TEDGlobal 2012
Read Montague: What we're learning from 5,000 brains
Read Montague: Cosa stiamo imparando da 5.000 cervelli.
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Usare topi, insetti e criceti non è più l'unico modo per studiare il cervello. La Risonanza Magnetica Funzionale (FMRI) permette agli scienziati di mappare l'attività cerebrale nel momento in cui un essere umano compie un processo decisionale. Read Montague offre una panoramica di come questa tecnologia ci stia aiutando a capire la complessità dei modi in cui gli esseri umani interagiscono tra di loro.
Read Montague - Behavioral Neuroscientist
What does "normal behavior" look like? To find out, Read Montague is imaging thousands of brains at work. Full bio
What does "normal behavior" look like? To find out, Read Montague is imaging thousands of brains at work. Full bio
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00:16
Other people. Everyone is interested in other people.
0
474
2809
Gli altri. Tutti noi siamo interessati agli altri.
00:19
Everyone has relationships with other people,
1
3283
2123
Noi tutti interagiamo con altre persone,
00:21
and they're interested in these relationships
2
5406
1592
e siamo interessati a queste interazioni
00:22
for a variety of reasons.
3
6998
1855
per svariati motivi.
00:24
Good relationships, bad relationships,
4
8853
2012
Rapporti più o meno buoni,
00:26
annoying relationships, agnostic relationships,
5
10865
3146
rapporti noiosi, rapporti agnostici,
00:29
and what I'm going to do is focus on the central piece
6
14011
3424
ma ora andremo ad analizzare la parte saliente
00:33
of an interaction that goes on in a relationship.
7
17435
3303
di un'interazione che si trasforma in rapporto.
00:36
So I'm going to take as inspiration the fact that we're all
8
20738
2336
Partirò dalla considerazione che tutti noi
00:38
interested in interacting with other people,
9
23074
2425
siamo interessati ad interagire con altre persone,
00:41
I'm going to completely strip it of all its complicating features,
10
25499
3832
non terrò conto delle varie ed inerenti complessità,
00:45
and I'm going to turn that object, that simplified object,
11
29331
3894
e questo processo, così semplificato, sarà l'oggetto
00:49
into a scientific probe, and provide the early stages,
12
33225
4150
di in un'indagine scientifica che mostrerà gli stadi inziali,
00:53
embryonic stages of new insights into what happens
13
37375
2449
embrionali delle nuove intuizioni su ciò che accade
00:55
in two brains while they simultaneously interact.
14
39824
3650
all'interno di due cervelli mentre interagiscono tra di loro.
00:59
But before I do that, let me tell you a couple of things
15
43474
2293
Ma prima di cominciare lasciate che vi spieghi che cosa
01:01
that made this possible.
16
45767
1699
ha reso possibile tutto ciò.
01:03
The first is we can now eavesdrop safely
17
47466
2781
Innanzitutto ora si può osservare l'attività cerebrale
01:06
on healthy brain activity.
18
50247
2711
in tutta sicurezza.
01:08
Without needles and radioactivity,
19
52958
2577
Senza ricorrere ad aghi e radiazioni,
01:11
without any kind of clinical reason, we can go down the street
20
55535
2863
senza bisogno di prescrizioni cliniche, ora possiamo
01:14
and record from your friends' and neighbors' brains
21
58398
3127
registrare l'attività del cervello di amici e vicini di casa
01:17
while they do a variety of cognitive tasks, and we use
22
61525
2538
mentre sono impegnati nelle loro attività, usando
01:19
a method called functional magnetic resonance imaging.
23
64063
3734
un metodo chiamato risonanza magnetica funzionale (FMRI).
01:23
You've probably all read about it or heard about in some
24
67797
2325
Tutti voi ne avrete probabilmente letto o sentito parlare
01:26
incarnation. Let me give you a two-sentence version of it.
25
70122
4378
in qualche modo. Ve la spiegherò in due parole.
01:30
So we've all heard of MRIs. MRIs use magnetic fields
26
74500
3484
Conoscete tutti la risonanza magnetica. La macchina
01:33
and radio waves and they take snapshots of your brain
27
77984
2029
genera campi magnetici e onde radio, e crea immagini
01:35
or your knee or your stomach,
28
80013
2361
di cervelli, ginocchia, stomaci,
01:38
grayscale images that are frozen in time.
29
82374
2045
immagni in scala di grigi che fissano l'attimo.
