Ich habe einen Doppelgänger. (Gelächter) Dr. Gero ist ein brillanter, aber auch etwas verrückter Wissenschaftler in der Dragonball Z "Andorid Saga". Wenn Sie genau hinsehen, dann sehen Sie, dass sein Schädel ersetzt wurde durch eine durchsichtige Plexiglas-Kuppel, damit man beobachten kann, wie sein Gehirn arbeitet, und auch durch Licht gesteuert wird. Das ist genau das, was ich tue - optische Bewusstseinskontrolle.
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.
(Lachen)
(Laughter)
Aber im Gegensatz zu meinem bösen Zwilling, der die Weltherrschaft begehrt, sind meine Motive nicht bösartig. Ich kontrolliere das Gehirn, um zu verstehen, wie es arbeitet. Moment, warte mal eine Minute, sagen Sie, wie können Sie darangehen, das Gehirn zu beeinflussen, ohne es zuerst zu verstehen? Spannt man da nicht den Karren vor das Pferd? Viele Neurowissenschaftler stimmen damit überein und denken, dass man Verstehen durch genauere Beobachtung und Analyse erreicht. Sie sagen: "Wenn wir die Aktivitäten unserer Neuronen aufzeichnen könnten, würden wir das Gehirn verstehen." Aber denken Sie einen Moment darüber nach. Selbst wenn wir messen könnten, was jede Zelle die ganze Zeit über macht, müssten wir immer noch einen Sinn in den aufgezeichneten Aktivitätsmustern erkennen. Das ist so schwierig, denn es kann sein, dass wir diese Muster genauso wenig verstehen, wie die Gehirne, die sie produzieren.
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.
Schauen Sie sich einmal an, wie Gehirnaktivität aussehen könnte. In dieser Simulation ist jeder schwarze Punkt eine Nervenzelle. Der Punkt ist immer dann sichtbar, wenn eine Zelle elektrische Impulse abfeuert. Das sind 10.000 Neuronen. Sie schauen auf nicht einmal ein Prozent des Gehirns einer Küchenschabe. Ihre Gehirne sind ungefähr 100 Millionen Mal komplizierter. Irgendwo gibt ein Muster wie dieses, das Sie sind, Ihre Wahrnehmungen, Ihre Emotionen, Ihre Erinnerungen, Ihre Pläne für die Zukunft. Aber wir wissen nicht wo, da wir nicht wissen, wie wir das Muster lesen sollen. Wir verstehen den Code nicht, der vom Gehirn benutzt wird. Um Fortschritte zu machen, müssen wir den Code knacken. Aber wie? Ein erfahrener Code-Knacker wird Ihnen erzählen, um herauszufinden, was die Symbole in einem Code bedeuten, ist es notwendig in der Lage zu sein, mit ihnen zu spielen, um sie willentlich neu anzuordnen. Also auch in dieser Situation, um die Informationen zu dekodieren, die in Mustern wie diesen enthalten sind, wird zuschauen alleine nicht reichen; wir müssen die Muster reorganisieren. Mit anderen Worten, anstelle die Aktivität der Neuronen aufzuzeichnen, müssen wir sie kontrollieren. Es ist nicht notwendig, dass wir die Aktivität aller Neuronen des Gehirns kontrollieren können, sondern nur einige. Je gezielter unsere Interventionen sind, desto besser. Und ich werde Ihnen in einem Moment zeigen, wie wir die notwendige Präzision erreichen können.
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.
