TED2014
Nancy Kanwisher: A neural portrait of the human mind
Nancy Kanwisher: Un retrato neuronal de la mente humana.
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La pionera en imágenes cerebrales Nancy Kanwisher, que usa la IRMf para ver la actividad en las regiones del cerebro (a veces del suyo), nos comparte lo que ella y sus colegas han aprendido. El cerebro está hecho tanto de componentes especializados como de una maquinaria de uso general. Otra sorpresa: aún queda mucho por aprender.
Nancy Kanwisher - Brain researcher
Using fMRI imaging to watch the human brain at work, Nancy Kanwisher’s team has discovered cortical regions responsible for some surprisingly specific elements of cognition. Full bio
Using fMRI imaging to watch the human brain at work, Nancy Kanwisher’s team has discovered cortical regions responsible for some surprisingly specific elements of cognition. Full bio
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Hoy quiero hablar
00:12
Today I want to tell you
0
604
1216
de un proyecto que se
está llevando a cabo
está llevando a cabo
00:13
about a project being carried out
1
1820
1803
00:15
by scientists all over the world
2
3623
2687
por científicos de todo el mundo
00:18
to paint a neural portrait of the human mind.
3
6310
3288
para crear un retrato neuronal
de la mente humana.
de la mente humana.
00:21
And the central idea of this work
4
9598
2172
Y la idea central de este trabajo
00:23
is that the human mind and brain
5
11770
1858
es que la mente humana y el cerebro
00:25
is not a single, general-purpose processor,
6
13628
2857
no es solo un procesador con
propósito general,
propósito general,
00:28
but a collection of highly specialized components,
7
16485
3442
sino es una colección de componentes
de alta especialización y
de alta especialización y
00:31
each solving a different specific problem,
8
19927
2983
cada uno soluciona un
problema específico diferente,
problema específico diferente,
00:34
and yet collectively making up
9
22910
2336
pero que, sin embargo,
en su conjunto constituyen
en su conjunto constituyen
00:37
who we are as human beings and thinkers.
10
25246
4356
lo que somos como
seres humanos y pensadores.
seres humanos y pensadores.
00:41
To give you a feel for this idea,
11
29602
1476
Para ilustrar esta idea,
00:43
imagine the following scenario:
12
31078
2664
imaginen la siguiente situación:
00:45
You walk into your child's day care center.
13
33742
2196
Vas al jardín infantil de tu hijo.
00:47
As usual, there's a dozen kids there
14
35938
2237
Como de costumbre,
hay una docena de niños allí
hay una docena de niños allí
00:50
waiting to get picked up,
15
38175
1591
esperando que los recojan,
00:51
but this time,
16
39766
1632
pero esta vez,
00:53
the children's faces look weirdly similar,
17
41398
2985
las caras de los niños se ven
extrañamente similares,
extrañamente similares,
00:56
and you can't figure out which child is yours.
18
44383
2808
y no puedes decidir
qué niño es el tuyo.
qué niño es el tuyo.
00:59
Do you need new glasses?
19
47191
1749
¿Necesitas lentes nuevos?
01:00
Are you losing your mind?
20
48940
1908
¿Estás volviéndote loca?
01:02
You run through a quick mental checklist.
21
50848
2452
Haces una verificación mental rápida.
01:05
No, you seem to be thinking clearly,
22
53300
1894
No, parece que
estás pensando con claridad,
estás pensando con claridad,
01:07
and your vision is perfectly sharp.
23
55194
2391
y tu visión es perfectamente nítida.
01:09
And everything looks normal
24
57585
1789
Y todo parece normal
01:11
except the children's faces.
25
59374
2162
excepto las caras de los niños.
01:13
You can see the faces,
26
61536
1786
Puedes ver las caras,
01:15
but they don't look distinctive,
27
63322
1708
pero no se ven distintas,
01:17
and none of them looks familiar,
28
65030
1858
y ninguna de ellas parece familiar,
01:18
and it's only by spotting an orange hair ribbon
29
66888
2498
y es solo mediante una
cinta naranja en el pelo
cinta naranja en el pelo
01:21
that you find your daughter.
30
69386
1896
que encuentras a tu hija.
01:23
This sudden loss of the ability to recognize faces
31
71282
3425
Esta pérdida repentina de
la capacidad de reconocer las caras
la capacidad de reconocer las caras
01:26
actually happens to people.
32
74707
1546
realmente le sucede a la gente.
01:28
It's called prosopagnosia,
33
76253
2054
Se llama prosopagnosia,
y es el resultado del daño
01:30
and it results from damage
34
78307
1181
01:31
to a particular part of the brain.
35
79488
2126
de una parte particular del cerebro.
01:33
The striking thing about it
36
81614
1500
Lo más llamativo
es que solo afecta el
reconocimiento de la cara
reconocimiento de la cara
01:35
is that only face recognition is impaired;
37
83114
2595
todo lo demás está bien.
01:37
everything else is just fine.
38
85709
2439
01:40
Prosopagnosia is one of many surprisingly specific
39
88148
3868
La prosopagnosia es uno de
los muchos déficits mentales
los muchos déficits mentales
01:44
mental deficits that can happen after brain damage.
40
92016
4535
sorprendentemente específicos que
pueden ocurrir después de daño cerebral.
pueden ocurrir después de daño cerebral.
Estos síndromes colectivamente
01:48
These syndromes collectively
41
96551
1363
01:49
have suggested for a long time
42
97914
2239
han sugerido durante mucho tiempo
01:52
that the mind is divvied up into distinct components,
43
100153
3768
que la mente está repartida
en distintos componentes,
en distintos componentes,
01:55
but the effort to discover those components
44
103921
2385
pero el esfuerzo para
descubrir esos componentes
descubrir esos componentes
01:58
has jumped to warp speed
45
106306
1614
ha ido a mucha mayor velocidad
01:59
with the invention of brain imaging technology,
46
107920
2582
con la invención de la tecnología
de imágenes cerebrales,
de imágenes cerebrales,
02:02
especially MRI.
47
110502
3048
especialmente la imagen
por resonancia magnética (IRM).
por resonancia magnética (IRM).
