TEDSalon London Spring 2011
Neil Burgess: How your brain tells you where you are
Neil Burgess: Beyniniz nerede olduğunuzu size nasıl söylüyor?
Filmed:
Readability: 4.2
1,458,267 views
Arabanızı nereye park ettiğinizi nasıl hatırlıyorsunuz? Doğru yöne gittiğinizi nereden biliyorsunuz? Nörolog Neil Burgess, çevremizin haritasını çıkaran nöral mekanizmaları ve bunların hafıza ve hayal gücüyle bağlantılarını araştırıyor.
Neil Burgess - Neuroscientist
At University College in London, Neil Burgess researches how patterns of electrical activity in brain cells guide us through space. Full bio
At University College in London, Neil Burgess researches how patterns of electrical activity in brain cells guide us through space. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:15
When we park in a big parking lot,
0
0
2000
Büyük bir otoparka park ettiğimizde,
00:17
how do we remember where we parked our car?
1
2000
2000
arabamızı nereye bıraktığımızı
nasıl hatırlıyoruz?
nasıl hatırlıyoruz?
00:19
Here's the problem facing Homer.
2
4000
3000
İşte Homer'ın başındaki dert de bu.
00:22
And we're going to try to understand
3
7000
2000
Şimdi onun beyninde neler olup bittiğini
00:24
what's happening in his brain.
4
9000
2000
anlamaya çalışacağız.
00:26
So we'll start with the hippocampus, shown in yellow,
5
11000
2000
Sarıyla gösterilmiş alan,
hipokampla başlıyoruz ki
bu hafıza organıdır.
bu hafıza organıdır.
00:28
which is the organ of memory.
6
13000
2000
00:30
If you have damage there, like in Alzheimer's,
7
15000
2000
Burada hasar varsa,
Alzheimer'da olduğu gibi,
Alzheimer'da olduğu gibi,
00:32
you can't remember things including where you parked your car.
8
17000
2000
arabayı park ettiğiniz yer
dahil hiçbir şeyi hatırlayamazsınız.
dahil hiçbir şeyi hatırlayamazsınız.
00:34
It's named after Latin for "seahorse,"
9
19000
2000
Benzediği "deniz atının"
00:36
which it resembles.
10
21000
2000
Latince adıyla isimlendirilmiştir.
00:38
And like the rest of the brain, it's made of neurons.
11
23000
2000
Ve beynin geri kalan kısmı gibi
00:40
So the human brain
12
25000
2000
nöronlardan oluşur. İnsan beyninde
00:42
has about a hundred billion neurons in it.
13
27000
2000
yaklaşık 100 milyar nöron vardır.
00:44
And the neurons communicate with each other
14
29000
3000
Bu nöronlar, aralarındaki
bağlantılılar aracılığıyla
bağlantılılar aracılığıyla
ufak titreşimler ya da
elektrik akımları yollayarak
elektrik akımları yollayarak
00:47
by sending little pulses or spikes of electricity
15
32000
2000
00:49
via connections to each other.
16
34000
2000
birbirleriyle iletişim kurarlar.
00:51
The hippocampus is formed of two sheets of cells,
17
36000
3000
Hipokamp, yoğun biçimde
birbiriyle bağlantılı
birbiriyle bağlantılı
00:54
which are very densely interconnected.
18
39000
2000
iki hücre tabakasından oluşur.
00:56
And scientists have begun to understand
19
41000
2000
Ve bilim adamları,
uzamsal hafızanın nasıl
uzamsal hafızanın nasıl
00:58
how spatial memory works
20
43000
2000
çalıştığını, sıçanlar ya da
farelerin
farelerin
01:00
by recording from individual neurons
21
45000
2000
nöronlarından, onlar yiyecek araken veya
01:02
in rats or mice
22
47000
2000
bir ortamı incelerken,
01:04
while they forage or explore an environment
23
49000
2000
kayıtlar alarak
01:06
looking for food.
24
51000
2000
anlamaya başladılar.
01:08
So we're going to imagine we're recording from a single neuron
25
53000
3000
Şu farenin hipokampından
01:11
in the hippocampus of this rat here.
26
56000
3000
tek bir nöronun kaydını
aldığımızı hayal edelim.
aldığımızı hayal edelim.
01:14
And when it fires a little spike of electricity,
27
59000
2000
Ve ufak bir elektrik
akımı gönderildiğinde
akımı gönderildiğinde
01:16
there's going to be a red dot and a click.
