TEDGlobal 2012
Read Montague: What we're learning from 5,000 brains
Read Montague: Čo sa dá naučiť z 5000 mozgov
Filmed:
Readability: 4
763,896 views
Myši, chrobáky a škrečky už nie sú jediným spôsobom ako skúmať mozog. Funkčná magnetická rezonancia (fMR) umožňuje vedcom zmapovať mozgovú aktivitu v živých, dýchajúcich, rozhodovania schopných ľuďoch. Read Montague podáva prehľad o tom, ako nám táto technológia pomáha pochopiť zložité spôsoby našej interakcie s inými ľuďmi.
Read Montague - Behavioral Neuroscientist
What does "normal behavior" look like? To find out, Read Montague is imaging thousands of brains at work. Full bio
What does "normal behavior" look like? To find out, Read Montague is imaging thousands of brains at work. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:16
Other people. Everyone is interested in other people.
0
474
2809
Iní ľudia. Každého zaujímajú iní ľudia.
00:19
Everyone has relationships with other people,
1
3283
2123
Každý je vo vzťahu s inými ľuďmi
00:21
and they're interested in these relationships
2
5406
1592
a má o tieto vzťahy záujem
00:22
for a variety of reasons.
3
6998
1855
z niekoľkých príčin.
00:24
Good relationships, bad relationships,
4
8853
2012
Dobré vzťahy, zlé vzťahy, otravné
00:26
annoying relationships, agnostic relationships,
5
10865
3146
vzťahy, vzťahy s neznámymi ...
00:29
and what I'm going to do is focus on the central piece
6
14011
3424
Zameriam sa na ústrednú časť
00:33
of an interaction that goes on in a relationship.
7
17435
3303
interakcie, ktorá vo vzťahoch prebieha.
00:36
So I'm going to take as inspiration the fact that we're all
8
20738
2336
Za inšpiráciu budem pokladať skutočnosť,
00:38
interested in interacting with other people,
9
23074
2425
že sme zaujatí interagovaním s ostatnými ľuďmi.
00:41
I'm going to completely strip it of all its complicating features,
10
25499
3832
Zbavím ho všetkých komplikovaných vlastností
00:45
and I'm going to turn that object, that simplified object,
11
29331
3894
a tento zjednodušený objekt premením
00:49
into a scientific probe, and provide the early stages,
12
33225
4150
na vedecký výskum a poskytnem rané štádium,
00:53
embryonic stages of new insights into what happens
13
37375
2449
počiatočné štádium nového chápania toho, čo sa deje
00:55
in two brains while they simultaneously interact.
14
39824
3650
v dvoch mozgoch, zatiaľ čo simultánne interagujú.
00:59
But before I do that, let me tell you a couple of things
15
43474
2293
Ale predtým mi dovoľte povedať pár vecí,
01:01
that made this possible.
16
45767
1699
ktoré toto umožnili.
01:03
The first is we can now eavesdrop safely
17
47466
2781
Poprvé, teraz môžeme bezpečne sledovať
01:06
on healthy brain activity.
18
50247
2711
aktivitu zdravého mozgu.
01:08
Without needles and radioactivity,
19
52958
2577
Bez ihiel a rádioaktivity,
01:11
without any kind of clinical reason, we can go down the street
20
55535
2863
bez akéhokoľvek vedeckého myslenia, môžeme kráčať po ulici
01:14
and record from your friends' and neighbors' brains
21
58398
3127
a zaznamenať aktivitu mozgov vašich priateľov a susedov
01:17
while they do a variety of cognitive tasks, and we use
22
61525
2538
počas rôznych kognitívnych úloh s využitím
01:19
a method called functional magnetic resonance imaging.
23
64063
3734
tzv. funkčnej magnetickej rezonancie.
01:23
You've probably all read about it or heard about in some
24
67797
2325
Pravdepodobne ste o nej už čo-to počuli.
01:26
incarnation. Let me give you a two-sentence version of it.
25
70122
4378
Ja vám ponúknem vysvetlenie v dvoch vetách.
01:30
So we've all heard of MRIs. MRIs use magnetic fields
26
74500
3484
Všetci poznáme MR. MR využíva magnetické polia
01:33
and radio waves and they take snapshots of your brain
27
77984
2029
a rádiové vlny na vytvorenie obrazov vášho
01:35
or your knee or your stomach,
28
80013
2361
mozgu, kolena, či žalúdka,
01:38
grayscale images that are frozen in time.
29
82374
2045
ktoré sú čiernobiele a zastavené v čase.
