TED2017
Mehdi Ordikhani-Seyedlar: What happens in your brain when you pay attention?
Mehdi Ordikhani-Seyedlar: ¿Qué ocurre en el cerebro cuando prestas atención?
Filmed:
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La atención no está solo relacionada con las cosas en las que nos concentramos, sino también con lo que el cerebro filtra. Investigando los patrones cerebrales mientras las personas intentan concentrarse, el neurocientífico computacional Mehdi Ordikhani-Seyedlar espera acercar el cerebro a la computadora aún más, y construir modelos que puedan utilizarse para tratar el TDAH (Trastorno por Déficit de Atención e Hiperactividad.) y ayudar así a quienes han perdido la capacidad de comunicarse. Escucha esta emocionante ciencia en esta charla breve y fascinante.
Mehdi Ordikhani-Seyedlar - Neuroscientist
Mehdi Ordikhani-Seyedlar is a computational neuroscientist, researching brain signals and their usage in brain-machine interfaces. Full bio
Mehdi Ordikhani-Seyedlar is a computational neuroscientist, researching brain signals and their usage in brain-machine interfaces. Full bio
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00:12
Paying close attention to something:
0
760
2480
Prestar mucha atención a algo
00:15
Not that easy, is it?
1
3280
1240
no es tan fácil, ¿verdad?
00:17
It's because our attention is pulled
in so many different directions at a time,
in so many different directions at a time,
2
5520
5016
Porque hay tantas cosas que
nos llaman la atención al mismo tiempo,
nos llaman la atención al mismo tiempo,
00:22
and it's in fact pretty impressive
if you can stay focused.
if you can stay focused.
3
10560
4080
que de hecho es bastante sorprendente
que podamos concentrarnos en algo.
que podamos concentrarnos en algo.
00:28
Many people think that attention
is all about what we are focusing on,
is all about what we are focusing on,
4
16360
4056
Mucha gente piensa que la atención
tiene que ver con concentrarse en algo,
tiene que ver con concentrarse en algo,
00:32
but it's also about what information
our brain is trying to filter out.
our brain is trying to filter out.
5
20440
4800
pero también tiene que ver
con la información que
el cerebro trata de filtrar.
el cerebro trata de filtrar.
00:38
There are two ways
you direct your attention.
you direct your attention.
6
26320
2720
Centramos la atención de dos maneras.
00:41
First, there's overt attention.
7
29600
1560
Primero, de manera abierta.
00:43
In overt attention,
you move your eyes towards something
you move your eyes towards something
8
31640
4136
En la atención abierta,
uno mueve los ojos hacia algo
uno mueve los ojos hacia algo
00:47
in order to pay attention to it.
9
35800
1560
para prestarle atención.
00:50
Then there's covert attention.
10
38360
1976
Luego hay una atención encubierta.
00:52
In covert attention,
you pay attention to something,
you pay attention to something,
11
40360
4016
En la atención encubierta
uno presta atención a algo,
uno presta atención a algo,
00:56
but without moving your eyes.
12
44400
1560
pero sin mover los ojos.
00:59
Think of driving for a second.
13
47040
1640
Piensen un momento en conducir.
01:02
Your overt attention,
your direction of the eyes,
your direction of the eyes,
14
50960
3016
Su atención abierta,
la dirección de sus ojos,
la dirección de sus ojos,
01:06
are in front,
15
54000
1656
está delante,
01:07
but that's your covert attention
16
55680
1776
pero la atención encubierta
01:09
which is constantly scanning
the surrounding area,
the surrounding area,
17
57480
3080
está permanentemente
sondeando los alrededores,
sondeando los alrededores,
01:13
where you don't actually look at them.
18
61600
1880
sin que uno apunte la mirada hacia allí.
01:17
I'm a computational neuroscientist,
19
65519
1937
Soy neurocientífico computacional,
01:19
and I work on cognitive
brain-machine interfaces,
brain-machine interfaces,
20
67480
3096
y trabajo en interfaces
cognitivas cerebro-máquina,
cognitivas cerebro-máquina,
01:22
or bringing together
the brain and the computer.
the brain and the computer.
21
70600
3040
es decir que reúno
el cerebro y la computadora.
el cerebro y la computadora.
Me encantan los patrones cerebrales.
01:26
I love brain patterns.
