ABOUT THE SPEAKER
Pawan Sinha - Visual neuroscientist
Pawan Sinha researches how our brains interpret what our eyes see -- and uses that research to give blind children the gift of sight.

Why you should listen

At Pawan Sinha's MIT lab, he and his team spend their days trying to understand how the brain learns to recognize and use the patterns and scenes we see around us. To do this, they often use computers to model the processes of the human brain, but they also study human subjects, some of whom are seeing the world for the very first time and can tell them about the experience as it happens. They find these unusual subjects through the humanitarian branch of their research, Project Prakash.

Project Prakash sets up eye-care camps in some of the most habitually underserved regions of India, and gives free eye-health screenings to, since 2003, more than 700 functionally blind children. The children are then treated without charge, even if they do not fit the profile that would make them eligible for Sinha's research.

Sinha's eventual goal is to help 500 children each year; plans are under way for a center for visual rehabilitation in new Delhi. The special relationship that Sinha has created between research and humanitarianism promises to deliver on both fronts.

More profile about the speaker
Pawan Sinha | Speaker | TED.com
TEDIndia 2009

Pawan Sinha: How brains learn to see

Pawan Sinha sobre como os cérebros aprendem a ver

Filmed:
939,209 views

Pawan Sinha detalha a sua investigação inovadora acerca de como o sistema visual do cérebro se desenvolve. Sinha e a sua equipa oferecem um tratamento de restauração da visão a crianças que nasceram cegas, e depois, estudam como os seus cérebros aprendem a interpretar a informação visual. O seu trabalho oferece conhecimento acerca da neurociência, engenharia e até do autismo.
- Visual neuroscientist
Pawan Sinha researches how our brains interpret what our eyes see -- and uses that research to give blind children the gift of sight. Full bio