01:40
In the 1990s, it was discovered you could use
30
84419
2321
V 90. rokoch sa zistilo, že tie isté
01:42
the same machines in a different mode,
31
86740
2659
prístroje možno použiť v inom programe,
01:45
and in that mode, you could make microscopic blood flow
32
89399
2346
ktorý umožňuje vytvoriť mikroskopické obrazy prietoku krvi
01:47
movies from hundreds of thousands of sites independently in the brain.
33
91745
3300
zo stoviek až tisícok miest v mozgu nezávisle od seba.
01:50
Okay, so what? In fact, the so what is, in the brain,
34
95045
3200
Dobre, no a? V skutočnosti to „no a" je v mozgu --
01:54
changes in neural activity, the things that make your brain work,
35
98245
3832
zmeny nervovej aktivity, to, čo umožňuje vášmu mozgu pracovať,
01:57
the things that make your software work in your brain,
36
102077
2010
to, čo umožňuje vášmu softvéru v mozgu fungovať,
01:59
are tightly correlated with changes in blood flow.
37
104087
2489
to všetko je úzko prepojené so zmenami prietoku krvi.
02:02
You make a blood flow movie, you have an independent
38
106576
1973
Ak urobíte obraz prietoku krvi, dostanete
02:04
proxy of brain activity.
39
108549
2339
nezávislého zástupcu mozgovej aktivity.
02:06
This has literally revolutionized cognitive science.
40
110888
3034
Toto spôsobilo doslova revolúciu v kognitívnej vede.
02:09
Take any cognitive domain you want, memory,
41
113922
1991
Vezmite si akúkoľvek kognitívnu oblasť -- pamäť,
02:11
motor planning, thinking about your mother-in-law,
42
115913
2141
plánovanie motoriky, premýšľanie o vašej svokre,
02:13
getting angry at people, emotional response, it goes on and on,
43
118054
3715
nahnevať sa na ľudí, emotívna reakcia, atď.,
02:17
put people into functional MRI devices, and
44
121769
3089
vložte ľudí do prístroja funkčnej MR
02:20
image how these kinds of variables map onto brain activity.
45
124858
3383
a zachyťte, ako tieto rôzne premenné zobrazujú mozgovú aktivitu.
02:24
It's in its early stages, and it's crude by some measures,
46
128241
2849
Ešte je to len v začiatkoch a niektoré merania sú iba približné,
02:26
but in fact, 20 years ago, we were at nothing.
47
131090
2568
ale pred 20 rokmi sme nemali ani to.
02:29
You couldn't do people like this. You couldn't do healthy people.
48
133658
2359
Vtedy sa to takto nedalo. Nedalo sa použiť zdravých ľudí.
02:31
That's caused a literal revolution, and it's opened us up
49
136017
2488
Je to doslova revolúcia, ktorá otvorila dvere novým
02:34
to a new experimental preparation. Neurobiologists,
50
138505
2818
preparátom na výskumy. Neurobiológovia,
02:37
as you well know, have lots of experimental preps,
51
141323
3760
ako dobre viete, majú veľa preparátov na výskumy --
02:40
worms and rodents and fruit flies and things like this.
52
145083
3141
červíky, hlodavce, ovocné mušky, atď.
02:44
And now, we have a new experimental prep: human beings.
53
148224
3397
A teraz máme nový preparát: ľudí.
02:47
We can now use human beings to study and model
54
151621
3761
Môžeme ich použiť na výskum a následne modelovať
02:51
the software in human beings, and we have a few
55
155382
2950
softvér, ktorý sa nachádza v ľuďoch. Už máme
02:54
burgeoning biological measures.
56
158332
2835
zopár biologických meraní v rozkvete.
02:57
Okay, let me give you one example of the kinds of experiments that people do,
57
161167
3887
Uvediem jeden príklad z výskumov, ktoré ľudia
03:00
and it's in the area of what you'd call valuation.
58
165054
2677
robia v hodnotiacej oblasti.
03:03
Valuation is just what you think it is, you know?
59
167731
2135
Hodnotiť znamená povedať, čo si o niečom myslíte , OK?
03:05
If you went and you were valuing two companies against
60
169866
2804
Ak by ste hodnotili dve spoločnosti ich porovnávaním,
03:08
one another, you'd want to know which was more valuable.
61
172670
2736
chceli by ste vedieť, ktorá ma vyššie hodnotenie.
03:11
Cultures discovered the key feature of valuation thousands of years ago.
62
175406
3879
Prínos hodnotenia bol objavený už pred tisíckami rokov.
03:15
If you want to compare oranges to windshields, what do you do?
63
179285
2690
Ak by ste chceli porovnať pomaranče s čelným sklom, čo by ste urobili?
03:17
Well, you can't compare oranges to windshields.
