TEDxCaltech
Michael Dickinson: How a fly flies
Майкл Дикинсон: Как мухи летают
Filmed:
Readability: 4.2
1,787,704 views
Возможно, способность насекомых летать является одним из величайших достижений эволюции. Майкл Дикинсон расскажет, как обыкновенной комнатной мухе удаётся летать, используя свои сверхчувствительные крылышки, за счёт хитроумного способа движения взмаха крыльев и устройства летательных мышц, которые способны развивать большую силу, а так же стремительно изменять направление движения. Но главный секретный ингредиент — это поразительное устройство мозга мухи. (Снято на TEDxCaltech)
Michael Dickinson - Biologist
Most people are irritated by the buzzing of a fly's wings. But biologist Michael Dickinson views the sound with a deep sense of wonder. Full bio
Most people are irritated by the buzzing of a fly's wings. But biologist Michael Dickinson views the sound with a deep sense of wonder. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:16
I grew up watching Star Trek. I love Star Trek.
0
545
3532
В детстве я смотрел Звёздный путь.
Я люблю этот фильм.
Я люблю этот фильм.
00:19
Star Trek made me want to see alien creatures,
1
4077
4462
Это увлечение пробудило во мне
желание увидеть инопланетных созданий,
желание увидеть инопланетных созданий,
00:24
creatures from a far-distant world.
2
8539
2303
существ из далёких миров.
00:26
But basically, I figured out that I could find
3
10842
2787
В прочем, я понял, что подобных существ
00:29
those alien creatures right on Earth.
4
13629
2977
можно отыскать прямо на нашей планете.
00:32
And what I do is I study insects.
5
16606
2653
И вот я занимаюсь изучением насекомых.
00:35
I'm obsessed with insects, particularly insect flight.
6
19259
3256
Я помешан на насекомых,
в особенности на их полёте.
в особенности на их полёте.
00:38
I think the evolution of insect flight is perhaps
7
22515
3141
Я считаю, что эволюция полёта насекомых, возможно,
00:41
one of the most important events in the history of life.
8
25656
2742
является одним из наиболее важных событий
всей истории развития жизни на Земле.
всей истории развития жизни на Земле.
00:44
Without insects, there'd be no flowering plants.
9
28398
2237
Если бы не было насекомых,
то не было бы цветковых растений.
то не было бы цветковых растений.
00:46
Without flowering plants, there would be no
10
30635
1916
А не было бы цветковых растений,
то не существовало бы
то не существовало бы
00:48
clever, fruit-eating primates giving TED Talks.
11
32551
3137
и умных, питающихся фруктами приматов,
произносящих речи для TED Talks.
произносящих речи для TED Talks.
00:51
(Laughter)
12
35688
2300
(Смех)
00:53
Now,
13
37988
1987
Итак,
00:55
David and Hidehiko and Ketaki
14
39975
3039
Дэвид и Хидехико и Кетаки
00:58
gave a very compelling story about
15
43014
3445
рассказали захватывающую историю
01:02
the similarities between fruit flies and humans,
16
46459
2805
об общих чертах, присущих
как плодовым мушкам, так и людям,
как плодовым мушкам, так и людям,
01:05
and there are many similarities,
17
49264
1489
и подобных сходных черт очень много,
01:06
and so you might think that if humans are similar to fruit flies,
18
50753
3002
и поэтому вы можете подумать, что если
люди схожи с плодовыми мушками,
люди схожи с плодовыми мушками,
01:09
the favorite behavior of a fruit fly might be this, for example --
19
53755
3797
то их излюбленным действием
будет следующее, например...
будет следующее, например...
01:13
(Laughter)
20
57552
2282
(Смех)
01:15
but in my talk, I don't want to emphasize on the similarities
21
59834
3191
но в своём выступлении, я хотел бы
обратить ваше внимание не на сходства
обратить ваше внимание не на сходства
01:18
between humans and fruit flies, but rather the differences,
22
63025
3067
людей и плодовых мушек, а скорее на различия,
01:21
and focus on the behaviors that I think fruit flies excel at doing.
23
66092
5287
и уделить особое внимание типам поведения,
в которых, как мне кажется, мушкам нет равных.
в которых, как мне кажется, мушкам нет равных.
01:27
And so I want to show you a high-speed video sequence
24
71379
2856
Итак, я хочу показать вам
высокоскоростное видео,
высокоскоростное видео,
01:30
of a fly shot at 7,000 frames per second in infrared lighting,
25
74235
3935
7 000 кадров в секунду, на котором
запечатлена муха, освещённая инфракрасными лучами,
запечатлена муха, освещённая инфракрасными лучами,
01:34
and to the right, off-screen, is an electronic looming predator
26
78170
4210
а справа, за пределами экрана,
затаился электронный хищник,
затаился электронный хищник,
01:38
that is going to go at the fly.
27
82380
1435
который собирается напасть на муху.
01:39
The fly is going to sense this predator.
28
83815
1838
Муха чувствует присутствие этого хищника.
01:41
It is going to extend its legs out.
29
85653
2455
Она вытягивает ножки.
01:44
It's going to sashay away
30
88108
1613
Она ускользает от него,
01:45
to live to fly another day.
31
89721
2565
жива-здорова.
01:48
Now I have carefully cropped this sequence
32
92286
2362
Сейчас, я очень аккуратно вырезал
именно эту последовательность кадров,
именно эту последовательность кадров,
01:50
to be exactly the duration of a human eye blink,
33
94648
3160
продолжительность которых в точности соответствует
времени мигания человеческого глаза.
времени мигания человеческого глаза.
01:53
so in the time that it would take you to blink your eye,
34
97808
2834
Получается, что за тот промежуток
времени, за который вы мигнёте,
времени, за который вы мигнёте,
01:56
the fly has seen this looming predator,
35
100642
3265
муха успела увидеть затаившегося хищника,
01:59
estimated its position, initiated a motor pattern to fly it away,
36
103907
6168
оценила его расположение, запустила
двигательный сценарий, чтобы отлететь от него,
двигательный сценарий, чтобы отлететь от него,
02:05
beating its wings at 220 times a second as it does so.
