supervivencia por una idea,
04:28
for a meremero ideaidea. No other speciesespecies can do that.
91
252247
4005
por una mera idea. Ninguna otra especie puede hacer eso.
04:32
In 1997, the cultculto Heaven'sCielos Gateportón committedcomprometido massmasa suicidesuicidio
92
256252
3606
En 1997, la secta Heaven's Gate cometió un suicidio en masa
04:35
predicatedpredicado on the ideaidea that there was a spaceshipastronave
93
259858
2215
basado en la idea de que había una nave espacial
04:37
hidingocultación in the tailcola of the then-visibleentonces-visible cometcometa Hale-BoppHale-Bopp
94
262073
3785
escondida en la cola del en ese entonces visible cometa Hale-Bopp
04:41
waitingesperando to take them to the nextsiguiente levelnivel. It was an incrediblyincreíblemente tragictrágico eventevento.
95
265858
4272
que los llevaría a otro mundo. Fue un evento increíblemente trágico.
04:46
More than two thirdstercios of them had collegeUniversidad degreesgrados.
96
270130
3485
Más de dos tercios de ellos tenían títulos universitarios.
04:49
But the pointpunto here is they were ablepoder to denynegar theirsu instinctsinstintos for survivalsupervivencia
97
273615
3723
Pero el punto importante acá es que ellos fueron capaces de ignorar sus instintos de supervivencia
04:53
usingutilizando exactlyexactamente the samemismo systemssistemas that were put there
98
277338
2866
usando exactamente los mismos sistemas que fueron puestos
04:56
to make them survivesobrevivir. That's a lot of controlcontrolar, okay?
99
280204
4042
para que sobrevivieran. Eso es un gran nivel de control, ¿muy bien?
05:00
One thing that I've left out of this narrativenarrativa
100
284246
2089
Una cosa que he omitido de esta narrativa
05:02
is the obviousobvio thing, whichcual is the focusatención of the restdescanso of my
101
286335
2234
es lo obvio, que es el tema central del resto de mi
05:04
little talk, and that is other people.
102
288569
2159
breve charla, y es nada menos que las otras personas.
05:06
These samemismo valuationvaluación systemssistemas are redeployedredistribuido
103
290728
2996
Estos mismos sistemas de valoración son desplegados
05:09
when we're valuingvalorando interactionsinteracciones with other people.
104
293724
2492
cuando estamos valorando las interacciones con otras personas.
05:12
So this samemismo dopaminedopamina systemsistema that getsse pone addictedfanático to drugsdrogas,
105
296216
3271
Entonces este mismo sistema de dopamina que nos vuelve adictos a las drogas,
05:15
that makeshace you freezecongelar when you get Parkinson'sParkinson diseaseenfermedad,
106
299487
2524
que hace que te petrifiques cuando tienes mal de Parkinson,
05:17
that contributescontribuye to variousvarios formsformularios of psychosispsicosis,
107
302011
3077
que contribuye a varias formas de psicosis,
05:20
is alsoademás redeployedredistribuido to valuevalor interactionsinteracciones with other people
108
305088
3920
es también desplegado para valorar las interacciones con otras personas
05:24
and to assignasignar valuevalor to gesturesgestos that you do
109
309008
2896
y asignarle valor a los gestos que haces
05:27
when you're interactinginteractuando with somebodyalguien elsemás.
110
311904
2574
cuando estás interactuando con otra persona.
05:30
Let me give you an exampleejemplo of this.
111
314478
2577
Déjenme darles un ejemplo de lo anterior.
05:32
You bringtraer to the tablemesa suchtal enormousenorme processingtratamiento powerpoder
112
317055
2967
La cantidad de poder de procesamiento que tú despliegas
05:35
in this domaindominio that you hardlyapenas even noticedarse cuenta it.
113
320022
2624
en esta área es enorme y ni siquiera te das cuenta.
