TEDxMidAtlantic
Charles Limb: Your brain on improv
צ'ארלס לימב: המוח שלך בזמן אילתור
Filmed:
Readability: 4.4
1,351,678 views
מוסיקאי וחוקר צ'ארלס לימב תהה כיצד פועל המוח בזמן אילתור מוסיקלי -- אז הוא הכניס נגני ג'אז וראפרים למכשיר fMRI כדי לגלות זאת. למה שהוא וצוותו גילו יש השלכות מרחיקות לכת על הבנתנו את היצירתיות מכל הסוגים.
Charles Limb - Researcher
Charles Limb is a doctor and a musician who researches the way musical creativity works in the brain. Full bio
Charles Limb is a doctor and a musician who researches the way musical creativity works in the brain. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:15
So I am a surgeon who studies creativity,
0
0
3000
ובכן, אני מנתח שחוקר יצירתיות,
00:18
and I have never had a patient tell me
1
3000
3000
ומעולם לא שמעתי חולה אומר לי
00:21
that "I really want you to be creative during surgery,"
2
6000
3000
"אני ממש רוצה שתהיה יצירתי בזמן ניתוח."
00:24
and so I guess there's a little bit of irony to it.
3
9000
3000
אז נראה לי שיש טיפה אירוניה בזה.
00:27
I will say though that, after having done surgery a lot,
4
12000
3000
ובכל זאת אומר שלאחר ניתוחים רבים,
00:30
it's somewhat similar to playing a musical instrument.
5
15000
2000
הדבר דומה במשהו לניגון על כלי מוסיקלי.
00:32
And for me, this sort of deep and enduring fascination with sound
6
17000
3000
ועבורי הקסם העמוק והמתמשך שהילכו עליי צלילים
00:35
is what led me to both be a surgeon
7
20000
2000
הוא זה שהוביל אותי גם להיות מנתח
00:37
and also to study the science of sound, particularly music.
8
22000
2000
וגם לחקור את מדע הצלילים, בפרט מוסיקה.
00:39
And so I'm going to try to talk to you over the next few minutes
9
24000
2000
אז בכמה דקות הקרובות אנסה לדבר איתכם
00:41
about my career
10
26000
2000
על הקריירה שלי
00:43
in terms of how I'm able to actually try to study music
11
28000
2000
במונחים של כיצד אפשר באמת לנסות ולחקור מוסיקה
00:45
and really try to grapple with all these questions
12
30000
2000
ובאמת לנסות להתמודד עם שאלות אלו
00:47
of how the brain is able to be creative.
13
32000
3000
של כיצד מסוגל המוח להיות יצירתי.
00:50
I've done most of this work at Johns Hopkins University,
14
35000
2000
את רוב העבודה הזאת עשיתי באוניברסיטת ג'ון הופקינס,
00:52
but also at the National Institute of Health where I was previously.
15
37000
2000
אך גם במכון הבריאות הלאומי שבו הייתי קודם.
00:54
I'm going to go over some science experiments
16
39000
2000
אני הולך לסקור כמה ניסויים מדעיים
00:56
and try to cover three musical experiments.
17
41000
2000
ואנסה לכסות שלושה ניסויים מוסיקליים.
00:58
I'm going to start off by playing a video for you.
18
43000
2000
אתחיל בסרטון וידאו.
01:00
And this video is a video of Keith Jarrett, who's a well-known jazz improviser
19
45000
3000
סרטון זה הוא על קית ג'ארט - מאלתר ג'אז ידוע
01:03
and probably the most well-known, iconic example
20
48000
3000
וכנראה הדוגמה המפורסמת ביותר
01:06
of someone who takes improvisation to a really higher level.
21
51000
2000
של מישהו שלוקח את האילתור לרמה אחרת לגמרי.
01:08
And he'll improvise entire concerts
22
53000
2000
הוא מסוגל לאלתר יצירות שלמות
01:10
off the top of his head,
23
55000
2000
מתוך ראשו
01:12
and he'll never play it exactly the same way again,
24
57000
2000
ולעולם לא לחזור עליהם במדויק.
01:14
and so, as a form of intense creativity,
25
59000
2000
וכך הדבר מהווה דוגמה נהדרת
01:16
I think this is a great example.
26
61000
2000
ליצירתיות יוצאת דופן.
01:18
And so why don't we go and click the video.
27
63000
2000
אז בואו נראה את הסרטון.
01:21
(Music)
28
66000
4000
.
02:17
It's really a remarkable, awesome thing that happens there.
29
122000
3000
מה שקורה כאן הוא באמת דבר מדהים, עצום!
02:20
I've always -- just as a listener, as just a fan --
30
125000
2000
ותמיד - כמאזין, כמעריץ -
02:22
I listen to that, and I'm just astounded.
31
127000
2000
אני מאזין לזה ופשוט נדהם.
02:24
I think -- how can this possibly be?
32
129000
2000
אני חושב לעצמי: איך זה ייתכן?
02:26
How can the brain generate that much information,
33
131000
2000
כיצד יכול המוח לייצר כל כך הרבה מידע,
02:28
that much music, spontaneously?
34
133000
2000
כל כך הרבה מוסיקה באופן ספונטני?
02:30
And so I set out with this concept, scientifically,
35
135000
3000
אז אני רוצה לקבוע, באופן מדעי,
02:33
that artistic creativity, it's magical, but it's not magic,
36
138000
3000
שיצירתיות אמנותית היא אמנם קסומה אך היא לא קסם.
02:36
meaning that it's a product of the brain.
37
141000
2000
כלומר זהו תוצר של המוח.
02:38
There's not too many brain-dead people creating art.
38
143000
3000
אין הרבה אנשים במצב של מוות מוחי שמסוגלים ליצור.
02:41
And so with this notion that artistic creativity
39
146000
2000
וכך, עם הרעיון שיצירתיות אמנותית
02:43
is in fact a neurologic product,
40
148000
2000
היא למעשה תוצר נוירולוגי
02:45
I took this thesis that we could study it
41
150000
3000
לקחתי הנחת יסוד שאנו מסוגלים לחקור אותה
02:48
just like we study any other complex neurologic process.