28
61000
3000
kırmızı bir nokta ve 'klik' sesi oluşacak.
01:19
So what we see
29
64000
2000
Şimdi gördüğümüz şey şudur:
01:21
is that this neuron knows
30
66000
2000
Bu nöron, sıçan ne zaman ortamın
01:23
whenever the rat has gone into one particular place in its environment.
31
68000
3000
içerisinde belli bir yere
gitse bunu fark ediyor.
gitse bunu fark ediyor.
01:26
And it signals to the rest of the brain
32
71000
2000
Ve ufak bir elektrik akımı yollayarak
01:28
by sending a little electrical spike.
33
73000
3000
beynin geri kalan kısmına
durumu bildiriyor.
durumu bildiriyor.
01:31
So we could show the firing rate of that neuron
34
76000
3000
Bu nöronun sinyal gönderme
oranının, hayvanın yerini belirtme
oranının, hayvanın yerini belirtme
01:34
as a function of the animal's location.
35
79000
2000
işlevine sahip
olduğunu gösterebiliriz.
olduğunu gösterebiliriz.
01:36
And if we record from lots of different neurons,
36
81000
2000
Ve pek çok farklı nörondan kayıt alırsak,
01:38
we'll see that different neurons fire
37
83000
2000
hayvan farklı bölgelere gittiğinde farklı
01:40
when the animal goes in different parts of its environment,
38
85000
2000
nöronların sinyal yolladığını görürüz.
01:42
like in this square box shown here.
39
87000
2000
Bu kare kutuda görüldüğü gibi.
01:44
So together they form a map
40
89000
2000
Bunlar hep birlikte
01:46
for the rest of the brain,
41
91000
2000
beynin geri kalanı için
bir harita oluşturup,
beyne sürekli olarak,
beyne sürekli olarak,
01:48
telling the brain continually,
42
93000
2000
01:50
"Where am I now within my environment?"
43
95000
2000
"Şu an çevremde neredeyim?" diye sorar.
01:52
Place cells are also being recorded in humans.
44
97000
3000
Yer-yön hücrelerine
insanlarda da rastlanır.
insanlarda da rastlanır.
01:55
So epilepsy patients sometimes need
45
100000
2000
Epilepsi hastalarının bazen
beyinlerindeki elektriksel
aktivitenin izlenmesine ihtiyacı olur.
aktivitenin izlenmesine ihtiyacı olur.
01:57
the electrical activity in their brain monitoring.
46
102000
3000
02:00
And some of these patients played a video game
47
105000
2000
Bu hastalardan bazıları,
küçük bir şehirde
küçük bir şehirde
02:02
where they drive around a small town.
48
107000
2000
araba kullandıkları
bir bilgisayar oyunu oynadılar.
bir bilgisayar oyunu oynadılar.
02:04
And place cells in their hippocampi would fire, become active,
49
109000
3000
Hipokamptaki "yer-yön hücreleri"
hastalar ne zaman o şehrin
hastalar ne zaman o şehrin
02:07
start sending electrical impulses
50
112000
3000
belli bir bölgesinden geçse,
ateşlenir, aktif hale geçer
ateşlenir, aktif hale geçer
02:10
whenever they drove through a particular location in that town.
51
115000
3000
ve elektriksel akım yollamaya başlarlar.
02:13
So how does a place cell know
52
118000
2000
Peki nasıl oluyor da bir "yer-yön hücresi"
02:15
where the rat or person is within its environment?
53
120000
3000
bir farenin veya kişinin çevresinde
nerede olduğunu biliyor?
nerede olduğunu biliyor?
02:18
Well these two cells here
54
123000
2000
Buradaki iki hücre bize
göstermektedir ki,
göstermektedir ki,
02:20
show us that the boundaries of the environment
55
125000
2000
ortamın sınırları
02:22
are particularly important.
56
127000
2000
bilhassa önemlidir.
02:24
So the one on the top
57
129000
2000
Yukarıdaki hücre, farenin bulunduğu
02:26
likes to fire sort of midway between the walls
58
131000
2000
kutunun iki duvarı arasındaki orta
02:28
of the box that their rat's in.
59
133000
2000
kısımlarda ateşlenmeyi seviyor.
02:30
And when you expand the box, the firing location expands.
