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.
Io ho un sosia. (Risate) Dr. Gero e' uno scienziato brillante ma leggermente squilibrato nella 'Saga Androide' di Dragonball Z. Se osservate attentamente, vedrete che il suo cranio e' stato sostituito con uno zuccotto di Plexiglass trasparente in modo che la sua attivita' cerebrale possa essere osservata e anche controllata con la luce. Questo e' esattamente cio' di cui mi occupo - controllo ottico della mente.
(Laughter)
(Risate)
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.
Ma a differenza del mio malvagio gemello, che brama il dominio del mondo, le mie motivazioni non sono sinistre. Io controllo il cervello in modo da capire come funziona. Aspetta un attimo, direte voi, come puoi controllare direttamente il cervello senza prima capirlo? Non e' come mettere il carro davanti ai buoi? Molti neuroscienziati sono d'accordo con questa posizione e pensano che la comprensione arrivera' dopo un'osservazione e analisi piu' dettagliata. Dicono 'Se potessimo registrare l'attivita' dei nostri neuroni, capiremmo il cervello'. Pensate un momento cosa vuol dire questo. Anche se potessimo misurare cosa sta facendo ogni cellula in ogni momento, dovremmo ancora riuscire a capire i modelli dell'attivita' registrata, cosa molto difficile, e' piu' probabile che riusciremo a capire quei modelli tanto poco quanto il cervello che li produce.
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.
Osservate come l'attivita' cerebrale potrebbe apparire. In questa simulazione, ogni puntino nero e' una cellula nervosa. Il puntino e' visibile ogniqualvolta una cellula scarica un impulso elettrico. Qui' ci sono 10.000 neuroni. Di conseguenza state osservando circa l'un per cento del cervello di uno scarafaggio. I vostri cervelli sono circa 100 milioni di volte piu' complicati. Da qualche parte, in un modello come questo, ci siete voi, le vostre percezioni, le vostre emozioni, i vostri ricordi, i vostri progetti per il futuro. Ma non sappiamo dove, visto che non sappiamo come leggere il modello. Non capiamo il codice usato dal cervello. Per compiere progressi, abbiamo bisogno di decifrare il codice. Ma come? Un esperto decifratore vi direbbe che in modo da capire cosa significano i simboli di un codice, e' essenziale riuscire a manipolarli, a riarrangiarli a piacimento. Cosi' anche in questa situazione, per decodificare l'informazione contenuta in modelli come questo, osservare soltanto non basta, abbiamo bisogno di riorganizzare il modello. In altre parole, invece di registrare l'attivita' dei neuroni, abbiamo bisogno di controllarla. Non e' essenziale poter controllare l'attivita' di tutti i neuroni del cervello, ma solo di alcuni. Tanto piu' mirati i nostri interventi, tanto meglio. Fra un momento vi mostrero' in che modo possiamo ottenere la precisione necessaria.
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.
Visto che sono realista, piuttosto che grandioso, non sostengo che l'abilita' di controllare la funzione del sistema nervoso ne svelera' di colpo tutti i misteri. Ma certamente avremo molto da imparare. Ora, non e' il caso che io sia la prima persona a capire quanto potente sia uno strumento d'intervento. La storia dei tentativi di trafficare con la funzione del sistema nervoso e' lunga e illustre. Risale almeno a duecento anni fa, ai famosi esprimenti di Galvani dalla fine del 18esimo secolo in poi. Galvani mostro' che le gambe di una rana si contraevano quando connetteva il nervo lombare a una fonte di corrente elettrica. Questo esperimento rivelo' il primo, e probabilmente piu' fondamentale, concetto del codice neurale: l'informazione e' scritta in forma di impulsi elettrici. L'approccio di Galvani di sondare il sistema nervoso con elettrodi e' rimasto in voga fino a oggi, nonostante una serie di svantaggi. Inserire fili nel cervello e', ovviamente, piuttosto rozzo. E' difficile farlo negli animali che vanno in giro, e ci sono dei limiti fisici sul numero di fili che possono essere inseriti contemporaneamente.
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.