05:38
Let me just give you a fewpocos examplesejemplos. So here'saquí está a babybebé.
114
322646
1467
Déjenme darle algunos ejemplos. Acá vemos a una bebé.
05:40
She's threeTres monthsmeses oldantiguo. She still poopscaca in her diaperspañales and she can't do calculuscálculo.
115
324113
3730
Ella tiene tres meses de edad. Aún se hace popó en los pañales y no puede hacer cálculos matemáticos.
05:43
She's relatedrelacionado to me. SomebodyAlguien will be very gladalegre that she's up here on the screenpantalla.
116
327843
3353
Es familiar mía. Alguien está muy feliz de que ella haya salido en esta pantalla.
05:47
You can covercubrir up one of her eyesojos, and you can still readleer
117
331196
2376
Uno puede cubrir uno de sus ojos, y seguir viendo
05:49
something in the other eyeojo, and I see sortordenar of curiositycuriosidad
118
333572
2755
algo en el otro ojo, y yo veo curiosidad
05:52
in one eyeojo, I see maybe a little bitpoco of surprisesorpresa in the other.
119
336327
3597
en un ojo, y quizás un poco de sorpresa en el otro.
05:55
Here'sAquí está a couplePareja. They're sharingcompartiendo a momentmomento togetherjuntos,
120
339924
3179
Acá tenemos a una pareja. Ellos están compartiendo un momento,
05:59
and we'venosotros tenemos even donehecho an experimentexperimentar where you can cutcortar out
121
343103
1318
e incluso hemos hecho un experimento cortando
06:00
differentdiferente piecespiezas of this framemarco and you can still see
122
344421
3007
las partes de este cuadro, y uno aún puede ver
06:03
that they're sharingcompartiendo it. They're sharingcompartiendo it sortordenar of in parallelparalela.
123
347428
2504
que ellos están compartiendo el momento más o menos en paralelo.
06:05
Now, the elementselementos of the sceneescena alsoademás communicatecomunicar this
124
349932
2463
Los elementos de la foto también nos comunican eso,
06:08
to us, but you can readleer it straightDerecho off theirsu facescaras,
125
352395
2235
pero puedes verlo sin duda alguna en sus caras,
06:10
and if you comparecomparar theirsu facescaras to normalnormal facescaras, it would be a very subtlesutil cueseñal.
126
354630
3503
y si comparas sus caras con otras normales, las pistas serían muy sutiles.
06:14
Here'sAquí está anotherotro couplePareja. He's projectingsaliente out at us,
127
358133
3347
Esta es otra pareja. Él se está proyectando hacia nosotros,
06:17
and she's clearlyclaramente projectingsaliente, you know,
128
361480
2888
y ella claramente proyecta, ustedes saben,
06:20
love and admirationadmiración at him.
129
364368
2263
amor y admiración hacia él.
06:22
Here'sAquí está anotherotro couplePareja. (LaughterRisa)
130
366631
3635
Esta es otra pareja. (Risas)
06:26
And I'm thinkingpensando I'm not seeingviendo love and admirationadmiración on the left. (LaughterRisa)
131
370266
5150
Y creo que no hay amor o admiración viniendo del lado izquierdo. (Risas)
06:31
In facthecho, I know this is his sisterhermana, and you can just see
132
375416
2560
De hecho, yo sé que ella es su hermana, y uno puede adivinar
06:33
him sayingdiciendo, "Okay, we're doing this for the cameracámara,
133
377976
2513
lo que él está pensando, "Muy bien, solo estamos juntos porque posamos
06:36
and then afterwardsdespués you stealrobar my candycaramelo and you punchpuñetazo me in the facecara." (LaughterRisa)
134
380489
5702
para la cámara, pero luego te robarás mis dulces y me golpearás en la cara". (Risas)
06:42
He'llInfierno killmatar me for showingdemostración that.
135
386191
2106
Él me va a matar por haber mostrado esto.
06:44
All right, so what does this mean?
