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

แดเนียล วอล์เพิร์ท: เหตุผลที่แท้จริงของการมีสมอง

Filmed:
1,994,993 views

นักประสาทวิทยาศาสตร์ แดเนียล วอล์เพิร์ท เริ่มต้นด้วยสมมติฐานที่น่าประหลาดใจ ว่าสมองวิวัฒนาการ ไม่ใช่เพื่อคิด แต่เพื่อควบคุมการเคลื่อนไหว ในการบรรยายที่สนุกสนาน และอัดแน่นไปด้วยข้อมูล แดเนียลทำให้เราเริ่มเห็นภาพว่า สมองสร้างสรรค์การเคลื่อนไหวของมนุษย์ ที่สง่างาม และแคล่วคล่องได้อย่างไร
- 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 neuroscientistประสาทวิทยา.
0
0
2000
ผมเป็นนักประสาทวิทยาศาสตร์
00:17
And in neuroscienceประสาท,
1
2000
2000
และในสาขาประสาทวิทยาศาสตร์
00:19
we have to dealจัดการ with manyจำนวนมาก difficultยาก questionsคำถาม about the brainสมอง.
2
4000
3000
เราต้องรับมือกับคำถามยากๆ มากมาย เกี่ยวกับสมอง
00:22
But I want to startเริ่มต้น with the easiestที่ง่ายที่สุด questionคำถาม
3
7000
2000
แต่ผมอยากเริ่มที่คำถามที่ง่ายที่สุด
00:24
and the questionคำถาม you really should have all askedถาม yourselvesท่านเอง at some pointจุด in your life,
4
9000
3000
และเป็นคำถามที่คุณทุกคน ควรได้เคยถามตัวเอง
ณ จุดใดจุดหนึ่งในชีวิต
00:27
because it's a fundamentalพื้นฐาน questionคำถาม
5
12000
2000
เพราะคำถามนี้เป็นรากฐาน
00:29
if we want to understandเข้าใจ brainสมอง functionฟังก์ชัน.
6
14000
2000
หากเราต้องการเข้าใจการทำงานของสมอง
00:31
And that is, why do we and other animalsสัตว์
7
16000
2000
และคำถามนั้นคือ ทำไมเราและสัตว์อื่น ๆ
00:33
have brainsสมอง?
8
18000
2000
จึงมีสมอง?
00:35
Not all speciesสายพันธุ์ on our planetดาวเคราะห์ have brainsสมอง,
9
20000
3000
ไม่ใช่ทุกสายพันธุ์บนโลกนี้จะมีสมอง
00:38
so if we want to know what the brainสมอง is for,
10
23000
2000
ดังนั้นถ้าเราอยากรู้ว่า สมองมีไว้ทำอะไร
00:40
let's think about why we evolvedการพัฒนา one.
11
25000
2000
ลองคิดว่า เราพัฒนามันขึ้นมาทำไม
00:42
Now you mayอาจ reasonเหตุผล that we have one
12
27000
2000
คุณอาจให้เหตุผลว่า เรามีสมอง
00:44
to perceiveเข้าใจ the worldโลก or to think,
13
29000
2000
ไว้รับรู้โลก หรือไว้คิด
00:46
and that's completelyอย่างสมบูรณ์ wrongไม่ถูกต้อง.
14
31000
2000
แต่ผิดโดยสิ้นเชิง
00:48
If you think about this questionคำถาม for any lengthความยาว of time,
15
33000
3000
ถ้าคุณใช้เวลาคิดหาคำตอบสักพัก
00:51
it's blindinglyblindingly obviousชัดเจน why we have a brainสมอง.
16
36000
2000
มันชัดเจนแจ่มแจ้งว่า เรามีสมองไว้ทำไม
00:53
We have a brainสมอง for one reasonเหตุผล and one reasonเหตุผล only,
17
38000
3000
เรามีสมองไว้ด้วยเหตุผลเดียว เหตุผลเดียวเท่านั้น
00:56
and that's to produceก่อ adaptableปรับตัวได้ and complexซับซ้อน movementsการเคลื่อนไหว.
18
41000
3000
ซึ่งก็คือ เพื่อสร้างการเคลื่อนไหว ที่ปรับได้ และซับซ้อน
00:59
There is no other reasonเหตุผล to have a brainสมอง.
19
44000
2000
ไม่มีเหตุผลอื่น สำหรับการมีสมอง
01:01
Think about it.
20
46000
2000
คิดดูดี ๆ
01:03
Movementการเคลื่อนไหว is the only way you have
21
48000
2000
การเคลื่อนไหวเป็นวิธีเดียว ที่คุณใช้
01:05
of affectingน่าสงสาร the worldโลก around you.
22
50000
2000
ตอบโต้กับโลกรอบตัวคุณ
01:07
Now that's not quiteทีเดียว trueจริง. There's one other way, and that's throughตลอด sweatingการขับเหงื่อ.
23
52000
3000
ก็ไม่เชิง ยังมีอีกวิธี คือการขับเหงื่อ
01:10
But apartต่างหาก from that,
24
55000
2000
แต่นอกนั้นแล้ว
01:12
everything elseอื่น goesไป throughตลอด contractionsการหดตัว of musclesกล้ามเนื้อ.
25
57000
2000
ทุกอย่างมาจากการหดตัวของกล้ามเนื้อ
01:14
So think about communicationการสื่อสาร --
26
59000
2000
ลองคิดถึง การสื่อสาร
01:16
speechการพูด, gesturesท่าทาง, writingการเขียน, signสัญญาณ languageภาษา --
27
61000
3000
การพูด ท่าทาง การเขียน ภาษามือ
01:19
they're all mediatedผู้ไกล่เกลี่ย throughตลอด contractionsการหดตัว of your musclesกล้ามเนื้อ.
28
64000
3000
ล้วนต้องอาศัยการหดตัวของกล้ามเนื้อ
01:22
So it's really importantสำคัญ to rememberจำ
29
67000
2000
ดังนั้นเราพึงต้องตระหนักว่า
01:24
that sensoryประสาทสัมผัส, memoryหน่วยความจำ and cognitiveองค์ความรู้ processesกระบวนการ are all importantสำคัญ,
30
69000
4000
กระบวนการรับรู้ จดจำ และความคิด ซึ่งล้วนสำคัญ
01:28
but they're only importantสำคัญ
31
73000
2000
แต่ก็มีความสำคัญเพียงเพื่อ
01:30
to eitherทั้ง driveขับรถ or suppressปราบปราม futureอนาคต movementsการเคลื่อนไหว.
32
75000
2000
สร้างความต้องการ
หรือยับยั้งการเคลื่อนไหวในอนาคต
01:32
There can be no evolutionaryวิวัฒนาการ advantageความได้เปรียบ
33
77000
2000
ไม่มีข้อได้เปรียบเชิงวิวัฒนาการ
01:34
to layingการวาง down memoriesความทรงจำ of childhoodวัยเด็ก
34
79000
2000
ที่จะเก็บความทรงจำวัยเด็กไว้
01:36
or perceivingการรับรู้ the colorสี of a roseดอกกุหลาบ
35
81000
2000
หรือรับรู้สีของกุหลาบ
01:38
if it doesn't affectมีผลต่อ the way you're going to moveย้าย laterต่อมา in life.
36
83000
3000
ถ้ามันไม่มีผลต่อวิธีการเคลื่อนไหวของเรา ในภายหลัง
01:41
Now for those who don't believe this argumentการโต้เถียง,
37
86000
2000
ทีนี้ สำหรับคนที่ไม่เชื่อเรื่องนี้
01:43
we have treesต้นไม้ and grassหญ้า on our planetดาวเคราะห์ withoutไม่มี the brainสมอง,
38
88000
2000
เรามีต้นไม้ต้นหญ้าบนโลก ซึ่งไร้สมอง
01:45
but the clinchingนัง evidenceหลักฐาน is this animalสัตว์ here --
39
90000
2000
แต่หลักฐานชี้ขาดคือสัตว์ชนิดนี้
01:47
the humbleอ่อนน้อมถ่อมตน seaทะเล squirtพ่น.
40
92000
2000
เพรียงหัวหอม แสนธรรมดา
01:49
Rudimentaryเป็นพื้นฐาน animalสัตว์, has a nervousหงุดหงิด systemระบบ,
41
94000
3000
สัตว์ขั้นพื้นฐาน ที่มีระบบประสาท
01:52
swimsว่ายน้ำ around in the oceanมหาสมุทร in its juvenileเยาวชน life.
42
97000
2000
ซึ่งว่ายไปทั่วมหาสมุทร ตอนยังเด็ก
01:54
And at some pointจุด of its life,
43
99000
2000
และ ณ จุดหนึ่งของชีวิต
01:56
it implantsรากฟันเทียม on a rockหิน.
44
101000
2000
มันจะเกาะติดอยู่กับก้อนหิน
01:58
And the first thing it does in implantingปลูกฝัง on that rockหิน, whichที่ it never leavesใบไม้,
45
103000
3000
และสิ่งแรกที่มันทำ ตอนเกาะติดกับหิน และไม่ไปไหนอีก
02:01
is to digestย่อยอาหาร its ownด้วยตัวเอง brainสมอง and nervousหงุดหงิด systemระบบ
46
106000
3000
คือย่อยสมองและระบบประสาท
02:04
for foodอาหาร.
47
109000
2000
กินเป็นอาหาร
02:06
So onceครั้งหนึ่ง you don't need to moveย้าย,
48
111000
2000
เมื่อไม่จำเป็นต้องเคลื่อนที่
02:08
you don't need the luxuryหรูหรา of that brainสมอง.
49
113000
3000
ก็ไม่จำเป็นต้องมีของฟุ่มเฟือยอย่างสมอง
02:11
And this animalสัตว์ is oftenบ่อยครั้ง takenยึด
50
116000
2000
และสัตว์ชนิดนี้ชอบถูกใช้
02:13
as an analogyการเปรียบเทียบ to what happensที่เกิดขึ้น at universitiesมหาวิทยาลัย
51
118000
2000
เทียบกับเรื่องที่เกิดตามมหาวิทยาลัย
02:15
when professorsอาจารย์ get tenureความครอบครอง,
52
120000
2000
ตอนที่ศาสตราจารย์ได้ตำแหน่งถาวรแล้ว
02:17
but that's a differentต่าง subjectเรื่อง.
53
122000
2000
แต่นั่นเป็นคนละประเด็น
02:19
(Applauseการปรบมือ)
54
124000
2000
(เสียงปรบมือ)
02:21
So I am a movementการเคลื่อนไหว chauvinistรักชาติ.
55
126000
3000
ผมเป็นพวกคลั่งการเคลื่อนไหว
02:24
I believe movementการเคลื่อนไหว is the mostมากที่สุด importantสำคัญ functionฟังก์ชัน of the brainสมอง --
56
129000
2000
ผมเชื่อว่าการเคลื่อนไหว
เป็นหน้าที่สำคัญที่สุดของสมอง
02:26
don't let anyoneใคร ๆ tell you that it's not trueจริง.
57
131000
2000
อย่าให้ใครมาบอกคุณ ว่ามันไม่จริงเชียว
02:28
Now if movementการเคลื่อนไหว is so importantสำคัญ,
58
133000
2000
งั้นถ้าการเคลื่อนไหวสำคัญขนาดนั้น
02:30
how well are we doing
59
135000
2000
เราเข้าใจวิธีการที่
02:32
understandingความเข้าใจ how the brainสมอง controlsการควบคุม movementการเคลื่อนไหว?
60
137000
2000
สมองควบคุมการเคลื่อนไหวดีแค่ไหน
02:34
And the answerตอบ is we're doing extremelyอย่างมาก poorlyไม่สบาย; it's a very hardยาก problemปัญหา.
61
139000
2000
คำตอบคือ แย่มาก ๆ นี่เป็นปัญหาที่ยากมาก ๆ
02:36
But we can look at how well we're doing
62
141000
2000
เราสามารถดูว่าเราเข้าใจดีแค่ไหน
02:38
by thinkingคิด about how well we're doing buildingอาคาร machinesเครื่อง
63
143000
2000
โดยดูว่าเราสร้างเครื่องจักรให้ทำ
02:40
whichที่ can do what humansมนุษย์ can do.
64
145000
2000
สิ่งที่มนุษย์ทำได้ ได้ดีแค่ไหน
02:42
Think about the gameเกม of chessหมากรุก.
65
147000
2000
ลองคิดถึง การแข่งหมากรุก
02:44
How well are we doing determiningการกำหนด what pieceชิ้น to moveย้าย where?
