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.
Dorastałem, oglądając Star Treka. Uwielbiam go. Przez Star Treka chciałem spotkać kosmitów, istoty z odległych światów. Zdałem sobie sprawę, że mogę ich znaleźć również na Ziemi.
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.
Zajmuję się badaniem owadów. Mam obsesję na punkcie owadów i ich techniki latania. Myślę, że ewolucja lotu owadów to jedno z najważniejszych wydarzeń w historii życia. Bez owadów nie byłoby zapylania kwiatów. Bez zapylania kwiatów nie byłoby inteligentnych, owocożernych naczelnych występujących na TED.
(Laughter)
(Śmiech)
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.
Do rzeczy. David, Hidehiko oraz Ketaki pokazali fascynujące podobieństwa łączące muszkę owocówkę i człowieka, a jest ich wiele. Skoro ludzie są podobni do muszek, to ulubionym zajęciem muszek może być to... (Śmiech) Nie chciałbym podkreślać podobieństw łączących ludzi i muszki owocowe. Chciałbym pokazać różnice i skupić się na zachowaniach, w których muszki się wyspecjalizowały.
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.
Pokażę sekwencję wideo w przyspieszonym tempie 7 tys. klatek na sekundę: muszka w podczerwieni. Z prawej, niewidoczny, znajduje się elektroniczny drapieżca, który zbliża się do muchy. Mucha wyczuwa drapieżcę. Wyciąga odnóża. Następnie odlatuje i przeżywa kolejny dzień. Sekwencję przyciąłem tak, by trwała dokładnie tyle, ile mgnienie oka. Czas potrzebny nam na mrugnięcie pozwala muszce zobaczyć zbliżającego się drapieżcę, ustalić jego pozycję, zainicjować sekwencję ruchów i odlecieć, machając skrzydłami 220 razy na sekundę. To fascynujące zachowanie ukazuje szybkość przetwarzania informacji przez mózg muszki.
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.
Lot - co jest do niego potrzebne? Podobnie jak w przypadku ludzkich maszyn, lot wymaga skrzydeł generujących potrzebną siłę aerodynamiczną. Potrzebujemy silnika, by uzyskać moc potrzebną do lotu, oraz kontrolera, którym na początku lotnictwa były umysły Orville'a i Wilbura siedzących w kokpicie.
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.
A jak to wygląda u muchy? Poświęciłem większość wczesnej kariery próbom zrozumienia, jak skrzydła owada generują wystarczającą siłę, aby utrzymać go w powietrzu. Być może słyszeliście, jak inżynierowie dowiedli, że trzmiele nie powinny w ogóle latać. Problemem jest myślenie, że owadzie skrzydła funkcjonują jak skrzydła samolotu. Tak nie jest. Rozwiązaliśmy to, budując gigantycznego robota odwzorowującego dynamikę owada, który trzepotał skrzydłami w wielkim basenie pełnym oleju. Tak mogliśmy zbadać siły aerodynamiczne. Okazało się, że owady machają skrzydłami w bardzo pomysłowy sposób, pod wysokim kątem natarcia, który na krawędziach wodzących skrzydła tworzy strukturę podobną do tornada, zwaną wodzącym wirem powietrza. To właśnie dzięki niemu skrzydła wytwarzają wystarczającą siłę, by owad utrzymał się w powietrzu. Ale co jest najciekawsze, to nie interesująca morfologia skrzydła, ale sposób, w jaki mucha macha skrzydłami, w całości kontrolowany przez układ nerwowy, co pozwala muszce dokonywać takich powietrznych manewrów.
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.
A co z silnikiem? Silnik muchy jest fascynujący. Muchy mają dwa typy mięśni odpowiedzialnych za lot. Mięśnie napędowe, aktywowane naprężeniem mechanicznym, co oznacza, że aktywują się samodzielnie i nie muszą być kontrolowane przy każdym skurczu przez układ nerwowy. Są wyspecjalizowane w wytwarzaniu potężnej siły potrzebnej do lotu i zajmują środkową część ciała muchy. Dlatego kiedy uderza w szybę, patrzymy głównie na mięśnie napędowe. Do podstawy skrzydła doczepiona jest grupa niewielkich mięśni sterujących, które nie zapewniają siły, ale poruszają się bardzo szybko i potrafią zmienić ustawienie skrzydła przy każdym ruchu. Mucha może zmieniać ustawienie skrzydeł i wpływać na zmianę sił aerodynamicznych, dzięki czemu zmienia trajektorię lotu. Układ nerwowy kontroluje ten proces.
