ABOUT THE SPEAKER
Sebastian Seung - Computational neuroscientist
Sebastian Seung is a leader in the new field of connectomics, currently the hottest space in neuroscience, which studies, in once-impossible detail, the wiring of the brain.

Why you should listen

In the brain, neurons are connected into a complex network. Sebastian Seung and his lab at MIT are inventing technologies for identifying and describing the connectome, the totality of connections between the brain's neurons -- think of it as the wiring diagram of the brain. We possess our entire genome at birth, but things like memories are not "stored" in the genome; they are acquired through life and accumulated in the brain. Seung's hypothesis is that "we are our connectome," that the connections among neurons is where memories and experiences get stored.

Seung and his collaborators, including Winfried Denk at the Max Planck Institute and Jeff Lichtman at Harvard University, are working on a plan to thin-slice a brain (probably starting with a mouse brain) and trace, from slice to slice, each neural pathway, exposing the wiring diagram of the brain and creating a powerful new way to visualize the workings of the mind. They're not the first to attempt something like this -- Sydney Brenner won a Nobel for mapping all the 7,000 connections in the nervous system of a tiny worm, C. elegans. But that took his team a dozen years, and the worm only had 302 nerve cells. One of Seung's breakthroughs is in using advanced imagining and AI to handle the crushing amount of data that a mouse brain will yield and turn it into richly visual maps that show the passageways of thought and sensation.

More profile about the speaker
Sebastian Seung | Speaker | TED.com
TEDGlobal 2010

Sebastian Seung: I am my connectome

セバスチャン・スン: 私はコネクトームである

Filmed:
1,131,223 views

セバスチャン・スンはニューロンの接合に注目して、とてつもなく野心的な新しい脳のモデルを作っています。彼がコネクトーム(神経回路マップ)と呼ぶ、このモデルはゲノム同様に個人を表すものであり、それを理解できれば脳と心についての新しい道が開けることでしょう。
- Computational neuroscientist
Sebastian Seung is a leader in the new field of connectomics, currently the hottest space in neuroscience, which studies, in once-impossible detail, the wiring of the brain. Full bio

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00:17
We liveライブ in in a remarkable顕著 time,
0
2000
3000
我々は驚くべき時代に生きています
00:20
the age年齢 of genomicsゲノミクス.
1
5000
3000
ゲノミクスの時代です
00:23
Your genomeゲノム is the entire全体 sequenceシーケンス of your DNADNA.
2
8000
3000
ゲノムとは ヒトの DNA の全配列のこと
00:26
Your sequenceシーケンス and mine鉱山 are slightly少し different異なる.
3
11000
3000
あなたの配列は私のと 少し違っています
00:29
That's why we look different異なる.
4
14000
2000
だから 外見が違うのです
00:31
I've got brown褐色 eyes;
5
16000
2000
私の目は茶色ですが
00:33
you mightかもしれない have blue or grayグレー.
6
18000
3000
青や灰色の目をした方もいます
00:36
But it's not just skin-deep肌の深い.
7
21000
2000
外見だけのことではなくて
00:38
The headlines見出し tell us
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23000
2000
報道でみかけるように
00:40
that genes遺伝子 can give us scary怖い diseases病気,
9
25000
3000
遺伝子は 恐ろしい病気の原因になったり
00:43
maybe even shape形状 our personality,
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28000
3000
個性を形づくったり
00:46
or give us mental精神的な disorders障害.
11
31000
3000
精神疾患の原因になったりします
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Our genes遺伝子 seem思われる to have
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34000
3000
遺伝子には
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awesome驚くばかり powerパワー over our destinies運命.
13
37000
3000
運命を左右する力があるようです
00:56
And yetまだ, I would like to think
14
41000
3000
しかし 私はこう考えたいのです
00:59
that I am more than my genes遺伝子.
15
44000
3000
「私は 遺伝子を超える存在です」
01:04
What do you guys think?
16
49000
2000
みなさんはどうお考えですか?
01:06
Are you more than your genes遺伝子?
17
51000
3000
みなさんは遺伝子を超える存在ですか?
01:09
(Audienceオーディエンス: Yes.) Yes?
18
54000
2000
(会場: そうだ) そうですか?
01:13
I think some people agree同意する with me.
19
58000
2000
同じ意見の方もいたようです
01:15
I think we should make a statementステートメント.
20
60000
2000
ではここではっきりさせておきましょう
01:17
I think we should say it all together一緒に.
21
62000
2000
みんなで声を揃えて言いましょう
01:20
All right: "I'm more than my genes遺伝子" -- all together一緒に.
22
65000
3000
「私は遺伝子を超える存在です」 ― ご一緒に
01:23
Everybodyみんな: I am more than my genes遺伝子.
23
68000
4000
「私は遺伝子を超える存在です」
01:27
(Cheering応援)
24
72000
2000
(喝采)
01:30
Sebastianセバスチャン Seungスン: What am I?
25
75000
2000
私は何者でしょうか?
01:32
(Laughter笑い)
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77000
3000
(笑)
01:35
I am my connectomeconnectome.
27
80000
3000
私はコネクトームです
01:40
Now, since以来 you guys are really great,
28
85000
2000
みなさん、本当に素敵な人たちなので
01:42
maybe you can humorユーモア me and say this all together一緒に too.
29
87000
2000
これも私に合わせて言ってもらえますか?
01:44
(Laughter笑い)
30
89000
2000
(笑)
01:46
Right. All together一緒に now.
31
91000
2000
いいですか ご一緒に
01:48
Everybodyみんな: I am my connectomeconnectome.
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93000
3000
「私はコネクトームです」
01:53
SSSS: That sounded聞こえた great.
33
98000
2000
素晴らしかったです
01:55
You know, you guys are so great, you don't even know what a connectomeconnectome is,
34
100000
2000
コネクトームが何か知らなくても
01:57
and you're willing喜んで to play遊びます along一緒に with me.
35
102000
2000
優しいみなさんは合わせてくれました
01:59
I could just go home now.
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104000
3000
今日の話はお終いにしましょうか?
02:02
Well, so far遠い only one connectomeconnectome is known既知の,
37
107000
3000
さて これまで確認できたコネクトームは1種です
02:05
that of this tiny小さな wormワーム.
38
110000
3000
この小さな虫のものです
02:08
Its modest控えめな nervous神経質な systemシステム
39
113000
2000
小さな神経系はたった300個の
02:10
consists〜する of just 300 neuronsニューロン.