66
149000
3000
เราตัดสินใจว่าจะเคลื่อนหมากอย่างไร ได้ดีแค่ไหน?
02:47
If you pitหลุม Garryแกร์รี Kasparovคาสปารอฟ here, when he's not in jailคุก,
67
152000
3000
ถ้าเราให้ แกรรี คาสปารอฟ ตอนเขาไม่ติดคุก
02:50
againstต่อต้าน IBM'sไอบีเอ็ม Deepลึก Blueสีน้ำเงิน,
68
155000
2000
มาแข่งกับ ดีปบลู (Deep Blue) ของไอบีเอ็ม
02:52
well the answerตอบ is IBM'sไอบีเอ็ม Deepลึก Blueสีน้ำเงิน will occasionallyเป็นครั้งคราว winชนะ.
69
157000
3000
คำตอบคือ ดีปบลู ของไอบีเอ็ม จะชนะเป็นบางครั้ง
02:55
And I think if IBM'sไอบีเอ็ม Deepลึก Blueสีน้ำเงิน playedเล่น anyoneใคร ๆ in this roomห้อง, it would winชนะ everyทุกๆ time.
70
160000
3000
และถ้าเอา ดีปบลู ของไอบีเอ็ม มาแข่งกับคนในห้องนี้
มันจะชนะทุกครั้ง
02:58
That problemปัญหา is solvedแก้ไข.
71
163000
2000
ปัญหานี้ได้คำตอบแล้ว
03:00
What about the problemปัญหา
72
165000
2000
แล้วอีกปัญหานึงละ
03:02
of pickingการเลือก up a chessหมากรุก pieceชิ้น,
73
167000
2000
การหยิบตัวหมากขึ้นมา
03:04
dexterouslyช่ำชอง manipulatingการจัดการกับ it and puttingวาง it back down on the boardคณะกรรมการ?
74
169000
3000
เคลื่อนย้ายอย่างคล่องแคล่ว และวางกลับลงกระดาน
03:07
If you put a fiveห้า year-oldปี child'sของเด็ก dexterityความชำนาญ againstต่อต้าน the bestดีที่สุด robotsหุ่นยนต์ of todayในวันนี้,
75
172000
3000
ถ้าเอาความคล่องแคล่วของเด็กห้าขวบ
เทียบกับหุ่นยนต์ที่ดีที่สุดตอนนี้
03:10
the answerตอบ is simpleง่าย:
76
175000
2000
ตอบได้ง่าย ๆ เลยว่า
03:12
the childเด็ก winsชนะ easilyอย่างง่ายดาย.
77
177000
2000
เด็กชนะสบาย ๆ
03:14
There's no competitionการแข่งขัน at all.
78
179000
2000
ไม่มีความสูสีเลย
03:16
Now why is that topด้านบน problemปัญหา so easyง่าย
79
181000
2000
ทำไมปัญหาบนถึงง่ายดาย
03:18
and the bottomด้านล่าง problemปัญหา so hardยาก?
80
183000
2000
และปัญหาล่างถึงยากนัก
03:20
One reasonเหตุผล is a very smartฉลาด fiveห้า year-oldปี
81
185000
2000
เหตุผลนึงคือ เด็กห้าขวบที่ฉลาดมาก ๆ
03:22
could tell you the algorithmขั้นตอนวิธี for that topด้านบน problemปัญหา --
82
187000
2000
ก็สามารถบอกขั้นตอนวิธีแก้ปัญหาบนได้
03:24
look at all possibleเป็นไปได้ movesการเคลื่อนไหว to the endปลาย of the gameเกม
83
189000
2000
คือดูที่วิธีเดินหมากที่เป็นไปได้ทั้งหมด ไปจนจบกระดาน
03:26
and chooseเลือก the one that makesยี่ห้อ you winชนะ.
84
191000
2000
แล้วเลือกวิธีที่จะทำให้ชนะ
03:28
So it's a very simpleง่าย algorithmขั้นตอนวิธี.
85
193000
2000
มันเป็นขั้นตอนวิธีที่เรียบง่ายมาก ๆ
03:30
Now of courseหลักสูตร there are other movesการเคลื่อนไหว,
86
195000
2000
แน่นอน มีวิธีเดินแบบอื่นอีก
03:32
but with vastกว้างใหญ่ computersคอมพิวเตอร์ we approximateประมาณ
87
197000
2000
แต่เราใช้คอมพิวเตอร์มหึมาประมาณค่า
03:34
and come closeปิด to the optimalดีที่สุด solutionวิธีการแก้.
88
199000
2000
และเข้าใกล้คำตอบที่ดีที่สุดได้
03:36
When it comesมา to beingกำลัง dexterousกระฉับกระเฉง,
89
201000
2000
แต่พอเป็นความคล่องแคล่ว
03:38
it's not even clearชัดเจน what the algorithmขั้นตอนวิธี is you have to solveแก้ to be dexterousกระฉับกระเฉง.
90
203000
2000
ขั้นตอนวิธีสร้างความคล่องแคล่วเป็นอย่างไรก็ไม่ทราบ
03:40
And we'llดี see you have to bothทั้งสอง perceiveเข้าใจ and actการกระทำ on the worldโลก,
91
205000
2000
และเราทั้งต้องรับรู้ข้อมูล และลงมือกระทำไปด้วยอีก
03:42
whichที่ has a lot of problemsปัญหาที่เกิดขึ้น.
92
207000
2000
มันมีปัญหามากมาย
03:44
But let me showแสดง you cutting-edgeตัดขอบ roboticsหุ่นยนต์.
93
209000
2000
ลองมาดูหุ่นยนต์ล้ำสมัยกัน
03:46
Now a lot of roboticsหุ่นยนต์ is very impressiveประทับใจ,
94
211000
2000
เดี๋ยวนี้มีหุ่นยนต์มากมายที่น่าทึ่ง
03:48
but manipulationการจัดการ roboticsหุ่นยนต์ is really just in the darkมืด agesทุกเพศทุกวัย.
95
213000
3000
แต่มือหุ่นยนต์สำหรับหยิบจับของ ยังตกอยู่ในยุคมืด
03:51
So this is the endปลาย of a PhPh.D. projectโครงการ
96
216000
2000
นี่เป็นผลจากงานระดับปริญญาเอก
03:53
from one of the bestดีที่สุด roboticsหุ่นยนต์ institutesสถาบัน.
97
218000
2000
จากสถาบันหุ่นยนต์ที่ดีที่สุดแห่งหนึ่ง
03:55
And the studentนักเรียน has trainedผ่านการฝึกอบรม this robotหุ่นยนต์
98
220000
2000
นักศึกษาได้ฝึกให้หุ่น
03:57
to pourเท this waterน้ำ into a glassกระจก.
99
222000
2000
เทน้ำใส่แก้ว
03:59
It's a hardยาก problemปัญหา because the waterน้ำ sloshessloshes about, but it can do it.
100
224000
3000
มันเป็นโจทย์ที่ยาก เพราะน้ำกระฉอกได้
แต่มือหุ่นนี้ก็เทน้ำได้
04:02
But it doesn't do it with anything like the agilityความว่องไว of a humanเป็นมนุษย์.
101
227000
3000
แต่ไม่ได้ทำได้ด้วยความคล่องตัวแบบมนุษย์
04:05
Now if you want this robotหุ่นยนต์ to do a differentต่าง taskงาน,
102
230000
3000
ทีนี้ ถ้าอยากให้หุ่นทำภารกิจอื่น
04:08
that's anotherอื่น three-yearสามปี PhPh.D. programโครงการ.
103
233000
3000
นั่นก็จะเป็นงานปริญญาเอกสามปี อีกชิ้น
04:11
There is no generalizationลักษณะทั่วไป at all
104
236000
2000
เราสรุปเป็นรูปแบบทั่วไปไม่ได้เลย
04:13
from one taskงาน to anotherอื่น in roboticsหุ่นยนต์.
105
238000
2000
จากงานชิ้นต่าง ๆ ที่เราให้หุ่นทำ
04:15
Now we can compareเปรียบเทียบ this
106
240000
2000
เราสามารถเทียบกับ
04:17
to cutting-edgeตัดขอบ humanเป็นมนุษย์ performanceประสิทธิภาพ.
107
242000
2000
สมรรถนะระดับสุดยอดของมนุษย์
04:19
So what I'm going to showแสดง you is Emilyเอมิลี่ Foxจิ้งจอก
108
244000
2000
ผมจะให้คุณชม เอมิลี ฟอกซ์
04:21
winningการชนะ the worldโลก recordบันทึก for cupถ้วย stackingการสุม.
109
246000
3000
ทำสถิติโลกในการเรียงแก้ว
04:24
Now the Americansชาวอเมริกัน in the audienceผู้ชม will know all about cupถ้วย stackingการสุม.
110
249000
2000
ผู้ฟังชาวอเมริกันในที่นี้ คงรู้จักการเรียงแก้วดี
04:26
It's a highสูง schoolโรงเรียน sportกีฬา
111
251000
2000
มันเป็นกีฬาระดับม.ปลาย
04:28
where you have 12 cupsถ้วย you have to stackกอง and unstackunstack
112
253000
2000
มีแก้วให้ 12 ใบ ให้เรียงและรื้อ
04:30
againstต่อต้าน the clockนาฬิกา in a prescribedกำหนด orderใบสั่ง.
113
255000
2000
แข่งกับเวลา ตามลำดับที่กำหนด
04:32
And this is her gettingได้รับ the worldโลก recordบันทึก in realจริง time.
114
257000
3000
และนี่คือการสร้างสถิติโลก ตามเวลาจริง
04:39
(Laughterเสียงหัวเราะ)
115
264000
8000
(เสียงหัวเราะ)
04:47
(Applauseการปรบมือ)
116
272000
5000
(เสียงปรบมือ)
04:52
And she's prettyน่ารัก happyมีความสุข.
117
277000
2000
เธอมีความสุขมาก
04:54
We have no ideaความคิด what is going on insideภายใน her brainสมอง when she does that,
118
279000
2000
เราไม่รู้ว่ามีอะไรเกิดขึ้นในสมองเธอบ้าง
ตอนเธอเรียงแก้ว
04:56
and that's what we'dพุธ like to know.
119
281000
2000
และนั่นคือสิ่งที่เราอยากรู้
04:58
So in my groupกลุ่ม, what we try to do
120
283000
2000
กลุ่มของผมจึงพยายาม
05:00
is reverseถอยหลัง engineerวิศวกร how humansมนุษย์ controlควบคุม movementการเคลื่อนไหว.
121
285000
3000
ทำวิศวกรรมย้อนกลับ หาว่ามนุษย์ควบคุม
การเคลื่อนไหวอย่างไร
05:03
And it soundsเสียง like an easyง่าย problemปัญหา.
122
288000
2000
อาจฟังดูเป็นโจทย์ง่าย ๆ
05:05
You sendส่ง a commandคำสั่ง down, it causesสาเหตุ musclesกล้ามเนื้อ to contractสัญญา.
123
290000
2000
คุณส่งคำสั่งลงมา ทำให้กล้ามเนื้อหดตัว
05:07
Your armแขน or bodyร่างกาย movesการเคลื่อนไหว,
124
292000
2000
แขนหรือร่างกายคุณขยับ
05:09
and you get sensoryประสาทสัมผัส feedbackข้อเสนอแนะ from visionวิสัยทัศน์, from skinผิว, from musclesกล้ามเนื้อ and so on.
125
294000
3000
แล้วคุณได้ข้อมูลย้อนกลับจากประสาทสัมผัส
จากตา จากผิวหนัง จากกล้ามเนื้อ และอื่น ๆ
05:12
The troubleปัญหา is
126
297000
2000
ปัญหาคือ
05:14
these signalsสัญญาณ are not the beautifulสวย signalsสัญญาณ you want them to be.
127
299000
2000
สัญญาณเหล่านี้ไม่สวยงามอย่างที่เราต้องการ
05:16
So one thing that makesยี่ห้อ controllingการควบคุม movementการเคลื่อนไหว difficultยาก
128
301000
2000
สิ่งที่ทำให้การควบคุมการเคลื่อนไหวเป็นเรื่องยาก
05:18
is, for exampleตัวอย่าง, sensoryประสาทสัมผัส feedbackข้อเสนอแนะ is extremelyอย่างมาก noisyดัง.
129
303000
3000
ก็เช่น การที่ข้อมูลย้อนกลับจากประสาทสัมผัส
มีสัญญาณรบกวนมหาศาล
05:21
Now by noiseสัญญาณรบกวน, I do not mean soundเสียง.