Cosi' verso la fine del secolo scorso, ho cominciato a pensare, che sarebbe meraviglioso poter prendere questa idea e capovolgerla. Cosi', invece di inserire un filo in un posto del cervello, ri-programmare il cervello stesso cosi' che alcuni dei suoi elementi neurali diventino ricettivi nei confronti di segnali trasmessi, come un lampo di luce. Tale approccio, letteralmente con un lampo di luce supera molti degli ostacoli alla scoperta. Primo, e' chiaramente una forma di comunicazione non-invasiva, senza fili. E secondo, proprio come nella diffusione radio, si puo' comunicare con molti ricettori allo stesso tempo. Non occorre sapere dove siano questi ricettori. E non importa che questi ricettori si muovano - pensate allo stereo nella vostra macchina. La cosa si fa piu' interessante quando risulta che possiamo fabbricare i ricettori con il materiale codificato nel DNA. Cosi' ogni cellula nervosa con il corretto corredo genetico produrra' spontaneamente un ricettore che ci permette di controllare la sua funzione. Spero apprezzerete la meravigliosa semplicita' di questo concetto. Non c'e' nessun aggeggio ultra-tecnologico, ma solo la biologia attivata attraverso la biologia.
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.
Adesso osservate piu' da vicino questi meravigliosi ricettori. Quando ci avviciniamo a uno di questi neuroni viola vediamo che la sua membrana esterna e' punteggiata da pori microscopici. Pori come questi conducono corrente elettrica e sono responsabili di tutta la comunicazione nel sistema nervoso. Ma questi pori sono speciali. Essi sono accopiati a ricettori della luce simili a quelli nei vostri occhi. Ogni qual volta un lampo di luce colpisce il ricettore, il poro si apre, genera la corrente elettrica, e il neurone scarica impulsi elettrici. Poiche' il poro attivato dalla luce e' codificato nel DNA, possiamo ottenere una precisione incredibile. Questo perche', nonostante ogni cellula nel nostro corpo contenga lo stesso insieme di geni, diverse combinazioni di geni sono attivate e disattivate in cellule diverse. Potete sfruttare questo principio per essere sicuri che solo certi neuroni, e non altri, contengano i nostri pori attivati dalla luce. In questa immagine, la cellula bianca bluastra nell'angolo sinistro in alto non risponde alla luce perche' non ha il poro di attivazione luminosa. L'approccio funziona talmente bene che si possono scrivere messaggi del tutto artificiali direttamente nel cervello. In questo esempio, ogni impulso elettrico, ogni deviazione dalla traccia, e' causato da un breve segnale di luce. Questo approccio funziona anche in animali in movimento.
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.
Questo e' il primo esperimento in assoluto di questo tipo, una specie di equivalente ottico di quelli di Galvani. Venne condotto sei o sette anni fa dalla mia allora studentessa, Susana Lima. Susana aveva progettato la mosca da frutta a sinistra tale che due su 200,000 cellule nel suo cervello generassero il poro fotoattivato. Queste cellule vi saranno familiari dal momento che sono quelle che vi fanno sentire frustrati quando provate a scacciare una mosca. Esse hanno prodotto il riflesso della fuga che consente alle mosche di saltare e volare via ogni volta che muovete la mano. Potete vedere che il lampo di luce ha esattamente lo stesso effetto. L'animale salta, apre le ali, le agita, ma non puo' realmente spiccare il volo, perche' la mosca e' chiusa tra due piastre di vetro. Ora, per esser certi che non fosse la reazione della mosca a un bagliore che avrebbe potuto vedere, Susana fece un semplice ma veramente brutale esperimento. Taglio' le teste alle sue mosche. Questi corpi decapitati posso vivere per circa un giorno, ma non fanno molto. Si muovono un po' tutt'intorno ripulendosi eccessivamente. Pare che l'unico tratto che sopravvive alla decapitazione sia la vanita'. (Risate) Comunque, come vedrete fra un momento, Susana fu in grado di accendere il motore della fuga in quello che e' l'equivalente della spina dorsale di queste mosche e far si' che alcuni dei corpi senza testa riuscissero effettivamente a decollare e volare via. Non andarono molto lontano, ovviamente. Da quando abbiamo compiuto questi primi passi, il campo dell'optogenetica e' esploso. Adesso ci sono centinaia di laboratori che usano questi approcci.
