ABOUT THE SPEAKER
Nancy Kanwisher - Brain researcher
Using fMRI imaging to watch the human brain at work, Nancy Kanwisher’s team has discovered cortical regions responsible for some surprisingly specific elements of cognition.

Why you should listen

Does the brain use specialized processors to solve complex problems, or does it rely instead on more general-purpose systems?

This question has been at the crux of brain research for centuries. MIT researcher Nancy Kanwisher seeks to answer this question by discovering a “parts list” for the human mind and brain. "Understanding the nature of the human mind," she says, "is arguably the greatest intellectual quest of all time."

Kanwisher and her colleagues have used fMRI to identify distinct sites in the brain for face recognition, knowing where you are, and thinking about other people’s thoughts. Yet these discoveries are a prelude to bigger questions: How do these brain regions develop and function? What are the actual computations that go on in each region, and how are these computations implemented in circuits of neurons? And how do these work together to produce human intelligence?

To learn more, see Kanwisher's collection of short talks on how scientists actually study the human mind and brain and what they have learned so far.

More profile about the speaker
Nancy Kanwisher | Speaker | TED.com
TED2014

Nancy Kanwisher: A neural portrait of the human mind

Nancy Kanwisher: Un ritratto neurale della mente umana

Filmed:
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La pioniera dell'imaging cerebrale Nancy Kanwisher, che utilizza la risonanza magnetica funzionale (fMRI) per catturare immagini delle attività di alcune aree cerebrali (spesso le sue), condivide quello che lei e i suoi colleghi hanno imparato: il cervello è composto sia da parti altamente specializzate che da parti dallo scopo generico. Un'altra sorpresa: c'è ancora moltissimo da imparare!
- Brain researcher
Using fMRI imaging to watch the human brain at work, Nancy Kanwisher’s team has discovered cortical regions responsible for some surprisingly specific elements of cognition. Full bio

