Mám dvojníka. (Smích) Dr. Gero je vynikající, ale trochu šílený vědec z Dragonball Z "Android Ságy". Když se pečlivě podíváte, vidíte, že jeho lebka byla nahrazena průhlednou kopulí z plexiskla, tak, aby mohla být činnost jeho mozku pozorována a také ovládána světlem. To je přesně, co já provádím -- optické ovládání mysli.
I have a doppelganger. (Laughter) Dr. Gero is a brilliant but slightly mad scientist in the "Dragonball Z: Android Saga." If you look very carefully, you see that his skull has been replaced with a transparent Plexiglas dome so that the workings of his brain can be observed and also controlled with light. That's exactly what I do -- optical mind control.
(Smích)
(Laughter)
Ale na rozdíl od mého zlomyslného dvojčete, který dychtí po ovládnutí světa, mé motivy nejsou zlověstné. Ovládám mozek, abychom věděli, jak pracuje. Teď si můžete říkat: "Počkej, počkej, jak může přeskočit na ovládání mozku, aniž by mu nejprve rozuměl?" Není to jako stavět dům od střechy? Mnoho neurovědců se na tomto stanovisku shodne. Domnívají se, že porozumění lze dosáhnout detailnějším pozorováním a rozborem. Říkají, "Kdybychom mohli zaznamenat činnost našich neuronů, porozuměli bychom mozku." Ale na chvíli se zamyslete, co to znamená. I kdybychom mohli zaznamenat, co která buňka kdy dělá, museli bychom stále rozluštit zaznamenaná schémata jejich činnosti, a to je tak obtížné, že pravděpodobně budeme moci rozumět těmto schématům jen trochu, stejně tak jako mozku, který je produkuje.
But in contrast to my evil twin who lusts after world domination, my motives are not sinister. I control the brain in order to understand how it works. Now wait a minute, you may say, how can you go straight to controlling the brain without understanding it first? Isn't that putting the cart before the horse? Many neuroscientists agree with this view and think that understanding will come from more detailed observation and analysis. They say, "If we could record the activity of our neurons, we would understand the brain." But think for a moment what that means. Even if we could measure what every cell is doing at all times, we would still have to make sense of the recorded activity patterns, and that's so difficult, chances are we'll understand these patterns just as little as the brains that produce them.
Podívejme se, jak asi vypadá činnost mozku. V této simulaci, každá černá tečka je jedna nervová buňka. Tečka je viditelná pokaždé, kdy buňka vyšle elektrický impulz. Zde je 10 000 neuronů. Takže se díváte odhadem na jedno procento mozku švába. Váš mozek je asi 100 milionkrát komplikovanější. Někde je schéma stejné jako toto, jste to vy, vaše smysly, vaše emoce, vaše vzpomínky vaše plány do budoucna. Ale nevíme kde, jelikož nevíme, jak tato schémata rozluštit. Nerozumíme kódu, který mozek používá. Abychom se pohnuli kupředu, potřebujeme rozluštit tento kód. Ale jak? Zkušený luštitel kódů vám řekne, že k rozluštění kódu a jeho symbolů je potřeba si s nimi umět hrát, libovolně je přeskupovat. A tak je tomu i v této situaci, k dešifrování informace obsažené v tomto schématu, pouhé pozorování nestačí, potřebujeme přeskupit schéma. Jinými slovy, namísto zaznamenání činnosti neuronů je potřebujeme ovládat. Není důležité ovládat činnost všech neuronů v mozku, stačí jen některé. Čím cílenější jsou naše zásahy, tím lépe. A za malý moment vám ukáži, jak můžeme dosáhnout potřebné přesnosti.
