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.
J'ai un double. (Rires) Dr Gero est un scientifique brillant mais légèrement fou dans la "Saga Android" Dragonball Z. Si vous regardez très attentivement, vous voyez que son crâne a été remplacé par un dôme en Plexigas transparent pour que les fonctionnements de son cerveau puissent être observés et aussi contrôlés par lumière. C'est exactement ce que je fais -- le contrôle de l'esprit par l'optique.
(Laughter)
(Rires)
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.
Mais à l'inverse de mon jumeau démoniaque, qui convoite la domination du monde, mes motifs ne sont pas menaçants. Je contrôle le cerveau pour comprendre comment il fonctionne. Maintenant, attendez une minute, vous pouvez dire, comment pouvez-vous aller directement au contrôle du cerveau sans d'abord le comprendre? Est-ce que ce n'est pas mettre la charrue avant les bœufs? Beaucoup de neuroscientifiques sont d'accord avec cette vision et pensent que la compréhension viendra d'une observation et d'une analyse plus détaillées. Ils disent, "si nous pouvions enregistrer l'activité de nos neurones, nous comprendrions le cerveau." Mais réfléchissez un instant à ce que cela signifie. Même si nous pouvions mesurer ce que chaque cellule fait à tout moment, nous aurions encore à comprendre la signification des tracés d'activité enregistrés, et c'est si difficile, il y a des chances que nous comprenions ces tracés juste aussi peu que les cerveaux qui les produisent.
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.
Jetez un coup d'oeil à quoi l'activité cérébrale pourrait ressembler. Dans cette simulation, chaque point noir est une seule cellule nerveuse. Le point est visible chaque fois qu'une cellule envoie une impulsion électrique. Il y a 10,000 neurones ici. Donc vous avez regardé à grossièrement un pour cent du cerveau d'un cafard. Vos cerveaux sont environ 100 millions de fois plus compliqués. Quelque part, il y a un tracé comme ceci, il y a vous, vos perceptions, vos émotions, vos souvenirs, vos plans pour l'avenir. Mais nous ne savons pas où, puisque nous ne savons pas comment lire le tracé. Nous ne comprenons pas le code utilisé par le cerveau. Pour progresser, nous devons casser le code. Mais comment? Un cryptanalyste expérimenté vous dira que pour comprendre ce que veulent dire les symboles dans un code, il est essentiel de pouvoir jouer avec eux, pour les réarranger à volonté. Ainsi, dans cette situation également, pour décoder les informations contenues dans des tracés comme celui-ci, l'observation seule ne suffit pas; nous devons réarranger le tracé. Autrement dit, au lieu d'enregistrer l'activité des neurones, nous devons la contrôler. Il n'est pas essentiel que nous puissions contrôler l'activité de tous les neurones dans le cerveau, juste certains. Plus nos interventions sont ciblées, mieux c'est. Et je vous montrerai dans un moment comment nous pouvons atteindre la précision nécessaire.
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.
Et puisque je suis réaliste plus que prétentieux, je ne prétends pas que la capacité à contrôler le fonctionnement du système nerveux élucidera immédiatement tous ses mystères. Mais nous apprendrons certainement beaucoup. Maintenant, je ne suis en aucun cas la première personne à réaliser à quel point une intervention d'outil est puissante. L'histoire des tentatives pour remanier la fonction du système nerveux est longue et célèbre. Cela remonte au moins 200 ans en arrière, aux expériences célèbres de Galvani à la fin du 18ème siècle et au-delà. Galvani a montré que les jambes d'une grenouille se contractaient quand il connectait le nerf lombaire à une source de courant électrique. Cette expérience a révélé le premier et peut-être le plus fondamental, élément du code neural : ces informations sont écrites sous la forme d'impulsions électriques. L'approche de Galvani d'explorer le système nerveux avec des électrodes est restée en pointe jusqu'à aujourd'hui, malgré un certain nombre d'inconvénients. Enfoncer des fils dans le cerveau est évidemment plutôt rudimentaire. C'est difficile à réaliser dans des animaux qui courent partout, et il y a une limite physique aux nombres de fils qui peuvent être insérés simultanément.
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.
