TED2017
Mehdi Ordikhani-Seyedlar: What happens in your brain when you pay attention?
Mehdi Ordikhani-Seyedlar: Dikkatinizi verdiğiniz zaman beyninizde ne olur?
Filmed:
Readability: 3.9
3,083,456 views
Dikkat, yalnızca neye odaklandığımız ile ilgili bir şey değildir -- aynı zamanda beynimizin filtrelediği şeylerle de ilgilidir. İnsanlar odaklanmaya çalışırken, beyinlerindeki biçimleri inceleyen bilgi-sayımsal nörolog Mehdi Ordikhani-Seyedlar, beyni ve bilgisayarı birbirine yakınlaştırarak, ADHD sahibi insanları tedavi etmek ve iletişim kurma yeteneğini kaybetmiş olanlara yardım etmek için kullanılabilecek modeller oluşturmayı umut ediyor. Bu kısa, büyüleyici konuşmada bu heyecan verici bilimle ilgili daha fazlasını öğrenin.
Mehdi Ordikhani-Seyedlar - Neuroscientist
Mehdi Ordikhani-Seyedlar is a computational neuroscientist, researching brain signals and their usage in brain-machine interfaces. Full bio
Mehdi Ordikhani-Seyedlar is a computational neuroscientist, researching brain signals and their usage in brain-machine interfaces. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:12
Paying close attention to something:
0
760
2480
Bir şeye dikkatinizi vermek:
00:15
Not that easy, is it?
1
3280
1240
Kolay değil, değil mi?
00:17
It's because our attention is pulled
in so many different directions at a time,
in so many different directions at a time,
2
5520
5016
Çünkü, dikkatimiz bir seferde
çok farklı yönlere çekiliyor
çok farklı yönlere çekiliyor
00:22
and it's in fact pretty impressive
if you can stay focused.
if you can stay focused.
3
10560
4080
ve aslında dikkati dağıtmadan
durabilmek oldukça etkileyici.
durabilmek oldukça etkileyici.
00:28
Many people think that attention
is all about what we are focusing on,
is all about what we are focusing on,
4
16360
4056
Çoğu insan, dikkatin odaklandığımız
şeyle ilgili olduğunu düşünür,
şeyle ilgili olduğunu düşünür,
00:32
but it's also about what information
our brain is trying to filter out.
our brain is trying to filter out.
5
20440
4800
fakat ayrıca, beynimizin filtrelemeye
çalıştığı bilgi ile de ilgilidir.
çalıştığı bilgi ile de ilgilidir.
00:38
There are two ways
you direct your attention.
you direct your attention.
6
26320
2720
İki dikkat verme biçimimiz vardır.
00:41
First, there's overt attention.
7
29600
1560
Birincisi, açık dikkat.
00:43
In overt attention,
you move your eyes towards something
you move your eyes towards something
8
31640
4136
Açık dikkatte, bir şeye
dikkatinizi vermek için,
dikkatinizi vermek için,
00:47
in order to pay attention to it.
9
35800
1560
gözlerinizi o şeye çevirirsiniz.
00:50
Then there's covert attention.
10
38360
1976
Bir de gizli dikkat vardır.
00:52
In covert attention,
you pay attention to something,
you pay attention to something,
11
40360
4016
Gizli dikkatte, gözlerinizi
hareket ettirmeden
hareket ettirmeden
00:56
but without moving your eyes.
12
44400
1560
bir şeye dikkatinizi verirsiniz.
00:59
Think of driving for a second.
13
47040
1640
Örneğin, araba kullanmayı düşünün.
01:02
Your overt attention,
your direction of the eyes,
your direction of the eyes,
14
50960
3016
Açık dikkatiniz, gözlerinizin yönü,
01:06
are in front,
15
54000
1656
önünüzdedir,
01:07
but that's your covert attention
16
55680
1776
fakat aslında bakmıyor olsanız da
01:09
which is constantly scanning
the surrounding area,
the surrounding area,
17
57480
3080
çevrenizdeki şeyleri sürekli tarayan şey,
01:13
where you don't actually look at them.
18
61600
1880
gizli dikkatinizdir.
01:17
I'm a computational neuroscientist,
19
65519
1937
Ben bir bilgi-sayımsal nöroloğum
01:19
and I work on cognitive
brain-machine interfaces,
brain-machine interfaces,
20
67480
3096
ve kavramsal beyin-makine
arayüzleri veya beyin ile bilgisayarı
arayüzleri veya beyin ile bilgisayarı
01:22
or bringing together
the brain and the computer.
the brain and the computer.
21
70600
3040
bir araya getirme üzerine çalışıyorum.
01:26
I love brain patterns.
22
74720
1600
Beyin modellerini seviyorum.