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.
Przyjrzyjmy się więc kontrolerowi. Muchy posiadają wysoko rozwinięte narządy zmysłów, które biorą udział w tym procesie. Posiadają czułki, które wyczuwają zapachy i wykrywają wiatr. Ich skomplikowane oczy to najszybszy system wizualny na Ziemi. Muchy mają dodatkowe oczy na czubku głowy, ale nie mamy pojęcia, do czego służą. Ich skrzydła pokryte są sensorami. Te sensory rejestrują odkształcenia skrzydeł. Muchy skrzydłami mogą również wyczuwać smak. Jednym z najbardziej zaawansowanych sensorów, jaki posiada mucha, są przezmianki, które działają jak żyroskopy. Urządzenia te podczas lotu uderzają z częstotliwością 200 herców i dzięki nim owad może wyczuć obrót swojego ciała oraz zainicjować bardzo szybkie manewry korekcyjne. Wszystkie informacje pochodzące od sensorów muszą być przetworzone przez mózg. Tak, muchy mają mózg. Ma on około 100 tys. neuronów.
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)
Kilka osób na tej konferencji już wcześniej zasugerowało, że muszki mogą służyć neurobiologii, bo są prostym modelem przedstawiającym funkcjonowanie mózgu. Jednak ja w swoim wystąpieniu chciałbym postawić to twierdzenie na głowie. Uważam, że muszki w żadnym razie nie są prostym modelem. Są natomiast doskonałym modelem... dla muszek. (Śmiech)
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?
Przyjrzyjmy się temu wrażeniu prostoty. Niestety wielu neurobiologów zachowuje się narcystycznie. Kiedy myślimy o mózgu, wyobrażamy sobie nasz mózg. Należy jednak pamiętać, że mózg muchy jest znacznie mniejszy. Zamiast 100 mld neuronów ma 100 tys. neuronów, ale to właśnie ten typ mózgu jest najbardziej powszechny na Ziemi i to od 400 mln lat. Więc czy to sprawiedliwe mówić, że jest prosty? Oczywiście posiada mniej neuronów, więc w tym sensie jest prostszy. Ale czy ilość neuronów to dobra miara? Uważam, że nie. Zastanówmy się nad tym. Powinniśmy porównać... (Śmiech) ...musimy porównać rozmiar mózgu z jego możliwościami. Proponuję liczbę Trumpa, która będzie stosunkiem określającym zakres zachowań tego człowieka do liczby neuronów w jego mózgu. Obliczmy liczbę Trumpa dla muszki. Ile z was myśli, że liczba Trumpa jest wyższa dla muszki?
(Applause)
(Brawa)
It's a very smart, smart audience. Yes, the inequality goes in this direction, or I would posit it.
Bardzo bystra widownia. Nierówność skierowana jest w tę stronę.
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)
Oczywiście zdaję sobie sprawę, że to nieco absurdalne, porównywać zakres zachowań człowieka z zachowaniami muchy. W takim razie weźmy jako przykład inne zwierzę. Oto mysz. Mysz ma mniej więcej tysiąc razy więcej neuronów niż mucha. Kiedyś zajmowałem się badaniem myszy. Mówiłem wtedy bardzo wolno. Później coś się stało, kiedy zacząłem badać muchy. (Śmiech) Uważam, że historie naturalne much i myszy są porównywalne. Oba gatunki muszą szukać jedzenia. Muszą angażować się w gody, kopulować i ukrywać się przed drapieżnikami. Robią wiele podobnych rzeczy. Twierdzę jednak, że muchy robią więcej. Dla przykładu pokażę sekwencję wideo i muszę powiedzieć, że po części finansuje mnie wojsko, dlatego o tej poufnej sekwencji wideo nie wolno rozmawiać poza tą salą. W porządku? Zwróćcie uwagę na ładunek, znajdujący się przy ogonie muchy. Patrzcie uważnie, a zobaczycie, dlaczego mój sześcioletni syn chce zostać neurobiologiem. Czekajcie. Pshhew. Może muchy nie są tak sprytne jak myszy, ale dorównują gołębiom. (Śmiech)
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.