02:05
So MRI enables you to see internal anatomy
48
113550
3240
El IRM permite ver la anatomía interna
02:08
at high resolution,
49
116790
1586
en alta resolución,
02:10
so I'm going to show you in a second
50
118376
1430
voy a mostrarles
02:11
a set of MRI cross-sectional images
51
119806
3352
un conjunto de IRMs
de cortes transversales
de cortes transversales
02:15
through a familiar object,
52
123158
1618
de un objeto familiar,
iremos a través de ellos
02:16
and we're going to fly through them
53
124776
875
02:17
and you're going to try to figure out what the object is.
54
125651
2473
e intentarán averiguar qué objeto es.
02:20
Here we go.
55
128124
2111
Empezamos.
02:24
It's not that easy. It's an artichoke.
56
132241
1889
No es tan fácil.
Es una alcachofa.
Es una alcachofa.
02:26
Okay, let's try another one,
57
134130
1630
Bueno, probemos con otra,
02:27
starting from the bottom and going through the top.
58
135760
2596
empezando en la parte inferior
hasta la parte superior.
hasta la parte superior.
¡Brócoli!
¡Es una cabeza de brócoli.
¡Es una cabeza de brócoli.
02:32
Broccoli! It's a head of broccoli.
59
140812
1151
02:33
Isn't it beautiful? I love that.
60
141963
1664
¿No es hermoso?
Me encanta.
Me encanta.
02:35
Okay, here's another one. It's a brain, of course.
61
143627
2757
Bueno, aquí hay otra.
Es un cerebro, por supuesto.
Es un cerebro, por supuesto.
02:38
In fact, it's my brain.
62
146384
1586
De hecho, es mi cerebro.
Estamos pasando
rebanadas de mi cabeza.
rebanadas de mi cabeza.
02:39
We're going through slices through my head like that.
63
147970
1733
02:41
That's my nose over on the right, and now
64
149703
1758
Esa es mi nariz
a la derecha, y ahora
a la derecha, y ahora
02:43
we're going over here, right there.
65
151461
3409
vamos por aquí, aquí mismo.
02:46
So this picture's nice, if I do say so myself,
66
154870
4601
Esta imagen es bonita,
si me permiten decirlo,
si me permiten decirlo,
02:51
but it shows only anatomy.
67
159471
1912
pero solo muestra la anatomía.
02:53
The really cool advance with functional imaging
68
161383
2520
El avance realmente genial
con imágenes funcionales
con imágenes funcionales
ocurrió al descubrir
cómo hacer
cómo hacer
02:55
happened when scientists figured out how to make
69
163903
1572
02:57
pictures that show not just anatomy but activity,
70
165475
3395
imágenes que no solo muestren
la anatomía sino la actividad,
la anatomía sino la actividad,
03:00
that is, where neurons are firing.
71
168870
2435
es decir, cuándo se activan las neuronas.
03:03
So here's how this works.
72
171305
1516
Así es cómo funciona.
El cerebro es como los músculos.
03:04
Brains are like muscles.
73
172821
1117
03:05
When they get active,
74
173938
1563
Cuando se activan,
03:07
they need increased blood flow to supply that activity,
75
175501
2974
aumentan el flujo sanguíneo
para realizar la actividad,
para realizar la actividad,
03:10
and lucky for us, blood flow
control to the brain is local,
control to the brain is local,
76
178475
3568
y por suerte, el control del flujo
de sangre al cerebro es local,
de sangre al cerebro es local,
por lo que si un grupo de neuronas,
por ejemplo, aquí,
por ejemplo, aquí,
03:14
so if a bunch of neurons, say, right there
77
182043
2162
03:16
get active and start firing,
78
184205
1500
se activa y empieza a trabajar,
03:17
then blood flow increases just right there.
79
185705
2725
entonces aumenta
el flujo de sangre justo allí.
el flujo de sangre justo allí.
El IRM funcional registra ese
aumento del flujo sanguíneo,
aumento del flujo sanguíneo,
03:20
So functional MRI picks up
on that blood flow increase,
on that blood flow increase,
80
188430
3721
03:24
producing a higher MRI response
81
192151
2033
que produce una mayor
respuesta del IRM
respuesta del IRM
03:26
where neural activity goes up.
82
194184
2926
donde la actividad neuronal aumenta.
03:29
So to give you a concrete feel
83
197110
1700
Para darles una idea concreta
03:30
for how a functional MRI experiment goes
84
198810
2485
de cómo es un experimento IRM funcional
y lo qué se puede aprender de él
03:33
and what you can learn from it
85
201295
1439
03:34
and what you can't,
86
202734
1384
y lo que no se puede,
03:36
let me describe one of the first studies I ever did.
87
204118
3442
permítanme describir uno
de los primeros estudios que hice.
de los primeros estudios que hice.
Queríamos saber si había una parte
especial del cerebro para reconocer caras,
especial del cerebro para reconocer caras,
03:39
We wanted to know if there was a special
part of the brain for recognizing faces,
part of the brain for recognizing faces,
88
207560
4138
03:43
and there was already reason to
think there might be such a thing
think there might be such a thing
89
211698
3072
y ya había razones para pensar
que puede haber tal cosa
que puede haber tal cosa
03:46
based on this phenomenon of prosopagnosia
90
214770
1720
por este fenómeno de prosopagnosia
03:48
that I described a moment ago,
91
216490
2123
que describí hace un momento,
pero nadie había visto nunca
esa parte del cerebro
esa parte del cerebro
03:50
but nobody had ever seen that part of the brain
92
218613
2278
03:52
in a normal person,
93
220891
1919
en una persona normal,
03:54
so we set out to look for it.
94
222810
2056
así que nos pusimos a buscarla.
03:56
So I was the first subject.
95
224866
1951
Yo fue el primer sujeto.
03:58
I went into the scanner, I lay on my back,
96
226817
2212
Entré en el escáner, me tumbé boca arriba,
04:01
I held my head as still as I could
97
229029
2583
mantuve la cabeza
tan quieta como pude
tan quieta como pude
04:03
while staring at pictures of faces like these
98
231612
5017
mientras miraba imágenes
de rostros como estos
de rostros como estos
04:08
and objects like these
99
236629
2131
y objetos como estos
04:10
and faces and objects for hours.
100
238760
5165
y rostros y objetos por horas.
