ABOUT THE SPEAKER
Mehdi Ordikhani-Seyedlar - Neuroscientist
Mehdi Ordikhani-Seyedlar is a computational neuroscientist, researching brain signals and their usage in brain-machine interfaces.

Why you should listen

Mehdi Ordikhani-Seyedlar is a research scientist interested in brain-wave patterns generated by neural activities in the brain. Since embarking on his research on neuroscience, Ordikhani-Seyedlar has been working on different brain functions such as learning, memory, pain and, more recently, visual attention in humans. He also conducted a part of his research on monkeys when he was in Dr. Miguel Nicolelis' lab at Duke University. His findings help implement more accurate brain-machine interfaces to treat people who are suffering from attention deficiency.

After receiving his Ph.D  in Biomedical Engineering, Ordikhani-Seyedlar was offered a postdoctoral position by Duke University to develop algorithms to process large-scale neuronal activity and brain-machine interfaces. However, due to political complications in the United States, Ordikhani-Seyedlar -- an Iranian citizen -- changed his plan to continue his brain research outside the US for some time.

As a passionate neuroscientist and neuroengineer, Ordikhani-Seyedlar's aim is to improve brain pattern detectability in computers. This enhances the ability of brain-machine interfaces substantially to better target the defected brain function which in turn enhances the sustainability of treatment effect.

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Mehdi Ordikhani-Seyedlar | Speaker | TED.com
TED2017

Mehdi Ordikhani-Seyedlar: What happens in your brain when you pay attention?

Mehdi Ordikhani-Seyedlar: Cosa succede nel cervello quando si presta attenzione?

Filmed:
3,083,456 views

L'attenzione non riguarda solo quello su cui ci concentriamo, ma anche quello che il cervello filtra. Studiando gli schemi del cervello mentre le persone si concentrano, il neuroscienziato Mehdi Ordikhani-Seyedlar spera di avvicinare il cervello e il computer, costruendo modelli che possono essere usati per curare l'ADHD e aiutare coloro che hanno perso l'abilità di comunicare. Scoprite di più su questa scienza ascoltando questa breve e affascinante presentazione.
- Neuroscientist
Mehdi Ordikhani-Seyedlar is a computational neuroscientist, researching brain signals and their usage in brain-machine interfaces. Full bio