42
153000
3000
בדיוק כמו שאנו יכולים לחקור כל תהליך נוירולוגי מורכב אחר.
02:51
And I think there's some sub-questions there that I put there.
43
156000
2000
ונדמה לי כי מסתתרות כאן כמה תת-שאלות.
02:53
Is it truly possible to study creativity scientifically?
44
158000
2000
האם באמת ניתן לחקור יצירתיות באופן מדעי?
02:55
And I think that's a good question.
45
160000
2000
ואני חושב שזאת שאלה טובה.
02:57
And I'll tell you that most scientific studies of music,
46
162000
3000
ואני יכול לומר לכם שרוב המחקרים המדעיים על מוסיקה
03:00
they're very dense,
47
165000
2000
הם די צפופים.
03:02
and when you actually go through them, it's very hard to recognize the music in it.
48
167000
3000
וכאשר אתה עובר עליהם מאד קשה לזהות את המוסיקה בתוכם.
03:05
In fact, they seem to be very unmusical entirely
49
170000
2000
למען האמת, נראה כי הם מאד לא מוסיקליים
03:07
and to miss the whole point of the music.
50
172000
2000
ומחטיאים את כל הרעיון של המוסיקה.
03:09
And so it brings the second question:
51
174000
2000
וכך, זה מעלה את השאלה השניה:
03:11
Why should scientists study creativity?
52
176000
2000
מדוע שמדענים יחקרו יצירתיות?
03:13
Maybe we're not the right people to do it.
53
178000
2000
אולי אנו לא האנשים המתאימים לכך?
03:15
Well it may be,
54
180000
2000
אולי,
03:17
but I will say that, from a scientific perspective --
55
182000
2000
אך אומר כי מבחינה מדעית --
03:19
we talked a lot about innovation today --
56
184000
2000
דיברנו הרבה על חדשנות היום --
03:21
the science of innovation,
57
186000
2000
מדע החדשנות,
03:23
how much we understand about how the brain is able to innovate
58
188000
2000
הידע שיש לנו לגבי כיצד המוח מסוגל להיות חדשני
03:25
is in its infancy,
59
190000
2000
הוא בחיתוליו.
03:27
and truly, we know very little about how we are able to be creative.
60
192000
3000
באמת ובתמים, אנו יודעים מעט מאד על כיצד אנו מסוגלים להיות יצירתיים.
03:30
And so I think that we're going to see
61
195000
2000
אז אני חושב שבמהלך 10, 20, 30 השנים הבאות
03:32
over the next 10, 20, 30 years
62
197000
2000
אנו עומדים לראות
03:34
a real science of creativity that's burgeoning and is going to flourish.
63
199000
3000
מדע אמיתי של יצירתיות מתפתח ופורח.
03:37
Because we now have new methods that can enable us
64
202000
2000
מכיוון שכעת יש בידינו שיטות שיכולות לאפשר לנו
03:39
to take this process of something like this,
65
204000
2000
לקחת תהליך כמו זה,
03:41
complex jazz improvisation, and study it rigorously.
66
206000
2000
אילתור ג'אזי מורכב, ולחקור אותו בקפדנות.
03:43
And so it gets down to the brain.
67
208000
2000
וכעת אנו מגיעים למוח.
03:45
And so all of us have this remarkable brain,
68
210000
2000
ולכולנו יש את המוח הנהדר הזה,
03:47
which is poorly understood to say the least.
69
212000
3000
אשר אם להשתמש בלשון המעטה, לא מאד מובן.
03:50
I think that neuroscientists
70
215000
2000
אני חושב שלמדענים בתחום הנוירולוגי
03:52
have many more questions than answers,
71
217000
2000
יש יותר שאלות מתשובות.
03:54
and I myself, I'm not going to give you many answers today,
72
219000
2000
ובאשר לעצמי - אני לא אספק לכם הרבה תשובות היום,
03:56
just ask a lot of questions.
73
221000
2000
רק הרבה שאלות.
03:58
And fundamentally that's what I do in my lab.
74
223000
2000
וזה באופן בסיסי מה שאני עושה במעבדתי.
04:00
I ask questions about what is this brain doing to enable us to do this.
75
225000
2000
אני שואל שאלות על מה עושה המוח שמאפשר לנו לעשות זאת.
04:02
This is the main method that I use. This is called functional MRI.
76
227000
3000
זאת השיטה העיקרית בה אני משתמש. זה נקרא MRI פונקציונלי.
04:05
If you've been in an MRI scanner, it's very much the same,
77
230000
3000
אם היית אי פעם בסורק MRI זה למעשה אותו הדבר,
04:08
but this one is outfitted in a special way
78
233000
2000
אך מכשיר זה מותאם באופן מיוחד
04:10
to not just take pictures of your brain,
79
235000
2000
לא רק לצלם תמונות המוח שלך
04:12
but to also take pictures of active areas of the brain.
80
237000
3000
אלא גם לצלם אזורים פעילים במוח.
04:15
Now the way that's done is by the following.
81
240000
2000
עכשיו, הדבר נעשה בדרך הבאה.
04:17
There's something called BOLD imaging,
82
242000
2000
יש משהו שנקרא דימות דרח"ד
04:19
which is Blood Oxygen Level Dependent imaging.
83
244000
2000
שפירושו דימות רמת חמצן בדם.
04:21
Now when you're in an fMRI scanner,
84
246000
2000
כעת, כאשר אתה נמצא בתוך סורק ה-fMRI
04:23
you're in a big magnet
85
248000
2000
אתה בתוך מגנט גדול
04:25
that's aligning your molecules in certain areas.
86
250000
2000
שמסדר מולקולות באזורים מסויימים.
04:27
When an area of the brain is active, meaning a neural area is active,
87
252000
3000
כאשר אזור במוח פעיל, כלומר אזור עצבי פעיל,
04:30
it gets blood flow shunted to that area.
