I grew up watching Star Trek. I love Star Trek. Star Trek made me want to see alien creatures, creatures from a far-distant world. But basically, I figured out that I could find those alien creatures right on Earth.
Saya tumbuh dewasa menonton Star Trek. Saya suka sekali film Star Trek. Star Trek membuat saya ingin melihat makhluk asing, dari dunia yang jauh. Tapi saya tahu bahwa saya dapat menemukan makhluk asing itu di bumi.
And what I do is I study insects. I'm obsessed with insects, particularly insect flight. I think the evolution of insect flight is perhaps one of the most important events in the history of life. Without insects, there'd be no flowering plants. Without flowering plants, there would be no clever, fruit-eating primates giving TED Talks.
Untuk itu saya mempelajari serangga. Saya terobsesi dengan serangga, terutama bagaimana serangga bisa terbang. Saya kira peristiwa evolusi terbangnya serangga mungkin adalah salah satu peristiwa yang paling penting dalam sejarah kehidupan. Tanpa serangga, tidak ada tumbuhan berbunga. Tanpa tumbuhan berbunga, tidak akan ada primata cerdik pemakan buah, yang berbicara di TED
(Laughter)
(Tawa)
Now, David and Hidehiko and Ketaki gave a very compelling story about the similarities between fruit flies and humans, and there are many similarities, and so you might think that if humans are similar to fruit flies, the favorite behavior of a fruit fly might be this, for example -- (Laughter) but in my talk, I don't want to emphasize on the similarities between humans and fruit flies, but rather the differences, and focus on the behaviors that I think fruit flies excel at doing.
Sekarang, David, Hidehiko, dan Ketaki memberikan cerita menarik tentang kesamaan antara lalat buah dengan manusia, ada banyak kesamaan, sehingga Anda akan berpikir bahwa manusia mirip dengan lalat buah, sebagai contoh mungkin inilah perilaku favorit lalat buah (Tawa) dalam uraian ini, saya tidak ingin terfokus pada kesamaan antara manusia dan lalat buah, namun lebih pada perbedaannya, terutama pada perilaku yang menurut saya merupakan keahlian lalat buah.
And so I want to show you a high-speed video sequence of a fly shot at 7,000 frames per second in infrared lighting, and to the right, off-screen, is an electronic looming predator that is going to go at the fly. The fly is going to sense this predator. It is going to extend its legs out. It's going to sashay away to live to fly another day. Now I have carefully cropped this sequence to be exactly the duration of a human eye blink, so in the time that it would take you to blink your eye, the fly has seen this looming predator, estimated its position, initiated a motor pattern to fly it away, beating its wings at 220 times a second as it does so. I think this is a fascinating behavior that shows how fast the fly's brain can process information.
Saya ingin memperlihatkan sebuah rangkaian video berkecepatan tinggi tentang lalat buah yang direkam dengan 7000 frame per detik menggunakan pencahayaan infra merah, di sebelah kanan, di luar layar, ada pemangsa elektronik menakutkan yang akan menuju ke arah lalat. Si lalat akan merasakan kehadiran pemangsa. Dia akan menjulurkan kakinya keluar. Dia akan menjauh untuk bertahan hidup. Saya sudah memotong sekuen ini dengan hati-hati sehingga persis sama dengan durasi kedipan mata manusia, jadi waktu yang dibutuhkan untuk mengedipkan mata Anda, sama dengan waktu si lalat melihat pemangsa menakutkan ini, memperkirakan posisinya, memulai pola gerakan terbang menjauh, lalu mengepakkan sayapnya 220 kali per detik. Saya kira ini adalah perilaku yang mengagumkan yang memperlihatkan seberapa cepat otak lalat mengolah informasi.
Now, flight -- what does it take to fly? Well, in order to fly, just as in a human aircraft, you need wings that can generate sufficient aerodynamic forces, you need an engine sufficient to generate the power required for flight, and you need a controller, and in the first human aircraft, the controller was basically the brain of Orville and Wilbur sitting in the cockpit.
Soal terbang -- apa yang dibutuhkan untuk terbang? Untuk bisa terbang, sebagaimana pada pesawat udara buatan manusia, dibutuhkan sayap yang dapat menghasilkan daya aerodinamik, diperlukan juga sebuah mesin yang dapat menghasilkan tenaga untuk terbang, dan sebuah pengontrol, pada pesawat pertama ciptaan manusia, pengontrolnya adalah otak Orville dan Wilbur yang duduk di kokpit.
