ABOUT THE SPEAKER
Gero Miesenboeck - Optogeneticist
Using light and a little genetic engineering -- optogenetics -- Gero Miesenboeck has developed a way to control how living nerve cells work, and advanced understanding of how the brain controls behavior.

Why you should listen

Gero Miesenboeck is pioneering the field of optogenetics: genetically modifying nerve cells to respond to light. By flashing light at a modified neuron in a living nervous system, Miesenboeck and his collaborators can mimic a brain impulse -- and then study what happens next. Optogenetics will allow ever more precise experiments on living brains, allowing us to gather better evidence on how electrical impulses on tissue translate into actual behavior and thoughts.

In one experiment, done at Yale, he and his team engineered fruit flies to be light-sensitive in the neural area responsible for escape response. Then the flies were beheaded; fruit flies can live for a day without their heads, but they don't move. When the modified cells were flashed with light, though, the headless flies flew. Miesenboeck had successfully simulated an order from a brain that wasn't even there anymore.

Miesenboeck's current research at Oxford's growing department of neurobiology focuses on the nerve cell networks that underpin what animals perceive, remember and do. In one recent experiment, he used optogenetics to implant an unpleasant memory in a fruit fly, causing it to "remember" to avoid a certain odor as it traveled around. He and his team were able, in fact, to find the fly's specific 12-neuron brain circuit that govern memory formation.

More profile about the speaker
Gero Miesenboeck | Speaker | TED.com
TEDGlobal 2010

Gero Miesenboeck: Re-engineering the brain

Gero Miesenböck: Az agy átalakítása

Filmed:
717,411 views

Az agy feltérképezése során sok tudós kísérelte meg azt az elképesztően félelmetes feladatot, hogy rögzítse az egyes idegsejtek tevékenységét. Gero Miesenböck ellenkező irányban dolgozik: az egyes idegsejteket manipulálva szeretne rájönni a pontos rendeltetésükre, s ehhez megdöbbentő kísérletsorozatot végez, amellyel megváltoztatja, ahogyan a muslicák a fényt érzékelik.
- Optogeneticist
Using light and a little genetic engineering -- optogenetics -- Gero Miesenboeck has developed a way to control how living nerve cells work, and advanced understanding of how the brain controls behavior. Full bio

Double-click the English transcript below to play the video.