60
135000
3000
Kutuyu genişlettiğiniz zaman,
ateşlendiği alan da genişliyor.
ateşlendiği alan da genişliyor.
02:33
The one below likes to fire
61
138000
2000
Alttaki örnekte, hücre, ne zaman güneye
02:35
whenever there's a wall close by to the south.
62
140000
3000
yakın duvar varsa ateşlenmeyi seviyor.
02:38
And if you put another wall inside the box,
63
143000
2000
Ve eğer kutunun içerisine başka bir
02:40
then the cell fires in both place
64
145000
2000
duvar koyarsanız, o zaman hücre,
02:42
wherever there's a wall to the south
65
147000
2000
hayvan kutuda keşif yaparken güneye doğru
02:44
as the animal explores around in its box.
66
149000
3000
duvar olan her iki yerde de
ateşleniyor.
ateşleniyor.
02:48
So this predicts
67
153000
2000
Bu, etrafınızdaki sınırların
yön ve uzaklıklarının,
binalar boyunca
binalar boyunca
02:50
that sensing the distances and directions of boundaries around you --
68
155000
2000
02:52
extended buildings and so on --
69
157000
2000
uzanan fiziksel engellerin konumunun,
02:54
is particularly important for the hippocampus.
70
159000
3000
hipokamp için ne kadar önemli
olduğunu öngörüyor.
olduğunu öngörüyor.
02:57
And indeed, on the inputs to the hippocampus,
71
162000
2000
Gerçekten de hipokampın girdilerinde,
hipokampa bilgi taşıyan
hücreler bulunmuştur.
hücreler bulunmuştur.
02:59
cells are found which project into the hippocampus,
72
164000
2000
03:01
which do respond exactly
73
166000
2000
Bu bilgiler tam olarak
03:03
to detecting boundaries or edges
74
168000
3000
sıçan ya da farenin
03:06
at particular distances and directions
75
171000
2000
etrafı keşfederken algıladığı
03:08
from the rat or mouse
76
173000
2000
belirli uzaklıktaki ve yönlerdeki
03:10
as it's exploring around.
77
175000
2000
sınırlara ve köşelere karşılık gelir.
03:12
So the cell on the left, you can see,
78
177000
2000
Soldaki hücrede gördüğünüz gibi,
hayvan
hayvan
03:14
it fires whenever the animal gets near
79
179000
2000
ne zaman doğu yönündeki
bir duvara veya
bir duvara veya
03:16
to a wall or a boundary to the east,
80
181000
3000
sınıra yaklaşsa, ister kare
bir kutunun köşesi
bir kutunun köşesi
03:19
whether it's the edge or the wall of a square box
81
184000
3000
veya duvarı olsun ister küresel
bir kutunun küresel duvarı
bir kutunun küresel duvarı
03:22
or the circular wall of the circular box
82
187000
2000
hatta ve hatta bir masanın tam köşesinde,
03:24
or even the drop at the edge of a table, which the animals are running around.
83
189000
3000
düşme noktasında koşuyor
olsa bile ateşlenir.
olsa bile ateşlenir.
03:27
And the cell on the right there
84
192000
2000
Ve sağda gördüğünüz hücre ne zaman güneye
03:29
fires whenever there's a boundary to the south,
85
194000
2000
doğru bir sınır varsa,
ister masanın
ister masanın
03:31
whether it's the drop at the edge of the table or a wall
86
196000
2000
tam kenarında olsun, ister birbirinin
03:33
or even the gap between two tables that are pulled apart.
87
198000
3000
arasında az boşluk bulunan
iki masa olsun, yine de ateşlenir.
iki masa olsun, yine de ateşlenir.
03:36
So that's one way in which we think
88
201000
2000
Bu Yer-Yön hücrelerinin,
hayvan etrafta keşif yaparken
hayvan etrafta keşif yaparken
03:38
place cells determine where the animal is as it's exploring around.
89
203000
3000
tam olarak nerede olduğu
kararını vermesinin açıklamasıdır.
kararını vermesinin açıklamasıdır.
03:41
We can also test where we think objects are,
90
206000
3000
Ayrıca objelerin nerede
olduğunu düşünerek
olduğunu düşünerek
03:44
like this goal flag, in simple environments --
91
209000
3000
test edebiliriz, gördüğünüz
basit bir ortamdaki bayrak gibi
basit bir ortamdaki bayrak gibi
03:47
or indeed, where your car would be.