Así que como alguien que está
muy cerca del récord del mundo
muy cerca del récord del mundo
04:15
So as somebody who has
pretty close to the world record
pretty close to the world record
101
243925
2772
04:18
of total number of hours spent inside an MRI scanner,
102
246697
3543
del mayor total de horas dentro
de un escáner de IRM,
de un escáner de IRM,
04:22
I can tell you that one of the skills
103
250240
1432
puedo decir que
una de las habilidades
una de las habilidades
04:23
that's really important for MRI research
104
251672
2663
más importantes para
la investigación de IRM
la investigación de IRM
04:26
is bladder control.
105
254335
1778
es el control de la vejiga.
04:28
(Laughter)
106
256113
1802
(Risas)
04:29
When I got out of the scanner,
107
257915
1537
Cuando salí del escáner,
04:31
I did a quick analysis of the data,
108
259452
2316
hice un análisis rápido de los datos,
buscando cualquier parte de mi cerebro
04:33
looking for any parts of my brain
109
261768
1503
04:35
that produced a higher response
when I was looking at faces
when I was looking at faces
110
263271
2806
que hubiera producido una mayor
respuesta al mirar las caras
respuesta al mirar las caras
04:38
than when I was looking at objects,
111
266077
1870
que al mirar los objetos,
04:39
and here's what I saw.
112
267947
2171
y esto es lo que vi.
04:42
Now this image looks just awful by today's standards,
113
270118
3656
Esta imagen se ve horrible
para los estándares actuales,
para los estándares actuales,
04:45
but at the time I thought it was beautiful.
114
273774
2808
pero en ese momento
pensé que era hermosa.
pensé que era hermosa.
Lo que muestra es que la región justo ahí,
04:48
What it shows is that region right there,
115
276582
1950
esa pequeña burbuja,
04:50
that little blob,
116
278532
1283
que es cerca del tamaño
de una aceituna
de una aceituna
04:51
it's about the size of an olive
117
279815
1747
04:53
and it's on the bottom surface of my brain
118
281562
2156
y está en la base de
la superficie de mi cerebro
la superficie de mi cerebro
04:55
about an inch straight in from right there.
119
283718
3206
como a dos cm de aquí.
04:58
And what that part of my brain is doing
120
286924
2790
Y lo que esa parte de
mi cerebro está haciendo
mi cerebro está haciendo
es producir una mayor
respuesta de IRM,
respuesta de IRM,
05:01
is producing a higher MRI response,
121
289714
2920
es decir, una mayor actividad neuronal,
05:04
that is, higher neural activity,
122
292634
1748
05:06
when I was looking at faces
123
294382
1482
al mirar las caras
05:07
than when I was looking at objects.
124
295864
2266
que al mirar los objetos.
05:10
So that's pretty cool,
125
298130
1360
Es bastante impresionante,
05:11
but how do we know this isn't a fluke?
126
299490
2318
pero ¿cómo sabemos que
esto no es una casualidad?
esto no es una casualidad?
05:13
Well, the easiest way
127
301808
1420
Bueno, la forma más fácil
05:15
is to just do the experiment again.
128
303228
2114
es simplemente hacer
el experimento de nuevo.
el experimento de nuevo.
05:17
So I got back in the scanner,
129
305342
1639
Así que volví en el escáner,
05:18
I looked at more faces and I looked at more objects
130
306981
2431
Miré más caras y
miré más objetos
miré más objetos
05:21
and I got a similar blob,
131
309412
2189
y obtuve una mancha parecida,
05:23
and then I did it again
132
311601
1895
y luego lo hice otra vez
05:25
and I did it again
133
313496
1855
y lo hice de nuevo
05:27
and again and again,
134
315351
3072
y una y otra vez,
05:30
and around about then
135
318423
1047
y entonces
05:31
I decided to believe it was for real.
136
319470
2941
decidí creer que era correcto.
05:34
But still, maybe this is
something weird about my brain
something weird about my brain
137
322411
3753
Pero aún así, tal vez esto
es algo raro en mi cerebro
es algo raro en mi cerebro
05:38
and no one else has one of these things in there,
138
326164
2462
y nadie más tiene una
de estas cosas allí,
de estas cosas allí,
05:40
so to find out, we scanned a bunch of other people
139
328626
2455
así que para saberlo, escaneamos
a muchas otras personas
a muchas otras personas
05:43
and found that pretty much everyone
140
331081
2446
y encontramos que casi todo el mundo
05:45
has that little face-processing region
141
333527
2006
tiene esa pequeña región para
el reconocimiento de rostros.
el reconocimiento de rostros.
05:47
in a similar neighborhood of the brain.
142
335533
2893
en un lugar similar del cerebro.
05:50
So the next question was,
143
338426
1888
Así que la siguiente pregunta fue,
05:52
what does this thing really do?
144
340314
1474
¿qué hace esto realmente?
05:53
Is it really specialized just for face recognition?
145
341788
3932
¿Es realmente especializada o
solo es para el reconocimiento facial?
solo es para el reconocimiento facial?
05:57
Well, maybe not, right?
146
345720
1240
Bueno, quizá no, ¿verdad?
05:58
Maybe it responds not only to faces
147
346960
1802
Tal vez no solo responde a las caras
06:00
but to any body part.
148
348762
2109
sino a cualquier parte del cuerpo.
06:02
Maybe it responds to anything human
149
350871
2369
Tal vez responde a algo humano
06:05
or anything alive
150
353240
1780
o cualquier ser viva
06:07
or anything round.
151
355020
1656
o a cualquier cosa redonda.
06:08
The only way to be really sure that that region
152
356676
2154
La única forma de estar
realmente seguros de que esa región
realmente seguros de que esa región
06:10
is specialized for face recognition
153
358830
2417
está especializada en
el reconocimiento facial
el reconocimiento facial
06:13
is to rule out all of those hypotheses.
154
361247
2643
es descartar todas esas hipótesis.
Así que pasamos la mayor
parte de los siguientes dos años
parte de los siguientes dos años
06:15
So we spent much of the next couple of years
155
363890
2830
escaneando a personas
mientras veían muchos
mientras veían muchos
06:18
scanning subjects while they looked at lots
156
366720
1647
06:20
of different kinds of images,
157
368367
1606
tipos diferentes de imágenes,
06:21
and we showed that that part of the brain
158
369973
1957
y demostramos que
esa parte del cerebro
esa parte del cerebro
06:23
responds strongly when you look at
159
371930
1950
responde de manera sensible al mirar
06:25
any images that are faces of any kind,
160
373880
3453
cualquiera de las imágenes que
sean caras de algún tipo,
sean caras de algún tipo,
06:29
and it responds much less strongly
161
377333
1913
y responde mucho menos fuerte
06:31
to any image you show that isn't a face,
162
379246
3149
a cualquier imagen
que no sea una cara,
que no sea una cara,
06:34
like some of these.