Take a look at what brain activity might look like. In this simulation, each black dot is one nerve cell. The dot is visible whenever a cell fires an electrical impulse. There's 10,000 neurons here. So you're looking at roughly one percent of the brain of a cockroach. Your brains are about 100 million times more complicated. Somewhere, in a pattern like this, is you, your perceptions, your emotions, your memories, your plans for the future. But we don't know where, since we don't know how to read the pattern. We don't understand the code used by the brain. To make progress, we need to break the code. But how? An experienced code-breaker will tell you that in order to figure out what the symbols in a code mean, it's essential to be able to play with them, to rearrange them at will. So in this situation too, to decode the information contained in patterns like this, watching alone won't do. We need to rearrange the pattern. In other words, instead of recording the activity of neurons, we need to control it. It's not essential that we can control the activity of all neurons in the brain, just some. The more targeted our interventions, the better. And I'll show you in a moment how we can achieve the necessary precision.
A jelikož jsem realistický a nejsem nafoukaný, netvrdím, že schopnost ovládat funkci nervového systému najednou odkryje všechna tajemství. Ale dozajista se mnoho naučíme. Nyní, jsem rozhodně první člověk, který si uvědomil, jak mocný je tento nástroj. Seznam pokusů v rýpání se ve funkcích nervového systému je proslulý a dlouhý. Pocházejí z období přinejmenším před 200 lety od Galvaniho proslulého experimentu v pozdním 18. století a dál. Galvani ukázal, že se žabí stehýnko cuká, když zapojí bederní nerv ke zdroji elektrického proudu. Tento experiment odhalil první a možná nejvýznamnější povahu nervového kódu: informace je zaznamenána ve formě elektrických impulzů. Galvaniho přístup zkoumání nervového systému pomocí elektrod zůstal nejvyspělejší metodou až do dnes, navzdory počtu nevýhod. Strkat dráty do mozku je evidentně docela kruté. Je to těžké se zvířaty, která pobíhají kolem, a také počet drátů, které můžete zapojit zároveň je omezený.
And since I'm realistic, rather than grandiose, I don't claim that the ability to control the function of the nervous system will at once unravel all its mysteries. But we'll certainly learn a lot. Now, I'm by no means the first person to realize how powerful a tool intervention is. The history of attempts to tinker with the function of the nervous system is long and illustrious. It dates back at least 200 years, to Galvani's famous experiments in the late 18th century and beyond. Galvani showed that a frog's legs twitched when he connected the lumbar nerve to a source of electrical current. This experiment revealed the first, and perhaps most fundamental, nugget of the neural code: that information is written in the form of electrical impulses. Galvani's approach of probing the nervous system with electrodes has remained state-of-the-art until today, despite a number of drawbacks. Sticking wires into the brain is obviously rather crude. It's hard to do in animals that run around, and there is a physical limit to the number of wires that can be inserted simultaneously.
Takže na přelomu minulého století jsem se zamyslel, nebylo by to úžasné, kdybychom mohli využít této logiky a převrátit ji vzhůru nohama. Namísto zasunování drátů do mozku, můžeme zkonstruovat samotný mozek, tak, aby některé jeho nervové články reagovaly na difůzně vysílané signály, jako například paprsek světla. Takový příistup by doslova v momentu překonal mnoho překážek k objevům. Za prvé, jedná se zjevně o neinvazivní, bezdrátovou formu komunikace. A za druhé, stejně jako u vysílání rádia, můžete komunikovat s mnoha příjemci najednou. Nemusíte vědět, kde se tito příjemci nachází. A nezáleží na tom, zda se tito příjemci pohybují -- jen si představte rádio ve vašem autě. A to není všechno, ukázalo se, ze můžeme vyrobit přijímače z materiálu, který je zakódovaný v DNA. Každá nervová buňka se správnou genetickou úpravou samovolně vyprodukuje přijímač, který nám dovolí ovládat její funkce. Doufám, že oceníte tu krásu jednoduchosti této koncepce. Nejedná se zde o žádný hi-tech přístroj, pouze biologii odhalovanou skrze biologii.
