TEDSalon London Spring 2011
Neil Burgess: How your brain tells you where you are
Neil Burgess: Hoe je brein je vertelt waar je bent
Filmed:
Readability: 4.2
1,458,267 views
Hoe onthoud je waar je je auto hebt geparkeerd? Hoe weet je of je de goede kant op gaat? Neurowetenschapper Neil Burgess onderzoekt de neurale mechanismen die de ruimte om ons heen in kaart te brengen en hoe gekoppeld zijn aan het geheugen en de verbeelding.
Neil Burgess - Neuroscientist
At University College in London, Neil Burgess researches how patterns of electrical activity in brain cells guide us through space. Full bio
At University College in London, Neil Burgess researches how patterns of electrical activity in brain cells guide us through space. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:15
When we park in a big parking lot,
0
0
2000
Wanneer we parkeren op een grote parkeerplaats,
00:17
how do we remember where we parked our car?
1
2000
2000
hoe onthouden we dan waar onze auto staat?
00:19
Here's the problem facing Homer.
2
4000
3000
Dat is het probleem van Homer.
00:22
And we're going to try to understand
3
7000
2000
We gaan proberen te begrijpen
00:24
what's happening in his brain.
4
9000
2000
wat er gebeurt in zijn hersenen.
00:26
So we'll start with the hippocampus, shown in yellow,
5
11000
2000
We beginnen met de hippocampus (geel),
00:28
which is the organ of memory.
6
13000
2000
het geheugenorgaan.
00:30
If you have damage there, like in Alzheimer's,
7
15000
2000
Als hij beschadigd raakt zoals bij de ziekte van Alzheimer,
00:32
you can't remember things including where you parked your car.
8
17000
2000
weet je niet meer waar je je auto hebt geparkeerd.
00:34
It's named after Latin for "seahorse,"
9
19000
2000
Hippocampus is Latijn voor ‘zeepaardje’,
00:36
which it resembles.
10
21000
2000
waarop hij lijkt.
00:38
And like the rest of the brain, it's made of neurons.
11
23000
2000
Hij bestaat, net als de rest van de hersenen, uit neuronen.
00:40
So the human brain
12
25000
2000
De hersenen bevatten
00:42
has about a hundred billion neurons in it.
13
27000
2000
ongeveer honderd miljard neuronen.
00:44
And the neurons communicate with each other
14
29000
3000
De neuronen praten met elkaar
00:47
by sending little pulses or spikes of electricity
15
32000
2000
door het sturen van kleine pulsen of stroompiekjes
00:49
via connections to each other.
16
34000
2000
via onderlinge verbindingen.
00:51
The hippocampus is formed of two sheets of cells,
17
36000
3000
De hippocampus bestaat uit
00:54
which are very densely interconnected.
18
39000
2000
twee zeer dicht verbonden cellagen.
00:56
And scientists have begun to understand
19
41000
2000
Wetenschappers beginnen te begrijpen
00:58
how spatial memory works
20
43000
2000
hoe het ruimtelijk geheugen werkt
01:00
by recording from individual neurons
21
45000
2000
door de signalen van individuele neuronen
01:02
in rats or mice
22
47000
2000
bij ratten of muizen op te nemen
01:04
while they forage or explore an environment
23
49000
2000
terwijl ze foerageren of een omgeving verkennen
01:06
looking for food.
24
51000
2000
op zoek naar voedsel.
01:08
So we're going to imagine we're recording from a single neuron
25
53000
3000
Stel je voor dat we de signalen van één neuron
01:11
in the hippocampus of this rat here.
26
56000
3000
in de hippocampus van deze rat hier gaan registreren.
01:14
And when it fires a little spike of electricity,
27
59000
2000
Telkens het een stroompuls afgeeft,
01:16
there's going to be a red dot and a click.
28
61000
3000
zien we een rode stip verschijnen en horen we een klik.
01:19
So what we see
29
64000
2000
Dat neuron
01:21
is that this neuron knows
30
66000
2000
herkent het
01:23
whenever the rat has gone into one particular place in its environment.
31
68000
3000
als de rat op een bepaalde plaats in de omgeving terechtkomt.
01:26
And it signals to the rest of the brain
32
71000
2000
En signaleert dat aan de rest van de hersenen
01:28
by sending a little electrical spike.
