ABOUT THE SPEAKER
Neil Burgess - Neuroscientist
At University College in London, Neil Burgess researches how patterns of electrical activity in brain cells guide us through space.

Why you should listen

Neil Burgessis is deputy director of the Institute of Cognitive Neuroscience at University College London, where he investigates of the role of the hippocampus in spatial navigation and episodic memory. His research is directed at answering questions such as: How are locations represented, stored and used in the brain? What processes and which parts of the brain are involved in remembering the spatial and temporal context of everyday events, and in finding one's way about?

To explore this space, he and his team use a range of methods for gathering data, including pioneering uses of virtual reality, as well as computational modelling and electrophysiological analysis of the function of hippocampal neurons in the rat, functional imaging of human navigation, and neuropsychological experiments on spatial and episodic memory.

A parallel interest: Investigating our human short-term memory for serial order, or how we know our 123s.

More profile about the speaker
Neil Burgess | Speaker | TED.com
TEDSalon London Spring 2011

Neil Burgess: How your brain tells you where you are

Neil Burgess: Como é que o vosso cérebro vos diz onde estão.

Filmed:
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Como é que se lembram do lugar onde estacionaram o carro? Como é que sabem se se estão a deslocar na direcção certa? O neurocientista Neil Burgess estuda os mecanismos neurais que mapeiam o espaço à nossa volta, e como eles se ligam à memória e à imaginação.
- Neuroscientist
At University College in London, Neil Burgess researches how patterns of electrical activity in brain cells guide us through space. Full bio

