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.
Benim bir ikizim var. (Gülüşmeler) Dr. Gero, Dragonball Z "Android Öyküsü"nde zeki fakat biraz çılgın bir bilim insanıdır. Dikkatle bakarsanız, beyninin çalışmasını gözlemlemek ve onu ışıkla kontrol etmek için kafatasının pleksiglas bir kubbeyle değiştirildiğini görürsünüz. İşte bu tam da benim yaptığım şey - optik zihin kontrolü.
(Laughter)
(Gülüşmeler)
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.
Fakat dünyaya hükmetmeyi arzulayan kötü ikizime karşın, benim amacım fesatlık değil. Ben beynin nasıl çalıştığını anlamak için kontrol ediyorum. Şimdi diyebilirsiniz ki, bir dur bakalım beyni anlamadan hemen nasıl kontrol etmeye kalkışırsın ? Bu, faytonu atın önüne koymak gibi olmuyor mu ? Pek çok sinirbilimci bu görüşe katılıyor ve anlamanın daha detaylı gözlem ve analizden geleceğini düşünüyor. Diyorlar ki, "Eğer tüm sinir hücrelerimizin faaliyetlerini kaydedebilirsek, beyni anlayabiliriz." Fakat bunun ne anlama geldiğini bir an için düşünün. Her bir hücrenin ne yaptığını ölçebilsek bile, kaydedilmiş faaliyet şekillerini anlamlı hale çevirmek zorundayız ki, bu da çok zor, bir ihtimal bu şekilleri, onları oluşturan beyinler kadar az anlayacağız.
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.
Beyin faaliyetinin nasıl göründüğüne bir bakın. Bu simülasyonda, her siyah nokta bir sinir hücresi. Her bir hücre bir elektriksel impuls ürettiğinde, nokta şeklinde görünüyor. Burada 10.000 sinir hücresi var. Yani, bir hamamböceğinin beyninin kabaca yüzde birlik kısmına bakıyorsunuz. Sizin beyinleriniz 100 milyon kat daha karmaşık. Bir yerlerde, böyle bir şekilde, siz, sizin algılarınız, duygularınız, hatıralarınız, gelecekteki planlarınız var. Fakat nerede olduğunu bilmiyoruz, çünkü bu şekli nasıl okuyacağımızı bilmiyoruz. Beynin kullandığı şifreyi anlamıyoruz. İlerleme kaydetmek için, bu şifreyi kırmamız gerek. Fakat nasıl ? Deneyimli bir şifre kırıcı size diyecektir ki, bir şifredeki sembolleri anlamak için onlarla oynayabilmek ve onları bilinçli bir şekilde yeniden düzenlemek gerekir. Yani bu durumda da, böyle bir şekildeki bilgiyi çözmek için, sadece izlemek yeterli değil; bu şekli yeniden düzenlememiz gerekiyor. Başka bir deyişle, sinir hücrelerinin faaliyetini kaydetmek yerine, onu kontrol etmemiz gerekiyor. Beyindeki tüm sinir hücrelerinin faaliyetini kontrol etmemiz zorunlu değil, sadece birkaçı. Müdahalemiz ne kadar hedefe yönelik olursa, o kadar iyi. Ve birazdan size, gerekli keskinliği nasıl başarabileceğimizi göstereceğim.
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.
Ve tantana yapmak yerine gerçekçi olduğum için, sinir sisteminin işlevini kontrol etme olanağının, tüm gizemi çözeceğini iddia etmiyorum. Fakat kesinlikle çok şey öğreneceğiz. Ben hiç bir şekilde, müdahalenin ne kadar güçlü bir araç olduğunu farkeden ilk insan değilim. Sinir sisteminin işleviyle oynamak için yapılan girişimlerin geçmişi uzun ve meşhurdur. En azından 200 seneye, Galvani'nin 18. yüzyıl sonlarındaki ünlü deneylerine ve daha ötesine kadar gider. Galvani, bir kurbağanın belindeki siniri bir elektrik akım kaynağına bağladığında bacağının seğirdiğini gösterdi. Bu deney, sinirsel şifrenin ilk ve muhtemelen en temel parçasını ortaya koydu : bilgi elektriksel impulslar halinde yazılıyor. Galvani'nin sinir sistemini elektrotlarla araştırma yaklaşımı, pek çok engele rağmen günümüze kadar son teknoloji olarak kaldı. Beyne kablolar yerleştirmek açıkçası biraz ilkel. Bunu etrafta dolanan hayvanlarda uygulamak zor, ve aynı anda yerleştirilebilecek kabloların sayısı için fiziksel bir sınır mevcut.
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.
