ABOUT THE SPEAKER
Daniel Wolpert - Movement expert
A neuroscientist and engineer, Daniel Wolpert studies how the brain controls the body.

Why you should listen

Consider your hand. You use it to lift things, to balance yourself, to give and take, to sense the world. It has a range of interacting degrees of freedom, and it interacts with many different objects under a variety of environmental conditions. And for most of us, it all just works. At his lab in the Engineering department at Cambridge, Daniel Wolpert and his team are studying why, looking to understand the computations underlying the brain's sensorimotor control of the body.

As he says, "I believe that to understand movement is to understand the whole brain. And therefore it’s important to remember when you are studying memory, cognition, sensory processing, they’re there for a reason, and that reason is action.”  Movement is the only way we have of interacting with the world, whether foraging for food or attracting a waiter's attention. Indeed, all communication, including speech, sign language, gestures and writing, is mediated via the motor system. Taking this viewpoint, and using computational and robotic techniques as well as virtual reality systems, Wolpert and his team research the purpose of the human brain and the way it determines future actions.

 

 

More profile about the speaker
Daniel Wolpert | Speaker | TED.com
TEDGlobal 2011

Daniel Wolpert: The real reason for brains

Daniel Wolpert: Adevăratul motiv pentru care avem creier

Filmed:
1,994,993 views

Neurologul Daniel Wolpert pornește de la o premisă surprinzătoare: creierul nu a evoluat să gândească sau să simtă, ci pentru a controla mișcarea. În această prezentare interesantă, bogată în informații, Wolpert ne arată cum reușește creierul să creeze grația și agilitatea mișcărilor umane.
- Movement expert
A neuroscientist and engineer, Daniel Wolpert studies how the brain controls the body. Full bio

