ABOUT THE SPEAKER

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.

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.

More profile about the speaker
Nancy Kanwisher | Speaker | TED.com

TED2014

Nancy Kanwisher: A neural portrait of the human mind

ננסי קנווישר: דיוקן עצבי של המוח האנושי

Filmed: 2014-03-14

Readability: 4.2

1,226,930 views

חלוצת הדמיות המוח ננסי קנווישר משתמשת בסריקות MRI תפקודי על מנת לראות פעילות באזורי המוח (לרוב המוח שלה). היא מספרת על התגליות שלה ושל עמיתיה: המוח בנוי גם מאזורים מתמחים וגם מאזורים כלליים, והפתעה נוספת: יש עוד המון מה לגלות.

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

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

00:12

Todayהיום I want to tell you

0

604

1216

היום ברצוני לספר לכם

00:13

about a projectפּרוֹיֶקט beingלהיות carriedנשא out

1

1820

1803

על מיזם שמבוצע

00:15

by scientistsמדענים all over the worldעוֹלָם

2

3623

2687

בידי מדענים מכל רחבי העולם

00:18

to paintצֶבַע a neuralעֲצַבִּי portraitדְיוֹקָן of the humanבן אנוש mindאכפת.

3

6310

3288

שמטרתו לצייר דיוקן עצבי
של מוח האדם.

00:21

And the centralמֶרכָּזִי ideaרַעְיוֹן of this work

4

9598

2172

והרעיון המרכזי של העבודה הזו

00:23

is that the humanבן אנוש mindאכפת and brainמוֹחַ

5

11770

1858

טוען שהמוח האנושי

00:25

is not a singleיחיד, general-purposeמטרה כללית processorמעבד,

6

13628

2857

איננו מעבד רב-תכליתי אחד,

00:28

but a collectionאוסף of highlyמְאוֹד specializedהתמחה componentsרכיבים,

7

16485

3442

אלא אוסף של רכיבים מתמחים,

00:31

eachכל אחד solvingפְּתִירָה a differentשונה specificספֵּצִיפִי problemבְּעָיָה,

8

19927

2983

כל אחד מהם פותר בעיה מסוימת,

00:34

and yetעדיין collectivelyיַחַד makingהֲכָנָה up

9

22910

2336

ויחד הם יוצרים

00:37

who we are as humanבן אנוש beingsישויות and thinkersהוגים.

10

25246

4356

את מי שאנחנו כבני אדם חושבים.

00:41

To give you a feel for this ideaרַעְיוֹן,

11

29602

1476

כדי להמחיש לכם את הרעיון הזה,

00:43

imagineלדמיין the followingהבא scenarioתַרחִישׁ:

12

31078

2664

דמיינו את התרחיש הבא:

00:45

You walkלָלֶכֶת into your child'sילדים day careלְטַפֵּל centerמֶרְכָּז.

13

33742

2196

אתם נכנסים לגן הילדים של בִתכם.

00:47

As usualרָגִיל, there's a dozenתְרֵיסַר kidsילדים there

14

35938

2237

כרגיל, יש שם עוד עשרה ילדים

00:50

waitingהַמתָנָה to get pickedהרים up,

15

38175

1591

שמחכים שיבואו לקחת אותם,

00:51

but this time,

16

39766

1632

אבל הפעם,

00:53

the children'sילדים facesפרצופים look weirdlyמוזר similarדוֹמֶה,

17

41398

2985

פני הילדים נראים דומים באופן מוזר,

00:56

and you can't figureדמות out whichאיזה childיֶלֶד is yoursשלך.

18

44383

2808

ואתם לא מצליחים להבין מי מהם היא ילדתכם.

00:59

Do you need newחָדָשׁ glassesמשקפיים?

19

47191

1749

האם אתם זקוקים למשקפיים?

01:00

Are you losingלאבד your mindאכפת?

20

48940

1908

האם יצאתם מדעתכם?

01:02

You runלָרוּץ throughדרך a quickמָהִיר mentalנַפשִׁי checklistצ'ק ליסט.

21

50848

2452

אתם בודקים את עצמכם בזריזות.

01:05

No, you seemנראה to be thinkingחושב clearlyבְּבִירוּר,

22

53300

1894

לא, נראה שאתם עדיין שפויים,

01:07

and your visionחָזוֹן is perfectlyמושלם sharpחַד.

23

55194

2391

והראייה שלכם חדה ומדויקת.

01:09

And everything looksנראה normalנוֹרמָלִי

24

57585

1789

והכל נראה תקין

01:11

exceptמלבד the children'sילדים facesפרצופים.

25

59374

2162

פרט לפני הילדים.

01:13

You can see the facesפרצופים,

26

61536

1786

אתם רואים את הפנים,

01:15

but they don't look distinctiveמְיוּחָד,

27

63322

1708

אבל אין בינם הבדלים,

01:17

and noneאף אחד of them looksנראה familiarמוּכָּר,

28

65030

1858

ואף אחד מהם לא נראה מוכר,

01:18

and it's only by spottingתַצְפִּית an orangeתפוז hairשיער ribbonסֶרֶט

29

66888

2498

ורק כאשר אתם מזהים את סרט השער הכתום

01:21

that you find your daughterבַּת.

30

69386

1896

אתם מוצאים את בתכם.

01:23

This suddenפִּתְאוֹמִי lossהֶפסֵד of the abilityיְכוֹלֶת to recognizeלזהות facesפרצופים

31

71282

3425

אובדן פתאומי של היכולת לזהות פנים

01:26

actuallyלמעשה happensקורה to people.

32

74707

1546

קורה באמת לאנשים.

01:28

It's calledשקוראים לו prosopagnosiaפרוזופגנוזיה,

33

76253

2054

המצב מכונה פרוסופגנוזיה,

01:30

and it resultsתוצאות from damageנֵזֶק

34

78307

1181

והוא נובע מנזק

01:31

to a particularמיוחד partחֵלֶק of the brainמוֹחַ.

35

79488

2126

לחלק ספציפי במוח.

01:33

The strikingמהמם thing about it

36

81614

1500

הממצא המפתיע במצב הזה

01:35

is that only faceפָּנִים recognitionהַכָּרָה is impairedפגום;

37

83114

2595

הוא שרק זיהוי הפנים נפגע,

01:37

everything elseאַחֵר is just fine.

38

85709

2439

כל שאר תפקודי המוח פועלים כרגיל.

01:40

Prosopagnosiaפרוסופגנוזיה is one of manyרב surprisinglyלמרבה ההפתעה specificספֵּצִיפִי

39

88148

3868

פרוסופגנוזיה הוא אחד ממספר רב
של מצבי מחלה ספציפיים

01:44

mentalנַפשִׁי deficits- גירעונות that can happenלִקְרוֹת after brainמוֹחַ damageנֵזֶק.

40

92016

4535

שיכולים להופיע אחרי פגיעה מוחית.

01:48

These syndromesתסמונות collectivelyיַחַד

41

96551

1363

באופן כללי מצבים אלו

01:49

have suggestedמוּצָע for a long time

42

97914

2239

הצביעו על כך

01:52

that the mindאכפת is divviedמחולקים up into distinctמובהק componentsרכיבים,

43

100153

3768

שהמוח מחולק לאזורים יחודיים,

01:55

but the effortמַאֲמָץ to discoverלְגַלוֹת those componentsרכיבים

44

103921

2385

אבל הניסיון לזהות את אותם החלקים

01:58

has jumpedקפץ to warpלְעַקֵם speedמְהִירוּת

45

106306

1614

צבר מהירות עצומה

01:59

with the inventionהַמצָאָה of brainמוֹחַ imagingהַדמָיָה technologyטֶכנוֹלוֹגִיָה,

46

107920

2582

עם המצאת טכנולוגיות להדמיית המוח,

02:02

especiallyבמיוחד MRIMRI.

47

110502

3048

במיוחד טכנולוגיית ה- MRI
(סורק תהודה מגנטית).