136
388297
2797
Muy bien, ¿entonces esto qué significa?
06:46
It meansmedio we bringtraer an enormousenorme amountcantidad of processingtratamiento powerpoder to the problemproblema.
137
391094
3350
Significa que nosotros desplegamos una enorme cantidad de poder de procesamiento en cada problema.
06:50
It engagesparticipa deepprofundo systemssistemas in our braincerebro, in dopaminergicdopaminérgico
138
394444
3648
Conecta sistemas en el fondo de nuestro cerebro, en sistemas
06:53
systemssistemas that are there to make you chasepersecución sexsexo, foodcomida and saltsal.
139
398092
2818
dopaminérgicos que están ahí para que busques sexo, comida y sal.
06:56
They keep you aliveviva. It givesda them the pietarta, it givesda
140
400910
2894
Te mantienen vivo. Les da el empuje, les da
06:59
that kindtipo of a behavioralcomportamiento punchpuñetazo whichcual we'venosotros tenemos calledllamado a superpowersuperpotencia.
141
403804
2904
el tipo de poder de conducta al que hemos llamado superpoder.
07:02
So how can we take that and arrangeorganizar a kindtipo of stagedescenificado
142
406708
3654
¿Entonces cómo podemos tomar eso y montar una especie
07:06
socialsocial interactionInteracción and turngiro that into a scientificcientífico probesonda?
143
410362
2698
de interacción social simulada y convertirla en una indagación científica?
07:08
And the shortcorto answerresponder is gamesjuegos.
144
413060
2691
Y la respuesta corta es, con juegos.
07:11
EconomicEconómico gamesjuegos. So what we do is we go into two areasáreas.
145
415751
4404
Juegos de economía. Lo que hacemos entonces es tocar dos áreas.
07:16
One areazona is calledllamado experimentalexperimental economicsciencias económicas. The other areazona is calledllamado behavioralcomportamiento economicsciencias económicas.
146
420155
3336
Un área la llamamos economía experimental. La otra es llamada economía conductual.
07:19
And we stealrobar theirsu gamesjuegos. And we contriveidear them to our ownpropio purposespropósitos.
147
423491
4078
Les robamos los juegos y los manipulamos para nuestros propios fines.
07:23
So this showsmuestra you one particularespecial gamejuego calledllamado an ultimatumultimátum gamejuego.
148
427569
2967
Acá vemos uno en particular llamado el juego del ultimátum.
07:26
Redrojo personpersona is givendado a hundredcien dollarsdólares and can offeroferta
149
430536
1845
A la persona de rojo se le dan 100 dólares que los puede
07:28
a splitdivisión to blueazul. Let's say redrojo wants to keep 70,
150
432381
3723
compartir con la persona de azul. Digamos que el de rojo quiere quedarse con 70,
07:32
and offersofertas blueazul 30. So he offersofertas a 70-30 splitdivisión with blueazul.
151
436104
4086
y le ofrece 30 al de azul. Entonces él ofrece una partición de 70-30 al de azul.
07:36
ControlControlar passespasa to blueazul, and blueazul saysdice, "I acceptaceptar it,"
152
440190
2851
El control se le pasa al de azul, quien dice, "acepto,"
07:38
in whichcual casecaso he'del habria get the moneydinero, or blueazul saysdice,
153
443041
1956
y en este caso recibiría el dinero. O el de azul dice,
07:40
"I rejectrechazar it," in whichcual casecaso no one getsse pone anything. Okay?
154
444997
4307
"lo rechazo," y en este caso nadie recibe nada. ¿Está bien?
07:45
So a rationalracional choiceelección economisteconomista would say, well,
155
449304
3392
Pues una decisión racional, dirían los economistas, sería
07:48
you should take all non-zerodistinto de cero offersofertas.
156
452696
2056
tomar todas las propuestas que no sean nulas.
07:50
What do people do? People are indifferentindiferente at an 80-20 splitdivisión.