Böylece son yüzyılın bu mantığı alıp, baş aşağı etmek mükemmel olmaz mıydı, diye düşünmeye başladım. Yani beyindeki bir noktaya bir kablo yerleştirmek yerine, beynin kendisini yeniden yapılandırırız, böylece sinirsel unsurlarından bazıları yayılan sinyallere - mesela ani bir ışık gibi - duyarlı hale gelir. Böyle bir yaklaşım kelimenin tam anlamıyla, "bir ışık gibi" keşfin önündeki engellerin üstesinden gelecektir. Öncelikle, şüphesiz ki bu zararsız bir kablosuz iletişim şeklidir. İkincisi, tıpkı bir radyo yayınında olduğu gibi, pek çok alıcı ile aynı anda iletişim kurabilirsiniz. Bu alıcıların nerede olduklarını bilmenize gerek yok. Ve -arabanızdaki teybi düşünürseniz- bu alıcıların hareket halinde olması da önemli değil. Hatta bu alıcıları DNA'da şifrelenmiş malzemelerden üretebilirsek, çok daha iyi olur. Böylece doğru genetik değişikliğe uğramış her sinir hücresi işlevini kontrol edebileceğimiz bir alıcıyı kendiliğinden üretecek. Umarım bu kavramın mükemmel basitliğini takdir edersiniz. Burada yüksek teknoloji ürünü aletler yok, sadece biyolojiyle açığa çıkarılan biyoloji var.
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.
Şimdi bu mucizevi alıcılara yakından bir bakalım. Şu mor sinirlere yakınlaştıkça dış zarlarının mikroskopik porlarla kaplı olduğunu görüyoruz. Bunun gibi porlar elektrik akımı iletirler ve sinir sisteminde tüm iletişimden sorumludurlar. Fakat buradaki porlar özel. Gözlerinizdekilere benzer şekilde ışık alıcılarıyla bağlantılı haldeler. Işığın alıcıya her çarpışında, por açılır, elektrik akımı oluşur ve sinir elektriksel impulslar saçar. Işıkla etkinleşen por DNA'da şifrelendiği için, olağanüstü bir hassasiyete ulaşabiliyoruz. Çünkü vücudumuzdaki her hücrenin aynı gen dizisine sahip olmasına rağmen, farklı hücrelerde farklı gen karışımları açılır veya kapanır. Bundan sadece bazı sinirlerin bizim ışıkla etkin hale geçen porlarımıza sahip olmasını sağlayarak faydalanabiliriz. Mesela bu animasyonda, üst sağ köşedeki mavimsi beyaz hücre ışığa tepki göstermiyor çünkü ışıkla etkinleşen pora sahip değil. Bu yaklaşım o kadar iyi işliyor ki beyne direkt olarak tamamen yapay mesajlar yazabiliyoruz. Bu örnekte, her elektriksel impuls, izlerdeki her sapma, kısa süreli bir ışık çarpması sonucu oluşuyor. Bu yaklaşım aynı zamanda hareket eden, davranış gösteren hayvanlarda da işliyor.
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.
Bu türünün ilk deneyi, tıpkı Galvani deneyinin optik eşdeğeri gibi. O zamanki lisansüstü öğrencim Susana Lima tarafından altı-yedi yıl önce yapıldı. Susana soldaki meyve sineğini yapılandırdı, böylece beynindeki 200.000 hücreden sadece ikisi bu ışıkla etkinleşen poru sentezledi. Bu hücreleri aslında tanıyorsunuz, çünkü sineğe vurmaya çalıştığınızda sizi yıldıranlar onlar. Sineğin havaya sıçramasını ve eliniz uygun konumdayken uçmasını sağlayan kaçış refleksini mümkün kılarlar. Buradan da görebildiğiniz gibi ani ışık tam olarak aynı etkiyi yaratıyor. Hayvan zıplıyor, kanatlarını açıyor, onları titreştiriyor, ama havalanamıyor çünkü iki cam levha arasında kısılmış durumda. Şimdi bunun görebildiği ani ışığa tepki olmadığından emin olmak için Susana basit ama vahşice etkin bir deney yapıyor. Sineklerin başlarını kesiyor. Bu başsız vücutlar bir gün kadar yaşayabiliyor, fakat fazla birşey yapmıyorlar. Sadece öyle durup lüzumsuz yere kendilerine çeki düzen veriyorlar. Görünüşe göre kafasının ayrılmasından geriye kalan tek şey gösteriş. (Gülüşmeler) Her neyse, birazdan göreceğiniz gibi Susana bu sineklerin omuriliklerindeki uçuş motoruna eşdeğer kısmı uyarıyor ve birkaç kafasız vücudun gerçekten havalanıp uçmasını sağlıyor. Fazla uzağa gidemiyorlar, doğal olarak. Bu ilk adımları attığımızdan beri optogenetik alanı patlama yaptı. Şu anda yüzlerce laboratuvar bu yaklaşımları kullanıyor.