02:05

So MRIMRI enablesמאפשר you to see internalפְּנִימִי anatomyאֲנָטוֹמִיָה

48

113550

3240

MRI מאפשר לנו לראות את המבנה הפנימי

02:08

at highגָבוֹהַ resolutionפתרון הבעיה,

49

116790

1586

ברזולוציה גבוהה,

02:10

so I'm going to showלְהַצִיג you in a secondשְׁנִיָה

50

118376

1430

אראה לכם מיד

02:11

a setמַעֲרֶכֶת of MRIMRI cross-sectionalחתך רוחב imagesתמונות

51

119806

3352

סדרת תמונות חתך של MRI

02:15

throughדרך a familiarמוּכָּר objectלְהִתְנַגֵד,

52

123158

1618

של חפץ מוכר

02:16

and we're going to flyלטוס, זבוב throughדרך them

53

124776

875

ואנחנו נעבור עליהם

02:17

and you're going to try to figureדמות out what the objectלְהִתְנַגֵד is.

54

125651

2473

ואתם תנסו לזהות את החפץ המדובר.

בואו נתחיל

02:20

Here we go.

55

128124

2111

02:24

It's not that easyקַל. It's an artichokeאַרטִישׁוֹק.

56

132241

1889

זה לא קל.
מדובר בארטישוק.

02:26

Okay, let's try anotherאַחֵר one,

57

134130

1630

בואו ננסה חפץ נוסף,

02:27

startingהחל from the bottomתַחתִית and going throughדרך the topחלק עליון.

58

135760

2596

מהבסיס ועד לקצה העליון.

02:32

Broccoliברוקולי! It's a headרֹאשׁ of broccoliברוקולי.

59

140812

1151

ברוקולי!
זה ראש ברוקולי.

02:33

Isn't it beautifulיפה? I love that.

60

141963

1664

זה לא מדהים?
אני מתה על זה.

02:35

Okay, here'sהנה anotherאַחֵר one. It's a brainמוֹחַ, of courseקוּרס.

61

143627

2757

והנה עוד אחד.
זה מוח כמובן.

02:38

In factעוּבדָה, it's my brainמוֹחַ.

62

146384

1586

בעצם, זה המוח שלי.

02:39

We're going throughדרך slicesפרוסות throughדרך my headרֹאשׁ like that.

63

147970

1733

אנחנו מביטים בחתכים של הראש שלי.

02:41

That's my noseאף over on the right, and now

64

149703

1758

זה האף שלי מימין, וכאן

02:43

we're going over here, right there.

65

151461

3409

אנחנו נמצאים כאן, בדיוק כאן.

02:46

So this picture'sתמונה של niceנֶחְמָד, if I do say so myselfעצמי,

66

154870

4601

התמונות יפות,
אם יורשה לי להחמיא לעצמי,

02:51

but it showsמופעים only anatomyאֲנָטוֹמִיָה.

67

159471

1912

אבל הן מראות רק את המבנה האנטומי.

02:53

The really coolמגניב advanceלְקַדֵם with functionalפוּנקצִיוֹנָלִי imagingהַדמָיָה

68

161383

2520

היתרון המדהים של הדמיה תפקודית

02:55

happenedקרה when scientistsמדענים figuredמְעוּטָר out how to make

69

163903

1572

התברר כשמדענים מצאו דרך

02:57

picturesתמונות that showלְהַצִיג not just anatomyאֲנָטוֹמִיָה but activityפעילות,

70

165475

3395

להראות לא רק מבנה,
אלא גם פעילות,

03:00

that is, where neuronsנוירונים are firingירי.

71

168870

2435

כלומר, אילו תאי עצב פעילים.

03:03

So here'sהנה how this worksעובד.

72

171305

1516

וככה זה עובד.

03:04

Brainsמוֹחַ are like musclesשרירים.

73

172821

1117

המוח דומה לשרירים.

03:05

When they get activeפָּעִיל,

74

173938

1563

כאשר התאים עובדים,

03:07

they need increasedמוּגדָל bloodדָם flowזְרִימָה to supplyלְסַפֵּק that activityפעילות,

75

175501

2974

הם זקוקים לזרימת דם מוגברת עבור הפעילות,

03:10

and luckyבַּר מַזָל for us, bloodדָם flowזְרִימָה
controlלִשְׁלוֹט to the brainמוֹחַ is localמְקוֹמִי,

76

178475

3568

ולמזלנו, השליטה בזרימת הדם למוח
נעשית ברמה המקומית,

כך שאם מספר תאי עצב,
נגיד, אלו כאן

03:14

so if a bunchצְרוֹר of neuronsנוירונים, say, right there

77

182043

2162

03:16

get activeפָּעִיל and startהַתחָלָה firingירי,

78

184205

1500

מתחילים לפעול ולשדר,

03:17

then bloodדָם flowזְרִימָה increasesמגביר just right there.

79

185705

2725

זרימת הדם תעלה בדיוק כאן.

03:20

So functionalפוּנקצִיוֹנָלִי MRIMRI picksמבחר up
on that bloodדָם flowזְרִימָה increaseלהגביר,

80

188430

3721

כך ש- MRI תפקודי מסוגל לקלוט
את העלייה בזרימת הדם,

03:24

producingייצור a higherגבוה יותר MRIMRI responseתְגוּבָה

81

192151

2033

ולהציג תגובת MRI מוגברת

03:26

where neuralעֲצַבִּי activityפעילות goesהולך up.

82

194184

2926

היכן שיש פעילות עצבית מוגברת.

03:29

So to give you a concreteבטון feel

83

197110

1700

על מנת להמחיש לכם

03:30

for how a functionalפוּנקצִיוֹנָלִי MRIMRI experimentלְנַסוֹת goesהולך

84

198810

2485

כיצד מתבצע ניסוי ב- MRI תפקודי,

03:33

and what you can learnלִלמוֹד from it

85

201295

1439

ומה ניתן ללמוד ממנו,

03:34

and what you can't,

86

202734

1384

ומה לא,

אספר לכם על אחד הניסויים הראשונים שערכתי.

03:36

let me describeלְתַאֵר one of the first studiesלימודים I ever did.

87

204118

3442

03:39

We wanted to know if there was a specialמיוחד
partחֵלֶק of the brainמוֹחַ for recognizingזיהוי facesפרצופים,

88

207560

4138

רצינו לדעת אם יש אזור מיוחד במוח
שמזהה פנים,

03:43

and there was alreadyכְּבָר reasonסיבה to
think there mightאולי be suchכגון a thing

89

211698

3072

והייתה לנו סיבה טובה לחשוב
שיש אזור כזה במוח

03:46

basedמבוסס on this phenomenonתופעה of prosopagnosiaפרוזופגנוזיה

90

214770

1720

בהתבסס על תופעת הפרוסופגנוזיה

03:48

that I describedמְתוּאָר a momentרֶגַע agoלִפנֵי,

91

216490

2123

שתיארתי בתחילת ההרצאה,

03:50

but nobodyאף אחד had ever seenלראות that partחֵלֶק of the brainמוֹחַ

92

218613

2278

אבל איש לא ראה מעולם את אזור המוח הזה

03:52

in a normalנוֹרמָלִי personאדם,

93

220891

1919

באדם בריא,

03:54

so we setמַעֲרֶכֶת out to look for it.

94

222810

2056

אז החלטנו לחפש אותו.

03:56

So I was the first subjectנושא.

95

224866

1951

אני הייתי הנבדקת הראשונה.

03:58

I wentהלך into the scannerסוֹרֵק, I layלְהַנִיחַ on my back,

96

226817

2212

נכנסתי לסורק, שכבתי על הגב,

04:01

I heldמוּחזָק my headרֹאשׁ as still as I could

97

229029

2583

החזקתי את הראש יציב ככל שיכולתי

04:03

while staringבוהה at picturesתמונות of facesפרצופים like these

98

231612

5017

בזמן שהבטתי בתמונות פנים כאלו

04:08

and objectsחפצים like these

99

236629

2131

ובחפצים כאלו

04:10

and facesפרצופים and objectsחפצים for hoursשעות.

100

238760

5165

ופנים וחפצים במשך שעות.

