ABOUT THE SPEAKER
Gero Miesenboeck - Optogeneticist
Using light and a little genetic engineering -- optogenetics -- Gero Miesenboeck has developed a way to control how living nerve cells work, and advanced understanding of how the brain controls behavior.

Why you should listen

Gero Miesenboeck is pioneering the field of optogenetics: genetically modifying nerve cells to respond to light. By flashing light at a modified neuron in a living nervous system, Miesenboeck and his collaborators can mimic a brain impulse -- and then study what happens next. Optogenetics will allow ever more precise experiments on living brains, allowing us to gather better evidence on how electrical impulses on tissue translate into actual behavior and thoughts.

In one experiment, done at Yale, he and his team engineered fruit flies to be light-sensitive in the neural area responsible for escape response. Then the flies were beheaded; fruit flies can live for a day without their heads, but they don't move. When the modified cells were flashed with light, though, the headless flies flew. Miesenboeck had successfully simulated an order from a brain that wasn't even there anymore.

Miesenboeck's current research at Oxford's growing department of neurobiology focuses on the nerve cell networks that underpin what animals perceive, remember and do. In one recent experiment, he used optogenetics to implant an unpleasant memory in a fruit fly, causing it to "remember" to avoid a certain odor as it traveled around. He and his team were able, in fact, to find the fly's specific 12-neuron brain circuit that govern memory formation.

More profile about the speaker
Gero Miesenboeck | Speaker | TED.com
TEDGlobal 2010

Gero Miesenboeck: Re-engineering the brain

Геро Мизенбок видоизменяет мозг

Filmed:
717,411 views

В стремлении описать мозг, многие ученые пытались решить невероятно сложную задачу: зарегистрировать деятельность каждого нейрона. Геро Мизенбок пошёл по другому пути - воздействие на специфические нейроны с целью выяснения того, за что они отвественны; с помощью серии потрясающих экспериментов, которые изменяют реакцию плодовых мух на свет.
- Optogeneticist
Using light and a little genetic engineering -- optogenetics -- Gero Miesenboeck has developed a way to control how living nerve cells work, and advanced understanding of how the brain controls behavior. Full bio

Double-click the English transcript below to play the video.

