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.
Som neurovedec. A v tejto vede sa zaoberáme mnohými zložitými otázkami týkajúcimi sa mozgu. Ja ale začnem tou najjednoduchšou otázkou, ktorú si každý z vás v živote mal položiť, keďže ide o zásadnú otázku, ak chceme porozumieť funkcii mozgu. A tá otázka znie, prečo my a ďalšie živočíchy máme mozog? Niektoré živočíšne druhy na našej planéte mozog nemajú, takže ak chceme zistiť, na čo mozog slúži, premýšľajme, prečo sa nám mozog vyvinul. Bolo by pochopiteľné, že keby ste ho mali, aby ste vnímali svet alebo premýšľali, ale to je veľký omyl. Ak o tom aspoň chvíľku premýšľate, bude úplne zrejmé, prečo mozog máme. Mozog máme z jedného jediného dôvodu: aby sme mohli vyvíjať prispôsobivé, zložité pohyby. Niet iného dôvodu, prečo mať mozog. Zvážte to a dáte mi zapravdu. Pohyb je jediný spôsob, ktorým môžete ovplyvniť svet okolo seba. Vlastne nie tak úplne — je tu ešte potenie. Ale okrem toho sa všetko ostatné deje sťahovaním svalov.
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.
Vezmite si komunikáciu — reč, gestá, písanie, znakovú reč — všetko to sprostredkovávajú sťahy našich svalov. Takže je veľmi dôležité mať na pamäti, že zmyslové, pamäťové a kognitívne procesy sú všetky dôležité, ale dôležité sú iba preto, aby buď poháňali, alebo potláčali budúci pohyb. Žiadna evolučná výhoda nemôže plynúť z toho, že ste si uchovali spomienky z detstva alebo vnímanie farby ruže, ak to neovplyvní váš budúci pohyb neskôr v živote.
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.
Pre tých, ktorí tejto argumentácii neveria: máme na planéte stromy a trávy, bez mozgu, hlavným dôkazom je však tento živočích: prostý plášťovec. Primitívny živočích, má nervový systém, pred dospelosťou pláva sem a tam oceánom, až raz nadíde chvíľa, keď sa usadí na kameni. A akonáhle sa usadí na tejto skale, ktorú už nikdy neopustí, strávi svoj vlastný mozog a nervy ako potravu. Takže hneď, ako sa už nepotrebujete hýbať, nepotrebujete luxus, akým je mozog. A tento živočích často slúži ako analógia k premene univerzitných profesorov po získaní titulu - ale to je už o niečom inom.
(Applause)
(potlesk)
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.
Som teda šovinista, čo sa týka pohybu. Verím, že je najdôležitejšou funkciou mozgu - neverte nikomu, kto bude tvrdiť opak. Takže, ak je pohyb taký dôležitý, ako sa nám darí rozumieť tomu, ako mozog riadi pohyb? Odpoveď: mizerne, ide o zložitý problém. Na posúdenie, ako sa nám v tejto veci darí, zamyslime sa, ako zostavujeme stroje, ktoré vedia robiť to, čo ľudia.
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.
Vezmite si napríklad partiu šachu. Ako sa nám darí určovať, kam ktorú figúrku presunúť? Ak sem postavíte Garyho Kasparova - ak nie je práve vo väzení - proti počítaču Deep Blue od IBM, potom odpoveď znie, že Deep Blue občas vyhrá. A ak by hral proti komukoľvek v tejto miestnosti, vždy by vyhral. Tento problém je vyriešený. A čo tak problém spočívajúci v tom, ako zdvihnúť šachovú figúrku, obratne s ňou zaobchádzať a položiť ju späť na šachovnicu? Ak porovnáme 5-ročné dieťa s najlepšími robotmi dneška čo do zručnosti, výsledok je jasný: dieťa s prehľadom vyhrá. Nemá žiadnu konkurenciu.
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.
Prečo je teda ten horný problém taký jednoduchý a ten spodný taký zložitý? Jedným z dôvodov je, že bystré 5-ročné dieťa by prišlo na algoritmus k hornému problému – zváži všetky možné ťahy až do konca partie a vyberie tie, vďaka ktorým vyhrá. Ide o veľmi jednoduchý algoritmus. Pravdaže, možných ťahov je veľmi veľa, ale s pomocou veľkých počítačov sa môžeme priblížiť optimálnemu riešeniu. Pokiaľ však ide o zručnosť, nie je ani jasné, aký algoritmus na to máte riešiť. A musíte vnímať a pôsobiť na svet, a to prináša celý rad problémov.