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

00:15
I'm a neuroscientistneurolog.
0
0
2000
Sunt neurocercetător.
00:17
And in neuroscienceneurostiintele,
1
2000
2000
Și în neurocercetare,
00:19
we have to dealafacere with manymulți difficultdificil questionsîntrebări about the braincreier.
2
4000
3000
ne punem multe întrebări dificile legate de creier.
00:22
But I want to startstart with the easiestCel mai simplu questionîntrebare
3
7000
2000
Vreau să încep cu cea mai simplă întrebare
00:24
and the questionîntrebare you really should have all askedîntrebă yourselvesînșivă at some pointpunct in your life,
4
9000
3000
pe care v-ați pus-o cu toții la un moment dat,
00:27
because it's a fundamentalfundamental questionîntrebare
5
12000
2000
fiindcă e o întrebare fundamentală
00:29
if we want to understanda intelege braincreier functionfuncţie.
6
14000
2000
dacă vrem să înțelegem rolul creierului.
00:31
And that is, why do we and other animalsanimale
7
16000
2000
De ce noi și alte animale
00:33
have brainscreier?
8
18000
2000
avem creiere?
00:35
Not all speciesspecie on our planetplanetă have brainscreier,
9
20000
3000
Nu toate speciile au,
00:38
so if we want to know what the braincreier is for,
10
23000
2000
așa că dacă vrem să știm ce rol are creierul,
00:40
let's think about why we evolvedevoluat one.
11
25000
2000
haideți să ne gândim de ce avem unul.
00:42
Now you mayMai reasonmotiv that we have one
12
27000
2000
Puteți spune că avem creier
00:44
to perceivepercep the worldlume or to think,
13
29000
2000
ca să percepem lumea sau să gândim,
00:46
and that's completelycomplet wronggresit.
14
31000
2000
dar e complet greșit.
00:48
If you think about this questionîntrebare for any lengthlungime of time,
15
33000
3000
Dacă vă gândiți o vreme la această întrebare,
00:51
it's blindinglyblindingly obviousevident why we have a braincreier.
16
36000
2000
devine evident ce de avem creier.
00:53
We have a braincreier for one reasonmotiv and one reasonmotiv only,
17
38000
3000
Avem creier pentru un singur motiv:
00:56
and that's to producelegume şi fructe adaptableadaptabil and complexcomplex movementsmișcări.
18
41000
3000
să producem mișcări complexe și să le adaptăm.
00:59
There is no other reasonmotiv to have a braincreier.
19
44000
2000
Acesta e singurul motiv.
01:01
Think about it.
20
46000
2000
Gândiți-vă.
01:03
MovementMişcarea is the only way you have
21
48000
2000
Mișcarea e singurul mod
01:05
of affectingcare afectează the worldlume around you.
22
50000
2000
prin care poți influența lumea din jur.
01:07
Now that's not quitedestul de trueAdevărat. There's one other way, and that's throughprin sweatingtranspiraţie.
23
52000
3000
Nu e chiar așa. Mai e unul - prin transpirație.
01:10
But apartseparat from that,
24
55000
2000
Dar în afară de transpirație,
01:12
everything elsealtfel goesmerge throughprin contractionscontracţii of musclesmușchi.
25
57000
2000
totul are loc prin contractarea mușchilor.
01:14
So think about communicationcomunicare --
26
59000
2000
Gândiți-vă la comunicare -
01:16
speechvorbire, gesturesgesturi, writingscris, signsemn languagelimba --
27
61000
3000
vorbirea, gesturile, scrisul, limbajul semnelor-
01:19
they're all mediatedmediat throughprin contractionscontracţii of your musclesmușchi.
28
64000
3000
toate se fac prin contractarea mușchilor.
01:22
So it's really importantimportant to remembertine minte
29
67000
2000
Trebuie să ținem minte că
01:24
that sensorysenzorial, memorymemorie and cognitivecognitiv processesprocese are all importantimportant,
30
69000
4000
procesele senzoriale, de memorie și cognitive sunt importante
01:28
but they're only importantimportant
31
73000
2000
doar pentru a porni
01:30
to eitherfie driveconduce or suppresssuprima futureviitor movementsmișcări.
32
75000
2000
sau a opri mișcări viitoare.
01:32
There can be no evolutionaryevolutiv advantageavantaj
33
77000
2000
Nu există niciun avantaj evoluționar
01:34
to layingde stabilire a down memoriesamintiri of childhoodcopilărie
34
79000
2000
să păstrezi amintiri din copilărie
01:36
or perceivingperceperea the colorculoare of a roseTrandafir
35
81000
2000
sau să vezi culoarea unui trandafir,
01:38
if it doesn't affecta afecta the way you're going to movemișcare latermai tarziu in life.
36
83000
3000
dacă asta nu influențează modul în care te vei mișca în viață.
01:41
Now for those who don't believe this argumentargument,
37
86000
2000
Pentru cei care resping acest argument,
01:43
we have treescopaci and grassiarbă on our planetplanetă withoutfără the braincreier,
38
88000
2000
copacii și iarba nu au creier,
01:45
but the clinchingconcludent evidenceevidență is this animalanimal here --
39
90000
2000
dar dovada clară stă în acest animal -
01:47
the humbleumil seamare squirtuda.
40
92000
2000
ascidia.
01:49
RudimentaryRudimentare animalanimal, has a nervousagitat systemsistem,
41
94000
3000
E un animal primitiv, are sistem nervos
01:52
swimsînoată around in the oceanocean in its juvenilejuvenil life.
42
97000
2000
și înoată în ocean în primii ani de viață.
01:54
And at some pointpunct of its life,
43
99000
2000
La un moment dat,
01:56
it implantsimplanturile on a rockstâncă.
44
101000
2000
se prinde de o rocă.
01:58
And the first thing it does in implantingimplantarea on that rockstâncă, whichcare it never leavesfrunze,
45
103000
3000
Primul lucru pe care-l face după aceea - nu va părăsi niciodată roca respectivă -
02:01
is to digestdigera its ownpropriu braincreier and nervousagitat systemsistem
46
106000
3000
e să își digere creierul și sistemul nervos
02:04
for foodalimente.
47
109000
2000
ca să se hrănescă.
02:06
So onceo singura data you don't need to movemișcare,
48
111000
2000
Dacă nu mai trebuie să te miști,
02:08
you don't need the luxuryluxos of that braincreier.
49
113000
3000
nu ai nevoie de creier.
02:11
And this animalanimal is oftende multe ori takenluate
50
116000
2000
Animalul acesta e folosit adesea
02:13
as an analogyanalogie to what happensse întâmplă at universitiesuniversități
51
118000
2000
pentru a ilustra ce se întâmplă în universități
02:15
when professorsprofesori get tenureposesiune,
52
120000
2000
după ce profesorul preia postul,
02:17
but that's a differentdiferit subjectsubiect.
53
122000
2000
dar asta-i altă treabă.
02:19
(ApplauseAplauze)
54
124000
2000
(Aplauze)
02:21
So I am a movementcirculaţie chauvinistşovine.
55
126000
3000
Sunt un șovinist al mișcării.
02:24
I believe movementcirculaţie is the mostcel mai importantimportant functionfuncţie of the braincreier --
56
129000
2000
Cred că mișcarea e cea mai importantă funcție a creierului -
02:26
don't let anyoneoricine tell you that it's not trueAdevărat.
57
131000
2000
să nu îi credeți pe cei care spun altceva.
02:28
Now if movementcirculaţie is so importantimportant,
58
133000
2000
Dacă mișcarea e atât de importantă,
02:30
how well are we doing
59
135000
2000
cât de bine înțelegem
02:32
understandingînţelegere how the braincreier controlscontroale movementcirculaţie?
60
137000
2000
modul în care creierul controlează mișcarea?
02:34
And the answerRăspuns is we're doing extremelyextrem poorlyslab; it's a very hardgreu problemproblemă.
61
139000
2000
Nu foarte bine, e o problemă complicată.
02:36
But we can look at how well we're doing
62
141000
2000
Dar putem găsi un răspuns
02:38
by thinkinggândire about how well we're doing buildingclădire machinesmaşini
63
143000
2000
uitându-ne cât de bine reușim să construim mașini
02:40
whichcare can do what humansoameni can do.
64
145000
2000
care să facă ce fac oamenii.
02:42
Think about the gamejoc of chessşah.
65
147000
2000
Gândiți-vă la șah.
02:44
How well are we doing determiningdeterminarea what piecebucată to movemișcare where?
66
149000
3000
Cât ne bine ne descurcăm să mișcăm piesele?
02:47
If you pitgroapă GarryGarry KasparovKasparov here, when he's not in jailtemniță,
67
152000
3000
Dacă Gary Kasparov, când nu e în închisoare,
02:50
againstîmpotriva IBM'sIBM DeepAdânc BlueAlbastru,
68
155000
2000
joacă împotriva Deep Blue al IBM-ului,
02:52
well the answerRăspuns is IBM'sIBM DeepAdânc BlueAlbastru will occasionallydin cand in cand wina castiga.
69
157000
3000
Deep Blue mai câștigă câteodată.
02:55
And I think if IBM'sIBM DeepAdânc BlueAlbastru playedjucat anyoneoricine in this roomcameră, it would wina castiga everyfiecare time.
70
160000
3000
Cred că dacă Deep Blue ar juca împotriva celor de aici, ar câștiga mereu.
02:58
That problemproblemă is solvedrezolvat.
71
163000
2000
Problema asta e rezolvată.
03:00
What about the problemproblemă
72
165000
2000
Cum rămâne cu problema
03:02
of pickingcules up a chessşah piecebucată,
73
167000
2000
ridicării unei piese de șah,
03:04
dexterouslydexterously manipulatingmanipulant it and puttingpunând it back down on the boardbord?
74
169000
3000
de manipularea ei cu dexteritate și așezarea ei pe tablă?
03:07
If you put a fivecinci year-oldde ani child'scopilului dexteritydexteritate againstîmpotriva the bestCel mai bun robotsroboți of todayastăzi,
75
172000
3000
Dacă vei compara dexteritatea unui copil de 5 ani cu cea a unui robot,
03:10
the answerRăspuns is simplesimplu:
76
175000
2000
răspunsul e simplu:
03:12
the childcopil winsvictorii easilyuşor.
77
177000
2000
copilul câștigă de fiecare dată.