So around the turn of the last century, I started to think, "Wouldn't it be wonderful if one could take this logic and turn it upside down?" So instead of inserting a wire into one spot of the brain, re-engineer the brain itself so that some of its neural elements become responsive to diffusely broadcast signals such as a flash of light. Such an approach would literally, in a flash of light, overcome many of the obstacles to discovery. First, it's clearly a non-invasive, wireless form of communication. And second, just as in a radio broadcast, you can communicate with many receivers at once. You don't need to know where these receivers are, and it doesn't matter if these receivers move -- just think of the stereo in your car. It gets even better, for it turns out that we can fabricate the receivers out of materials that are encoded in DNA. So each nerve cell with the right genetic makeup will spontaneously produce a receiver that allows us to control its function. I hope you'll appreciate the beautiful simplicity of this concept. There's no high-tech gizmos here, just biology revealed through biology.
Pojďme se teď podívat na tyto zázračné přijímače zblízka. Jakmile přiblížíme na jeden z těchto fialových neuronů, vidíme, že jeho vnější membrána je hustě pokryta mikroskopickými póry. Póry jako tyto vedou elektrický proud a jsou odpovědné za veškerou komunikaci nervového systému. Ale tyto póry jsou zvláštní. Jsou spojené do světelných receptorů, podobných těm, jaké jsou ve vašich očích. Kdykoli záblesk světla zasáhne receptor, pór se otevře a spustí se elektrický proud, a neuron vyšle elektrické impulzy. Jelikož tento světlem aktivovaný pór je zakódován v DNA, mužeme dosáhnout neuvěřitelné přesnosti. Je tomu tak, přestože každá buňka v našem těle obsahuje stejnou sadu genů, různé kombinace genů se zapnou či vypnou v různých buňkách. Tohoto mužete využít, abyste se ujistili, že pouze některé neurony obsahují naše světlem aktivované póry a některé ne. Na této kresbě, tato namodrale bílá buňka v horním levém rohu nereaguje na světlo, protože postrádá světlem aktivované póry. Tento přístup funguje tak dobře, že můžeme posílat čistě umělé zprávy přímo do mozku. V tomto případě, každý elektrický impulz, každá odchylka od trasy, ja způsobena krátkým bliknutím. Tento postup funguje také u pohybujících se, reagujících zvířat.
Now let's take a look at these miraculous receivers up close. As we zoom in on one of these purple neurons, we see that its outer membrane is studded with microscopic pores. Pores like these conduct electrical current and are responsible for all the communication in the nervous system. But these pores here are special. They are coupled to light receptors similar to the ones in your eyes. Whenever a flash of light hits the receptor, the pore opens, an electrical current is switched on, and the neuron fires electrical impulses. Because the light-activated pore is encoded in DNA, we can achieve incredible precision. This is because, although each cell in our bodies contains the same set of genes, different mixes of genes get turned on and off in different cells. You can exploit this to make sure that only some neurons contain our light-activated pore and others don't. So in this cartoon, the bluish white cell in the upper-left corner does not respond to light because it lacks the light-activated pore. The approach works so well that we can write purely artificial messages directly to the brain. In this example, each electrical impulse, each deflection on the trace, is caused by a brief pulse of light. And the approach, of course, also works in moving, behaving animals.
