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

Даніель Вольперт: реальна причина існування мозку

Filmed:
1,994,993 views

Невролог Даніель Вольперт починає з несподіваного припущення: мозок еволюціонував, але не для того щоб думати або відчувати, а для для управління рухом. У цій цікавій, інформаціїній промові він дає нам уявлення про те, як мозок створює витонченість і спритність рухів людини.
- 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 neuroscientistневролог.
0
0
2000
Я невролог.
00:17
And in neuroscienceневрологія,
1
2000
2000
І в області неврології,
00:19
we have to dealугода with manyбагато хто difficultважко questionsпитання about the brainмозок.
2
4000
3000
ми маємо справу з багатьма важкими питаннями про мозок.
00:22
But I want to startпочати with the easiestнайпростіший questionпитання
3
7000
2000
Але я хочу почати з самого простого запитання
00:24
and the questionпитання you really should have all askedзапитав yourselvesсамі at some pointточка in your life,
4
9000
3000
і це питання ви всі повинні були задавали собі у якийсь момент у вашому житті,
00:27
because it's a fundamentalфундаментальний questionпитання
5
12000
2000
тому що це фундаментальне питання
00:29
if we want to understandзрозуміти brainмозок functionфункція.
6
14000
2000
якщо ми хочемо зрозуміти роботу мозку.
00:31
And that is, why do we and other animalsтварини
7
16000
2000
І ось це питання, чому ми і інші тварини
00:33
have brainsмозок?
8
18000
2000
маємо мозок?
00:35
Not all speciesвидів on our planetпланета have brainsмозок,
9
20000
3000
Не всі види на нашій планеті мають мозок,
00:38
so if we want to know what the brainмозок is for,
10
23000
2000
тому, якщо ми хочемо знати навіщо потрібен мозок,
00:40
let's think about why we evolvedрозвинувся one.
11
25000
2000
давайте подумаємо про те, чому ми еволюціонували.
00:42
Now you mayможе reasonпричина that we have one
12
27000
2000
Ви можете подумати, що ми повинні
00:44
to perceiveсприймають the worldсвіт or to think,
13
29000
2000
були сприймати світ або думати,
00:46
and that's completelyповністю wrongнеправильно.
14
31000
2000
і це абсолютно неправильно.
00:48
If you think about this questionпитання for any lengthдовжина of time,
15
33000
3000
Якщо ви думаєте про це питання протягом певного часу,
00:51
it's blindinglyсліпуче obviousочевидний why we have a brainмозок.
16
36000
2000
це стало очевидним, чому у нас є мозок.
00:53
We have a brainмозок for one reasonпричина and one reasonпричина only,
17
38000
3000
У нас є мозок з однієї-єдиної причини,
00:56
and that's to produceвиробляти adaptableадаптований and complexкомплекс movementsрухи.
18
41000
3000
і це виробництво гнучких і складних рухів.
00:59
There is no other reasonпричина to have a brainмозок.
19
44000
2000
Не існує ніякої іншої причини мати мозок.
01:01
Think about it.
20
46000
2000
Подумайте про це.
01:03
MovementРух is the only way you have
21
48000
2000
Рух це єдиний спосіб який у вас є
01:05
of affectingвпливає the worldсвіт around you.
22
50000
2000
щоб впливати на світ навколо вас.
01:07
Now that's not quiteцілком trueправда. There's one other way, and that's throughчерез sweatingпотовиділення.
23
52000
3000
Тепер це не зовсім так. Є інша сторона - через потовиділення.
01:10
But apartокремо from that,
24
55000
2000
Але, крім того,
01:12
everything elseінакше goesйде throughчерез contractionsперейми of musclesм'язи.
25
57000
2000
все інше йде через скорочення м'язів.
01:14
So think about communicationспілкування --
26
59000
2000
Так що подумайте про зв'язок -
01:16
speechмова, gesturesжести, writingписати, signзнак languageмова --
27
61000
3000
мова, жести, письмо, мова жестів -
01:19
they're all mediatedопосередкованих throughчерез contractionsперейми of your musclesм'язи.
28
64000
3000
всі вони опосередковані скороченнями м'язів.
01:22
So it's really importantважливо to rememberзгадаймо
29
67000
2000
Так що дійсно важливо пам'ятати,
01:24
that sensoryсенсорний, memoryпам'ять and cognitiveпізнавальний processesпроцеси are all importantважливо,
30
69000
4000
що сенсорні процеси, процеси пам'яті і когнітивні процеси є важливими,
01:28
but they're only importantважливо
31
73000
2000
але вони тільки важливі
01:30
to eitherабо driveїхати or suppressпридушувати futureмайбутнє movementsрухи.
32
75000
2000
для керування або придушення майбутнього руху.
01:32
There can be no evolutionaryеволюційний advantageПеревага
33
77000
2000
Там може і не бути ніяких еволюційних переваг
01:34
to layingПрокладка down memoriesспогади of childhoodдитинство
34
79000
2000
для спогадів про дитинство
01:36
or perceivingсприйняття the colorколір of a roseтроянда
35
81000
2000
або сприйняття кольору троянди
01:38
if it doesn't affectвпливати the way you're going to moveрухатися laterпізніше in life.
36
83000
3000
якщо це не впливає на спосіб життя, який Ви виберете в майбутньому.
01:41
Now for those who don't believe this argumentаргумент,
37
86000
2000
Тепер для тих, хто не вірить цьому аргументу,
01:43
we have treesдерева and grassтрава on our planetпланета withoutбез the brainмозок,
38
88000
2000
у нас дерева і трава на нашій планеті без головного мозку,
01:45
but the clinchingклінч evidenceсвідчення is this animalтварина here --
39
90000
2000
але остаточні докази це тварини -
01:47
the humbleскромний seaморе squirtшприц.
40
92000
2000
скромні асцидії.
01:49
RudimentaryЕлементарні animalтварина, has a nervousнервовий systemсистема,
41
94000
3000
Рудиментарні тварини, мають нервову систему,
01:52
swimsплаває around in the oceanокеан in its juvenileнеповнолітній life.
42
97000
2000
плавають в океані до повнолітнього життя.
01:54
And at some pointточка of its life,
43
99000
2000
І в якийсь момент свого життя,
01:56
it implantsімплантанти on a rockрок.
44
101000
2000
вони відкладаються на скелях.
01:58
And the first thing it does in implantingімплантації on that rockрок, whichкотрий it never leavesлистя,
45
103000
3000
І перше, що вони роблять на скелі, яку вони ніколи не залишають,
02:01
is to digestдайджест its ownвласний brainмозок and nervousнервовий systemсистема
46
106000
3000
це перетворююти свій мозок і нервову систему
02:04
for foodїжа.
47
109000
2000
для їжі.
02:06
So onceодин раз you don't need to moveрухатися,
48
111000
2000
Тому, як тільки вам не потрібно рухатися,
02:08
you don't need the luxuryрозкіш of that brainмозок.
49
113000
3000
Вам не потрібна розкіш у вигляді головного мозку.
02:11
And this animalтварина is oftenчасто takenвзятий
50
116000
2000
І ця тварина часто приймається
02:13
as an analogyаналогія to what happensбуває at universitiesуніверситети
51
118000
2000
як аналогія того, що відбувається в університетах
02:15
when professorsпрофесори get tenureволодіння,
52
120000
2000
коли професори отримують посаду,
02:17
but that's a differentінший subjectсуб'єкт.
53
122000
2000
але це вже інша тема.
02:19
(ApplauseОплески)
54
124000
2000
(Оплески)
02:21
So I am a movementрух chauvinistшовіністичних.
55
126000
3000
Так що я шовініст руху.
02:24
I believe movementрух is the mostнайбільше importantважливо functionфункція of the brainмозок --
56
129000
2000
Я вважаю, рух є найбільш важливою функцією мозку -
02:26
don't let anyoneбудь хто tell you that it's not trueправда.
57
131000
2000
не дозволяйте нікому говорити вам, що це не так.
02:28
Now if movementрух is so importantважливо,
58
133000
2000
Тепер, якщо рух це так важливо,
02:30
how well are we doing
59
135000
2000
наскільки добре ми розуміємо
02:32
understandingрозуміння how the brainмозок controlsконтролі movementрух?
60
137000
2000
те як мозок контролює рухи?
02:34
And the answerвідповісти is we're doing extremelyнадзвичайно poorlyпогано; it's a very hardважко problemпроблема.
61
139000
2000
І відповідь - дуже погано, це дуже складна проблема.
02:36
But we can look at how well we're doing
62
141000
2000
Але ми можемо подивитися, як добре ми робимо
02:38
by thinkingмислення about how well we're doing buildingбудівля machinesмашини
63
143000
2000
, думаючи про те, як добре ми робимо будівельні машини
02:40
whichкотрий can do what humansлюди can do.
64
145000
2000
, які можуть робити те, що люди можуть зробити.
02:42
Think about the gameгра of chessшахи.
65
147000
2000
Подумайте про гру в шахи.
02:44
How well are we doing determiningвизначаючи what pieceшматок to moveрухатися where?
66
149000
3000
Наскільки добре ми робимо вибір того, де має бути фігура?