33
73000
3000
door het sturen van een kleine elektrische puls.
01:31
So we could show the firing rate of that neuron
34
76000
3000
We konden een verband leggen tussen de pulsfrequentie van dat neuron
01:34
as a function of the animal's location.
35
79000
2000
en de plaats van het dier.
01:36
And if we record from lots of different neurons,
36
81000
2000
Als we zo meerdere neuronen volgen,
01:38
we'll see that different neurons fire
37
83000
2000
zien we dat verschillende neuronen vuren
01:40
when the animal goes in different parts of its environment,
38
85000
2000
voor verschillende plaatsen in zijn omgeving,
01:42
like in this square box shown here.
39
87000
2000
zoals in dit vierkant wordt getoond.
01:44
So together they form a map
40
89000
2000
Samen vormen ze een kaart
01:46
for the rest of the brain,
41
91000
2000
voor de rest van de hersenen
01:48
telling the brain continually,
42
93000
2000
door de hersenen voortdurend te vertellen:
01:50
"Where am I now within my environment?"
43
95000
2000
"Waar zit ik nu in mijn omgeving?"
01:52
Place cells are also being recorded in humans.
44
97000
3000
Ook bij de mens kunnen plaatscellen zo worden gevolgd.
01:55
So epilepsy patients sometimes need
45
100000
2000
Voor patiënten met epilepsie is het soms nodig
01:57
the electrical activity in their brain monitoring.
46
102000
3000
dat de elektrische activiteit van hun hersenen wordt geregistreerd.
02:00
And some of these patients played a video game
47
105000
2000
Sommige patiënten speelden een videospelletje
02:02
where they drive around a small town.
48
107000
2000
waarbij ze rondreden in een kleine stad.
02:04
And place cells in their hippocampi would fire, become active,
49
109000
3000
Plaatscellen in hun hippocampus vuurden, werden actief,
02:07
start sending electrical impulses
50
112000
3000
begonnen elektrische impulsen te verzenden
02:10
whenever they drove through a particular location in that town.
51
115000
3000
wanneer ze een bepaalde locatie in die stad passeerden.
02:13
So how does a place cell know
52
118000
2000
Hoe weet een plaatscel
02:15
where the rat or person is within its environment?
53
120000
3000
waar de rat of de persoon zich in zijn omgeving bevindt?
02:18
Well these two cells here
54
123000
2000
Deze twee cellen hier
02:20
show us that the boundaries of the environment
55
125000
2000
laten ons zien dat vooral de grenzen in de omgeving
02:22
are particularly important.
56
127000
2000
belangrijk zijn.
02:24
So the one on the top
57
129000
2000
De cel aan de bovenkant
02:26
likes to fire sort of midway between the walls
58
131000
2000
vuurt vooral halverwege tussen de wanden
02:28
of the box that their rat's in.
59
133000
2000
van de ruimte waarin de rat zich bevindt.
02:30
And when you expand the box, the firing location expands.
60
135000
3000
Als je de ruimte groter maakt, gebeurt hetzelfde met de vuurlocatie.
02:33
The one below likes to fire
61
138000
2000
Die hieronder vuurt vooral
02:35
whenever there's a wall close by to the south.
62
140000
3000
bij een wand aan de zuidkant.
02:38
And if you put another wall inside the box,
63
143000
2000
Als je nog een wand in de doos aanbrengt,
02:40
then the cell fires in both place
64
145000
2000
vuurt de cel op beide plaatsen
02:42
wherever there's a wall to the south
65
147000
2000
telkens ze in de ruimte
02:44
as the animal explores around in its box.
66
149000
3000
een zuidelijke wand tegenkomt.
02:48
So this predicts
67
153000
2000
Dit toont aan dat het om je heen aftasten
02:50
that sensing the distances and directions of boundaries around you --
68
155000
2000
van de afstanden en richtingen van de grenzen -
02:52
extended buildings and so on --
69
157000
2000
grotere gebouwen en ga zo maar door -
02:54
is particularly important for the hippocampus.
70
159000
3000
heel belangrijk is voor de hippocampus.
02:57
And indeed, on the inputs to the hippocampus,
71
162000
2000
Inderdaad bevinden zich aan de ingangen naar de hippocampus
02:59
cells are found which project into the hippocampus,
72
164000
2000
cellen die doorlopen in de hippocampus.