04:15

So as somebodyמִישֶׁהוּ who has
prettyיפה closeלִסְגוֹר to the worldעוֹלָם recordתקליט

101

243925

2772

וכמישהי שמחזיקה כמעט
בשיא העולמי

04:18

of totalסה"כ numberמספר of hoursשעות spentמוּתַשׁ insideבְּתוֹך an MRIMRI scannerסוֹרֵק,

102

246697

3543

בשעות השכיבה בתוך סורק ה- MRI,

04:22

I can tell you that one of the skillsמיומנויות

103

250240

1432

אני יכולה להעיד שאחד הכישורים,

04:23

that's really importantחָשׁוּב for MRIMRI researchמחקר

104

251672

2663

החשובים למחקר ב- MRI

04:26

is bladderשַׁלפּוּחִית הַשֶׁתֶן controlלִשְׁלוֹט.

105

254335

1778

הוא שליטה בשלפוחית השתן.

04:28

(Laughterצחוק)

106

256113

1802

(צחוק)

04:29

When I got out of the scannerסוֹרֵק,

107

257915

1537

כשיצאתי מהסורק,

04:31

I did a quickמָהִיר analysisאָנָלִיזָה of the dataנתונים,

108

259452

2316

עברתי בזריזות על הנתונים,

04:33

looking for any partsחלקים of my brainמוֹחַ

109

261768

1503

וחיפשתי את האזורים במוח

04:35

that producedמיוצר a higherגבוה יותר responseתְגוּבָה
when I was looking at facesפרצופים

110

263271

2806

שהגיבו חזק יותר
כשהבטתי בפנים

04:38

than when I was looking at objectsחפצים,

111

266077

1870

בהשוואה לחפצים,

04:39

and here'sהנה what I saw.

112

267947

2171

וזה מה שראיתי.

04:42

Now this imageתמונה looksנראה just awfulנורא by today'sשל היום standardsתקנים,

113

270118

3656

תמונות הסורק האלו נראות ממש גרוע
בהשוואה לתמונות שמופקות כיום,

04:45

but at the time I thought it was beautifulיפה.

114

273774

2808

אבל בזמנו חשבתי שהן נפלאות.

04:48

What it showsמופעים is that regionאזור right there,

115

276582

1950

הן מראות את האזור שם,

04:50

that little blobכֶּתֶם,

116

278532

1283

את הגוש הקטן הזה,

04:51

it's about the sizeגודל of an oliveזית

117

279815

1747

בערך בגודל של זית

04:53

and it's on the bottomתַחתִית surfaceמשטח of my brainמוֹחַ

118

281562

2156

שנמצא בחלק התחתון של המוח שלי

04:55

about an inchאִינְטשׁ straightיָשָׁר in from right there.

119

283718

3206

בערך 3 ס"מ פנימה מכאן.

04:58

And what that partחֵלֶק of my brainמוֹחַ is doing

120

286924

2790

ומה שהחלק הזה במוח שלי עושה

05:01

is producingייצור a higherגבוה יותר MRIMRI responseתְגוּבָה,

121

289714

2920

הוא להראות תגובה חזקה יותר ב- MRI,

05:04

that is, higherגבוה יותר neuralעֲצַבִּי activityפעילות,

122

292634

1748

כלומר פעילות עצבית חזקה יותר,

05:06

when I was looking at facesפרצופים

123

294382

1482

כשהבטתי בפנים

05:07

than when I was looking at objectsחפצים.

124

295864

2266

בהשוואה להסתכלות בעצמים.

05:10

So that's prettyיפה coolמגניב,

125

298130

1360

זה ממש מדהים,

05:11

but how do we know this isn't a flukeמַזָל?

126

299490

2318

אבל איך נדע שלא מדובר בממצא מקרי?

05:13

Well, the easiestהקלה ביותר way

127

301808

1420

ובכן, הדרך הקלה

05:15

is to just do the experimentלְנַסוֹת again.

128

303228

2114

היא לחזור על הניסוי שוב.

05:17

So I got back in the scannerסוֹרֵק,

129

305342

1639

אז נכנסתי שוב לסורק,

05:18

I lookedהביט at more facesפרצופים and I lookedהביט at more objectsחפצים

130

306981

2431

והבטתי בעוד פנים ועוד חפצים

05:21

and I got a similarדוֹמֶה blobכֶּתֶם,

131

309412

2189

והתוצאה הראתה כתם דומה,

05:23

and then I did it again

132

311601

1895

ואז עשיתי זאת שוב

05:25

and I did it again

133

313496

1855

ושוב

05:27

and again and again,

134

315351

3072

ושוב
ושוב,

05:30

and around about then

135

318423

1047

ובערך אז

05:31

I decidedהחליט to believe it was for realאמיתי.

136

319470

2941

התחלתי להאמין שהממצא אמיתי.

05:34

But still, maybe this is
something weirdמְשׁוּנֶה about my brainמוֹחַ

137

322411

3753

ועדיין, אולי מדובר
במשהו שייחודי רק למוח שלי

05:38

and no one elseאַחֵר has one of these things in there,

138

326164

2462

ולאף אחד אחר אין משהו דומה במוח,

05:40

so to find out, we scannedסרק a bunchצְרוֹר of other people

139

328626

2455

אז סרקנו מוחות של אנשים נוספים

05:43

and foundמצאתי that prettyיפה much everyoneכל אחד

140

331081

2446

ומצאנו שכמעט לכולם

05:45

has that little face-processingעיבוד פנים regionאזור

141

333527

2006

יש את אותו אזור שמזהה פנים

05:47

in a similarדוֹמֶה neighborhoodשְׁכוּנָה of the brainמוֹחַ.

142

335533

2893

במיקום דומה במוח.

05:50

So the nextהַבָּא questionשְׁאֵלָה was,

143

338426

1888

והשאלה הבאה שעלתה הייתה,

05:52

what does this thing really do?

144

340314

1474

מה בדיוק עושה האזור הזה?

05:53

Is it really specializedהתמחה just for faceפָּנִים recognitionהַכָּרָה?

145

341788

3932

האם הוא מתמחה רק בזיהוי פנים?

05:57

Well, maybe not, right?

146

345720

1240

אולי לא?

05:58

Maybe it respondsמגיב not only to facesפרצופים

147

346960

1802

אולי הוא מגיב לא רק לפנים

06:00

but to any bodyגוּף partחֵלֶק.

148

348762

2109

אלא גם לחלקי גוף אחרים.

06:02

Maybe it respondsמגיב to anything humanבן אנוש

149

350871

2369

אולי הוא מגיב לכל דבר אנושי

06:05

or anything aliveבחיים

150

353240

1780

או כל דבר חי

06:07

or anything roundעָגוֹל.

151

355020

1656

או כל דבר עגול.

06:08

The only way to be really sure that that regionאזור

152

356676

2154

הדרך היחידה לדעת בוודאות שהאזור הזה

06:10

is specializedהתמחה for faceפָּנִים recognitionהַכָּרָה

153

358830

2417

מתמחה בזיהוי פנים

06:13

is to ruleכְּלָל out all of those hypothesesהיפותזות.

154

361247

2643

היא לבדוק ולשלול את כל האפשרויות האחרות.

06:15

So we spentמוּתַשׁ much of the nextהַבָּא coupleזוּג of yearsשנים

155

363890

2830

ובמהלך רוב השנתיים הבאות

06:18

scanningסריקה subjectsנושאים while they lookedהביט at lots

156

366720

1647

סרקנו מתנדבים בזמן שהם הביטו

06:20

of differentשונה kindsמיני of imagesתמונות,

157

368367

1606

במגוון רחב של תמונות,

06:21

and we showedparagraphs that that partחֵלֶק of the brainמוֹחַ

158

369973

1957

והראינו שאותו חלק של המוח

06:23

respondsמגיב stronglyבְּתוֹקֶף when you look at

159

371930

1950

מגיב בעצמה חזקה כשמביטים

06:25

any imagesתמונות that are facesפרצופים of any kindסוג,

160

373880

3453

בכל תמונה של פנים מכל סוג,

06:29

and it respondsמגיב much lessפָּחוּת stronglyבְּתוֹקֶף

161

377333

1913

ומגיב חלש בהרבה

06:31

to any imageתמונה you showלְהַצִיג that isn't a faceפָּנִים,

162

379246

3149

לתמונות שאינן פנים,

06:34

like some of these.

