TEDSalon London Spring 2011
Neil Burgess: How your brain tells you where you are
नील बर्गेस: आपका मस्तिस्क आपको कैसे बताता हैं कि आप कहाँ है
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आप कैसे याद रखते हैं कि आपने कार कहाँ पार्क की है? आप कैसे जानते हैं कि आप सही दिशा में जा रहे हैं? न्यूरो वैज्ञानिक नील बर्गेस मस्तिस्क के उस न्यूरल तंत्र का अध्धयन करते हैं जो हमारे आसपास के जगहों का नक्शा बनाता है, और वो कैसे स्मृति और कल्पना से जोड़ता है |
Neil Burgess - Neuroscientist
At University College in London, Neil Burgess researches how patterns of electrical activity in brain cells guide us through space. Full bio
At University College in London, Neil Burgess researches how patterns of electrical activity in brain cells guide us through space. Full bio
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When we park in a big parking lot,
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0
2000
जब हम बड़े पार्किंग की जगह पर पार्क करते है,
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how do we remember where we parked our car?
1
2000
2000
हम कैसे याद रखते हैं कि हमने कहाँ कार पार्क की है?
00:19
Here's the problem facing Homer.
2
4000
3000
यह वो समस्या है जिससे होमर जूझ रहे है |
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And we're going to try to understand
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7000
2000
और हम समझने की कोशिश करेंगे
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what's happening in his brain.
4
9000
2000
कि उनके मस्तिस्क में क्या हो रहा है |
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So we'll start with the hippocampus, shown in yellow,
5
11000
2000
तो हिप्पोकैम्पस के साथ शुरू करेंगे, पीले रंग में दर्शित,
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which is the organ of memory.
6
13000
2000
जो स्मृति का अंग है |
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If you have damage there, like in Alzheimer's,
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15000
2000
अगर आपके इस हिस्से पर कोई चोट है, जैसे अल्जाइमर के,
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you can't remember things including where you parked your car.
8
17000
2000
आप चीजों को याद नहीं रख सकते जैसे आपने कार कहाँ पार्क की है |
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It's named after Latin for "seahorse,"
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19000
2000
इसका नाम "समुद्री घोड़े" के लेटिन नाम पर रखा गया है,
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which it resembles.
10
21000
2000
जिसके साथ इसकी समानता है |
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And like the rest of the brain, it's made of neurons.
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23000
2000
और मस्तिस्क के बाकी हिस्से की तरह, यह न्यूरोन से बना है |
00:40
So the human brain
12
25000
2000
मानव के मस्तिस्क में
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has about a hundred billion neurons in it.
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27000
2000
लगभग हज़ारो करोड़ो न्यूरोन्स हैं |
00:44
And the neurons communicate with each other
14
29000
3000
और न्यूरोन्स एक दूसरे से बाते करते हैं
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by sending little pulses or spikes of electricity
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32000
2000
एक दूसरे को जोड़ो के द्वारा
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via connections to each other.
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34000
2000
बिजली की छोटी छोटी तरंगे भेज कर |
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The hippocampus is formed of two sheets of cells,
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36000
3000
हिप्पोकैम्पस कोशिकाओं की दो परतों से बना है,
00:54
which are very densely interconnected.
18
39000
2000
जो कि बहुत सघनता से एक दूसरे से जुड़ी है |
00:56
And scientists have begun to understand
19
41000
2000
और वैज्ञानिकों ने समझना शुरू कर दिया है
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how spatial memory works
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43000
2000
स्थानिक स्मृति कैसे काम करती है,
01:00
by recording from individual neurons
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45000
2000
चूहों में विभिन्न न्यूरोन्स से
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in rats or mice
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47000
2000
रिकॉर्ड करके
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while they forage or explore an environment
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49000
2000
जब वे किसी वातावरण में भोजन के लिए
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looking for food.
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51000
2000
पता लगाने जाते हैं |
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So we're going to imagine we're recording from a single neuron
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53000
3000
तो हम कल्पना करने जा रहे हैं कि हम एक न्यूरोन से रिकॉर्ड कर रहे है
01:11
in the hippocampus of this rat here.
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56000
3000
इस चूहे के हिप्पोकैम्पस में |
01:14
And when it fires a little spike of electricity,
27
59000
2000
और जब यह बिजली कि छोटी तरंग भेजता है,
01:16
there's going to be a red dot and a click.