00:15
I have a doppelgangerDoppelganger.
0
0
3000
Van egy hasonmásom.
00:18
(LaughterNevetés)
1
3000
3000
(Nevetés)
00:21
DrDr. GeroGero is a brilliantragyogó
2
6000
3000
Dr. Gero ragyogó,
00:24
but slightlynémileg madőrült scientisttudós
3
9000
2000
de kissé őrült tudós
00:26
in the "DragonballDragonball Z: AndroidAndroid SagaSaga."
4
11000
3000
a Dragonball Z: Android Sagában.
00:29
If you look very carefullygondosan,
5
14000
2000
Ha figyelmesen megnézik,
00:31
you see that his skullkoponya has been replacedhelyébe
6
16000
3000
észreveszik, hogy koponyája helyén
00:34
with a transparentátlátszó PlexiglasPlexi domekupola
7
19000
2000
átlátszó plexi fejtető van,
00:36
so that the workingsműködésébe of his brainagy can be observedmegfigyelt
8
21000
3000
hogy agyműködését megfigyelhessük,
00:39
and alsois controlledellenőrzött with lightfény.
9
24000
3000
és fénnyel vezérelhessük.
00:42
That's exactlypontosan what I do --
10
27000
2000
Én is ezzel foglalkozom,
00:44
opticaloptikai mindelme controlellenőrzés.
11
29000
2000
az optikai agykontrollal.
00:46
(LaughterNevetés)
12
31000
2000
(Nevetés)
00:48
But in contrastkontraszt to my evilgonosz twiniker-
13
33000
2000
De gonosz ikertestvéremtől eltérően,
00:50
who lustskívánságaival after worldvilág dominationuralom,
14
35000
3000
aki világuralomra vágyik,
00:53
my motivesmotívumok are not sinisterbaljós.
15
38000
3000
indítékaim egyáltalán nem aljasak.
00:56
I controlellenőrzés the brainagy
16
41000
2000
Azért vezérlem az agyat,
hogy megértsem a működését.
00:58
in ordersorrend to understandmegért how it worksművek.
17
43000
2000
01:00
Now wait a minuteperc, you maylehet say,
18
45000
2000
De mondhatják: honnan veszi a bátorságot,
01:02
how can you go straightegyenes to controllingkontrolling the brainagy
19
47000
3000
hogy az agyat vezérelje,
01:05
withoutnélkül understandingmegértés it first?
20
50000
2000
ha fogalma sincs a működéséről?
01:07
Isn't that puttingelhelyezés the cartkocsi before the horse?
21
52000
3000
Csak nem a szekér után fogtuk be a lovat?
01:11
ManySok neuroscientistsidegtudósok agreeegyetért with this viewKilátás
22
56000
3000
Sok idegtudós egyetért ezzel a nézettel,
01:14
and think that understandingmegértés will come
23
59000
3000
és úgy gondolja, hogy az értés
a részletes megfigyelésből
és elemzésből következik.
01:17
from more detailedrészletes observationmegfigyelés and analysiselemzés.
24
62000
3000
01:20
They say, "If we could recordrekord the activitytevékenység of our neuronsneuronok,
25
65000
4000
"Ha rögzítjük az idegsejtek tevékenységét,
01:24
we would understandmegért the brainagy."
26
69000
3000
akkor megértjük az agyműködést" – vélik.
01:27
But think for a momentpillanat what that meanseszközök.
27
72000
3000
De gondoljunk bele ennek az értelmébe.
01:30
Even if we could measuremérték
28
75000
2000
Még ha meg tudnánk is mérni folyamatosan
01:32
what everyminden cellsejt is doing at all timesalkalommal,
29
77000
2000
az egyes sejtek tevékenységét,
01:34
we would still have to make senseérzék
30
79000
2000
attól még hátravan
a rögzített tevékenységi
mintázatok értelmezése.
01:36
of the recordedfeljegyzett activitytevékenység patternsminták,
31
81000
2000
01:38
and that's so difficultnehéz,
32
83000
2000
Az pedig annyira bonyolult,
01:40
chancesesélyeit are we'lljól understandmegért these patternsminták
33
85000
2000
hogy a mintázatokat
épp oly kevéssé értenénk,
01:42
just as little as the brainsagyvelő that producegyárt them.
34
87000
3000
mint az agy, amely azokat előállítja.
01:45
Take a look at what brainagy activitytevékenység mightesetleg look like.
35
90000
3000
Nézzük az agytevékenységet!
01:48
In this simulationtettetés, eachminden egyes blackfekete dotpont
36
93000
2000
E szimulációban minden fekete pötty
01:50
is one nerveideg cellsejt.
37
95000
2000
egy-egy idegsejtet jelképez.
01:52
The dotpont is visiblelátható
38
97000
2000
A pötty akkor látható,
ha a sejt elektromos impulzust hoz létre.
01:54
wheneverbármikor a cellsejt firestüzek an electricalelektromos impulseimpulzus.
39
99000
2000
01:56
There's 10,000 neuronsneuronok here.
40
101000
2000
10 ezer idegsejttel van dolgunk.
01:58
So you're looking at roughlynagyjából one percentszázalék
41
103000
2000
Tehát a csótány agyának
02:00
of the brainagy of a cockroachcsótány.
42
105000
3000
durván 1%-át látjuk.
02:04
Your brainsagyvelő are about 100 millionmillió timesalkalommal
43
109000
3000
Az emberi agy kb. 100 milliószor
02:07
more complicatedbonyolult.
44
112000
2000
bonyolultabb.
02:09
SomewhereValahol, in a patternminta like this,
45
114000
2000
Valahol az ilyen mintázatokban
02:11
is you,
46
116000
2000
vagyunk mi,
02:13
your perceptionsfelfogás,
47
118000
2000
észleléseink,
02:15
your emotionsérzelmek, your memoriesmemóriák,
48
120000
3000
érzelmeink, emlékeink
02:18
your planstervek for the futurejövő.
49
123000
2000
és jövőbeni terveink.
02:20
But we don't know where,
50
125000
2000
De nem tudjuk, hogy hol,
02:22
sincemivel we don't know how to readolvas the patternminta.
51
127000
3000
mivel nem tudjuk olvasni a mintázatot.
02:25
We don't understandmegért the codekód used by the brainagy.
52
130000
3000
Nem értjük az agy által használt kódot.
02:28
To make progressHaladás,
53
133000
2000
Hogy előbbre jussunk,
02:30
we need to breakszünet the codekód.
54
135000
2000
meg kell fejtenünk a kódot.
02:32
But how?
55
137000
2000
De hogyan?
02:35
An experiencedtapasztalt code-breakercode megszakító will tell you
56
140000
2000
Egy tapasztalt kódfejtő azt mondaná,
02:37
that in ordersorrend to figureábra out what the symbolsszimbólumok in a codekód mean,
57
142000
3000
hogy egy-egy kódjel megértéséhez az kell,
02:40
it's essentialalapvető to be ableképes to playjáték with them,
58
145000
3000
hogy eljátszhassunk velük,
02:43
to rearrangeátrendezése them at will.
59
148000
2000
tetszés szerint átrendezhessük őket.
02:45
So in this situationhelyzet too,
60
150000
2000
Az efféle mintázatokban lévő
02:47
to decodedekódolni the informationinformáció
61
152000
2000
információ dekódolásához
02:49
containedfoglalt in patternsminták like this,
62
154000
2000
ez esetben sem elegendő
02:51
watchingnézni aloneegyedül won'tszokás do.
63
156000
2000
csupán a nézegetés.
02:53
We need to rearrangeátrendezése the patternminta.
64
158000
2000
Át kell rendeznünk a mintázatot,
02:55
In other wordsszavak,
65
160000
2000
azaz,
02:57
insteadhelyette of recordingfelvétel the activitytevékenység of neuronsneuronok,
66
162000
2000
az idegsejtet a működésének
rögzítése helyett
02:59
we need to controlellenőrzés it.
67
164000
2000
vezérelnünk kell.
03:01
It's not essentialalapvető that we can controlellenőrzés
68
166000
2000
Nem kell az agy minden
idegsejtjét vezérelnünk,
03:03
the activitytevékenység of all neuronsneuronok in the brainagy, just some.
69
168000
3000
csupán némelyiket.
03:06
The more targetedcélzott our interventionsbeavatkozások, the better.
70
171000
2000
Minél többet célzunk meg
a beavatkozással, annál jobb.
03:08
And I'll showelőadás you in a momentpillanat
71
173000
2000
Rögtön megmutatom,
03:10
how we can achieveelér the necessaryszükséges precisionpontosság.
72
175000
3000
hogyan érjük el a kívánt pontosságot.
03:13
And sincemivel I'm realisticreális, ratherInkább than grandiosegrandiózus,
73
178000
3000
Mivel inkább realista,
semmint nagyratörő vagyok,
03:16
I don't claimkövetelés that the abilityképesség to controlellenőrzés the functionfunkció of the nervousideges systemrendszer
74
181000
3000
nem állítom, hogy az idegrendszer
