Our mission is to build a detailed, realistic computer model of the human brain. And we've done, in the past four years, a proof of concept on a small part of the rodent brain, and with this proof of concept we are now scaling the project up to reach the human brain.
Nuestra misión es construir un modelo detallado y realista del cerebro humano en un computador. Y hemos hecho, en los últimos 4 años, una prueba de concepto en una pequeña parte del cerebro de un roedor y con esta prueba, estamos incrementando la escala del proyecto para alcanzar el cerebro humano.
Why are we doing this? There are three important reasons. The first is, it's essential for us to understand the human brain if we do want to get along in society, and I think that it is a key step in evolution. The second reason is, we cannot keep doing animal experimentation forever, and we have to embody all our data and all our knowledge into a working model. It's like a Noah's Ark. It's like an archive. And the third reason is that there are two billion people on the planet that are affected by mental disorder, and the drugs that are used today are largely empirical. I think that we can come up with very concrete solutions on how to treat disorders.
¿Por qué estamos haciendo esto? Hay 3 razones importantes. La primera es: es esencial para nosotros entender el cerebro humano si queremos funcionar en sociedad y creo que es un paso clave en la evolución. La segunda razón es no podemos seguir experimentando en animales por siempre, y tenemos que plasmar todos nuestros datos y todo nuestro conocimiento, en un modelo que funcione. Es como el Arca de Noé. Como un archivo. La tercera razón es que hay 2 mil millones de personas en el planeta afectadas por desórdenes mentales, y los medicamentos que hoy en día se emplean son mayormente de desarrollo empírico. Creo que podemos crear soluciones muy concretas sobre cómo tratar dichos desórdenes.
Now, even at this stage, we can use the brain model to explore some fundamental questions about how the brain works. And here, at TED, for the first time, I'd like to share with you how we're addressing one theory -- there are many theories -- one theory of how the brain works. So, this theory is that the brain creates, builds, a version of the universe, and projects this version of the universe, like a bubble, all around us.
Ahora bien, incluso en esta etapa, podemos usar el modelo del cerebro para explorar algunas interrogantes fundamentales sobre cómo funciona el cerebro. Y aquí, en TED, por primera vez, me gustaría compartir con ustedes cómo estamos abordando una teoría, hay muchas teorías, una teoría de cómo funciona el cerebro. Bien, ésta teoría dice que el cerebro, crea, construye, una versión del universo. Y proyecta esta versión del universo, como una burbuja, alrededor nuestro.
Now, this is of course a topic of philosophical debate for centuries. But, for the first time, we can actually address this, with brain simulation, and ask very systematic and rigorous questions, whether this theory could possibly be true. The reason why the moon is huge on the horizon is simply because our perceptual bubble does not stretch out 380,000 kilometers. It runs out of space. And so what we do is we compare the buildings within our perceptual bubble, and we make a decision. We make a decision it's that big, even though it's not that big.
Ahora bien, este ha sido por supuesto un tema de debate filosófico durante siglos. Pero, por primera vez, podemos realmente abordarlo, con una simulación del cerebro, y plantearnos preguntas muy sistemáticas y rigurosas, sobre si esta teoría podría ser cierta. La razón por la que la luna es enorme en el horizonte es simplemente porque nuestra burbuja perceptiva no se estira 380.000 kilómetros. Se queda sin espacio. Así que lo que hacemos es comparar los edificios dentro de nuestra burbuja perceptiva y tomamos una decisión Decidimos que es, así de grande, aunque no sea, tan grande
And what that illustrates is that decisions are the key things that support our perceptual bubble. It keeps it alive. Without decisions you cannot see, you cannot think, you cannot feel. And you may think that anesthetics work by sending you into some deep sleep, or by blocking your receptors so that you don't feel pain, but in fact most anesthetics don't work that way. What they do is they introduce a noise into the brain so that the neurons cannot understand each other. They are confused, and you cannot make a decision. So, while you're trying to make up your mind what the doctor, the surgeon, is doing while he's hacking away at your body, he's long gone. He's at home having tea. (Laughter)
y lo que esto ilustra es que las decisiones son elementos clave que mantienen nuestra burbuja perceptiva. La mantiene viva. Sin decisiones no puedes ver, no puedes pensar, no puedes sentir. Y pueden pensar que los sedantes funcionan al inducir un sueño profundo o bloqueando tus receptores para que no sientas dolor, pero de hecho la mayoría de los sedantes no funcionan así. Lo que hacen es que introduce un ruido en el cerebro para que las neuronas no se entiendan entre ellas. Están confundidas, y no puedes tomar una decisión. Así que, mientras tratas de entender lo que sucede con respecto a lo que el doctor, el cirujano te está haciendo mientras está cortando en tu cuerpo, él hace rato que se ha ido. Está ya en casa tomando té. (Risas)
So, when you walk up to a door and you open it, what you compulsively have to do to perceive is to make decisions, thousands of decisions about the size of the room, the walls, the height, the objects in this room. 99 percent of what you see is not what comes in through the eyes. It is what you infer about that room. So I can say, with some certainty, "I think, therefore I am." But I cannot say, "You think, therefore you are," because "you" are within my perceptual bubble.
