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.
La nostra missione è quella di costruire un modello computerizzato del cervello umano dettagliato e realistico. Nel corso degli ultimi quattro anni abbiamo dimostrato la fattibiltà del concetto simulando una piccola parte del cervello di un topolino, e adesso stiamo sviluppando ed ingrandendo il progetto per arrivare a simulare il cervello umano.
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.
Perche stiamo facendo tutto ciò? Ci sono tre ragioni principali. La prima, è l'importanza di capire il funzionamento del cervello per progredire nella comprensione della società, ed penso che questo sia un passo fondamentale nell'evoluzione. La seconda ragione è che non possiamo continuare all'infinito a fare esperimenti sugli animali, e dobbiamo integrare tutti i dati e la conoscenza in un modello funzionale. E' come l'arca di Noè o un archivio. La terza ragione è che ci sono due miliardi di persone che soffrono di patologie mentali, ed i farmaci disponibili ad oggi funzionano prevalentemente in modo empirico. Penso che possiamo arrivare ad una soluzione concreta su come trattare patologie mentali.
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.
Già allo stadio in cui siamo possiamo usare il modello computerizzato del cervello per esplorare alcuni aspetti fondamentali del suo funzionamento. Qui a TED, in anteprima, voglio illustrarvi il modo in cui stiamo verificando una delle molte teorie sul funzionamento del cervello. Questa teoria postula che il cervello crei, costruisca una propria versione dell'universo. E proietta questa versione dell'universo, come una bolla, tutt'intorno a noi.
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.
Questo è stato argomento di dispute filosofiche per secoli. Ma, per la prima volta, possiamo veramente studiarlo per mezzo di una simulazione del cervello ponendo domande in maniera sistematica e rigorosa per verificare questa teoria. La ragione per cui la luna appare più grande all'orizzonte è semplicemente che la nostra bolla percettiva non si estende per 380.000 chilometri. Non è abbatanza grande. E così quello che facciamo è paragonare gli edifici all'interno della nostra bolla percettiva, e traiamo conclusioni. Decidiamo che uno è grande, anche se magari non è così 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)
e questo significa è che le decisioni sono ciò che sostiene la nostra bolla percettiva. La tiene in vita. Senza decisioni non ci è possibile vedere, pensare, o provare emozioni. Può essere che crediate che l'anestesia funzioni immergendovi in un sonno profondo, oppure bloccando i recettori in modo da non far sentire dolore, ma in realtà non funziona così. L'anaestesia crea un'interferenza nel cervello, in modo che i neuroni non possano capirsi l'un l'altro. Sono confusi e non ci consentono di prendere decisioni. Così, mentre cercate di decidere su cosa stia facendo il chirurgo mentre vi opera, il chirurgo se ne è già andato. E' a casa a bere il té. (Risate)
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.
Quindi, quando trovate una porta e la aprite, quello che dovete obbligatoriamente fare per percepire, è prendere delle decisioni. Migliaia di decisioni circa le dimensioni della stanza, le pareti, l'altezza, gli oggetti presenti. Il 99 percento di quello che vedete non è quello che entra dagli occhi. E' quello che inferite della stanza. Ecco che si può dire, con certezza, "Penso, dunque sono". Ma non posso dire "tu pensi, quindi sei" perchè tu sei nella mia bolla percettiva.
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.
Possiamo speculare e filosofare a questo proposito, ma non è necessario farlo per i prossimi cento anni. Possiamo porci una domanda molto concreta. "Può il cervello creare una tale percezione?" Ha la capacità di farlo? Ha il materiale per farlo? Ecco quello che vi voglio presentare oggi.
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.
L'universo ha impiegato 11 miliardi di anni per costruire il cervello. Ha dovuto migliorarlo a poco a poco. Ha dovuto aggiungere i lobi frontali, in modo che si possano avere istinti, perchè questi erano necessari per sopravvivere. Ma il progresso più importante è stata la neo-corteccia cerebrale. E' il nuovo cervello che ci serviva. Era necessario ai mammiferi perchè dovevano far fronte all'allevamento della prole, alle interazioni sociali, a funzioni cognitive sofisticate.
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.
Si può pensare che la neo-corteccia sia la soluzione definitiva prodotta dall'universo, per quel che ne sappiamo. E' il pinnacolo, il prodotto finale che l'universo ha prodotto. Ha avuto un tale successo evolutivo che, dal topo fino all'uomo, è cresciuta di un migliaio di volte in termini di numero di neuroni, per arrivare a questo quasi terrificante organo, a questa struttura. E non ha terminato il proprio percorso evolutivo. A tutti gli effetti, la neo-corteccia del cervello umano si sta evolvendo ad un'enorme velocità.