157
454752
3762
¿Qué hace la gente? La gente es indiferente a la partición 80-20.
07:54
At 80-20, it's a coinacuñar flipdar la vuelta whethersi you acceptaceptar that or not.
158
458514
3524
En 80-20, se lanza una moneda así aceptes o no.
07:57
Why is that? You know, because you're pissedMolesto off.
159
462038
2891
¿Por qué? Porque tienes rabia.
08:00
You're madenojado. That's an unfairinjusto offeroferta, and you know what an unfairinjusto offeroferta is.
160
464929
3609
Estás molesto. Es una oferta injusta, y tú sabes lo que es una oferta injusta.
08:04
This is the kindtipo of gamejuego donehecho by my lablaboratorio and manymuchos around the worldmundo.
161
468538
2704
Este es el tipo de juego que se hace en mi laboratorio y en muchos otros alrededor del mundo.
08:07
That just givesda you an exampleejemplo of the kindtipo of thing that
162
471242
2544
Les da un ejemplo de la clase de cosas
08:09
these gamesjuegos probesonda. The interestinginteresante thing is, these gamesjuegos
163
473786
3738
que estos juegos indagan. Lo interesante es que estos juegos
08:13
requireexigir that you have a lot of cognitivecognitivo apparatusaparato on linelínea.
164
477524
3707
requieren que tú tengas un gran aparato cognitivo en ese momento.
08:17
You have to be ablepoder to come to the tablemesa with a properapropiado modelmodelo of anotherotro personpersona.
165
481231
2928
Tienes que ser capaz de posicionarte con un modelo adecuado de la otra persona,
08:20
You have to be ablepoder to rememberrecuerda what you've donehecho.
166
484159
3213
tienes que ser capaz de recordar lo que haz hecho,
08:23
You have to standestar up in the momentmomento to do that.
167
487372
1420
tienes que estar de pie en ese momento para poder hacerlo,
08:24
Then you have to updateactualizar your modelmodelo basedbasado on the signalsseñales comingviniendo back,
168
488792
3350
luego tienes que actualizar tu modelo basándote en las señales que te están llegando,
08:28
and you have to do something that is interestinginteresante,
169
492142
2972
y tienes que hacer algo que es muy interesante,
08:31
whichcual is you have to do a kindtipo of depthprofundidad of thought assayensayo.
170
495114
2597
y es que tienes que hacer una especie de evaluación.
08:33
That is, you have to decidedecidir what that other personpersona expectsespera of you.
171
497711
3333
O sea, tienes que decidir lo que la otra persona está esperando de ti.
08:36
You have to sendenviar signalsseñales to managegestionar your imageimagen in theirsu mindmente.
172
501044
2954
Tienes que enviar señales para manipular tu imagen en la mente de ellos.
08:39
Like a jobtrabajo interviewentrevista. You sitsentar acrossa través de the deskescritorio from somebodyalguien,
173
503998
2853
Como una entrevista de trabajo. Te sientas en frente del escritorio de alguien,
08:42
they have some prioranterior imageimagen of you,
174
506851
1369
ese alguien tiene una imagen previa tuya,
08:44
you sendenviar signalsseñales acrossa través de the deskescritorio to movemovimiento theirsu imageimagen
175
508220
2751
tú le envías señales para que perciba la imagen
08:46
of you from one placelugar to a placelugar where you want it to be.
176
510971
3920
que tú quieres proyectar.
08:50
We're so good at this we don't really even noticedarse cuenta it.
177
514891
3385
Somos tan buenos para eso que ni siquiera nos damos cuenta.
08:54
These kindsclases of probessondas exploitexplotar it. Okay?
178
518276
3767
Este tipo de indagaciones intensifican ese proceso. ¿Muy bien?
08:57
In doing this, what we'venosotros tenemos discovereddescubierto is that humanshumanos
179
522043
1807
Al hacer esto hemos descubierto que los seres humanos
08:59
are literalliteral canariescanarios in socialsocial exchangesintercambios.