88
255000
3000
הוא מקבל זרם של דם לאזור זה.
04:33
That blood flow causes an increase
89
258000
2000
זרם דם זה גורם לעליה
04:35
in local blood to that area
90
260000
2000
בדם מקומי לאזור זה
04:37
with a deoxyhemoglobin change in concentration.
91
262000
3000
ובו יש שינוי בריכוז הדה-אוקסי-המוגלובין.
04:40
Deoxyhemoglobin can be detected by MRI,
92
265000
2000
הדה-אוקסי-המוגלובין ניתן לגילוי על ידי MRI
04:42
whereas oxyhemoglobin can't.
93
267000
2000
בזמן שאוקסי-המוגלובין אינו ניתן לגילוי.
04:44
So through this method of inference --
94
269000
2000
וכך, דרך שיטת הסקת מסקנות זו --
04:46
and we're measuring blood flow, not neural activity --
95
271000
2000
ואנו מודדים את זרם הדם, לא פעילות עצבית --
04:48
we say that an area of the brain that's getting more blood
96
273000
2000
אנו אומרים שאזור במוח שמקבל יותר דם
04:50
was active during a particular task,
97
275000
2000
היה פעיל במשך משימה מסויימת.
04:52
and that's the crux of how fMRI works.
98
277000
2000
וזה לב ליבו של אופן הפעולה של fMRI.
04:54
And it's been used since the '90s
99
279000
2000
והשתמשו בו מאז שנות ה-90
04:56
to study really complex processes.
100
281000
3000
לחקר תהליכים מאד מורכבים.
04:59
Now I'm going to review a study that I did,
101
284000
2000
כעת אני הולך לסקור מחקר שביצעתי
05:01
which was jazz in an fMRI scanner.
102
286000
2000
שהיה ג'אז בתוך סורק fMRI.
05:03
And this was done with a colleague of mine, Alan Braun, at the NIH.
103
288000
2000
וזה התבצע יחד עם הקולגה שלי, אלן בראון ממכון הבריאות הלאומי.
05:05
This is a short video of how we did this project.
104
290000
3000
הנה סרטון קצר על איך ביצענו את הפרויקט.
05:08
(Video) Charles Limb: This is a plastic MIDI piano keyboard
105
293000
2000
זוהי מקלדת MIDI מפלסטיק
05:10
that we use for the jazz experiments.
106
295000
2000
שבה אנו משתמשים לצורך ניסויי הג'אז.
05:12
And it's a 35-key keyboard
107
297000
2000
זוהי מקלדת בעלת 35 קלידים
05:14
that is designed to fit both inside the scanner,
108
299000
2000
שמתוכננת כך שתוכל להיכנס בתוך הסורק,
05:16
be magnetically safe,
109
301000
2000
להיות בטוחה מבחינה מגנטית,
05:18
have minimal interference
110
303000
2000
ליצור מינימום של הפרעות
05:20
that would contribute to any artifact
111
305000
2000
שתשפענה על התוצאה
05:22
and have this cushion so that it can rest on the players' legs
112
307000
3000
ויש לה את הכרית הזאת שתוכל להיות מונחת על רגלי הנגנים
05:25
while they're lying down in the scanner, playing on their back.
113
310000
3000
בזמן שהם שוכבים על הגב בתוך הסורק ומנגנים.
05:28
And it works like this -- this doesn't actually produce any sound.
114
313000
3000
וזה עובד כך - זה לא באמת מייצר קול.
05:31
It sends out what's called a MIDI signal --
115
316000
2000
זה שולח מה שנקרא אותות MIDI --
05:33
or a Musical Instrument Digital Interface --
116
318000
2000
musical instrument digital interface --
05:35
through these wires into the box and then the computer,
117
320000
3000
דרך חוטים אלה אל תוך הקופסה ואז אל המחשב
05:38
which then trigger high-quality piano samples like this.
118
323000
3000
שמייצר אז דגימות פסנתר באיכות גבוהה כמו זאת.
05:41
(Music)
119
326000
3000
(מוזיקה)
05:47
(Music)
120
332000
20000
(מוזיקה)
06:09
CL: Okay, so it works.
121
354000
2000
או קיי, זה עובד.
06:11
And so through this piano keyboard,
122
356000
2000
וכך, בעזרת מקלדת זו
06:13
we now have the means to take a musical process and study it.
123
358000
2000
קיבלנו אמצעי שבעזרתו ניתן לקחת תהליך מוסיקלי ולחקור אותו.
06:15
So what do you do now that you have this cool piano keyboard?
124
360000
3000
אם כן, מה עושים עכשיו, כאשר יש לנו את המקלדת המגניבה הזאת?
06:18
You can't just sort of -- "It's great we've got this keyboard."
125
363000
2000
אתה לא יכול סתם כאילו - "זה אדיר שיש לנו את המקלדת".
06:20
We actually have to come up with a scientific experiment.
126
365000
2000
אנו למעשה צריכים להמציא ניסוי מדעי.
06:22
And so the experiment really rests on the following:
127
367000
3000
והניסוי מתבסס על הדברים הבאים.
06:26
What happens in the brain during something that's memorized and over-learned,
128
371000
3000
מה קורה במוח במהלך משהו שמשננים אותו ולומדים אותו לימוד-יתר,
06:29
and what happens in the brain during something
129
374000
2000
ומה קורה במוח במהלך משהו
06:31
that is spontaneously generated, or improvised,
130
376000
2000
שמיוצר באופן ספונטני או מאולתר,
06:33
in a way that's matched motorically
131
378000
2000
באופן שמתואם מוטורית
06:35
and in terms of lower-level sensory motor features?
132
380000
3000
ובמונחים של תכונות מוטוריות תחושתיות ברמה נמוכה?
06:38
And so, I have here what we call the "paradigms."
133
383000
3000
וכך, יש לי כאן מה שנקרא הפרדיגמות.
06:41
There's a scale paradigm, which is just playing a scale up and down, memorized.