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00:12
TodayOggi I want to tell you
0
604
1216
Oggi voglio raccontarvi
00:13
about a projectprogetto beingessere carriedtrasportato out
1
1820
1803
di un progetto attualmente condotto
00:15
by scientistsscienziati all over the worldmondo
2
3623
2687
da scienziati in tutto il mondo
00:18
to paintdipingere a neuralneurale portraitritratto of the humanumano mindmente.
3
6310
3288
per rappresentare un ritratto neurale
della mente umana.
00:21
And the centralcentrale ideaidea of this work
4
9598
2172
L'idea principale di questo progetto
00:23
is that the humanumano mindmente and braincervello
5
11770
1858
è che la mente, il cervello umano
00:25
is not a singlesingolo, general-purposescopo generale processorprocessore,
6
13628
2857
non è un unico processore
con un solo scopo generale,
00:28
but a collectioncollezione of highlyaltamente specializedspecializzato componentscomponenti,
7
16485
3442
ma un insieme di componenti
altamente specializzati,
00:31
eachogni solvingsoluzione a differentdiverso specificspecifica problemproblema,
8
19927
2983
ciascuno destinato alla risoluzione
di uno specifico problema,
00:34
and yetancora collectivelycollettivamente makingfabbricazione up
9
22910
2336
che però collettivamente determinano
00:37
who we are as humanumano beingsesseri and thinkerspensatori.
10
25246
4356
chi siamo come esseri umani
e come pensatori.
00:41
To give you a feel for this ideaidea,
11
29602
1476
Per darvi un'idea del concetto,
00:43
imagineimmaginare the followinga seguire scenarioscenario:
12
31078
2664
immaginatevi questa scena:
00:45
You walkcamminare into your child'sdi bambino day carecura centercentro.
13
33742
2196
Entrate nell'asilo di vostra figlia.
00:47
As usualsolito, there's a dozendozzina kidsbambini there
14
35938
2237
Come al solito,
c'è una dozzina di bambini
00:50
waitingin attesa to get pickedraccolto up,
15
38175
1591
che aspettano i loro genitori,
00:51
but this time,
16
39766
1632
ma questa volta,
00:53
the children'sbambini facesfacce look weirdlyStranamente similarsimile,
17
41398
2985
tutti i volti dei bambini
sono stranamente simili,
00:56
and you can't figurefigura out whichquale childbambino is yoursil tuo.
18
44383
2808
e non riuscite a capire
quale bambino sia il vostro.
00:59
Do you need newnuovo glassesbicchieri?
19
47191
1749
Avete bisogno di nuovi occhiali?
01:00
Are you losingperdere your mindmente?
20
48940
1908
Forse state perdendo la testa?
01:02
You runcorrere throughattraverso a quickveloce mentalmentale checklistlista di controllo.
21
50848
2452
Mentalmente fate una rapida
lista di possibilità.
01:05
No, you seemsembrare to be thinkingpensiero clearlychiaramente,
22
53300
1894
No, sembra che siate ancora lucidi,
01:07
and your visionvisione is perfectlyperfettamente sharpacuto.
23
55194
2391
e la vostra vista è perfettamente nitida.
01:09
And everything lookssembra normalnormale
24
57585
1789
Tutto sembra normale
01:11
excepttranne the children'sbambini facesfacce.
25
59374
2162
eccetto i volti dei bambini.
01:13
You can see the facesfacce,
26
61536
1786
Riuscite a vedere le loro facce,
01:15
but they don't look distinctivedistintivo,
27
63322
1708
ma non riuscite a distinguerle,
01:17
and nonenessuna of them lookssembra familiarfamiliare,
28
65030
1858
e nessuna vi sembra familiare,
01:18
and it's only by spottingspotting an orangearancia haircapelli ribbonnastro
29
66888
2498
ma è solo grazie a un nastro
per capelli arancione
01:21
that you find your daughterfiglia.
30
69386
1896
che trovate finalmente vostra figlia.
01:23
This suddenimprovviso lossperdita of the abilitycapacità to recognizericonoscere facesfacce
31
71282
3425
Questa improvvisa perdita della capacità
di riconoscere i volti
01:26
actuallyin realtà happensaccade to people.
32
74707
1546
capita davvero alle persone.
01:28
It's calledchiamato prosopagnosiaprosopagnosia,
33
76253
2054
Si chiama 'prosopagnosia',
01:30
and it resultsrisultati from damagedanno
34
78307
1181
dovuta al danneggiamento
01:31
to a particularparticolare partparte of the braincervello.
35
79488
2126
di una parte specifica del cervello.
01:33
The strikingsuggestivo thing about it
36
81614
1500
La cosa più impressionante
01:35
is that only faceviso recognitionriconoscimento is impairedalterata;
37
83114
2595
è che solo il riconoscimento
dei visi é compromesso;
01:37
everything elsealtro is just fine.
38
85709
2439
tutto il resto funziona benissimo.
01:40
ProsopagnosiaProsopagnosia is one of manymolti surprisinglysorprendentemente specificspecifica
39
88148
3868
La prosopagnosia è soltanto
uno dei tanti specifici deficit mentali
che possono svilupparsi
in seguito a danni cerebrali.
01:44
mentalmentale deficitsdeficit that can happenaccadere after braincervello damagedanno.
40
92016
4535
01:48
These syndromessindromi collectivelycollettivamente
41
96551
1363
Insieme, queste sindromi
01:49
have suggestedsuggerito for a long time
42
97914
2239
indicano da tempo
01:52
that the mindmente is divvieddivvied up into distinctdistinto componentscomponenti,
43
100153
3768
che la mente è divisa
in distinti elementi,
01:55
but the effortsforzo to discoverscoprire those componentscomponenti
44
103921
2385
ma lo sforzo impiegato per scoprirli
01:58
has jumpedsaltato to warpfilo di ordito speedvelocità
45
106306
1614
ha fatto passi da gigante
01:59
with the inventioninvenzione of braincervello imagingdi imaging technologytecnologia,
46
107920
2582
con l'invenzione dell'imaging cerebrale,
02:02
especiallyparticolarmente MRIMRI.
47
110502
3048
in particolare
della risonanza magnetica (MRI).
02:05
So MRIMRI enablesAbilita you to see internalinterno anatomyanatomia
48
113550
3240
La risonanza magnetica permette
di osservare l'anatomia interna
02:08
at highalto resolutionrisoluzione,
49
116790
1586
ad alta risoluzione,
02:10
so I'm going to showmostrare you in a secondsecondo
50
118376
1430
fra un attimo vi mostrerò
02:11
a setimpostato of MRIMRI cross-sectionalsezione trasversale imagesimmagini
51
119806
3352
una serie di immagini di risonanze
magnetiche in sezione trasversale
02:15
throughattraverso a familiarfamiliare objectoggetto,
52
123158
1618
di un oggetto ordinario,
02:16
and we're going to flyvolare throughattraverso them
53
124776
875
passandole veloce
02:17
and you're going to try to figurefigura out what the objectoggetto is.
54
125651
2473
e voi proverete a indovinare
che oggetto è.
02:20
Here we go.
55
128124
2111
Cominciamo.
02:24
It's not that easyfacile. It's an artichokecarciofo.
56
132241
1889
Non è così semplice.
È un carciofo.
02:26
Okay, let's try anotherun altro one,
57
134130
1630
Okay, proviamo con un'altra,
02:27
startingdi partenza from the bottomparte inferiore and going throughattraverso the topsuperiore.
58
135760
2596
iniziando dal basso e andando
verso l'alto.
02:32
BroccoliBroccolo! It's a headcapo of broccolibroccolo.
59
140812
1151
Broccoli! È un cespo di broccoli.
02:33
Isn't it beautifulbellissimo? I love that.
60
141963
1664
È bellissimo, no? Io lo adoro.
02:35
Okay, here'secco anotherun altro one. It's a braincervello, of coursecorso.
61
143627
2757
Okay, eccone un altro.
È un cervello, ovviamente.
02:38
In factfatto, it's my braincervello.
62
146384
1586
Il mio cervello, in effetti.
02:39
We're going throughattraverso slicesfette throughattraverso my headcapo like that.
63
147970
1733
Stiamo affettando la mia testa così.
02:41