180
523850
2331
son como canarios en momentos de intercambio social.
09:02
CanariesCanarias used to be used as kindtipo of biosensorsbiosensores in minesminas.
181
526181
3397
Los canarios eran usados como biosensores en las minas.
09:05
When methanemetano builtconstruido up, or carboncarbón dioxidedióxido builtconstruido up,
182
529578
3560
Cuando los niveles de metano o de dióxido de carbono se acumulaban,
09:09
or oxygenoxígeno was diminisheddisminuido, the birdsaves would swoondesmayo
183
533138
4186
o si el oxígeno disminuía, los pájaros eran los primeros
09:13
before people would -- so it actedactuado as an earlytemprano warningadvertencia systemsistema:
184
537324
2326
en desmayarse, y por lo tanto servían como un sistema de aviso:
09:15
Hey, get out of the minemía. Things aren'tno son going so well.
185
539650
2980
Eh, salgan de la mina. Esto va para mal.
09:18
People come to the tablemesa, and even these very bluntembotar,
186
542630
2954
Las personas vienen a estos juegos, y aunque estas toscas
09:21
stagedescenificado socialsocial interactionsinteracciones, and they, and there's just
187
545584
2990
interacciones sociales sean montadas, y lo son, y tan solo sean
09:24
numbersnúmeros going back and forthadelante betweenEntre the people,
188
548574
3016
números que se intercambian entre los participantes,
09:27
and they bringtraer enormousenorme sensitivitiessensibilidades to it.
189
551590
2199
las personas despliegan una gran sensibilidad.
09:29
So we realizeddio cuenta we could exploitexplotar this, and in facthecho,
190
553789
2689
Entonces nos dimos cuenta que podíamos aprovecharnos de esto, y en realidad,
09:32
as we'venosotros tenemos donehecho that, and we'venosotros tenemos donehecho this now in
191
556478
2556
mientras lo hemos hecho, y lo hemos hecho en
09:34
manymuchos thousandsmiles of people, I think on the orderorden of
192
559034
2694
miles de personas, creo que más o menos a unas
09:37
fivecinco or sixseis thousandmil. We actuallyactualmente, to make this
193
561728
2165
cinco o seis mil personas. De hecho, para hacer tal
09:39
a biologicalbiológico probesonda, need biggermás grande numbersnúmeros than that,
194
563893
2224
indagación biológica, necesitamos un número mayor,
09:42
remarkablynotablemente so. But anywayde todas formas,
195
566117
3674
mucho mayor. De todas maneras
09:45
patternspatrones have emergedsurgió, and we'venosotros tenemos been ablepoder to take
196
569791
2004
hay patrones que han salido a flote, y hemos podido tomar
09:47
those patternspatrones, convertconvertir them into mathematicalmatemático modelsmodelos,
197
571795
3836
esos patrones, convertirlos en modelos matemáticos,
09:51
and use those mathematicalmatemático modelsmodelos to gainganancia newnuevo insightsideas
198
575631
2689
y usarlos para tener nuevos puntos de vista
09:54
into these exchangesintercambios. Okay, so what?
199
578320
2131
acerca de estos intercambios. Bueno, ¿y esto qué importancia tiene?
09:56
Well, the so what is, that's a really nicebonito behavioralcomportamiento measuremedida,
200
580451
3313
Lo importante es que es una medida de conducta clara,
09:59
the economiceconómico gamesjuegos bringtraer to us notionsnociones of optimalóptimo playjugar.
201
583764
3319
los juegos de economía nos dan claves de juego óptimo,
10:02
We can computecalcular that duringdurante the gamejuego.
202
587083
2484
podemos computarlas durante el juego,
10:05
And we can use that to sortordenar of carveesculpir up the behaviorcomportamiento.
203
589567
2953
y podemos usarlas para moldear el comportamiento en cierto grado.