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00:15
If you are a blindcego childcriança in IndiaÍndia,
0
0
4000
Se forem uma criança cega na Índia,
00:19
you will very likelyprovável have to contendafirmam with
1
4000
3000
vão, muito provavelmente, ter de se contentar com
00:22
at leastpelo menos two biggrande piecespeças of badmau newsnotícia.
2
7000
3000
pelo menos duas más notícias.
00:25
The first badmau newsnotícia
3
10000
2000
A primeira má notícia
00:27
is that the chanceschances of gettingobtendo treatmenttratamento
4
12000
3000
é que as hipóteses de serem tratadas
00:30
are extremelyextremamente slimfino to noneNenhum,
5
15000
3000
são extremamente pequenas a nulas,
00:33
and that's because mosta maioria of the blindnesscegueira
6
18000
2000
e isso é porque a maioria dos programas
00:35
alleviationalívio da programsprogramas in the countrypaís
7
20000
2000
de alívio da cegueira no país
00:37
are focusedfocado on adultsadultos,
8
22000
2000
focam-se em adultos,
00:39
and there are very, very fewpoucos hospitalshospitais
9
24000
3000
e existem muito, muito poucos hospitais
00:42
that are actuallyna realidade equippedequipado to treattratar childrencrianças.
10
27000
3000
que estão realmente equipados para tratar crianças.
00:46
In factfacto, if you were to be treatedtratado,
11
31000
4000
Na realidade, se fossem tratados,
00:51
you mightpoderia well endfim up beingser treatedtratado
12
36000
3000
eram capazes de acabarem por serem tratados
00:54
by a personpessoa who has no medicalmédico credentialscredenciais
13
39000
3000
por uma pessoa que não tem quaisquer credencias médicas
00:57
as this casecaso from RajasthanRajasthan illustratesilustra.
14
42000
3000
como este caso do Rajastão ilustra.
01:00
This is a three-year-oldtrês anos de idade orphanórfão girlmenina
15
45000
2000
Esta é uma rapariga órfã de três anos
01:02
who had cataractscatarata.
16
47000
2000
que tinha cataratas.
01:04
So, her caretakerscuidadores tooktomou her
17
49000
2000
Por isso, os prestadores de cuidados dela levaram-na
01:06
to the villagealdeia medicineremédio man,
18
51000
2000
ao curandeiro da vila
01:08
and insteadem vez de of suggestingsugerindo to the caretakerscuidadores
19
53000
3000
que em vez de sugerir que os cuidadores
01:11
that the girlmenina be takenocupado to a hospitalhospital,
20
56000
3000
levassem a rapariga para o hospital,
01:14
the personpessoa decideddecidiu to burnqueimar her abdomenabdômen
21
59000
2000
a pessoa decidiu queimar o abdómen dela
01:16
with red-hotem brasa ironferro barsbares
22
61000
2000
com barras de ferro a ferver
01:18
to drivedirigir out the demonsdemônios.
23
63000
2000
para expulsar os demónios.
01:20
The secondsegundo piecepeça of badmau newsnotícia
24
65000
3000
A segunda má notícia
01:23
will be deliveredentregue to you
25
68000
2000
vai-vos ser dada
01:25
by neuroscientistsneurocientistas, who will tell you
26
70000
3000
por neurocientistas, que vos dirão
01:28
that if you are olderMais velho than fourquatro or fivecinco yearsanos of ageera,
27
73000
3000
que se têm mais de quatro ou cinco anos,
01:31
that even if you have your eyeolho correctedCorrigido,
28
76000
3000
mesmo que corrijam os vossos olhos,
01:34
the chanceschances of your braincérebro learningAprendendo how to see
29
79000
3000
as hipóteses do vosso cérebro aprender a ver
01:37
are very, very slimfino --
30
82000
2000
são muito, muito pequenas.
01:39
again, slimfino or noneNenhum.
31
84000
3000
Novamente, pequenas a nulas.
01:42
So when I heardouviu these two things,
32
87000
2000
Portanto, quando eu ouvi estas duas coisas
01:44
it troubledcom problemas me deeplyprofundamente,
33
89000
2000
inquietou-me profundamente,
01:46
bothambos because of personalpessoal reasonsrazões
34
91000
2000
por causa de razões pessoais
01:48
and scientificcientífico reasonsrazões.
35
93000
2000
e por razões científicas.
01:50
So let me first startcomeçar with the personalpessoal reasonrazão.
36
95000
3000
Deixem-me, então, começar com a razão pessoal.
01:53
It'llEle vai soundsom cornybrega, but it's sinceresincera.
37
98000
3000
Vai-vos soar lamechas, mas é sincero.
01:56
That's my sonfilho, DariusDarius.
38
101000
2000
Este é o meu filho, Darius.
01:58
As a newNovo fatherpai,
39
103000
2000
Como um pai novato,
02:00
I have a qualitativelyqualitativamente differentdiferente sensesentido
40
105000
4000
eu tenho um sentido qualitativamente diferente
02:04
of just how delicatedelicado babiesbebês are,
41
109000
3000
do quão delicados os bebés são,
02:07
what our obligationsobrigações are towardsem direção them
42
112000
3000
quais são as nossas obrigações em relação a eles,
02:10
and how much love
43
115000
2000
e quanto amor
02:12
we can feel towardsem direção a childcriança.
44
117000
3000
nós conseguimos sentir em relação a uma criança.
02:15
I would movemover heavencéu and earthterra
45
120000
2000
Eu moveria terra e céus
02:17
in orderordem to get treatmenttratamento for DariusDarius,
46
122000
3000
de forma a conseguir tratamento para o Darius.
02:20
and for me to be told
47
125000
2000
E, para mim, se me disserem
02:22
that there mightpoderia be other DariusesDariuses
48
127000
2000
que pode haver outros Darius
02:24
who are not gettingobtendo treatmenttratamento,
49
129000
2000
que não estão a receber tratamento,
02:26
that's just viscerallyvisceralmente wrongerrado.
50
131000
3000
isso é visceralmente errado.
02:29
So that's the personalpessoal reasonrazão.
51
134000
2000
Portanto, essa é a razão pessoal.
02:31
ScientificCientífica reasonrazão is that this notionnoção
52
136000
3000
A razão científica é que esta noção
02:34
from neuroscienceneurociência of criticalcrítico periodsperíodos --
53
139000
2000
da neurociência de períodos críticos
02:36
that if the braincérebro is olderMais velho
54
141000
3000
que, se o cérebro for mais velho
02:39
than fourquatro or fivecinco yearsanos of ageera,
55
144000
2000
do que quatro ou cinco anos,
02:41
it losesperde its abilityhabilidade to learnaprender --
56
146000
2000
perde a capacidade de aprender,
02:43
that doesn't sitsentar well with me,
57
148000
2000
isso não me cai bem,
02:45
because I don't think that ideaidéia
58
150000
2000
porque eu não penso que essa ideia
02:47
has been testedtestado adequatelyadequadamente.
59
152000
3000
tenha sido testada adequadamente.
02:50
The birthnascimento of the ideaidéia is from
60
155000
2000
O nascimento da ideia é do
02:52
DavidDavid HubelHubel and TorstenTorsten Wiesel'sDe Wiesel work,
61
157000
2000
trabalho de David Hubel e Torsten Wiesel,
02:54
two researcherspesquisadores who were at HarvardHarvard,
62
159000
2000
dois investigadores que estiveram em Harvard,
02:56
and they got the NobelNobel PrizePrêmio in 1981
63
161000
3000
e receberam o Prémio Nobel em 1981
02:59
for theirdeles studiesestudos of visualvisual physiologyfisiologia,
64
164000
2000
pelos seus estudos em fisiologia visual,
03:01
