ABOUT THE SPEAKER
Pawan Sinha - Visual neuroscientist
Pawan Sinha researches how our brains interpret what our eyes see -- and uses that research to give blind children the gift of sight.

Why you should listen

At Pawan Sinha's MIT lab, he and his team spend their days trying to understand how the brain learns to recognize and use the patterns and scenes we see around us. To do this, they often use computers to model the processes of the human brain, but they also study human subjects, some of whom are seeing the world for the very first time and can tell them about the experience as it happens. They find these unusual subjects through the humanitarian branch of their research, Project Prakash.

Project Prakash sets up eye-care camps in some of the most habitually underserved regions of India, and gives free eye-health screenings to, since 2003, more than 700 functionally blind children. The children are then treated without charge, even if they do not fit the profile that would make them eligible for Sinha's research.

Sinha's eventual goal is to help 500 children each year; plans are under way for a center for visual rehabilitation in new Delhi. The special relationship that Sinha has created between research and humanitarianism promises to deliver on both fronts.

More profile about the speaker
Pawan Sinha | Speaker | TED.com
TEDIndia 2009

Pawan Sinha: How brains learn to see

Pawan Sinha explica cómo el cerebro aprende a ver

Filmed:
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Pawan Sinha detalla su innovadora investigación sobre el desarrollo del sistema visual en el cerebro. Sinha y su equipo proporcionan gratuitamente tratamiento para la recuperación de la vista a niños ciegos de nacimiento, para luego estudiar cómo el cerebro aprende a interpretar la información visual. La investigación arroja claridad sobre la neurología, su funcionamiento e incluso sobre el autismo.
- Visual neuroscientist
Pawan Sinha researches how our brains interpret what our eyes see -- and uses that research to give blind children the gift of sight. Full bio