130
306000
3000
สัญญาณรบกวนนี้ ผมไม่ได้หมายถึงเสียง
05:24
We use it in the engineeringวิศวกรรม and neuroscienceประสาท senseความรู้สึก
131
309000
2000
ในทางวิศวกรรมและประสาทวิทยาศาสตร์
05:26
meaningความหมาย a randomสุ่ม noiseสัญญาณรบกวน corruptingให้สินบน a signalสัญญาณ.
132
311000
2000
หมายถึงสัญญาณรบกวนอย่างสุ่ม
ซึ่งทำให้สัญญาณหลักผิดเพี้ยนไป
05:28
So the oldเก่า daysวัน before digitalดิจิตอล radioวิทยุ when you were tuningการปรับเสียง in your radioวิทยุ
133
313000
3000
สมัยก่อนจะมีวิทยุดิจิตอล ตอนเราหาสถานีวิทยุ
05:31
and you heardได้ยิน "crrcckkkcrrcckkk" on the stationสถานี you wanted to hearได้ยิน,
134
316000
2000
ที่เราอยากฟัง จะได้เสียง แคร่ก ๆ
05:33
that was the noiseสัญญาณรบกวน.
135
318000
2000
นั่นคือสัญญาณรบกวน
05:35
But more generallyโดยทั่วไป, this noiseสัญญาณรบกวน is something that corruptscorrupts the signalสัญญาณ.
136
320000
3000
แต่กล่าวแบบกว้าง ๆ สัญญาณรบกวนคือสิ่งที่ทำให้
สัญญาณหลักผิดเพี้ยนไป
05:38
So for exampleตัวอย่าง, if you put your handมือ underภายใต้ a tableตาราง
137
323000
2000
เช่น ถ้าคุณเอามือไว้ใต้โต๊ะ
05:40
and try to localizeจำกัด it with your other handมือ,
138
325000
2000
แล้วพยายามใช้มืออีกข้างชี้ตำแหน่งดู
05:42
you can be off by severalหลาย centimetersเซนติเมตร
139
327000
2000
คุณอาจพลาดไปหลายเซนติเมตร
05:44
dueครบกำหนด to the noiseสัญญาณรบกวน in sensoryประสาทสัมผัส feedbackข้อเสนอแนะ.
140
329000
2000
ก็เพราะสัญญาณรบกวนใน
ข้อมูลย้อนกลับจากประสาทสัมผัส
05:46
Similarlyเหมือนกับ, when you put motorเครื่องยนต์ outputเอาท์พุต on movementการเคลื่อนไหว outputเอาท์พุต,
141
331000
2000
ทำนองเดียวกัน เมื่อคุณเอาข้อมูลสั่งการ
รวมกับข้อมูลการเคลื่อนไหว
05:48
it's extremelyอย่างมาก noisyดัง.
142
333000
2000
จะมีสัญญาณรบกวนมหาศาล
05:50
Forgetลืม about tryingพยายาม to hitตี the bull'sวัว eyeตา in dartsลูกดอก,
143
335000
2000
ไม่ต้องคิดจะปาลูกดอก เข้ากลางเป้าเลย
05:52
just aimจุดมุ่งหมาย for the sameเหมือนกัน spotจุด over and over again.
144
337000
2000
แค่เล็งให้ตรงจุดเดิมได้เรื่อย ๆ
05:54
You have a hugeใหญ่ spreadกระจาย dueครบกำหนด to movementการเคลื่อนไหว variabilityความแปรปรวน.
145
339000
3000
การเคลื่อนไหวก็แปรผัน แตกต่างกันไปได้มหาศาล
05:57
And more than that, the outsideด้านนอก worldโลก, or taskงาน,
146
342000
2000
และยิ่งกว่านั้น โลกภายนอก หรือภารกิจ
05:59
is bothทั้งสอง ambiguousคลุมเครือ and variableตัวแปร.
147
344000
2000
ก็ทั้งไม่ชัดเจน และแปรผันได้
06:01
The teapotกาน้ำชา could be fullเต็ม, it could be emptyว่างเปล่า.
148
346000
2000
กาน้ำชาอาจจะเต็ม อาจจะว่างเปล่า
06:03
It changesการเปลี่ยนแปลง over time.
149
348000
2000
แต่ละครั้งไม่เหมือนกัน
06:05
So we work in a wholeทั้งหมด sensoryประสาทสัมผัส movementการเคลื่อนไหว taskงาน soupซุป of noiseสัญญาณรบกวน.
150
350000
4000
เราจึงต้องเคลื่อนไหว ภายใต้สัญญาณรบกวนการรับรู้
เต็มไปหมด
06:09
Now this noiseสัญญาณรบกวน is so great
151
354000
2000
สัญญาณรบกวนมีมาก
06:11
that societyสังคม placesสถานที่ a hugeใหญ่ premiumเบี้ยประกันภัย
152
356000
2000
จนสังคมถึงกับตั้งรางวัล
06:13
on those of us who can reduceลด the consequencesผลที่ตามมา of noiseสัญญาณรบกวน.
153
358000
3000
ให้กับคนที่สามารถลดผลกระทบ
จากสัญญาณรบกวนได้
06:16
So if you're luckyโชคดี enoughพอ to be ableสามารถ to knockเคาะ a smallเล็ก whiteขาว ballลูกบอล
154
361000
3000
ถ้าคุณโชคดี ตีลูกบอลเล็ก ๆ ขาว ๆ
06:19
into a holeรู severalหลาย hundredร้อย yardsหลา away usingการใช้ a long metalโลหะ stickติด,
155
364000
3000
ลงหลุม ที่ห่างไปหลายร้อยหลา ด้วยแท่งเหล็กยาว ๆ ได้
06:22
our societyสังคม will be willingเต็มใจ to rewardรางวัล you
156
367000
2000
สังคมของเราก็เต็มใจมอบรางวัลให้คุณ
06:24
with hundredsหลายร้อย of millionsล้าน of dollarsดอลลาร์.
157
369000
3000
หลายร้อยล้านดอลลาร์
06:27
Now what I want to convinceโน้มน้าวใจ you of
158
372000
2000
ทีนี้ สิ่งที่ผมอยากให้คุณเชื่อตาม
06:29
is the brainสมอง alsoด้วย goesไป throughตลอด a lot of effortความพยายาม
159
374000
2000
คือสมองใช้ความพยายามมหาศาล
06:31
to reduceลด the negativeเชิงลบ consequencesผลที่ตามมา
160
376000
2000
ที่จะลดผลกระทบเชิงลบ
06:33
of this sortประเภท of noiseสัญญาณรบกวน and variabilityความแปรปรวน.
161
378000
2000
ของสัญญาณรบกวน และการผันแปรเหล่านี้
06:35
And to do that, I'm going to tell you about a frameworkกรอบ
162
380000
2000
และเพื่อการนั้น ผมจะเล่าให้คุณฟัง ถึงกรอบแนวคิด
06:37
whichที่ is very popularเป็นที่นิยม in statisticsสถิติ and machineเครื่อง learningการเรียนรู้ of the last 50 yearsปี
163
382000
3000
ที่เป็นที่นิยมมาก ในสาขาสถิติ และการเรียนรู้ของเครื่องจักร
ในช่วง 50 ปีหลังนี้
06:40
calledเรียกว่า Bayesianคชกรรม decisionการตัดสิน theoryทฤษฎี.
164
385000
2000
เรียกว่า ทฤษฎีการตัดสินใจเบเชียน
06:42
And it's more recentlyเมื่อเร็ว ๆ นี้ a unifyingรวม way
165
387000
3000
ซึ่งถัดมาเมื่อไม่นานมานี้ ได้เป็นวิธีรวม
06:45
to think about how the brainสมอง dealsข้อเสนอ with uncertaintyความไม่แน่นอน.
166
390000
3000
เวลาพิจารณาว่า สมองจัดการกับความไม่แน่นอนอย่างไร
06:48
And the fundamentalพื้นฐาน ideaความคิด is you want to make inferencesการหาข้อสรุป and then take actionsการปฏิบัติ.
167
393000
3000
แนวคิดพื้นฐานคือ ทำการอนุมานก่อน แล้วค่อยกระทำจริง
06:51
So let's think about the inferenceการอนุมาน.
168
396000
2000
ลองมาดูที่ การอนุมาน
06:53
You want to generateผลิต beliefsความเชื่อ about the worldโลก.
169
398000
2000
คุณต้องการสร้างความเชื่อเกี่ยวกับโลก
06:55
So what are beliefsความเชื่อ?
170
400000
2000
ความเชื่อหมายถึงอะไร?
06:57
Beliefsความเชื่อ could be: where are my armsอาวุธ in spaceช่องว่าง?
171
402000
2000
ความเชื่ออาจเช่น แขนของคุณอยู่ตรงไหน?
06:59
Am I looking at a catแมว or a foxจิ้งจอก?
172
404000
2000
ฉันกำลังจ้องดูแมว หรือจิ้งจอก?
07:01
But we're going to representแทน beliefsความเชื่อ with probabilitiesความน่าจะเป็น.
173
406000
3000
แต่เราจะอธิบายความเชื่อ ด้วยความน่าจะเป็น
07:04
So we're going to representแทน a beliefความเชื่อ
174
409000
2000
เราจะอธิบายความเชื่อแต่ละเรื่อง
07:06
with a numberจำนวน betweenระหว่าง zeroศูนย์ and one --
175
411000
2000
ด้วยตัวเลขระหว่าง ศูนย์ ถึง หนึ่ง
07:08
zeroศูนย์ meaningความหมาย I don't believe it at all, one meansวิธี I'm absolutelyอย่างแน่นอน certainบาง.
176
413000
3000
ศูนย์ หมายถึง เราไม่เชื่อเลย หนึ่ง แปลว่า เรามั่นใจเต็มที่
07:11
And numbersหมายเลข in betweenระหว่าง give you the grayสีเทา levelsระดับ of uncertaintyความไม่แน่นอน.
177
416000
3000
และตัวเลขที่อยู่ระหว่างนั้น บอกระดับความไม่มั่นใจ
07:14
And the keyสำคัญ ideaความคิด to Bayesianคชกรรม inferenceการอนุมาน
178
419000
2000
และแนวคิดหลักสำหรับ การอนุมานเบเชียน
07:16
is you have two sourcesแหล่งที่มา of informationข้อมูล
179
421000
2000
คือ คุณมีแหล่งข้อมูลสองแหล่ง
07:18
from whichที่ to make your inferenceการอนุมาน.
180
423000
2000
เพื่อใช้อนุมาน
07:20
You have dataข้อมูล,
181
425000
2000
คุณมีข้อมูล
07:22
and dataข้อมูล in neuroscienceประสาท is sensoryประสาทสัมผัส inputอินพุต.
182
427000
2000
และข้อมูลในทางประสาทวิทยาศาสตร์
หมายถึง ข้อมูลเข้าจากประสาทสัมผัส
07:24
So I have sensoryประสาทสัมผัส inputอินพุต, whichที่ I can take in to make beliefsความเชื่อ.
183
429000
3000
เรามีข้อมูลเข้าจากประสาทสัมผัส ซึ่งเอามาสร้างความเชื่อ
07:27
But there's anotherอื่น sourceแหล่ง of informationข้อมูล, and that's effectivelyมีประสิทธิภาพ priorก่อน knowledgeความรู้.
184
432000
3000
แต่ยังมีอีกแหล่งข้อมูล ซึ่งก็คือความรู้ที่เรามีอยู่ก่อนแล้ว
07:30
You accumulateเก็บสะสม knowledgeความรู้ throughoutตลอด your life in memoriesความทรงจำ.
185
435000
3000
เราสะสมความรู้ ตลอดทั้งชีวิต ไว้ในความทรงจำ
07:33
And the pointจุด about Bayesianคชกรรม decisionการตัดสิน theoryทฤษฎี
186
438000
2000
และประเด็นของทฤษฎีการตัดสินใจเบเชียน
07:35
is it givesจะช่วยให้ you the mathematicsคณิตศาสตร์
187
440000
2000
คือทฤษฎีบอกวิธีที่ดีที่สุด
07:37
of the optimalดีที่สุด way to combineรวมกัน
188
442000
2000
ทางคณิตศาสตร์ที่จะผสาน
07:39
your priorก่อน knowledgeความรู้ with your sensoryประสาทสัมผัส evidenceหลักฐาน
189
444000
2000
ความรู้เดิม กับหลักฐานจากประสาทสัมผัส
07:41
to generateผลิต newใหม่ beliefsความเชื่อ.
190
446000
2000
เพื่อผลิตความเชื่อใหม่
07:43
And I've put the formulaสูตร up there.