28
61000
3000
वहाँ एक लाल धब्बा और क्लिक होगा |
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So what we see
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64000
2000
तो हम जो देखते है
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is that this neuron knows
30
66000
2000
वो है कि यह न्यूरोन जान जाता है
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whenever the rat has gone into one particular place in its environment.
31
68000
3000
जब भी यह चूहा अपने वातावरण में किसी खास जगह पर जा चुका होता है तो |
01:26
And it signals to the rest of the brain
32
71000
2000
और मस्तिस्क के बाकी हिस्से को संकेत देता है
01:28
by sending a little electrical spike.
33
73000
3000
एक छोटी बिजली की तरंग भेज कर |
01:31
So we could show the firing rate of that neuron
34
76000
3000
तो हम इस न्यूरोन के तरंग भेजने की दर को दिखा सकते है
01:34
as a function of the animal's location.
35
79000
2000
जंतु के स्थान के फलन के रूप में |
01:36
And if we record from lots of different neurons,
36
81000
2000
और अगर हम विभिन्न न्यूरोन्स से रिकॉर्ड करे तो,
01:38
we'll see that different neurons fire
37
83000
2000
हम देखेंगे कि विभिन्न न्यूरोन संकेत भेजते है
01:40
when the animal goes in different parts of its environment,
38
85000
2000
जब जंतु अपने वातावरण के विभिन्न स्थानों पर जाता है,
01:42
like in this square box shown here.
39
87000
2000
जैसे यहाँ दिखाया गया वर्गाकार बॉक्स |
01:44
So together they form a map
40
89000
2000
तो साथ में वो एक नक्शा बनाते है
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for the rest of the brain,
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91000
2000
मस्तिस्क के बाक़ी हिस्से के लिए,
01:48
telling the brain continually,
42
93000
2000
मस्तिस्क को निरंतर बताने के लिए,
01:50
"Where am I now within my environment?"
43
95000
2000
"मैं अपने वातावरण में कहाँ हूँ?"
01:52
Place cells are also being recorded in humans.
44
97000
3000
जगहों की कोशिकाएं मनुष्यों में भी रिकॉर्ड होती हैं |
01:55
So epilepsy patients sometimes need
45
100000
2000
तो एपीलेप्सी के मरीज़ को कभी कभी
01:57
the electrical activity in their brain monitoring.
46
102000
3000
उनके मस्तिस्क में बिजली की हरकत की जरुरत होती है |
02:00
And some of these patients played a video game
47
105000
2000
और इनमे से कुछ मरीज़ एक वीडियो गेम खेलते है
02:02
where they drive around a small town.
48
107000
2000
जिसमे वो एक छोटे शहर में गाड़ी चलाते है |
02:04
And place cells in their hippocampi would fire, become active,
49
109000
3000
और जगहों की कोशिकाएं उनके हिप्पोकैम्पी में क्रियाशील हो जाती है,
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start sending electrical impulses
50
112000
3000
बिजली के तरंग भेजना शुरू कर देती हैं
02:10
whenever they drove through a particular location in that town.
51
115000
3000
जब भी वो इस शहर के किसी खास जगह पर गाड़ी चलाते है |
02:13
So how does a place cell know
52
118000
2000
तो जगह की कोशिका कैसे जानती है
02:15
where the rat or person is within its environment?
53
120000
3000
चूहा या व्यक्ति अपने वातावरण के भीतर ही है?
02:18
Well these two cells here
54
123000
2000
यहाँ दो कोशिकाएं है जो
02:20
show us that the boundaries of the environment
55
125000
2000
हमे वातावरण की सीमाएं दिखाती है
02:22
are particularly important.
56
127000
2000
बहुत महत्वपूर्ण है |
02:24
So the one on the top
57
129000
2000
तो जो ऊपर की तरफ है
02:26
likes to fire sort of midway between the walls
58
131000
2000
उस बक्से की दीवारों के बीच में तरंग भेजती है
02:28
of the box that their rat's in.
59
133000
2000
जिसमे चूहा है |
02:30
And when you expand the box, the firing location expands.
60
135000
3000
और जब बक्से को बड़ा करते है, तरंग भेजने की जगह भी बढती है |
02:33
The one below likes to fire
61
138000
2000
और जो नीचे है वो तरंग भेजती है
02:35
whenever there's a wall close by to the south.