10:08
Here'sAquí está the coolguay thing. SixSeis or sevensiete yearsaños agohace,
204
592520
4330
He aquí lo estupendo. Hace seis o siete años
10:12
we developeddesarrollado a teamequipo. It was at the time in HoustonHouston, TexasTexas.
205
596850
2550
creamos un equipo. En ese momento se reunía en Houston, Texas.
10:15
It's now in VirginiaVirginia and LondonLondres. And we builtconstruido softwaresoftware
206
599400
3394
Hoy se reúne en Virginia y en Londres. Y construímos un software
10:18
that'lleso va linkenlazar functionalfuncional magneticmagnético resonanceresonancia imagingimágenes devicesdispositivos
207
602794
3207
que permite conectar los aparatos de imágenes por resonancia magnética funcional
10:21
up over the InternetInternet. I guessadivinar we'venosotros tenemos donehecho up to sixseis machinesmáquinas
208
606001
4035
a internet. Creo que ya hemos conectado unas seis máquinas,
10:25
at a time, but let's just focusatención on two.
209
610036
1981
pero enfoquémonos en estas dos.
10:27
So it synchronizessincroniza machinesmáquinas anywhereen cualquier sitio in the worldmundo.
210
612017
3058
Entonces sincroniza máquinas en cualquier lugar del mundo,
10:30
We synchronizesincronizar the machinesmáquinas, setconjunto them into these
211
615075
3169
nosotros sincronizamos las máquinas, las preparamos
10:34
stagedescenificado socialsocial interactionsinteracciones, and we eavesdropescuchar a escondidas on bothambos
212
618244
1983
para las interacciones sociales simuladas, y monitoreamos
10:36
of the interactinginteractuando brainssesos. So for the first time,
213
620227
1666
cada uno de los cerebros que están interactuando.
10:37
we don't have to look at just averagespromedios over singlesoltero individualsindividuos,
214
621893
3607
Y por vez primera, no necesitamos enfocarnos en los promedios de los participantes,
10:41
or have individualsindividuos playingjugando computersordenadores, or try to make
215
625500
2897
o de ponerlos a jugar en la computadora, o tratar de llegar
10:44
inferencesinferencias that way. We can studyestudiar individualindividual dyadsdíadas.
216
628397
2763
a inferencias de esa manera. Podemos estudiar díadas por separado.
10:47
We can studyestudiar the way that one personpersona interactsinteractúa with anotherotro personpersona,
217
631160
2785
Podemos estudiar la manera en que una persona interactúa con otra persona,
10:49
turngiro the numbersnúmeros up, and startcomienzo to gainganancia newnuevo insightsideas
218
633945
2564
desplegar los datos, y obtener una mejor comprensión
10:52
into the boundarieslímites of normalnormal cognitioncognición,
219
636509
2515
acerca de los parámetros de cognición normal.
10:54
but more importantlyen tono rimbombante, we can put people with
220
639024
2732
Pero más importante aún, es que podemos poner a personas
10:57
classicallyclásicamente defineddefinido mentalmental illnessesenfermedades, or braincerebro damagedañar,
221
641756
3337
con enfermedades mentales específicas, o con daño cerebral,
11:00
into these socialsocial interactionsinteracciones, and use these as probessondas of that.
222
645093
3551
en estas interacciones sociales y usarlas para generar investigaciones.
11:04
So we'venosotros tenemos startedempezado this effortesfuerzo. We'veNosotros tenemos madehecho a fewpocos hitsgolpes,
223
648644
2350
Nos hemos dedicado entonces a esta labor y creo que hemos obtenido,
11:06
a fewpocos, I think, embryonicembrionario discoveriesdescubrimientos.
224
650994
2449
aunque sean pocos, algunos descubrimientos embriónicos.
