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.
Eu tenho um Doppelgänger. (Risos) Dr. Gero é um cientista brilhante mas ligeiramente louco em Dragonball Z: "A Saga Androide". Se olharem com atenção, veem que o crânio dele foi substituído por uma cúpula transparente de plexiglas de modo a que o funcionamento do cérebro possa ser observado e também controlado com luz. É exatamente isso que eu faço — controlo ótico do espírito.
(Laughter)
(Risos)
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.
Mas ao contrário do meu gémeo malvado que anseia dominar o mundo, os meus motivos não são sinistros. Eu controlo o cérebro para perceber como ele funciona. "Espere aí", dizem vocês. "Como é que pode controlar o cérebro "sem o perceber primeiro? "Isso não é pôr a carroça à frente dos bois?" Muitos neurocientistas concordam com esse ponto de vista e pensam que o entendimento virá com mais observação e análise detalhada. Dizem: "Se pudéssemos registar a atividade dos nossos neurónios, "entenderíamos o cérebro." Mas pensem por um momento no que isso significa. Mesmo que pudéssemos medir o que todas as células estão a fazer a qualquer momento, continuávamos a ter de perceber os padrões da atividade registada, e isso é tão difícil que há todas as hipóteses de compreender tão pouco esses padrões como o cérebro que os produzem.
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.
Observem o aspeto que a atividade cerebral pode ter. Nesta simulação, cada ponto preto é uma célula nervosa. Vê-se um ponto, sempre que uma célula dispara um impulso elétrico. Estão aqui 10 000 neurónios. Portanto, estiveram a olhar para cerca de 1% do cérebro de uma barata. O nosso cérebro é mais complicado cerca de 100 milhões de vezes Algures, num padrão como este, somos nós, as nossas perceções, as nossas emoções, as nossas memórias, os nossos planos para o futuro. Mas não sabemos onde, uma vez que não sabemos ler o padrão. Não percebemos o código usado pelo cérebro. Para fazermos progressos, temos de decifrar o código. Mas como? Um criptógrafo experiente dirá que, para perceber o que é que significam os símbolos num código, é essencial poder jogar com eles, rearranjá-los conforme quisermos. Portanto, também nesta situação, para descodificar as informações contidas em padrões como este, não basta observar, temos de rearranjar o padrão. Por outras palavras, em vez de registar a atividade dos neurónios, precisamos de os controlar. Não é essencial que tenhamos de controlar a atividade de todos os neurónios no cérebro, apenas alguns. Quanto mais direcionada a nossa intervenção, melhor. Vou já mostrar como é que conseguimos atingir a precisão necessária.
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.
Como sou realista, não sou convencido, não afirmo que a capacidade de controlar a função do sistema nervoso vai permitir descobrir imediatamente todos os seus mistérios. Mas, certamente, podemos aprender muito. Não sou, de modo algum, a primeira pessoa a perceber quão poderosa é uma intervenção com ferramentas. O historial de tentativas de manipular a função do sistema nervoso é longo e ilustre. Remonta, pelo menos, a 200 anos, às famosas experiências de Galvani nos finais do século XVIII e adiante. Galvani mostrou que uma perna de rã tinha espasmos quando ele ligava o nervo lombar a uma fonte de corrente elétrica. Esta experiência revelou o primeiro elemento do código neural — talvez o mais fundamental — que as informações são escritas sob a forma de impulsos elétricos. A abordagem de Galvani de sondar o sistema nervoso com elétrodos permaneceu até hoje como o melhor processo apesar da quantidade de desvantagens. Espetar fios no cérebro é obviamente cruel. É difícil de o fazer em animais que correm de um lado para o outro, e há um limite físico para o número de fios que podem ser inseridos simultaneamente.
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.
Por alturas do final do século passado, comecei a pensar: Não seria maravilhoso se pegássemos nesta lógica e a invertêssemos? Em vez de inserir um fio num local do cérebro, reconstruir o próprio cérebro para que alguns dos seus elementos neurais se tornem reativos a sinais de transmissão difusa, tal como um raio de luz. Tal abordagem, num relâmpago, ultrapassaria muitos dos obstáculos às descobertas. Primeiro, é claramente uma forma de comunicação sem fios não-invasiva, E segundo, tal como uma transmissão de rádio, é possível comunicar com muitos recetores ao mesmo tempo. Não precisamos de saber onde estão esses recetores. Não interessa se estes recetores se movem — basta pensarem na estereofonia do vosso carro. Ainda é melhor, porque podemos fabricar os recetores a partir de materiais que estão codificados no ADN. Cada célula nervosa, com a composição genética certa irá espontaneamente produzir um recetor que nos permite controlar a sua função. Espero que apreciem a bela simplicidade deste conceito. Não há aqui geringonças de alta-tecnologia, apenas biologia revelada através de 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.
