TEDMED 2012
Miguel Nicolelis: A monkey that controls a robot with its thoughts. No, really.
Miguel Nicolelis: Egy majom, mely a gondolataival irányít egy robotot. Komolyan.
Filmed:
Readability: 4.1
1,315,130 views
Képesek vagyunk-e az agyunkat arra használni, hogy közvetlenül gépeket irányítsunk vele -- testünk közrejátszása nélkül? Miguel Nicolelis bemutat nekünk egy elképesztő kutatást, amiben egy okos majom az Egyesült Államokban megtanul irányítani egy majomavatárt, majd Japánban egy robotkart, pusztán a gondolataival. A kutatás nagy jelentőségű a mind a négy tagjukra lebénult embereknek, és talán mindannyiunknak. (Felvétel a TEDMED 2012-ről.)
Miguel Nicolelis - Neuroscientist
Miguel Nicolelis explores the limits of the brain-machine interface. Full bio
Miguel Nicolelis explores the limits of the brain-machine interface. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:16
The kind of neuroscience that I do and my colleagues do
0
330
2851
Az a fajta idegtudomány,
amivel a munkatársaim és én foglalkozunk,
amivel a munkatársaim és én foglalkozunk,
00:19
is almost like the weatherman.
1
3181
2166
majdnem olyan, mint egy meteorológus munkája.
00:21
We are always chasing storms.
2
5347
3516
Állandóan viharokat hajszolunk.
00:24
We want to see and measure storms -- brainstorms, that is.
3
8863
4883
Látni és mérni szeretnénk ilyen viharokat,
agyhullámok formájában.
agyhullámok formájában.
00:29
And we all talk about brainstorms in our daily lives,
4
13746
2768
Mindannyian naponta beszélünk agyhullámokról,
00:32
but we rarely see or listen to one.
5
16514
3450
de ritkán szoktuk őket látni vagy hallani.
00:35
So I always like to start these talks
6
19964
1634
Ezért az ilyen beszédeket szeretem mindig azzal kezdeni,
00:37
by actually introducing you to one of them.
7
21598
2982
hogy bemutatok önöknek egy ilyen hullámot.
00:40
Actually, the first time we recorded more than one neuron --
8
24580
3427
Valójában, az első alkalommal, amikor
egy neuronnál többet sikerült rögzítenünk,
egy neuronnál többet sikerült rögzítenünk,
00:43
a hundred brain cells simultaneously --
9
28007
2223
több száz agysejtet egyidejűleg,
00:46
we could measure the electrical sparks
10
30230
2469
mérni tudtuk száz sejt elektromos kisülését
00:48
of a hundred cells in the same animal,
11
32699
2680
ugyanabban az állatban,
00:51
this is the first image we got,
12
35379
1802
és ez volt az első kép, amit kaptunk
00:53
the first 10 seconds of this recording.
13
37181
2315
a rögzítés első 10 másodpercében.
00:55
So we got a little snippet of a thought,
14
39496
3351
Így elkaptunk egy gondolatfoszlányt,
00:58
and we could see it in front of us.
15
42847
2905
és láthattuk azt magunk előtt.
01:01
I always tell the students
16
45752
1012
Mindig el szoktam mondani a diákjaimnak,
01:02
that we could also call neuroscientists some sort of astronomer,
17
46764
4106
hogy az idegkutatót egyfajta csillagásznak is tekinthetjük,
01:06
because we are dealing with a system
18
50870
1626
mert egy olyan rendszerrel dolgozik,
01:08
that is only comparable in terms of number of cells
19
52496
2917
amiben nagyságrendileg a sejtek száma
01:11
to the number of galaxies that we have in the universe.
20
55413
2936
csupán a világegyetemben lévő
galaxisok számához hasonlítható.
galaxisok számához hasonlítható.
01:14
And here we are, out of billions of neurons,
21
58349
3030
És itt voltunk mi, a milliárdnyi neuronból,
01:17
just recording, 10 years ago, a hundred.
22
61379
2818
10 évvel ezelőtt, épp csak száznyit rögzítve.
01:20
We are doing a thousand now.
23
64197
1583
Ma már úgy ezerrel dolgozunk.
01:21
And we hope to understand something fundamental about our human nature.
24
65780
5400
És reméljük, hogy megérthetünk valami alapvetőt
az emberi természetről.
az emberi természetről.
01:27
Because, if you don't know yet,
25
71180
1932
Mert, ha még nem tudják,
01:29
everything that we use to define what human nature is comes from these storms,
26
73112
5250
minden, ami az emberi természet meghatározója,
ezekből a hullámokból származik,
ezekből a hullámokból származik,
01:34
comes from these storms that roll over the hills and valleys of our brains
27
78362
4651
ezekből a hullámokból, amik hegyeken
és völgyeken kelnek át az agyunkban,
és völgyeken kelnek át az agyunkban,
01:38
and define our memories, our beliefs,
28
83013
3885
hogy meghatározzák az emlékeinket, meggyőződéseinket,
01:42
our feelings, our plans for the future.