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00:15
If you are a blindciego childniño in IndiaIndia,
0
0
4000
Si eres un niño ciego en la India,
00:19
you will very likelyprobable have to contendcontender with
1
4000
3000
muy probablemente tengas que luchar contra,
00:22
at leastmenos two biggrande piecespiezas of badmalo newsNoticias.
2
7000
3000
por lo menos, dos cosas muy malas.
00:25
The first badmalo newsNoticias
3
10000
2000
La primera cosa mala
00:27
is that the chancesposibilidades of gettingconsiguiendo treatmenttratamiento
4
12000
3000
es que las posibilidades de conseguir tratamiento
00:30
are extremelyextremadamente slimDelgado to noneninguna,
5
15000
3000
son prácticamente nulas,
00:33
and that's because mostmás of the blindnessceguera
6
18000
2000
y ello se debe a que la mayoría de los programas
00:35
alleviationalivio programsprogramas in the countrypaís
7
20000
2000
de lucha contra la ceguera en el país
00:37
are focusedcentrado on adultsadultos,
8
22000
2000
se centran en los adultos,
00:39
and there are very, very fewpocos hospitalshospitales
9
24000
3000
y hay muy, muy pocos hospitales
00:42
that are actuallyactualmente equippedequipado to treattratar childrenniños.
10
27000
3000
que estén realmente equipados para atender a niños.
00:46
In facthecho, if you were to be treatedtratado,
11
31000
4000
De hecho, si les trataran a ustedes,
00:51
you mightpodría well endfin up beingsiendo treatedtratado
12
36000
3000
bien podrían acabar siendo atendidos
00:54
by a personpersona who has no medicalmédico credentialscartas credenciales
13
39000
3000
por alguien sin acreditación médica,
00:57
as this casecaso from RajasthanRajasthan illustratesilustra.
14
42000
3000
como nos muestra este caso de Rajasthan.
01:00
This is a three-year-oldtres años orphanhuérfano girlniña
15
45000
2000
Se trata de una niña huérfana de 3 años
01:02
who had cataractscataratas.
16
47000
2000
que tenía cataratas.
01:04
So, her caretakerscuidadores tooktomó her
17
49000
2000
Así es que sus tutores la llevaron
01:06
to the villagepueblo medicinemedicina man,
18
51000
2000
al curandero del pueblo,
01:08
and insteaden lugar of suggestingsugerencia to the caretakerscuidadores
19
53000
3000
quien, en lugar de aconsejar a sus tutores
01:11
that the girlniña be takentomado to a hospitalhospital,
20
56000
3000
que la llevaran a un hospital,
01:14
the personpersona decideddecidido to burnquemar her abdomenabdomen
21
59000
2000
el hombre decidió quemarle el abdomen
01:16
with red-hotal rojo vivo ironhierro barsbarras
22
61000
2000
con unas barras al rojo vivo
01:18
to drivemanejar out the demonsdemonios.
23
63000
2000
para expulsar los demonios.
01:20
The secondsegundo piecepieza of badmalo newsNoticias
24
65000
3000
La segunda cosa mala
01:23
will be deliveredentregado to you
25
68000
2000
que les dirán
01:25
by neuroscientistsneurocientíficos, who will tell you
26
70000
3000
vendrá de parte de los neurólogos, quienes explicarán
01:28
that if you are oldermayor than fourlas cuatro or fivecinco yearsaños of ageaños,
27
73000
3000
que si se tiene más de cuatro o cinco años de edad,
01:31
that even if you have your eyeojo correctedcorregido,
28
76000
3000
y que, incluso, si pasaran por una operación de ojos,
01:34
the chancesposibilidades of your braincerebro learningaprendizaje how to see
29
79000
3000
las posibilidades de que los cerebros aprendan a ver
01:37
are very, very slimDelgado --
30
82000
2000
son muy, muy escasas.
01:39
again, slimDelgado or noneninguna.
31
84000
3000
Una vez más: escasas o nulas.
01:42
So when I heardoído these two things,
32
87000
2000
Por eso, cuando escuché todo esto
01:44
it troubledpreocupado me deeplyprofundamente,
33
89000
2000
me preocupé muchísimo,
01:46
bothambos because of personalpersonal reasonsrazones
34
91000
2000
tanto por razones personales
01:48
and scientificcientífico reasonsrazones.
35
93000
2000
como científicas.
01:50
So let me first startcomienzo with the personalpersonal reasonrazón.
36
95000
3000
Déjenme comenzar por las personales.
01:53
It'llVa a soundsonar cornycursi, but it's sinceresincero.
37
98000
3000
Les sonará cursi, pero soy honesto.
01:56
That's my sonhijo, DariusDarius.
38
101000
2000
Este es mi hijo, Darius.
01:58
As a newnuevo fatherpadre,
39
103000
2000
Como padre primerizo,
02:00
I have a qualitativelycualitativamente differentdiferente sensesentido
40
105000
4000
tengo un sentimiento cualitativamente diferente
02:04
of just how delicatedelicado babiescriaturas are,
41
109000
3000
que va más allá de qué dulces son los bebés,
02:07
what our obligationsobligaciones are towardshacia them
42
112000
3000
de cuáles son nuestras obligaciones para con ellos,
02:10
and how much love
43
115000
2000
y de cuánto amor
02:12
we can feel towardshacia a childniño.
44
117000
3000
podemos sentir hacia un niño.
02:15
I would movemovimiento heavencielo and earthtierra
45
120000
2000
Movería cielo y tierra
02:17
in orderorden to get treatmenttratamiento for DariusDarius,
46
122000
3000
por un tratamiento para Darius.
02:20
and for me to be told
47
125000
2000
Y, para mí, que me dijeran
02:22
that there mightpodría be other DariusesDariuses
48
127000
2000
que podría haber otros Darius
02:24
who are not gettingconsiguiendo treatmenttratamiento,
49
129000
2000
que no reciben tratamiento alguno,
02:26
that's just viscerallyvisceralmente wrongincorrecto.
50
131000
3000
es algo que rechazo con vehemencia.
02:29
So that's the personalpersonal reasonrazón.
51
134000
2000
Ese es pues el motivo personal.
02:31
ScientificCientífico reasonrazón is that this notionnoción
52
136000
3000
El motivo científico es la idea
02:34
from neuroscienceneurociencia of criticalcrítico periodsperíodos --
53
139000
2000
de la neurología sobre el periodo crítico
02:36
that if the braincerebro is oldermayor
54
141000
3000
en el que, si el cerebro tiene más
02:39
than fourlas cuatro or fivecinco yearsaños of ageaños,
55
144000
2000
de cuatro o cinco años,
02:41
it losespierde its abilitycapacidad to learnaprender --
56
146000
2000
pierde la capacidad de aprender.
02:43
that doesn't sitsentar well with me,
57
148000
2000
Eso no lo acabo de digerir,
02:45
because I don't think that ideaidea
58
150000
2000
porque no creo que esa cuestión
02:47
has been testedprobado adequatelyadecuadamente.
59
152000
3000
se haya comprobado adecuadamente.
02:50
The birthnacimiento of the ideaidea is from
60
155000
2000
La idea surge
02:52
DavidDavid HubelHubel and TorstenTorsten Wiesel'sWiesel's work,
61
157000
2000
de un trabajo de David Hubel y Torsten Wiesel,
02:54
two researchersinvestigadores who were at HarvardHarvard,
62
159000
2000
dos investigadores que estaban en Harvard
02:56
and they got the NobelNobel PrizePremio in 1981
63
161000
3000
y que obtuvieron el premio nobel en 1981
02:59
for theirsu studiesestudios of visualvisual physiologyfisiología,
64
164000