Vamos olhar de perto para estes recetores miraculosos. Ao aumentarmos um destes neurónios roxos, vemos que a sua membrana exterior está repleta de poros microscópicos. São estes poros que conduzem a corrente elétrica e são responsáveis por toda a comunicação no sistema nervoso. Mas estes poros aqui são especiais. Estão acoplados a recetores de luz semelhantes aos dos nossos olhos. Quando um raio de luz atinge o recetor, o poro abre-se e a corrente elétrica é ligada, e o neurónio dispara um impulso elétrico. Como o poro ativado pela luz está codificado no ADN, podemos atingir uma precisão incrível. Isto porque, embora cada célula nos nossos corpos contenha o mesmo conjunto de genes, são ativados ou desativados diferentes misturas de genes em diferentes células. Podemos explorar isto para nos certificarmos de que só alguns neurónios contêm poros ativados por luz e outros não contêm. Neste desenho, a célula branca azulada, no canto superior esquerdo não reage à luz porque não possui o poro ativado por luz. A abordagem funciona tão bem que podemos escrever mensagens totalmente artificias diretamente para o cérebro. Neste exemplo, cada impulso elétrico, cada deflexão no traço, é causada por um curto impulso de luz. E a abordagem também funciona em animais em 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.
Esta é a primeira experiência deste tipo, uma espécie de equivalente ótica da de Galvani. Foi realizada há seis ou sete anos pela então minha aluna, Susana Lima. A Susana tinha manipulado a mosca da fruta à esquerda para que apenas duas das 200 mil células do seu cérebro expressassem o poro ativado por luz. Vocês conhecem estas células porque são elas que vos deixam frustrados quando tentam esmagar uma mosca. Elas reforçam o reflexo de fuga que faz com que a mosca salte para o ar e voe quando movem a mão. Vemos aqui que o raio de luz tem exatamente o mesmo efeito. O animal salta, abre as asas, vibra-as, mas não consegue voar, porque está entalada entre duas placas de vidro. Para garantir que esta não é uma reação da mosca ao raio de luz que ela podia ver, a Susana fez uma experiência simples mas extremamente eficaz. Cortou a cabeça às moscas. Estes corpos sem cabeça conseguem viver durante um dia, mas não fazem muito. Permanecem quietas de um modo enfadonho. Parece que a única característica que resiste à decapitação é a vaidade. (Risos) De qualquer maneira, como já vão ver, a Susana foi capaz de ativar o motor do voo daquilo que é o equivalente à espinal medula das moscas e pôr alguns destes corpos decapitados a levantar voo e voar. Não voaram para muito longe, obviamente. Desde que tomámos estes passos iniciais, o ramo da optogenética explodiu. Há hoje centenas de laboratórios a utilizar estas abordagens.
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.
Percorremos um longo caminho desde os primeiros êxitos de Galvani e da Susana em fazer os animais torcerem-se ou saltar. Agora podemos, de facto, interferir com a sua psicologia de modo verdadeiramente profundo. como vou mostrar no meu último exemplo, que é direcionado para uma questão familiar. A vida é uma corrente de escolhas criando uma pressão constante para decidir o que fazer a seguir. Nós lidamos com esta pressão porque temos cérebro, e dentro do nosso cérebro, centros de tomada de decisão a que eu chamei aqui o "Ator". O Ator implementa uma política que tem em consideração o estado do ambiente e o contexto no qual operamos. As nossas ações alteram o ambiente, ou o contexto, e estas alterações são depois devolvidas no circuito de decisão.
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.
Para pôr algum conteúdo neurobiológico neste modelo abstrato, construímos um mundo unidimensional simples para o nosso sujeito favorito, moscas da fruta. Cada câmara destas duas colunas verticais contém uma mosca. As metades esquerda e direita da câmara estão preenchidas por dois odores diferentes, e uma câmara de segurança regista os movimentos das moscas entre elas. Esta é uma sequência filmada CCTV. Assim que uma mosca atinge o ponto médio da câmara onde as duas correntes de odores se encontram, tem de tomar uma decisão. Tem de decidir entre voltar para trás e permanecer no mesmo odor, ou atravessar a linha média e experimenta algo novo. Estas decisões são claramente o reflexo da política do Ator. Para um ser inteligente como a nossa mosca, esta política não está escrita em pedra, mas muda conforme o animal aprende com a experiência. Podemos incorporar esse elemento de inteligência adaptativa no nosso modelo, assumindo que o cérebro da mosca não contém apenas um Ator, mas um diferente grupo de células, um Crítico, que fornece um comentário contínuo sobre as opções do Ator. Podem pensar nesta irritante voz interior como uma espécie de equivalente cerebral da Igreja Católica, se forem austríacos como eu, ou do superego, se forem freudianos, ou da vossa mãe, se forem Judeus.
(Laughter)
(Risos)
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.