01:28
Brain patterns are important for us
23
76720
1696
Beyin modelleri bizim için önemli,
01:30
because based on them
we can build models for the computers,
we can build models for the computers,
24
78440
3496
çünkü onlara dayanarak
bilgisayar modelleri oluşturabiliyoruz
bilgisayar modelleri oluşturabiliyoruz
ve bilgisayarlar da bu modellere
01:33
and based on these models
25
81960
1416
01:35
computers can recognize
how well our brain functions.
how well our brain functions.
26
83400
4216
dayanarak beynimizin ne kadar
iyi çalıştığını teşhis edebiliyor.
iyi çalıştığını teşhis edebiliyor.
01:39
And if it doesn't function well,
27
87640
1600
Eğer iyi çalışmıyorsa,
01:42
then these computers themselves
can be used as assistive devices
can be used as assistive devices
28
90080
3920
o zaman bu bilgisayarlar,
terapiler için destekleyici araç
terapiler için destekleyici araç
01:46
for therapies.
29
94760
1200
olarak kullanılabilir.
01:48
But that also means something,
30
96480
1640
Bu başka bir anlama da geliyor,
01:51
because choosing the wrong patterns
31
99360
2496
çünkü yanlış biçim seçmek bize
01:53
will give us the wrong models
32
101880
1896
yanlış modeller, dolayısıyla yanlış
01:55
and therefore the wrong therapies.
33
103800
1656
terapiler verir.
01:57
Right?
34
105480
1200
Değil mi?
01:59
In case of attention,
35
107640
1656
Dikkat durumunda,
02:01
the fact that we can
36
109320
1280
dikkatimizi yalnızca
02:03
shift our attention not only by our eyes
37
111800
3496
gözlerimizle değil, ayrıca düşünceyle
de değiştirebilme gerçeği --
de değiştirebilme gerçeği --
02:07
but also by thinking --
38
115320
1320
02:09
that makes covert attention
an interesting model for computers.
an interesting model for computers.
39
117440
4080
bu, gizli gerçeği bilgisayarlar
için ilginç bir model kılar.
için ilginç bir model kılar.
02:14
So I wanted to know
what are the brainwave patterns
what are the brainwave patterns
40
122280
3456
Ben de, açık baktığımızda
ve gizli baktığımızda oluşan
ve gizli baktığımızda oluşan
02:17
when you look overtly
or when you look covertly.
or when you look covertly.
41
125760
3680
beyin dalgası biçimlerini
öğrenmek istedim.
öğrenmek istedim.
02:22
I set up an experiment for that.
42
130440
1760
Bunun için bir deney oluşturdum.
02:24
In this experiment
there are two flickering squares,
there are two flickering squares,
43
132960
2736
Bu deneyde yanıp sönen iki kare var,
02:27
one of them flickering
at a slower rate than the other one.
at a slower rate than the other one.
44
135720
3360
bir tanesi diğerinden daha
yavaş oranda yanıp sönüyor.
yavaş oranda yanıp sönüyor.
02:32
Depending on which of these flickers
you are paying attention to,
you are paying attention to,
45
140600
3816
Dikkatinizi verdiğiniz
kareye bağlı olarak,
kareye bağlı olarak,
02:36
certain parts of your brain
will start resonating in the same rate
will start resonating in the same rate
46
144440
3960
beyninizin belirli kısımları
yanıp sönme oranıyla aynı oranda
yanıp sönme oranıyla aynı oranda
02:41
as that flickering rate.
47
149200
1440
yankılanmaya başlayacaktır.
02:44
So by analyzing your brain signals,
48
152000
2936
Yani, beyin sinyallerinizi inceleyerek,
02:46
we can track where exactly
you are watching
you are watching
49
154960
3040
tam olarak ne izlediğinizi
veya dikkatinizi neye verdiğinizi
veya dikkatinizi neye verdiğinizi
02:50
or you are paying attention to.
50
158760
1560
görebiliriz.
02:55
So to see what happens in your brain
when you pay overt attention,
when you pay overt attention,
51
163000
4216
Açık dikkat verdiğiniz zaman
beynimizde olanları görmek için,
beynimizde olanları görmek için,
02:59
I asked people to look directly
in one of the squares
in one of the squares
52
167240
3256
insanlardan direkt bir kareye bakmalarını
03:02
and pay attention to it.
53
170520
1280
ve ona dikkat etmelerini istedim.
03:04
In this case, not surprisingly,
we saw that these flickering squares
we saw that these flickering squares
54
172760
5296
Bu durumda, yanıp sönen karelerin,
görsel bilgiyi işlemekle sorumlu olan
görsel bilgiyi işlemekle sorumlu olan
03:10
appeared in their brain signals
55
178080
1936
kafanın arka kısmından gelen
03:12
which was coming
from the back of their head,
from the back of their head,
56
180040
2360
beyin sinyallerinde görülmesi
03:15
which is responsible for the processing
of your visual information.
of your visual information.