01:40
In the 1990s, it was discovered you could use
30
84419
2321
Negli anni '90 si scoprì che era possibile usare
01:42
the same machines in a different mode,
31
86740
2659
gli stessi strumenti in un modo diverso,
01:45
and in that mode, you could make microscopic blood flow
32
89399
2346
così da filmare microscopici flussi di sangue
01:47
movies from hundreds of thousands of sites independently in the brain.
33
91745
3300
in centinaia di migliaia di zone diverse del cervello.
01:50
Okay, so what? In fact, the so what is, in the brain,
34
95045
3200
Bene, e allora? Allora c'è che, nel cervello,
01:54
changes in neural activity, the things that make your brain work,
35
98245
3832
i cambiamenti dell'attività neurale, ciò che fa funzionare il cervello,
01:57
the things that make your software work in your brain,
36
102077
2010
che fa fuzionare il software del vostro cervello,
01:59
are tightly correlated with changes in blood flow.
37
104087
2489
è strettamente correlato ai cambiamenti del flusso sanguigno.
02:02
You make a blood flow movie, you have an independent
38
106576
1973
Filmare un flusso di sangue equivale a una rappresentazione
02:04
proxy of brain activity.
39
108549
2339
dell'attività del cervello.
02:06
This has literally revolutionized cognitive science.
40
110888
3034
Questo ha letteralmente rivoluzionato la scienza cogniiva.
02:09
Take any cognitive domain you want, memory,
41
113922
1991
Prendete un qualunque aspetto cognitivo, la memoria,
02:11
motor planning, thinking about your mother-in-law,
42
115913
2141
la progettualità, pensare a vostra suocera,
02:13
getting angry at people, emotional response, it goes on and on,
43
118054
3715
arrabbiarsi con qualcuno, le reazioni emotive, eccetera,
02:17
put people into functional MRI devices, and
44
121769
3089
poi introducete la persona nel dispositivo di FMRI,
02:20
image how these kinds of variables map onto brain activity.
45
124858
3383
e pensate a come queste variabili traccino l'attività cerebrale.
02:24
It's in its early stages, and it's crude by some measures,
46
128241
2849
Siamo solo agli inizi, e i dati sono ancora grezzi,
02:26
but in fact, 20 years ago, we were at nothing.
47
131090
2568
ma 20 anni fa non esisteva ancora nulla.
02:29
You couldn't do people like this. You couldn't do healthy people.
48
133658
2359
Non potevate fare una risonanza a persone sane.
02:31
That's caused a literal revolution, and it's opened us up
49
136017
2488
Questo ha provocato una vera rivoluzione, ci ha aperto
02:34
to a new experimental preparation. Neurobiologists,
50
138505
2818
a nuove possibilità sperimentali. I neurobiologi,
02:37
as you well know, have lots of experimental preps,
51
141323
3760
come sapete, utilizzano numerosi tipi di cavie per gli esperimenti,
02:40
worms and rodents and fruit flies and things like this.
52
145083
3141
vermi, roditori, moscerini della frutta e così via.
02:44
And now, we have a new experimental prep: human beings.
53
148224
3397
Ma ora disponiamo di una nuova cavia: l'essere umano.
02:47
We can now use human beings to study and model
54
151621
3761
Ora noi usiamo gli esseri umani per studiare e riprodurre
02:51
the software in human beings, and we have a few
55
155382
2950
il software degli esseri umani, e abbiamo ottenuto
02:54
burgeoning biological measures.
56
158332
2835
delle promettenti misurazioni biologiche.
02:57
Okay, let me give you one example of the kinds of experiments that people do,
57
161167
3887
Bene, lasciate che vi parli di uno dei nostri esperimenti tipo,
03:00
and it's in the area of what you'd call valuation.
58
165054
2677
ci troviamo nell'area della cosiddetta valutazione.
03:03
Valuation is just what you think it is, you know?
59
167731
2135
Una valutazione è la vostra opinione su una certa cosa.
03:05
If you went and you were valuing two companies against
60
169866
2804
Se dovete fare una comparazione tra due società,
03:08
one another, you'd want to know which was more valuable.
61
172670
2736
vorrete sapere quale di esse abbia maggior valore.
03:11
Cultures discovered the key feature of valuation thousands of years ago.
62
175406
3879
L'umanità ha scoperto l'essenza della valutazione migliaia di anni fa.
03:15
If you want to compare oranges to windshields, what do you do?
63
179285
2690
Se volete confrontare le arance con i parabrezza, che fate?
03:17
Well, you can't compare oranges to windshields.
64
181975
2356
Beh, non si possono confrontare arance con parabrezza.
03:20
They're immiscible. They don't mix with one another.