29
86898
2700
érzelmeinket, és a jövőbeli terveinket.
01:45
Everything that we ever do,
30
89598
2398
Mindenhez, amit valaha csinálunk,
01:47
everything that every human has ever done, do or will do,
31
91996
5067
mindenhez, amit minden egyes ember
valaha tett, tesz vagy tenni fog,
valaha tett, tesz vagy tenni fog,
01:52
requires the toil of populations of neurons producing these kinds of storms.
32
97063
5434
elengedhetetlenek ezek a tengernyi neuron fáradozása eredményeképp keletkezett hullámok.
01:58
And the sound of a brainstorm, if you've never heard one,
33
102497
2483
És ezeknek a hullámoknak a hangja,
ha még nem hallották,
ha még nem hallották,
02:00
is somewhat like this.
34
104980
3349
valahogy így hangzik.
02:04
You can put it louder if you can.
35
108329
3146
Felhangosíthatják, ha lehetséges.
02:07
My son calls this "making popcorn while listening to a badly-tuned A.M. station."
36
111475
6403
A fiam ezt úgy hívja: kukorica-pattogtatás
egy rosszul hangolt rádióállomást hallgatva.
egy rosszul hangolt rádióállomást hallgatva.
02:13
This is a brain.
37
117878
1485
Ez az agy.
02:15
This is what happens when you route these electrical storms to a loudspeaker
38
119363
3434
Ez történik, amikor ezeket az elektromos hullámokat hangszóróhoz kapcsoljuk,
02:18
and you listen to a hundred brain cells firing,
39
122797
2866
és azon száz agysejt kisülését hallgatjuk,
02:21
your brain will sound like this -- my brain, any brain.
40
125663
4622
így fog az agy hangzani -- az én agyam, bármely agy.
02:26
And what we want to do as neuroscientists in this time
41
130285
3762
És amit neurológusként tenni szeretnénk, most az,
02:29
is to actually listen to these symphonies, these brain symphonies,
42
134047
5350
hogy meghallgatjuk ezeket a szimfóniákat,
ezeket az agyszimfóniákat,
ezeket az agyszimfóniákat,
02:35
and try to extract from them the messages they carry.
43
139397
3400
és megkíséreljük kivonni belőlük az üzeneteket,
amit hordoznak.
amit hordoznak.
02:38
In particular, about 12 years ago
44
142797
2851
Pontosabban, körülbelül 12 évvel ezelőtt
02:41
we created a preparation that we named brain-machine interfaces.
45
145648
3048
létrehoztunk egy készüléket,
amit agy-gép csatolófelületnek neveztünk el.
amit agy-gép csatolófelületnek neveztünk el.
02:44
And you have a scheme here that describes how it works.
46
148696
2702
Itt egy vázlat, ami bemutatja a működését.
02:47
The idea is, let's have some sensors that listen to these storms, this electrical firing,
47
151398
5566
Az ötlet az volt, hogy vegyünk néhány érzékelőt, amikkel rögzítjük ezeket a hullámokat, elektromos kisüléseket,
02:52
and see if you can, in the same time that it takes
48
156964
3082
majd nézzük meg ha lehet, attól a pillanattól kezdve,
02:55
for this storm to leave the brain and reach the legs or the arms of an animal --
49
160046
4969
ahogy a hullám elhagyja az agyat, addig,
míg eléri az állat végtagjait --
míg eléri az állat végtagjait --
03:00
about half a second --
50
165015
2864
körülbelül fél másodperc --
03:03
let's see if we can read these signals,
51
167879
2351
tehát nézzük meg,
hogy tudjuk-e olvasni ezeket a jeleket,
hogy tudjuk-e olvasni ezeket a jeleket,
03:06
extract the motor messages that are embedded in it,
52
170230
3400
ki tudjuk-e vonni bennük hordozott motorikai üzeneteket,
03:09
translate it into digital commands
53
173630
2272
le tudjuk-e azokat fordítani digitális parancsokra,
03:11
and send it to an artificial device
54
175902
1886
egy olyan mesterséges készülékbe továbbítva azt,
03:13
that will reproduce the voluntary motor wheel of that brain in real time.
55
177788
5893
ami reprodukálni tudja azt a szándékos motorikai vezérlést,
amelyet az agy valós időben éppen végez.
amelyet az agy valós időben éppen végez.
03:19
And see if we can measure how well we can translate that message
56
183681
3848
Kideríteni, hogy mérni tudjuk-e,
mennyire jól sikerült az üzenetet lefordítása,
mennyire jól sikerült az üzenetet lefordítása,
03:23
when we compare to the way the body does that.
57
187529
3518
összehasonlítva azzal, ahogy az emberi test végzi.