37
110075
4464
со скоростью вращения крыльев 220 раз в секунду.
02:10
I think this is a fascinating behavior
38
114539
1973
Я считаю, что это завораживающее поведение,
02:12
that shows how fast the fly's brain can process information.
39
116512
3921
свидетельствует о том, насколько быстро
мозг мухи способен обрабатывать информацию.
мозг мухи способен обрабатывать информацию.
02:16
Now, flight -- what does it take to fly?
40
120433
2842
Теперь о полете — что нужно для того,
что бы полететь?
что бы полететь?
02:19
Well, in order to fly, just as in a human aircraft,
41
123275
2864
Ну что ж, для того
чтобы полететь на обычном самолёте,
чтобы полететь на обычном самолёте,
02:22
you need wings that can generate sufficient aerodynamic forces,
42
126139
2735
нам понадобятся крылья, способные
возбудить достаточные аэродинамические силы,
возбудить достаточные аэродинамические силы,
02:24
you need an engine sufficient to generate the power required for flight,
43
128874
3546
двигатель, достаточной мощности,
способный выработать энергию для полёта,
способный выработать энергию для полёта,
02:28
and you need a controller,
44
132420
1709
а так же вам понадобится контроллер,
02:30
and in the first human aircraft, the controller was basically
45
134129
2626
в самых первых самолётах, контроллерами были
02:32
the brain of Orville and Wilbur sitting in the cockpit.
46
136755
4312
умы Орвилла и Вилбера,
помещённые в кабину пилота.
помещённые в кабину пилота.
02:36
Now, how does this compare to a fly?
47
141067
2753
Теперь посмотрим, как всё это
можно соотнести с полётом мухи.
можно соотнести с полётом мухи.
02:39
Well, I spent a lot of my early career trying to figure out
48
143820
3251
В самом начале своей карьеры
я потратил кучу времени, пытаясь понять,
я потратил кучу времени, пытаясь понять,
02:42
how insect wings generate enough force to keep the flies in the air.
49
147071
4336
каким образом крылья насекомого способны
выработать достаточную силу,
чтобы удержать муху в воздухе.
выработать достаточную силу,
чтобы удержать муху в воздухе.
02:47
And you might have heard how engineers proved
50
151407
1610
Вы, возможно, слышали, что инженеры доказали,
02:48
that bumblebees couldn't fly.
51
153017
2634
что шмели не могут летать.
02:51
Well, the problem was in thinking that the insect wings
52
155651
2620
Их ошибка заключается
в неправильном представлении, что крылья насекомых
в неправильном представлении, что крылья насекомых
02:54
function in the way that aircraft wings work. But they don't.
53
158271
3119
функционируют точно так же
как крылья самолёта. Но это не так.
как крылья самолёта. Но это не так.
02:57
And we tackle this problem by building giant,
54
161390
2854
Нам удалось решить эту проблему
при помощи гигантской,
при помощи гигантской,
03:00
dynamically scaled model robot insects
55
164244
3432
динамически подобной
модели насекомого-робота,
модели насекомого-робота,
03:03
that would flap in giant pools of mineral oil
56
167676
3336
машущего крыльями в громадных бассейнах,
заполненных минеральными маслами,
заполненных минеральными маслами,
03:06
where we could study the aerodynamic forces.
57
171012
2274
за счёт чего мы могли наблюдать
за аэродинамическими силами.
за аэродинамическими силами.
03:09
And it turns out that the insects flap their wings
58
173286
2158
И оказалось, что насекомые очень хитро машут
03:11
in a very clever way, at a very high angle of attack
59
175444
2592
собственными крыльями, так что
угол набегающего потока настолько велик,
угол набегающего потока настолько велик,
03:13
that creates a structure at the leading edge of the wing,
60
178036
3121
что создаёт особую структуру
на передней кромке крыла,
на передней кромке крыла,
03:17
a little tornado-like structure called a leading edge vortex,
61
181157
3199
похожую на вихрь, которую назвали
вихрь передней кромки.
вихрь передней кромки.
03:20
and it's that vortex that actually enables the wings
62
184356
2954
Именно этот вихрь позволяет крыльям
03:23
to make enough force for the animal to stay in the air.
63
187310
3359
генерировать достаточные силы,
чтобы удержать насекомое в воздухе.
чтобы удержать насекомое в воздухе.
03:26
But the thing that's actually most -- so, what's fascinating
64
190669
2428
Но на самом деле то, что
действительно потрясает воображение —
действительно потрясает воображение —
03:28
is not so much that the wing has some interesting morphology.
65
193097
2975
не столько относится к этим
интересным особенностям строения крыла.
интересным особенностям строения крыла.
03:31
What's clever is the way the fly flaps it,
66
196072
3645
Поражает, то насколько искусен
взмах крыла мухи,
взмах крыла мухи,
03:35
which of course ultimately is controlled by the nervous system,
67
199717
3136
который, в конце концов, контролируется
деятельностью нервной системы,
деятельностью нервной системы,
03:38
and this is what enables flies to perform
68
202853
2647
и именно она позволяет мухе выполнять
03:41
these remarkable aerial maneuvers.
69
205500
2807
эти замечательные воздушные манёвры.
03:44
Now, what about the engine?
70
208307
2097
Ну а что на счёт двигателя?
03:46
The engine of the fly is absolutely fascinating.
71
210404
2492
Двигатель мухи просто невероятен.
03:48
They have two types of flight muscle:
72
212896
1898
У них имеется два типа летательных мышц:
03:50
so-called power muscle, which is stretch-activated,
73
214794
2985
так называемые силовые мышцы,
активируемые за счёт растяжения,
активируемые за счёт растяжения,
03:53
which means that it activates itself and does not need to be controlled
74
217779
3726
это значит, что они активируют себя сами
и для их функционирования не требуется
и для их функционирования не требуется
03:57
on a contraction-by-contraction basis by the nervous system.
75
221505
3339
контроля со стороны нервной системы
при каждом их сокращении.