működésének vezérlése
03:19
will at onceegyszer unravelkibogoz all its mysteriesrejtélyek.
75
184000
3000
rögtön valamennyi rejtélyét föltárja.
03:22
But we'lljól certainlybiztosan learntanul a lot.
76
187000
3000
De bizonyosan sokat megtudhatunk.
03:27
Now, I'm by no meanseszközök
77
192000
2000
Egyáltalán nem én vagyok az első,
03:29
the first personszemély to realizemegvalósítani
78
194000
2000
aki rájött, milyen hatékony eszköz
03:31
how powerfulerős a tooleszköz interventionközbelépés is.
79
196000
3000
a beavatkozás.
03:34
The historytörténelem of attemptspróbálkozás
80
199000
2000
Az idegrendszer működésével
03:36
to tinkerbádogos with the functionfunkció of the nervousideges systemrendszer
81
201000
2000
való foglalatosság története
03:38
is long and illustriousjeles.
82
203000
2000
hosszú és nevezetes.
03:40
It datesdátumok back at leastlegkevésbé 200 yearsévek,
83
205000
3000
Legalább 200 évre nyúlik vissza,
03:43
to Galvani'sGalvani barátait famoushíres experimentskísérletek
84
208000
2000
Galvani híres kísérleteiig,
03:45
in the latekéső 18thth centuryszázad and beyondtúl.
85
210000
3000
amelyeket a 18. században
és később végeztek.
03:49
GalvaniGalvani showedkimutatta, that a frog'sbéka legslábak twitchedrángatózott
86
214000
3000
Galvani kimutatta,
hogy a békacombok összerándulnak,
03:52
when he connectedcsatlakoztatva the lumbarágyéki nerveideg
87
217000
2000
ha a gerincvelőt
03:54
to a sourceforrás of electricalelektromos currentjelenlegi.
88
219000
3000
villamos áram éri.
03:57
This experimentkísérlet revealedkiderült the first, and perhapstalán mosta legtöbb fundamentalalapvető,
89
222000
3000
E kísérlet tárta föl az első
– és talán alapvető – tényt
04:00
nuggetrög of the neuralideg- codekód:
90
225000
2000
az idegi kódokról:
04:02
that informationinformáció is writtenírott in the formforma
91
227000
2000
ezt az információt
04:04
of electricalelektromos impulsesimpulzusok.
92
229000
3000
elektromos impulzusok tartalmazzák.
04:08
Galvani'sGalvani barátait approachmegközelítés
93
233000
2000
Galvani módszere,
04:10
of probingszondázás the nervousideges systemrendszer with electrodeselektródák
94
235000
2000
hogy elektródákkal vizsgálja
az idegrendszert,
04:12
has remainedmaradt state-of-the-arta legkorszerűbb untilamíg todayMa,
95
237000
3000
egy sor hátránya ellenére
04:15
despiteannak ellenére a numberszám of drawbackshátrányai.
96
240000
3000
mindmáig korszerűnek számít.
04:18
StickingRagasztás wiresvezetékek into the brainagy is obviouslymagától értetődően ratherInkább crudenyers.
97
243000
3000
Az agyba drótokat dugdosni
elég durva dolog,
04:21
It's hardkemény to do in animalsállatok that runfuss around,
98
246000
2000
futkározó állatokéba különösen nehéz,
04:23
and there is a physicalfizikai limithatár
99
248000
2000
és fizikai korlátja is van,
04:25
to the numberszám of wiresvezetékek
100
250000
2000
hány drótot dughatunk
04:27
that can be insertedbehelyezve simultaneouslyegyidejűleg.
101
252000
3000
egyidejűleg az agyba.
04:30
So around the turnfordulat of the last centuryszázad,
102
255000
2000
A múlt század vége felé
04:32
I startedindult to think,
103
257000
2000
gondoltam rá először:
04:34
"Wouldn'tNem it be wonderfulcsodálatos if one could take this logiclogika
104
259000
3000
miért ne alkalmazhatnánk ezt a logikát,
04:37
and turnfordulat it upsidefejjel down?"
105
262000
2000
csak épp fordítva?
04:39
So insteadhelyette of insertingbehelyezése a wirehuzal
106
264000
2000
Ahelyett, hogy vezetéket dugnánk
04:41
into one spotfolt of the brainagy,
107
266000
3000
az agy egyik helyére,
04:44
re-engineerré hang-mérnök the brainagy itselfmaga
108
269000
2000
változtassuk meg úgy magát az agyat,
04:46
so that some of its neuralideg- elementselemek
109
271000
3000
hogy bizonyos idegsejtek reagáljanak
04:49
becomeválik responsivefogékony to diffuselydiffúz broadcastadás signalsjelek
110
274000
3000
különböző diffúz jelekre,
04:52
suchilyen as a flashvaku of lightfény.
111
277000
3000
pl. fényvillanásokra.
04:55
SuchIlyen an approachmegközelítés would literallyszó szerint, in a flashvaku of lightfény,
112
280000
3000
Az ilyen módszer szó szerint
villámsebesen legyőzi
04:58
overcomeleküzdése manysok of the obstaclesakadályok to discoveryfelfedezés.
113
283000
3000
a felfedezés sok akadályát.
05:01
First, it's clearlytisztán a non-invasivenon-invazív,
114
286000
3000
Először, ez bizonyosan nem invazív,
05:04
wirelessdrótnélküli formforma of communicationközlés.
115
289000
3000
vezeték nélküli kapcsolati forma.
05:07
And secondmásodik, just as in a radiorádió broadcastadás,
116
292000
2000
Másodszor, mint a rádióközvetítésnél,
05:09
you can communicatekommunikálni with manysok receiversvevők at onceegyszer.
117
294000
3000
egyidejűleg több vevővel dolgozhatunk.
05:12
You don't need to know where these receiversvevők are,
118
297000
3000
Nem kell ismernünk a vevők helyét,
05:15
and it doesn't matterügy if these receiversvevők movemozog --
119
300000
2000
és az sem számít, ha helyüket változtatják
05:17
just think of the stereosztereó in your carautó.
120
302000
3000
– gondoljunk csak az autórádiónkra.
05:20
It getsjelentkeznek even better,
121
305000
3000
De még jobb is lehet,
05:23
for it turnsmenetek out that we can fabricatekitalál the receiversvevők
122
308000
3000
mert a vevőket elkészíthetjük
05:26
out of materialsanyagok that are encodedkódolt in DNADNS.
123
311000
3000
DNS-be kódolt anyagból is.
05:29
So eachminden egyes nerveideg cellsejt
124
314000
2000
Minden idegsejt,
05:31
with the right geneticgenetikai makeupsmink
125
316000
2000
ha genetikailag
megfelelően van kialakítva,
05:33
will spontaneouslyspontán producegyárt a receivervevő
126
318000
3000
spontán vevővé válik,
05:36
that allowslehetővé tesz us to controlellenőrzés its functionfunkció.
127
321000
3000
ezáltal vezérelhetjük a működését.
05:39
I hoperemény you'llazt is megtudhatod appreciateméltányol
128
324000
2000
Remélem, értékelik
05:41
the beautifulszép simplicityegyszerűség
129
326000
2000
az ötlet
csodás egyszerűségét.
05:43
of this conceptkoncepció.
130
328000
2000
05:45
There's no high-techcsúcstechnológia gizmosGadgets here,
131
330000
2000
Nincs benne semmi high-tech kütyü,
05:47
just biologybiológia revealedkiderült throughkeresztül biologybiológia.
132
332000
3000
csak a biológia szülte biológia.
05:51
Now let's take a look at these miraculouscsodálatos receiversvevők up closeBezárás.
133
336000
3000
Nézzük meg alaposabban
ezeket a csodálatos vevőket!
05:54
As we zoomzoomolás in on one of these purplelila neuronsneuronok,
134
339000
3000
Ha ráközelítünk ezekre
a lila idegsejtekre,
05:57
we see that its outerkülső membranemembrán
135
342000
2000
látható, hogy külső membránjuk
05:59
is studdedkivert with microscopicmikroszkópos porespórusokat.
136
344000
2000
mikroszkopikus pórusokkal telített.
06:01
PoresPórusok like these conductmagatartás electricalelektromos currentjelenlegi
137
346000
2000
E pórusok vezetik az áramot,
06:03
and are responsiblefelelős
138
348000
2000
és rajtuk keresztül áramlik
06:05
for all the communicationközlés in the nervousideges systemrendszer.
139
350000
2000
az információ az idegrendszerben.
06:07
But these porespórusokat here are specialkülönleges.
140
352000
2000
De a pórusok különlegesek.
06:09
They are coupledpárosított to lightfény receptorsreceptorok
141
354000
2000
fényérzékelők vannak bennük,
06:11
similarhasonló to the onesazok in your eyesszemek.
142
356000
3000
mint a szemünkben.
06:14