Now, how does this compare to a fly? Well, I spent a lot of my early career trying to figure out how insect wings generate enough force to keep the flies in the air. And you might have heard how engineers proved that bumblebees couldn't fly. Well, the problem was in thinking that the insect wings function in the way that aircraft wings work. But they don't. And we tackle this problem by building giant, dynamically scaled model robot insects that would flap in giant pools of mineral oil where we could study the aerodynamic forces. And it turns out that the insects flap their wings in a very clever way, at a very high angle of attack that creates a structure at the leading edge of the wing, a little tornado-like structure called a leading edge vortex, and it's that vortex that actually enables the wings to make enough force for the animal to stay in the air. But the thing that's actually most -- so, what's fascinating is not so much that the wing has some interesting morphology. What's clever is the way the fly flaps it, which of course ultimately is controlled by the nervous system, and this is what enables flies to perform these remarkable aerial maneuvers.
Sekarang bagaimana jika dibandkingkan dengan lalat? Saya menghabiskan sebagian besar waktu di awal karir saya untuk menemukan bagaimana sayap lalat menghasilkan daya yang cukup untuk terbang di udara. Anda mungkin sudah mendengar bagaimana para insinyur membuktikan bahwa lebah (bumblebee) tidak dapat terbang. Masalahnya, awalnya sayap serangga diperkirakan berfungsi sama seperti sayap pesawat udara. Ternyata tidak. Untuk mengatasi masalah ini, kami membuat model robot serangga raksasa dinamik yang akan mengepakkan sayapnya dalam kolam minyak mineral raksasa sehingga kita dapat mempelajari daya aerodinamiknya. Dan ternyata serangga mengepakkan sayapnya dengan cara yang sangat cerdik, pada sudut yang sangat tinggi dan menciptakan struktur pada bagian ujung sayap, struktur kecil seperti tornado yang disebut vorteks tepi, dan vorteks inilah yang memungkinkan sayap untuk menghasilkan daya yang cukup untuk tetap berada di udara. Tapi hal yang paling menarik adalah bahwa sayap ini memiliki bentuk yang unik Hal yang paling cerdik adalah cara lalat mengepakkannya, yang tentunya dikontrol oleh sistem saraf, yang memungkinkan lalat untuk melakukan manuver udara yang luar biasa.
Now, what about the engine? The engine of the fly is absolutely fascinating. They have two types of flight muscle: so-called power muscle, which is stretch-activated, which means that it activates itself and does not need to be controlled on a contraction-by-contraction basis by the nervous system. It's specialized to generate the enormous power required for flight, and it fills the middle portion of the fly, so when a fly hits your windshield, it's basically the power muscle that you're looking at. But attached to the base of the wing is a set of little, tiny control muscles that are not very powerful at all, but they're very fast, and they're able to reconfigure the hinge of the wing on a stroke-by-stroke basis, and this is what enables the fly to change its wing and generate the changes in aerodynamic forces which change its flight trajectory. And of course, the role of the nervous system is to control all this.
Sekarang, bagaimana dengan mesinnya? Mesin lalat sangat mengagumkan. Lalat memiliki dua jenis otot terbang: yang disebut otot tenaga, yang diaktifkan dengan peregangan, yang berarti bahwa otot itu mengaktifkan dirinya sendiri dan tidak perlu dikontrol dengan prinsip kerja kontraksi oleh kontraksi pada sistem saraf. Otot ini dikhususkan untuk menghasilkan tenaga yang besar yang dibutuhkan untuk terbang, dan otot inimengisi bagian tengah tubuh lalat, jadi saat seekor lalat menghantam kaca mobil Anda, Anda sebenarnya melihat otot tenaga lalat. Dan yang menempel pada bagian dasar sayap adalah sekumpulan otot mini yang teratur yang sama sekali tidak kuat, tetapi sangat cepat dan dapat mengkonfigurasi ulang engsel sayap berdasarkan kepakan demi kepakan, dan memungkinkan lalat untuk mengubah sayapnya dan menghasilkan perubahan tenaga aerodinamik untuk mengubah lintasan terbangnya. Dan tentunya, ada sistem saraf yang berfungsi mengontrol semua ini.