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.
Se fate uno zoom sulla superficie della neo-corteccia scoprirete che è costituita da piccoli moduli processori G5, come in un computer Ma ce ne sono circa un milione Hanno avuto un tale successo nell'evoluzione che quello che abbiamo fatto è stato di moltiplicarli via via, aggiungendone sempre più al cervello fino a non trovare più spazio dentro al cranio Così, il cervello ha cominciato a ripegarsi su se stesso e questa è la ragione per cui la neo-corteccia è così convoluta. Non si sta facendo altro che stipare colonne per poter avere ulteriori colonne neo-corticali per eseguire funzioni sempre più complesse
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.
Dunque potete pensare alla neo-corteccia come ad un enorme pianoforte un pianoforte con un milione di tasti. Ognuna di queste colonne corticali può produrre una nota. La stimolate e produce una sinfonia. Ma non è semplicemente una sinfonia di percezioni. E' una sinfonia del vostro universo, la vostra realtà. Ci vogliono anni per imparare a padroneggiare un pianoforte con un milione di tasti. Ecco perchè bisogna mandare i bambini a buone scuole, sperabilmente fino ad Oxford. Ma non è solo questione di educazione ma anche di genetica. Se siete fortunati, o sapete padroneggiare le vostre colonne corticali potete suonare una sinfonia fantastica.
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.
C'è una nuova teoria sull'autismo chiamata teoria del "modo intenso", che postula che le colonne corticali siano "super colonne" altamente reattive ed super plastiche e così chi è autistico è in grado di creare ed imparare una sinfonia che per noi altri è inpensabile. Ma capirete anche che se c'è qualche disfunzione in una di queste colonne la nota può risultare stonata. La percezione, la sinfonia prodotta, sarà rovinata, e si mostreranno i sintomi della malattia.
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?
Quindi, il Santo Graal per le neuroscienze è capire la struttura delle colonne corticali e non solo nell'interesse delle neuroscienze, ma forse anche per capire la percezione, la realtà, e perfino la realtà del mondo fisico. Quello che abbiamo fatto negli ultimi 15 anni è stato sezionare la neo-corteccia, in modo sistematico. E' un po' come andare a catalogare un pezzo di foresta. Quanti alberi ci sono? Di che forma sono gli alberi? Quanti ce ne sono per ogni tipo? come sono posizionati?
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.
E' qualcosa di più di un catalogare perchè bisogna scoprire e descrivere le regole della comunicazione e le regole della connettività perche ai neuroni non piace connettersi con qualunque altro neurone. Scelgone con attenzione a chi si connettono. Si tratta di qualcosa di più che catalogare anche perchè bisogna costruire dei modelli digitali tridimensionali delle colonne. E noi l'abbiamo fatto per decine di migliaia di neuroni avbbiamo costruito dei modelli digitali di vari tipi dei neuroni che abbiamo trovato. Una volta fatto questo, si può realmente cominciare a costruire la colonna neocorticale.
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.
Ecco, qui stiamo arrotolandone una sull'altra. Ma mentre lo fate, quello che scoprite è che i rami si intersecano in milioni di punti e ad ognuna di queste intersezioni si forma una sinapsi. La sinapsi è il luogo chimico in cui le colonne comunicano tra di loro. E queste sinapsi tutte insieme formano la rete o il circuito del cervello. Il circuito si può considerare come il tessuto del cervello. E quando si pensa al tessuto del cervello, come è fatta la struttura? Qual'è il disegno del tappeto? Potete capire che questo rappresenta una sfida fondamentale per qualsiasi teoria del cervello, ed in particolare per una teoria che dice che c'è una realtà che emerge da questo tappeto, da questo tipo di tappeto con un proprio disegno particolare.
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.
Questo accade perchè il più importante segreto del disegno del cervello è la diversità. Ogni neurone è differente. E' lo stesso in una foresta. Ogni pino è diverso. Ci possono essere molti tipi diversi di alberi ma ogni pino è diverso. E nel cervello è lo stesso. non c'è un neurone nel mio cevello che sia uguale ad un altro, e non c'è un neurone nel mio cevello che sia uguale a uno dei vostri. E i vostri neuroni non saranno posizionati ed orientati esattamente allo stesso modo. Si possono avere più o meno neuroni. Così è molto improbabile che voi abbiate lo stesso tessuto, gli stessi circuiti.