00:15
I have a doppelgangerдвойник.
0
0
3000
У меня есть двойник.
00:18
(LaughterСмех)
1
3000
3000
(Смех в зале)
00:21
Drдоктор. GeroГеро is a brilliantблестящий
2
6000
3000
Доктор Геро является блестящим,
00:24
but slightlyнемного madСумасшедший scientistученый
3
9000
2000
но немного сумасшедшим учёным
00:26
in the "DragonballДраконий Z: AndroidAndroid Sagaсага."
4
11000
3000
в Dragonball Z "Android Saga".
00:29
If you look very carefullyвнимательно,
5
14000
2000
Если вы внимательно всмотритесь,
00:31
you see that his skullчереп has been replacedзаменены
6
16000
3000
то увидите, что его череп был заменен
00:34
with a transparentпрозрачный Plexiglasплексиглас domeкупол
7
19000
2000
на прозрачный купол из оргстекла,
00:36
so that the workingsразработки of his brainголовной мозг can be observedнаблюдаемый
8
21000
3000
чтобы можно было наблюдать работу его мозга,
00:39
and alsoтакже controlledконтролируемый with lightлегкий.
9
24000
3000
а также контролировать её с помощью света.
00:42
That's exactlyв точку what I do --
10
27000
2000
Это именно то, чем я занимаюсь -
00:44
opticalоптический mindразум controlконтроль.
11
29000
2000
оптический контроль мозга.
00:46
(LaughterСмех)
12
31000
2000
(Смех в зале)
00:48
But in contrastконтрастировать to my evilзло twinблизнец
13
33000
2000
Но в отличие от моего злобного брата-близнеца,
00:50
who lustsпохоти after worldМир dominationдоминирование,
14
35000
3000
который жаждет мирового господства,
00:53
my motivesмотивы are not sinisterзловещий.
15
38000
3000
мои мотивы не являются злыми.
00:56
I controlконтроль the brainголовной мозг
16
41000
2000
Я контролирую мозг,
00:58
in orderзаказ to understandПонимаю how it worksработает.
17
43000
2000
чтобы понять как он работает.
01:00
Now wait a minuteминут, you mayмай say,
18
45000
2000
Вы можете сказать: "Постойте,
01:02
how can you go straightПрямо to controllingуправление the brainголовной мозг
19
47000
3000
как вы можете контролировать мозг
01:05
withoutбез understandingпонимание it first?
20
50000
2000
без понимания его, в первую очередь?
01:07
Isn't that puttingсдачи the cartтелега before the horseлошадь?
21
52000
3000
Это же телега впереди лошади!"
01:11
ManyМногие neuroscientistsневрологи agreeдать согласие with this viewПосмотреть
22
56000
3000
Многие нейрофизиологи согласны с этой точкой зрения
01:14
and think that understandingпонимание will come
23
59000
3000
и считают, что понимание придет
01:17
from more detailedподробный observationнаблюдение and analysisанализ.
24
62000
3000
из более детального наблюдения и анализа.
01:20
They say, "If we could recordзапись the activityМероприятия of our neuronsнейроны,
25
65000
4000
Они говорят: "Если-бы мы могли записывать деятельность нейронов,
01:24
we would understandПонимаю the brainголовной мозг."
26
69000
3000
мы поняли-бы как работает мозг."
01:27
But think for a momentмомент what that meansозначает.
27
72000
3000
Но, задумайтесь на минуту что это значит.
01:30
Even if we could measureизмерение
28
75000
2000
Даже если бы мы могли замерить
01:32
what everyкаждый cellклетка is doing at all timesраз,
29
77000
2000
что каждая клетка делает в каждый определённый отрезок времени,
01:34
we would still have to make senseсмысл
30
79000
2000
нам-бы всё равно пришлось бы интерпретировать
01:36
of the recordedзаписанный activityМероприятия patternsузоры,
31
81000
2000
смысл записанной активности,
01:38
and that's so difficultсложно,
32
83000
2000
а это так трудно,
01:40
chancesшансы are we'llЧто ж understandПонимаю these patternsузоры
33
85000
2000
что, скорее всего, мы так же мало поняли-бы что-то из этих записей,
01:42
just as little as the brainsмозги that produceпроизводить them.
34
87000
3000
как и сам мозг, который их производит.
01:45
Take a look at what brainголовной мозг activityМероприятия mightмог бы look like.
35
90000
3000
Посмотрите как может выглядеть деятельность мозга.
01:48
In this simulationмоделирование, eachкаждый blackчерный dotточка
36
93000
2000
В этой модели, каждая черная точка
01:50
is one nerveнерв cellклетка.
37
95000
2000
представляет одну нервную клетку.
01:52
The dotточка is visibleвидимый
38
97000
2000
Точка появляется всякий раз,
01:54
wheneverвсякий раз, когда a cellклетка firesпожары an electricalэлектрический impulseимпульс.
39
99000
2000
когда клетка испускает электрический импульс.
01:56
There's 10,000 neuronsнейроны here.
40
101000
2000
Здесь 10.000 нейронов.
01:58
So you're looking at roughlyгрубо one percentпроцент
41
103000
2000
Таким образом, вы видите примерно один процент
02:00
of the brainголовной мозг of a cockroachтаракан.
42
105000
3000
мозга таракана.
02:04
Your brainsмозги are about 100 millionмиллиона timesраз
43
109000
3000
Ваш мозг примерно в 100 миллионов раз
02:07
more complicatedсложно.
44
112000
2000
сложнее.
02:09
SomewhereГде-то, in a patternшаблон like this,
45
114000
2000
Где-то происходит такая-же активность как здесь,
02:11
is you,
46
116000
2000
это вы,
02:13
your perceptionsвосприятие,
47
118000
2000
ваше восприятие,
02:15
your emotionsэмоции, your memoriesвоспоминания,
48
120000
3000
эмоции, ваши воспоминания,
02:18
your plansпланы for the futureбудущее.
49
123000
2000
ваши планы на будущее.
02:20
But we don't know where,
50
125000
2000
Но мы не знаем где,
02:22
sinceпоскольку we don't know how to readчитать the patternшаблон.
51
127000
3000
так как мы не знаем, как интерпретировать такую активность.
02:25
We don't understandПонимаю the codeкод used by the brainголовной мозг.
52
130000
3000
Мы не понимаем кода, используемого мозгом.
02:28
To make progressпрогресс,
53
133000
2000
Чтобы что-нибудь понять,
02:30
we need to breakломать the codeкод.
54
135000
2000
нужно взломать код.
02:32
But how?
55
137000
2000
Но как?
02:35
An experiencedопытный code-breakerвзломщик кода will tell you
56
140000
2000
Опытный хакер скажет,
02:37
that in orderзаказ to figureфигура out what the symbolsсимволы in a codeкод mean,
57
142000
3000
что для того, чтобы выяснить, что означают символы в коде,
02:40
it's essentialсущественный to be ableв состоянии to playиграть with them,
58
145000
3000
нужно иметь возможность "поиграть" с ними,
02:43
to rearrangeперестраивать them at will.
59
148000
2000
изменить их порядок по своему желанию.
02:45
So in this situationситуация too,
60
150000
2000
То же самое в этой ситуации:
02:47
to decodeраскодировать the informationИнформация
61
152000
2000
для декодирования информации,
02:49
containedсодержащиеся in patternsузоры like this,
62
154000
2000
содержащейся в модели, как эта,
02:51
watchingнаблюдение aloneв одиночестве won'tне будет do.
63
156000
2000
наблюдения сами по себе ничего не дадут,
02:53
We need to rearrangeперестраивать the patternшаблон.
64
158000
2000
нужно изменить картину.
02:55
In other wordsслова,
65
160000
2000
Другими словами,
02:57
insteadвместо of recordingзапись the activityМероприятия of neuronsнейроны,
66
162000
2000
вместо записи активности нейронов,
02:59
we need to controlконтроль it.
67
164000
2000
мы должны их контролировать.
03:01
It's not essentialсущественный that we can controlконтроль
68
166000
2000
Причём не важно, можем-ли мы контролировать
03:03
the activityМероприятия of all neuronsнейроны in the brainголовной мозг, just some.
69
168000
3000
деятельность всех нейронов в мозгу, или только некоторых.
03:06
The more targetedцелевое our interventionsвмешательства, the better.
70
171000
2000
Чем точнее цель нашего вмешательства, тем лучше.
03:08
And I'll showпоказать you in a momentмомент
71
173000
2000
И я сейчас покажу вам,
03:10
how we can achieveдостигать the necessaryнеобходимо precisionточность.
72
175000
3000
как мы можем достичь необходимой точности.
03:13
And sinceпоскольку I'm realisticреалистический, ratherскорее than grandioseграндиозный,
73
178000
3000
А так как я скорее реалист, чем мечтатель,