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.
Abbiamo percorso una lunga strada dai primi successi di Galvani e Susana nel far si' che gli animali si contraggano o saltino. Ora possiamo realmente interferire con la loro psicologia in modi piuttosto profondi come vi mostrera' il mio ultimo esempio, che e' diretto a una domanda familiare. La vita e' una serie di scelte che creano una pressione costante per decidere cosa fare. Facciamo fronte a questa pressione con il cervello, e nei nostri cervelli, con i centri decisionali che qui' ho chiamato l' Attore. L' Attore attua una strategia che prende in considerazione lo stato dell'ambiente e il contesto nel quale operiamo. Le nostre azioni modificano l'ambiente, o il contesto, e questi cambiamenti vengono poi ritrasmessi nel circolo decisionale.
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.
Ora, per inserire contenuti neurobiologici in questo modello astratto, abbiamo costruito un mondo uni-dimensionale semplice per il nostro soggetto preferito, le mosche da frutta. ogni camera di queste due colonne verticali contiene una mosca. Le meta' destra e sinistra della camera sono pregne di due diversi odori, e una telecamera di sicurezza osserva le mosche fare su e giu' fra le due. Ecco alcune video registrazioni. Ogni qual volta raggiunge il centro della camera dove due correnti di odore si incontrano, la mosca deve prendere una decisione. Deve decidere se fare marcia indietro e rimanere nello stesso odore, oppure oltrepassare la linea e provare qualcosa di nuovo. Queste decisioni sono chiaramente un riflesso della strategia dell' Attore. Per una creatura intelligente come la nostra mosca, questa strategia non e' rigida, ma anzi cambia con cio' che l'animale impara dall'esperienza. Possiamo incorporare questo elemento di intelligenza adattativa nel nostro modello assumendo che il cervello della mosca contiene non solo un Attore, ma un gruppo diverso di cellule, un Critico, che fornisce una telecronaca continua sulle scelte dell' Attore. Potete pensare a questa assillante voce interiore come a una specie di equivalente per il cervello della Chiesa Cattolica, se siete Austriaci come me, o del superego, se siete Freudiani, o di vostra madre, se siete Ebrei.
(Laughter)
(Risate)
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.
Ovviamente, il Critico e' un ingrediente fondamentale per cio' che ci rende intelligenti. Cosi', ci proponemmo di identificare le cellule nel cervello della mosca che svolgono il ruolo del Critico. La logica del nostro esperimento era semplice. Pensammo che se potevamo usare il nostro controllo ottico remoto per attivare le cellule del Critico, dovevamo essere in grado, artificialmente, di assillare l'Attore per fargli cambiare strategia. In altre parole, la mosca avrebbe dovuto imparare dagli sbagli che pensava di aver fatto ma che in realta' non aveva fatto. Cosi' abbiamo allevato mosche i cui cervelli erano stati corretti piu' o meno a caso con cellule che fossero sensibili dalla luce. Poi abbiamo preso queste mosche e abbiamo permesso loro di operare delle scelte. Ogni volta che prendevano una delle due decisioni, cioe' sceglievano un odore, in questo caso blu invece di arancione, accendavamo le luci. Se il Critico fosse stato fra le cellule attivate dalla luce il risultato di questo intervento avrebbe dato un cambio di strategia. La mosca dovrebbe imparare a evitare l'odore otticamente rinforzato.
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.