02:47
If you pitямі GarryГаррі KasparovКаспаров here, when he's not in jailв'язниця,
67
152000
3000
Якщо ви посадите тут Гаррі Каспарова
02:50
againstпроти IBM'sIBM DeepГлибоко BlueСиній,
68
155000
2000
проти Deep Blue компанії IBM,
02:52
well the answerвідповісти is IBM'sIBM DeepГлибоко BlueСиній will occasionallyіноді winвиграти.
69
157000
3000
то Deep Blue від компанії IBM буде час від часу перемагати.
02:55
And I think if IBM'sIBM DeepГлибоко BlueСиній playedзіграв anyoneбудь хто in this roomкімната, it would winвиграти everyкожен time.
70
160000
3000
І я думаю, якби IBM Deep Blue грав із кимось у цій кімнаті, він би перемагав щоразу.
02:58
That problemпроблема is solvedвирішено.
71
163000
2000
Ця проблема буде вирішена.
03:00
What about the problemпроблема
72
165000
2000
А як щодо проблеми
03:02
of pickingзбір up a chessшахи pieceшматок,
73
167000
2000
рухів шахової фігури,
03:04
dexterouslyвправно manipulatingманіпулюючи it and puttingпокласти it back down on the boardдошка?
74
169000
3000
спритно маніпулювати і повертати її назад на доску?
03:07
If you put a fiveп'ять year-oldрічний child'sдитини dexterityспритність againstпроти the bestнайкраще robotsроботів of todayсьогодні,
75
172000
3000
Якщо ви співставите спритність п'ятирічної дитини проти кращих роботів на сьогоднішній день
03:10
the answerвідповісти is simpleпростий:
76
175000
2000
відповідь проста:
03:12
the childдитина winsперемагає easilyлегко.
77
177000
2000
дитина переможе легко.
03:14
There's no competitionконкуренція at all.
78
179000
2000
Там немає конкуренції взагалі.
03:16
Now why is that topвершина problemпроблема so easyлегко
79
181000
2000
Тепер, чому перша проблема така проста
03:18
and the bottomдно problemпроблема so hardважко?
80
183000
2000
та друга така складна?
03:20
One reasonпричина is a very smartрозумний fiveп'ять year-oldрічний
81
185000
2000
Однією з причин є дуже розумне п'ятирічне дитя
03:22
could tell you the algorithmалгоритм for that topвершина problemпроблема --
82
187000
2000
міг би розповісти вам алгоритм для вирішення першої проблеми -
03:24
look at all possibleможливий movesрухається to the endкінець of the gameгра
83
189000
2000
подивитися на всі можливі ходи до кінця гри
03:26
and chooseвибирай the one that makesробить you winвиграти.
84
191000
2000
і вибрати той, який зробить вас переможцем.
03:28
So it's a very simpleпростий algorithmалгоритм.
85
193000
2000
Так що це дуже простий алгоритм.
03:30
Now of courseзвичайно there are other movesрухається,
86
195000
2000
Тепер, звичайно є й інші кроки,
03:32
but with vastвеличезний computersкомп'ютери we approximateприблизний
87
197000
2000
але з величезними комп'ютерами ми апроксимуємо
03:34
and come closeзакрити to the optimalоптимальний solutionрішення.
88
199000
2000
і стаємо ближчими до оптимального рішення.
03:36
When it comesприходить to beingбуття dexterousспритний,
89
201000
2000
Коли справа доходить до кмітливості,
03:38
it's not even clearясно what the algorithmалгоритм is you have to solveвирішити to be dexterousспритний.
90
203000
2000
тоді навіть не ясно, який алгоритм ви повинні вирішити, щоб бути кмітливим.
03:40
And we'llдобре see you have to bothобидва perceiveсприймають and actдіяти on the worldсвіт,
91
205000
2000
І ми побачимо, що ви повинні як сприймати так і діяти у світі,
03:42
whichкотрий has a lot of problemsпроблеми.
92
207000
2000
який має багато проблем.
03:44
But let me showпоказати you cutting-edgeпередові roboticsРобототехніка.
93
209000
2000
Але дозвольте мені показати вам передових роботів.
03:46
Now a lot of roboticsРобототехніка is very impressiveвражаюче,
94
211000
2000
Зараз багато роботів дуже вражає,
03:48
but manipulationманіпуляції roboticsРобототехніка is really just in the darkтемний agesстоліття.
95
213000
3000
але роботи які можуть маніпулювати були іще в темні століття.
03:51
So this is the endкінець of a PhРН.D. projectпроект
96
216000
2000
Так що це кінець докторьского проекту
03:53
from one of the bestнайкраще roboticsРобототехніка institutesінститути.
97
218000
2000
від одного з кращих інститутів робототехніки.
03:55
And the studentстудент has trainedнавчений this robotробот
98
220000
2000
І студент тренував робота
03:57
to pourзалити this waterвода into a glassскло.
99
222000
2000
наливати воду у склянку.
03:59
It's a hardважко problemпроблема because the waterвода sloshessloshes about, but it can do it.
100
224000
3000
Це складна проблема, тому що вода хлюпає, але він може це зробити.
04:02
But it doesn't do it with anything like the agilityспритність of a humanлюдина.
101
227000
3000
Але він не робить це із гнучкісттю людини.
04:05
Now if you want this robotробот to do a differentінший taskзавдання,
102
230000
3000
Тепер, якщо ви хочете щоб робот робив інші завдання,
04:08
that's anotherінший three-yearтри роки PhРН.D. programпрограма.
103
233000
3000
це іще три роки докторської програми.
04:11
There is no generalizationузагальнення at all
104
236000
2000
Не існує узагальнення
04:13
from one taskзавдання to anotherінший in roboticsРобототехніка.
105
238000
2000
від одного завдання до іншого в області робототехніки.
04:15
Now we can compareпорівняти this
106
240000
2000
Тепер ми можемо порівняти це
04:17
to cutting-edgeпередові humanлюдина performanceпродуктивність.
107
242000
2000
зі найсучасніших людських можливостей.
04:19
So what I'm going to showпоказати you is EmilyЕмілі FoxЛисиця
108
244000
2000
Так що я збираюся показати Вам, Емілі Фокс
04:21
winningвиграш the worldсвіт recordзапис for cupчашка stackingукладання.
109
246000
3000
переможця світового рекорду по складанню стаканів.
04:24
Now the AmericansАмериканці in the audienceаудиторія will know all about cupчашка stackingукладання.
110
249000
2000
Тепер американці в аудиторії будуть знати все про складання стаканів.
04:26
It's a highвисокий schoolшкола sportспорт
111
251000
2000
Це висока спортивна школа
04:28
where you have 12 cupsчашки you have to stackстек and unstackПомістити значення
112
253000
2000
де у вас є 12 чашок і ви повинні скласти і розкласти їх
04:30
againstпроти the clockгодинник in a prescribedпризначають orderзамовлення.
113
255000
2000
за встановлений час.
04:32
And this is her gettingотримувати the worldсвіт recordзапис in realреальний time.
114
257000
3000
І це її світовий рекорд в реальному часі.
04:39
(LaughterСміх)
115
264000
8000
(сміх)
04:47
(ApplauseОплески)
116
272000
5000
(оплески)
04:52
And she's prettyкрасиво happyщасливий.
117
277000
2000
І вона дуже щаслива.
04:54
We have no ideaідея what is going on insideвсередині her brainмозок when she does that,
118
279000
2000
Ми поняття не маємо, що відбувається в її мозку, коли вона робить це,
04:56
and that's what we'dми б like to know.
119
281000
2000
і це те що ми хотіли б знати.
04:58
So in my groupгрупа, what we try to do
120
283000
2000
Так у моїй групі, те, що ми намагаємося зробити
05:00
is reverseзворотний engineerінженер how humansлюди controlКОНТРОЛЬ movementрух.
121
285000
3000
є зворотне проектування, як люди управляють рухом.
05:03
And it soundsзвуки like an easyлегко problemпроблема.
122
288000
2000
І це звучить як легке завдання.
05:05
You sendвідправити a commandкоманда down, it causesпричини musclesм'язи to contractдоговір.
123
290000
2000
Ви посилаєте команду вниз, це змушує м'язи скорочуватися.
05:07
Your armрука or bodyтіло movesрухається,
124
292000
2000
Ваші руки або тіло рухається,
05:09
and you get sensoryсенсорний feedbackзворотній зв'язок from visionбачення, from skinшкіра, from musclesм'язи and so on.
125
294000
3000
і ви отримуєте сенсорний зворотний зв'язок від бачення, зі шкіри, з м'язів і так далі.
05:12
The troubleбіда is
126
297000
2000
Біда в тому,
05:14
these signalsсигнали are not the beautifulгарний signalsсигнали you want them to be.
127
299000
2000
що ці сигнали не красиві сигнали якими ви хотіли щоб вони були.
05:16
So one thing that makesробить controllingконтроль movementрух difficultважко
128
301000
2000
Так одна річ, яка робить управління рухом важким
05:18
is, for exampleприклад, sensoryсенсорний feedbackзворотній зв'язок is extremelyнадзвичайно noisyгаласливий.
129
303000
3000
є, наприклад, сенсорний зворотній зв'язок який дуже шумний.
05:21
Now by noiseшум, I do not mean soundзвук.
130
306000
3000
Під шумом, я не маю на увазі звук.