03:14
There's no competitioncompetiție at all.
78
179000
2000
Nu există niciun fel de competiție.
03:16
Now why is that toptop problemproblemă so easyuşor
79
181000
2000
De ce problema de sus e ușor de rezolvat,
03:18
and the bottomfund problemproblemă so hardgreu?
80
183000
2000
și cea de jos e atât de grea?
03:20
One reasonmotiv is a very smartinteligent fivecinci year-oldde ani
81
185000
2000
Un motiv e că un copil isteț de 5 ani
03:22
could tell you the algorithmAlgoritmul for that toptop problemproblemă --
82
187000
2000
îți poate spune algoritmul pentru problema de sus -
03:24
look at all possibleposibil movesmișcări to the endSfârşit of the gamejoc
83
189000
2000
analizează mișcările posibile până la sfârșitul partidei
03:26
and choosealege the one that makesmărci you wina castiga.
84
191000
2000
și o alege pe cea câștigătoare.
03:28
So it's a very simplesimplu algorithmAlgoritmul.
85
193000
2000
E un algoritm foarte simplu.
03:30
Now of coursecurs there are other movesmișcări,
86
195000
2000
Desigur, există și alte mișcări,
03:32
but with vastvast computerscalculatoare we approximateaproximative
87
197000
2000
dar cu ajutorul computerelor le aproximăm
03:34
and come closeînchide to the optimaloptim solutionsoluţie.
88
199000
2000
și ne apropiem de cea mai bună soluție.
03:36
When it comesvine to beingfiind dexterousiute de mână,
89
201000
2000
Când vine vorba de dexteritate,
03:38
it's not even clearclar what the algorithmAlgoritmul is you have to solverezolva to be dexterousiute de mână.
90
203000
2000
nici nu e clar care e algoritmul pentru a fi îndemânatic.
03:40
And we'llbine see you have to bothambii perceivepercep and actact on the worldlume,
91
205000
2000
Trebuie să percepi și să acționezi asupra lumii,
03:42
whichcare has a lot of problemsProbleme.
92
207000
2000
unde există multe probleme.
03:44
But let me showspectacol you cutting-edgeultimă oră roboticsRobotica.
93
209000
2000
Să vă arăt robotica modernă.
03:46
Now a lot of roboticsRobotica is very impressiveimpresionant,
94
211000
2000
Marea ei parte e uimitoare,
03:48
but manipulationmanipulare roboticsRobotica is really just in the darkîntuneric agesvârstele.
95
213000
3000
dar robotica mișcării e de-abia la început.
03:51
So this is the endSfârşit of a PhPH-ul.D. projectproiect
96
216000
2000
Iată un proiect de doctorat
03:53
from one of the bestCel mai bun roboticsRobotica institutesInstitute.
97
218000
2000
al unuia din cele mai bune institute de robotică.
03:55
And the studentstudent has traineddresat this robotrobot
98
220000
2000
Studentul a învățat robotul
03:57
to pourturna this waterapă into a glasssticlă.
99
222000
2000
să toarne apă în pahar.
03:59
It's a hardgreu problemproblemă because the waterapă sloshessloshes about, but it can do it.
100
224000
3000
E greu pentru că apa sare în jur, dar robotul se descurcă.
04:02
But it doesn't do it with anything like the agilityagilitate of a humanuman.
101
227000
3000
Însă nu are nici pe departe îndemânarea omului.
04:05
Now if you want this robotrobot to do a differentdiferit tasksarcină,
102
230000
3000
Dacă vrei ca robotul să îndeplinească altă sarcină,
04:08
that's anothero alta three-yeartrei ani PhPH-ul.D. programprogram.
103
233000
3000
asta înseamnă alți trei ani de doctorat.
04:11
There is no generalizationgeneralizarea at all
104
236000
2000
Nu există niciun fel de generalizare
04:13
from one tasksarcină to anothero alta in roboticsRobotica.
105
238000
2000
de la o sarcină la alta în robotică.
04:15
Now we can comparecomparaţie this
106
240000
2000
Putem compara asta
04:17
to cutting-edgeultimă oră humanuman performanceperformanţă.
107
242000
2000
cu cele mai bune performanțe umane.
04:19
So what I'm going to showspectacol you is EmilyEmily FoxFox
108
244000
2000
V-o prezint pe Emily Fox, care deține
04:21
winningcâștigător the worldlume recordrecord for cupceașcă stackingstivuire.
109
246000
3000
recordul mondial la aranjat pahare.
04:24
Now the AmericansAmericanii in the audiencepublic will know all about cupceașcă stackingstivuire.
110
249000
2000
Americanii din public sunt familiarizați cu aranjatul paharelor.
04:26
It's a highînalt schoolşcoală sportsportiv
111
251000
2000
E un sport la liceu,
04:28
where you have 12 cupscupe you have to stackgrămadă and unstackunstack
112
253000
2000
unde ai 12 pahare pe care trebuie să le aranjezi
04:30
againstîmpotriva the clockceas in a prescribedprescris orderOrdin.
113
255000
2000
contracronometru în ordinea stabilită.
04:32
And this is her gettingobtinerea the worldlume recordrecord in realreal time.
114
257000
3000
Aici. Emily realizează recordul mondial.
04:39
(LaughterRâs)
115
264000
8000
(Râsete)
04:47
(ApplauseAplauze)
116
272000
5000
(Aplauze)
04:52
And she's prettyfrumos happyfericit.
117
277000
2000
E foarte bucuroasă.
04:54
We have no ideaidee what is going on insideinterior her braincreier when she does that,
118
279000
2000
Nu știm ce se întâmplă în creierul ei când face asta,
04:56
and that's what we'dne-am like to know.
119
281000
2000
dar am vrea să știm.
04:58
So in my groupgrup, what we try to do
120
283000
2000
De aceea, în grupul meu încercăm
05:00
is reverseverso engineeringiner how humansoameni controlControl movementcirculaţie.
121
285000
3000
să realizăm ingineria inversă a mișcării umane.
05:03
And it soundssunete like an easyuşor problemproblemă.
122
288000
2000
Pare simplu.
05:05
You sendtrimite a commandcomanda down, it causescauze musclesmușchi to contractcontracta.
123
290000
2000
Trimiți o comandă și mușchii se contractă.
05:07
Your armbraţ or bodycorp movesmișcări,
124
292000
2000
Brațul sau corpul se mișcă
05:09
and you get sensorysenzorial feedbackparere from visionviziune, from skinpiele, from musclesmușchi and so on.
125
294000
3000
și primești feedback senzorial de la ochi, piele, mușchii etc.
05:12
The troublebucluc is
126
297000
2000
Problema e că
05:14
these signalssemnalele are not the beautifulfrumoasa signalssemnalele you want them to be.
127
299000
2000
aceste semnale nu sunt perfecte.
05:16
So one thing that makesmărci controllingcontrolul movementcirculaţie difficultdificil
128
301000
2000
Unul dintre lucrurile care îngreunează controlul mișcării
05:18
is, for exampleexemplu, sensorysenzorial feedbackparere is extremelyextrem noisyzgomotos.
129
303000
3000
e feedback-ul senzorial zgomotos.
05:21
Now by noisezgomot, I do not mean soundsunet.
130
306000
3000
Și aici nu mă refer la sunet.
05:24
We use it in the engineeringInginerie and neuroscienceneurostiintele sensesens
131
309000
2000
În termeni inginerești și neurologici înseamnă
05:26
meaningsens a randomîntâmplător noisezgomot corruptingcoruperea a signalsemnal.
132
311000
2000
un zgomot haotic ce modifică semnalul.
05:28
So the oldvechi dayszi before digitaldigital radioradio when you were tuningTuning in your radioradio
133
313000
3000
Înainte de radioul digital, când deschideai radioul,
05:31
and you heardauzit "crrcckkkcrrcckkk" on the stationstatie you wanted to hearauzi,
134
316000
2000
auzeai „crrrcc” pe post,
05:33
that was the noisezgomot.
135
318000
2000
asta era zgomotul.
05:35
But more generallyîn general, this noisezgomot is something that corruptscorupe the signalsemnal.
136
320000
3000
În general, zgomotul e ceva ce modifică semnalul.
05:38
So for exampleexemplu, if you put your handmână undersub a tablemasa
137
323000
2000
De exemplu, dacă pui mâna sub masă
05:40
and try to localizeLocalizare it with your other handmână,
138
325000
2000
și încerci să o localizezi cu cealaltă mână,
05:42
you can be off by severalmai mulți centimeterscentimetri
139
327000
2000
poți să greșești cu câțiva centimetri
05:44
duedatorat to the noisezgomot in sensorysenzorial feedbackparere.
140
329000
2000
din cauza zgomotului din feedback-ul senzorial.
05:46
SimilarlyÎn mod similar, when you put motormotor outputproducție on movementcirculaţie outputproducție,
141
331000
2000
La fel se întâmplă când stimulezi efectorii,
05:48
it's extremelyextrem noisyzgomotos.
142
333000
2000
rezultă mult zgomot.
05:50
ForgetUitaţi about tryingîncercat to hitlovit the bull'staur eyeochi in dartssăgeți,
143
335000
2000
Uitați de lovitul centrului la darts,
05:52
just aimscop for the samela fel spotloc over and over again.
144
337000
2000
încercați să ochiți în același loc iar și iar.
05:54
You have a hugeimens spreadrăspândire duedatorat to movementcirculaţie variabilityvariabilitate.
145
339000
3000
Apar abateri mari din cauza variației mișcării.
05:57
And more than that, the outsidein afara worldlume, or tasksarcină,
146
342000
2000
În plus, lumea exterioară sau sarcina primită,
05:59
is bothambii ambiguousambiguu and variablevariabila.
147
344000
2000
sunt ambigue și schimbătoare.
06:01
The teapotceainic could be fulldeplin, it could be emptygol.
148
346000
2000
Ceainicul poate fi plin sau gol.
06:03
It changesschimbări over time.
149
348000
2000
Se schimbă în timp.
06:05
So we work in a wholeîntreg sensorysenzorial movementcirculaţie tasksarcină soupsupă of noisezgomot.
150
350000
4000
Deci, ne mișcăm într-un amestec de zgomote senzoriale.
06:09
Now this noisezgomot is so great
151
354000
2000
Zgomotul e așa de mare
06:11
that societysocietate placeslocuri a hugeimens premiumPremium
152
356000
2000