That's my nosenaso over on the right, and now
64
149703
1758
Quello è il mio naso a destra, ed ora
02:43
we're going over here, right there.
65
151461
3409
ci stiamo spostando qui, proprio lì.
02:46
So this picture'sdell'immagine nicesimpatico, if I do say so myselfme stessa,
66
154870
4601
È una bella foto,
se mi permettete di dirlo,
02:51
but it showsSpettacoli only anatomyanatomia.
67
159471
1912
ma mostra solo l'anatomia.
02:53
The really coolfreddo advanceavanzare with functionalfunzionale imagingdi imaging
68
161383
2520
Il progresso più grade
dell'MRI funzionale è stato
02:55
happenedè accaduto when scientistsscienziati figuredfigurato out how to make
69
163903
1572
quando si è scoperto come creare
02:57
picturesimmagini that showmostrare not just anatomyanatomia but activityattività,
70
165475
3395
immagini che mostrano non solo
l'anatomia ma anche l'attività,
03:00
that is, where neuronsneuroni are firingcottura.
71
168870
2435
ovvero, dove i neuroni stanno sparando.
03:03
So here'secco how this workslavori.
72
171305
1516
Ecco come funziona.
03:04
BrainsCervelli are like musclesmuscoli.
73
172821
1117
I cervelli sono come muscoli.
03:05
When they get activeattivo,
74
173938
1563
Quando si attivano, necessitano
03:07
they need increasedè aumentato bloodsangue flowflusso to supplyfornitura that activityattività,
75
175501
2974
un flusso costante di sangue
che alimenti la loro attività,
03:10
and luckyfortunato for us, bloodsangue flowflusso
controlcontrollo to the braincervello is localLocale,
76
178475
3568
e per fortuna, il controllo del flusso
verso il cervello avviene localmente,
03:14
so if a bunchmazzo of neuronsneuroni, say, right there
77
182043
2162
perciò se un gruppo di neuroni,
ad esempio, qui
03:16
get activeattivo and startinizio firingcottura,
78
184205
1500
si attiva ed inizia a sparare,
03:17
then bloodsangue flowflusso increasesaumenta just right there.
79
185705
2725
allora il flusso di sangue aumenta
solamente qui.
03:20
So functionalfunzionale MRIMRI pickspicconi up
on that bloodsangue flowflusso increaseaumentare,
80
188430
3721
L'MRI funzionale riconosce l'aumento
del flusso sanguigno,
03:24
producingproduzione a higherpiù alto MRIMRI responserisposta
81
192151
2033
generando una reazione MRI più alta
03:26
where neuralneurale activityattività goesva up.
82
194184
2926
nel punto in cui l'attività
neurale aumenta.
03:29
So to give you a concretecalcestruzzo feel
83
197110
1700
Per darvi un'idea concreta
03:30
for how a functionalfunzionale MRIMRI experimentsperimentare goesva
84
198810
2485
di come si svolge un esperimento
di MRI funzionale
03:33
and what you can learnimparare from it
85
201295
1439
e di cosa può insegnarci,
03:34
and what you can't,
86
202734
1384
e cosa invece no,
03:36
let me describedescrivere one of the first studiesstudi I ever did.
87
204118
3442
voglio descrivervi uno dei primi
esperimenti che ho condotto.
03:39
We wanted to know if there was a specialspeciale
partparte of the braincervello for recognizingriconoscendo facesfacce,
88
207560
4138
Volevamo sapere se esistesse una data zona
cerebrale per il riconoscimento facciale
03:43
and there was alreadygià reasonragionare to
think there mightpotrebbe be suchcome a thing
89
211698
3072
e avevamo ragione
di pensare che esistesse
03:46
basedbasato on this phenomenonfenomeno of prosopagnosiaprosopagnosia
90
214770
1720
proprio a causa della prosopagnosia
03:48
that I describeddescritta a momentmomento agofa,
91
216490
2123
di cui vi ho parlato poco fa,
03:50
but nobodynessuno had ever seenvisto that partparte of the braincervello
92
218613
2278
ma nessuno aveva mai visto
quella zona cerebrale
03:52
in a normalnormale personpersona,
93
220891
1919
in una persona normale,
03:54
so we setimpostato out to look for it.
94
222810
2056
perciò ci mettemmo a cercarla.
03:56
So I was the first subjectsoggetto.
95
224866
1951
Ed io ero la prima cavia.
03:58
I wentandato into the scannerscanner, I layposare on my back,
96
226817
2212
Sono entrata nello scanner, supina,
04:01
I heldheld my headcapo as still as I could
97
229029
2583
mantenendo la mia testa
il più immobile possibile
04:03
while staringfissando at picturesimmagini of facesfacce like these
98
231612
5017
mentre fissavo immagini
di volti come questi
04:08
and objectsoggetti like these
99
236629
2131
e di oggetti come questi
04:10
and facesfacce and objectsoggetti for hoursore.
100
238760
5165
e volti e oggetti per ore ed ore.
04:15
So as somebodyqualcuno who has
prettybella closevicino to the worldmondo recorddisco
101
243925
2772
Dopo essere stata vicinissima
a battere il record mondiale
04:18
of totaltotale numbernumero of hoursore spentspeso insidedentro an MRIMRI scannerscanner,
102
246697
3543
per numero consecutivo di ore
trascorse in uno scanner per MRI,
04:22
I can tell you that one of the skillsabilità
103
250240
1432
posso dire che uno dei talenti
04:23
that's really importantimportante for MRIMRI researchricerca
104
251672
2663
più importanti nella ricerca
tramite risonanza magnetica
04:26
is bladdervescica controlcontrollo.
105
254335
1778
è il controllo della vescica.
04:28
(LaughterRisate)
106
256113
1802
(Risate)
04:29
When I got out of the scannerscanner,
107
257915
1537
Quando sono uscita dallo scanner
04:31
I did a quickveloce analysisanalisi of the datadati,
108
259452
2316
ho fatto un'analisi veloce dei dati,
04:33
looking for any partsparti of my braincervello
109
261768
1503
cercando ogni mia zona cerebrale
04:35
that producedprodotta a higherpiù alto responserisposta
when I was looking at facesfacce
110
263271
2806
che avesse reagito di più
mentre guardavo visi
04:38
than when I was looking at objectsoggetti,
111
266077
1870
piuttosto che mentre guardavo oggetti,
04:39
and here'secco what I saw.
112
267947
2171
e questo è ciò che ho visto.
04:42
Now this imageImmagine lookssembra just awfulterribile by today'sdi oggi standardsnorme,
113
270118
3656
Questa immagine è orrenda,
secondo gli standard di oggi,
04:45
but at the time I thought it was beautifulbellissimo.
114
273774
2808
ma a quei tempi
mi sembrava bellissima.
04:48
What it showsSpettacoli is that regionregione right there,
115
276582
1950
Ci mostra che quella regione laggiù,
04:50
that little blobBLOB,
116
278532
1283
quel piccolo grumo,
04:51
it's about the sizedimensione of an oliveoliva
117
279815
1747
ha circa le dimensioni di un'oliva
04:53
and it's on the bottomparte inferiore surfacesuperficie of my braincervello
118
281562
2156
e si trova sul fondo del mio cervello
04:55
about an inchpollice straightdritto in from right there.
119
283718
3206
a circa 2-3 cm di profondità
da questo punto qui.
04:58
And what that partparte of my braincervello is doing
120
286924
2790
E ciò che quel punto del mio cervello
sta facendo
05:01
is producingproduzione a higherpiù alto MRIMRI responserisposta,
121
289714
2920
è produrre una risposta alla
risonanza magnetica più alta,
05:04
that is, higherpiù alto neuralneurale activityattività,
122
292634
1748
cioè un'attività cerebrale più alta,
05:06
when I was looking at facesfacce
123
294382
1482
quando guardavo i volti
05:07
than when I was looking at objectsoggetti.
124
295864
2266
rispetto a quando guardavo oggetti.
05:10
So that's prettybella coolfreddo,
125
298130
1360
È interessante,
05:11
but how do we know this isn't a flukeFluke?
126
299490
2318
ma come facciamo a sapere
che non è un caso?
05:13