WheneverAmikor a flashvaku of lightfény hitstalálatok the receptorreceptor,
143
359000
2000
Amikor a fölvillanó fény
eléri az érzékelőt,
06:16
the porepórus opensMegnyílik, an electricalelektromos currentjelenlegi is switchedkapcsolva on,
144
361000
3000
a pórus megnyílik, áram kezd el folyni;
06:19
and the neuronidegsejt firestüzek electricalelektromos impulsesimpulzusok.
145
364000
3000
és az idegsejt elektromos impulzust
hoz létre.
06:22
Because the light-activatedfény-aktivált porepórus is encodedkódolt in DNADNS,
146
367000
3000
Mivel a fényérzékeny pórus
a DNS-be van kódolva,
06:25
we can achieveelér incrediblehihetetlen precisionpontosság.
147
370000
3000
elképesztő pontosságot érhetünk el.
06:28
This is because,
148
373000
2000
Ennek a magyarázata,
06:30
althoughhabár eachminden egyes cellsejt in our bodiestestületek
149
375000
2000
hogy bár testünk minden sejtje
06:32
containstartalmaz the sameazonos setkészlet of genesgének,
150
377000
2000
ugyanazt a génkészletet tartalmazza,
06:34
differentkülönböző mixeskeverékek of genesgének get turnedfordult on and off
151
379000
2000
az egyes sejtekben
06:36
in differentkülönböző cellssejteket.
152
381000
2000
más-más génegyüttes kapcsolódik be és ki.
06:38
You can exploitkihasználni this to make sure
153
383000
2000
Meggyőződhetünk róla,
06:40
that only some neuronsneuronok
154
385000
2000
hogy csak bizonyos idegsejtekben vannak
06:42
containtartalmaz our light-activatedfény-aktivált porepórus and othersmások don't.
155
387000
3000
fényérzékeny pórusok, másokban nincsenek.
06:45
So in this cartoonrajzfilm, the bluishKékes whitefehér cellsejt
156
390000
2000
Ezen az ábrán a bal fölső sarokban lévő
06:47
in the upper-leftbal felső cornersarok
157
392000
2000
kékesfehér sejtek
06:49
does not respondreagál to lightfény
158
394000
2000
érzéketlenek a fényre,
06:51
because it lackshiányzik the light-activatedfény-aktivált porepórus.
159
396000
3000
mert nincsenek bennük
fényérzékeny pórusok.
06:54
The approachmegközelítés worksművek so well
160
399000
2000
A módszer olyan hatékony,
06:56
that we can writeír purelytisztán artificialmesterséges messagesüzenetek
161
401000
2000
hogy teljesen mesterséges
üzeneteket írhatunk
06:58
directlyközvetlenül to the brainagy.
162
403000
2000
közvetlenül az agyba.
07:00
In this examplepélda, eachminden egyes electricalelektromos impulseimpulzus,
163
405000
2000
Példánkban minden elektromos impulzust,
07:02
eachminden egyes deflectionalakváltozás on the tracenyom,
164
407000
3000
minden irányeltérést
07:05
is causedokozott by a briefrövid pulseimpulzus of lightfény.
165
410000
3000
rövid fényimpulzus vált ki.
07:08
And the approachmegközelítés, of coursetanfolyam, alsois worksművek
166
413000
2000
A módszer természetesen
07:10
in movingmozgó, behavingviselkedik animalsállatok.
167
415000
3000
mozgó állatoknál is hatékony.
07:13
This is the first ever suchilyen experimentkísérlet,
168
418000
2000
Ez az első ilyen kísérlet;
07:15
sortfajta of the opticaloptikai equivalentegyenértékű of Galvani'sGalvani barátait.
169
420000
3000
a Galvani-féle kísérlet
optikai megfelelője.
07:18
It was doneKész sixhat or sevenhét yearsévek agoezelőtt
170
423000
2000
A kísérletet 6-7 éve végezte
07:20
by my then graduateérettségizni studentdiák, SusanaSusana LimaLima.
171
425000
3000
Susana Lima, akkori végzős diákom.
07:23
SusanaSusana had engineeredmanipulált the fruitgyümölcs flylégy on the left
172
428000
3000
Susana az ecetmuslicát úgy módosította,
07:26
so that just two out of the 200,000 cellssejteket in its brainagy
173
431000
4000
hogy a muslica agyának
200 ezer sejtje közül csak kettőben
07:30
expressedkifejezett the light-activatedfény-aktivált porepórus.
174
435000
3000
fejeződtek ki a fényérzékeny pórusok.
07:33
You're familiarismerős with these cellssejteket
175
438000
2000
Önöknek is ismerősek ezek a sejtek,
07:35
because they are the onesazok that frustratemeghiúsít you
176
440000
2000
mert ezek akadályozzák meg,
07:37
when you try to swatagyonüt the flylégy.
177
442000
2000
hogy agyoncsaphassuk a legyet.
07:39
They trainedkiképzett the escapemenekülni reflexReflex that makesgyártmányú the flylégy jumpugrás into the airlevegő
178
444000
3000
Kialakítják benne a menekülőreflexet,
s a hatására röppen el,
07:42
and flylégy away wheneverbármikor you movemozog your handkéz in positionpozíció.
179
447000
3000
amikor ütésre emeljük a kezünket.
07:46
And you can see here that the flashvaku of lightfény has exactlypontosan the sameazonos effecthatás.
180
451000
3000
Látható, hogy a fény fölvillanásának
ugyanaz a hatása.
07:49
The animalállat jumpsugrások, it spreadskenhető its wingsszárnyak, it vibratesrezeg them,
181
454000
3000
Az állat szökken egyet,
kitárja szárnyát, rezegteti,
07:52
but it can't actuallytulajdonképpen take off
182
457000
2000
de nem képes fölszállni,
07:54
because the flylégy is sandwichedszendvics betweenközött two glassüveg plateslemezek.
183
459000
3000
mert be van zárva két üveglap közé.
07:58
Now to make sure that this was no reactionreakció of the flylégy
184
463000
2000
Hogy meggyőződjön róla, a muslicának
08:00
to a flashvaku it could see,
185
465000
3000
ez nem a látott villanásra
adott reakciója volt,
08:03
SusanaSusana did a simpleegyszerű
186
468000
2000
Susana egyszerű,
08:05
but brutallybrutálisan effectivehatékony experimentkísérlet.
187
470000
2000
de brutális kísérletet végzett:
08:07
She cutvágott the headsfejek off of her flieslegyek.
188
472000
3000
levágta a muslicák fejét.
08:11
These headlessfejetlen bodiestestületek can liveélő for about a day,
189
476000
3000
A fej nélküli testek kb. egy napig
még életben maradnak,
08:14
but they don't do much.
190
479000
2000
de nem sokat tesznek.
08:16
They just standállvány around
191
481000
3000
Csak álldogálnak,
08:19
and groomvőlegény excessivelytúlzottan.
192
484000
3000
és serényen csinosítják magukat.
08:22
So it seemsÚgy tűnik, that the only traittulajdonság that survivestúléli decapitationlefejezése is vanityhiúság.
193
487000
3000
Tehát az egyetlen tulajdonság,
amely a lefejezést túléli: a hiúság.
08:25
(LaughterNevetés)
194
490000
3000
(Nevetés) (Taps)
08:30
AnywayEgyébként, as you'llazt is megtudhatod see in a momentpillanat,
195
495000
2000
Rögtön meglátják,
08:32
SusanaSusana was ableképes to turnfordulat on the flightrepülési motormotor
196
497000
3000
hogy Susana be tudta
indítani a repülőmotort,
08:35
of what's the equivalentegyenértékű of the spinalgerinc- cordzsinór of these flieslegyek
197
500000
3000
ami a muslicáknál
a gerincvelőnek felel meg,
08:38
and get some of the headlessfejetlen bodiestestületek
198
503000
2000
s némely lefejezett testet
08:40
to actuallytulajdonképpen take off and flylégy away.
199
505000
3000
felszállásra és röpülésre késztetett.
08:47
They didn't get very farmessze, obviouslymagától értetődően.
200
512000
2000
Nyilván nem jutottak túl messzire.
08:50
SinceÓta we tookvett these first stepslépések,
201
515000
2000
Az első lépések megtétele után
08:52
the fieldmező of optogeneticsoptogenetics has explodedfelrobbant.
202
517000
3000
az optogenetika gyors fejlődésnek indult.
08:55
And there are now hundredsszáz of labslabs
203
520000
2000
Ma már több száz labor alkalmazza
08:57
usinghasználva these approachesmegközelít.
204
522000
2000
e módszereket.
08:59
And we'vevoltunk come a long way
205
524000
2000
Nagy utat tettünk meg
09:01
sincemivel Galvani'sGalvani barátait and Susana'sSusana barátait first successessikerek
206
526000
3000
Galvani és Susana első eredményei óta,