încât societatea acordă un premiu uriaș
06:13
on those of us who can reducereduce the consequencesconsecințe of noisezgomot.
153
358000
3000
celor care pot reduce consecințele lui.
06:16
So if you're luckynorocos enoughdestul to be ablecapabil to knockbat a smallmic whitealb ballminge
154
361000
3000
Dacă ești norocos și bagi o minge mică, albă
06:19
into a holegaură severalmai mulți hundredsută yardsyards away usingutilizând a long metalmetal stickbăț,
155
364000
3000
într-o gaură la zeci de metri depărtare, folosind o crosă,
06:22
our societysocietate will be willingdispus to rewardrecompensă you
156
367000
2000
societatea te răsplătește
06:24
with hundredssute of millionsmilioane of dollarsdolari.
157
369000
3000
cu sute de milioane de dolari.
06:27
Now what I want to convinceconvinge you of
158
372000
2000
Vreau să vă conving că
06:29
is the braincreier alsode asemenea goesmerge throughprin a lot of effortefort
159
374000
2000
și creierul face eforturi mari
06:31
to reducereduce the negativenegativ consequencesconsecințe
160
376000
2000
să reducă efectele negative
06:33
of this sortfel of noisezgomot and variabilityvariabilitate.
161
378000
2000
ale zgomotului și variabilelor.
06:35
And to do that, I'm going to tell you about a frameworkcadru
162
380000
2000
Pentru asta, vă voi prezenta un cadru
06:37
whichcare is very popularpopular in statisticsstatistici and machinemaşină learningînvăţare of the last 50 yearsani
163
382000
3000
folosit des în ultimii 50 de ani în statistică și în învățarea automată,
06:40
calleddenumit BayesianBayesiană decisiondecizie theoryteorie.
164
385000
2000
numit teoria decizională Baye.
06:42
And it's more recentlyrecent a unifyingunificatoare way
165
387000
3000
Mai nou, e un mod de a ilustra
06:45
to think about how the braincreier dealsoferte with uncertaintyincertitudine.
166
390000
3000
cum reacționează creierul în fața variabilelor.
06:48
And the fundamentalfundamental ideaidee is you want to make inferencesconcluzii and then take actionsacţiuni.
167
393000
3000
Ideea de bază e că vrei să faci deducții și să acționezi.
06:51
So let's think about the inferencededucție.
168
396000
2000
Să ne gândim la deducții.
06:53
You want to generateGenera beliefscredințe about the worldlume.
169
398000
2000
Vrei să generezi deducții despre lume.
06:55
So what are beliefscredințe?
170
400000
2000
Ce sunt deducțiile?
06:57
BeliefsConvingerile could be: where are my armsarme in spacespaţiu?
171
402000
2000
Exemplu de deducție: unde-mi sunt situate brațele în spațiu?
06:59
Am I looking at a catpisică or a foxvulpe?
172
404000
2000
Mă uit la o pisică sau la o vulpe?
07:01
But we're going to representreprezinta beliefscredințe with probabilitiesprobabilităţi.
173
406000
3000
Vom reprezenta deducțiile prin probabilități.
07:04
So we're going to representreprezinta a beliefcredință
174
409000
2000
Vom reprezenta o deducție
07:06
with a numbernumăr betweenîntre zerozero and one --
175
411000
2000
cu o cifră între 0 și 1 -
07:08
zerozero meaningsens I don't believe it at all, one meansmijloace I'm absolutelyabsolut certainanumit.
176
413000
3000
0 înseamnă că nu cred, 1 că sunt sigur.
07:11
And numbersnumerele in betweenîntre give you the graygri levelsniveluri of uncertaintyincertitudine.
177
416000
3000
Cifrele între 0 și 1 ilustreză gradul de nesiguranță.
07:14
And the keycheie ideaidee to BayesianBayesiană inferencededucție
178
419000
2000
Idea în deducția bayesiană
07:16
is you have two sourcessurse of informationinformație
179
421000
2000
e că ai două surse de informații
07:18
from whichcare to make your inferencededucție.
180
423000
2000
pe care să-ți bazezi deducțiile.
07:20
You have datadate,
181
425000
2000
Ai datele
07:22
and datadate in neuroscienceneurostiintele is sensorysenzorial inputintrare.
182
427000
2000
și în neuroștiință asta înseamnă informații senzoriale.
07:24
So I have sensorysenzorial inputintrare, whichcare I can take in to make beliefscredințe.
183
429000
3000
Primesc informații senzoriale pe care îmi pot fonda deducțiile.
07:27
But there's anothero alta sourcesursă of informationinformație, and that's effectivelyîn mod eficient prioranterior knowledgecunoştinţe.
184
432000
3000
Dar mai e o sursă de informații, și anume cunoștințele anterioare.
07:30
You accumulateacumula knowledgecunoştinţe throughoutde-a lungul your life in memoriesamintiri.
185
435000
3000
Toată viața acumulezi cunoștințe în memorie.
07:33
And the pointpunct about BayesianBayesiană decisiondecizie theoryteorie
186
438000
2000
Iar teoria decizională bayesiană
07:35
is it gives you the mathematicsmatematică
187
440000
2000
îți furnizează cea mai bună
07:37
of the optimaloptim way to combinecombina
188
442000
2000
cale matematică să combini
07:39
your prioranterior knowledgecunoştinţe with your sensorysenzorial evidenceevidență
189
444000
2000
cunoștințele anterioare cu dovezile senzoriale
07:41
to generateGenera newnou beliefscredințe.
190
446000
2000
pentru a crea noi deducții.
07:43
And I've put the formulaformulă up there.
191
448000
2000
Am pus formula aici.
07:45
I'm not going to explainexplica what that formulaformulă is, but it's very beautifulfrumoasa.
192
450000
2000
N-o să vă explic formula, dar e foarte frumoasă.
07:47
And it has realreal beautyfrumuseţe and realreal explanatoryexplicativ powerputere.
193
452000
3000
Conține o frumusețe și o putere de explicație reală.
07:50
And what it really saysspune, and what you want to estimateestima,
194
455000
2000
Formula se referă la probabilitatea
07:52
is the probabilityprobabilitate of differentdiferit beliefscredințe
195
457000
2000
apariției unor deducții diferite
07:54
givendat your sensorysenzorial inputintrare.
196
459000
2000
în funcție de informațiile senzoriale.
07:56
So let me give you an intuitiveintuitiv exampleexemplu.
197
461000
2000
Să vă dau un exemplu intuitiv.
07:58
ImagineImaginaţi-vă you're learningînvăţare to playa juca tennistenis
198
463000
3000
Imaginați-vă că învățați să jucați tenis
08:01
and you want to decidea decide where the ballminge is going to bouncesaritura
199
466000
2000
și vreți să decideți unde va sări mingea
08:03
as it comesvine over the netnet towardscătre you.
200
468000
2000
când trece de plasă și vine către voi.
08:05
There are two sourcessurse of informationinformație
201
470000
2000
Regula lui Baye îți spune că
08:07
Bayes'Bayes ruleregulă tellsspune you.
202
472000
2000
există două surse de informații.
08:09
There's sensorysenzorial evidenceevidență -- you can use visualvizual informationinformație auditoryauditoriu informationinformație,
203
474000
3000
Cele senzoriale - folosești informații vizuale și auditive -
08:12
and that mightar putea tell you it's going to landteren in that redroșu spotloc.
204
477000
3000
care te ajută să identifici punctul roșu.
08:15
But you know that your sensessimțurile are not perfectperfect,
205
480000
3000
Dar știi că simțurile tale nu sunt perfecte
08:18
and thereforeprin urmare there's some variabilityvariabilitate of where it's going to landteren
206
483000
2000
și există variabile legate de locul aterizării mingii,
08:20
shownafișate by that cloudnor of redroșu,
207
485000
2000
ilustrate prin norul roșu
08:22
representingreprezentând numbersnumerele betweenîntre 0.5 and maybe 0.1.
208
487000
3000
reprezentând numere între 0.5 și 1.
08:26
That informationinformație is availabledisponibil in the currentactual shotlovitură,
209
491000
2000
Acele informații vin din lovitura respectivă,
08:28
but there's anothero alta sourcesursă of informationinformație
210
493000
2000
dar mai există altă sursă de informații
08:30
not availabledisponibil on the currentactual shotlovitură,
211
495000
2000
care nu vine din acea lovitură,
08:32
but only availabledisponibil by repeatedrepetate experienceexperienţă in the gamejoc of tennistenis,
212
497000
3000
ci se dezvoltă prin experiențe repetate în jocul de tenis
08:35
and that's that the ballminge doesn't bouncesaritura
213
500000
2000
și anume - mingea nu sare
08:37
with equalegal probabilityprobabilitate over the courtcurte duringpe parcursul the matchMeci.
214
502000
2000
cu aceeași probabilitate pe teren în timpul meciului.
08:39
If you're playingjoc againstîmpotriva a very good opponentadversar,
215
504000
2000
Dacă adversarul tău e foarte bun,
08:41
they mayMai distributedistribui it in that greenverde areazonă,
216
506000
2000
el poate trimite mingea în zona verde,
08:43
whichcare is the prioranterior distributiondistribuire,
217
508000
2000
bazându-se pe experiența lui,
08:45
makingluare it hardgreu for you to returnîntoarcere.
218
510000
2000
iar mingea este greu de returnat.
08:47
Now bothambii these sourcessurse of informationinformație carrytransporta importantimportant informationinformație.
219
512000
2000
Ambele surse transmit informații importante.
08:49
And what Bayes'Bayes ruleregulă saysspune
220
514000
2000
Legea lui Baye îmi spune
08:51
is that I should multiplymultiplica the numbersnumerele on the redroșu by the numbersnumerele on the greenverde
221
516000
3000
să înmulțesc numerele din zona roșie cu cele din zona verde
08:54
to get the numbersnumerele of the yellowgalben, whichcare have the ellipsespuncte de suspensie,
222
519000
3000
pentru a obține numerele din zona galbenă, care au elipsele,