Toto je naprosto ojedinělý experiment svého druhu, jakási optická obdoba Galvaniho pokusu. Byl vykonán před 6 či 7 lety mojí tehdejší promující studentkou, Susanou Lima. Susana překonstruovala octomilku tady nalevo, tak, že pouze dvě z 200 000 buněk v jejím mozku vykázaly světlem aktivované póry. Znáte tyto buňky, protože to jsou ty, které vás frustrují když se snažíte mouchu zaplácnout. Vytrénovaly únikový reflex, který přiměje mouchu uletět, kdykoli pohnete rukou. A tady můžete vidět, jak proud světla má naprosto stejný efekt. Živočich poskočí, reflex mu rozvine křídla, rozechvěje je, ale nemůže vzlétnout, protože moucha je obložená dvěma skleněnými destičkami. Abychom se ujistili, že se nejedná o reakci mouchy na světlo, které vidí, Susana provedla jednoduchý, ale nesmírně účinný experiment. Usekla mouchám hlavy. Tato bezhlavá těla mohou žít zhruba den, ale moc toho nedělají. Jen tak postávají a nadměrně se upravují. Tak to vypadá, že jediná vlastnost, která přetrvala, je marnivost. (Smích) Jak za okamžik uvidíte, Susana dokázala zapnout jejich režim létání u jejich obdoby páteřní míchy a podařilo se jí, aby některá bezhlavá těla vzlétla a odlétla. Zjevně neodletěla nijak daleko. Od doby, kdy jsme udělali tyto první kroky, obor optogenetiky se prudce rozrostl. Nyní jsou stovky laboratoří, které využívají tohoto přístupu.
This is the first ever such experiment, sort of the optical equivalent of Galvani's. It was done six or seven years ago by my then graduate student, Susana Lima. Susana had engineered the fruit fly on the left so that just two out of the 200,000 cells in its brain expressed the light-activated pore. You're familiar with these cells because they are the ones that frustrate you when you try to swat the fly. They trained the escape reflex that makes the fly jump into the air and fly away whenever you move your hand in position. And you can see here that the flash of light has exactly the same effect. The animal jumps, it spreads its wings, it vibrates them, but it can't actually take off because the fly is sandwiched between two glass plates. Now to make sure that this was no reaction of the fly to a flash it could see, Susana did a simple but brutally effective experiment. She cut the heads off of her flies. These headless bodies can live for about a day, but they don't do much. They just stand around and groom excessively. So it seems that the only trait that survives decapitation is vanity. (Laughter) Anyway, as you'll see in a moment, Susana was able to turn on the flight motor of what's the equivalent of the spinal cord of these flies and get some of the headless bodies to actually take off and fly away. They didn't get very far, obviously. Since we took these first steps, the field of optogenetics has exploded. And there are now hundreds of labs using these approaches.
A máme za sebou dlouhou cestu od Galvaniho a Susanina prvního úspěchu v přimění zvířat, aby se cukala či skákala. Nyní se dokonce můžeme vměšovat do jejich psychologie velmi důmyslným způsobem, jak vám ukáži ve svém posledním příkladu, který se řídí známou otázkou. Život je řetězcem možností způsobujícím konstatní tlak, abychom se rozhodli, co dělat dál. S tímto tlakem se vyrovnáváme používáním mozku, a v něm, centra rozhodování, kterému zde říkám Činitel. Činitel uskuteční postup, který zohlední stav prostředí a kontext, ve kterém fungujeme. Naše činy mění prostředí či kontext, a tyto změny zpětně reagují na smyčku rozhodnutí.
And we've come a long way since Galvani's and Susana's first successes in making animals twitch or jump. We can now actually interfere with their psychology in rather profound ways, as I'll show you in my last example, which is directed at a familiar question. Life is a string of choices creating a constant pressure to decide what to do next. We cope with this pressure by having brains, and within our brains, decision-making centers that I've called here the "Actor." The Actor implements a policy that takes into account the state of the environment and the context in which we operate. Our actions change the environment, or context, and these changes are then fed back into the decision loop.
