I'm a neuroscientist. And in neuroscience, we have to deal with many difficult questions about the brain. But I want to start with the easiest question and the question you really should have all asked yourselves at some point in your life, because it's a fundamental question if we want to understand brain function. And that is, why do we and other animals have brains? Not all species on our planet have brains, so if we want to know what the brain is for, let's think about why we evolved one. Now you may reason that we have one to perceive the world or to think, and that's completely wrong. If you think about this question for any length of time, it's blindingly obvious why we have a brain. We have a brain for one reason and one reason only, and that's to produce adaptable and complex movements. There is no other reason to have a brain. Think about it. Movement is the only way you have of affecting the world around you. Now that's not quite true. There's one other way, and that's through sweating. But apart from that, everything else goes through contractions of muscles.
Soy neurocientífico. Y en neurociencia, abordamos interrogantes muy complejos acerca del cerebro. Pero quiero comenzar con el más sencillo, es una pregunta que seguramente, alguna vez, se habrán hecho, porque es una cuestión fundamental, si queremos comprender la función del cerebro. Y es, ¿por qué nosotros y los demás animales tenemos cerebro? No todas las especies del planeta tienen cerebro, entonces si queremos saber para qué sirven los cerebros, pensemos por qué evolucionó el nuestro. Podrían plantear que esto se produjo para percibir el mundo y para pensar, y eso es totalmente erróneo. Si lo piensan bien, es claramente evidente por qué tenemos un cerebro. Tenemos cerebro por una razón y solo una razón. Y es para producir movimientos adaptativos y complejos. No hay otra razón para tener un cerebro. Piénsenlo. El movimiento es la única manera que tenemos de modificar el mundo que nos rodea. Eso no es del todo cierto; otra forma es a través del sudor. Pero además de eso, todo sucede a través de las contracciones musculares.
So think about communication -- speech, gestures, writing, sign language -- they're all mediated through contractions of your muscles. So it's really important to remember that sensory, memory and cognitive processes are all important, but they're only important to either drive or suppress future movements. There can be no evolutionary advantage to laying down memories of childhood or perceiving the color of a rose if it doesn't affect the way you're going to move later in life.
Piensen en la comunicación: el habla, los gestos, la escritura, el lenguaje de señas; todos se deben a contracciones musculares. Por lo tanto, es muy importante recordar que todos los procesos de la memoria, sensoriales, y cognitivos son importantes, pero sólo son importantes en la medida que impulsan o suprimen futuros movimientos. No podría tener una ventaja evolutiva poder establecer los recuerdos infantiles o percibir el color de una rosa, si no influyeran en las acciones futuras.
Now for those who don't believe this argument, we have trees and grass on our planet without the brain, but the clinching evidence is this animal here -- the humble sea squirt. Rudimentary animal, has a nervous system, swims around in the ocean in its juvenile life. And at some point of its life, it implants on a rock. And the first thing it does in implanting on that rock, which it never leaves, is to digest its own brain and nervous system for food. So once you don't need to move, you don't need the luxury of that brain. And this animal is often taken as an analogy to what happens at universities when professors get tenure, but that's a different subject.
Para aquellos que no creen en esta argumentación, tenemos árboles y hierba sin cerebros, pero la evidencia contundente es este animal de aquí: la humilde ascidia. Es un animal rudimentario; posee un sistema nervioso, y nada en el océano durante su juventud. Y en un momento de su vida, se implanta en una roca, a la que nunca más abandonará, y lo primero que hace al implantarse, es comerse su cerebro y el sistema nervioso, para alimentarse. Dado que no necesita moverse, tampoco necesita el lujo de un cerebro. Y a este animal a menudo se lo suele comparar con los profesores universitarios cuando logran el puesto vitalicio, pero ese es otro tema.
(Applause)
(Aplausos)
So I am a movement chauvinist. I believe movement is the most important function of the brain -- don't let anyone tell you that it's not true. Now if movement is so important, how well are we doing understanding how the brain controls movement? And the answer is we're doing extremely poorly; it's a very hard problem. But we can look at how well we're doing by thinking about how well we're doing building machines which can do what humans can do.
Soy un chovinista del movimiento. Creo que el movimiento es la función más importante del cerebro, y que nadie les diga lo contrario. Entonces, si el movimiento es tan importante, ¿comprendemos bien cómo el cerebro controla el movimiento? Y la respuesta es, que lo comprendemos muy mal. Es un problema muy difícil. Sin embargo, podemos observar lo bien que lo hacemos cuando fabricamos máquinas que hacen tareas humanas.
Think about the game of chess. How well are we doing determining what piece to move where? If you pit Garry Kasparov here, when he's not in jail, against IBM's Deep Blue, well the answer is IBM's Deep Blue will occasionally win. And I think if IBM's Deep Blue played anyone in this room, it would win every time. That problem is solved. What about the problem of picking up a chess piece, dexterously manipulating it and putting it back down on the board? If you put a five year-old child's dexterity against the best robots of today, the answer is simple: the child wins easily. There's no competition at all.