03:16
I don't claimЗапрос that the abilityспособность to controlконтроль the functionфункция of the nervousнервное systemсистема
74
181000
3000
я не утверждаю, что способность контролировать функции нервной системы
03:19
will at onceодин раз unravelраспутывать all its mysteriesтайны.
75
184000
3000
сразу приведёт к разгадке всех её тайн.
03:22
But we'llЧто ж certainlyбезусловно learnучить a lot.
76
187000
3000
Но мы, безусловно, многое сможем понять.
03:27
Now, I'm by no meansозначает
77
192000
2000
Я отнюдь
03:29
the first personчеловек to realizeпонимать
78
194000
2000
не первый человек, кто понял,
03:31
how powerfulмощный a toolинструмент interventionвмешательство is.
79
196000
3000
насколько мощным орудием является вмешательство.
03:34
The historyистория of attemptsпопытки
80
199000
2000
История попыток
03:36
to tinkerпаять with the functionфункция of the nervousнервное systemсистема
81
201000
2000
влияния на функции нервной системы
03:38
is long and illustriousпрославленный.
82
203000
2000
длительна и богата открытиями.
03:40
It datesдаты back at leastнаименее 200 yearsлет,
83
205000
3000
Она уходит в прошлое по крайней мере лет на 200,
03:43
to Galvani'sГальвани famousизвестный experimentsэксперименты
84
208000
2000
к знаменитым экспериментам Гальвани
03:45
in the lateпоздно 18thго centuryвека and beyondза.
85
210000
3000
в конце 18 - начале 19 века.
03:49
GalvaniГальвани showedпоказал that a frog'sжабы legsноги twitchedдернулись
86
214000
3000
Гальвани показал, что ноги лягушки продолжали сокращаться,
03:52
when he connectedсвязанный the lumbarпоясничный nerveнерв
87
217000
2000
когда поясничный нерв был подключен
03:54
to a sourceисточник of electricalэлектрический currentтекущий.
88
219000
3000
к источнику электрического тока.
03:57
This experimentэксперимент revealedпоказал the first, and perhapsвозможно mostбольшинство fundamentalфундаментальный,
89
222000
3000
Этот эксперимент продемонстрировал возможно самый фундаментальный
04:00
nuggetсамородок of the neuralнервный codeкод:
90
225000
2000
факт нейро-кода:
04:02
that informationИнформация is writtenнаписано in the formформа
91
227000
2000
информация записывается в виде
04:04
of electricalэлектрический impulsesимпульсов.
92
229000
3000
электрических импульсов.
04:08
Galvani'sГальвани approachподход
93
233000
2000
Подход Гальвани
04:10
of probingзондирование the nervousнервное systemсистема with electrodesэлектроды
94
235000
2000
зондирования нервной системы электродами
04:12
has remainedостались state-of-the-artуровень развития untilдо todayCегодня,
95
237000
3000
по сей день считается достижением,
04:15
despiteнесмотря a numberномер of drawbacksнедостатки.
96
240000
3000
несмотря на ряд недостатков.
04:18
StickingВставлять wiresпровода into the brainголовной мозг is obviouslyочевидно ratherскорее crudeсырой.
97
243000
3000
Вставлять электроды в мозг, очевидно, довольно неприятно.
04:21
It's hardжесткий to do in animalsживотные that runбег around,
98
246000
2000
Провода сложно установить в животных, которым нужно передвигаться,
04:23
and there is a physicalфизическое limitпредел
99
248000
2000
а кроме того, есть физические ограничения
04:25
to the numberномер of wiresпровода
100
250000
2000
на количество проводов,
04:27
that can be insertedвставленный simultaneouslyодновременно.
101
252000
3000
которые могут быть вставлены одновременно.
04:30
So around the turnочередь of the last centuryвека,
102
255000
2000
Где-то на рубеже прошлого века
04:32
I startedначал to think,
103
257000
2000
я подумал,
04:34
"Wouldn'tне было бы it be wonderfulзамечательно if one could take this logicлогика
104
259000
3000
что можно было бы применить эту логику,
04:37
and turnочередь it upsideвверх down?"
105
262000
2000
только развернув её.
04:39
So insteadвместо of insertingвставка a wireпровод
106
264000
2000
То есть, вместо вживления провода
04:41
into one spotместо of the brainголовной мозг,
107
266000
3000
в какое-то определённое место мозга,
04:44
re-engineerреорганизовать the brainголовной мозг itselfсам
108
269000
2000
видоизменить мозг так,
04:46
so that some of its neuralнервный elementsэлементы
109
271000
3000
чтобы нейроны
04:49
becomeстали responsiveотзывчивый to diffuselyдиффузно broadcastшироковещательный signalsсигналы
110
274000
3000
стали реагировать на подачу сигналов,
04:52
suchтакие as a flashвспышка of lightлегкий.
111
277000
3000
таких как вспышка света, например.
04:55
Suchтакие an approachподход would literallyбуквально, in a flashвспышка of lightлегкий,
112
280000
3000
Такой подход, в буквальном смысле с быстротой молнии,
04:58
overcomeпреодолеть manyмногие of the obstaclesпрепятствий to discoveryоткрытие.
113
283000
3000
поможет преодолеть многие препятствия на пути к открытию.
05:01
First, it's clearlyявно a non-invasiveнеинвазивным,
114
286000
3000
Во-первых, он абсолютно неинвазивный,
05:04
wirelessбеспроводной formформа of communicationсвязь.
115
289000
3000
так сказать беспроводная коммуникация.
05:07
And secondвторой, just as in a radioрадио broadcastшироковещательный,
116
292000
2000
А во-вторых, как и в радио,
05:09
you can communicateобщаться with manyмногие receiversприемники at onceодин раз.
117
294000
3000
сигнал будет приниматься многими приемниками одновременно.
05:12
You don't need to know where these receiversприемники are,
118
297000
3000
Не нужно знать, где находятся эти приемники.
05:15
and it doesn't matterдело if these receiversприемники moveпереехать --
119
300000
2000
Не имеет значения, находятся-ли эти приемники в движении -
05:17
just think of the stereoстерео in your carавтомобиль.
120
302000
3000
представьте стерео в вашем автомобиле.
05:20
It getsполучает even better,
121
305000
3000
Более того,
05:23
for it turnsвитки out that we can fabricateфабриковать the receiversприемники
122
308000
3000
мы можем изготовить приемники
05:26
out of materialsматериалы that are encodedзакодированный in DNAДНК.
123
311000
3000
из материалов, закодированных в ДНК.
05:29
So eachкаждый nerveнерв cellклетка
124
314000
2000
Таким образом, каждая нервная клетка,
05:31
with the right geneticгенетический makeupсоставить
125
316000
2000
модифицированная генетически,
05:33
will spontaneouslyспонтанно produceпроизводить a receiverполучатель
126
318000
3000
сама становится приемником,
05:36
that allowsпозволяет us to controlконтроль its functionфункция.
127
321000
3000
позволяя контролировать свои функции.
05:39
I hopeнадежда you'llВы будете appreciateценить
128
324000
2000
Я надеюсь, вы оцените
05:41
the beautifulкрасивая simplicityпростота
129
326000
2000
красоту и простоту
05:43
of this conceptконцепция.
130
328000
2000
этой концепции.
05:45
There's no high-techвысокие технологии gizmosвещиц here,
131
330000
2000
Не требуется никаких высокотехнологичных устройств,
05:47
just biologyбиология revealedпоказал throughчерез biologyбиология.
132
332000
3000
просто биология раскрывается через биологию.
05:51
Now let's take a look at these miraculousчудотворный receiversприемники up closeЗакрыть.
133
336000
3000
Теперь давайте внимательно рассмотрим эти чудo-приемники.
05:54
As we zoomзум in on one of these purpleпурпурный neuronsнейроны,
134
339000
3000
По мере увеличения одного из этих фиолетовых нейронов,
05:57
we see that its outerвнешний membraneмембрана
135
342000
2000
мы видим, что его внешняя оболочка
05:59
is studdedшипованных with microscopicмикроскопический poresпоры.
136
344000
2000
усеяна микроскопическими порами.
06:01
PoresПоры like these conductповедение electricalэлектрический currentтекущий
137
346000
2000
Такие поры проводят электрический ток
06:03
and are responsibleответственность
138
348000
2000
и несут ответственность
06:05
for all the communicationсвязь in the nervousнервное systemсистема.
139
350000
2000
за передачу сигналов в нервной системе.