65
184331
2255
Non si possono mescolare. Non si possono comparare.
03:22
So instead, you convert them to a common currency scale,
66
186586
2351
Ma se li convertiamo in una valuta di riferimento, allora
03:24
put them on that scale, and value them accordingly.
67
188937
2706
gli diamo un valore, e il valore li rende simili.
03:27
Well, your brain has to do something just like that as well,
68
191643
3436
Bene, anche il cervello deve fare qualcosa di simile,
03:30
and we're now beginning to understand and identify
69
195079
2488
e noi ora stiamo iniziando a comprendere e a identificare
03:33
brain systems involved in valuation,
70
197567
2137
i sistemi cerebrali adibiti alla valutazione,
03:35
and one of them includes a neurotransmitter system
71
199704
2632
e uno di questi fa uso di un sistema dei neurotrasmettitori
03:38
whose cells are located in your brainstem
72
202336
2632
le cui cellule si trovano nel tronco encefalico,
03:40
and deliver the chemical dopamine to the rest of your brain.
73
204968
3175
cellule rilasciano dopamina nel resto del cervello.
03:44
I won't go through the details of it, but that's an important
74
208143
2442
Non entro nel dettaglio, ma è una scoperta importante,
03:46
discovery, and we know a good bit about that now,
75
210585
2157
e ora ne sappiamo ancora di più,
03:48
and it's just a small piece of it, but it's important because
76
212742
2230
è solo una piccola parte ma è importante perché
03:50
those are the neurons that you would lose if you had Parkinson's disease,
77
214972
3275
questi sono i neuroni che si perdono con il morbo di Parkinson,
03:54
and they're also the neurons that are hijacked by literally
78
218247
2016
e sono gli stessi neuroni che vengono distrutti
03:56
every drug of abuse, and that makes sense.
79
220263
2232
se si fa abuso di droghe, e questo ha un senso.
03:58
Drugs of abuse would come in, and they would change
80
222495
2336
Se si fa uso di droghe si modifica
04:00
the way you value the world. They change the way
81
224831
1789
il modo di valutare il mondo. Si cambia il sistema
04:02
you value the symbols associated with your drug of choice,
82
226620
3199
di valutazione dei simboli a seconda della droga assunta,
04:05
and they make you value that over everything else.
83
229819
2514
e questa valutazione prende il sopravvento.
04:08
Here's the key feature though. These neurons are also
84
232333
3021
Ed ecco l'aspetto più importante. Da questi neuroni
04:11
involved in the way you can assign value to literally abstract ideas,
85
235354
3501
dipende il modo in cui assegnamo un valore a idee astratte,
04:14
and I put some symbols up here that we assign value to
86
238855
2041
e qui vedete alcuni simboli a cui assegnamo un valore
04:16
for various reasons.
87
240896
2720
in base a motivi diversi.
04:19
We have a behavioral superpower in our brain,
88
243616
2689
Disponiamo di un superpotere comportamentale
04:22
and it at least in part involves dopamine.
89
246305
1753
che almeno in parte ha a che fare con la dopamina.
04:23
We can deny every instinct we have for survival for an idea,
90
248058
4189
Per un'ideale sapremmo inibire l'istinto di sopravvivenza,
04:28
for a mere idea. No other species can do that.
91
252247
4005
per una semplice idea. Nessun'altra specie ci riesce.
04:32
In 1997, the cult Heaven's Gate committed mass suicide
92
256252
3606
Nel 1997 la setta Porta del Paradiso ha compiuto un suicidio di massa
04:35
predicated on the idea that there was a spaceship
93
259858
2215
perché erano convinti che c'era un'astronave nascosta
04:37
hiding in the tail of the then-visible comet Hale-Bopp
94
262073
3785
dietro la cometa Halle-Bopp, che all'epoca era visibile,
04:41
waiting to take them to the next level. It was an incredibly tragic event.
95
265858
4272
che li avrebbe condotti al livello successivo. Un avvenimento incredibilmente tragico.
04:46
More than two thirds of them had college degrees.
96
270130
3485
Più dei due terzi di loro aveva un diploma di scuola superiore.
04:49
But the point here is they were able to deny their instincts for survival
97
273615
3723
Ma sta di fatto che hanno inibito il loro istinto di sopravvivenza
04:53
using exactly the same systems that were put there
98
277338
2866
usando esattamente gli stessi sistemi preposti
04:56
to make them survive. That's a lot of control, okay?
99
280204
4042
alla loro sopravvivenza. Un controllo eccezionale, no?