03:26
And if we can actually provide feedback,
58
191047
2866
És azt is, hogy tudunk-e visszajelzést küldeni,
03:29
sensory signals that go back from this robotic, mechanical, computational actuator
59
193913
5734
érzékelési jeleket ezen robotikai, mechanikai,
számítógépes szerkezetből,
számítógépes szerkezetből,
03:35
that is now under the control of the brain,
60
199647
2251
amit most az agy irányít,
03:37
back to the brain,
61
201898
1311
vissza az agyba.
03:39
how the brain deals with that,
62
203209
2121
Hogyan fogja az agy azt kezelni,
03:41
of receiving messages from an artificial piece of machinery.
63
205330
4901
hogy egy mesterséges gépezet által
küldött üzeneteket fogad.
küldött üzeneteket fogad.
03:46
And that's exactly what we did 10 years ago.
64
210231
2321
Pontosan ezzel foglalkoztunk 10 éve.
03:48
We started with a superstar monkey called Aurora
65
212552
2961
Egy szupersztár majommal kezdtük,
akit Aurórának hívnak,
akit Aurórának hívnak,
03:51
that became one of the superstars of this field.
66
215513
2468
aki a kutatási területünk egyik szupersztárjává vált.
03:53
And Aurora liked to play video games.
67
217981
2299
Auróra szeretett videojátékokat játszani.
03:56
As you can see here,
68
220280
1373
Amint itt láthatják,
03:57
she likes to use a joystick, like any one of us, any of our kids, to play this game.
69
221653
4944
botkormányt szeret használni ehhez a játékhoz,
mint mi is, mint a gyerekeink is.
mint mi is, mint a gyerekeink is.
04:02
And as a good primate, she even tries to cheat before she gets the right answer.
70
226597
4671
És mint egy igazi főemlős, ő is igyekszik csalni, mielőtt megtalálná a helyes megoldást.
04:07
So even before a target appears that she's supposed to cross
71
231268
4283
Mielőtt még megjelenne a cél,
amin keresztül kellene haladnia
amin keresztül kellene haladnia
04:11
with the cursor that she's controlling with this joystick,
72
235551
2850
a kurzorral, amit a botkormánnyal irányít,
04:14
Aurora is trying to find the target, no matter where it is.
73
238401
3951
Auróra megpróbálja előre megtalálni a célt,
függetlenül attól, hogy merre van.
függetlenül attól, hogy merre van.
04:18
And if she's doing that,
74
242352
1469
És amikor ez sikerül neki,
04:19
because every time she crosses that target with the little cursor,
75
243821
3314
minden alkalommal, amikor áthalad a célon a kis kurzorral,
04:23
she gets a drop of Brazilian orange juice.
76
247135
2950
kap egy cseppnyi brazil narancslevet.
04:25
And I can tell you, any monkey will do anything for you
77
250085
2950
És elárulom önöknek, egy majom bármit megtesz önöknek
04:28
if you get a little drop of Brazilian orange juice.
78
253035
3100
egy cseppnyi brazil narancsléért.
04:32
Actually any primate will do that.
79
256135
2731
Ami azt illeti, minden főemlős megtesz bármit.
04:34
Think about that.
80
258866
1334
Gondolkozzanak ezen.
04:36
Well, while Aurora was playing this game, as you saw,
81
260200
3400
Nos, míg Auróra ezt a játékot játszotta, amint láthatták,
04:39
and doing a thousand trials a day
82
263600
2435
naponta több ezer próbálkozással,
04:41
and getting 97 percent correct and 350 milliliters of orange juice,
83
266035
3883
97 százalékos pontossággal,
350 milliliter narancslevet szerezve,
350 milliliter narancslevet szerezve,
04:45
we are recording the brainstorms that are produced in her head
84
269918
3399
mi ezalatt rögzítettük a fejében keletkező agyhullámokat,
04:49
and sending them to a robotic arm
85
273317
1647
és átküldtük őket egy robotkarba,
04:50
that was learning to reproduce the movements that Aurora was making.
86
274964
3871
ami szép lassan megtanulta utánozni Auróra mozdulatait.
04:54
Because the idea was to actually turn on this brain-machine interface
87
278835
3783
Mert az ötlet az volt, hogy bekapcsoljuk
ezt az agy-gép csatolófelületet,
ezt az agy-gép csatolófelületet,
04:58
and have Aurora play the game just by thinking,
88
282618
4700
és rávesszük Aurórát, hogy csupán
a gondolatait használva játsszon a játékkal,
a gondolatait használva játsszon a játékkal,
05:03
without interference of her body.
89
287318
2617
testmozgás nélkül.
05:05
Her brainstorms would control an arm
90
289935
2916
Az agyhullámai irányítanának egy kezet,
05:08
that would move the cursor and cross the target.
91
292851
2709
és ez a kéz mozgatná a kurzort a célig.
05:11
And to our shock, that's exactly what Aurora did.
92
295560
3191
És meglepetésünkre, Auróra pontosan ezt tette.
05:14
She played the game without moving her body.
93
298751
4200
Úgy játszotta a játékot, hogy nem mozdította meg a testét.