при каждом их сокращении.
04:00
It's specialized to generate the enormous power required for flight,
76
224844
4609
Их задачей является производство
огромного количества энергии, необходимого для полёта,
огромного количества энергии, необходимого для полёта,
04:05
and it fills the middle portion of the fly,
77
229453
2079
и они заполняют
всю среднюю часть туловища мухи,
всю среднюю часть туловища мухи,
04:07
so when a fly hits your windshield,
78
231532
1547
поэтому, когда муха ударяется
о ветровое стекло вашей машины,
о ветровое стекло вашей машины,
04:08
it's basically the power muscle that you're looking at.
79
233079
2406
вы видите как раз эти силовые мышцы.
04:11
But attached to the base of the wing
80
235485
2146
К основанию крыла также прикреплено
04:13
is a set of little, tiny control muscles
81
237631
2638
множество крошечных контролирующих мышц,
04:16
that are not very powerful at all, but they're very fast,
82
240269
3301
которые вовсе не отличаются
особой силой, но очень быстры
особой силой, но очень быстры
04:19
and they're able to reconfigure the hinge of the wing
83
243570
3206
и они способны
изменять конфигурацию петли крыла
изменять конфигурацию петли крыла
04:22
on a stroke-by-stroke basis,
84
246776
1762
после каждого взмаха,
04:24
and this is what enables the fly to change its wing
85
248538
3142
и как раз это позволяет мухе
изменять положение крыла
изменять положение крыла
04:27
and generate the changes in aerodynamic forces
86
251680
2971
и направление приложения аэродинамических сил,
04:30
which change its flight trajectory.
87
254651
2573
что, в свою очередь,
позволяет менять ей траекторию полёта.
позволяет менять ей траекторию полёта.
04:33
And of course, the role of the nervous system is to control all this.
88
257224
3563
И, конечно же, роль нервной системы
заключается в контроле всех этих процессов.
заключается в контроле всех этих процессов.
04:36
So let's look at the controller.
89
260787
1512
Посмотрим на устройство контроллера.
04:38
Now flies excel in the sorts of sensors
90
262299
2647
Мухи отличаются теми типами сенсоров,
04:40
that they carry to this problem.
91
264946
2284
которые используются
для решения проблемы полёта.
для решения проблемы полёта.
04:43
They have antennae that sense odors and detect wind detection.
92
267230
4127
У них есть щупальца, которые
улавливают запахи и определяют направление ветра.
улавливают запахи и определяют направление ветра.
04:47
They have a sophisticated eye which is
93
271357
1675
У них очень высокоразвитые глаза, которые
04:48
the fastest visual system on the planet.
94
273032
2456
являются самой быстродействующей системой
зрительных анализаторов на нашей планете.
зрительных анализаторов на нашей планете.
04:51
They have another set of eyes on the top of their head.
95
275488
2036
У них есть ещё одна пара глаз
на верхушке головы.
на верхушке головы.
04:53
We have no idea what they do.
96
277524
2052
Мы понятия не имеем, зачем они нужны.
04:55
They have sensors on their wing.
97
279576
2954
У них есть сенсоры на крыльях.
04:58
Their wing is covered with sensors, including sensors
98
282530
3760
Их крылья покрыты сенсорами, включая сенсоры,
05:02
that sense deformation of the wing.
99
286290
2046
способные чувствовать деформацию крыла.
05:04
They can even taste with their wings.
100
288336
2109
Они даже могут чувствовать вкус
благодаря крыльям.
благодаря крыльям.
05:06
One of the most sophisticated sensors a fly has
101
290445
2555
Самым высокочувствительным сенсором
является структура,
является структура,
05:08
is a structure called the halteres.
102
293000
1807
под названием жужжальца.
05:10
The halteres are actually gyroscopes.
103
294807
1879
Жужжальца по сути
представляют собой гироскопы.
представляют собой гироскопы.
05:12
These devices beat back and forth about 200 hertz during flight,
104
296686
4449
Эти устройства двигаются вперёд и назад
с частотой около 200Гц во время полёта,
с частотой около 200Гц во время полёта,
05:17
and the animal can use them to sense its body rotation
105
301135
2673
и с их помощью насекомое может
ощущать вращение собственного тела
ощущать вращение собственного тела
05:19
and initiate very, very fast corrective maneuvers.
106
303808
3968
и запускать чрезвычайно быстрые
корректирующие манёвры.
корректирующие манёвры.
05:23
But all of this sensory information has to be processed
107
307776
2329
Но все эти сенсорные данные требуют обработки
05:26
by a brain, and yes, indeed, flies have a brain,
108
310105
3720
мозгом, и да, у мух есть мозг,
05:29
a brain of about 100,000 neurons.
109
313825
3159
мозг, состоящий из около 100 000 нейронов.
05:32
Now several people at this conference
110
316984
2193
Несколько выступающих на этой конференции
05:35
have already suggested that fruit flies could serve neuroscience
111
319177
4808
уже предложили использовать
плодовых мушек в нейробиологических исследованиях,
плодовых мушек в нейробиологических исследованиях,
05:39
because they're a simple model of brain function.
112
323985
3247
потому что они представляют собой
простую модель мозговой деятельности.
простую модель мозговой деятельности.
05:43
And the basic punchline of my talk is,
113
327232
2077
Но я хочу перевернуть эти представления
05:45
I'd like to turn that over on its head.
114
329309
2658
вверх тормашками.
05:47
I don't think they're a simple model of anything.
115
331967
2628
Я не считаю, что мухи
являются простой моделью чего-либо.
являются простой моделью чего-либо.
05:50
And I think that flies are a great model.
116
334595
2477
Я думаю, что мухи являются великой моделью.
05:52
They're a great model for flies.
117
337072
2516
Они являются великой моделью для самих мух.
05:55
(Laughter)
118
339588
2481
(Смех)
05:57
And let's explore this notion of simplicity.
119
342069
3003
Давайте посмотрим, в чем же
заключается эта кажущаяся простота.
заключается эта кажущаяся простота.
