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.
У меня есть двойник. (Смех в зале) Доктор Геро является блестящим, но немного сумасшедшим учёным в Dragonball Z "Android Saga". Если вы внимательно всмотритесь, то увидите, что его череп был заменен на прозрачный купол из оргстекла, чтобы можно было наблюдать работу его мозга, а также контролировать её с помощью света. Это именно то, чем я занимаюсь - оптический контроль мозга.
(Laughter)
(Смех в зале)
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.
Но в отличие от моего злобного брата-близнеца, который жаждет мирового господства, мои мотивы не являются злыми. Я контролирую мозг, чтобы понять как он работает. Вы можете сказать: "Постойте, как вы можете контролировать мозг без понимания его, в первую очередь? Это же телега впереди лошади!" Многие нейрофизиологи согласны с этой точкой зрения и считают, что понимание придет из более детального наблюдения и анализа. Они говорят: "Если-бы мы могли записывать деятельность нейронов, мы поняли-бы как работает мозг." Но, задумайтесь на минуту что это значит. Даже если бы мы могли замерить что каждая клетка делает в каждый определённый отрезок времени, нам-бы всё равно пришлось бы интерпретировать смысл записанной активности, а это так трудно, что, скорее всего, мы так же мало поняли-бы что-то из этих записей, как и сам мозг, который их производит.
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.
Посмотрите как может выглядеть деятельность мозга. В этой модели, каждая черная точка представляет одну нервную клетку. Точка появляется всякий раз, когда клетка испускает электрический импульс. Здесь 10.000 нейронов. Таким образом, вы видите примерно один процент мозга таракана. Ваш мозг примерно в 100 миллионов раз сложнее. Где-то происходит такая-же активность как здесь, это вы, ваше восприятие, эмоции, ваши воспоминания, ваши планы на будущее. Но мы не знаем где, так как мы не знаем, как интерпретировать такую активность. Мы не понимаем кода, используемого мозгом. Чтобы что-нибудь понять, нужно взломать код. Но как? Опытный хакер скажет, что для того, чтобы выяснить, что означают символы в коде, нужно иметь возможность "поиграть" с ними, изменить их порядок по своему желанию. То же самое в этой ситуации: для декодирования информации, содержащейся в модели, как эта, наблюдения сами по себе ничего не дадут, нужно изменить картину. Другими словами, вместо записи активности нейронов, мы должны их контролировать. Причём не важно, можем-ли мы контролировать деятельность всех нейронов в мозгу, или только некоторых. Чем точнее цель нашего вмешательства, тем лучше. И я сейчас покажу вам, как мы можем достичь необходимой точности.
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.
А так как я скорее реалист, чем мечтатель, я не утверждаю, что способность контролировать функции нервной системы сразу приведёт к разгадке всех её тайн. Но мы, безусловно, многое сможем понять. Я отнюдь не первый человек, кто понял, насколько мощным орудием является вмешательство. История попыток влияния на функции нервной системы длительна и богата открытиями. Она уходит в прошлое по крайней мере лет на 200, к знаменитым экспериментам Гальвани в конце 18 - начале 19 века. Гальвани показал, что ноги лягушки продолжали сокращаться, когда поясничный нерв был подключен к источнику электрического тока. Этот эксперимент продемонстрировал возможно самый фундаментальный факт нейро-кода: информация записывается в виде электрических импульсов. Подход Гальвани зондирования нервной системы электродами по сей день считается достижением, несмотря на ряд недостатков. Вставлять электроды в мозг, очевидно, довольно неприятно. Провода сложно установить в животных, которым нужно передвигаться, а кроме того, есть физические ограничения на количество проводов, которые могут быть вставлены одновременно.
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.
Где-то на рубеже прошлого века я подумал, что можно было бы применить эту логику, только развернув её. То есть, вместо вживления провода в какое-то определённое место мозга, видоизменить мозг так, чтобы нейроны стали реагировать на подачу сигналов, таких как вспышка света, например. Такой подход, в буквальном смысле с быстротой молнии, поможет преодолеть многие препятствия на пути к открытию. Во-первых, он абсолютно неинвазивный, так сказать беспроводная коммуникация. А во-вторых, как и в радио, сигнал будет приниматься многими приемниками одновременно. Не нужно знать, где находятся эти приемники. Не имеет значения, находятся-ли эти приемники в движении - представьте стерео в вашем автомобиле. Более того, мы можем изготовить приемники из материалов, закодированных в ДНК. Таким образом, каждая нервная клетка, модифицированная генетически, сама становится приемником, позволяя контролировать свои функции. Я надеюсь, вы оцените красоту и простоту этой концепции. Не требуется никаких высокотехнологичных устройств, просто биология раскрывается через биологию.
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.