whichqual are remarkablynotavelmente beautifulbonita studiesestudos,
65
166000
2000
os quais são estudos realmente maravilhosos,
03:03
but I believe some of theirdeles work
66
168000
2000
mas eu acredito que algum do seu trabalho
03:05
has been extrapolatedextrapolados
67
170000
2000
foi extrapolado
03:07
into the humanhumano domaindomínio prematurelyprematuramente.
68
172000
2000
para o domínio humano prematuramente.
03:09
So, they did theirdeles work with kittensgatinhos,
69
174000
2000
Portanto, eles fizeram o seu trabalho com gatinhos,
03:11
with differentdiferente kindstipos of deprivationprivação regimentsregimentos,
70
176000
2000
com tipos diferentes de regimes de privação [sensorial],
03:13
and those studiesestudos,
71
178000
2000
e esses estudos,
03:15
whichqual dateencontro back to the '60s,
72
180000
2000
que datam desde os anos 60,
03:17
are now beingser appliedaplicado to humanhumano childrencrianças.
73
182000
3000
estão agora a ser aplicados a crianças humanas.
03:20
So I feltsentiu that I needednecessário to do two things.
74
185000
3000
Por isso, eu senti que precisava de fazer duas coisas.
03:23
One: provideprovidenciar careCuidado
75
188000
3000
A primeira: providenciar cuidados
03:26
to childrencrianças who are currentlyatualmente
76
191000
2000
a crianças que estão atualmente
03:28
beingser deprivedprivados of treatmenttratamento.
77
193000
2000
privadas de tratamento.
03:30
That's the humanitarianhumanitário missionmissão.
78
195000
2000
Essa é a missão humanitária.
03:32
And the scientificcientífico missionmissão would be
79
197000
2000
E a missão científica seria
03:34
to testteste the limitslimites
80
199000
2000
testar os limites
03:36
of visualvisual plasticityplasticidade.
81
201000
2000
da plasticidade visual.
03:38
And these two missionsmissões, as you can tell,
82
203000
3000
E estas duas missões, como podem ver,
03:41
threadfio togetherjuntos perfectlyperfeitamente. One addsacrescenta to the other;
83
206000
3000
aliam-se perfeitamente, uma contribui para a outra.
03:44
in factfacto, one would be impossibleimpossível withoutsem the other.
84
209000
3000
Na realidade, uma seria impossível sem a outra.
03:49
So, to implementimplemento
85
214000
2000
Por isso, para implementar
03:51
these twingêmeo missionsmissões,
86
216000
2000
estas missões gémeas,
03:53
a fewpoucos yearsanos agoatrás, I launchedlançado ProjectProjeto PrakashPrakash.
87
218000
3000
há alguns anos, eu lancei o Projecto Prakash.
03:56
PrakashPrakash, as manymuitos of you know,
88
221000
2000
Prakash, como muitos de vocês sabem,
03:58
is the SanskritSânscrito wordpalavra for lightluz,
89
223000
2000
é a palavra em Sânscrito para luz,
04:00
and the ideaidéia is that
90
225000
2000
e a ideia é que
04:02
in bringingtrazendo lightluz into the livesvidas of childrencrianças,
91
227000
3000
ao trazer luz para a vida das crianças,
04:05
we alsoAlém disso have a chancechance
92
230000
2000
nós também temos a hipótese
04:07
of sheddingderramamento lightluz on some of the
93
232000
2000
de trazer luz a alguns dos
04:09
deepestmais profundo mysteriesmistérios of neuroscienceneurociência.
94
234000
3000
mistérios mais profundos da neurociência.
04:12
And the logologotipo -- even thoughApesar it looksparece extremelyextremamente IrishIrlandês,
95
237000
3000
E o logótipo, apesar de parecer extremamente Irlandês,
04:15
it's actuallyna realidade derivedderivado from
96
240000
2000
deriva, na realidade, do
04:17
the IndianIndian symbolsímbolo of DiyaDiya, an earthenbarro lampluminária.
97
242000
4000
símbolo Indiano de Diya, uma lâmpada da terra.
04:21
The PrakashPrakash, the overallNo geral effortesforço
98
246000
3000
A Prakash, o esforço geral
04:24
has threetrês componentscomponentes:
99
249000
2000
tem três componentes,
04:26
outreachdivulgação, to identifyidentificar childrencrianças in need of careCuidado;
100
251000
4000
de alcançar, de identificar crianças que precisam de cuidados,
04:30
medicalmédico treatmenttratamento; and in subsequentsubsequente studyestude.
101
255000
3000
tratamento médico, e do subsequente estudo.
04:33
And I want to showexposição you a shortcurto videovídeo clipgrampo
102
258000
3000
E eu quero mostrar-vos um pequeno videoclip
04:36
that illustratesilustra the first two componentscomponentes of this work.
103
261000
3000
que ilustra os primeiros dois componentes deste trabalho.
04:41
This is an outreachdivulgação stationestação
104
266000
2000
Esta é uma estação à distância
04:43
conductedrealizado at a schoolescola for the blindcego.
105
268000
3000
coordenada numa escola para cegos.
04:46
(TextTexto: MostMaioria of the childrencrianças are profoundlyprofundamente and permanentlypermanentemente blindcego ...)
106
271000
5000
(Texto: A maioria das crianças é profunda e permanentemente cega ...)
04:51
PawanPawan SinhaSinha: So, because this is a schoolescola for the blindcego,
107
276000
5000
Pawan Sinha: Portanto, porque esta é uma escola para os cegos,
04:56
manymuitos childrencrianças have permanentpermanente conditionscondições.
108
281000
2000
muitas crianças têm condições permanentes.
04:58
That's a casecaso of microphthalmosmicroftalmia,
109
283000
3000
Este é um caso de microftalmia
05:01
whichqual is malformedmalformado eyesolhos,
110
286000
2000
que são olhos mal formados,
05:03
and that's a permanentpermanente conditioncondição;
111
288000
2000
e é uma condição permanente.
05:05
it cannotnão podes be treatedtratado.
112
290000
2000
Não pode ser tratada.
05:07
That's an extremeextremo of micropthalmosmicropthalmos
113
292000
2000
Esta é um caso extremo de microftalmia
05:09
calledchamado enophthalmosEnoftalmia.
114
294000
2000
chamada enoftalmia.
05:11
But, everycada so oftenfrequentemente, we come acrossatravés childrencrianças
115
296000
2000
Mas, muito de vez em quando, nós encontramos crianças
05:13
who showexposição some residualresidual visionvisão,
116
298000
3000
que demonstram alguma visão residual,
05:16
and that is a very good signplaca
117
301000
3000
e isso é um sinal muito bom
05:19
that the conditioncondição mightpoderia actuallyna realidade be treatabletratável.
118
304000
2000
que a condição poderá ser tratável.
05:21
So, after that screeningtriagem, we bringtrazer the childrencrianças to the hospitalhospital.
119
306000
3000
Por isso, depois do rastreio, trazemos a criança para o hospital.
05:24
That's the hospitalhospital we're workingtrabalhando with in DelhiDeli,
120
309000
2000
Este é o hospital onde trabalhamos em Deli,
05:26
the SchroffSchroff CharityCaridade EyeOlho HospitalHospital.
121
311000
3000
o Schroff Charity Eye Hospital (Hospital oftalmológico)
05:29
It has a very well-equippedbem equipado
122
314000
2000
Tem um centro pediátrico
05:31
pediatricpediátrica ophthalmicoftálmica centercentro,
123
316000
3000
oftalmológico muito bem equipado
05:35
whichqual was madefeito possiblepossível in partparte
124
320000
2000
que foi tornado realidade, em parte,
05:37