Well, the easiestpiù semplice way
127
301808
1420
Beh, il modo più facile
05:15
is to just do the experimentsperimentare again.
128
303228
2114
è ripetere l'esperimento di nuovo.
05:17
So I got back in the scannerscanner,
129
305342
1639
Sono quindi tornata nello scanner,
05:18
I lookedguardato at more facesfacce and I lookedguardato at more objectsoggetti
130
306981
2431
ho guardato più volti e più oggetti
05:21
and I got a similarsimile blobBLOB,
131
309412
2189
ed è riapparso un grumo simile,
05:23
and then I did it again
132
311601
1895
quindi l'ho fatto un'altra volta
05:25
and I did it again
133
313496
1855
e un'altra ancora
05:27
and again and again,
134
315351
3072
e ancora e ancora,
05:30
and around about then
135
318423
1047
e a quel punto
05:31
I decideddeciso to believe it was for realvero.
136
319470
2941
ho deciso di credere che fosse vero.
05:34
But still, maybe this is
something weirdstrano about my braincervello
137
322411
3753
Però, forse c'è qualcosa di strano
nel mio cervello
05:38
and no one elsealtro has one of these things in there,
138
326164
2462
e nessun altro ha una cosa
del genere,
05:40
so to find out, we scanneddigitalizzata a bunchmazzo of other people
139
328626
2455
per capirlo, abbiamo scansionato
anche altre persone
05:43
and foundtrovato that prettybella much everyonetutti
140
331081
2446
e scoperto che praticamente tutti
05:45
has that little face-processingviso-trattamento regionregione
141
333527
2006
hanno quell'area per riconoscere i visi
05:47
in a similarsimile neighborhoodQuartiere of the braincervello.
142
335533
2893
in una zona simile del cervello.
05:50
So the nextIl prossimo questiondomanda was,
143
338426
1888
La domanda successiva era quindi,
05:52
what does this thing really do?
144
340314
1474
cosa fa veramente questa cosa?
05:53
Is it really specializedspecializzato just for faceviso recognitionriconoscimento?
145
341788
3932
È veramente specializzata solo
nel riconoscimento facciale?
05:57
Well, maybe not, right?
146
345720
1240
Beh, forse no, giusto?
05:58
Maybe it respondsrisponde not only to facesfacce
147
346960
1802
Forse non risponde solo ai volti
06:00
but to any bodycorpo partparte.
148
348762
2109
ma ad ogni parte del corpo.
06:02
Maybe it respondsrisponde to anything humanumano
149
350871
2369
Forse risponde a tutto ciò che è umano
06:05
or anything alivevivo
150
353240
1780
o tutto ciò che è vivo
06:07
or anything roundil giro.
151
355020
1656
o tutto quel che è tondo.
06:08
The only way to be really sure that that regionregione
152
356676
2154
L'unico modo per assicurarsi
che quel punto
06:10
is specializedspecializzato for faceviso recognitionriconoscimento
153
358830
2417
è specializzato in riconoscimento facciale
06:13
is to ruleregola out all of those hypothesesipotesi.
154
361247
2643
è escludere tutte le altre ipotesi.
06:15
So we spentspeso much of the nextIl prossimo couplecoppia of yearsanni
155
363890
2830
Abbiamo quindi passato buona parte
dei successivi due anni
06:18
scanninglettura subjectssoggetti while they lookedguardato at lots
156
366720
1647
scansionando soggetti che guardavano
06:20
of differentdiverso kindstipi of imagesimmagini,
157
368367
1606
un sacco di immagini diverse,
06:21
and we showedha mostrato that that partparte of the braincervello
158
369973
1957
dimostrando che quella parte del cervello
06:23
respondsrisponde stronglyfortemente when you look at
159
371930
1950
reagisce molto quando si guardano
06:25
any imagesimmagini that are facesfacce of any kindgenere,
160
373880
3453
immagini con volti di ogni tipo,
06:29
and it respondsrisponde much lessDi meno stronglyfortemente
161
377333
1913
ma reagisce molto meno
06:31
to any imageImmagine you showmostrare that isn't a faceviso,
162
379246
3149
ad altre immagini che non siano
quelle di visi,
06:34
like some of these.
163
382395
1305
come queste.
06:35
So have we finallyfinalmente nailedinchiodato the casecaso
164
383700
2239
Abbiamo quindi tolto ogni dubbio
06:37
that this regionregione is necessarynecessario for faceviso recognitionriconoscimento?
165
385939
3240
che quest'area serve
al riconoscimento facciale?
06:41
No, we haven'tnon hanno.
166
389179
1323
No.
06:42
BrainCervello imagingdi imaging can never tell you
167
390502
1951
L'imaging cerebrale non riesce a dirci
06:44
if a regionregione is necessarynecessario for anything.
168
392453
2440
se un'area è necessaria per qualcosa.
06:46
All you can do with braincervello imagingdi imaging
169
394893
1440
Tutto quello che può fare
06:48
is watch regionsregioni turnturno on and off
170
396333
2048
è vedere zone accendersi e spegnersi
06:50
as people think differentdiverso thoughtspensieri.
171
398381
1968
a seconda dei pensieri delle persone.
06:52
To tell if a partparte of the braincervello is
necessarynecessario for a mentalmentale functionfunzione,
172
400349
3611
Per sapere se una parte del cervello
è necessaria ad una determinata funzione
06:55
you need to messpasticcio with it and see what happensaccade,
173
403960
2509
dovresti metterci le mani e vedere
cosa succede,
06:58
and normallynormalmente we don't get to do that.
174
406469
2275
e di solito non possiamo farlo.
07:00
But an amazingStupefacente opportunityopportunità cameè venuto about
175
408744
2584
Ma un'opportunità straordinaria
si è presentata
07:03
very recentlyrecentemente when a couplecoppia of colleaguescolleghi of mineil mio
176
411328
2464
di recente, quando un coppia
di miei colleghi
07:05
testedtestato this man who has epilepsyepilessia
177
413792
3071
fece un test su quest'uomo con l'epilessia
07:08
and who is shownmostrato here in his hospitalospedale bedletto
178
416863
2682
e che vedete qui nel suo letto d'ospedale
07:11
where he's just had electrodeselettrodi placedposto
179
419545
1367
con degli elettrodi posti
07:12
on the surfacesuperficie of his braincervello
180
420912
2071
sulla superficie del cervello
07:14
to identifyidentificare the sourcefonte of his seizuresconvulsioni.
181
422983
2554
per identificare la causa degli attacchi.
07:17
So it turnedtrasformato out by totaltotale chanceopportunità
182
425537
2533
Per puro caso si è scoperto
07:20
that two of the electrodeselettrodi
183
428070
1949
che due degli elettrodi
07:22
happenedè accaduto to be right on topsuperiore of his faceviso areala zona.
184
430019
3223
si trovavano esattamente sulla zona
che reagisce ai volti.
07:25
So with the patient'spaziente consentconsenso,
185
433242
2329
Con il consenso del paziente,
07:27
the doctorsmedici askedchiesto him what happenedè accaduto
186
435571
2587
i dottori gli hanno chiesto cosa sentiva
07:30
when they electricallyelettricamente stimulatedstimolato
that partparte of his braincervello.
187
438158
4166
quando gli stimolavano elettricamente
quella parte del cervello.
07:34
Now, the patientpaziente doesn't know
188
442324
1654
Il paziente non sa
07:35
where those electrodeselettrodi are,
189
443978
1384
dove si trovano gli elettrodi
07:37
and he's never heardsentito of the faceviso areala zona.
190
445362
2212
e non ha mai sentito parlare
di zona facciale.
07:39
So let's watch what happensaccade.
191
447574
1991
Vediamo cosa succede.
07:41
It's going to startinizio with a controlcontrollo conditioncondizione
192
449565
1969
Inizierà con una fase di riferimento
07:43
that will say "ShamSham" nearlyquasi invisiblyinvisibilmente
193
451534
2407
indicata con "Sham" quasi invisibile
07:45
in redrosso in the lowerinferiore left,