62
140000
3000
जब भी दक्षिण की तरफ पास में कोई दीवार है
02:38
And if you put another wall inside the box,
63
143000
2000
और अगर आप बक्से के अंदर एक और दीवार बना दे
02:40
then the cell fires in both place
64
145000
2000
तब कोशिका दोनों ही जगहों पर तरंग भेजती है
02:42
wherever there's a wall to the south
65
147000
2000
जब भी दक्षिण के तरफ दीवार होती है
02:44
as the animal explores around in its box.
66
149000
3000
जंतु इस बक्से के अंदर इधर उधर जाते रहने के कारण |
02:48
So this predicts
67
153000
2000
तो यह भविष्यवाणी करती है
02:50
that sensing the distances and directions of boundaries around you --
68
155000
2000
आपके आसपास की सीमाओं की दिशाओं और उनसे आपकी दुरी की --
02:52
extended buildings and so on --
69
157000
2000
बढ़ी हुई इमारते और इस तरह --
02:54
is particularly important for the hippocampus.
70
159000
3000
हिप्पोकैम्पस के लिए यह बहुत महत्वपूर्ण है |
02:57
And indeed, on the inputs to the hippocampus,
71
162000
2000
और वास्तव में, हिप्पोकैम्पस को दी जाने वाली सुचना के लिए,
02:59
cells are found which project into the hippocampus,
72
164000
2000
कोशिकाएं पायी गयी है जो हिप्पोकैम्पस में कल्पना करती हैं,
03:01
which do respond exactly
73
166000
2000
जो अच्छी तरह से प्रतिक्रिया देती है
03:03
to detecting boundaries or edges
74
168000
3000
सीमाओं और किनारों को खोजने में
03:06
at particular distances and directions
75
171000
2000
चूहे से किसी विशेष दुरी
03:08
from the rat or mouse
76
173000
2000
और दिशा में
03:10
as it's exploring around.
77
175000
2000
जैसे जैसे यह आसपास घूमता है
03:12
So the cell on the left, you can see,
78
177000
2000
तो यह कोशिका बायीं तरफ है, आप देख सकते हैं,
03:14
it fires whenever the animal gets near
79
179000
2000
यह तरंग भेजती है जब भी जंतु
03:16
to a wall or a boundary to the east,
80
181000
3000
पूर्व की ओर दीवार या सीमा के पास होता है,
03:19
whether it's the edge or the wall of a square box
81
184000
3000
चाहे वो किनारा हो या वर्गाकार बक्से की दीवार
03:22
or the circular wall of the circular box
82
187000
2000
या वृत्ताकार बक्से कि वृत्ताकार दीवार
03:24
or even the drop at the edge of a table, which the animals are running around.
83
189000
3000
या टेबल के किनारे पर बूंद, जिसके आसपास जंतु घूम रहे हैं |
03:27
And the cell on the right there
84
192000
2000
और दायी तरफ की कोशिका
03:29
fires whenever there's a boundary to the south,
85
194000
2000
तरंग भेजती है जब भी दक्षिण की ओर सीमा हो,
03:31
whether it's the drop at the edge of the table or a wall
86
196000
2000
चाहे वो टेबल की किनारे पर बूंद हो या दीवार
03:33
or even the gap between two tables that are pulled apart.
87
198000
3000
या फिर दो दुरे रखे टेबल के बीच का अंतराल |
03:36
So that's one way in which we think
88
201000
2000
तो एक तरीका है जिस तरह हम सोचते है
03:38
place cells determine where the animal is as it's exploring around.
89
203000
3000
जगहों की कोशिकाएं पता लगाती हैं कि जंतु अपने आसपास के वातावरण में कहाँ है |
03:41
We can also test where we think objects are,
90
206000
3000
हम चीज़े कहाँ है इसके बारे में भी परीक्षण कर सकते है,
03:44
like this goal flag, in simple environments --
91
209000
3000
जैसे यह गोल फ्लैग, साधारण वातावरण में --
03:47
or indeed, where your car would be.
92
212000
2000
या वास्तव में, कहाँ आपकी कार होगी |
03:49
So we can have people explore an environment
93
214000
3000
तो हम लोगो को वातावरण में घूमने के लिए कह सकते है
03:52
and see the location they have to remember.