40
115000
2000
ニューロンでできています
02:12
And in the 1970s and '80s,
41
117000
2000
70年代から80年代にかけて
02:14
a teamチーム of scientists科学者
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119000
2000
科学者グループが
02:16
mappedマップされた all 7,000 connections接続
43
121000
2000
ニューロンの間の全部で7000の
02:18
betweenの間に the neuronsニューロン.
44
123000
2000
接合をマップにしました
02:21
In this diagram, everyすべて nodeノード is a neuronニューロン,
45
126000
2000
この図では全ての節点がニューロンで
02:23
and everyすべて lineライン is a connection接続.
46
128000
2000
全ての直線が接合です
02:25
This is the connectomeconnectome
47
130000
2000
これがC.エレガンス線虫の
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of the wormワーム C. elegansエレガンス.
48
132000
4000
コネクトームです
02:31
Your connectomeconnectome is far遠い more complex複合体 than this
49
136000
3000
みなさんのコネクトームはこれよりもはるかに複雑です
02:34
because your brain
50
139000
2000
皆さんの脳には1000億個の
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contains含まれる 100 billion neuronsニューロン
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141000
2000
ニューロンが含まれているからです
02:38
and 10,000 times as manyたくさんの connections接続.
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143000
3000
そしてその1万倍の接合があります
02:41
There's a diagram like this for your brain,
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146000
2000
皆さんの脳にもこういう構造がありますが
02:43
but there's no way it would fitフィット on this slide滑り台.
54
148000
3000
1枚の画面に収めることはできません
02:47
Your connectomeconnectome contains含まれる one million百万 times more connections接続
55
152000
3000
コネクトームの接合の数は
02:50
than your genomeゲノム has letters手紙.
56
155000
3000
ゲノムの文字数の100万倍
02:53
That's a lot of information情報.
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158000
2000
すごい量の情報です
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What's in that information情報?
58
160000
3000
どんな情報なんでしょうか?
02:59
We don't know for sure, but there are theories理論.
59
164000
3000
確かなことは不明ですが理論はあります
03:02
Since以来 the 19thth century世紀, neuroscientists神経科学者 have speculated推測
60
167000
3000
19世紀以来 神経科学者たちは
03:05
that maybe your memories思い出 --
61
170000
2000
あなたの記憶は―
03:07
the information情報 that makes作る you, you --
62
172000
2000
あなたであるための情報である
03:09
maybe your memories思い出 are stored保存された
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174000
2000
記憶は―ニューロン間の接合として
03:11
in the connections接続 betweenの間に your brain's脳の neuronsニューロン.
64
176000
2000
蓄積されると想定してきました
03:15
And perhapsおそらく other aspects側面 of your personal個人的 identity身元 --
65
180000
2000
さらにひとりのヒトとして別の切り口である
03:17
maybe your personality and your intellect知性 --
66
182000
3000
性格や知性もおそらく
03:20
maybe they're alsoまた、 encodedコードされた
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185000
2000
ニューロンの接合という形式で
03:22
in the connections接続 betweenの間に your neuronsニューロン.
68
187000
3000
符号化されているのでしょう
03:26
And so now you can see why I proposed提案された this hypothesis仮説:
69
191000
3000
ご提案した仮説の意味がわかりましたね
03:29
I am my connectomeconnectome.
70
194000
3000
私は自分のコネクトームである
03:32
I didn't ask尋ねる you to chant聖歌 it because it's true真実;
71
197000
3000
声にしてもらったのは 真理だからではなく
03:35
I just want you to remember思い出す it.
72
200000
2000
覚えておいて欲しかったからです
03:37
And in fact事実, we don't know if this hypothesis仮説 is correct正しい,
73
202000
2000
実際 この仮説が正しいかどうかはわかりません
03:39
because we have never had technologiesテクノロジー
74
204000
2000
これを確かめるにはテクノロジーが
03:41
powerful強力な enough十分な to testテスト it.
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206000
2000
不足しているのです
03:44
Finding発見 that wormワーム connectomeconnectome
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209000
3000
線虫のコネクトームを解明するだけでも
03:47
took取った over a dozenダース years of tedious退屈な labor労働.
77
212000
3000
10年以上かかる厄介な作業でした
03:50
And to find the connectomesコネクトム of brains頭脳 more like our own自分の,
78
215000
3000
我々の脳のようなコネクトームを解き明かすには
03:53
we need more sophisticated洗練された technologiesテクノロジー, that are automated自動化,
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218000
3000
洗練された技術を自動化して
03:56
that will speed速度 up the processプロセス of finding所見 connectomesコネクトム.
80
221000
3000
コネクトームを特定する作業を高速化しなければなりません
03:59
And in the next few少数 minutes, I'll tell you about some of these technologiesテクノロジー,
81
224000
3000
ではこれからの時間で そのための技術を紹介します
04:02
whichどの are currently現在 under development開発
82
227000
2000
私の研究室と共同研究先とで
04:04
in my lab研究室 and the labsラボ of my collaborators協力者.
83
229000
3000
開発中の技術です
04:08
Now you've probably多分 seen見た picturesピクチャー of neuronsニューロン before.
84
233000
3000
ニューロンの写真をご覧になったことはありますか?
04:11
You can recognize認識する them instantly即座に
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236000
2000
この素晴らしく特徴的な形で
04:13
by their彼らの fantastic素晴らしい shapes.
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238000
3000
すぐにニューロンだとわかります
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They extend拡張する long and delicate繊細 branches,
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241000
3000
長く伸びて細かく枝分かれしています
04:19
and in shortショート, they look like trees.
88
244000
3000
簡単にいえば 樹木のように見えます
04:22
But this is just a singleシングル neuronニューロン.
89
247000
3000
そしてこれは単一のニューロンにすぎないのです
04:25
In order注文 to find connectomesコネクトム,
90
250000
2000
コネクトームを見出すためには
04:27
we have to see all the neuronsニューロン at the same同じ time.
91
252000
3000
一度に全てのニューロンを見なければなりません
04:30
So let's meet会う Bobbyボビー Kasthuriカスチュリ,
92
255000
2000
ボビー・カストリを紹介します
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who works作品 in the laboratory研究室 of Jeffジェフ Lichtmanリヒトマン
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257000
2000
ハーバード大学のジェフ・リヒトマン研究室の
04:34
at Harvardハーバード University大学.
94
259000
2000
研究者です
04:36
Bobbyボビー is holdingホールディング fantastically幻想的 thin薄いです slicesスライス
95
261000
2000
ボビーは驚くほど薄切りにした
04:38
of a mouseマウス brain.