64
181975
2356
Správne, nedajú sa porovnať.
03:20
They're immiscible. They don't mix with one another.
65
184331
2255
Nie sú miešateľné. Nepasujú k sebe.
03:22
So instead, you convert them to a common currency scale,
66
186586
2351
Takže namiesto toho ich premeníme na spoločnú mieru,
03:24
put them on that scale, and value them accordingly.
67
188937
2706
premeriame, a následne ohodnotíme.
03:27
Well, your brain has to do something just like that as well,
68
191643
3436
Váš mozog tiež musí robiť to isté
03:30
and we're now beginning to understand and identify
69
195079
2488
a my začíname chápať a identifikovať
03:33
brain systems involved in valuation,
70
197567
2137
systémy mozgu, ktoré sa podieľajú na hodnotení
03:35
and one of them includes a neurotransmitter system
71
199704
2632
a jeden z nich zahŕňa systém neurotransmiterov,
03:38
whose cells are located in your brainstem
72
202336
2632
bunky ktorého sa nachádzajú v mozgovom kmeni
03:40
and deliver the chemical dopamine to the rest of your brain.
73
204968
3175
a rozvádzajú chemický dopamín po zvyšku mozgu.
03:44
I won't go through the details of it, but that's an important
74
208143
2442
Nepôjdem do detailov, ale je to dôležitý
03:46
discovery, and we know a good bit about that now,
75
210585
2157
objav a teraz už toho vieme dosť, a to je len
03:48
and it's just a small piece of it, but it's important because
76
212742
2230
zlomok, ale je to dôležité, lebo ide
03:50
those are the neurons that you would lose if you had Parkinson's disease,
77
214972
3275
o neuróny, ktoré by ste stratili, ak by ste mali Parkinsonovu chorobu,
03:54
and they're also the neurons that are hijacked by literally
78
218247
2016
a ktorých sa zmocní doslova každá
03:56
every drug of abuse, and that makes sense.
79
220263
2232
droga a dáva to zmysel.
03:58
Drugs of abuse would come in, and they would change
80
222495
2336
Droga by zasiahla a zmenila spôsob,
04:00
the way you value the world. They change the way
81
224831
1789
akým svet hodnotíte. Menia spôsob, akým
04:02
you value the symbols associated with your drug of choice,
82
226620
3199
hodnotíte symboly asociované s drogou, ktorú užívate,
04:05
and they make you value that over everything else.
83
229819
2514
a donútia vás ceniť si ju nadovšetko iné.
04:08
Here's the key feature though. These neurons are also
84
232333
3021
Avšak pes ja zakopaný v tom, že tieto neuróny sa tiež
04:11
involved in the way you can assign value to literally abstract ideas,
85
235354
3501
podieľajú na pripisovaní hodnoty doslova abstraktným myšlienkam.
04:14
and I put some symbols up here that we assign value to
86
238855
2041
Uviedol som zopár symbolov, ktorým pripisujeme hodnotu
04:16
for various reasons.
87
240896
2720
z rôznych príčin.
04:19
We have a behavioral superpower in our brain,
88
243616
2689
V mozgu máme supersilu, ktorá riadi naše správanie
04:22
and it at least in part involves dopamine.
89
246305
1753
a aspoň čiastočne obsahuje dopamín.
04:23
We can deny every instinct we have for survival for an idea,
90
248058
4189
Pre myšlienku, obyčajnú myšlienku dokážeme odoprieť akýkoľvek inštinkt
04:28
for a mere idea. No other species can do that.
91
252247
4005
na prežitie. Žiadny iný druh to nedokáže.
04:32
In 1997, the cult Heaven's Gate committed mass suicide
92
256252
3606
V r. 1997 kult Nebeská brána spáchal hromadnú samovraždu
04:35
predicated on the idea that there was a spaceship
93
259858
2215
na základe myšlienky, že v chvoste vtedy viditeľnej Hale-Boppovej
04:37
hiding in the tail of the then-visible comet Hale-Bopp
94
262073
3785
kométy sa skrývala vesmírna loď, ktorá na nich
04:41
waiting to take them to the next level. It was an incredibly tragic event.
95
265858
4272
čakala, aby ich vzala na vyššiu úroveň. Bola to neskutočne tragická udalosť.
04:46
More than two thirds of them had college degrees.
96
270130
3485
Viac ako dve tretiny z nich mali akademický titul.
04:49
But the point here is they were able to deny their instincts for survival
97
273615
3723
Podstatou je, že boli schopní poprieť inštinkt na prežitie za pomoci
04:53
using exactly the same systems that were put there
98
277338
2866
tých istých systémov, ktoré im boli dané, aby
04:56
to make them survive. That's a lot of control, okay?