134
386000
3000
יש את פרדיגמת הסולם, אשר הינה ניגון במעלה ובמורד הסולם המוסיקלי, מתוך זכרון.
06:44
And then there's improvising on a scale --
135
389000
2000
ויש גם את האילתור על הסולם --
06:46
quarter notes, metronome, right hand --
136
391000
2000
רבעי תו, מטרונום, יד ימין --
06:48
scientifically very safe,
137
393000
2000
מאד בטוח מבחינה מדעית
06:50
but musically really boring.
138
395000
2000
אך ממש משעמם מבחינה מוסיקלית.
06:52
And then there's the bottom one, which is called the jazz paradigm.
139
397000
2000
ויש גם את הפרדיגמה האחרונה ברשימה שנקראת פרדיגמת הג'אז.
06:54
And so what we did was we brought professional jazz players to the NIH,
140
399000
2000
אז מה שעשינו הוא שהבאנו נגני גאז מקצוענים למכון הבריאות הלאומי
06:56
and we had them memorize this piece of music on the left, the lower-left --
141
401000
3000
וביקשנו מהם ללמוד בע"פ את קטע המוסיקה כאן בפינה השמאלית התחתונה --
06:59
which is what you heard me playing --
142
404000
2000
שזהו הקטע ששמעתם אותי מנגן --
07:01
and then we had them improvise to the same exact chord changes.
143
406000
3000
ואז ביקשנו מהם לאלתר על בסיס בדיוק אותם אקורדים.
07:04
And if you can hit that lower-right sound icon,
144
409000
2000
ואם תוכל ללחוץ על הצלמית בפינה הימנית התחתונה,
07:06
that's an example of what was recorded in the scanner.
145
411000
2000
זוהי דוגמה של מה שהוקלט בתוך הסורק.
07:08
(Music)
146
413000
5000
(מוזיקה)
07:36
So in the end, it's not the most natural environment,
147
441000
2000
בסופו של דבר זו אינה הסביבה הטבעית ביותר
07:38
but they're able to play real music.
148
443000
2000
אך הם מסוגלים לנגן מוסיקה אמיתית.
07:40
And I've listened to that solo 200 times,
149
445000
2000
ואני הקשבתי לסולו הזה 200 פעם
07:42
and I still like it.
150
447000
2000
והוא עדיין מוצא חן בעיניי.
07:44
And the musicians, they were comfortable in the end.
151
449000
2000
והנגנים - בסופו של דבר היה להם נוח.
07:46
And so we first measured the number of notes.
152
451000
2000
וכך, מדדנו קודם כל את מספר התוים.
07:48
Were they in fact just playing a lot more notes when they were improvising?
153
453000
2000
האם הם בסה"כ ניגנו הרבה יותר תוים במהלך אילתור?
07:50
That was not what was going on.
154
455000
2000
זה לא מה שקרה.
07:52
And then we looked at the brain activity.
155
457000
2000
ואז הסתכלנו על פעילות מוחית.
07:54
I'm going to try to condense this for you.
156
459000
2000
אני הולך לרכז לכם את זה.
07:56
These are contrast maps that are showing subtractions
157
461000
3000
אלה הן מפות הניגודיות שמראות הפרשים
07:59
between what changes when you're improvising
158
464000
2000
בין מה שמשתנה כשאתה מאלתר
08:01
versus when you're doing something memorized.
159
466000
2000
לעומת כאשר אתה מבצע משהו מזכרון.
08:03
In red is an area that active in the prefrontal cortex,
160
468000
2000
באדום צבוע אזור פעיל ב-prefrontal cortex
08:05
the frontal lobe of the brain,
161
470000
2000
שהיא האונה הקידמית של המוח.
08:07
and in blue is this area that was deactivated.
162
472000
2000
ובכחול - אזור זה שפסק מפעילות.
08:09
And so we had this focal area called the medial prefrontal cortex
163
474000
2000
וכך, קיבלנו אזור ממוקד זה שנקרא האונה הקדמית האמצעית
08:11
that went way up in activity.
164
476000
2000
שבה הוגברה פעילות באופן משמעותי.
08:13
We had this broad patch of area called the lateral prefrontal cortex
165
478000
3000
יש לנו את אזור רחב שנקרא האונה הקדמית הצידית
08:16
that went way down in activity, and I'll summarize that for you here.
166
481000
3000
שפעילותה ירדה באופן משמעותי ואני אסכם זאת כאן.
08:19
Now these are multifunctional areas of the brain.
167
484000
2000
אלה הם אזורים רב-תפקודיים של המוח.
08:21
As I like to say, these are not the "jazz areas" of the brain.
168
486000
3000
כמו שאני אוהב לומר, אלה לא אזורי הג'אז של המוח.
08:24
They do a whole host of things
169
489000
2000
הם עושים כל מיני דברים
08:26
that have to do with self-reflection,
170
491000
2000
שקשורים לשיקוף עצמי,
08:28
introspection, working memory and so forth.
171
493000
2000
התבוננות פנימה, עבודה עם זכרון וכו'.
08:30
Really, consciousness is seated in the frontal lobe.
172
495000
3000
באמת התודעה ממוקמת באונה הקדמתית.
08:33
But we have this combination
173
498000
2000
אך יש לנו את השילוב
08:35
of an area that's thought to be involved in self-monitoring, turning off,
174
500000
3000
של אזור שנחשב למעורב בבקרה עצמית - מכובה,
08:38
and this area that's thought to be autobiographical,
175
503000
2000
ואזור זה שנחשב לאוטוביוגרפי
08:40
or self-expressive, turning on.
176
505000
2000
או קשור לביטוי עצמי - מופעל.
08:42
And we think, at least in this preliminary --
177
507000
2000
ואנו חושבים, לפחות במחקר ראשוני זה --
08:44
it's one study; it's probably wrong,
178
509000
2000
זה רק מחקר אחד. הוא כנראה מוטעה.
08:46
but it's one study --
179
511000
2000
אך זה מחקר אחד.