163

382395

1305

כמו אלו.

06:35

So have we finallyסוף כל סוף nailedמְמוּסמָר the caseמקרה

164

383700

2239

אז האם הצלחנו לקבוע בוודאות

06:37

that this regionאזור is necessaryנחוץ for faceפָּנִים recognitionהַכָּרָה?

165

385939

3240

שהאזור הזה נחוץ לזיהוי פנים?

06:41

No, we haven'tלא.

166

389179

1323

לא, עדיין לא.

06:42

Brainמוֹחַ imagingהַדמָיָה can never tell you

167

390502

1951

הדמיה מוחית לא מסוגלת להוכיח

06:44

if a regionאזור is necessaryנחוץ for anything.

168

392453

2440

אם אזור נחוץ למשהו.

06:46

All you can do with brainמוֹחַ imagingהַדמָיָה

169

394893

1440

כל מה שהדמיית המוח עושה

06:48

is watch regionsאזורים turnלפנות on and off

170

396333

2048

היא להראות אזור נדלק וכבה

06:50

as people think differentשונה thoughtsמחשבות.

171

398381

1968

כשאנשים חושבים על דברים שונים.

06:52

To tell if a partחֵלֶק of the brainמוֹחַ is
necessaryנחוץ for a mentalנַפשִׁי functionפוּנקצִיָה,

172

400349

3611

על מנת להוכיח שחלק במוח נחוץ
לפעילות מוחית כלשהי,

06:55

you need to messאי סדר with it and see what happensקורה,

173

403960

2509

חייבים להתעסק אתו ולראות
מה קורה,

06:58

and normallyבדרך כלל we don't get to do that.

174

406469

2275

ובד"כ לא נותנים לנו לעשות את זה.

07:00

But an amazingמדהים opportunityהִזדַמְנוּת cameבא about

175

408744

2584

אבל אז היה לנו מזל

07:03

very recentlyלאחרונה when a coupleזוּג of colleaguesעמיתים of mineשלי

176

411328

2464

כאשר שני עמיתים שלי

07:05

testedבָּדוּק this man who has epilepsyאֶפִּילֶפּסִיָה

177

413792

3071

בדקו חולה אפילפסיה

07:08

and who is shownמוצג here in his hospitalבית חולים bedמיטה

178

416863

2682

שמוצג כאן במיטת בית החולים

07:11

where he's just had electrodesאלקטרודות placedמוּצָב

179

419545

1367

מחלים מניתוח השתלת אלקטרודות

07:12

on the surfaceמשטח of his brainמוֹחַ

180

420912

2071

על גבי המוח שלו

07:14

to identifyלזהות the sourceמָקוֹר of his seizuresהתקפים.

181

422983

2554

במטרה לזהות את מקור האפילפסיה שלו.

07:17

So it turnedפנה out by totalסה"כ chanceהִזדַמְנוּת

182

425537

2533

ומתברר שבמקרה

07:20

that two of the electrodesאלקטרודות

183

428070

1949

2 מהאלקטרודות

07:22

happenedקרה to be right on topחלק עליון of his faceפָּנִים areaאֵזוֹר.

184

430019

3223

מוקמו בדיוק מעל
אזור זיהוי הפנים שלו.

07:25

So with the patient'sשל המטופל consentהַסכָּמָה,

185

433242

2329

ואחרי שקיבלנו ממנו אישור

07:27

the doctorsרופאים askedשאל him what happenedקרה

186

435571

2587

הרופאים שאלו אותו מה קורה

07:30

when they electricallyבחשמל stimulatedמוּמרָץ
that partחֵלֶק of his brainמוֹחַ.

187

438158

4166

כאשר הוא מקבל גירוי חשמלי
לאותו אזור במוח.

07:34

Now, the patientסבלני doesn't know

188

442324

1654

חשוב להבין, החולה לא מודע

07:35

where those electrodesאלקטרודות are,

189

443978

1384

למיקום האלקטרודות,

07:37

and he's never heardשמע of the faceפָּנִים areaאֵזוֹר.

190

445362

2212

והוא מעולם לא שמע על אזור זיהוי הפנים.

07:39

So let's watch what happensקורה.

191

447574

1991

אז בואו נראה מה קורה.

07:41

It's going to startהַתחָלָה with a controlלִשְׁלוֹט conditionמַצָב

192

449565

1969

הסרטון מתחיל במצב ביקורת

07:43

that will say "Shamבְּלוֹף" nearlyכמעט invisiblyבלתי נראה

193

451534

2407

ויהיה כתוב Sham בכתב בהיר

07:45

in redאָדוֹם in the lowerנמוך יותר left,

194

453941

1710

ואדום בפינה השמאלית,

07:47

when no currentנוֹכְחִי is deliveredנמסר,

195

455651

2282

כאשר לא מועבר זרם,

07:49

and you'llאתה hearלִשְׁמוֹעַ the neurologistנוירולוג speakingמדבר
to the patientסבלני first. So let's watch.

196

457933

3815

ותשמעו את הנוירולוג מדבר עם החולה.
בואו נראה.

07:53

(Videoוִידֵאוֹ) Neurologistנוירולוג: Okay, just look at my faceפָּנִים

197

461748

2081

נוירולוג: תביט בפנים שלי

07:55

and tell me what happensקורה when I do this.

198

463829

3285

ותגיד לי מה קורה כשאני עושה כך.

07:59

All right?

199

467114

934

בסדר?

08:00

Patientסבלני: Okay.

200

468048

2823

חולה: בסדר.

08:02

Neurologistנוירולוג: One, two, threeשְׁלוֹשָׁה.

201

470871

4320

נוירולוג: אחת, שתיים, שלוש.

08:07

Patientסבלני: Nothing.
Neurologistנוירולוג: Nothing? Okay.

202

475191

3015

חולה: כלום.
נוירולוג: כלום? בסדר.

08:10

I'm going to do it one more time.

203

478206

2407

בוא נעשה זאת שוב.

08:12

Look at my faceפָּנִים.

204

480613

3194

תביט בפנים שלי.

08:15

One, two, threeשְׁלוֹשָׁה.

205

483807

4500

אחת, שתיים, שלוש.

08:20

Patientסבלני: You just turnedפנה into somebodyמִישֶׁהוּ elseאַחֵר.

206

488307

2824

חולה: הרגע הפכת למישהו אחר.

08:23

Your faceפָּנִים metamorphosedמטמורפוזה.

207

491131

2137

הפנים שלך השתנו.

08:25

Your noseאף got saggyסאגי, it wentהלך to the left.

208

493268

3011

האף שלך שקע, הוא סטה שמאלה.

08:28

You almostכִּמעַט lookedהביט like somebodyמִישֶׁהוּ I'd seenלראות before,

209

496279

3536

אתה דומה למישהו שראיתי פעם,

08:31

but somebodyמִישֶׁהוּ differentשונה.

210

499815

2634

מישהו אחר.

08:34

That was a tripטיול.

211

502449

2072

איזה טריפ.

08:36

(Laughterצחוק)

212

504521

3132

(צחוק)

08:39

Nancyננסי Kanwisherקנווישר: So this experimentלְנַסוֹת —

213

507653

1615

ננסי קנוישר: אז הניסוי הזה -

08:41

(Applauseתְשׁוּאוֹת) —

214

509268

4223

(מחיאות כפיים) -

08:45

this experimentלְנַסוֹת finallyסוף כל סוף nailsמסמרים the caseמקרה

215

513491

2682

הניסוי הזה מוכיח באופן מוחלט את התאוריה

08:48

that this regionאזור of the brainמוֹחַ is not only

216

516173

1825

שהאזור הזה במוח לא רק

08:49

selectivelyבאופן סלקטיבי responsiveתגובה to facesפרצופים

217

517998

2137

מגיב סלקטיבית לפנים

אלא גם מראה קשר סיבתי לזיהוי הפנים.

08:52

but causallyסיבתי involvedמְעוּרָב in faceפָּנִים perceptionתפיסה.