194
453941
1710
in rosso in basso a sinistra,
07:47
when no currentattuale is deliveredconsegnato,
195
455651
2282
per quando non c'è passaggio di corrente
07:49
and you'llpotrai hearsentire the neurologistneurologo speakingA proposito di
to the patientpaziente first. So let's watch.
196
457933
3815
e sentirete il neurologo parlare
al paziente prima. Guardiamo.
07:53
(VideoVideo) NeurologistNeurologo: Okay, just look at my faceviso
197
461748
2081
(Video) Neurologo: Ok, guarda il mio viso
07:55
and tell me what happensaccade when I do this.
198
463829
3285
e dimmi cosa succede quando faccio così.
07:59
All right?
199
467114
934
Va bene?
08:00
PatientPaziente: Okay.
200
468048
2823
Paziente: Ok.
08:02
NeurologistNeurologo: One, two, threetre.
201
470871
4320
Uno, due, tre.
08:07
PatientPaziente: Nothing.
NeurologistNeurologo: Nothing? Okay.
202
475191
3015
Paziente: Nulla.
Neurologo: Nulla? Ok.
08:10
I'm going to do it one more time.
203
478206
2407
Lo farò un'altra volta.
08:12
Look at my faceviso.
204
480613
3194
Guarda il mio viso.
08:15
One, two, threetre.
205
483807
4500
Uno, due, tre.
08:20
PatientPaziente: You just turnedtrasformato into somebodyqualcuno elsealtro.
206
488307
2824
Sei appena diventato qualcun altro.
08:23
Your faceviso metamorphosedmetamorfosati.
207
491131
2137
Il tuo viso si è trasformato.
08:25
Your nosenaso got saggysaggy, it wentandato to the left.
208
493268
3011
Il tuo naso è diventato floscio,
si è spostato a sinistra.
08:28
You almostquasi lookedguardato like somebodyqualcuno I'd seenvisto before,
209
496279
3536
Assomigliavi quasi a qualcuno
che ho già visto prima,
08:31
but somebodyqualcuno differentdiverso.
210
499815
2634
ma qualcun altro.
08:34
That was a tripviaggio.
211
502449
2072
È stato un bel trip.
08:36
(LaughterRisate)
212
504521
3132
(Risate)
08:39
NancyNancy KanwisherKanwisher: So this experimentsperimentare
213
507653
1615
Perciò questo esperimento...
08:41
(ApplauseApplausi) —
214
509268
4223
(Applausi)
08:45
this experimentsperimentare finallyfinalmente nailschiodi the casecaso
215
513491
2682
questo esperimento toglie ogni dubbio
08:48
that this regionregione of the braincervello is not only
216
516173
1825
che questa zona del cervello non solo
08:49
selectivelyin modo selettivo responsivedi risposta to facesfacce
217
517998
2137
reagisce selettivamente ai volti
08:52
but causallycausale involvedcoinvolti in faceviso perceptionpercezione.
218
520135
3045
ma è anche coinvolta in modo causale
nel riconoscimento facciale.
08:55
So I wentandato throughattraverso all of these detailsdettagli
219
523180
2130
Vi ho quindi elencato tutti quei dettagli
08:57
about the faceviso regionregione to showmostrare you what it takes
220
525310
2464
sulla zona facciale
che spiegano cosa serve
08:59
to really establishstabilire that a partparte of the braincervello
221
527774
2339
per stabilire con certezza
che un'area del cervello
09:02
is selectivelyin modo selettivo involvedcoinvolti in a specificspecifica mentalmentale processprocesso.
222
530113
3128
è selettivamente coinvolta
in un preciso processo mentale.
09:05
NextSuccessivo, I'll go throughattraverso much more quicklyvelocemente
223
533241
2159
Ora, elencherò più velocemente
09:07
some of the other specializedspecializzato regionsregioni of the braincervello
224
535400
2660
alcune altre regioni specializzate
del cervello
09:10
that we and othersaltri have foundtrovato.
225
538060
2100
che noi ed altri abbiamo scoperto.
09:12
So to do this, I've spentspeso a lot of time
226
540160
2114
Per fare ciò, ho passato parecchio tempo
09:14
in the scannerscanner over the last monthmese
227
542274
1867
nello scanner durante l'ultimo mese
09:16
so I can showmostrare you these things in my braincervello.
228
544141
2261
per mostrarvi queste cose
nel mio cervello.
09:18
So let's get startediniziato. Here'sQui è my right hemisphereemisfero.
229
546402
3233
Cominciamo quindi.
Questo è il mio emisfero destro.
09:21
So we're orientedorientato al like that.
You're looking at my headcapo this way.
230
549635
2662
Siamo orientati così.
Guardatemi la testa da questa parte.
09:24
ImagineImmaginate takingpresa the skullcranio off
231
552297
1093
Togliete il cranio
09:25
and looking at the surfacesuperficie of the braincervello like that.
232
553390
2268
e guardate la superficie
del cervello così.
09:27
Okay, now as you can see,
233
555658
1758
Ok, come potete vedere,
09:29
the surfacesuperficie of the braincervello is all foldedpiegato up.
234
557416
1503
la superficie è tutta ripiegata.
09:30
So that's not good. StuffRoba could be hiddennascosto in there.
235
558919
1721
Non va bene.
Rimangono nascoste delle cose.
09:32
We want to see the wholetotale thing,
236
560640
1434
Vogliamo vedere tutto quanto,
09:34
so let's inflategonfiare it so we can see the wholetotale thing.
237
562074
3312
quindi gonfiamolo per vedere tutto.
09:37
NextSuccessivo, let's find that faceviso areala zona I've been talkingparlando about
238
565386
2829
Poi, troviamo quell'area facciale
di cui parlavo
09:40
that respondsrisponde to imagesimmagini like these.
239
568215
2227
che reagisce a immagini come queste.
09:42
To see that, let's turnturno the braincervello around
240
570442
1519
Per capire, ruotiamo il cervello
09:43
and look on the insidedentro surfacesuperficie on the bottomparte inferiore,
241
571961
2019
e guardiamo la superficie
interna sul fondo
09:45
and there it is, that's my faceviso areala zona.
242
573980
2305
ed eccola lì, quella è la mia
zona facciale.
09:48
Just to the right of that is anotherun altro regionregione
243
576285
2707
Sulla destra c'è un'altra regione
09:50
that is shownmostrato in purpleviola
244
578992
1638
evidenziata in viola
09:52
that respondsrisponde when you processprocesso colorcolore informationinformazione,
245
580630
3072
che reagisce quando si analizzano
informazioni a colori,
09:55
and nearvicino those regionsregioni are other regionsregioni
246
583702
2691
e lì vicino ci sono altre regioni
09:58
that are involvedcoinvolti in perceivingpercepire placesposti,
247
586393
2363
coinvolte nella percezione dei luoghi,
10:00
like right now, I'm seeingvedendo
this layoutlayout of spacespazio around me
248
588756
2838
come ora, sto vedendo questo
spazio intorno a me
10:03
and these regionsregioni in greenverde right there
249
591594
1752
e quelle regioni in verde
10:05
are really activeattivo.
250
593346
1274
sono molto attive.
10:06
There's anotherun altro one out on the outsideal di fuori surfacesuperficie again
251
594620
2370
C'è un'altra zona sulla superficie esterna
10:08
where there's a couplecoppia more faceviso regionsregioni as well.
252
596990
2805
dove si trova un'altra coppia
di zone facciali.
10:11
AlsoAnche in this vicinityvicinanze
253
599795
2345
E qui vicino
10:14
is a regionregione that's selectivelyin modo selettivo involvedcoinvolti
254
602140
1645
c'è una regione coinvolta
10:15
in processinglavorazione visualvisivo motionmovimento,
255
603785
1936
nell'analisi visuale dei movimenti,
10:17
like these movingin movimento dotspunti here,
256
605721
1504
come questi puntini qui,
10:19
and that's in yellowgiallo at the bottomparte inferiore of the braincervello,
257
607225
2689
ed è quella gialla in basso,
10:21
and nearvicino that is a regionregione that respondsrisponde
258
609914
3168
e lì vicino c'è una regione che reagisce
10:25