191
448000
2000
และผมได้ให้สูตรไว้บนนั้น
07:45
I'm not going to explainอธิบาย what that formulaสูตร is, but it's very beautifulสวย.
192
450000
2000
ผมจะขอไม่อธิบายสูตร แต่มันสวยงามมาก
07:47
And it has realจริง beautyความงาม and realจริง explanatoryอธิบาย powerอำนาจ.
193
452000
3000
มีทั้งความงามที่แท้จริง และพลังในการอธิบายที่แท้จริง
07:50
And what it really saysกล่าวว่า, and what you want to estimateประมาณการ,
194
455000
2000
สิ่งที่สูตรบอกเรา และสิ่งที่คุณอยากประมาณ
07:52
is the probabilityความน่าจะเป็น of differentต่าง beliefsความเชื่อ
195
457000
2000
คือความน่าจะเป็นของความเชื่อต่าง ๆ
07:54
givenรับ your sensoryประสาทสัมผัส inputอินพุต.
196
459000
2000
เมื่อทราบข้อมูลเข้าจากประสาทสัมผัส
07:56
So let me give you an intuitiveที่ใช้งานง่าย exampleตัวอย่าง.
197
461000
2000
ลองดูตัวอย่างสัญชาตญาณกัน
07:58
Imagineจินตนาการ you're learningการเรียนรู้ to playเล่น tennisเทนนิส
198
463000
3000
จินตนาการว่าคุณกำลังฝึกเล่นเทนนิส
08:01
and you want to decideตัดสิน where the ballลูกบอล is going to bounceเด้ง
199
466000
2000
คุณต้องตัดสินใจว่าลูกเทนนิสเด้งไปตรงไหน
08:03
as it comesมา over the netสุทธิ towardsไปทาง you.
200
468000
2000
ขณะมันลอยข้ามเน็ตมาหาคุณ
08:05
There are two sourcesแหล่งที่มา of informationข้อมูล
201
470000
2000
มีแหล่งข้อมูลสองแหล่ง
08:07
Bayes'เบส์ ruleกฎ tellsบอก you.
202
472000
2000
ตามกฎของเบส์
08:09
There's sensoryประสาทสัมผัส evidenceหลักฐาน -- you can use visualภาพ informationข้อมูล auditoryห้องประชุม informationข้อมูล,
203
474000
3000
หลักฐานจากประสาทสัมผัส คุณอาจใช้ข้อมูลภาพ
ข้อมูลเสียง
08:12
and that mightอาจ tell you it's going to landที่ดิน in that redสีแดง spotจุด.
204
477000
3000
ซึ่งอาจทำให้คุณคาดได้ว่า ลูกเทนนิสจะตกตรงจุดแดง
08:15
But you know that your sensesความรู้สึก are not perfectสมบูรณ์,
205
480000
3000
แต่คุณก็รู้ว่าประสาทรับรู้ของคุณไม่สมบูรณ์แบบ
08:18
and thereforeดังนั้น there's some variabilityความแปรปรวน of where it's going to landที่ดิน
206
483000
2000
ดังนั้นจุดที่ลูกเทนนิสจะตก จึงมีความผันแปรได้บ้าง
08:20
shownแสดงให้เห็นว่า by that cloudเมฆ of redสีแดง,
207
485000
2000
ในบริเวณพื้นที่สีแดง
08:22
representingเป็นตัวแทนของ numbersหมายเลข betweenระหว่าง 0.5 and maybe 0.1.
208
487000
3000
แทนด้วยตัวเลข 0.5 ถึงประมาณ 0.1
08:26
That informationข้อมูล is availableใช้ได้ in the currentปัจจุบัน shotการถ่ายภาพ,
209
491000
2000
ข้อมูลนี้ใช้ได้เฉพาะกับการหวดลูกนี้
08:28
but there's anotherอื่น sourceแหล่ง of informationข้อมูล
210
493000
2000
แต่มีอีกแหล่งข้อมูล
08:30
not availableใช้ได้ on the currentปัจจุบัน shotการถ่ายภาพ,
211
495000
2000
ที่ไม่ได้เฉพาะกับการหวดลูกนี้
08:32
but only availableใช้ได้ by repeatedซ้ำแล้วซ้ำอีก experienceประสบการณ์ in the gameเกม of tennisเทนนิส,
212
497000
3000
แต่มาจากประสบการณ์ที่เจอซ้ำ ๆ ในการเล่นเทนนิส
08:35
and that's that the ballลูกบอล doesn't bounceเด้ง
213
500000
2000
ที่ลูกเทนนิสไม่ได้กระดอน
08:37
with equalเท่ากัน probabilityความน่าจะเป็น over the courtศาล duringในระหว่าง the matchการจับคู่.
214
502000
2000
ด้วยความน่าจะเป็นเท่ากัน ทั้งสนาม ตลอดการแข่งขัน
08:39
If you're playingเล่น againstต่อต้าน a very good opponentคู่แข่ง,
215
504000
2000
ถ้าคุณกำลังแข่งกับคู่ต่อสู้ที่เก่งมาก
08:41
they mayอาจ distributeกระจาย it in that greenสีเขียว areaพื้นที่,
216
506000
2000
เขาอาจตีไปตกในบริเวณสีเขียว
08:43
whichที่ is the priorก่อน distributionการกระจาย,
217
508000
2000
ซึ่งเป็นการกระจายตัวหลัก
08:45
makingการทำ it hardยาก for you to returnกลับ.
218
510000
2000
ทำให้คุณตีโต้กลับได้ยาก
08:47
Now bothทั้งสอง these sourcesแหล่งที่มา of informationข้อมูล carryพกพา importantสำคัญ informationข้อมูล.
219
512000
2000
ตอนนี้คุณได้ข้อมูลสำคัญจากแหล่งข้อมูลทั้งสอง
08:49
And what Bayes'เบส์ ruleกฎ saysกล่าวว่า
220
514000
2000
และกฎของเบส์บอกให้
08:51
is that I should multiplyคูณ the numbersหมายเลข on the redสีแดง by the numbersหมายเลข on the greenสีเขียว
221
516000
3000
คูณตัวเลขในบริเวณสีแดง กับบริเวณสีเขียว
08:54
to get the numbersหมายเลข of the yellowสีเหลือง, whichที่ have the ellipsesวงรี,
222
519000
3000
จะได้ตัวเลขในบริเวณสีเหลือง ที่มีวงรีอยู่
08:57
and that's my beliefความเชื่อ.
223
522000
2000
และนั่นคือความเชื่อ
08:59
So it's the optimalดีที่สุด way of combiningรวม informationข้อมูล.
224
524000
3000
นั่นคือวิธีที่ดีที่สุดในการผสานข้อมูล
09:02
Now I wouldn'tจะไม่ tell you all this if it wasn'tก็ไม่ได้ that a fewน้อย yearsปี agoมาแล้ว,
225
527000
2000
ผมคงไม่เอาเรื่องทั้งหมดนี้มาเล่า
หากไม่ใช่เพราะ เมื่อไม่กี่ปีก่อน
09:04
we showedแสดงให้เห็นว่า this is exactlyอย่างแน่นอน what people do
226
529000
2000
เราได้แสดงให้เห็นว่า นี่เป็นสิ่งที่คนเราทำจริง ๆ
09:06
when they learnเรียน newใหม่ movementการเคลื่อนไหว skillsทักษะ.
227
531000
2000
เวลาเราเรียนรู้ทักษะการเคลื่อนที่ใหม่
09:08
And what it meansวิธี
228
533000
2000
ซึ่งหมายความว่า
09:10
is we really are Bayesianคชกรรม inferenceการอนุมาน machinesเครื่อง.
229
535000
2000
แท้จริงแล้ว เราเป็นเครื่องอนุมานเบเชียน
09:12
As we go around, we learnเรียน about statisticsสถิติ of the worldโลก and layปู that down,
230
537000
4000
ขณะดำรงชีวิต เราเรียนรู้สถิติของโลก และบันทึกจดจำไว้
09:16
but we alsoด้วย learnเรียน
231
541000
2000
แต่เรายังได้เรียนรู้
09:18
about how noisyดัง our ownด้วยตัวเอง sensoryประสาทสัมผัส apparatusอุปกรณ์ is,
232
543000
2000
ว่าอวัยวะรับสัมผัสของเรา มีสัญญาณรบกวนมากแค่ไหน
09:20
and then combineรวมกัน those
233
545000
2000
แล้วเราก็ผสานข้อมูลทั้งสอง
09:22
in a realจริง Bayesianคชกรรม way.
234
547000
2000
ด้วยวิธีแบบเบเชียน
09:24
Now a keyสำคัญ partส่วนหนึ่ง to the Bayesianคชกรรม is this partส่วนหนึ่ง of the formulaสูตร.
235
549000
3000
ส่วนสำคัญในสูตรเบเชียนคือส่วนนี้
09:27
And what this partส่วนหนึ่ง really saysกล่าวว่า
236
552000
2000
ซึ่งส่วนนี้บอกว่า
09:29
is I have to predictทำนาย the probabilityความน่าจะเป็น
237
554000
2000
ผมต้องทำนายความน่าจะเป็น
09:31
of differentต่าง sensoryประสาทสัมผัส feedbacksการตอบรับ
238
556000
2000
ของข้อมูลย้อนกลับจากประสาทสัมผัสต่าง ๆ
09:33
givenรับ my beliefsความเชื่อ.
239
558000
2000
ตามความเชื่อที่เรามี
09:35
So that really meansวิธี I have to make predictionsการคาดการณ์ of the futureอนาคต.
240
560000
3000
ซึ่งแปลว่า เราต้องทำนายอนาคต
09:38
And I want to convinceโน้มน้าวใจ you the brainสมอง does make predictionsการคาดการณ์
241
563000
2000
และผมอยากให้คุณเชื่อว่า สมองทำการทำนายจริง ๆ
09:40
of the sensoryประสาทสัมผัส feedbackข้อเสนอแนะ it's going to get.
242
565000
2000
ว่าจะได้ข้อมูลย้อนกลับจากประสาทสัมผัสแบบไหน
09:42
And moreoverยิ่งไปกว่านั้น, it profoundlyอย่างสุดซึ้ง changesการเปลี่ยนแปลง your perceptionsการรับรู้
243
567000
2000
และยิ่งไปกว่านั้น มันยังไปเปลี่ยนแปลง
การรับรู้ของคุณอย่างลึกซึ้ง
09:44
by what you do.
244
569000
2000
ด้วยสิ่งที่คุณทำ
09:46
And to do that, I'll tell you
245
571000
2000
เพื่อการนั้น ผมจะเล่าให้คุณฟังว่า
09:48
about how the brainสมอง dealsข้อเสนอ with sensoryประสาทสัมผัส inputอินพุต.
246
573000
2000
สมองจัดการกับข้อมูลเข้าจากประสาทรับรู้อย่างไร
09:50
So you sendส่ง a commandคำสั่ง out,
247
575000
3000
คุณส่งคำสั่งออกไป
09:53
you get sensoryประสาทสัมผัส feedbackข้อเสนอแนะ back,
248
578000
2000
คุณได้ข้อมูลตอบกลับจากประสาทรับรู้
09:55
and that transformationการแปลง is governedภายใต้การควบคุม
249
580000
2000
และการแปลงสภาพนั้นขึ้นกับ
09:57
by the physicsฟิสิกส์ of your bodyร่างกาย and your sensoryประสาทสัมผัส apparatusอุปกรณ์.
250
582000
3000
กายภาพของร่างกายคุณ กับอวัยวะรับสัมผัสของคุณ
10:00
But you can imagineจินตนาการ looking insideภายใน the brainสมอง.
251
585000
2000
แต่เราสามารถจินตนาการภาพภายในสมอง
10:02
And here'sนี่คือ insideภายใน the brainสมอง.
252
587000
2000
และนี่คือภายในสมอง
10:04
You mightอาจ have a little predictorทำนาย, a neuralประสาท simulatorจำลอง,
253
589000
2000
คุณอาจมีตัวทำนาย ตัวจำลองเชิงประสาท
10:06
of the physicsฟิสิกส์ of your bodyร่างกาย and your sensesความรู้สึก.
254
591000
2000
ของกายภาพของร่างกาย และประสาทสัมผัสของคุณ
10:08
So as you sendส่ง a movementการเคลื่อนไหว commandคำสั่ง down,
255
593000
2000
เมื่อคุณส่งคำสั่งเคลื่อนไหวลงมา
10:10
you tapแตะเบา ๆ a copyสำเนา of that off
256
595000
2000
ทำสำเนาแยกออกมา
10:12
and runวิ่ง it into your neuralประสาท simulatorจำลอง
257
597000
2000
และส่งเข้าตัวจำลองเชิงประสาท
10:14
to anticipateคาดหวัง the sensoryประสาทสัมผัส consequencesผลที่ตามมา of your actionsการปฏิบัติ.