218

520135

3045

08:55

So I wentהלך throughדרך all of these detailsפרטים

219

523180

2130

אז עברתי על כל הנתונים

08:57

about the faceפָּנִים regionאזור to showלְהַצִיג you what it takes

220

525310

2464

על אזור זיהוי הפנים שמראים את כל המידע

08:59

to really establishלְהַקִים that a partחֵלֶק of the brainמוֹחַ

221

527774

2339

הדרוש על מנת להוכיח שחלק זה במוח

09:02

is selectivelyבאופן סלקטיבי involvedמְעוּרָב in a specificספֵּצִיפִי mentalנַפשִׁי processתהליך.

222

530113

3128

מעורב באופן ייעודי בתהליך מוחי מסוים.

09:05

Nextהַבָּא, I'll go throughדרך much more quicklyבִּמְהִירוּת

223

533241

2159

בהמשך, אני אעבור במהירות

09:07

some of the other specializedהתמחה regionsאזורים of the brainמוֹחַ

224

535400

2660

על האזורים המתמחים הנוספים במוח

09:10

that we and othersאחרים have foundמצאתי.

225

538060

2100

שאנחנו ואחרים גילינו.

09:12

So to do this, I've spentמוּתַשׁ a lot of time

226

540160

2114

על מנת לעשות זאת, ביליתי זמן רב

09:14

in the scannerסוֹרֵק over the last monthחוֹדֶשׁ

227

542274

1867

בתוך הסורק בחודש האחרון

09:16

so I can showלְהַצִיג you these things in my brainמוֹחַ.

228

544141

2261

כדי להראות לכם את האזורים הללו במוח שלי.

09:18

So let's get startedהתחיל. Here'sהנה my right hemisphereהמיספרה.

229

546402

3233

בואו נתחיל. זהו צד המוח הימני שלי.

09:21

So we're orientedמונחה עצמים like that.
You're looking at my headרֹאשׁ this way.

230

549635

2662

בואו נבין את הכיוונים.
אתם מביטים בראשי מהכיוון הזה.

09:24

Imagineלדמיין takingלְקִיחָה the skullגולגולת off

231

552297

1093

דמיינו שהסרנו את הגולגולת

09:25

and looking at the surfaceמשטח of the brainמוֹחַ like that.

232

553390

2268

ואנו מביטים בפני השטח של המוח כך.

09:27

Okay, now as you can see,

233

555658

1758

עכשיו תוכלו לראות,

09:29

the surfaceמשטח of the brainמוֹחַ is all foldedמְקוּפָּל up.

234

557416

1503

שפני השטח של המוח מקופלים.

09:30

So that's not good. Stuffדברים could be hiddenמוּסתָר in there.

235

558919

1721

וזה לא טוב.
דברים יכולים להתחבא שם.

09:32

We want to see the wholeכֹּל thing,

236

560640

1434

אנחנו רוצים לראות הכל,

09:34

so let's inflateלְנַפֵּחַ it so we can see the wholeכֹּל thing.

237

562074

3312

אז בואו ננפח את המוח
כדי לראות את כולו.

09:37

Nextהַבָּא, let's find that faceפָּנִים areaאֵזוֹר I've been talkingשִׂיחָה about

238

565386

2829

עכשיו, בואו נמצא את אזור זיהוי הפנים
עליו דיברתי עד עכשיו

09:40

that respondsמגיב to imagesתמונות like these.

239

568215

2227

האזור שמגיב לתמונות כאלו.

09:42

To see that, let's turnלפנות the brainמוֹחַ around

240

570442

1519

כדי לראות אותו, בואו נסובב את המוח

09:43

and look on the insideבְּתוֹך surfaceמשטח on the bottomתַחתִית,

241

571961

2019

ונביט על השטח הפנימי בתחתית,

09:45

and there it is, that's my faceפָּנִים areaאֵזוֹר.

242

573980

2305

והנה הוא, זהו אזור זיהוי הפנים שלי.

09:48

Just to the right of that is anotherאַחֵר regionאזור

243

576285

2707

וממש לימינו, יש אזור נוסף

09:50

that is shownמוצג in purpleסָגוֹל

244

578992

1638

שמוצג בסגול

09:52

that respondsמגיב when you processתהליך colorצֶבַע informationמֵידָע,

245

580630

3072

שמגיב בעת עיבוד של צבעים,

09:55

and nearליד those regionsאזורים are other regionsאזורים

246

583702

2691

ולידם יש אזורים נוספים

09:58

that are involvedמְעוּרָב in perceivingלתפוס placesמקומות,

247

586393

2363

שמעורבים בתפיסת מקומות,

10:00

like right now, I'm seeingרְאִיָה
this layoutמַעֲרָך of spaceמֶרחָב around me

248

588756

2838

כמו עכשיו, אני רואה
את סידור הדברים במרחב סביבי

10:03

and these regionsאזורים in greenירוק right there

249

591594

1752

והאזורים הצבועים בירוק

10:05

are really activeפָּעִיל.

250

593346

1274

פעילים מאד.

10:06

There's anotherאַחֵר one out on the outsideבחוץ surfaceמשטח again

251

594620

2370

יש עוד אזור על גבי השטח החיצוני

10:08

where there's a coupleזוּג more faceפָּנִים regionsאזורים as well.

252

596990

2805

יש שם עוד שני אזורים
השותפים בזיהוי פנים.

10:11

Alsoגַם in this vicinityסְבִיבָה

253

599795

2345

ובאותו אזור

10:14

is a regionאזור that's selectivelyבאופן סלקטיבי involvedמְעוּרָב

254

602140

1645

יש אזור שמעורב

10:15

in processingמעבד visualחָזוּתִי motionתְנוּעָה,

255

603785

1936

בעיבוד של ראיית תנועה,

10:17

like these movingמעבר דירה dotsנקודות here,

256

605721

1504

כמו הנקודות הנעות הללו,

10:19

and that's in yellowצהוב at the bottomתַחתִית of the brainמוֹחַ,

257

607225

2689

זה האזור הצהוב בתחתית המוח,

10:21

and nearליד that is a regionאזור that respondsמגיב

258

609914

3168

ולידו נמצא האזור שמגיב

10:25

when you look at imagesתמונות of bodiesגופים and bodyגוּף partsחלקים

259

613082

2897

כשמסתכלים על תמונות גוף וחלקי גוף

10:27

like these, and that regionאזור is shownמוצג in limeליים greenירוק

260

615979

2745

כאלה,
האזור מוצג בירוק בהיר

10:30

at the bottomתַחתִית of the brainמוֹחַ.

261

618724

2003

בתחתית המוח.

10:32

Now all these regionsאזורים I've shownמוצג you so farרָחוֹק

262

620727

2632

כל האזורים שהצגתי עד כה

10:35

are involvedמְעוּרָב in specificספֵּצִיפִי aspectsהיבטים of visualחָזוּתִי perceptionתפיסה.

263

623359

4432

מעורבים בהיבטים שונים של תפיסת הראייה.

10:39

Do we alsoגַם have specializedהתמחה brainמוֹחַ regionsאזורים

264

627791

2148

האם יש לנו גם אזורים ספציפיים במוח

10:41

for other sensesחושים, like hearingשמיעה?

265

629939

2813

לחושים האחרים,
כמו שמיעה?

10:44

Yes, we do. So if we turnלפנות the brainמוֹחַ around a little bitbit,

266

632752

3037

כן, בוודאי.
אם נסובב את המוח מעט,

10:47

here'sהנה a regionאזור in darkאפל blueכָּחוֹל

267

635789

2401

הנה אזור כחול כהה

10:50

that we reportedדיווח just a coupleזוּג of monthsחודשים agoלִפנֵי,

268

638190

2346

עליו דיווחנו לפני חודשיים,

10:52

and this regionאזור respondsמגיב stronglyבְּתוֹקֶף

269

640536

1634

והאזור הזה מגיב באופן חזק

10:54

when you hearלִשְׁמוֹעַ soundsקולות with pitchגובה הצליל, like these.

270

642170

3429

כאשר שומעים קולות בגובה משתנה, כמו אלה.