57
183560
3400
şaşırtıcı değil.
03:20
But I was really interested
58
188280
2336
Fakat gizli dikkat verdiğinizde
03:22
to see what happens in your brain
when you pay covert attention.
when you pay covert attention.
59
190640
3160
beyninizde neler olduğunu
görmekle de ilgileniyordum.
görmekle de ilgileniyordum.
03:26
So this time I asked people
to look in the middle of the screen
to look in the middle of the screen
60
194480
3896
Bu kez de insanlardan
ekranın tam ortasına bakmalarını
ekranın tam ortasına bakmalarını
03:30
and without moving their eyes,
61
198400
1880
ve gözleri hareket ettirmeden
03:33
to pay attention
to either of these squares.
to either of these squares.
62
201120
2720
her iki kareye de dikkat
vermelerini istedim.
vermelerini istedim.
03:37
When we did that,
63
205120
1616
Bunu yaptığımızda,
03:38
we saw that both of these flickering rates
appeared in their brain signals,
appeared in their brain signals,
64
206760
3936
her iki yanıp sönme oranının da
beyin sinyallerinde görüldüğünü bulduk,
beyin sinyallerinde görüldüğünü bulduk,
03:42
but interestingly,
65
210720
1200
fakat ilginç olan şu ki
03:44
only one of them,
which was paid attention to,
which was paid attention to,
66
212640
3536
yalnızca birisinin, dikkat verilenin
03:48
had stronger signals,
67
216200
1656
daha güçlü sinyalleri vardı,
03:49
so there was something in the brain
68
217880
2256
yani beyinde, bu bilgiyle ilgilenen
03:52
which was handling this information
69
220160
2536
bir şey vardı ve bu şey,
03:54
so that thing in the brain was basically
the activation of the frontal area.
the activation of the frontal area.
70
222720
6200
temel olarak ön kısmın aktifleşmesiydi.
04:02
The front part of your brain
is responsible
is responsible
71
230440
2976
Beynimizin ön kısmı,
insanlarda daha yüksek zihinsel
insanlarda daha yüksek zihinsel
04:05
for higher cognitive functions as a human.
72
233440
2880
işlevlerden sorumludur.
04:09
The frontal part,
it seems that it works as a filter
it seems that it works as a filter
73
237160
4440
Ön kısım, görünen o ki
yalnızca dikkatinizi verdiğiniz
yalnızca dikkatinizi verdiğiniz
04:14
trying to let information come in
only from the right flicker
only from the right flicker
74
242640
4376
kareden gelen bilgiyi almaya
çalışan bir filtre gibi çalışıyor
çalışan bir filtre gibi çalışıyor
04:19
that you are paying attention to
75
247040
1640
ve göz ardı edilenden gelen
04:21
and trying to inhibit the information
coming from the ignored one.
coming from the ignored one.
76
249400
3960
bilgiyi de engellemeye çalışıyor.
04:27
The filtering ability of the brain
is indeed a key for attention,
is indeed a key for attention,
77
255400
5296
Beynin filtreleme becerisi,
aslında dikkat için bir anahtardır,
aslında dikkat için bir anahtardır,
04:32
which is missing in some people,
78
260720
2776
bu bazı insanlarda yoktur, örneğin ADHD
(Dikkat Eksikliği Hiperaktivite
Bozukluğu) sahibi olanlarda.
Bozukluğu) sahibi olanlarda.
04:35
for example in people with ADHD.
79
263520
2480
04:38
So a person with ADHD
cannot inhibit these distractors,
cannot inhibit these distractors,
80
266640
5016
ADHD'ye sahip birisi,
bu çeldiricileri engelleyemez
bu çeldiricileri engelleyemez
04:43
and that's why they can't focus
for a long time on a single task.
for a long time on a single task.
81
271680
4760
ve bu da, tek bir şeye uzun süre
odaklanamamalarının nedenidir.
odaklanamamalarının nedenidir.
04:49
But what if this person
82
277600
1536
Peki bu insan, beyni
04:51
could play a specific computer game
83
279160
3536
bilgisayara bağlı şekilde belirli bir
04:54
with his brain connected to the computer,
84
282720
2880
bilgisayar oyunu oynayabiliyorsa
04:58
and then train his own brain
85
286440
2120
ve beynini bu çeldiricileri engelleme
05:01
to inhibit these distractors?
86
289360
2440
konusunda eğitebiliyorsa?
05:05
Well, ADHD is just one example.
87
293680
2480
Pekâlâ, ADHD yalnızca bir örnekti.