08:57
and that's my beliefcredință.
223
522000
2000
și aceea e deducția mea.
08:59
So it's the optimaloptim way of combiningcombinând informationinformație.
224
524000
3000
E cea mai bună cale de a combina informațiile.
09:02
Now I wouldn'tnu ar fi tell you all this if it wasn'tnu a fost that a fewpuțini yearsani agoîn urmă,
225
527000
2000
Nu v-aș povești asta, dacă în urmă cu câțiva ani,
09:04
we showeda arătat this is exactlyexact what people do
226
529000
2000
nu am fi arătat că exact asta fac oamenii
09:06
when they learnînvăța newnou movementcirculaţie skillsaptitudini.
227
531000
2000
când învață mișcări noi.
09:08
And what it meansmijloace
228
533000
2000
Înseamnă că suntem
09:10
is we really are BayesianBayesiană inferencededucție machinesmaşini.
229
535000
2000
mașini bayesiane de făcut deducții.
09:12
As we go around, we learnînvăța about statisticsstatistici of the worldlume and laypune that down,
230
537000
4000
În viață, ne însușim statistici despre lume și le stocăm,
09:16
but we alsode asemenea learnînvăța
231
541000
2000
dar învățăm și
09:18
about how noisyzgomotos our ownpropriu sensorysenzorial apparatusaparate is,
232
543000
2000
cât de zgomots e aparatul nostru senzorial
09:20
and then combinecombina those
233
545000
2000
și apoi combinăm datele
09:22
in a realreal BayesianBayesiană way.
234
547000
2000
după legea lui Baye.
09:24
Now a keycheie partparte to the BayesianBayesiană is this partparte of the formulaformulă.
235
549000
3000
Asta e o parte-cheie a formulei lui Baye.
09:27
And what this partparte really saysspune
236
552000
2000
Ea spune că
09:29
is I have to predictprezice the probabilityprobabilitate
237
554000
2000
trebuie să prevăd probabilitatea
09:31
of differentdiferit sensorysenzorial feedbacksfeedback-uri
238
556000
2000
diferitelor reacții senzoriale
09:33
givendat my beliefscredințe.
239
558000
2000
în funcție de deducțiile mele.
09:35
So that really meansmijloace I have to make predictionsPredictii of the futureviitor.
240
560000
3000
Înseamnă că trebuie să fac predicții despre viitor.
09:38
And I want to convinceconvinge you the braincreier does make predictionsPredictii
241
563000
2000
Vreau să vă conving că mintea chiar prevede
09:40
of the sensorysenzorial feedbackparere it's going to get.
242
565000
2000
feedback-ul senzorial pe care-l va primi
09:42
And moreoverîn plus, it profoundlyprofund changesschimbări your perceptionspercepții
243
567000
2000
și îți schimbă profund percepțiile
09:44
by what you do.
244
569000
2000
prin ce faci.
09:46
And to do that, I'll tell you
245
571000
2000
Vă voi arăta
09:48
about how the braincreier dealsoferte with sensorysenzorial inputintrare.
246
573000
2000
cum prelucrează creierul informațiile senzoriale.
09:50
So you sendtrimite a commandcomanda out,
247
575000
3000
Trimiți o comandă,
09:53
you get sensorysenzorial feedbackparere back,
248
578000
2000
primești feedback senzorial
09:55
and that transformationtransformare is governedguvernată
249
580000
2000
și acea transformare e controlată
09:57
by the physicsfizică of your bodycorp and your sensorysenzorial apparatusaparate.
250
582000
3000
de legile fizicii din corpul și sistemul tău senzorial.
10:00
But you can imagineimagina looking insideinterior the braincreier.
251
585000
2000
Să ne imaginăm interiorul creierului.
10:02
And here'saici e insideinterior the braincreier.
252
587000
2000
Iată cum arată creierul pe interior.
10:04
You mightar putea have a little predictorpredictor, a neuralneural simulatorSimulator,
253
589000
2000
Ai un simulator neuronal care indică
10:06
of the physicsfizică of your bodycorp and your sensessimțurile.
254
591000
2000
legile fizicii din corpul și simțurile tale.
10:08
So as you sendtrimite a movementcirculaţie commandcomanda down,
255
593000
2000
Când trimiți o comandă de mișcare,
10:10
you tapAtingeți a copycopie of that off
256
595000
2000
copiezi acea comandă
10:12
and runalerga it into your neuralneural simulatorSimulator
257
597000
2000
și o treci prin simulatorul tău neuronal
10:14
to anticipateanticipa the sensorysenzorial consequencesconsecințe of your actionsacţiuni.
258
599000
4000
pentru a anticipa consecințele senzoriale ale acțiunilor tale.
10:18
So as I shakescutura this ketchupketchup-ul bottlesticla,
259
603000
2000
Când scutur această sticlă de ketchup,
10:20
I get some trueAdevărat sensorysenzorial feedbackparere as the functionfuncţie of time in the bottomfund rowrând.
260
605000
3000
primesc un feedback senzorial real pe rândul de jos.
10:23
And if I've got a good predictorpredictor, it predictsprezice the samela fel thing.
261
608000
3000
Un simulator bun, va prevede același lucru.
10:26
Well why would I botherderanjez doing that?
262
611000
2000
De ce m-aș obosi să fac asta?
10:28
I'm going to get the samela fel feedbackparere anywayoricum.
263
613000
2000
Oricum voi primi același feedback.
10:30
Well there's good reasonsmotive.
264
615000
2000
Există niște motive bune.
10:32
ImagineImaginaţi-vă, as I shakescutura the ketchupketchup-ul bottlesticla,
265
617000
2000
Imaginați-vă, pe când agit sticla de ketchup,
10:34
someonecineva very kindlyVă rugăm să comesvine up to me and tapsrobinete it on the back for me.
266
619000
3000
vine cineva și atinge fundul sticlei.
10:37
Now I get an extrasuplimentar sourcesursă of sensorysenzorial informationinformație
267
622000
2000
Acum primesc informații senzoriale suplimentare
10:39
duedatorat to that externalextern actact.
268
624000
2000
datorită actului extern.
10:41
So I get two sourcessurse.
269
626000
2000
Deci am două surse.
10:43
I get you tappingatingând on it, and I get me shakingzguduire it,
270
628000
3000
Tu atingi sticla și eu o agit,
10:46
but from my senses'simţurile' pointpunct of viewvedere,
271
631000
2000
dar simțurile mele
10:48
that is combinedcombinate togetherîmpreună into one sourcesursă of informationinformație.
272
633000
3000
combină aceste lucruri într-o singură sursă de informații.
10:51
Now there's good reasonmotiv to believe
273
636000
2000
Există un motiv bun să crezi
10:53
that you would want to be ablecapabil to distinguishdistinge externalextern eventsevenimente from internalintern eventsevenimente.
274
638000
3000
că ai vrea să poți distinge evenimente externe de cele interne.
10:56
Because externalextern eventsevenimente are actuallyde fapt much more behaviorallycomportamental relevantrelevant
275
641000
3000
Cele externe îmi spun mai multe despre comportament
10:59
than feelingsentiment everything that's going on insideinterior my bodycorp.
276
644000
3000
decât dacă aș simți tot ce se petrece în interiorul meu.
11:02
So one way to reconstructreconstrui that
277
647000
2000
O cale de a reconstrui asta
11:04
is to comparecomparaţie the predictionprezicere --
278
649000
2000
e să compari predicția -
11:06
whichcare is only basedbazat on your movementcirculaţie commandscomenzi --
279
651000
2000
care se bazează doar pe comenzile de mișcare -
11:08
with the realityrealitate.
280
653000
2000
cu realitatea.
11:10
Any discrepancydiscrepanţă should hopefullyin speranta be externalextern.
281
655000
3000
Orice discrepanțe ar trebuie să fie externe.
11:13
So as I go around the worldlume,
282
658000
2000
În viața de zi cu zi,
11:15
I'm makingluare predictionsPredictii of what I should get, subtractingscăderea them off.
283
660000
3000
fac predicții despre ce ar trebui să primesc.
11:18
Everything left over is externalextern to me.
284
663000
2000
Restul mi se par elemente externe.
11:20
What evidenceevidență is there for this?
285
665000
2000
Ce dovadă există în acest sens?
11:22
Well there's one very clearclar exampleexemplu
286
667000
2000
Există un exemplu foarte clar
11:24
where a sensationsenzaţie generatedgenerate by myselfeu insumi feelsse simte very differentdiferit
287
669000
2000
când o senzație produsă de mine e foarte diferită
11:26
then if generatedgenerate by anothero alta personpersoană.
288
671000
2000
decât cea produsă de altă persoană.
11:28
And so we decideda decis the mostcel mai obviousevident placeloc to startstart
289
673000
2000
Ne-am decis că locul cel mai bun punct de plecare
11:30
was with ticklingGâdilire.
290
675000
2000
e gâdilatul.
11:32
It's been knowncunoscut for a long time, you can't ticklestârni yourselftu
291
677000
2000
Se știe, nu te poți gâdila singur
11:34
as well as other people can.
292
679000
2000
la fel de bine cum te gâdilă ceilalți.
11:36
But it hasn'tnu are really been shownafișate, it's because you have a neuralneural simulatorSimulator,
293
681000
3000
Dar nu s-a demonstrat că simulatorul neuronal e de vină,
11:39
simulatingsimularea your ownpropriu bodycorp
294
684000
2000
care îți imită corpul
11:41
and subtractingscăderea off that sensesens.
295
686000
2000
și extrage acel simț.
11:43
So we can bringaduce the experimentsexperimente of the 21stSf centurysecol
296
688000
3000
Putem aduce experimentele în secolul al XXI-lea
11:46
by applyingaplicarea roboticrobotizate technologiestehnologii to this problemproblemă.
297
691000
3000
folosind tehnologii robotice pentru această chestiune.
11:49
And in effectefect, what we have is some sortfel of stickbăț in one handmână attachedatașat to a robotrobot,
298
694000
3000
Avem un fel de băț legat de brațul unui robot,