05:00
One thing that I've left out of this narrative
100
284246
2089
In questo racconto ho tralasciato qualcosa,
05:02
is the obvious thing, which is the focus of the rest of my
101
286335
2234
una cosa ovvia, che è la parte centrale di questa mia
05:04
little talk, and that is other people.
102
288569
2159
breve presentazione, vale a dire il prossimo.
05:06
These same valuation systems are redeployed
103
290728
2996
Questi sono gli stessi sistemi di valutazione utilizzati
05:09
when we're valuing interactions with other people.
104
293724
2492
per valutare le interazioni con le altre persone.
05:12
So this same dopamine system that gets addicted to drugs,
105
296216
3271
Così il sistema della dopamina, che ti dà dipendenza dalle droghe,
05:15
that makes you freeze when you get Parkinson's disease,
106
299487
2524
che ti blocca quando soffri di Parkinson,
05:17
that contributes to various forms of psychosis,
107
302011
3077
che contribuisce a varie forme di psicosi,
05:20
is also redeployed to value interactions with other people
108
305088
3920
si usa anche per valutare le relazioni con altre persone
05:24
and to assign value to gestures that you do
109
309008
2896
e per attribuire un valore ai comportamenti quando
05:27
when you're interacting with somebody else.
110
311904
2574
si interagisce con qualcuno.
05:30
Let me give you an example of this.
111
314478
2577
Lasciate che vi faccia un esempio.
05:32
You bring to the table such enormous processing power
112
317055
2967
Ci sono così tante implicazioni al riguardo
05:35
in this domain that you hardly even notice it.
113
320022
2624
che difficilmente ve ne rendete conto.
05:38
Let me just give you a few examples. So here's a baby.
114
322646
1467
Vi farò un paio di esempi. Ecco una neonata.
05:40
She's three months old. She still poops in her diapers and she can't do calculus.
115
324113
3730
Ha tre mesi. Porta ancora i pannolini e non sa fare calcoli.
05:43
She's related to me. Somebody will be very glad that she's up here on the screen.
116
327843
3353
Siamo imparentati. A qualcuno farà molto piacere vederla sullo schermo.
05:47
You can cover up one of her eyes, and you can still read
117
331196
2376
Anche se le coprite un occhio riuscite ancora leggere
05:49
something in the other eye, and I see sort of curiosity
118
333572
2755
qualcosa nell'altro, io vedo un'espressione di curiosità
05:52
in one eye, I see maybe a little bit of surprise in the other.
119
336327
3597
in un occhio e una di sorpresa nell'altro.
05:55
Here's a couple. They're sharing a moment together,
120
339924
3179
Questa è una coppia. Stanno condividendo un momento,
05:59
and we've even done an experiment where you can cut out
121
343103
1318
e se proviamo a suddividere in più parti
06:00
different pieces of this frame and you can still see
122
344421
3007
questa scena possiamo ancora vedere come
06:03
that they're sharing it. They're sharing it sort of in parallel.
123
347428
2504
esprimano una condivisione. La condividono in parallelo.
06:05
Now, the elements of the scene also communicate this
124
349932
2463
Ora anche gli elementi della foto lo comunicano,
06:08
to us, but you can read it straight off their faces,
125
352395
2235
ma si può leggere la stessa cosa dai loro volti,
06:10
and if you compare their faces to normal faces, it would be a very subtle cue.
126
354630
3503
e se confrontate i loro volti con dei volti normali, lo potete percepire.
06:14
Here's another couple. He's projecting out at us,
127
358133
3347
Qui c'è un'altra coppia. Lui si sta rivolgendo a noi,
06:17
and she's clearly projecting, you know,
128
361480
2888
mentre lei esprime chiaramente, vedete,
06:20
love and admiration at him.
129
364368
2263
amore e ammirazione per lui.
06:22
Here's another couple. (Laughter)
130
366631
3635
Qui c'è un'altra coppia (Risate)
06:26
And I'm thinking I'm not seeing love and admiration on the left. (Laughter)
131
370266
5150
E non credo di leggere amore e ammirazione a sinistra. (Risate)
06:31
In fact, I know this is his sister, and you can just see
132
375416
2560
Infatti io so che lei è sua sorella, e anche voi capite
06:33
him saying, "Okay, we're doing this for the camera,
133
377976
2513
che lui sta dicendo "Ok lo stiamo facendo per la foto,
06:36
and then afterwards you steal my candy and you punch me in the face." (Laughter)
134
380489
5702
e subito dopo rubi la mia caramella e mi colpisci in faccia."(Risate)
06:42
He'll kill me for showing that.