11:09
We think there's a futurefuturo to this. But it's our way
225
653443
2812
Creemos que hay un futuro en esto. Pero es nuestra manera
11:12
of going in and redefiningredefiniendo, with a newnuevo lexiconléxico,
226
656255
2560
de ir redefiniendo, con un nuevo léxico,
11:14
a mathematicalmatemático one actuallyactualmente, as opposedopuesto to the standardestándar
227
658815
4022
y uno matemático para ser preciso, a comparación de
11:18
waysformas that we think about mentalmental illnessenfermedad,
228
662837
2578
la manera tradicional en que describimos las enfermedades mentales,
11:21
characterizingcaracterizando these diseasesenfermedades, by usingutilizando the people
229
665415
2067
caracterizando estas enfermedades usando a las personas
11:23
as birdsaves in the exchangesintercambios. That is, we exploitexplotar the facthecho
230
667482
3007
como canarios en estos intercambios. O sea, aprovechamos
11:26
that the healthysaludable partnercompañero, playingjugando somebodyalguien with majormayor depressiondepresión,
231
670489
4244
que un participante sano jugando con otro que sufre de depresión,
11:30
or playingjugando somebodyalguien with autismautismo spectrumespectro disordertrastorno,
232
674733
2910
o jugando con alguien que padezca de trastorno del espectro autista,
11:33
or playingjugando somebodyalguien with attentionatención deficitdéficit hyperactivityhiperactividad disordertrastorno,
233
677643
3850
o con alguien que posea trastorno por déficit de atención con hiperactividad,
11:37
we use that as a kindtipo of biosensorbiosensor, and then we use
234
681493
3219
nos sirva como una especie de biosensor, y luego utilizamos
11:40
computercomputadora programsprogramas to modelmodelo that personpersona, and it givesda us
235
684712
2644
programas de computadora para modelar a esa persona,
11:43
a kindtipo of assayensayo of this.
236
687356
2470
obteniendo así una evaluación de esto.
11:45
EarlyTemprano daysdías, and we're just beginningcomenzando, we're settingajuste up sitessitios
237
689826
2131
Son las primeras etapas, pero estamos estableciendo sitios
11:47
around the worldmundo. Here are a fewpocos of our collaboratingcolaborando sitessitios.
238
691957
3410
alrededor del mundo. Acá pueden ver algunos de nuestros sitios de colaboración.
11:51
The hubcubo, ironicallyirónicamente enoughsuficiente,
239
695367
2309
Su centro, irónicamente,
11:53
is centeredcentrado in little RoanokeRoanoke, VirginiaVirginia.
240
697676
2889
está localizado en la pequeña Roanoke, Virginia.
11:56
There's anotherotro hubcubo in LondonLondres, now, and the restdescanso
241
700565
2269
Hay otro centro en Londres en este momento, y el resto
11:58
are gettingconsiguiendo setconjunto up. We hopeesperanza to give the datadatos away
242
702834
4009
están en desarrollo. Esperamos revelar los datos
12:02
at some stageescenario. That's a complicatedComplicado issueproblema
243
706843
3673
en determinado momento. Hacerlos accesibles al resto
12:06
about makingfabricación it availabledisponible to the restdescanso of the worldmundo.
244
710516
2994
del mundo es un tema complejo.
12:09
But we're alsoademás studyingestudiando just a smallpequeña partparte
245
713510
1847
Pero también estamos estudiando una pequeña parte
12:11
of what makeshace us interestinginteresante as humanhumano beingsseres, and so
246
715357
2267
de lo que nos hace interesantes a los seres humanos, y
12:13
I would inviteinvitación other people who are interestedinteresado in this
247
717624
2041
quiero invitar a las personas que estén interesadas en esto
12:15
to askpedir us for the softwaresoftware, or even for guidancedirección
248
719665
2569
para preguntarnos por el software, o para una orientación
12:18
on how to movemovimiento forwardadelante with that.
249
722234
2219
de cómo seguir adelante con esto.
12:20
Let me leavesalir you with one thought in closingclausura.