06:07
But these poresпоры here are specialособый.
140
352000
2000
Но вот эти конкретные поры особенные.
06:09
They are coupledсоединенный to lightлегкий receptorsрецепторы
141
354000
2000
Они присоедены к рецепторам света,
06:11
similarаналогичный to the onesте, in your eyesглаза.
142
356000
3000
похожим на те, что в глазах.
06:14
WheneverВсякий раз, когда a flashвспышка of lightлегкий hitsхиты the receptorрецептор,
143
359000
2000
Всякий раз, когда вспышка света попадает на рецептор,
06:16
the poreпоры opensоткрывает, an electricalэлектрический currentтекущий is switchedпереключился on,
144
361000
3000
поры открываются, пропуская электрический ток,
06:19
and the neuronнейрон firesпожары electricalэлектрический impulsesимпульсов.
145
364000
3000
и нейрон испускает электрические импульсы.
06:22
Because the light-activatedсветло-активированный poreпоры is encodedзакодированный in DNAДНК,
146
367000
3000
А так как поры, активизирующиеся под действием света, закодированы в ДНК,
06:25
we can achieveдостигать incredibleнеимоверный precisionточность.
147
370000
3000
мы можем достичь невероятную точность.
06:28
This is because,
148
373000
2000
Это потому, что,
06:30
althoughнесмотря на то что eachкаждый cellклетка in our bodiesтела
149
375000
2000
хотя каждая клетка нашего тела
06:32
containsсодержит the sameодна и та же setзадавать of genesгены,
150
377000
2000
содержит одинаковый набор генов,
06:34
differentдругой mixesсмеси of genesгены get turnedоказалось on and off
151
379000
2000
различные сочетания генов включаются и выключаются
06:36
in differentдругой cellsячейки.
152
381000
2000
в различных клетках.
06:38
You can exploitэксплуатировать this to make sure
153
383000
2000
Этим можно воспользоваться, чтобы убедиться,
06:40
that only some neuronsнейроны
154
385000
2000
что только некоторые нейроны
06:42
containсодержать our light-activatedсветло-активированный poreпоры and othersдругие don't.
155
387000
3000
содержат поры, активизирующиеся под действием света, а другие нет.
06:45
So in this cartoonмультфильм, the bluishголубоватый whiteбелый cellклетка
156
390000
2000
В этой анимации, голубовато-белая клетка
06:47
in the upper-leftверхний левый cornerугол
157
392000
2000
в верхнем левом углу
06:49
does not respondотвечать to lightлегкий
158
394000
2000
не реагирует на свет,
06:51
because it lacksне хватает the light-activatedсветло-активированный poreпоры.
159
396000
3000
потому что ей не хватает пор, активизирующихся под действием света.
06:54
The approachподход worksработает so well
160
399000
2000
Этот подход работает настолько хорошо,
06:56
that we can writeзаписывать purelyчисто artificialискусственный messagesСообщения
161
401000
2000
что мы можем передавать искусственные сообщения
06:58
directlyнепосредственно to the brainголовной мозг.
162
403000
2000
непосредственно в мозг.
07:00
In this exampleпример, eachкаждый electricalэлектрический impulseимпульс,
163
405000
2000
В данном примере каждый электрический импульс,
07:02
eachкаждый deflectionотклонение on the traceслед,
164
407000
3000
каждое отклонение от траектории,
07:05
is causedвызванный by a briefкраткое pulseпульс of lightлегкий.
165
410000
3000
вызвано кратким импульсом света.
07:08
And the approachподход, of courseкурс, alsoтакже worksработает
166
413000
2000
Этот подход работает
07:10
in movingперемещение, behavingвести animalsживотные.
167
415000
3000
и для движущихся животных в нормальных условиях.
07:13
This is the first ever suchтакие experimentэксперимент,
168
418000
2000
Это первый такой эксперимент,
07:15
sortСортировать of the opticalоптический equivalentэквивалент of Galvani'sГальвани.
169
420000
3000
своего рода оптический эквивалент эксперимента Гальвани.
07:18
It was doneсделанный sixшесть or sevenсемь yearsлет agoтому назад
170
423000
2000
Он был проведён шесть или семь лет назад
07:20
by my then graduateвыпускник studentстудент, SusanaСусана LimaЛима.
171
425000
3000
моей тогдашней аспиранткой, Сюзанной Лима.
07:23
SusanaСусана had engineeredинженерии the fruitфрукты flyлетать on the left
172
428000
3000
Сюзанна видоизменила плодовую мушку слева так,
07:26
so that just two out of the 200,000 cellsячейки in its brainголовной мозг
173
431000
4000
что только две из 200.000 клеток её мозга
07:30
expressedвыраженный the light-activatedсветло-активированный poreпоры.
174
435000
3000
содержали поры, активизирующиеся светом.
07:33
You're familiarзнакомые with these cellsячейки
175
438000
2000
Вы знакомы с этими клетками,
07:35
because they are the onesте, that frustrateсрывать you
176
440000
2000
поскольку именно они мешают вам,
07:37
when you try to swatшлепнуть the flyлетать.
177
442000
2000
когда вы пытаетесь убить муху.
07:39
They trainedобученный the escapeпобег reflexрефлекс that makesмарки the flyлетать jumpПрыгать into the airвоздух
178
444000
3000
Они тренируют спасательный рефлекс, заставляя муху подниматься в воздух
07:42
and flyлетать away wheneverвсякий раз, когда you moveпереехать your handрука in positionдолжность.
179
447000
3000
и улетать, когда ваша рука находится над ней.
07:46
And you can see here that the flashвспышка of lightлегкий has exactlyв точку the sameодна и та же effectэффект.
180
451000
3000
Здесь вы видите, что вспышка света имеет точно такой же эффект.
07:49
The animalживотное jumpsскачки, it spreadsспреды its wingsкрылья, it vibratesвибрирует them,
181
454000
3000
Животное подскакивает, расправляет крылья, машет ими,
07:52
but it can't actuallyна самом деле take off
182
457000
2000
но не может на самом деле улететь,
07:54
because the flyлетать is sandwichedзажатой betweenмежду two glassстакан platesтарелки.
183
459000
3000
так как находится между двумя стеклянными пластинками.
07:58
Now to make sure that this was no reactionреакция of the flyлетать
184
463000
2000
Затем, чтобы убедиться, что это не только реакция
08:00
to a flashвспышка it could see,
185
465000
3000
на видимую вспышку,
08:03
SusanaСусана did a simpleпросто
186
468000
2000
Сюзанна сделала простой,
08:05
but brutallyжестоко effectiveэффективный experimentэксперимент.
187
470000
2000
но довольно жестокий эксперимент.
08:07
She cutпорез the headsруководители off of her fliesлетит.
188
472000
3000
Она обезглавила мух.
08:11
These headlessОбезглавленный bodiesтела can liveжить for about a day,
189
476000
3000
Эти обезглавленные тела могут жить в течение дня,
08:14
but they don't do much.
190
479000
2000
но они ничего не делают.
08:16
They just standстоять around
191
481000
3000
Они просто стоят на месте
08:19
and groomжених excessivelyчрезмерно.
192
484000
3000
и прихорашиваются.
08:22
So it seemsкажется that the only traitчерта that survivesвыживает decapitationобезглавливание is vanityсуета сует.
193
487000
3000
Похоже, единственное, что остаётся после обезглавливания - это привычка прихорашиваться.
08:25
(LaughterСмех)
194
490000
3000
(Смех)
08:30
AnywayТак или иначе, as you'llВы будете see in a momentмомент,
195
495000
2000
В любом случае, как вы сейчас увидите,
08:32
SusanaСусана was ableв состоянии to turnочередь on the flightрейс motorдвигатель
196
497000
3000
Сюзанна смогла включить "двигатель полета"
08:35
of what's the equivalentэквивалент of the spinalспинномозговой cordшнур of these fliesлетит
197
500000
3000
в эквиваленте спинного мозга этих мух,
08:38
and get some of the headlessОбезглавленный bodiesтела
198
503000
2000
так, что некоторые из обезглавленных тел
08:40
to actuallyна самом деле take off and flyлетать away.
199
505000
3000
снимались с места и улетали.
08:47
They didn't get very farдалеко, obviouslyочевидно.
200
512000
2000
Понятно, не очень далеко.
08:50
Sinceпоскольку we tookвзял these first stepsмеры,
201
515000
2000
После того, как были сделаны эти первые шаги,
08:52
the fieldполе of optogeneticsоптогенетика has explodedвзорванный.
202
517000
3000