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.
Ve Galvani ile Susana'nın ilk başarılarından bu yana hayvanları seğirtip sıçratmakta epey yol aldık. Artık oldukça derin yollarla gerçekten psikolojilerine müdahale edebiliyoruz, tanıdık bir soruya yönelik son örneğimde de göstereceğim gibi. Yaşam bir kararlar dizisidir, sırada ne yapmamız gerektiğine karar vermemiz için sürekli baskı uygular. Beyinlerimizle bu baskının üstesinden geliriz ve beyinlerimizde, karar verme merkezleri var ki ben onlara "Oyuncu" diyorum. Oyuncu çevrenin durumunu ve bizim çalıştığımız şartları göz önünde bulunduran bir tedbir uyguluyor. Eylemlerimiz çevreyi, veya şartları değiştiriyor ve bu değişiklikler sonradan karar döngüsüne katılıyor.
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.
Şimdi soyut modelimize nörobiyolojik bir tat katmak için gözde deneğimiz olan meyve sineklerine basit tek boyutlu bir dünya oluşturuyoruz. Bu iki dikey raftaki her odacıkta bir sinek var. Odanın sol ve sağ yarısı iki farklı kokuyla dolu ve sinekler ikisi arasında gidip gelirken bir kamera onları izliyor. İşte bu kamera çekimlerinin bir kısmı. Bir sinek iki koku akımının kesiştiği odanın orta noktasına geldiği zaman bir karar vermek zorunda. Geri dönüp aynı kokuda kalmak, veya orta hattı geçip yeni birşey denemek için karar vermeli. Bu kararlar apaçık Oyuncu'nun hareket biçimininin bir yansıması. Şimdi bizim sineğimiz gibi akıllı bir canlı için bu hareket biçimi kayaya yazılmış değil de, hayvanın deneyimden öğrendiği değişikliklerdir. Modelimize sinek beyninde sadece Oyuncu değil aynı zamanda Oyuncu'nun seçimlerine yorumda bulunan farklı bir grup hücrenin, bir Eleştirmen'in varolduğunu farzedererek bu gibi adaptif bir zeka unsurunu modelimize ekleyebiliriz. Sürekli dırdır eden bir iç sesin beyindeki karşılığı olarak düşünebilirsiniz bunu; mesela Katolik Kilisesi eğer benim gibi bir Avusturyalı iseniz, veya üst benlik, eğer Freudyen iseniz, veya anneniz, eğer Yahudi iseniz.
(Laughter)
(Gülüşmeler)
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.
Şimdi açık olarak, eleştirmen bizi akıllı kılan anahtar bir bileşen. Bu yüzden sineğin beynindeki Eleştirmen rolünü oynayan hücreleri belirlemek için yola çıktık. Ve deneyimizin mantığı çok basitti. Düşündük ki eğer optik uzaktan kumandamızı Eleştirmen'in hücrelerini etkinleşirmek için kullanabiliyorsak, yapay olarak Oyuncu'yu da davranış biçimini değiştirmeye zorlayabilmemiz lazım. Başka bir deyişle, sinek yaptığını düşündüğü ama gerçekte yapmadığı hatalarından ders almalı. Böylece beyinleri az çok rastgele ışık gönderilebilen hücreler serpiştirilmiş sinekler yetiştirdik. Ve sonra bu sinekleri alıp onların seçim yapmalarını sağladık. Ve ne zaman iki seçenekten birini tercih etseler, bir kokuyu tercih etseler, bu durumda mavi olanı turuncu olana; o zaman ışıkları açtık. Eğer eleştirmen optik olarak etkinleşen hücreler arasındaysa, bu müdahalenin sonucu davranış biçiminde bir değişim olmalı. Sinek optik olarak pekiştirilmiş kokudan sakınmayı öğrenmeli.
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.
Şimdi iki durumda ne olduğunu görelim. İki farklı sinek soyunu karşılaştırıyoruz; her birinin beyninde yaklaşık 100 tane ışık gönderilebilen hücre var ve solda ve sağda yeşil renkte gösteriliyor. Bu hücre gruplarının arasındaki ortak şey ise, ürettikleri dopamin nörotransmitter maddesi. Ama her bir dopamin üreten sinirlerin kimliği açık şekilde solda ve sağda büyük farklılık gösteriyor. İki sinek soyundaki yüz kadar hücrenin optik olarak etkinleştirilmesi çarpıcı şekilde farklı sonuçlara yol açıyor. İlk olarak sağdaki sineğin davranışına bakacak olursanız, odanın iki kokunun kesiştiği orta noktasına yaklaştığı anda önceden yaptığı gibi dümdüz ilerliyor. Davranışı aynen eskisi gibi. Fakat soldaki sineğin davranışı çok farklı. Orta noktaya geldiği anda, duraksıyor, koku durumunu dikkatlice tarıyor, aynen çevresini koklarmış gibi, ve sonra geri dönüyor. Bu demek oluyor ki Oyuncu'nun uyguladığı davranış biçimi odanın sağ yarısındaki kokudan kaçınmayı sağlayan bir yönerge içeriyor. Bu da demek oluyor ki Eleştirmen hayvana sesini duyurmuş; ve Eleştirmen solda dopamin üreten hücrelerin arasında yer alırken, sağda dopamin üreten hücrelerde yer almıyormuş.