Nyní přidáme trochu neurobiologické příměsi do tohoto abstraktního modelu, vybudovali jsme jednoduchý jednorozměrný svět pro náš oblíbený objekt zkoumání, octomilky. Každá komora v těchto dvou svislých komínech obsahuje jednu octomilku. Levá a pravá polovina komor obsahuje jiný pach, a bezpečnostní kamera pozoruje octomilky, jak se mezi nimi pohybují nahoru a dolů. Tady je jejich záznam. Jakmile moucha dosáhne středu komory, kde se ty dva pachy střetávají, musí se rozhodnout, jestli se má otočit a zůstat ve stejném pachu, nebo má překročit střed a zkusit něco nového. Tato rozhodnutí jsou jasně výsledkem Činitelova postupu. Jelikož se jedná o inteligenci mouchy, tento postup není stálý, ale mění se s přibývajícími zkušenostmi živočicha. Můžeme zahrnout element adaptivní inteligence do našeho modelu, když budeme předpokládat, že mozek mouchy neobsahuje pouze Činitele, ale i jinou skupinu buněk, Posuzovatele, který poskytuje průběžný komentář k výběru Činitele. Pod tímto sekýrováním si můžete představit jakousi obdobu mozku Katolické církve, jestliže jste Rakušan jako já, nebo jakési nadjá, jestliže jste zastánce Freuda, nebo vaši matku, jestliže jste Žid.
Now to put some neurobiological meat on this abstract model, we constructed a simple one-dimensional world for our favorite subject, fruit flies. Each chamber in these two vertical stacks contains one fly. The left and the right halves of the chamber are filled with two different odors, and a security camera watches as the flies pace up and down between them. Here's some such CCTV footage. Whenever a fly reaches the midpoint of the chamber where the two odor streams meet, it has to make a decision. It has to decide whether to turn around and stay in the same odor, or whether to cross the midline and try something new. These decisions are clearly a reflection of the Actor's policy. Now for an intelligent being like our fly, this policy is not written in stone but rather changes as the animal learns from experience. We can incorporate such an element of adaptive intelligence into our model by assuming that the fly's brain contains not only an Actor, but a different group of cells, a "Critic," that provides a running commentary on the Actor's choices. You can think of this nagging inner voice as sort of the brain's equivalent of the Catholic Church, if you're an Austrian like me, or the super-ego, if you're Freudian, or your mother, if you're Jewish.
(Smích)
(Laughter)
Očividně, Posuzovatel je klíčovou přísadou, která nás tvoří inteligentními. A tak jsme se rozhodli identifikovat ty buňky v mozku mouchy, které hrají roli Posuzovatele. Logika našeho experimentu byla jednoduchá. Domnívali jsme se, že jestliže můžeme použít dálkový ovladač k aktivaci buněk Posuzovatele, můžeme také, uměle, naléhat na Činitele, aby změnil svůj postup. Jinými slovy, moucha by se měla učit z chyb, které si myslí, že udělala, ale ve skutečnosti žádné neudělala. A tak jsme vypěstovali mouchy, jejichž mozky jsme více méně nahodile poseli buňkami, které jsou světelně směrovatelné. Pak jsme vzali tyto mouchy a nechali je učinit rozhodnutí. A kdykoliv se rozhodly pro jedno z řešení, vybraly jeden pach, v tomto případě, ten modrý před oranžovým, zapli jsme světla. Jestliže byl Posuzovatel mezi opticky aktivovanými buňkami, výsledkem tohoto zásahu by měla být změna v postupu. Moucha by se měla naučit vyhnout se opticky posílenému pachu.
Now obviously, the Critic is a key ingredient in what makes us intelligent. So we set out to identify the cells in the fly's brain that played the role of the Critic. And the logic of our experiment was simple. We thought if we could use our optical remote control to activate the cells of the Critic, we should be able, artificially, to nag the Actor into changing its policy. In other words, the fly should learn from mistakes that it thought it had made but, in reality, it had not made. So we bred flies whose brains were more or less randomly peppered with cells that were light addressable. And then we took these flies and allowed them to make choices. And whenever they made one of the two choices, chose one odor, in this case the blue one over the orange one, we switched on the lights. If the Critic was among the optically activated cells, the result of this intervention should be a change in policy. The fly should learn to avoid the optically reinforced odor.