92
212000
2000
veya arabanızın konumu gibi.
03:49
So we can have people explore an environment
93
214000
3000
Yani bir grup insanı,
bir ortamı keşife çıkartıp
bir ortamı keşife çıkartıp
03:52
and see the location they have to remember.
94
217000
3000
onlara hatırlamaları gereken
yeri gösterebiliriz.
yeri gösterebiliriz.
03:55
And then, if we put them back in the environment,
95
220000
2000
Ve sonra aynı ortama bırakırsak, bayrak
03:57
generally they're quite good at putting a marker down
96
222000
2000
veya araba gibi hatırlamaları
gereken yeri
gereken yeri
03:59
where they thought that flag or their car was.
97
224000
3000
genellikle bulup işaretlemekte
başarılı oluyorlar.
başarılı oluyorlar.
04:02
But on some trials,
98
227000
2000
Ancak bazı deneylerde,
04:04
we could change the shape and size of the environment
99
229000
2000
ortamın şeklini ve boyutunu,
04:06
like we did with the place cell.
100
231000
2000
yer hücresindeki gibi değiştirebiliriz.
04:08
In that case, we can see
101
233000
2000
Bu durumda görüyoruz ki;
04:10
how where they think the flag had been changes
102
235000
3000
bayrağın yer değişikliğini,
04:13
as a function of how you change the shape and size of the environment.
103
238000
3000
ortamın şekil ve boyutundaki
değişiklik gibi düşünüyorlar.
değişiklik gibi düşünüyorlar.
04:16
And what you see, for example,
104
241000
2000
Ve burda gördüğünüz gibi
04:18
if the flag was where that cross was in a small square environment,
105
243000
3000
eğer bayrak, çarpının bulunduğu
küçük kare ortamda olsaydı
küçük kare ortamda olsaydı
04:21
and then if you ask people where it was,
106
246000
2000
ve insanlara nerede
bulunduğu sorulsaydı fakat
bulunduğu sorulsaydı fakat
04:23
but you've made the environment bigger,
107
248000
2000
insanlardan habersiz
ortamı da büyütmüş olsaydık,
ortamı da büyütmüş olsaydık,
04:25
where they think the flag had been
108
250000
2000
konum hücresi
04:27
stretches out in exactly the same way
109
252000
2000
ateşlemesinin uzaması
04:29
that the place cell firing stretched out.
110
254000
2000
gibi bayrağın da uzadığını düşüneceklerdi.
04:31
It's as if you remember where the flag was
111
256000
2000
O aynen, bayrağın nerede
olduğunu hatırlamana benzer.
olduğunu hatırlamana benzer.
04:33
by storing the pattern of firing across all of your place cells
112
258000
3000
Bir mekanda, konum hücrelerinin
arasındaki ateşleme
arasındaki ateşleme
04:36
at that location,
113
261000
2000
desenini kaydedip,
04:38
and then you can get back to that location
114
263000
2000
daha önce kaydedilmiş olan
04:40
by moving around
115
265000
2000
bir ateşleme desenine
04:42
so that you best match the current pattern of firing of your place cells
116
267000
2000
eşleştirme sonucunda, o konuma
04:44
with that stored pattern.
117
269000
2000
geri dönebilirsin.
04:46
That guides you back to the location that you want to remember.
118
271000
3000
Bu, seni hatırlamak istediğin
konuma geri götürür.
konuma geri götürür.
04:49
But we also know where we are through movement.
119
274000
3000
Fakat biz nerede hareketli
olduğumuzu da hatırlarız.
olduğumuzu da hatırlarız.
04:52
So if we take some outbound path --
120
277000
2000
Böylece eğer bir yere
park edip
park edip
04:54
perhaps we park and we wander off --
121
279000
2000
uzaklaşırsak, kendi yaptığımız
04:56
we know because our own movements,
122
281000
2000
hareketleri bildiğimizden,
04:58
which we can integrate over this path
123
283000
2000
kabaca bu yolu geri dönmek
için hangi yönde
için hangi yönde
05:00
roughly what the heading direction is to go back.
124
285000
2000
ilerlemek
gerektiğini bulabiliriz.
gerektiğini bulabiliriz.
