ABOUT THE SPEAKER
Mehdi Ordikhani-Seyedlar - Neuroscientist
Mehdi Ordikhani-Seyedlar is a computational neuroscientist, researching brain signals and their usage in brain-machine interfaces.

Why you should listen

Mehdi Ordikhani-Seyedlar is a research scientist interested in brain-wave patterns generated by neural activities in the brain. Since embarking on his research on neuroscience, Ordikhani-Seyedlar has been working on different brain functions such as learning, memory, pain and, more recently, visual attention in humans. He also conducted a part of his research on monkeys when he was in Dr. Miguel Nicolelis' lab at Duke University. His findings help implement more accurate brain-machine interfaces to treat people who are suffering from attention deficiency.

After receiving his Ph.D  in Biomedical Engineering, Ordikhani-Seyedlar was offered a postdoctoral position by Duke University to develop algorithms to process large-scale neuronal activity and brain-machine interfaces. However, due to political complications in the United States, Ordikhani-Seyedlar -- an Iranian citizen -- changed his plan to continue his brain research outside the US for some time.

As a passionate neuroscientist and neuroengineer, Ordikhani-Seyedlar's aim is to improve brain pattern detectability in computers. This enhances the ability of brain-machine interfaces substantially to better target the defected brain function which in turn enhances the sustainability of treatment effect.

More profile about the speaker
Mehdi Ordikhani-Seyedlar | Speaker | TED.com
TED2017

Mehdi Ordikhani-Seyedlar: What happens in your brain when you pay attention?

मेहदी ऑर्दिखानी-सीएदलर: जब आप ध्यान देतें हैं तो आपके मस्तिष्क में क्या होता है?

Filmed:
3,083,456 views

ध्यान केवल इसके बारे में नहीं जिस पर हम पर केंद्रित हैं, वह इस बारे में भी है कि हमारा दिमाग उसे किस प्रकार फ़िल्टर करता है। कम्प्यूटेशनल तंत्रिकावैज्ञानिक, मेहदी ऑर्दिखानी-सीएदलर, मस्तिष्क और कंप्यूटर को एक साथ लाकर उम्मीद करते हैं कि जब लोग ध्यान केंद्रित करने की कोशिश करते हैं, तब उन्के मस्तिष्क में प्रतिरुप की जांच करी जा सकती है l इसे 'ध्यान आभाव सक्रियता विकार' (एडीएचडी ) के इलाज के लिए इस्तेमाल किया जा सकता है और जिन लोगों ने संवाद स्थापित करने की क्षमता खो दी है, उनकी सहायता करी जा सकती है। इस संक्षिप्त, आकर्षक संभाषण में इस रोमांचक विज्ञान के बारे में और जानिए।
- Neuroscientist
Mehdi Ordikhani-Seyedlar is a computational neuroscientist, researching brain signals and their usage in brain-machine interfaces. Full bio