99
280204
4042
prežili. To už je dosť vysoká miera ovládania, OK?
05:00
One thing that I've left out of this narrative
100
284246
2089
Zo svojho rozprávania som očividne vynechal
05:02
is the obvious thing, which is the focus of the rest of my
101
286335
2234
jednu vec, na ktorú sa zameriam po zvyšok prejavu,
05:04
little talk, and that is other people.
102
288569
2159
a to na iných ľudí.
05:06
These same valuation systems are redeployed
103
290728
2996
Tie isté hodnotiace systémy sa presúvajú,
05:09
when we're valuing interactions with other people.
104
293724
2492
keď hodnotíme interakcie s inými ľuďmi.
05:12
So this same dopamine system that gets addicted to drugs,
105
296216
3271
Ten istý dopamínový systém, ktorý si vybuduje závislosť na drogách,
05:15
that makes you freeze when you get Parkinson's disease,
106
299487
2524
ktorý spôsobuje stuhnutosť pri Parkinsonovej chorobe,
05:17
that contributes to various forms of psychosis,
107
302011
3077
ktorý má podiel na rôznych formách psychózy,
05:20
is also redeployed to value interactions with other people
108
305088
3920
sa tiež prenáša pri hodnotení interakcií s inými ľuďmi
05:24
and to assign value to gestures that you do
109
309008
2896
a pripisovaní hodnoty gestám, ktoré robíte
05:27
when you're interacting with somebody else.
110
311904
2574
pri interakcii s niekým iným.
05:30
Let me give you an example of this.
111
314478
2577
Uvediem príklad.
05:32
You bring to the table such enormous processing power
112
317055
2967
V tejto oblasti vynakladáte takú enormnú silu na spracovanie,
05:35
in this domain that you hardly even notice it.
113
320022
2624
že si to niekedy sotva všimnete.
05:38
Let me just give you a few examples. So here's a baby.
114
322646
1467
Uvediem zopár príkladov. Máme tu dieťa.
05:40
She's three months old. She still poops in her diapers and she can't do calculus.
115
324113
3730
Má tri mesiace. Stále kaká do plienok a nevie počítať.
05:43
She's related to me. Somebody will be very glad that she's up here on the screen.
116
327843
3353
Je to moja príbuzná. Niekto sa isto poteší, že ju tu ukazujem.
05:47
You can cover up one of her eyes, and you can still read
117
331196
2376
Môžete si rukou zakryť jedno z jej očí a stále dokážete
05:49
something in the other eye, and I see sort of curiosity
118
333572
2755
niečo prečítať v tom druhom. V jednom oku vidím zvedavosť
05:52
in one eye, I see maybe a little bit of surprise in the other.
119
336327
3597
a v druhom možno trochu prekvapenia.
05:55
Here's a couple. They're sharing a moment together,
120
339924
3179
Tu je pár. Trávia spolu čas.
05:59
and we've even done an experiment where you can cut out
121
343103
1318
Spravili sme dokonca výskum, v ktorom môžete z toho obrázku
06:00
different pieces of this frame and you can still see
122
344421
3007
vyrezať rôzne kúsky a stále budete vidieť, že ten
06:03
that they're sharing it. They're sharing it sort of in parallel.
123
347428
2504
čas trávia spolu. Trávia ho tak trochu paralelne.
06:05
Now, the elements of the scene also communicate this
124
349932
2463
Rôzne prvky na obrázku nám to hovoria,
06:08
to us, but you can read it straight off their faces,
125
352395
2235
ale možno to prečítať aj priamo z ich tvárí,
06:10
and if you compare their faces to normal faces, it would be a very subtle cue.
126
354630
3503
a ak porovnáte ich tváre s normálnymi tvárami, bola by to iba slabá nápoveda.
06:14
Here's another couple. He's projecting out at us,
127
358133
3347
Tu je ďalší pár. On je obrátený k nám
06:17
and she's clearly projecting, you know,
128
361480
2888
a ona k nemu, pričom z nej jasne vyžaruje
06:20
love and admiration at him.
129
364368
2263
láska a obdiv k nemu.
06:22
Here's another couple. (Laughter)
130
366631
3635
Tu je iný pár. (Smiech)
06:26
And I'm thinking I'm not seeing love and admiration on the left. (Laughter)
131
370266
5150
Myslím, že naľavo nemožno hovoriť o láske a obdive. (Smiech)
06:31
In fact, I know this is his sister, and you can just see
132
375416
2560
V skutočnosti je to jeho sestra a viete si predstaviť,
06:33
him saying, "Okay, we're doing this for the camera,
133
377976
2513
ako hovorí: „Pred foťákom sa pretvaruješ, ale potom
06:36
and then afterwards you steal my candy and you punch me in the face." (Laughter)
134
380489
5702
mi ukradneš cukríky a dáš mi jednu do zubov.“ (Smiech)
06:42
He'll kill me for showing that.