Piensen en el ajedrez. ¿Cómo de bien determinamos qué pieza mover? Y si enfrentan a Gary Kasparov, cuando no está en prisión, cotra la computadora Azul Profundo de IBM, ésta ganará ocasionalmente. Y si Azul Profundo de IBM jugara con cualquiera de Uds., ganaría siempre. Ese problema está resuelto. Ahora otro problema, ¿qué sucede si tomamos una pieza de ajedrez, la manipulamos con destreza, y la ponemos nuevamente sobre el tablero? Si se desafía la destreza de un niño de cinco años con los mejores robots actuales, la respuesta es simple: el niño gana fácilmente. No hay competencia en absoluto.
Now why is that top problem so easy and the bottom problem so hard? One reason is a very smart five year-old could tell you the algorithm for that top problem -- look at all possible moves to the end of the game and choose the one that makes you win. So it's a very simple algorithm. Now of course there are other moves, but with vast computers we approximate and come close to the optimal solution. When it comes to being dexterous, it's not even clear what the algorithm is you have to solve to be dexterous. And we'll see you have to both perceive and act on the world, which has a lot of problems.
¿Por qué entonces el problema de arriba es tan sencillo y el de abajo tan difícil? Una de las razones es que un niño inteligente de 5 años podría resolver el algoritmo para el problema de arriba: observa todos las ejecuciones posibles y hacia el final del juego, elige la jugada ganadora. Es un algoritmo muy sencillo. Por supuesto que hay otros movimientos, pero con la mayoría de las computadoras nos acercamos a la solución óptima. Cuando se trata de ser hábil, tampoco está claro cuál es el algoritmo a resolver para llegar a serlo. Y al mismo tiempo, se tiene que percibir y actuar en el mundo, lo que acarrea muchos problemas.
But let me show you cutting-edge robotics. Now a lot of robotics is very impressive, but manipulation robotics is really just in the dark ages. So this is the end of a Ph.D. project from one of the best robotics institutes. And the student has trained this robot to pour this water into a glass. It's a hard problem because the water sloshes about, but it can do it. But it doesn't do it with anything like the agility of a human. Now if you want this robot to do a different task, that's another three-year Ph.D. program. There is no generalization at all from one task to another in robotics.
Pero permítanme mostrarles la vanguardia en robótica. La mayoría de la robótica es muy impresionante, pero la manipulación robótica, aún se encuentra en la Edad Media. Este es un proyecto de una tesis doctoral de uno de los mejores institutos en robótica. Y un alumno ha entrenado a este robot para verter el agua en el vaso. Es una tarea difícil, porque el agua se esparce, pero lo logra. Pero no lo hace con la agilidad de un humano. Ahora, si quieren que este robot haga otra tarea, ese es otro doctorado de tres años. En robótica, no hay en absoluto generalización de una tarea a otra.
Now we can compare this to cutting-edge human performance. So what I'm going to show you is Emily Fox winning the world record for cup stacking. Now the Americans in the audience will know all about cup stacking. It's a high school sport where you have 12 cups you have to stack and unstack against the clock in a prescribed order. And this is her getting the world record in real time. (Laughter) (Applause) And she's pretty happy. We have no idea what is going on inside her brain when she does that, and that's what we'd like to know.
Ahora podemos comparar esto con un rendimiento humano de vanguardia. Y voy a mostrarles a Emily Fox, récord mundial de apilamiento de vasos. Los estadounidenses aquí presentes conocen muy bien el apilamiento de vasos. Es un deporte de la escuela secundaria, en el que hay 12 vasos para apilar y desapilar, a contra reloj y en un orden determinado. Y aquí está logrando el récord mundial en tiempo real. (Risas) (Aplausos) Y está muy feliz. No sabemos qué sucede en su mente al hacerlo, y eso es lo que nos gustaría saber.
So in my group, what we try to do is reverse engineer how humans control movement. And it sounds like an easy problem. You send a command down, it causes muscles to contract. Your arm or body moves, and you get sensory feedback from vision, from skin, from muscles and so on. The trouble is these signals are not the beautiful signals you want them to be. So one thing that makes controlling movement difficult is, for example, sensory feedback is extremely noisy. Now by noise, I do not mean sound. We use it in the engineering and neuroscience sense meaning a random noise corrupting a signal. So the old days before digital radio when you were tuning in your radio and you heard "crrcckkk" on the station you wanted to hear, that was the noise. But more generally, this noise is something that corrupts the signal.
Para eso, lo que hacemos con mi equipo es realizar ingeniería inversa a cómo los humanos controlan el movimiento. Y parece un problema sencillo. Se envía una orden que hace que los músculos se contraigan. Cuando se mueve un brazo o el cuerpo, se obtiene retroalimentación sensorial de la visión, de la piel, de los músculos, y etc. El problema es que estas señales no son tan perfectas como desearíamos que fueran. Y una cosa que dificulta el control del movimiento es, que la retroalimentación es extremadamente ruidosa. Pero cuando digo ruido, no me refiero al sonido. Nosotros lo utilizamos en ingeniería y neurociencia, en el sentido de aquel ruido aleatorio que altera una señal. Así que antes de la era digital, cuando se sintonizaba la radio y se escuchaba “crrcckkk” en la emisora de radio deseada, eso significaba ruido. Pero en un sentido mas amplio, este sonido es algo que corrompe la señal.