22
74720
1600
Los patrones cerebrales
son importantes para nosotros
son importantes para nosotros
01:28
Brain patterns are important for us
23
76720
1696
01:30
because based on them
we can build models for the computers,
we can build models for the computers,
24
78440
3496
porque mediante ellos podemos crear
modelos para las computadoras,
modelos para las computadoras,
01:33
and based on these models
25
81960
1416
y en base en esos modelos,
01:35
computers can recognize
how well our brain functions.
how well our brain functions.
26
83400
4216
las computadoras pueden reconocer
cuán bien funciona nuestro cerebro.
cuán bien funciona nuestro cerebro.
01:39
And if it doesn't function well,
27
87640
1600
Y si no funciona bien,
01:42
then these computers themselves
can be used as assistive devices
can be used as assistive devices
28
90080
3920
estas computadoras pueden servir
como dispositivos de apoyo
como dispositivos de apoyo
01:46
for therapies.
29
94760
1200
para las terapias.
01:48
But that also means something,
30
96480
1640
Pero eso también implica algo,
01:51
because choosing the wrong patterns
31
99360
2496
porque elegir patrones incorrectos
01:53
will give us the wrong models
32
101880
1896
genera modelos incorrectos
01:55
and therefore the wrong therapies.
33
103800
1656
y por ende terapias incorrectas.
01:57
Right?
34
105480
1200
¿Cierto?
01:59
In case of attention,
35
107640
1656
En el caso de la atención,
02:01
the fact that we can
36
109320
1280
el hecho de que no solo
02:03
shift our attention not only by our eyes
37
111800
3496
los ojos pueden desviar la atención
02:07
but also by thinking --
38
115320
1320
sino que nuestro pensamiento,
también puede desviarla,
también puede desviarla,
02:09
that makes covert attention
an interesting model for computers.
an interesting model for computers.
39
117440
4080
hace de la atención encubierta
un modelo computacional interesante.
un modelo computacional interesante.
02:14
So I wanted to know
what are the brainwave patterns
what are the brainwave patterns
40
122280
3456
Y yo quería saber cuáles eran
los patrones cerebrales
los patrones cerebrales
02:17
when you look overtly
or when you look covertly.
or when you look covertly.
41
125760
3680
cuando uno mira abiertamente
o cuando lo hace de manera encubierta.
o cuando lo hace de manera encubierta.
02:22
I set up an experiment for that.
42
130440
1760
Diseñé un experimento.
02:24
In this experiment
there are two flickering squares,
there are two flickering squares,
43
132960
2736
En ese experimento
hay dos cuadrados que parpadean,
hay dos cuadrados que parpadean,
02:27
one of them flickering
at a slower rate than the other one.
at a slower rate than the other one.
44
135720
3360
uno que parpadea a un ritmo
más lento que el otro.
más lento que el otro.
02:32
Depending on which of these flickers
you are paying attention to,
you are paying attention to,
45
140600
3816
Dependiendo de a qué cuadrado
uno preste atención,
uno preste atención,
02:36
certain parts of your brain
will start resonating in the same rate
will start resonating in the same rate
46
144440
3960
ciertas partes del cerebro
resonarán al mismo ritmo
resonarán al mismo ritmo
02:41
as that flickering rate.
47
149200
1440
que la tasa de parpadeo.
02:44
So by analyzing your brain signals,
48
152000
2936
Por eso, analizando
las señales cerebrales,
las señales cerebrales,
02:46
we can track where exactly
you are watching
you are watching
49
154960
3040
podemos seguir exactamente
hacia dónde miramos
hacia dónde miramos
02:50
or you are paying attention to.
50
158760
1560
o a qué prestamos atención.
02:55
So to see what happens in your brain
when you pay overt attention,
when you pay overt attention,
51
163000
4216
Para ver qué ocurre en el cerebro
cuando uno presta atención abierta,
cuando uno presta atención abierta,
02:59
I asked people to look directly
in one of the squares
in one of the squares
52
167240
3256
pedí a unas personas que miraran
directamente uno de los cuadrados
directamente uno de los cuadrados
03:02
and pay attention to it.
53
170520
1280
y que prestaran atención.
03:04
In this case, not surprisingly,
we saw that these flickering squares
we saw that these flickering squares
54
172760
5296
En este caso, no sorprende ver
que estos cuadrados parpadeantes
que estos cuadrados parpadeantes
03:10
appeared in their brain signals
55
178080
1936
aparecen en las señales cerebrales
03:12
which was coming
from the back of their head,
from the back of their head,
56
180040
2360
provenientes de la parte posterior
de la cabeza,
de la cabeza,
03:15
which is responsible for the processing
of your visual information.
of your visual information.