135
386191
2106
Zabije ma, že som to tu ukázal.
06:44
All right, so what does this mean?
136
388297
2797
No dobre, takže čo to znamená?
06:46
It means we bring an enormous amount of processing power to the problem.
137
391094
3350
Znamená to, že vynakladáme obrovské množstvo sily na spracovanie problému.
06:50
It engages deep systems in our brain, in dopaminergic
138
394444
3648
Zamestná systémy v našom mozgu, dopamínové systémy,
06:53
systems that are there to make you chase sex, food and salt.
139
398092
2818
ktoré zvyšujú sexuálnu túžbu, chuť na jedlo a soľ.
06:56
They keep you alive. It gives them the pie, it gives
140
400910
2894
Udržujú vás pri živote. Je to pre ne živná pôda.
06:59
that kind of a behavioral punch which we've called a superpower.
141
403804
2904
Sú tým nakopnutím správania, ktoré nazývame supersila.
07:02
So how can we take that and arrange a kind of staged
142
406708
3654
Takže ako z nich môžeme naaranžovať usporiadanú
07:06
social interaction and turn that into a scientific probe?
143
410362
2698
spoločenskú interakciu a premeniť ju na vedecký výskum?
07:08
And the short answer is games.
144
413060
2691
V krátkosti povedané -- hrami.
07:11
Economic games. So what we do is we go into two areas.
145
415751
4404
Ekonomickými hrami. Zájdeme do dvoch oblastí --
07:16
One area is called experimental economics. The other area is called behavioral economics.
146
420155
3336
jednou je experimentálna ekonómia, druhou behaviorálna ekonómia --
07:19
And we steal their games. And we contrive them to our own purposes.
147
423491
4078
ukradneme si ich hry a prispôsobíme ich našim zámerom.
07:23
So this shows you one particular game called an ultimatum game.
148
427569
2967
Toto je jedna konkrétna hra, ktorá sa volá ultimátum.
07:26
Red person is given a hundred dollars and can offer
149
430536
1845
Červený má 100 dolárov a navrhne modrému,
07:28
a split to blue. Let's say red wants to keep 70,
150
432381
3723
aby sa rozdelili. Povedzme, že červený si chce
07:32
and offers blue 30. So he offers a 70-30 split with blue.
151
436104
4086
nechať 70 a ponúkne modrému 30. Takže sa rozdelili 70-30.
07:36
Control passes to blue, and blue says, "I accept it,"
152
440190
2851
Ovládanie sa presunie k modrému a ak povie: „Beriem,“
07:38
in which case he'd get the money, or blue says,
153
443041
1956
dostane peniaze, alebo môže povedať:
07:40
"I reject it," in which case no one gets anything. Okay?
154
444997
4307
„Neprijímam,“ a nikto nedostane nič. OK?
07:45
So a rational choice economist would say, well,
155
449304
3392
Ekonóm by povedal, že rozumnou voľbou je zobrať
07:48
you should take all non-zero offers.
156
452696
2056
všetky ponuky nad 0.
07:50
What do people do? People are indifferent at an 80-20 split.
157
454752
3762
A čo robia ľudia? Ľudia sú pri ponukách 80-20 ľahostajní.
07:54
At 80-20, it's a coin flip whether you accept that or not.
158
458514
3524
Pri ponuke 80-20 si môžete hodiť mincou, či ponuku prijať alebo nie.
07:57
Why is that? You know, because you're pissed off.
159
462038
2891
Prečo je to tak? Viete, lebo ste nahnevaní.
08:00
You're mad. That's an unfair offer, and you know what an unfair offer is.
160
464929
3609
Nie je to férová ponuka a vy viete, čo taká ponuka znamená.
08:04
This is the kind of game done by my lab and many around the world.
161
468538
2704
Takto sa hráme v laboratóriu my a aj mnohí iní vo svete.
08:07
That just gives you an example of the kind of thing that
162
471242
2544
To je príkladom toho, čo takéto hry skúmajú.
08:09
these games probe. The interesting thing is, these games
163
473786
3738
Zaujímavosťou je, že tieto hry si vyžadujú
08:13
require that you have a lot of cognitive apparatus on line.
164
477524
3707
zapojenie mnohých kognitívnych aparátov.
08:17
You have to be able to come to the table with a proper model of another person.
165
481231
2928
Musíte byť schopný vyrukovať s vhodným modelom osoby.