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00:12
Payingभुगतान closeबंद करे attentionध्यान to something:
0
760
2480
किसी पर चीज बराबर ध्यान देना:
00:15
Not that easyआसान, is it?
1
3280
1240
यह आसान नहीं है, है ना?
00:17
It's because our attentionध्यान is pulledखींच लिया
in so manyअनेक differentविभिन्न directionsदिशाओं at a time,
2
5520
5016
क्योंकि हमारा ध्यान
बहुत दिशाओं में जाता है
00:22
and it's in factतथ्य prettyसुंदर impressiveप्रभावशाली
if you can stayरहना focusedध्यान केंद्रित.
3
10560
4080
यदि आप अपना ध्यान केंद्रित रख पाएं
तो यह बहुत बढ़िया है l
00:28
Manyकई people think that attentionध्यान
is all about what we are focusingध्यान केंद्रित on,
4
16360
4056
बहुत से लोगो को लगता है कि अवधान सिर्फ
ध्यान केंद्रित करने के बारे में है
00:32
but it's alsoभी about what informationजानकारी
our brainदिमाग is tryingकोशिश कर रहे हैं to filterफिल्टर out.
5
20440
4800
अवधान का सम्बन्ध इससे भी है
कि हमारा मस्तिष्क
क्या फ़िल्टर करने की कोशिश कर रहा है l
00:38
There are two waysतरीके
you directप्रत्यक्ष your attentionध्यान.
6
26320
2720
दो तरीकों से आप
अपना ध्यान निर्देशित करते हैं
00:41
First, there's overtअपरोक्ष attentionध्यान.
7
29600
1560
सबसे पहले, अपरोक्ष ध्यान से l
00:43
In overtअपरोक्ष attentionध्यान,
you moveचाल your eyesआंखें towardsकी ओर something
8
31640
4136
इसमें आप अपनी आँखें
एक वस्तु पर ले जाते हैं l
00:47
in orderक्रम to payवेतन attentionध्यान to it.
9
35800
1560
उस वस्तु पर ध्यान देने के लिए l
00:50
Then there's covertगुप्त attentionध्यान.
10
38360
1976
दूसरे प्रकार का ध्यान, गुप्त ध्यान है।
00:52
In covertगुप्त attentionध्यान,
you payवेतन attentionध्यान to something,
11
40360
4016
गुप्त ध्यान में,
आप एक वस्तु पर ध्यान देते हैं,
00:56
but withoutके बग़ैर movingचलती your eyesआंखें.
12
44400
1560
अपनी आँखों को हिलाये बिना l
00:59
Think of drivingड्राइव for a secondदूसरा.
13
47040
1640
गाड़ी चलाने के बारे में सोचें l
01:02
Your overtअपरोक्ष attentionध्यान,
your directionदिशा of the eyesआंखें,
14
50960
3016
आपका अपरोक्ष ध्यान, आपकी आँखों की दिशा,
01:06
are in frontसामने,
15
54000
1656
सामने की तरफ हैं,
01:07
but that's your covertगुप्त attentionध्यान
16
55680
1776
लेकिन यह आपका गुप्त ध्यान है
01:09
whichकौन कौन से is constantlyनिरंतर scanningस्कैनिंग
the surroundingआसपास के areaक्षेत्र,
17
57480
3080
जो लगातार
आपके क्षेत्र का क्रमवीक्षण कर रहा है,
01:13
where you don't actuallyवास्तव में look at them.
18
61600
1880
पर आप वास्तव में उन पर नहीं देखते हैं l
01:17
I'm a computationalकम्प्यूटेशनल neuroscientistneuroscientist,
19
65519
1937
मैं कम्प्यूटेशनल तंत्रिकावैज्ञानिक हूं,
01:19
and I work on cognitiveसंज्ञानात्मक
brain-machineब्रेन-मशीन interfacesइंटरफेस,
20
67480
3096
संज्ञानात्मक मस्तिष्क-मशीन जुड़ाव पर
काम करता हूं,
01:22
or bringingलाना togetherसाथ में
the brainदिमाग and the computerकंप्यूटर.
21
70600
3040
या मस्तिष्क और कंप्यूटर को एक साथ लाता हूँ
01:26
I love brainदिमाग patternsपैटर्न.
22
74720
1600
मुझे मस्तिष्क के प्रतिमान से प्यार है l
01:28
Brainमस्तिष्क patternsपैटर्न are importantजरूरी for us
23
76720
1696
मस्तिष्क के प्रतिमान
हमारे लिए महत्वपूर्ण हैं
01:30
because basedआधारित on them
we can buildनिर्माण modelsमॉडल के for the computersकंप्यूटर,
24
78440
3496
क्योंकि उस आधार पर
कंप्यूटर नमूना बनाते है,
01:33
and basedआधारित on these modelsमॉडल के
25
81960
1416
और इन नमूनों पर आधारित
01:35
computersकंप्यूटर can recognizeपहचानना
how well our brainदिमाग functionsकार्यों.