57
183560
3400
que es la responsable del procesamiento
de la información visual.
de la información visual.
03:20
But I was really interested
58
188280
2336
Pero me interesaba mucho
03:22
to see what happens in your brain
when you pay covert attention.
when you pay covert attention.
59
190640
3160
ver qué ocurría en el cerebro
si uno prestaba atención encubierta.
si uno prestaba atención encubierta.
03:26
So this time I asked people
to look in the middle of the screen
to look in the middle of the screen
60
194480
3896
Esta vez le pedí a algunas personas
que miren hacia el centro de la pantalla
que miren hacia el centro de la pantalla
03:30
and without moving their eyes,
61
198400
1880
y, sin mover sus ojos,
03:33
to pay attention
to either of these squares.
to either of these squares.
62
201120
2720
que presten atención
a cualquiera de estos cuadrados.
a cualquiera de estos cuadrados.
03:37
When we did that,
63
205120
1616
Al hacerlo,
03:38
we saw that both of these flickering rates
appeared in their brain signals,
appeared in their brain signals,
64
206760
3936
vimos que ambas tasas de parpadeo
aparecían en sus señales cerebrales,
aparecían en sus señales cerebrales,
03:42
but interestingly,
65
210720
1200
pero, es interesante,
03:44
only one of them,
which was paid attention to,
which was paid attention to,
66
212640
3536
solo una de ellas,
la que recibía la atención,
la que recibía la atención,
03:48
had stronger signals,
67
216200
1656
tenía señales más fuertes,
03:49
so there was something in the brain
68
217880
2256
por lo que había algo en el cerebro
03:52
which was handling this information
69
220160
2536
que manejaba esta información
03:54
so that thing in the brain was basically
the activation of the frontal area.
the activation of the frontal area.
70
222720
6200
y ese algo era básicamente
la activación del área frontal.
la activación del área frontal.
04:02
The front part of your brain
is responsible
is responsible
71
230440
2976
La parte frontal del cerebro
es la responsable
es la responsable
04:05
for higher cognitive functions as a human.
72
233440
2880
de las funciones cognitivas superiores
que tenemos como humanos.
que tenemos como humanos.
04:09
The frontal part,
it seems that it works as a filter
it seems that it works as a filter
73
237160
4440
La parte frontal, parece
que trabaja como filtro
que trabaja como filtro
04:14
trying to let information come in
only from the right flicker
only from the right flicker
74
242640
4376
tratando de dejar pasar solo
la información del parpadeo correcto
la información del parpadeo correcto
04:19
that you are paying attention to
75
247040
1640
al que uno le presta atención
04:21
and trying to inhibit the information
coming from the ignored one.
coming from the ignored one.
76
249400
3960
y trata de inhibir la información
procedente del cuadro ignorado.
procedente del cuadro ignorado.
04:27
The filtering ability of the brain
is indeed a key for attention,
is indeed a key for attention,
77
255400
5296
La capacidad de filtrar que tiene
el cerebro es clave para la atención,
el cerebro es clave para la atención,
04:32
which is missing in some people,
78
260720
2776
pero es algo ausente en algunas personas;
04:35
for example in people with ADHD.
79
263520
2480
por ejemplo, en personas que tienen TDAH.
04:38
So a person with ADHD
cannot inhibit these distractors,
cannot inhibit these distractors,
80
266640
5016
Una persona que tiene TDAH
no puede inhibir estas distracciones,
no puede inhibir estas distracciones,
04:43
and that's why they can't focus
for a long time on a single task.
for a long time on a single task.
81
271680
4760
y por eso no puede hacer foco
en una tarea durante mucho tiempo.
en una tarea durante mucho tiempo.
04:49
But what if this person
82
277600
1536
Pero ¿y si esta persona
04:51
could play a specific computer game
83
279160
3536
pudiera jugar un videojuego específico
04:54
with his brain connected to the computer,
84
282720
2880
con su cerebro conectado a la computadora,
04:58
and then train his own brain
85
286440
2120
y así entrenar a su propio cerebro
05:01
to inhibit these distractors?
86
289360
2440
para inhibir estas distracciones?
05:05
Well, ADHD is just one example.