Und da ich eher realistisch als grandios bin, behaupte ich nicht, dass die Fähigkeit, die Funktionen des Nervensystems zu kontrollieren, auf einen Schlag alle seine Geheimnisse enträtseln wird. Aber wir werden mit Sicherheit sehr viel lernen. Nun, ich bin keinesfalls die erste Person, die realisiert hat, wie mächtig eine Intervention mit Werkzeugen ist. Die Geschichte der Versuche, an den Funktion des Nervensystems herumzubasteln, ist lang und glanzvoll. Es geht mindestens 200 Jahre zurück, zu Galvanis berühmten Experimenten im späten 18. Jahrhundert und darüber hinaus. Galvani zeigte, dass die Schenkel eines Frosches zuckten, wenn er den Lumbalnerv mit einer Quelle elektrischem Stroms verband. Diese Experiment deckte den ersten und vielleicht wesentlichsten Brocken des Neuralen Codes auf: Information ist in der Form von elektrischen Impulsen geschrieben. Galvanis Ansatz, das Nervensystem mit Elektroden zu untersuchen, entspricht bis heute dem modernsten Stand der Technik, ungeachtet einer Anzahl von Nachteilen. Drähte am Gehirn zu befestigen ist offensichtlich sehr primitiv. Es ist schwer, dies mit herumlaufenden Tieren zu machen, und es gibt eine physikalische Grenze bezüglich der Anzahl der Drähte, die gleichzeitig angebracht werden können.
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.
Um die Jahrtausendwende begann ich darüber nachzudenken, dass es wundervoll wäre, wenn man diese Logik nähme und auf den Kopf stellen könnte. Statt einen Draht an einer bestimmten Stelle des Gehirns einzufügen, überarbeiten wir das Gehirn selbst, so dass einige der neuralen Elemente auf diffus gesendete Signale reagieren, wie zum Beispiel ein Lichtblitz. Solch ein Ansatz würde sprichwörtlich blitzschnell, viele Hindernisse der Forschung überwinden. Erstens ist es eindeutig eine unblutige, drahtlose Form der Kommunikation. Und zweitens, wie bei einer Radioübertragung, kann man mit vielen Empfängern auf einmal kommunizieren. Sie müssen nicht wissen, wo diese Empfänger sind. Und es macht nichts, ob sich diese Empfänger bewegen - denken Sie einfach an das Radio in Ihrem Auto. Es wird sogar noch besser. Es scheint, dass wir diese Empfänger herstellen können, mit Hilfe des Materials, dass in der DNA kodiert ist. Jede Nervenzelle mit dem richtigen genetischen Aufbau wird spontan einen Empfänger produzieren, der uns erlaubt, dessen Funktion zu kontrollieren. Ich hoffe, Sie schätzen die herrliche Einfachheit dieses Konzeptes. Es gibt hier keine High-Tech Spielereien, einfach nur Biologie, die durch Biologie aufgedeckt wurde.
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.
Nun, sehen wir uns diese Wunder-Empfänger einmal genauer an. Wenn wir eines dieser violetten Neuronen vergrößern, sehen wir, dass die äußere Membran übersät ist mit mikroskopisch kleinen Poren. Poren wie diese leiten elektrischen Strom und reagieren auf sämtliche Kommunikation im Nervensystem. Aber diese Poren sind besonders. Sie sind mit Licht-Rezeptoren verbunden, ähnlich denen in Ihren Augen. Wann immer ein Lichtblitz diese Rezeptoren trifft, öffnen sich die Poren und elektrischer Strom wird angeschaltet und die Neuronen feuern elektrische Impulse. Da die lichtgesteuerte Pore in der DNA kodiert ist, können wir unglaubliche Präzision erreichen. Dies passiert, auch wenn jede Zelle in unserem Körper dasselbe Set von Genen enthält, so werden verschiedene Kombinationen von Genen in verschiedenen Zellen an- und ausgeschaltet. Sie können das nutzen, um sicherzustellen, dass nur einige Neuronen unsere lichtgesteuerte Pore enthalten und andere nicht. In diesem Entwurf, die bläulich-weiße Zelle in der oberen linken Ecke reagiert nicht auf Licht, da sie keine lichtgesteuerte Pore hat. Der Ansatz funktioniert so gut, dass wir komplett künstliche Nachrichten schreiben können, direkt ins Gehirn. In diesem Beispiel wird jeder elektrische Impuls, jede Abweichung von der Spur, durch einen kurzen Lichtimpuls verursacht. Und der Ansatz funktioniert auch bei Tieren, die sich bewegen.
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.