96
263000
2000
マウスの脳の試料を手にしています
04:40
And we're zoomingズーミング in by a factor因子 of 100,000 times
97
265000
3000
10万倍までズームインして
04:44
to obtain入手します the resolution解決,
98
269000
2000
拡大すると
04:46
so that we can see the branches of neuronsニューロン all at the same同じ time.
99
271000
3000
ニューロンの枝分かれが全部見えるスケールになります
04:50
Except例外, you still mayかもしれない not really recognize認識する them,
100
275000
3000
まだそれが見えないのは
04:53
and that's because we have to work in three dimensionsディメンション.
101
278000
3000
3次元の構造が相手だからです
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If we take manyたくさんの imagesイメージ of manyたくさんの slicesスライス of the brain
102
281000
2000
そこで薄切りの写真をたくさん撮影して
04:58
and stackスタック them up,
103
283000
2000
積み重ねると
05:00
we get a three-dimensional三次元 image画像.
104
285000
2000
3次元のイメージを作れます
05:02
And still, you mayかもしれない not see the branches.
105
287000
2000
でも枝分かれはわかりませんね
05:04
So we start開始 at the top,
106
289000
2000
そこで上から順に
05:06
and we color in the cross-section断面 of one branchブランチ in red,
107
291000
3000
断面図の中で1個のニューロンを赤く塗って
05:09
and we do that for the next sliceスライス
108
294000
2000
次も赤く塗って
05:11
and for the next sliceスライス.
109
296000
2000
次も同じように
05:13
And we keep on doing that,
110
298000
2000
一枚一枚について
05:15
sliceスライス after sliceスライス.
111
300000
3000
この作業を続けて
05:18
If we continue持続する throughを通して the entire全体 stackスタック,
112
303000
2000
端から端まで終わったときに
05:20
we can reconstruct再構築する the three-dimensional三次元 shape形状
113
305000
3000
三次元の形状を再構成できるのです
05:23
of a small小さい fragment断片 of a branchブランチ of a neuronニューロン.
114
308000
3000
ニューロンの枝分かれの一部分の形状です
05:26
And we can do that for another別の neuronニューロン in green.
115
311000
2000
同じ事を緑のニューロンについても行います
05:28
And you can see that the green neuronニューロン touches触れる the red neuronニューロン
116
313000
2000
緑のニューロンが2箇所で赤に触れているのが
05:30
at two locations場所,
117
315000
2000
わかります
05:32
and these are what are calledと呼ばれる synapsesシナプス.
118
317000
2000
この接点をシナプスと呼びます
05:34
Let's zoomズーム in on one synapseシナプス,
119
319000
2000
ひとつのシナプスに注目してみましょう
05:36
and keep your eyes on the interiorインテリア of the green neuronニューロン.
120
321000
3000
緑のニューロンの内側を見ると
05:39
You should see small小さい circles --
121
324000
2000
小さな丸いものがありますね
05:41
these are calledと呼ばれる vesicles小胞.
122
326000
3000
シナプス小胞というものです
05:44
They contain含む a molecule分子 know as a neurotransmitter神経伝達物質.
123
329000
3000
中に神経伝達物質が入っていて
05:47
And so when the green neuronニューロン wants to communicate通信する,
124
332000
2000
緑のニューロンが情報を伝えたいときに
05:49
it wants to send送信する a messageメッセージ to the red neuronニューロン,
125
334000
2000
赤のニューロンに伝えたいことがあるときに
05:51
it spits唾液 out neurotransmitter神経伝達物質.
126
336000
3000
神経伝達物質を放出します
05:54
At the synapseシナプス, the two neuronsニューロン
127
339000
2000
シナプスで ふたつのニューロンが
05:56
are said to be connected接続された
128
341000
2000
接合しているのです
05:58
like two friends友達 talking話す on the telephone電話.
129
343000
3000
電話で話している友達同士のようです
06:02
So you see how to find a synapseシナプス.
130
347000
2000
シナプスの探し方がわかりましたね
06:04
How can we find an entire全体 connectomeconnectome?
131
349000
3000
コネクトームの全体像はどうやって調べましょうか
06:07
Well, we take this three-dimensional三次元 stackスタック of imagesイメージ
132
352000
3000
このイメージを積み重ねた3次元ブロックは
06:10
and treat治療する it as a gigantic巨大 three-dimensional三次元 coloring着色 book.
133
355000
3000
巨大な塗り絵の本なのです
06:13
We color everyすべて neuronニューロン in, in a different異なる color,
134
358000
3000
ニューロンごとに違う色をつけたら
06:16
and then we look throughを通して all of the imagesイメージ,
135
361000
2000
イメージ全体を見渡すと
06:18
find the synapsesシナプス
136
363000
2000
シナプスを探し
06:20
and note注意 the colors of the two neuronsニューロン involved関係する in each synapseシナプス.
137
365000
3000
シナプスに関わる二つのニューロンの色をメモします
06:23
If we can do that throughout全体を通して all the imagesイメージ,
138
368000
3000
この作業をイメージ全体で行えば
06:26
we could find a connectomeconnectome.
139
371000
2000
コネクトームを明らかにできます
06:29
Now, at this pointポイント,
140
374000
2000
ここまでで
06:31
you've learned学んだ the basics基本 of neuronsニューロン and synapsesシナプス.
141
376000
2000
ニューロンとシナプスの基礎がわかりました
06:33
And so I think we're ready準備完了 to tackleタックル
142
378000
2000
それでは神経科学における重要な問題を
06:35
one of the most最も important重要 questions質問 in neuroscience神経科学:
143
380000
3000
考える準備が整いました
06:39
how are the brains頭脳 of men男性 and women女性 different異なる?
144
384000
3000
男性の脳と女性の脳はどう違うのでしょうか?
06:42
(Laughter笑い)
145
387000
2000
(笑)
06:44
Accordingによると to this self-help自助 book,
146
389000
2000
この入門書に書いてあります
06:46
guys brains頭脳 are like wafflesワッフル;
147
391000
2000
男性の脳はワッフルのように
06:48
they keep their彼らの lives人生 compartmentalized区画化された in boxesボックス.
148
393000
3000
小さな区画で人生が整理されています
06:51
Girls'女の子たちは、 brains頭脳 are like spaghettiスパゲッティ;
149
396000
3000
女性の脳はスパゲッティのように
06:54
everything in their彼らの life is connected接続された to everything elseelse.
150
399000
3000
あらゆる物事がお互いにつながっています
06:57
(Laughter笑い)
151
402000
2000
(笑)
06:59
You guys are laughing笑い,
152
404000
2000
みんな笑っていますけど
07:01
but you know, this book changedかわった my life.