05:18
So every trajectory that you see of the cursor now,
94
302951
2237
Minden pálya, amit most látnak, hogy a kurzor leír,
05:21
this is the exact first moment she got that.
95
305188
3212
az első alkalommal volt látható,
amikor ő ezt sikeresen megcsinálta.
amikor ő ezt sikeresen megcsinálta.
05:24
That's the exact first moment
96
308400
1784
Ez éppen az első alkalom,
05:26
a brain intention was liberated from the physical domains of a body of a primate
97
310184
6767
amint egy agyi akarat különvált
egy főemlős testi mozgásától,
egy főemlős testi mozgásától,
05:32
and could act outside, in that outside world,
98
316951
3700
és azon kívül működhetett, a külvilágban,
05:36
just by controlling an artificial device.
99
320651
2966
csupán egy mesterséges szerkezet irányításával.
05:39
And Aurora kept playing the game, kept finding the little target
100
323617
4917
És Auróra tovább játszott,
továbbra is eltalálta a célpontot
továbbra is eltalálta a célpontot
05:44
and getting the orange juice that she wanted to get, that she craved for.
101
328534
3917
a narancsléért cserébe, amit szeretett,
amire vágyott.
amire vágyott.
05:48
Well, she did that because she, at that time, had acquired a new arm.
102
332451
6701
Azért volt képes erre, mert abban a pillanatban
szert tett egy új karra.
szert tett egy új karra.
05:55
The robotic arm that you see moving here 30 days later,
103
339152
2963
A robotkart, amit itt mozogni látnak, 30 nappal
05:58
after the first video that I showed to you,
104
342115
2686
az imént mutatott első videofelvétel után,
06:00
is under the control of Aurora's brain
105
344801
2650
Auróra agya irányítja,
06:03
and is moving the cursor to get to the target.
106
347451
3168
és az mozgatja a kurzort a célig.
06:06
And Aurora now knows that she can play the game with this robotic arm,
107
350619
3899
És Auróra immár tudja,
hogy ezzel a robotkarral is játszhatja a játékot,
hogy ezzel a robotkarral is játszhatja a játékot,
06:10
but she has not lost the ability to use her biological arms to do what she pleases.
108
354518
5716
de nem veszítette el a képességet, hogy a biológiai kezeit továbbra is arra használja, amire szeretné.
06:16
She can scratch her back, she can scratch one of us, she can play another game.
109
360234
4067
Megvakarhatja a hátát vagy valakit közülünk,
játszhat egy másik játékot.
játszhat egy másik játékot.
06:20
By all purposes and means,
110
364301
1600
Minden szempontból és értelemben
06:21
Aurora's brain has incorporated that artificial device
111
365901
4116
Auróra agya befogadta ezt a mesterséges szerkezetet,
06:25
as an extension of her body.
112
370017
2750
a teste kiterjesztéseként.
06:28
The model of the self that Aurora had in her mind
113
372767
3533
A modell, amit Auróra magáról kialakított a képzeletében,
06:32
has been expanded to get one more arm.
114
376300
4084
kibővült még egy karral.
06:36
Well, we did that 10 years ago.
115
380384
2350
Nos, ezzel foglalkoztunk 10 évvel ezelőtt.
06:38
Just fast forward 10 years.
116
382734
2833
Most ugorjunk előre 10 évet.
06:41
Just last year we realized that you don't even need to have a robotic device.
117
385567
4983
Épp a múlt évben jöttünk rá arra, hogy nincs is igazából szükség a robotszerkezetre.
06:46
You can just build a computational body, an avatar, a monkey avatar.
118
390550
5484
Építhetünk csupán egy számítógépes testet,
egy avatárt, egy majom avatárt.
egy avatárt, egy majom avatárt.
06:51
And you can actually use it for our monkeys to either interact with them,
119
396034
4250
És ezt arra használhatjuk, hogy például
a majmok interakcióba lépjenek a segítségével,
a majmok interakcióba lépjenek a segítségével,
06:56
or you can train them to assume in a virtual world
120
400284
4439
vagy pedig arra taníthatjuk őket,
hogyan vegyék magukra ezt az avatárt
hogyan vegyék magukra ezt az avatárt
07:00
the first-person perspective of that avatar
121
404723
3044
a virtuális világban, saját szemszögükből nézve.
07:03
and use her brain activity to control the movements of the avatar's arms or legs.
122
407767
5651
Majd az agyi aktivitásukat használva
hogyan irányítsák az avatár végtagjainak mozgását.
hogyan irányítsák az avatár végtagjainak mozgását.
07:09
And what we did basically was to train the animals
123
413418
2766
Amit csináltunk, valójában az volt,
hogy arra képeztük az állatokat,
hogy arra képeztük az állatokat,
07:12
to learn how to control these avatars
124
416184
3050
hogy hogyan tanulhatják meg irányítani
ezeket az avatárokat,
ezeket az avatárokat,
07:15
and explore objects that appear in the virtual world.