So for example, if you put your hand under a table and try to localize it with your other hand, you can be off by several centimeters due to the noise in sensory feedback. Similarly, when you put motor output on movement output, it's extremely noisy. Forget about trying to hit the bull's eye in darts, just aim for the same spot over and over again. You have a huge spread due to movement variability. And more than that, the outside world, or task, is both ambiguous and variable. The teapot could be full, it could be empty. It changes over time. So we work in a whole sensory movement task soup of noise.
Por ejemplo, si colocan una mano debajo de la mesa y tratan de localizarla con la otra mano, podrían errar por varios centímetros debido al ruido en la retroalimentación sensorial. Lo mismo sucede al estimular el movimiento en los efectores, es extremadamente ruidoso. Olvídense de dar en el blanco con los dardos una y otra vez. Hay una enorme propagación debido a la variabilidad del movimiento. Y mas aún, en el mundo exterior o en una tarea, son ambos ambiguos y variables. La tetera puede llenarse y puede vaciarse; cambia con el tiempo. Por lo tanto, trabajamos en tareas de desempeño motor inmersas en ruidos.
Now this noise is so great that society places a huge premium on those of us who can reduce the consequences of noise. So if you're lucky enough to be able to knock a small white ball into a hole several hundred yards away using a long metal stick, our society will be willing to reward you with hundreds of millions of dollars.
Ahora bien, el ruido es tan grandioso que la sociedad le otorga un lugar destacado a aquellos que reducimos las consecuencias del mismo. Entonces, si se tiene la suerte de embocar una pequeña bola blanca en un agujero a cientos de metros de distancia empleando una vara de metal, nuestra sociedad estará dispuesta a premiarlo con cientos de millones de dólares.
Now what I want to convince you of is the brain also goes through a lot of effort to reduce the negative consequences of this sort of noise and variability. And to do that, I'm going to tell you about a framework which is very popular in statistics and machine learning of the last 50 years called Bayesian decision theory. And it's more recently a unifying way to think about how the brain deals with uncertainty. And the fundamental idea is you want to make inferences and then take actions.
De lo que quiero convencerlos es de que el cerebro también hace un gran esfuerzo en reducir las consecuencias negativas de esta clase de ruidos y sus variantes. Y para hacerlo, voy a darles un marco teórico muy usado los últimos 50 años en estadística y en aprendizaje automático, llamado teoría de la decisión bayesiana. Y actualmente, hay una manera unificadora de pensar cómo el cerebro aborda lo incierto. Y la idea fundamental es que primero se hacen deducciones y luego se toman decisiones.
So let's think about the inference. You want to generate beliefs about the world. So what are beliefs? Beliefs could be: where are my arms in space? Am I looking at a cat or a fox? But we're going to represent beliefs with probabilities. So we're going to represent a belief with a number between zero and one -- zero meaning I don't believe it at all, one means I'm absolutely certain. And numbers in between give you the gray levels of uncertainty. And the key idea to Bayesian inference is you have two sources of information from which to make your inference. You have data, and data in neuroscience is sensory input. So I have sensory input, which I can take in to make beliefs. But there's another source of information, and that's effectively prior knowledge. You accumulate knowledge throughout your life in memories. And the point about Bayesian decision theory is it gives you the mathematics of the optimal way to combine your prior knowledge with your sensory evidence to generate new beliefs.
Así que pensemos en la deducción. Uno genera creencias sobre el mundo. Pero ¿qué son las creencias? Creencias pueden ser: ¿dónde están mis brazos en el espacio? ¿Veo un gato o un zorro? Representaremos las creencias con probabilidades. Representemos entonces una creencia con un número entre cero y uno, con el que 0 significa, no creo en absoluto y 1 significa, estoy absolutamente seguro. Y los números intermedios les darán los niveles grises de incertidumbre. Y la idea clave de la inferencia bayesiana es que hay dos fuentes de información de donde hacer deducciones. Se dispone de datos y datos en neurociencia es la percepción sensorial Así, tengo la percepción sensorial, de la que parto para crear mis creencias. Pero hay otra fuente de información y es, efectivamente, el conocimiento previo. Se acumula conocimiento en la memoria a lo largo de la vida. Y respecto a la teoría de decisión bayesiana, ésta aporta las matemáticas de la mejor manera para combinar los conocimientos previos con la evidencia sensorial, para generar nuevas creencias.