05:09
We can use these cognitive
brain-machine interfaces
brain-machine interfaces
88
297200
3256
Bu kavramsal beyin-makine
arayüzlerini, diğer birçok
arayüzlerini, diğer birçok
05:12
for many other cognitive fields.
89
300480
2200
kavramsal alan için de kullanabiliriz.
05:15
It was just a few years ago
90
303760
1776
Yalnızca iki yıl önce,
05:17
that my grandfather had a stroke,
and he lost complete ability to speak.
and he lost complete ability to speak.
91
305560
5720
büyükbabam felç geçirdi ve konuşma
yeteneğini tamamen yitirdi.
yeteneğini tamamen yitirdi.
05:24
He could understand everybody,
but there was no way to respond,
but there was no way to respond,
92
312640
3336
Herkesi anlayabiliyordu,
fakat tepki verme yolu yoktu,
fakat tepki verme yolu yoktu,
05:28
even not writing
because he was illiterate.
because he was illiterate.
93
316000
2480
yazamıyordu bile,
çünkü okuma yazması yoktu.
çünkü okuma yazması yoktu.
05:32
So he passed away in silence.
94
320000
2520
Yani, sessizce öldü.
05:36
I remember thinking at that time:
95
324800
2336
Şöyle düşündüğümü hatırlıyorum:
05:39
What if we could have a computer
96
327160
3896
Onun adına konuşabilecek bir
bilgisayarımız olsa ne olurdu?
bilgisayarımız olsa ne olurdu?
05:43
which could speak for him?
97
331080
1360
05:45
Now, after years that I am in this field,
98
333840
2216
Bu alanda geçirdiğim yıllardan sonra,
05:48
I can see that this might be possible.
99
336080
2320
bunun mümkün olduğunu görebiliyorum.
05:52
Imagine if we can find brainwave patterns
100
340240
2856
İnsanlar imgeler veya hatta harfler
05:55
when people think
about images or even letters,
about images or even letters,
101
343120
3440
hakkında düşünürken beyin dalgası
biçimlerini bulabildiğimizi düşünün,
biçimlerini bulabildiğimizi düşünün,
05:59
like the letter A generates
a different brainwave pattern
a different brainwave pattern
102
347720
2936
yani A harfi B harfinden daha
farklı bir beyin dalgası biçimi
farklı bir beyin dalgası biçimi
06:02
than the letter B, and so on.
103
350680
1720
oluşturuyor, vesaire.
06:04
Could a computer one day
communicate for people who can't speak?
communicate for people who can't speak?
104
352960
3680
Bilgisayar bir gün konuşamayan
insanlar için iletişim kurabilir mi?
insanlar için iletişim kurabilir mi?
06:09
What if a computer
105
357640
1440
Bir bilgisayar, komadaki
06:11
can help us understand
the thoughts of a person in a coma?
the thoughts of a person in a coma?
106
359960
4560
bir insanın düşüncelerini
anlamamızı sağlasa ne olurdu?
anlamamızı sağlasa ne olurdu?
06:17
We are not there yet,
107
365840
1616
Henüz oraya varmadık,
06:19
but pay close attention.
108
367480
2736
fakat dikkatinizi verin.
06:22
We will be there soon.
109
370240
1696
Yakında varacağız.
06:23
Thank you.
110
371960
1496
Teşekkürler.
06:25
(Applause)
111
373480
5632
(Alkış)
ABOUT THE SPEAKER
Mehdi Ordikhani-Seyedlar - NeuroscientistMehdi Ordikhani-Seyedlar is a computational neuroscientist, researching brain signals and their usage in brain-machine interfaces.
Why you should listen
Mehdi Ordikhani-Seyedlar is a research scientist interested in brain-wave patterns generated by neural activities in the brain. Since embarking on his research on neuroscience, Ordikhani-Seyedlar has been working on different brain functions such as learning, memory, pain and, more recently, visual attention in humans. He also conducted a part of his research on monkeys when he was in Dr. Miguel Nicolelis' lab at Duke University. His findings help implement more accurate brain-machine interfaces to treat people who are suffering from attention deficiency.
After receiving his Ph.D in Biomedical Engineering, Ordikhani-Seyedlar was offered a postdoctoral position by Duke University to develop algorithms to process large-scale neuronal activity and brain-machine interfaces. However, due to political complications in the United States, Ordikhani-Seyedlar -- an Iranian citizen -- changed his plan to continue his brain research outside the US for some time.
As a passionate neuroscientist and neuroengineer, Ordikhani-Seyedlar's aim is to improve brain pattern detectability in computers. This enhances the ability of brain-machine interfaces substantially to better target the defected brain function which in turn enhances the sustainability of treatment effect.
Mehdi Ordikhani-Seyedlar | Speaker | TED.com