2000
a raíz de sus estudios sobre la fisiología visual,
03:01
whichcual are remarkablynotablemente beautifulhermosa studiesestudios,
65
166000
2000
estudios que son increíblemente interesantes.
03:03
but I believe some of theirsu work
66
168000
2000
Sin embargo, parte de ellos
03:05
has been extrapolatedextrapolado
67
170000
2000
se extrapolaron
03:07
into the humanhumano domaindominio prematurelyprematuramente.
68
172000
2000
precipitadamente al ámbito del ser humano.
03:09
So, they did theirsu work with kittensgatitos,
69
174000
2000
Ellos realizaron sus estudios con gatitos
03:11
with differentdiferente kindsclases of deprivationprivación regimentsregimientos,
70
176000
2000
con distintos tipos de discapacidades visuales,
03:13
and those studiesestudios,
71
178000
2000
y esos estudios,
03:15
whichcual datefecha back to the '60s,
72
180000
2000
que datan de los sesenta,
03:17
are now beingsiendo appliedaplicado to humanhumano childrenniños.
73
182000
3000
se aplican ahora a niños.
03:20
So I feltsintió that I needednecesario to do two things.
74
185000
3000
Así que sentí que debía hacer dos cosas.
03:23
One: provideproporcionar carecuidado
75
188000
3000
Una: prestar asistencia
03:26
to childrenniños who are currentlyactualmente
76
191000
2000
a los niños que actualmente están
03:28
beingsiendo deprivedprivado of treatmenttratamiento.
77
193000
2000
privados de tratamiento.
03:30
That's the humanitarianhumanitario missionmisión.
78
195000
2000
Esa es la misión humanitaria.
03:32
And the scientificcientífico missionmisión would be
79
197000
2000
Y la misión científica sería:
03:34
to testprueba the limitslímites
80
199000
2000
verificar los límites
03:36
of visualvisual plasticityplasticidad.
81
201000
2000
de la flexibilidad visual.
03:38
And these two missionsmisiones, as you can tell,
82
203000
3000
Estas dos misiones, como podrán ver,
03:41
threadhilo togetherjuntos perfectlyperfectamente. One addsagrega to the other;
83
206000
3000
se entrelazan perfectamente, una aporta a la otra.
03:44
in facthecho, one would be impossibleimposible withoutsin the other.
84
209000
3000
De hecho, una sería imposible sin la otra.
03:49
So, to implementimplementar
85
214000
2000
Por lo tanto, para llevar a cabo
03:51
these twingemelo missionsmisiones,
86
216000
2000
estas dos misiones,
03:53
a fewpocos yearsaños agohace, I launchedlanzado ProjectProyecto PrakashPrakash.
87
218000
3000
puse en marcha, hace unos años, el proyecto Prakash.
03:56
PrakashPrakash, as manymuchos of you know,
88
221000
2000
Prakash, como mucho de ustedes saben,
03:58
is the Sanskritsánscrito wordpalabra for lightligero,
89
223000
2000
es el equivalente en sánscrito para la palabra "luz",
04:00
and the ideaidea is that
90
225000
2000
y la idea es que
04:02
in bringingtrayendo lightligero into the livesvive of childrenniños,
91
227000
3000
al traer la luz a la vida de estos niños,
04:05
we alsoademás have a chanceoportunidad
92
230000
2000
también tendremos la posibilidad
04:07
of sheddingderramamiento lightligero on some of the
93
232000
2000
de arrojar luz sobre algunos de los
04:09
deepestmás profundo mysteriesmisterios of neuroscienceneurociencia.
94
234000
3000
misterios más profundos de la neurología.
04:12
And the logologo -- even thoughaunque it looksmiradas extremelyextremadamente Irishirlandesa,
95
237000
3000
Y el logotipo, incluso aún cuando parezca muy irlandés,
04:15
it's actuallyactualmente derivedderivado from
96
240000
2000
deriva en realidad del
04:17
the Indianindio symbolsímbolo of DiyaDiya, an earthende barro lamplámpara.
97
242000
4000
símbolo hindú del Diya que es una lámpara de barro.
04:21
The PrakashPrakash, the overallen general effortesfuerzo
98
246000
3000
Prakash, el proyecto global
04:24
has threeTres componentscomponentes:
99
249000
2000
tiene tres partes,
04:26
outreachsuperar a, to identifyidentificar childrenniños in need of carecuidado;
100
251000
4000
asistencia para identificar a los niños con falta de cuidados,
04:30
medicalmédico treatmenttratamiento; and in subsequentsubsecuente studyestudiar.
101
255000
3000
tratamiento médico y un posterior estudio.
04:33
And I want to showespectáculo you a shortcorto videovídeo clipacortar
102
258000
3000
Quiero mostrarles un breve video clip
04:36
that illustratesilustra the first two componentscomponentes of this work.
103
261000
3000
que nos enseña las dos primeras partes de este trabajo.
04:41
This is an outreachsuperar a stationestación
104
266000
2000
Este es un centro médico
04:43
conductedconducido at a schoolcolegio for the blindciego.
105
268000
3000
que funciona en una escuela para ciegos.
04:46
(TextTexto: MostMás of the childrenniños are profoundlyprofundamente and permanentlypermanentemente blindciego ...)
106
271000
5000
(Texto: La mayoría de los niños tiene una ceguera irreversible o severa...)
04:51
PawanPawan SinhaSinha: So, because this is a schoolcolegio for the blindciego,
107
276000
5000
Pawan Sinha: Puesto que, es una escuela para ciegos,
04:56
manymuchos childrenniños have permanentpermanente conditionscondiciones.
108
281000
2000
muchos niños tienen una ceguera irreversible.
04:58
That's a casecaso of microphthalmosmicrophthalmos,
109
283000
3000
Este es un caso de microftalmia.
05:01
whichcual is malformedmalformado eyesojos,
110
286000
2000
que es una malformación de los ojos,
05:03
and that's a permanentpermanente conditioncondición;
111
288000
2000
y es irreversible.
05:05
it cannotno poder be treatedtratado.
112
290000
2000
No se puede tratar.
05:07
That's an extremeextremo of micropthalmosmicropthalmos
113
292000
2000
Este es un caso extremo de microftalmia.
05:09
calledllamado enophthalmosenoftalmos.
114
294000
2000
denominado enoftalmia.
05:11
But, everycada so oftena menudo, we come acrossa través de childrenniños
115
296000
2000
Pero, muy a menudo, nos encontramos con niños
05:13
who showespectáculo some residualresidual visionvisión,
116
298000
3000
que cuentan con una mínima visión residual,
05:16
and that is a very good signfirmar
117
301000
3000
y esto es una muy buena señal
05:19
that the conditioncondición mightpodría actuallyactualmente be treatabletratable.
118
304000
2000
de que la enfermedad realmente se pueda tratar.
05:21
So, after that screeningcribado, we bringtraer the childrenniños to the hospitalhospital.
119
306000
3000
Después del análisis, traemos al niño al hospital.
05:24
That's the hospitalhospital we're workingtrabajando with in DelhiDelhi,
120
309000
2000
Este es el hospital con el que trabajamos en Delhi,
05:26
the SchroffSchroff CharityCaridad EyeOjo HospitalHospital.
121
311000
3000
el hospital oftalmológico Shroff's Charity.
05:29
It has a very well-equippedbien equipado
122
314000
2000
Está muy bien equipado
05:31
pediatricpediátrico ophthalmicoftálmico centercentrar,
123
316000
3000
con un centro oftalmológico pediátrico,
05:35