by a giftpresente from the RonaldRonald McDonaldMcDonald ' s charitycaridade.
125
322000
4000
pela doação da caridade do Ronald McDonald.
05:41
So, eatingcomendo burgershambúrgueres actuallyna realidade helpsajuda.
126
326000
3000
Por isso, comer hambúrgueres ajuda, na realidade.
05:45
(TextTexto: SuchTais examinationsexames allowpermitir us to improvemelhorar
127
330000
2000
(Texto: Estas análises permitem-nos melhorar
05:47
eye-healtholho-saúde in manymuitos childrencrianças, and ...
128
332000
2000
a saúde oftalmológica de muitas crianças, e...
05:54
... help us find childrencrianças who can participateparticipar in ProjectProjeto PrakashPrakash.)
129
339000
3000
... ajuda-nos a encontrar crianças que possam participar no Projeto Prakash.)
05:57
PSPS: So, as I zoomzoom in to the eyesolhos of this childcriança,
130
342000
2000
PS: Portanto, quando eu foco nos olhos desta criança,
05:59
you will see the causecausa of his blindnesscegueira.
131
344000
3000
vocês verão a causa da sua cegueira.
06:03
The whitesbrancos that you see in the middlemeio of his pupilsalunos
132
348000
3000
Os brancos que vêm no meio das suas pupilas
06:06
are congenitaldoenças congênitas cataractscatarata,
133
351000
3000
são cataratas congénitas,
06:09
so opacitiesopacidades of the lenslente.
134
354000
2000
portanto, opacidades do cristalino.
06:11
In our eyesolhos, the lenslente is clearClaro,
135
356000
3000
Nos nossos olhos, o cristalino é transparente,
06:14
but in this childcriança, the lenslente has becometornar-se opaqueopaco,
136
359000
2000
mas nesta criança, o cristalino tornou-se opaco,
06:16
and thereforeassim sendo he can't see the worldmundo.
137
361000
3000
e, por isso, ele não pode ver o mundo.
06:19
So, the childcriança is givendado treatmenttratamento. You'llVocê vai see shotstiros of the eyeolho.
138
364000
3000
Por isso, trata-se a criança. Vocês vão ver fotos do olho.
06:22
Here'sAqui é the eyeolho with the opaqueopaco lenslente,
139
367000
2000
Aqui está o olho com o cristalino opaco,
06:24
the opaqueopaco lenslente extractedextraído
140
369000
2000
o cristalino opaco extraído
06:26
and an acrylicacrílico lenslente insertedinserido.
141
371000
3000
e uma lente de cristalino em acrílico inserida.
06:29
And here'saqui está the samemesmo childcriança
142
374000
2000
E aqui está a mesma criança
06:31
threetrês weekssemanas post-operationpós-operação,
143
376000
3000
três semanas depois da operação,
06:34
with the right eyeolho openaberto.
144
379000
3000
com o olho direito aberto.
06:40
(ApplauseAplausos)
145
385000
6000
(Aplausos)
06:46
Thank you.
146
391000
2000
Obrigado.
06:48
So, even from that little clipgrampo, you can begininício to get the sensesentido
147
393000
3000
Por isso, mesmo através daquele pequeno vídeo, podem começar a compreender
06:51
that recoveryrecuperação de is possiblepossível,
148
396000
2000
que a recuperação é possível,
06:53
and we have now
149
398000
2000
e até agora
06:55
providedforneceu treatmenttratamento to over 200 childrencrianças,
150
400000
3000
providenciámos tratamento a mais de 200 crianças,
06:58
and the storyhistória repeatsse repete itselfem si.
151
403000
2000
e a história repete-se a si mesma.
07:00
After treatmenttratamento, the childcriança
152
405000
2000
Depois do tratamento, a criança
07:02
gainsganhos significantsignificativo functionalityfuncionalidade.
153
407000
3000
ganha significativamente, funcionalidade.
07:05
In factfacto, the storyhistória holdsdetém trueverdade
154
410000
3000
De facto, a história mantém-se
07:08
even if you have a personpessoa who got sightvista
155
413000
2000
mesmo que tenham uma pessoa que recuperou a visão
07:10
after severalde várias yearsanos of deprivationprivação.
156
415000
2000
depois de vários anos de privação.
07:12
We did a paperpapel a fewpoucos yearsanos agoatrás
157
417000
2000
Nós escrevemos um artigo há alguns anos
07:14
about this womanmulher that you see on the right, SRDSRD,
158
419000
4000
acerca desta mulher que vêem à direita, SRD,
07:18
and she got her sightvista lateatrasado in life,
159
423000
2000
e ela recuperou a visão tarde na vida,
07:20
and her visionvisão is remarkablenotável at this ageera.
160
425000
4000
e a sua visão é impressionante nesta idade.
07:24
I should addadicionar a tragictrágico postscriptPostScript to this --
161
429000
3000
Eu deveria adicionar uma nota trágica a isto.
07:27
she diedmorreu two yearsanos agoatrás
162
432000
2000
Ela morreu há dois anos
07:29
in a busônibus accidentacidente.
163
434000
2000
num acidente de autocarro.
07:31
So, hersdela is just a trulyverdadeiramente inspiringinspirador storyhistória --
164
436000
4000
Portanto, a história dela é uma história verdadeiramente inspiradora,
07:35
unknowndesconhecido, but inspiringinspirador storyhistória.
165
440000
3000
desconhecida, mas inspiradora.
07:38
So when we startedcomeçado findingencontrando these resultsresultados,
166
443000
2000
Por isso, quando começámos a encontrar estes resultados,
07:40
as you mightpoderia imagineImagine, it createdcriada quitebastante a bitpouco of stirMexa
167
445000
3000
como podem imaginar, criou uma considerável agitação
07:43
in the scientificcientífico and the popularpopular presspressione.
168
448000
3000
na imprensa científica e popular.
07:46
Here'sAqui é an articleartigo in NatureNatureza
169
451000
2000
Aqui está um artigo na Nature
07:48
that profiledperfilado this work,
170
453000
2000
que descreveu este trabalho,
07:50
and anotheroutro one in Time.
171
455000
2000
e um outro na Time.
07:52
So, we were fairlybastante convincedconvencido -- we are convincedconvencido --
172
457000
2000
Portanto, estávamos bastante convencidos, estamos convencidos,
07:54
that recoveryrecuperação de is feasiblefactível,
173
459000
2000
que a recuperação é exequível,
07:56
despiteapesar de extendedestendido visualvisual deprivationprivação.
174
461000
3000
apesar de privação visual prolongada.
07:59
The nextPróximo obviousóbvio questionquestão to askpergunte:
175
464000
2000
A questão seguinte, óbvia, a colocar é:
08:01
What is the processprocesso of recoveryrecuperação de?
176
466000
3000
qual é o processo de recuperação?
08:04
So, the way we studyestude that is,
177
469000
3000
Portanto, a forma como estudamos isso,
08:07
let's say we find a childcriança who has lightluz sensitivitysensibilidade.
178
472000
2000
digamos que encontramos uma criança que tem sensibilidade à luz.
08:09
The childcriança is providedforneceu treatmenttratamento,
179
474000
2000
É providenciado tratamento à criança,
08:11
and I want to stressestresse that the treatmenttratamento
180
476000
2000
e eu quero enfatizar que o tratamento
08:13
is completelycompletamente unconditionalincondicional;
181
478000
2000
é completamente incondicional.
08:15
there is no quidlibras propró quoquo.
182
480000
2000
Não existe quid pro quo (tomar uma coisa por outra).
08:17
We treattratar manymuitos more childrencrianças then we actuallyna realidade work with.