08:48
we think that at least a reasonable hypothesis
180
513000
3000
אנו חושבים שזוהי היפותזה סבירה
08:51
is that, to be creative,
181
516000
2000
שעל מנת להיות יצירתי
08:53
you have to have this weird dissociation in your frontal lobe.
182
518000
2000
הכרחי שהאונה הקדמית שלך תהיה מנותקת.
08:55
One area turns on, and a big area shuts off,
183
520000
2000
אזור אחד נכנס לפעולה ואזור גדול אחר נכבה
08:57
so that you're not inhibited, so that you're willing to make mistakes,
184
522000
3000
כדי שלא תהיה מרוסן, כדי שתהיה מוכן לטעות,
09:00
so that you're not constantly shutting down
185
525000
2000
כדי שלא תסגור כל הזמן
09:02
all of these new generative impulses.
186
527000
3000
את כל הדחפים המחוללים הללו.
09:05
Now a lot of people know that music is not always a solo activity --
187
530000
3000
לא הרבה יודעים כי מוסיקה היא לא תמיד פעילות של יחיד --
09:08
sometimes it's done communicatively.
188
533000
2000
לעיתים היא מבוצעת תוך כדי תקשורת.
09:10
And so the next question was:
189
535000
2000
ואז השאלה הבאה היתה:
09:12
What happens when musicians are trading back and forth,
190
537000
2000
מה קורה כאשר נגנים עוסקים ב"סחר חליפין" דו-כיווני,
09:14
something called "trading fours,"
191
539000
2000
דבר שלעיתים נקרא "סחר רביעיות",
09:16
which is something they do normally in a jazz experiment?
192
541000
2000
שזה משהו שעושים הרבה בניסוי ג'אז?
09:18
So this is a twelve-bar blues.
193
543000
2000
אם כן, הנה בלוז 12 התיבות
09:20
And I've broken it down into four-bar groups here,
194
545000
2000
שפיצלתי אותו לקבוצות של 4 תיבות
09:22
so you would know how you would trade.
195
547000
2000
כדי שתדעו כיצד לסחור.
09:24
Now what we did was we brought a musician into the scanner -- same way --
196
549000
2000
עכשיו, מה שעשינו הוא שהכנסנו נגן אל תוך הסורק -- באותו אופן --
09:26
had them memorize this melody
197
551000
2000
ביקשנו מהם לשנן את המנגינה
09:28
and then had another musician out in the control room
198
553000
2000
ואז ביקשנו מנגן אחר בתוך חדר הבקרה
09:30
trading back and forth interactively.
199
555000
3000
"לסחור" בשני הכיוונים בצורה אינטרקטיבית.
09:33
So this is a musician, Mike Pope,
200
558000
2000
אז הנה הנגן, מייק פופ,
09:35
one of the world's best bassists and a fantastic piano player.
201
560000
3000
אחד מגדולי הבסיסטים בעולם ונגן מסנתר פנטסטי.
09:43
So he's now playing the piece
202
568000
2000
הוא מנגן כעת את החלק
09:45
that we just saw
203
570000
2000
שהרגע ראינו
09:47
just a little better than I wrote it.
204
572000
2000
רק מעט טוב יותר מאשר אני כתבתי אותו.
09:49
(Video) CL: Mike, come on in. Mike Pope: May the force be with you.
205
574000
2000
מייק, בוא כנס. שיהיה בהצלחה
09:51
Nurse: Nothing's in your pockets, right Mike?
206
576000
2000
אין כלום בכיסים שלך, נכון מייק?
09:53
MP: Nope. Nothing's in my pockets. Nurse: Okay.
207
578000
3000
לא, אין לי כלום בכיסים. או קיי.
10:05
CL: You have to have the right attitude to agree to it.
208
590000
2000
אתה צריך להיות במצב רוח מתאים כדי להסכים לזה.
10:07
(Laughter)
209
592000
2000
(צחוק)
10:09
It's kind of fun actually.
210
594000
2000
זה די כיף בסה"כ.
10:11
And so now we're playing back and forth.
211
596000
3000
ואז אנו מנגנים הלוך ושוב.
10:14
He's in there. You can see his legs up there.
212
599000
3000
הוא שם. אפשר לראות את הרגליים שלו שם.
10:18
And then I'm in the control room here, playing back and forth.
213
603000
3000
ואני כאן בחדר הבקרה, מנגנים הלוך ושוב.
10:21
(Music)
214
606000
3000
(מוזיקה)
10:33
(Video) Mike Pope: This is a pretty good representation
215
618000
3000
זה מייצג לא רע
10:36
of what it's like.
216
621000
2000
את מה שזה.
10:38
And it's good that it's not too quick.
217
623000
2000
וזה טוב שזה לא מהיר מדי.
10:40
The fact that we do it over and over again
218
625000
2000
העובדה שאנו עושים זאת שוב ושוב
10:42
lets you acclimate to your surroundings.
219
627000
3000
מאפשרת להסתגל לסביבה.
10:46
So the hardest thing for me was the kinesthetic thing,
220
631000
3000
הדבר הקשה עבורי היה העניין הקינסטטי
10:49
of looking at my hands
221
634000
2000
של להסתכל על הידיים שלי
10:51
through two mirrors,
222
636000
2000
דרך שתי מראות
10:53
laying on my back
223
638000
2000
בשוכבי על גבי
10:55
and not able to move at all except for my hand.
224
640000
2000
ולא להזיז דבר מלבד הידיים שלי.
10:57
That was challenging.
225
642000
2000
זה היה מאתגר.
10:59
But again,
226
644000
2000
אבל שוב,
11:01
there were moments, for sure,
227
646000
3000
היו רגעים,
11:04
there were moments
228
649000
2000
בהחלט היו רגעים
11:06
of real, honest-to-God musical interplay, for sure.
229
651000
4000
של פעולה מוסיקלית הדדית כנה ואמיתית, בהחלט.
11:10
CL: At this point, I'll take a few moments.
230
655000
2000
בנקודה זו אקח כמה רגעים.