05:02
And place cells also get this kind of path integration input
125
287000
4000
Ve konum hücreleri bu tip
bir yol entegrasyonu girdisini
bir yol entegrasyonu girdisini
05:06
from a kind of cell called a grid cell.
126
291000
3000
kılavuz hücresi denilen
bir çeşit hücreden alırlar.
bir çeşit hücreden alırlar.
05:09
Now grid cells are found, again,
127
294000
2000
Kılavuz hücreleri hipokampüsün
05:11
on the inputs to the hippocampus,
128
296000
2000
girişlerinde bulunur ve onlar
05:13
and they're a bit like place cells.
129
298000
2000
konum hücrelerine benzerler.
05:15
But now as the rat explores around,
130
300000
2000
Fakat şimdi, fare
05:17
each individual cell fires
131
302000
2000
çevreyi araştırdıkça,
05:19
in a whole array of different locations
132
304000
3000
düzenli şaşırtıcı üçgen bir kılavuzda,
05:22
which are laid out across the environment
133
307000
2000
bir dizi farklı konum içinde,
05:24
in an amazingly regular triangular grid.
134
309000
3000
her bir bireysel hücresi ateşlenir.
05:29
And if you record from several grid cells --
135
314000
3000
Ve eğer farklı renklerle
gösterilen çeşitli
gösterilen çeşitli
05:32
shown here in different colors --
136
317000
2000
kılavuz hücrelerinden
kayıt yaparsan,
kayıt yaparsan,
05:34
each one has a grid-like firing pattern across the environment,
137
319000
3000
her biri ortamda kılavuz
benzeri bir desene sahiptir
benzeri bir desene sahiptir
05:37
and each cell's grid-like firing pattern is shifted slightly
138
322000
3000
ve her hücrenin kılavuz
benzeri ateşleme deseni
benzeri ateşleme deseni
05:40
relative to the other cells.
139
325000
2000
diğer hücrelere göre biraz kaymıştır.
05:42
So the red one fires on this grid
140
327000
2000
O zaman, kırmızı olan, bu kılavuza
05:44
and the green one on this one and the blue on on this one.
141
329000
3000
ateşlenir. Yeşil olan buraya
ve mavi olan da buraya.
ve mavi olan da buraya.
05:47
So together, it's as if the rat
142
332000
3000
Öyle ki, fare ortama,
05:50
can put a virtual grid of firing locations
143
335000
2000
ateşleme konumlarının
05:52
across its environment --
144
337000
2000
sanal bir kılavuzunu koyabilir.
05:54
a bit like the latitude and longitude lines that you'd find on a map,
145
339000
3000
Bu, haritadaki enlem
boylam çizgilerine biraz benzer
boylam çizgilerine biraz benzer
05:57
but using triangles.
146
342000
2000
fakat üçgenler kullanır.
05:59
And as it moves around,
147
344000
2000
Ve o, çevrede hareket ederken,
06:01
the electrical activity can pass
148
346000
2000
elektriksel aktivite, bir hücreden
06:03
from one of these cells to the next cell
149
348000
2000
diğerine geçebilir.
06:05
to keep track of where it is,
150
350000
2000
Bu şekilde
06:07
so that it can use its own movements
151
352000
2000
nerede olduğunun kaydını
06:09
to know where it is in its environment.
152
354000
2000
kendi hareketlerini kullanarak tutabilir.
06:11
Do people have grid cells?
153
356000
2000
İnsanların da kılavuz hücreleri var mıdır?
06:13
Well because all of the grid-like firing patterns
154
358000
2000
Tüm kılavuz benzeri ateşleme desenleri
06:15
have the same axes of symmetry,
155
360000
2000
aynı simetri eksenine sahip olduğu için
06:17
the same orientations of grid, shown in orange here,
156
362000
3000
aynı kılavuz oryantasyonları turuncuyla
gösterilmiştir.
gösterilmiştir.
06:20
it means that the net activity
157
365000
2000
Bu, beynin belirli bir bölgesindeki
06:22
of all of the grid cells in a particular part of the brain
158
367000
3000
ağ aktivitesinin değişmesi gerektiği
06:25
should change
159
370000
2000
anlamına gelir.
06:27
according to whether we're running along these six directions
160
372000
2000
Altı yöne birden koşuyor
olsak da bu altı
olsak da bu altı
06:29
or running along one of the six directions in between.
161
374000
3000
yönden birine koşuyor
olsak da bu böyledir.
olsak da bu böyledir.