26
83400
4216
कंप्यूटर बता सकते हैं कि
हमारा दिमाग कैसे काम कर रहा है l
01:39
And if it doesn't functionसमारोह well,
27
87640
1600
और अगर यह अच्छे से काम नहीं करता,
01:42
then these computersकंप्यूटर themselvesअपने
can be used as assistiveसहायक devicesउपकरण
28
90080
3920
तो कंप्यूटरों की सहायता ली जा सकती है
01:46
for therapiesउपचारों.
29
94760
1200
चिकित्सा के लिए l
01:48
But that alsoभी meansमाध्यम something,
30
96480
1640
लेकिन उसका भी कुछ मतलब है
01:51
because choosingचुनने the wrongगलत patternsपैटर्न
31
99360
2496
क्योंकि गलत प्रतिरूप चुनने पर,
01:53
will give us the wrongगलत modelsमॉडल के
32
101880
1896
हमें गलत नमूना मिलेगा l
01:55
and thereforeइसलिये the wrongगलत therapiesउपचारों.
33
103800
1656
और इसलिए गलत उपचार होंगे l
01:57
Right?
34
105480
1200
है ना ?
01:59
In caseमामला of attentionध्यान,
35
107640
1656
ध्यान के मामले में,
02:01
the factतथ्य that we can
36
109320
1280
तथ्य यह कि
02:03
shiftखिसक जाना our attentionध्यान not only by our eyesआंखें
37
111800
3496
हम केवल अपनी आंखों से ध्यान नहीं बदलते,
02:07
but alsoभी by thinkingविचारधारा --
38
115320
1320
बल्कि हमारी सोच से भी --
02:09
that makesबनाता है covertगुप्त attentionध्यान
an interestingदिलचस्प modelआदर्श for computersकंप्यूटर.
39
117440
4080
और इसलिए गुप्त ध्यान
कंप्यूटर के लिए एक दिलचस्प नमूना है
02:14
So I wanted to know
what are the brainwaveBrainwave patternsपैटर्न
40
122280
3456
मस्तिषक-तरंग प्रतिरूप कैसा होता है,
02:17
when you look overtlyखुलकर
or when you look covertlyछिपकर.
41
125760
3680
जब आप खुलकर या गुप्त रूप से देखते हैं l
02:22
I setसेट up an experimentप्रयोग for that.
42
130440
1760
मैंने इसके लिए एक प्रयोग किया l
02:24
In this experimentप्रयोग
there are two flickeringचंचल squaresवर्गों,
43
132960
2736
इस प्रयोग में दो झिलमिलाते वर्ग हैं,
02:27
one of them flickeringचंचल
at a slowerऔर धीमा rateमूल्यांकन करें than the other one.
44
135720
3360
उनमें से एक धीमी गति से झिलमिला रहा है l
02:32
Dependingआधार on whichकौन कौन से of these flickersFlickers
you are payingका भुगतान attentionध्यान to,
45
140600
3816
जिस झिलमिलाहट पर आप ध्यान देंगे,
02:36
certainकुछ partsभागों of your brainदिमाग
will startप्रारंभ resonatingगूंज in the sameवही rateमूल्यांकन करें
46
144440
3960
आपके मस्तिष्क के कुछ भाग उसी
02:41
as that flickeringचंचल rateमूल्यांकन करें.
47
149200
1440
झिलमिलाहट के दर में गूंजेगे l
02:44
So by analyzingविश्लेषण your brainदिमाग signalsसंकेत,
48
152000
2936
तो मस्तिष्क के संकेतों का विश्लेषण करके,
02:46
we can trackधावन पथ where exactlyठीक ठीक
you are watchingदेख रहे
49
154960
3040
हम पता कर सकते हैं कि आप कहाँ देख रहे हैं
02:50
or you are payingका भुगतान attentionध्यान to.
50
158760
1560
या आप कहाँ ध्यान दे रहे हैं।
02:55
So to see what happensहो जाता in your brainदिमाग
when you payवेतन overtअपरोक्ष attentionध्यान,
51
163000
4216
अपरोक्ष ध्यान देते हुए
दिमाग में क्या होता है?
02:59
I askedपूछा people to look directlyसीधे
in one of the squaresवर्गों
52
167240
3256
मैंने लोगों को एक वर्ग में सीधे देखने और
03:02
and payवेतन attentionध्यान to it.
53
170520
1280
उसपर ध्यान देने को कहा ।
03:04
In this caseमामला, not surprisinglyहैरानी की बात है,
we saw that these flickeringचंचल squaresवर्गों
54
172760
5296
आश्चर्य की बात नहीं, के इस मामले में
हमने देखा कि ये झिलमिलाते वर्ग
03:10
appearedदिखाई in theirजो अपने brainदिमाग signalsसंकेत
55
178080
1936
उनके दिमाग के संकेत में दिखाई देते हैं
03:12