258
599000
4000
ให้คาดการณ์ผลเชิงประสาทรับรู้ ที่จะตามมาจากการกระทำ
10:18
So as I shakeเขย่า this ketchupซอสมะเขือเทศ bottleขวด,
259
603000
2000
ขณะที่ผมเขย่าขวดซอสมะเขือเทศ
10:20
I get some trueจริง sensoryประสาทสัมผัส feedbackข้อเสนอแนะ as the functionฟังก์ชัน of time in the bottomด้านล่าง rowแถว.
260
605000
3000
ผมได้รับข้อมูลย้อนกลับจริงจากประสาทสัมผัสมาส่วนหนึ่ง
เทียบกับเวลา ในแถวล่าง
10:23
And if I've got a good predictorทำนาย, it predictsคาดการณ์ the sameเหมือนกัน thing.
261
608000
3000
และถ้าตัวทำนายของคุณดี มันก็จะทายได้ตรง
10:26
Well why would I botherตื๊อ doing that?
262
611000
2000
ทำไมเราต้องมานั่งทำอะไรพวกนี้ด้วย?
10:28
I'm going to get the sameเหมือนกัน feedbackข้อเสนอแนะ anywayอย่างไรก็ตาม.
263
613000
2000
ยังไงก็ได้ข้อมูลย้อนกลับเดียวกันนี้อยู่ดี
10:30
Well there's good reasonsเหตุผล.
264
615000
2000
มันมีเหตุผลดี ๆ อยู่
10:32
Imagineจินตนาการ, as I shakeเขย่า the ketchupซอสมะเขือเทศ bottleขวด,
265
617000
2000
ลองจินตนาการ ขณะผมกำลังเขย่าขวดซอสมะเขือเทศ
10:34
someoneบางคน very kindlyกรุณา comesมา up to me and tapsก๊อก it on the back for me.
266
619000
3000
มีคนใจดีมาช่วยผมเคาะก้นขวดให้อีก
10:37
Now I get an extraพิเศษ sourceแหล่ง of sensoryประสาทสัมผัส informationข้อมูล
267
622000
2000
ตอนนี้ เรามีข้อมูลจากประสาทสัมผัสเพิ่มขึ้นมา
10:39
dueครบกำหนด to that externalภายนอก actการกระทำ.
268
624000
2000
จากการกระทำภายนอก
10:41
So I get two sourcesแหล่งที่มา.
269
626000
2000
เรามีข้อมูลจากสองแหล่ง
10:43
I get you tappingแตะ on it, and I get me shakingฟะฟั่น it,
270
628000
3000
ผมมีคุณมาช่วยเคาะ และผมก็กำลังเขย่าขวดด้วย
10:46
but from my senses'ความรู้สึก pointจุด of viewดู,
271
631000
2000
แต่จากมุมมองของประสาทสัมผัสของผม
10:48
that is combinedรวม togetherด้วยกัน into one sourceแหล่ง of informationข้อมูล.
272
633000
3000
ทั้งสองส่วนจะถูกรวมเป็นแหล่งข้อมูลเดียว
10:51
Now there's good reasonเหตุผล to believe
273
636000
2000
มีเหตุผลที่ดีให้เราเชื่อ
10:53
that you would want to be ableสามารถ to distinguishเห็นความแตกต่าง externalภายนอก eventsเหตุการณ์ที่เกิดขึ้น from internalภายใน eventsเหตุการณ์ที่เกิดขึ้น.
274
638000
3000
ว่าทำไมเราถึงอยากจะแยกแยะเหตุการณ์ภายนอก
จากเหตุการณ์ภายในให้ได้
10:56
Because externalภายนอก eventsเหตุการณ์ที่เกิดขึ้น are actuallyแท้จริง much more behaviorallyพฤติกรรม relevantที่เกี่ยวข้อง
275
641000
3000
เพราะเหตุการณ์ภายนอกจริง ๆ แล้วเกี่ยวข้องในเชิง
พฤติกรรมมากกว่า
10:59
than feelingความรู้สึก everything that's going on insideภายใน my bodyร่างกาย.
276
644000
3000
การรู้สึกถึงสิ่งต่าง ๆ ที่เกิดขึ้นภายในร่างกายอย่างมาก
11:02
So one way to reconstructบูรณะ that
277
647000
2000
วิธีหนึ่งที่ทำได้คือ
11:04
is to compareเปรียบเทียบ the predictionคาดการณ์ --
278
649000
2000
เปรียบเทียบตัวทำนาย
11:06
whichที่ is only basedซึ่งเป็นรากฐาน on your movementการเคลื่อนไหว commandsคำสั่ง --
279
651000
2000
ซึ่งอิงจากคำสั่งเคลื่อนไหว
11:08
with the realityความจริง.
280
653000
2000
กับความเป็นจริง
11:10
Any discrepancyความคลาดเคลื่อน should hopefullyหวังว่า be externalภายนอก.
281
655000
3000
ส่วนที่ต่างกันควรจะต้องมาจากภายนอก
11:13
So as I go around the worldโลก,
282
658000
2000
ขณะที่ผมท่องไปทั่วโลก
11:15
I'm makingการทำ predictionsการคาดการณ์ of what I should get, subtractingการลบ them off.
283
660000
3000
ผมก็ทำนายไปด้วย ว่าผมควรรู้สึกอย่างไร แล้วลบมันออก
11:18
Everything left over is externalภายนอก to me.
284
663000
2000
ส่วนที่เหลือทั้งหมด คือสิ่งที่มาจากภายนอกตัวผม
11:20
What evidenceหลักฐาน is there for this?
285
665000
2000
มีหลักฐานอะไรมาสนับสนุนเรื่องนี้บ้าง
11:22
Well there's one very clearชัดเจน exampleตัวอย่าง
286
667000
2000
มีตัวอย่างที่ชัดเจนอันหนึ่ง
11:24
where a sensationความรู้สึก generatedสร้าง by myselfตนเอง feelsรู้สึก very differentต่าง
287
669000
2000
ที่ความรู้สึกที่เราสร้างต่างไปจาก
11:26
then if generatedสร้าง by anotherอื่น personคน.
288
671000
2000
ความรู้สึกที่คนอื่นสร้าง
11:28
And so we decidedตัดสินใจ the mostมากที่สุด obviousชัดเจน placeสถานที่ to startเริ่มต้น
289
673000
2000
เราจึงตัดสินใจว่าควรต้องเริ่มต้นที่
11:30
was with ticklingการกระตุ้น.
290
675000
2000
การจั๊กจี้
11:32
It's been knownที่รู้จักกัน for a long time, you can't tickleจี้ yourselfด้วยตัวคุณเอง
291
677000
2000
เรารู้กันมานมนานแล้วว่า เราจั๊กจี้ตัวเองไม่ได้
11:34
as well as other people can.
292
679000
2000
ต้องเป็นคนอื่นทำ
11:36
But it hasn'tไม่ได้ really been shownแสดงให้เห็นว่า, it's because you have a neuralประสาท simulatorจำลอง,
293
681000
3000
แต่ยังไม่เคยมีใครแสดงได้ว่า มันเป็นเพราะเรามี
ตัวจำลองเชิงประสาท
11:39
simulatingจำลอง your ownด้วยตัวเอง bodyร่างกาย
294
684000
2000
จำลองร่างกายขึ้นมา
11:41
and subtractingการลบ off that senseความรู้สึก.
295
686000
2000
แล้วหักลบความรู้สึกนั้นออก
11:43
So we can bringนำมาซึ่ง the experimentsการทดลอง of the 21stเซนต์ centuryศตวรรษ
296
688000
3000
เราสามารถนำการทดลองยุคศตวรรษที่ 21
11:46
by applyingการประยุกต์ใช้ roboticหุ่นยนต์ technologiesเทคโนโลยี to this problemปัญหา.
297
691000
3000
ซึ่งใช้เทคโนโลยีหุ่นยนต์ มาตอบปัญหานี้
11:49
And in effectผล, what we have is some sortประเภท of stickติด in one handมือ attachedแนบมาด้วย to a robotหุ่นยนต์,
298
694000
3000
ในมือข้างหนึ่งให้ถือแท่ง ซึ่งเชื่อมกับหุ่นยนต์
11:52
and they're going to moveย้าย that back and forwardข้างหน้า.
299
697000
2000
และให้พวกเขาแกว่งไปมา
11:54
And then we're going to trackลู่ that with a computerคอมพิวเตอร์
300
699000
2000
และเราใช้คอมพิวเตอร์ติดตาม
11:56
and use it to controlควบคุม anotherอื่น robotหุ่นยนต์,
301
701000
2000
และใช้ข้อมูลเอาไปควบคุมหุ่นอีกตัว
11:58
whichที่ is going to tickleจี้ theirของพวกเขา palmปาล์ม with anotherอื่น stickติด.
302
703000
2000
ให้จั๊กจี้ฝ่ามือของพวกเขาด้วยแท่งอีกแท่ง
12:00
And then we're going to askถาม them to rateอัตรา a bunchพวง of things
303
705000
2000
แล้วเราก็ให้พวกเขาประเมินค่าระดับต่าง ๆ
12:02
includingรวมไปถึง ticklishnessความจั๊กจี้.
304
707000
2000
รวมถึงความจั๊กจี้
12:04
I'll showแสดง you just one partส่วนหนึ่ง of our studyศึกษา.
305
709000
2000
ผมจะให้คุณชมเพียงส่วนหนึ่ง ของการวิจัยของพวกเรา
12:06
And here I've takenยึด away the robotsหุ่นยนต์,
306
711000
2000
ตรงนี้ผมเอารูปหุ่นยนต์ออกไป
12:08
but basicallyเป็นพื้น people moveย้าย with theirของพวกเขา right armแขน sinusoidallysinusoidally back and forwardข้างหน้า.
307
713000
3000
คนขยับแขนขวาไปมาเป็นคลื่น
12:11
And we replayเล่นใหม่ that to the other handมือ with a time delayความล่าช้า.
308
716000
3000
แล้วเราขยับแท่งตามนั้น บนมืออีกข้าง โดยมีการหน่วงเวลา
12:14
Eitherทั้ง no time delayความล่าช้า,
309
719000
2000
อาจไม่หน่วงเวลาเลย
12:16
in whichที่ caseกรณี lightเบา would just tickleจี้ your palmปาล์ม,
310
721000
2000
ซึ่งก็เหมือนคุณจั๊กจี้มือตัวเอง
12:18
or with a time delayความล่าช้า of two-tenthsสิบสอง of three-tenthsสามสิบ of a secondที่สอง.
311
723000
4000
หรือมีการหน่วงเวลาไป 0.1, 0.2, หรือ 0.3 วินาที
12:22
So the importantสำคัญ pointจุด here
312
727000
2000
ประเด็นสำคัญคือ
12:24
is the right handมือ always does the sameเหมือนกัน things -- sinusoidalซายน์ movementการเคลื่อนไหว.
313
729000
3000
มือขวาเคลื่อนเหมือนเดิมตลอด เป็นคลื่น
12:27
The left handมือ always is the sameเหมือนกัน and putsทำให้ sinusoidalซายน์ tickleจี้.
314
732000
3000
มือซ้ายก็ทำเหมือนเดิมตลอด คือถูกจั๊กจี้เป็นคลื่น
12:30
All we're playingเล่น with is a tempoจังหวะ causalityเวรกรรม.
315
735000
2000
สิ่งที่เราเล่นอยู่คือแค่ ลำดับจังหวะเหตุ-ผล
12:32
And as we go from naughtความล้มเหลว to 0.1 secondที่สอง,
316
737000
2000
ถ้าเราปรับจากศูนย์ไปเป็น 0.1 วินาที
12:34
it becomesกลายเป็น more ticklishจั๊กจี้.
317
739000
2000
จะทำให้รู้สึกจั๊กจี้มากขึ้น
12:36
As you go from 0.1 to 0.2,
318
741000
2000
จาก 0.1 ไป 0.2
12:38
it becomesกลายเป็น more ticklishจั๊กจี้ at the endปลาย.
319
743000
2000
ก็ยิ่งจั๊กจี้มากขึ้นไปเรื่อย ๆ
12:40
And by 0.2 of a secondที่สอง,
320
745000
2000
และที่ 0.2 วินาที
12:42
it's equivalentlyเท่า ticklishจั๊กจี้
321
747000
2000
จะจั๊กจี้เท่ากับ
12:44
to the robotหุ่นยนต์ that just tickledสุข you withoutไม่มี you doing anything.