163
382395
1305
como algunas de estas.
06:35
So have we finally nailed the case
164
383700
2239
Así que ¿finalmente resolvimos el caso
06:37
that this region is necessary for face recognition?
165
385939
3240
de que esta región es necesaria
para el reconocimiento facial?
para el reconocimiento facial?
06:41
No, we haven't.
166
389179
1323
No, no lo hemos hecho.
06:42
Brain imaging can never tell you
167
390502
1951
Las imágenes cerebrales no pueden decir
06:44
if a region is necessary for anything.
168
392453
2440
si una región es necesaria para nada.
Todo lo que se puede obtener
06:46
All you can do with brain imaging
169
394893
1440
06:48
is watch regions turn on and off
170
396333
2048
son regiones que
se encienden y se apagan
se encienden y se apagan
conforme la gente piensa
pensamientos diferentes.
pensamientos diferentes.
06:50
as people think different thoughts.
171
398381
1968
06:52
To tell if a part of the brain is
necessary for a mental function,
necessary for a mental function,
172
400349
3611
Para saber si es necesaria una
parte para una función mental,
parte para una función mental,
06:55
you need to mess with it and see what happens,
173
403960
2509
necesitamos jugar con ella y ver qué pasa,
06:58
and normally we don't get to do that.
174
406469
2275
y normalmente no hacemos hacer eso.
07:00
But an amazing opportunity came about
175
408744
2584
Pero una gran oportunidad surgió
07:03
very recently when a couple of colleagues of mine
176
411328
2464
hace muy poco, cuando
un par de colegas míos
un par de colegas míos
07:05
tested this man who has epilepsy
177
413792
3071
examinaban a este hombre con epilepsia
07:08
and who is shown here in his hospital bed
178
416863
2682
y que se muestra aquí
en su cama de hospital
en su cama de hospital
07:11
where he's just had electrodes placed
179
419545
1367
con unos electrodos
07:12
on the surface of his brain
180
420912
2071
en la superficie de su cerebro
07:14
to identify the source of his seizures.
181
422983
2554
para identificar la fuente
de sus convulsiones.
de sus convulsiones.
07:17
So it turned out by total chance
182
425537
2533
Así que resultó que por casualidad
07:20
that two of the electrodes
183
428070
1949
que dos de los electrodos
07:22
happened to be right on top of his face area.
184
430019
3223
estaban arriba del área de los rostros.
07:25
So with the patient's consent,
185
433242
2329
Así que, con el
consentimiento del paciente,
consentimiento del paciente,
07:27
the doctors asked him what happened
186
435571
2587
los médicos le preguntaron qué pasó
07:30
when they electrically stimulated
that part of his brain.
that part of his brain.
187
438158
4166
cuando estimularon eléctricamente
esa parte de su cerebro.
esa parte de su cerebro.
07:34
Now, the patient doesn't know
188
442324
1654
El paciente no sabe
07:35
where those electrodes are,
189
443978
1384
dónde están los electrodos,
07:37
and he's never heard of the face area.
190
445362
2212
y nunca ha oído hablar
de la zona de rostros.
de la zona de rostros.
07:39
So let's watch what happens.
191
447574
1991
Así que vamos a ver qué pasa.
07:41
It's going to start with a control condition
192
449565
1969
Se comienza con una condición de control
07:43
that will say "Sham" nearly invisibly
193
451534
2407
que dice "SHAM" casi invisible
en rojo en la parte inferior izquierda,
07:45
in red in the lower left,
194
453941
1710
07:47
when no current is delivered,
195
455651
2282
cuando no hay corriente,
07:49
and you'll hear the neurologist speaking
to the patient first. So let's watch.
to the patient first. So let's watch.
196
457933
3815
y oirán al neurólogo hablarle al
paciente en primer lugar. Veamos.
paciente en primer lugar. Veamos.
07:53
(Video) Neurologist: Okay, just look at my face
197
461748
2081
Neurólogo: Está bien,
basta con ver mi cara
basta con ver mi cara
07:55
and tell me what happens when I do this.
198
463829
3285
y dime qué sucede al hacer esto.
07:59
All right?
199
467114
934
¿De acuerdo?
08:00
Patient: Okay.
200
468048
2823
Paciente: Bueno.
08:02
Neurologist: One, two, three.
201
470871
4320
Neurólogo: Uno, dos, tres.
08:07
Patient: Nothing.
Neurologist: Nothing? Okay.
Neurologist: Nothing? Okay.
202
475191
3015
Paciente: Nada.
Neurólogo: ¿Nada? Bueno.
Neurólogo: ¿Nada? Bueno.
08:10
I'm going to do it one more time.
203
478206
2407
Voy a hacerlo una vez más.
08:12
Look at my face.
204
480613
3194
Mira mi cara.
08:15
One, two, three.
205
483807
4500
Uno, dos, tres.
Paciente: Ud. acaba de
convertirse en alguien más.
convertirse en alguien más.
08:20
Patient: You just turned into somebody else.
206
488307
2824
08:23
Your face metamorphosed.
207
491131
2137
Su cara se transformó.
08:25
Your nose got saggy, it went to the left.
208
493268
3011
Su nariz se aflojó,
se fue a la izquierda.
se fue a la izquierda.
08:28
You almost looked like somebody I'd seen before,
209
496279
3536
Casi se veía como alguien
que había visto antes,
que había visto antes,
08:31
but somebody different.
210
499815
2634
pero alguien diferente.
08:34
That was a trip.
211
502449
2072
Ese fue un viaje.
08:36
(Laughter)
212
504521
3132
(Risas)
Nancy Kanwisher: Este experimento...
08:39
Nancy Kanwisher: So this experiment —
213
507653
1615
08:41
(Applause) —
214
509268
4223
(Aplausos)
Este experimento,
finalmente, cerró el caso,
finalmente, cerró el caso,
08:45
this experiment finally nails the case
215
513491
2682
08:48
that this region of the brain is not only
216
516173
1825
esta región del cerebro no solo
08:49
selectively responsive to faces
217
517998
2137
responde selectivamente a las caras
08:52
but causally involved in face perception.