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.
Bu tip pek çok deneyin sonucunda Eleştirmenin kimliğini sadece 12 hücreye indirmeyi başardık. Bu 12 hücre, burada yeşil renkte gösterildiği gibi uyarılarını, gri renkte gösterilen ve Mantar Cisimciği adı verilen bir beyin bölgesine gönderiyor. Önceki modelimizden de biliyoruz ki Eleştirmen'in yorumlarını alan kısımdaki beyin bölgesi Oyuncu'dur. Yani bu anatomi mantar cisimciklerinin eylem seçimiyle alakalı olduğunu öne sürüyor. Mantar cisimcikleriyle ilgili bildiğimiz herşeye dayanarak, bu çok anlamlı geliyor. Hatta o kadar çok anlamlı geliyor ki, sineğin davranışlarınının benzerini yapan elektronik bir oyuncak devresi kurabiliriz. Bu elektronik oyuncak devresinde, mantar cisimciğinin sinirleri levhanın ortasında dikey sıralanmış mavi LED lambalarıyla sembolize ediliyor. Bu LED'ler havadaki koku moleküllerinin varlığını algılayan sensörlere bağlı. Her koku farklı bir sensör kombinasyonunu etkinleştiriyor, ki bu da mantar cisimciğindeki farklı bir koku algılayıcısını etkinleştiriyor. Böylece sineğin kokpitindeki pilotumuz, yani Oyuncu, mavi LED'lerden hangisinin yandığına bakarak hangi kokunun mevcut olduğunu anlayabiliyor.
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.
Bu bilgiyle Oyuncu'nun ne yapacağı, onun davranış biçimine bağlı, ki bu da koku algılayıcıları ve sineğin kaçamak eylemlerini çalıştıran motorların arasındaki bağlantı bölgelerinde depolanmıştır. Eğer bağlantı zayıfsa, motorlar kapalı kalacak ve sinek doğrultusu yönünde devam edecek. Eğer bağlantı güçlüyse, motorlar çalışacak ve sinek dönmeye başlayacak. Şimdi motorların kapalı kaldığı sineğin yoluna devam ettiği ve öldürülmek gibi acı sonuçlara katlandığı bir durum düşünün. Böyle bir durumda Eleştirmen'in dile gelmesini ve Oyuncu'nun davranışını değiştirmesini emretmesini bekleriz. Böyle bir durumu, eleştirmeni ani ışıkla uyararak yapay bir şekilde oluşturduk. Bu da şu andaki koku algılayıcısı ile motorlar arasındaki bağlantıların güçlenmesine sebep oldu. Böylece sinek bir daha aynı kokuyla karşılaşırsa, bağlantı motorları açmak ve bir kaçış manevrası tetiklemek için yeterli derecede güçlü.
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.
Sizi bilmem ama, ben anlaşılmaz psikolojik kanıların uçup giderek yerine aklın fiziksel, mekanikçi anlayışının gelmesini görmeyi çok canlandırıcı buluyorum, her ne kadar bu sineğin aklı olsa bile. Bu iyi haberlerin bir kısmı. İyi haberlerin diğer kısmı ise, en azından bir bilim insanı için, keşfedilmeyi bekleyen daha çok şey var. Size anlattığım deneylerde Eleştirmen'in kimliğini ortaya koyduk fakat Eleştirmen'in işini nasıl yaptığı hakkında bir fikrimiz yok. Bir düşünün; bir öğretmeniniz olmadan, veya anneniz size söylemiyorken hatalı olduğunuzu bilmek çok zor bir sorun. Bilgisayar biliminde ve yapay zekada bunun nasıl yapılabileceği hakkında bazı fikirler mevcut; fakat canlı maddelerde bilinçli davranışın fiziksel etkileşimlerden nasıl doğduğununun tek bir örneğini bile hala çözemedik. Bence oraya da çok uzak olmayan bir gelecekte ulaşacağız.
Thank you.
Teşekkür ederim.
(Applause)
(Alkışlar)