08:20
You have to be able to remember what you've done.
166
484159
3213
Musíte si zapamätať, čo ste urobili.
08:23
You have to stand up in the moment to do that.
167
487372
1420
Aby ste to urobili, musíte obstáť.
08:24
Then you have to update your model based on the signals coming back,
168
488792
3350
Potom musíte svoj model aktualizovať podľa prichádzajúcich signálov
08:28
and you have to do something that is interesting,
169
492142
2972
a musíte spraviť niečo zaujímavé, čo znamená,
08:31
which is you have to do a kind of depth of thought assay.
170
495114
2597
že musíte spraviť hĺbkový rozbor myšlienok,
08:33
That is, you have to decide what that other person expects of you.
171
497711
3333
t.j. musíte sa rozhodnúť, čo od vás očakáva druhá osoba.
08:36
You have to send signals to manage your image in their mind.
172
501044
2954
Musíte vyslať signály, aby vaša predstava zotrvala v ich mysli.
08:39
Like a job interview. You sit across the desk from somebody,
173
503998
2853
Ako pracovný pohovor. Sedíte za stolom oproti niekomu,
08:42
they have some prior image of you,
174
506851
1369
kto má o vás už nejakú predstavu a
08:44
you send signals across the desk to move their image
175
508220
2751
vy vysielate cez stôl signály, aby ste tú predstavu
08:46
of you from one place to a place where you want it to be.
176
510971
3920
premiestnili tam, kde chcete, aby bola.
08:50
We're so good at this we don't really even notice it.
177
514891
3385
Sme v tom takí dobrí, že si to niekedy ani nevšimneme.
08:54
These kinds of probes exploit it. Okay?
178
518276
3767
Takéto typy výskumov to využívajú. Chápete?
08:57
In doing this, what we've discovered is that humans
179
522043
1807
Zistili sme, že ľudia sú v spoločenských
08:59
are literal canaries in social exchanges.
180
523850
2331
situáciách doslova kanárikmi.
09:02
Canaries used to be used as kind of biosensors in mines.
181
526181
3397
Kanáriky sa zvykli používať ako biosenzory v baniach.
09:05
When methane built up, or carbon dioxide built up,
182
529578
3560
Keď sa zvýši množstvo metánu či oxidu uhličitého, alebo
09:09
or oxygen was diminished, the birds would swoon
183
533138
4186
sa zníži množstvo kyslíka, vtáky omdlievajú skôr ako
09:13
before people would -- so it acted as an early warning system:
184
537324
2326
ľudia -- takže fungovali ako predčasný varovný systém:
09:15
Hey, get out of the mine. Things aren't going so well.
185
539650
2980
Hej, opustite bane. Niečo tu nie je v poriadku.
09:18
People come to the table, and even these very blunt,
186
542630
2954
Dokonca takéto priame, vzorové spoločenské
09:21
staged social interactions, and they, and there's just
187
545584
2990
interakcie sú iba číslami, ktoré
09:24
numbers going back and forth between the people,
188
548574
3016
chodia tam a späť medzi ľuďmi
09:27
and they bring enormous sensitivities to it.
189
551590
2199
a oni im pridávajú enormnú citlivosť.
09:29
So we realized we could exploit this, and in fact,
190
553789
2689
Uvedomili sme si, že by sme to mohli využiť
09:32
as we've done that, and we've done this now in
191
556478
2556
a doteraz sme tak urobili pri tisíckach
09:34
many thousands of people, I think on the order of
192
559034
2694
ľudí, myslím, že to je tak päť alebo šesť
09:37
five or six thousand. We actually, to make this
193
561728
2165
tisíc. V skutočnosti potrebujeme oveľa
09:39
a biological probe, need bigger numbers than that,
194
563893
2224
vyššie čísla, aby sme z toho mohli spraviť biologický
09:42
remarkably so. But anyway,
195
566117
3674
výskum. Avšak, už sme
09:45
patterns have emerged, and we've been able to take
196
569791
2004
odhalili isté vzory, a podarilo sa nám
09:47
those patterns, convert them into mathematical models,
197
571795
3836
premeniť ich na matematické modely,
09:51
and use those mathematical models to gain new insights
198
575631
2689
ktoré sme použili na to, aby sme získali nové chápanie
09:54
into these exchanges. Okay, so what?
199
578320
2131
týchto interakcií. Dobre, no a?
09:56
Well, the so what is, that's a really nice behavioral measure,
200
580451
3313
To no a je naozaj pekné meradlo správania.
09:59
the economic games bring to us notions of optimal play.
201
583764
3319
Ekonomické hry nám prinášajú predstavy optimálnej hry.
10:02
We can compute that during the game.