94
217000
3000
और जगहों को देखने दे जिन्हें उन्हें याद रखना है |
03:55
And then, if we put them back in the environment,
95
220000
2000
और फिर, हम उन्हें फिर से उसी वातावरण में ले जाए,
03:57
generally they're quite good at putting a marker down
96
222000
2000
साधारणत: वो जगहों को पहचानने में काफी अच्छे थे
03:59
where they thought that flag or their car was.
97
224000
3000
जहाँ उन्हें लगा की फ्लैग या उनकी कार थी |
04:02
But on some trials,
98
227000
2000
लेकिन उसी परीक्षण में,
04:04
we could change the shape and size of the environment
99
229000
2000
हम वातावरण की आकृति और आकार बदल सकते थे
04:06
like we did with the place cell.
100
231000
2000
जैसे हमने जगह की कोशिका के साथ किया |
04:08
In that case, we can see
101
233000
2000
इस तरह हम देख सकते है
04:10
how where they think the flag had been changes
102
235000
3000
कैसे वो सोचते हैं कि कहाँ फ्लैग बदल गया है
04:13
as a function of how you change the shape and size of the environment.
103
238000
3000
वातावरण के आकृति और आकार के बदलाव के फलन की रूप में |
04:16
And what you see, for example,
104
241000
2000
और आप जो देखते है, उदाहरण के लिए,
04:18
if the flag was where that cross was in a small square environment,
105
243000
3000
अगर फ्लैग वहाँ पर था जहाँ पर क्रॉस था एक छोटे वर्गाकार वातावरण में,
04:21
and then if you ask people where it was,
106
246000
2000
और फिर आप लोगो से पूछे वो कहाँ था,
04:23
but you've made the environment bigger,
107
248000
2000
लेकिन आपने वातावरण को बड़ा कर दिया है,
04:25
where they think the flag had been
108
250000
2000
जहाँ उन्हें लगता है फ्लैग पहले था
04:27
stretches out in exactly the same way
109
252000
2000
उसी तरह से फैल जाता है जिस तरह से
04:29
that the place cell firing stretched out.
110
254000
2000
जगहों की कोशिकाओं की तरंगे फैल जाती है |
04:31
It's as if you remember where the flag was
111
256000
2000
जैसे आप अगर याद रखते है फ्लैग कहाँ था
04:33
by storing the pattern of firing across all of your place cells
112
258000
3000
जगहों की कोशिकाओं के तरंग भेजने के तरीके को संग्रहण करके
04:36
at that location,
113
261000
2000
सभी जगहों पर,
04:38
and then you can get back to that location
114
263000
2000
और फिर आप उसी जगह पर वापस जा सकते है
04:40
by moving around
115
265000
2000
इधर उधर घूम के
04:42
so that you best match the current pattern of firing of your place cells
116
267000
2000
जिससे आप जगहों की कोशिकाओं के तरंगे भेजने के तरीके को मिला सके
04:44
with that stored pattern.
117
269000
2000
संग्रहित तरीके से |
04:46
That guides you back to the location that you want to remember.
118
271000
3000
जो आपको उस जगह पर वापस लेके जाता है जिसे आप याद रखना चाहते हैं |
04:49
But we also know where we are through movement.
119
274000
3000
लेकिन हम अपने गति के कारण यह भी जानते है कि हम कहाँ हैं |
04:52
So if we take some outbound path --
120
277000
2000
तो हम अगर बाहर जाने वाला रास्ता लेते हैं --
04:54
perhaps we park and we wander off --
121
279000
2000
शायद हम पार्क करे और घूमते रहे --
04:56
we know because our own movements,
122
281000
2000
हम अपनी गति की वजह से जानते है,
04:58
which we can integrate over this path
123
283000
2000
जो हम इस रास्ते के साथ लगभग मिला सकते है
05:00
roughly what the heading direction is to go back.
124
285000
2000
जो वापस जाने वाली दिशा है |
05:02
And place cells also get this kind of path integration input
125
287000
4000
और जगह की कोशिकाओं को इस तरह से रास्ते मिलाने के संकेत भी मिलते है
05:06
from a kind of cell called a grid cell.
126
291000
3000
एक तरह की कोशिकाओं से जिन्हें ग्रिड कोशिका कहा जाता है |
05:09
Now grid cells are found, again,
127
294000
2000
अब ग्रिड कोशिकाएं पायी गयी है,फिर से,
05:11
on the inputs to the hippocampus,
128
296000
2000
हिप्पोकैम्पस को संकेत देने के लिए,
05:13
and they're a bit like place cells.