322
749000
2000
ที่หุ่นยนต์จั๊กจี้ โดยที่คุณไม่ได้ทำอะไร
12:46
So whateverอะไรก็ตาม is responsibleรับผิดชอบ for this cancellationการยกเลิก
323
751000
2000
ดังนั้นอะไรก็ตามที่ทำให้เกิดการหักล้างนี้ขึ้น
12:48
is extremelyอย่างมาก tightlyอย่างแน่นหนา coupledควบคู่ with tempoจังหวะ causalityเวรกรรม.
324
753000
3000
ต้องสัมพันธ์แนบแน่นกับ ลำดับจังหวะเหตุ-ผล
12:51
And basedซึ่งเป็นรากฐาน on this illustrationภาพประกอบ, we really convincedมั่นใจ ourselvesตัวเรา in the fieldสนาม
325
756000
3000
และจากตัวอย่างนี้ ทำให้พวกเราในสาขานี้เชื่อว่า
12:54
that the brain'sสมอง makingการทำ preciseแม่นยำ predictionsการคาดการณ์
326
759000
2000
สมองทำการทำนายที่แม่นยำ
12:56
and subtractingการลบ them off from the sensationsความรู้สึก.
327
761000
3000
และเอาไปหักลบจากความรู้สึก
12:59
Now I have to admitยอมรับ, these are the worstแย่ที่สุด studiesการศึกษา my labห้องปฏิบัติการ has ever runวิ่ง.
328
764000
3000
ผมต้องยอมรับว่า นี่เป็นงานวิจัยที่แย่ทีสุดที่แล็บผมเคยทำมา
13:02
Because the tickleจี้ sensationความรู้สึก on the palmปาล์ม comesมา and goesไป,
329
767000
2000
เพราะว่าความรู้สึกจั๊กจี้ที่มือ มาแล้วก็ไป
13:04
you need largeใหญ่ numbersหมายเลข of subjectsอาสาสมัคร
330
769000
2000
ต้องใช้ผู้ทดลองจำนวนมาก
13:06
with these starsดาว makingการทำ them significantสำคัญ.
331
771000
2000
กับดอกจันเหล่านี้ เพื่อทำให้ค่ามีนัยสำคัญ
13:08
So we were looking for a much more objectiveวัตถุประสงค์ way
332
773000
2000
เราจึงมองหาวิธีที่เป็นวัตถุวิสัยมากกว่านี้
13:10
to assessประเมินผล this phenomenaปรากฏการณ์.
333
775000
2000
ที่จะเข้าถึงปรากฏการณ์นี้
13:12
And in the interveningที่แทรกแซง yearsปี I had two daughtersลูกสาว.
334
777000
2000
ในระหว่างช่วงนั้น ผมมีลูกสาวสองคน
13:14
And one thing you noticeแจ้งให้ทราบ about childrenเด็ก ๆ in backseatsbackseats of carsรถ on long journeysการเดินทาง,
335
779000
3000
สิ่งหนึ่งที่สังเกตได้ ขณะเด็ก ๆ นั่งเบาะหลังรถ
เวลาเดินทางไกล ๆ
13:17
they get into fightsการต่อสู้ --
336
782000
2000
เด็ก ๆ จะทะเลาะกัน
13:19
whichที่ startedเริ่มต้น with one of them doing something to the other, the other retaliatingตอบโต้.
337
784000
3000
คนหนึ่งจะทำอะไรสักอย่างกับอีกคน แล้วอีกคนก็เอาคืน
13:22
It quicklyอย่างรวดเร็ว escalatesescalates.
338
787000
2000
ทำกันแรงขึ้นอย่างรวดเร็ว
13:24
And childrenเด็ก ๆ tendมีแนวโน้ม to get into fightsการต่อสู้ whichที่ escalateบานปลาย in termsเงื่อนไข of forceบังคับ.
339
789000
3000
เด็ก ๆ มักจะทะเลาะกัน และใช้กำลังกันแรงขึ้น
13:27
Now when I screamedกรีดร้อง at my childrenเด็ก ๆ to stop,
340
792000
2000
พอผมร้องบอกให้เด็ก ๆ หยุด
13:29
sometimesบางครั้ง they would bothทั้งสอง say to me
341
794000
2000
บางทีเด็ก ๆ ก็ต่างบอกว่า
13:31
the other personคน hitตี them harderยาก.
342
796000
3000
อีกฝ่ายตีแรงกว่าก่อน
13:34
Now I happenเกิดขึ้น to know my childrenเด็ก ๆ don't lieโกหก,
343
799000
2000
เผอิญผมทราบว่าลูกไม่โกหก
13:36
so I thought, as a neuroscientistประสาทวิทยา,
344
801000
2000
ผมจึงคิด ในฐานะนักประสาทวิทยาศาสตร์
13:38
it was importantสำคัญ how I could explainอธิบาย
345
803000
2000
เป็นเรื่องสำคัญที่จะอธิบายว่า
13:40
how they were tellingบอก inconsistentไม่แน่นอน truthsความจริง.
346
805000
2000
ความจริงจากทั้งสองคนทำไมจึงขัดกัน
13:42
And we hypothesizeสมมติฐาน basedซึ่งเป็นรากฐาน on the ticklingการกระตุ้น studyศึกษา
347
807000
2000
เราตั้งสมมติฐานโดยอิงจากงานวิจัยจั๊กจี้
13:44
that when one childเด็ก hitsเพลงฮิต anotherอื่น,
348
809000
2000
ว่าเมื่อเด็กไปตีอีกคน
13:46
they generateผลิต the movementการเคลื่อนไหว commandคำสั่ง.
349
811000
2000
เขาสร้างคำสั่งเคลื่อนที่
13:48
They predictทำนาย the sensoryประสาทสัมผัส consequencesผลที่ตามมา and subtractลบออก it off.
350
813000
3000
คนตีจะทำนายผลการรับรู้ที่จะตามมา และหักลบส่วนนั้นออก
13:51
So they actuallyแท้จริง think they'veพวกเขาได้ hitตี the personคน lessน้อยกว่า hardยาก than they have --
351
816000
2000
ดังนั้น เด็กที่ตีจึงคิดว่าตัวเองตีเบากว่าที่ได้ตีไปจริง ๆ
13:53
ratherค่อนข้าง like the ticklingการกระตุ้น.
352
818000
2000
คล้าย ๆ กับการจั๊กจี้
13:55
Whereasแต่ทว่า the passiveอยู่เฉยๆ recipientผู้รับ
353
820000
2000
ในขณะที่คนถูกตี
13:57
doesn't make the predictionคาดการณ์, feelsรู้สึก the fullเต็ม blowระเบิด.
354
822000
2000
ไม่ได้สร้างคำทำนายไว้ จึงรู้สึกถูกตีเต็ม ๆ
13:59
So if they retaliateตอบโต้ with the sameเหมือนกัน forceบังคับ,
355
824000
2000
ถ้าเขาตีคืน ด้วยแรงที่เท่ากัน
14:01
the first personคน will think it's been escalatedเพิ่มขึ้น.
356
826000
2000
คนแรกจะคิดว่าถูกตีแรงขึ้น
14:03
So we decidedตัดสินใจ to testทดสอบ this in the labห้องปฏิบัติการ.
357
828000
2000
เราจึงตัดสินใจจะทดลองเรื่องนี้ในแล็บ
14:05
(Laughterเสียงหัวเราะ)
358
830000
3000
(เสียงหัวเราะ)
14:08
Now we don't work with childrenเด็ก ๆ, we don't work with hittingกดปุ่ม,
359
833000
2000
เราไม่ได้ทดลองกับเด็ก เราไม่ได้ใช้การตี
14:10
but the conceptแนวคิด is identicalเหมือนกัน.
360
835000
2000
แต่หลักคิดก็เหมือนกัน
14:12
We bringนำมาซึ่ง in two adultsผู้ใหญ่. We tell them they're going to playเล่น a gameเกม.
361
837000
3000
เราเอาผู้ใหญ่มาสองคน บอกว่าจะให้เล่นเกม
14:15
And so here'sนี่คือ playerผู้เล่น one and playerผู้เล่น two sittingนั่ง oppositeตรงข้าม to eachแต่ละ other.
362
840000
2000
มีผู้เล่นหนึ่ง และผู้เล่นสอง นั่งประจันหน้ากัน
14:17
And the gameเกม is very simpleง่าย.
363
842000
2000
เกมก็เรียบง่ายมาก
14:19
We startedเริ่มต้น with a motorเครื่องยนต์
364
844000
2000
เราเริ่มจากมอเตอร์
14:21
with a little leverคันโยก, a little forceบังคับ transfusertransfuser.
365
846000
2000
ที่มีคานงัดอันเล็ก ๆ เป็นตัวส่งแรง
14:23
And we use this motorเครื่องยนต์ to applyใช้ forceบังคับ down to playerผู้เล่น one'sหนึ่งคือ fingersนิ้วมือ
366
848000
2000
เราใช้มอเตอร์นี้ ออกแรงกดนิ้วผู้เล่น
14:25
for threeสาม secondsวินาที and then it stopsหยุด.
367
850000
3000
นานสามวินาที แล้วหยุด
14:28
And that player'sผู้เล่น been told, rememberจำ the experienceประสบการณ์ of that forceบังคับ
368
853000
3000
เราบอกให้ผู้เล่นจำความรู้สึกที่ถูกแรงกด
14:31
and use your other fingerนิ้ว
369
856000
2000
แล้วใช้อีกนิ้ว
14:33
to applyใช้ the sameเหมือนกัน forceบังคับ
370
858000
2000
ออกแรงเท่ากัน
14:35
down to the other subject'sเรื่อง fingerนิ้ว throughตลอด a forceบังคับ transfusertransfuser -- and they do that.
371
860000
3000
กดนิ้วผู้เล่นอีกคน ผ่านเครื่องส่งแรง และพวกเขาทำตามนั้น
14:38
And playerผู้เล่น two'sสอง been told, rememberจำ the experienceประสบการณ์ of that forceบังคับ.
372
863000
3000
และเราบอกผู้เล่นสองให้จดจำความรู้สึกของแรงกด
14:41
Use your other handมือ to applyใช้ the forceบังคับ back down.
373
866000
3000
ใช้มืออีกข้างออกแรงกดกลับไป
14:44
And so they take it in turnsผลัดกัน
374
869000
2000
ให้สองคนสลับกัน
14:46
to applyใช้ the forceบังคับ they'veพวกเขาได้ just experiencedมีประสบการณ์ back and forwardข้างหน้า.
375
871000
2000
ออกแรงตามที่รู้สึก กลับไปกลับมา
14:48
But criticallyฉกรรจ์,
376
873000
2000
ที่สำคัญคือ
14:50
they're briefedฟังการบรรยายสรุป about the rulesกฎระเบียบ of the gameเกม in separateแยก roomsห้องพัก.
377
875000
3000
สองคนนี้ฟังกฎของเกมตอนอยู่คนละห้องกัน
14:53
So they don't know the rulesกฎระเบียบ the other person'sบุคคล playingเล่น by.
378
878000
2000
พวกเขาไม่รู้กฎที่อีกฝ่ายต้องทำตาม
14:55
And what we'veเราได้ measuredวัด
379
880000
2000
และสิ่งที่เราวัดคือ
14:57
is the forceบังคับ as a functionฟังก์ชัน of termsเงื่อนไข.
380
882000
2000
แรงกดในแต่ละรอบ
14:59
And if we look at what we startเริ่มต้น with,
381
884000
2000
และถ้าเราดูที่แรงตอนเริ่ม
15:01
a quarterย่าน of a Newtonนิวตัน there, a numberจำนวน of turnsผลัดกัน,
382
886000
2000
หนึ่งในสี่นิวตันตรงนี้ จำนวนรอบ
15:03
perfectสมบูรณ์ would be that redสีแดง lineเส้น.
383
888000
2000
อุดมคติคือเส้นสีแดง
15:05
And what we see in all pairsคู่ of subjectsอาสาสมัคร is this --
384
890000
3000
สิ่งที่เราเห็นจากผู้ทดลองทุกคู่คือ
15:08
a 70 percentเปอร์เซ็นต์ escalationการเพิ่ม in forceบังคับ
385
893000
2000
แรงกดเพิ่มขึ้น 70%
15:10
on eachแต่ละ go.