11:12
And so what you're seeing here --
231
657000
2000
ובכן מה שהנכם רואים כאן --
11:14
and I'm doing a cardinal sin in science,
232
659000
2000
ואני חוטא חטא חמור במדע
11:16
which is to show you preliminary data.
233
661000
2000
בכך שאני מראה לכם נתונים ראשוניים.
11:18
This is one subject's data.
234
663000
2000
אלה הם נתונים של אדם אחד.
11:20
This is, in fact, Mike Pope's data.
235
665000
2000
אלה למעשה הנתונים של מייק פופ.
11:22
So what am I showing you here?
236
667000
2000
אז מה אני מראה לכם כאן?
11:24
When he was trading fours with me, improvising versus memorized,
237
669000
3000
בזמן שהוא ואני עסקנו בסחר רביעיות, אילתור מול זיכרון
11:27
his language areas lit up, his Broca's area,
238
672000
3000
אזורי השפה שלו נדלקו, אזור הברוקה שלו,
11:30
which is inferior frontal gyrus on the left.
239
675000
2000
שהוא הפיתול הקדמי התחתון של המוח מצד שמאל.
11:32
He actually had it also homologous on the right.
240
677000
2000
למעשה זה היה הומולוגי גם מצד ימין.
11:34
This is an area thought to be involved in expressive communication.
241
679000
3000
זהו אזור שנחשב כמעורב בתקשורת אקספרסיבית, הבעתית.
11:37
This whole notion that music is a language --
242
682000
2000
כל הרעיון הזה שמוסיקה היא שפה,
11:39
well maybe there's a neurologic basis to it in fact after all,
243
684000
3000
ובכן ייתכן ששיש בסיס נוירולוגי לכך אחרי הכל,
11:42
and we can see it when two musicians are having a musical conversation.
244
687000
3000
ואנו עדים לכך כאשר שני נגנים מנהלים שיחה מוסיקלית.
11:45
And so we've done this actually on eight subjects now,
245
690000
2000
ואז אנו ביצענו את זה למעשה על 8 אנשים עד עכשיו,
11:47
and we're just getting all the data together,
246
692000
2000
ואנו כרגע אוספים את כל הנתונים.
11:49
so hopefully we'll have something to say about it meaningfully.
247
694000
2000
אז אנו מקווים שנוכל לומר משהו בעל משמעות.
11:51
Now when I think about improvisation and the language, well what's next?
248
696000
3000
עכשיו, כשאני חושב על אילתור והשפה, אם כן, מה הלאה?
11:54
Rap, of course, rap --
249
699000
2000
ראפ כמובן, ראפ --
11:56
free-style.
250
701000
2000
פרי-סטייל.
11:58
And so I've always been fascinated by free-style.
251
703000
2000
וכך, תמיד ריתק אותי הפרי-סטייל.
12:00
And let's go ahead and play this video here.
252
705000
2000
אז בואו נראה את הסרטון.
12:02
(Video) Mos Def: ♫ ... brown skin I be, standing five-ten I be ♫
253
707000
2000
(וידאו) מוס דף: ♫ עור חום אני להיות, גובה מטר שמונים אני להיות ♫
12:04
♫ Rockin' it when I be, in your vicinity ♫
254
709000
3000
♫ זה נהדר כאשר אני בקרבתך להיות ♫
12:07
♫ Whole-style synergy, recognize symmetry ♫
255
712000
2000
♫ סגנון שלם סינרגיה , להכיר סימטריה ♫
12:09
♫ Go and try to injure me, broke 'em down chemically ♫
256
714000
3000
♫ עכשיו נסה לפגוע בי, שברתי אותם כימית ♫
12:12
♫ Ain't the number 10 MC, talk about how been I be ♫
257
717000
2000
♫ האם מספר 10 לא מ.ס. , דבר על איך אני להיות ♫
12:14
♫ Styled it like Kennedy, late like a 10 to three ♫
258
719000
3000
♫סגנון כמו של קנדי, מאחר איחור תמידי ♫
12:17
♫ When I say when I be, girls say bend that key cut ♫
259
722000
3000
♫ כשאני לומר כשאני להיות, בנות אומרות לכופף ת'מפתחות - קאט! ♫
12:20
CL: And so there's a lot of analogy
260
725000
2000
צ. ל. אם כן, יש הרבה דמיון
12:22
between what takes place in free-style rap and jazz.
261
727000
2000
בין מה שקורה בראפ בסגנון חופשי לבין ג'אז.
12:24
There are, in fact, a lot of correlations between the two forms of music
262
729000
2000
לדעתי יש למעשה קורלציה רבה בין שתי צורות מוסיקה
12:26
I think in different time periods.
263
731000
2000
בתקופות שונות.
12:28
In a lot a ways, rap serves the same social function
264
733000
2000
בהרבה דרכים ראפ משרת את אותה פונקציה חברתית
12:30
that jazz used to serve.
265
735000
2000
ששירת בעבר הג'אז.
12:32
So how do you study rap scientifically?
266
737000
2000
אז איך לומדים ראפ באופן מדעי?
12:34
And my colleagues kind of think I'm crazy,
267
739000
2000
והקולגות שלי די חושבים שאני מטורף
12:36
but I think it's very viable.
268
741000
2000
אך אני חושב שיש לזה סיכוי רב.
12:38
And so this is what you do: you have a free-style artist
269
743000
2000
ובכן, זה מה שעושים: לוקחים זמר פרי-סטייל
12:40
come in and memorize a rap that you write for them,
270
745000
2000
ומבקשים ממנו לשנן קטע ראפ שכתבו בשבילו,
12:42
that they've never heard before,
271
747000
2000
ושאותו לא שמע מעולם,
12:44
and then you have them free-style.
272
749000
2000
ואז מבקשים ממנו לשיר אותו.
12:46
So I told my lab members that I would rap for TED,
273
751000
2000
אז אמרתי לצוות המעבדה שלי שאני אשיר ראפ עבור TED,
12:48
and they said, "No, you won't."
274
753000
2000
והם אמרו: "אתה לא תעשה את זה".