06:00
So I think, unfortunately, a lot of neuroscientists,
120
345072
2431
Я думаю, что, к сожалению, многие нейробиологи,
06:03
we're all somewhat narcissistic.
121
347503
1832
отличаются в некотором роде самолюбованием.
06:05
When we think of brain, we of course imagine our own brain.
122
349335
3433
Когда мы думаем о мозге, то в первую очередь
представляем человеческий мозг.
представляем человеческий мозг.
06:08
But remember that this kind of brain,
123
352768
1960
Но учтите, что мозг такого типа,
06:10
which is much, much smaller
124
354728
1768
который намного меньше —
06:12
— instead of 100 billion neurons, it has 100,000 neurons —
125
356496
2678
вместо 100 млрд нейронов,
в нём всего 100 000 нейронов —
в нём всего 100 000 нейронов —
06:15
but this is the most common form of brain on the planet
126
359174
2882
является наиболее распространённым
видом мозга на нашей планете
видом мозга на нашей планете
06:17
and has been for 400 million years.
127
362056
2904
уже 400 миллионов лет.
06:20
And is it fair to say that it's simple?
128
364960
2288
И справедливо ли утверждать, что
он отличается простотой устройства?
он отличается простотой устройства?
06:23
Well, it's simple in the sense that it has fewer neurons,
129
367248
2095
Он, конечно же, проще
с точки зрения количества нейтронов,
с точки зрения количества нейтронов,
06:25
but is that a fair metric?
130
369343
1754
но справедливо ли сравнение, основанное
на данной системе показателей?
на данной системе показателей?
06:26
And I would propose it's not a fair metric.
131
371097
2276
Я считаю, что нет.
06:29
So let's sort of think about this. I think we have to compare --
132
373373
3100
Давайте разберёмся, почему это так.
Я считаю, что нам следует сравнивать…
Я считаю, что нам следует сравнивать…
06:32
(Laughter) —
133
376473
1559
(Смех)
06:33
we have to compare the size of the brain
134
378032
5121
Мы должны сравнивать размер мозга
06:39
with what the brain can do.
135
383153
2030
с тем количеством операций,
которые он может исполнять.
которые он может исполнять.
06:41
So I propose we have a Trump number,
136
385183
2881
К примеру, возьмём число Трампа,
06:43
and the Trump number is the ratio of this man's
137
388064
2865
где число Трампа — это
отношение поведенческого репертуара
отношение поведенческого репертуара
06:46
behavioral repertoire to the number of neurons in his brain.
138
390929
3679
этого человека к числу нейронов в его мозге.
06:50
We'll calculate the Trump number for the fruit fly.
139
394608
2668
Теперь рассчитаем число Трампа
для плодовой мушки.
для плодовой мушки.
06:53
Now, how many people here think the Trump number
140
397276
2684
Теперь, кто из вас считает, что число Трампа
06:55
is higher for the fruit fly?
141
399960
2489
больше у плодовой мушки?
06:58
(Applause)
142
402449
2431
(Аплодисменты)
07:00
It's a very smart, smart audience.
143
404880
3428
Вы очень смышлёная аудитория.
07:04
Yes, the inequality goes in this direction, or I would posit it.
144
408308
3327
Да, в действительности
неравенство смещено в эту сторону.
неравенство смещено в эту сторону.
07:07
Now I realize that it is a little bit absurd
145
411635
2382
Я понимаю, что слегка абсурдно
07:09
to compare the behavioral repertoire of a human to a fly.
146
414017
3558
сравнивать поведенческий репертуар
человека и мухи.
человека и мухи.
07:13
But let's take another animal just as an example. Here's a mouse.
147
417575
4143
Но давайте возьмём другое животное
для примера. Вот мышь.
для примера. Вот мышь.
07:17
A mouse has about 1,000 times as many neurons as a fly.
148
421718
4305
У мыши примерно в 1 000 раз
больше нейронов по сравнению с мухой.
больше нейронов по сравнению с мухой.
07:21
I used to study mice. When I studied mice,
149
426023
2027
Я занимался изучением мышей.
Когда я изучал мышей,
Когда я изучал мышей,
07:23
I used to talk really slowly.
150
428050
2837
я говорил очень медленно.
07:26
And then something happened when I started to work on flies.
151
430887
2576
И тут что-то произошло,
когда я начал работать с мухами.
когда я начал работать с мухами.
07:29
(Laughter)
152
433463
2412
(Смех)
07:31
And I think if you compare the natural history of flies and mice,
153
435875
3460
И если сравнить естественный ход
развития мух и мышей,
развития мух и мышей,
07:35
it's really comparable. They have to forage for food.
154
439335
3313
то они действительно аналогичны.
Им приходилось добывать себе пропитание.
Им приходилось добывать себе пропитание.
07:38
They have to engage in courtship.
155
442648
2447
Они участвуют в ухаживаниях.
07:40
They have sex. They hide from predators.
156
445095
3471
Они совокупляются.
Они прячутся от хищников.
Они прячутся от хищников.
07:44
They do a lot of the similar things.
157
448566
1980
Они делают множество сходных вещей.
07:46
But I would argue that flies do more.
158
450546
1718
Но я утверждаю,
что мухи делают намного больше.
что мухи делают намного больше.
07:48
So for example, I'm going to show you a sequence,
159
452264
3378
Так для примера, я покажу вам
последовательность кадров,
последовательность кадров,
07:51
and I have to say, some of my funding comes from the military,
160
455642
4205
я должен вас предупредить, что многие из этих заключений
получены в ходе военных исследований,
получены в ходе военных исследований,
07:55
so I'm showing this classified sequence
161
459847
2072
поэтому я покажу вам засекреченную съёмку
07:57
and you cannot discuss it outside of this room. Okay?
162
461919
4093
и вы не должны говорить об этом
за пределами данной аудитории. Хорошо?
за пределами данной аудитории. Хорошо?
08:01
So I want you to look at the payload
163
466012
1908
Я хочу,
что бы вы посмотрели на отделение груза,
что бы вы посмотрели на отделение груза,
08:03
at the tail of the fruit fly.