whichcual was madehecho possibleposible in partparte
124
320000
2000
que se logró en parte gracias a
05:37
by a giftregalo from the RonaldRonald McDonaldMcDonald charitycaridad.
125
322000
4000
una donación entregada por la fundación Ronald McDonald.
05:41
So, eatingcomiendo burgershamburguesas actuallyactualmente helpsayuda.
126
326000
3000
Así es que, comer hamburguesas en realidad ayuda.
05:45
(TextTexto: SuchTal examinationsexámenes allowpermitir us to improvemejorar
127
330000
2000
(Texto: Dichos exámenes nos permiten mejorar
05:47
eye-healthojo-salud in manymuchos childrenniños, and ...
128
332000
2000
la salud ocular en muchos niños,
05:54
... help us find childrenniños who can participateparticipar in ProjectProyecto PrakashPrakash.)
129
339000
3000
... y nos ayuda a encontrar niños que puedan participar en el proyecto Prakash.)
05:57
PSPD: So, as I zoomenfocar in to the eyesojos of this childniño,
130
342000
2000
PS: A medida que hago zoom en los ojos de este niño,
05:59
you will see the causeporque of his blindnessceguera.
131
344000
3000
ustedes verán la causa de su ceguera.
06:03
The whitesropa blanca that you see in the middlemedio of his pupilsalumnos
132
348000
3000
Lo blanco que ven en el medio de sus pupilas
06:06
are congenitalcongénito cataractscataratas,
133
351000
3000
son cataratas congénitas,
06:09
so opacitiesopacidades of the lenslente.
134
354000
2000
que opacan los cristalinos.
06:11
In our eyesojos, the lenslente is clearclaro,
135
356000
3000
En nuestros ojos los cristalinos son claros,
06:14
but in this childniño, the lenslente has becomevolverse opaqueopaco,
136
359000
2000
pero en este niño, los cristalinos son oscuros
06:16
and thereforepor lo tanto he can't see the worldmundo.
137
361000
3000
y por eso no puede ver el mundo.
06:19
So, the childniño is givendado treatmenttratamiento. You'llUsted see shotsdisparos of the eyeojo.
138
364000
3000
Así que, el niño fue tratado. Verán fotos del ojo.
06:22
Here'sAquí está the eyeojo with the opaqueopaco lenslente,
139
367000
2000
Aquí está el ojo con el cristalino opaco,
06:24
the opaqueopaco lenslente extractedextraído
140
369000
2000
se extrajo el cristalino opaco,
06:26
and an acrylicacrílico lenslente insertedinsertado.
141
371000
3000
y se insertó uno acrílico.
06:29
And here'saquí está the samemismo childniño
142
374000
2000
Y aquí está el mismo niño
06:31
threeTres weekssemanas post-operationpost operacion,
143
376000
3000
tres semanas después de la cirugía
06:34
with the right eyeojo openabierto.
144
379000
3000
con el ojo derecho abierto.
06:40
(ApplauseAplausos)
145
385000
6000
(Aplausos)
06:46
Thank you.
146
391000
2000
Gracias.
06:48
So, even from that little clipacortar, you can beginempezar to get the sensesentido
147
393000
3000
Así que a partir de ese video, ustedes pueden empezar a entender
06:51
that recoveryrecuperación is possibleposible,
148
396000
2000
que la recuperación es posible,
06:53
and we have now
149
398000
2000
nosotros ya hemos tratado
06:55
providedprevisto treatmenttratamiento to over 200 childrenniños,
150
400000
3000
a más de 200 niños,
06:58
and the storyhistoria repeatsrepeticiones itselfsí mismo.
151
403000
2000
y la historia se repite.
07:00
After treatmenttratamiento, the childniño
152
405000
2000
Después del tratamiento, el niño
07:02
gainsganancias significantsignificativo functionalityfuncionalidad.
153
407000
3000
logra una funcionalidad significativa.
07:05
In facthecho, the storyhistoria holdssostiene truecierto
154
410000
3000
De hecho, la historia se sostiene
07:08
even if you have a personpersona who got sightvisión
155
413000
2000
incluso para aquellos que lograron ver
07:10
after severalvarios yearsaños of deprivationprivación.
156
415000
2000
después de años de ceguera.
07:12
We did a paperpapel a fewpocos yearsaños agohace
157
417000
2000
Hace unos años escribimos un artículo
07:14
about this womanmujer that you see on the right, SRDSRD,
158
419000
4000
sobre esta mujer que ven a la derecha, SRD,
07:18
and she got her sightvisión latetarde in life,
159
423000
2000
ella consiguió ver a una edad avanzada
07:20
and her visionvisión is remarkablenotable at this ageaños.
160
425000
4000
y su vista es excelente a esta edad.
07:24
I should addañadir a tragictrágico postscriptposdata to this --
161
429000
3000
Debo agregar un dato lamentable a esta historia.
07:27
she diedmurió two yearsaños agohace
162
432000
2000
Ella falleció hace dos años
07:29
in a busautobús accidentaccidente.
163
434000
2000
en un accidente de bus.
07:31
So, herssuyo is just a trulyverdaderamente inspiringinspirador storyhistoria --
164
436000
4000
Su historia es verdaderamente inspiradora,
07:35
unknowndesconocido, but inspiringinspirador storyhistoria.
165
440000
3000
desconozida, pero inspiradora.
07:38
So when we startedempezado findinghallazgo these resultsresultados,
166
443000
2000
Así que cuando empezamos a obtener estos resultados,
07:40
as you mightpodría imagineimagina, it createdcreado quitebastante a bitpoco of stirremover
167
445000
3000
como podrán imaginar, todo esto creo una pequeña controversia
07:43
in the scientificcientífico and the popularpopular pressprensa.
168
448000
3000
en la prensa pública y científica.
07:46
Here'sAquí está an articleartículo in NatureNaturaleza
169
451000
2000
Aquí tenemos un artículo en la revista Nature
07:48
that profiledperfilado this work,
170
453000
2000
con una reseña de este trabajo
07:50
and anotherotro one in Time.
171
455000
2000
y otra publicación en la revista Time.
07:52
So, we were fairlybastante convincedconvencido -- we are convincedconvencido --
172
457000
2000
Estábamos bastante seguros, estamos seguros
07:54
that recoveryrecuperación is feasiblefactible,
173
459000
2000
de que la recuperación es factible,
07:56
despiteA pesar de extendedextendido visualvisual deprivationprivación.
174
461000
3000
a pesar de la imposibilidad de ver por mucho tiempo.
07:59
The nextsiguiente obviousobvio questionpregunta to askpedir:
175
464000
2000
La siguiente pregunta obvia es:
08:01
What is the processproceso of recoveryrecuperación?
176
466000
3000
¿cuál es el proceso de recuperación?
08:04
So, the way we studyestudiar that is,
177
469000
3000
El modo en el que estudiamos esto es,
08:07
let's say we find a childniño who has lightligero sensitivitysensibilidad.
178
472000
2000
supongamos que hay un niño con sensibilidad a la luz.
08:09
The childniño is providedprevisto treatmenttratamiento,
179
474000
2000
Tratamos al niño
08:11
and I want to stressestrés that the treatmenttratamiento
180
476000
2000
y quiero subrayar que el tratamiento
08:13
is completelycompletamente unconditionalincondicional;
181
478000
2000
no está sujeto a ninguna condición.
08:15
there is no quidlibra proPro quoquo.
182
480000
2000
No se pide nada a cambio.
08:17
We treattratar manymuchos more childrenniños then we actuallyactualmente work with.
183