when you look at imagesimmagini of bodiescorpi and bodycorpo partsparti
259
613082
2897
quando guardiamo immagini di corpi
e zone del corpo
10:27
like these, and that regionregione is shownmostrato in limecalce greenverde
260
615979
2745
come questi, e la regione
è evidenziata in verde
10:30
at the bottomparte inferiore of the braincervello.
261
618724
2003
sul fondo del cervello.
10:32
Now all these regionsregioni I've shownmostrato you so farlontano
262
620727
2632
Tutte le regioni che vi ho mostrato finora
10:35
are involvedcoinvolti in specificspecifica aspectsaspetti of visualvisivo perceptionpercezione.
263
623359
4432
sono coinvolte in specifici aspetti
della percezione visiva.
10:39
Do we alsoanche have specializedspecializzato braincervello regionsregioni
264
627791
2148
Abbiamo anche zone
dell'encefalo specializzate
10:41
for other sensessensi, like hearingudito?
265
629939
2813
per altri sensi, come l'udito?
10:44
Yes, we do. So if we turnturno the braincervello around a little bitpo,
266
632752
3037
Sì, certo. Se ruotiamo il cervello di poco
10:47
here'secco a regionregione in darkbuio blueblu
267
635789
2401
c'è un'area in blu scuro
10:50
that we reportedsegnalati just a couplecoppia of monthsmesi agofa,
268
638190
2346
che abbiamo segnalato solo
un paio di mesi fa
10:52
and this regionregione respondsrisponde stronglyfortemente
269
640536
1634
e che reagisce notevolmente
10:54
when you hearsentire soundssuoni with pitchintonazione, like these.
270
642170
3429
quando sentiamo suoni
con toni precisi, come questi.
10:57
(SirensSirene)
271
645599
2143
(Sirene)
10:59
(CelloVioloncello musicmusica)
272
647742
2081
(Musica di violino)
11:01
(DoorbellCampanello)
273
649823
1917
(Campanello di una porta)
11:03
In contrastcontrasto, that samestesso regionregione
does not respondrispondere stronglyfortemente
274
651740
3608
Al contrario, quella stessa regione
non reagisce in modo così forte
11:07
when you hearsentire perfectlyperfettamente familiarfamiliare soundssuoni
275
655348
1562
quando sentiamo suoni familiari
11:08
that don't have a clearchiaro pitchintonazione, like these.
276
656910
2362
senza un tono preciso, come questi.
11:11
(ChompingChomping)
277
659272
2469
(Sgranocchio)
11:13
(DrumTamburo rollrotolo)
278
661741
2200
(Rullo di tamburi)
11:15
(ToiletServizi igienici flushingvampate di calore)
279
663941
2767
(Sciacquone)
11:18
Okay. NextSuccessivo to the pitchintonazione regionregione
280
666708
2498
Ok. Vicino alla regione dei toni
11:21
is anotherun altro setimpostato of regionsregioni that
are selectivelyin modo selettivo responsivedi risposta
281
669206
2474
c'è un'altra serie di regioni
che reagiscono
11:23
when you hearsentire the soundssuoni of speechdiscorso.
282
671680
2765
quando sentiamo
il suono di voci umane.
11:26
Okay, now let's look at these samestesso regionsregioni.
283
674445
1840
Ok, ora riguardiamo tutte le aree.
11:28
In my left hemisphereemisfero, there's a similarsimile arrangementdisposizione
284
676285
2468
Nel mio emisfero sinistro,
sono poste in modo simile
11:30
not identicalidentico, but similarsimile
285
678753
1473
non identico, ma simile
11:32
and mostmaggior parte of the samestesso regionsregioni are in here,
286
680226
2209
e la maggior parte è presente,
11:34
albeitsebbene sometimesa volte differentdiverso in sizedimensione.
287
682435
2002
anche se in dimensioni diverse.
11:36
Now, everything I've shownmostrato you so farlontano
288
684437
2014
Tutto quello che vi ho mostrato finora
11:38
are regionsregioni that are involvedcoinvolti in
differentdiverso aspectsaspetti of perceptionpercezione,
289
686451
3026
sono regioni coinvolte
in diversi aspetti della percezione,
11:41
visionvisione and hearingudito.
290
689477
1833
la vista e l'udito.
11:43
Do we alsoanche have specializedspecializzato braincervello regionsregioni
291
691310
1660
Abbiamo anche zone specializzate
11:44
for really fancyfantasia, complicatedcomplicato mentalmentale processesprocessi?
292
692970
3435
per complessi, affascinanti,
processi mentali?
11:48
Yes, we do.
293
696405
1429
Sì, le abbiamo.
11:49
So here in pinkrosa are my languageLingua regionsregioni.
294
697834
3389
Qui in rosa vedete
le mie aree del linguaggio.
11:53
So it's been knownconosciuto for a very long time
295
701223
1428
Sappiamo già da molto tempo
11:54
that that generalgenerale vicinityvicinanze of the braincervello
296
702651
2035
che quella parte del cervello
11:56
is involvedcoinvolti in processinglavorazione languageLingua,
297
704686
2193
è legata all'elaborazione del linguaggio,
11:58
but we showedha mostrato very recentlyrecentemente
298
706879
1732
ma abbiamo mostrato solo di recente
12:00
that these pinkrosa regionsregioni
299
708611
1710
che quelle zone rosa
12:02
respondrispondere extremelyestremamente selectivelyin modo selettivo.
300
710321
2205
reagiscono in modo estremamente selettivo.
12:04
They respondrispondere when you understandcapire
the meaningsenso of a sentencefrase,
301
712526
2812
Reagiscono quando capiamo
il significato di una frase,
12:07
but not when you do other complexcomplesso mentalmentale things,
302
715338
2838
ma non quando svolgiamo
altre attività complesse
12:10
like mentalmentale arithmeticaritmetica
303
718176
2179
come il calcolo a mente
12:12
or holdingdetenzione informationinformazione in memorymemoria
304
720355
2396
o ricordarsi delle informazioni
12:14
or appreciatingapprezzando the complexcomplesso structurestruttura
305
722751
2655
o apprezzare la struttura complessa
12:17
in a piecepezzo of musicmusica.
306
725406
2284
di un brano musicale.
12:21
The mostmaggior parte amazingStupefacente regionregione that's been foundtrovato yetancora
307
729664
2889
L'area più sorprendente scoperta finora
12:24
is this one right here in turquoiseturchese.
308
732553
3307
è quella qui indicata in turchese.
12:27
This regionregione respondsrisponde
309
735860
2190
Questa regione reagisce
12:30
when you think about what anotherun altro personpersona is thinkingpensiero.
310
738050
4268
quando pensiamo a cosa
sta pensando un'altra persona.
12:34
So that maypuò seemsembrare crazypazzo,
311
742318
1644
Può sembrare assurdo,
12:35
but actuallyin realtà, we humansgli esseri umani do this all the time.
312
743962
3868
ma in realtà, noi umani
lo facciamo continuamente.
12:39
You're doing this when you realizerendersi conto
313
747830
2193
Lo si fa quando ci si accorge
12:42
that your partnercompagno is going to be worriedpreoccupato
314
750023
1631
che il partner si preoccuperà
12:43
if you don't call home to say you're runningin esecuzione latein ritardo.
315
751654
2507
se non si chiama casa per dire
che si è in ritardo.
12:46
I'm doing this with that regionregione of my braincervello right now
316
754161
3469
Lo sto facendo proprio ora
con quella parte di cervello
12:49
when I realizerendersi conto that you guys
317
757630
2281
quando mi accorgo che voi
12:51
are probablyprobabilmente now wonderingchiedendosi about
318
759911
1598
probabilmente vi state chiedendo
12:53
all that graygrigio, unchartedUncharted territoryterritorio in the braincervello,
319
761509
2547
di quel territorio
grigio e inesplorato del cervello,
12:56
and what's up with that?
320
764056
1964
che succede lì?
12:58
Well, I'm wonderingchiedendosi about that too,
321
766020
1685
Beh, me lo chiedo anch'io,
12:59
and we're runningin esecuzione a bunchmazzo of
experimentsesperimenti in my lablaboratorio right now
322
767705
2395