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00:15
When we parkparque in a biggrande parkingestacionamento lot,
0
0
2000
Quando estacionamos num grande parque de estacionamento,
00:17
how do we rememberlembrar where we parkedestacionado our carcarro?
1
2000
2000
como é que nos lembramos onde estacionámos o carro?
00:19
Here'sAqui é the problemproblema facingvoltado para HomerHomer.
2
4000
3000
Aqui está o problema que Homer enfrenta.
00:22
And we're going to try to understandCompreendo
3
7000
2000
E nós vamos tentar compreender
00:24
what's happeningacontecendo in his braincérebro.
4
9000
2000
o que está a acontecer no cérebro dele.
00:26
So we'llbem startcomeçar with the hippocampushipocampo, shownmostrando in yellowamarelo,
5
11000
2000
Então vamos começar pelo hipocampo, ilustrado a amarelo,
00:28
whichqual is the organórgão of memorymemória.
6
13000
2000
que é o órgão da memória.
00:30
If you have damagedanificar there, like in Alzheimer'sA doença de Alzheimer,
7
15000
2000
Se tiverem danos ali, como acontece no Alzheimer,
00:32
you can't rememberlembrar things includingIncluindo where you parkedestacionado your carcarro.
8
17000
2000
não se conseguem lembrar de coisas incluindo onde estacionaram o vosso carro.
00:34
It's namednomeado after LatinLatino for "seahorsecavalo-marinho,"
9
19000
2000
Deram-lhe este nome a partir do Latim para "cavalo marinho,"
00:36
whichqual it resemblesse assemelha.
10
21000
2000
ao qual se assemelha.
00:38
And like the restdescansar of the braincérebro, it's madefeito of neuronsneurônios.
11
23000
2000
E como o resto do cérebro, é constituído por neurónios.
00:40
So the humanhumano braincérebro
12
25000
2000
Então o cérebro humano
00:42
has about a hundredcem billionbilhão neuronsneurônios in it.
13
27000
2000
tem cerca de cem mil milhões de neurónios.
00:44
And the neuronsneurônios communicatecomunicar with eachcada other
14
29000
3000
E os neurónios comunicam uns com os outros
00:47
by sendingenviando little pulsespulsos or spikespicos de of electricityeletricidade
15
32000
2000
enviando pequenos impulsos ou picos de energia
00:49
viaatravés da connectionsconexões to eachcada other.
16
34000
2000
por intermédio das ligações entre eles.
00:51
The hippocampushipocampo is formedformado of two sheetsfolhas of cellscélulas,
17
36000
3000
O hipocampo é formado por dois aglomerados de células,
00:54
whichqual are very denselydensamente interconnectedinterligado.
18
39000
2000
que são densamente interligadas.
00:56
And scientistscientistas have beguncomeçou to understandCompreendo
19
41000
2000
E os cientistas começaram a perceber
00:58
how spatialespacial memorymemória workstrabalho
20
43000
2000
como é que a memória espacial funciona
01:00
by recordinggravação from individualIndividual neuronsneurônios
21
45000
2000
registando neurónios individuais
01:02
in ratsratos or miceratos
22
47000
2000
em ratazanas ou ratos
01:04
while they forageforragem or exploreexplorar an environmentmeio Ambiente
23
49000
2000
enquanto eles comem ou exploram um ambiente
01:06
looking for foodComida.
24
51000
2000
à procura de comida.
01:08
So we're going to imagineImagine we're recordinggravação from a singlesolteiro neuronneurônio
25
53000
3000
Então vamos imaginar que estamos a fazer registos de um único neurónio
01:11
in the hippocampushipocampo of this ratrato here.
26
56000
3000
no hipocampo desta ratazana.
01:14
And when it firesincêndios a little spikeEspigão of electricityeletricidade,
27
59000
2000
E quando dispara um pequeno pico de electricidade,
01:16
there's going to be a redvermelho dotponto and a clickclique.
28
61000
3000
vai aparecer uma bola vermelha e ouvir-se um clique.
01:19
So what we see
29
64000
2000
Então o que vemos
01:21
is that this neuronneurônio knowssabe
30
66000
2000
é que este neurónio sabe
01:23
wheneversempre que the ratrato has gonefoi into one particularespecial placeLugar, colocar in its environmentmeio Ambiente.
31
68000
3000
sempre que a ratazana foi para um sítio particular no seu ambiente.
01:26
And it signalssinais to the restdescansar of the braincérebro
32
71000
2000
E faz sinal ao resto do cérebro
01:28
by sendingenviando a little electricalelétrico spikeEspigão.
33
73000
3000
enviando um pequeno pico eléctrico.
01:31
So we could showexposição the firingfuzilamento ratetaxa of that neuronneurônio
34
76000
3000