482000
3000
Trabajamos con menos niños de los que en realidad tratamos.
08:20
EveryCada childniño who needsnecesariamente treatmenttratamiento is treatedtratado.
184
485000
3000
A cada niño que lo necesita lo tratamos.
08:23
After treatmenttratamiento, about everycada weeksemana,
185
488000
2000
Después del tratamiento, casi semanalmente,
08:25
we runcorrer the childniño
186
490000
2000
analizamos al niño
08:27
on a batterybatería of simplesencillo visualvisual testspruebas
187
492000
3000
con una serie de tests visuales
08:30
in orderorden to see how theirsu visualvisual skillshabilidades
188
495000
2000
para comprobar si sus funciones visuales
08:32
are comingviniendo on linelínea.
189
497000
2000
son correctas.
08:34
And we try to do this for as long as possibleposible.
190
499000
3000
Intentamos hacer esto lo más prolongadamente posible.
08:37
This arcarco of developmentdesarrollo
191
502000
2000
Este abanico de evolución
08:39
givesda us unprecedentedsin precedentes
192
504000
2000
nos otorga una información increíblemente
08:41
and extremelyextremadamente valuablevalioso informationinformación
193
506000
2000
valiosa y novedosa
08:43
about how the scaffoldingandamio of visionvisión
194
508000
2000
sobre cómo la estructura de la vista
08:45
getsse pone setconjunto up.
195
510000
2000
toma forma.
08:47
What mightpodría be the causalcausal connectionsconexiones
196
512000
2000
¿Cuáles podrían ser las relaciones causantes
08:49
betweenEntre the earlytemprano developingdesarrollando skillshabilidades
197
514000
2000
entre un desarrollo temprano de habilidades
08:51
and the laterluego developingdesarrollando onesunos?
198
516000
2000
y uno más tardío?
08:53
And we'venosotros tenemos used this generalgeneral approachenfoque to studyestudiar
199
518000
2000
Hemos seguido en general este enfoque para estudiar
08:55
manymuchos differentdiferente visualvisual proficienciescompetencias,
200
520000
3000
varias capacidades visuales diferentes,
08:58
but I want to highlightrealce one particularespecial one,
201
523000
4000
pero quiero resaltar una en particular,
09:02
and that is imageimagen parsinganálisis into objectsobjetos.
202
527000
3000
que es el análisis de las imágenes de los objetos.
09:05
So, any imageimagen of the kindtipo that you see on the left,
203
530000
2000
Cualquier imagen como la que ven a la izquierda,
09:07
be it a realreal imageimagen or a syntheticsintético imageimagen,
204
532000
3000
ya sea real o virtual,
09:10
it's madehecho up of little regionsregiones
205
535000
2000
está hecha de pequeñas partes
09:12
that you see in the middlemedio columncolumna,
206
537000
2000
que ven en la columna central,
09:14
regionsregiones of differentdiferente colorscolores, differentdiferente luminancesluminancias.
207
539000
3000
partes de diferentes colores y luminosidad.
09:17
The braincerebro has this complexcomplejo tasktarea
208
542000
3000
El cerebro tiene la difícil tarea
09:20
of puttingponiendo togetherjuntos, integratingintegrando,
209
545000
3000
de agrupar los subconjuntos
09:23
subsetssubconjuntos of these regionsregiones
210
548000
2000
de estas partes e integrarlas
09:25
into something that's more meaningfulsignificativo,
211
550000
2000
para lograr algo más significativo
09:27
into what we would considerconsiderar to be objectsobjetos,
212
552000
2000
formando lo que consideramos que son objetos,
09:29
as you see on the right.
213
554000
2000
como ustedes ven a la derecha.
09:31
And nobodynadie knowssabe how this integrationintegración happenssucede,
214
556000
2000
Nadie sabe cómo suceden estas integraciones.
09:33
and that's the questionpregunta we askedpreguntó with ProjectProyecto PrakashPrakash.
215
558000
4000
Y esa es la pregunta que nos hicimos en el proyecto Prakash.
09:37
So, here'saquí está what happenssucede
216
562000
2000
Así que, aquí está lo que sucede
09:39
very soonpronto after the onsetcomienzo of sightvisión.
217
564000
3000
poco después de comenzar a ver.
09:42
Here'sAquí está a personpersona who had gainedganado sightvisión just a couplePareja of weekssemanas agohace,
218
567000
3000
Esta persona había recuperado la vista un par de semanas antes,
09:45
and you see EthanEthan MyersMyers, a graduategraduado studentestudiante from MITMIT,
219
570000
3000
y aquí ven a Ethan Myers, un estudiante del MIT (Instituto Tecnológico de Massachusetts),
09:48
runningcorriendo the experimentexperimentar with him.
220
573000
3000
llevando a cabo un experimento con él.
09:51
His visual-motorvisual-motor coordinationcoordinación is quitebastante poorpobre,
221
576000
4000
Su coordinación motora visual es muy limitada,®
09:55
but you get a generalgeneral sensesentido
222
580000
2000
pero ustedes se hacen una idea
09:57
of what are the regionsregiones that he's tryingmolesto to tracerastro out.
223
582000
3000
de cuáles son las partes que él intenta trazar.
10:00
If you showespectáculo him realreal worldmundo imagesimágenes,
224
585000
2000
Si le muestran imágenes del mundo real,
10:02
if you showespectáculo othersotros like him realreal worldmundo imagesimágenes,
225
587000
3000
si le muestran a otro como él imágenes del mundo real,
10:05
they are unableincapaz to recognizereconocer mostmás of the objectsobjetos
226
590000
2000
serán incapaces de reconocer la mayoría de los objetos
10:07
because the worldmundo to them is over-fragmentedsobre-fragmentado;
227
592000
3000
porque el mundo para ellos estará totalmente fragmentado,
10:10
it's madehecho up of a collagecollage, a patchworklabor de retazos,
228
595000
3000
les parecerá un collage, una serie de retazos
10:13
of regionsregiones of differentdiferente colorscolores and luminancesluminancias.
229
598000
2000
de regiones de diferentes colores y luminosidades.
10:15
And that's what's indicatedindicado in the greenverde outlinesesquemas.
230
600000
2000
Y eso es lo que está señalado en los contornos verdes.
10:17
When you askpedir them,
231
602000
2000
Cuando se les pide que,
10:19
"Even if you can't namenombre the objectsobjetos, just pointpunto to where the objectsobjetos are,"
232
604000
3000
incluso si no pueden nombrar los objetos, que señalen dónde están.
10:22
these are the regionsregiones that they pointpunto to.
233
607000
2000
Estas son las partes que ellos señalan.
10:24
So the worldmundo is this complexcomplejo
234
609000
2000
El mundo es, entonces, un complejo
10:26
patchworklabor de retazos of regionsregiones.
235
611000
2000
mosaico de partes.
10:28
Even the shadowsombra on the ballpelota
236
613000
2000
Incluso la sombra sobre la pelota
10:30
becomesse convierte its ownpropio objectobjeto.
237
615000
3000
se transforma en un objeto.
10:33
InterestinglyInteresantemente enoughsuficiente,
238
618000
2000
Muy interesante,
10:35
you give them a fewpocos monthsmeses,
239
620000
2000
si les damos pocos meses
10:37
and this is what happenssucede.
240
622000
3000