218
520135
3045
sino que está implicada causalmente
en la percepción de los rostros.
en la percepción de los rostros.
Así que revisé estos detalles
08:55
So I went through all of these details
219
523180
2130
08:57
about the face region to show you what it takes
220
525310
2464
sobre la región de los rostros
para demostrar
para demostrar
08:59
to really establish that a part of the brain
221
527774
2339
realmente que una parte del cerebro
09:02
is selectively involved in a specific mental process.
222
530113
3128
está implicada selectivamente
en un proceso mental específico.
en un proceso mental específico.
09:05
Next, I'll go through much more quickly
223
533241
2159
A continuación, iré más rápidamente por
09:07
some of the other specialized regions of the brain
224
535400
2660
algunas de las otras regiones
especializadas del cerebro
especializadas del cerebro
09:10
that we and others have found.
225
538060
2100
que nosotros y otros han encontrado.
09:12
So to do this, I've spent a lot of time
226
540160
2114
Para hacer esto, he pasado mucho tiempo
09:14
in the scanner over the last month
227
542274
1867
en el escáner en el último mes
09:16
so I can show you these things in my brain.
228
544141
2261
para mostrar estas cosas en mi cerebro.
09:18
So let's get started. Here's my right hemisphere.
229
546402
3233
Así que empezamos.
Aquí está mi hemisferio derecho.
Aquí está mi hemisferio derecho.
Están viendo mi cerebro de este lado.
Con la cabeza de esta manera.
Con la cabeza de esta manera.
09:21
So we're oriented like that.
You're looking at my head this way.
You're looking at my head this way.
230
549635
2662
09:24
Imagine taking the skull off
231
552297
1093
Imagínenlo sin el cráneo
09:25
and looking at the surface of the brain like that.
232
553390
2268
y se ve la superficie del cerebro así.
09:27
Okay, now as you can see,
233
555658
1758
Como pueden ver,
la superficie del cerebro
está toda plegada.
está toda plegada.
09:29
the surface of the brain is all folded up.
234
557416
1503
09:30
So that's not good. Stuff could be hidden in there.
235
558919
1721
Esto no es bueno.
Algo podría ocultarse allí.
Algo podría ocultarse allí.
09:32
We want to see the whole thing,
236
560640
1434
Queremos ver todo,
09:34
so let's inflate it so we can see the whole thing.
237
562074
3312
así que vamos a inflarlo
para poder ver todo.
para poder ver todo.
Vemos el área de los rostros
del que he estado hablando
del que he estado hablando
09:37
Next, let's find that face area I've been talking about
238
565386
2829
09:40
that responds to images like these.
239
568215
2227
que responde a las imágenes como éstas.
Para ver esto, giramos el cerebro
09:42
To see that, let's turn the brain around
240
570442
1519
09:43
and look on the inside surface on the bottom,
241
571961
2019
y vemos en la base de
la superficie interior
la superficie interior
09:45
and there it is, that's my face area.
242
573980
2305
y ahí está, esa es mi área de los rostros.
09:48
Just to the right of that is another region
243
576285
2707
Justo a la derecha hay otra región
09:50
that is shown in purple
244
578992
1638
que se muestra en color morado
09:52
that responds when you process color information,
245
580630
3072
que responde al procesar
la información de color,
la información de color,
09:55
and near those regions are other regions
246
583702
2691
y cerca de esas regiones
hay otras regiones
hay otras regiones
09:58
that are involved in perceiving places,
247
586393
2363
que están implicadas en
la percepción de lugares,
la percepción de lugares,
10:00
like right now, I'm seeing
this layout of space around me
this layout of space around me
248
588756
2838
como ahora mismo, estoy
viendo este espacio a mi alrededor
viendo este espacio a mi alrededor
10:03
and these regions in green right there
249
591594
1752
y estas regiones en verde justo allí
10:05
are really active.
250
593346
1274
están realmente activas.
10:06
There's another one out on the outside surface again
251
594620
2370
Hay otra en la superficie exterior
10:08
where there's a couple more face regions as well.
252
596990
2805
donde hay un par de
regiones del rostro también.
regiones del rostro también.
10:11
Also in this vicinity
253
599795
2345
También en esta área
hay una región que está
involucrada de forma selectiva
involucrada de forma selectiva
10:14
is a region that's selectively involved
254
602140
1645
10:15
in processing visual motion,
255
603785
1936
en el procesamiento del
movimiento visual,
movimiento visual,
10:17
like these moving dots here,
256
605721
1504
como estos puntos móviles.
10:19
and that's in yellow at the bottom of the brain,
257
607225
2689
y es el amarillo en la parte
inferior del cerebro,
inferior del cerebro,
10:21
and near that is a region that responds
258
609914
3168
y cerca hay una región que responde
10:25
when you look at images of bodies and body parts
259
613082
2897
si nos fijamos en imágenes de
cuerpos y partes del cuerpo
cuerpos y partes del cuerpo
10:27
like these, and that region is shown in lime green
260
615979
2745
como éstas y se muestra en verde lima
10:30
at the bottom of the brain.
261
618724
2003
en la parte inferior del cerebro.
10:32
Now all these regions I've shown you so far
262
620727
2632
Todas estas regiones
10:35
are involved in specific aspects of visual perception.
263
623359
4432
están implicadas en aspectos específicos
de la percepción visual.
de la percepción visual.
10:39
Do we also have specialized brain regions
264
627791
2148
¿Nos hemos especializado
regiones del cerebro
regiones del cerebro
10:41
for other senses, like hearing?
265
629939
2813
para otros sentidos, como el oído?
10:44
Yes, we do. So if we turn the brain around a little bit,
266
632752
3037
Sí, lo hemos hecho. Así que si
giramos el cerebro un poco,
giramos el cerebro un poco,
10:47
here's a region in dark blue
267
635789
2401
aquí hay una región en azul oscuro
10:50
that we reported just a couple of months ago,
268
638190
2346
que reportamos hace apenas
un par de meses,
un par de meses,
10:52
and this region responds strongly
269
640536
1634
y esta región responde fuertemente
10:54
when you hear sounds with pitch, like these.
270
642170
3429
al oír los sonidos con
tono, como estos.
tono, como estos.