164
467920
3026
происходящее с хвоста плодовой мушки.
08:06
Watch it very closely,
165
470946
2101
Смотрите внимательно,
08:08
and you'll see why my six-year-old son
166
473047
4297
и вы поймёте, почему мой 6-летний сын
08:13
now wants to be a neuroscientist.
167
477344
4729
теперь хочет стать нейробиологом.
08:17
Wait for it.
168
482073
1179
Ждём.
08:19
Pshhew.
169
483252
1569
Пшшшу.
08:20
So at least you'll admit that if fruit flies are not as clever as mice,
170
484821
3084
Ну, теперь по крайней мере, вы согласитесь
с тем, что плодовые мушки глупее мышей,
с тем, что плодовые мушки глупее мышей,
08:23
they're at least as clever as pigeons. (Laughter)
171
487905
4916
но они по интеллекту
не уступают голубям. (Смех)
не уступают голубям. (Смех)
08:28
Now, I want to get across that it's not just a matter of numbers
172
492821
3967
Я хочу, что бы вы поняли,
что всё дело не только в числах,
что всё дело не только в числах,
08:32
but also the challenge for a fly to compute
173
496788
2598
но и в особенности обрабатывать
08:35
everything its brain has to compute with such tiny neurons.
174
499386
2849
необходимые данные при помощи
такого маленького числа нейронов.
такого маленького числа нейронов.
08:38
So this is a beautiful image of a visual interneuron from a mouse
175
502235
2988
Здесь представлено красивое изображение
зрительного промежуточного нейрона мыши,
зрительного промежуточного нейрона мыши,
08:41
that came from Jeff Lichtman's lab,
176
505223
2768
полученное лабораторией Джеффа Ликмана,
08:43
and you can see the wonderful images of brains
177
507991
3247
и вы можете увидеть
прекрасные изображения мозга,
прекрасные изображения мозга,
08:47
that he showed in his talk.
178
511238
3193
которые были показаны
в ходе его выступления.
в ходе его выступления.
08:50
But up in the corner, in the right corner, you'll see,
179
514431
2368
А здесь, в правом углу, можно видеть,
08:52
at the same scale, a visual interneuron from a fly.
180
516799
4112
в точно таком же масштабе,
зрительный промежуточный нейрон мухи.
зрительный промежуточный нейрон мухи.
08:56
And I'll expand this up.
181
520911
1841
Я увеличу изображение.
08:58
And it's a beautifully complex neuron.
182
522752
2170
Это прекрасный сложный нейрон.
09:00
It's just very, very tiny, and there's lots of biophysical challenges
183
524922
3485
Он совсем крошечный, но перед ним
стоит множество биофизических задач,
стоит множество биофизических задач,
09:04
with trying to compute information with tiny, tiny neurons.
184
528407
3623
которые можно решить путём обработки информации
при помощи этих крошечных нейронов.
при помощи этих крошечных нейронов.
09:07
How small can neurons get? Well, look at this interesting insect.
185
532030
3537
Насколько малыми по размеру могут быть нейроны?
Давайте посмотрим на одно интересное насекомое.
Давайте посмотрим на одно интересное насекомое.
09:11
It looks sort of like a fly. It has wings, it has eyes,
186
535567
2212
Оно похоже на муху. У него есть крылья, глаза,
09:13
it has antennae, its legs, complicated life history,
187
537779
2799
щупальца, ножки, сложный жизненный цикл,
09:16
it's a parasite, it has to fly around and find caterpillars
188
540578
3096
это паразит, он летает в поисках гусениц,
09:19
to parasatize,
189
543674
1382
на теле которых он паразитирует,
09:20
but not only is its brain the size of a salt grain,
190
545056
4115
и не то чтобы размер его мозга
был сопоставим с крупицей соли,
был сопоставим с крупицей соли,
09:25
which is comparable for a fruit fly,
191
549171
1969
а именно таков размер мозга плодовой мушки,
09:27
it is the size of a salt grain.
192
551140
2926
само это насекомое размером с крупицу соли.
09:29
So here's some other organisms at the similar scale.
193
554066
3635
Здесь представлены другие организмы,
обладающие сходными размерами.
обладающие сходными размерами.
09:33
This animal is the size of a paramecium and an amoeba,
194
557701
4130
Это существо размером с туфельку и амёбу,
09:37
and it has a brain of 7,000 neurons that's so small --
195
561831
3880
обладает мозгом из 7 000 нейтронов,
при этом оно такое маленькое —
при этом оно такое маленькое —
09:41
you know these things called cell bodies you've been hearing about,
196
565711
2456
вы знаете, этих существ ещё называют
клеточными телами,
клеточными телами,
09:44
where the nucleus of the neuron is?
197
568167
1651
где же у них располагаются ядра нейронов?
09:45
This animal gets rid of them because they take up too much space.
198
569818
3460
Эти микроорганизмы избавились от них,
потому что они занимали слишком много места.
потому что они занимали слишком много места.
09:49
So this is a session on frontiers in neuroscience.
199
573278
2473
В данной секции речь идёт о до сих пор
неисследованных областях нейробиологии.
неисследованных областях нейробиологии.
09:51
I would posit that one frontier in neuroscience is to figure out how the brain of that thing works.
200
575751
5360
Я утверждаю, что одной из таких областей
является изучение работы мозга подобных существ.
является изучение работы мозга подобных существ.
09:57
But let's think about this. How can you make a small number of neurons do a lot?
201
581111
5633
Давайте рассмотрим данный вопрос. Как можно
заставить небольшое количество нейронов делать многое?
заставить небольшое количество нейронов делать многое?
10:02
And I think, from an engineering perspective,
202
586744
2522
И я думаю, что с инженерной точки зрения,
10:05
you think of multiplexing.
203
589266
1729
вы подумали бы о мультиплексировании.
10:06
You can take a hardware and have that hardware
204
590995
2703
Мы можем взять аппаратные средства,
и с помощью них
и с помощью них
10:09
do different things at different times,
205
593698
1613
выполнять различные задачи
в разные промежутки времени,
в разные промежутки времени,
10:11
or have different parts of the hardware doing different things.