05:24
We use it in the engineeringінженерія and neuroscienceневрологія senseсенс
131
309000
2000
Ми використовуємо його в інженерному і нейронаучному сенсі
05:26
meaningсенс a randomвипадковий noiseшум corruptingпошкоджує a signalсигнал.
132
311000
2000
мається на увазі випадковий шум що псує сигнал.
05:28
So the oldстарий daysдні before digitalцифровий radioрадіо when you were tuningтюнінг in your radioрадіо
133
313000
3000
В ті старі дні до цифрового радіо, коли ви налаштували руками ваше радіо
05:31
and you heardпочув "crrcckkkcrrcckkk" on the stationстанція you wanted to hearпочуй,
134
316000
2000
а ви чули "шшшшшшш" замість станції, яку Ви хотіли б почути,
05:33
that was the noiseшум.
135
318000
2000
це був шум.
05:35
But more generallyвзагалі, this noiseшум is something that corruptsрозбещує the signalсигнал.
136
320000
3000
Але в цілому, цей шум є те, що псує сигнал.
05:38
So for exampleприклад, if you put your handрука underпід a tableстіл
137
323000
2000
Так, наприклад, якщо ви кладете руку під стіл
05:40
and try to localizeлокалізувати it with your other handрука,
138
325000
2000
і намагаються локалізувати її з іншого боку другою рукою,
05:42
you can be off by severalкілька centimetersсантиметрів
139
327000
2000
Ви можете промахнутись на кілька сантиметрів
05:44
dueза рахунок to the noiseшум in sensoryсенсорний feedbackзворотній зв'язок.
140
329000
2000
через шум у відчутті зворотного зв'язку.
05:46
SimilarlyАналогічним чином, when you put motorмотор outputвихід on movementрух outputвихід,
141
331000
2000
Аналогічним чином, коли ви за допомогою моторики м"язів рухаєтесь,
05:48
it's extremelyнадзвичайно noisyгаласливий.
142
333000
2000
це дуже шумно.
05:50
ForgetЗабути about tryingнамагаюся to hitхіт the bull'sбика eyeоко in dartsдартс,
143
335000
2000
Забудьте про спроби вражати яблочко в дартс,
05:52
just aimмета for the sameтой же spotмісце over and over again.
144
337000
2000
ви тільки будете досягати того ж місця знову і знову.
05:54
You have a hugeвеличезний spreadпоширюватися dueза рахунок to movementрух variabilityмінливість.
145
339000
3000
У вас є величезний діапазон варіантів через рухові мінливості.
05:57
And more than that, the outsideназовні worldсвіт, or taskзавдання,
146
342000
2000
і бідьше того зовнішній світ чи задачі
05:59
is bothобидва ambiguousнеоднозначне and variableЗмінна.
147
344000
2000
є одночасно двозначним і змінним.
06:01
The teapotчайник could be fullповний, it could be emptyпорожній.
148
346000
2000
Чаша може бути повною, та може бути пустою.
06:03
It changesзміни over time.
149
348000
2000
Це змінюється з часом.
06:05
So we work in a wholeцілий sensoryсенсорний movementрух taskзавдання soupсуп of noiseшум.
150
350000
4000
Ми працюємо в цілій каші зашумлених завдань.
06:09
Now this noiseшум is so great
151
354000
2000
Тепер цей шум настільки великий,
06:11
that societyсуспільство placesмісць a hugeвеличезний premiumпреміум
152
356000
2000
що суспільство надає величезні премії
06:13
on those of us who can reduceзменшити the consequencesнаслідки of noiseшум.
153
358000
3000
тим з нас, хто може зменшити наслідки шуму.
06:16
So if you're luckyвдалий enoughдостатньо to be ableздатний to knockстук a smallмаленький whiteбілий ballкуля
154
361000
3000
Так, якщо ти достатньо везучий, щоб бути здатним забити маленький білий мячик
06:19
into a holeдірка severalкілька hundredсто yardsдвори away usingвикористовуючи a long metalметал stickпалиця,
155
364000
3000
в лузу за декілька сотень ярдів, використовуючи довгу металічну клюшку,
06:22
our societyсуспільство will be willingбажаю to rewardнагорода you
156
367000
2000
наше суспільство бажатиме віддячити тобі
06:24
with hundredsсотні of millionsмільйони of dollarsдолари.
157
369000
3000
сотнями мільйонів доларів.
06:27
Now what I want to convinceпереконати you of
158
372000
2000
Так в чому я хочу переконати вас
06:29
is the brainмозок alsoтакож goesйде throughчерез a lot of effortзусилля
159
374000
2000
це те, що мозок також проходить через багато зусиль
06:31
to reduceзменшити the negativeнегативний consequencesнаслідки
160
376000
2000
щоб зменшити негативні наслідки
06:33
of this sortсортувати of noiseшум and variabilityмінливість.
161
378000
2000
наприклад, шум та непостійність.
06:35
And to do that, I'm going to tell you about a frameworkрамки
162
380000
2000
І щоб зробити це, я збираюсь розповісти про структуру
06:37
whichкотрий is very popularпопулярний in statisticsстатистика and machineмашина learningнавчання of the last 50 yearsроків
163
382000
3000
яка є дуже популярною в статистиці та штучному інтелекті протягом останніх 50 років
06:40
calledназивається BayesianБайєсівської decisionрішення theoryтеорія.
164
385000
2000
яка називається Баєсівська теорія прийняття рішень.
06:42
And it's more recentlyнещодавно a unifyingоб'єднуючим way
165
387000
3000
І це недавно стало обєднаним шляхом
06:45
to think about how the brainмозок dealsугоди with uncertaintyневизначеність.
166
390000
3000
осмислення того, як мозок справляється з несподіваностями.
06:48
And the fundamentalфундаментальний ideaідея is you want to make inferencesвисновки and then take actionsдії.
167
393000
3000
І основна ідея в тому, що ви хочете спочатку зробити висновок та потім виконати певні дії.
06:51
So let's think about the inferenceвисновок.
168
396000
2000
Тож давайте подумаємо про висновки.
06:53
You want to generateгенерувати beliefsвірування about the worldсвіт.
169
398000
2000
Ви хочете зробити певні висновки про світ.
06:55
So what are beliefsвірування?
170
400000
2000
Так що ж таке віра?
06:57
BeliefsПереконання could be: where are my armsзброю in spaceпростір?
171
402000
2000
Віра може бути у усвідомленні того де мої руки у просторі?
06:59
Am I looking at a catкот or a foxлисиця?
172
404000
2000
Я дивлюсь на кота чи на лисицю?
07:01
But we're going to representпредставляти beliefsвірування with probabilitiesймовірності.
173
406000
3000
Але ми збираємось співставити віру з ймовірністю.
07:04
So we're going to representпредставляти a beliefвіра
174
409000
2000
Тож ми представимо віру
07:06
with a numberномер betweenміж zeroнуль and one --
175
411000
2000
як число між нулем і одиницею--
07:08
zeroнуль meaningсенс I don't believe it at all, one meansзасоби I'm absolutelyабсолютно certainпевний.
176
413000
3000
нуль значить, що я абсолютно не вірю, один значить, що я абсолютно переконаний.
07:11
And numbersномери in betweenміж give you the grayсірий levelsрівні of uncertaintyневизначеність.
177
416000
3000
І числа в проміжку дають вам рівні невпевненості.
07:14
And the keyключ ideaідея to BayesianБайєсівської inferenceвисновок
178
419000
2000
І основна ідея Баєсівських висновків
07:16
is you have two sourcesджерела of informationінформація
179
421000
2000
це те, що ви маєте два джереле інформації
07:18
from whichкотрий to make your inferenceвисновок.
180
423000
2000
з яких ви можете зробити висновки.
07:20
You have dataдані,
181
425000
2000
Ви маєте дані,
07:22
and dataдані in neuroscienceневрологія is sensoryсенсорний inputвхід.
182
427000
2000
і дані в області неврології подаються сенсорними шляхами.
07:24
So I have sensoryсенсорний inputвхід, whichкотрий I can take in to make beliefsвірування.
183
429000
3000
Так що я маю сенсорні сигнали, які я можу приняти, щоб переконатися.
07:27
But there's anotherінший sourceджерело of informationінформація, and that's effectivelyефективно priorпопередньо knowledgeзнання.
184
432000
3000
Але є й інше джерело інформації, і воно ефективніше-це попередній досвід.
07:30
You accumulateнакопичуються knowledgeзнання throughoutвсюди your life in memoriesспогади.
185
435000
3000
Ви накопичуєте досвід протягом усього життя у спогадах.
07:33
And the pointточка about BayesianБайєсівської decisionрішення theoryтеорія
186
438000
2000
І суть Байєсівської теорії прийняття рішень у тому,
07:35
is it givesдає you the mathematicsматематика
187
440000
2000
що вона дає вам математичний
07:37
of the optimalоптимальний way to combineкомбінувати
188
442000
2000
оптимальних спосіб об'єднати
07:39
your priorпопередньо knowledgeзнання with your sensoryсенсорний evidenceсвідчення
189
444000
2000
ваш попередній досвід з сенсорними показниками
07:41
to generateгенерувати newновий beliefsвірування.
190
446000
2000
для створення нових вражень.
07:43
And I've put the formulaформула up there.