And I've put the formula up there. I'm not going to explain what that formula is, but it's very beautiful. And it has real beauty and real explanatory power. And what it really says, and what you want to estimate, is the probability of different beliefs given your sensory input. So let me give you an intuitive example. Imagine you're learning to play tennis and you want to decide where the ball is going to bounce as it comes over the net towards you. There are two sources of information Bayes' rule tells you. There's sensory evidence -- you can use visual information auditory information, and that might tell you it's going to land in that red spot. But you know that your senses are not perfect, and therefore there's some variability of where it's going to land shown by that cloud of red, representing numbers between 0.5 and maybe 0.1.
Y puse la fórmula allí arriba No explicaré esa fórmula, pero es muy hermosa. Y tiene una belleza y un poder explicativo real. Y lo que realmente dice y lo que queremos estimar, es la probabilidad de diferentes creencias dado el receptor sensorial. Les daré un ejemplo intuitivo. Imaginen que están aprendiendo a jugar al tenis y tienen que decidir donde rebotará la pelota, mientras viene hacia Uds. al pasar la red. Hay dos fuentes de información según la regla de Bayes. Hay evidencia sensorial: se puede usar información visual y auditiva, lo que le dirá que reconozca ese espacio rojo. Pero sabemos que los sentidos no son perfectos, y por lo tanto, habrá cierto grado de variabilidad en donde caerá la pelota, graficado por la nube roja y representado por números entre 0,5 y tal vez 0,1.
That information is available in the current shot, but there's another source of information not available on the current shot, but only available by repeated experience in the game of tennis, and that's that the ball doesn't bounce with equal probability over the court during the match. If you're playing against a very good opponent, they may distribute it in that green area, which is the prior distribution, making it hard for you to return. Now both these sources of information carry important information. And what Bayes' rule says is that I should multiply the numbers on the red by the numbers on the green to get the numbers of the yellow, which have the ellipses, and that's my belief. So it's the optimal way of combining information.
Esa información esta disponible en este tiro, pero hay otra fuente de información que no se presenta en este tiro y que sólo se obtiene al repetirse la experiencia durante el partido, porque la pelota no rebota en la cancha durante el partido con igual probabilidad. Si juega contra un gran rival, distribuirá las pelotas por el área verde, siendo ése el espacio a priori, porque es más difícil que desde allí la devuelva. Ahora, ambas fuentes de información contienen información importante. Y lo que dice la regla de Bayes es que, tendría que multiplicar los números del área roja por los números del área verde para obtener los números del área amarilla, que es la que posee las elipses, y que es mi creencia. Por lo tanto, es la manera óptima de combinar información.
Now I wouldn't tell you all this if it wasn't that a few years ago, we showed this is exactly what people do when they learn new movement skills. And what it means is we really are Bayesian inference machines. As we go around, we learn about statistics of the world and lay that down, but we also learn about how noisy our own sensory apparatus is, and then combine those in a real Bayesian way.
Pero no les diría todo esto si no fuera porque hace unos años, demostramos que esto es exactamente lo que la gente hace cuando aprende nuevas habilidades de movimiento. Y significa que somos verdaderamente máquinas de inferencia bayesiana. A medida que avanzamos, aprendemos las estadísticas del mundo y las utilizamos, pero también aprendemos que nuestro sistema sensorial es muy ruidoso y entonces combinamos ambos de una manera muy bayesiana.
Now a key part to the Bayesian is this part of the formula. And what this part really says is I have to predict the probability of different sensory feedbacks given my beliefs. So that really means I have to make predictions of the future. And I want to convince you the brain does make predictions of the sensory feedback it's going to get. And moreover, it profoundly changes your perceptions by what you do. And to do that, I'll tell you about how the brain deals with sensory input. So you send a command out, you get sensory feedback back, and that transformation is governed by the physics of your body and your sensory apparatus.
Y el punto clave de esta regla, es ésta parte de la fórmula. Y lo que dice realmente esta fórmula es que, dadas mis creencias, tengo que predecir la probabilidad de diferentes reacciones sensoriales. Lo que significa, que tengo que predecir el futuro. Y quiero convencerlos de que el cerebro hace predicciones. de la información sensorial que va a obtener. Y además, esto cambia profundamente su percepción de lo que hace. Y para hacer eso, les explicaré cómo el cerebro maneja la percepción sensorial. Entonces, se envía una orden y se obtiene retroalimentación sensorial. Y esa transformación se rige por la física del cuerpo y el sistema sensorial.
But you can imagine looking inside the brain. And here's inside the brain. You might have a little predictor, a neural simulator, of the physics of your body and your senses. So as you send a movement command down, you tap a copy of that off and run it into your neural simulator to anticipate the sensory consequences of your actions. So as I shake this ketchup bottle, I get some true sensory feedback as the function of time in the bottom row. And if I've got a good predictor, it predicts the same thing.
Pero imaginen el interior del cerebro. Y aquí lo tienen. Y es posible que exista un factor predictivo, como un simulador neuronal de la física corporal y de los sentidos. Así, cuando se ordena un movimiento, éste se copia y se ejecuta en el simulador neuronal para anticipar las consecuencias sensoriales de las acciones. De esta manera, al agitar la botella de ketchup, obtengo una retroalimentación sensorial, como la función de tiempo en la parte de abajo. Y si tengo un buen predictor, predice lo mismo.