amelyekkel rángatózásra
09:04
in makinggyártás animalsállatok twitchrándulás or jumpugrás.
207
529000
2000
vagy szökellésre késztették az állatokat.
09:06
We can now actuallytulajdonképpen interferezavarja with theirazok psychologypszichológia
208
531000
3000
Most már kapcsolatba
léphetünk a pszichikumukkal,
09:09
in ratherInkább profoundmély waysmódokon,
209
534000
2000
eléggé alapvető módon.
09:11
as I'll showelőadás you in my last examplepélda,
210
536000
2000
Bemutatom az utolsó példámban,
09:13
whichmelyik is directedirányított at a familiarismerős questionkérdés.
211
538000
3000
amely ismerős kérdésre válaszol.
09:16
Life is a stringhúr of choicesválasztás
212
541000
3000
Az életünk döntések láncolata;
09:19
creatinglétrehozása a constantállandó pressurenyomás to decidedöntsd el what to do nextkövetkező.
213
544000
3000
állandóan nyomaszt
bennünket a "hogyan tovább".
09:23
We copemegbirkózik with this pressurenyomás by havingamelynek brainsagyvelő,
214
548000
3000
Azért tudunk megbirkózni e feladattal,
mert agyunk van
09:26
and withinbelül our brainsagyvelő, decision-makingDöntéshozatal centersközpontok
215
551000
3000
és benne döntéshozó központok,
09:29
that I've calledhívott here the "ActorSzínész."
216
554000
3000
amelyeket itt Szereplőnek hívok.
09:33
The ActorSzínész implementsmunkagépek a policyirányelv that takes into accountszámla
217
558000
3000
A Szereplő olyan intézkedést tesz,
amely figyelembe veszi
09:36
the stateállapot of the environmentkörnyezet
218
561000
2000
a környezet állapotát
09:38
and the contextkontextus in whichmelyik we operateműködik.
219
563000
3000
és működésünk körülményeit.
09:41
Our actionsakciók changeváltozás the environmentkörnyezet, or contextkontextus,
220
566000
3000
Tetteink módosítják a környezetet
vagy a körülményeket,
09:44
and these changesváltoztatások are then fedmegetetett back into the decisiondöntés loophurok.
221
569000
3000
és e változások visszacsatolódnak
a döntési ciklusban.
09:48
Now to put some neurobiologicalneurobiológiai meathús
222
573000
3000
Hogy egy kis neurobiológiai
lényeget is vigyünk
09:51
on this abstractabsztrakt modelmodell,
223
576000
2000
ebbe az elvont modellbe,
09:53
we constructedszerkesztett a simpleegyszerű one-dimensionalegydimenziós worldvilág
224
578000
2000
egydimenziós világot hoztunk létre
09:55
for our favoritekedvenc subjecttantárgy, fruitgyümölcs flieslegyek.
225
580000
3000
kedvenc alanyunknak, a muslicának.
09:58
EachMinden chamberkamra in these two verticalfüggőleges stackshalom
226
583000
2000
A két függőleges oszlopban
lévő kamrák mindegyikében
10:00
containstartalmaz one flylégy.
227
585000
2000
egy-egy muslica van.
10:02
The left and the right halvesfélidőt of the chamberkamra
228
587000
3000
A kamrák jobb és bal fele
10:05
are filledmegtöltött with two differentkülönböző odorskellemetlen szagokat,
229
590000
2000
különböző illatú.
10:07
and a securityBiztonság camerakamera watchesórák
230
592000
2000
Egy biztonsági kamera figyeli,
10:09
as the flieslegyek pacesebesség up and down betweenközött them.
231
594000
3000
ahogy a muslicák
fel-alá mászkálnak közöttük.
10:12
Here'sItt van some suchilyen CCTVCCTV footagehosszúság.
232
597000
2000
Ez afféle zárt láncú tévéadás.
10:14
WheneverAmikor a flylégy reacheselér the midpointközéppont of the chamberkamra
233
599000
3000
Amikor a muslica a kamra közepére ér,
10:17
where the two odorszag streamspatakok meettalálkozik,
234
602000
2000
ahol a két szag összeér,
10:19
it has to make a decisiondöntés.
235
604000
2000
döntenie kell.
10:21
It has to decidedöntsd el whetherakár to turnfordulat around
236
606000
2000
Döntenie kell, hogy visszaforduljon
10:23
and staymarad in the sameazonos odorszag,
237
608000
2000
és maradjon-e ugyanabban a szagban,
10:25
or whetherakár to crosskereszt the midlineközépvonal
238
610000
2000
vagy lépje át a felezővonalat,
10:27
and try something newúj.
239
612000
2000
és vágjon bele valami újba.
10:29
These decisionsdöntések are clearlytisztán a reflectionvisszaverődés
240
614000
3000
E döntések nyilvánvalóan
a Szereplő stratégiájából adódnak.
10:32
of the Actor'sA színész policyirányelv.
241
617000
3000
10:36
Now for an intelligentintelligens beinglény like our flylégy,
242
621000
3000
Intelligens lényeknél,
mint a muslicánknál,
10:39
this policyirányelv is not writtenírott in stone
243
624000
3000
e stratégia nincs kőbe vésve,
10:42
but ratherInkább changesváltoztatások as the animalállat learnstanul from experiencetapasztalat.
244
627000
3000
hanem az állat tapasztalatától
függően változik.
10:45
We can incorporatebele suchilyen an elementelem
245
630000
2000
Az alkalmazkodó intelligencia ezen elemét
10:47
of adaptiveadaptív intelligenceintelligencia into our modelmodell
246
632000
3000
beépíthetjük a modellünkbe, föltételezve,
10:50
by assumingfeltételezve that the fly'sLégy brainagy
247
635000
2000
hogy a muslica agya
10:52
containstartalmaz not only an ActorSzínész,
248
637000
2000
nemcsak a Szereplőt tartalmazza,
10:54
but a differentkülönböző groupcsoport of cellssejteket,
249
639000
2000
hanem egyéb sejtcsoportokat is,
10:56
a "CriticKritikus," that provideselőírja a runningfutás commentarykommentár
250
641000
3000
a Kritikust, amely folyamatosan bírálja
10:59
on the Actor'sA színész choicesválasztás.
251
644000
2000
a Szereplő döntéseit.
11:01
You can think of this naggingzsémbes innerbelső voicehang
252
646000
3000
Úgy tekinthetik ezt a korholó
belső hangot,
11:04
as sortfajta of the brain'sagyvelő equivalentegyenértékű
253
649000
2000
mint a katolikus egyház
11:06
of the CatholicKatolikus ChurchTemplom,
254
651000
2000
agyi megfelelőjét,
11:08
if you're an AustrianOsztrák like me,
255
653000
3000
ha osztrákok, mint én;
11:11
or the super-egoszuper-ego, if you're FreudianFreudi,
256
656000
3000
vagy a felettes énnek, ha freudisták;
11:14
or your motheranya, if you're JewishZsidó.
257
659000
2000
vagy az anyjuknak, ha zsidók.
11:16
(LaughterNevetés)
258
661000
4000
(Nevetés)
11:20
Now obviouslymagától értetődően,
259
665000
2000
Kétségtelenül
11:22
the CriticKritikus is a keykulcs ingredientösszetevő
260
667000
3000
a kulcselem a Kritikus,
11:25
in what makesgyártmányú us intelligentintelligens.
261
670000
2000
tőle vagyunk intelligensek.
11:27
So we setkészlet out to identifyazonosítani
262
672000
2000
Ezért meg akartuk határozni,
11:29
the cellssejteket in the fly'sLégy brainagy
263
674000
2000
hogy a muslica agyában mely sejtek
11:31
that playedDátum the roleszerep of the CriticKritikus.
264
676000
2000
töltik be a Kritikus szerepkörét.
11:33
And the logiclogika of our experimentkísérlet was simpleegyszerű.
265
678000
3000
Kísérletünk logikája egyszerű volt.
11:36
We thought if we could use our opticaloptikai remotetávoli controlellenőrzés
266
681000
3000
Úgy véltük: ha az optikai távirányítás
11:39
to activateaktiválása the cellssejteket of the CriticKritikus,
267
684000
3000
használható a Kritikus
sejtjeinek beindítására,
11:42
we should be ableképes, artificiallymesterségesen, to nagpóni the ActorSzínész
268
687000
3000
akkor mesterségesen
rá tudjuk venni a Szereplőt
11:45
into changingváltozó its policyirányelv.
269
690000
2000
stratégiája megváltoztatására.
11:47
In other wordsszavak,
270
692000
2000
Azaz,
a muslicának tanulnia kell a hibáiból,
11:49
the flylégy should learntanul from mistakeshibák
271
694000
2000
11:51
that it thought it had madekészült
272
696000
2000
amelyekről azt hiszi, hogy elkövetett,
11:53
but, in realityvalóság, it had not madekészült.
273
698000
3000