191
448000
2000
І я задав формулу.
07:45
I'm not going to explainпояснити what that formulaформула is, but it's very beautifulгарний.
192
450000
2000
Я не збираюся пояснювати, що це за формула, але вона дуже красива.
07:47
And it has realреальний beautyкрасуня and realреальний explanatoryпояснювальний powerвлада.
193
452000
3000
Вона має справжню красу і пояснювальну силу.
07:50
And what it really saysкаже, and what you want to estimateоцінити,
194
455000
2000
І те, що вона дійсно говорить, і те, що ви хочете оцінити,
07:52
is the probabilityймовірність of differentінший beliefsвірування
195
457000
2000
є ймовірність різних відчуттів
07:54
givenдано your sensoryсенсорний inputвхід.
196
459000
2000
які подаються сенсорною системою.
07:56
So let me give you an intuitiveінтуїтивно зрозумілий exampleприклад.
197
461000
2000
Отже, дозвольте мені дати вам наочний приклад.
07:58
ImagineУявіть собі you're learningнавчання to playграти tennisтеніс
198
463000
3000
Уявіть, що ви вчитеся грати в теніс
08:01
and you want to decideвирішувати where the ballкуля is going to bounceвідмов
199
466000
2000
і ви хочете вирішити де м'яч буде відскакувати
08:03
as it comesприходить over the netнетто towardsназустріч you.
200
468000
2000
коли він летить до вас.
08:05
There are two sourcesджерела of informationінформація
201
470000
2000
Є два джерела інформації
08:07
Bayes'Баєса ruleправити tellsрозповідає you.
202
472000
2000
каже правило Баєсса.
08:09
There's sensoryсенсорний evidenceсвідчення -- you can use visualвізуальний informationінформація auditoryслуховий informationінформація,
203
474000
3000
Із сенсорних даних ви можете використовувати візуальну інформацію та слухову інформацію,
08:12
and that mightможе tell you it's going to landземля in that redчервоний spotмісце.
204
477000
3000
і що може сказати вам, що він збирається приземлитися там де червона пляма.
08:15
But you know that your sensesпочуття are not perfectдосконалий,
205
480000
3000
Але ви знаєте, що ваші відчуття не досконалі,
08:18
and thereforeотже there's some variabilityмінливість of where it's going to landземля
206
483000
2000
і, тому, є деяка похибка визанчення місця падіння його на землю
08:20
shownпоказано by that cloudхмара of redчервоний,
207
485000
2000
показано червоною хмарою,
08:22
representingпредставляючи numbersномери betweenміж 0.5 and maybe 0.1.
208
487000
3000
представлено числами від 0,5 і можливо до 0,1.
08:26
That informationінформація is availableдоступний in the currentструм shotвистрілений,
209
491000
2000
Ця інформація доступна на поточному слайді,
08:28
but there's anotherінший sourceджерело of informationінформація
210
493000
2000
але є ще одне джерело інформації
08:30
not availableдоступний on the currentструм shotвистрілений,
211
495000
2000
не доступне на поточному слайді,
08:32
but only availableдоступний by repeatedповторив experienceдосвід in the gameгра of tennisтеніс,
212
497000
3000
але тільки шляхом досвіду в грі в теніс,
08:35
and that's that the ballкуля doesn't bounceвідмов
213
500000
2000
і ось чому м'яч не стрибає
08:37
with equalрівний probabilityймовірність over the courtсуд duringпід час the matchматч.
214
502000
2000
з рівною імовірністю на корт під час матчу.
08:39
If you're playingграє againstпроти a very good opponentсупротивник,
215
504000
2000
Якщо ви граєте проти дуже хорошого суперника,
08:41
they mayможе distributeпоширювати it in that greenзелений areaплоща,
216
506000
2000
вони можуть поширювати його там де зелена зона,
08:43
whichкотрий is the priorпопередньо distributionрозповсюдження,
217
508000
2000
який до розподілу,
08:45
makingвиготовлення it hardважко for you to returnповернутися.
218
510000
2000
робить його важким для вас, щоб повернутися.
08:47
Now bothобидва these sourcesджерела of informationінформація carryносити importantважливо informationінформація.
219
512000
2000
Зараз обидва ці джерела інформації несуть важливу інформацію.
08:49
And what Bayes'Баєса ruleправити saysкаже
220
514000
2000
І що правило Байеса говорить
08:51
is that I should multiplyпомножити the numbersномери on the redчервоний by the numbersномери on the greenзелений
221
516000
3000
чи це те, що я повинен помножити імовірність червоного на зелений
08:54
to get the numbersномери of the yellowжовтий, whichкотрий have the ellipsesеліпсів,
222
519000
3000
, щоб отримати імовірність жовтого
08:57
and that's my beliefвіра.
223
522000
2000
і це є мій погляд.
08:59
So it's the optimalоптимальний way of combiningпоєднання informationінформація.
224
524000
3000
Так що це оптимальний спосіб об'єднання інформації.
09:02
Now I wouldn'tне буде tell you all this if it wasn'tне було that a fewмало хто yearsроків agoтому назад,
225
527000
2000
Тепер я не сказав би Вам все це, якщо це не було б ще кілька років тому,
09:04
we showedпоказав this is exactlyточно what people do
226
529000
2000
ми показали, це саме те, що роблять люди
09:06
when they learnвчитися newновий movementрух skillsнавички.
227
531000
2000
коли вони пізнають нові навички руху.
09:08
And what it meansзасоби
228
533000
2000
І що це означає
09:10
is we really are BayesianБайєсівської inferenceвисновок machinesмашини.
229
535000
2000
що ми є насправді Байєсовською машиною виведення?
09:12
As we go around, we learnвчитися about statisticsстатистика of the worldсвіт and layлежати that down,
230
537000
4000
Рухаючись, ми дізнаємося про статистику в світі і накопичуємо її,
09:16
but we alsoтакож learnвчитися
231
541000
2000
але ми також дізнаємося
09:18
about how noisyгаласливий our ownвласний sensoryсенсорний apparatusапарат is,
232
543000
2000
про шуми у сенсорних апаратах,
09:20
and then combineкомбінувати those
233
545000
2000
, а потім об'єднуємо їх
09:22
in a realреальний BayesianБайєсівської way.
234
547000
2000
в реальний Байєсовський спосіб.
09:24
Now a keyключ partчастина to the BayesianБайєсівської is this partчастина of the formulaформула.
235
549000
3000
Тепер ключову роль байєсівської теорії є ця частина формули.
09:27
And what this partчастина really saysкаже
236
552000
2000
І те, що ця частина дійсно говорить
09:29
is I have to predictпередбачати the probabilityймовірність
237
554000
2000
так це що у мене є, щоб передбачити ймовірність
09:31
of differentінший sensoryсенсорний feedbacksзворотного зв'язку
238
556000
2000
різних сенсорних зворотних зв'язків
09:33
givenдано my beliefsвірування.
239
558000
2000
отриманих моїми відчуттями.
09:35
So that really meansзасоби I have to make predictionsпрогнози of the futureмайбутнє.
240
560000
3000
Так що це насправді означає, що я повинен робити прогнози на майбутнє.
09:38
And I want to convinceпереконати you the brainмозок does make predictionsпрогнози
241
563000
2000
І я хочу переконати вас у тому, що мозок робить прогнози
09:40
of the sensoryсенсорний feedbackзворотній зв'язок it's going to get.
242
565000
2000
сенсорної сиситеми, а саме того, що вона збирається отримати.
09:42
And moreoverбільше того, it profoundlyглибоко changesзміни your perceptionsсприйняття
243
567000
2000
І більше того, це глибоко змінює ваше сприйняття
09:44
by what you do.
244
569000
2000
того, що ви робите.
09:46
And to do that, I'll tell you
245
571000
2000
А для цього, я вам розповім
09:48
about how the brainмозок dealsугоди with sensoryсенсорний inputвхід.
246
573000
2000
про те, як мозок контактує із сенсорною системою.
09:50
So you sendвідправити a commandкоманда out,
247
575000
3000
Таким чином, ви відправляєте команду,
09:53
you get sensoryсенсорний feedbackзворотній зв'язок back,
248
578000
2000
та отримуєте відповіть від сенсорної системи,
09:55
and that transformationтрансформація is governedуправляється
249
580000
2000
і це перетворення регулюється
09:57
by the physicsфізика of your bodyтіло and your sensoryсенсорний apparatusапарат.
250
582000
3000
фізичноми можливостями вашого тіла і вашим сенсорним апаратом.
10:00
But you can imagineуявіть собі looking insideвсередині the brainмозок.
251
585000
2000
Але ви можете собі уявити, заглянувши всередину мозку.
10:02
And here'sось тут insideвсередині the brainмозок.
252
587000
2000
А ось всередині мозку.
10:04
You mightможе have a little predictorпровісник, a neuralнейронний simulatorсимулятор,
253
589000
2000
Можливо, вам доведеться трохи розповісти про нейронний симулятор,
10:06
of the physicsфізика of your bodyтіло and your sensesпочуття.
254
591000
2000
фізики вашого тіла і ваших відчуттів.