10:57

(Sirensסירנות)

271

645599

2143

(סירנות)

10:59

(Celloצֶ'לוֹ musicמוּסִיקָה)

272

647742

2081

(צלילי צ'לו)

11:01

(Doorbellפעמון הדלת)

273

649823

1917

(פעמון דלת)

11:03

In contrastבניגוד, that sameאותו regionאזור
does not respondלְהָגִיב stronglyבְּתוֹקֶף

274

651740

3608

מצד שני, האזור הזה
כמעט ולא מגיב

11:07

when you hearלִשְׁמוֹעַ perfectlyמושלם familiarמוּכָּר soundsקולות

275

655348

1562

כאשר אנו שומעים קולות מוכרים

11:08

that don't have a clearברור pitchגובה הצליל, like these.

276

656910

2362

בלי שינוי בגובה הצליל, כאלה.

11:11

(Chompingלועס)

277

659272

2469

(גריסה)

11:13

(Drumתוֹף rollגָלִיל)

278

661741

2200

(תופים)

11:15

(Toiletשֵׁרוּתִים flushingשְׁטִיפָה)

279

663941

2767

(שטיפת אסלה)

11:18

Okay. Nextהַבָּא to the pitchגובה הצליל regionאזור

280

666708

2498

וליד אזור גובה הצליל

11:21

is anotherאַחֵר setמַעֲרֶכֶת of regionsאזורים that
are selectivelyבאופן סלקטיבי responsiveתגובה

281

669206

2474

קיימים מספר אזורים
שמגיבים באופן ייעודי

11:23

when you hearלִשְׁמוֹעַ the soundsקולות of speechנְאוּם.

282

671680

2765

לצלילים של דיבור.

11:26

Okay, now let's look at these sameאותו regionsאזורים.

283

674445

1840

בואו נביט בהם.

11:28

In my left hemisphereהמיספרה, there's a similarדוֹמֶה arrangementהֶסדֵר —

284

676285

2468

בצד השמאלי של מוחי,
קיים סידור דומה -

11:30

not identicalזֵהֶה, but similarדוֹמֶה —

285

678753

1473

לא זהה, אבל דומה -

11:32

and mostרוב of the sameאותו regionsאזורים are in here,

286

680226

2209

ורוב האזורים הדומים ממוקמים כאן,

11:34

albeitאַף כִּי sometimesלִפְעָמִים differentשונה in sizeגודל.

287

682435

2002

למרות הבדלים מסוימים בגודל.

11:36

Now, everything I've shownמוצג you so farרָחוֹק

288

684437

2014

כל מה שהראיתי לכם עד כה

11:38

are regionsאזורים that are involvedמְעוּרָב in
differentשונה aspectsהיבטים of perceptionתפיסה,

289

686451

3026

הם אזורים המעורבים
בסוגים שונים של חישה:

11:41

visionחָזוֹן and hearingשמיעה.

290

689477

1833

ראיה ושמיעה.

11:43

Do we alsoגַם have specializedהתמחה brainמוֹחַ regionsאזורים

291

691310

1660

האם יש גם אזורים מתמחים במוח

11:44

for really fancyלְחַבֵּב, complicatedמסובך mentalנַפשִׁי processesתהליכים?

292

692970

3435

עבור תהליכים מורכבים שמבצע המוח?

11:48

Yes, we do.

293

696405

1429

כן, בודאי.

11:49

So here in pinkוָרוֹד are my languageשפה regionsאזורים.

294

697834

3389

כאן בורוד נמצאים אזורי השפה שלי.

11:53

So it's been knownידוע for a very long time

295

701223

1428

זו עובדה שידועה כבר הרבה שנים

11:54

that that generalכללי vicinityסְבִיבָה of the brainמוֹחַ

296

702651

2035

שהאזור הזה במוח

11:56

is involvedמְעוּרָב in processingמעבד languageשפה,

297

704686

2193

מעורב בעיבוד השפה,

11:58

but we showedparagraphs very recentlyלאחרונה

298

706879

1732

אבל הראינו לאחרונה

12:00

that these pinkוָרוֹד regionsאזורים

299

708611

1710

שהאזורים הורודים

12:02

respondלְהָגִיב extremelyמְאוֹד selectivelyבאופן סלקטיבי.

300

710321

2205

מגיבים בצורה מאד סלקטיבית.

12:04

They respondלְהָגִיב when you understandמבין
the meaningמַשְׁמָעוּת of a sentenceמשפט,

301

712526

2812

הם מגיבים כשאתם מבינים
את משמעות המשפט,

12:07

but not when you do other complexמורכב mentalנַפשִׁי things,

302

715338

2838

אבל לא מגיבים כשאתם עושים
פעילות מוחית מורכבת אחרת,

12:10

like mentalנַפשִׁי arithmeticחֶשְׁבּוֹן

303

718176

2179

כמו חישובים

12:12

or holdingהַחזָקָה informationמֵידָע in memoryזיכרון

304

720355

2396

או שינון מידע

12:14

or appreciatingלהעריך the complexמורכב structureמִבְנֶה

305

722751

2655

או מעקב אחרי המבנים המורכבים

12:17

in a pieceלְחַבֵּר of musicמוּסִיקָה.

306

725406

2284

ביצירה מוזיקלית.

12:21

The mostרוב amazingמדהים regionאזור that's been foundמצאתי yetעדיין

307

729664

2889

האזור המדהים ביותר שגיליתי עד כה

12:24

is this one right here in turquoiseטורקיז.

308

732553

3307

הוא האזור הצבוע בטורקיז.

12:27

This regionאזור respondsמגיב

309

735860

2190

זה אזור שמגיב

12:30

when you think about what anotherאַחֵר personאדם is thinkingחושב.

310

738050

4268

כאשר אתם חושבים
על מה שמישהו אחר חושב.

12:34

So that mayמאי seemנראה crazyמְטוּרָף,

311

742318

1644

זה נשמע מופרך,

12:35

but actuallyלמעשה, we humansבני אנוש do this all the time.

312

743962

3868

אבל למעשה,
בני אדם עושים את כל הזמן.

12:39

You're doing this when you realizeלִהַבִין

313

747830

2193

אתם עושים זאת כשאתם מבינים

12:42

that your partnerבת זוג is going to be worriedמוּדְאָג

314

750023

1631

שבן זוגכם עלול לדאוג

12:43

if you don't call home to say you're runningרץ lateמאוחר.

315

751654

2507

אם לא תתקשרו לעדכן שאתם מאחרים.

12:46

I'm doing this with that regionאזור of my brainמוֹחַ right now

316

754161

3469

אני עושה זאת
עם אזור המוח שלי כרגע

12:49

when I realizeלִהַבִין that you guys

317

757630

2281

כאשר אני מבינה שאתם

12:51

are probablyכנראה now wonderingתוהה about

318

759911

1598

בוודאי שואלים את עצמכם עכשיו

12:53

all that grayאפור, unchartedלֹא נִחקָר territoryשֶׁטַח in the brainמוֹחַ,

319

761509

2547

מה קורה באזור האפור,
האזור הלא ממופה במוח,

12:56

and what's up with that?

320

764056

1964

מה קורה שם?

12:58

Well, I'm wonderingתוהה about that too,

321

766020

1685

גם אני שואלת את אותה שאלה,

12:59

and we're runningרץ a bunchצְרוֹר of
experimentsניסויים in my labמַעבָּדָה right now

322

767705

2395

ואנחנו מנהלים כיום מספר ניסויים
במעבדה שלי

13:02

to try to find a numberמספר of other

323

770100

2013

על מנת לנסות ולזהות

13:04

possibleאפשרי specializationsהתמחויות in the brainמוֹחַ

324

772113

2032

מספר התמחויות אפשריות של המוח

13:06

for other very specificספֵּצִיפִי mentalנַפשִׁי functionsפונקציות.

325

774145

3368

של פעילויות מוח שונות.

13:09

But importantlyחשוב, I don't think we have

326

777513

2621

אבל חשוב שתבינו, אני לא חושבת שיש

13:12

specializationsהתמחויות in the brainמוֹחַ

327

780134

1564

התמחות של המוח

13:13

for everyכֹּל importantחָשׁוּב mentalנַפשִׁי functionפוּנקצִיָה,

328

781698

2746

לכל פעילות מוחית חשובה,

13:16

even mentalנַפשִׁי functionsפונקציות that mayמאי be criticalקריטי for survivalהישרדות.