87
293680
2480
Bueno, el TDAH es solo un ejemplo.
05:09
We can use these cognitive
brain-machine interfaces
brain-machine interfaces
88
297200
3256
Podemos usar estas interfaces
cognitivas cerebro-máquina
cognitivas cerebro-máquina
05:12
for many other cognitive fields.
89
300480
2200
en muchos otros campos cognitivos.
05:15
It was just a few years ago
90
303760
1776
Hace solo unos años,
05:17
that my grandfather had a stroke,
and he lost complete ability to speak.
and he lost complete ability to speak.
91
305560
5720
mi abuelo tuvo un derrame cerebral,
y perdió el habla.
y perdió el habla.
05:24
He could understand everybody,
but there was no way to respond,
but there was no way to respond,
92
312640
3336
Podía entender a todos,
pero no podía responder,
pero no podía responder,
05:28
even not writing
because he was illiterate.
because he was illiterate.
93
316000
2480
ni siquiera por escrito,
porque era analfabeto.
porque era analfabeto.
05:32
So he passed away in silence.
94
320000
2520
Así que falleció en silencio.
05:36
I remember thinking at that time:
95
324800
2336
En ese momento, recuerdo haber pensado:
05:39
What if we could have a computer
96
327160
3896
¿Y si hubiera una computadora
05:43
which could speak for him?
97
331080
1360
que pudiese hablar con él?
05:45
Now, after years that I am in this field,
98
333840
2216
Ahora, tras años de estar en este campo,
05:48
I can see that this might be possible.
99
336080
2320
puedo ver que esto puede ser posible.
05:52
Imagine if we can find brainwave patterns
100
340240
2856
Imaginen si podemos encontrar
patrones cerebrales
patrones cerebrales
05:55
when people think
about images or even letters,
about images or even letters,
101
343120
3440
cuando la gente piensa
en imágenes o incluso en letras,
en imágenes o incluso en letras,
05:59
like the letter A generates
a different brainwave pattern
a different brainwave pattern
102
347720
2936
como que la letra A genere
un patrón cerebral diferente
un patrón cerebral diferente
06:02
than the letter B, and so on.
103
350680
1720
que la letra B, etc.
06:04
Could a computer one day
communicate for people who can't speak?
communicate for people who can't speak?
104
352960
3680
¿Podría una computadora algún día
comunicar a una persona que no habla?
comunicar a una persona que no habla?
06:09
What if a computer
105
357640
1440
¿Y si una computadora
06:11
can help us understand
the thoughts of a person in a coma?
the thoughts of a person in a coma?
106
359960
4560
puede ayudar a entender los pensamientos
de una persona que está en coma?
de una persona que está en coma?
06:17
We are not there yet,
107
365840
1616
Todavía no lo logramos,
06:19
but pay close attention.
108
367480
2736
pero presten mucha atención.
06:22
We will be there soon.
109
370240
1696
Lo lograremos pronto.
06:23
Thank you.
110
371960
1496
Gracias.
06:25
(Applause)
111
373480
5632
(Aplausos)
ABOUT THE SPEAKER
Mehdi Ordikhani-Seyedlar - NeuroscientistMehdi Ordikhani-Seyedlar is a computational neuroscientist, researching brain signals and their usage in brain-machine interfaces.
Why you should listen
Mehdi Ordikhani-Seyedlar is a research scientist interested in brain-wave patterns generated by neural activities in the brain. Since embarking on his research on neuroscience, Ordikhani-Seyedlar has been working on different brain functions such as learning, memory, pain and, more recently, visual attention in humans. He also conducted a part of his research on monkeys when he was in Dr. Miguel Nicolelis' lab at Duke University. His findings help implement more accurate brain-machine interfaces to treat people who are suffering from attention deficiency.
After receiving his Ph.D in Biomedical Engineering, Ordikhani-Seyedlar was offered a postdoctoral position by Duke University to develop algorithms to process large-scale neuronal activity and brain-machine interfaces. However, due to political complications in the United States, Ordikhani-Seyedlar -- an Iranian citizen -- changed his plan to continue his brain research outside the US for some time.
As a passionate neuroscientist and neuroengineer, Ordikhani-Seyedlar's aim is to improve brain pattern detectability in computers. This enhances the ability of brain-machine interfaces substantially to better target the defected brain function which in turn enhances the sustainability of treatment effect.
Mehdi Ordikhani-Seyedlar | Speaker | TED.com