esto es lo que pasa.
10:43
DoctorDoctor: How manymuchos are these?
241
628000
2000
Doctor: ¿Cuántos son esos?
10:45
PatientPaciente: These are two things.
242
630000
2000
Paciente: Son dos.
10:47
DoctorDoctor: What are theirsu shapesformas?
243
632000
2000
Doctor: ¿Qué formas tienen?
10:49
PatientPaciente: TheirSu shapesformas ...
244
634000
2000
Paciente: Sus formas...
10:51
This one is a circlecirculo,
245
636000
3000
Este es un círculo,
10:54
and this
246
639000
2000
y este
10:56
is a squarecuadrado.
247
641000
2000
es un cuadrado.
10:58
PSPD: A very dramaticdramático transformationtransformación has come about.
248
643000
3000
PS: Tuvo lugar una transformación drástica.
11:01
And the questionpregunta is:
249
646000
2000
Y la pregunta es:
11:03
What underliessubyacente this transformationtransformación?
250
648000
2000
¿en qué se basa esta transformación?
11:05
It's a profoundprofundo questionpregunta,
251
650000
2000
Es una pregunta profunda,
11:07
and what's even more amazingasombroso is how simplesencillo
252
652000
2000
y es aún más sorprendente lo simple
11:09
the answerresponder is.
253
654000
2000
que es la respuesta.
11:11
The answerresponder liesmentiras in motionmovimiento
254
656000
2000
La respuesta se halla en el movimiento
11:13
and that's what I want to showespectáculo you in the nextsiguiente clipacortar.
255
658000
3000
y eso es lo que les quiero mostrar en el próximo video clip.
11:18
DoctorDoctor: What shapeforma do you see here?
256
663000
2000
Doctor: ¿Qué forma ves aquí?
11:20
PatientPaciente: I can't make it out.
257
665000
3000
Paciente: No logro descifrarlo.
11:28
DoctorDoctor: Now?
258
673000
2000
Doctor: ¿Ahora?
11:31
PatientPaciente: TriangleTriángulo.
259
676000
2000
Paciente: Un triángulo.
11:35
DoctorDoctor: How manymuchos things are these?
260
680000
3000
Doctor: ¿Cuántos objetos hay aquí?
11:48
Now, how manymuchos things are these?
261
693000
3000
¿Ahora, cuántos objetos hay?
11:51
PatientPaciente: Two.
262
696000
2000
Paciente: Dos.
11:53
DoctorDoctor: What are these things?
263
698000
2000
Doctor: ¿Qué son?
11:56
PatientPaciente: A squarecuadrado and a circlecirculo.
264
701000
2000
Paciente: Un cuadrado y un círculo.
11:58
PSPD: And we see this patternpatrón over and over again.
265
703000
3000
PS: Y vemos que este patrón se repite una y otra vez.
12:01
The one thing the visualvisual systemsistema needsnecesariamente
266
706000
3000
Lo único que el sistema visual necesita
12:04
in orderorden to beginempezar parsinganálisis the worldmundo
267
709000
2000
para empezar a comprender el mundo
12:06
is dynamicdinámica informationinformación.
268
711000
2000
es información dinámica.
12:08
So the inferenceinferencia we are derivingderivando from this,
269
713000
2000
Por lo tanto, lo que entendemos de esto
12:10
and severalvarios suchtal experimentsexperimentos,
270
715000
2000
y de varias pruebas semejantes,
12:12
is that dynamicdinámica informationinformación processingtratamiento,
271
717000
2000
es que el proceso dinámico de información,
12:14
or motionmovimiento processingtratamiento,
272
719000
2000
o el proceso del movimiento,
12:16
servessirve as the bedrockbase for buildingedificio
273
721000
2000
sirve de fundamento para edificar
12:18
the restdescanso of the complexitycomplejidad of visualvisual processingtratamiento;
274
723000
4000
el resto del complejo proceso visual.
12:22
it leadsconduce to visualvisual integrationintegración
275
727000
2000
Ello nos lleva a la integración visual
12:24
and eventuallyfinalmente to recognitionreconocimiento.
276
729000
3000
y al reconocimiento final.
12:27
This simplesencillo ideaidea has farlejos reachingalcanzando implicationstrascendencia.
277
732000
3000
Esta idea sencilla posee repercusiones trascendentales.
12:30
And let me just quicklycon rapidez mentionmencionar two,
278
735000
3000
Y permítanme rápidamente nombrarles dos.
12:33
one, drawingdibujo from the domaindominio of engineeringIngenieria,
279
738000
2000
Una pertenece a los dominios de la ingeniería,
12:35
and one from the clinicclínica.
280
740000
2000
y la otra proviene de la clínica.
12:37
So, from the perspectiveperspectiva of engineeringIngenieria,
281
742000
2000
Desde la perspectiva de la ingeniería,
12:39
we can askpedir: GovenGoven that we know
282
744000
3000
nos podemos preguntar, puesto que sabemos
12:42
that motionmovimiento is so importantimportante for the humanhumano visualvisual systemsistema,
283
747000
2000
que el movimiento es muy importante para el sistema visual humano,
12:44
can we use this as a recipereceta
284
749000
3000
¿podemos utilizar esto como una receta
12:47
for constructingconstruyendo machine-basedbasado en máquina visionvisión systemssistemas
285
752000
3000
para construir sistemas visuales operados por máquinas
12:50
that can learnaprender on theirsu ownpropio, that don't need to be programmedprogramado
286
755000
3000
que puedan aprender solos y que no necesiten ser programados
12:53
by a humanhumano programmerprogramador?
287
758000
2000
por un ser humano?
12:55
And that's what we're tryingmolesto to do.
288
760000
2000
Y eso es lo que estamos tratando de hacer.
12:57
I'm at MITMIT, at MITMIT you need to applyaplicar
289
762000
3000
Estoy en el MIT, allí se debe aplicar
13:00
whateverlo que sea basicBASIC knowledgeconocimiento you gainganancia.
290
765000
2000
cualquier conocimiento básico que adquieras.
13:02
So we are creatingcreando DylanDylan,
291
767000
2000
Así que estamos creando el Dylan
13:04
whichcual is a computationalcomputacional systemsistema
292
769000
2000
que es un sistema computacional
13:06
with an ambitiousambicioso goalGol
293
771000
2000
cuyo objetivo ambicioso
13:08
of takingtomando in visualvisual inputsentradas
294
773000
2000
es recoger adquisiciones visuales
13:10
of the samemismo kindtipo that a humanhumano childniño would receiverecibir,
295
775000
3000
de la misma clase que las que recibiría un niño
13:13
and autonomouslyde forma autónoma discoveringdescubriendo:
296
778000
2000
para luego descubrir automáticamente
13:15
What are the objectsobjetos in this visualvisual inputentrada?
297
780000
3000
cuáles son los objetos en dichas adquisiciones visuales.
13:18
So, don't worrypreocupación about the internalsinternos of DylanDylan.
298
783000
3000
Pero, no se preocupen por los asuntos intrínsecos del Dylan.
13:21
Here, I'm just going to talk about
299
786000
3000
Aquí, sólo les voy a hablar acerca
13:24
how we testprueba DylanDylan.
300
789000
2000
de cómo probamos el Dylan.
13:26
The way we testprueba DylanDylan is by givingdando it
301
791000
2000
La manera en la que probamos el Dylan es proveyéndole
13:28
inputsentradas, as I said, of the samemismo kindtipo
302
793000
3000
las adquisiciones, como ya dije, de las del tipo
13:31
that a babybebé, or a childniño in ProjectProyecto PrakashPrakash would get.
303
796000
3000