135
386191
2106
Mi odierà per avervi mostrato la foto.
06:44
All right, so what does this mean?
136
388297
2797
Bene, ma cosa significa tutto ciò?
06:46
It means we bring an enormous amount of processing power to the problem.
137
391094
3350
Significa che usiamo un'enorme quantità di energia per valutare un problema.
06:50
It engages deep systems in our brain, in dopaminergic
138
394444
3648
Coinvolgiamo i sistemi profondi del cervello, i sistemi
06:53
systems that are there to make you chase sex, food and salt.
139
398092
2818
dopaminergici che ci fanno bramare sesso, cibo, sapore.
06:56
They keep you alive. It gives them the pie, it gives
140
400910
2894
Ci tengono vivi. Ci danno gli stimoli, ci danno quel tipo
06:59
that kind of a behavioral punch which we've called a superpower.
141
403804
2904
di comportamento che abbiamo chiamato SuperPotere.
07:02
So how can we take that and arrange a kind of staged
142
406708
3654
Bene, come possiamo usarlo per organizzare un evento
07:06
social interaction and turn that into a scientific probe?
143
410362
2698
di interazione sociale e trasformarlo in una prova scientifica?
07:08
And the short answer is games.
144
413060
2691
La risposta è facile: il gioco.
07:11
Economic games. So what we do is we go into two areas.
145
415751
4404
Un gioco di economia. Disponiamo di due aree.
07:16
One area is called experimental economics. The other area is called behavioral economics.
146
420155
3336
Una è quella dell'economia sperimentale. L'altra è quella dell'economia comportamentale.
07:19
And we steal their games. And we contrive them to our own purposes.
147
423491
4078
Noi ci impadroniamo del gioco e lo utilizziamo per i nostri scopi.
07:23
So this shows you one particular game called an ultimatum game.
148
427569
2967
Questo è un gioco particolare, il gioco dell'Ultimatum.
07:26
Red person is given a hundred dollars and can offer
149
430536
1845
Il rosso riceve cento dollari che può condividere
07:28
a split to blue. Let's say red wants to keep 70,
150
432381
3723
con il blu. Diciamo che il rosso vuole tenerne 70
07:32
and offers blue 30. So he offers a 70-30 split with blue.
151
436104
4086
e darne 30 al blu. E dunque fà la proposta al blu.
07:36
Control passes to blue, and blue says, "I accept it,"
152
440190
2851
La mossa passa al blu, che dice "Accetto",
07:38
in which case he'd get the money, or blue says,
153
443041
1956
e quindi il rosso dà il denaro al blu, oppure il blu dice
07:40
"I reject it," in which case no one gets anything. Okay?
154
444997
4307
"Non accetto", e in questo caso non succede nulla. Chiaro?
07:45
So a rational choice economist would say, well,
155
449304
3392
Una scelta economica razionale sarebbe quella
07:48
you should take all non-zero offers.
156
452696
2056
di accettare qualsiasi offerta maggiore di zero.
07:50
What do people do? People are indifferent at an 80-20 split.
157
454752
3762
E che fa la gente? E' indifferente ad un'offerta 80-20.
07:54
At 80-20, it's a coin flip whether you accept that or not.
158
458514
3524
Con un 80-20, accettare o meno è come lanciare una moneta.
07:57
Why is that? You know, because you're pissed off.
159
462038
2891
Perché succede questo? Perché non ti sta bene.
08:00
You're mad. That's an unfair offer, and you know what an unfair offer is.
160
464929
3609
Sei incavolato. E' un'offerta sleale, e tu sai cosa sia un'offerta sleale.
08:04
This is the kind of game done by my lab and many around the world.
161
468538
2704
Questo è uno dei giochi che si fa nel mio laboraorio e in molti altri nel mondo.
08:07
That just gives you an example of the kind of thing that
162
471242
2544
Ed è solo un esempio del tipo di cose
08:09
these games probe. The interesting thing is, these games
163
473786
3738
che questi giochi dimostrano. La cosa interessante è che questi giochi
08:13
require that you have a lot of cognitive apparatus on line.
164
477524
3707
richiedono l'impiego di una grande quantità di capacità cognitive.
08:17
You have to be able to come to the table with a proper model of another person.
165
481231
2928
Devi essere in grado di sederti al tavolo con un preciso modello di un'altra persona.
08:20
You have to be able to remember what you've done.
166
484159
3213
Devi essere in grado di ricordare quello che hai fatto.
08:23
You have to stand up in the moment to do that.
167
487372
1420
Devi prestare attenzione a quello che fai.