12:50
And then I thought --
275
755000
2000
ואז חשבתי --
12:52
(Applause)
276
757000
6000
(מחיאות כפיים)
12:58
But here's the thing.
277
763000
2000
זה העניין.
13:00
With this big screen, you can all rap with me. Okay?
278
765000
3000
כולכם יכולים להצטרף אליי לראפ, עם המסך הגדול הזה, או קיי?
13:03
So what we had them do
279
768000
2000
אז מה שביקשנו מהם לעשות
13:05
was memorize this lower-left sound icon, please.
280
770000
2000
הוא לשנן את ה... צלמית הצליל בפינה השמאלית התחתונה בבקשה.
13:07
This is the control condition. This is what they memorized.
281
772000
3000
זה קטע הבקרה. זה מה שהם שיננו.
13:10
Computer: ♫ Memory, thump. ♫
282
775000
2000
זכרון, "הולם".
13:12
CL: ♫ Thump of the beat in a known repeat ♫
283
777000
3000
♫ מחזור הקצב, התוף הולם ♫
13:15
♫ Rhythm and rhyme, they make me complete ♫
284
780000
3000
♫ קצב וחרוז עושים אותי שלם ♫
13:18
♫ The climb is sublime when I'm on the mic ♫
285
783000
2000
♫ מטפס לעננים, על הילוך הסרק ♫
13:20
♫ Spittin' rhymes that hit you like a lightning strike ♫
286
785000
3000
♫ יורק ת'חרוזים כמכות ברק ♫
13:23
♫ I search for the truth in this eternal quest ♫
287
788000
2000
♫ "מחפש". מחפש ת'אמת במסע כיבוש ♫
13:25
♫ My passion's not fashion, you can see how I'm dressed ♫
288
790000
3000
♫ אופנה - לא בשבילי, תראו איך שאני לבוש ♫
13:28
♫ Psychopathic words in my head appear ♫
289
793000
3000
♫ מילים פסיכופתיות צצות בראשי ♫
13:31
♫ Whisper these lyrics only I can hear ♫
290
796000
3000
♫ לוחש את הפזמון לו רק אני מקשיב ♫
13:34
♫ The art of discovering and that which is hovering ♫
291
799000
2000
♫ "אמנות". אמנות הגילוי את כל מה שחבוי ♫
13:36
♫ Inside the mind of those unconfined ♫
292
801000
3000
♫ בראשם החלול של אנשים ללא גבול ♫
13:39
♫ All of these words keep pouring out like rain ♫
293
804000
3000
♫ מילים וצלילים כמו מבול נשפכים ♫
13:42
♫ I need a mad scientist to check my brain ♫
294
807000
3000
♫ צריך מדען מטורף שיבדוק את מוחי ♫
13:45
(Applause)
295
810000
9000
(מחיאות כפיים)
13:54
I guarantee you that will never happen again.
296
819000
3000
אני מבטיח לכם - זה לעולם לא יקרה שוב.
13:57
(Laughter)
297
822000
2000
(צחוק)
13:59
So now, what's great about these free-stylers,
298
824000
2000
אז עכשיו, מה שיפה בזמרי פרי-סטייל הללו,
14:01
they will get cued different words.
299
826000
2000
הם יקבלו מלים שונות אחת אחרי שניה.
14:03
They don't know what's coming, but they'll hear something off the cuff.
300
828000
2000
הם לא יודעים מה מצפה להם, אבל הם ישמעו משהו ללא הכנה.
14:05
Go ahead and hit that right sound icon.
301
830000
2000
קדימה, תלחץ על צלמית הקול מימין
14:07
They are going to be cued these three square words: "like," "not" and "head."
302
832000
3000
הולכים להשמיע להם אחת אחת מילים: "כמו", "לא" ו-"ראש".
14:10
He doesn't know what's coming.
303
835000
2000
הוא לא יודע מה מגיע.
14:12
Free-styler: ♫ I'm like some kind of [unclear] ♫
304
837000
2000
♫ "כמו". אני כמו איזה מין [לא ברור] ♫
14:14
♫ [unclear] extraterrestrial, celestial scene ♫
305
839000
3000
♫ [לא ברור] מחזה שמיימי, חוצני ♫
14:17
♫ Back in the days, I used to sit in pyramids and meditate ♫
306
842000
3000
♫ היו זמנים בהם ישבתי בפירמידות בלי לחשוש ♫
14:20
♫ With two microphones hovering over my head ♫
307
845000
3000
♫ עם שני מיקרופונים שמרחפים לי מעל הראש ♫
14:23
♫ See if I could still listen, spittin' off the sound ♫
308
848000
3000
♫ נראה אם אני עוד מסוגל לשמוע ולירוק צלילים ♫
14:26
♫ See what you grinning ♫
309
851000
2000
♫ נראה מה כל כך מצחיק אותך ♫
14:28
♫ I teach the children in the back of the classroom ♫
310
853000
2000
♫ מלמד ת'ילדים בקצה של הכיתה ♫
14:30
♫ About the message of apocalyptical ♫
311
855000
3000
♫ על המסר של אפוקליפסה ♫
14:33
♫ Not really though, 'cause I've got to keep it simple ♫
312
858000
3000
♫ לא ממש קשוח, מפני שאני חייב להשאיר את זה פשוט ♫
14:36
♫ [unclear] instrumental ♫
313
861000
2000
♫ [לא ברור] אינסטרומנטלי ♫
14:38
♫ Detrimental playing Super Mario ♫
314
863000
3000
♫ במשחק של סופר מריו ♫
14:41
♫ [unclear] boxes [unclear] hip hop ♫
315
866000
4000
♫ [לא ברור] קופסאות [לא ברור] היפ הופ ♫
14:45
CL: So again, it's an incredible thing that's taking place.
316
870000
2000
צ.ל. אז שוב, זה מדהים מה שקורה כאן.
14:47
It's doing something that, neurologically, is remarkable.
317
872000
2000
זה משהו שמבחינה נוירולוגית הוא יוצא דופן.
14:49
Whether or not you like the music is irrelevant.