10:08
So as you sendвідправити a movementрух commandкоманда down,
255
593000
2000
Отже, якщо ви відправили команду переміщення вниз,
10:10
you tapторкніться a copyскопіювати of that off
256
595000
2000
як ви натиснете на копію, що поза
10:12
and runбіжи it into your neuralнейронний simulatorсимулятор
257
597000
2000
і запустити його в своєму нейронному симуляторі
10:14
to anticipateчекай the sensoryсенсорний consequencesнаслідки of your actionsдії.
258
599000
4000
для передбачення сенсорних наслідків ваших дій.
10:18
So as I shakeструсити this ketchupкетчуп bottleпляшка,
259
603000
2000
Як тільки я потрушу цю пляшку кетчупу,
10:20
I get some trueправда sensoryсенсорний feedbackзворотній зв'язок as the functionфункція of time in the bottomдно rowрядок.
260
605000
3000
я отримую віддачу сенсорної системи, як функцію часу в нижньому ряду.
10:23
And if I've got a good predictorпровісник, it predictsпрогнозує the sameтой же thing.
261
608000
3000
І якщо у мене є хороший провісник, вона пророкує те ж саме.
10:26
Well why would I botherтурбувати doing that?
262
611000
2000
Ну чому я повинен турбуватися роблячи це?
10:28
I'm going to get the sameтой же feedbackзворотній зв'язок anywayвсе одно.
263
613000
2000
Я збираюся отримати ту ж віддачу у будь-якому випадку.
10:30
Well there's good reasonsпричин.
264
615000
2000
Що ж, є вагомі причини.
10:32
ImagineУявіть собі, as I shakeструсити the ketchupкетчуп bottleпляшка,
265
617000
2000
Уявіть собі, як я трясу пляшку кетчупу,
10:34
someoneхтось very kindlyлюб'язно comesприходить up to me and tapsкрани it on the back for me.
266
619000
3000
хтось дуже по-доброму до мене підходить і стукає мене в спину.
10:37
Now I get an extraдодатково sourceджерело of sensoryсенсорний informationінформація
267
622000
2000
Тепер я отримую додаткове джерело сенсорної інформації
10:39
dueза рахунок to that externalзовнішній actдіяти.
268
624000
2000
завдяки зовнішньому акту.
10:41
So I get two sourcesджерела.
269
626000
2000
Так я отримую два джерела.
10:43
I get you tappingнатискання on it, and I get me shakingтрясіння it,
270
628000
3000
Ваш стук передався на неї, і я потрусив її,
10:46
but from my senses'почуттів' pointточка of viewвид,
271
631000
2000
але з точки зору моїх відчуттів,
10:48
that is combinedоб'єднаний togetherразом into one sourceджерело of informationінформація.
272
633000
3000
це є об'єднання інформації в одне джерело.
10:51
Now there's good reasonпричина to believe
273
636000
2000
Тепер є всі підстави вважати,
10:53
that you would want to be ableздатний to distinguishвідрізнити externalзовнішній eventsподії from internalвнутрішній eventsподії.
274
638000
3000
що ви хотіли б мати можливість розрізняти зовнішні події від внутрішніх подій.
10:56
Because externalзовнішній eventsподії are actuallyнасправді much more behaviorallyповедінково relevantрелевантний
275
641000
3000
Тому що зовнішні події набагато більше відповідають за поведінку
10:59
than feelingпочуття everything that's going on insideвсередині my bodyтіло.
276
644000
3000
а потім відчувати все, що відбувається всередині мого тіла.
11:02
So one way to reconstructреконструювати that
277
647000
2000
Так один із способів для відновлення цього
11:04
is to compareпорівняти the predictionпередбачення --
278
649000
2000
це порівняти пророкування -
11:06
whichкотрий is only basedна основі on your movementрух commandsкоманди --
279
651000
2000
яке базується тільки на основі вашої взаємодії -
11:08
with the realityреальність.
280
653000
2000
з реальністю.
11:10
Any discrepancyНевідповідність should hopefullyсподіваюся, що be externalзовнішній.
281
655000
3000
Будь-яка невідповідність, повина бути зовнішня.
11:13
So as I go around the worldсвіт,
282
658000
2000
Так, як я йду по всьому світу,
11:15
I'm makingвиготовлення predictionsпрогнози of what I should get, subtractingвіднімання them off.
283
660000
3000
Я роблю прогнози про те, що я повинен отримати, віднімаючи їх.
11:18
Everything left over is externalзовнішній to me.
284
663000
2000
Все, що залишилося є зовнішнім для мене.
11:20
What evidenceсвідчення is there for this?
285
665000
2000
Які є докази цього?
11:22
Well there's one very clearясно exampleприклад
286
667000
2000
Є один дуже яскравий приклад
11:24
where a sensationсенсація generatedзгенерований by myselfя сам feelsвідчуваєш very differentінший
287
669000
2000
де власні відчуття дуже різні
11:26
then if generatedзгенерований by anotherінший personлюдина.
288
671000
2000
аніж у іншої людини.
11:28
And so we decidedвирішив the mostнайбільше obviousочевидний placeмісце to startпочати
289
673000
2000
І тому ми вирішили що набільш очевидне місце для початку
11:30
was with ticklingлоскоту.
290
675000
2000
був лоскіт.
11:32
It's been knownвідомий for a long time, you can't tickleлоскотати yourselfсамі
291
677000
2000
Це було відомо протягом довгого часу, ви не можете полоскотати себе
11:34
as well as other people can.
292
679000
2000
так як інші люди.
11:36
But it hasn'tне має really been shownпоказано, it's because you have a neuralнейронний simulatorсимулятор,
293
681000
3000
Але це насправді не було показано, тому що у вас є нейроний симулятор,
11:39
simulatingмоделювання your ownвласний bodyтіло
294
684000
2000
симулюючий власне тіло
11:41
and subtractingвіднімання off that senseсенс.
295
686000
2000
і віднімає те відчуття.
11:43
So we can bringпринести the experimentsексперименти of the 21stвул centuryстоліття
296
688000
3000
Так що ми можемо провести експерименти 21-го століття
11:46
by applyingзастосування roboticробот technologiesтехнології to this problemпроблема.
297
691000
3000
із застосуванням робо-технологій до цієї проблеми.
11:49
And in effectефект, what we have is some sortсортувати of stickпалиця in one handрука attachedприкріплений to a robotробот,
298
694000
3000
І по суті, те, що у нас є, якісь палиці з однієї сторони додається до робота,
11:52
and they're going to moveрухатися that back and forwardвперед.
299
697000
2000
і вони будуть рухатися вперед і назад.
11:54
And then we're going to trackтрек that with a computerкомп'ютер
300
699000
2000
І тоді ми будемо відстежувати, що з комп'ютером
11:56
and use it to controlКОНТРОЛЬ anotherінший robotробот,
301
701000
2000
і використовувати його для керування іншим роботом,
11:58
whichкотрий is going to tickleлоскотати theirїх palmпальма with anotherінший stickпалиця.
302
703000
2000
, яка збирається лоскотати свої долоні іншого палицею.
12:00
And then we're going to askзапитай them to rateкурс a bunchпучок of things
303
705000
2000
І тоді ми будемо просити їх оцінити купу речей
12:02
includingв тому числі ticklishnessticklishness.
304
707000
2000
в тому числі делікатність.
12:04
I'll showпоказати you just one partчастина of our studyвивчення.
305
709000
2000
Я покажу вам, тільки одну частину нашого дослідження.
12:06
And here I've takenвзятий away the robotsроботів,
306
711000
2000
І ось я взяв від роботів,
12:08
but basicallyв основному people moveрухатися with theirїх right armрука sinusoidallysinusoidally back and forwardвперед.
307
713000
3000
але люди рухають їх правою рукою синусоидально назад і вперед.
12:11
And we replayReplay that to the other handрука with a time delayзатримка.
308
716000
3000
І ми повторим для іншої сторони, з тимчасовою затримкою.
12:14
EitherУ будь-якому no time delayзатримка,
309
719000
2000
Або немає часу затримки,
12:16
in whichкотрий caseсправа lightсвітло would just tickleлоскотати your palmпальма,
310
721000
2000
У цьому випадку світло буде просто лоскотати ваші долоні,
12:18
or with a time delayзатримка of two-tenthsдві десятих of three-tenthsтри десятих of a secondдругий.
311
723000
4000
або затримка в дві десятих три десятих секунди.
12:22
So the importantважливо pointточка here
312
727000
2000
Тому важливим моментом тут
12:24
is the right handрука always does the sameтой же things -- sinusoidalсинусоїдального movementрух.
313
729000
3000
є права рука що завжди робить одне і те ж - синусоїдальний рух.
12:27
The left handрука always is the sameтой же and putsставить sinusoidalсинусоїдального tickleлоскотати.
314
732000
3000
Лівою рукою завжди є теж саме і синусоїдально лоскоче.
12:30
All we're playingграє with is a tempoтемпі causalityпричинність.
315
735000
2000
Все, із чим ми граємо з причиною темпу.
12:32
And as we go from naughtНіщо to 0.1 secondдругий,
316
737000
2000
І, як ми переходимо від нуля до 0,1 секунди,
12:34
it becomesстає more ticklishлоскітливе.
317
739000
2000
це стає все більш делікатним.
12:36
As you go from 0.1 to 0.2,
318
741000
2000
Як ви йдете від 0,1 до 0,2,
12:38
it becomesстає more ticklishлоскітливе at the endкінець.