cuando caminas hacia la puerta y la abres, lo que compulsivamente tienes que hacer para percibir es tomar decisiones, miles de decisiones sobre el tamaño de la habitación, la pared, la altura, los objetos en la habitación. El 99% de lo que ves no es lo que entra por los ojos. Es lo que infieres sobre la habitación. Por lo tanto, puedo decir, con cierta seguridad, "Pienso, luego existo" Pero no puedo decir, "Tú piensas, luego existes", porque tú estás dentro de mi burbuja perceptiva.
Now, we can speculate and philosophize this, but we don't actually have to for the next hundred years. We can ask a very concrete question. "Can the brain build such a perception?" Is it capable of doing it? Does it have the substance to do it? And that's what I'm going to describe to you today.
Ahora bien, podemos especular y filosofar sobre esto, pero no tenemos realmente que hacerlo durante los próximos 100 años. Podemos hacernos una pregunta muy concreta: ¿Puede el cerebro construir tal percepción? ¿Es capaz de hacerlo? ¿Tiene la substancia para hacerlo? Y eso es lo que voy a describirles hoy.
So, it took the universe 11 billion years to build the brain. It had to improve it a little bit. It had to add to the frontal part, so that you would have instincts, because they had to cope on land. But the real big step was the neocortex. It's a new brain. You needed it. The mammals needed it because they had to cope with parenthood, social interactions, complex cognitive functions.
Bien, le llevó al universo 11 mil millones de años construir el cerebro. Tuvo que mejorarlo un poco: Tuvo que añadir la parte frontal, para que podamos tener instintos para que pudieran arreglárselas en la tierra. Pero auténtico gran paso fue el neocórtex. Es un cerebro nuevo. Lo necesitas. Los mamíferos lo necesitan porque tienen que lidiar con la paternidad, interacciones sociales, y funciones cognitivas complejas.
So, you can think of the neocortex actually as the ultimate solution today, of the universe as we know it. It's the pinnacle, it's the final product that the universe has produced. It was so successful in evolution that from mouse to man it expanded about a thousandfold in terms of the numbers of neurons, to produce this almost frightening organ, structure. And it has not stopped its evolutionary path. In fact, the neocortex in the human brain is evolving at an enormous speed.
Así, podemos pensar en el neocórtex como la solución definitiva, hoy en día, del universo como lo conocemos. Es el pináculo, el producto final que el universo ha producido. Tuvo tanto éxito en la evolución que de ratón a hombre se ha expandido cerca de 1000 veces en términos del número de neuronas, para producir este órgano, esta estructura, que casi asusta. Y no ha parado en su camino evolutivo. De hecho, el neocórtex en el cerebro humano está evolucionando a una excesiva velocidad.
If you zoom into the surface of the neocortex, you discover that it's made up of little modules, G5 processors, like in a computer. But there are about a million of them. They were so successful in evolution that what we did was to duplicate them over and over and add more and more of them to the brain until we ran out of space in the skull. And the brain started to fold in on itself, and that's why the neocortex is so highly convoluted. We're just packing in columns, so that we'd have more neocortical columns to perform more complex functions.
Si hacemos un acercamiento a la superficie del neocórtex, descubriremos que está hecho de pequeños módulos, procesadores G5, como en un computador. Pero hay cerca de 1 millón de ellos. Han tenido tanto éxito en la evolución que lo que hemos hecho ha sido duplicarlos una y otra vez, y añadir más y más al cerebro. hasta que nos quedamos sin espacio en el cráneo. Y el cerebro empezó a plegarse sobre sí mismo, y por eso el neocórtex está tan retorcido. Estábamos simplemente empaquetando en columnas, para que tuviéramos más columnas neocorticales para realizar funciones más complejas.