06:32
So we can put people in an MRI scanner
162
377000
2000
Öyleyse, insanlara bir
MR tarayıcı yerleştirip,
MR tarayıcı yerleştirip,
06:34
and have them do a little video game
163
379000
2000
onlara biraz oyun oynatabiliriz.
06:36
like the one I showed you
164
381000
2000
Size daha önce gösterdiğim gibi.
06:38
and look for this signal.
165
383000
2000
Bu sayede sinyalleri inceleyebiliriz.
06:40
And indeed, you do see it in the human entorhinal cortex,
166
385000
3000
Gerçekten de farelerde
gördüğünüz kılavuz hücrelerini, beynin
gördüğünüz kılavuz hücrelerini, beynin
06:43
which is the same part of the brain that you see grid cells in rats.
167
388000
3000
aynı bölümü olan, insanın
entorhinal korteksinde de görürsünüz.
entorhinal korteksinde de görürsünüz.
06:46
So back to Homer.
168
391000
2000
Homer'a geri dönelim.
06:48
He's probably remembering where his car was
169
393000
2000
O, arabasının nerede olduğunu,
parkettiği
parkettiği
06:50
in terms of the distances and directions
170
395000
2000
yerin etrafında uzanan binaları ve
06:52
to extended buildings and boundaries
171
397000
2000
sınırları, mesafeler ve yönler bakımından
06:54
around the location where he parked.
172
399000
2000
muhtemelen hatırlamaktadır.
06:56
And that would be represented
173
401000
2000
Ve bu sınır belirleyen hücrelerin
06:58
by the firing of boundary-detecting cells.
174
403000
2000
ateşlenmesiyle temsil edilir.
07:00
He's also remembering the path he took out of the car park,
175
405000
3000
O aynı zamanda, kılavuz hücrelerinin
ateşlenmesiyle
ateşlenmesiyle
07:03
which would be represented in the firing of grid cells.
176
408000
3000
temsil edilen, araba parkından
çıktığı yolu hatırlıyor.
çıktığı yolu hatırlıyor.
07:06
Now both of these kinds of cells
177
411000
2000
Şimdi bu tür hücrelerin ikisi de
07:08
can make the place cells fire.
178
413000
2000
konum hücrelerini ateşleyebilir.
07:10
And he can return to the location where he parked
179
415000
2000
Ve o, beynindeki konum hücrelerinin,
07:12
by moving so as to find where it is
180
417000
3000
arabasını parkettiği yerde
kaydettiği desenle, o anki
kaydettiği desenle, o anki
07:15
that best matches the firing pattern
181
420000
2000
ateşleme deseninin en iyi eşleştiği yeri
07:17
of the place cells in his brain currently
182
422000
2000
bulmak için hareket ederek
07:19
with the stored pattern where he parked his car.
183
424000
3000
park ettiği yere geri dönebilir.
07:22
And that guides him back to that location
184
427000
2000
Ve şu, arabasının gerçekten
orda olup olmaması
orda olup olmaması
07:24
irrespective of visual cues
185
429000
2000
gibi görsel ipuçlarına bakılmaksızın,
07:26
like whether his car's actually there.
186
431000
2000
ona şu konuma geri gitmesi
için rehber olur.
için rehber olur.
07:28
Maybe it's been towed.
187
433000
2000
Belki araç çekilmiştir.
07:30
But he knows where it was, so he knows to go and get it.
188
435000
3000
Fakat o nerde olduğunu biliyordu.
Böylece gidip alabilir.
Böylece gidip alabilir.
07:33
So beyond spatial memory,
189
438000
2000
Mekansal hafızanın ötesinde,
07:35
if we look for this grid-like firing pattern
190
440000
2000
Eğer tüm beyindeki kılavuz benzeri
07:37
throughout the whole brain,
191
442000
2000
ateşleme desenine bakarsak
07:39
we see it in a whole series of locations
192
444000
3000
hangisinin daima aktif olduğunu
07:42
which are always active
193
447000
2000
tüm otobiyografik
hafıza görev çeşitlerini
hafıza görev çeşitlerini
yaparken bir seri konum içinde görebiliriz
07:44
when we do all kinds of autobiographical memory tasks,
194
449000
2000
07:46
like remembering the last time you went to a wedding, for example.