202
587083
2484
Môžeme si to vypočítať počas hry.
10:05
And we can use that to sort of carve up the behavior.
203
589567
2953
A môžeme to použiť na rozkúskovanie správania.
10:08
Here's the cool thing. Six or seven years ago,
204
592520
4330
Toto je bomba. Pred šiestimi alebo siedmimi rokmi
10:12
we developed a team. It was at the time in Houston, Texas.
205
596850
2550
sme vytvorili tím. Vtedy bol v Houstone, v štáte Texas.
10:15
It's now in Virginia and London. And we built software
206
599400
3394
Teraz je vo Virginii a v Londýne. Vyvíjame softvér,
10:18
that'll link functional magnetic resonance imaging devices
207
602794
3207
ktorý bude spájať prístroje funkčnej MR
10:21
up over the Internet. I guess we've done up to six machines
208
606001
4035
cez internet. Myslím, že sme vtedy spravili šesť prístrojov,
10:25
at a time, but let's just focus on two.
209
610036
1981
ale sústreďme sa iba na dva.
10:27
So it synchronizes machines anywhere in the world.
210
612017
3058
Synchronizuje prístroje kdekoľvek na svete.
10:30
We synchronize the machines, set them into these
211
615075
3169
Synchronizujeme prístroje, nastavujeme ich na tieto
10:34
staged social interactions, and we eavesdrop on both
212
618244
1983
vzorové spoločenské interakcie a sledujeme oba
10:36
of the interacting brains. So for the first time,
213
620227
1666
interagujúce mozgy. Poprvýkrát nemusíme
10:37
we don't have to look at just averages over single individuals,
214
621893
3607
sledovať iba priemerné hodnoty jednotlivcov alebo ako sa
10:41
or have individuals playing computers, or try to make
215
625500
2897
jednotlivci hrajú na PC, alebo inak vytvárať
10:44
inferences that way. We can study individual dyads.
216
628397
2763
dedukcie. Môžeme skúmať jednotlivé dvojice.
10:47
We can study the way that one person interacts with another person,
217
631160
2785
Môžeme skúmať to, ako jedna osoba interaguje s druhou,
10:49
turn the numbers up, and start to gain new insights
218
633945
2564
prísť na čísla a získať nový náhľad za hranice
10:52
into the boundaries of normal cognition,
219
636509
2515
normálneho poznania, ale čo je
10:54
but more importantly, we can put people with
220
639024
2732
dôležitejšie, môžeme sledovať ľudí
10:57
classically defined mental illnesses, or brain damage,
221
641756
3337
s duševnými chorobami, alebo poškodením mozgu
11:00
into these social interactions, and use these as probes of that.
222
645093
3551
v spoločenských interakciách a využiť to na výskum.
11:04
So we've started this effort. We've made a few hits,
223
648644
2350
Už sme s tým začali a podarilo sa nám urobiť
11:06
a few, I think, embryonic discoveries.
224
650994
2449
niekoľko počiatočných objavov.
11:09
We think there's a future to this. But it's our way
225
653443
2812
Podľa nás to má budúcnosť. Je to naša cesta
11:12
of going in and redefining, with a new lexicon,
226
656255
2560
predefinovania s pomocou nového slovníka,
11:14
a mathematical one actually, as opposed to the standard
227
658815
4022
tentokrát dokonca matematického, v protiklade so štandarným
11:18
ways that we think about mental illness,
228
662837
2578
zmýšľaním o duševnej chorobe
11:21
characterizing these diseases, by using the people
229
665415
2067
a charakterizovať ju pre zmenu použitím ľudí
11:23
as birds in the exchanges. That is, we exploit the fact
230
667482
3007
namiesto vtákov. Využívame to, že zdravý jedinec zahrá
11:26
that the healthy partner, playing somebody with major depression,
231
670489
4244
niekoho s veľkou depresiou alebo
11:30
or playing somebody with autism spectrum disorder,
232
674733
2910
s ochorením autistického spektra
11:33
or playing somebody with attention deficit hyperactivity disorder,
233
677643
3850
alebo s hyperaktivitou, s poruchou pozornosti,
11:37
we use that as a kind of biosensor, and then we use
234
681493
3219
ako istý biosenzor, a potom použijeme
11:40
computer programs to model that person, and it gives us
235
684712
2644
počítačové programy na vymodelovanie osoby, ktorá nám bude
11:43
a kind of assay of this.
236
687356
2470
slúžiť ako vzor.
11:45
Early days, and we're just beginning, we're setting up sites
237
689826
2131
Ešte len začíname, vytvárame miesta na celom
11:47
around the world. Here are a few of our collaborating sites.