Assim podemos apresentar a taxa de disparos que aquele neurónio
01:34
as a functionfunção of the animal'sdo animal locationlocalização.
35
79000
2000
como uma função da localização do animal.
01:36
And if we recordregistro from lots of differentdiferente neuronsneurônios,
36
81000
2000
E se fizermos registos de vários neurónios diferentes,
01:38
we'llbem see that differentdiferente neuronsneurônios firefogo
37
83000
2000
o que vemos é que diferentes neurónios disparam
01:40
when the animalanimal goesvai in differentdiferente partspartes of its environmentmeio Ambiente,
38
85000
2000
quando o animal vai para diferentes partes do seu ambiente,
01:42
like in this squarequadrado boxcaixa shownmostrando here.
39
87000
2000
como nesta caixa quadrada aqui mostrada.
01:44
So togetherjuntos they formFormato a mapmapa
40
89000
2000
E assim juntos eles formam um mapa
01:46
for the restdescansar of the braincérebro,
41
91000
2000
para o resto do cérebro,
01:48
tellingdizendo the braincérebro continuallycontinuamente,
42
93000
2000
dizendo continuamente ao cérebro,
01:50
"Where am I now withindentro my environmentmeio Ambiente?"
43
95000
2000
"Onde é que eu estou no meu ambiente?"
01:52
PlaceLugar cellscélulas are alsoAlém disso beingser recordedgravado in humanshumanos.
44
97000
3000
As células de localização também estão a ser registadas em humanos.
01:55
So epilepsyepilepsia patientspacientes sometimesas vezes need
45
100000
2000
Os pacientes de epilepsia às vezes precisam
01:57
the electricalelétrico activityatividade in theirdeles braincérebro monitoringmonitoramento.
46
102000
3000
de monitorizar a actividade eléctrica do seu cérebro.
02:00
And some of these patientspacientes playedreproduziu a videovídeo gamejogos
47
105000
2000
E alguns desses pacientes jogaram um jogo de video
02:02
where they drivedirigir around a smallpequeno townCidade.
48
107000
2000
enquanto conduziam numa pequena cidade.
02:04
And placeLugar, colocar cellscélulas in theirdeles hippocampihipocampo would firefogo, becometornar-se activeativo,
49
109000
3000
E as células de localização do seu hipocampo disparava, tornavam-se activas,
02:07
startcomeçar sendingenviando electricalelétrico impulsesimpulsos
50
112000
3000
começando a enviar impulsos eléctricos
02:10
wheneversempre que they drovedirigiu throughatravés a particularespecial locationlocalização in that townCidade.
51
115000
3000
sempre que eles conduziam num lugar específico naquela cidade.
02:13
So how does a placeLugar, colocar cellcélula know
52
118000
2000
Como é que uma célula de localização sabe
02:15
where the ratrato or personpessoa is withindentro its environmentmeio Ambiente?
53
120000
3000
onde é que a ratazana ou pessoa está no seu ambiente?
02:18
Well these two cellscélulas here
54
123000
2000
Bem, estas duas células aqui
02:20
showexposição us that the boundariesfronteiras of the environmentmeio Ambiente
55
125000
2000
mostram-nos que os limites do ambiente
02:22
are particularlyparticularmente importantimportante.
56
127000
2000
são particularmente importantes.
02:24
So the one on the toptopo
57
129000
2000
O que está em cima
02:26
likesgosta to firefogo sortordenar of midwaya meio caminho betweenentre the wallsparedes
58
131000
2000
gosta de disparar mais ou menos a meio das paredes
02:28
of the boxcaixa that theirdeles rat'sdo rato in.
59
133000
2000
da caixa onde está a sua ratazana.
02:30
And when you expandexpandir the boxcaixa, the firingfuzilamento locationlocalização expandsse expande.
60
135000
3000
E quando expandimos a caixa, os disparos de localização expandem-se.
02:33
The one belowabaixo likesgosta to firefogo
61
138000
2000
O que está em baixo gosta de disparar
02:35
wheneversempre que there's a wallparede closefechar by to the southsul.
62
140000
3000
sempre que há uma parede perto na direcção de sul.
02:38
And if you put anotheroutro wallparede insidedentro the boxcaixa,
63
143000
2000
E se pusermos outra parede dentro da caixa,
02:40
then the cellcélula firesincêndios in bothambos placeLugar, colocar
64
145000
2000
então a célula dispara em ambos os lugaress
02:42
whereveronde quer que there's a wallparede to the southsul
65
147000
2000
sempre que exista uma parede a sul
02:44
as the animalanimal exploresexplora around in its boxcaixa.
66
149000
3000
enquanto o animal explora a sua caixa.
02:48
So this predictsprevê
67
153000
2000
Então isto prevê
02:50