произошёл взрыв в области опто-генетики.
08:55
And there are now hundredsсотни of labsлаборатории
203
520000
2000
В настоящее время сотни лабораторий
08:57
usingс помощью these approachesподходы.
204
522000
2000
пользуются этим подходом.
08:59
And we'veмы в come a long way
205
524000
2000
Многое достигнуто с тех пор,
09:01
sinceпоскольку Galvani'sГальвани and Susana'sСусана-х first successesуспехи
206
526000
3000
как Гальвани и Сюзанна добились первых успехов,
09:04
in makingизготовление animalsживотные twitchподергивание or jumpПрыгать.
207
529000
2000
заставив животных сокращать мышцы или взлетать.
09:06
We can now actuallyна самом деле interfereвмешиваться with theirих psychologyпсихология
208
531000
3000
Теперь мы можем менять их поведение
09:09
in ratherскорее profoundглубокий waysпути,
209
534000
2000
на довольно глубоком уровне,
09:11
as I'll showпоказать you in my last exampleпример,
210
536000
2000
как я покажу вам на последнем примере,
09:13
whichкоторый is directedнаправленный at a familiarзнакомые questionвопрос.
211
538000
3000
который отвечает на знакомый вопрос.
09:16
Life is a stringстрока of choicesвыбор
212
541000
3000
Жизнь постоянно
09:19
creatingсоздание a constantпостоянная pressureдавление to decideпринимать решение what to do nextследующий.
213
544000
3000
заставляет нас решать что делать дальше.
09:23
We copeсправиться with this pressureдавление by havingимеющий brainsмозги,
214
548000
3000
Мы справляемся с этим давлением с помощью мозга,
09:26
and withinв our brainsмозги, decision-makingпринимать решение centersцентры
215
551000
3000
а точнее, находящихся в мозгу центров принятия решений,
09:29
that I've calledназывается here the "ActorАктер."
216
554000
3000
которые я называю здесь Исполнителями.
09:33
The ActorАктер implementsинвентарь a policyполитика that takes into accountСчет
217
558000
3000
Исполнитель применяет стратегию, которая учитывает
09:36
the stateгосударство of the environmentОкружающая среда
218
561000
2000
состояние окружающей среды
09:38
and the contextконтекст in whichкоторый we operateработать.
219
563000
3000
и контекст, в котором мы находимся.
09:41
Our actionsдействия changeизменение the environmentОкружающая среда, or contextконтекст,
220
566000
3000
Наши действия изменяют окружающую среду, или контекст,
09:44
and these changesизменения are then fedкормили back into the decisionрешение loopпетля.
221
569000
3000
и эти изменения затем подаются обратно в цикл.
09:48
Now to put some neurobiologicalнейробиологическая meatмясо
222
573000
3000
Затем, чтобы добавить нейробиологического "мяса"
09:51
on this abstractАбстрактные modelмодель,
223
576000
2000
к этой абстрактной модели,
09:53
we constructedпостроенный a simpleпросто one-dimensionalодномерный worldМир
224
578000
2000
мы построили простой одномерный мир
09:55
for our favoriteлюбимый subjectпредмет, fruitфрукты fliesлетит.
225
580000
3000
для наших любимых плодовых мух.
09:58
Eachкаждый chamberкамера in these two verticalвертикальный stacksстеки
226
583000
2000
Каждая камера в этих двух вертикальных отделах
10:00
containsсодержит one flyлетать.
227
585000
2000
содержит одну муху.
10:02
The left and the right halvesполовинки of the chamberкамера
228
587000
3000
Левая и правая половины камеры
10:05
are filledзаполненный with two differentдругой odorsзапахи,
229
590000
2000
заполнены двумя разными запахами,
10:07
and a securityбезопасность cameraкамера watchesчасы
230
592000
2000
и камера наблюдает,
10:09
as the fliesлетит paceтемп up and down betweenмежду them.
231
594000
3000
как мухи передвигаются между ними.
10:12
Here'sВот some suchтакие CCTVКабельное телевидение footageметраж.
232
597000
2000
Вот некоторые такие кадры видеонаблюдения.
10:14
WheneverВсякий раз, когда a flyлетать reachesдостигает the midpointсредняя точка of the chamberкамера
233
599000
3000
Всякий раз, когда муха достигает середины камеры,
10:17
where the two odorзапах streamsпотоки meetвстретить,
234
602000
2000
где встречаются два запаха,
10:19
it has to make a decisionрешение.
235
604000
2000
она должна принять решение.
10:21
It has to decideпринимать решение whetherбудь то to turnочередь around
236
606000
2000
Она должна решить, следует-ли развернуться
10:23
and stayоставаться in the sameодна и та же odorзапах,
237
608000
2000
и остаться в том-же запахе,
10:25
or whetherбудь то to crossпересекать the midlineсрединный
238
610000
2000
или пересечь линию
10:27
and try something newновый.
239
612000
2000
и попробовать что-то новое.
10:29
These decisionsрешения are clearlyявно a reflectionотражение
240
614000
3000
Эти решения четко отражают
10:32
of the Actor'sАктерские policyполитика.
241
617000
3000
стратегию Исполнителя.
10:36
Now for an intelligentумный beingявляющийся like our flyлетать,
242
621000
3000
Для разумного существа, как наша муха,
10:39
this policyполитика is not writtenнаписано in stoneкамень
243
624000
3000
эта стратегия не является чем-то постоянным,
10:42
but ratherскорее changesизменения as the animalживотное learnsузнает from experienceопыт.
244
627000
3000
она изменяется по мере того, как животное учится на опыте.
10:45
We can incorporateинкорпорировать suchтакие an elementэлемент
245
630000
2000
Мы можем включать такой элемент
10:47
of adaptiveадаптивный intelligenceинтеллект into our modelмодель
246
632000
3000
адаптивного разума в нашу модель,
10:50
by assumingпри условии, that the fly'sмухи brainголовной мозг
247
635000
2000
предполагая, что мозг мухи
10:52
containsсодержит not only an ActorАктер,
248
637000
2000
содержит не только Исполнителя,
10:54
but a differentдругой groupгруппа of cellsячейки,
249
639000
2000
но также и другую группу клеток,
10:56
a "CriticКритик," that providesобеспечивает a runningБег commentaryкомментарий
250
641000
3000
Критика, который постоянно
10:59
on the Actor'sАктерские choicesвыбор.
251
644000
2000
даёт советы Исполнителю.
11:01
You can think of this naggingнытье innerвнутренний voiceголос
252
646000
3000
Вы можете себе представить этот ноющий внутренний голос
11:04
as sortСортировать of the brain'sмозги equivalentэквивалент
253
649000
2000
как своего рода эквивалент
11:06
of the Catholicкатолик Churchцерковь,
254
651000
2000
католической церкви в мозгу,
11:08
if you're an Austrianавстриец like me,
255
653000
3000
если вы австриец, как я,
11:11
or the super-egoсупер-эго, if you're Freudianфрейдист,
256
656000
3000
или супер-эго, если вы фрейдист,
11:14
or your motherмама, if you're Jewishиудейский.
257
659000
2000
или вашу маму, если вы еврей.
11:16
(LaughterСмех)
258
661000
4000
(Смех в зале)
11:20
Now obviouslyочевидно,
259
665000
2000
Очевидно,
11:22
the CriticКритик is a keyключ ingredientингредиент
260
667000
3000
Критик является ключевым ингредиентом
11:25
in what makesмарки us intelligentумный.
261
670000
2000
в том, что составляет наш разум.
11:27
So we setзадавать out to identifyидентифицировать
262
672000
2000
Поэтому мы решили выяснить,
11:29
the cellsячейки in the fly'sмухи brainголовной мозг
263
674000
2000
какие клетки в мозгу мухи
11:31
that playedиграл the roleроль of the CriticКритик.
264
676000
2000
играют роль Критика.
11:33
And the logicлогика of our experimentэксперимент was simpleпросто.
265
678000
3000
Логика нашего эксперимента была проста.
11:36
We thought if we could use our opticalоптический remoteдистанционный пульт controlконтроль
266
681000
3000
Мы подумали, что если-бы мы могли использовать наше оптическое дистанционное управление,
11:39
to activateактивировать the cellsячейки of the CriticКритик,
267
684000
3000
чтобы активировать клетки Критика,
11:42
we should be ableв состоянии, artificiallyискусственно, to nagпилить the ActorАктер
268
687000
3000
мы должны быть в состоянии искусственно повлиять
11:45
into changingизменения its policyполитика.
269
690000
2000
на стратегию Исполнителя.