de valójában nem követett el.
11:56
So we bredtenyésztett flieslegyek
274
701000
2000
Így olyan muslicákat tenyésztettünk,
11:58
whoseakinek brainsagyvelő were more or lessKevésbé randomlyvéletlenszerűen pepperedBorsos
275
703000
3000
amelyek agya többé-kevésbé véletlenszerűen
12:01
with cellssejteket that were lightfény addressablecímezhető.
276
706000
2000
be van szórva fényérzékeny sejtekkel.
12:03
And then we tookvett these flieslegyek
277
708000
2000
A muslicáknak lehetőséget adtunk
12:05
and allowedengedélyezett them to make choicesválasztás.
278
710000
2000
a döntésre.
12:07
And wheneverbármikor they madekészült one of the two choicesválasztás,
279
712000
2000
Amikor a két lehetőség közül választottak,
12:09
choseválasztotta one odorszag,
280
714000
2000
kiválasztották a szagot,
12:11
in this caseügy the bluekék one over the orangenarancs one,
281
716000
2000
esetünkben a kéket, és nem a narancsot,
12:13
we switchedkapcsolva on the lightsLámpák.
282
718000
2000
fölkapcsoltuk a fényt.
12:15
If the CriticKritikus was amongközött the opticallyoptikailag activatedaktivált cellssejteket,
283
720000
3000
Ha a Kritikus a fényérzékeny
sejtek között van,
12:18
the resulteredmény of this interventionközbelépés
284
723000
2000
beavatkozásunk eredményeként
12:20
should be a changeváltozás in policyirányelv.
285
725000
3000
meg kell változnia a stratégiának.
12:23
The flylégy should learntanul to avoidelkerül
286
728000
2000
A muslicának meg kell tanulnia,
hogyan kerülje el az optikailag
megerősített szagot.
12:25
the opticallyoptikailag reinforcedmegerősített odorszag.
287
730000
2000
12:27
Here'sItt van what happenedtörtént in two instancespéldányok:
288
732000
3000
A két esetben ez történt:
12:30
We're comparingösszehasonlítva two strainstörzsek of flieslegyek,
289
735000
3000
két muslicatörzset vetettünk össze;
12:33
eachminden egyes of them havingamelynek
290
738000
2000
a muslicák mindegyikének agyában
12:35
about 100 light-addressablefény-címezhető cellssejteket in theirazok brainsagyvelő,
291
740000
2000
kb. 100 fényérzékeny sejt volt.
12:37
shownLátható here in greenzöld on the left and on the right.
292
742000
3000
Ezeket zölddel jelöltük az ábrán.
12:40
What's commonközös amongközött these groupscsoportok of cellssejteket
293
745000
3000
A sejtcsoportok közös tulajdonsága,
hogy mindegyikük a dopamin nevű
neurotranszmittert termeli.
12:43
is that they all producegyárt the neurotransmitterneurotranszmitter dopaminedopamin.
294
748000
3000
12:46
But the identitiesidentitások of the individualEgyedi
295
751000
2000
De a jobb és a bal oldali
dopamintermelő neuronok
12:48
dopamine-producingdopamin-termelő neuronsneuronok
296
753000
2000
tulajdonságai
12:50
are clearlytisztán largelynagymértékben differentkülönböző on the left and on the right.
297
755000
3000
egyértelműen nagy mértékben eltérőek.
12:53
OpticallyOptikailag activatingaktiváló
298
758000
2000
Ha optikailag gerjesztjük
12:55
these hundredszáz or so cellssejteket
299
760000
2000
ezt a kb. 100-100 sejtet
12:57
into two strainstörzsek of flieslegyek
300
762000
2000
mindkét törzsben,
12:59
has dramaticallydrámaian differentkülönböző consequenceskövetkezményei.
301
764000
2000
az eredmény teljesen eltérő lesz.
13:01
If you look first at the behaviorviselkedés
302
766000
2000
Nézzük először a jobb felőli muslicák
13:03
of the flylégy on the right,
303
768000
2000
viselkedését!
13:05
you can see that wheneverbármikor it reacheselér the midpointközéppont of the chamberkamra
304
770000
3000
Amikor elérik a felezővonalat,
13:08
where the two odorskellemetlen szagokat meettalálkozik,
305
773000
2000
ahol a két illat összeér,
13:10
it marchesindulók straightegyenes throughkeresztül, as it did before.
306
775000
3000
átmennek a másik oldalra, mint korábban.
13:13
Its behaviorviselkedés is completelyteljesen unchangedváltozatlan.
307
778000
2000
Viselkedésük változatlan.
13:15
But the behaviorviselkedés of the flylégy on the left is very differentkülönböző.
308
780000
3000
A bal felőli muslicák egészen
másként viselkednek.
13:18
WheneverAmikor it comesjön up to the midpointközéppont,
309
783000
3000
Amikor elérik a felezővonalat,
13:21
it pausesszünet,
310
786000
2000
lefékeznek,
tüzetesen megvizsgálják
a szag határvonalát,
13:23
it carefullygondosan scansvizsgál the odorszag interfacefelület
311
788000
2000
13:25
as if it was sniffingszippantás out its environmentkörnyezet,
312
790000
2000
mintha szimatolnának,
13:27
and then it turnsmenetek around.
313
792000
2000
aztán visszafordulnak.
13:29
This meanseszközök that the policyirányelv that the ActorSzínész implementsmunkagépek
314
794000
3000
Ez azt jelenti, hogy a Szereplő
stratégiájának most már része
13:32
now includesmagába foglalja an instructionutasítás to avoidelkerül the odorszag
315
797000
2000
a "kerüld a jobb oldali szagokat"
13:34
that's in the right halffél of the chamberkamra.
316
799000
3000
utasítás.
13:37
This meanseszközök that the CriticKritikus
317
802000
2000
Ez azt jelenti, hogy a Kritikusnak
13:39
mustkell have spokenbeszélt in that animalállat,
318
804000
2000
meg kellett szólalnia az állatban,
13:41
and that the CriticKritikus mustkell be containedfoglalt
319
806000
2000
tehát a Kritikusnak ott kellett lennie
13:43
amongközött the dopamine-producingdopamin-termelő neuronsneuronok on the left,
320
808000
3000
a bal oldali dopamintermelő idegsejtekben,
13:46
but not amongközött the dopaminedopamin producingtermelő neuronsneuronok on the right.
321
811000
3000
viszont nincs ott a jobb oldali
dopamintermelő sejtekben.
13:49
ThroughKeresztül manysok suchilyen experimentskísérletek,
322
814000
3000
Sok-sok kísérlet során
13:52
we were ableképes to narrowkeskeny down
323
817000
2000
sikerült leszűkíteni
13:54
the identityidentitás of the CriticKritikus
324
819000
2000
a Kritikus helyét
13:56
to just 12 cellssejteket.
325
821000
2000
csupán 12 sejtre.
13:58
These 12 cellssejteket, as shownLátható here in greenzöld,
326
823000
3000
Az itt zölddel jelölt 12 sejt
14:01
sendelküld the outputkibocsátás to a brainagy structureszerkezet
327
826000
2000
küldi a jelet a gombatest nevű
14:03
calledhívott the "mushroomgomba bodytest,"
328
828000
2000
agyi képletnek.
14:05
whichmelyik is shownLátható here in grayszürke.
329
830000
2000
Ezt az ábrán szürkével jelöltük.
14:07
We know from our formalhivatalos modelmodell
330
832000
2000
Formális modellünkből tudjuk,
14:09
that the brainagy structureszerkezet
331
834000
2000
hogy az agyi képlet
a Kritikus megjegyzéseinek
vevőoldalán: a Szereplő.
14:11
at the receivingrészesülő endvég of the Critic'sKritikus commentarykommentár is the ActorSzínész.
332
836000
3000
14:14
So this anatomyanatómia suggestsjavasolja
333
839000
2000
Ez az anatómia azt sejteti,
14:16
that the mushroomgomba bodiestestületek have something to do
334
841000
3000
hogy a gombatesteknek közük van
a cselekvésre vonatkozó döntéshez.
14:19
with actionakció choiceválasztás.
335
844000
2000
14:21
BasedAlapján on everything we know about the mushroomgomba bodiestestületek,
336
846000
2000
A gombatestekkel kapcsolatos
tudásunk alapján
14:23
this makesgyártmányú perfecttökéletes senseérzék.
337
848000
2000
ez teljesen logikus.
14:25
In facttény, it makesgyártmányú so much senseérzék
338
850000
2000
Olyannyira logikus,
14:27
that we can constructépít an electronicelektronikus toyjáték circuitáramkör
339
852000
3000
hogy ennek alapján létrehozhatjuk
14:30
that simulatesszimulálja the behaviorviselkedés of the flylégy.
340
855000
3000