que un bebé o un niño adquiriría en el proyecto Prakash.
13:34
But for a long time we couldn'tno pudo quitebastante figurefigura out:
304
799000
3000
Pero durante mucho tiempo no logramos desentrañar del todo
13:37
WowGuau can we get these kindsclases of videovídeo inputsentradas?
305
802000
3000
cómo podemos obtener estos tipos de adquisiciones para video.
13:41
So, I thought,
306
806000
2000
Entonces, pensé que
13:43
could we have DariusDarius
307
808000
2000
Darius nos podría servir
13:45
serveservir as our babycambabycam carrierportador,
308
810000
3000
de bebé porta-cámara
13:48
and that way get the inputsentradas that we feedalimentar into DylanDylan?
309
813000
3000
y de ese modo conseguir las adquisiciones que cargaríamos en el Dylan.
13:51
So that's what we did.
310
816000
2000
Y eso fue lo que hicimos.
13:53
(LaughterRisa)
311
818000
7000
(Risas)
14:00
I had to have long conversationsconversaciones with my wifeesposa.
312
825000
3000
Tuve que hablar mucho con mi esposa.
14:03
(LaughterRisa)
313
828000
5000
(Risas)
14:08
In facthecho, PamPam, if you're watchingacecho this,
314
833000
2000
De hecho, Pam, si estás viendo esto,
14:10
please forgiveperdonar me.
315
835000
2000
por favor perdóname.
14:13
So, we modifiedmodificado the opticsóptica of the cameracámara
316
838000
4000
Así es que, modificamos la óptica de la cámara
14:17
in orderorden to mimicimitar the baby'sbebé visualvisual acuityagudeza.
317
842000
3000
para poder imitar la agudeza visual del bebé.
14:20
As some of you mightpodría know,
318
845000
2000
Como algunos de ustedes sabrán,
14:22
babyiesbabyies are bornnacido prettybonita much legallylegalmente blindciego.
319
847000
4000
los bebés nacen prácticamente ciegos.
14:26
TheirSu acuityagudeza -- our acuityagudeza is 20/20;
320
851000
3000
Su agudeza visual -la nuestra es de 20/20-
14:29
babies'criaturas' acuityagudeza is like 20/800,
321
854000
3000
la de ellos es de unos 20/800,
14:32
so they are looking at the worldmundo
322
857000
2000
por lo tanto miran el mundo
14:34
in a very, very blurryborroso fashionModa.
323
859000
3000
de un modo muy, muy borroso.
14:37
Here'sAquí está what a baby-cambaby-cam videovídeo looksmiradas like.
324
862000
3000
Así es como se ve el video de la una cámara de bebé.
14:41
(LaughterRisa)
325
866000
9000
(Risas)
14:50
(ApplauseAplausos)
326
875000
3000
(Aplausos)
14:53
ThankfullyAgradecidamente, there isn't any audioaudio
327
878000
2000
Por suerte, el video
14:55
to go with this.
328
880000
3000
no tiene audio.
14:58
What's amazingasombroso is that workingtrabajando with suchtal
329
883000
2000
Lo que es increíble, es que con esta
15:00
highlyaltamente degradeddegradado inputentrada,
330
885000
2000
visión tan borrosa
15:02
the babybebé, very quicklycon rapidez, is ablepoder
331
887000
2000
el bebé, muy rápidamente, es capaz
15:04
to discoverdescubrir meaningsentido in suchtal inputentrada.
332
889000
3000
de descubrir el significado en estas adquisiciones.
15:07
But then two or threeTres daysdías afterwarddespués,
333
892000
2000
Pero después de dos o tres días,
15:09
babiescriaturas beginempezar to paypaga attentionatención
334
894000
2000
los bebés comienzan a prestar atención
15:11
to theirsu mother'smadre or theirsu father'spadre facecara.
335
896000
2000
a los rostros de sus madres y padres.
15:13
How does that happenocurrir? We want DylanDylan to be ablepoder to do that,
336
898000
3000
¿Cómo sucede esto? Queremos que el Dylan sea capaz de hacerlo.
15:16
and usingutilizando this mantramantra of motionmovimiento,
337
901000
3000
Y usando esta muestra de movimiento,
15:19
DylanDylan actuallyactualmente can do that.
338
904000
2000
el Dylan realmente lo puede hacer
15:21
So, givendado that kindtipo of videovídeo inputentrada,
339
906000
3000
a pesar del tipo de adquisición del video,
15:24
with just about sixseis or sevensiete minutesminutos worthvalor of videovídeo,
340
909000
3000
con sólo unos seis o siete minutos de filmación,
15:27
DylanDylan can beginempezar to extractextraer patternspatrones
341
912000
3000
el Dylan puede comenzar a obtener los patrones
15:30
that includeincluir facescaras.
342
915000
3000
que incluyen caras.
15:33
So, it's an importantimportante demonstrationdemostración
343
918000
2000
Este es una demostración importante
15:35
of the powerpoder of motionmovimiento.
344
920000
2000
del poder del movimiento.
15:37
The clinicalclínico implicationimplicación, it comesproviene from the domaindominio of autismautismo.
345
922000
3000
La repercusión clínica viene del ámbito del autismo.
15:40
VisualVisual integrationintegración has been associatedasociado with autismautismo
346
925000
2000
La integración visual fue asociada al autismo
15:42
by severalvarios researchersinvestigadores.
347
927000
2000
por muchos investigadores.
15:44
When we saw that, we askedpreguntó:
348
929000
2000
Cuando vimos eso, nos preguntamos:
15:46
Could the impairmentdiscapacidad in visualvisual integrationintegración
349
931000
3000
¿puede la discapacidad de integración visual
15:49
be the manifestationmanifestación of something underneathdebajo,
350
934000
3000
manifestándose a través de algo subyacente
15:52
of dynamicdinámica informationinformación processingtratamiento deficienciesdeficiencias in autismautismo?
351
937000
3000
a la deficiencia del procesamiento de la información dinámica hacer que se desarrolle el autismo?
15:55
Because, if that hypothesishipótesis were to be truecierto,
352
940000
3000
Porque, si esta hipótesis fuera verdad,
15:58
it would have massivemasivo repercussionsrepercusiones in our understandingcomprensión
353
943000
3000
tendría repercusiones inmensas en nuestro entendimiento
16:01
of what's causingcausando the manymuchos differentdiferente aspectsaspectos
354
946000
2000
de muchos de los diferentes aspectos causantes
16:03
of the autismautismo phenotypefenotipo.
355
948000
3000
del fenotipo del autismo.
16:06
What you're going to see are
356
951000
2000
Lo que van a ver son
16:08
videovídeo clipsclips of two childrenniños -- one neurotypicalneurotípico,
357
953000
3000
unos video clips de dos niños, uno es neurotípico,
16:11
one with autismautismo, playingjugando PongApestar.
358
956000
2000
el otro padece autismo, jugando al ping-pong.
16:13
So, while the childniño is playingjugando PongApestar, we are trackingrastreo where they're looking.
359
958000
3000
Mientras ellos juegan al ping-pong, nosotros observamos dónde miran.
16:16
In redrojo are the eyeojo movementmovimiento traceshuellas.
360
961000
3000
En rojo, están marcados los movimientos de sus ojos,
16:19
This is the neurotypicalneurotípico childniño, and what you see
361
964000
3000
éste es el niño neurotípico, y lo que ustedes ven
16:22
is that the childniño is ablepoder to make cuesseñales
362
967000
2000
es lo que el niño es capaz de percibir
16:24
of the dynamicdinámica informationinformación
363
969000
2000