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.
Allora, come è possibile che creiamo una realtà tale che possiamo comprenderci vicendevolmente? Non serve fare speculazioni, Possiamo guardare alle dieci milioni di sinapsi. Possiamo prendere in esame il tessuto e cambiare i neuroni. Possiamo usare neuroni differenti, con differenti variazioni. Possiamo posizionarli in luogi differenti, e orientarli in diversi modi. Possiamo usarne di più o di meno, E quando facciamo tutto ciò scopriamo è che i circuiti in effetti cambiano Ma lo schema di come i circuiti sono disegnati non cambia. Così, il tessuto del cervello, benchè il vostro proprio cervello può essere più piccolo o più grande, può avere svariati tipi di neuroni, svariate morfologie. Abbiamo in comune lo stesso tessuto. Riteniamo che questo fatto sia specifico per ogni specie, il che potrebbe spiegare perchè non possiamo comunicare tra speci diverse.
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.
Allora, facciamolo funzionare. Ma per fare ciò occorre dargli vita. Gli si dà vita con equazioni e formule. Le equazioni che descrivono i neuroni come dei generatori di elettricità furono scoperte da due premi Nobel di Cambridge. Abbiamo le formule che animano i neuroni. Abbiamo anche le formule che descrivono il modo in cui i neuroni raccolgono informazioni, e il modo in cui creano una piccola scarica elettrica per comunicare tra di loro. E quando si arriva alla sinapsi, quello che fanno in realtà, è di causare, letteralmente, uno shock alla sinapsi. E' come uno shock elettrico che libera dei composti chimici.
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.
Abbiamo le equazioni che descrivono anche questo processo. Così possiomo descrivere la comunicazione tra i neuroni. E' solo una manciata di equazioni quella che serve per simulare l'attività della neo-corteccia. Però serve un computer molto potente. In realtà serve un computer portatile per eseguire i calcoli per un solo neurone. Allora servono 10.000 portatili. Bisogna andare all'IBM, e usare un supercomputer, perchè loro sanno come prendere 10.000 laptop e concentrarli nelle dimensioni di un frigorifero. Con questo computer Blue Gene. Possiamo caricare tutti i neuroni, ciascuno sul suo processore, dare l'avvio, e stare a vedere cosa succede. Portare il tappeto magico a fare un giro.
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.
Qui lo attiviamo. E questo ci dà un'idea di ciò che succede nel vostro cervello quando c'é uno stimolo. E' una prima prospettiva. Quando guardate per la prima volta, vi viene da pensare: "Dio mio. Com'è che la realtà viene fuori da lì?" Però in effetti è possibile constuire una realtà particolare anche se non abbiamo istruito questa collona neo-corticale, Ma possiamo chiedere: "dov'è la rosa?" Possiamo chiedere "dove si trova nella corteccia, se la stimoliamo con una foto?" Dove è collocata nella neo-corteccia? Se abbiamo creato questo stimolo, deve trovarsi all'interno.
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.
Possiamo ignorare i neuroni e le sinapsi, e concentrarci solo sull'attività elettrica. Perchè questo è ciò che viene creato. Si generano modelli di attività elettrica. Quando facciamo così per la prima volta vediamo queste strutture fantasmatiche: oggetti fatti di elettricità che compaiono dentro la colonna neo corticale. Sono proprio questi oggetti che contengono tutte le informazioni relative a qualsiasi cosa le abbia stimolate. E quando abbiamo fatto uno zoom su questa realtà, è come un universo vero e proprio.
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)
Il prossimo passo è prendere queste coordiante cerebrali e proiettarle nello spazio percettivo. E facendo ciò si può entrare nella realtà che si è creata da questo pezzo di cervello per mezzo di questa macchina. Quindi, in sintesi, Penso che l'universo possa - possibilmente - aver evoluto un cervello per guardare a se stesso. che può essere un primo passo verso l'auto-coscienza. C'è ancora un sacco di cose da fare per verificare queste teorie, o qualsiasi altra teoria. Ma spero che voi siate almeno parzialmente convinti che non è impossibile costruire un cervello. Possiamo arrivarci in 10 anni, e se ce la facciamo, spediremo a TED, tra 10 anni, un ologramma per tenere la conferenza. Grazie. (Applausi)