319
743000
2000
це стає все більш делікатні в кінці.
12:40
And by 0.2 of a secondдругий,
320
745000
2000
І на 0,2 секунді,
12:42
it's equivalentlyеквівалентно ticklishлоскітливе
321
747000
2000
це саме делікатне
12:44
to the robotробот that just tickledлоскотали you withoutбез you doing anything.
322
749000
2000
для робота, який щойно вас лоскотав без вашого втручання.
12:46
So whateverщо б не було is responsibleвідповідальний for this cancellationскасування
323
751000
2000
Не важливо що відповідає за скасування
12:48
is extremelyнадзвичайно tightlyщільно coupledу поєднанні with tempoтемпі causalityпричинність.
324
753000
3000
але це надзвичайно щільно поєднано з причиною темпу.
12:51
And basedна основі on this illustrationілюстрація, we really convincedпереконаний ourselvesми самі in the fieldполе
325
756000
3000
І на основі цього прикладу, ми дійсно переконалися в області
12:54
that the brain'sмозок makingвиготовлення preciseточний predictionsпрогнози
326
759000
2000
що мозок приймає точні прогнози
12:56
and subtractingвіднімання them off from the sensationsвідчуття.
327
761000
3000
і віднімає їх з відчуттів.
12:59
Now I have to admitвизнати, these are the worstнайгірший studiesнавчання my labлабораторія has ever runбіжи.
328
764000
3000
Тепер я повинен зізнатися, це найгірше дослідженнях в моїй лабораторії.
13:02
Because the tickleлоскотати sensationсенсація on the palmпальма comesприходить and goesйде,
329
767000
2000
Бо відчуття лоскоту на долоні приходить і йде,
13:04
you need largeвеликий numbersномери of subjectsпредметів
330
769000
2000
вам потрібна велика кількість предметів
13:06
with these starsзірки makingвиготовлення them significantзначний.
331
771000
2000
з цих зірок робить їх значущими.
13:08
So we were looking for a much more objectiveоб'єктивний way
332
773000
2000
Так що ми шукали більш об'єктивно
13:10
to assessоцінити this phenomenaявища.
333
775000
2000
Для оцінки цього явища.
13:12
And in the interveningПроміжний yearsроків I had two daughtersдоньки.
334
777000
2000
І за минулі роки в мене було дві дочки.
13:14
And one thing you noticeпомітити about childrenдіти in backseatsbackseats of carsавтомобілі on long journeysподорожі,
335
779000
3000
І ще одне, що ви помітите про дітей в задніх сидіннях автомобілів в далеких поїздках,
13:17
they get into fightsбійки --
336
782000
2000
вони потрапляють в бої -
13:19
whichкотрий startedпочався with one of them doing something to the other, the other retaliatingпомста.
337
784000
3000
, який почався з того що хтось робить щось для інших, а інші відповідають.
13:22
It quicklyшвидко escalatesескалація.
338
787000
2000
Це швидко зростає.
13:24
And childrenдіти tendсхильні to get into fightsбійки whichкотрий escalateескалації in termsтерміни of forceсила.
339
789000
3000
І діти, як правило, потрапляють в бої в яких ескалються з точки зору сили.
13:27
Now when I screamedкричав at my childrenдіти to stop,
340
792000
2000
Тепер, коли я кричав на своїх дітей, щоб зупинити,
13:29
sometimesіноді they would bothобидва say to me
341
794000
2000
Іноді вони обидві говорять мені:
13:31
the other personлюдина hitхіт them harderважче.
342
796000
3000
інша особа, вдарила їх важче.
13:34
Now I happenстатися to know my childrenдіти don't lieбрешуть,
343
799000
2000
Тепер я знаю, мої діти не брешуть,
13:36
so I thought, as a neuroscientistневролог,
344
801000
2000
таким чином я думав, як невролог,
13:38
it was importantважливо how I could explainпояснити
345
803000
2000
важливо, як я міг пояснити,
13:40
how they were tellingкажучи inconsistentнепослідовний truthsістини.
346
805000
2000
як вони говорили мені несумісну правду.
13:42
And we hypothesizeАвтори припускають basedна основі on the ticklingлоскоту studyвивчення
347
807000
2000
І ми припускаємо, базуючись на дослідженні лоскоту
13:44
that when one childдитина hitsхіти anotherінший,
348
809000
2000
, що, коли одна дитина ударяє іншу,
13:46
they generateгенерувати the movementрух commandкоманда.
349
811000
2000
вони виробляють команду руху.
13:48
They predictпередбачати the sensoryсенсорний consequencesнаслідки and subtractвіднімання it off.
350
813000
3000
Вони передбачають, сенсорні наслідки і віднімають їх.
13:51
So they actuallyнасправді think they'veвони вже hitхіт the personлюдина lessменше hardважко than they have --
351
816000
2000
Так що вони насправді думають, що вони ударили людину менш жорстко, ніж отримали -
13:53
ratherшвидше like the ticklingлоскоту.
352
818000
2000
як лоскіт.
13:55
WhereasБеручи до уваги the passiveпасивний recipientодержувач
353
820000
2000
У той час як пасивний отримувач
13:57
doesn't make the predictionпередбачення, feelsвідчуваєш the fullповний blowудар.
354
822000
2000
не робить передбачення і відчуває повний удар.
13:59
So if they retaliateмстити with the sameтой же forceсила,
355
824000
2000
Так, якщо вони у відповідь ударять з тією ж силою,
14:01
the first personлюдина will think it's been escalatedескалація.
356
826000
2000
Перша людина буде думати, що бійка загострилася.
14:03
So we decidedвирішив to testтест this in the labлабораторія.
357
828000
2000
Тому ми вирішили перевірити це в лабораторії.
14:05
(LaughterСміх)
358
830000
3000
(Сміх у залі)
14:08
Now we don't work with childrenдіти, we don't work with hittingудар,
359
833000
2000
Тепер ми не працюємо з дітьми, ми не працюємо з ударами,
14:10
but the conceptконцепція is identicalоднаковий.
360
835000
2000
але суть залишається однаковим.
14:12
We bringпринести in two adultsдорослі. We tell them they're going to playграти a gameгра.
361
837000
3000
Ми беремо двох дорослих. Ми говоримо їм, що вони збираються грати в ігри.
14:15
And so here'sось тут playerгравець one and playerгравець two sittingсидячи oppositeнавпаки to eachкожен other.
362
840000
2000
Так ось вони сидять один навпроти одного.
14:17
And the gameгра is very simpleпростий.
363
842000
2000
І гра дуже проста.
14:19
We startedпочався with a motorмотор
364
844000
2000
Ми почали з двигуна
14:21
with a little leverважіль, a little forceсила transfusertransfuser.
365
846000
2000
з невеликим важілем, трохи передававшим силу.
14:23
And we use this motorмотор to applyзастосовувати forceсила down to playerгравець one'sодин fingersпальці
366
848000
2000
І ми використовуємо цей двигун для застосування сили до пальців гравця
14:25
for threeтри secondsсекунд and then it stopsзупиняється.
367
850000
3000
протягом трьох секунд, а потім зупиняємся.
14:28
And that player'sгравця been told, rememberзгадаймо the experienceдосвід of that forceсила
368
853000
3000
І гравця було сказано, пам'ятайте досвід сили
14:31
and use your other fingerпалець
369
856000
2000
і використовуйте інший палець
14:33
to applyзастосовувати the sameтой же forceсила
370
858000
2000
для застосовування тієї ж сили
14:35
down to the other subject'sсуб'єкта fingerпалець throughчерез a forceсила transfusertransfuser -- and they do that.
371
860000
3000
до пальців через датчик сили - і вони це роблять.
14:38
And playerгравець two'sдві been told, rememberзгадаймо the experienceдосвід of that forceсила.
372
863000
3000
І для другого гравця було сказано, пам'ятайте про досвід сили.
14:41
Use your other handрука to applyзастосовувати the forceсила back down.
373
866000
3000
Використовуйте іншу руку для застосування сили вниз.
14:44
And so they take it in turnsвиявляється
374
869000
2000
І вони по черзі
14:46
to applyзастосовувати the forceсила they'veвони вже just experiencedдосвідчений back and forwardвперед.
375
871000
2000
застосовували силу.
14:48
But criticallyкритично,
376
873000
2000
Але важливо,
14:50
they're briefedпоінформували about the rulesправил of the gameгра in separateокремо roomsномери.
377
875000
3000
що вони ознайомлені з правилами гри в окремих кімнатах.
14:53
So they don't know the rulesправил the other person'sлюдина playingграє by.
378
878000
2000
Так що вони не знають правил інших людей.
14:55
And what we'veми маємо measuredвиміряний
379
880000
2000
І те, що ми вимірювали
14:57
is the forceсила as a functionфункція of termsтерміни.
380
882000
2000
це сила, в залежності від умов.
14:59
And if we look at what we startпочати with,
381
884000
2000
І якщо ми подивимося на те з чого ми починаємо,
15:01
a quarterквартал of a NewtonНьютон there, a numberномер of turnsвиявляється,
382
886000
2000
четверть Ньютон там, кількість витків,
15:03
perfectдосконалий would be that redчервоний lineлінія.