W każdym razie chciałbym zaznaczyć, że to nie tylko kwestia liczb, ale również wyzwanie dla muchy, której mózg musi wyliczyć wszystko przy tak niewielkich neuronach. Ten obrazek przedstawia interneuron kory wzrokowej myszy, która pochodziła z laboratorium Jeffa Lichtmana. Możecie zobaczyć wspaniałe obrazy mózgów, które pokazywał w swoim wystąpieniu. W prawym górnym rogu, w tej samej skali, znajduje się interneuron kory wzrokowej muchy. Powiększę go. To przepiękny, skomplikowany neuron. Jest tylko bardzo mały i istnieje wiele wyzwań biofizycznych ograniczających przetwarzanie informacji takimi niewielkimi neuronami.
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.
Jak mały może być neuron? Popatrzmy na tego owada. Wygląda podobnie do muchy. Ma skrzydła, oczy, czułki, nogi, skomplikowany życiorys, to pasożyt. Musi latać, by znajdować gąsienice, na których pasożytuje, ale ma mózg rozmiaru kryształu soli, podobnie jak muszka owocówka. Cały owad jest rozmiaru kryształu soli. Oto kilka innych organizmów o podobnym rozmiarze. Ten ma rozmiar pantofelka i ameby, a jego mózg ma zaledwie 7 tys. neuronów. Słyszeliście na pewno o ciele komórki, w którym znajduje się jądro komórkowe neuronu. Ten organizm pozbył się tych ciał, bo zajmują za dużo miejsca. Ta prezentacja poświęcona jest granicom wiedzy neurobiologii. Jedną z takich granic jest poznanie, jak działa mózg takiego stworzenia.
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.
Teraz coś innego. Jak zmusić niewiele neuronów, aby robiły dużo? Z perspektywy inżyniera można pomyśleć o wielozadaniowości. Można mieć komputery, które robią różne rzeczy, w różnym czasie, albo różne części komputera pracujące nad różnymi zadaniami. Chciałbym przyjrzeć się tym dwóm zagadnieniom. Nie wpadłem na to sam, lecz zaproponowano to już w przeszłości.
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.
Jeden z pomysłów nasunęła obserwacja przeżuwających krabów. Nie, nie przeżuwania krabów. Dorastałem w Baltimore i przeżuwam kraby bardzo sprawnie. Mam na myśli kraby przeżuwające pokarm. Przeżuwający krab jest naprawdę fascynujący. Pod pancerzem kraby mają skomplikowany układ, zwany aparatem żującym, który pozwala mielić pokarm na różne sposoby. Film przedstawia obraz endoskopowy takiego aparatu. Co zadziwiające, jest on kontrolowany przez bardzo niewielki zestaw neuronów, mniej więcej dwa tuziny, ale mimo to dzięki nim krab posiada zróżnicowany układ ruchów. Źródłem tych ruchów jest ten mały ganglion zatopiony w wielu neuromodulatorach. Słyszeliście wcześniej o neuromodulatorach. Istnieje wiele różnych neuromodulatorów, której unerwiają tę strukturę bardziej niż neurony i potrafią wygenerować tak skomplikowaną sekwencję ruchów. Powyższe odkrycia zawdzięczamy pracy Eve Marder i wielu jej kolegów, którzy zajmowali się tym fascynującym układem i pokazali, jak niewielkie skupisko neuronów może zrobić wiele rzeczy dzięki neuromodulacji, która może zachodzić w jednej chwili. Jest to więc wielozadaniowość czasowa. Wyobraźcie sobie sieć neuronów z jednym neuromodulatorem. Wybieramy jedną grupę komórek do wykonania jednego zadania, potem kolejny neuromodulator, następną grupę komórek i kolejne zadanie. Można sobie wyobrazić, że przenosimy ten proces na wyjątkowo skomplikowany układ.
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.