that sensingde detecção the distancesdistâncias and directionsinstruções of boundariesfronteiras around you --
68
155000
2000
que detectar as distâncias e direcções dos limites à vossa volta --
02:52
extendedestendido buildingsedifícios and so on --
69
157000
2000
extensões de edifícios e afins --
02:54
is particularlyparticularmente importantimportante for the hippocampushipocampo.
70
159000
3000
é particularmente importante para o hipocampo.
02:57
And indeedde fato, on the inputsinsumos to the hippocampushipocampo,
71
162000
2000
E de facto, nos dados reunidos pelo hipocampo,
02:59
cellscélulas are foundencontrado whichqual projectprojeto into the hippocampushipocampo,
72
164000
2000
são encontradas células que se projectam no hipocampo,
03:01
whichqual do respondresponder exactlyexatamente
73
166000
2000
e que respondem com precisão
03:03
to detectingdetecção de boundariesfronteiras or edgesarestas
74
168000
3000
a detectarem limites ou margens
03:06
at particularespecial distancesdistâncias and directionsinstruções
75
171000
2000
a distâncias particulares e direcções
03:08
from the ratrato or mouserato
76
173000
2000
da ratazana ou rato
03:10
as it's exploringexplorando around.
77
175000
2000
enquanto estes exploram.
03:12
So the cellcélula on the left, you can see,
78
177000
2000
Então a célula da esquerda, podem ver,
03:14
it firesincêndios wheneversempre que the animalanimal getsobtém nearperto
79
179000
2000
dispara sempre que o animal se aproxima
03:16
to a wallparede or a boundaryfronteira to the eastleste,
80
181000
3000
de uma parede ou limite para este,
03:19
whetherse it's the edgeBeira or the wallparede of a squarequadrado boxcaixa
81
184000
3000
quer seja a margem ou parede de uma caixa quadrada
03:22
or the circularcircular wallparede of the circularcircular boxcaixa
82
187000
2000
ou a parede circular de uma caixa circular
03:24
or even the dropsolta at the edgeBeira of a tablemesa, whichqual the animalsanimais are runningcorrida around.
83
189000
3000
ou até o limite da borda da mesa, onde os animais estão a correr.
03:27
And the cellcélula on the right there
84
192000
2000
E a célula da direita aqui
03:29
firesincêndios wheneversempre que there's a boundaryfronteira to the southsul,
85
194000
2000
dispara sempre que há um limite para sul,
03:31
whetherse it's the dropsolta at the edgeBeira of the tablemesa or a wallparede
86
196000
2000
quer seja o limite da borda da mesa ou uma parde
03:33
or even the gapgap betweenentre two tablestabelas that are pulledpuxado apartseparados.
87
198000
3000
ou mesmo o espaço entre duas mesas que foram separadas.
03:36
So that's one way in whichqual we think
88
201000
2000
Então esta é uma forma pela qual pensamos
03:38
placeLugar, colocar cellscélulas determinedeterminar where the animalanimal is as it's exploringexplorando around.
89
203000
3000
que as células de localização determinam onde é que está o animal enquanto este explora.
03:41
We can alsoAlém disso testteste where we think objectsobjetos are,
90
206000
3000
Também podemos testar onde pensamos que estão localizados objectos,
03:44
like this goalobjetivo flagBandeira, in simplesimples environmentsambientes --
91
209000
3000
como esta bandeirola, em ambientes simples --
03:47
or indeedde fato, where your carcarro would be.
92
212000
2000
ou mesmo, onde está o vosso carro.
03:49
So we can have people exploreexplorar an environmentmeio Ambiente
93
214000
3000
Então podemos pôr pessoas a explorar um ambiente
03:52
and see the locationlocalização they have to rememberlembrar.
94
217000
3000
e ver a localização que eles têm de se lembrar.
03:55
And then, if we put them back in the environmentmeio Ambiente,
95
220000
2000
E depois, se os colocarmos de novo no mesmo ambiente,
03:57
generallygeralmente they're quitebastante good at puttingcolocando a markermarcador down
96
222000
2000
geralmente são bastante eficientes a colocar um marcador
03:59
where they thought that flagBandeira or theirdeles carcarro was.
97
224000
3000
onde eles pensam que estava a bandeirola ou o carro deles.
04:02
But on some trialsensaios,
98
227000
2000
Mas em alguns ensaios,
04:04
we could changemudança the shapeforma and sizeTamanho of the environmentmeio Ambiente
99
229000
2000
nós podemos mudar a forma e tamanho do ambiente
04:06
like we did with the placeLugar, colocar cellcélula.
100
231000
2000