11:47
In other wordsслова,
270
692000
2000
Другими словами,
11:49
the flyлетать should learnучить from mistakesошибки
271
694000
2000
мухи должны учиться на ошибках,
11:51
that it thought it had madeсделал
272
696000
2000
которые они думали, что совершили,
11:53
but, in realityреальность, it had not madeсделал.
273
698000
3000
но в действительности не совершали.
11:56
So we bredразводятся fliesлетит
274
701000
2000
Таким образом, мы вывели мух,
11:58
whoseчья brainsмозги were more or lessМеньше randomlyслучайно pepperedприправлены
275
703000
3000
чей мозг был более или менее случайным образом "приправлен"
12:01
with cellsячейки that were lightлегкий addressableадресуемый.
276
706000
2000
оптически-активными клетками.
12:03
And then we tookвзял these fliesлетит
277
708000
2000
Мы давали этим мухам
12:05
and allowedпозволил them to make choicesвыбор.
278
710000
2000
делать выбор.
12:07
And wheneverвсякий раз, когда they madeсделал one of the two choicesвыбор,
279
712000
2000
И всякий раз, когда они выбирали один из двух вариантов,
12:09
choseвыбрал one odorзапах,
280
714000
2000
один запах,
12:11
in this caseдело the blueсиний one over the orangeоранжевый one,
281
716000
2000
в этом случае синий, а не оранжевый,
12:13
we switchedпереключился on the lightsогни.
282
718000
2000
мы включали свет.
12:15
If the CriticКритик was amongсреди the opticallyоптически activatedактивированный cellsячейки,
283
720000
3000
Если в числе оптически-активных клеток находится Критик,
12:18
the resultрезультат of this interventionвмешательство
284
723000
2000
результатом этого вмешательства
12:20
should be a changeизменение in policyполитика.
285
725000
3000
должны стать изменения в стратегии Исполнителя.
12:23
The flyлетать should learnучить to avoidизбежать
286
728000
2000
Мухи должны научиться избегать
12:25
the opticallyоптически reinforcedармированный odorзапах.
287
730000
2000
оптически усиленного запаха.
12:27
Here'sВот what happenedполучилось in two instancesэкземпляры:
288
732000
3000
Вот что произошло в двух случаях.
12:30
We're comparingСравнение two strainsдеформации of fliesлетит,
289
735000
3000
Сравним два штамма мухи,
12:33
eachкаждый of them havingимеющий
290
738000
2000
каждый из которых имеет
12:35
about 100 light-addressableсветло-адресация cellsячейки in theirих brainsмозги,
291
740000
2000
около 100 оптически-активных клеток в мозгу,
12:37
shownпоказанный here in greenзеленый on the left and on the right.
292
742000
3000
обозначенных здесь зеленым, слева и справа.
12:40
What's commonобщий amongсреди these groupsгруппы of cellsячейки
293
745000
3000
Что общего между этими группами клеток
12:43
is that they all produceпроизводить the neurotransmitterмедиатор dopamineдопамин.
294
748000
3000
- это то, что они производят нейромедиаторный допамин.
12:46
But the identitiesтождества of the individualиндивидуальный
295
751000
2000
Но характеристики отдельных
12:48
dopamine-producingдофамин-продуцирующих neuronsнейроны
296
753000
2000
производящих допамин нейронов
12:50
are clearlyявно largelyво многом differentдругой on the left and on the right.
297
755000
3000
различные слева и справа.
12:53
OpticallyОптически activatingактивируя
298
758000
2000
Оптическая активация
12:55
these hundredсто or so cellsячейки
299
760000
2000
этих ста или около того клеток
12:57
into two strainsдеформации of fliesлетит
300
762000
2000
в двух штаммах мух
12:59
has dramaticallyдраматично differentдругой consequencesпоследствия.
301
764000
2000
имееет совершенно различные последствия.
13:01
If you look first at the behaviorповедение
302
766000
2000
Если вы посмотрите сначала на поведение мухи
13:03
of the flyлетать on the right,
303
768000
2000
справа,
13:05
you can see that wheneverвсякий раз, когда it reachesдостигает the midpointсредняя точка of the chamberкамера
304
770000
3000
вы заметите, что всякий раз, когда она достигает середины камеры,
13:08
where the two odorsзапахи meetвстретить,
305
773000
2000
где два запаха встречаются,
13:10
it marchesмарши straightПрямо throughчерез, as it did before.
306
775000
3000
она проходит прямо, как и раньше.
13:13
Its behaviorповедение is completelyполностью unchangedбез изменений.
307
778000
2000
Ее поведение осталось без изменений.
13:15
But the behaviorповедение of the flyлетать on the left is very differentдругой.
308
780000
3000
Но поведение мухи слева совершенно другое.
13:18
WheneverВсякий раз, когда it comesвыходит up to the midpointсредняя точка,
309
783000
3000
Всякий раз, когда она доходит до середины,
13:21
it pausesпаузы,
310
786000
2000
она останавливается,
13:23
it carefullyвнимательно scansсканирование the odorзапах interfaceинтерфейс
311
788000
2000
тщательно исследует запах,
13:25
as if it was sniffingнюхают out its environmentОкружающая среда,
312
790000
2000
как если бы она принюхивалась,
13:27
and then it turnsвитки around.
313
792000
2000
а затем поворачивается обратно.
13:29
This meansозначает that the policyполитика that the ActorАктер implementsинвентарь
314
794000
3000
Это означает, что стратегия, используемая Исполнителем,
13:32
now includesвключает an instructionинструкция to avoidизбежать the odorзапах
315
797000
2000
включает инструкцию избегать запаха,
13:34
that's in the right halfполовина of the chamberкамера.
316
799000
3000
что в правой части камеры.
13:37
This meansозначает that the CriticКритик
317
802000
2000
Это означает, что Критик
13:39
mustдолжен have spokenразговорный in that animalживотное,
318
804000
2000
сказал своё слово в этих животных,
13:41
and that the CriticКритик mustдолжен be containedсодержащиеся
319
806000
2000
и что Критик должен содержаться
13:43
amongсреди the dopamine-producingдофамин-продуцирующих neuronsнейроны on the left,
320
808000
3000
среди производящих допамин нейронов слева,
13:46
but not amongсреди the dopamineдопамин producingпроизводства neuronsнейроны on the right.
321
811000
3000
но не входит в число производителей дофаминовых нейронов справа.
13:49
ThroughЧерез manyмногие suchтакие experimentsэксперименты,
322
814000
3000
С помощью множества экспериментов
13:52
we were ableв состоянии to narrowузкий down
323
817000
2000
нам удалось сузить
13:54
the identityидентичность of the CriticКритик
324
819000
2000
поиски Критика
13:56
to just 12 cellsячейки.
325
821000
2000
всего до 12 клеток.
13:58
These 12 cellsячейки, as shownпоказанный here in greenзеленый,
326
823000
3000
Эти 12 клеток, показанные здесь зелёным,
14:01
sendОтправить the outputвывод to a brainголовной мозг structureсостав
327
826000
2000
посылают выходной сигнал в мозговую структуру
14:03
calledназывается the "mushroomгриб bodyтело,"
328
828000
2000
- грибовидные тела,
14:05
whichкоторый is shownпоказанный here in grayсерый.
329
830000
2000
показанные здесь серым.
14:07
We know from our formalформальный modelмодель
330
832000
2000
Согласно нашей формальной модели,
14:09
that the brainголовной мозг structureсостав
331
834000
2000
на приёмном
14:11
at the receivingполучение endконец of the Critic'sкритика commentaryкомментарий is the ActorАктер.
332
836000
3000
конце Критика находится Исполнитель.
14:14
So this anatomyанатомия suggestsпредполагает
333
839000
2000
Такая анатомия предполагает,
14:16
that the mushroomгриб bodiesтела have something to do
334
841000
3000
что грибовидные тела учавствуют
14:19
with actionдействие choiceвыбор.
335
844000
2000
в процессе выбора.
14:21
BasedИсходя из on everything we know about the mushroomгриб bodiesтела,
336
846000
2000
На основании всего, что мы знаем про грибовидные тела,
14:23
this makesмарки perfectидеально senseсмысл.
337
848000
2000
это похоже на правду.
14:25
In factфакт, it makesмарки so much senseсмысл
338
850000
2000
Это настолько похоже на правду,
14:27
that we can constructсооружать an electronicэлектронный toyигрушка circuitсхема
339