125
419234
3899
hogy a virtuális világban megjelenő tárgyakkal
dolgozni tudjanak.
dolgozni tudjanak.
07:19
And these objects are visually identical,
126
423133
2301
Ezek a tárgyak látszólag egyformák,
07:21
but when the avatar crosses the surface of these objects,
127
425434
3883
de amikor az avatár áthalad a felületükön,
07:25
they send an electrical message that is proportional to the microtactile texture of the object
128
429317
6400
egy elektromos üzenetet küldenek, ami megegyezik a szövetük tapintásának mikroszkopikus finomságú érzetével,
07:31
that goes back directly to the monkey's brain,
129
435717
4016
ami ezután visszajut közvetlenül a majom agyába,
07:35
informing the brain what it is the avatar is touching.
130
439733
5052
jelezvén az agynak, mi is az, amit az éppen megérint.
07:40
And in just four weeks, the brain learns to process this new sensation
131
444785
4765
És csupán négy hét elteltével az agy megtanulja
értelmezni ezeket az új észleléseket,
értelmezni ezeket az új észleléseket,
07:45
and acquires a new sensory pathway -- like a new sense.
132
449550
6434
és egy új észlelési útvonalat fejleszt ki -- egy új érzékszervet.
07:51
And you truly liberate the brain now
133
455984
2416
És ezzel valóban függetlenítjük az agyat,
07:54
because you are allowing the brain to send motor commands to move this avatar.
134
458400
4384
mivel lehetővé tesszük számára, hogy
motorikai parancsok kiküldésével mozgassa az avatárt.
motorikai parancsok kiküldésével mozgassa az avatárt.
07:58
And the feedback that comes from the avatar is being processed directly by the brain
135
462784
5000
És a visszajelzést, ami az avatártól jön,
egyenesen az agy dolgozza fel,
egyenesen az agy dolgozza fel,
08:03
without the interference of the skin.
136
467784
2433
anélkül, hogy a bőr közrejátszana a folyamatban.
08:06
So what you see here is this is the design of the task.
137
470217
2534
Amit itt látnak, az a feladat felépítése.
08:08
You're going to see an animal basically touching these three targets.
138
472751
4250
Látni fogják, amint az állat tulajdonképpen
megérinti ezt a három célpontot.
megérinti ezt a három célpontot.
08:12
And he has to select one because only one carries the reward,
139
477001
4349
Egyet ki kell választania, mivel csak az egyikért jár jutalom,
08:17
the orange juice that they want to get.
140
481350
1867
a narancslé, amit meg akar szerezni.
08:19
And he has to select it by touch using a virtual arm, an arm that doesn't exist.
141
483217
5633
Úgy kell kiválasztania, hogy megérinti egy virtuális,
nem létező kéz használatával.
nem létező kéz használatával.
08:24
And that's exactly what they do.
142
488850
2000
És pontosan így is fog tenni.
08:26
This is a complete liberation of the brain
143
490850
3435
Ez az agy teljes mértékű függetlenítése
08:30
from the physical constraints of the body and the motor in a perceptual task.
144
494285
4282
a test és a mozgás-irányítás fizikai kényszereitől
egy érzékelési feladat során.
egy érzékelési feladat során.
08:34
The animal is controlling the avatar to touch the targets.
145
498567
4167
Az állat irányítja az avatárt, hogy vele megérintse a célpontokat.
08:38
And he's sensing the texture by receiving an electrical message directly in the brain.
146
502734
5651
És közvetlenül az agyba érkező elektromos üzenetek által
érzékeli a felületük mintáját.
érzékeli a felületük mintáját.
08:44
And the brain is deciding what is the texture associated with the reward.
147
508385
3883
És az agy eldönti, melyik felületminta jár jutalommal.
08:48
The legends that you see in the movie don't appear for the monkey.
148
512268
3832
Az ábrafeliratok, amit a felvételen látnak,
nem jelenik meg a majomnak.
nem jelenik meg a majomnak.
08:52
And by the way, they don't read English anyway,
149
516100
2484
És különben is, amúgy sem tudnak angolul olvasni,
08:54
so they are here just for you to know that the correct target is shifting position.
150
518584
5216
csupán azért vannak ott, hogy önök tudják,
hogy a helyes célpont helyet változtat.
hogy a helyes célpont helyet változtat.
08:59
And yet, they can find them by tactile discrimination,
151
523800
3934
És mégis, ők képesek tapintás alapján megkülönböztetve megtalálni,
09:03
and they can press it and select it.
152
527734
3217
megnyomni, és kiválasztani azt.
09:06
So when we look at the brains of these animals,
153
530951
2682
Amikor megfigyeljük ezeknek az állatoknak az agyát,
09:09
on the top panel you see the alignment of 125 cells
154
533633
3667
a felső panelen 125 sejt elhelyezkedését láthatjuk,
09:13
showing what happens with the brain activity, the electrical storms,
155
537300
4201
megfigyelhető, mi történik az agyi aktivitás során,
ill. ezen neuronminták
ill. ezen neuronminták
09:17
of this sample of neurons in the brain
156
541501
2067
elektromos hullámaival az agyban,
09:19
when the animal is using a joystick.