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.
Teraz vám predvediem ukážku špičkovej robotiky. Veľká časť robotiky je veľmi pôsobivá, ale manipulačná robotika je zatiaľ v ranom stredoveku. Toto je výsledok doktorandského projektu z jedného z najlepších ústavov robotiky. Študent naučil robota naliať vodu do pohára: zložitý problém, keďže voda špliecha, ale dokáže to. Ale s ohybnosťou človeka to nemá mnoho spoločného. Ak by ten robot však mal vykonať inú úlohu, máte dosť práce na ďalší doktorandský program. Vôbec sa nám nedarí zovšeobecňovať z jednej robotickej úlohy na druhú.
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.
Môžeme to však porovnať so špičkovým výkonom u ľudí. Teraz vám ukážem Emily Fox, ako vytvára svetový rekord vo vŕšení téglikov. Američania v publiku tento šport dobre poznajú. Ide o stredoškolskú športovú disciplínu. Striedavo na seba kladiete 12 téglikov a to na čas a v predpísanom poradí. A tu vidíme na nezrýchlených záberoch, ako vytvára svetový rekord. (smiech) (potlesk) A má z toho celkom radosť. Netušíme, čo prebieha v jej mozgu, keď to robí, a práve to by sme radi vedeli.
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.
Takže v našej skupine sa snažíme spätne zistiť, ako človek riadi pohyb. Znie to ako jednoduchá úloha. Pošlete príkaz – a svaly sa stiahnu, vaša ruka alebo telo sa pohne a dostanete zmyslovú spätnú väzbu – zo zraku, kože, svalstva atď. Problém je v tom, že signály nie sú žiadane krásne. Takže dôvod zložitosti riadenia pohybu je napríklad v tom, že zmyslovú spätnú väzbu narúša šum. Pod šumom však nemyslím zvuk, ale význam z inžinierstva a neurovedy, teda náhodný šum rušiaci signál. Kedysi, pred digitalizáciou rozhlasu, keď ste si ladili stanicu, a počuli ste „chŕŕŕ“ na hľadanej stanici, tak to bol šum. Všeobecne je ale šum niečo, čo ruší signál.
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.
Keď si napríklad dáte ruku pod stôl a snažíte sa ju nájsť druhou rukou, môžete ju minúť o centimetre – šum ruší spätnú väzbu od zmyslov. Tiež, v znázornení motorických alebo pohybových výstupov je mnoho šumu. Zabudnite na pokusy trafiť šípkou do čierneho, len mierte na rovnaký bod stále dokola. Dostanete široké rozpätie výsledkov kvôli variabilite pohybu. A naviac, vonkajší svet alebo dotyčný úkon je nejasný a zároveň premenlivý. Kanvica môže byť plná alebo prázdna; mení sa v závislosti od času. Fungujeme v akejsi zmyslovo-pohybovo-úkonovej zmesi šumu.
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.
Ten šum je však taký silný, že spoločnosť si veľmi vysoko cení tých z nás, ktorí vedia potláčať dôsledky šumu. Ak máte to šťastie, že viete ťuknúť dlhou kovovou tyčou do loptičky tak, aby spadla do diery vzdialenej niekoľko sto metrov, naša spoločnosť vás rada odmení stovkami miliónov dolárov.
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.
(smiech) Chcem vás presvedčiť, že mozog tiež vynakladá veľkú snahu, aby potlačil záporné dôsledky takého šumu a variability. Na to používa istú vzťažnú sústavu – obľúbenú v štatistike a strojovej vede posledných 50 rokov – bayesovská teória rozhodovania. Nedávno sa stala zjednocujúcim vysvetlením toho, ako sa mozog vysporadúva s neurčitosťou.
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.