whichकौन कौन से was comingअ रहे है
from the back of theirजो अपने headसिर,
56
180040
2360
जो उनके सिर के उस पिछले भाग से आ रहा था,
03:15
whichकौन कौन से is responsibleउत्तरदायी for the processingप्रसंस्करण
of your visualदृश्य informationजानकारी.
57
183560
3400
जो आपकी दृश्य सूचना के लिए जिम्मेदार है l
03:20
But I was really interestedरुचि
58
188280
2336
लेकिन मेरी दिलचस्पी यह जानने में थी कि
03:22
to see what happensहो जाता in your brainदिमाग
when you payवेतन covertगुप्त attentionध्यान.
59
190640
3160
गुप्त ध्यान के वक्त
आपके दिमाग में क्या होता है?
03:26
So this time I askedपूछा people
to look in the middleमध्य of the screenस्क्रीन
60
194480
3896
तो मैंने लोगों से
स्क्रीन के बीच में देखने कहा,
03:30
and withoutके बग़ैर movingचलती theirजो अपने eyesआंखें,
61
198400
1880
बिना उनकी आखें हिलाते हुए,
03:33
to payवेतन attentionध्यान
to eitherभी of these squaresवर्गों.
62
201120
2720
इन वर्गों में से एक पर ध्यान देने के लिए l
03:37
When we did that,
63
205120
1616
जब हमने ऐसा किया,
03:38
we saw that bothदोनों of these flickeringचंचल ratesदरें
appearedदिखाई in theirजो अपने brainदिमाग signalsसंकेत,
64
206760
3936
दोनों झिलमिलाहट दर
दिमाग के संकेत में दिखी,
03:42
but interestinglyसुहावना होते हुए,
65
210720
1200
लेकिन दिलचस्प यह है कि,
03:44
only one of them,
whichकौन कौन से was paidभुगतान किया है attentionध्यान to,
66
212640
3536
उनमें से केवल एक,
जिस पर ध्यान दिया गया था,
03:48
had strongerमजबूत signalsसंकेत,
67
216200
1656
उसके संकेत मजबूत थे l
03:49
so there was something in the brainदिमाग
68
217880
2256
तो मस्तिष्क में कोई चीज़ थी
03:52
whichकौन कौन से was handlingहैंडलिंग this informationजानकारी
69
220160
2536
जो इस जानकारी को संभाल रहा थी ,
03:54
so that thing in the brainदिमाग was basicallyमूल रूप से
the activationसक्रियण of the frontalललाट areaक्षेत्र.
70
222720
6200
और वह थी मस्तिष्क के
ललाट क्षेत्र की सक्रियता
04:02
The frontसामने partअंश of your brainदिमाग
is responsibleउत्तरदायी
71
230440
2976
हमारे मस्तिष्क के आगे का
हिस्सा जिम्मेदार है
04:05
for higherउच्चतर cognitiveसंज्ञानात्मक functionsकार्यों as a humanमानव.
72
233440
2880
मानवरूप में
उच्च संज्ञानात्मक कार्यों के लिए l
04:09
The frontalललाट partअंश,
it seemsलगता है that it worksकाम करता है as a filterफिल्टर
73
237160
4440
ललाट भाग एक छन्नी के रूप में काम करता है
04:14
tryingकोशिश कर रहे हैं to let informationजानकारी come in
only from the right flickerझिलमिलाहट
74
242640
4376
जो जानकारी को उसी झिलमिलाहट से आने देता है
04:19
that you are payingका भुगतान attentionध्यान to
75
247040
1640
जिसपर आप पर ध्यान दे रहे हैं
04:21
and tryingकोशिश कर रहे हैं to inhibitरोकना the informationजानकारी
comingअ रहे है from the ignoredअवहेलना करना one.
76
249400
3960
और अनदेखी वस्तु की जानकारी को
बाधित करता है।
04:27
The filteringछानने abilityयोग्यता of the brainदिमाग
is indeedवास्तव में a keyकुंजी for attentionध्यान,
77
255400
5296
दिमाग की छानने की क्षमता
ध्यान के लिए ज़रूरी है
04:32
whichकौन कौन से is missingलापता in some people,
78
260720
2776
जो कुछ लोगों में अनुपस्थित होती है,
04:35
for exampleउदाहरण in people with ADHDएडीएचडी.
79
263520
2480
उदाहरण के लिए एडीएचडी वाले लोगों में
04:38
So a personव्यक्ति with ADHDएडीएचडी
cannotनही सकता inhibitरोकना these distractorsविरोधियों,
80
266640
5016
जो ध्यान-भंग वाले विचारों को
बाधित नहीं कर पाते,
04:43
and that's why they can't focusफोकस
for a long time on a singleएक taskकार्य.
81
271680
4760
इसलिए वे एक ही कार्य में