157
543568
2116
miközben az állat a botkormányt használja.
09:21
And that's a picture that every neurophysiologist knows.
158
545684
2600
Ez az a kép, amit minden neurofiziológus ismer.
09:24
The basic alignment shows that these cells are coding for all possible directions.
159
548284
5183
Az alap elhelyezkedés megmutatja, hogy ezek a sejtek minden lehetséges irányt kódolnak.
09:29
The bottom picture is what happens when the body stops moving
160
553467
5683
Az alsó kép mutatja, mi történik,
amikor a test megáll a mozgásban,
amikor a test megáll a mozgásban,
09:35
and the animal starts controlling either a robotic device or a computational avatar.
161
559150
6134
és az állat elkezdi akár a robot-szerkezetet,
akár a számítógépes avatárt irányítani.
akár a számítógépes avatárt irányítani.
09:41
As fast as we can reset our computers,
162
565284
3066
Olyan gyorsan, mint ahogy
újra lehet indítani számítógépeinket,
újra lehet indítani számítógépeinket,
09:44
the brain activity shifts to start representing this new tool,
163
568350
5818
az agy aktivitása átfordul az új eszköznek megfelelően,
09:50
as if this too was a part of that primate's body.
164
574168
5250
mintha ez az eszköz a főemlős testének része lenne.
09:55
The brain is assimilating that too, as fast as we can measure.
165
579418
4715
Az agy is feldolgozza ezt,
amilyen sebességgel csak mérni tudjuk.
amilyen sebességgel csak mérni tudjuk.
10:00
So that suggests to us that our sense of self
166
584133
3618
Ez tehát azt sugallja, hogy a felfogásunk saját magunkról
10:03
does not end at the last layer of the epithelium of our bodies,
167
587751
4150
nem ér véget a testünk legkülső hámszövetének felületénél,
10:07
but it ends at the last layer of electrons of the tools that we're commanding with our brains.
168
591901
5718
hanem az agyunkkal írányított szerkezetek utolsó elektonjainál végződik.
10:13
Our violins, our cars, our bicycles, our soccer balls, our clothing --
169
597619
4764
Hegedűink, autóink, kerékpárjaink,
focilabdánk, ruházatunk --
focilabdánk, ruházatunk --
10:18
they all become assimilated by this voracious, amazing, dynamic system called the brain.
170
602383
6851
mindezek részévé válnak ennek a mohó, elképesztő, dinamikus rendszernek, amit agynak nevezünk.
10:25
How far can we take it?
171
609234
1699
Milyen messzire juthatunk ezzel?
10:26
Well, in an experiment that we ran a few years ago, we took this to the limit.
172
610933
4218
Nos, egy néhány évvel ezelőtt végzett kísérlet során
ezt a végső határokig kitoltuk.
ezt a végső határokig kitoltuk.
10:31
We had an animal running on a treadmill
173
615151
2482
Egy taposómalmon futó állatot figyeltünk meg
10:33
at Duke University on the East Coast of the United States,
174
617633
2267
a Duke Egyetemen, az Egyesült Államok keleti partján,
10:35
producing the brainstorms necessary to move.
175
619900
2700
mely a mozgáshoz szükséges
agyhullámok forrásául szolgált.
agyhullámok forrásául szolgált.
10:38
And we had a robotic device, a humanoid robot,
176
622600
4091
Volt egy robotszerkezetünk, egy ember alakú robot,
10:42
in Kyoto, Japan at ATR Laboratories
177
626691
2394
Japánban, a kiotói ATR Laboratóriumban,
10:44
that was dreaming its entire life to be controlled by a brain,
178
629085
6094
aminek egyetlen vágya egész életében az volt,
hogy egy agy irányítsa,
hogy egy agy irányítsa,
10:51
a human brain, or a primate brain.
179
635179
3273
egy emberi agy, vagy egy főemlős agya.
10:54
What happens here is that the brain activity that generated the movements in the monkey
180
638452
4598
Itt az történik, hogy a majom mozgása
által keltett agyi aktivitást
által keltett agyi aktivitást
10:58
was transmitted to Japan and made this robot walk
181
643050
3467
átküldjük Japánba, amitől ez a robot járni kezd,
11:02
while footage of this walking was sent back to Duke,
182
646517
4067
s ennek képét visszaküldjük a Duke Egyetemre,
11:06
so that the monkey could see the legs of this robot walking in front of her.
183
650584
5233
így a majom maga előtt láthatta mozogni a robot lábait.
11:11
So she could be rewarded, not by what her body was doing
184
655817
4067
Így nem azért kaphatott jutalmat,
amit a saját testével végzett,
amit a saját testével végzett,
11:15
but for every correct step of the robot on the other side of the planet
185
659884
4961
hanem minden egyes olyan sikeres lépésért,
melyet a robot tett a világ másik felén
melyet a robot tett a világ másik felén
11:20
controlled by her brain activity.