Das ist das erste Experiment seiner Art, eine Art optisches Gegenstück zu Galvani. Es wurde vor sechs oder sieben Jahre durchgeführt, von meiner damaligen Doktorandin Susana Lima. Susana hat die Fruchtfliege auf der linken Seite so verändert, dass nur zwei der 200.000 Gehirnzellen die lichtgesteuerte Pore aufweisen. Sie kennen diese Zellen, denn es sind diejenigen, die Sie frustrieren, wenn Sie versuchen eine Fliege totzuschlagen. Diese haben den Flucht-Reflex ausgebildet, welche die Fliege in die Luft hüpfen und davon fliegen lässt, immer dann, wenn Sie Ihre Hand in Position gebracht haben. Und Sie können hier sehen, dass der Lichtblitz genau denselben Effekt hat. Das Tier springt, es breitet seine Flügel aus, es vibriert diese, aber sie kann nicht wirklich abheben, da die Fliege zwischen zwei Glasscheiben gefangen ist. Um nun sicherzustellen, dass dies keine Reaktion der Fliege auf einen Blitz war, den sie sehen konnte, hat Susanne ein einfaches aber brutal effektives Experiment durchgeführt. Sie hat den Fliegen die Köpfe abgeschnitten. Diese kopflosen Körper können noch ungefähr einen Tag leben, aber sie tun nicht sehr viel. Sie standen einfach nur herum und pflegen sich übermäßig. Es scheint also, dass der einzige Wesenszug, der die Enthauptung überlebt, die Eitelkeit ist. (Gelächter) Wie auch immer, wie Sie in einem Moment sehen werden, war Susana in der Lage den Flugmotor einzuschalten, welcher das Äquivalent des Rückenmarks dieser Fliegen ist, und brachte einige der kopflosen Körper dazu, wirklich abzuheben und davonzufliegen. Sie kamen offensichtlich nicht sehr weit. Seitdem wir diese ersten Schritte unternahmen, ist das Gebiet der Optogenetik explodiert. Und nun gibt es Hunderte von Laboratorien, die diesen Ansatz nutzen.
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.
Und wir haben einen langen Weg hinter uns, seit Galvanis und Susanas ersten Erfolgen, Tiere zum Zucken oder Springen zu bringen. Wir können nun tatsächlich in ihre Psychologie eingreifen auf ziemlich tiefgreifende Weise, wie ich Ihnen in meinem letzten Beispiel zeigen werde, welches sich mit einer bekannten Frage beschäftigt. Leben ist eine Folge von Entscheidungen, welches den konstanten Druck erzeugt zu entscheiden, was als nächstes zu tun ist. Wir bewältigen den Druck, indem wir Gehirne haben, und in unseren Gehirnen, Entscheidungs-Zentren, die ich hier den Akteur ("Actor") genannt habe. Der Akteur führt eine Regel aus, die den Zustand der Umgebung berücksichtigt und den Kontext, in dem wir operieren. Unsere Aktionen verändern die Umgebung oder den Kontext, und diese Veränderungen werden dann im Entscheidungskreislauf berücksichtigt.
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.
Legen Sie nun ein wenig neurobiologisches Fleisch auf dieses abstrakte Model. Wir haben eine einfache ein-dimensionale Welt konstruiert für unser Lieblingsthema: Fruchtfliegen. Jede Kammer in diesen zwei vertikalen Stapeln enthält eine Fliege. Die linken und rechten Hälften der Kammern sind mit zwei unterschiedlichen Gerüchen gefüllt, und eine Sicherheitskamera beobachtet, wie sich die Fliegen zwischen diesen hin und her bewegen. Hier sind einige Überwachungsbilder. Immer dann, wenn eine Fliege die Mitte der Kammer erreicht, dort wo die beiden Gerüche sich treffen, muss sie eine Entscheidung treffen. Sie muss entscheiden, entweder wieder umzudrehen und im selben Geruch zu bleiben, oder die Mittellinie zu überschreiten und etwas Neues zu versuchen. Diese Entscheidungen sind eindeutig eine Reflexion der Regel des Akteurs. Für ein intelligentes Wesen wie unsere Fliege, ist diese Regel nicht in Stein gemeißelt, sondern verändert sich, während das Tier durch Erfahrung lernt. Wir können ein Element der lernfähigen Intelligenz in unser Model einbauen, indem wir annehmen, dass das Gehirn der Fliege nicht nur einen Akteur beinhaltet, sondern eine unterschiedliche Gruppe von Zellen, ein Kritiker, der einen ständigen Kommentar liefert aufgrund der Entscheidungen des Akteurs. Sie können diese nörgelnde innere Stimme betrachten als Gegenstück des Gehirns zur katholischen Kirche, wenn Sie wie ich ein Österreicher sind, oder das Über-Ich, wenn Sie Freudianer sind, oder Ihre Mutter, wenn Sie Jude sind.