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00:12
PayingA pagamento closevicino attentionAttenzione to something:
0
760
2480
Concentrarsi su qualcosa:
00:15
Not that easyfacile, is it?
1
3280
1240
non è così facile, vero?
00:17
It's because our attentionAttenzione is pulledtirato
in so manymolti differentdiverso directionsindicazioni at a time,
2
5520
5016
È perché la nostra attenzione si volge
verso tante direzioni nello stesso tempo,
00:22
and it's in factfatto prettybella impressiveimpressionante
if you can stayrestare focusedfocalizzata.
3
10560
4080
e, in realtà, riuscire a concentrarsi
non è cosa da poco.
00:28
ManyMolti people think that attentionAttenzione
is all about what we are focusingmessa a fuoco on,
4
16360
4056
Molti pensano che l'attenzione riguardi
solo quello su cui ci stiamo concentrando,
00:32
but it's alsoanche about what informationinformazione
our braincervello is tryingprovare to filterfiltro out.
5
20440
4800
ma riguarda anche il tipo di informazioni
che il nostro cervello cerca di filtrare.
00:38
There are two waysmodi
you directdiretto your attentionAttenzione.
6
26320
2720
Ci sono due modi
di rivolgere l'attenzione.
00:41
First, there's overtevidente attentionAttenzione.
7
29600
1560
Il primo è l'attenzione esplicita.
00:43
In overtevidente attentionAttenzione,
you movemossa your eyesocchi towardsin direzione something
8
31640
4136
Nell'attenzione esplicita
muoviamo gli occhi verso qualcosa
00:47
in orderordine to paypagare attentionAttenzione to it.
9
35800
1560
per prestarvi attenzione.
00:50
Then there's covertCovert attentionAttenzione.
10
38360
1976
Poi c'è l'attenzione implicita.
00:52
In covertCovert attentionAttenzione,
you paypagare attentionAttenzione to something,
11
40360
4016
Nel caso dell'attenzione implicita
si presta attenzione a qualcosa
00:56
but withoutsenza movingin movimento your eyesocchi.
12
44400
1560
ma senza muovere gli occhi.
00:59
Think of drivingguida for a secondsecondo.
13
47040
1640
Pensate per un attimo alla guida.
01:02
Your overtevidente attentionAttenzione,
your directiondirezione of the eyesocchi,
14
50960
3016
La vostra attenzione esplicita,
la direzione degli occhi,
01:06
are in frontdavanti,
15
54000
1656
è rivolta in avanti,
01:07
but that's your covertCovert attentionAttenzione
16
55680
1776
ma è l'attenzione implicita
01:09
whichquale is constantlycostantemente scanninglettura
the surroundingcircostante areala zona,
17
57480
3080
che esamina costantemente
l'area intorno a voi,
01:13
where you don't actuallyin realtà look at them.
18
61600
1880
dove in realtà non state guardando.
01:17
I'm a computationalcomputazionale neuroscientistneuroscienziato,
19
65519
1937
Sono un neuroscienziato computazionale
01:19
and I work on cognitiveconoscitivo
brain-machinecervello-macchina interfacesinterfacce,
20
67480
3096
e lavoro sulle interfacce neurali,
01:22
or bringingportando togetherinsieme
the braincervello and the computercomputer.
21
70600
3040
vale a dire sul mettere insieme
il cervello e il computer.
01:26
I love braincervello patternsmodelli.
22
74720
1600
Adoro gli schemi cerebrali.
Gli schemi cerebrali
sono importanti per noi,
01:28
BrainCervello patternsmodelli are importantimportante for us
23
76720
1696
01:30
because basedbasato on them
we can buildcostruire modelsModelli for the computerscomputer,
24
78440
3496
perché, su di loro, possiamo costruire
modelli per i computer
01:33
and basedbasato on these modelsModelli
25
81960
1416
e basandosi su questi modelli,
01:35
computerscomputer can recognizericonoscere
how well our braincervello functionsfunzioni.
26
83400
4216
i computer possono riconoscere
se il cervello funziona bene.
01:39
And if it doesn't functionfunzione well,
27
87640
1600
E se non funziona bene,
01:42
then these computerscomputer themselvesloro stessi
can be used as assistiveaccesso facilitato devicesdispositivi
28
90080
3920
allora questi computer possono essere
usati come dispositivi di assistenza
01:46
for therapiesterapie.
29
94760
1200
nelle terapie.
01:48
But that alsoanche meanssi intende something,
30
96480
1640
Ma questo ha anche un significato,
01:51
because choosingscegliendo the wrongsbagliato patternsmodelli
31
99360
2496
perché scegliere lo schema sbagliato
01:53
will give us the wrongsbagliato modelsModelli
32
101880
1896
ci darà dei modelli sbagliati
01:55
and thereforeperciò the wrongsbagliato therapiesterapie.
33
103800
1656
e quindi delle terapie sbagliate.
01:57
Right?
34
105480
1200
Giusto?
01:59
In casecaso of attentionAttenzione,
35
107640
1656
Nel caso dell'attenzione,
02:01
the factfatto that we can
36
109320
1280
il fatto che possiamo
02:03
shiftcambio our attentionAttenzione not only by our eyesocchi
37
111800
3496
spostare l'attenzione
non solo con gli occhi,
02:07
but alsoanche by thinkingpensiero --
38
115320
1320
ma anche con il pensiero,
02:09