186
664845
2609
az ő agyának az irányítása alatt.
11:23
Funny thing, that round trip around the globe took 20 milliseconds less
187
667454
7118
Érdekesség, hogy ez a világkörüli út
20 milliszekundummal rövidebb ideig tartott,
20 milliszekundummal rövidebb ideig tartott,
11:30
than it takes for that brainstorm to leave its head, the head of the monkey,
188
674572
4150
mint amennyi idő alatt az agyhullám
a majom fejének elhagyása után
a majom fejének elhagyása után
11:34
and reach its own muscle.
189
678722
3870
elérné a saját izmait.
11:38
The monkey was moving a robot that was six times bigger, across the planet.
190
682592
6030
A majom mozgatni tudta a robotot, a világ másik végéről,
ami hatszor nagyobb volt nála,
ami hatszor nagyobb volt nála,
11:44
This is one of the experiments in which that robot was able to walk autonomously.
191
688622
6400
Ez egy azon a kísérletek közül,
amelyek során a robot önállóan tudott járni.
amelyek során a robot önállóan tudott járni.
11:50
This is CB1 fulfilling its dream in Japan
192
695022
5267
Ez a CB1 álmainak a beteljesülése Japánban
11:56
under the control of the brain activity of a primate.
193
700289
3700
egy főemlős agyának irányítása alatt.
11:59
So where are we taking all this?
194
703989
1989
És most mit fogunk kezdeni mindezzel?
12:01
What are we going to do with all this research,
195
705978
2343
Mit fogunk kezdeni mindezzel a kutatási eredménnyel,
12:04
besides studying the properties of this dynamic universe that we have between our ears?
196
708321
5668
azon kívül, hogy tanulmányozzuk ezt a mozgalmas univerzumot, ami a füleink között rejlik?
12:09
Well the idea is to take all this knowledge and technology
197
713989
4833
Nos, az ötlet az, hogy ezt a tudást és technológiát
12:14
and try to restore one of the most severe neurological problems that we have in the world.
198
718822
5484
a világ egyik legsúlyosabb neurológiai károsodásának helyreállítására használjuk.
12:20
Millions of people have lost the ability to translate these brainstorms
199
724306
4583
Milliók veszítették el a képességet,
hogy ezeket az agyhullámokat
hogy ezeket az agyhullámokat
12:24
into action, into movement.
200
728889
2116
cselekvéssé, mozgássá alakítsák.
12:26
Although their brains continue to produce those storms and code for movements,
201
731005
5234
Bár az agyuk továbbra is képes a mozgáshoz szükséges ilyen hullámok és kódok kibocsátására,
12:32
they cannot cross a barrier that was created by a lesion on the spinal cord.
202
736239
5167
azok nem tudnak átjutni egy, a gerincvelőn lévő,
sérülés okozta akadályon.
sérülés okozta akadályon.
12:37
So our idea is to create a bypass,
203
741406
2450
Tehát a mi ötletünk az, hogy egy kerülőutat hozzunk létre,
12:39
is to use these brain-machine interfaces to read these signals,
204
743856
4032
majd ezekkel az agy-gép csatolófelületekkel
olvassuk ezeket jeleket,
olvassuk ezeket jeleket,
12:43
larger-scale brainstorms that contain the desire to move again,
205
747888
4050
nagyobb léptékű agyhullámokat,
amikben az újra-mozgás iránti vágy rejlik,
amikben az újra-mozgás iránti vágy rejlik,
12:47
bypass the lesion using computational microengineering
206
751938
3969
számítógépes mérnöki mikrotechnikával
megkerüljük az akadályt,
megkerüljük az akadályt,
12:51
and send it to a new body, a whole body called an exoskeleton,
207
755907
7114
és egy új testbe küldjük őket, egy ép testbe,
amit mesterséges külső váznak nevezünk,
amit mesterséges külső váznak nevezünk,
12:58
a whole robotic suit that will become the new body of these patients.
208
763021
5567
egy komplett robotöltözékbe,
ami az ilyen betegek új testévé válik.
ami az ilyen betegek új testévé válik.
13:04
And you can see an image produced by this consortium.
209
768588
4126
Itt láthatják a képet, amit ez a konzorcium készített.
13:08
This is a nonprofit consortium called the Walk Again Project
210
772714
4059
Ez a nonprofit konzorcium a "Walk Again Project",
[Újra Jársz Projekt]
[Újra Jársz Projekt]
13:12
that is putting together scientists from Europe,
211
776773
2783
mely tudósokat hoz össze Európából,
13:15
from here in the United States, and in Brazil
212
779556
1865
innen az Egyesült Államokból, hogy Brazíliában
13:17
together to work to actually get this new body built --
213
781421
4517
együtt dolgozzanak ezen új test tényleges megépítésén --
13:21
a body that we believe, through the same plastic mechanisms
214
785938
3334
egy olyan testen, ami reményeink szerint,
azon formálható mechanizmusok használatával,
azon formálható mechanizmusok használatával,
13:25
that allow Aurora and other monkeys to use these tools through a brain-machine interface
215
789272
5802
melyek Auróra és más majmok számára is lehetővé tették az eszközök agy-gép csatolófelület általi irányítását,
13:30
and that allows us to incorporate the tools that we produce and use in our daily life.