So you can think of the neocortex actually as a massive grand piano, a million-key grand piano. Each of these neocortical columns would produce a note. You stimulate it; it produces a symphony. But it's not just a symphony of perception. It's a symphony of your universe, your reality. Now, of course it takes years to learn how to master a grand piano with a million keys. That's why you have to send your kids to good schools, hopefully eventually to Oxford. But it's not only education. It's also genetics. You may be born lucky, where you know how to master your neocortical column, and you can play a fantastic symphony.
Así que puedes pensar en el neocórtex realmente como un enorme piano de cola, un piano con 1 millón de teclas. Cada una de estas columnas neocorticales produciría una nota. Si lo estimulas, produce una sinfonía. Pero no es sólo una sinfonía de percepción, es una sinfonía de tu universo, tu realidad. Ahora bien, desde luego lleva años aprender cómo tocar un piano de cola con un millón de teclas. Y es por esto que tienes que mandar a tus hijos a buenas escuelas, y esperemos que finalmente a Oxford. Pero no es sólo educación. También es genética. Puedes nacer con suerte, o puedes saber cómo dominar tu columna neocortical, y puedes tocar una fantástica sinfonía.
In fact, there is a new theory of autism called the "intense world" theory, which suggests that the neocortical columns are super-columns. They are highly reactive, and they are super-plastic, and so the autists are probably capable of building and learning a symphony which is unthinkable for us. But you can also understand that if you have a disease within one of these columns, the note is going to be off. The perception, the symphony that you create is going to be corrupted, and you will have symptoms of disease.
De hecho, hay una nueva teoría del autismo llamada "La teoría del mundo intenso", que sugiere que las columnas neocorticales son super-columnas. Son altamente reactivas, y super-elásticas, y por eso los autistas son probablemente capaces de construir y aprender una sinfonía que es impensable para nosotros. Pero también puedes entender que si tuvieras una enfermedad dentro de una de estas columnas, la nota va a estar desafinada. La percepción, la sinfonía que creas va a estar contaminada, y tendrás los síntomas de una enfermedad.
So, the Holy Grail for neuroscience is really to understand the design of the neocoritical column -- and it's not just for neuroscience; it's perhaps to understand perception, to understand reality, and perhaps to even also understand physical reality. So, what we did was, for the past 15 years, was to dissect out the neocortex, systematically. It's a bit like going and cataloging a piece of the rainforest. How many trees does it have? What shapes are the trees? How many of each type of tree do you have? Where are they positioned?
el Santo Grial de la neurociencia es entender el diseño de la columna neocortical y no sólo para la neurociencia es quizás el entender la percepción, entender la realidad, y quizás incluso entender la realidad física. Así que lo que hicimos, durante los últimos 15 años, fue diseccionar el neocórtex, sistemáticamente. Es un poco como catalogar una parte de la selva. ¿Cuántos árboles tiene? ¿Qué formas tienen los árboles? ¿Cuántos de cada tipo hay?, ¿Dónde se encuentran colocados?
But it's a bit more than cataloging because you actually have to describe and discover all the rules of communication, the rules of connectivity, because the neurons don't just like to connect with any neuron. They choose very carefully who they connect with. It's also more than cataloging because you actually have to build three-dimensional digital models of them. And we did that for tens of thousands of neurons, built digital models of all the different types of neurons we came across. And once you have that, you can actually begin to build the neocortical column.
Pero es un poco más que catalogar porque realmente tienes que describir y descubrir todas la reglas de comunicación la reglas de la conectividad, porque las neuronas no se conectan con cualquier neurona. Eligen con cuidado con quiénes se conectan. Es también más que catalogar porque en realidad tienes que construir modelos tri-dimensionales digitales de ellos. Y lo hicimos para decenas de miles de neuronas, construir modelos digitales de diferentes tipos de neuronas que nos hemos encontrado. Y una vez que tienes eso, puedes realmente empezar a construir la columna neocortical.
And here we're coiling them up. But as you do this, what you see is that the branches intersect actually in millions of locations, and at each of these intersections they can form a synapse. And a synapse is a chemical location where they communicate with each other. And these synapses together form the network or the circuit of the brain. Now, the circuit, you could also think of as the fabric of the brain. And when you think of the fabric of the brain, the structure, how is it built? What is the pattern of the carpet? You realize that this poses a fundamental challenge to any theory of the brain, and especially to a theory that says that there is some reality that emerges out of this carpet, out of this particular carpet with a particular pattern.