Ainsi autour du début du dernier siècle, j'ai commencé à penser, ne serait-il pas merveilleux si on pouvait prendre cette logique et la renverser. Ainsi au lieu d'insérer un fil dans un seul endroit du cerveau, reconfigurer le cerveau lui-même pour que certains de ses éléments neuraux deviennent réactifs pour émettre des signaux de façon diffuse, comme un flash de lumière. Une telle approche pourrait littéralement, en un flash de lumière, surmonter beaucoup des obstacles qui s'opposent à sa découverte. Premièrement, c'est clairement une forme de communication sans-fil non-invasive. Et deuxièmement, juste comme un programme radio, vous pouvez communiquer avec beaucoup de récepteurs à la fois. Vous n'avez pas besoin de savoir où ces récepteurs se trouvent. Et, ce n'est pas important si ces récepteurs bougent -- penser juste à la stéréo dans votre voiture. Il y a encore mieux, il s'avère que nous pouvons fabriquer ces récepteurs à partir de matériaux qui sont codés par l'ADN. Ainsi chaque cellule nerveuse avec le bon génome produira spontanément un récepteur qui nous permet de contrôler sa fonction. J'espère que vous apprécierez la belle simplicité de ce concept. Il n'y a aucun gadget de haute technologie ici, juste la biologie révélée par la biologie.
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.
Maintenant regardons ces récepteurs miraculeux en gros plan. Alors que nous agrandissons un de ces neurones violets, nous voyons que sa membrane extérieure est remplie de pores microscopiques. Les pores comme ceux-ci conduisent le courant électrique et sont responsables de toute la communication dans le système nerveux. Mais ici ces pores sont spéciaux. Ils sont couplés à des récepteurs de lumière identiques à ceux dans vos yeux. Chaque fois qu'un flash de lumière frappe le récepteur, le pore s'ouvre et le courant électrique est activé, et le neurone envoie des impulsions électriques. Parce que le pore activé par la lumière est codé dans l'ADN, nous pouvons atteindre une incroyable précision. C'est parce que, bien que chaque cellule dans notre corps contient le même ensemble de gènes, des combinaisons différentes de gènes sont allumées ou éteintes dans différentes cellules. Vous pouvez exploiter ceci pour vous assurer que seulement quelques neurones contiennent notre pore activé par la lumière et d'autres pas. Ainsi dans ce schéma, la cellule blanche bleuâtre dans le coin supérieur-gauche ne répond pas à la lumière car elle est dépourvue du pore activé par la lumière. Cette approche marche si bien que nous pouvons écrire des messages purement artificiels directement au cerveau. Dans cet exemple, chaque impulsion électrique, chaque déviation du tracé, est causée par une brève impulsion de lumière. Et l'approche fonctionne également pour des animaux réagissant et se déplaçant.
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.
C'est la toute première expérience de la sorte, une sorte d'équivalent optique de celle de Galvani. Cela a été fait il y a six ou sept ans par Susana Lima qui était alors mon étudiante en thèse. Susana avait structurée la drosophile sur la gauche pour que juste deux parmi les 200 000 cellules de son cerveau expriment le pore activé par la lumière. Vous êtes familiers avec ces cellules car ce sont celles qui vous frustrent quand vous essayez d'écraser la mouche. Elles ont entraîné le réflexe de fuite qui fait sauter la mouche dans les airs. et s'envoler chaque fois que vous déplacez votre main dans la position. Et vous pouvez voir ici que le flash de lumière a exactement le même effet. L'animal saute, il étend ses ailes, il les fait vibrer, mais en réalité il ne peut pas décoller, parce que la mouche est serrée entre deux plaques de verre. Maintenant, pour s'assurer que ce n'était pas une réaction de la mouche à un flash qu'elle aurait pu voir Susana a réalisé une expérience simple mais brutalement efficace. Elle a coupé les têtes de ses mouches. Ces corps sans tête peuvent vivre environ un jour, mais ils ne font pas grand chose. Ils restent juste dans les parages et se toilettent de façon extensive. Donc il semble que le seul trait qui réchappe de la décapitation soit la vanité. (Rires) De toute façon, comme vous verrez dans un moment, Susana a pu allumer le moteur du vol de ce qui est l'équivalent de la moelle épinière de ces mouches et réussir à avoir certains des corps sans tête vraiment décoller et s'envoler. Ils ne sont pas allés très loin, évidemment. Depuis que nous avons franchis ces premières étapes, le domaine de l'optogénétique a éclaté. Et il y a maintenant des centaines de laboratoires qui utilisent ces approches.