03:01
which do respond exactly
73
166000
2000
Ze reageren net
03:03
to detecting boundaries or edges
74
168000
3000
bij het detecteren van grenzen of randen
03:06
at particular distances and directions
75
171000
2000
op bepaalde afstanden en richtingen
03:08
from the rat or mouse
76
173000
2000
van de rat of de muis
03:10
as it's exploring around.
77
175000
2000
die bezig is met verkennen.
03:12
So the cell on the left, you can see,
78
177000
2000
De cel aan de linkerkant, je kan het zien,
03:14
it fires whenever the animal gets near
79
179000
2000
vuurt wanneer het dier in de buurt
03:16
to a wall or a boundary to the east,
80
181000
3000
van een wand of grens in het oosten komt,
03:19
whether it's the edge or the wall of a square box
81
184000
3000
of het nu de rand of wand is van een vierkant
03:22
or the circular wall of the circular box
82
187000
2000
of de ronde wand van een cirkel
03:24
or even the drop at the edge of a table, which the animals are running around.
83
189000
3000
of zelfs de rand van een tafel, waarop de dieren rondrennen.
03:27
And the cell on the right there
84
192000
2000
De cel aan de rechterkant vuurt
03:29
fires whenever there's a boundary to the south,
85
194000
2000
bij een zuidelijke grens,
03:31
whether it's the drop at the edge of the table or a wall
86
196000
2000
of dat nu de rand van een tafel, een wand
03:33
or even the gap between two tables that are pulled apart.
87
198000
3000
of de opening tussen twee uit elkaar geschoven tafels is.
03:36
So that's one way in which we think
88
201000
2000
We denken dat plaatscellen zo bepalen
03:38
place cells determine where the animal is as it's exploring around.
89
203000
3000
waar het dier zich bevindt als het bezig is met verkennen.
03:41
We can also test where we think objects are,
90
206000
3000
Zo kunnen we ook testen waar we denken dat objecten zoals deze vlag
03:44
like this goal flag, in simple environments --
91
209000
3000
zich bevinden in eenvoudige omgevingen -
03:47
or indeed, where your car would be.
92
212000
2000
of waar je auto zou zijn.
03:49
So we can have people explore an environment
93
214000
3000
We kunnen mensen een omgeving laten verkennen
03:52
and see the location they have to remember.
94
217000
3000
en de locatie die ze moeten onthouden, laten zien.
03:55
And then, if we put them back in the environment,
95
220000
2000
Terug in de omgeving
03:57
generally they're quite good at putting a marker down
96
222000
2000
weten ze over het algemeen heel goed de plaats
03:59
where they thought that flag or their car was.
97
224000
3000
waar ze dachten dat de vlag of hun auto was, terug te vinden.
04:02
But on some trials,
98
227000
2000
Bij sommige proeven
04:04
we could change the shape and size of the environment
99
229000
2000
veranderden we de vorm en de afmetingen van de omgeving
04:06
like we did with the place cell.
100
231000
2000
zoals we dat deden met de plaatscel.
04:08
In that case, we can see
101
233000
2000
In dat geval kunnen we zien
04:10
how where they think the flag had been changes
102
235000
3000
hoe hun idee over waar de vlag zich bevond, verandert
04:13
as a function of how you change the shape and size of the environment.
103
238000
3000
in functie van hoe je de vorm en de grootte van de omgeving veranderde.
04:16
And what you see, for example,
104
241000
2000
Zo kan je bijvoorbeeld zien dat
04:18
if the flag was where that cross was in a small square environment,
105
243000
3000
als de vlag stond waar dat kruis was in een klein vierkant,
04:21
and then if you ask people where it was,
106
246000
2000
en je de mensen vraagt waar ze was,
04:23
but you've made the environment bigger,
107
248000
2000
maar je hebt de omgeving vergroot,
04:25
where they think the flag had been
108
250000
2000
dan breidt de plaats waar ze denken dat de vlag was
04:27
stretches out in exactly the same way
109
252000
2000
op dezelfde wijze uit
04:29
that the place cell firing stretched out.
110
254000
2000
als dat het afvuren van de plaatscel zich uitbreidde.