Jej podstata tkvie v tom, že robíme dedukcie a potom jednáme. Zoberme si dedukcie. Cieľom je vytvárať si predstavy o skutočnosti. Aké predstavy? Príklad: kde v priestore sú moje ruky? Dívam sa na mačku či na líšku? Ale my budeme predstavy vyjadrovať pravdepodobnosťami. Predstavy teda vyjadríme číslom medzi nulou a jednotkou – 0 znamená „vôbec tomu neverím“, 1 „som si úplne istý“. A čísla medzi tým vyjadrujú sivé medzistupne neistoty. Kľúčovým konceptom v bayesovskej dedukcii je, že máte dva zdroje informácií, na ktorých staviate svoju dedukciu. Máte údaje – a údaje v neurovede, to sú vstupné údaje od zmyslov. Tieto zmyslové vstupy môžem prijať – a vytvoriť predstavy. Máme ale ďalší zdroj informácií, a tým je už získané poznanie. Celý svoj život hromadíte poznanie v podobe spomienok. A podstatou bayeovskej teórie rozhodovania je umožniť matematicky spracovať optimálny spôsob, ako spojiť už získané poznanie so svedectvom zmyslov a vytvárať tak nové predstavy.
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.
Ten vzorec som vám premietol. Nebudem to vysvetľovať. Je však veľmi krásny. Má v sebe skutočnú krásu a objasňujúcu silu. To, čo vlastne hovorí a čo chceme odhadnúť, je pravdepodobnosť jednotlivých predstáv na základe zo vstupných údajov od zmyslov. Dám vám intuitívny príklad. Predstavte si, že sa učíte hrať tenis a chcete zistiť, kde sa odrazí loptička letiaca k vám cez sieť. Máme dva zdroje informácií, ako nám hovorí Bayesovo pravidlo. Máme zmyslové poznatky – môžeme využiť zrakové a sluchové údaje a usúdiť tak, že loptička dopadne na to červené miesto. Ale ako viete, zmysly nie sú dokonalé, takže čelíme variabilite, kam lopta dopadne – znázornené tou červenou škvrnou predstavujúcou čísla medzi 0,5 a zhruba 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.
Tieto informácie sú k dispozícii pri tejto rane, ale existuje iný zdroj informácií, ktoré tu k dispozícii nie sú, a sú dostupné iba opakovaným prežitím tenisového zápasu: a to, že loptička počas stretnutia nedopadá s rovnakou pravdepodobnosťou po celom kurte. Ak máte schopného protihráča, môže ju umiestňovať po tej zelenej ploche, predstavujúcej predchádzajúcu distribúciu, kde je pre vás najťažšie ju vrátiť. Oba tieto informačné zdroje poskytujú dôležité údaje. Podľa Bayesovho pravidla máme vynásobiť červené čísla zelenými, aby sme dostali žlté čísla, ku ktorým patria tie elipsy, a to je potom moja predstava. To je optimálny spôsob, ako spájať informácie.
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.
Nehovoril by som toto všetko, no pred niekoľkými rokmi sme dokázali, že presne toto ľudia robia, keď sa učia novým pohybovým zručnostiam. A to znamená, že sme vlastne bayesovské dedukčné stroje. Chodíme po svete a zaznamenávame si štatistické údaje – tiež ale zisťujeme, koľko je v našom zmyslovom aparáte šumu –, a potom ich spájame skutočne bayesovským spôsobom.
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.
Dôležitým prvkom bayesovského prístupu je táto časť vzorca. A tá časť znamená, že musím predpovedať pravdepodobnosť rôznych údajov zmyslovej spätnej väzby, vychádzajúc zo svojich predstáv. Vlastne to znamená, že musím predpovedať budúcnosť. Ja vás chcem presvedčiť, že mozog predpovedá, akú spätnú väzbu od zmyslov dostane. A čo viac, zásadne mení naše vnímanie podľa toho, čo robíte. A preto vám poviem o tom, ako náš mozog využíva vstupné údaje od zmyslov. Takže, keď vyšlete príkaz, dostanete spätnú väzbu od zmyslov, a táto transformácia sa riadi fyzikálnymi vlastnosťami vášho tela a zmyslového ústrojenstva.
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.
Môžete si ale predstaviť, že hľadíte do mozgu – a tu to je. Je tam akýsi malý ukazovateľ, neurálny simulátor toho, ako sa budú správať vaše telo a zmysly. Keď vyšlete príkaz k pohybu, odoberiete tiež jeho kópiu, necháte ju prejsť neurálnym simulátorom, aby ste predpovedali zmyslové dôsledky svojho konania. Takže kým trepem fľašou s kečupom, dostávam pravú spätnú väzbu ako funkciu času v spodnom rade. A ak mám dobrý simulátor, bude jeho predpoveď totožná.