08:24
Then you have to update your model based on the signals coming back,
168
488792
3350
Poi devi aggiornare il modello in base alle risposte che ricevi
08:28
and you have to do something that is interesting,
169
492142
2972
e devi fare qualcosa che sia motivante,
08:31
which is you have to do a kind of depth of thought assay.
170
495114
2597
insomma devi disporre di una certa profondità di pensiero.
08:33
That is, you have to decide what that other person expects of you.
171
497711
3333
Cioè, sei tu a decidere che cosa si può aspettare da te l'altra persona.
08:36
You have to send signals to manage your image in their mind.
172
501044
2954
Devi mandare dei segnali che creino la tua immagine nella sua mente.
08:39
Like a job interview. You sit across the desk from somebody,
173
503998
2853
Come in un colloquio di lavoro. Sei seduto di fronte a qualcuno,
08:42
they have some prior image of you,
174
506851
1369
e loro hanno già una certa idea di te,
08:44
you send signals across the desk to move their image
175
508220
2751
così devi inviare loro dei segnali per modificare la loro idea di te
08:46
of you from one place to a place where you want it to be.
176
510971
3920
per far sì che coincida con quello che vuoi che sia.
08:50
We're so good at this we don't really even notice it.
177
514891
3385
E siamo talmente bravi che non ce ne accorgiamo nemmeno.
08:54
These kinds of probes exploit it. Okay?
178
518276
3767
Insomma, facciamo tutti questi tipi di verifiche.
08:57
In doing this, what we've discovered is that humans
179
522043
1807
In questo modo abbiamo scoperto che gli esseri umani
08:59
are literal canaries in social exchanges.
180
523850
2331
si comportano come canarini negli scambi sociali.
09:02
Canaries used to be used as kind of biosensors in mines.
181
526181
3397
I canarini vengono utilizzati come sensori viventi nelle miniere.
09:05
When methane built up, or carbon dioxide built up,
182
529578
3560
Quando il metano o il biossido di carbonio aumentano
09:09
or oxygen was diminished, the birds would swoon
183
533138
4186
o l'ossigeno diminuisce, gli uccellini svengono
09:13
before people would -- so it acted as an early warning system:
184
537324
2326
prima delle persone... un vero e proprio allarme preventivo.
09:15
Hey, get out of the mine. Things aren't going so well.
185
539650
2980
Ehi, abbandoniamo la miniera, c'è qualcosa che non va.
09:18
People come to the table, and even these very blunt,
186
542630
2954
Le persone siedono al tavolo, molto tranquille,
09:21
staged social interactions, and they, and there's just
187
545584
2990
e iniziano le varie interazioni, e sebbene ci sia solo
09:24
numbers going back and forth between the people,
188
548574
3016
uno scambio di numeri tra le persone,
09:27
and they bring enormous sensitivities to it.
189
551590
2199
queste prendono tutto molto a cuore.
09:29
So we realized we could exploit this, and in fact,
190
553789
2689
Allora abbiamo capito che potevamo sfruttare questa cosa,
09:32
as we've done that, and we've done this now in
191
556478
2556
e così lo abbiamo fatto, e lo stiamo ancora facendo
09:34
many thousands of people, I think on the order of
192
559034
2694
con centinaia di persone, io credo circa
09:37
five or six thousand. We actually, to make this
193
561728
2165
cinque o seicento. In realtà per fare di questo
09:39
a biological probe, need bigger numbers than that,
194
563893
2224
una prova scientifica, abbiamo bisogno di numeri maggiori,
09:42
remarkably so. But anyway,
195
566117
3674
molto maggiori. Ma in ogni caso
09:45
patterns have emerged, and we've been able to take
196
569791
2004
è emersa una tendenza, e siamo in grado di usare
09:47
those patterns, convert them into mathematical models,
197
571795
3836
questa tendenza e trasformarla in un modello matematico,
09:51
and use those mathematical models to gain new insights
198
575631
2689
e usare questo modello per sviluppare nuove intuizioni
09:54
into these exchanges. Okay, so what?
199
578320
2131
riguardo a queste interazioni. Bene, e allora?
09:56
Well, the so what is, that's a really nice behavioral measure,
200
580451
3313
Il fatto è che una misurazione dei comportamenti
09:59
the economic games bring to us notions of optimal play.
201
583764
3319
nei giochi economici ci offre le regole del gioco ottimale.
10:02
We can compute that during the game.
202
587083
2484
Le possiamo elaborare durante il gioco.
10:05
And we can use that to sort of carve up the behavior.