So let's look at the controller. Now flies excel in the sorts of sensors that they carry to this problem. They have antennae that sense odors and detect wind detection. They have a sophisticated eye which is the fastest visual system on the planet. They have another set of eyes on the top of their head. We have no idea what they do. They have sensors on their wing. Their wing is covered with sensors, including sensors that sense deformation of the wing. They can even taste with their wings. One of the most sophisticated sensors a fly has is a structure called the halteres. The halteres are actually gyroscopes. These devices beat back and forth about 200 hertz during flight, and the animal can use them to sense its body rotation and initiate very, very fast corrective maneuvers. But all of this sensory information has to be processed by a brain, and yes, indeed, flies have a brain, a brain of about 100,000 neurons.
Jadi mari kita lihat pengontrolnya. Sekarang si lalat unggul dalam hal sensor yang digunakan untuk mengatasi masalah ini. Lalat memiliki antena yang merasakan bau dan mendeteksi angin, memiliki mata yang canggih yang merupakan sistem visual yang paling cepat di bumi. Lalat memiliki sekumpulan mata pada bagian atas kepalanya. Kami belum mengetahui apa fungsinya. Lalat memiliki sensor pada sayapnya. Sayapnya dipenuhi sensor, termasuk sensor yang dapat merasakan perubahan bentuk sayap. Mereka bahkan dapat merasakan dengan sayapnya. Salah satu sensor tercanggih yag dimiliki lalat adalah sebuah struktur yang disebut halter. Halter ini sebenarnya adalah giroskop (alat penentu orientasi) Alat ini bergetar bolak balik pada frekuensi 200 hertz selama terbang, dan hewan ini dapat menggunakannya untuk merasakan putaran tubuhnya dan memulai manuver perbaikan yang sangat cepat. Namun semua informasi sensori ini harus diproses oleh otak, dan lalat memang memiliki otak, otak dengan 100.000 neuron
Now several people at this conference have already suggested that fruit flies could serve neuroscience because they're a simple model of brain function. And the basic punchline of my talk is, I'd like to turn that over on its head. I don't think they're a simple model of anything. And I think that flies are a great model. They're a great model for flies. (Laughter)
Beberapa orang dalam konferensi ini sudah mengungkapkan bahwa lalat buah dapat menjadi alat untuk mempelajari saraf karena lalat adalah model sederhana dari fungsi otak. Dan penekanan dari pembicaraan saya adalah, saya ingin mengarahkannya pada kepala si lalat. Menurut saya ini bukan hanya model sederhana. Saya kira lalat adalah model yang hebat. Model yang hebat untuk terbang. (Tawa)
And let's explore this notion of simplicity. So I think, unfortunately, a lot of neuroscientists, we're all somewhat narcissistic. When we think of brain, we of course imagine our own brain. But remember that this kind of brain, which is much, much smaller — instead of 100 billion neurons, it has 100,000 neurons — but this is the most common form of brain on the planet and has been for 400 million years. And is it fair to say that it's simple? Well, it's simple in the sense that it has fewer neurons, but is that a fair metric? And I would propose it's not a fair metric. So let's sort of think about this. I think we have to compare -- (Laughter) — we have to compare the size of the brain with what the brain can do. So I propose we have a Trump number, and the Trump number is the ratio of this man's behavioral repertoire to the number of neurons in his brain. We'll calculate the Trump number for the fruit fly. Now, how many people here think the Trump number is higher for the fruit fly?
Mari kita jelajahi pendapat tentang kesederhanaan ini. Sayangnya, saya kira banyak ahli saraf dan kita semua agak narsis. Saat kita berpikir tentang otak, tentunya kita akan membayangkan otak kita sendiri. Tapi ingatlah, otak jenis ini, yang jauh lebih kecil -- yang hanya memiliki 100.000 neuron, bukan 100 juta neuron -- adalah jenis otak paling banyak ditemukan di bumi selama 400 juta tahun. Jadi apakah adil untuk menyebutnya sederhana? Mungkin sederhana dari segi memiliki lebih sedikit neuron, namun apakah ini juga adil? Saya menyatakan bahwa ini bukan ukuran yang adil. Mari kita pilah-pilah. Saya kira kita harus membandingkan -- (Tawa) kita harus membandingkan antara ukuran otak dengan apa yang bisa dilakukan otak. Jadi saya usulkan kita memiliki angka Trump, angka Trump itu adalah perbandingan antara perilaku manusia dengan jumlah neuron di otaknya. Kita hitung angka Trump untuk lalat buah. Sekarang, barapa banyak hadirin yang setuju bahwa angka Trump lalat buah lebih tinggi?