10:57
(Sirens)
271
645599
2143
(Sirenas)
10:59
(Cello music)
272
647742
2081
(Música de Cello)
11:01
(Doorbell)
273
649823
1917
(Timbre)
11:03
In contrast, that same region
does not respond strongly
does not respond strongly
274
651740
3608
En contraste, la misma región
no responde fuertemente
no responde fuertemente
al escuchar sonidos
perfectamente conocidos
perfectamente conocidos
11:07
when you hear perfectly familiar sounds
275
655348
1562
11:08
that don't have a clear pitch, like these.
276
656910
2362
que no tienen un tono claro, como estos.
11:11
(Chomping)
277
659272
2469
(Mordiscos)
11:13
(Drum roll)
278
661741
2200
(Redoble de tambores)
11:15
(Toilet flushing)
279
663941
2767
(Cisternas de los inodoros )
11:18
Okay. Next to the pitch region
280
666708
2498
Bueno. Junto esta zona
11:21
is another set of regions that
are selectively responsive
are selectively responsive
281
669206
2474
hay otras regiones que
son selectivamente sensibles
son selectivamente sensibles
11:23
when you hear the sounds of speech.
282
671680
2765
al escuchar los sonidos del habla.
11:26
Okay, now let's look at these same regions.
283
674445
1840
Veamos estas mismas regiones
en mi hemisferio izquierdo; hay
una disposición similar,
una disposición similar,
11:28
In my left hemisphere, there's a similar arrangement —
284
676285
2468
11:30
not identical, but similar —
285
678753
1473
no idéntica, pero similar,
11:32
and most of the same regions are in here,
286
680226
2209
y la mayoría de las
mismas regiones están aquí,
mismas regiones están aquí,
11:34
albeit sometimes different in size.
287
682435
2002
aunque a veces diferentes en tamaño.
11:36
Now, everything I've shown you so far
288
684437
2014
Ahora, todo lo que he mostrado hasta ahora
11:38
are regions that are involved in
different aspects of perception,
different aspects of perception,
289
686451
3026
son regiones involucradas en diferentes
aspectos de la percepción,
aspectos de la percepción,
11:41
vision and hearing.
290
689477
1833
visual y auditiva.
¿Hay regiones del cerebro especializadas
11:43
Do we also have specialized brain regions
291
691310
1660
11:44
for really fancy, complicated mental processes?
292
692970
3435
para procesos mentales
sofisticados y complicados?
sofisticados y complicados?
11:48
Yes, we do.
293
696405
1429
Sí, sí hay.
Así que aquí en rosa son
mis regiones lingüísticas.
mis regiones lingüísticas.
11:49
So here in pink are my language regions.
294
697834
3389
Se conoce desde hace mucho tiempo
11:53
So it's been known for a very long time
295
701223
1428
11:54
that that general vicinity of the brain
296
702651
2035
que esa área general del cerebro
está implicada en el
procesamiento del lenguaje,
procesamiento del lenguaje,
11:56
is involved in processing language,
297
704686
2193
11:58
but we showed very recently
298
706879
1732
pero hemos demostrado recientemente
12:00
that these pink regions
299
708611
1710
que estas regiones de color rosa
12:02
respond extremely selectively.
300
710321
2205
responden de manera
extremadamente selectiva.
extremadamente selectiva.
12:04
They respond when you understand
the meaning of a sentence,
the meaning of a sentence,
301
712526
2812
Responden cuando se entiende
el significado de una oración,
el significado de una oración,
12:07
but not when you do other complex mental things,
302
715338
2838
pero no cuando se hacen
otras cosas mentales complejas,
otras cosas mentales complejas,
12:10
like mental arithmetic
303
718176
2179
como el cálculo mental
12:12
or holding information in memory
304
720355
2396
o almacenar información en la memoria
12:14
or appreciating the complex structure
305
722751
2655
o apreciar una estructura compleja
12:17
in a piece of music.
306
725406
2284
en una pieza musical.
12:21
The most amazing region that's been found yet
307
729664
2889
La región más increíble
que se ha encontrado
que se ha encontrado
12:24
is this one right here in turquoise.
308
732553
3307
es esta de aquí en turquesa.
12:27
This region responds
309
735860
2190
Esta región responde
12:30
when you think about what another person is thinking.
310
738050
4268
cuando se piensa en lo
que otra persona está pensando.
que otra persona está pensando.
12:34
So that may seem crazy,
311
742318
1644
Esto puede parecer una locura,
12:35
but actually, we humans do this all the time.
312
743962
3868
pero en realidad, los humanos
hacemos esto todo el tiempo.
hacemos esto todo el tiempo.
12:39
You're doing this when you realize
313
747830
2193
Están haciendo esto al darse cuenta
que su pareja se va a preocupar
12:42
that your partner is going to be worried
314
750023
1631
12:43
if you don't call home to say you're running late.
315
751654
2507
si no la llama para decirle
que se les hizo tarde.
que se les hizo tarde.
12:46
I'm doing this with that region of my brain right now
316
754161
3469
Estoy haciendo esto con esa región
de mi cerebro en este momento
de mi cerebro en este momento
12:49
when I realize that you guys
317
757630
2281
cuando me doy cuenta que Uds.
probablemente se están preguntando sobre
12:51
are probably now wondering about
318
759911
1598
12:53
all that gray, uncharted territory in the brain,
319
761509
2547
todo ese territorio gris,
desconocido en el cerebro,
desconocido en el cerebro,
12:56
and what's up with that?
320
764056
1964
y qué hay con eso.
Bueno, también me lo pregunto
12:58
Well, I'm wondering about that too,
321
766020
1685
y estamos haciendo muchos
experimentos en el laboratorio
experimentos en el laboratorio
12:59
and we're running a bunch of
experiments in my lab right now
experiments in my lab right now
322
767705
2395
13:02
to try to find a number of other
323
770100
2013
para tratar de encontrar otros
13:04
possible specializations in the brain
324
772113
2032
posibles especializaciones en el cerebro
13:06
for other very specific mental functions.
325
774145
3368
para otras funciones
mentales muy específicas.
mentales muy específicas.
Pero lo más importante,
no creo que tengamos
no creo que tengamos
13:09
But importantly, I don't think we have
326
777513
2621
13:12
specializations in the brain
327
780134
1564
especializaciones en el cerebro
13:13
for every important mental function,
328
781698
2746
para cada función mental importante,
incluso las funciones que puedan
ser críticas para la supervivencia.
ser críticas para la supervivencia.
13:16
even mental functions that may be critical for survival.