153
406000
2000
この本は 私の人生を変えたんですよ
07:03
(Laughter笑い)
154
408000
2000
(笑)
07:07
But seriously真剣に, what's wrong違う with this?
155
412000
3000
まじめな話 どこが変ですか?
07:10
You already既に know enough十分な to tell me -- what's wrong違う with this statementステートメント?
156
415000
3000
お話ししたことからわかるはずです どこが間違いでしょう
07:20
It doesn't matter問題 whetherかどうか you're a guy or girl女の子,
157
425000
3000
男女の性別に関係なく
07:23
everyone's誰もが brains頭脳 are like spaghettiスパゲッティ.
158
428000
3000
ヒトの頭脳はスパゲッティみたいなのです
07:26
Or maybe really, really fine capelliniカペッリーニ with branches.
159
431000
3000
もう少し言えば 枝分かれした極細のカペッリーニ麺です
07:30
Just as one strand of spaghettiスパゲッティ
160
435000
2000
スパゲッティの一本が
07:32
contacts連絡先 manyたくさんの other strandsストランド on your plateプレート,
161
437000
3000
皿の中の多くのスパゲッティと絡み合うように
07:35
one neuronニューロン touches触れる manyたくさんの other neuronsニューロン
162
440000
2000
一本のニューロンは多くのニューロンに触れて
07:37
throughを通して their彼らの entangledもつれた branches.
163
442000
2000
枝はもつれ合っています
07:39
One neuronニューロン can be connected接続された to so manyたくさんの other neuronsニューロン,
164
444000
3000
ひとつのニューロンが非常に多くのニューロンと
07:42
because there can be synapsesシナプス
165
447000
2000
接合できるのは 接点ごとに
07:44
at these pointsポイント of contact接触.
166
449000
3000
シナプスを作ることができるからです
07:49
By now, you mightかもしれない have sortソート of lost失われた perspective視点
167
454000
3000
ここまで話してくると この脳細胞のブロックが
07:52
on how large this cube立方体 of brain tissue組織 actually実際に is.
168
457000
3000
どれほど小さいものか忘れてしまったかもしれません
07:55
And so let's do a seriesシリーズ of comparisons比較 to showショー you.
169
460000
3000
比較してわかるようにしましょう
07:58
I assure保証する you, this is very tiny小さな. It's just six6 micronsミクロン on a side.
170
463000
3000
このブロックは一辺6ミクロンと大変小さいものです
08:03
So, here'sここにいる how it stacksスタック up againstに対して an entire全体 neuronニューロン.
171
468000
3000
ニューロン全体と比べてみましょう
08:06
And you can tell that, really, only the smallest最小 fragments断片 of branches
172
471000
3000
このブロックの中には枝分かれした一番細かい
08:09
are contained含まれる inside内部 this cube立方体.
173
474000
3000
構造の一部だけが入っています
08:12
And a neuronニューロン, well, that's smaller小さい than brain.
174
477000
3000
ニューロンはもちろん脳よりも小さく
08:17
And that's just a mouseマウス brain --
175
482000
2000
しかもこれはマウスの脳です
08:21
it's a lot smaller小さい than a human人間 brain.
176
486000
3000
ヒトの脳に比べるとはるかに小さいのです
08:25
So when showショー my friends友達 this,
177
490000
2000
これを友人に見せると
08:27
sometimes時々 they've彼らは told me,
178
492000
2000
こんなことを言われます
08:29
"You know, Sebastianセバスチャン, you should just give up.
179
494000
3000
あきらめた方がいいんじゃない?
08:32
Neuroscience神経科学 is hopeless絶望的な."
180
497000
2000
脳神経科学は手に負えない
08:34
Because if you look at a brain with your naked eye,
181
499000
2000
脳を肉眼で眺めても
08:36
you don't really see how complex複合体 it is,
182
501000
2000
どれほど複雑なのかもわかりません
08:38
but when you use a microscope顕微鏡,
183
503000
2000
でも顕微鏡を使うことで
08:40
finally最後に the hidden隠された complexity複雑 is revealed明らかに.
184
505000
3000
とうとう隠された複雑さが明らかになりました
08:45
In the 17thth century世紀,
185
510000
2000
17世紀には
08:47
the mathematician数学者 and philosopher哲学者, Blaiseブレイズ Pascalパスカル,
186
512000
2000
数学者で哲学者であったブレーズ・パスカルが
08:49
wrote書きました of his dread恐怖 of the infinite無限,
187
514000
3000
無限というものを恐ろしく感じると
08:52
his feeling感じ of insignificance無意味
188
517000
2000
記しています
08:54
at contemplating熟考する the vast広大 reaches届く of outerアウター spaceスペース.
189
519000
3000
果てしなく広がる外界について考えると無力感を覚えると
08:59
And, as a scientist科学者,
190
524000
2000
そして科学者として
09:01
I'm not supposed想定される to talk about my feelings感情 --
191
526000
3000
私は自分の気持ちは話さないことになっています
09:04
too much information情報, professor教授.
192
529000
2000
そこには立ち入りません
09:06
(Laughter笑い)
193
531000
2000
(笑)
09:08
But mayかもしれない I?
194
533000
2000
でもいいですか?
09:10
(Laughter笑い)
195
535000
2000
(笑)
09:12
(Applause拍手)
196
537000
2000
(拍手)
09:14
I feel curiosity好奇心,
197
539000
2000
気になるのです
09:16
and I feel wonderワンダー,
198
541000
2000
不思議に思うのです
09:18
but at times I have alsoまた、 feltフェルト despair絶望.
199
543000
3000
時に絶望的な気分になることもあります
09:22
Why did I choose選択する to study調査
200
547000
2000
なぜ すさまじく複雑な
09:24
this organ器官 that is so awesome驚くばかり in its complexity複雑
201
549000
3000
無限と言ってもよいようなこの器官を
09:27
that it mightかもしれない well be infinite無限?
202
552000
2000
研究することを選んだのでしょうか
09:29
It's absurd不条理な.
203
554000
2000
ばかげた話です
09:31
How could we even dareあえて to think
204
556000
2000
脳のことが理解できるなどと
09:33
that we mightかもしれない ever understandわかる this?
205
558000
3000
考えることすらありえない
09:38
And yetまだ, I persist持続する in this quixotic擬似的な endeavor努力.
206
563000
3000
なのにドンキホーテのようにこだわり
09:41
And indeed確かに, these days日々 I harbor new新しい hopes希望.