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.
Tak prečo to vôbec robím? Aj tak dostanem rovnakú spätnú väzbu. Existujú dobré dôvody. Predstavte si, že ako trepem tou fľašou, niekto ochotne pristúpi a poklepe mi na dno fľaše. Teraz mám ďalší zdroj zmyslových informácií kvôli tomuto vonkajšiemu pôsobeniu. Mám teda dva zdroje: vás, ktorý na to klepete, a mňa, ktorý tým trepem. Ale z pohľadu mojich zmyslov je to zlúčené do jediného informačného zdroja.
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.
Máme pádny dôvod k tomu sa domnievať, že by ste chceli vedieť rozoznať vonkajšie udalosti od vnútorných. To je preto, že vonkajšie udalosti majú väčší dopad na správanie než schopnosť rozoznať všetko, čo sa deje v mojom tele. Jedným zo spôsobov, ako to zrekonštruovať, je porovnať predpoveď – ktorá vychádza len z pohybových príkazov – s realitou. Prípadná nezrovnalosť by mala byť daná – dúfajme – vonkajším vplyvom. Takže ako tak chodím po svete, predpovedám, čo by sa malo stať – a odčítavam to. A to, čo mi zostane, je voči mne vonkajšie.
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.
Aké sú pre to dôkazy? Existuje jeden jednoznačný príklad toho, kde môj pocit, ktorý vyvolám ja, sa líši od pocitu vyvolaného niekým iným. Usúdili sme, že najvhodnejšie by bolo začať šteklením. Už dlho vieme, že človek sám seba nemôže štekliť tak dobre, ako to vie niekto iný. Ešte však nebolo dokázané, že za tým stojí neurálny simulátor, simulujúci činnosť nášho tela a odčítavajúci príslušné pocity. My ale môžeme tieto pokusy preniesť do 21. storočia a pri riešení využiť robotické technológie. To znamená, že niekto jednou rukou drží tyčku pripojenú k robotovi – a tou tyčkou hýbe sem a tam. Tento pohyb sledujeme v počítači a riadime pomocou neho druhého robota, ktorý dotyčného šteklí na dlani inou tyčkou. Potom chceme, aby vyhodnotil rad vecí, medzi ktorými je šteklivosť.
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.
Ukážem vám časť našej štúdie. Tu už nevidíte roboty, v podstate ide len o pohyb pravou rukou sem a tam po akejsi sínusoide. A tento pohyb vykonávame na druhú ruku, ale s oneskorením. Buď s nulovým, vtedy pravá ruka šteklí dlaň priamo, alebo s oneskorením 1/10, 2/10 alebo 3/10 sekundy. Tu je dôležité pripomenúť, že pravá ruka vykonáva stále to isté – sínusoidný pohyb. Ľavá tiež robí stále to isté a vyvoláva sínusoidnú šteklivosť. Hráme sa len s časovou kauzalitou. A keď oneskorenie zvyšujeme z 0 na 0,1 sekundy, šteklivosť rastie. A keď potom oneskorenie zvyšujeme z 0,1 na 0,2 sekundy, šteklivosť stále rastie. A kým šteklivosť dosiahne 0,2 sekundy, šteklivosť je rovnaká, ako keď robot šteklí bez vášho pričinenia. Čokoľvek teda zapríčiňuje ono rušenie, musí to byť úzko prepojené s časovou kauzalitou. Táto a ďalšia štúdia nás vedcov z tohto odboru presvedčili, že mozog vykonáva presné predpovede a odčítava ich od vnemov.
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.
Musím priznať, že išlo o najťažšie štúdie v histórii nášho laboratória. Pretože šteklivosť dlane kolísa, potrebujete značný počet subjektov, na štatisticky signifikantné výsledky. Takže sme hľadali omnoho objektívnejší spôsob, ako vyhodnotiť tento fenomén. A medzitým sa mi narodili dve dcéry. Všimnite si, že deti, keď sedia na zadných sedadlách auta pri dlhých jazdách, začnú sa biť. Začína to, keď jeden urobí niečo tomu druhému, ten mu to vráti a situácia sa rýchlo vyhrotí. Detské bitky sa často stupňujú svojou silou. Keď na deti zarevem, nech s tým prestanú, tak niekedy obe hovoria, že tá druhá ju buchla silnejšie.