129
298000
2000
और वो थोड़ी सी जगह की कोशिकाओं की तरह हैं |
05:15
But now as the rat explores around,
130
300000
2000
लेकिन अब जैसे चूहा आसपास घूमता है,
05:17
each individual cell fires
131
302000
2000
अलग अलग हर कोशिकाएं तरंग भेजती है
05:19
in a whole array of different locations
132
304000
3000
विभिन्न जगहों के पूरे समूहों में
05:22
which are laid out across the environment
133
307000
2000
जो पूरे वातावरण में मौजूद है
05:24
in an amazingly regular triangular grid.
134
309000
3000
एक आश्चर्यजनक त्रिकोणीय ग्रिड के रूप में |
05:29
And if you record from several grid cells --
135
314000
3000
और अगर आप बहुत से ग्रिड कोशिकाओं से रिकॉर्ड करे --
05:32
shown here in different colors --
136
317000
2000
यहाँ पर विभिन्न रंगों में दर्शित --
05:34
each one has a grid-like firing pattern across the environment,
137
319000
3000
पूरे वातावरण में सभी एक ग्रिड की तरह तरंग भेजती हैं,
05:37
and each cell's grid-like firing pattern is shifted slightly
138
322000
3000
और हर कोशिका की ग्रिड के तरह तरंग भेजने का तरीका बाकी
05:40
relative to the other cells.
139
325000
2000
कोशिकाओं से थोड़ा अलग है |
05:42
So the red one fires on this grid
140
327000
2000
तो लाल वाली तरंग इस ग्रिड पर भेजती है
05:44
and the green one on this one and the blue on on this one.
141
329000
3000
और हरी वाली इस पर और नीली वाली इस पर |
05:47
So together, it's as if the rat
142
332000
3000
तो साथ में, यह ऐसे है जैसे चूहा
05:50
can put a virtual grid of firing locations
143
335000
2000
तरंग भेजने की एक काल्पनिक ग्रिड रख सकता है
05:52
across its environment --
144
337000
2000
पूरे वातावरण में --
05:54
a bit like the latitude and longitude lines that you'd find on a map,
145
339000
3000
नक़्शे पर पाये जानी वाली अक्षांश और देशांतर रेखाओं की तरह,
05:57
but using triangles.
146
342000
2000
लेकिन त्रिकोण को उपयोग करके |
05:59
And as it moves around,
147
344000
2000
और यह जैसे खिसकता है,
06:01
the electrical activity can pass
148
346000
2000
बिजली की तरंगे जा सकती है
06:03
from one of these cells to the next cell
149
348000
2000
इनमे से एक कोशिका से दूसरी कोशिका तक
06:05
to keep track of where it is,
150
350000
2000
यह कहाँ पर है इसका ध्यान रखने के लिए,
06:07
so that it can use its own movements
151
352000
2000
इस तरह यह अपने बदलाव को उपयोग कर सकता है
06:09
to know where it is in its environment.
152
354000
2000
वातावरण में अपनी स्थिति जानने के लिए |
06:11
Do people have grid cells?
153
356000
2000
क्या इंसानों में ग्रिड कोशिकाएं होती है?
06:13
Well because all of the grid-like firing patterns
154
358000
2000
क्युंकि सारी ग्रिड की तरह तरंग भेजने के तरीको
06:15
have the same axes of symmetry,
155
360000
2000
का एक ही सममिति का अक्ष है,
06:17
the same orientations of grid, shown in orange here,
156
362000
3000
का एक ही अभीविन्यास है, यहाँ नारंगी रंग में दर्शित,
06:20
it means that the net activity
157
365000
2000
इसका मतलब यह हैं कि सभी
06:22
of all of the grid cells in a particular part of the brain
158
367000
3000
ग्रिड कोशिकाओं की कुल क्रिया मस्तिस्क के एक खास हिस्से पर
06:25
should change
159
370000
2000
बदलनी चाहिए
06:27
according to whether we're running along these six directions
160
372000
2000
हमारे इन छै दिशाओं के साथ भागने पर
06:29
or running along one of the six directions in between.
161
374000
3000
या इन छै में से किसी एक दिशा के साथ भागने पर |
06:32
So we can put people in an MRI scanner
162
377000
2000
तो हम लोगो को MRI स्कैनर पर रख सकते है
06:34
and have them do a little video game
163
379000
2000
और उन्हें एक छोटा वीडियो गेम खेलने दे
06:36
like the one I showed you
164
381000
2000
जैसा कि मैंने आपको दिखाया था
06:38
and look for this signal.