a muslica viselkedését utánzó
elektronikus játék áramkörét.
14:33
In this electronicelektronikus toyjáték circuitáramkör,
341
858000
3000
E játék áramkörében
14:36
the mushroomgomba bodytest neuronsneuronok are symbolizedszimbolizál
342
861000
2000
a gombatest idegsejtjeit
kék LED-ek függőleges sora szimbolizálja
14:38
by the verticalfüggőleges bankbank of bluekék LEDsLED-EK
343
863000
3000
14:41
in the centerközpont of the boardtábla.
344
866000
3000
a lap közepén.
14:44
These LED'sLED-EK are wiredvezetékes to sensorsérzékelők
345
869000
2000
A LED-eket vezeték köti össze
14:46
that detectfelismerni the presencejelenlét of odorousillatos moleculesmolekulák in the airlevegő.
346
871000
3000
a levegő szagmolekuláit
jelző érzékelőkkel.
14:50
EachMinden odorszag activatesaktiválja a a differentkülönböző combinationkombináció of sensorsérzékelők,
347
875000
3000
Minden szag az érzékelők más-más
együttesét hozza működésbe,
14:53
whichmelyik in turnfordulat activatesaktiválja a
348
878000
2000
amely viszont a gombatestben
14:55
a differentkülönböző odorszag detectordetektor in the mushroomgomba bodytest.
349
880000
3000
más-más szagérzékelőt kapcsol be.
14:58
So the pilotpilóta in the cockpitpilótafülke of the flylégy,
350
883000
2000
A muslica pilótakabinjában
15:00
the ActorSzínész,
351
885000
2000
a Szereplő
15:02
can tell whichmelyik odorszag is presentajándék
352
887000
2000
úgy érzékeli a szag jellegét,
15:04
simplyegyszerűen by looking at whichmelyik of the bluekék LEDsLED-EK lightsLámpák up.
353
889000
4000
hogy egyszerűen megnézi, melyik LED ég.
15:09
What the ActorSzínész does with this informationinformáció
354
894000
2000
Hogy a Szereplő
mit kezd az információval,
15:11
dependsattól függ on its policyirányelv,
355
896000
2000
a stratégiájától függ,
15:13
whichmelyik is storedtárolt in the strengthserősségei of the connectionkapcsolat,
356
898000
2000
amelyet a szagérzékelők
15:15
betweenközött the odorszag detectorsérzékelők
357
900000
2000
és a motorok közti kapcsolatok
15:17
and the motorsmotorok
358
902000
2000
tárolnak.
A motorok késztetik
a muslicát irányváltásra.
15:19
that powererő the fly'sLégy evasivekitérő actionsakciók.
359
904000
2000
15:22
If the connectionkapcsolat is weakgyenge, the motorsmotorok will staymarad off
360
907000
2000
Ha a kapcsolat gyenge,
a motor nem indul be,
15:24
and the flylégy will continueFolytatni straightegyenes on its coursetanfolyam.
361
909000
3000
és a muslica tartja az irányt.
15:27
If the connectionkapcsolat is strongerős, the motorsmotorok will turnfordulat on
362
912000
3000
Ha erős, a motor beindul,
15:30
and the flylégy will initiatekezdeményezése a turnfordulat.
363
915000
3000
és a muslica elfordul.
15:33
Now considerfontolgat a situationhelyzet
364
918000
2000
Nézzük azt a helyzetet,
15:35
in whichmelyik the motorsmotorok staymarad off,
365
920000
2000
amikor a motor nem indul be,
15:37
the flylégy continuesfolytatódik on its pathpálya
366
922000
3000
a muslica továbbrepül,
15:40
and it suffersszenved some painfulfájdalmas consequencekövetkezmény
367
925000
2000
következésképp, fájdalmas hatás,
15:42
suchilyen as gettingszerzés zappedzapped.
368
927000
2000
pl. áramütés éri.
15:44
In a situationhelyzet like this,
369
929000
2000
E helyzetben arra számítanánk,
15:46
we would expectelvár the CriticKritikus to speakbeszél up
370
931000
2000
hogy a Kritikus azt tanácsolja
15:48
and to tell the ActorSzínész
371
933000
2000
a Szereplőnek,
15:50
to changeváltozás its policyirányelv.
372
935000
2000
hogy változtasson stratégiáján.
15:52
We have createdkészítette suchilyen a situationhelyzet, artificiallymesterségesen,
373
937000
3000
Mesterségesen úgy hoztunk
létre ilyen helyzetet,
15:55
by turningfordítás on the critickritikus with a flashvaku of lightfény.
374
940000
3000
hogy a Kritikusra rávillantottunk.
15:58
That causedokozott a strengtheningmegerősítése of the connectionskapcsolatok
375
943000
3000
Ez az aktív szagérzékelő
és a motorok közötti kapcsolat erősödését
16:01
betweenközött the currentlyjelenleg activeaktív odorszag detectordetektor
376
946000
3000
16:04
and the motorsmotorok.
377
949000
2000
vonta maga után.
16:06
So the nextkövetkező time
378
951000
2000
Ha legközelebb a muslica
16:08
the flylégy findsleletek itselfmaga facingnéző the sameazonos odorszag again,
379
953000
3000
ugyanezzel a szaggal találkozik,
16:11
the connectionkapcsolat is strongerős enoughelég to turnfordulat on the motorsmotorok
380
956000
3000
a kapcsolat elég erős,
hogy beindítsa a motorokat,
16:14
and to triggerravasz an evasivekitérő maneuvermanőver.
381
959000
3000
és kiváltsa az elkerülő mozgást.
16:19
I don't know about you,
382
964000
3000
Nem tudom, ki hogy van vele,
16:22
but I find it exhilaratingüdítő to see
383
967000
3000
de én elragadtatással figyelem,
16:25
how vaguehomályos psychologicalpszichológiai notionsfogalmak
384
970000
3000
ahogy ködös pszichológiai
fogalmak tovatűnnek,
16:28
evaporatepároljuk and give riseemelkedik
385
973000
2000
és az agy fizikai,
16:30
to a physicalfizikai, mechanisticHatásmechanizmus understandingmegértés of the mindelme,
386
975000
3000
mechanikai fölfogásának adják át helyüket,
16:33
even if it's the mindelme of the flylégy.
387
978000
3000
még ha csak a muslica agyáról van is szó.
16:36
This is one piecedarab of good newshírek.
388
981000
3000
Ez az egyik jó hír.
16:39
The other piecedarab of good newshírek,
389
984000
2000
A másik jó hírünk,
16:41
for a scientisttudós at leastlegkevésbé,
390
986000
2000
legalábbis a tudósoknak,
16:43
is that much remainsmaradványok to be discoveredfelfedezett.
391
988000
3000
hogy bőven van még fölfedeznivaló.
16:46
In the experimentskísérletek I told you about,
392
991000
2000
Az ismertetett kísérletekben
16:48
we have liftedfelemelte the identityidentitás of the CriticKritikus,
393
993000
3000
bebizonyítottuk a Kritikus létezését,
16:51
but we still have no ideaötlet
394
996000
2000
de még fogalmunk sincs,
hogyan végzi a Kritikus a munkáját.
16:53
how the CriticKritikus does its jobmunka.
395
998000
2000
16:55
Come to think of it, knowingtudva when you're wrongrossz
396
1000000
2000
Gondoljunk bele: ha tévedünk,
16:57
withoutnélkül a teachertanár, or your motheranya, tellingsokatmondó you,
397
1002000
3000
s nincs, aki megmondja,
sem a tanárunk, sem az anyánk...
17:00
is a very hardkemény problemprobléma.
398
1005000
2000
ez megnehezíti a dolgunkat.
17:02
There are some ideasötletek in computerszámítógép sciencetudomány
399
1007000
2000
Van néhány elképzelés
a számítástechnikában
17:04
and in artificialmesterséges intelligenceintelligencia
400
1009000
2000
és a mesterséges értelemben
17:06
as to how this mightesetleg be doneKész,
401
1011000
2000
a megoldás lehetséges módjáról.
17:08
but we still haven'tnincs solvedmegoldott
402
1013000
2000
De még egyetlen esetben sem találtunk
17:10
a singleegyetlen examplepélda
403
1015000
2000
magyarázatot rá,
17:12
of how intelligentintelligens behaviorviselkedés
404
1017000
3000
hogy a fizikai kölcsönhatás eredményeként
17:15
springsrugók from the physicalfizikai interactionskölcsönhatások
405
1020000
2000
az élő szervezetben
17:17
in livingélő matterügy.
406
1022000
2000
hogyan keletkezik intelligens viselkedés.
17:19
I think we'lljól get there in the not too distanttávoli futurejövő.
407
1024000
3000
Azt gondolom, hogy a nem túl
távoli jövőben erre is rájövünk.
17:22
Thank you.
408
1027000
2000
Köszönöm.
17:24
(ApplauseTaps)
409
1029000
4000
(Taps)
Translated by Peter Pallós
Reviewed by Edit Dr. Kósa