ध्यान नही लगा पाते
04:49
But what if this personव्यक्ति
82
277600
1536
पर सोचिये अगर यह व्यक्ति
04:51
could playप्ले a specificविशिष्ट computerकंप्यूटर gameखेल
83
279160
3536
विशिष्ट कंप्यूटर खेल के द्वारा,
04:54
with his brainदिमाग connectedजुड़े हुए to the computerकंप्यूटर,
84
282720
2880
जिसमें उसका मस्तिष्क कंप्यूटर से जुड़ा हो,
04:58
and then trainरेल गाडी his ownअपना brainदिमाग
85
286440
2120
अपने दिमाग को प्रशिक्षित कर सके
05:01
to inhibitरोकना these distractorsविरोधियों?
86
289360
2440
इन विचारों को बाधित करने के लिए l
05:05
Well, ADHDएडीएचडी is just one exampleउदाहरण.
87
293680
2480
एडीएचडी सिर्फ एक उदाहरण है।
05:09
We can use these cognitiveसंज्ञानात्मक
brain-machineब्रेन-मशीन interfacesइंटरफेस
88
297200
3256
हम इन
संज्ञानात्मक मस्तिष्क-मशीन जुड़ाव का उपयोग
05:12
for manyअनेक other cognitiveसंज्ञानात्मक fieldsखेत.
89
300480
2200
कई अन्य संज्ञानात्मक क्षेत्रों में
कर सकते हैं
05:15
It was just a fewकुछ yearsवर्षों agoपूर्व
90
303760
1776
कुछ साल पहले की ही बात है
05:17
that my grandfatherदादा had a strokeआघात,
and he lostगुम हो गया completeपूर्ण abilityयोग्यता to speakबोले.
91
305560
5720
मेरे दादाजी को मस्तिष्क-आघात हुआ था
वो फिर कभी बोल नहीं पाए
05:24
He could understandसमझना everybodyहर,
but there was no way to respondप्रतिक्रिया,
92
312640
3336
वह बात समझ पाते थे पर जवाब नही दे पाते थे
05:28
even not writingलिख रहे हैं
because he was illiterateनिरक्षर.
93
316000
2480
लिखित में भी नहीं, क्योंकि वह अशिक्षित थे
05:32
So he passedबीतने के away in silenceशांति.
94
320000
2520
तो चुप्पी में ही उनका निधन हो गया l
05:36
I rememberयाद है thinkingविचारधारा at that time:
95
324800
2336
मुझे याद है कि मैं उस समय सोचता था कि
05:39
What if we could have a computerकंप्यूटर
96
327160
3896
कैसा होता अगर हमारे पास एक कंप्यूटर होता
05:43
whichकौन कौन से could speakबोले for him?
97
331080
1360
जो उनके लिए बात कर सकता?
अब, सालों बाद
जब मैं इस क्षेत्र में काम कर रहा हूं,
05:45
Now, after yearsवर्षों that I am in this fieldखेत,
98
333840
2216
05:48
I can see that this mightपराक्रम be possibleमुमकिन.
99
336080
2320
मैं देखता हूं कि यह संभव हो सकता है।
05:52
Imagineकल्पना if we can find brainwaveBrainwave patternsपैटर्न
100
340240
2856
सोचिए अगर
हम मस्तिषक-तरंग का प्रतिरूप पा सकें,
05:55
when people think
about imagesइमेजिस or even lettersपत्र,
101
343120
3440
जब लोग छवियों,
पत्रों के बारे में सोचते हैं,
05:59
like the letterपत्र A generatesउत्पन्न करता है
a differentविभिन्न brainwaveBrainwave patternपैटर्न
102
347720
2936
जैसे अक्षर 'अ' का मस्तिषक-तरंग प्रतिरूप,
06:02
than the letterपत्र B, and so on.
103
350680
1720
अक्षर 'प' से अलग होता है
06:04
Could a computerकंप्यूटर one day
communicateसंवाद for people who can't speakबोले?
104
352960
3680
क्या एक दिन कंप्यूटर मूक लोगों के लिए
बोल सकेगा?
06:09
What if a computerकंप्यूटर
105
357640
1440
क्या होगा यदि कोई कंप्यूटर
06:11
can help us understandसमझना
the thoughtsविचार of a personव्यक्ति in a comaकोमा?
106
359960
4560
हमें अचेत व्यक्ति के विचारों को
समझने में मदद करेगा ?
06:17
We are not there yetअभी तक,
107
365840
1616
हम वहाँ अभी तक नहीं पहुँचे हैं,
06:19
but payवेतन closeबंद करे attentionध्यान.
108
367480
2736
लेकिन करीब से ध्यान देने पर,
06:22
We will be there soonशीघ्र.
109
370240
1696
हम जल्द ही वहां होंगे l
06:23
Thank you.
110
371960
1496
धन्यवाद।
06:25
(Applauseप्रशंसा)
111
373480
5632
(तालियां)
Translated by Parul Chachra
Reviewed by Omprakash Bisen