04:31
It's as if you remember where the flag was
111
256000
2000
Het lijkt alsof je weet waar de vlag was
04:33
by storing the pattern of firing across all of your place cells
112
258000
3000
door het opslaan van het patroon van het vuren van alle plaatscellen
04:36
at that location,
113
261000
2000
op die locatie,
04:38
and then you can get back to that location
114
263000
2000
en dan kun je terug die locatie terugvinden
04:40
by moving around
115
265000
2000
door rond te bewegen om de beste overeenstemming te
04:42
so that you best match the current pattern of firing of your place cells
116
267000
2000
te vinden tussen het huidige patroon van afvuren van je plaatscellen
04:44
with that stored pattern.
117
269000
2000
met dat opgeslagen patroon.
04:46
That guides you back to the location that you want to remember.
118
271000
3000
Dat leidt je terug naar de locatie die je wilt onthouden.
04:49
But we also know where we are through movement.
119
274000
3000
Maar we weten ook waar we zijn door middel van beweging.
04:52
So if we take some outbound path --
120
277000
2000
Als we naar een uitgang gaan -
04:54
perhaps we park and we wander off --
121
279000
2000
misschien parkeren we en wandelen weg -
04:56
we know because our own movements,
122
281000
2000
dan weten we, omdat we onze eigen bewegingen
04:58
which we can integrate over this path
123
283000
2000
over dit pad kunnen integreren,
05:00
roughly what the heading direction is to go back.
124
285000
2000
wat ongeveer de terugweg is.
05:02
And place cells also get this kind of path integration input
125
287000
4000
Ook de plaatscellen krijgen deze pad-integratieinput
05:06
from a kind of cell called a grid cell.
126
291000
3000
van een zogenaamde rastercel.
05:09
Now grid cells are found, again,
127
294000
2000
Nu worden rastercellen ook aangetroffen
05:11
on the inputs to the hippocampus,
128
296000
2000
aan de ingangen van de hippocampus.
05:13
and they're a bit like place cells.
129
298000
2000
Ze zijn een beetje als plaatscellen.
05:15
But now as the rat explores around,
130
300000
2000
Maar als de rat nu op verkenning gaat,
05:17
each individual cell fires
131
302000
2000
vuurt elke individuele cel
05:19
in a whole array of different locations
132
304000
3000
op een hele reeks verschillende locaties
05:22
which are laid out across the environment
133
307000
2000
die over de omgeving
05:24
in an amazingly regular triangular grid.
134
309000
3000
een verbazingwekkend regelmatig driehoekig raster leggen.
05:29
And if you record from several grid cells --
135
314000
3000
Als je de signalen registreert van meerdere rastercellen -
05:32
shown here in different colors --
136
317000
2000
hier in verschillende kleuren -
05:34
each one has a grid-like firing pattern across the environment,
137
319000
3000
legt elk een rasterachtig vuurpatroon over de omgeving,
05:37
and each cell's grid-like firing pattern is shifted slightly
138
322000
3000
en is het rasterachtige vuurpatroon van elke cel iets verschoven
05:40
relative to the other cells.
139
325000
2000
ten opzichte van de andere cellen.
05:42
So the red one fires on this grid
140
327000
2000
De rode vuren op dit raster,
05:44
and the green one on this one and the blue on on this one.
141
329000
3000
de groene op dit en de blauwe op dit.
05:47
So together, it's as if the rat
142
332000
3000
Tesamen is het alsof de rat
05:50
can put a virtual grid of firing locations
143
335000
2000
een virtueel raster van vuurlocaties
05:52
across its environment --
144
337000
2000
over zijn omgeving kan leggen -
05:54
a bit like the latitude and longitude lines that you'd find on a map,
145
339000
3000
een beetje zoals de lengte- en breedtegraadlijnen op een landkaart,
05:57
but using triangles.
146
342000
2000
maar dan met driehoeken.
05:59
And as it moves around,
147
344000
2000
Bij het rond bewegen,
06:01
the electrical activity can pass
148
346000
2000
kan de elektrische activiteit
06:03
from one of these cells to the next cell
149
348000
2000
van de ene cel naar de andere overgaan
06:05
to keep track of where it is,
150
350000
2000
om bij te houden waar ze is.
06:07
so that it can use its own movements
151
352000
2000
Ze kan dus haar eigen bewegingen gebruiken
06:09
to know where it is in its environment.
152
354000
2000
om te weten waar ze is.
06:11
Do people have grid cells?
153
356000
2000
Hebben mensen rastercellen?