Теперь давайте внимательно рассмотрим эти чудo-приемники. По мере увеличения одного из этих фиолетовых нейронов, мы видим, что его внешняя оболочка усеяна микроскопическими порами. Такие поры проводят электрический ток и несут ответственность за передачу сигналов в нервной системе. Но вот эти конкретные поры особенные. Они присоедены к рецепторам света, похожим на те, что в глазах. Всякий раз, когда вспышка света попадает на рецептор, поры открываются, пропуская электрический ток, и нейрон испускает электрические импульсы. А так как поры, активизирующиеся под действием света, закодированы в ДНК, мы можем достичь невероятную точность. Это потому, что, хотя каждая клетка нашего тела содержит одинаковый набор генов, различные сочетания генов включаются и выключаются в различных клетках. Этим можно воспользоваться, чтобы убедиться, что только некоторые нейроны содержат поры, активизирующиеся под действием света, а другие нет. В этой анимации, голубовато-белая клетка в верхнем левом углу не реагирует на свет, потому что ей не хватает пор, активизирующихся под действием света. Этот подход работает настолько хорошо, что мы можем передавать искусственные сообщения непосредственно в мозг. В данном примере каждый электрический импульс, каждое отклонение от траектории, вызвано кратким импульсом света. Этот подход работает и для движущихся животных в нормальных условиях.
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.
Это первый такой эксперимент, своего рода оптический эквивалент эксперимента Гальвани. Он был проведён шесть или семь лет назад моей тогдашней аспиранткой, Сюзанной Лима. Сюзанна видоизменила плодовую мушку слева так, что только две из 200.000 клеток её мозга содержали поры, активизирующиеся светом. Вы знакомы с этими клетками, поскольку именно они мешают вам, когда вы пытаетесь убить муху. Они тренируют спасательный рефлекс, заставляя муху подниматься в воздух и улетать, когда ваша рука находится над ней. Здесь вы видите, что вспышка света имеет точно такой же эффект. Животное подскакивает, расправляет крылья, машет ими, но не может на самом деле улететь, так как находится между двумя стеклянными пластинками. Затем, чтобы убедиться, что это не только реакция на видимую вспышку, Сюзанна сделала простой, но довольно жестокий эксперимент. Она обезглавила мух. Эти обезглавленные тела могут жить в течение дня, но они ничего не делают. Они просто стоят на месте и прихорашиваются. Похоже, единственное, что остаётся после обезглавливания - это привычка прихорашиваться. (Смех) В любом случае, как вы сейчас увидите, Сюзанна смогла включить "двигатель полета" в эквиваленте спинного мозга этих мух, так, что некоторые из обезглавленных тел снимались с места и улетали. Понятно, не очень далеко. После того, как были сделаны эти первые шаги, произошёл взрыв в области опто-генетики. В настоящее время сотни лабораторий пользуются этим подходом.
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.
Многое достигнуто с тех пор, как Гальвани и Сюзанна добились первых успехов, заставив животных сокращать мышцы или взлетать. Теперь мы можем менять их поведение на довольно глубоком уровне, как я покажу вам на последнем примере, который отвечает на знакомый вопрос. Жизнь постоянно заставляет нас решать что делать дальше. Мы справляемся с этим давлением с помощью мозга, а точнее, находящихся в мозгу центров принятия решений, которые я называю здесь Исполнителями. Исполнитель применяет стратегию, которая учитывает состояние окружающей среды и контекст, в котором мы находимся. Наши действия изменяют окружающую среду, или контекст, и эти изменения затем подаются обратно в цикл.
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.
Затем, чтобы добавить нейробиологического "мяса" к этой абстрактной модели, мы построили простой одномерный мир для наших любимых плодовых мух. Каждая камера в этих двух вертикальных отделах содержит одну муху. Левая и правая половины камеры заполнены двумя разными запахами, и камера наблюдает, как мухи передвигаются между ними. Вот некоторые такие кадры видеонаблюдения. Всякий раз, когда муха достигает середины камеры, где встречаются два запаха, она должна принять решение. Она должна решить, следует-ли развернуться и остаться в том-же запахе, или пересечь линию и попробовать что-то новое. Эти решения четко отражают стратегию Исполнителя. Для разумного существа, как наша муха, эта стратегия не является чем-то постоянным, она изменяется по мере того, как животное учится на опыте. Мы можем включать такой элемент адаптивного разума в нашу модель, предполагая, что мозг мухи содержит не только Исполнителя, но также и другую группу клеток, Критика, который постоянно даёт советы Исполнителю. Вы можете себе представить этот ноющий внутренний голос как своего рода эквивалент католической церкви в мозгу, если вы австриец, как я, или супер-эго, если вы фрейдист, или вашу маму, если вы еврей.
(Laughter)
(Смех в зале)
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.