329

784444

3409

אפילו לא לפעולות
החיוניות להישרדות.

13:19

In factעוּבדָה, a fewמְעַטִים yearsשנים agoלִפנֵי,

330

787853

2102

למעשה, לפני מספר שנים,

13:21

there was a scientistמַדְעָן in my labמַעבָּדָה

331

789955

1117

היה מדען במעבדה שלי

13:23

who becameהפכתי quiteדַי convincedמְשׁוּכנָע

332

791072

1409

שהיה משוכנע

13:24

that he'dהוא היה foundמצאתי a brainמוֹחַ regionאזור

333

792481

1749

שהוא מצא את אזור המוח

13:26

for detectingגילוי foodמזון,

334

794230

1912

שמזהה מזון,

13:28

and it respondedהשיב really stronglyבְּתוֹקֶף in the scannerסוֹרֵק

335

796142

1918

והאזור הגיב בעצמה רבה בסורק

13:30

when people lookedהביט at imagesתמונות like this.

336

798060

2728

כאשר נבדקים הביטו בתמונות כאלו.

13:32

And furtherנוסף, he foundמצאתי a similarדוֹמֶה responseתְגוּבָה

337

800788

2912

מעבר לכך, הוא מצא תגובה דומה

13:35

in more or lessפָּחוּת the sameאותו locationמקום

338

803700

1939

באותו אזור

13:37

in 10 out of 12 subjectsנושאים.

339

805639

2001

ב-10 מתוך 12 נבדקים.

13:39

So he was prettyיפה stokedלובתה,

340

807640

2294

כך שהוא היה משוכנע לגמרי

13:41

and he was runningרץ around the labמַעבָּדָה

341

809934

1260

והוא הסתובב במעבדה

13:43

tellingאומר everyoneכל אחד that he was going to go on "Oprahאופרה"

342

811194

2002

וסיפר לכולם שהוא יופיע בתכנית של אופרה

13:45

with his bigגָדוֹל discoveryתַגלִית.

343

813196

2018

שם יציג את התגלית שלו.

13:47

But then he devisedתוכנן the criticalקריטי testמִבְחָן:

344

815214

3022

אבל אז הוא תכנן את הניסוי החשוב ביותר:

13:50

He showedparagraphs subjectsנושאים imagesתמונות of foodמזון like this

345

818236

3183

הוא הראה לנבדקים תמונות של מזון כמו אלה

13:53

and comparedבהשוואה them to imagesתמונות with very similarדוֹמֶה

346

821419

2741

והשווה אותן לתמונות דומות

13:56

colorצֶבַע and shapeצוּרָה, but that weren'tלא היו foodמזון, like these.

347

824160

3810

מבחינת צבע וצורה, אבל לא של מזון,
כמו אלו.

13:59

And his regionאזור respondedהשיב the sameאותו

348

827970

2131

והאזור במוח הגיב באופן דומה

14:02

to bothשניהם setsסטים of imagesתמונות.

349

830101

1949

לשני סוגי התמונות.

14:04

So it wasn'tלא היה a foodמזון areaאֵזוֹר,

350

832050

1327

כך שלא מדובר באזור המזון,

14:05

it was just a regionאזור that likedאהב colorsצבעים and shapesצורות.

351

833377

2771

זה סתם אזור שאוהב צבעים וצורות.

14:08

So much for "Oprahאופרה."

352

836148

2561

הלכה ההופעה אצל אופרה.

14:12

But then the questionשְׁאֵלָה, of courseקוּרס, is,

353

840483

2225

אבל אז עולה השאלה,

14:14

how do we processתהליך all this other stuffדברים

354

842708

2126

איך אנחנו מעבדים את כל סוגי המידע

14:16

that we don't have specializedהתמחה brainמוֹחַ regionsאזורים for?

355

844834

2970

שאין עבורו אזור מתמחה במוח?

14:19

Well, I think the answerתשובה is that in additionבנוסף

356

847804

1811

נראה לי שהתשובה טמונה בכך שבנוסף

14:21

to these highlyמְאוֹד specializedהתמחה componentsרכיבים
that I've been describingהמתאר,

357

849615

3554

לאזורים המתמחים
אותם תיארתי,

14:25

we alsoגַם have a lot of very general-כללי-
purposeמַטָרָה machineryמְכוֹנוֹת in our headsראשים

358

853169

3679

יש לנו המון אזורים במוח
לעיבוד כללי,

14:28

that enablesמאפשר us to tackleלְהִתְמוֹדֵד

359

856848

1494

שמאפשרים לנו להתמודד

14:30

whateverמה שתגיד problemבְּעָיָה comesבא alongלְאוֹרֶך.

360

858342

2106

עם כל בעיה בה ניתקל.

14:32

In factעוּבדָה, we'veיש לנו shownמוצג recentlyלאחרונה that

361

860448

2055

למעשה, הוכחנו לאחרונה

14:34

these regionsאזורים here in whiteלבן

362

862503

2068

שהאזורים המסומנים כאן בלבן

14:36

respondלְהָגִיב wheneverבְּכָל פַּעַם you do any difficultקָשֶׁה mentalנַפשִׁי taskמְשִׁימָה

363

864571

3411

מגיבים בביצוע
כל בעיית חשיבה קשה.

14:39

at all —

364

867982

1101

14:41

well, of the sevenשֶׁבַע that we'veיש לנו testedבָּדוּק.

365

869083

3571

לפחות מבין 7 הבעיות שבדקנו.

14:44

So eachכל אחד of the brainמוֹחַ regionsאזורים that I've describedמְתוּאָר

366

872654

2169

כך שכל אזורי המוח אותם תיארתי

14:46

to you todayהיום

367

874823

1306

במהלך ההרצאה היום

14:48

is presentמתנה in approximatelyבְּעֵרֶך the sameאותו locationמקום

368

876129

2767

נמצאים בערך באותם מקומות

14:50

in everyכֹּל normalנוֹרמָלִי subjectנושא.

369

878896

1742

בכל נבדק נורמלי.

14:52

I could take any of you,

370

880638

1623

יכולתי לקחת כל אחד מכם,

14:54

popפּוֹפּ you in the scannerסוֹרֵק,

371

882261

1226

להכניס אתכם לסורק,

14:55

and find eachכל אחד of those regionsאזורים in your brainמוֹחַ,

372

883487

2285

ולאתר את האזורים הללו במוח שלכם,

14:57

and it would look a lot like my brainמוֹחַ,

373

885772

1905

והם ייראו מאוד בדומה למוח שלי,

14:59

althoughלמרות ש the regionsאזורים would be slightlyמְעַט differentשונה

374

887677

2070

למרות שיהיו הבדלים קטנים

15:01

in theirשֶׁלָהֶם exactמְדוּיָק locationמקום and in theirשֶׁלָהֶם sizeגודל.

375

889747

3564

במיקום המדויק ובגודל שלהם.

15:05

What's importantחָשׁוּב to me about this work

376

893311

2365

מה שחשוב במחקר הזה

15:07

is not the particularמיוחד locationsמיקומים of these brainמוֹחַ regionsאזורים,

377

895676

2969

הוא לא המיקום המדויק
של אזורי המוח,

15:10

but the simpleפָּשׁוּט factעוּבדָה that we have

378

898645

2587

אלא העובדה הפשוטה שיש לנו

15:13

selectiveסֶלֶקטִיבִי, specificספֵּצִיפִי componentsרכיבים of mindאכפת and brainמוֹחַ

379

901232

2568

חלקים סלקטיביים, ספציפיים במוח.

15:15

in the first placeמקום.

380

903800

1648

15:17

I mean, it could have been otherwiseאחרת.

381

905448

2011

זה יכול היה להיות אחרת.

15:19

The brainמוֹחַ could have been a singleיחיד,

382

907459

2441

המוח יכול היה לפעול כגוף אחד,

15:21

general-purposeמטרה כללית processorמעבד,

383

909900

1495

מעבֵד רב-תכליתי,

15:23

more like a kitchenמִטְבָּח knifeסַכִּין

384

911395

1472

יותר דומה לסכין מטבח
מאשר לאולר שוויצרי.