Czy jest jakiś dowód na to, że muchy tak robią? Przez wiele lat w moim laboratorium, a także w laboratoriach na całym świecie, zajmowaliśmy się zachowaniami much w małych symulatorach. Można przyczepić muchę do małego patyczka. Zmierzyć działające siły aerodynamiczne. Można pozwolić muszce zagrać w grę wideo, pozwalając jej latać po wyświetlaczu. Pokażę wam sekwencję wideo z takiej gry. Oto mucha, jej duży obraz w podczerwieni, wewnątrz symulatora oraz gra, w którą muchy uwielbiają grać. Muchy mogą się kierować w stronę niewielkiego paska i będą to robić przez wieczność. To część ich wzrokowego układu sterowania. Niedawno udało się zmodyfikować takie struktury testujące zachowania pod kątem fizjologicznym. Oto układ eksperymentalny, wykonany przez mojego byłego pracownika naukowego, Gaby Maimon, który pracuje na Uniwersytecie Rockefellera. To on rozwinął symulator, w którym wszczepia się elektrodę do mózgu muchy i zbiera informacje bezpośrednio z genetycznie wyselekcjonowanego neuronu. Tak wyglądał jeden z tych eksperymentów. Sekwencję wideo przygotowała inna doktorantka, Bettina Schnell. Zielony ślad na dole to potencjał membrany neuronu w mózgu muchy i zaraz zobaczycie, że kiedy mucha zaczyna lecieć, jednocześnie kontroluje obrót wyświetlanego wzoru ruchem swoich skrzydeł. Możecie zaobserwować, że ten interneuron kory wzrokowej odpowiada schematowi ruchu skrzydeł, kiedy mucha leci. Po raz pierwszy udało się nam zarejestrować działanie neuronów w mózgu muchy, gdy wykonuje ona skomplikowane ruchy takie jak lot. Udało nam się dzięki temu dowiedzieć, że fizjologia komórek, którą studiowaliśmy od wielu lat u much w bezruchu, nie jest taka sama jak fizjologia komórek w przypadku dynamicznych zachowań takich jak latanie, chodzenie itd. Czemu fizjologia jest inna? Okazało się, że przyczyną są neuromodulatory, dokładnie takie jak w malutkim ganglionie u krabów. Zdjęcie przedstawia oktopaminę. Jest ona neuromodulatorem i prawdopodobnie jest istotna podczas lotu muchy oraz innych zachowań. Jednak to tylko jeden z wielu neuromodulatorów, które występują w mózgu muchy. Uważam, że wraz z rozwojem naszej wiedzy, okaże się, że cały mózg muchy jest dużą wersją ganglionu, takiego jak u krabów. Dlatego mucha może tak wiele, posiadając niedużą ilość neuronów.
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.
Innym pomysłem na wielozadaniowość jest rozdzielenie jej w przestrzeni, a więc różne części neuronu robią inne rzeczy w tym samym czasie. Tak wyglądają dwa rodzaje neuronów kanonicznych u kręgowców i bezkręgowców. Z lewej neuron piramidalny, odkryty przez Ramona y Cajala, a po prawej interneuron niegenerujący potencjałów czynnościowych, pochodzący z prac Alana Watsona i Malcolma Burrowsa, ten ostatni zaproponował interesującą ideę bazującą na fakcie, że tego typu neurony występujące u szarańczy nie generują potencjałów czynnościowych. To neurony niegenerujące potencjałów czynnościowych. Typowe komórki, takie jak neurony w naszych mózgach, posiadają część zwaną dendrytami, które otrzymują sygnał, jest on następnie sumowany i wyzwala się potencjał czynnościowy. Biegnie on przez akson i aktywuje wszystkie regiony wyjściowe neuronu. Neurony niegenerujące potencjałów czynnościowych są skomplikowane, bo mogą mieć synapsy wejściowe i wyjściowe, wzajemnie się zazębiające, oraz nie generują pojedynczego potencjału czynnościowego, który rozchodzi się po wszystkich synapsach wyjściowych równocześnie. Dlatego istnieje prawdopodobieństwo utworzenia komór obliczeniowych, które pozwalają różnym częściom neuronu robić różne rzeczy w tym samym czasie.
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.
Podstawy wielozadaniowości czasowej oraz wielozadaniowości przestrzennej według mnie istnieją również w naszych mózgach, ale to owady wyspecjalizowały się w tej dziedzinie. Mam nadzieję, że następnym razem spojrzycie na owady nieco inaczej. Jak ja to mówię - proszę, pomyśl, zanim rozgnieciesz.
(Applause)
(Brawa)