250
724453
2341
Permítanme dejarlos con un reflexión para concluir.
12:22
The interestinginteresante thing about studyingestudiando cognitioncognición
251
726794
1942
Lo interesante acerca del estudio de la cognición
12:24
has been that we'venosotros tenemos been limitedlimitado, in a way.
252
728736
3732
es que hemos estado limitados en cierto modo.
12:28
We just haven'tno tiene had the toolsherramientas to look at interactinginteractuando brainssesos
253
732468
2943
Simplemente no hemos tenido las herramientas para estudiar cerebros
12:31
simultaneouslysimultaneamente.
254
735411
1200
interactuando simultáneamente.
12:32
The facthecho is, thoughaunque, that even when we're alonesolo,
255
736611
2470
La realidad, sin embargo, es que incluso cuando estamos solos,
12:34
we're a profoundlyprofundamente socialsocial creaturecriatura. We're not a solitarysolitario mindmente
256
739081
4111
somos criaturas completamente sociales. No somos una mente solitaria
12:39
builtconstruido out of propertiespropiedades that keptmantenido it aliveviva in the worldmundo
257
743192
4373
construida mediante propiedades que la mantienen viva en el mundo
12:43
independentindependiente of other people. In facthecho, our mindsmentes
258
747565
3948
independiente de otras personas. De hecho, nuestras mentes
12:47
dependdepender on other people. They dependdepender on other people,
259
751513
2870
dependen de otras personas. Ellas dependen de otras personas,
12:50
and they're expressedexpresado in other people,
260
754383
1541
y son expresadas en otras personas,
12:51
so the notionnoción of who you are, you oftena menudo don't know
261
755924
3652
entonces la noción de lo que tú eres, solo te es clara
12:55
who you are untilhasta you see yourselftú mismo in interactionInteracción with people
262
759576
2688
justo en el momento en el que te ves interactuando con otras personas
12:58
that are closecerca to you, people that are enemiesenemigos of you,
263
762264
2406
cercanas a ti, personas que sean enemigas tuyas,
13:00
people that are agnosticagnóstico to you.
264
764670
2545
personas que te vean con reserva.
13:03
So this is the first sortordenar of steppaso into usingutilizando that insightvisión
265
767215
3776
Entonces este primer bosquejo nos permite entender
13:06
into what makeshace us humanhumano beingsseres, turningtorneado it into a toolherramienta,
266
770991
3295
lo que nos hace humanos, convertirlo en una herramienta,
13:10
and tryingmolesto to gainganancia newnuevo insightsideas into mentalmental illnessenfermedad.
267
774286
1978
y generar nuevas perspectivas acerca
13:12
ThanksGracias for havingteniendo me. (ApplauseAplausos)
268
776264
3121
de las enfermedades mentales. Gracias por invitarme. (Aplausos)
13:15
(ApplauseAplausos)
269
779385
3089
(Aplausos)
Translated by Marcelo Corrales
Reviewed by Emma Gon

▲Back to top

ABOUT THE SPEAKER
Read Montague - Behavioral Neuroscientist
What does "normal behavior" look like? To find out, Read Montague is imaging thousands of brains at work.

Why you should listen

Until recently, the world's curiosity about our brains seemed to focus on abnormal behavior. Which of course left a big question unanswered: Do we even know what "normal behavior" is? Through the landmark Roanoke Brain Study, Read Montague is hoping to find that out, exploring the everyday tasks of brains -- making decisions, understanding social context, and relating to others -- by neuroimaging some 5,000 people, ages 18-85, over a period of many years.

Montague's teams in Virginia and in London lead fascinating research in computational neuroscience (how the brain's "machinery" works), offering insight into the relationship between the social and cognitive functions. For instance, a recent study from his group found that in small social groups, some people will alter the expression of their IQ in reaction to social pressures -- revising, in almost all cases, downward.

More profile about the speaker
Read Montague | Speaker | TED.com