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.
No a ja náhodou viem, že moje deti neklamú, tak som si povedal – ako neurovedec –, že by sa zišlo vysvetliť, ako si môžu ich pravdivé výroky odporovať. Zo štúdie o šteklení vznikla hypotéza, že ak jedno dieťa buchne druhé, zadá pohybový príkaz. Predpovedia zmyslové následky a odčítajú ich. Takže si myslia, že druhého buchli slabšie podobne ako to bolo so šteklením. Hoci pasívny príjemca rany nič nepredpovedá – a cíti ranu naplno. Ak mu ju oplatí rovnakou silou, bude si ten prvý myslieť, že došlo k eskalácii.
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.
No a tak sme sa rozhodli vyskúšať to v laboratóriu. (smiech) S deťmi nepracujeme, ani s údermi – ale koncept je rovnaký. Privedieme dvoch dospelých a povieme im, že si zahrajú hru. Tu je hráč 1 a hráč 2, sedia oproti sebe. Hra je veľmi jednoduchá. Začali sme s motorom, s malou páčkou – malým zosilňovačom. Pomocou tohto motorčeka vyvíjame tlak na prsty hráča, 3 sekundy a dosť. Tomu hráčovi sme povedali, nech si zapamätá pocit z toho tlaku a potom druhým prstom vyvinie rovnaký tlak na prst protihráča pomocou zosilňovača – čo aj urobil. A hráčovi 2 sme povedali, nech si zapamätá pocit z toho tlaku a druhou rukou ten tlak zopakuje. Takto sa teda striedajú vo vyvíjaní tlaku, ktorý práve pocítili.
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.
Kľúčové je ale to, že sme ich poučili o pravidlách hry v oddelených miestnostiach. Takže nepoznajú pravidlá protihráča. Pri tomto pokuse sme merali silu ako funkciu počtu striedaní. A ak sa pozrieme na prvú nameranú hodnotu – štvrť Newtonu... a počet striedaní... Ideálnym výsledkom by bola tá červená čiara. Čo ale vidíme pri každom páre subjektov, je toto: 70 % stupňovanie sily pri každom striedaní. To naozaj svedčí o tom, že pri tejto hre – tu vychádzame z tejto a iných našich štúdií – mozog odčítava zmyslové následky a podhodnocuje silu, ktorú vyvíja. Takže to naozaj dokazuje, že mozog predpovedá a mení podstatu vnímania. Po dedukciách a predpovediach musí prísť samotné konanie. Bayesovo pravidlo tvrdí, vychádzajúc z predstáv, konanie by malo byť akosi optimálne.
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.
Narážame ale na prekážku. Úkony sú symbolické – chcem sa napiť, chcem tancovať –, ale pohybové ústrojenstvo musí stiahnuť 600 rôznych svalov v určitom slede. Je tu veľký rozdiel medzi úkonom a pohybovým ústrojenstvom. Je veľa spôsobov, ako ten rozdiel prekonať. Vezmime si obyčajný pohyb z bodu do bodu. Môžem zvoliť tieto dve dráhy – z nekonečného počtu možných dráh. Akonáhle som si zvolil konkrétnu dráhu, môžem na nej držať ruku v nekonečnej rôznej konfigurácií kĺbov. Môžem si držať ruku v určitej konfigurácii, môžem ju mať veľmi zaťatú alebo uvoľnenú. Takže si musím vybrať z ohromného množstva možností. A ako sa ukázalo, sme veľmi stereotypní. Všetci robíme takmer rovnaké pohyby.
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.
A keďže sa ukazuje, že sme takí stereotypní, naše mozgy majú určený neurálny systém na dešifrovanie týchto stereotypov. Takže keď zoberiem pár bodiek a rozpohybujem ich biologickým pohybom, neurálny systém vo vašom mozgu by hneď pochopil, o čo ide. Toto je zhluk pohybujúcich sa bodiek, ale vy spoznáte, čo ten človek urobí, či je spokojný, smutný, starý, mladý – obrovské množstvo informácií. Ak by tieto body predstavovali autá na závodnej dráhe, nemali by ste tušenie, čo sa deje.
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.