207
566000
3000
最近は新たな望みを抱くようになりました
09:45
Somedayいつか,
208
570000
2000
いつの日か
09:47
a fleet艦隊 of microscopes顕微鏡 will captureキャプチャー
209
572000
2000
顕微鏡をいくつもいくつも並べて
09:49
everyすべて neuronニューロン and everyすべて synapseシナプス
210
574000
2000
全てのニューロンとシナプスを捉えた
09:51
in a vast広大 databaseデータベース of imagesイメージ.
211
576000
3000
巨大なイメージデータベースを作り
09:54
And some day, artificially人為的に intelligentインテリジェントな supercomputersスーパーコンピュータ
212
579000
3000
人の手に頼らず画像解析するのです
09:57
will analyze分析する the imagesイメージ withoutなし human人間 assistance支援
213
582000
3000
人工知能のスーパーコンピューターが
10:00
to summarize要約する them in a connectomeconnectome.
214
585000
3000
コネクトームの解析を行うのです
10:04
I do not know, but I hope希望 that I will liveライブ to see that day,
215
589000
3000
生きているうちにそれができたらいいと思っています
10:08
because finding所見 an entire全体 human人間 connectomeconnectome
216
593000
2000
ヒトのコネクトームを解き明かすことは
10:10
is one of the greatest最大 technological技術的 challenges挑戦 of all time.
217
595000
3000
これまでにない最大の挑戦です
10:13
It will take the work of generations世代 to succeed成功する.
218
598000
3000
何世代もの研究を継続しなければならないでしょう
10:17
At the presentプレゼント time, my collaborators協力者 and I,
219
602000
3000
目下 私のチームでは
10:20
what we're aiming狙う for is much more modest控えめな --
220
605000
2000
もっと控えめな目標として
10:22
just to find partial部分的な connectomesコネクトム
221
607000
2000
マウスやヒトの脳のごく一部から
10:24
of tiny小さな chunksチャンク of mouseマウス and human人間 brain.
222
609000
3000
コネクトームの一部を解明しようとしています
10:27
But even that will be enough十分な for the first testsテスト of this hypothesis仮説
223
612000
3000
でもこれだけでも仮説検証の最初のステップです
10:30
that I am my connectomeconnectome.
224
615000
3000
私はコネクトームである という仮説です
10:35
For now, let me try to convince説得する you of the plausibility妥当性 of this hypothesis仮説,
225
620000
3000
では これがどれほど妥当なのか説明しましょう
10:38
that it's actually実際に worth価値 taking取る seriously真剣に.
226
623000
3000
真剣に取り組む価値があるということを
10:42
As you grow成長する during childhood子供時代
227
627000
2000
子どもから成長して
10:44
and age年齢 during adulthood成人期,
228
629000
3000
大人として年を重ね
10:47
your personal個人的 identity身元 changes変更 slowlyゆっくり.
229
632000
3000
みなさんの個性はゆっくりと変化します
10:50
Likewise同様に, everyすべて connectomeconnectome
230
635000
2000
同様にコネクトームもまた
10:52
changes変更 over time.
231
637000
2000
時の経過とともに変化します
10:55
What kinds種類 of changes変更 happen起こる?
232
640000
2000
どんな種類の変化が生じるのでしょうか
10:57
Well, neuronsニューロン, like trees,
233
642000
2000
ニューロンは樹木のように
10:59
can grow成長する new新しい branches,
234
644000
2000
新しい枝を伸ばしたり
11:01
and they can lose失う old古い onesもの.
235
646000
3000
古い枝を落としたりできます
11:04
Synapsesシナプス can be created作成した,
236
649000
3000
シナプスを形成することが可能で
11:07
and they can be eliminated除去された.
237
652000
3000
それを消去することもできます
11:10
And synapsesシナプス can grow成長する larger大きい,
238
655000
2000
シナプスは成長させることも
11:12
and they can grow成長する smaller小さい.
239
657000
3000
縮小させることもできるのです
11:15
Second二番目 question質問:
240
660000
2000
次の疑問です
11:17
what causes原因 these changes変更?
241
662000
3000
こんな変化の原因は何か?
11:20
Well, it's true真実.
242
665000
2000
ある程度は遺伝子に
11:22
To some extentエクステント, they are programmedプログラムされた by your genes遺伝子.
243
667000
3000
プログラムされているものです
11:25
But that's not the whole全体 storyストーリー,
244
670000
2000
でもそれだけが全てではありません
11:27
because there are signalsシグナル, electrical電気 signalsシグナル,
245
672000
2000
そこに信号が―電気信号が
11:29
that travel旅行 along一緒に the branches of neuronsニューロン
246
674000
2000
ニューロンの枝に沿って流れ
11:31
and chemical化学 signalsシグナル
247
676000
2000
化学的信号が
11:33
that jumpジャンプ across横断する from branchブランチ to branchブランチ.
248
678000
2000
枝と枝とをつないでいるのです
11:35
These signalsシグナル are calledと呼ばれる neuralニューラル activityアクティビティ.
249
680000
3000
これらの信号のことを神経活動と呼びます
11:38
And there's a lot of evidence証拠
250
683000
2000
神経活動の中に我々の思考や感情や
11:40
that neuralニューラル activityアクティビティ
251
685000
3000
認知や精神的な経験が
11:43
is encodingエンコーディング our thoughts思考, feelings感情 and perceptions知覚,
252
688000
3000
符号化されているという証拠が
11:46
our mental精神的な experiences経験.
253
691000
2000
たくさんあります
11:48
And there's a lot of evidence証拠 that neuralニューラル activityアクティビティ
254
693000
3000
さらに 神経活動によって生じる
11:51
can cause原因 your connections接続 to change変化する.
255
696000
3000
神経接続の変化についての証拠も多いので
11:54
And if you put those two facts事実 together一緒に,
256
699000
3000
この二つの事実を合わせると
11:57
it means手段 that your experiences経験
257
702000
2000
皆さんの経験がコネクトームを
11:59
can change変化する your connectomeconnectome.
258
704000
3000
変化させるということがわかります
12:02
And that's why everyすべて connectomeconnectome is uniqueユニークな,
259
707000
2000
だからこそ 全てのコネクトームは独特です
12:04
even those of genetically遺伝的に identical同一 twins双子.
260
709000
3000
遺伝的に同じ双子であっても独特です
12:08
The connectomeconnectome is where nature自然 meets会う nurture育成.