329
784444
3409
13:19
In fact, a few years ago,
330
787853
2102
De hecho, hace unos años,
había un científico en mi laboratorio
13:21
there was a scientist in my lab
331
789955
1117
13:23
who became quite convinced
332
791072
1409
que estaba convencido de
13:24
that he'd found a brain region
333
792481
1749
que había encontrado una región
13:26
for detecting food,
334
794230
1912
para detectar alimentos,
13:28
and it responded really strongly in the scanner
335
796142
1918
y respondía muy fuerte en el escáner
13:30
when people looked at images like this.
336
798060
2728
cuando la gente veía imágenes como ésta.
13:32
And further, he found a similar response
337
800788
2912
Y aún más, encontró una respuesta similar
13:35
in more or less the same location
338
803700
1939
en más o menos la misma ubicación
13:37
in 10 out of 12 subjects.
339
805639
2001
en 10 de 12 sujetos.
13:39
So he was pretty stoked,
340
807640
2294
Estaba emocionado
y corría alrededor del laboratorio
13:41
and he was running around the lab
341
809934
1260
13:43
telling everyone that he was going to go on "Oprah"
342
811194
2002
diciéndole a todos que iba a ir a Oprah
13:45
with his big discovery.
343
813196
2018
con su gran descubrimiento.
13:47
But then he devised the critical test:
344
815214
3022
Pero entonces ideó la prueba crítica:
13:50
He showed subjects images of food like this
345
818236
3183
Mostró a los sujetos imágenes
de comida como éstas
de comida como éstas
13:53
and compared them to images with very similar
346
821419
2741
y las comparó con imágenes
muy similares en
muy similares en
13:56
color and shape, but that weren't food, like these.
347
824160
3810
color y forma, pero que
no eran alimentos, como éstas.
no eran alimentos, como éstas.
13:59
And his region responded the same
348
827970
2131
Y su región respondió igual
a ambos conjuntos de imágenes.
14:02
to both sets of images.
349
830101
1949
14:04
So it wasn't a food area,
350
832050
1327
No era una zona de alimentos,
14:05
it was just a region that liked colors and shapes.
351
833377
2771
era solo una región que
le gustan los colores y formas.
le gustan los colores y formas.
Hasta ahí con Oprah.
14:08
So much for "Oprah."
352
836148
2561
14:12
But then the question, of course, is,
353
840483
2225
Pero entonces la pregunta
es, por supuesto,
es, por supuesto,
14:14
how do we process all this other stuff
354
842708
2126
¿cómo procesamos todas estas otras cosas
14:16
that we don't have specialized brain regions for?
355
844834
2970
para las que no tenemos regiones
especializadas del cerebro?
especializadas del cerebro?
14:19
Well, I think the answer is that in addition
356
847804
1811
Creo que la respuesta
es que, además de
es que, además de
14:21
to these highly specialized components
that I've been describing,
that I've been describing,
357
849615
3554
estos componentes altamente especializados
que he estado describiendo,
que he estado describiendo,
14:25
we also have a lot of very general-
purpose machinery in our heads
purpose machinery in our heads
358
853169
3679
también hay una gran cantidad de
maquinaria de uso muy general
maquinaria de uso muy general
14:28
that enables us to tackle
359
856848
1494
que nos permite hacer frente a
14:30
whatever problem comes along.
360
858342
2106
cualquier problema que se presente.
14:32
In fact, we've shown recently that
361
860448
2055
De hecho, hemos demostrado
recientemente que
recientemente que
14:34
these regions here in white
362
862503
2068
estas regiones aquí en blanco
14:36
respond whenever you do any difficult mental task
363
864571
3411
responden cada vez que se hace
cualquier tarea mental difícil
cualquier tarea mental difícil
14:39
at all —
364
867982
1101
14:41
well, of the seven that we've tested.
365
869083
3571
al menos de las 7 que hemos probado.
14:44
So each of the brain regions that I've described
366
872654
2169
Cada una de las regiones del
cerebro que he descrito
cerebro que he descrito
14:46
to you today
367
874823
1306
el día de hoy
14:48
is present in approximately the same location
368
876129
2767
está presente en aproximadamente
la misma ubicación
la misma ubicación
14:50
in every normal subject.
369
878896
1742
en cada sujeto normal.
Podría escoger a cualquiera de Uds.,
14:52
I could take any of you,
370
880638
1623
14:54
pop you in the scanner,
371
882261
1226
meterlo en el escáner,
y encontrar cada una de
esas regiones en su cerebro,
esas regiones en su cerebro,
14:55
and find each of those regions in your brain,
372
883487
2285
14:57
and it would look a lot like my brain,
373
885772
1905
y se vería como mi cerebro,
Aunque las regiones serían
ligeramente diferentes
ligeramente diferentes
14:59
although the regions would be slightly different
374
887677
2070
15:01
in their exact location and in their size.
375
889747
3564
en su ubicación exacta y en su tamaño.
15:05
What's important to me about this work
376
893311
2365
Lo importante para mí
acerca de este trabajo
acerca de este trabajo
no son los lugares particulares
de estas regiones del cerebro,
de estas regiones del cerebro,
15:07
is not the particular locations of these brain regions,
377
895676
2969
sino el simple hecho de que tenemos
15:10
but the simple fact that we have
378
898645
2587
15:13
selective, specific components of mind and brain
379
901232
2568
componentes selectivos y específicos
de la mente y el cerebro en primer lugar.
de la mente y el cerebro en primer lugar.
15:15
in the first place.
380
903800
1648
Digo, podría haber sido de otra manera.
15:17
I mean, it could have been otherwise.
381
905448
2011
15:19
The brain could have been a single,
382
907459
2441
El cerebro podría haber sido un solo,
procesador de propósito general,
15:21
general-purpose processor,
383
909900
1495
15:23
more like a kitchen knife
384
911395
1472
más como un cuchillo de cocina
15:24
than a Swiss Army knife.
385
912867
1683
que una navaja suiza.
15:26
Instead, what brain imaging has delivered
386
914550
3111
En su lugar, lo que las imágenes
cerebrales han mostrado
cerebrales han mostrado
15:29
is this rich and interesting picture of the human mind.
387
917661
3846
es esta imagen rica e interesante
de la mente humana.
de la mente humana.