Y aquí estamos, enrollándolas. Pero según haces esto, lo que ves es que las ramas se intersectan en millones de lugares, y en cada una de estas intersecciones pueden formar una sinapsis. Y una sinapsis es una posición química donde se comunican entre sí. Y juntas estas sinapsis forman la red o el circuito del cerebro. Ahora bien, el circuito lo puedes pensar como el tejido del cerebro. Y cuando piensas en el tejido del cerebro, la estructura, ¿cómo está construido? ¿Cuál es el patrón de la alfombra? Te das cuenta de que representa un reto fundamental para cualquier teoría del cerebro, y especialmente para una teoría que dice que hay una realidad que emerge de esa alfombra, de esa alfombra en particular con un patrón particular.
The reason is because the most important design secret of the brain is diversity. Every neuron is different. It's the same in the forest. Every pine tree is different. You may have many different types of trees, but every pine tree is different. And in the brain it's the same. So there is no neuron in my brain that is the same as another, and there is no neuron in my brain that is the same as in yours. And your neurons are not going to be oriented and positioned in exactly the same way. And you may have more or less neurons. So it's very unlikely that you got the same fabric, the same circuitry.
La razón es porque el secreto más importante del diseño del cerebro es la diversidad. Cada neuronal es diferente. Es lo mismo que en el bosque. Cada pino es diferente. Puedes tener muchos tipos diferentes de árboles, pero cada pino es diferente. Y en el cerebro es igual. Así que no hay una neurona en mi cerebro que sea igual a otra, y no hay una neurona en mi cerebro que sea igual en el tuyo. Y tus neuronas no van a estar orientadas y colocadas, exactamente, de la misma manera. Y puedes tener más o menos neuronas. Así que es muy poco probable que tengas el mismo tejido, los mismos circuitos.
So, how could we possibly create a reality that we can even understand each other? Well, we don't have to speculate. We can look at all 10 million synapses now. We can look at the fabric. And we can change neurons. We can use different neurons with different variations. We can position them in different places, orient them in different places. We can use less or more of them. And when we do that what we discovered is that the circuitry does change. But the pattern of how the circuitry is designed does not. So, the fabric of the brain, even though your brain may be smaller, bigger, it may have different types of neurons, different morphologies of neurons, we actually do share the same fabric. And we think this is species-specific, which means that that could explain why we can't communicate across species.
Entonces, ¿cómo podríamos crear una realidad que incluso podemos entender entre nosotros? Bien, no tenemos que especular. Podemos mirar todas las 10 millones de sinapsis actualmente. Podemos mirar el tejido. Y podemos cambiar las neuronas. Podemos usar diferentes neuronas con diferentes variaciones. Y podemos colocarlas en diferentes lugares, orientarlas en diferentes lugares. Y podemos usar más o menos neuronas. Y cuando hacemos eso lo que descubrimos es que el circuito cambia. Pero el patrón de cómo el circuito está diseñado no. Así, el tejido del cerebro, aunque tu cerebro sea pequeño, grande, tenga diferentes tipos de neuronas, diferentes morfologías de neuronas, realmente compartimos el mismo tejido. Y creemos que eso es específico de cada especie, lo que podría explicar el por qué no podemos comunicarnos entre especies.
So, let's switch it on. But to do it, what you have to do is you have to make this come alive. We make it come alive with equations, a lot of mathematics. And, in fact, the equations that make neurons into electrical generators were discovered by two Cambridge Nobel Laureates. So, we have the mathematics to make neurons come alive. We also have the mathematics to describe how neurons collect information, and how they create a little lightning bolt to communicate with each other. And when they get to the synapse, what they do is they effectively, literally, shock the synapse. It's like electrical shock that releases the chemicals from these synapses.
Bien, encendámoslo. Pero para hacerlo, lo que tenemos que hacer es que cobre vida. Hacemos que cobre vida con ecuaciones, muchas matemáticas. Y, de hecho, las ecuaciones que convierten las neuronas en generadores eléctricos fueron descubiertas por dos Premios Nobel de Cambridge. Así que tenemos las matemáticas que hacen que las neuronas cobren vida. También tenemos las matemáticas que describen cómo las neuronas reúnen información, y cómo crean un pequeño rayo para comunicarse entre ellas. Y cuando llegan a la sinapsis, lo que hacen es que efectiva y literalmente, conmocionan la sinapsis. Es como una descarga eléctrica que libera los elementos químicos de esta sinapsis.