como fizemos com a célula de localização.
04:08
In that casecaso, we can see
101
233000
2000
Nesse caso, podemos observar
04:10
how where they think the flagBandeira had been changesalterar
102
235000
3000
como o local que eles pensam ser aquele onde tinha estado a bandeirola muda
04:13
as a functionfunção of how you changemudança the shapeforma and sizeTamanho of the environmentmeio Ambiente.
103
238000
3000
como uma função de como mudamos a forma e tamanho do ambiente.
04:16
And what you see, for exampleexemplo,
104
241000
2000
E o que vemos, por exemplo,
04:18
if the flagBandeira was where that crossCruz was in a smallpequeno squarequadrado environmentmeio Ambiente,
105
243000
3000
se a bandeirola estava onde está aquela cruz no pequeno ambiente quadrado,
04:21
and then if you askpergunte people where it was,
106
246000
2000
e depois perguntarmos às pessoas onde estava,
04:23
but you've madefeito the environmentmeio Ambiente biggerMaior,
107
248000
2000
mas se tornarmos o ambiente maior,
04:25
where they think the flagBandeira had been
108
250000
2000
onde eles pensam que a bandeirola estava
04:27
stretchesestende-se out in exactlyexatamente the samemesmo way
109
252000
2000
estende-se exactamente da mesma forma
04:29
that the placeLugar, colocar cellcélula firingfuzilamento stretchedesticado out.
110
254000
2000
que a célula de localização que disparou se estende.
04:31
It's as if you rememberlembrar where the flagBandeira was
111
256000
2000
É como se se lembrassem onde estava a bandeirola
04:33
by storingarmazenando the patternpadronizar of firingfuzilamento acrossatravés all of your placeLugar, colocar cellscélulas
112
258000
3000
armazenando o padrão de disparos de todas as células de localização
04:36
at that locationlocalização,
113
261000
2000
naquele local,
04:38
and then you can get back to that locationlocalização
114
263000
2000
e depois conseguem voltar àquele local
04:40
by movingmovendo-se around
115
265000
2000
movimentando-se por ali
04:42
so that you bestmelhor matchpartida the currentatual patternpadronizar of firingfuzilamento of your placeLugar, colocar cellscélulas
116
267000
2000
para conseguirem combinarem melhor o padrão actual das vossas células de localização
04:44
with that storedarmazenados patternpadronizar.
117
269000
2000
com o padrão armazenado.
04:46
That guidesguias you back to the locationlocalização that you want to rememberlembrar.
118
271000
3000
Isso guia-vos de volta ao local que vocês querem recordar.
04:49
But we alsoAlém disso know where we are throughatravés movementmovimento.
119
274000
3000
Mas também sabemos onde estamos pelo movimento.
04:52
So if we take some outboundsaída pathcaminho --
120
277000
2000
Então se seguimos por um caminho desconhecido --
04:54
perhapspossivelmente we parkparque and we wandervagar off --
121
279000
2000
talvez tenhamos estacionado e vagueamos um pouco --
04:56
we know because our ownpróprio movementsmovimentos,
122
281000
2000
nós sabemos por causa dos nossos movimentos,
04:58
whichqual we can integrateintegrar over this pathcaminho
123
283000
2000
que podemos integrar ao longo deste caminho
05:00
roughlymais ou menos what the headingencabeçando directiondireção is to go back.
124
285000
2000
qual será mais ou menos a direcção para voltar atrás.
05:02
And placeLugar, colocar cellscélulas alsoAlém disso get this kindtipo of pathcaminho integrationintegração inputentrada
125
287000
4000
E as células de localização conseguem este tipo de integração de dados do caminho
05:06
from a kindtipo of cellcélula calledchamado a gridgrade cellcélula.
126
291000
3000
de um tipo de célula chamada célula de rede.
05:09
Now gridgrade cellscélulas are foundencontrado, again,
127
294000
2000
Ora as células de rede são encontradas, mais uma vez,
05:11
on the inputsinsumos to the hippocampushipocampo,
128
296000
2000
nos dados recolhidos do hipocampo,
05:13
and they're a bitpouco like placeLugar, colocar cellscélulas.
129
298000
2000
e elas são um pouco como as células de localização.
05:15
But now as the ratrato exploresexplora around,
130
300000
2000
Mas agora enquanto a ratazana explora,
05:17
eachcada individualIndividual cellcélula firesincêndios
131
302000
2000
cada célula individual dispara
05:19
in a wholetodo arraymatriz of differentdiferente locationsLocalizações
132
304000
3000
numa variedade de localizações diferentes
05:22