183
482000
3000
Nós tratamos muito mais crianças do que aquelas com quem realmente trabalhamos.
08:20
EveryCada childcriança who needsprecisa treatmenttratamento is treatedtratado.
184
485000
3000
Todas as crianças que precisam de tratamento são tratadas.
08:23
After treatmenttratamento, about everycada weeksemana,
185
488000
2000
Depois de tratamento, mais ou menos todas as semanas,
08:25
we runcorre the childcriança
186
490000
2000
nós fazemos à criança
08:27
on a batterybateria of simplesimples visualvisual teststestes
187
492000
3000
uma bateria de testes visuais simples
08:30
in orderordem to see how theirdeles visualvisual skillsHabilidades
188
495000
2000
de forma a ver como as suas competências visuais
08:32
are comingchegando on linelinha.
189
497000
2000
estão a progredir.
08:34
And we try to do this for as long as possiblepossível.
190
499000
3000
E tentemos fazer isto durante o maior tempo possível.
08:37
This arcarco of developmentdesenvolvimento
191
502000
2000
Este arco de desenvolvimento,
08:39
gives us unprecedentedsem precedente
192
504000
2000
dá-nos informação sem precedentes
08:41
and extremelyextremamente valuablevalioso informationem formação
193
506000
2000
e extremamente valiosa
08:43
about how the scaffoldingandaimes of visionvisão
194
508000
2000
acerca de como a estrutura da visão
08:45
getsobtém setconjunto up.
195
510000
2000
se desenvolve.
08:47
What mightpoderia be the causalcausal connectionsconexões
196
512000
2000
Quais poderão ser as conexões causais
08:49
betweenentre the earlycedo developingem desenvolvimento skillsHabilidades
197
514000
2000
entre as competências desenvolvidas precocemente
08:51
and the latermais tarde developingem desenvolvimento onesuns?
198
516000
2000
e as que se desenvolvem mais tarde?
08:53
And we'venós temos used this generalgeral approachabordagem to studyestude
199
518000
2000
E utilizámos esta abordagem geral para estudar
08:55
manymuitos differentdiferente visualvisual proficienciesproficiências,
200
520000
3000
muitas proficiências visuais diferentes,
08:58
but I want to highlightdestaque one particularespecial one,
201
523000
4000
mas eu quero enfatizar uma em particular,
09:02
and that is imageimagem parsinganálise into objectsobjetos.
202
527000
3000
e trata-se da análise de imagem para objectos.
09:05
So, any imageimagem of the kindtipo that you see on the left,
203
530000
2000
Portanto, qualquer imagem do tipo da que vêem à esquerda,
09:07
be it a realreal imageimagem or a syntheticsintético imageimagem,
204
532000
3000
seja uma imagem real, ou sintética,
09:10
it's madefeito up of little regionsregiões
205
535000
2000
é feita de pequenas regiões
09:12
that you see in the middlemeio columncoluna,
206
537000
2000
que vêem no meio da coluna,
09:14
regionsregiões of differentdiferente colorscores, differentdiferente luminancesluminances.
207
539000
3000
regiões de diferentes cores, diferentes luminosidades.
09:17
The braincérebro has this complexcomplexo tasktarefa
208
542000
3000
O cérebro tem esta tarefa complexa
09:20
of puttingcolocando togetherjuntos, integratingintegrando,
209
545000
3000
de juntar, integrar,
09:23
subsetssubconjuntos of these regionsregiões
210
548000
2000
subdivisões destas regiões
09:25
into something that's more meaningfulsignificativo,
211
550000
2000
nalgo que tenha maior significado,
09:27
into what we would considerconsiderar to be objectsobjetos,
212
552000
2000
nalgo que consideremos objectos,
09:29
as you see on the right.
213
554000
2000
como podem ver à direita.
09:31
And nobodyninguém knowssabe how this integrationintegração happensacontece,
214
556000
2000
E ninguém sabe como esta integração ocorre.
09:33
and that's the questionquestão we askedperguntei with ProjectProjeto PrakashPrakash.
215
558000
4000
E essa é a questão que colocámos com o Projeto Prakash.
09:37
So, here'saqui está what happensacontece
216
562000
2000
Por isso, aqui está o que acontece
09:39
very soonem breve after the onsetinício of sightvista.
217
564000
3000
logo depois do início da visão.
09:42
Here'sAqui é a personpessoa who had gainedganhou sightvista just a couplecasal of weekssemanas agoatrás,
218
567000
3000
Aqui está uma pessoa que recuperou a visão apenas há algumas semanas,
09:45
and you see EthanEthan MyersMyers, a graduategraduado studentaluna from MITMIT,
219
570000
3000
e vêem Ethan Myers, um estudante de graduação do MIT,
09:48
runningcorrida the experimentexperimentar with him.
220
573000
3000
a fazer a experiência nele.
09:51
His visual-motorVisual-motor coordinationcoordenação is quitebastante poorpobre,
221
576000
4000
A sua coordenação visuo-motora é bastante pobre,
09:55
but you get a generalgeral sensesentido
222
580000
2000
mas conseguem ter uma sensação geral
09:57
of what are the regionsregiões that he's tryingtentando to tracevestígio out.
223
582000
3000
de quais serão as áreas do cérebro que ele está a tentar delinear.
10:00
If you showexposição him realreal worldmundo imagesimagens,
224
585000
2000
Se lhe mostrarem imagens reais do mundo,
10:02
if you showexposição othersoutras like him realreal worldmundo imagesimagens,
225
587000
3000
se mostrarem a outros como ele imagens reais do mundo,
10:05
they are unableincapaz to recognizereconhecer mosta maioria of the objectsobjetos
226
590000
2000
eles são incapazes de reconhecer a maioria dos objectos
10:07
because the worldmundo to them is over-fragmentedexcessivamente fragmentado;
227
592000
3000
porque o seu mundo está sobre-fragmentado,
10:10
it's madefeito up of a collagecolagem, a patchworkcolcha de retalhos,
228
595000
3000
é feito de uma colagem, de uma manta de retalhos,
10:13
of regionsregiões of differentdiferente colorscores and luminancesluminances.
229
598000
2000
de regiões de cores e luminosidades diferentes.
10:15
And that's what's indicatedindicado in the greenverde outlinescontornos.
230
600000
2000
E isso é o que está indicado nas delimitações verdes.
10:17
When you askpergunte them,
231
602000
2000
Quando lhes perguntam,
10:19
"Even if you can't namenome the objectsobjetos, just pointponto to where the objectsobjetos are,"
232
604000
3000
mesmo que não consigas nomear os objectos, aponta apenas para onde os objetos estão.
10:22
these are the regionsregiões that they pointponto to.
233
607000
2000
Estas são as regiões para onde eles apontam.
10:24
So the worldmundo is this complexcomplexo
234
609000
2000
Portanto, o mundo é este complexo
10:26
patchworkcolcha de retalhos of regionsregiões.
235
611000
2000
trabalho de retalhos [constituído por] regiões.
10:28
Even the shadowsombra on the ballbola
236
613000
2000
Mesmo a sombra da bola
10:30
becomestorna-se its ownpróprio objectobjeto.
237
615000
3000
se torna um objecto em si.
10:33
InterestinglyÉ interessante enoughsuficiente,
238
618000
2000
Interessantemente,
10:35
you give them a fewpoucos monthsmeses,
239
620000
2000
dão-lhes alguns meses,
10:37