stiamo conducendo molti test
nel mio laboratorio
13:02
to try to find a numbernumero of other
323
770100
2013
per trovare una serie di altre
13:04
possiblepossibile specializationsspecializzazioni in the braincervello
324
772113
2032
possibili specializzazioni cerebrali
13:06
for other very specificspecifica mentalmentale functionsfunzioni.
325
774145
3368
per altre funzioni mentali
molto specifiche.
13:09
But importantlyimportante, I don't think we have
326
777513
2621
La cosa importante però,
è che non credo che abbiamo
13:12
specializationsspecializzazioni in the braincervello
327
780134
1564
zone cerebrali specializzate
13:13
for everyogni importantimportante mentalmentale functionfunzione,
328
781698
2746
per ogni processo mentale importante,
13:16
even mentalmentale functionsfunzioni that maypuò be criticalcritico for survivalsopravvivenza.
329
784444
3409
persino processi essenziali
alla sopravvivenza.
13:19
In factfatto, a fewpochi yearsanni agofa,
330
787853
2102
In realtà, qualche anno fa,
13:21
there was a scientistscienziato in my lablaboratorio
331
789955
1117
un mio scienziato
13:23
who becamedivenne quiteabbastanza convincedconvinto
332
791072
1409
si convinse
13:24
that he'daveva foundtrovato a braincervello regionregione
333
792481
1749
di aver trovato una zona cerebrale
13:26
for detectingrilevazione foodcibo,
334
794230
1912
per riconoscere il cibo,
13:28
and it respondedrisposto really stronglyfortemente in the scannerscanner
335
796142
1918
poiché reagiva molto nello scanner
13:30
when people lookedguardato at imagesimmagini like this.
336
798060
2728
quando le persone guardavano
immagini come questa.
13:32
And furtherulteriore, he foundtrovato a similarsimile responserisposta
337
800788
2912
Non solo, trovò una reazione simile
13:35
in more or lessDi meno the samestesso locationPosizione
338
803700
1939
più o meno nella stessa zona
13:37
in 10 out of 12 subjectssoggetti.
339
805639
2001
in 10 soggetti su 12.
13:39
So he was prettybella stokedaffascinati dall'idea,
340
807640
2294
Andò quindi su di giri,
13:41
and he was runningin esecuzione around the lablaboratorio
341
809934
1260
correndo per il laboratorio
13:43
tellingraccontare everyonetutti that he was going to go on "OprahOprah"
342
811194
2002
dicendo a tutti che sarebbe
andato da "Oprah"
13:45
with his biggrande discoveryscoperta.
343
813196
2018
grazie alla sua grande scoperta.
13:47
But then he devisedmesso a punto the criticalcritico testTest:
344
815214
3022
Ma poi escogitò il fatidico test:
13:50
He showedha mostrato subjectssoggetti imagesimmagini of foodcibo like this
345
818236
3183
mostrò ai suoi soggetti delle immagini
di cibo come questa
13:53
and comparedrispetto them to imagesimmagini with very similarsimile
346
821419
2741
confrontandole con immagini molto simili
13:56
colorcolore and shapeforma, but that weren'tnon erano foodcibo, like these.
347
824160
3810
in colore e forma, ma che non erano cibi,
come queste.
13:59
And his regionregione respondedrisposto the samestesso
348
827970
2131
E quella regione reagiva allo stesso modo
14:02
to bothentrambi setsimposta of imagesimmagini.
349
830101
1949
per entrambi i gruppi di immagini.
14:04
So it wasn'tnon era a foodcibo areala zona,
350
832050
1327
Non era un'area "del cibo"
14:05
it was just a regionregione that likedè piaciuto colorscolori and shapesforme.
351
833377
2771
ma solo una regione a cui piacciono
colori e forme.
14:08
So much for "OprahOprah."
352
836148
2561
Niente più "Oprah".
14:12
But then the questiondomanda, of coursecorso, is,
353
840483
2225
Ma allora la domanda, ovviamente, è
14:14
how do we processprocesso all this other stuffcose
354
842708
2126
come elaboriamo tutte quelle altre cose
14:16
that we don't have specializedspecializzato braincervello regionsregioni for?
355
844834
2970
per cui non abbiamo regioni specializzate?
14:19
Well, I think the answerrisposta is that in additionaggiunta
356
847804
1811
Beh, penso che la risposta sia che oltre
14:21
to these highlyaltamente specializedspecializzato componentscomponenti
that I've been describingdescrivendo,
357
849615
3554
a queste componenti altamente
specializzate che ho descritto,
14:25
we alsoanche have a lot of very general-General-
purposescopo machinerymacchinario in our headsteste
358
853169
3679
abbiamo anche un sacco di meccanismi
per scopi generici nelle nostre teste
14:28
that enablesAbilita us to tackleaffrontare
359
856848
1494
che ci permettono di affrontare
14:30
whateverqualunque cosa problemproblema comesviene alonglungo.
360
858342
2106
ogni problema che si presenti.
14:32
In factfatto, we'venoi abbiamo shownmostrato recentlyrecentemente that
361
860448
2055
Infatti, abbiamo recentemente dimostrato
14:34
these regionsregioni here in whitebianca
362
862503
2068
che queste regioni qui in bianco
14:36
respondrispondere wheneverogni volta you do any difficultdifficile mentalmentale taskcompito
363
864571
3411
reagiscono ogni volta che si compie
una difficile attività mentale
14:39
at all —
364
867982
1101
qualunque —
14:41
well, of the sevenSette that we'venoi abbiamo testedtestato.
365
869083
3571
o meglio, una delle sette
che abbiamo testato.
14:44
So eachogni of the braincervello regionsregioni that I've describeddescritta
366
872654
2169
Quindi ognuna delle zone cerebrali
14:46
to you todayoggi
367
874823
1306
che oggi vi ho descritto
14:48
is presentpresente in approximatelycirca the samestesso locationPosizione
368
876129
2767
si trova pressoché nella stessa posizione
14:50
in everyogni normalnormale subjectsoggetto.
369
878896
1742
in ogni soggetto normale.
14:52
I could take any of you,
370
880638
1623
Potrei scegliere chiunque,
14:54
poppop you in the scannerscanner,
371
882261
1226
buttarlo nello scanner,
14:55
and find eachogni of those regionsregioni in your braincervello,
372
883487
2285
e ritrovare ciascuna delle zone
nel suo cervello,
14:57
and it would look a lot like my braincervello,
373
885772
1905
e assomiglierebbe molto al mio cervello
14:59
althoughsebbene the regionsregioni would be slightlyleggermente differentdiverso
374
887677
2070
anche se alcune zone sarebbero
un po' diverse
15:01
in theirloro exactesatto locationPosizione and in theirloro sizedimensione.
375
889747
3564
in posizione e dimensioni esatte.
15:05
What's importantimportante to me about this work
376
893311
2365
Quello che per me è importante
di questo lavoro
15:07
is not the particularparticolare locationsposizioni of these braincervello regionsregioni,
377
895676
2969
non è la posizione esatta
delle zone cerebrali
15:10
but the simplesemplice factfatto that we have
378
898645
2587
ma il semplice fatto
che tanto per cominciare
15:13
selectiveselettivo, specificspecifica componentscomponenti of mindmente and braincervello
379
901232
2568
abbiamo componenti
specifiche, selettive,
15:15
in the first placeposto.
380
903800
1648
di mente e cervello.
15:17
I mean, it could have been otherwisealtrimenti.
381
905448
2011
Potrebbe essere diversamente.
15:19
The braincervello could have been a singlesingolo,
382
907459
2441
Il cervello avrebbe potuto
essere un singolo
15:21
general-purposescopo generale processorprocessore,
383
909900
1495
processore per tutti gli usi,
15:23
more like a kitchencucina knifecoltello
384
911395
1472
più come un coltello da cucina
15:24
than a SwissSvizzera ArmyEsercito knifecoltello.
385
912867
1683
che come un coltellino svizzero.