(Applause)
(Tepuk tangan)
It's a very smart, smart audience. Yes, the inequality goes in this direction, or I would posit it.
Hadirin yang ada di sini sangat cerdas. Ya, ketidakadilan menuju kearah ini, dan saya ingin mengungkapkannya.
Now I realize that it is a little bit absurd to compare the behavioral repertoire of a human to a fly. But let's take another animal just as an example. Here's a mouse. A mouse has about 1,000 times as many neurons as a fly. I used to study mice. When I studied mice, I used to talk really slowly. And then something happened when I started to work on flies. (Laughter) And I think if you compare the natural history of flies and mice, it's really comparable. They have to forage for food. They have to engage in courtship. They have sex. They hide from predators. They do a lot of the similar things. But I would argue that flies do more. So for example, I'm going to show you a sequence, and I have to say, some of my funding comes from the military, so I'm showing this classified sequence and you cannot discuss it outside of this room. Okay? So I want you to look at the payload at the tail of the fruit fly. Watch it very closely, and you'll see why my six-year-old son now wants to be a neuroscientist. Wait for it. Pshhew. So at least you'll admit that if fruit flies are not as clever as mice, they're at least as clever as pigeons. (Laughter)
Saya tahu ini kurang masuk akal untuk membandingkan kebiasaan manusia dengan lalat. Mari kita ambil contoh hewan lain saja. Seekor tikus Seekor tikus memiliki neuron 1.000 kali lebih banyak daripada seekor lalat. Saya biasa mempelajari tikus. Pada saat mengamati tikus Saya biasanya berbicara sangat pelan. Lalu sesuatu terjadi saat saya mulai mengamati lalat. (Tawa) Jika Anda membandingkan penelitian tentang lalat dan tikus, ini sangat bisa dibandingkan. Mereka sama-sama harus mencari makan. Sama-sama harus bercumbu, melakukan hubungan seks, bersembunyi dari pemangsa. Mereka melakukan banyak hal yang sama. Tapi menurut saya lalat melakukan lebih banyak hal. Sebagai contoh, saya akan memperlihatkan sebuah rangkaian video, sebagai selingan, beberapa bagian riset saya dibiayai oleh militer, jadi harap jangan bocorkan rangkaian rahasia yang saya perlihatkan pada Anda, ya? Jadi silahkan lihat ke muatan di bagian ekor lalat buah. Amati dengan baik, dan Anda akan faham mengapa anak saya yang berusia enam tahun sekarang bercita-cita menjadi ahli saraf. Tunggu sebentar. Pshhew. Anda harus mengakui bahwa meski lalat buah tidak sepintar tikus, setidaknya mereka sepintar burung dara. (Tawa)
Now, I want to get across that it's not just a matter of numbers but also the challenge for a fly to compute everything its brain has to compute with such tiny neurons. So this is a beautiful image of a visual interneuron from a mouse that came from Jeff Lichtman's lab, and you can see the wonderful images of brains that he showed in his talk. But up in the corner, in the right corner, you'll see, at the same scale, a visual interneuron from a fly. And I'll expand this up. And it's a beautifully complex neuron. It's just very, very tiny, and there's lots of biophysical challenges with trying to compute information with tiny, tiny neurons.
Sekarang saya ingin menerangkan bahwa ini tidak hanya sekedar angka tapi juga tantangan bagi seekor lalat untuk menghitung apa saja yang harus diperkirakan oleh neuron sekecil itu. Ini adalah gambar visual interneuron dari seekor tikus dari lab milik Jeff Lichtman, Anda bisa melihat gambar otak yang indah yang diperlihatkannya dalam uraiannya. Di pojok kanan atas, Anda dapat melihat, visualisasi interneuron seekor lalat pada skala yang sama, Saya akan memperbesarnya. Ini adalah neuron kompleks yang cantik. Sangat kecil, sehingga tantangan biofisikanya sangat besar untuk bisa menghitung informasi dari neuron super kecil ini.
How small can neurons get? Well, look at this interesting insect. It looks sort of like a fly. It has wings, it has eyes, it has antennae, its legs, complicated life history, it's a parasite, it has to fly around and find caterpillars to parasatize, but not only is its brain the size of a salt grain, which is comparable for a fruit fly, it is the size of a salt grain. So here's some other organisms at the similar scale. This animal is the size of a paramecium and an amoeba, and it has a brain of 7,000 neurons that's so small -- you know these things called cell bodies you've been hearing about, where the nucleus of the neuron is? This animal gets rid of them because they take up too much space. So this is a session on frontiers in neuroscience. I would posit that one frontier in neuroscience is to figure out how the brain of that thing works.