and this is what happensacontece.
240
622000
3000
e isto é o que acontece.
10:43
DoctorMédico: How manymuitos are these?
241
628000
2000
Doutor: Quanto são estes?
10:45
PatientPaciente: These are two things.
242
630000
2000
Doente: Estes são duas coisas.
10:47
DoctorMédico: What are theirdeles shapesformas?
243
632000
2000
Médico: Quais são as suas formas?
10:49
PatientPaciente: TheirSeus shapesformas ...
244
634000
2000
Doente: As suas formas ...
10:51
This one is a circlecírculo,
245
636000
3000
Esta é um círculo,
10:54
and this
246
639000
2000
e este
10:56
is a squarequadrado.
247
641000
2000
é um quadrado.
10:58
PSPS: A very dramaticdramático transformationtransformação has come about.
248
643000
3000
PS: Uma transformação muito dramática teve lugar.
11:01
And the questionquestão is:
249
646000
2000
E a questão é:
11:03
What underliessubjacente a this transformationtransformação?
250
648000
2000
o que está subjacente a esta transformação?
11:05
It's a profoundprofundo questionquestão,
251
650000
2000
É uma questão profunda,
11:07
and what's even more amazingsurpreendente is how simplesimples
252
652000
2000
e o que é ainda mais impressionante é quão simples
11:09
the answerresponda is.
253
654000
2000
a resposta é.
11:11
The answerresponda liesmentiras in motionmovimento
254
656000
2000
A resposta jaz no movimento
11:13
and that's what I want to showexposição you in the nextPróximo clipgrampo.
255
658000
3000
e isso é o que vos quero mostrar no próximo vídeo.
11:18
DoctorMédico: What shapeforma do you see here?
256
663000
2000
Doutor: Que forma vês aqui?
11:20
PatientPaciente: I can't make it out.
257
665000
3000
Doente: Não a consigo distinguir.
11:28
DoctorMédico: Now?
258
673000
2000
Doutor: Agora?
11:31
PatientPaciente: TriangleTriângulo.
259
676000
2000
Doente: Triângulo.
11:35
DoctorMédico: How manymuitos things are these?
260
680000
3000
Doutor: Quantas coisas estão aqui?
11:48
Now, how manymuitos things are these?
261
693000
3000
Agora, quantas estão aqui?
11:51
PatientPaciente: Two.
262
696000
2000
Doente: Duas.
11:53
DoctorMédico: What are these things?
263
698000
2000
Doutor: Que coisas são estas?
11:56
PatientPaciente: A squarequadrado and a circlecírculo.
264
701000
2000
Doente: Um quadrado e um círculo.
11:58
PSPS: And we see this patternpadronizar over and over again.
265
703000
3000
PS: E vemos este padrão uma e outra vez.
12:01
The one thing the visualvisual systemsistema needsprecisa
266
706000
3000
A única coisa que o sistema visual precisa
12:04
in orderordem to begininício parsinganálise the worldmundo
267
709000
2000
para começar a distinguir o mundo
12:06
is dynamicdinâmico informationem formação.
268
711000
2000
é informação dinâmica.
12:08
So the inferenceinferência we are derivinga derivação from this,
269
713000
2000
Portanto, a inferência que retiramos disto,
12:10
and severalde várias suchtal experimentsexperiências,
270
715000
2000
e de várias experiências semelhantes,
12:12
is that dynamicdinâmico informationem formação processingem processamento,
271
717000
2000
é que o processamento dinâmico de informação,
12:14
or motionmovimento processingem processamento,
272
719000
2000
ou processamento de movimento,
12:16
servesserve as the bedrockleito rochoso for buildingconstrução
273
721000
2000
serve como a base para construir
12:18
the restdescansar of the complexitycomplexidade of visualvisual processingem processamento;
274
723000
4000
todo o resto da complexidade do processamento visual.
12:22
it leadsconduz to visualvisual integrationintegração
275
727000
2000
Leva à integração visual
12:24
and eventuallyeventualmente to recognitionreconhecimento.
276
729000
3000
e eventualmente ao reconhecimento.
12:27
This simplesimples ideaidéia has farlonge reachingalcançando implicationsimplicações.
277
732000
3000
Esta ideia simples tem implicações muito mais abrangentes.
12:30
And let me just quicklyrapidamente mentionmenção two,
278
735000
3000
E deixem-me apenas mencionar duas.
12:33
one, drawingdesenhando from the domaindomínio of engineeringEngenharia,
279
738000
2000
Uma, do domínio da engenharia,
12:35
and one from the clinicclínica.
280
740000
2000
e uma da clínica.
12:37
So, from the perspectiveperspectiva of engineeringEngenharia,
281
742000
2000
Portanto, da perspectiva da engenharia,
12:39
we can askpergunte: GovenGoven that we know
282
744000
3000
podemos perguntar, sabendo que sabemos
12:42
that motionmovimento is so importantimportante for the humanhumano visualvisual systemsistema,
283
747000
2000
que o movimento é tão importante para o sistema visual humano,
12:44
can we use this as a recipereceita
284
749000
3000
podemos usar isto como uma receita
12:47
for constructingconstruindo machine-basedbaseado em máquina visionvisão systemssistemas
285
752000
3000
para construir sistemas visuais baseados em máquinas
12:50
that can learnaprender on theirdeles ownpróprio, that don't need to be programmedprogramado
286
755000
3000
que possam aprender sozinhos, que não precisem de ser programados
12:53
by a humanhumano programmerprogramador?
287
758000
2000
por um programador humano.
12:55
And that's what we're tryingtentando to do.
288
760000
2000
E isso é o que estamos a tentar fazer.
12:57
I'm at MITMIT, at MITMIT you need to applyAplique
289
762000
3000
Eu estou no MIT, no MIT têm de aplicar
13:00
whatevertanto faz basicbásico knowledgeconhecimento you gainganho.
290
765000
2000
todo o conhecimento básico que ganhem.
13:02
So we are creatingcriando DylanDylan,
291
767000
2000
Por isso, estamos a criar o Dylan,
13:04
whichqual is a computationalcomputacional systemsistema
292
769000
2000
que é um sistema computacional
13:06
with an ambitiousambicioso goalobjetivo
293
771000
2000
com um objectivo ambicioso
13:08
of takinglevando in visualvisual inputsinsumos
294
773000
2000
de receber informação visual
13:10
of the samemesmo kindtipo that a humanhumano childcriança would receivereceber,
295
775000
3000
do mesmo tipo que uma criança humana receberia,
13:13
and autonomouslyde forma autônoma discoveringdescobrindo:
296
778000
2000
e descobrir autonomamente
13:15
What are the objectsobjetos in this visualvisual inputentrada?
297
780000
3000
quais são os objectos nesta informação visual.
13:18
So, don't worrypreocupação about the internalsInternals of DylanDylan.
298
783000
3000
Portanto, não se preocupem acerca do interior do Dylan.
13:21
Here, I'm just going to talk about
299
786000
3000
Aqui, só vou falar acerca de
13:24
how we testteste DylanDylan.
300
789000
2000
como testamos o Dylan.
13:26
The way we testteste DylanDylan is by givingdando it
301
791000
2000
A forma como testamos o Dylan é através de
13:28
inputsinsumos, as I said, of the samemesmo kindtipo
302
793000
3000
estímulos, como eu disse, do mesmo tipo
13:31
that a babybebê, or a childcriança in ProjectProjeto PrakashPrakash would get.
303
796000
3000
que um bebé, ou uma criança no Projeto Prakash receberia.
13:34