261
713000
3000
コネクトームは遺伝と環境との接点ともいえます
12:12
And it mightかもしれない true真実
262
717000
2000
考えるという行為だけでも
12:14
that just the mereほんの act行為 of thinking考え
263
719000
2000
コネクトームを変えることができるというのは
12:16
can change変化する your connectomeconnectome --
264
721000
2000
本当でしょう
12:18
an ideaアイディア that you mayかもしれない find empowering力を与える.
265
723000
3000
心強い話ではありませんか
12:24
What's in this picture画像?
266
729000
2000
さてこれは何の写真でしょう
12:28
A coolクール and refreshingさわやかな streamストリーム of water, you say.
267
733000
3000
さわやかな清水の流れ ですね
12:32
What elseelse is in this picture画像?
268
737000
2000
他に何が写っていますか?
12:37
Do not forget忘れる that groove in the Earth地球
269
742000
2000
地球に刻まれた溝である
12:39
calledと呼ばれる the streamストリーム bedベッド.
270
744000
3000
川底があるのです
12:42
Withoutなし it, the water would not know in whichどの direction方向 to flowフロー.
271
747000
3000
川底がなければ 水の流れは定まりません
12:45
And with the streamストリーム,
272
750000
2000
この流れを使って
12:47
I would like to propose提案する a metaphor隠喩
273
752000
2000
よいたとえ話ができるのです
12:49
for the relationship関係 betweenの間に neuralニューラル activityアクティビティ
274
754000
2000
神経活動と神経の接続との関係を
12:51
and connectivity接続性.
275
756000
2000
説明するたとえ話です
12:54
Neuralニューラル activityアクティビティ is constantly常に changing変化.
276
759000
3000
常に変動する神経活動は
12:57
It's like the water of the streamストリーム; it never sits座る still.
277
762000
3000
留まることのない水の流れのようです
13:00
The connections接続
278
765000
2000
脳の神経ネットワークの
13:02
of the brain's脳の neuralニューラル networkネットワーク
279
767000
2000
接続は
13:04
determines決定する the pathways経路
280
769000
2000
神経活動の伝わっていく経路を
13:06
along一緒に whichどの neuralニューラル activityアクティビティ flows流れ.
281
771000
2000
定めるものですから
13:08
And so the connectomeconnectome is like bedベッド of the streamストリーム;
282
773000
3000
コネクトームはこの川底のようなもの
13:13
but the metaphor隠喩 is richerより豊かな than that,
283
778000
3000
このメタファーには続きがあります
13:16
because it's true真実 that the streamストリーム bedベッド
284
781000
3000
つまり 川底の溝が水の流れを
13:19
guidesガイド the flowフロー of the water,
285
784000
2000
定めているだけでなく
13:21
but over long timescalesタイムスケール,
286
786000
2000
長い時間スケールで見ると
13:23
the water alsoまた、 reshapes改造 the bedベッド of the streamストリーム.
287
788000
3000
流れる水が川底を作り変えます
13:26
And as I told you just now,
288
791000
2000
先ほど述べたように
13:28
neuralニューラル activityアクティビティ can change変化する the connectomeconnectome.
289
793000
3000
神経活動はコネクトームを変化させます
13:33
And if you'llあなたは allow許す me to ascend上昇する
290
798000
2000
メタファーのレベルでの
13:35
to metaphorical比喩的 heightsハイツ,
291
800000
3000
お話をさせてもらうなら
13:38
I will remind思い出させる you that neuralニューラル activityアクティビティ
292
803000
3000
神経活動が
13:41
is the physical物理的 basis基礎 -- or so neuroscientists神経科学者 think --
293
806000
2000
思考や感情や認知の物理的本質であると―
13:43
of thoughts思考, feelings感情 and perceptions知覚.
294
808000
3000
神経科学者たちは考えていますので
13:46
And so we mightかもしれない even speak話す of
295
811000
2000
これを意識の流れと
13:48
the streamストリーム of consciousness意識.
296
813000
2000
呼ぶこともできるのです
13:50
Neuralニューラル activityアクティビティ is its water,
297
815000
3000
神経活動は流れる水であり
13:53
and the connectomeconnectome is its bedベッド.
298
818000
3000
コネクトームはその流れの川底です
13:57
So let's returnリターン from the heightsハイツ of metaphor隠喩
299
822000
2000
メタファーはここまでにして
13:59
and returnリターン to science科学.
300
824000
2000
科学のレベルに戻りましょう
14:01
Suppose仮定する our technologiesテクノロジー for finding所見 connectomesコネクトム
301
826000
2000
コネクトームを解析する技術が
14:03
actually実際に work.
302
828000
2000
機能するようになったとしたら
14:05
How will we go about testingテスト the hypothesis仮説
303
830000
2000
仮説を検証するにはどうすればいいでしょう
14:07
"I am my connectomeconnectome?"
304
832000
3000
「私はコネクトームである」という仮説です
14:10
Well, I propose提案する a direct直接 testテスト.
305
835000
3000
直接的な検証法を提案します
14:13
Let us attempt試みる
306
838000
2000
コネクトームから
14:15
to read読む out memories思い出 from connectomesコネクトム.
307
840000
3000
記憶を読み出すことを考えましょう
14:18
Consider検討する the memory記憶
308
843000
2000
長い時系列の動作の記憶を
14:20
of long temporal時間的 sequencesシーケンス of movements動き,
309
845000
3000
考えてください
14:23
like a pianistピアニスト playing遊ぶ a Beethovenベートーベン sonataソナタ.
310
848000
3000
例えばベートーベンのソナタを演奏するピアニストを
14:26
Accordingによると to a theory理論 that dates日付 back to the 19thth century世紀,
311
851000
3000
19世紀にさかのぼる理論によれば
14:29
suchそのような memories思い出 are stored保存された
312
854000
2000
このような記憶は
14:31
as chainsチェーン of synapticシナプス connections接続 inside内部 your brain.
313
856000
3000
脳内のシナプス接合の連鎖として蓄積されます
14:35
Because, if the first neuronsニューロン in the chain are activated活性化した,
314
860000
3000
なぜなら 連鎖の最初のニューロンが活性化すると
14:38
throughを通して their彼らの synapsesシナプス they send送信する messagesメッセージ to the second二番 neuronsニューロン, whichどの are activated活性化した,
315
863000
3000
シナプスを通して次のニューロンを刺激し これを活性化させて
14:41
and so on down the lineライン,
316
866000
2000
これを繰り返し
14:43
like a chain of falling落下 dominoesドミノ.
317
868000
2000
ドミノ倒しのように進んでいきます
14:45
And this sequenceシーケンス of neuralニューラル activation活性化
318
870000
2000
ニューロンの活性化の連鎖が
14:47
is hypothesized仮説を立てた to be the neuralニューラル basis基礎
319
872000
3000
こんな連続動作の神経的基礎だという
14:50
of those sequenceシーケンス of movements動き.