15:24

than a Swissשְׁוֵיצָרִי Armyצָבָא knifeסַכִּין.

385

912867

1683

15:26

Insteadבמקום זאת, what brainמוֹחַ imagingהַדמָיָה has deliveredנמסר

386

914550

3111

אבל מה שגילינו בהדמיות המוח

15:29

is this richעָשִׁיר and interestingמעניין pictureתְמוּנָה of the humanבן אנוש mindאכפת.

387

917661

3846

היא תמונה עשירה ומרתקת של המוח האנושי.

15:33

So we have this pictureתְמוּנָה of very general-purposeמטרה כללית

388

921507

2463

כך שאנו מדמיינים את המוח כמעבד רב-תכליתי

15:35

machineryמְכוֹנוֹת in our headsראשים

389

923970

1070

שמצוי בראשנו

15:37

in additionבנוסף to this surprisingמַפתִיעַ arrayמַעֲרָך

390

925040

2357

בתוספת למגוון מפתיע

15:39

of very specializedהתמחה componentsרכיבים.

391

927397

3435

של רכיבים מתמחים.

15:43

It's earlyמוקדם daysימים in this enterpriseמִפְעָל.

392

931712

2153

זוהי רק תחילת המיזם.

15:45

We'veללא שם: יש לנו paintedצָבוּעַ only the first brushstrokesמשיכות מכחול

393

933865

2776

רק החלנו לצבוע את המפה העצבית

15:48

in our neuralעֲצַבִּי portraitדְיוֹקָן of the humanבן אנוש mindאכפת.

394

936641

2927

של המוח האנושי.

15:51

The mostרוב fundamentalבסיסי questionsשאלות remainלְהִשָׁאֵר unansweredללא מענה.

395

939568

3082

השאלות היסודיות ביותר
טרם נענו.

15:54

So for exampleדוגמא, what does eachכל אחד
of these regionsאזורים do exactlyבְּדִיוּק?

396

942650

3800

לדוגמה,
מה בדיוק עושה כל אזור כזה?

15:58

Why do we need threeשְׁלוֹשָׁה faceפָּנִים areasאזורי

397

946450

2142

מדוע דרושים לנו 3 אזורי זיהוי פנים?

16:00

and threeשְׁלוֹשָׁה placeמקום areasאזורי,

398

948592

1465

ושלושה אזורים למיקום,

16:02

and what's the divisionחֲלוּקָה of laborעבודה betweenבֵּין them?

399

950057

2868

ומה חלוקת העבודה בינם?

16:04

Secondשְׁנִיָה, how are all these things

400

952925

2693

שנית, איך האזורים הללו

16:07

connectedמְחוּבָּר in the brainמוֹחַ?

401

955618

1712

מחוברים במוח?

16:09

With diffusionפִּעַפּוּעַ imagingהַדמָיָה,

402

957330

1587

עם הדמיית דיפוזיה,

16:10

you can traceזֵכֶר bundlesצרורות of neuronsנוירונים

403

958917

2179

ניתן לאתר קבוצות תאי עצב

16:13

that connectלְחַבֵּר to differentשונה partsחלקים of the brainמוֹחַ,

404

961096

2575

שמחברות חלקים שונים במוח,

16:15

and with this methodשִׁיטָה shownמוצג here,

405

963671

1631

ובשיטה שרואים כאן,

16:17

you can traceזֵכֶר the connectionsקשרים of
individualאִישִׁי neuronsנוירונים in the brainמוֹחַ,

406

965302

3697

ניתן לאתר חיבורים של
תאי עצב בודדים במוח,

16:20

potentiallyפוטנציאל somedayביום מן הימים givingמַתָן us a wiringתִיוּל diagramתרשים

407

968999

2718

וייתכן שבעתיד תהיה לנו
'מפת חיווט'

16:23

of the entireשלם humanבן אנוש brainמוֹחַ.

408

971717

2066

של כל המוח האנושי.

16:25

Thirdשְׁלִישִׁי, how does all of this

409

973783

2047

שלישית, איך נבנית

16:27

very systematicשִׁיטָתִי structureמִבְנֶה get builtבנוי,

410

975830

3149

כל המערכת המסודרת הזו,

16:30

bothשניהם over developmentהתפתחות in childhoodיַלדוּת

411

978979

2956

גם במהלך ההתפתחות בילדות

16:33

and over the evolutionאבולוציה of our speciesמִין?

412

981935

2812

וגם במהלך התפתחות המין האנושי?

16:36

To addressכתובת questionsשאלות like that,

413

984747

1900

על מנת לענות על שאלות כאלה,

16:38

scientistsמדענים are now scanningסריקה

414

986647

1783

מדענים סורקים כיום

16:40

other speciesמִין of animalsבעלי חיים,

415

988430

2157

מינים שונים של בעלי חיים,

16:42

and they're alsoגַם scanningסריקה humanבן אנוש infantsתינוקות.

416

990587

5386

וגם תינוקות אנושיים.

16:48

Manyרב people justifyלְהַצְדִיק the highגָבוֹהַ
costעֲלוּת of neuroscienceמדעי המוח researchמחקר

417

996931

3651

אנשים רבים מצדיקים
את ההשקעה העצומה בחקר המוח

16:52

by pointingמצביע out that it mayמאי help us somedayביום מן הימים

418

1000582

2754

בתקווה שנגלה יום אחד

16:55

to treatטיפול brainמוֹחַ disordersהפרעות like Alzheimer'sאלצהיימר and autismאוֹטִיזְם.

419

1003336

3457

כיצד לרפא מחלות מוח
כמו אלצהיימר ואוטיזם.

16:58

That's a hugelyהַרבֵּה מְאוֹד importantחָשׁוּב goalמטרה,

420

1006793

1947

אלו מטרות חשובות להדהים,

17:00

and I'd be thrilledנִפְעָם if any of my work contributedתרמו to it,

421

1008740

3221

ואהיה מאושרת אם העבודה שלי
תתרום למטרה זו,

17:03

but fixingקְבִיעָה things that are brokenשָׁבוּר in the worldעוֹלָם

422

1011961

2998

אבל תיקון הדברים השבורים בעולם

17:06

is not the only thing that's worthשִׁוּוּי doing.

423

1014959

2801

אינו המטרה החשובה היחידה.

17:09

The effortמַאֲמָץ to understandמבין the humanבן אנוש mindאכפת and brainמוֹחַ

424

1017760

3228

המאמץ להבין את המוח האנושי

17:12

is worthwhileכְּדַאי even if it never led to the treatmentיַחַס

425

1020988

2818

חשוב כשלעצמו,
גם אם לא נמצא טיפול

17:15

of a singleיחיד diseaseמַחֲלָה.

426

1023806

1677

לאף מחלה.

17:17

What could be more thrillingמרגש

427

1025483

2037

מה יכול להיות מרגש יותר

17:19

than to understandמבין the fundamentalבסיסי mechanismsמנגנונים

428

1027520

3141

מאשר להבין את המנגנונים הבסיסיים

17:22

that underlieבבסיס humanבן אנוש experienceניסיון,

429

1030661

2296

המצויים בלב החוויה האנושית,

17:24

to understandמבין, in essenceמַהוּת, who we are?

430

1032957

2926

להבין, בעצם, מי אנחנו?

17:27

This is, I think, the greatestהגדול ביותר scientificמַדָעִי questלַחקוֹר

431

1035883

3449

זאת, לדעתי, השאלה המדעית הגדולה ביותר

17:31

of all time.

432

1039332

2713

של כל הזמנים.

17:34

(Applauseתְשׁוּאוֹת)

433

1042045

5470

(מחיאות כפיים)

Translated by Boaz Hovav
Reviewed by Sigal Tifferet

ABOUT THE SPEAKER

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.

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.

More profile about the speaker
Nancy Kanwisher | Speaker | TED.com

THE ORIGINAL VIDEO ON TED.COM

ננסי קנווישר: דיוקן עצבי של המוח האנושי | TED Talk | TED.com