165
383000
2000
और संकेतों को देखे |
06:40
And indeed, you do see it in the human entorhinal cortex,
166
385000
3000
और वास्तव में, आप इसे मानवीय एंटोर्हिनल कोर्टेक्स में देखते है,
06:43
which is the same part of the brain that you see grid cells in rats.
167
388000
3000
जो कि मस्तिस्क का वहीँ हिस्सा है जो आपने चूहों में ग्रिड कोशिकाओं में देखा था |
06:46
So back to Homer.
168
391000
2000
तो होमर के बारे में फिर से |
06:48
He's probably remembering where his car was
169
393000
2000
शायद उन्हें याद है कि उनकी कार कहाँ है
06:50
in terms of the distances and directions
170
395000
2000
दुरी और दिशा के आधार पर
06:52
to extended buildings and boundaries
171
397000
2000
उन बढ़ी हुई इमारते और सीमाओं के हिसाब से
06:54
around the location where he parked.
172
399000
2000
जिस जगह पर कार पार्क थी |
06:56
And that would be represented
173
401000
2000
और जो दर्शाया जायेगा
06:58
by the firing of boundary-detecting cells.
174
403000
2000
सीमाएं दर्शाने वाली कोशिकाओं के तरंग भेजने से |
07:00
He's also remembering the path he took out of the car park,
175
405000
3000
उन्हें वो रास्ता भी याद है जो उन्होंने बाहर आते वक्त लिया था,
07:03
which would be represented in the firing of grid cells.
176
408000
3000
जो दर्शाया जायेगा ग्रिड कोशिकओं के तरंग भेजने से |
07:06
Now both of these kinds of cells
177
411000
2000
अब इन तरह की दोनों कोशिकाएं
07:08
can make the place cells fire.
178
413000
2000
जगह की कोशिका को तरंग भेजने के लिए कह सकती है |
07:10
And he can return to the location where he parked
179
415000
2000
और वे उस जगह पर लौट सकते है जहाँ कार पार्क थी
07:12
by moving so as to find where it is
180
417000
3000
घूमते हुए वो जगह खोजने के लिए जहाँ पर
07:15
that best matches the firing pattern
181
420000
2000
तरंग भेजने के तरीके से सबसे ज्यादा अच्छा मिलान हो
07:17
of the place cells in his brain currently
182
422000
2000
उनके मस्तिस्क के जगह की कोशिकाओं के साथ
07:19
with the stored pattern where he parked his car.
183
424000
3000
जिन्होंने कार कहाँ पार्क हुई है उसका तरीका संचित किया है |
07:22
And that guides him back to that location
184
427000
2000
और यह उन्हें वापस उसी जगह पर ले जाता है
07:24
irrespective of visual cues
185
429000
2000
दिखने वाले संकेतों की परवाह किये बिना
07:26
like whether his car's actually there.
186
431000
2000
जैसे क्या सच में उनकी कार वहाँ है |
07:28
Maybe it's been towed.
187
433000
2000
शायद वो वहाँ से हटाई जा चुकी है |
07:30
But he knows where it was, so he knows to go and get it.
188
435000
3000
लेकिन उन्हें पता है कि वो कहाँ थी, तो वहाँ जाने और इसे पाने के बारे में उन्हें पता है
07:33
So beyond spatial memory,
189
438000
2000
तो स्थानिक स्मृति के आगे,
07:35
if we look for this grid-like firing pattern
190
440000
2000
अगर हम ग्रिड के जैसे तरीके को देखे
07:37
throughout the whole brain,
191
442000
2000
पूरे मस्तिस्क में,
07:39
we see it in a whole series of locations
192
444000
3000
अब जगहों की पूरी श्रृखंला देखेंगे
07:42
which are always active
193
447000
2000
जो कि हमेशा सक्रीय है
07:44
when we do all kinds of autobiographical memory tasks,
194
449000
2000
जब सभी तरह की आत्मकथात्मक स्मृति की कसरत करेंगे,
07:46
like remembering the last time you went to a wedding, for example.