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.
(Gelächter)
(Laughter)
Nun, offensichtlich ist der Kritiker ein Hauptbestandteil dessen, was uns intelligent macht. Also machten wir uns auf, die Zellen im Gehirn der Fliege zu identifizieren, welche die Rolle des Kritikers spielen. Und die Logik unseres Experiments war einfach. Wir dachten uns, wenn wir unsere optische Fernsteuerung benutzen könnten, um die Zellen des Kritikers zu aktivieren, sollten wir in der Lage sein, synthetisch auf dem Akteur herumzuhacken, bis er seine Regel ändert. Mit anderen Worten, die Fliege sollte von Fehlern lernen, von denen sie dachte, sie hätte sie gemacht, aber sie tatsächlich nicht gemacht hat. Also haben wir Fliegen gezüchtet, deren Gehirne mehr oder weniger zufällig marmoriert waren mit lichtempfindlichen Zellen. Wir haben diese Fliegen genommen und ihnen erlaubt, eine Wahl zu treffen. Immer dann, wenn Sie eine von zwei Entscheidungen getroffen haben, also einen Geruch wählten, in diesem Fall den blauen über den orangenen, haben wird die Lichter eingeschaltet. Wenn der Kritiker unter den optisch-aktivierten Zellen wäre, sollte das Ergebnis der Intervention eine Veränderung der Regel sein. Die Fliege sollte lernen, den optisch-verstärken Geruch zu vermeiden.
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.
Hier nun, was in zwei Fällen geschah. Wir vergleichen zwei Stämme von Fliegen, jede davon hatte ungefähr 100 lichtempfindliche Zelle in ihren Gehirnen, hier links und rechts grün markiert. Die Gemeinsamkeit dieser Gruppen von Zellen ist, dass diese alle den Neurotransmitter Dopamin produzieren. Aber die Identitäten der verschiedenen Dopamin produzierenden Neuronen sind links und rechts eindeutig sehr verschieden. Die optische Aktivierung dieser ungefähr hundert Zellen bei den beiden Stämmen der Fliegen hat dramatisch unterschiedliche Konsequenzen. Wenn Sie zunächst auf das Verhalten der Fliege rechts sehen, dann sehen Sie, immer wenn sie den Mittelpunkt der Kammer erreicht, wo sich die beiden Gerüche treffen, läuft sie direkt weiter, wie vorher auch. Das Verhalten ist absolut unverändert. Aber das Verhalten der Fliege links unterscheidet sich sehr. Immer wenn sie zum Mittelpunkt kommt, bleibt sie stehen, untersucht sorgfältig die Schnittstelle der Gerüche, als ob sie die Umgebung ausschnüffeln würde, und dann dreht sie um. Das heißt, dass die Regel, welche der Akteur ausführt, nun eine Anweisung beinhaltet, den Geruch zu vermeiden, der in der rechten Hälfte der Kammer ist. Das heißt, der Kritiker in diesem Tier muss gesprochen haben, und dass sich der Kritiker unter den Dopamin produzierenden Neuronen links befinden muss, aber nicht bei den Dopamin produzierenden Neuronen rechts.
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.