06:13
Well because all of the grid-like firing patterns
154
358000
2000
Omdat alle rasterachtige vuurpatronen
06:15
have the same axes of symmetry,
155
360000
2000
dezelfde symmetrieassen hebben,
06:17
the same orientations of grid, shown in orange here,
156
362000
3000
dezelfde rasteroriëntaties, hier weergegeven in oranje,
06:20
it means that the net activity
157
365000
2000
betekent dit dat de netactiviteit
06:22
of all of the grid cells in a particular part of the brain
158
367000
3000
van alle rastercellen in een bepaald deel van de hersenen
06:25
should change
159
370000
2000
zou moeten veranderen
06:27
according to whether we're running along these six directions
160
372000
2000
al naar gelang we langs deze zes richtingen
06:29
or running along one of the six directions in between.
161
374000
3000
of langs een van de zes tussenrichtingen lopen.
06:32
So we can put people in an MRI scanner
162
377000
2000
We kunnen mensen in een MRI-scanner zetten
06:34
and have them do a little video game
163
379000
2000
en ze een beetje laten videogamen,
06:36
like the one I showed you
164
381000
2000
zoals diegene die ik liet zien,
06:38
and look for this signal.
165
383000
2000
en naar dit signaal zoeken.
06:40
And indeed, you do see it in the human entorhinal cortex,
166
385000
3000
En inderdaad zie je dat in de menselijke entorinale cortex;
06:43
which is the same part of the brain that you see grid cells in rats.
167
388000
3000
dat is hetzelfde deel van de hersenen waar je die rastercellen ziet bij ratten.
06:46
So back to Homer.
168
391000
2000
Terug naar Homer.
06:48
He's probably remembering where his car was
169
393000
2000
Hij onthoudt waarschijnlijk waar zijn auto staat
06:50
in terms of the distances and directions
170
395000
2000
in termen van afstanden en richtingen
06:52
to extended buildings and boundaries
171
397000
2000
naar grotere gebouwen en begrenzingen
06:54
around the location where he parked.
172
399000
2000
rond de locatie waar hij geparkeerd staat.
06:56
And that would be represented
173
401000
2000
Dat zou worden vertegenwoordigd
06:58
by the firing of boundary-detecting cells.
174
403000
2000
door het vuren van grensopsporende cellen.
07:00
He's also remembering the path he took out of the car park,
175
405000
3000
Hij weet ook nog welke route hij volgde bij het verlaten van de parkeerplaats,
07:03
which would be represented in the firing of grid cells.
176
408000
3000
wat dan vertegenwoordigd zou worden door het afvuren van de rastercellen.
07:06
Now both of these kinds of cells
177
411000
2000
Beide soorten cellen
07:08
can make the place cells fire.
178
413000
2000
kunnen de plaatscellen laten vuren.
07:10
And he can return to the location where he parked
179
415000
2000
Hij kan terugkeren naar de plaats waar hij parkeerde
07:12
by moving so as to find where it is
180
417000
3000
door zo te bewegen dat hij de plaats vindt
07:15
that best matches the firing pattern
181
420000
2000
waar het vuurpatroon
07:17
of the place cells in his brain currently
182
422000
2000
van de plaatscellen in zijn hersenen het best overeenkomt
07:19
with the stored pattern where he parked his car.
183
424000
3000
met het opgeslagen patroon toen hij zijn auto parkeerde.
07:22
And that guides him back to that location
184
427000
2000
Dat leidt hem terug naar die locatie
07:24
irrespective of visual cues
185
429000
2000
ongeacht de visuele signalen
07:26
like whether his car's actually there.
186
431000
2000
of zijn auto daar wel staat.
07:28
Maybe it's been towed.
187
433000
2000
Misschien is hij al weggesleept.
07:30
But he knows where it was, so he knows to go and get it.
188
435000
3000
Maar hij weet waar het was, dus weet hij de plaats te vinden.
07:33
So beyond spatial memory,
189
438000
2000
Maar ook verder dan het ruimtelijk geheugen,
07:35
if we look for this grid-like firing pattern
190
440000
2000
als we zoeken naar dit rasterachtige vuurpatroon
07:37
throughout the whole brain,
191
442000
2000
doorheen de gehele hersenen,
07:39
we see it in a whole series of locations
192
444000
3000
zien we het op een hele reeks locaties
07:42
which are always active
193
447000
2000
die altijd actief zijn
07:44
when we do all kinds of autobiographical memory tasks,
194
449000
2000
als we autobiografische geheugentaken uitvoeren,
07:46
like remembering the last time you went to a wedding, for example.