And we've got the mathematics to describe this process. So we can describe the communication between the neurons. There literally are only a handful of equations that you need to simulate the activity of the neocortex. But what you do need is a very big computer. And in fact you need one laptop to do all the calculations just for one neuron. So you need 10,000 laptops. So where do you go? You go to IBM, and you get a supercomputer, because they know how to take 10,000 laptops and put it into the size of a refrigerator. So now we have this Blue Gene supercomputer. We can load up all the neurons, each one on to its processor, and fire it up, and see what happens. Take the magic carpet for a ride.
Y tenemos las matemáticas que describen este proceso. Así que podemos describir la comunicación entre neuronas. Hay literalmente sólo un puñado de ecuaciones que se necesitan para simular la actividad del neocórtex. Pero lo que sí necesitas es una computadora muy grande. Y de hecho necesitas una laptop para hacer todos los cálculos para una única neurona. Así que necesitas 10.000 laptops. ¿A dónde vas entonces? Vas a IBM, y adquieres un supercomputador, porque saben cómo tomar 10.000 laptops y meterlos en algo del tamaño de un refrigerador. Así que ahora tenemos el supercomputador Blue Gene. Podemos cargar todas las neuronas, cada una en su procesador y arrancarlo, y ver qué pasa. Tomen la alfombra mágica para dar una vuelta.
Here we activate it. And this gives the first glimpse of what is happening in your brain when there is a stimulation. It's the first view. Now, when you look at that the first time, you think, "My god. How is reality coming out of that?" But, in fact, you can start, even though we haven't trained this neocortical column to create a specific reality. But we can ask, "Where is the rose?" We can ask, "Where is it inside, if we stimulate it with a picture?" Where is it inside the neocortex? Ultimately it's got to be there if we stimulated it with it.
Aquí lo activamos. Y eso da el primer vistazo fugaz de lo que está pasando en tu cerebro cuando hay una estimulación. Es la primera impresión. Ahora bien, cuando lo miras por primera vez, piensas, "Dios mío. ¿Cómo sale la realidad de eso?" Pero, de hecho, puedes empezar, aunque no hayas entrenado esta columna neocortical para crear una realidad específica. podemos preguntar, "¿Dónde está la rosa?" Podemos preguntar, "¿Dónde está ahí dentro, si lo estimulamos con una imagen?" ¿Dónde está dentro del neocórtex? Definitivamente tiene que estar ahí si lo estimulamos con ella.
So, the way that we can look at that is to ignore the neurons, ignore the synapses, and look just at the raw electrical activity. Because that is what it's creating. It's creating electrical patterns. So when we did this, we indeed, for the first time, saw these ghost-like structures: electrical objects appearing within the neocortical column. And it's these electrical objects that are holding all the information about whatever stimulated it. And then when we zoomed into this, it's like a veritable universe.
Bien, la manera en la que podemos afrontar eso es ignorar las neuronas, ignorar las sinapsis, y mirar sólo a la actividad eléctrica en crudo. Porque eso es lo que está creando. Está creando patrones eléctricos. Así que cuando hicimos esto, de hecho, por primera vez, vimos estas estructuras fantasmagóricas objetos eléctricos apareciendo dentro de la columna neocortical. Y son estos objetos eléctricos los que mantienen toda la información sobre lo que fuera que lo estimuló. Y cuando hicimos un acercamiento a esto, es como un auténtico universo.
So the next step is just to take these brain coordinates and to project them into perceptual space. And if you do that, you will be able to step inside the reality that is created by this machine, by this piece of the brain. So, in summary, I think that the universe may have -- it's possible -- evolved a brain to see itself, which may be a first step in becoming aware of itself. There is a lot more to do to test these theories, and to test any other theories. But I hope that you are at least partly convinced that it is not impossible to build a brain. We can do it within 10 years, and if we do succeed, we will send to TED, in 10 years, a hologram to talk to you. Thank you. (Applause)
Así que el siguiente paso es tomar estas coordenadas cerebrales y proyectarlas en un espacio perceptivo. Y si haces eso, serás capaz de adentrarte en la realidad que ha creado esta máquina, por éste pedazo del cerebro. En resumen, Creo que el universo puede haber -- es posible -- evolucionado el cerebro para verse a sí mismo, que puede ser un primer paso para ser consciente de sí mismo. Hay mucho por hacer para comprobar estas teorías, y comprobar cualquier otra teoría. Pero espero que estén al menos parcialmente convencidos de que no es imposible construir un cerebro. Podemos hacerlo dentro de 10 años, y si tenemos éxito mandaremos a TED, en 10 años, un holograma para que hable con ustedes. Gracias. (Aplauso)