Seberapa kecil sebuah neuron itu? Mari kita lihat serangga yang menarik ini. Mirip dengan seekor lalat. Dia memiliki sayap dan mata, Dia juga memiliki antena, kaki, dan siklus hidup yang kompleks, dia adalah seekor parasit, yang harus terbang kemana-mana untuk menemukan ulat untuk menumpang, tapi bukan hanya otaknya yang seukuran butiran garam itu yang bisa dibandingkan dengan otak lalat buah, ya, ukurannya sama dengan sebutir garam. Jadi disini ada beberapa organisme yang memiliki ukuran yang sama. Hewan ini sebesar paramesium dan amuba, dan memiliki otak sangat kecil dengan 7.000 neuron -- benda-benda ini disebut dengan badan sel seperti yang sudah sering Anda dengar, di mana inti sel neuron berada? Hewan ini tidak memilikinya karena terlalu banyak memakan tempat.. Ini adalah sesi tentang ilmu saraf tepi. Saya akan menempatkan saraf tepi ini dalam ilmu saraf untuk menemukan bagaimana otaknya bekerja.
But let's think about this. How can you make a small number of neurons do a lot? And I think, from an engineering perspective, you think of multiplexing. You can take a hardware and have that hardware do different things at different times, or have different parts of the hardware doing different things. And these are the two concepts I'd like to explore. And they're not concepts that I've come up with, but concepts that have been proposed by others in the past.
Mari kita berpikir bagaimanasejumlah kecil saraf dapat melakukan banyak pekerjaan? Dari sudut pandang insinyur, ini dapat disebut multiplexing. Anda memiliki sebuah perangkat keras dan perangkat tersebut melakukan hal-hal yang berbeda pada saat yang berbeda, atau bagian yang berbeda dari perangkat keras itu melakukan hal yang berbeda. Dua konsep ini yang ingin saya pelajari. Ini bukan konsep saya, tapi konsep yang dulu telah diajukan oleh orang lain
And one idea comes from lessons from chewing crabs. And I don't mean chewing the crabs. I grew up in Baltimore, and I chew crabs very, very well. But I'm talking about the crabs actually doing the chewing. Crab chewing is actually really fascinating. Crabs have this complicated structure under their carapace called the gastric mill that grinds their food in a variety of different ways. And here's an endoscopic movie of this structure. The amazing thing about this is that it's controlled by a really tiny set of neurons, about two dozen neurons that can produce a vast variety of different motor patterns, and the reason it can do this is that this little tiny ganglion in the crab is actually inundated by many, many neuromodulators. You heard about neuromodulators earlier. There are more neuromodulators that alter, that innervate this structure than actually neurons in the structure, and they're able to generate a complicated set of patterns. And this is the work by Eve Marder and her many colleagues who've been studying this fascinating system that show how a smaller cluster of neurons can do many, many, many things because of neuromodulation that can take place on a moment-by-moment basis. So this is basically multiplexing in time. Imagine a network of neurons with one neuromodulator. You select one set of cells to perform one sort of behavior, another neuromodulator, another set of cells, a different pattern, and you can imagine you could extrapolate to a very, very complicated system.