195
451000
3000
zoals je bijvoorbeeld herinneren wanneer je laatst naar een bruiloft ging.
07:49
So it may be that the neural mechanisms
196
454000
2000
Het zou kunnen dat de neurale mechanismen
07:51
for representing the space around us
197
456000
3000
om de ruimte om ons heen weer te geven
07:54
are also used for generating visual imagery
198
459000
4000
ook voor het genereren van visuele beelden worden gebruikt,
07:58
so that we can recreate the spatial scene, at least,
199
463000
3000
zodat wij de ruimtelijke scène van eerdere gebeurtenissen
08:01
of the events that have happened to us when we want to imagine them.
200
466000
3000
opnieuw kunnen oproepen.
08:04
So if this was happening,
201
469000
2000
Als dit zo was,
08:06
your memories could start by place cells activating each other
202
471000
3000
konden je herinneringen opkomen doordat plaatscellen elkaar
08:09
via these dense interconnections
203
474000
2000
via deze dichte verbindingen activeerden,
08:11
and then reactivating boundary cells
204
476000
2000
en daarna de grenscellen,
08:13
to create the spatial structure
205
478000
2000
om de ruimtelijke structuur
08:15
of the scene around your viewpoint.
206
480000
2000
van de scène rond je standpunt terug op te roepen.
08:17
And grid cells could move this viewpoint through that space.
207
482000
2000
Rastercellen bewegen dan dit standpunt door die ruimte.
08:19
Another kind of cell, head direction cells,
208
484000
2000
Een andere soort cellen, hoofdrichtingcellen,
08:21
which I didn't mention yet,
209
486000
2000
die ik nog niet noemde,
08:23
they fire like a compass according to which way you're facing.
210
488000
3000
werken als een kompas voor welke kant je opgaat.
08:26
They could define the viewing direction
211
491000
2000
Ze zouden de kijkrichting kunnen bepalen
08:28
from which you want to generate an image for your visual imagery,
212
493000
3000
waarvoor je visuele beelden wil genereren, zodat je je
08:31
so you can imagine what happened when you were at this wedding, for example.
213
496000
3000
kunt voorstellen wat er gebeurde toen je, bijvoorbeeld, op dit huwelijk was.
08:34
So this is just one example
214
499000
2000
Dit is slechts één voorbeeld
08:36
of a new era really
215
501000
2000
van een nieuw tijdperk
08:38
in cognitive neuroscience
216
503000
2000
in de cognitieve neurowetenschappen
08:40
where we're beginning to understand
217
505000
2000
waar we psychologische processen
08:42
psychological processes
218
507000
2000
beginnen te begrijpen
08:44
like how you remember or imagine or even think
219
509000
3000
zoals hoe je je iets herinnert of voorstelt of zelfs denkt
08:47
in terms of the actions
220
512000
2000
in termen van de acties
08:49
of the billions of individual neurons that make up our brains.
221
514000
3000
van de miljarden van individuele neuronen die deel uitmaken van onze hersenen.
08:52
Thank you very much.
222
517000
2000
Heel hartelijk bedankt.
08:54
(Applause)
223
519000
3000
(Applaus)
ABOUT THE SPEAKER
Neil Burgess - NeuroscientistAt University College in London, Neil Burgess researches how patterns of electrical activity in brain cells guide us through space.
Why you should listen
Neil Burgessis is deputy director of the Institute of Cognitive Neuroscience at University College London, where he investigates of the role of the hippocampus in spatial navigation and episodic memory. His research is directed at answering questions such as: How are locations represented, stored and used in the brain? What processes and which parts of the brain are involved in remembering the spatial and temporal context of everyday events, and in finding one's way about?
To explore this space, he and his team use a range of methods for gathering data, including pioneering uses of virtual reality, as well as computational modelling and electrophysiological analysis of the function of hippocampal neurons in the rat, functional imaging of human navigation, and neuropsychological experiments on spatial and episodic memory.
A parallel interest: Investigating our human short-term memory for serial order, or how we know our 123s.
Neil Burgess | Speaker | TED.com