11:52
and they're going to movemișcare that back and forwardredirecţiona.
299
697000
2000
care va mișca bățul înainte și înapoi.
11:54
And then we're going to trackurmări that with a computercomputer
300
699000
2000
Vom urmări mișcarea cu ajutorul unui computer
11:56
and use it to controlControl anothero alta robotrobot,
301
701000
2000
și o vom folosi pentru a controla alt robot
11:58
whichcare is going to ticklestârni theiral lor palmpalma with anothero alta stickbăț.
302
703000
2000
care-și va gâdila palma cu alt băț.
12:00
And then we're going to askcere them to raterată a bunchbuchet of things
303
705000
2000
Apoi îi vom ruga să evalueze o serie de lucruri,
12:02
includinginclusiv ticklishnessticklishness.
304
707000
2000
inclusiv gradul de gâdilare.
12:04
I'll showspectacol you just one partparte of our studystudiu.
305
709000
2000
Vă voi arăta o parte din studiul nostru.
12:06
And here I've takenluate away the robotsroboți,
306
711000
2000
Aici am eliminat roboții -
12:08
but basicallype scurt people movemișcare with theiral lor right armbraţ sinusoidallysinusoidally back and forwardredirecţiona.
307
713000
3000
oamenii își mișcă brațul drept sinusoidal înainte și înapoi.
12:11
And we replayreluare that to the other handmână with a time delayîntârziere.
308
716000
3000
Fac același lucru cu cealaltă mână, cu o oarecare întârziere.
12:14
EitherFie no time delayîntârziere,
309
719000
2000
Fie nu există întârziere,
12:16
in whichcare casecaz lightușoară would just ticklestârni your palmpalma,
310
721000
2000
caz în care lumina doar îți gâdilă palma
12:18
or with a time delayîntârziere of two-tenthsdoua zecimi of three-tenthstrei-zecimi of a secondal doilea.
311
723000
4000
sau cu o întâziere de 2/10 sau 3/10 dintr-o secundă.
12:22
So the importantimportant pointpunct here
312
727000
2000
E important
12:24
is the right handmână always does the samela fel things -- sinusoidalsinusoidale movementcirculaţie.
313
729000
3000
ca mâna dreaptă să facă mereu mișcări sinusoidale.
12:27
The left handmână always is the samela fel and putsputs sinusoidalsinusoidale ticklestârni.
314
732000
3000
Mâna stângă e mereu aceeași și provoacă gâdilăturile sinusoidale.
12:30
All we're playingjoc with is a tempotempo-ul causalitycauzalitate.
315
735000
2000
Ne jucăm cu o cauzalitate temporală.
12:32
And as we go from naughtfiasco to 0.1 secondal doilea,
316
737000
2000
Când trecem de la 0 la 0.1 secunde,
12:34
it becomesdevine more ticklishdelicat.
317
739000
2000
gâdilatul e mai puternic.
12:36
As you go from 0.1 to 0.2,
318
741000
2000
Când treci de la 0.1 la 0.2,
12:38
it becomesdevine more ticklishdelicat at the endSfârşit.
319
743000
2000
gândilatul e mai puternic la sfârșit.
12:40
And by 0.2 of a secondal doilea,
320
745000
2000
Când ajungi la 0.2 dintr-o secundă,
12:42
it's equivalentlyechivalent ticklishdelicat
321
747000
2000
senzația de gâdilat e la fel
12:44
to the robotrobot that just tickledgadilat you withoutfără you doing anything.
322
749000
2000
de puternică pentru robotul care te-a gâdilat fără ca tu să faci nimic.
12:46
So whateverindiferent de is responsibleresponsabil for this cancellationanulare
323
751000
2000
Orice anulează acest lucru
12:48
is extremelyextrem tightlystrans coupledcuplat with tempotempo-ul causalitycauzalitate.
324
753000
3000
e legat de cauzalitatea temporală.
12:51
And basedbazat on this illustrationilustrare, we really convincedconvins ourselvesnoi insine in the fieldcamp
325
756000
3000
Bazându-ne pe acest exemplu, suntem convinși de asta:
12:54
that the brain'screier makingluare preciseprecis predictionsPredictii
326
759000
2000
creierul face predicții precise
12:56
and subtractingscăderea them off from the sensationssenzatii.
327
761000
3000
și le extrage din senzații.
12:59
Now I have to admitadmite, these are the worstcel mai rău studiesstudiu my lablaborator has ever runalerga.
328
764000
3000
Recunosc, astea sunt cele mai proaste studii din laboratorul meu.
13:02
Because the ticklestârni sensationsenzaţie on the palmpalma comesvine and goesmerge,
329
767000
2000
Findcă senzația de gâdilat din palmă vine și trece,
13:04
you need largemare numbersnumerele of subjectssubiecți
330
769000
2000
ai nevoie de mulți subiecți
13:06
with these starsstele makingluare them significantsemnificativ.
331
771000
2000
ca rezultatele să fie semnificative.
13:08
So we were looking for a much more objectiveobiectiv way
332
773000
2000
Căutam un mod mai obiectiv
13:10
to assessevalua this phenomenafenomene.
333
775000
2000
de a evalua fenomenul.
13:12
And in the interveningintervin yearsani I had two daughtersfiice.
334
777000
2000
Între timp, mi s-au născut două fiice.
13:14
And one thing you noticeînștiințare about childrencopii in backseatsbackseats of carsautoturisme on long journeyscălătorii,
335
779000
3000
În mașină, în timpul călătoriilor lungi, copiii de pe bancheta din spate,
13:17
they get into fightslupte --
336
782000
2000
încep să se bată -
13:19
whichcare starteda început with one of them doing something to the other, the other retaliatingriposteze.
337
784000
3000
unul îi face ceva celuilalt, care retaliază.
13:22
It quicklyrepede escalatesescaladează.
338
787000
2000
Lucrurile degenerează repede.
13:24
And childrencopii tendtind to get into fightslupte whichcare escalateescalada in termstermeni of forceforta.
339
789000
3000
Copii tind să folosească prea multă forță când se ceartă.
13:27
Now when I screameda tipat at my childrencopii to stop,
340
792000
2000
Când țipam la ele să înceteze,
13:29
sometimesuneori they would bothambii say to me
341
794000
2000
uneori îmi spuneau amândouă
13:31
the other personpersoană hitlovit them harderMai tare.
342
796000
3000
că cealaltă a lovit mai tare.
13:34
Now I happenîntâmpla to know my childrencopii don't lieminciună,
343
799000
2000
Știu că fetele mele nu mint,
13:36
so I thought, as a neuroscientistneurolog,
344
801000
2000
și, ca neurocercetător, m-am gândit
13:38
it was importantimportant how I could explainexplica
345
803000
2000
că era important să pot explica
13:40
how they were tellingspune inconsistentnepotrivit truthsadevăruri.
346
805000
2000
cum de spuneau adevăruri contradictorii.
13:42
And we hypothesizeipoteza basedbazat on the ticklingGâdilire studystudiu
347
807000
2000
Pe baza studiului despre gâdilat, am presupus
13:44
that when one childcopil hitshit-uri anothero alta,
348
809000
2000
că după ce un copil îl lovește pe altul,
13:46
they generateGenera the movementcirculaţie commandcomanda.
349
811000
2000
se declanșează comanda de mișcare.
13:48
They predictprezice the sensorysenzorial consequencesconsecințe and subtractscade it off.
350
813000
3000
Prevăd consecința senzorială și o extrag.
13:51
So they actuallyde fapt think they'vele-au hitlovit the personpersoană lessMai puțin hardgreu than they have --
351
816000
2000
Cred că l-au lovit pe celălalt mai puțin tare decât în realitate -
13:53
rathermai degraba like the ticklingGâdilire.
352
818000
2000
ca la gâdilat.
13:55
WhereasÎntrucât the passivepasiv recipientdestinatar
353
820000
2000
Pe când cel pasiv
13:57
doesn't make the predictionprezicere, feelsse simte the fulldeplin blowa sufla.
354
822000
2000
nu face predicția, ci simte lovitura din plin.
13:59
So if they retaliatese răzbuna with the samela fel forceforta,
355
824000
2000
Dacă răspunde cu aceeași forță,
14:01
the first personpersoană will think it's been escalateda escaladat.
356
826000
2000
primul va crede că a lovit mai tare.
14:03
So we decideda decis to testTest this in the lablaborator.
357
828000
2000
Am hotărât să testăm ideea în laborator.
14:05
(LaughterRâs)
358
830000
3000
(Râsete)
14:08
Now we don't work with childrencopii, we don't work with hittinglovind,
359
833000
2000
Nu lucrăm cu copii, nu lovim,
14:10
but the conceptconcept is identicalidentic.
360
835000
2000
dar conceptul e identic.
14:12
We bringaduce in two adultsadulți. We tell them they're going to playa juca a gamejoc.
361
837000
3000
Luăm doi adulți. Le spunem că vor juca în joc.
14:15
And so here'saici e playerjucător one and playerjucător two sittingședință oppositeopus to eachfiecare other.
362
840000
2000
Jucătorii stau față în față.
14:17
And the gamejoc is very simplesimplu.
363
842000
2000
Jocul e foarte simplu.
14:19
We starteda început with a motormotor
364
844000
2000
Am început cu un motor,
14:21
with a little levermaneta, a little forceforta transfusertransfuser.
365
846000
2000
cu o pârghie și un transmițător de forțe.
14:23
And we use this motormotor to applyaplica forceforta down to playerjucător one'sunul e fingersdegete
366
848000
2000
Motorul aplică o forță pe degetele primului jucător,
14:25
for threeTrei secondssecunde and then it stopsopriri.
367
850000
3000
timp de trei secunde.
14:28
And that player'sjucătorului been told, remembertine minte the experienceexperienţă of that forceforta
368
853000
3000
I-am spus să țină minte intensitatea forței
14:31
and use your other fingerdeget
369
856000
2000
și să-și folosească celălalt deget
14:33
to applyaplica the samela fel forceforta
370
858000
2000
pentru a aplica aceeași forță
14:35
down to the other subject'ssubiectul fingerdeget throughprin a forceforta transfusertransfuser -- and they do that.
371
860000
3000