Salah satu konsep itu berasal dari kepiting pengunyah. Maksud saya bukan mengunyah kepiting. Saya besar di Baltimore, dan saya sangat ahli dalam mengunyah kepiting. Tapi yang saya bicarakan adalah kepiting yang benar-benar mengunyah. Bagaimana kepiting mengunyah sebenarnya sangat menarik. Kepiting memiliki struktur yang kompleks di bawah cangkangnya yang disebut lambung penggiling yang menggiling makanannya dengan berbagai cara berbeda. Ini adalah film endoskopik mengenai struktur ini. Yang mengagumkan adalah benda ini dikendalikan oleh satu set neuron yang sangat kecil, sekitar dua lusin neuron yang dapat menghasilkan beragam pola motor berbeda, dan alasan mengapa neuron ini dapat melakukannya adalah karena ganglion kecil yang berada di dalam tubuh kepiting ini sebenarnya dipenuhi oleh banyak sekali neuromodulator. Anda sudah mendengar tentang neuromodulator sebelumnya. Ada banyak neuromodulator yang mempengaruhi, dan memasoki neuron ke struktur ini, bukan hanya sekedar neuron karena sanggup menghasilkan sejumlah pola kompleks. Ini adalah hasil karya Eve Marder dan kolega-koleganya yang telah mempelajari sistem yang mengagumkan ini, yang memperlihatkan sekumpulan kecil neuron dapat melakukan banyak hal karena neuromodulasi yang dapat terjadi pada saat-saat tertentu. Jadi pada dasarnya sistem ini adalah multiplexing dalam hal waktu. Bayangkan sebuah jaringan neuron dengan satu neuromodulator. Lalu kita pilih satu set sel untuk melakukan hal tertentu, neuromodulator lain dan satu set sel lainnya, dengan pola yang berbeda, dan Anda bisa bayangkan bahwa Anda dapat mengembangkannya pada sistem yang sangat-sangat kompleks.
Is there any evidence that flies do this? Well, for many years in my laboratory and other laboratories around the world, we've been studying fly behaviors in little flight simulators. You can tether a fly to a little stick. You can measure the aerodynamic forces it's creating. You can let the fly play a little video game by letting it fly around in a visual display. So let me show you a little tiny sequence of this. Here's a fly and a large infrared view of the fly in the flight simulator, and this is a game the flies love to play. You allow them to steer towards the little stripe, and they'll just steer towards that stripe forever. It's part of their visual guidance system. But very, very recently, it's been possible to modify these sorts of behavioral arenas for physiologies. So this is the preparation that one of my former post-docs, Gaby Maimon, who's now at Rockefeller, developed, and it's basically a flight simulator but under conditions where you actually can stick an electrode in the brain of the fly and record from a genetically identified neuron in the fly's brain. And this is what one of these experiments looks like. It was a sequence taken from another post-doc in the lab, Bettina Schnell. The green trace at the bottom is the membrane potential of a neuron in the fly's brain, and you'll see the fly start to fly, and the fly is actually controlling the rotation of that visual pattern itself by its own wing motion, and you can see this visual interneuron respond to the pattern of wing motion as the fly flies. So for the first time we've actually been able to record from neurons in the fly's brain while the fly is performing sophisticated behaviors such as flight. And one of the lessons we've been learning is that the physiology of cells that we've been studying for many years in quiescent flies is not the same as the physiology of those cells when the flies actually engage in active behaviors like flying and walking and so forth. And why is the physiology different? Well it turns out it's these neuromodulators, just like the neuromodulators in that little tiny ganglion in the crabs. So here's a picture of the octopamine system. Octopamine is a neuromodulator that seems to play an important role in flight and other behaviors. But this is just one of many neuromodulators that's in the fly's brain. So I really think that, as we learn more, it's going to turn out that the whole fly brain is just like a large version of this stomatogastric ganglion, and that's one of the reasons why it can do so much with so few neurons.