de la información dinámica
16:26
to predictpredecir where the ballpelota is going to go.
364
971000
2000
para calcular hacia dónde irá la pelota.
16:28
Even before the ballpelota getsse pone to a placelugar,
365
973000
3000
Incluso antes de que la pelota llegue,
16:31
the childniño is alreadyya looking there.
366
976000
3000
el niño ya está mirando allí.
16:34
ContrastContraste this with a childniño
367
979000
2000
Si lo comparamos con un niño
16:36
with autismautismo playingjugando the samemismo gamejuego.
368
981000
2000
con autismo jugando a lo mismo,
16:38
InsteadEn lugar of anticipatinganticipando,
369
983000
2000
en lugar de anticiparse,
16:40
the childniño always followssigue where the ballpelota has been.
370
985000
3000
siempre va hacia donde estaba la pelota.
16:43
The efficiencyeficiencia of the use
371
988000
2000
La eficiencia en el uso
16:45
of dynamicdinámica informationinformación
372
990000
2000
de la información dinámica
16:47
seemsparece to be significantlysignificativamente compromisedcomprometida in autismautismo.
373
992000
3000
en el autismo parece estar considerablemente comprometida.
16:51
So we are pursuingperseguir this linelínea of work
374
996000
3000
Así que nosotros seguimos esta línea de trabajo
16:54
and hopefullyOjalá we'llbien have
375
999000
2000
y con suerte pronto obtendremos
16:56
more resultsresultados to reportinforme soonpronto.
376
1001000
2000
más resultados para informarles pronto.
16:58
Looking aheadadelante, if you think of this diskdisco
377
1003000
3000
Mirando al futuro, si ustedes piensan en este disco
17:01
as representingrepresentando all of the childrenniños
378
1006000
2000
como representante de todos los niños
17:03
we'venosotros tenemos treatedtratado so farlejos,
379
1008000
2000
que hemos tratado hasta ahora,
17:05
this is the magnitudemagnitud of the problemproblema.
380
1010000
2000
esta es la magnitud del problema.
17:07
The redrojo dotspuntos are the childrenniños we have not treatedtratado.
381
1012000
3000
Los puntos rojos son los niños que no hemos tratado.
17:10
So, there are manymuchos, manymuchos more childrenniños who need to be treatedtratado,
382
1015000
2000
Por lo tanto, hay muchos, muchos niños más que necesitan ser tratados,
17:12
and in orderorden to expandexpandir the scopealcance of the projectproyecto,
383
1017000
3000
y para extender el campo de acción del proyecto,
17:15
we are planningplanificación on launchinglanzamiento
384
1020000
2000
planeamos abrir
17:17
The PrakashPrakash CenterCentrar for ChildrenNiños,
385
1022000
2000
el Centro Prakash para niños,
17:19
whichcual will have a dedicateddedicado pediatricpediátrico hospitalhospital,
386
1024000
3000
que tendrá un hospital pediátrico,
17:22
a schoolcolegio for the childrenniños we are treatingtratar
387
1027000
2000
una escuela para los niños en tratamiento
17:24
and alsoademás a cutting-edgeinnovador researchinvestigación facilityinstalaciones.
388
1029000
2000
y también un centro de investigaciones avanzado.
17:26
The PrakashPrakash CenterCentrar will integrateintegrar healthsalud carecuidado,
389
1031000
3000
El Centro Prakash integrará asistencia sanitaria,
17:29
educationeducación and researchinvestigación in a way
390
1034000
2000
educación e investigación de un modo
17:31
that trulyverdaderamente createscrea the wholetodo
391
1036000
2000
que realmente cree un todo
17:33
to be greatermayor than the sumsuma of the partspartes.
392
1038000
3000
que sea más que la suma de las partes.
17:36
So, to summarizeresumir: PrakashPrakash, in its fivecinco yearsaños of existenceexistencia,
393
1041000
3000
Es decir, resumiendo, Prakash, en sus cinco años de vida,
17:39
it's had an impactimpacto in multiplemúltiple areasáreas,
394
1044000
3000
ha tocado distintas áreas,
17:42
rangingrango from basicBASIC neuroscienceneurociencia
395
1047000
2000
que van desde la neurología básica,
17:44
plasticityplasticidad and learningaprendizaje in the braincerebro,
396
1049000
2000
plasticidad y aprendizaje del cerebro,
17:46
to clinicallyclínicamente relevantpertinente hypotheseshipótesis like in autismautismo,
397
1051000
4000
hasta la hipótesis clínicamente relevante como la del autismo,
17:50
the developmentdesarrollo of autonomousautónomo machinemáquina visionvisión systemssistemas,
398
1055000
3000
el desarrollo de máquinas automáticas de sistema visuales,
17:53
educationeducación of the undergraduatede licenciatura and graduategraduado studentsestudiantes,
399
1058000
3000
formación de estudiantes graduados y no graduados
17:56
and mostmás importantlyen tono rimbombante in the alleviationalivio
400
1061000
2000
y la más importante que es la reducción
17:58
of childhoodinfancia blindnessceguera.
401
1063000
2000
de la ceguera en los niños.
18:00
And for my studentsestudiantes and I, it's been
402
1065000
2000
Y para mí y mis estudiantes, ha sido
18:02
just a phenomenalfenomenal experienceexperiencia
403
1067000
2000
sencillamente una experiencia extraordinaria
18:04
because we have gottenconseguido to do interestinginteresante researchinvestigación,
404
1069000
4000
porque hemos logrado hacer una investigación interesante
18:08
while at the samemismo time
405
1073000
2000
mientras que al mismo tiempo
18:10
helpingración the manymuchos childrenniños that we have workedtrabajó with.
406
1075000
2000
ayudamos a muchos niños con los que hemos trabajado.
18:12
Thank you very much.
407
1077000
2000
Muchas gracias.
18:14
(ApplauseAplausos)
408
1079000
2000
(Aplausos)

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ABOUT THE SPEAKER
Pawan Sinha - Visual neuroscientist
Pawan Sinha researches how our brains interpret what our eyes see -- and uses that research to give blind children the gift of sight.

Why you should listen

At Pawan Sinha's MIT lab, he and his team spend their days trying to understand how the brain learns to recognize and use the patterns and scenes we see around us. To do this, they often use computers to model the processes of the human brain, but they also study human subjects, some of whom are seeing the world for the very first time and can tell them about the experience as it happens. They find these unusual subjects through the humanitarian branch of their research, Project Prakash.

Project Prakash sets up eye-care camps in some of the most habitually underserved regions of India, and gives free eye-health screenings to, since 2003, more than 700 functionally blind children. The children are then treated without charge, even if they do not fit the profile that would make them eligible for Sinha's research.

Sinha's eventual goal is to help 500 children each year; plans are under way for a center for visual rehabilitation in new Delhi. The special relationship that Sinha has created between research and humanitarianism promises to deliver on both fronts.

More profile about the speaker
Pawan Sinha | Speaker | TED.com