Well why would I bother doing that? I'm going to get the same feedback anyway. Well there's good reasons. Imagine, as I shake the ketchup bottle, someone very kindly comes up to me and taps it on the back for me. Now I get an extra source of sensory information due to that external act. So I get two sources. I get you tapping on it, and I get me shaking it, but from my senses' point of view, that is combined together into one source of information.
Pues bien, ¿por qué me molesto en hacer esto? Voy a lograr la misma retroalimentación de todos modos. Hay buenas razones. Imaginen si mientras agito la botella de ketchup, alguien se acerca muy amablemente y la golpetea. Ahora obtengo una fuente de información sensorial adicional, debido a la acción externa. Entonces hay dos fuentes: el golpeteo de la otra persona y yo agitándola. Pero desde el punto de vista de mis sentidos, ambas se combinan en una sola fuente de información.
Now there's good reason to believe that you would want to be able to distinguish external events from internal events. Because external events are actually much more behaviorally relevant than feeling everything that's going on inside my body. So one way to reconstruct that is to compare the prediction -- which is only based on your movement commands -- with the reality. Any discrepancy should hopefully be external. So as I go around the world, I'm making predictions of what I should get, subtracting them off. Everything left over is external to me.
Pero hay una buena razón para creer que queremos ser capaces de distinguir los hechos externos de los internos. Porque los acontecimientos externos, son de hecho, mucho más relevantes en términos de la conducta, que las sensaciones internas del cuerpo. Entonces, una manera de reconstruir eso, es comparando la predicción, --que se basa en las órdenes de movimiento-- con la realidad. Cualquier discrepancia debería, afortunadamente, ser externa. Así, mientras transito por el mundo, hago predicciones de lo que puedo obtener, sustrayéndolas. Todo lo restante, es externo para mí.
What evidence is there for this? Well there's one very clear example where a sensation generated by myself feels very different then if generated by another person. And so we decided the most obvious place to start was with tickling. It's been known for a long time, you can't tickle yourself as well as other people can. But it hasn't really been shown, it's because you have a neural simulator, simulating your own body and subtracting off that sense. So we can bring the experiments of the 21st century by applying robotic technologies to this problem. And in effect, what we have is some sort of stick in one hand attached to a robot, and they're going to move that back and forward. And then we're going to track that with a computer and use it to control another robot, which is going to tickle their palm with another stick. And then we're going to ask them to rate a bunch of things including ticklishness.
¿Qué pruebas hay de ello? Pues, hay un ejemplo muy claro. Y es que se siente diferente si una sensación es generada por mí que si es generada por otra persona. Y decidimos que el lugar más indicado para comenzar fueran las cosquillas. Se sabe desde hace mucho tiempo que es imposible hacerse cosquillas a uno mismo tan bien como a otras personas. Pero si no ha sido demostrado realmente, es porque existe un simulador neuronal que simula el propio cuerpo humano y sustrae ese sentido. Y podemos traer los experimentos del siglo XXI aplicando tecnologías robóticas a este problema. Y, en efecto, lo que tenemos es una especie de palo en una mano, unido a un robot, y lo moverán de atrás para adelante. Luego lo rastrearemos con una computadora y lo usaremos para controlar a otro robot, quien se hará cosquillas en la palma con otro palo. Luego les pediremos que evalúen una serie de cosas, incluyendo el cosquilleo.
I'll show you just one part of our study. And here I've taken away the robots, but basically people move with their right arm sinusoidally back and forward. And we replay that to the other hand with a time delay. Either no time delay, in which case light would just tickle your palm, or with a time delay of two-tenths of three-tenths of a second. So the important point here is the right hand always does the same things -- sinusoidal movement. The left hand always is the same and puts sinusoidal tickle. All we're playing with is a tempo causality. And as we go from naught to 0.1 second, it becomes more ticklish. As you go from 0.1 to 0.2, it becomes more ticklish at the end. And by 0.2 of a second, it's equivalently ticklish to the robot that just tickled you without you doing anything. So whatever is responsible for this cancellation is extremely tightly coupled with tempo causality. And based on this illustration, we really convinced ourselves in the field that the brain's making precise predictions and subtracting them off from the sensations.
Les mostraré sólo una parte de nuestro estudio. Y aquí he quitado a los robots, pero básicamente, la gente mueve su brazo derecho hacia atrás y adelante sinuosamente. Repetimos eso con el otro brazo con una demora. Y sin retraso, una luz haría cosquillas en la mano, o con una demora de dos a tres décimas de segundo. El punto importante aquí es que la mano derecha siempre hace el mismo movimiento sinusoidal. La mano izquierda, lo mismo, hace cosquillas sinusoidales. Lo que hacemos es jugar con una causalidad de tiempo. Y a medida que van de 0 a 0,1 segundos, se vuelve mas cosquilloso. A medida que va de 0,1 a 0,2, se vuelve mas cosquilloso al final. Y a 0,2 de segundos, es igualmente cosquilloso que el robot que le hizo cosquillas sin que Ud. hiciera nada. Aquello esponsable de esta cancelación, está sumamente conectado con la causalidad de tiempo. Y basados en esta representación, en nuestro ámbito, estamos convencidos de que el cerebro hace predicciones precisas que sustrae de las sensaciones.