whichqual are laidliderar out acrossatravés the environmentmeio Ambiente
133
307000
2000
que estão colocados pelo ambiente
05:24
in an amazinglySurpreendentemente regularregular triangulartriangular gridgrade.
134
309000
3000
numa rede triangular espantosamente regular.
05:29
And if you recordregistro from severalde várias gridgrade cellscélulas --
135
314000
3000
E se vocês fizerem registos de várias células de rede --
05:32
shownmostrando here in differentdiferente colorscores --
136
317000
2000
mostradas aqui em cores diferentes --
05:34
eachcada one has a grid-liketipo grade firingfuzilamento patternpadronizar acrossatravés the environmentmeio Ambiente,
137
319000
3000
cada uma tem um padrão de disparos semelhantes por todo o ambiente,
05:37
and eachcada cell'sdo celular grid-liketipo grade firingfuzilamento patternpadronizar is shiftedmudou slightlylevemente
138
322000
3000
e cada padrão de disparo de células rede muda ligeiramente
05:40
relativerelativo to the other cellscélulas.
139
325000
2000
comparado com as outras células.
05:42
So the redvermelho one firesincêndios on this gridgrade
140
327000
2000
Então a vermelha dispara desta rede
05:44
and the greenverde one on this one and the blueazul on on this one.
141
329000
3000
e a verde naquela ali e a azul dispara nesta aqui.
05:47
So togetherjuntos, it's as if the ratrato
142
332000
3000
Então juntas, é como se a ratazana
05:50
can put a virtualvirtual gridgrade of firingfuzilamento locationsLocalizações
143
335000
2000
conseguisse activar uma rede virtual de locais de disparos
05:52
acrossatravés its environmentmeio Ambiente --
144
337000
2000
pelo seu ambiente --
05:54
a bitpouco like the latitudeLatitude and longitudeLongitude lineslinhas that you'dvocê gostaria find on a mapmapa,
145
339000
3000
um pouco como as linhas de latitude e a longitude que encontramos nos mapas,
05:57
but usingusando trianglestriângulos.
146
342000
2000
mas usando triângulos.
05:59
And as it movesse move around,
147
344000
2000
E enquanto se move,
06:01
the electricalelétrico activityatividade can passpassar
148
346000
2000
a actividade eléctrica pode passar
06:03
from one of these cellscélulas to the nextPróximo cellcélula
149
348000
2000
de uma destas células para a célula seguinte
06:05
to keep trackpista of where it is,
150
350000
2000
para se recordar de onde está,
06:07
so that it can use its ownpróprio movementsmovimentos
151
352000
2000
para poder usar os seus movimentos
06:09
to know where it is in its environmentmeio Ambiente.
152
354000
2000
para saber onde está no seu ambiente.
06:11
Do people have gridgrade cellscélulas?
153
356000
2000
E as pessoas têm células rede?
06:13
Well because all of the grid-liketipo grade firingfuzilamento patternspadrões
154
358000
2000
Bem porque todos os padrões de disparos da rede
06:15
have the samemesmo axeseixos of symmetrysimetria,
155
360000
2000
têm os mesmos eixos de simetria,
06:17
the samemesmo orientationsorientações of gridgrade, shownmostrando in orangelaranja here,
156
362000
3000
as memas orientações da rede, mostradas aqui a laranja,
06:20
it meanssignifica that the netlíquido activityatividade
157
365000
2000
significa que a actividade da rede
06:22
of all of the gridgrade cellscélulas in a particularespecial partparte of the braincérebro
158
367000
3000
de todas as células rede numa zona particular do cérebro
06:25
should changemudança
159
370000
2000
devia mudar
06:27
accordingde acordo com to whetherse we're runningcorrida alongao longo these sixseis directionsinstruções
160
372000
2000
de acordo com o estamos a percorrer em cada uma destas seis direcções
06:29
or runningcorrida alongao longo one of the sixseis directionsinstruções in betweenentre.
161
374000
3000
ou a percorrer cada uma das seis direcções que ficam a meio.
06:32
So we can put people in an MRIRESSONÂNCIA MAGNÉTICA scannerscanner
162
377000
2000
Então podemos por pessoas num equipamento de ressonância magnética
06:34
and have them do a little videovídeo gamejogos
163
379000
2000
e pô-los a jogar um pequeno jogo de video
06:36
like the one I showedmostrou you
164
381000
2000
como o que vos mostrei
06:38
and look for this signalsinal.
165
383000
2000
e procurar este sinal.
06:40
And indeedde fato, you do see it in the humanhumano entorhinalentorhinal cortexcórtex,
166
385000
3000
E sim, podem localizá-lo no cortex entorrinal humano,
06:43