15:33
So we have this picture of very general-purpose
388
921507
2463
Así que tenemos esta imagen
de una máquina
de una máquina
de propósito general en nuestras cabezas
15:35
machinery in our heads
389
923970
1070
15:37
in addition to this surprising array
390
925040
2357
además de esta matriz sorprendente
15:39
of very specialized components.
391
927397
3435
de componentes muy especializado.
15:43
It's early days in this enterprise.
392
931712
2153
Es pronto en esta empresa.
15:45
We've painted only the first brushstrokes
393
933865
2776
Hemos pintado solo las primeras pinceladas
15:48
in our neural portrait of the human mind.
394
936641
2927
en nuestro retrato neuronal
de la mente humana.
de la mente humana.
Las preguntas fundamentales
siguen sin respuesta.
siguen sin respuesta.
15:51
The most fundamental questions remain unanswered.
395
939568
3082
15:54
So for example, what does each
of these regions do exactly?
of these regions do exactly?
396
942650
3800
Por ejemplo, ¿qué hacen cada una
de estas regiones exactamente?
de estas regiones exactamente?
15:58
Why do we need three face areas
397
946450
2142
¿Por qué necesitamos tres áreas del rostro
16:00
and three place areas,
398
948592
1465
y tres áreas de lugar,
16:02
and what's the division of labor between them?
399
950057
2868
y cómo dividen el trabajo entre ellos?
16:04
Second, how are all these things
400
952925
2693
En segundo lugar, ¿cómo se conectan
16:07
connected in the brain?
401
955618
1712
todas ellas en el cerebro?
16:09
With diffusion imaging,
402
957330
1587
Con la difusión de imágenes,
16:10
you can trace bundles of neurons
403
958917
2179
se puede rastrear haces de neuronas
que se conectan a diferentes
partes del cerebro,
partes del cerebro,
16:13
that connect to different parts of the brain,
404
961096
2575
y con este método que se muestra aquí,
16:15
and with this method shown here,
405
963671
1631
16:17
you can trace the connections of
individual neurons in the brain,
individual neurons in the brain,
406
965302
3697
se puede rastrear las conexiones de
las neuronas individuales en el cerebro,
las neuronas individuales en el cerebro,
16:20
potentially someday giving us a wiring diagram
407
968999
2718
potencialmente algún día nos
dará un diagrama del cableado
dará un diagrama del cableado
16:23
of the entire human brain.
408
971717
2066
de todo el cerebro humano.
16:25
Third, how does all of this
409
973783
2047
En tercer lugar,
¿cómo se contruye toda esta
¿cómo se contruye toda esta
16:27
very systematic structure get built,
410
975830
3149
estructura sistemática,
16:30
both over development in childhood
411
978979
2956
tanto en el desarrollo en la infancia
16:33
and over the evolution of our species?
412
981935
2812
como en la evolución de nuestra especie?
Para hacer frente a ese tipo de preguntas,
16:36
To address questions like that,
413
984747
1900
16:38
scientists are now scanning
414
986647
1783
los científicos están explorando
16:40
other species of animals,
415
988430
2157
otras especies de animales,
16:42
and they're also scanning human infants.
416
990587
5386
y también están escaneando
a los bebés humanos.
a los bebés humanos.
16:48
Many people justify the high
cost of neuroscience research
cost of neuroscience research
417
996931
3651
Muchas personas justifican el alto
costo de la investigación en neurociencias
costo de la investigación en neurociencias
16:52
by pointing out that it may help us someday
418
1000582
2754
señalando que puede ayudarnos algún día
16:55
to treat brain disorders like Alzheimer's and autism.
419
1003336
3457
para tratar trastornos cerebrales como
el Alzheimer y el autismo.
el Alzheimer y el autismo.
16:58
That's a hugely important goal,
420
1006793
1947
Ese es un objetivo muy importante,
17:00
and I'd be thrilled if any of my work contributed to it,
421
1008740
3221
y estaría encantada si alguno de
mis trabajos contribuyera a ello,
mis trabajos contribuyera a ello,
17:03
but fixing things that are broken in the world
422
1011961
2998
pero arreglar las cosas descompuestas
en el mundo
en el mundo
no es por lo único
que vale la pena hacerlo.
que vale la pena hacerlo.
17:06
is not the only thing that's worth doing.
423
1014959
2801
17:09
The effort to understand the human mind and brain
424
1017760
3228
El esfuerzo por entender la
mente humana y el cerebro
mente humana y el cerebro
17:12
is worthwhile even if it never led to the treatment
425
1020988
2818
vale la pena incluso si nunca
llevara al tratamiento
llevara al tratamiento
17:15
of a single disease.
426
1023806
1677
de una sola enfermedad.
17:17
What could be more thrilling
427
1025483
2037
¿Qué podría ser más emocionante
17:19
than to understand the fundamental mechanisms
428
1027520
3141
que entender los mecanismos fundamentales
que subyacen en la experiencia humana,
17:22
that underlie human experience,
429
1030661
2296
17:24
to understand, in essence, who we are?
430
1032957
2926
entender, en esencia, lo que somos?
17:27
This is, I think, the greatest scientific quest
431
1035883
3449
Esta es, creo, la mayor
búsqueda científica
búsqueda científica
de todos los tiempos.
17:31
of all time.
432
1039332
2713
17:34
(Applause)
433
1042045
5470
(Aplausos)
ABOUT THE SPEAKER
Nancy Kanwisher - Brain researcherUsing fMRI imaging to watch the human brain at work, Nancy Kanwisher’s team has discovered cortical regions responsible for some surprisingly specific elements of cognition.
Why you should listen
Does the brain use specialized processors to solve complex problems, or does it rely instead on more general-purpose systems?
This question has been at the crux of brain research for centuries. MIT researcher Nancy Kanwisher seeks to answer this question by discovering a “parts list” for the human mind and brain. "Understanding the nature of the human mind," she says, "is arguably the greatest intellectual quest of all time."
Kanwisher and her colleagues have used fMRI to identify distinct sites in the brain for face recognition, knowing where you are, and thinking about other people’s thoughts. Yet these discoveries are a prelude to bigger questions: How do these brain regions develop and function? What are the actual computations that go on in each region, and how are these computations implemented in circuits of neurons? And how do these work together to produce human intelligence?
To learn more, see Kanwisher's collection of short talks on how scientists actually study the human mind and brain and what they have learned so far.
Nancy Kanwisher | Speaker | TED.com