206
595311
2995
или же разные элементы аппаратных средств
будут выполнять различные операции.
будут выполнять различные операции.
10:14
And these are the two concepts I'd like to explore.
207
598306
3271
Вот те две концепции, которые я хотел бы рассмотреть.
10:17
And they're not concepts that I've come up with,
208
601577
1658
И я отнюдь не являюсь автором подобных концепций,
10:19
but concepts that have been proposed by others in the past.
209
603235
4545
данные концепции
были разработаны ещё до меня.
были разработаны ещё до меня.
10:23
And one idea comes from lessons from chewing crabs.
210
607780
3075
Одна из идей возникла
при изучении жевания крабов.
при изучении жевания крабов.
10:26
And I don't mean chewing the crabs.
211
610855
1867
Я не имею в виду поедание крабов.
10:28
I grew up in Baltimore, and I chew crabs very, very well.
212
612722
3599
Я вырос в Балтиморе, и отведал их сполна.
10:32
But I'm talking about the crabs actually doing the chewing.
213
616321
2857
Речь идёт о том,
каким образом крабы пережёвывают пищу.
каким образом крабы пережёвывают пищу.
10:35
Crab chewing is actually really fascinating.
214
619178
2030
Этот процесс пережёвывания
действительно очень интересен.
действительно очень интересен.
10:37
Crabs have this complicated structure under their carapace
215
621208
3259
У крабов имеется сложная структура,
которая расположена под панцирем,
которая расположена под панцирем,
10:40
called the gastric mill
216
624467
1310
её называют желудочной мышцей,
10:41
that grinds their food in a variety of different ways.
217
625777
2430
которая размалывает пищу
множеством различных способов.
множеством различных способов.
10:44
And here's an endoscopic movie of this structure.
218
628207
5259
Здесь показана эндоскопическая съёмка
данной структуры.
данной структуры.
10:49
The amazing thing about this is that it's controlled
219
633466
2560
Наиболее удивительно то,
что контроль над этим процессом
что контроль над этим процессом
10:51
by a really tiny set of neurons, about two dozen neurons
220
636026
3432
осуществляется с помощью очень малого набора нейронов —
их около двух десятков,
их около двух десятков,
10:55
that can produce a vast variety of different motor patterns,
221
639458
4963
и при этом они могут генерировать
огромное разнообразие двигательных паттернов,
огромное разнообразие двигательных паттернов,
11:00
and the reason it can do this is that this little tiny ganglion
222
644421
4347
и они способны на это благодаря
этому крошечному нервному узлу,
этому крошечному нервному узлу,
11:04
in the crab is actually inundated by many, many neuromodulators.
223
648768
4184
заполненному множеством нейромодуляторов.
11:08
You heard about neuromodulators earlier.
224
652952
2141
Вы уже слышали о нейромодуляторах.
11:10
There are more neuromodulators
225
655093
2225
По сути нейромодуляторов,
11:13
that alter, that innervate this structure than actually neurons in the structure,
226
657318
5485
запускающих, возбуждающих эту структуру,
больше чем нейронов в самой этой структуре,
больше чем нейронов в самой этой структуре,
11:18
and they're able to generate a complicated set of patterns.
227
662803
4242
и они способны генерировать
сложный набор паттернов.
сложный набор паттернов.
11:22
And this is the work by Eve Marder and her many colleagues
228
667045
3441
Эта работа была проведена Евой Мардер
и её многочисленными коллегами,
и её многочисленными коллегами,
11:26
who've been studying this fascinating system
229
670486
2295
изучавшими эту
чрезвычайно интересную систему,
чрезвычайно интересную систему,
11:28
that show how a smaller cluster of neurons
230
672781
2152
которая доказывает тот факт,
что небольшое скопление нейронов
что небольшое скопление нейронов
11:30
can do many, many, many things
231
674933
1825
может выполнять огромное количество действий
11:32
because of neuromodulation that can take place on a moment-by-moment basis.
232
676758
4856
благодаря процессам нейромодуляции,
которые протекают в каждый момент времени.
которые протекают в каждый момент времени.
11:37
So this is basically multiplexing in time.
233
681614
2439
Так что это своего рода
мультиплексирование по времени.
мультиплексирование по времени.
11:39
Imagine a network of neurons with one neuromodulator.
234
684053
2785
Представьте себе
сеть нейронов с одним нейромодулятором.
сеть нейронов с одним нейромодулятором.
11:42
You select one set of cells to perform one sort of behavior,
235
686838
3478
Вы выбираете один набор клеток
для осуществления одного типа поведения,
для осуществления одного типа поведения,
11:46
another neuromodulator, another set of cells,
236
690316
2618
другой неромодулятор,
другой набор клеток,
другой набор клеток,
11:48
a different pattern, and you can imagine
237
692934
1713
другой поведенческий паттерн,
и теперь вы можете
и теперь вы можете
11:50
you could extrapolate to a very, very complicated system.
238
694647
3878
экстраполировать данную систему
до очень и очень сложной.
до очень и очень сложной.
11:54
Is there any evidence that flies do this?
239
698525
2094
Существую ли какие-либо свидетельства
наличия подобных процессов у мух?
наличия подобных процессов у мух?
11:56
Well, for many years in my laboratory and other laboratories around the world,
240
700619
3375
Что ж, в течение многих лет моя лаборатория
и многие другие лаборатории по всему миру
и многие другие лаборатории по всему миру
11:59
we've been studying fly behaviors in little flight simulators.
241
703994
2648
занимались изучением поведения мух
с использованием маленьких симуляторов полёта.
с использованием маленьких симуляторов полёта.
12:02
You can tether a fly to a little stick.
242
706642
1706
Можно привязать муху
к крошечной палочке.
к крошечной палочке.
12:04
You can measure the aerodynamic forces it's creating.
243
708348
2501
Можно измерять создаваемые ей
аэродинамические силы.
аэродинамические силы.