Apakah ada bukti bahwa lalat dapat melakukan hal ini? Bertahun-tahun saya dan para ahli lainnya bekerja di laboratorium di seluruh dunia, kami mempelajari perilaku terbang lalat dalam simulator terbang kecil. Lalat dapat ditambatkan pada sepotong kayu. Kemudian Anda dapat mengukur daya aerodinamis yang dihasilkannya. Anda juga dapat memanipulasi lalat untuk memainkan game video sederhana dengan cara membiarkannya terbang pada pertunjukkan visual. Mari saya perlihatkan sebuah rangkaian video singkat ini. Ini adalah seekor lalat dan sebuah pemindai lalat berinfra merah dalam simulator terbang, dan si lalat menyukai permainan ini. Kita membiarkan mereka terbang melewati garis ini, maka mereka akan selalu terbang menuju garis ini. Karena ini adalah bagian dari sistem pemandu visual mereka. Baru-baru ini, kami dapat memodifikasi arena perilaku ini untuk penelitian fisiologi. Jadi alat ini disiapkan oleh salah satu post doktoral saya bernama Gaby Maimon, yang sekarang bekerja di Rockefeller, yang mengembangkan, simulator terbang ini sehingga Anda dapat menancapkan sebuah elektroda ke otak lalat dan merekamnya dari sebuah neuron di dalam otak lalat yang sudah diidentifikasi secara genetik Inilah salah satu bentuk percobaan yang kami lakukan. Sebuah rangkaian video dari post doktoral yang lain di laboratorium, Bettina Schnell. Jejak hijau dibagian bawah adalah potensial membran dari sebuah neuron di otak lalat, Anda akan lihat si lalat mulai terbang, dan dia benar-benar mengontrol perputaran pola visualnya sendiri melalui gerakan sayapnya, Anda bisa melihat interneuron visual ini bereaksi terhadap pola gerakan sayap saat lalat terbang. Jadi untuk pertama kami mampu merekam dari neuron di dalam otak lalat saat melakukan perilaku rumit seperti terbang. Salah satu pelajaran yang kami peroleh adalah fisiologi sel yang sedang kami pelajari bertahun-tahun pada lalat yang tidak aktif tidaklah sama dengan fisiologi sel tersebut saat si lalat benar-benar dalam perilaku aktif seperti terbang, berjalan, dan sebagainya. Mengapa berbeda secara fisiologi? Ternyata neuromodulator ini, sama seperti neuromodulator mini dalam ganglion kepiting. Ini adalah gambar sistem oktopamin. Oktopamin adalah sebuah neuromodulator yang tampak memiliki peran penting saat terbang atau pada aktifitas lainnya Tapi ini hanya salah satu dari banyak neuromodulator di dalam otak lalat. Saya rasa semakin kita mempelajarinya, ternyata seluruh otak lalat hanyalah sebuah bentuk besar dari ganglion stomogastrik, karena itulah otak lalat dapat melakukan begitu banyak hal hanya dengan sedikit ganglion.
Now, another idea, another way of multiplexing is multiplexing in space, having different parts of a neuron do different things at the same time. So here's two sort of canonical neurons from a vertebrate and an invertebrate, a human pyramidal neuron from Ramon y Cajal, and another cell to the right, a non-spiking interneuron, and this is the work of Alan Watson and Malcolm Burrows many years ago, and Malcolm Burrows came up with a pretty interesting idea based on the fact that this neuron from a locust does not fire action potentials. It's a non-spiking cell. So a typical cell, like the neurons in our brain, has a region called the dendrites that receives input, and that input sums together and will produce action potentials that run down the axon and then activate all the output regions of the neuron. But non-spiking neurons are actually quite complicated because they can have input synapses and output synapses all interdigitated, and there's no single action potential that drives all the outputs at the same time. So there's a possibility that you have computational compartments that allow the different parts of the neuron to do different things at the same time.
Ide lain dari multiplexing adalah multiplexing dalam ruang, yakni memiliki bagian neuron yang melakukan hal berbeda di saat yang sama. Disini ada dua set neuron kanonikal dari hewan bertulang belakang dan tidak bertulang belakang, sebuah neuron piramid manusia dari Raimon y Cajal, dan sebuah sel lagi yang di sebelah kanan, interneuron non-spiking ini adalah hasil penelitian Alan Watson dan Malcolm Burrows beberapa tahun yang lalu, Malcolm Burrows memiliki ide menarik berdasarkan fakta bahwa neuron dari belalang ini tidak menghasilkan potensial aksi. Jadi ini merupakan sel non-spiking. Selnya khas seperti neuron di otak kita, memiliki bagian yang disebut dendrit yang menerima rangsang, dan mengumpulkannya serta menghasilkan potensial aksi yang menuju ke arah akson dan mengaktifkan semua daerah penghasil reaksi di neuron. Tapi sebenarnya neuron non-spiking agak sedikit kompleks karena memperoleh masukan dan keluaran sinaps saling tumpang tindih, tanpa adanya sebuah potensial aksi yang akan menghasilkan reaksi pada saat yang sama. Jadi kemungkinan ada pemisahan penghitungan yang memungkinkan bagian neuron yang berbeda melakukan hal yang sama pada saat yang sama.
So these basic concepts of multitasking in time and multitasking in space, I think these are things that are true in our brains as well, but I think the insects are the true masters of this. So I hope you think of insects a little bit differently next time, and as I say up here, please think before you swat.
Jadi konsep dasarnya adalah multitasking dalam satu waktu dan multitasking dalam ruang, Sama halnya dengan otak kita, tapi saya kira serangga adalah ahli yang sebenarnya. Jadi saya berharap Anda akan mengubah cara pandang Anda tentang serangga nantinya, jadi berpikirlah dulu sebelum Anda memukul serangga.
(Applause)
(Tepuk tangan)