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.
Et nous avons parcouru un long chemin depuis les premiers succès de Galvani et de Susana dans la fabrication d'animaux qui se contractent ou qui sautent. Nous pouvons maintenant vraiment interférer avec leur psychologie de façon plutôt profonde comme je vous le montrerai dans mon dernier exemple, qui vise une question familière. La vie est une série de choix créant une pression constante pour décider de que faire ensuite. Nous faisons face à cette pression en ayant des cerveaux et dans nos cerveaux, des centres de prise de décision que j'ai appelé ici l'Acteur. L'Acteur met en oeuvre une politique qui tient compte de l'état de l'environnement et du contexte dans lequel nous opérons. Nos actions changent l'environnement, ou le contexte, et ces changements sont alors retransmis dans la boucle de décision.
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.
Maintenant pour mettre de la cuisine neurobiologique dans ce modèle abstrait, nous avons construit un monde simple unidimensionnel pour notre sujet préféré, les drosophiles. Chaque chambre dans ces deux piles verticales contient une mouche. Les moitiés gauches et droites de la chambre sont remplies de deux odeurs différentes, et une caméra de surveillance observe pendant que les mouches passent en haut et en bas a travers elles. Voici quelques séquences CCTV. Chaque fois qu'une mouche atteint le milieu de la chambre où les deux courants d'odeur se rencontrent, elle doit prendre une décision. Elle doit décider entre faire demi-tour et rester dans la même odeur, ou traverser la ligne médiane et essayer quelque chose de nouveau. Ces décisions sont clairement le reflet de la politique de l'Acteur. Maintenant pour un être intelligent comme notre mouche, cette politique n'est pas écrite dans la pierre, mais change plutôt à chaque fois que l'animal apprend de l'expérience. Nous pouvons incorporer un tel élément d'intelligence adaptative dans notre modèle en assumant que le cerveau de la mouche contient non seulement un Acteur, mais un groupe différent de cellules, un Critique, qui fournit un commentaire ininterrompu des choix de l'Acteur. Vous pouvez penser à cette voix intérieure lancinante comme une sorte d'équivalent du cerveau de l'Église Catholique, si vous êtes un Autrichien comme moi, ou du surmoi, si vous êtes Freudiens, ou de votre mère, si vous êtes Juifs.
(Laughter)
(Rires)
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.
Maintenant évidemment, la critique est un ingrédient clé dans ce qui nous rend intelligents. Donc nous avons cherché à identifier les cellules dans le cerveau de la mouche qui jouent le rôle du Critique. Et la logique de notre expérience était simple. Nous avons pensé que si nous pouvions utiliser notre télécommande optique pour activer les cellules du Critique, nous devrions pouvoir, artificiellement, harceler l'Acteur pour qu'il change sa politique. Autrement dit, la mouche devrait apprendre des erreurs qu'elle pense avoir faites, mais qu'en réalité elle n'a pas faites. Ainsi, nous avons élevé des mouches dont les cerveaux ont été plus ou moins aléatoirement implémentés avec des cellules qui sont sensibles à la lumière. Et ensuite nous avons pris ces mouches et nous leur avons permis de faire des choix. Et chaque fois qu'elles ont fait un des deux choix, choisir une odeur, dans ce cas, la bleue au lieu de l'orange, nous avons allumé les lumières. Si le critique était parmi les cellules optiquement activées, le résultat de cette intervention devrait être un changement de politique. La mouche devrait apprendre à éviter l'odeur optiquement renforcée.
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.