12:06
You can let the fly play a little video game
244
710849
2546
Мы позволяем мухе
сыграть в небольшую электронную игру,
сыграть в небольшую электронную игру,
12:09
by letting it fly around in a visual display.
245
713395
3878
при этом она будет облетать экран дисплея.
12:13
So let me show you a little tiny sequence of this.
246
717273
2337
Перед вами крошечный отрезок
этого эксперимента.
этого эксперимента.
12:15
Here's a fly
247
719610
1227
Вот муха
12:16
and a large infrared view of the fly in the flight simulator,
248
720837
3437
и инфракрасное представление мухи
в симуляторе полётов,
в симуляторе полётов,
12:20
and this is a game the flies love to play.
249
724274
1955
а вот игра, в которую любит играть муха.
12:22
You allow them to steer towards the little stripe,
250
726229
2437
Мы позволяем ей двигаться
в направлении маленькой полосочки,
в направлении маленькой полосочки,
12:24
and they'll just steer towards that stripe forever.
251
728666
2825
и так она может
двигаться в этом направлении вечно.
двигаться в этом направлении вечно.
12:27
It's part of their visual guidance system.
252
731491
3558
Это элемент её системы
визуального неведения.
визуального неведения.
12:30
But very, very recently, it's been possible
253
735049
2345
Но совсем недавно стало возможным
12:33
to modify these sorts of behavioral arenas for physiologies.
254
737394
4940
смоделировать подобные поведенческие сцены
с точки зрения физиологии.
с точки зрения физиологии.
12:38
So this is the preparation that one of my former post-docs,
255
742334
2488
Это подготовительная работа, осуществлённая
одним из моих бывших научных сотрудников
одним из моих бывших научных сотрудников
12:40
Gaby Maimon, who's now at Rockefeller, developed,
256
744822
2443
Габи Маймон,
12:43
and it's basically a flight simulator
257
747265
1686
в принципе, это и есть симулятор полёта,
12:44
but under conditions where you actually can stick an electrode
258
748951
3075
но особенность заключается в том, что
электрод можно закрепить непосредственно
электрод можно закрепить непосредственно
12:47
in the brain of the fly and record
259
752026
2264
в мозге мухи и фиксировать сведения
12:50
from a genetically identified neuron in the fly's brain.
260
754290
3656
с генетически выявленного нейрона
в мозге мухи.
в мозге мухи.
12:53
And this is what one of these experiments looks like.
261
757946
2298
А вот так выглядит
один из таких экспериментов.
один из таких экспериментов.
12:56
It was a sequence taken from another post-doc in the lab,
262
760244
2971
Вот последовательность из исследования
ещё одного научного сотрудника из моей лаборатории,
ещё одного научного сотрудника из моей лаборатории,
12:59
Bettina Schnell.
263
763215
1199
Беттины Шанел.
13:00
The green trace at the bottom is the membrane potential
264
764414
3392
Зелёная кривая снизу —
это мембранный потенциал
это мембранный потенциал
13:03
of a neuron in the fly's brain,
265
767806
2030
нейрона в мозге мухи,
13:05
and you'll see the fly start to fly, and the fly is actually
266
769836
2942
и можно видеть, что
когда муха поднимается в воздух,
когда муха поднимается в воздух,
13:08
controlling the rotation of that visual pattern itself
267
772778
3279
она на самом деле самостоятельно
контролирует вращение этого визуального паттерна
контролирует вращение этого визуального паттерна
13:11
by its own wing motion,
268
776057
1479
посредством движения
собственных крыльев.
собственных крыльев.
13:13
and you can see this visual interneuron
269
777536
2110
И мы можем видеть
ответную реакцию зрительного
ответную реакцию зрительного
13:15
respond to the pattern of wing motion as the fly flies.
270
779646
3908
промежуточного нейрона на ход движений
крыла во время полёта.
крыла во время полёта.
13:19
So for the first time we've actually been able to record
271
783554
2376
Так мы в первый раз
смогли считать информацию
смогли считать информацию
13:21
from neurons in the fly's brain while the fly
272
785930
2908
с нейронов мозга мухи во время
13:24
is performing sophisticated behaviors such as flight.
273
788838
4468
осуществления такого сложного
типа поведения как полет.
типа поведения как полет.
13:29
And one of the lessons we've been learning
274
793306
1855
И одна вещь, которую мы продолжаем
изучать в течение многих лет —
изучать в течение многих лет —
13:31
is that the physiology of cells that we've been studying
275
795161
2420
это то, что физиологические
характеристики клеток у мух,
характеристики клеток у мух,
13:33
for many years in quiescent flies
276
797581
2421
находящихся в состоянии покоя,
13:35
is not the same as the physiology of those cells
277
800002
2648
отличаются от подобных характеристик
13:38
when the flies actually engage in active behaviors
278
802650
2736
в случае если муха активна —
13:41
like flying and walking and so forth.
279
805386
2539
летит, ходит и тому подобное.
13:43
And why is the physiology different?
280
807925
2925
Так почему же физиология различается?
13:46
Well it turns out it's these neuromodulators,
281
810850
2057
Оказывается, что эти нейромодуляторы
13:48
just like the neuromodulators in that little tiny ganglion in the crabs.
282
812907
3951
схожи с нейромодуляторами
в этом крошечном нервном узле краба.
в этом крошечном нервном узле краба.
13:52
So here's a picture of the octopamine system.
283
816858
2550
На рисунке представлена система октопамина.
13:55
Octopamine is a neuromodulator
284
819408
1754
Октопамин — нейромодулятор,
13:57
that seems to play an important role in flight and other behaviors.
285
821162
4336
который играет важную роль как в процессе полёта,
так и для осуществления других поведенческих паттернов.
так и для осуществления других поведенческих паттернов.
14:01
But this is just one of many neuromodulators
286
825498
2472
Но это всего лишь один
из множества нейромодуляторов,
из множества нейромодуляторов,
14:03
that's in the fly's brain.
287
827970
1071
которые присутствуют в мозге мухи.