852000
3000
что мы можем построить игрушечную электронную схему,
14:30
that simulatesИмитирует the behaviorповедение of the flyлетать.
340
855000
3000
имитирующую поведение мухи.
14:33
In this electronicэлектронный toyигрушка circuitсхема,
341
858000
3000
В этой электронной схеме
14:36
the mushroomгриб bodyтело neuronsнейроны are symbolizedсимволизировала
342
861000
2000
роль грибовидных тел выполняет
14:38
by the verticalвертикальный bankбанка of blueсиний LEDsсветодиоды
343
863000
3000
группа синих светодиодов
14:41
in the centerцентр of the boardдоска.
344
866000
3000
в центре платы.
14:44
These LED'sсветодиоды are wiredпроводная to sensorsдатчиков
345
869000
2000
Эти светодиоды подключены к датчикам,
14:46
that detectобнаружить the presenceприсутствие of odorousпахучий moleculesмолекулы in the airвоздух.
346
871000
3000
которые обнаруживают присутствие пахучих молекул в воздухе.
14:50
Eachкаждый odorзапах activatesактивирует a differentдругой combinationсочетание of sensorsдатчиков,
347
875000
3000
Каждый запах активирует различные комбинации датчиков,
14:53
whichкоторый in turnочередь activatesактивирует
348
878000
2000
которые, в свою очередь, активируют
14:55
a differentдругой odorзапах detectorдетектор in the mushroomгриб bodyтело.
349
880000
3000
различные детекторы запаха в грибовидном теле.
14:58
So the pilotпилот in the cockpitкокпит of the flyлетать,
350
883000
2000
Таким образом, пилот в кабине мухи,
15:00
the ActorАктер,
351
885000
2000
или Исполнитель,
15:02
can tell whichкоторый odorзапах is presentнастоящее время
352
887000
2000
может определить запах,
15:04
simplyпросто by looking at whichкоторый of the blueсиний LEDsсветодиоды lightsогни up.
353
889000
4000
просто посмотрев какие огни синего светодиода горят.
15:09
What the ActorАктер does with this informationИнформация
354
894000
2000
Что делает Исполнитель с этой информацией,
15:11
dependsзависит on its policyполитика,
355
896000
2000
зависит от его стратегии,
15:13
whichкоторый is storedхранится in the strengthsсильные стороны of the connectionсоединение,
356
898000
2000
которая хранится в силе связи
15:15
betweenмежду the odorзапах detectorsдетекторы
357
900000
2000
между детекторами запаха
15:17
and the motorsмоторы
358
902000
2000
и моторами,
15:19
that powerмощность the fly'sмухи evasiveуклончивый actionsдействия.
359
904000
2000
которые заставляют муху менять курс.
15:22
If the connectionсоединение is weakслабый, the motorsмоторы will stayоставаться off
360
907000
2000
Если связь слабая, двигатели не включатся
15:24
and the flyлетать will continueПродолжать straightПрямо on its courseкурс.
361
909000
3000
и муха будет по-прежнему продолжать движение.
15:27
If the connectionсоединение is strongсильный, the motorsмоторы will turnочередь on
362
912000
3000
Если связь сильна, двигатели включатся
15:30
and the flyлетать will initiateинициировать a turnочередь.
363
915000
3000
и муха повернёт.
15:33
Now considerрассматривать a situationситуация
364
918000
2000
Теперь рассмотрим ситуацию,
15:35
in whichкоторый the motorsмоторы stayоставаться off,
365
920000
2000
в которой двигатели не включаются,
15:37
the flyлетать continuesпродолжается on its pathдорожка
366
922000
3000
муха продолжает свой путь,
15:40
and it suffersстрадает some painfulболезненный consequenceследствие
367
925000
2000
и, как следствие, получает болевой шок,
15:42
suchтакие as gettingполучение zappedвсесильный.
368
927000
2000
например электрошок.
15:44
In a situationситуация like this,
369
929000
2000
В подобной ситуации,
15:46
we would expectожидать the CriticКритик to speakговорить up
370
931000
2000
мы ожидаем, что Критик подскажет
15:48
and to tell the ActorАктер
371
933000
2000
Исполнителю
15:50
to changeизменение its policyполитика.
372
935000
2000
изменить стратегию.
15:52
We have createdсозданный suchтакие a situationситуация, artificiallyискусственно,
373
937000
3000
Мы создали такую ситуацию искусственно,
15:55
by turningпревращение on the criticкритик with a flashвспышка of lightлегкий.
374
940000
3000
активизировав Критика вспышкой света.
15:58
That causedвызванный a strengtheningукрепление of the connectionsсвязи
375
943000
3000
Это вызвало укрепление связей
16:01
betweenмежду the currentlyВ данный момент activeактивный odorзапах detectorдетектор
376
946000
3000
между детектором запаха
16:04
and the motorsмоторы.
377
949000
2000
и двигателями.
16:06
So the nextследующий time
378
951000
2000
Поэтому когда в следующий раз
16:08
the flyлетать findsнаходки itselfсам facingоблицовочный the sameодна и та же odorзапах again,
379
953000
3000
муха сталкивается с тем-же запахом,
16:11
the connectionсоединение is strongсильный enoughдостаточно to turnочередь on the motorsмоторы
380
956000
3000
связи достаточно сильны, чтобы включить двигатели
16:14
and to triggerвызывать an evasiveуклончивый maneuverманевр.
381
959000
3000
и поменять маршрут.
16:19
I don't know about you,
382
964000
3000
Не знаю как вам,
16:22
but I find it exhilaratingволнующий to see
383
967000
3000
но мне кажется захватывающим, когда я вижу,
16:25
how vagueрасплывчатый psychologicalпсихологический notionsпонятия
384
970000
3000
как расплывчатые психологические понятия
16:28
evaporateиспаряться and give riseподъем
385
973000
2000
испаряются и мы приходим
16:30
to a physicalфизическое, mechanisticмеханистический understandingпонимание of the mindразум,
386
975000
3000
к физическому, механистическому пониманию мозга,
16:33
even if it's the mindразум of the flyлетать.
387
978000
3000
даже если это мозг мухи.
16:36
This is one pieceкусок of good newsНовости.
388
981000
3000
Это одна хорошая новость.
16:39
The other pieceкусок of good newsНовости,
389
984000
2000
Другая хорошая новость,
16:41
for a scientistученый at leastнаименее,
390
986000
2000
по крайней мере для ученого,
16:43
is that much remainsостатки to be discoveredобнаруженный.
391
988000
3000
что многое ещё предстоит открыть.
16:46
In the experimentsэксперименты I told you about,
392
991000
2000
В экспериментах, о которых я вам рассказал,
16:48
we have liftedподнятый the identityидентичность of the CriticКритик,
393
993000
3000
мы доказали существование Критика,
16:51
but we still have no ideaидея
394
996000
2000
но мы до сих пор не знаем,
16:53
how the CriticКритик does its jobработа.
395
998000
2000
как Критик делает свою работу.
16:55
Come to think of it, knowingзнание when you're wrongнеправильно
396
1000000
2000
Подумайте: знать, когда ты не прав,
16:57
withoutбез a teacherучитель, or your motherмама, tellingговоря you,
397
1002000
3000
и ни учитель, ни ваша мать вам этого не сказали
17:00
is a very hardжесткий problemпроблема.
398
1005000
2000
- ведь это очень сложная задача.
17:02
There are some ideasидеи in computerкомпьютер scienceнаука
399
1007000
2000
В области компьютерных наук
17:04
and in artificialискусственный intelligenceинтеллект
400
1009000
2000
и искусственного интеллекта
17:06
as to how this mightмог бы be doneсделанный,
401
1011000
2000
есть кое-какие идеи как это может быть сделано,
17:08
but we still haven'tне solvedрешена
402
1013000
2000
но мы до сих пор не нашли обьяснение
17:10
a singleОдин exampleпример
403
1015000
2000
ни одиному примеру того,
17:12
of how intelligentумный behaviorповедение
404
1017000
3000
как разумное поведение
17:15
springsпружины from the physicalфизическое interactionsвзаимодействия
405
1020000
2000
возникает из физических взаимодействий
17:17
in livingживой matterдело.
406
1022000
2000
в живой материи.
17:19
I think we'llЧто ж get there in the not too distantотдаленный futureбудущее.
407
1024000
3000
Я думаю, мы к этому придём в не слишком отдаленном будущем.
17:22
Thank you.
408
1027000
2000
Спасибо.
17:24
(ApplauseАплодисменты)
409
1029000
4000
(Аплодисменты)
Translated by Marina Gavrilova
Reviewed by Maryana Kovalchuk