318
874000
2000
וזה לא משנה אם אתה אוהב מוסיקה או לא.
14:51
Creatively speaking, it's just a phenomenal thing.
319
876000
2000
מבחינה יצירתית זה פשוט דבר פנומנאלי.
14:53
This is a short video of how we actually do this in a scanner.
320
878000
3000
הנה סרטון קצר על כיצד אנו למעשה עושים זאת עם הסורק.
14:56
(Laughter)
321
881000
3000
(צחוק)
14:59
(Video) CL: We're here with Emmanuel.
322
884000
2000
אנו כאן עם עמנואל.
15:01
CL: That was recorded in the scanner, by the way.
323
886000
2000
זה, אגב, הוקלט בסורק.
15:03
(Video) CL: That's Emmanuel in the scanner.
324
888000
2000
הנה עמנואל בתוך הסורק.
15:06
He's just memorized a rhyme for us.
325
891000
3000
הוא שינן את החרוזים לפי בקשתנו.
15:12
Emmanuel: ♫ Top of the beat with no repeat ♫
326
897000
3000
♫ מחזור הקצב, התוף הולם ♫
15:15
♫ Rhythm and rhyme make me complete ♫
327
900000
3000
♫ קצב וחרוז עושים אותי שלם ♫
15:18
♫ Climb is sublime when I'm on the mic ♫
328
903000
3000
♫ מטפס לעננים, על הילוך הסרק ♫
15:21
♫ Spittin' rhymes that'll hit you like a lightning strike ♫
329
906000
2000
♫ יורק ת'חרוזים כמכות ברק ♫
15:23
♫ I search for the truth in this eternal quest ♫
330
908000
3000
♫ "מחפש". מחפש ת'אמת במסע כיבוש ♫
15:26
♫ I'm passing on fashion; you can see how I'm dressed ♫
331
911000
3000
♫ אופנה - לא בשבילי, תראו איך שאני לבוש ♫
15:29
CL: Okay. So I'm going to stop that there. So what do we see in his brain?
332
914000
3000
או קיי. אני אעצור כאן. אז מה אנו רואים בתוך מוחו?
15:32
Well, this is actually four rappers' brains.
333
917000
2000
אם כן, זהו מוחם של ארבעה ראפרים.
15:34
And what we see, we do see language areas lighting up,
334
919000
2000
ומה שאנו רואים, אנו כן רואים את אזורי השפה מוארים,
15:36
but then -- eyes closed --
335
921000
2000
אבל אז -- תוך עצימת עיניים --
15:38
when you are free-styling versus memorizing,
336
923000
3000
כאשר אתה עושים פרי-סטייל לעומת שינון
15:41
you've got major visual areas lighting up.
337
926000
2000
מוארים אזורים חזותיים נרחבים.
15:43
You've got major cerebellar activity, which is involved in motor coordination.
338
928000
3000
ישנה פעילות נרחבת של המוח הקטן, שמעורב בקואורדינציה מוטורית.
15:46
You have heightened brain activity when you're doing a comparable task,
339
931000
3000
ישנה פעילות מוחית מוגברת כאשר מבצעים משימות דומות
15:49
when that one task is creative and the other task is memorized.
340
934000
3000
כאשר משימה אחת היא יצירתית והאחרת - מבוססת על זכרון.
15:53
It's very preliminary, but I think it's kind of cool.
341
938000
2000
זה מאד ראשוני אבל אני חושב שזה די מגניב.
15:55
So just to conclude, we've got a lot of questions to ask,
342
940000
3000
אז רק לסכם, יש לנו המון שאלות לשאול.
15:58
and like I said, we'll ask questions here, not answer them.
343
943000
3000
וכמו שאמרתי, אנו נשאל כאן שאלות - לא נענה עליהן.
16:01
But we want to get at the root of what is creative genius, neurologically,
344
946000
3000
אך אנו רוצים להבין מהשורש מהי גאונות יצירתית מבחינה נוירולוגית.
16:04
and I think, with these methods, we're getting close to being there.
345
949000
3000
ואני חושב שבעזרת שיטות אלו אנו מתקרבים לשם.
16:07
And I think hopefully in the next 10, 20 years
346
952000
2000
ואני מקווה שתוך 10, 20 השנים הבאות
16:09
you'll actually see real, meaningful studies
347
954000
2000
באמת נוכל לראות מחקרים אמיתיים ובעלי משמעות
16:11
that say science has to catch up to art,
348
956000
4000
שיאמרו כי על המדע להשיג את האמנות,
16:15
and maybe we're starting now to get there.
349
960000
2000
ואולי כיום אנו מתחילים להגיע לשם.
16:17
And so I want to thank you for your time. I appreciate it.
350
962000
2000
אז אני רוצה להודות לכם על זמנכם. תודה רבה.
16:19
(Applause)
351
964000
5000
(מחיאות כפיים)
ABOUT THE SPEAKER
Charles Limb - ResearcherCharles Limb is a doctor and a musician who researches the way musical creativity works in the brain.
Why you should listen
Charles Limb is the Francis A. Sooy, MD Professor and Chief of Otology/Neurotology and Skull Base Surgery at the University of California, San Francisco, and he's a Faculty Member at the Peabody Conservatory of Music. He combines his two passions to study the way the brain creates and perceives music. He's a hearing specialist and surgeon at Johns Hopkins who performs cochlear implantations on patients who have lost their hearing. And he plays sax, piano and bass.
In search of a better understanding of how the mind perceives complex auditory stimuli such as music, he's been working with Allen Braun to look at the brains of improvising musicians and study what parts of the brain are involved in the kind of deep creativity that happens when a musician is really in the groove.
Read our Q&A about hip-hop studies with Charles Limb on the TED Blog >>
Plus our quick catchup Q&A at TEDMED 2011 -- including his top 5 songs of all time >>
Read the 2014 paper "Neural Substrates of Interactive Musical Improvisation: An fMRI Study of ‘Trading Fours’ in Jazz" >>
Charles Limb | Speaker | TED.com