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ABOUT THE SPEAKER
Mehdi Ordikhani-Seyedlar - Neuroscientist
Mehdi Ordikhani-Seyedlar is a computational neuroscientist, researching brain signals and their usage in brain-machine interfaces.

Why you should listen

Mehdi Ordikhani-Seyedlar is a research scientist interested in brain-wave patterns generated by neural activities in the brain. Since embarking on his research on neuroscience, Ordikhani-Seyedlar has been working on different brain functions such as learning, memory, pain and, more recently, visual attention in humans. He also conducted a part of his research on monkeys when he was in Dr. Miguel Nicolelis' lab at Duke University. His findings help implement more accurate brain-machine interfaces to treat people who are suffering from attention deficiency.

After receiving his Ph.D  in Biomedical Engineering, Ordikhani-Seyedlar was offered a postdoctoral position by Duke University to develop algorithms to process large-scale neuronal activity and brain-machine interfaces. However, due to political complications in the United States, Ordikhani-Seyedlar -- an Iranian citizen -- changed his plan to continue his brain research outside the US for some time.

As a passionate neuroscientist and neuroengineer, Ordikhani-Seyedlar's aim is to improve brain pattern detectability in computers. This enhances the ability of brain-machine interfaces substantially to better target the defected brain function which in turn enhances the sustainability of treatment effect.

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Mehdi Ordikhani-Seyedlar | Speaker | TED.com