Now I have to admit, these are the worst studies my lab has ever run. Because the tickle sensation on the palm comes and goes, you need large numbers of subjects with these stars making them significant. So we were looking for a much more objective way to assess this phenomena. And in the intervening years I had two daughters. And one thing you notice about children in backseats of cars on long journeys, they get into fights -- which started with one of them doing something to the other, the other retaliating. It quickly escalates. And children tend to get into fights which escalate in terms of force. Now when I screamed at my children to stop, sometimes they would both say to me the other person hit them harder.
Pero tengo que admitir, que estos han sido los peores estudios hechos en mi laboratorio. Dado que la sensación de cosquillas en la palma de la mano va y viene, se necesita un número mayor de sujetos con este desempeño para que sea significativo. Estuvimos buscando una manera mucho más objetiva de evaluar este fenómeno. Y en el transcurso de esos años tuve dos hijas. Y lo que notas en los niños cuando van sentados en el asiento trasero durante viajes prolongados, es que se pelean, que comienza uno haciéndole algo al otro, y el otro contraatacando. Se intensifican rápidamente. Y los niños tienden a desatan peleas que se desarrollan en términos de fuerza. Así, cuando gritaba a mis hijas para que pararan, a veces me decían que la otra la había golpeado más fuerte.
Now I happen to know my children don't lie, so I thought, as a neuroscientist, it was important how I could explain how they were telling inconsistent truths. And we hypothesize based on the tickling study that when one child hits another, they generate the movement command. They predict the sensory consequences and subtract it off. So they actually think they've hit the person less hard than they have -- rather like the tickling. Whereas the passive recipient doesn't make the prediction, feels the full blow. So if they retaliate with the same force, the first person will think it's been escalated.
Ahora, sé que mis hijas no mienten, entonces como neurocientífico, pensé que sería importante poder explicar cómo podrían decir verdades contradictorias. Y basados en el estudio del cosquilleo, planteamos la hipótesis de que cuando un niño golpea a otro, genera la orden del movimiento. Ellos predicen las consecuencias sensoriales y las sustraen. Es así que creen de verdad que no han golpeado tan fuerte como en realidad han hecho, algo así como el cosquilleo. Mientras que el receptor pasivo no hace la predicción y siente el golpe de lleno. Y si se contraataca con la misma fuerza, la primera persona piensa que ha aumentado.
So we decided to test this in the lab. (Laughter) Now we don't work with children, we don't work with hitting, but the concept is identical. We bring in two adults. We tell them they're going to play a game. And so here's player one and player two sitting opposite to each other. And the game is very simple. We started with a motor with a little lever, a little force transfuser. And we use this motor to apply force down to player one's fingers for three seconds and then it stops. And that player's been told, remember the experience of that force and use your other finger to apply the same force down to the other subject's finger through a force transfuser -- and they do that. And player two's been told, remember the experience of that force. Use your other hand to apply the force back down. And so they take it in turns to apply the force they've just experienced back and forward.
Fue así que decidimos comprobar esto en el laboratorio. (Risas) Ahora, no trabajamos con niños ni con golpes, pero el concepto es idéntico. Trabajamos con dos adultos y les hacemos jugar a un juego. Los jugadores se sientan uno frente a otro y el juego es muy simple. Comenzamos con un motor, con una pequeña palanca, y un transfusor de poca fuerza. Y usamos ese motor para aplicar fuerza en uno de los dedos de los jugadores durante tres segundos y luego se detiene. Entonces, se le dice a ese jugador que recuerde la fuerza experimentada y que use otro dedo para aplicar la misma fuerza sobre el dedo del otro sujeto, a través del transfusor de fuerza, y lo hacen. Luego, se le pide al otro jugador que recuerde la fuerza experimentada y que utilice la otra mano para aplicar la fuerza. Por turnos, aplican la fuerza que han experimentado una y otra vez.
But critically, they're briefed about the rules of the game in separate rooms. So they don't know the rules the other person's playing by. And what we've measured is the force as a function of terms. And if we look at what we start with, a quarter of a Newton there, a number of turns, perfect would be that red line. And what we see in all pairs of subjects is this -- a 70 percent escalation in force on each go. So it really suggests, when you're doing this -- based on this study and others we've done -- that the brain is canceling the sensory consequences and underestimating the force it's producing. So it re-shows the brain makes predictions and fundamentally changes the precepts. So we've made inferences, we've done predictions, now we have to generate actions. And what Bayes' rule says is, given my beliefs, the action should in some sense be optimal.