195
451000
3000
जैसे यह याद करना आप आखिरी वक्त शादी पर कब गये थे, उदाहरण के लिए |
07:49
So it may be that the neural mechanisms
196
454000
2000
तो यह न्यूरल तंत्र हो सकता है
07:51
for representing the space around us
197
456000
3000
हमारे आसपास की जगह को दर्शाने के लिए
07:54
are also used for generating visual imagery
198
459000
4000
दृश्य की छवियों को बनाने में भी उपयोग हो सकता है
07:58
so that we can recreate the spatial scene, at least,
199
463000
3000
जिससे हम स्थानिक द्रश्य फिर से बना सके, कम से कम,
08:01
of the events that have happened to us when we want to imagine them.
200
466000
3000
उन घटनाओं की जो हमारे साथ हुई जब हम उनकी कल्पना करे |
08:04
So if this was happening,
201
469000
2000
तो अगर यह होता है,
08:06
your memories could start by place cells activating each other
202
471000
3000
आपकी स्मृति जगह की कोशिकाओं को क्रियाशील करने से शुरू हो सकती है
08:09
via these dense interconnections
203
474000
2000
उनके बीच घने आपसी संपर्को से
08:11
and then reactivating boundary cells
204
476000
2000
और तब सीमाओं की कोशिकाओं को भीर से क्रियाशील करके
08:13
to create the spatial structure
205
478000
2000
स्थानिक सरंचना बनाने के लिए
08:15
of the scene around your viewpoint.
206
480000
2000
आपके दृष्टीकोण के हिसाब से |
08:17
And grid cells could move this viewpoint through that space.
207
482000
2000
और ग्रिड कोशिकाएं इस दृष्टीकोण को यहाँ वहाँ ले जा सकती है |
08:19
Another kind of cell, head direction cells,
208
484000
2000
एक और तरह की कोशिका, सर की दिशा की कोशिका,
08:21
which I didn't mention yet,
209
486000
2000
जिसके बारे में मैंने बात नहीं की,
08:23
they fire like a compass according to which way you're facing.
210
488000
3000
वो कम्पास की तरंग भेजती है जिस तरफ आप देख रहे है उसके हिसाब से |
08:26
They could define the viewing direction
211
491000
2000
वो देखने की दिशा निर्धारित कर सकती है
08:28
from which you want to generate an image for your visual imagery,
212
493000
3000
जहाँ से आप एक छवि बनाना चाहे आपके दृश्य की कल्पना के लिए,
08:31
so you can imagine what happened when you were at this wedding, for example.
213
496000
3000
तो आप कल्पना कर सकते कि उस शादी में क्या हुआ, उदाहरण के लिए |
08:34
So this is just one example
214
499000
2000
तो यह सिर्फ एक उदाहरण है
08:36
of a new era really
215
501000
2000
एक नए युग का
08:38
in cognitive neuroscience
216
503000
2000
कोगनिटिव न्यूरोसाइंस में
08:40
where we're beginning to understand
217
505000
2000
जहाँ हम समझना शुरू कर रहे हैं
08:42
psychological processes
218
507000
2000
साइकोलोजिकल प्रक्रियों को
08:44
like how you remember or imagine or even think
219
509000
3000
जैसे आप कैसे याद या कल्पना या सोचते है
08:47
in terms of the actions
220
512000
2000
हमारे मस्तिस्क को बनाने वाले
08:49
of the billions of individual neurons that make up our brains.
221
514000
3000
करोड़ो विभिन्न तरह के न्यूरोन की क्रियाओं के आधार पर |
08:52
Thank you very much.
222
517000
2000
बहुत बहुत धन्यवाद |
08:54
(Applause)
223
519000
3000
(अभिवादन)
ABOUT THE SPEAKER
Neil Burgess - NeuroscientistAt University College in London, Neil Burgess researches how patterns of electrical activity in brain cells guide us through space.
Why you should listen
Neil Burgessis is deputy director of the Institute of Cognitive Neuroscience at University College London, where he investigates of the role of the hippocampus in spatial navigation and episodic memory. His research is directed at answering questions such as: How are locations represented, stored and used in the brain? What processes and which parts of the brain are involved in remembering the spatial and temporal context of everyday events, and in finding one's way about?
To explore this space, he and his team use a range of methods for gathering data, including pioneering uses of virtual reality, as well as computational modelling and electrophysiological analysis of the function of hippocampal neurons in the rat, functional imaging of human navigation, and neuropsychological experiments on spatial and episodic memory.
A parallel interest: Investigating our human short-term memory for serial order, or how we know our 123s.
Neil Burgess | Speaker | TED.com