whichqual is the samemesmo partparte of the braincérebro that you see gridgrade cellscélulas in ratsratos.
167
388000
3000
que é a mesma parte do cérebro onde localizamos as células rede nas ratazanas.
06:46
So back to HomerHomer.
168
391000
2000
E agora de volta ao Homer.
06:48
He's probablyprovavelmente rememberinglembrando where his carcarro was
169
393000
2000
Ele provavelmente está a lembrar-se onde estava o carro dele
06:50
in termstermos of the distancesdistâncias and directionsinstruções
170
395000
2000
em termos de distâncias e direcções
06:52
to extendedestendido buildingsedifícios and boundariesfronteiras
171
397000
2000
em relação a edificios e limites
06:54
around the locationlocalização where he parkedestacionado.
172
399000
2000
à volta do sítio onde estacionou.
06:56
And that would be representedrepresentado
173
401000
2000
E isso seria representado
06:58
by the firingfuzilamento of boundary-detectinglimite de detecção cellscélulas.
174
403000
2000
pelo disparo de células detectoras de limites.
07:00
He's alsoAlém disso rememberinglembrando the pathcaminho he tooktomou out of the carcarro parkparque,
175
405000
3000
Ele também se está a lembrar do caminho que fez ao saír do carro,
07:03
whichqual would be representedrepresentado in the firingfuzilamento of gridgrade cellscélulas.
176
408000
3000
que seria representado pelos disparos das células rede.
07:06
Now bothambos of these kindstipos of cellscélulas
177
411000
2000
Agora ambos tipos de células
07:08
can make the placeLugar, colocar cellscélulas firefogo.
178
413000
2000
podem fazer disparar as células de localização.
07:10
And he can returnRetorna to the locationlocalização where he parkedestacionado
179
415000
2000
E ele pode voltar ao sítio onde estacionou
07:12
by movingmovendo-se so as to find where it is
180
417000
3000
movendo-se de forma a encontrar o ponto
07:15
that bestmelhor matchescorresponde a the firingfuzilamento patternpadronizar
181
420000
2000
que melhor se enquadra no padrão de disparos
07:17
of the placeLugar, colocar cellscélulas in his braincérebro currentlyatualmente
182
422000
2000
actual das células de localização do seu cérebro
07:19
with the storedarmazenados patternpadronizar where he parkedestacionado his carcarro.
183
424000
3000
com o padrão armazenado do local onde estacionou o carro.
07:22
And that guidesguias him back to that locationlocalização
184
427000
2000
E isso guia-o de volta a essa localização
07:24
irrespectiveindependentemente of visualvisual cuessugestões
185
429000
2000
independentemente de pistas visuais
07:26
like whetherse his car'scarro actuallyna realidade there.
186
431000
2000
como se o carro estivesse mesmo ali.
07:28
Maybe it's been towedrebocado.
187
433000
2000
Se calhar foi rebocado.
07:30
But he knowssabe where it was, so he knowssabe to go and get it.
188
435000
3000
Mas ele sabe onde estava, por isso ele sabe ir buscá-lo.
07:33
So beyondalém spatialespacial memorymemória,
189
438000
2000
Então para além da memória espacial,
07:35
if we look for this grid-liketipo grade firingfuzilamento patternpadronizar
190
440000
2000
se procurarmos este padrão de disparaos
07:37
throughoutao longo the wholetodo braincérebro,
191
442000
2000
pelo cérebro inteiro,
07:39
we see it in a wholetodo seriesSeries of locationsLocalizações
192
444000
3000
vamos vê-lo numa série de locais
07:42
whichqual are always activeativo
193
447000
2000
que estão sempre activos
07:44
when we do all kindstipos of autobiographicalautobiográfico memorymemória taskstarefas,
194
449000
2000
quando fazemos todos os géneros de tarefas ligadas à memória auto-biográfica,
07:46
like rememberinglembrando the last time you wentfoi to a weddingcasamento, for exampleexemplo.
195
451000
3000
como recordar a última vez que fomos a um casamento, por exemplo.
07:49
So it maypode be that the neuralneural mechanismsmecanismos
196
454000
2000
Então pode significar que os mecanismos neurais
07:51
for representingrepresentando the spaceespaço around us
197
456000
3000
para representar o espaço que nos envolve
07:54
are alsoAlém disso used for generatinggerando visualvisual imageryimagens
198
459000
4000
também são usados para gerar um imaginário visual
07:58
so that we can recreaterecriar the spatialespacial scenecena, at leastpelo menos,
199
463000
3000
para que possamos recriar uma cena espacial, pelo menos,
08:01