that makesfa covertCovert attentionAttenzione
an interestinginteressante modelmodello for computerscomputer.
39
117440
4080
rende l'attenzione implicita
un modello interessante per i computer.
02:14
So I wanted to know
what are the brainwaveonde cerebrali patternsmodelli
40
122280
3456
Volevo sapere quale fosse
l'andamento delle onde cerebrali
02:17
when you look overtlyapertamente
or when you look covertlysegretamente.
41
125760
3680
quando si fa attenzione
in modo esplicito o implicito.
02:22
I setimpostato up an experimentsperimentare for that.
42
130440
1760
Ho fatto un esperimento a riguardo.
02:24
In this experimentsperimentare
there are two flickeringlo sfarfallio squarespiazze,
43
132960
2736
In questo esperimento
ci sono due quadrati lampeggianti,
02:27
one of them flickeringlo sfarfallio
at a slowerPiù lentamente rateVota than the other one.
44
135720
3360
uno di questi lampeggia
più lentamente dell'altro.
02:32
DependingA seconda on whichquale of these flickerssi verifica uno sfarfallio
you are payingpagare attentionAttenzione to,
45
140600
3816
A seconda del lampeggio
a cui state prestando attenzione,
02:36
certaincerto partsparti of your braincervello
will startinizio resonatingrisonante in the samestesso rateVota
46
144440
3960
alcune parti del cervello cominceranno
a vibrare alla stessa velocità
02:41
as that flickeringlo sfarfallio rateVota.
47
149200
1440
del lampeggio.
02:44
So by analyzingl'analisi your braincervello signalssegnali,
48
152000
2936
Quindi, analizzando i segnali cerebrali,
02:46
we can tracktraccia where exactlydi preciso
you are watchingGuardando
49
154960
3040
possiamo monitorare esattamente
dove state guardando
02:50
or you are payingpagare attentionAttenzione to.
50
158760
1560
o a cosa prestate attenzione.
02:55
So to see what happensaccade in your braincervello
when you paypagare overtevidente attentionAttenzione,
51
163000
4216
Per vedere cosa succede nel cervello
quando usate l'attenzione esplicita,
02:59
I askedchiesto people to look directlydirettamente
in one of the squarespiazze
52
167240
3256
ho chiesto alle persone di guardare
direttamente in uno dei quadrati
03:02
and paypagare attentionAttenzione to it.
53
170520
1280
e di concentrarsi su di esso.
03:04
In this casecaso, not surprisinglysorprendentemente,
we saw that these flickeringlo sfarfallio squarespiazze
54
172760
5296
In questo caso, come ci aspettavamo,
abbiamo visto che i quadrati lampeggianti
apparivano nei corrispondenti
segnali celebrali
03:10
appearedè apparso in theirloro braincervello signalssegnali
55
178080
1936
03:12
whichquale was comingvenuta
from the back of theirloro headcapo,
56
180040
2360
che venivano dalla parte posteriore
della testa,
03:15
whichquale is responsibleresponsabile for the processinglavorazione
of your visualvisivo informationinformazione.
57
183560
3400
che si occupa di processare
le informazioni visive.
03:20
But I was really interestedinteressato
58
188280
2336
Ma ciò che mi interessava davvero
03:22
to see what happensaccade in your braincervello
when you paypagare covertCovert attentionAttenzione.
59
190640
3160
era vedere cosa succede nel cervello
quando si usa l'attenzione implicita.
03:26
So this time I askedchiesto people
to look in the middlein mezzo of the screenschermo
60
194480
3896
Così ho chiesto di guardare
al centro dello schermo
03:30
and withoutsenza movingin movimento theirloro eyesocchi,
61
198400
1880
e, senza muovere gli occhi,
03:33
to paypagare attentionAttenzione
to eithero of these squarespiazze.
62
201120
2720
di prestare attenzione a uno dei quadrati.
03:37
When we did that,
63
205120
1616
Quando abbiamo fatto questo
03:38
we saw that bothentrambi of these flickeringlo sfarfallio ratesaliquote
appearedè apparso in theirloro braincervello signalssegnali,
64
206760
3936
abbiamo visto che entrambe le velocità
apparivano nei segnali cerebrali,
03:42
but interestinglyÈ interessante notare che,
65
210720
1200
ma, curiosamente,
03:44
only one of them,
whichquale was paidpagato attentionAttenzione to,
66
212640
3536
solo uno di loro, quello a
cui si faceva attenzione,
03:48
had strongerpiù forte signalssegnali,
67
216200
1656
aveva dei segnali più forti,
03:49
so there was something in the braincervello
68
217880
2256
così c'era qualcosa nel cervello
03:52
whichquale was handlingmaneggio this informationinformazione
69
220160
2536
che elaborava l'informazione,
03:54
so that thing in the braincervello was basicallyfondamentalmente
the activationattivazione of the frontalfrontale areala zona.
70
222720
6200
così quella cosa nel cervello
era l'attivazione del lobo frontale.
04:02
The frontdavanti partparte of your braincervello
is responsibleresponsabile
71
230440
2976
Questa parte del cervello è responsabile
04:05
for higherpiù alto cognitiveconoscitivo functionsfunzioni as a humanumano.
72
233440
2880
delle funzioni cognitive
più avanzate degli umani.
04:09