320
875000
2000
仮説があるのです
14:52
So one way of trying試す to testテスト the theory理論
321
877000
2000
この理論を検証する方法として
14:54
is to look for suchそのような chainsチェーン
322
879000
2000
この種の連鎖を
14:56
inside内部 connectomesコネクトム.
323
881000
2000
コネクトームの中から探すのです
14:58
But it won't〜されません be easy簡単, because they're not going to look like this.
324
883000
3000
簡単なことではありません こんな形ではなくて
15:01
They're going to be scrambledスクランブル up.
325
886000
2000
たぶんこんなもつれた形です
15:03
So we'll私たちは have to use our computersコンピュータ
326
888000
2000
コンピュータを使って
15:05
to try to unscramble解読する the chain.
327
890000
3000
鎖を解きほぐさなければならないでしょう
15:08
And if we can do that,
328
893000
2000
これができれば
15:10
the sequenceシーケンス of the neuronsニューロン we recover回復します from that unscrambling解読する
329
895000
3000
解読して得られた一連のニューロンから
15:13
will be a prediction予測 of the patternパターン of neuralニューラル activityアクティビティ
330
898000
3000
神経活動のパターンを予測することができます
15:16
that is replayed再生された in the brain during memory記憶 recall想起.
331
901000
3000
記憶を呼び起こすと そのパターンが再生されるはずです
15:19
And if that were successful成功した,
332
904000
2000
これがうまく行けば
15:21
that would be the first example of reading読書 a memory記憶 from a connectomeconnectome.
333
906000
3000
コネクトームから記憶を読み出した最初のケースとなるでしょう
15:28
(Laughter笑い)
334
913000
2000
(笑)
15:30
What a mess混乱 --
335
915000
2000
ごちゃごちゃです
15:33
have you ever tried試した to wire up a systemシステム
336
918000
2000
こんなふうに複雑なシステムの配線を
15:35
as complex複合体 as this?
337
920000
2000
したことはありますか?
15:37
I hope希望 not.
338
922000
2000
やりたくないですね
15:39
But if you have, you know it's very easy簡単 to make a mistake間違い.
339
924000
3000
経験のある人にはわかりますが 間違えやすいものです
15:45
The branches of neuronsニューロン are like the wiresワイヤー of the brain.
340
930000
2000
ニューロンの枝分かれは脳の配線のようなものです
15:47
Can anyone誰でも guess推測: what's the total合計 length長さ of wiresワイヤー in your brain?
341
932000
4000
問題です 脳の配線の全長はどれほどでしょうか?
15:54
I'll give you a hintヒント. It's a big大きい number.
342
939000
2000
ヒントです かなり長いです
15:56
(Laughter笑い)
343
941000
2000
(笑)
15:59
I estimate推定, millions何百万 of milesマイル,
344
944000
3000
推測ですが数100万マイルです
16:02
all packed詰め込まれた in your skull頭蓋骨.
345
947000
3000
頭蓋の中に詰め込まれています
16:05
And if you appreciate感謝する that number,
346
950000
2000
この数字を考えると
16:07
you can easily簡単に see
347
952000
2000
すぐわかることですが
16:09
there is huge巨大 potential潜在的な for mis-wiring誤配線 of the brain.
348
954000
2000
脳の配線に間違いのある可能性は大きいのです
16:11
And indeed確かに, the popular人気 press押す loves愛する headlines見出し like,
349
956000
3000
大衆雑誌が好む見出しは
16:14
"Anorexic食欲不振 brains頭脳 are wired有線 differently異なって,"
350
959000
2000
「配線の間違いで拒食症に」とか
16:16
or "Autistic自閉症 brains頭脳 are wired有線 differently異なって."
351
961000
2000
「配線の間違いで自閉症に」というものです
16:18
These are plausibleもっともらしい claims請求,
352
963000
2000
もっともらしく聞こえますが
16:20
but in truth真実,
353
965000
2000
ほんとうのところは
16:22
we can't see the brain's脳の wiring配線 clearlyはっきりと enough十分な
354
967000
2000
まだ脳の配線はきちんと見えていないので
16:24
to tell if these are really true真実.
355
969000
2000
真偽のほどは定かではありません
16:26
And so the technologiesテクノロジー for seeing見る connectomesコネクトム
356
971000
3000
コネクトームを明らかにする技術ができれば
16:29
will allow許す us to finally最後に
357
974000
2000
脳の配線間違いを読み取ったり
16:31
read読む mis-wiring誤配線 of the brain,
358
976000
2000
コネクトームから精神疾患を見つけたり
16:33
to see mental精神的な disorders障害 in connectomesコネクトム.
359
978000
3000
できるようになるかもしれません
16:40
Sometimes時々 the bestベスト way to testテスト a hypothesis仮説
360
985000
3000
仮説の検証に最も適した方法は
16:43
is to consider検討する its most最も extreme極端な implication含意.
361
988000
3000
そこから導かれるもっとも極端な結果を考えることです
16:46
Philosophers哲学者 know this gameゲーム very well.
362
991000
3000
このやり方は哲学者がよく使います
16:50
If you believe that I am my connectomeconnectome,
363
995000
3000
「私はコネクトームである」と信じる人は
16:53
I think you must必須 alsoまた、 accept受け入れる the ideaアイディア
364
998000
3000
死とは自分のコネクトームの
16:56
that death is the destruction破壊
365
1001000
2000
崩壊であるという考えを
16:58
of your connectomeconnectome.
366
1003000
3000
受け入れなければなりません
17:02
I mention言及 this because there are prophets預言者 today今日
367
1007000
3000
こう申し上げた理由は 今日の予言の中には
17:05
who claim請求 that technology技術
368
1010000
3000
技術が根本的なレベルでヒトを変化させ
17:08
will fundamentally根本的に alter変更する the human人間 condition調子
369
1013000
3000
人類そのものを変質させるという
17:11
and perhapsおそらく even transform変換する the human人間 species.
370
1016000
3000
予言があるからです
17:14
One of their彼らの most最も cherished大切な dreams
371
1019000
3000
そんな人たちの夢として
17:17
is to cheatカンニング death
372
1022000
2000
人体冷凍として知られる技術で
17:19
by that practice練習 known既知の as cryonicsクライオニクス.