14:04
So I really think that, as we learn more,
288
829041
2666
Поэтому я думаю, в конечном счёте
14:07
it's going to turn out that the whole fly brain
289
831707
2527
выяснится, что мозг мухи в целом
14:10
is just like a large version of this stomatogastric ganglion,
290
834234
3089
представляет собой укрупнённую версию
ротожелудочного нервного узла,
ротожелудочного нервного узла,
14:13
and that's one of the reasons why it can do so much with so few neurons.
291
837323
4360
и это ещё одно объяснение как с помощью малого
числа нейронов можно сделать так много.
числа нейронов можно сделать так много.
14:17
Now, another idea, another way of multiplexing
292
841683
2787
Теперь, ещё одна идея,
другой способ мультиплексирования —
другой способ мультиплексирования —
14:20
is multiplexing in space,
293
844470
1656
это мультиплексирование в пространстве,
14:22
having different parts of a neuron
294
846126
1694
когда разные части нейрона
14:23
do different things at the same time.
295
847820
2122
занимаются разными операциями
в одно и то же время.
в одно и то же время.
14:25
So here's two sort of canonical neurons
296
849942
1833
Вот два вида канонических нейронов
14:27
from a vertebrate and an invertebrate,
297
851775
2285
у позвоночных и беспозвоночных,
14:29
a human pyramidal neuron from Ramon y Cajal,
298
854060
3250
человеческий пирамидальный нейрон,
открытый Рамоном И Кахал,
открытый Рамоном И Кахал,
14:33
and another cell to the right, a non-spiking interneuron,
299
857310
4003
а другая клетка справа,
бесспайковый промежуточный нейрон,
бесспайковый промежуточный нейрон,
14:37
and this is the work of Alan Watson and Malcolm Burrows many years ago,
300
861313
4147
это работа Алана Уотсона и Малкольма Берроуза,
проведённая много лет назад.
проведённая много лет назад.
14:41
and Malcolm Burrows came up with a pretty interesting idea
301
865460
3075
У Малькольма Берроуза
возникла очень интересная идея,
возникла очень интересная идея,
14:44
based on the fact that this neuron from a locust
302
868535
2882
основанная на том факте,
что нейрон, принадлежащий саранче,
что нейрон, принадлежащий саранче,
14:47
does not fire action potentials.
303
871417
1959
не запускает потенциалы действия.
14:49
It's a non-spiking cell.
304
873376
1748
Это бесспайковая клетка.
14:51
So a typical cell, like the neurons in our brain,
305
875124
2780
Так любая типовая клетка,
такая как нейрон мозга,
такая как нейрон мозга,
14:53
has a region called the dendrites that receives input,
306
877904
2752
обладает областью, называемый дендритом,
который служит для получения входных сигналов,
который служит для получения входных сигналов,
14:56
and that input sums together
307
880656
2589
а сложение этих входных сигналов
14:59
and will produce action potentials
308
883245
2296
и приводит к генерации потенциалов действия,
15:01
that run down the axon and then activate
309
885541
2331
которые передаются аксону и затем запускают
15:03
all the output regions of the neuron.
310
887872
2296
все участки выработки
выходных сигналов нейроном.
выходных сигналов нейроном.
15:06
But non-spiking neurons are actually quite complicated
311
890168
2876
Но бесспайковые нейроны
обладают довольно сложным строением,
обладают довольно сложным строением,
15:08
because they can have input synapses and output synapses
312
893044
3112
так как имеют интегрированные
входные и выходные синапсы,
входные и выходные синапсы,
15:12
all interdigitated, and there's no single action potential
313
896156
3663
и не имеется единственного потенциала действия,
15:15
that drives all the outputs at the same time.
314
899819
3126
который бы позволил запустить
все выходные сигналы единовременно.
все выходные сигналы единовременно.
15:18
So there's a possibility that you have computational compartments
315
902945
3907
Возможно, имеются вычислительные ячейки,
15:22
that allow the different parts of the neuron
316
906852
3978
которые позволяют
отдельным участкам нейрона
отдельным участкам нейрона
15:26
to do different things at the same time.
317
910830
2560
осуществлять различные операции одновременно.
15:29
So these basic concepts of multitasking in time
318
913390
4671
Так эти две фундаментальные концепции
многозадачности во времени
многозадачности во времени
15:33
and multitasking in space,
319
918061
2361
и многозадачности в пространстве,
15:36
I think these are things that are true in our brains as well,
320
920422
2832
как мне кажется, верны и для нашего мозга,
15:39
but I think the insects are the true masters of this.
321
923254
2577
но именно насекомые
по-настоящему преуспели в этом.
по-настоящему преуспели в этом.
15:41
So I hope you think of insects a little bit differently next time,
322
925831
3116
Я надеюсь, что теперь вы будете
немного иначе воспринимать насекомых,
немного иначе воспринимать насекомых,
15:44
and as I say up here, please think before you swat.
323
928947
2935
и как написано здесь, пожалуйста, подумайте,
прежде чем прихлопните очередное насекомое.
прежде чем прихлопните очередное насекомое.
15:47
(Applause)
324
931882
2953
(Аплодисменты)
ABOUT THE SPEAKER
Michael Dickinson - BiologistMost people are irritated by the buzzing of a fly's wings. But biologist Michael Dickinson views the sound with a deep sense of wonder.
Why you should listen
Some things are so commonplace that they barely register our attention. Michael Dickinson has dedicated much of his research to one such thing -- the flight of the fly. Dickinson aims to understand how a fly's nervous system allows it to accomplish such incredible aerodynamic feats. Affectionately dubbed the "Fly Guy" by The Scientist, Dickinson's research brings together zoology, neuroscience and fluid mechanics.
Dickinson was named a MacArthur Fellow in 2001. He is now a professor of biology at the University of Washington, where he heads The Dickinson Lab. The lab conducts research into insect flight control, animal brain recordings, animal/robot interactions and animal visual navigation and welcomes students with an interest in studying insect flight, behavior and evolution from an interdisciplinary approach perspective.
Michael Dickinson | Speaker | TED.com