▲Back to top

ABOUT THE SPEAKER
Gero Miesenboeck - Optogeneticist
Using light and a little genetic engineering -- optogenetics -- Gero Miesenboeck has developed a way to control how living nerve cells work, and advanced understanding of how the brain controls behavior.

Why you should listen

Gero Miesenboeck is pioneering the field of optogenetics: genetically modifying nerve cells to respond to light. By flashing light at a modified neuron in a living nervous system, Miesenboeck and his collaborators can mimic a brain impulse -- and then study what happens next. Optogenetics will allow ever more precise experiments on living brains, allowing us to gather better evidence on how electrical impulses on tissue translate into actual behavior and thoughts.

In one experiment, done at Yale, he and his team engineered fruit flies to be light-sensitive in the neural area responsible for escape response. Then the flies were beheaded; fruit flies can live for a day without their heads, but they don't move. When the modified cells were flashed with light, though, the headless flies flew. Miesenboeck had successfully simulated an order from a brain that wasn't even there anymore.

Miesenboeck's current research at Oxford's growing department of neurobiology focuses on the nerve cell networks that underpin what animals perceive, remember and do. In one recent experiment, he used optogenetics to implant an unpleasant memory in a fruit fly, causing it to "remember" to avoid a certain odor as it traveled around. He and his team were able, in fact, to find the fly's specific 12-neuron brain circuit that govern memory formation.

More profile about the speaker
Gero Miesenboeck | Speaker | TED.com