Tady jsou dva příklady. Porovnáváme dva druhy much, každá z much má v mozku kolem 100 světelně směrovatelných buněk, které tady vidíte zeleně nalevo a napravo. Co je běžné u těchto skupin buněk, je, že produkují neurotransmiter dopamin. Ale totožnosti jednotlivých dopamin vyrábějících neuronů jsou zřetelně jiné nalevo a napravo. Stovky opticky aktivovaných buněk ve dvou druzích much přináší dramaticky různé důsledky. Když se podíváte nejprve na chování mouchy napravo, vidíte, že kdykoliv se přiblížila středu komory, kde se dva pachy střetávají, napochoduje si přímo skrz, jako kdyby to už dělala. Její chování zůstává neměnné. Ale chování mouchy nalevo je jiné. Kdykoliv dosáhne středu, zastaví se, opatrně prozkoumá pach rozhraní, jako kdyby čenichala jeho prostředí, a pak se otočí zpět. To znamená, že postup, který Činitel nyní realizuje zahrnuje instrukce vyvarovat se pachu, který je v pravé straně komory. To znamená, že Posuzovatel promluvil k živočichovi, a že patří mezi neurony produkující dopamin nalevo a ne mezi neurony produkující dopamin napravo.
Here's what happened in two instances: We're comparing two strains of flies, each of them having about 100 light-addressable cells in their brains, shown here in green on the left and on the right. What's common among these groups of cells is that they all produce the neurotransmitter dopamine. But the identities of the individual dopamine-producing neurons are clearly largely different on the left and on the right. Optically activating these hundred or so cells into two strains of flies has dramatically different consequences. If you look first at the behavior of the fly on the right, you can see that whenever it reaches the midpoint of the chamber where the two odors meet, it marches straight through, as it did before. Its behavior is completely unchanged. But the behavior of the fly on the left is very different. Whenever it comes up to the midpoint, it pauses, it carefully scans the odor interface as if it was sniffing out its environment, and then it turns around. This means that the policy that the Actor implements now includes an instruction to avoid the odor that's in the right half of the chamber. This means that the Critic must have spoken in that animal, and that the Critic must be contained among the dopamine-producing neurons on the left, but not among the dopamine producing neurons on the right.
Díky mnoha podobným experimentům jsme byli schopni zúžit počet možných buněk identifikovatelných jako Posuzovatel na pouhých 12 buněk. Těchto 12 buněk, jak vidíte tady zeleně, vysílá data do části mozku zvaného houbovité těleso, které je zde vyznačeno šedivě. Víme, z našeho předchozího modelu, že poslední strukturou mozku, která dostává Posuzovatelovy komentáře, je Činitel. Tato anatomie naznačuje, že houbovitá tělesa mají co dočinění s výběrem jednání. Na základě všeho, co víme o houbovitých tělesech, to dává dokonalý smysl. Ve skutečnosti to dává takový smysl, že můžeme vyrábět hračky s elektronickým obvodem, který představuje chování mouchy. Na této hračce s obvodem, jsou neurony houbovitého tělesa symbolizovány svislou plošinou s modrými diodami ve středu desky. Tyto diody jsou připojené k senzorům, které ve vzduchu odhalí přítomnost aromatických molekul. Každý pach aktivuje jiné kombinace senzorů, které střídavě aktivují různé pachové detektory v houbovitých tělesech. Takže pilot v kabině mouchy, Činitel, může rozeznat, který pach je přítomný, pouhým pohledem na to, která z modrých diod je rozsvícena.