373
1024000
2000
死を回避する試みがあります
17:21
If you pay支払う 100,000 dollarsドル,
374
1026000
2000
10万ドルを支払うと
17:23
you can arrangeアレンジ to have your body frozenフローズン after death
375
1028000
3000
死後に死体を冷凍して
17:26
and stored保存された in liquid液体 nitrogen窒素
376
1031000
2000
アリゾナの倉庫にある
17:28
in one of these tanksタンク in an Arizonaアリゾナ州 warehouse倉庫,
377
1033000
2000
液体窒素タンクの中で保存してもらい
17:30
awaiting待っている a future未来 civilization文明
378
1035000
2000
将来の文明が十分進んだら
17:32
that is advanced高度な to resurrect復活する you.
379
1037000
3000
復活させてもらおうというのです
17:36
Should we ridicule嘲笑 the modernモダン seekersシーカー of immortality不死,
380
1041000
2000
現代的な方法で不死を求める人々を
17:38
calling呼び出し them fools愚か者?
381
1043000
2000
愚か者とよぶべきでしょうか?
17:40
Or will they somedayいつか chuckle含み笑い
382
1045000
2000
あるいは彼らはいつの日か
17:42
over our graves?
383
1047000
2000
我々の墓の上で笑うことになるでしょうか
17:45
I don't know --
384
1050000
2000
わかりません
17:47
I prefer好む to testテスト their彼らの beliefs信念, scientifically科学的に.
385
1052000
3000
彼らの信念について科学的な検証を試みたいと思います
17:50
I propose提案する that we attempt試みる to find a connectomeconnectome
386
1055000
2000
冷凍した脳のコネクトームを見いだすよう
17:52
of a frozenフローズン brain.
387
1057000
2000
試みることを提案します
17:54
We know that damage損傷 to the brain
388
1059000
2000
死後 冷凍している途中にも
17:56
occurs発生する after death and during freezing凍結.
389
1061000
2000
脳にはダメージが加わることがわかっています
17:58
The question質問 is: has that damage損傷 erased消去された the connectomeconnectome?
390
1063000
3000
問題は このダメージでコネクトームが消えてしまうのかどうか
18:01
If it has, there is no way that any future未来 civilization文明
391
1066000
3000
消えてしまうなら将来の文明をもってしても
18:04
will be ableできる to recover回復します the memories思い出 of these frozenフローズン brains頭脳.
392
1069000
3000
凍った頭脳から記憶を回復することはできないでしょう
18:07
Resurrection復活 mightかもしれない succeed成功する for the body,
393
1072000
2000
肉体の復活を遂げたとしても
18:09
but not for the mindマインド.
394
1074000
2000
心はよみがえりません
18:11
On the other handハンド, if the connectomeconnectome is still intact損なわれていない,
395
1076000
3000
他方もし コネクトームが維持されていれば
18:14
we cannotできない ridicule嘲笑 the claims請求 of cryonicsクライオニクス so easily簡単に.
396
1079000
3000
人体冷凍は馬鹿にしたものでもありません
18:20
I've described記載された a questクエスト
397
1085000
2000
非常に小さい世界の探求からスタートして
18:22
that begins始まる in the world世界 of the very small小さい,
398
1087000
3000
遥か将来の世界につながる探求について
18:25
and propels推進 us to the world世界 of the far遠い future未来.
399
1090000
3000
説明してきました
18:28
ConnectomesConnectomes will markマーク a turning旋回 pointポイント in human人間 history歴史.
400
1093000
3000
コネクトームは人類の歴史上の転換点となることでしょう
18:32
As we evolved進化した from our ape-like猿のような ancestors祖先
401
1097000
2000
我々がアフリカのサバンナで
18:34
on the Africanアフリカ savannaサバンナ,
402
1099000
2000
サルと似た祖先から進化したときに
18:36
what distinguished著名な us was our larger大きい brains頭脳.
403
1101000
3000
特徴は大きな脳でした
18:40
We have used our brains頭脳 to fashionファッション
404
1105000
2000
その脳を使って
18:42
ever more amazing素晴らしい technologiesテクノロジー.
405
1107000
3000
素晴らしい技術を次々と作ってきました
18:45
Eventually最終的に, these technologiesテクノロジー will become〜になる so powerful強力な
406
1110000
3000
いずれは 技術が強力になって
18:48
that we will use them to know ourselves自分自身
407
1113000
3000
自分達のことを知るために
18:51
by deconstructing解体する and reconstructing再構築する
408
1116000
3000
脳を要素分解して再構成することが
18:54
our own自分の brains頭脳.
409
1119000
3000
できるようになるでしょう
18:57
I believe that this voyage航海 of self-discovery自己発見
410
1122000
3000
この自己発見の旅路は
19:00
is not just for scientists科学者,
411
1125000
3000
科学者だけのものではなく
19:03
but for all of us.
412
1128000
2000
人類皆のものであると信じます
19:05
And I'm grateful感謝する for the opportunity機会 to shareシェア this voyage航海 with you today今日.
413
1130000
3000
その旅について皆さんとお話できたことを感謝しています
19:08
Thank you.
414
1133000
2000
ありがとう
19:10
(Applause拍手)
415
1135000
8000
(拍手)
Translated by Natsuhiko Mizutani
Reviewed by Mitsumasa Ihara

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ABOUT THE SPEAKER
Sebastian Seung - Computational neuroscientist
Sebastian Seung is a leader in the new field of connectomics, currently the hottest space in neuroscience, which studies, in once-impossible detail, the wiring of the brain.

Why you should listen

In the brain, neurons are connected into a complex network. Sebastian Seung and his lab at MIT are inventing technologies for identifying and describing the connectome, the totality of connections between the brain's neurons -- think of it as the wiring diagram of the brain. We possess our entire genome at birth, but things like memories are not "stored" in the genome; they are acquired through life and accumulated in the brain. Seung's hypothesis is that "we are our connectome," that the connections among neurons is where memories and experiences get stored.

Seung and his collaborators, including Winfried Denk at the Max Planck Institute and Jeff Lichtman at Harvard University, are working on a plan to thin-slice a brain (probably starting with a mouse brain) and trace, from slice to slice, each neural pathway, exposing the wiring diagram of the brain and creating a powerful new way to visualize the workings of the mind. They're not the first to attempt something like this -- Sydney Brenner won a Nobel for mapping all the 7,000 connections in the nervous system of a tiny worm, C. elegans. But that took his team a dozen years, and the worm only had 302 nerve cells. One of Seung's breakthroughs is in using advanced imagining and AI to handle the crushing amount of data that a mouse brain will yield and turn it into richly visual maps that show the passageways of thought and sensation.

More profile about the speaker
Sebastian Seung | Speaker | TED.com