of the eventseventos that have happenedaconteceu to us when we want to imagineImagine them.
200
466000
3000
dos acontecimentos que nos aconteceram quando os queremos imaginar.
08:04
So if this was happeningacontecendo,
201
469000
2000
Então se isto acontecesse,
08:06
your memoriesrecordações could startcomeçar by placeLugar, colocar cellscélulas activatingativando eachcada other
202
471000
3000
as vossas memórias começariam com as células de localização a activarem-se umas às outras
08:09
viaatravés da these densedenso interconnectionsinterconexões
203
474000
2000
por intermédio destas densas ligações
08:11
and then reactivatingreativando o boundaryfronteira cellscélulas
204
476000
2000
e depois reactivando as células de limite
08:13
to createcrio the spatialespacial structureestrutura
205
478000
2000
para criar a estrutura espacial
08:15
of the scenecena around your viewpointponto de vista.
206
480000
2000
da cena à volta da vossa perspectiva.
08:17
And gridgrade cellscélulas could movemover this viewpointponto de vista throughatravés that spaceespaço.
207
482000
2000
E as células rede podiam mover esta perspectiva por aquele local.
08:19
AnotherOutro kindtipo of cellcélula, headcabeça directiondireção cellscélulas,
208
484000
2000
Outro género de célula, as células de direcção.
08:21
whichqual I didn't mentionmenção yetainda,
209
486000
2000
que ainda não mencionei,
08:23
they firefogo like a compassbússola accordingde acordo com to whichqual way you're facingvoltado para.
210
488000
3000
elas disparam como uma bússola de acordo com a direcção que tomamos.
08:26
They could definedefinir the viewingvisualizando directiondireção
211
491000
2000
Elas pode definir a direcção de visão
08:28
from whichqual you want to generategerar an imageimagem for your visualvisual imageryimagens,
212
493000
3000
da qual vão querer gerar uma imagem para o vosso imaginário visual,
08:31
so you can imagineImagine what happenedaconteceu when you were at this weddingcasamento, for exampleexemplo.
213
496000
3000
para que possam imaginar o que aconteceu quando foram ao casamento, por exemplo.
08:34
So this is just one exampleexemplo
214
499000
2000
E isto é apenas um exemplo
08:36
of a newNovo eraera really
215
501000
2000
de uma nova era
08:38
in cognitivecognitivo neuroscienceneurociência
216
503000
2000
na neurociência cognitiva
08:40
where we're beginningcomeçando to understandCompreendo
217
505000
2000
onde começamos a perceber
08:42
psychologicalpsicológico processesprocessos
218
507000
2000
os processos psicológicos
08:44
like how you rememberlembrar or imagineImagine or even think
219
509000
3000
tais como lembrarmo-nos ou imaginarmos ou mesmo pensar
08:47
in termstermos of the actionsações
220
512000
2000
em termo das acções
08:49
of the billionsbilhões of individualIndividual neuronsneurônios that make up our brainscérebro.
221
514000
3000
dos mil milhões de neurónios individuais que formam os nossos cérebros.
08:52
Thank you very much.
222
517000
2000
Muito obrigado.
08:54
(ApplauseAplausos)
223
519000
3000
(Aplausos)
Translated by Mia Martin
Reviewed by Rafael Eufrasio

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ABOUT THE SPEAKER
Neil Burgess - Neuroscientist
At University College in London, Neil Burgess researches how patterns of electrical activity in brain cells guide us through space.

Why you should listen

Neil Burgessis is deputy director of the Institute of Cognitive Neuroscience at University College London, where he investigates of the role of the hippocampus in spatial navigation and episodic memory. His research is directed at answering questions such as: How are locations represented, stored and used in the brain? What processes and which parts of the brain are involved in remembering the spatial and temporal context of everyday events, and in finding one's way about?

To explore this space, he and his team use a range of methods for gathering data, including pioneering uses of virtual reality, as well as computational modelling and electrophysiological analysis of the function of hippocampal neurons in the rat, functional imaging of human navigation, and neuropsychological experiments on spatial and episodic memory.

A parallel interest: Investigating our human short-term memory for serial order, or how we know our 123s.

More profile about the speaker
Neil Burgess | Speaker | TED.com