386
895000
2000
ในแต่ละรอบ
15:12
So it really suggestsแสดงให้เห็น, when you're doing this --
387
897000
2000
มันจึงชี้ว่า เมื่อเรากำลังกด
15:14
basedซึ่งเป็นรากฐาน on this studyศึกษา and othersคนอื่น ๆ we'veเราได้ doneเสร็จแล้ว --
388
899000
2000
โดยอิงจากงานวิจัยนี้ และชิ้นอื่น ๆ ที่เราได้ทำ
15:16
that the brainสมอง is cancelingยกเลิก the sensoryประสาทสัมผัส consequencesผลที่ตามมา
389
901000
2000
สมองจะหักล้างผลการรับรู้ที่ตามมา
15:18
and underestimatingประเมิน the forceบังคับ it's producingการผลิต.
390
903000
2000
และประมาณแรงที่ออกต่ำกว่าค่าจริง
15:20
So it re-showsแสดงให้เห็นอีกครั้ง the brainสมอง makesยี่ห้อ predictionsการคาดการณ์
391
905000
2000
งานวิจัยนี้จึงแสดงให้เห็นอีกครั้งว่า สมองทำการทำนาย
15:22
and fundamentallyลึกซึ้ง changesการเปลี่ยนแปลง the preceptsศีล.
392
907000
3000
และปรับเปลี่ยนกฎไปถึงรากฐาน
15:25
So we'veเราได้ madeทำ inferencesการหาข้อสรุป, we'veเราได้ doneเสร็จแล้ว predictionsการคาดการณ์,
393
910000
3000
เราทำการอนุมาน ทำการทำนาย
15:28
now we have to generateผลิต actionsการปฏิบัติ.
394
913000
2000
ตอนนี้เราต้องลงมือกระทำ
15:30
And what Bayes'เบส์ ruleกฎ saysกล่าวว่า is, givenรับ my beliefsความเชื่อ,
395
915000
2000
และสิ่งที่กฎของเบส์กล่าวไว้คือ อิงจากความเชื่อ
15:32
the actionการกระทำ should in some senseความรู้สึก be optimalดีที่สุด.
396
917000
2000
การกระทำควรเหมาะสมที่สุดในบางแง่
15:34
But we'veเราได้ got a problemปัญหา.
397
919000
2000
แต่เรามีปัญหา
15:36
Tasksงาน are symbolicเป็นสัญลักษณ์ -- I want to drinkดื่ม, I want to danceเต้นรำ --
398
921000
3000
ภารกิจเป็นเชิงสัญลักษณ์ เราอยากดื่ม เราอยากเต้น
15:39
but the movementการเคลื่อนไหว systemระบบ has to contractสัญญา 600 musclesกล้ามเนื้อ
399
924000
2000
แต่ระบบการเคลื่อนไหวต้องหดกล้ามเนื้อ 600 มัด
15:41
in a particularโดยเฉพาะ sequenceลำดับ.
400
926000
2000
ตามลำดับที่ถูกต้อง
15:43
And there's a bigใหญ่ gapช่องว่าง
401
928000
2000
และยังมีช่องว่างเบ้อเร่อ
15:45
betweenระหว่าง the taskงาน and the movementการเคลื่อนไหว systemระบบ.
402
930000
2000
ระหว่างภารกิจ กับระบบการเคลื่อนไหว
15:47
So it could be bridgedสะพาน in infinitelyเพียบ manyจำนวนมาก differentต่าง waysวิธี.
403
932000
2000
ซึ่งอาจเชื่อมกันได้โดยวิธีที่แตกต่างกัน มากมายนับไม่ถ้วน
15:49
So think about just a pointจุด to pointจุด movementการเคลื่อนไหว.
404
934000
2000
ลองคิดถึงแค่การเคลื่อนที่จากจุดหนึ่งไปอีกจุด
15:51
I could chooseเลือก these two pathsเส้นทาง
405
936000
2000
ผมสามารถเลือกสองเส้นทางนี้
15:53
out of an infiniteอนันต์ numberจำนวน of pathsเส้นทาง.
406
938000
2000
จากจำนวนเส้นทางเป็นอนันต์
15:55
Havingมี chosenได้รับการแต่งตั้ง a particularโดยเฉพาะ pathเส้นทาง,
407
940000
2000
ถึงได้เลือกมาแล้วหนึ่งเส้นทาง
15:57
I can holdถือ my handมือ on that pathเส้นทาง
408
942000
2000
ผมก็สามารถเคลื่อนมือไปตามทาง
15:59
as infinitelyเพียบ manyจำนวนมาก differentต่าง jointร่วมกัน configurationsการกำหนดค่า.
409
944000
2000
ด้วยรูปแบบข้อต่อที่แตกต่างกันเป็นอนันต์
16:01
And I can holdถือ my armแขน in a particularโดยเฉพาะ jointร่วมกัน configurationองค์ประกอบ
410
946000
2000
และผมยังสามารถจัดแขน ด้วยรูปแบบข้อต่อหนึ่ง
16:03
eitherทั้ง very stiffแข็ง or very relaxedผ่อนคลาย.
411
948000
2000
ได้ทั้งแบบเกร็งมาก ๆ หรือปล่อยสบาย ๆ
16:05
So I have a hugeใหญ่ amountจำนวน of choiceทางเลือก to make.
412
950000
3000
ดังนั้นผมจึงมีสิ่งที่ต้องเลือกมหาศาล
16:08
Now it turnsผลัดกัน out, we are extremelyอย่างมาก stereotypicalโปรเฟสเซอร์.
413
953000
3000
ปรากฏว่าพวกเราเหมือนกันมาก
16:11
We all moveย้าย the sameเหมือนกัน way prettyน่ารัก much.
414
956000
3000
เราทุกคนขยับเคลื่อนไหวด้วยรูปแบบเดียวกัน
16:14
And so it turnsผลัดกัน out we're so stereotypicalโปรเฟสเซอร์,
415
959000
2000
และพวกเราเหมือนกันมาก
16:16
our brainsสมอง have got dedicatedทุ่มเท neuralประสาท circuitryวงจร
416
961000
2000
สมองมีวงจรประสาทเฉพาะกิจ
16:18
to decodeถอดรหัส this stereotypingเวส.
417
963000
2000
เพื่อถอดรหัสความเหมือนนี้
16:20
So if I take some dotsจุด
418
965000
2000
ถ้าเรามีจุดอยู่จำนวนหนึ่ง
16:22
and setชุด them in motionการเคลื่อนไหว with biologicalชีวภาพ motionการเคลื่อนไหว,
419
967000
3000
แล้วเราทำให้จุดพวกนี้ขยับ คล้ายกับสิ่งมีชีวิต
16:25
your brain'sสมอง circuitryวงจร would understandเข้าใจ instantlyทันที what's going on.
420
970000
3000
วงจรในสมองจะเข้าใจทันทีว่ากำลังเกิดอะไรขึ้น
16:28
Now this is a bunchพวง of dotsจุด movingการเคลื่อนย้าย.
421
973000
2000
แค่จุดกลุ่มหนึ่งเคลื่อนที่
16:30
You will know what this personคน is doing,
422
975000
3000
คุณรู้ได้ว่าคนคนนี้กำลังทำอะไร
16:33
whetherว่า happyมีความสุข, sadเสียใจ, oldเก่า, youngหนุ่มสาว -- a hugeใหญ่ amountจำนวน of informationข้อมูล.
423
978000
3000
ดีใจ เสียใจ แก่ เด็ก ข้อมูลมหาศาล
16:36
If these dotsจุด were carsรถ going on a racingการแข่งรถ circuitวงจรไฟฟ้า,
424
981000
2000
ถ้าจุดพวกนี้เป็นรถที่กำลังวิ่งในสนามแข่ง
16:38
you would have absolutelyอย่างแน่นอน no ideaความคิด what's going on.
425
983000
3000
คุณไม่มีทางดูออกเลยว่ากำลังมีอะไรเกิดขึ้น
16:41
So why is it
426
986000
2000
แล้วทำไม
16:43
that we moveย้าย the particularโดยเฉพาะ waysวิธี we do?
427
988000
2000
เราจึงเคลื่อนไหวในรูปแบบเฉพาะที่เราทำอยู่
16:45
Well let's think about what really happensที่เกิดขึ้น.
428
990000
2000
ลองคิดดูว่าจริง ๆ มีอะไรเกิดขึ้น
16:47
Maybe we don't all quiteทีเดียว moveย้าย the sameเหมือนกัน way.
429
992000
3000
บางทีเราอาจจะไม่ได้เคลื่อนไหวเหมือนกันขนาดนั้น
16:50
Maybe there's variationการเปลี่ยนแปลง in the populationประชากร.
430
995000
2000
บางทีอาจจะมีความแปรผันในหมู่ประชากร
16:52
And maybe those who moveย้าย better than othersคนอื่น ๆ
431
997000
2000
และบางทีคนที่เคลื่อนไหวได้ดีกว่าคนอื่น ๆ
16:54
have got more chanceโอกาส of gettingได้รับ theirของพวกเขา childrenเด็ก ๆ into the nextต่อไป generationรุ่น.
432
999000
2000
อาจจะมีโอกาสมีลูกหลานเป็นรุ่นต่อ ๆ ไปสูงกว่า
16:56
So in evolutionaryวิวัฒนาการ scalesตาชั่ง, movementsการเคลื่อนไหว get better.
433
1001000
3000
ในระดับวิวัฒนาการ การเคลื่อนไหวดีขึ้นขึ้นเรื่อย ๆ
16:59
And perhapsบางที in life, movementsการเคลื่อนไหว get better throughตลอด learningการเรียนรู้.
434
1004000
3000
และอาจจะในช่วงชีวิต เราเคลื่อนไหวได้ดีขึ้น ผ่านการเรียนรู้
17:02
So what is it about a movementการเคลื่อนไหว whichที่ is good or badไม่ดี?
435
1007000
2000
แล้วการเคลื่อนไหวที่ดีกับไม่ดีมันเป็นอย่างไร
17:04
Imagineจินตนาการ I want to interceptตัด this ballลูกบอล.
436
1009000
2000
ลองจินตนาการว่า คุณต้องการคว้าจับลูกบอลนี้
17:06
Here are two possibleเป็นไปได้ pathsเส้นทาง to that ballลูกบอล.
437
1011000
3000
มีสองเส้นทางไปถึงลูกบอล
17:09
Well if I chooseเลือก the left-handมือซ้าย pathเส้นทาง,
438
1014000
2000
ถ้าผมเลือกเส้นทางซ้ายมือ
17:11
I can work out the forcesกองกำลัง requiredจำเป็นต้องใช้
439
1016000
2000
ผมสามารถคำนวณหาแรงที่ต้องใช้
17:13
in one of my musclesกล้ามเนื้อ as a functionฟังก์ชัน of time.
440
1018000
2000
ในกล้ามเนื้อมัดหนึ่ง เทียบกับเวลา
17:15
But there's noiseสัญญาณรบกวน addedที่เพิ่ม to this.
441
1020000
2000
แต่มันมีสัญญาณรบกวนแทรกเข้ามา
17:17
So what I actuallyแท้จริง get, basedซึ่งเป็นรากฐาน on this lovelyน่ารัก, smoothเรียบ, desiredต้องการ forceบังคับ,
442
1022000
3000
ดังนั้นสิ่งที่ผมได้มาจริง ๆ โดยอิงจากแรงที่สวยงาม
เป็นระเบียบ พึงปรารถนานี้
17:20
is a very noisyดัง versionรุ่น.
443
1025000
2000
คือชุดข้อมูลที่มีสัญญาณรบกวนสูงมาก
17:22
So if I pickเลือก the sameเหมือนกัน commandคำสั่ง throughตลอด manyจำนวนมาก timesครั้ง,
444
1027000
3000
ถ้าผมเลือกใช้คำสั่งเดิมหลาย ๆ ครั้ง
17:25
I will get a differentต่าง noisyดัง versionรุ่น eachแต่ละ time, because noiseสัญญาณรบกวน changesการเปลี่ยนแปลง eachแต่ละ time.
445
1030000
3000
ผมจะได้ชุดข้อมูล ที่มีสัญญาณรบกวนต่างกันไป ในแต่ละครั้ง
เพราะมันเปลี่ยนไปทุกครั้ง
17:28
So what I can showแสดง you here
446
1033000
2000
ผมแสดงให้คุณเห็นได้ว่า
17:30
is how the variabilityความแปรปรวน of the movementการเคลื่อนไหว will evolveคาย
447
1035000
2000
ความแปรผันของการเคลื่อนไหวจะแปรเปลี่ยนไปอย่างไร
17:32
if I chooseเลือก that way.