203
589567
2953
E le possiamo usare per sviluppare una strategia comportamentale.
10:08
Here's the cool thing. Six or seven years ago,
204
592520
4330
E questa è la cosa bella. Sei o sette anni fa
10:12
we developed a team. It was at the time in Houston, Texas.
205
596850
2550
abbiamo creato una squadra. Stavamo a Houston, nel Texas.
10:15
It's now in Virginia and London. And we built software
206
599400
3394
Ora stiamo anche in Virginia e a Londra. Abbiamo sviluppato un software
10:18
that'll link functional magnetic resonance imaging devices
207
602794
3207
che collega più dispositivi di Risonanza Magnetica Funzionale
10:21
up over the Internet. I guess we've done up to six machines
208
606001
4035
su internet. Credo che abbiamo collegato fino a sei dispositivi,
10:25
at a time, but let's just focus on two.
209
610036
1981
ma ci concentriamo solo su due.
10:27
So it synchronizes machines anywhere in the world.
210
612017
3058
Così possiamo sincronizzare gli apparecchi ovunque nel mondo.
10:30
We synchronize the machines, set them into these
211
615075
3169
Noi colleghiamo le macchine, le impostiamo
10:34
staged social interactions, and we eavesdrop on both
212
618244
1983
sulle interazioni sociali, e monitoriamo i due cervelli
10:36
of the interacting brains. So for the first time,
213
620227
1666
che interagiscono. Così per la prima volta
10:37
we don't have to look at just averages over single individuals,
214
621893
3607
non dobbiamo trarre conclusioni in base a singoli individui,
10:41
or have individuals playing computers, or try to make
215
625500
2897
o elaborare dati con il computer, oppure cercare
10:44
inferences that way. We can study individual dyads.
216
628397
2763
di fare delle inferenze. Possiamo studiare le diadi individuali.
10:47
We can study the way that one person interacts with another person,
217
631160
2785
Possiamo studiare come una persona interagisce con un'altra persona,
10:49
turn the numbers up, and start to gain new insights
218
633945
2564
aumentarne il numero, e cominciare a sviluppare nuove intuizioni
10:52
into the boundaries of normal cognition,
219
636509
2515
riguardo ai limiti dei processi cognitivi normali,
10:54
but more importantly, we can put people with
220
639024
2732
ma, cosa ancora più importante, possiamo impiegare
10:57
classically defined mental illnesses, or brain damage,
221
641756
3337
persone con disagi mentali o con danni cerebrali
11:00
into these social interactions, and use these as probes of that.
222
645093
3551
per le nostre interazioni sociali, e usarle come verifica.
11:04
So we've started this effort. We've made a few hits,
223
648644
2350
Da quando abbiamo iniziato ci sono già dei successi,
11:06
a few, I think, embryonic discoveries.
224
650994
2449
alcune scoperte iniziali.
11:09
We think there's a future to this. But it's our way
225
653443
2812
Pensiamo ci sia un futuro in questo. E' il nostro modo
11:12
of going in and redefining, with a new lexicon,
226
656255
2560
di andare a ridefinire, con un nuovo linguaggio,
11:14
a mathematical one actually, as opposed to the standard
227
658815
4022
un linguaggio matematico anziché quello clinico,
11:18
ways that we think about mental illness,
228
662837
2578
il nostro approccio alla malattia mentale
11:21
characterizing these diseases, by using the people
229
665415
2067
che caratterizza questi disagi, impiegando persone
11:23
as birds in the exchanges. That is, we exploit the fact
230
667482
3007
come cavie nelle interazioni. Cioè sfruttiamo il fatto
11:26
that the healthy partner, playing somebody with major depression,
231
670489
4244
che persone sane, simulando una sindrome depressiva,
11:30
or playing somebody with autism spectrum disorder,
232
674733
2910
o comportandosi come se soffrissero di autismo,
11:33
or playing somebody with attention deficit hyperactivity disorder,
233
677643
3850
o fossero affette da sindrome da deficit di attenzione e iperattività,
11:37
we use that as a kind of biosensor, and then we use
234
681493
3219
vengono impiegate come biosensori, e usiamo
11:40
computer programs to model that person, and it gives us
235
684712
2644
il software per modellare queste persone, e questo
11:43
a kind of assay of this.
236
687356
2470
ci offre un certo profilo.
11:45
Early days, and we're just beginning, we're setting up sites
237
689826
2131
Stiamo solo all'inizio, e stiamo predisponendo
11:47
around the world. Here are a few of our collaborating sites.