Durch viele solcher Experimente waren wir in der Lage, die Identität des Kritikers einzugrenzen bis auf 12 Zellen. Diese 12 Zellen, hier in grün gezeigt, senden ihre Leistung an eine Gehirnstruktur, die Pilzkörper genannt wird, der hier in grau dargestellt ist. Wir wissen von unserem formellen Model, dass die Gehirnstruktur am dem Ende, welches den Kommentar des Kritikers empfängt, der Akteur ist. Die Anatomie suggeriert also, dass die Pilzkörper etwas zu tun haben mit Handlungsauswahl. Basierend auf allem, was wir über die Pilzkörper wissen, macht dies absolut Sinn. Tatsächlich, macht es so viel Sinn, dass wir einen elektronischen Spielzeug-Schaltkreis entwickeln können, der das Verhalten der Fliege simuliert. In diesem elektronischen Spielzeug-Schaltkreis sind die Neuronen des Pilzkörpers symbolisiert durch die vertikale Reihe der blauen LEDs in der Mitte der Platine. Diese LEDs sind mit Sensoren verdrahtet, welche das Vorhandensein von Geruchsmolekülen in der Luft wahrnehmen. Jeder Geruch aktiviert eine unterschiedliche Kombination von Sensoren, die wiederum aktiviert einen unterschiedlichen Geruchsdetektor im Pilzkörper. Der Pilot im Cockpit der Fliege, der Akteur, kann also sagen, welcher Geruch vorhanden ist, einfach indem er nachsieht, welche der blauen LEDs aufleuchtet.
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.
Was der Akteur mit dieser Information macht, hängt von der Regel ab, die in der Stärke der Verbindung gespeichert ist zwischen den Geruchsdetektoren und den Motoren, welche die Ausweichmanöver der Fliege mit Energie versorgt. Wenn die Verbindung schwach ist, werden die Motoren ausbleiben und die Fliege wird ihren Kurs geradlinig fortsetzen. Wenn die Verbindung stark ist, werden die Motoren anspringen und die Fliege wird eine Wende einleiten. Nun, stellen Sie sich eine Situation vor, in welcher die Motoren ausbleiben, die Fliege setzt ihren Weg fort und erleidet einige schmerzliche Konsequenzen, wie zum Beispiel einen Schlag zu bekommen. In einer Situation wie dieser würden wir erwarten, dass sich der Kritiker meldet, um dem Akteur zu befehlen, seine Regel zu verändern. Wir haben eine solche Situation künstlich hergestellt, indem wir den Kritiker durch einen Lichtblitz aktivieren. Das hat eine Verstärkung der Verbindung verursacht, zwischen dem derzeit aktiven Geruchsdetektor und den Motoren. Beim nächsten Mal also, wenn die Fliege wieder demselben Geruch ausgesetzt ist, ist die Verbindung stark genug, um die Motoren anzuschalten und ein Ausweichmanöver auszulösen.
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.
Ich weiß nicht, was Sie denken, aber ich finde es anregend zu sehen, wie sich vage psychologische Kenntnisse verflüchtigen und uns zu einem physikalischen, mechanischen Verstehen des Verstandes führen, selbst wenn es der Verstand einer Fliege ist. Das ist ein Teil der guten Nachrichten. Der andere Teil der guten Nachrichten, zumindest für den Wissenschaftler, ist, dass noch vieles verbleibt, um entdeckt zu werden. In den Experimenten, von denen ich Ihnen erzählt habe, haben wir die Identität des Kritikers gelüftet, aber wir haben immer noch keine Ahnung davon, wie der Kritiker seine Arbeit erledigt. Wenn ich es mir recht überlege, zu wissen, wann man falsch liegt, ohne dass Ihnen ein Lehrer oder Ihre Mutter das sagt, ist ein schwieriges Problem. Es gibt ein paar Ideen in der Computerwissenschaft und der künstlichen Intelligenz, wie man das machen könnte, aber wir haben immer noch nicht ein einziges Beispiel gelöst, wie intelligentes Verhalten vom physikalischen Zusammenspiel überspringt auf lebende Materie. Ich denke, wir werden in der nicht zu fernen Zukunft dorthin gelangen.
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.
Vielen Dank.
Thank you.
(Applaus)
(Applause)