216
795074
5630
elérhetővé teszi, hogy a mindennapi életünk során használt és készített eszközöket a test részeként használhassuk.
13:36
This same mechanism, we hope, will allow these patients,
217
800704
3684
Ugyanaz a mechanizmus, reményeink szerint,
lehetővé teszi majd az ilyen betegeknek,
lehetővé teszi majd az ilyen betegeknek,
13:40
not only to imagine again the movements that they want to make
218
804388
3768
hogy nemcsak újra elképzelhessék
a megtenni kívánt mozgásokat,
a megtenni kívánt mozgásokat,
13:44
and translate them into movements of this new body,
219
808156
3207
és lefordítsák mozgássá ebben az új testben,
13:47
but for this body to be assimilated as the new body that the brain controls.
220
811363
6758
hanem hogy ezt a testet az agyuk is befogadja,
mint használható, irányítható részét a testüknek.
mint használható, irányítható részét a testüknek.
13:54
So I was told about 10 years ago
221
818121
3851
10 évvel ezelőtt azt mondták nekem,
13:57
that this would never happen, that this was close to impossible.
222
821972
5066
hogy ez sohasem fog megtörténni,
hogy ez a lehetetlenség határát súrolja.
hogy ez a lehetetlenség határát súrolja.
14:02
And I can only tell you that as a scientist,
223
827038
2451
Erre tudósként csak annyit mondok önöknek,
14:05
I grew up in southern Brazil in the mid-'60s
224
829489
2986
hogy Brazília déli részén nőttem fel a 60-as évek közepén,
14:08
watching a few crazy guys telling [us] that they would go to the Moon.
225
832475
5048
s néztem, ahogy pár őrült fazon azt állította,
hogy eljutnak a Holdra.
hogy eljutnak a Holdra.
14:13
And I was five years old,
226
837523
1461
Öt éves voltam akkor,
14:14
and I never understood why NASA didn't hire Captain Kirk and Spock to do the job;
227
838984
4240
és sosem értettem, hogy a NASA miért nem Kirk kapitányt
és Spockot bízta meg a munkával;
és Spockot bízta meg a munkával;
14:19
after all, they were very proficient --
228
843224
2432
elvégre ők igencsak jártasak voltak ebben;
14:21
but just seeing that as a kid
229
845656
3450
de csupán az, hogy gyerekként láttam ezt,
14:25
made me believe, as my grandmother used to tell me,
230
849106
2985
segített hinnem abban,
amit a nagymamám is gyakorta mondott nekem,
amit a nagymamám is gyakorta mondott nekem,
14:27
that "impossible is just the possible
231
852091
1845
hogy "a lehetetlen csupán az a lehetséges,
14:29
that someone has not put in enough effort to make it come true."
232
853936
3904
amiért valaki még nem tett kellő erőfeszítést,
hogy valóra váltsa".
hogy valóra váltsa".
14:33
So they told me that it's impossible to make someone walk.
233
857840
3799
Azt mondták nekem tehát, hogy lehetetlen
valaki számára újra lehetővé tenni, hogy járjon.
valaki számára újra lehetővé tenni, hogy járjon.
14:37
I think I'm going to follow my grandmother's advice.
234
861639
3251
Úgy gondolom, a nagymamám tanácsát fogom követni.
14:40
Thank you.
235
864890
1450
Köszönöm.
14:42
(Applause)
236
866340
8029
(Taps)
ABOUT THE SPEAKER
Miguel Nicolelis - NeuroscientistMiguel Nicolelis explores the limits of the brain-machine interface.
Why you should listen
At the Nicolelis Laboratory at Duke University, Miguel Nicolelis is best known for pioneering studies in neuronal population coding, Brain Machine Interfaces (BMI) and neuroprosthetics in human patients and non-human primates.His lab's work was seen, famously though a bit too briefly, when a brain-controlled exoskeleton from his lab helped Juliano Pinto, a paraplegic man, kick the first ball at the 2014 World Cup.
But his lab is thinking even bigger. They've developed an integrative approach to studying neurological disorders, including Parkinsons disease and epilepsy. The approach, they hope, will allow the integration of molecular, cellular, systems and behavioral data in the same animal, producing a more complete understanding of the nature of the neurophysiological alterations associated with these disorders. He's the author of the books Beyond Boundaries and The Relativistic Brain.
Miguel was honored as one of Foreign Policy's 2015 Global Thinkers.
Miguel Nicolelis | Speaker | TED.com