238
691957
3410
siti in tutto il mondo. Qui ci sono alcuni dei siti con i quali collaboriamo.
11:51
The hub, ironically enough,
239
695367
2309
Il centro di tutto, ironia della sorte,
11:53
is centered in little Roanoke, Virginia.
240
697676
2889
si trova nella piccola Roanoke, in Virginia.
11:56
There's another hub in London, now, and the rest
241
700565
2269
C'è un altro nodo a Londra, ora, e il resto
11:58
are getting set up. We hope to give the data away
242
702834
4009
si sta mettendo a punto. Speriamo di fornire dei risultati
12:02
at some stage. That's a complicated issue
243
706843
3673
prima o poi. E' una questione complicata
12:06
about making it available to the rest of the world.
244
710516
2994
rendere tutto ciò accessibile al resto del mondo.
12:09
But we're also studying just a small part
245
713510
1847
Ma stiamo solo studiando una piccola parte
12:11
of what makes us interesting as human beings, and so
246
715357
2267
di ciò che ci rende interessanti come esseri umani, e così
12:13
I would invite other people who are interested in this
247
717624
2041
io invito le persone che fossero interessate al progetto
12:15
to ask us for the software, or even for guidance
248
719665
2569
a chiederci il software, o anche informazioni
12:18
on how to move forward with that.
249
722234
2219
su come procedere.
12:20
Let me leave you with one thought in closing.
250
724453
2341
Desidero salutarvi con un ultimo pensiero.
12:22
The interesting thing about studying cognition
251
726794
1942
La cosa interessante nello studio della cognizione
12:24
has been that we've been limited, in a way.
252
728736
3732
è stata che abbamo avuto dei limiti, in un certo senso.
12:28
We just haven't had the tools to look at interacting brains
253
732468
2943
Ora abbamo gli strumenti per studiare le interazioni tra cervelli
12:31
simultaneously.
254
735411
1200
in modo simultaneo.
12:32
The fact is, though, that even when we're alone,
255
736611
2470
Però il fatto è che anche quando stiamo da soli
12:34
we're a profoundly social creature. We're not a solitary mind
256
739081
4111
noi siamo profondamente degli esseri sociali. Non siamo delle menti solitarie
12:39
built out of properties that kept it alive in the world
257
743192
4373
costruite da capacità che ci tengono a questo mondo
12:43
independent of other people. In fact, our minds
258
747565
3948
indipendentemente dalle altre persone. Infatti la nostra mente
12:47
depend on other people. They depend on other people,
259
751513
2870
dipende dalle altre persone. Dipende dagli altri
12:50
and they're expressed in other people,
260
754383
1541
e si esprime negli altri,
12:51
so the notion of who you are, you often don't know
261
755924
3652
e così il concetto di chi sei, spesso non si può sapere
12:55
who you are until you see yourself in interaction with people
262
759576
2688
fino a quando non ti vedi interagire con le persone
12:58
that are close to you, people that are enemies of you,
263
762264
2406
che ti sono vicine, con quelle che ti sono nemiche,
13:00
people that are agnostic to you.
264
764670
2545
con quelle che ti sono indifferenti.
13:03
So this is the first sort of step into using that insight
265
767215
3776
Dunque questo è il primo passo per usare questa idea
13:06
into what makes us human beings, turning it into a tool,
266
770991
3295
di ciò che ci rende umani, trasformandola in uno strumento
13:10
and trying to gain new insights into mental illness.
267
774286
1978
per acquisire nuove conoscenze sulle malattie mentali.
13:12
Thanks for having me. (Applause)
268
776264
3121
Grazie dell'accoglienza (Applausi)
13:15
(Applause)
269
779385
3089
(Applausi)
ABOUT THE SPEAKER
Read Montague - Behavioral NeuroscientistWhat does "normal behavior" look like? To find out, Read Montague is imaging thousands of brains at work.
Why you should listen
Until recently, the world's curiosity about our brains seemed to focus on abnormal behavior. Which of course left a big question unanswered: Do we even know what "normal behavior" is? Through the landmark Roanoke Brain Study, Read Montague is hoping to find that out, exploring the everyday tasks of brains -- making decisions, understanding social context, and relating to others -- by neuroimaging some 5,000 people, ages 18-85, over a period of many years.
Montague's teams in Virginia and in London lead fascinating research in computational neuroscience (how the brain's "machinery" works), offering insight into the relationship between the social and cognitive functions. For instance, a recent study from his group found that in small social groups, some people will alter the expression of their IQ in reaction to social pressures -- revising, in almost all cases, downward.
Read Montague | Speaker | TED.com