Pero para ser más precisos, ellos han recibido las reglas en salas separadas, por lo tanto, no saben con qué reglas juega el otro. Y lo que hemos medido es la fuerza en función de los términos. Y si observamos con lo que comenzamos, un cuarto de Newton allí, la cantidad de turnos, perfecto sería la línea roja. Y lo que hemos observado en todas las parejas de jugadores es esto: un 70% de intensificación de la fuerza en cada turno. Entonces, lo que demostramos con esto, basados en este estudio y otros realizados, es que el cerebro cancela las consecuencias sensoriales y subestima la fuerza que produce. Por lo tanto, esto vuelve a demostrar que el cerebro hace predicciones, y fundamentalmente, cambia los preceptos. Es así que hemos hecho inferencias, predicciones, ahora tenemos que generar acciones. Y lo que la regla de Bayes dice es que, teniendo en cuenta mis creencias, la acción debe ser en algún sentido óptima.
But we've got a problem. Tasks are symbolic -- I want to drink, I want to dance -- but the movement system has to contract 600 muscles in a particular sequence. And there's a big gap between the task and the movement system. So it could be bridged in infinitely many different ways. So think about just a point to point movement. I could choose these two paths out of an infinite number of paths. Having chosen a particular path, I can hold my hand on that path as infinitely many different joint configurations. And I can hold my arm in a particular joint configuration either very stiff or very relaxed. So I have a huge amount of choice to make. Now it turns out, we are extremely stereotypical. We all move the same way pretty much.
Pero tenemos un problema, las tareas son simbólicas: quiero beber, quiero danzar, pero el sistema motor tiene que contraer 600 músculos en una secuencia determinada Y hay una gran brecha entre la tarea y el sistema motor. Y esa brecha podría salvarse de infinitas maneras. Piensen sólo en el movimiento punto por punto. Podría elegir estos dos caminos entre un número infinito de posibilidades. Habiendo elegido un camino en particular puedo sostener mi mano en ese camino como un número infinito de configuraciones de uniones diferentes. Y puedo sostener mi brazo en una configuración de conexión en particular o muy rígidos o muy relajados. Así que tengo un montón de opciones para hacer. Ahora resulta que somos muy estereotipados. Todos nos movemos más a o menos de la misma manera.
And so it turns out we're so stereotypical, our brains have got dedicated neural circuitry to decode this stereotyping. So if I take some dots and set them in motion with biological motion, your brain's circuitry would understand instantly what's going on. Now this is a bunch of dots moving. You will know what this person is doing, whether happy, sad, old, young -- a huge amount of information. If these dots were cars going on a racing circuit, you would have absolutely no idea what's going on.
Y resulta que somos tan estereotipados, que nuestro cerebro tiene circuitos neuronales dedicados a descifrar este estereotipo. Y si tomo algunos puntos y los pongo en marcha con movimiento biológico, los circuitos cerebrales entenderían instantáneamente lo que está pasando. Ese es un conjunto de puntos en movimiento. Uds. sabrán lo que esta persona hace, si está feliz o triste, si es vieja o joven. Una gran cantidad de información. Si éstos puntos fueran autos en un circuito de carreras, no tendrían la menor idea de lo que pasa.
So why is it that we move the particular ways we do? Well let's think about what really happens. Maybe we don't all quite move the same way. Maybe there's variation in the population. And maybe those who move better than others have got more chance of getting their children into the next generation. So in evolutionary scales, movements get better. And perhaps in life, movements get better through learning.
Entonces, ¿por qué nos movemos de la manera singular que lo hacemos? Pensemos en lo que realmente sucede. Tal vez no todos nos movemos de la misma manera. Tal vez haya una variación en la población. Y quizá, los que se mueven mejor que otros tienen más posibilidades de lograr que sus hijos se inserten en la nueva generación. Así, en escalas evolutivas, los movimientos mejoran. Y quizá en la vida, los movimientos mejoran a través del aprendizaje.
So what is it about a movement which is good or bad? Imagine I want to intercept this ball. Here are two possible paths to that ball. Well if I choose the left-hand path, I can work out the forces required in one of my muscles as a function of time. But there's noise added to this. So what I actually get, based on this lovely, smooth, desired force, is a very noisy version. So if I pick the same command through many times, I will get a different noisy version each time, because noise changes each time. So what I can show you here is how the variability of the movement will evolve if I choose that way. If I choose a different way of moving -- on the right for example -- then I'll have a different command, different noise, playing through a noisy system, very complicated. All we can be sure of is the variability will be different. If I move in this particular way, I end up with a smaller variability across many movements. So if I have to choose between those two, I would choose the right one because it's less variable.