The frontalfrontale partparte,
it seemssembra that it workslavori as a filterfiltro
73
237160
4440
Il lobo frontale sembra funzionare
come un filtro
04:14
tryingprovare to let informationinformazione come in
only from the right flickersfarfallio
74
242640
4376
che cerca di fare entrare informazioni
solo dal lampeggio giusto
04:19
that you are payingpagare attentionAttenzione to
75
247040
1640
al quale state facendo attenzione
04:21
and tryingprovare to inhibitinibire the informationinformazione
comingvenuta from the ignoredignorato one.
76
249400
3960
e cerca di inibire le informazioni
che vengono da quello che viene ignorato.
L'abilità di filtraggio del cervello
è fondamentale per l'attenzione,
04:27
The filteringfiltraggio abilitycapacità of the braincervello
is indeedinfatti a keychiave for attentionAttenzione,
77
255400
5296
04:32
whichquale is missingmancante in some people,
78
260720
2776
ed è assente in alcune persone,
04:35
for exampleesempio in people with ADHDADHD.
79
263520
2480
per esempio in chi soffre
di disturbi dell'attenzione o ADHD.
04:38
So a personpersona with ADHDADHD
cannotnon può inhibitinibire these distractorsdistrattori,
80
266640
5016
Una persona che soffre di ADHD
non può bloccare queste distrazioni
04:43
and that's why they can't focusmessa a fuoco
for a long time on a singlesingolo taskcompito.
81
271680
4760
e per questo non riesce a concentrarsi
a lungo su un solo compito.
04:49
But what if this personpersona
82
277600
1536
E se questa persona
04:51
could playgiocare a specificspecifica computercomputer gamegioco
83
279160
3536
potesse giocare a uno specifico videogame
04:54
with his braincervello connectedcollegato to the computercomputer,
84
282720
2880
con il proprio cervello
collegato al computer
04:58
and then traintreno his ownproprio braincervello
85
286440
2120
e potesse poi allenare il proprio cervello
05:01
to inhibitinibire these distractorsdistrattori?
86
289360
2440
a escludere queste distrazioni?
05:05
Well, ADHDADHD is just one exampleesempio.
87
293680
2480
Beh, l'ADHD è solo un esempio.
05:09
We can use these cognitiveconoscitivo
brain-machinecervello-macchina interfacesinterfacce
88
297200
3256
Possiamo usare queste interfacce neurali
05:12
for manymolti other cognitiveconoscitivo fieldsi campi.
89
300480
2200
in molti altri settori cognitivi.
05:15
It was just a fewpochi yearsanni agofa
90
303760
1776
Solo pochi anni fa,
05:17
that my grandfathernonno had a strokeictus,
and he lostperduto completecompletare abilitycapacità to speakparlare.
91
305560
5720
mio nonno ebbe un ictus e perse del tutto
la capacità di parlare.
05:24
He could understandcapire everybodytutti,
but there was no way to respondrispondere,
92
312640
3336
Poteva capire tutti,
ma non c'era modo di rispondere
05:28
even not writingscrittura
because he was illiterateanalfabeta.
93
316000
2480
e nemmeno di scrivere,
perché era analfabeta.
05:32
So he passedpassato away in silencesilenzio.
94
320000
2520
Così se ne è andato in silenzio.
05:36
I rememberricorda thinkingpensiero at that time:
95
324800
2336
Mi ricordo che pensai:
05:39
What if we could have a computercomputer
96
327160
3896
"E se potessimo avere un computer
05:43
whichquale could speakparlare for him?
97
331080
1360
che possa parlare per lui?"
05:45
Now, after yearsanni that I am in this fieldcampo,
98
333840
2216
Adesso, dopo anni in questo settore,
05:48
I can see that this mightpotrebbe be possiblepossibile.
99
336080
2320
posso vedere che questo
potrebbe essere possibile.
05:52
ImagineImmaginate if we can find brainwaveonde cerebrali patternsmodelli
100
340240
2856
Immaginate se potessimo trovare
schemi cerebrali
05:55
when people think
about imagesimmagini or even letterslettere,
101
343120
3440
quando le persone pensano
a immagini o perfino a lettere,
05:59
like the letterlettera A generatesgenera
a differentdiverso brainwaveonde cerebrali patternmodello
102
347720
2936
ad esempio, la lettera A genera
onde cerebrali diverse
06:02
than the letterlettera B, and so on.
103
350680
1720
dalla lettera B e così via.
06:04
Could a computercomputer one day
communicatecomunicare for people who can't speakparlare?
104
352960
3680
In futuro potrà il computer comunicare
per le persone che non possono farlo?
06:09
What if a computercomputer
105
357640
1440
E se un computer
06:11
can help us understandcapire
the thoughtspensieri of a personpersona in a comaComa?
106
359960
4560
potesse aiutarci a capire i pensieri
di una persona in coma?
Non siamo ancora a questo punto,
06:17
We are not there yetancora,
107
365840
1616
06:19
but paypagare closevicino attentionAttenzione.
108
367480
2736
ma fate attenzione.
06:22
We will be there soonpresto.
109
370240
1696
Ci arriveremo presto.
06:23
Thank you.
110
371960
1496
Grazie.
06:25
(ApplauseApplausi)
111
373480
5632
(Applausi)
Translated by Chiara Sodi
Reviewed by Elisabetta Siagri