238
691957
3410
svete. Tu je niekoľko miest, s ktorými spolupracujeme.
11:51
The hub, ironically enough,
239
695367
2309
Stredisko je, dosť ironicky,
11:53
is centered in little Roanoke, Virginia.
240
697676
2889
umiestnené v mestečku Roanoke, vo Virginii.
11:56
There's another hub in London, now, and the rest
241
700565
2269
Ďalšie sa nachádza v Londýne a zvyšok sa v súčasnosti
11:58
are getting set up. We hope to give the data away
242
702834
4009
pripravuje. Dúfame, že údaje sa nám raz podarí
12:02
at some stage. That's a complicated issue
243
706843
3673
odhaliť. Sprístupniť údaje pre zvyšok
12:06
about making it available to the rest of the world.
244
710516
2994
sveta je samostatná kapitola.
12:09
But we're also studying just a small part
245
713510
1847
Skúmame aj kúsok toho, čo nás,
12:11
of what makes us interesting as human beings, and so
246
715357
2267
ľudí, robí zaujímavým, a tak by som rád
12:13
I would invite other people who are interested in this
247
717624
2041
pozval aj ostatných, ktorých to zaujíma, aby
12:15
to ask us for the software, or even for guidance
248
719665
2569
nás požiadali o softvér, alebo dokonca o radu,
12:18
on how to move forward with that.
249
722234
2219
ako sa pohnúť ďalej.
12:20
Let me leave you with one thought in closing.
250
724453
2341
Dovoľte mi jednu myšlienku na záver.
12:22
The interesting thing about studying cognition
251
726794
1942
Na skúmaní poznania je zaujímavé to,
12:24
has been that we've been limited, in a way.
252
728736
3732
že sme istým spôsobom boli obmedzení.
12:28
We just haven't had the tools to look at interacting brains
253
732468
2943
Nemali sme nástroje, ktorými by sme sa pozreli na interagujúce mozgy
12:31
simultaneously.
254
735411
1200
simultánne.
12:32
The fact is, though, that even when we're alone,
255
736611
2470
Avšak, skutočnosť je taká, že aj keď sme sami,
12:34
we're a profoundly social creature. We're not a solitary mind
256
739081
4111
sme silno spoločenské tvory. Nie sme samotári,
12:39
built out of properties that kept it alive in the world
257
743192
4373
ktorí majú schopnosti na prežitie vo svete
12:43
independent of other people. In fact, our minds
258
747565
3948
nezávislom od iných ľudí. V skutočnosti sú
12:47
depend on other people. They depend on other people,
259
751513
2870
naše mysle závislé na iných ľuďoch
12:50
and they're expressed in other people,
260
754383
1541
a sú vyjadrené v iných ľuďoch,
12:51
so the notion of who you are, you often don't know
261
755924
3652
takže často neviete, kto ste, kým sa neocitnete
12:55
who you are until you see yourself in interaction with people
262
759576
2688
v interakcii s ľuďmi vám blízkymi,
12:58
that are close to you, people that are enemies of you,
263
762264
2406
s ľuďmi, ktorí sú vaši nepriatelia alebo sú
13:00
people that are agnostic to you.
264
764670
2545
vám neznámi.
13:03
So this is the first sort of step into using that insight
265
767215
3776
Takže toto je prvý krok k využitiu pochopenia toho,
13:06
into what makes us human beings, turning it into a tool,
266
770991
3295
čo nás robí ľuďmi, ako nástroja
13:10
and trying to gain new insights into mental illness.
267
774286
1978
na získanie nového chápania duševných chorôb.
13:12
Thanks for having me. (Applause)
268
776264
3121
Ďakujem za pozvanie. (Potlesk)
13:15
(Applause)
269
779385
3089
(Potlesk)
ABOUT THE SPEAKER
Read Montague - Behavioral NeuroscientistWhat does "normal behavior" look like? To find out, Read Montague is imaging thousands of brains at work.
Why you should listen
Until recently, the world's curiosity about our brains seemed to focus on abnormal behavior. Which of course left a big question unanswered: Do we even know what "normal behavior" is? Through the landmark Roanoke Brain Study, Read Montague is hoping to find that out, exploring the everyday tasks of brains -- making decisions, understanding social context, and relating to others -- by neuroimaging some 5,000 people, ages 18-85, over a period of many years.
Montague's teams in Virginia and in London lead fascinating research in computational neuroscience (how the brain's "machinery" works), offering insight into the relationship between the social and cognitive functions. For instance, a recent study from his group found that in small social groups, some people will alter the expression of their IQ in reaction to social pressures -- revising, in almost all cases, downward.
Read Montague | Speaker | TED.com