Entonces, ¿qué tiene un movimiento para que sea bueno o malo? Imaginen que quiero atrapar esta pelota. Aquí hay dos caminos posibles para hacerlo. Si elijo hacerlo con la izquierda, puedo trabajar las fuerzas requeridas con uno de mis músculos en función del tiempo. Pero hay ruido añadido a esto. Así que lo que consigo realmente, basado en esta agraciada, suave y deseada fuerza, es una versión muy ruidosa. Entonces, si reiteradamente elijo la misma orden, obtendré una versión ruidosa diferente, porque el ruido cambia constantemente. Lo que puedo mostrarles aquí es cómo la variabilidad del movimiento evolucionará si escojo esa manera. Si opto por una forma de movimiento diferente, por ejemplo, a la derecha, entonces tendré una orden y ruido distinto, jugando a través de un sistema ruidoso; muy complicado. De lo que podemos estar seguros es de que la variabilidad será diferente. Si me muevo de esta manera en particular, acabaré con una movilidad menor a través de los movimientos. Y si tengo que elegir entre esos dos, elegiría el de la derecha, porque es menos variable.
And the fundamental idea is you want to plan your movements so as to minimize the negative consequence of the noise. And one intuition to get is actually the amount of noise or variability I show here gets bigger as the force gets bigger. So you want to avoid big forces as one principle. So we've shown that using this, we can explain a huge amount of data -- that exactly people are going about their lives planning movements so as to minimize negative consequences of noise.
Y la idea principal es que Ud. quiere planificar sus movimientos a fin de minimizar las consecuencias negativas del ruido. Y algo intuitivo que muestro aquí es de hecho la cantidad de ruido o la variabilidad que aumenta a medida que aumenta la fuerza. Por tanto, como principio, querrán evitar grandes esfuerzos. Hemos demostrado que usando esto, podemos explicar una gran cantidad de información, y que precisamente, la gente va por la vida planeando sus movimientos para minimizar las consecuencias negativas del ruido.
So I hope I've convinced you the brain is there and evolved to control movement. And it's an intellectual challenge to understand how we do that. But it's also relevant for disease and rehabilitation. There are many diseases which effect movement. And hopefully if we understand how we control movement, we can apply that to robotic technology. And finally, I want to remind you, when you see animals do what look like very simple tasks, the actual complexity of what is going on inside their brain is really quite dramatic.
Así que, espero haberlos convencido de que sus cerebros están ahí y han evolucionado para controlar el movimiento. Y es un reto intelectual comprender cómo lo hacemos. Pero es relevante también, para la enfermedad y la rehabilitación. Hay muchas enfermedades que afectan el movimiento. Y afortunadamente, si comprendemos cómo controlamos el movimiento, podremos aplicar eso a la tecnología en robótica. Y por último, quisiera recordarles que, cuando ven animales haciendo tareas que parecen muy simples, la verdadera complejidad de lo que sucede en sus cerebros, es realmente espectacular.
Thank you very much.
Muchas gracias.
(Applause)
(Aplausos)
Chris Anderson: Quick question for you, Dan. So you're a movement -- (DW: Chauvinist.) -- chauvinist. Does that mean that you think that the other things we think our brains are about -- the dreaming, the yearning, the falling in love and all these things -- are a kind of side show, an accident?
Chris Anderson: Una pregunta rápida, Dan. Entonces, tú eres un…del movimiento (DW: Chovinista)…chovinista. ¿Con eso quieres decir que las otras cosas relacionadas con nuestro cerebro, p. ej.: soñar, bostezar, enamorarse, y todo eso ¿son funciones secundarias, son casualidades?
DW: No, no, actually I think they're all important to drive the right movement behavior to get reproduction in the end. So I think people who study sensation or memory without realizing why you're laying down memories of childhood. The fact that we forget most of our childhood, for example, is probably fine, because it doesn't effect our movements later in life. You only need to store things which are really going to effect movement.
DW: No, no, en realidad creo que todas son importantes para conducir el comportamiento del movimiento apropiadamente para lograr la reproducción. Así que creo que la gente que estudia la sensibilidad o la memoria, lo hacen sin darse cuenta por qué se establecen los recuerdos de la infancia. El hecho de que nos olvidamos de la mayor parte de nuestra infancia, por ejemplo, probablemente esté bien, porque no afectan nuestros movimientos en el futuro. Solo necesitas almacenar aquellas cosas que realmente afectarán el movimiento.
CA: So you think that people thinking about the brain, and consciousness generally, could get real insight by saying, where does movement play in this game?
CA: Entonces crees que la gente, pensando en el cerebro y en la conciencia, en general, podría lograr una comprensión real preguntándose: ¿dónde está involucrado el movimiento en este juego?
DW: So people have found out for example that studying vision in the absence of realizing why you have vision is a mistake. You have to study vision with the realization of how the movement system is going to use vision. And it uses it very differently once you think about it that way.
DW: La gente ha descubierto, por ejemplo, que estudiar la visión sin atender a comprender por qué se posee la visión, es un error. Se debe estudiar la visión comprendiendo cómo el sistema motor la usará. Y la usa de manera diferente cuando lo piensas de esa manera.
CA: Well that was quite fascinating. Thank you very much indeed.
CA: Realmente fascinante. Muchas gracias de verdad.
(Applause)
(Aplausos)