Ecco cosa e' successo in due casi. Mettiamo a confronto due famiglie di mosche, ognuna delle quali ha circa 100 cellule fotosensibili nel cervello, qui' indicate in verde a destra e a sinistra. Cio' che accomuna questi gruppi di cellule e' la produzione del neurotrasmettitore dopamina. Ma le identita' dei singoli neuroni produttori di dopamina a destra e a sinistra sono chiaramente diverse. L'attivazione ottica di questo centinaio di cellule in due famiglie di mosche, ha delle conseguenze drammaticamente diverse. Se osservate il comportamento della mosca a destra, vedrete che quando raggiunge il centro della camera dove i due odori si incontrano, continua a andare dritta come prima. Il suo comportamento non e' affatto cambiato. Ma il comportamento della mosca a sinistra e' molto diverso. Quando arriva al centro, si ferma, controlla attentamente la frontiera odorifera, come se stesse annusando il suo ambiente, e quindi svolta. Cio' significa che la strategia implementata dall'Attore ora include un'istruzione per evitare l'odore che e' nella meta' destra della camera. Cio' vuol dire che il Critico deve aver parlato all'animale, e che il Critico debba essere contenuto tra i neuroni produttori di dopamina sulla sinistra, ma non tra i neuroni produttori di dopamina a destra.
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.
Attraverso molti di questi esperimenti siamo stati in grado di delimitare l'identita' del Critico a sole 12 cellule. Queste 12 cellule, qui' contrassegnate in verde, mandano il segnale alla struttura cerebrale chiamata corpo fungoso, che qui' è in grigio. Dal nostro modello formale, sappiamo che la struttura cerebrale che riceve il commento del Critico e' l'Attore. Questa anatomia suggerisce che i corpi fungosi hanno qualcosa a che fare con un'azione di scelta. Sulla base di tutto cio' che sappiamo dei corpi fungosi, i conti tornano alla perfezione. Infatti, i conti tornano cosi' tanto, che siamo in grado di costruire un circuito giocattolo elettronico che simula il comportamento della mosca. In questo circuito giocattolo elettronico i neuroni del corpo fungoso sono simbolizzati dalla banda verticale di fotoemettitori blu al centro della lavagna. I fotoemettitori sono collegati a sensori che rilevano la presenza di molecole odorifere nell'aria. Ogni odore attiva una combinazione diversa di sensori, che a sua volta attiva un rilevatore di odore diverso nel corpo fungoso. Cosi' il pilota nella cabina della mosca, l'Attore, e' in grado di dire quale odore sia presente semplicemente guardando quali luci blu sono accese.
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.
Cio' che l'Attore fa con questa informazione dipende dalla sua strategia, immagazzinata nelle connessioni, fra i rilevatori di odore e i motori che alimentano le azioni evasive della mosca. Se la connessione e' debole, i motori staranno spenti e la mosca continuera' per la sua strada. Se la connessione e' forte, i motori si accenderanno e la mosca comincera' a svoltare. Consideriamo una situazione in cui i motri restano spenti, la mosca continua il suo percorso e ne soffre qualche dolorosa conseguenza come prendere la scossa. In una situazione come questa, ci aspetteremmo che il Critico parli e dica all' Attore di cambiare strategia. Abbiamo creato una situazione artificiale con l'accensione del Critico tramite un lampo di luce. Cio' comporta un rafforzamento delle connessioni tra i rilevatori di odore correntemente attivi e i motori. Cosi' quando la mosca si ritrovera' di fronte allo stesso odore, la connessione sara' forte abbastanza per accendere i motori e per innescare una manovra evasiva.
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.
Non so voi, ma io trovo esilarante vedere come vaghe nozioni psicologiche evaporino e diano luogo a una comprensione fisica e meccanica della mente, anche se e' la mente di una mosca. Questa e' la prima buona notizia. La seconda buona notizia, per uno scienziato, perlomeno, e' che c'e' ancora molto da scoprire. Negli esperimenti di cui vi ho parlato, abbiamo svelato l'identita' del Critico, ma ancora non abbiamo idea di come il Critico svolga il suo lavoro. Pensadoci bene, sapere di essere nel torto in assenza di un maestro, o di tua madre che te lo dice, e' un problema molto difficile. Ci sono alcune idee in informatica e in intelligenza artificiale su come cio' possa essere fatto, ma ancora non abbiamo risolto un solo esempio di come il comportamento intelligente sbocci dalle interazioni fisiche nella materia vivente. Penso che ci arriveremo in un futuro non troppo lontano.
Thank you.
Grazie.
(Applause)
(Applausi)