Очевидно, Критик является ключевым ингредиентом в том, что составляет наш разум. Поэтому мы решили выяснить, какие клетки в мозгу мухи играют роль Критика. Логика нашего эксперимента была проста. Мы подумали, что если-бы мы могли использовать наше оптическое дистанционное управление, чтобы активировать клетки Критика, мы должны быть в состоянии искусственно повлиять на стратегию Исполнителя. Другими словами, мухи должны учиться на ошибках, которые они думали, что совершили, но в действительности не совершали. Таким образом, мы вывели мух, чей мозг был более или менее случайным образом "приправлен" оптически-активными клетками. Мы давали этим мухам делать выбор. И всякий раз, когда они выбирали один из двух вариантов, один запах, в этом случае синий, а не оранжевый, мы включали свет. Если в числе оптически-активных клеток находится Критик, результатом этого вмешательства должны стать изменения в стратегии Исполнителя. Мухи должны научиться избегать оптически усиленного запаха.
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.
Вот что произошло в двух случаях. Сравним два штамма мухи, каждый из которых имеет около 100 оптически-активных клеток в мозгу, обозначенных здесь зеленым, слева и справа. Что общего между этими группами клеток - это то, что они производят нейромедиаторный допамин. Но характеристики отдельных производящих допамин нейронов различные слева и справа. Оптическая активация этих ста или около того клеток в двух штаммах мух имееет совершенно различные последствия. Если вы посмотрите сначала на поведение мухи справа, вы заметите, что всякий раз, когда она достигает середины камеры, где два запаха встречаются, она проходит прямо, как и раньше. Ее поведение осталось без изменений. Но поведение мухи слева совершенно другое. Всякий раз, когда она доходит до середины, она останавливается, тщательно исследует запах, как если бы она принюхивалась, а затем поворачивается обратно. Это означает, что стратегия, используемая Исполнителем, включает инструкцию избегать запаха, что в правой части камеры. Это означает, что Критик сказал своё слово в этих животных, и что Критик должен содержаться среди производящих допамин нейронов слева, но не входит в число производителей дофаминовых нейронов справа.
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.
С помощью множества экспериментов нам удалось сузить поиски Критика всего до 12 клеток. Эти 12 клеток, показанные здесь зелёным, посылают выходной сигнал в мозговую структуру - грибовидные тела, показанные здесь серым. Согласно нашей формальной модели, на приёмном конце Критика находится Исполнитель. Такая анатомия предполагает, что грибовидные тела учавствуют в процессе выбора. На основании всего, что мы знаем про грибовидные тела, это похоже на правду. Это настолько похоже на правду, что мы можем построить игрушечную электронную схему, имитирующую поведение мухи. В этой электронной схеме роль грибовидных тел выполняет группа синих светодиодов в центре платы. Эти светодиоды подключены к датчикам, которые обнаруживают присутствие пахучих молекул в воздухе. Каждый запах активирует различные комбинации датчиков, которые, в свою очередь, активируют различные детекторы запаха в грибовидном теле. Таким образом, пилот в кабине мухи, или Исполнитель, может определить запах, просто посмотрев какие огни синего светодиода горят.
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.
Что делает Исполнитель с этой информацией, зависит от его стратегии, которая хранится в силе связи между детекторами запаха и моторами, которые заставляют муху менять курс. Если связь слабая, двигатели не включатся и муха будет по-прежнему продолжать движение. Если связь сильна, двигатели включатся и муха повернёт. Теперь рассмотрим ситуацию, в которой двигатели не включаются, муха продолжает свой путь, и, как следствие, получает болевой шок, например электрошок. В подобной ситуации, мы ожидаем, что Критик подскажет Исполнителю изменить стратегию. Мы создали такую ситуацию искусственно, активизировав Критика вспышкой света. Это вызвало укрепление связей между детектором запаха и двигателями. Поэтому когда в следующий раз муха сталкивается с тем-же запахом, связи достаточно сильны, чтобы включить двигатели и поменять маршрут.
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.
Не знаю как вам, но мне кажется захватывающим, когда я вижу, как расплывчатые психологические понятия испаряются и мы приходим к физическому, механистическому пониманию мозга, даже если это мозг мухи. Это одна хорошая новость. Другая хорошая новость, по крайней мере для ученого, что многое ещё предстоит открыть. В экспериментах, о которых я вам рассказал, мы доказали существование Критика, но мы до сих пор не знаем, как Критик делает свою работу. Подумайте: знать, когда ты не прав, и ни учитель, ни ваша мать вам этого не сказали - ведь это очень сложная задача. В области компьютерных наук и искусственного интеллекта есть кое-какие идеи как это может быть сделано, но мы до сих пор не нашли обьяснение ни одиному примеру того, как разумное поведение возникает из физических взаимодействий в живой материи. Я думаю, мы к этому придём в не слишком отдаленном будущем.
Thank you.
Спасибо.
(Applause)
(Аплодисменты)