Through many such experiments, we were able to narrow down the identity of the Critic to just 12 cells. These 12 cells, as shown here in green, send the output to a brain structure called the "mushroom body," which is shown here in gray. We know from our formal model that the brain structure at the receiving end of the Critic's commentary is the Actor. So this anatomy suggests that the mushroom bodies have something to do with action choice. Based on everything we know about the mushroom bodies, this makes perfect sense. In fact, it makes so much sense that we can construct an electronic toy circuit that simulates the behavior of the fly. In this electronic toy circuit, the mushroom body neurons are symbolized by the vertical bank of blue LEDs in the center of the board. These LED's are wired to sensors that detect the presence of odorous molecules in the air. Each odor activates a different combination of sensors, which in turn activates a different odor detector in the mushroom body. So the pilot in the cockpit of the fly, the Actor, can tell which odor is present simply by looking at which of the blue LEDs lights up.
Co Čintel s touto informací udělá, závisí na postupu, který je uložen v síle spojení mezi detektory pachu a motory, které pohánějí vyhýbavé jednání mouchy. Jestliže je spojení slabé, motory zůstanou vypnuty a moucha bude pokračovat ve své dráze. Jestliže je spojení silné, motory se zapnou a moucha se stočí. Nyní zvažme situaci, kdy by motory zůstaly vypnuty, moucha by pokračovala ve své cestě a utrpěla bolestivé následky, jako například zaplácnutí. V těchto situacích bychom očekávali od Posuzovatele, že se ujme slova a řekne Činiteli, aby změnil postup. Takovouto situaci jsme uměle vytvořili tím, že jsme se obrátili na Posuzovatele se světlem. To způsobilo zesílení spojení mezi momentálně aktivním detektorem pachu a motory. Takže příště, až moucha bude čelit stejnému pachu, spojení bude dostatečně silné k zapnutí motorů a spustí úhybný manévr.
What the Actor does with this information depends on its policy, which is stored in the strengths of the connection, between the odor detectors and the motors that power the fly's evasive actions. If the connection is weak, the motors will stay off and the fly will continue straight on its course. If the connection is strong, the motors will turn on and the fly will initiate a turn. Now consider a situation in which the motors stay off, the fly continues on its path and it suffers some painful consequence such as getting zapped. In a situation like this, we would expect the Critic to speak up and to tell the Actor to change its policy. We have created such a situation, artificially, by turning on the critic with a flash of light. That caused a strengthening of the connections between the currently active odor detector and the motors. So the next time the fly finds itself facing the same odor again, the connection is strong enough to turn on the motors and to trigger an evasive maneuver.
Nevím, jak vy, ale myslím si, že je radostné vidět, jak neurčité psychologické poznatky mizí a přenechávají místo fyzickému, mechanistickému chápání mysli, i když se jedná o mysl mouchy. Toto je první část dobré zprávy. Ta druhá část dobré zprávy, přinejmenším pro vědce, je, že toho zbývá mnoho objevit. V pokusech, o kterých jsem vám vyprávěl, jsme určili identitu Posuzovatele, ale stále nemáme ponětí, jak Posuzovatel provádí svou práci. Příjít na to, že se mýlíte, aniž by vám to učitel, či vaše matka řekli, je velký problém. Jsou nějaké nápady nabízené počítačovou vědou či umělou inteligencí, jak se to může dít, ale stále jsme nevyřešili jediný příklad toho, jak se vyklube inteligentní chování z fyzických interakcí v živé hmotě. Myslím, že se k tomu v nedaleké budoucnosti dopracujeme.
I don't know about you, but I find it exhilarating to see how vague psychological notions evaporate and give rise to a physical, mechanistic understanding of the mind, even if it's the mind of the fly. This is one piece of good news. The other piece of good news, for a scientist at least, is that much remains to be discovered. In the experiments I told you about, we have lifted the identity of the Critic, but we still have no idea how the Critic does its job. Come to think of it, knowing when you're wrong without a teacher, or your mother, telling you, is a very hard problem. There are some ideas in computer science and in artificial intelligence as to how this might be done, but we still haven't solved a single example of how intelligent behavior springs from the physical interactions in living matter. I think we'll get there in the not too distant future.
Děkuji.
Thank you.
(Potlesk)
(Applause)