pe degetul celuilalt subiect prin transmițătorul de forțe.
14:38
And playerjucător two'sdouă pe been told, remembertine minte the experienceexperienţă of that forceforta.
372
863000
3000
I-am spus și celuilalt jucător să rețină intensitatea forței
14:41
Use your other handmână to applyaplica the forceforta back down.
373
866000
3000
și să aplice forța cu cealaltă mână.
14:44
And so they take it in turnstransformă
374
869000
2000
Pe rând, ei aplică
14:46
to applyaplica the forceforta they'vele-au just experiencedcu experienta back and forwardredirecţiona.
375
871000
2000
celuilalt forța pe care au simțit-o.
14:48
But criticallycritic,
376
873000
2000
Atenție,
14:50
they're briefedinformat about the rulesnorme of the gamejoc in separatesepara roomscamere.
377
875000
3000
li s-au explicat regulile jocului în săli separate.
14:53
So they don't know the rulesnorme the other person'spersoane playingjoc by.
378
878000
2000
Nu știu după ce reguli joacă celălalt.
14:55
And what we'vene-am measuredmăsurat
379
880000
2000
Și am măsurat
14:57
is the forceforta as a functionfuncţie of termstermeni.
380
882000
2000
variațiile forței.
14:59
And if we look at what we startstart with,
381
884000
2000
Dacă ne uităm cu ce am început,
15:01
a quartersfert of a NewtonNewton there, a numbernumăr of turnstransformă,
382
886000
2000
0.25 N aici, idealul ar fi ca forța
15:03
perfectperfect would be that redroșu linelinia.
383
888000
2000
să se mențină pe linia roșie.
15:05
And what we see in all pairsperechi of subjectssubiecți is this --
384
890000
3000
În cazul tuturor perechilor am constatat
15:08
a 70 percentla sută escalationescaladarea in forceforta
385
893000
2000
că forța crește cu 70%
15:10
on eachfiecare go.
386
895000
2000
după fiecare apăsare.
15:12
So it really suggestssugerează, when you're doing this --
387
897000
2000
Iată ce reiese din acest experiment
15:14
basedbazat on this studystudiu and othersalții we'vene-am doneTerminat --
388
899000
2000
și altele pe care le-am făcut:
15:16
that the braincreier is cancelinganularea the sensorysenzorial consequencesconsecințe
389
901000
2000
creierul anulează consecințele senzoriale
15:18
and underestimatingsubestimarea the forceforta it's producingproducând.
390
903000
2000
și subestimează forța pe care o folosește.
15:20
So it re-showsRe-Arată the braincreier makesmărci predictionsPredictii
391
905000
2000
Creierul face predicții
15:22
and fundamentallyfundamental changesschimbări the preceptspreceptele.
392
907000
3000
și schimbă fundamental principiile.
15:25
So we'vene-am madefăcut inferencesconcluzii, we'vene-am doneTerminat predictionsPredictii,
393
910000
3000
Am făcut deducții, predicții,
15:28
now we have to generateGenera actionsacţiuni.
394
913000
2000
acum trebuie să acționăm.
15:30
And what Bayes'Bayes ruleregulă saysspune is, givendat my beliefscredințe,
395
915000
2000
Baye spune că, în funcție de deducțiile mele,
15:32
the actionacțiune should in some sensesens be optimaloptim.
396
917000
2000
acțiunea ar trebui să fie optimă.
15:34
But we'vene-am got a problemproblemă.
397
919000
2000
Dar avem o problemă.
15:36
TasksSarcini are symbolicsimbolice -- I want to drinkbăutură, I want to dancedans --
398
921000
3000
Sarcinile sunt simbolice - vreau să beau, să dansez -
15:39
but the movementcirculaţie systemsistem has to contractcontracta 600 musclesmușchi
399
924000
2000
dar corpul trebuie să contracteze 600 de mușchi
15:41
in a particularspecial sequencesecvenţă.
400
926000
2000
într-o ordine precisă.
15:43
And there's a bigmare gapdecalaj
401
928000
2000
Există o diferență mare
15:45
betweenîntre the tasksarcină and the movementcirculaţie systemsistem.
402
930000
2000
între sarcină și sistemul de mișcare.
15:47
So it could be bridgedpunte in infinitelyinfinit manymulți differentdiferit waysmoduri.
403
932000
2000
Diferența poate fi compensată în multe moduri.
15:49
So think about just a pointpunct to pointpunct movementcirculaţie.
404
934000
2000
Gândiți-vă la mișcarea de deplasare dintr-un punct în altul.
15:51
I could choosealege these two pathscăi
405
936000
2000
Pot alege aceste două mișcări
15:53
out of an infiniteinfinit numbernumăr of pathscăi.
406
938000
2000
sau un număr infinit de mișcări.
15:55
HavingAvând chosenales a particularspecial pathcale,
407
940000
2000
După ce am ales o mișcare,
15:57
I can holddeține my handmână on that pathcale
408
942000
2000
pot să fac mișcarea respectivă
15:59
as infinitelyinfinit manymulți differentdiferit jointcomun configurationsconfiguraţiile.
409
944000
2000
având multe poziții diferite ale încheieturilor.
16:01
And I can holddeține my armbraţ in a particularspecial jointcomun configurationconfigurare
410
946000
2000
Pot să îmi țin mâna într-o anumită poziție,
16:03
eitherfie very stiffrigid or very relaxedrelaxat.
411
948000
2000
fie să o încordez sau o relaxez.
16:05
So I have a hugeimens amountCantitate of choicealegere to make.
412
950000
3000
Avem multe alegeri de făcut.
16:08
Now it turnstransformă out, we are extremelyextrem stereotypicalstereotip.
413
953000
3000
Se pare că respectăm niște stereotipuri.
16:11
We all movemișcare the samela fel way prettyfrumos much.
414
956000
3000
Ne mișcăm cu toții cam în același mod.
16:14
And so it turnstransformă out we're so stereotypicalstereotip,
415
959000
2000
Respectăm atât de multe stereotipurile
16:16
our brainscreier have got dedicateddedicat neuralneural circuitrycircuite
416
961000
2000
încât creierul are circuite neuronale speciale
16:18
to decodeDecodare this stereotypingstereotipurile.
417
963000
2000
pentru a le decoda.
16:20
So if I take some dotspuncte
418
965000
2000
Dacă iau niște puncte
16:22
and seta stabilit them in motionmişcare with biologicalbiologic motionmişcare,
419
967000
3000
și le pun în mișcare printr-o mișcare biologică,
16:25
your brain'screier circuitrycircuite would understanda intelege instantlyimediat what's going on.
420
970000
3000
circuitul din creier înțelege imediat ce se petrece.
16:28
Now this is a bunchbuchet of dotspuncte movingin miscare.
421
973000
2000
Multe puncte se mișcă.
16:30
You will know what this personpersoană is doing,
422
975000
3000
Vei știi ce face acea persoană,
16:33
whetherdacă happyfericit, sadtrist, oldvechi, youngtineri -- a hugeimens amountCantitate of informationinformație.
423
978000
3000
fie că e fericită, tristă, bătrână, tânără - sunt multe informații.
16:36
If these dotspuncte were carsautoturisme going on a racingcurse circuitcircuit,
424
981000
2000
Dacă punctele ar fi mașini pe un circuit de curse,
16:38
you would have absolutelyabsolut no ideaidee what's going on.
425
983000
3000
nu ai ști deloc ce se întâmplă.
16:41
So why is it
426
986000
2000
De ce
16:43
that we movemișcare the particularspecial waysmoduri we do?
427
988000
2000
ne mișcăm astfel?
16:45
Well let's think about what really happensse întâmplă.
428
990000
2000
Să ne gândim la ce se întâmplă.
16:47
Maybe we don't all quitedestul de movemișcare the samela fel way.
429
992000
3000
Poate că nu ne mișcăm cu toții la fel.
16:50
Maybe there's variationvariaţia in the populationpopulație.
430
995000
2000
Poate că există variații printre indivizi.
16:52
And maybe those who movemișcare better than othersalții
431
997000
2000
Poate că cei care se mișcă mai bine
16:54
have got more chanceşansă of gettingobtinerea theiral lor childrencopii into the nextUrmător → generationgeneraţie.
432
999000
2000
au mai multe șanse să își crească copiii.
16:56
So in evolutionaryevolutiv scalescântare, movementsmișcări get better.
433
1001000
3000
Pe scară evoluționară, mișcarea se perfecționează.
16:59
And perhapspoate in life, movementsmișcări get better throughprin learningînvăţare.
434
1004000
3000
Poate că în viață, mișcarea e perfecționată prin învățare.
17:02
So what is it about a movementcirculaţie whichcare is good or badrău?
435
1007000
2000
Ce o mișcare bună și una proastă?
17:04
ImagineImaginaţi-vă I want to interceptintercepta this ballminge.
436
1009000
2000
Imaginați-vă că vreau să interceptez mingea.
17:06
Here are two possibleposibil pathscăi to that ballminge.
437
1011000
3000
Există două drumuri posibile către ea.
17:09
Well if I choosealege the left-handmâna stângă pathcale,
438
1014000
2000
Dacă-l aleg pe cel din stânga,
17:11
I can work out the forcesforţele requirednecesar
439
1016000
2000
pot să evaluez forța necesară
17:13
in one of my musclesmușchi as a functionfuncţie of time.
440
1018000
2000
în unul din mușchi ca o funcție temporală.
17:15
But there's noisezgomot addedadăugat to this.
441
1020000
2000
Dar există zgomot.
17:17
So what I actuallyde fapt get, basedbazat on this lovelyminunat, smoothneted, desireddorit forceforta,
442
1022000
3000
Pe baza acestei forțe estimate, primesc
17:20
is a very noisyzgomotos versionversiune.
443
1025000
2000
o versiune foarte zgomotoasă.
17:22
So if I pickalege the samela fel commandcomanda throughprin manymulți timesori,
444
1027000
3000
Dacă repet aceeași comandă de multe ori,
17:25
I will get a differentdiferit noisyzgomotos versionversiune eachfiecare time, because noisezgomot changesschimbări eachfiecare time.
445
1030000
3000
primesc mereu o versiune zgomotoasă diferită, fiindcă zgomotul se schimbă mereu.
17:28
So what I can showspectacol you here
446
1033000