▲Back to top

ABOUT THE SPEAKER
Gero Miesenboeck - Optogeneticist
Using light and a little genetic engineering -- optogenetics -- Gero Miesenboeck has developed a way to control how living nerve cells work, and advanced understanding of how the brain controls behavior.

Why you should listen

Gero Miesenboeck is pioneering the field of optogenetics: genetically modifying nerve cells to respond to light. By flashing light at a modified neuron in a living nervous system, Miesenboeck and his collaborators can mimic a brain impulse -- and then study what happens next. Optogenetics will allow ever more precise experiments on living brains, allowing us to gather better evidence on how electrical impulses on tissue translate into actual behavior and thoughts.

In one experiment, done at Yale, he and his team engineered fruit flies to be light-sensitive in the neural area responsible for escape response. Then the flies were beheaded; fruit flies can live for a day without their heads, but they don't move. When the modified cells were flashed with light, though, the headless flies flew. Miesenboeck had successfully simulated an order from a brain that wasn't even there anymore.

Miesenboeck's current research at Oxford's growing department of neurobiology focuses on the nerve cell networks that underpin what animals perceive, remember and do. In one recent experiment, he used optogenetics to implant an unpleasant memory in a fruit fly, causing it to "remember" to avoid a certain odor as it traveled around. He and his team were able, in fact, to find the fly's specific 12-neuron brain circuit that govern memory formation.

More profile about the speaker
Gero Miesenboeck | Speaker | TED.com