Obviamente, o Crítico é um ingrediente chave no que nos torna inteligentes. Portanto decidimos identificar as células no cérebro da mosca que desempenham o papel do Crítico. A lógica da nossa experiência era simples. Pensámos que se pudéssemos usar o nosso controlo remoto ótico para ativar as células do Crítico, devíamos poder importunar o Ator, artificialmente, para mudar a sua política. Por outras palavras, a mosca devia aprender, a partir dos erros que pensava ter feito, mas que, na realidade, não tinha feito. Portanto criámos moscas cujos cérebros estavam mais ou menos polvilhados ao acaso com células que eram sensíveis à luz. Depois, pegámos nessas moscas e deixámo-las fazer escolhas. Sempre que faziam uma das duas escolhas, escolher um odor — neste caso o azul ou o laranja — ligávamos as luzes. Se o Crítico se encontrasse nestas células oticamente ativáveis , o resultado desta intervenção devia ser uma mudança de política. A mosca devia aprender a evitar o odor oticamente estimulado.
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.
Eis o que aconteceu em duas ocasiões. Estamos a comparar as duas estirpes de moscas, cada uma tendo cerca de 100 células sensíveis à luz no cérebro mostradas aqui a verde à esquerda e à direita. O que há de comum neste grupo de células é que todas elas produzem o neurotransmissor dopamina. Mas as identidades dos neurónios individuais produtores de dopamina são clara e largamente diferentes na esquerda e na direita. Ativar opticamente estas centenas de células em duas estirpes de moscas, tem consequências drasticamente diferentes. Se olharem primeiro para o comportamento da mosca da direita, podem ver que, sempre que ela atinge o ponto médio da câmara onde os dois odores se encontram, continua a sua marcha como o fazia anteriormente. O seu comportamento permanece totalmente inalterado. Mas o comportamento da mosca da esquerda é muito diferente. Sempre que atinge o ponto médio, ela para, examina cuidadosamente a interface de odores, como se estivesse a analisar o seu ambiente e depois volta para trás. Isto significa que a política que o Ator implementa inclui agora uma instrução para evitar o odor que está na parte direita da câmara. Isto significa que o Crítico deve ter falado naquele animal, e que o Crítico deve estar contido entre os neurónios produtores de dopamina na esquerda, mas não nos neurónios produtores de dopamina na direita.
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.
Através de muitas experiências como esta esta, fomos capazes de reduzir a identidade do Crítico para apenas 12 células. Estas 12 células, aqui mostradas a verde, enviam um sinal para uma estrutura do cérebro chamado o corpo cogumelo, que está aqui a cinzento. Sabemos, a partir do nosso modelo formal, que a estrutura cerebral no terminal recetor do comentário do Crítico é o Ator. Portanto, esta anatomia sugere que os corpos cogumelo têm algo a ver com a escolha da ação. Com base em tudo o que sabemos sobre os corpos cogumelo, isto faz perfeito sentido. De facto, faz tanto sentido que podemos construir um circuito eletrónico de brinquedos que simule o comportamento da mosca. Neste circuito eletrónico, os neurónios do corpo cogumelo são representados pelo banco vertical de LEDs azuis no centro da placa. Estes LEDs estão ligados a sensores que detetam a presença de moléculas odoríferas no ar. Cada odor ativa uma combinação diferente de sensores, que, por sua vez, ativam um detetor de odor diferente no corpo cogumelo. Portanto, o piloto no cockpit da mosca, o Actor, consegue distinguir o odor que está presente simplesmente por ver quais os LEDs azuis que se acendem.
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.
O que o Ator faz com esta informação depende da sua política, que está armazenada na força da conexão, entre os detetores de odor e os motores que alimentam as ações evasivas da mosca. Se a conexão for fraca, os motores vão permanecer desligados e a mosca vai continuar o seu caminho em frente. Se a conexão for forte, os motores vão ligar-se e a mosca vai iniciar a sua viragem. Agora considerem a situação em que os motores permanecem desligados, e a mosca continua o seu caminho e sofre uma consequência dolorosa tal como ser apanhada. Numa situação como esta, podemos esperar que o Crítico se manifeste e diga ao Ator para mudar a sua política. Criámos essa situação artificialmente ao ligar o Crítico com um raio de luz, Isso causou o reforço das ligações entre os detetores de odor presentemente ativos e os motores. Portanto, quando a mosca voltar a deparar-se com o mesmo odor, a ligação é suficientemente forte para ligar os motores e para desencadear uma manobra 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.
Não sei o que vocês acham, mas eu acho emocionante ver como noções psicológicas tão vagas se evaporam e dão lugar a uma compreensão da mente, física e mecanicista, mesmo que seja da mente de uma mosca. Esta é uma parte das boas notícias. A outra parte das boas notícias, pelo menos para um cientista, é que falta muita coisa para descobrir. Nas experiências de que vos falei, revelámos a identidade do Crítico, mas ainda não fazemos ideia de como o Crítico faz o seu trabalho. Ao pensar nisso, saber quando estamos errados, sem um professor ou uma mãe a dizer-vos, é um problema muito difícil. Há algumas ideias na ciência informática e na inteligência artificial de como isto pode ser feito, mas ainda não resolvemos um único exemplo de como o comportamento inteligente resulta de interações físicas em matéria viva. Acho que lá chegaremos num futuro não muito distante.
Thank you.
Obrigado.
(Applause)
(Aplausos)