383
888000
2000
ідеально було б, що червоною лінією.
15:05
And what we see in all pairsпари of subjectsпредметів is this --
384
890000
3000
А що ми бачимо у всіх парах суб'єктів це -
15:08
a 70 percentвідсоток escalationескалація in forceсила
385
893000
2000
70 відсотків ескалації в силу
15:10
on eachкожен go.
386
895000
2000
на кожному ходу.
15:12
So it really suggestsпропонує, when you're doing this --
387
897000
2000
Так що насправді передбачає, коли ви робите це -
15:14
basedна основі on this studyвивчення and othersінші we'veми маємо doneзроблено --
388
899000
2000
на основі цього дослідження та інших, що ми зробили -
15:16
that the brainмозок is cancelingскасування the sensoryсенсорний consequencesнаслідки
389
901000
2000
що мозок зводить нанівець сенсорні наслідки
15:18
and underestimatingНедооцінка the forceсила it's producingвиробництво.
390
903000
2000
та недооцінка сили це виробляє.
15:20
So it re-showsповторно показує the brainмозок makesробить predictionsпрогнози
391
905000
2000
Так він ще раз показує, мозок робить передбачення
15:22
and fundamentallyпринципово changesзміни the preceptsзаповіді.
392
907000
3000
і принципово змінює заповіді.
15:25
So we'veми маємо madeзроблений inferencesвисновки, we'veми маємо doneзроблено predictionsпрогнози,
393
910000
3000
Таким чином, ми зробили висновки, що ми зробили прогнози,
15:28
now we have to generateгенерувати actionsдії.
394
913000
2000
Тепер ми повинні генерувати дії.
15:30
And what Bayes'Баєса ruleправити saysкаже is, givenдано my beliefsвірування,
395
915000
2000
І що правила Байеса говорить, це, враховуючи мої переконання,
15:32
the actionдія should in some senseсенс be optimalоптимальний.
396
917000
2000
дії повинні в деякому сенсі бути оптимальним.
15:34
But we'veми маємо got a problemпроблема.
397
919000
2000
Але у нас є проблеми.
15:36
TasksЗавдання are symbolicсимволічне -- I want to drinkпити, I want to danceтанцювати --
398
921000
3000
Завдання є символічними - Я хочу пити, я хочу танцювати -
15:39
but the movementрух systemсистема has to contractдоговір 600 musclesм'язи
399
924000
2000
але рухова система повинна задіяти 600 м'язів
15:41
in a particularконкретно sequenceпослідовність.
400
926000
2000
в певній послідовності.
15:43
And there's a bigвеликий gapрозрив
401
928000
2000
Є велика різниця
15:45
betweenміж the taskзавдання and the movementрух systemсистема.
402
930000
2000
між завданням і руховою системою.
15:47
So it could be bridgedмостів in infinitelyнескінченно manyбагато хто differentінший waysшляхи.
403
932000
2000
Так що можуть бути подолані нескінченно багатьма різними способами.
15:49
So think about just a pointточка to pointточка movementрух.
404
934000
2000
Так що думайте про лише точки до точки руху.
15:51
I could chooseвибирай these two pathsшляхи
405
936000
2000
Я можу вибрати ці два шляхи
15:53
out of an infiniteнескінченний numberномер of pathsшляхи.
406
938000
2000
з нескінченної кількості шляхів.
15:55
HavingМаючи chosenвибраний a particularконкретно pathшлях,
407
940000
2000
Вибравши особливий шлях,
15:57
I can holdтримайся my handрука on that pathшлях
408
942000
2000
я можу тримати руку на пульсі цього шляху
15:59
as infinitelyнескінченно manyбагато хто differentінший jointсуглоб configurationsконфігурації.
409
944000
2000
як нескінченно багато різних спільних конфігурацій.
16:01
And I can holdтримайся my armрука in a particularконкретно jointсуглоб configurationконфігурації
410
946000
2000
І я можу тримати руку на пульсі виключної спільної конфігурації
16:03
eitherабо very stiffжорсткий or very relaxedв розслабленому стані.
411
948000
2000
або дуже жорстко або дуже розслаблено.
16:05
So I have a hugeвеличезний amountсума of choiceвибір to make.
412
950000
3000
Так що в мене величезний вибір.
16:08
Now it turnsвиявляється out, we are extremelyнадзвичайно stereotypicalстереотипні.
413
953000
3000
Тепер виявляється, що ми дуже стереотипні.
16:11
We all moveрухатися the sameтой же way prettyкрасиво much.
414
956000
3000
Ми всі рухаємося так само, досить багато.
16:14
And so it turnsвиявляється out we're so stereotypicalстереотипні,
415
959000
2000
І так виходить, що ми такі стереотипні,
16:16
our brainsмозок have got dedicatedвідданий neuralнейронний circuitryсхеми
416
961000
2000
наш мозок отримав виділену нервову систему
16:18
to decodeдекодування this stereotypingстереотипів.
417
963000
2000
для декодування цих стереотипів.
16:20
So if I take some dotsкрапки
418
965000
2000
Так що, якщо я візьму деякі точки
16:22
and setвстановити them in motionрух with biologicalбіологічний motionрух,
419
967000
3000
і поставлю їх в рух з біологічними рухом,
16:25
your brain'sмозок circuitryсхеми would understandзрозуміти instantlyмиттєво what's going on.
420
970000
3000
Схема вашого мозку зрозуміє миттєво, що відбувається.
16:28
Now this is a bunchпучок of dotsкрапки movingрухаючись.
421
973000
2000
Тепер це купа точок рухається.
16:30
You will know what this personлюдина is doing,
422
975000
3000
Ви будете знати, що ця людина робить,
16:33
whetherчи то happyщасливий, sadсумний, oldстарий, youngмолодий -- a hugeвеличезний amountсума of informationінформація.
423
978000
3000
чи щаслива, сумна, стара, молода - величезна кількість інформації.
16:36
If these dotsкрапки were carsавтомобілі going on a racingгонки circuitланцюг,
424
981000
2000
Якби ці точки були автомобілями, що рухаються на гоночній трасі,
16:38
you would have absolutelyабсолютно no ideaідея what's going on.
425
983000
3000
Ви абсолютно не знали б, що відбувається.
16:41
So why is it
426
986000
2000
Так чому це ж так
16:43
that we moveрухатися the particularконкретно waysшляхи we do?
427
988000
2000
що ми рухаємося по окремому шляху?
16:45
Well let's think about what really happensбуває.
428
990000
2000
Ну давайте подумаємо про те, що відбувається насправді.
16:47
Maybe we don't all quiteцілком moveрухатися the sameтой же way.
429
992000
3000
Може бути, ми не всі спокійно рухаємось таким же чином.
16:50
Maybe there's variationВаріація in the populationнаселення.
430
995000
2000
Може бути, є відмінності у складі населення.
16:52
And maybe those who moveрухатися better than othersінші
431
997000
2000
А може бути, є ті, хто рухаються краще, ніж інші
16:54
have got more chanceшанс of gettingотримувати theirїх childrenдіти into the nextдалі generationпокоління.
432
999000
2000
отримали більше шансів мати своїх дітей в наступному поколінні.
16:56
So in evolutionaryеволюційний scalesваги, movementsрухи get better.
433
1001000
3000
Таким чином, в еволюційному масштабі, рух стає краще.
16:59
And perhapsможе бути in life, movementsрухи get better throughчерез learningнавчання.
434
1004000
3000
І, можливо, в житті, рух стає кращим через навчання.
17:02
So what is it about a movementрух whichкотрий is good or badпоганий?
435
1007000
2000
Так що ж про рух, що добре це чи погано?
17:04
ImagineУявіть собі I want to interceptперехоплення this ballкуля.
436
1009000
2000
Уявіть собі, я хочу перехопити цей м'яч.
17:06
Here are two possibleможливий pathsшляхи to that ballкуля.
437
1011000
3000
Тут можливі два шляхи до цього м'ячу.
17:09
Well if I chooseвибирай the left-handліва рука pathшлях,
438
1014000
2000
Ну, якщо я візьму шлях лівої руки,
17:11
I can work out the forcesсили requiredвимагається
439
1016000
2000
я можу працювати з необхідною силою
17:13
in one of my musclesм'язи as a functionфункція of time.
440
1018000
2000
в одному з моїх м'язів, як функція часу.
17:15
But there's noiseшум addedдодано to this.
441
1020000
2000
Але є шум доданий до цього.
17:17
So what I actuallyнасправді get, basedна основі on this lovelyмилий, smoothгладкий, desiredбажаний forceсила,
442
1022000
3000
Так що я насправді отримав, засноване на цій прекрасній, гладкоій, бажаній силі,
17:20
is a very noisyгаласливий versionверсія.
443
1025000
2000
є дуже гучна версія.
17:22
So if I pickпідібрати the sameтой же commandкоманда throughчерез manyбагато хто timesразів,
444
1027000
3000
Так що, якщо я обиру ту ж команду за багато разів,
17:25
I will get a differentінший noisyгаласливий versionверсія eachкожен time, because noiseшум changesзміни eachкожен time.
445
1030000
3000
Я отримаю різні гучні версії кожен раз, тому що шум щоразу змінюється.