But for a long time we couldn'tnão podia quitebastante figurefigura out:
304
799000
3000
Mas, durante muito tempo, nós não conseguíamos compreender
13:37
WowUau can we get these kindstipos of videovídeo inputsinsumos?
305
802000
3000
como conseguimos obter estes tipos de estímulos de vídeo.
13:41
So, I thought,
306
806000
2000
Por isso, eu pensei,
13:43
could we have DariusDarius
307
808000
2000
será que podíamos fazer o Darius
13:45
serveservir as our babycamCam carriertransportadora,
308
810000
3000
transportar a nossa câmara de bebés
13:48
and that way get the inputsinsumos that we feedalimentação into DylanDylan?
309
813000
3000
e, dessa forma, obter os estímulos que damos ao Dylan?
13:51
So that's what we did.
310
816000
2000
Portanto, foi isso que fizemos.
13:53
(LaughterRiso)
311
818000
7000
(Risos)
14:00
I had to have long conversationsconversas with my wifeesposa.
312
825000
3000
Tive de ter uma longa conversa com a minha mulher.
14:03
(LaughterRiso)
313
828000
5000
(Risos)
14:08
In factfacto, PamPam, if you're watchingassistindo this,
314
833000
2000
De facto, Pam, se estás a ver isto,
14:10
please forgiveperdoar me.
315
835000
2000
por favor perdoa-me.
14:13
So, we modifiedmodificado the opticsóptica of the cameraCâmera
316
838000
4000
Portanto, modificámos a ótica da câmara
14:17
in orderordem to mimicmímico the baby'sdo bebê visualvisual acuityacuidade.
317
842000
3000
por forma a mimetizar a acuidade visual do bebé.
14:20
As some of you mightpoderia know,
318
845000
2000
Como alguns de vós poderão saber,
14:22
babyiesbabyies are bornnascermos prettybonita much legallylegalmente blindcego.
319
847000
4000
os bebés basicamente nascem legalmente cegos.
14:26
TheirSeus acuityacuidade -- our acuityacuidade is 20/20;
320
851000
3000
A sua acuidade -- a nossa acuidade é 20/20 --
14:29
babies'bebês' acuityacuidade is like 20/800,
321
854000
3000
a acuidade dos bebés é algo como 20/800,
14:32
so they are looking at the worldmundo
322
857000
2000
por isso, eles estão a olhar para o mundo
14:34
in a very, very blurryembaçado fashionmoda.
323
859000
3000
de uma forma muito muito desfocada.
14:37
Here'sAqui é what a baby-cambebê-cam videovídeo looksparece like.
324
862000
3000
Aqui está como um vídeo de uma câmara de bebés se parece.
14:41
(LaughterRiso)
325
866000
9000
(Risos)
14:50
(ApplauseAplausos)
326
875000
3000
(Aplausos)
14:53
ThankfullyGraças a Deus, there isn't any audioáudio
327
878000
2000
Felizmente, não tem áudio
14:55
to go with this.
328
880000
3000
a acompanhar isto.
14:58
What's amazingsurpreendente is that workingtrabalhando with suchtal
329
883000
2000
O que é incrível, é que ao trabalhar com
15:00
highlyaltamente degradeddegradado inputentrada,
330
885000
2000
estímulos tão degradados,
15:02
the babybebê, very quicklyrapidamente, is ablecapaz
331
887000
2000
o bebé é capaz de, muito rapidamente,
15:04
to discoverdescobrir meaningsignificado in suchtal inputentrada.
332
889000
3000
descobrir significado nesses estímulos.
15:07
But then two or threetrês daysdias afterwarddepois,
333
892000
2000
Mas, dois ou três dias depois,
15:09
babiesbebês begininício to paypagamento attentionatenção
334
894000
2000
os bebés começam a prestar atenção
15:11
to theirdeles mother'smãe or theirdeles father'spai facecara.
335
896000
2000
às faces das suas mães e dos seus pais.
15:13
How does that happenacontecer? We want DylanDylan to be ablecapaz to do that,
336
898000
3000
Como é que isso acontece? Nós queremos que o Dylan seja capaz de fazer isso.
15:16
and usingusando this mantramantra of motionmovimento,
337
901000
3000
E utilizando este mantra de movimento,
15:19
DylanDylan actuallyna realidade can do that.
338
904000
2000
O Dylan pode realmente fazer isso,
15:21
So, givendado that kindtipo of videovídeo inputentrada,
339
906000
3000
apesar de que com esse tipo de estimulação de vídeo,
15:24
with just about sixseis or sevenSete minutesminutos worthque vale a pena of videovídeo,
340
909000
3000
com apenas seis ou sete minutos de vídeo,
15:27
DylanDylan can begininício to extractextrair patternspadrões
341
912000
3000
o Dylan consegue começar a extrair padrões
15:30
that includeincluir facesrostos.
342
915000
3000
que incluem caras.
15:33
So, it's an importantimportante demonstrationdemonstração
343
918000
2000
Portanto, é uma demonstração importante
15:35
of the powerpoder of motionmovimento.
344
920000
2000
do poder do movimento.
15:37
The clinicalclínico implicationimplicação, it comesvem from the domaindomínio of autismautismo.
345
922000
3000
A implicação clínica vem do domínio do autismo.
15:40
VisualVisual integrationintegração has been associatedassociado with autismautismo
346
925000
2000
A integração visual tem sido associada ao autismo
15:42
by severalde várias researcherspesquisadores.
347
927000
2000
por vários investigadores.
15:44
When we saw that, we askedperguntei:
348
929000
2000
Quando vimos isso, perguntámos:
15:46
Could the impairmentprejuízo in visualvisual integrationintegração
349
931000
3000
Poderia a incapacidade na integração visual
15:49
be the manifestationmanifestação of something underneathpor baixo,
350
934000
3000
ser uma manifestação de algo subjacente
15:52
of dynamicdinâmico informationem formação processingem processamento deficienciesdeficiências in autismautismo?
351
937000
3000
à dinâmica do processamento deficiente da informação no autismo.
15:55
Because, if that hypothesishipótese were to be trueverdade,
352
940000
3000
Porque, se essa hipótese fosse verdade,
15:58
it would have massivemaciço repercussionsrepercussões in our understandingcompreensão
353
943000
3000
teria repercussões massivas na nossa compreensão
16:01
of what's causingcausando the manymuitos differentdiferente aspectsaspectos
354
946000
2000
do que causa os diferentes aspetos
16:03
of the autismautismo phenotypefenótipo.
355
948000
3000
do fenótipo do autismo.
16:06
What you're going to see are
356
951000
2000
O que vão ver são
16:08
videovídeo clipsclipes of two childrencrianças -- one neurotypicalneurotypical,
357
953000
3000
clips de vídeo de duas crianças, uma neurotípica,
16:11
one with autismautismo, playingjogando PongPong.
358
956000
2000
uma com autismo, a jogarem Pong.
16:13
So, while the childcriança is playingjogando PongPong, we are trackingrastreamento where they're looking.
359
958000
3000
Portanto, enquanto a criança joga Pong, nós estamos a registar para onde ela olha.
16:16
In redvermelho are the eyeolho movementmovimento tracestraços.
360
961000
3000
A vermelho, estão os traços dos movimentos oculares,
16:19
This is the neurotypicalneurotypical childcriança, and what you see
361
964000
3000
esta é a criança neurotípica, e o que vêem
16:22
is that the childcriança is ablecapaz to make cuessugestões
362
967000
2000
é que a criança é capaz de usar deixas
16:24
of the dynamicdinâmico informationem formação
363
969000
2000
da informação dinâmica
16:26
to predictprever where the ballbola is going to go.