448
1037000
2000
ถ้าผมเลือกวิธีนี้
17:34
If I chooseเลือก a differentต่าง way of movingการเคลื่อนย้าย -- on the right for exampleตัวอย่าง --
449
1039000
3000
ถ้าผมเลือกวีธีเคลื่อนไหวอีกวิธี เช่นที่อยู่ทางขวา
17:37
then I'll have a differentต่าง commandคำสั่ง, differentต่าง noiseสัญญาณรบกวน,
450
1042000
2000
ผมจะมีคำสั่งที่ต่างไป สัญญาณรบกวนที่ต่างไป
17:39
playingเล่น throughตลอด a noisyดัง systemระบบ, very complicatedซับซ้อน.
451
1044000
3000
เล่นผ่านระบบสัญญาณรบกวน ยุ่งยากมาก
17:42
All we can be sure of is the variabilityความแปรปรวน will be differentต่าง.
452
1047000
3000
เรามั่นใจได้แค่ว่า การแปรผันจะต่างไป
17:45
If I moveย้าย in this particularโดยเฉพาะ way,
453
1050000
2000
ถ้าผมเคลื่อนไหวแบบนี้
17:47
I endปลาย up with a smallerที่มีขนาดเล็ก variabilityความแปรปรวน acrossข้าม manyจำนวนมาก movementsการเคลื่อนไหว.
454
1052000
3000
แล้วได้การแปรผันต่ำกว่า เมื่อเคลื่อนไหวไปหลาย ๆ ครั้ง
17:50
So if I have to chooseเลือก betweenระหว่าง those two,
455
1055000
2000
ถ้าผมต้องเลือกระหว่างสองวิธีนี้
17:52
I would chooseเลือก the right one because it's lessน้อยกว่า variableตัวแปร.
456
1057000
2000
ผมก็จะเลือกแบบขวา เพราะการแปรผันมันต่ำกว่า
17:54
And the fundamentalพื้นฐาน ideaความคิด
457
1059000
2000
และแนวคิดพื้นฐานก็คือ
17:56
is you want to planวางแผน your movementsการเคลื่อนไหว
458
1061000
2000
คุณต้องการวางแผนให้การเคลื่อนไหว
17:58
so as to minimizeลด the negativeเชิงลบ consequenceผลพวง of the noiseสัญญาณรบกวน.
459
1063000
3000
มีผลกระทบเชิงลบจากสัญญาณรบกวนต่ำที่สุด
18:01
And one intuitionปรีชา to get
460
1066000
2000
และสามัญสำนึกหนึ่งที่ต้องเข้าใจคือ
18:03
is actuallyแท้จริง the amountจำนวน of noiseสัญญาณรบกวน or variabilityความแปรปรวน I showแสดง here
461
1068000
2000
จริง ๆ แล้วขนาดของสัญญาณรบกวน หรือการแปรผัน ที่ผมแสดงตรงนี้
18:05
getsได้รับ biggerที่ใหญ่กว่า as the forceบังคับ getsได้รับ biggerที่ใหญ่กว่า.
462
1070000
2000
เพิ่มขึ้นตามแรงที่ใช้
18:07
So you want to avoidหลีกเลี่ยง bigใหญ่ forcesกองกำลัง as one principleหลัก.
463
1072000
3000
ดังนั้นคุณควรเลี่ยงอย่าใช้แรงมาก ๆ ถือเป็นหลักข้อหนึ่ง
18:10
So we'veเราได้ shownแสดงให้เห็นว่า that usingการใช้ this,
464
1075000
2000
เราได้แสดงให้เห็นแล้วว่า โดยใช้เรื่องนี้
18:12
we can explainอธิบาย a hugeใหญ่ amountจำนวน of dataข้อมูล --
465
1077000
2000
เราสามารถอธิบายปริมาณข้อมูลมหาศาล
18:14
that exactlyอย่างแน่นอน people are going about theirของพวกเขา livesชีวิต planningการวางแผน movementsการเคลื่อนไหว
466
1079000
3000
ว่าแท้จริงแล้ว คนเราดำเนินชีวิต โดยวางแผนการเคลื่อนไหว
18:17
so as to minimizeลด negativeเชิงลบ consequencesผลที่ตามมา of noiseสัญญาณรบกวน.
467
1082000
3000
เพื่อให้มีผลกระทบเชิงลบจากสัญญาณรบกวนต่ำที่สุด
18:20
So I hopeหวัง I've convincedมั่นใจ you the brainสมอง is there
468
1085000
2000
ดังนั้น ผมหวังว่าผมได้ทำให้คุณเชื่อว่า สมองมีอยู่
18:22
and evolvedการพัฒนา to controlควบคุม movementการเคลื่อนไหว.
469
1087000
2000
และถูกวิวัฒนาการมาให้ควบคุมการเคลื่อนไหว
18:24
And it's an intellectualทางปัญญา challengeท้าทาย to understandเข้าใจ how we do that.
470
1089000
3000
และเป็นเรื่องท้าทายสติปัญญา ที่จะทำความเข้าใจว่า
เราทำมันได้อย่างไร
18:27
But it's alsoด้วย relevantที่เกี่ยวข้อง
471
1092000
2000
แต่มันก็เกี่ยวข้องกับ
18:29
for diseaseโรค and rehabilitationการพักฟื้น.
472
1094000
2000
การเจ็บป่วยและการฟื้นตัวด้วย
18:31
There are manyจำนวนมาก diseasesโรค whichที่ effectผล movementการเคลื่อนไหว.
473
1096000
3000
มีหลายโรคที่ส่งผลต่อการเคลื่อนไหว
18:34
And hopefullyหวังว่า if we understandเข้าใจ how we controlควบคุม movementการเคลื่อนไหว,
474
1099000
2000
และหวังว่าถ้าเราเข้าใจว่าเราควบคุมการเคลื่อนไหวอย่างไร
18:36
we can applyใช้ that to roboticหุ่นยนต์ technologyเทคโนโลยี.
475
1101000
2000
เราจะสามารถประยุกต์ใช้ความรู้นี้กับเทคโนโลยีหุ่นยนต์
18:38
And finallyในที่สุด, I want to remindเตือน you,
476
1103000
2000
และสุดท้ายนี้ ผมอยากให้คุณตระหนักว่า
18:40
when you see animalsสัตว์ do what look like very simpleง่าย tasksงาน,
477
1105000
2000
เมื่อคุณเห็นสัตว์ทำสิ่งที่ดูเป็นเรื่องง่ายดาย
18:42
the actualที่จริง complexityความซับซ้อน of what is going on insideภายใน theirของพวกเขา brainสมอง
478
1107000
2000
กระบวนการที่กำลังเกิดขึ้นในสมองนั้น
18:44
is really quiteทีเดียว dramaticน่าทึ่ง.
479
1109000
2000
สุดแสนที่จะสลับซับซ้อน
18:46
Thank you very much.
480
1111000
2000
ขอบคุณมากครับ
18:48
(Applauseการปรบมือ)
481
1113000
8000
(เสียงปรบมือ)
18:56
Chrisคริส Andersonเดอร์สัน: Quickรวดเร็ว questionคำถาม for you, Danแดน.
482
1121000
2000
คริส แอนเดอร์สัน (CS): คำถามสั้น ๆ สำหรับคุณ แดน
18:58
So you're a movementการเคลื่อนไหว -- (DWใบสำคัญแสดงสิทธิอนุพันธ์: Chauvinistรักชาติ.) -- chauvinistรักชาติ.
483
1123000
4000
คุณบอกว่าคุณเป็นพวก... (DW: พวกคลั่ง)
พวกคลั่งการเคลื่อนไหว
19:02
Does that mean that you think that the other things we think our brainsสมอง are about --
484
1127000
3000
หมายความว่าคุณเชื่อว่าสิ่งอื่น ๆ
ที่เราคิดว่าเกี่ยวข้องกับสมอง
19:05
the dreamingการฝัน, the yearningการโหยหา, the fallingล้ม in love and all these things --
485
1130000
3000
การฝัน ความปรารถนา การตกหลุมรัก
และเรื่องทำนองนี้ทั้งหมด
19:08
are a kindชนิด of sideด้าน showแสดง, an accidentอุบัติเหตุ?
486
1133000
3000
เป็นแค่การแสดงประกอบ แค่อุบัติเหตุ?
19:11
DWใบสำคัญแสดงสิทธิอนุพันธ์: No, no, actuallyแท้จริง I think they're all importantสำคัญ
487
1136000
2000
DW: เปล่า ไม่ใช่ครับ จริง ๆ แล้วผมคิดว่าทั้งหมดนี้สำคัญ
19:13
to driveขับรถ the right movementการเคลื่อนไหว behaviorพฤติกรรม to get reproductionการทำสำเนา in the endปลาย.
488
1138000
3000
สำหรับการขับเคลื่อนพฤติกรรมการเคลื่อนไหวที่ถูกต้อง
เพื่อนำไปสู่การสืบพันธุ์ในที่สุด
19:16
So I think people who studyศึกษา sensationความรู้สึก or memoryหน่วยความจำ
489
1141000
3000
ผมคิดว่าเราศึกษาเรื่องความรู้สึกหรือความจำ
19:19
withoutไม่มี realizingตระหนักถึง why you're layingการวาง down memoriesความทรงจำ of childhoodวัยเด็ก.
490
1144000
2000
โดยไม่ตระหนักว่า ทำไมเราถึงต้องบันทึก
ความทรงจำวัยเด็กไว้
19:21
The factความจริง that we forgetลืม mostมากที่สุด of our childhoodวัยเด็ก, for exampleตัวอย่าง,
491
1146000
3000
ตัวอย่างเช่น ข้อเท็จจริงที่ว่าเราลืมเรื่องวัยเด็กส่วนใหญ่
19:24
is probablyอาจ fine, because it doesn't effectผล our movementsการเคลื่อนไหว laterต่อมา in life.
492
1149000
3000
ก็น่าจะไม่แปลกอะไร เพราะมันไม่ส่งผลอะไรถึงการเคลื่อน
ในชีวิตช่วงถัด ๆ มา
19:27
You only need to storeเก็บ things whichที่ are really going to effectผล movementการเคลื่อนไหว.
493
1152000
3000
คุณจำเป็นต้องเก็บเฉพาะสิ่งที่จะมีผลจริง ๆ
ต่อการเคลื่อนไหวเท่านั้น
19:30
CACA: So you think that people thinkingคิด about the brainสมอง, and consciousnessสติ generallyโดยทั่วไป,
494
1155000
3000
CA: คุณคิดว่าคนที่ศึกษาเรื่องสมอง และสติสัมปชัญญะ
โดยทั่วไป
19:33
could get realจริง insightข้อมูลเชิงลึก
495
1158000
2000
สามารถเกิดความเข้าใจลึกซึ้งได้
19:35
by sayingคำพูด, where does movementการเคลื่อนไหว playเล่น in this gameเกม?
496
1160000
2000
โดยถามว่า การเคลื่อนไหวมีบทบาทสำคัญในจุดไหน?
19:37
DWใบสำคัญแสดงสิทธิอนุพันธ์: So people have foundพบ out for exampleตัวอย่าง
497
1162000
2000
DW: เราได้พบว่า อย่างเช่น
19:39
that studyingการศึกษา visionวิสัยทัศน์ in the absenceขาด of realizingตระหนักถึง why you have visionวิสัยทัศน์
498
1164000
2000
การศึกษาการมองเห็น โดยไม่ตระหนักว่า
การมองเห็นมีไว้ทำไม
19:41
is a mistakeผิดพลาด.
499
1166000
2000
เป็นเรื่องผิดพลาด
19:43
You have to studyศึกษา visionวิสัยทัศน์ with the realizationการสำนึก
500
1168000
2000
คุณต้องศึกษาการมองเห็น พร้อมตระหนักว่า
19:45
of how the movementการเคลื่อนไหว systemระบบ is going to use visionวิสัยทัศน์.
501
1170000
2000
ระบบการเคลื่อนไหวจะเอาการมองเห็นไปใช้อย่างไร
19:47
And it usesการใช้งาน it very differentlyต่างกัน onceครั้งหนึ่ง you think about it that way.
502
1172000
2000
และความเข้าใจจะต่างไปอย่างมาก
เมื่อเราศึกษาเรื่องนี้จากมุมมองนี้
19:49
CACA: Well that was quiteทีเดียว fascinatingมโนหร. Thank you very much indeedจริง.
503
1174000
3000
CA: น่าสนใจมากทีเดียว ขอบคุณอย่างยิ่งครับ
19:52
(Applauseการปรบมือ)
504
1177000
2000
(เสียงปรบมือ)

▲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