17:28
So what I can showпоказати you here
446
1033000
2000
Так що я хочу показати вам
17:30
is how the variabilityмінливість of the movementрух will evolveрозвиватися
447
1035000
2000
це те, як різноманіття рухів еволюціонуватиме,
17:32
if I chooseвибирай that way.
448
1037000
2000
якщо я виберу той шлях.
17:34
If I chooseвибирай a differentінший way of movingрухаючись -- on the right for exampleприклад --
449
1039000
3000
Якщо я виберу інший шлях руху - на право наприклад -
17:37
then I'll have a differentінший commandкоманда, differentінший noiseшум,
450
1042000
2000
тоді у мене буде інша команда, інший звук,
17:39
playingграє throughчерез a noisyгаласливий systemсистема, very complicatedускладнений.
451
1044000
3000
що звучатиме через звукову систему, дуже складно.
17:42
All we can be sure of is the variabilityмінливість will be differentінший.
452
1047000
3000
Все, в чому ми можемо бути впевнені, це різноманітність є різною.
17:45
If I moveрухатися in this particularконкретно way,
453
1050000
2000
Якщо я рухатимусь в цьому певному русі,
17:47
I endкінець up with a smallerменший variabilityмінливість acrossпоперек manyбагато хто movementsрухи.
454
1052000
3000
Я в результаті менше мінливості в багатьох рухах.
17:50
So if I have to chooseвибирай betweenміж those two,
455
1055000
2000
Так що, якщо мені доведеться вибирати між цими двома,
17:52
I would chooseвибирай the right one because it's lessменше variableЗмінна.
456
1057000
2000
Я б вибрав правий, тому що він менш мінливий.
17:54
And the fundamentalфундаментальний ideaідея
457
1059000
2000
І основна ідея
17:56
is you want to planплан your movementsрухи
458
1061000
2000
що ви хочете планувати ваші рухи
17:58
so as to minimizeмінімізувати the negativeнегативний consequenceнаслідок of the noiseшум.
459
1063000
3000
так, щоб мінімізувати негативні наслідки шуму.
18:01
And one intuitionінтуїція to get
460
1066000
2000
І інтуїція, щоб отримати
18:03
is actuallyнасправді the amountсума of noiseшум or variabilityмінливість I showпоказати here
461
1068000
2000
насправді кількість шуму або мінливості, що я показую тут
18:05
getsотримує biggerбільший as the forceсила getsотримує biggerбільший.
462
1070000
2000
стає все більше, як сила стає більше.
18:07
So you want to avoidуникати bigвеликий forcesсили as one principleпринцип.
463
1072000
3000
Отже, ви хочете уникнути великих сил, як одного принципу.
18:10
So we'veми маємо shownпоказано that usingвикористовуючи this,
464
1075000
2000
Отже, ми показали, що використовуючи це
18:12
we can explainпояснити a hugeвеличезний amountсума of dataдані --
465
1077000
2000
можна пояснити величезну кількість даних -
18:14
that exactlyточно people are going about theirїх livesживе planningпланування movementsрухи
466
1079000
3000
що саме люди збираються протягом їхнього життя, планування руху
18:17
so as to minimizeмінімізувати negativeнегативний consequencesнаслідки of noiseшум.
467
1082000
3000
таким чином, щоб мінімізувати негативні наслідки шуму.
18:20
So I hopeнадія I've convincedпереконаний you the brainмозок is there
468
1085000
2000
Тому я сподіваюся, мені вдалося переконати вас, що мозок є
18:22
and evolvedрозвинувся to controlКОНТРОЛЬ movementрух.
469
1087000
2000
і еволюціонував, щоб контролювати рух.
18:24
And it's an intellectualінтелектуальний challengeвиклик to understandзрозуміти how we do that.
470
1089000
3000
І це інтелектуальний виклик, щоб зрозуміти, як ми робимо це.
18:27
But it's alsoтакож relevantрелевантний
471
1092000
2000
Але це також має відношення
18:29
for diseaseхвороба and rehabilitationреабілітація.
472
1094000
2000
до хвороби і реабілітації.
18:31
There are manyбагато хто diseasesхвороби whichкотрий effectефект movementрух.
473
1096000
3000
Є багато захворювань, які впливають на рух.
18:34
And hopefullyсподіваюся, що if we understandзрозуміти how we controlКОНТРОЛЬ movementрух,
474
1099000
2000
І, сподіваюся, якщо ми розуміємо, як ми контролюємо рух,
18:36
we can applyзастосовувати that to roboticробот technologyтехнологія.
475
1101000
2000
ми можемо застосувати це до робототехніки.
18:38
And finallyнарешті, I want to remindнагадаю you,
476
1103000
2000
І, нарешті, я хочу нагадати вам,
18:40
when you see animalsтварини do what look like very simpleпростий tasksзавдання,
477
1105000
2000
коли ви бачите тварин, які роблять те, що виглядає дуже простими задачами,
18:42
the actualфактичний complexityскладність of what is going on insideвсередині theirїх brainмозок
478
1107000
2000
фактична складність того, що відбувається всередині їхнього мозку
18:44
is really quiteцілком dramaticдраматичний.
479
1109000
2000
дійсно досить драматична.
18:46
Thank you very much.
480
1111000
2000
Велике спасибі.
18:48
(ApplauseОплески)
481
1113000
8000
(Оплески)
18:56
ChrisКріс AndersonАндерсон: QuickШвидкий questionпитання for you, DanДен.
482
1121000
2000
Кріс Андерсон: Швидке питання до Вас, Дан.
18:58
So you're a movementрух -- (DWDW: ChauvinistШовіністичних.) -- chauvinistшовіністичних.
483
1123000
4000
Значить, ви рух -: шовініст - (DW шовініст.).
19:02
Does that mean that you think that the other things we think our brainsмозок are about --
484
1127000
3000
Чи означає це, що ви думаєте, що інші речі, про які думає наш мозок є про -
19:05
the dreamingмріяти, the yearningтуги, the fallingпадіння in love and all these things --
485
1130000
3000
мріяти, скучання, закоханість і всі ці речі -
19:08
are a kindдоброзичливий of sideсторона showпоказати, an accidentаварія?
486
1133000
3000
є свого роду сторонні випадки, випадковості?
19:11
DWDW: No, no, actuallyнасправді I think they're all importantважливо
487
1136000
2000
DW: Ні, ні, насправді я думаю, що вони всі важливі
19:13
to driveїхати the right movementрух behaviorповедінка to get reproductionвідтворення in the endкінець.
488
1138000
3000
щоб рухатись вірно, щоб отримати відтворення в кінці.
19:16
So I think people who studyвивчення sensationсенсація or memoryпам'ять
489
1141000
3000
Так що я думаю, що люди, які вивчають відчуття або пам'ять
19:19
withoutбез realizingусвідомлюючи why you're layingПрокладка down memoriesспогади of childhoodдитинство.
490
1144000
2000
не розуміючи, чому ви викликаєте спогади про дитинство.
19:21
The factфакт that we forgetзабувай mostнайбільше of our childhoodдитинство, for exampleприклад,
491
1146000
3000
Те, що ми забуваємо більшу частину нашого дитинства, наприклад,
19:24
is probablyймовірно fine, because it doesn't effectефект our movementsрухи laterпізніше in life.
492
1149000
3000
напевно це здорово, тому що це не впливає на наші рухи в подальшому житті.
19:27
You only need to storeмагазин things whichкотрий are really going to effectефект movementрух.
493
1152000
3000
Вам потрібно тільки памятати ті речі, які дійсно впливатимуть на рухи.
19:30
CAКАЛІФОРНІЯ: So you think that people thinkingмислення about the brainмозок, and consciousnessсвідомість generallyвзагалі,
494
1155000
3000
CA: Тобто ви думаєте, що люди, які думають про мозок, і свідомість у цілому,
19:33
could get realреальний insightв поле зору
495
1158000
2000
могли б отримати реальну картину
19:35
by sayingкажучи, where does movementрух playграти in this gameгра?
496
1160000
2000
говорячи: Де ж рухи грають в цю гру?
19:37
DWDW: So people have foundзнайдено out for exampleприклад
497
1162000
2000
DW: Таким чином, люди виявили, наприклад,
19:39
that studyingвивчаючи visionбачення in the absenceвідсутність of realizingусвідомлюючи why you have visionбачення
498
1164000
2000
що вивчення зору за відсутності розуміння, що у вас є бачення
19:41
is a mistakeпомилка.
499
1166000
2000
є помилкою.
19:43
You have to studyвивчення visionбачення with the realizationреалізації
500
1168000
2000
Ви повинні вивчити зір з розумінням
19:45
of how the movementрух systemсистема is going to use visionбачення.
501
1170000
2000
того, як рухова система буде використовувати зір.
19:47
And it usesвикористовує it very differentlyінакше onceодин раз you think about it that way.
502
1172000
2000
І вона використовує його дуже по-різному, коли ви думаєте про це таким чином.
19:49
CAКАЛІФОРНІЯ: Well that was quiteцілком fascinatingзахоплююче. Thank you very much indeedдійсно.
503
1174000
3000
CA: Ну, що було дуже захоплююче. Спасибі велике.
19:52
(ApplauseОплески)
504
1177000
2000
(Оплески)
Translated by Yermiichuk Dmitrii
Reviewed by Ruslan Savchuk

▲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