Prečo sa teda pohybujeme iba určitými spôsobmi? Zamyslime sa teda, čo sa naozaj deje. Možno sa všetci nepohybujeme úplne rovnako. Možno je v populácii variabilita. Možno tí, ktorí sa pohybujú lepšie ako ostatní, majú väčšiu šancu na potomkov v ďalšej generácii. Na evolučnej stupnici sa pohybové schopnosti zlepšujú. A možno sa naše pohyby počas života zlepšujú učením.
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.
Prečo je nejaký pohyb dobrý a iný zlý? Predstavte si, že chcem chytiť túto loptičku. Tu vidíte dve možné dráhy k loptičke. Ak zvolím tú naľavo, môžem prísť na to, aká sila je potrebná v tom-ktorom svale v závislosti na čase. Vstupuje do toho však aj šum. Nakoniec dostanem na základe tejto krásnej, hladkej, žiadanej sily šumom zamorenú verziu. Takže ak opakovane zvolím rovnaký príkaz, dostanem vďaka šumu vždy inú verziu, keďže šum je vždy iný. Takže tu vám môžem ukázať, ako sa tá variabilita pohybu bude vyvíjať, keď si zvolím túto dráhu. Keď si zvolím inú dráhu, napríklad tú napravo, tak dostanem iné príkazy, iný šum, keďže všetko ide cez zašumený systém, je to veľmi zložité. Môžeme si byť istí len tým, že tá variabilita bude odlišná. Ak zvolím túto konkrétnu dráhu, dostanem menšiu variabilitu. Ak si teda musím vybrať medzi tými dvoma, vybral by som si tú menej variabilnú.
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.
Kľúčovou myšlienkou je teda to, že chcete rozvrhnúť svoje pohyby tak, aby tie nepriaznivé dôsledky šumu boli čo najmenšie. A je treba pochopiť jeden intuitívny vhľad, že množstvo šumu či variability tu predvádzanej je tým väčšie, čím väčšia je sila. Takže jednou zásadou je vyhnúť sa veľkým silám. Takže sme ukázali, že môžeme vysvetliť veľké množstvo údajov – že ľudia vo svojom praktickom živote plánujú svoje pohyby tak, aby znížili na najmenšiu mieru nepriaznivé dôsledky šumu.
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.
Dúfam, že som vás presvedčil, že takýto je mozog, a že sa vyvinul, aby riadil pohyb. A porozumieť tomu, ako to robíme, je intelektuálna výzva. Má to ale tiež význam pri chorobách a rehabilitácii. Mnohé choroby ovplyvňujú pohyb. A snáď ak pochopíme, ako riadime pohyb, budeme to môcť využiť v robotickej technológii. A na záver by som vám chcel pripomenúť, že keď uvidíte zvieratá robiť čosi veľmi jednoduché, zložitosť procesov, ktoré vtedy prebiehajú v ich mozgu, sú naozaj úžasné.
Thank you very much.
Ďakujem pekne.
(Applause)
(potlesk)
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: Jedna rýchla otázka, Dan. Takže ty si pohybový – šovinista. Znamená to, že podľa teba tie ďalšie veci, ktoré našim mozgom pripisujeme – snívanie, túžbu, zamilovanie sa a všetky podobné veci – odvádzajú pozornosť od podstaty a sú iba náhodné?
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: Myslím si, že všetky sú dôležité ako hnacia sila pohybového správania vedúceho k rozmnoženiu. Takže podľa mňa ľudia, ktorí skúmajú zmysly alebo pamäť, si neuvedomujú, dôvod uchovávania raných spomienok. Napríklad to, že väčšinu svojho detstva zabudneme, je asi v poriadku, pretože to neovplyvňuje pohyby neskôr v živote. Potrebujete uchovávať iba to, čo bude mať vplyv na pohyb.
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: Čiže ľudia, ktorí rozmýšľajú o mozgu či všeobecne o vedomí, by mohli dosiahnuť dôležité vhľady, ak by si povedali: „Akú rolu tu hrá pohyb?“
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: Takto ľudia napríklad prišli na to, že skúmanie zraku, bez uvedomovania si, na čo zrak máme, je chybou. Pri skúmaní zraku si musíme uvedomovať, ako bude pohybové ústrojenstvo zrak využívať. Využíva ho úplne inak – keď sa zamyslíte.
CA: Well that was quite fascinating. Thank you very much indeed.
CA: Tak teda, toto bolo fascinujúce. Veľmi pekne ti ďakujem.
(Applause)
(potlesk)