15:26
InsteadInvece, what braincervello imagingdi imaging has deliveredconsegnato
386
914550
3111
Invece, quello che l'imaging cerebrale
ci ha fornito
15:29
is this richricco and interestinginteressante pictureimmagine of the humanumano mindmente.
387
917661
3846
è un ricco e interessante ritratto
della mente umana.
15:33
So we have this pictureimmagine of very general-purposescopo generale
388
921507
2463
Quindi abbiamo quest'idea
di un apparato dallo scopo
15:35
machinerymacchinario in our headsteste
389
923970
1070
molto generico
15:37
in additionaggiunta to this surprisingsorprendente arrayschieramento
390
925040
2357
in aggiunta ad una sorprendente gamma
15:39
of very specializedspecializzato componentscomponenti.
391
927397
3435
di componenti super specializzati.
15:43
It's earlypresto daysgiorni in this enterpriseimpresa.
392
931712
2153
Siamo agli inizi di questa impresa.
15:45
We'veAbbiamo painteddipinto only the first brushstrokespennellate
393
933865
2776
Abbiamo solo dato le prime pennellate
15:48
in our neuralneurale portraitritratto of the humanumano mindmente.
394
936641
2927
del nostro ritratto neurale
della mente umana.
15:51
The mostmaggior parte fundamentalfondamentale questionsle domande remainrimanere unansweredsenza risposta.
395
939568
3082
Le domande fondamentali
sono ancora senza risposta.
15:54
So for exampleesempio, what does eachogni
of these regionsregioni do exactlydi preciso?
396
942650
3800
Per esempio, cosa fa esattamente
ognuna di queste regioni?
15:58
Why do we need threetre faceviso areasle zone
397
946450
2142
Perché ci servono tre aree facciali
16:00
and threetre placeposto areasle zone,
398
948592
1465
e tree aree per i luoghi,
16:02
and what's the divisiondivisione of laborlavoro betweenfra them?
399
950057
2868
e come si suddividono i compiti tra loro?
16:04
SecondSecondo, how are all these things
400
952925
2693
Secondo, come sono connesse
tutte queste cose
16:07
connectedcollegato in the braincervello?
401
955618
1712
all'interno del cervello?
16:09
With diffusiondiffusione imagingdi imaging,
402
957330
1587
Con l'MRI a tensore di diffusione
16:10
you can tracetraccia bundlesBundle of neuronsneuroni
403
958917
2179
si possono tracciare fasci di neuroni
16:13
that connectCollegare to differentdiverso partsparti of the braincervello,
404
961096
2575
che connettono le diverse zone cerebrali,
16:15
and with this methodmetodo shownmostrato here,
405
963671
1631
e con il metodo che vedete qui,
16:17
you can tracetraccia the connectionsconnessioni of
individualindividuale neuronsneuroni in the braincervello,
406
965302
3697
si possono tracciare le connessioni
di singoli neuroni nel cervello,
16:20
potentiallypotenzialmente somedayun giorno givingdando us a wiringcablaggio diagramdiagramma
407
968999
2718
che in teoria un giorno potrebbero
mostrarci un diagramma
16:23
of the entireintero humanumano braincervello.
408
971717
2066
dell'intero cervello umano.
16:25
ThirdTerzo, how does all of this
409
973783
2047
Terzo, come può essersi formata
16:27
very systematicsistematica structurestruttura get builtcostruito,
410
975830
3149
tutta questa struttura così sistematica,
16:30
bothentrambi over developmentsviluppo in childhoodinfanzia
411
978979
2956
sia durante lo sviluppo infantile
16:33
and over the evolutionEvoluzione of our speciesspecie?
412
981935
2812
che durante l'evoluzione
della nostra specie?
16:36
To addressindirizzo questionsle domande like that,
413
984747
1900
Per rispondere a questo
tipo di domande
16:38
scientistsscienziati are now scanninglettura
414
986647
1783
gli scienziati stanno ora scansionando
16:40
other speciesspecie of animalsanimali,
415
988430
2157
altre specie di animali,
16:42
and they're alsoanche scanninglettura humanumano infantsneonati.
416
990587
5386
a anche dei bambini.
16:48
ManyMolti people justifygiustificare the highalto
costcosto of neuroscienceneuroscienza researchricerca
417
996931
3651
Molte persone giustificano i costi elevati
della ricerca neuroscientifica
16:52
by pointingpuntamento out that it maypuò help us somedayun giorno
418
1000582
2754
sottolineando che un giorno
potrebbe aiutarci
16:55
to treattrattare braincervello disordersdisturbi like Alzheimer'sMorbo di Alzheimer and autismautismo.
419
1003336
3457
a curare disturbi cerebrali come
l'Alzheimer e l'autismo.
16:58
That's a hugelyenormemente importantimportante goalobbiettivo,
420
1006793
1947
È un obiettivo decisamente importante,
17:00
and I'd be thrilledentusiasti if any of my work contributedha contribuito to it,
421
1008740
3221
e sarei entusiasta se il mio lavoro
vi contribuisse,
17:03
but fixingfissaggio things that are brokenrotto in the worldmondo
422
1011961
2998
ma riparare ai mali del mondo
17:06
is not the only thing that's worthdi valore doing.
423
1014959
2801
non è l'unica cosa a cui valga
la pena dedicarsi.
17:09
The effortsforzo to understandcapire the humanumano mindmente and braincervello
424
1017760
3228
Lo sforzo di capire la mente
e il cervello umani
17:12
is worthwhileutile even if it never led to the treatmenttrattamento
425
1020988
2818
sarebbe utile anche se
non conducesse alla cura
17:15
of a singlesingolo diseasemalattia.
426
1023806
1677
di una singola malattia.
17:17
What could be more thrillingemozionante
427
1025483
2037
Quello che sarebbe
ancora più eccitante
17:19
than to understandcapire the fundamentalfondamentale mechanismsmeccanismi
428
1027520
3141
che capire i meccanismi fondamentali
17:22
that underliesono alla base humanumano experienceEsperienza,
429
1030661
2296
alla base dell'esperienza umana,
17:24
to understandcapire, in essenceessenza, who we are?
430
1032957
2926
è capire, in sostanza, chi siamo?
17:27
This is, I think, the greatestpiù grande scientificscientifico questricerca
431
1035883
3449
È questa, credo, la più grande
ricerca scientifica
17:31
of all time.
432
1039332
2713
di tutti i tempi.
17:34
(ApplauseApplausi)
433
1042045
5470
(Applausi)
Translated by Eleonora Brembilla
Reviewed by Martina Romanelli

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ABOUT THE SPEAKER
Nancy Kanwisher - Brain researcher
Using fMRI imaging to watch the human brain at work, Nancy Kanwisher’s team has discovered cortical regions responsible for some surprisingly specific elements of cognition.

Why you should listen

Does the brain use specialized processors to solve complex problems, or does it rely instead on more general-purpose systems?

This question has been at the crux of brain research for centuries. MIT researcher Nancy Kanwisher seeks to answer this question by discovering a “parts list” for the human mind and brain. "Understanding the nature of the human mind," she says, "is arguably the greatest intellectual quest of all time."

Kanwisher and her colleagues have used fMRI to identify distinct sites in the brain for face recognition, knowing where you are, and thinking about other people’s thoughts. Yet these discoveries are a prelude to bigger questions: How do these brain regions develop and function? What are the actual computations that go on in each region, and how are these computations implemented in circuits of neurons? And how do these work together to produce human intelligence?

To learn more, see Kanwisher's collection of short talks on how scientists actually study the human mind and brain and what they have learned so far.

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