195
451000
3000
Örneğin en son ne zaman
bir düğüne gittiğini hatırlamak gibi.
bir düğüne gittiğini hatırlamak gibi.
07:49
So it may be that the neural mechanisms
196
454000
2000
Öyleyse, çevremizdeki boşluğu
07:51
for representing the space around us
197
456000
3000
temsil etmeye yarayan doğal mekanizmalar
07:54
are also used for generating visual imagery
198
459000
4000
sayesinde, başımıza gelmiş olayları
07:58
so that we can recreate the spatial scene, at least,
199
463000
3000
hayal ettiğimizde, mekansal görüntüyü
08:01
of the events that have happened to us when we want to imagine them.
200
466000
3000
tekrar yaratabiliriz.
08:04
So if this was happening,
201
469000
2000
Öyleyse eğer bu oluyorsa,
08:06
your memories could start by place cells activating each other
202
471000
3000
konum hücreleri bakış açınız
çevresindeki mekansal yapının
çevresindeki mekansal yapının
08:09
via these dense interconnections
203
474000
2000
manzarasını yaratmak için
08:11
and then reactivating boundary cells
204
476000
2000
yoğun bağlantıları sayesinde
08:13
to create the spatial structure
205
478000
2000
birbirlerini ve daha sonra
08:15
of the scene around your viewpoint.
206
480000
2000
sınır hücreleri aktive ederler.
08:17
And grid cells could move this viewpoint through that space.
207
482000
2000
Kılavuz hücreleri, bu bakış açısını
şu boşlukta hareket ettirebilirdi.
şu boşlukta hareket ettirebilirdi.
08:19
Another kind of cell, head direction cells,
208
484000
2000
Henüz bahsetmediğim
08:21
which I didn't mention yet,
209
486000
2000
başka bir hücre tipi,
kafa yönü hücreleri.
kafa yönü hücreleri.
08:23
they fire like a compass according to which way you're facing.
210
488000
3000
Yönünüze bağlı olarak,
pusula gibi ateşlenirler.
pusula gibi ateşlenirler.
08:26
They could define the viewing direction
211
491000
2000
Yaratmak istediğiniz
sanal görüntülerin
sanal görüntülerin
08:28
from which you want to generate an image for your visual imagery,
212
493000
3000
bir resminden bakış yönünü
tanımlayabilirler.
tanımlayabilirler.
08:31
so you can imagine what happened when you were at this wedding, for example.
213
496000
3000
Böylece o düğünde ne olduğunu
hayal edebilirsin.
hayal edebilirsin.
08:34
So this is just one example
214
499000
2000
Bu sadece beynimizi oluşturuan
08:36
of a new era really
215
501000
2000
milyarlarca bireysel nöronun
08:38
in cognitive neuroscience
216
503000
2000
hareketleri açısından
08:40
where we're beginning to understand
217
505000
2000
bizim nasıl hatırladığımız
ve nasıl
ve nasıl
08:42
psychological processes
218
507000
2000
hayal kurduğumuz gibi
psikolojik işlemleri
psikolojik işlemleri
08:44
like how you remember or imagine or even think
219
509000
3000
anlamaya başladığımız yeni dönem
08:47
in terms of the actions
220
512000
2000
bilişsel nöro bilimdeki
08:49
of the billions of individual neurons that make up our brains.
221
514000
3000
bir örneği.
08:52
Thank you very much.
222
517000
2000
Çok teşekkür ederim.
08:54
(Applause)
223
519000
3000
(Alkışlar)
ABOUT THE SPEAKER
Neil Burgess - NeuroscientistAt University College in London, Neil Burgess researches how patterns of electrical activity in brain cells guide us through space.
Why you should listen
Neil Burgessis is deputy director of the Institute of Cognitive Neuroscience at University College London, where he investigates of the role of the hippocampus in spatial navigation and episodic memory. His research is directed at answering questions such as: How are locations represented, stored and used in the brain? What processes and which parts of the brain are involved in remembering the spatial and temporal context of everyday events, and in finding one's way about?
To explore this space, he and his team use a range of methods for gathering data, including pioneering uses of virtual reality, as well as computational modelling and electrophysiological analysis of the function of hippocampal neurons in the rat, functional imaging of human navigation, and neuropsychological experiments on spatial and episodic memory.
A parallel interest: Investigating our human short-term memory for serial order, or how we know our 123s.
Neil Burgess | Speaker | TED.com