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ABOUT THE SPEAKER
Mehdi Ordikhani-Seyedlar - Neuroscientist
Mehdi Ordikhani-Seyedlar is a computational neuroscientist, researching brain signals and their usage in brain-machine interfaces.

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Mehdi Ordikhani-Seyedlar is a research scientist interested in brain-wave patterns generated by neural activities in the brain. Since embarking on his research on neuroscience, Ordikhani-Seyedlar has been working on different brain functions such as learning, memory, pain and, more recently, visual attention in humans. He also conducted a part of his research on monkeys when he was in Dr. Miguel Nicolelis' lab at Duke University. His findings help implement more accurate brain-machine interfaces to treat people who are suffering from attention deficiency.

After receiving his Ph.D  in Biomedical Engineering, Ordikhani-Seyedlar was offered a postdoctoral position by Duke University to develop algorithms to process large-scale neuronal activity and brain-machine interfaces. However, due to political complications in the United States, Ordikhani-Seyedlar -- an Iranian citizen -- changed his plan to continue his brain research outside the US for some time.

As a passionate neuroscientist and neuroengineer, Ordikhani-Seyedlar's aim is to improve brain pattern detectability in computers. This enhances the ability of brain-machine interfaces substantially to better target the defected brain function which in turn enhances the sustainability of treatment effect.

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Mehdi Ordikhani-Seyedlar | Speaker | TED.com