Voici ce qui est arrivé dans deux cas. Nous comparons deux espèces de mouches, chacune ayant environ 100 cellules sensibles à la lumière dans leurs cerveaux, montrées ici en vert à gauche et à droite. Ce qui est commun parmi ces groupes de cellules c'est qu'ils produisent tous le neurotransmetteur dopamine. Mais les identités des neurones individuels produisant la dopamine sont clairement très différentes à gauche et à droite. Activer optiquement cette centaine de cellules ou presque dans deux espèces de mouches, a des conséquences radicalement différentes. Si vous regardez d'abord le comportement de la mouche sur la droite, vous pouvez voir que chaque fois qu'elle atteint le milieu de la chambre où les deux odeurs se rencontrent, elle marche tout droit à travers comme elle le faisait auparavant. Son comportement est complètement inchangé. Mais le comportement de la mouche à gauche est très différent. Chaque fois qu'elle s'approche du milieu, elle fait une pause, elle parcourt soigneusement l'interface d'odeur, comme si elle flairait son environnement, et ensuite fait demi-tour. Cela signifie que la politique que l'Acteur met en oeuvre inclut désormais une instruction pour éviter l'odeur qui est dans la moitié droite de la chambre. Cela signifie que le Critique s'est exprimé dans cet animal, et que le Critique doit être contenu parmi les neurones produisant la dopamine à gauche, mais pas parmi les neurones produisant la dopamine à droite.
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.
Grâce à beaucoup d'expériences similaires, nous avons pu définir clairement l'identité du Critique à seulement 12 cellules. Ces 12 cellules, comme indiquées ici en vert, elles envoient la production à une structure cérébrale appelé le corps pédonculé, qui est ici en gris. Nous savons de par notre modèle formel que la structure du cerveau à la réception du commentaire du Critique est l'Acteur. Ainsi cette anatomie suggère que les corps pédonculés ont un rapport avec le choix d'action. Basé sur tout ce que nous savons sur les corps pédonculés, c'est parfaitement clair. En fait, c'est si clair, que nous pouvons construire un circuit de jouet électronique qui simule le comportement de la mouche. Dans ce circuit de jouet électronique, les neurones du corps pédonculé sont symbolisés par la banque verticale de LED bleues au centre du plateau. Ces LED sont raccordées à des capteurs qui détectent la présence de molécules odorantes dans l'air. Chaque odeur active une combinaison différente de capteurs, qui à leur tour activent un détecteur d'odeur différent dans le corps pédonculé. Ainsi le pilote dans la cabine de la mouche, l'Acteur, peut dire que l'odeur est présente simplement en regardant laquelle des LED bleues s'allument.
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.
Ce que l'Acteur fait avec ces informations dépend de sa politique, qui est stockée dans les forces de connexion, entre les détecteurs d'odeur et les moteurs qui font fonctionner les actions d'évasion de la mouche. Si la connexion est faible, les moteurs resteront à l'arrêt et la mouche continuera directement sa course. Si la connexion est forte, les moteurs initieront un virage. Considérez maintenant une situation dans laquelle les moteurs restent à l'arrêt, la mouche continue son chemin et subit quelques conséquences douloureuses comme être électrocutée. Dans une situation comme celle-ci, nous nous attendrions à ce que le Critique prenne la parole et dise à l'Acteur de changer sa politique. Nous avons créé une telle situation artificiellement en activant le Critique avec un flash de lumière. Cela a causé un renforcement des connexions entre le détecteur d'odeur actuellement actif et les moteurs. Ainsi la prochaine fois si la mouche est confrontée à la même odeur à nouveau, la connexion sera assez forte pour allumer les moteurs et déclencher une manoeuvre d'évasion.
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.
Je ne sais pas pour vous, mais je le trouve très exaltant de voir comment de vagues notions psychologiques s'évaporent et débouchent sur une compréhension physique, mécanistique de l'esprit, même si c'est l'esprit de la mouche. C'est une très bonne nouvelle. Une autre bonne nouvelle, pour un scientifique du moins, est qu'il en reste autant à découvrir. Dans les expériences dont je vous ai parlé, nous avons levé l'identité du Critique, mais nous n'avons toujours aucune idée de comment le Critique fait son travail. Réfléchir à cela, sachant quand vous avez tort sans qu'un professeur, ou votre mère ne vous le dise, est un problème très difficile. Il y a quelques idées en informatique et dans l'intelligence artificielle sur comment cela pourrait être fait, mais nous n'avons toujours pas résolu un seul exemple de comment le comportement intelligent découle des interactions physiques dans la matière vivante. Je pense que nous y arriverons dans un future proche.
Thank you.
Merci.
(Applause)
(Applaudissements)