2000
Așadar, pot să vă arăt
17:30
is how the variabilityvariabilitate of the movementcirculaţie will evolveevolua
447
1035000
2000
cum evoluează variabilitatea
17:32
if I choosealege that way.
448
1037000
2000
dacă aleg acel drum.
17:34
If I choosealege a differentdiferit way of movingin miscare -- on the right for exampleexemplu --
449
1039000
3000
Dacă aleg să mă mișc altfel - ca în imaginea din dreapta -
17:37
then I'll have a differentdiferit commandcomanda, differentdiferit noisezgomot,
450
1042000
2000
folosesc o comandă diferită, un zgomot diferit,
17:39
playingjoc throughprin a noisyzgomotos systemsistem, very complicatedcomplicat.
451
1044000
3000
mă joc în acel sistem zgomotos complicat.
17:42
All we can be sure of is the variabilityvariabilitate will be differentdiferit.
452
1047000
3000
Ce e sigur e că variabilitatea e diferită.
17:45
If I movemișcare in this particularspecial way,
453
1050000
2000
Dacă mă mișc în această manieră,
17:47
I endSfârşit up with a smallermai mic variabilityvariabilitate acrosspeste manymulți movementsmișcări.
454
1052000
3000
variabilitate mișcărilor e mai redusă.
17:50
So if I have to choosealege betweenîntre those two,
455
1055000
2000
Dacă trebuie să aleg între cele două,
17:52
I would choosealege the right one because it's lessMai puțin variablevariabila.
456
1057000
2000
aș alege mișcarea din stânga, e mai puțin variabilă.
17:54
And the fundamentalfundamental ideaidee
457
1059000
2000
Ideea fundamentală e
17:56
is you want to planplan your movementsmișcări
458
1061000
2000
că vrei să îți plănuiește mișcările
17:58
so as to minimizeminimaliza the negativenegativ consequenceconsecinţă of the noisezgomot.
459
1063000
3000
ca să minimizezi consecințele negative ale zgomotului.
18:01
And one intuitionintuiţie to get
460
1066000
2000
Una din concluzii
18:03
is actuallyde fapt the amountCantitate of noisezgomot or variabilityvariabilitate I showspectacol here
461
1068000
2000
e că zgomotul sau variabilitatea crește
18:05
getsdevine biggermai mare as the forceforta getsdevine biggermai mare.
462
1070000
2000
pe măsură ce forța crește.
18:07
So you want to avoidevita bigmare forcesforţele as one principleprincipiu.
463
1072000
3000
Un prim principiu e să eviți forțele mari.
18:10
So we'vene-am shownafișate that usingutilizând this,
464
1075000
2000
Folosindu-ne de acest lucru, am arătat că
18:12
we can explainexplica a hugeimens amountCantitate of datadate --
465
1077000
2000
putem explica multe informații -
18:14
that exactlyexact people are going about theiral lor livesvieți planningplanificare movementsmișcări
466
1079000
3000
că oamenii își plănuiesc mișcările
18:17
so as to minimizeminimaliza negativenegativ consequencesconsecințe of noisezgomot.
467
1082000
3000
pentru a minimiza consecințele negative ale zgomotelor.
18:20
So I hopesperanţă I've convincedconvins you the braincreier is there
468
1085000
2000
Sper că v-am convins că rolul creierului
18:22
and evolvedevoluat to controlControl movementcirculaţie.
469
1087000
2000
e să controleze mișcarea.
18:24
And it's an intellectualintelectual challengeprovocare to understanda intelege how we do that.
470
1089000
3000
E o provocare intelectuală să înțelegem cum facem asta.
18:27
But it's alsode asemenea relevantrelevant
471
1092000
2000
Dar e un lucru important
18:29
for diseaseboală and rehabilitationreabilitare.
472
1094000
2000
pentru înțelegerea și tratarea bolilor.
18:31
There are manymulți diseasesboli whichcare effectefect movementcirculaţie.
473
1096000
3000
Există multe boli care afectează mișcarea.
18:34
And hopefullyin speranta if we understanda intelege how we controlControl movementcirculaţie,
474
1099000
2000
Sperăm să înțelegem cum controlăm mișcarea,
18:36
we can applyaplica that to roboticrobotizate technologytehnologie.
475
1101000
2000
și să aplicăm asta în robotică.
18:38
And finallyin sfarsit, I want to remindreaminti you,
476
1103000
2000
La final, vreau să vă reamintesc -
18:40
when you see animalsanimale do what look like very simplesimplu taskssarcini,
477
1105000
2000
când animalele îndeplinesc sarcini aparent simple,
18:42
the actualreal complexitycomplexitate of what is going on insideinterior theiral lor braincreier
478
1107000
2000
complexitatea proceselor cerebrale
18:44
is really quitedestul de dramaticdramatic.
479
1109000
2000
este imensă.
18:46
Thank you very much.
480
1111000
2000
Vă mulțumesc!
18:48
(ApplauseAplauze)
481
1113000
8000
(Aplauze)
18:56
ChrisChris AndersonAnderson: QuickRapid questionîntrebare for you, DanDan.
482
1121000
2000
C.A. Am o întrebare pentru tine, Dan.
18:58
So you're a movementcirculaţie -- (DWDW: ChauvinistŞovine.) -- chauvinistşovine.
483
1123000
4000
Ești un șovinist al mișcării.
19:02
Does that mean that you think that the other things we think our brainscreier are about --
484
1127000
3000
Crezi că toate lucrurile de care creierul nostru e responsabil -
19:05
the dreamingvisare, the yearningdorul, the fallingcădere in love and all these things --
485
1130000
3000
visele, dorințele, iubirea și altele -
19:08
are a kinddrăguț of sidelatură showspectacol, an accidentaccident?
486
1133000
3000
reprezintă un accident?
19:11
DWDW: No, no, actuallyde fapt I think they're all importantimportant
487
1136000
2000
DW: Nu, cred că sunt foarte importante
19:13
to driveconduce the right movementcirculaţie behaviorcomportament to get reproductionreproducere in the endSfârşit.
488
1138000
3000
pentru a genera mișcarea comportamentală de reproducere.
19:16
So I think people who studystudiu sensationsenzaţie or memorymemorie
489
1141000
3000
Cred că oamenii studiază senzațiile sau memoria
19:19
withoutfără realizingrealizarea why you're layingde stabilire a down memoriesamintiri of childhoodcopilărie.
490
1144000
2000
fără să știe de ce păstrăm amintiri din copilărie.
19:21
The factfapt that we forgeta uita mostcel mai of our childhoodcopilărie, for exampleexemplu,
491
1146000
3000
Uităm cea mai mare parte a copilăriei, probabil că
19:24
is probablyprobabil fine, because it doesn't effectefect our movementsmișcări latermai tarziu in life.
492
1149000
3000
e în regulă fiindcă asta nu ne afectează mișcările în viață.
19:27
You only need to storemagazin things whichcare are really going to effectefect movementcirculaţie.
493
1152000
3000
Stochezi doar lucrurile care îți vor influența mișcarea.
19:30
CACA: So you think that people thinkinggândire about the braincreier, and consciousnessconstiinta generallyîn general,
494
1155000
3000
CA: Crezi că cei care studiază creierul și conștiința,
19:33
could get realreal insightînțelegere
495
1158000
2000
ar afla mai multe
19:35
by sayingzicală, where does movementcirculaţie playa juca in this gamejoc?
496
1160000
2000
dacă ar studia ce rol are mișcarea pentru creier și conștiință?
19:37
DWDW: So people have foundgăsite out for exampleexemplu
497
1162000
2000
DW: Am aflat că studierea
19:39
that studyingstudiu visionviziune in the absenceabsență of realizingrealizarea why you have visionviziune
498
1164000
2000
văzului, fără să înțelegi rolul văzului,
19:41
is a mistakegreşeală.
499
1166000
2000
e o greșeală.
19:43
You have to studystudiu visionviziune with the realizationrealizarea
500
1168000
2000
Trebuie să studiezi văzul înțelegând
19:45
of how the movementcirculaţie systemsistem is going to use visionviziune.
501
1170000
2000
cum e folosit în mișcare.
19:47
And it usesutilizări it very differentlydiferit onceo singura data you think about it that way.
502
1172000
2000
Văzul e folosit diferit în mișcare, dacă te gândești așa.
19:49
CACA: Well that was quitedestul de fascinatingfascinant. Thank you very much indeedintr-adevar.
503
1174000
3000
CA: A fost foarte interesant. Îți mulțumesc!
19:52
(ApplauseAplauze)
504
1177000
2000
(Aplauze)
Translated by Madalina Dinita
Reviewed by Maria Tancu

▲Back to top

ABOUT THE SPEAKER
Daniel Wolpert - Movement expert
A neuroscientist and engineer, Daniel Wolpert studies how the brain controls the body.

Why you should listen

Consider your hand. You use it to lift things, to balance yourself, to give and take, to sense the world. It has a range of interacting degrees of freedom, and it interacts with many different objects under a variety of environmental conditions. And for most of us, it all just works. At his lab in the Engineering department at Cambridge, Daniel Wolpert and his team are studying why, looking to understand the computations underlying the brain's sensorimotor control of the body.

As he says, "I believe that to understand movement is to understand the whole brain. And therefore it’s important to remember when you are studying memory, cognition, sensory processing, they’re there for a reason, and that reason is action.”  Movement is the only way we have of interacting with the world, whether foraging for food or attracting a waiter's attention. Indeed, all communication, including speech, sign language, gestures and writing, is mediated via the motor system. Taking this viewpoint, and using computational and robotic techniques as well as virtual reality systems, Wolpert and his team research the purpose of the human brain and the way it determines future actions.

 

 

More profile about the speaker
Daniel Wolpert | Speaker | TED.com