364
971000
2000
para prever onde a bola irá.
16:28
Even before the ballbola getsobtém to a placeLugar, colocar,
365
973000
3000
Mesmo antes de chegar a um sítio,
16:31
the childcriança is already looking there.
366
976000
3000
a criança já está a olhar para lá.
16:34
ContrastContraste this with a childcriança
367
979000
2000
Contrastem isto com uma criança
16:36
with autismautismo playingjogando the samemesmo gamejogos.
368
981000
2000
com autismo a jogar o mesmo jogo.
16:38
InsteadEm vez disso of anticipatingantecipando-se,
369
983000
2000
Em vez de antecipar,
16:40
the childcriança always followssegue where the ballbola has been.
370
985000
3000
a criança segue sempre onde a bola esteve.
16:43
The efficiencyeficiência of the use
371
988000
2000
A eficiência do uso
16:45
of dynamicdinâmico informationem formação
372
990000
2000
da informação dinâmica
16:47
seemsparece to be significantlysignificativamente compromisedcomprometido in autismautismo.
373
992000
3000
parece estar significativamente comprometida no autismo.
16:51
So we are pursuingperseguindo this linelinha of work
374
996000
3000
Por isso, estamos a perseguir esta linha de trabalho
16:54
and hopefullyesperançosamente we'llbem have
375
999000
2000
e, esperançosamente, teremos
16:56
more resultsresultados to reportrelatório soonem breve.
376
1001000
2000
mais resultados para divulgar em breve.
16:58
Looking aheadadiante, if you think of this diskdisco
377
1003000
3000
Olhando para o futuro, se pensarem neste disco
17:01
as representingrepresentando all of the childrencrianças
378
1006000
2000
como a representação de todas as crianças
17:03
we'venós temos treatedtratado so farlonge,
379
1008000
2000
que tratámos até agora,
17:05
this is the magnitudemagnitude of the problemproblema.
380
1010000
2000
esta é a magnitude do problema.
17:07
The redvermelho dotspontos are the childrencrianças we have not treatedtratado.
381
1012000
3000
Os pontos vermelhos são as crianças que não tratámos.
17:10
So, there are manymuitos, manymuitos more childrencrianças who need to be treatedtratado,
382
1015000
2000
Portanto, existem muitas, muitas mais crianças que precisam ser tratadas,
17:12
and in orderordem to expandexpandir the scopeescopo of the projectprojeto,
383
1017000
3000
e por forma a expandir o foco do projecto,
17:15
we are planningplanejamento on launchinglançando
384
1020000
2000
estamos a planear o lançamento
17:17
The PrakashPrakash CenterCentro for ChildrenCrianças,
385
1022000
2000
do Centro Prakash para Crianças,
17:19
whichqual will have a dedicateddedicada pediatricpediátrica hospitalhospital,
386
1024000
3000
o qual terá um hospital pediátrico dedicado,
17:22
a schoolescola for the childrencrianças we are treatingtratando
387
1027000
2000
uma escola para as crianças que estamos a tratar,
17:24
and alsoAlém disso a cutting-edgede ponta researchpesquisa facilityinstalação.
388
1029000
2000
e também umas instalações de investigação de topo.
17:26
The PrakashPrakash CenterCentro will integrateintegrar healthsaúde careCuidado,
389
1031000
3000
O centro Prakash irá integrar cuidados de saúde,
17:29
educationEducação and researchpesquisa in a way
390
1034000
2000
educação e investigação de uma forma
17:31
that trulyverdadeiramente createscria the wholetodo
391
1036000
2000
que cria realmente um todo
17:33
to be greatermaior than the sumsoma of the partspartes.
392
1038000
3000
que será maior que a soma das partes.
17:36
So, to summarizeresumir: PrakashPrakash, in its fivecinco yearsanos of existenceexistência,
393
1041000
3000
Portanto, para resumir, Prakash, nos seus cinco anos de existência,
17:39
it's had an impactimpacto in multiplemúltiplo areasáreas,
394
1044000
3000
teve um impacto em múltiplas áreas,
17:42
rangingvariando from basicbásico neuroscienceneurociência
395
1047000
2000
desde as neurociências base,
17:44
plasticityplasticidade and learningAprendendo in the braincérebro,
396
1049000
2000
plasticidade e aprendizagem no cérebro,
17:46
to clinicallyclinicamente relevantrelevante hypotheseshipóteses like in autismautismo,
397
1051000
4000
até às hipóteses clinicamente relevantes como no autismo,
17:50
the developmentdesenvolvimento of autonomousAutônomo machinemáquina visionvisão systemssistemas,
398
1055000
3000
o desenvolvimento de sistemas de visão em máquinas,
17:53
educationEducação of the undergraduatecursos de graduação and graduategraduado studentsalunos,
399
1058000
3000
a educação de estudantes do primeiro e segundo ciclo do ensino superior,
17:56
and mosta maioria importantlyimportante in the alleviationalívio da
400
1061000
2000
e, mais importante, no tratamento
17:58
of childhoodinfância blindnesscegueira.
401
1063000
2000
da cegueira infantil.
18:00
And for my studentsalunos and I, it's been
402
1065000
2000
E, para os meus estudantes e para mim,
18:02
just a phenomenalfenomenal experienceexperiência
403
1067000
2000
tem sido uma experiência fenomenal
18:04
because we have gottenobtido to do interestinginteressante researchpesquisa,
404
1069000
4000
porque temos tido a oportunidade de realizar investigação interessante,
18:08
while at the samemesmo time
405
1073000
2000
e ao mesmo tempo
18:10
helpingajudando the manymuitos childrencrianças that we have workedtrabalhou with.
406
1075000
2000
ajudar as muitas crianças com quem temos trabalhado.
18:12
Thank you very much.
407
1077000
2000
Muito obrigado.
18:14
(ApplauseAplausos)
408
1079000
2000
(Aplausos)
Translated by Gabriela Matias
Reviewed by Miguel Cabral de Pinho

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ABOUT THE SPEAKER
Pawan Sinha - Visual neuroscientist
Pawan Sinha researches how our brains interpret what our eyes see -- and uses that research to give blind children the gift of sight.

Why you should listen

At Pawan Sinha's MIT lab, he and his team spend their days trying to understand how the brain learns to recognize and use the patterns and scenes we see around us. To do this, they often use computers to model the processes of the human brain, but they also study human subjects, some of whom are seeing the world for the very first time and can tell them about the experience as it happens. They find these unusual subjects through the humanitarian branch of their research, Project Prakash.

Project Prakash sets up eye-care camps in some of the most habitually underserved regions of India, and gives free eye-health screenings to, since 2003, more than 700 functionally blind children. The children are then treated without charge, even if they do not fit the profile that would make them eligible for Sinha's research.

Sinha's eventual goal is to help 500 children each year; plans are under way for a center for visual rehabilitation in new Delhi. The special relationship that Sinha has created between research and humanitarianism promises to deliver on both fronts.

More profile about the speaker
Pawan Sinha | Speaker | TED.com