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.
Eu cresci assistindo a Star Trek. Eu amo Star Trek. Star Trek fez com que eu quisesse ver criaturas alienígenas. criaturas de um mundo distante. Mas, basicamente, eu percebi que eu poderia achar aquelas criaturas alieníginas aqui mesmo na Terra.
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.
E o que eu faço é estudar insetos. Eu sou obcecado com insetos, principalmente pelo vôo dos insetos. Eu acredito que a evolução dos insetos é talvez um dos eventos mais importantes da história da vida. Sem insetos, não haveriam plantas com flores. Sem plantas com flores, não haveriam primatas inteligentes e comedores de frutas dando palestras no TED.
(Laughter)
(Risos)
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.
Agora, David e Hidehiko e Ketaki apresentaram uma história muito convincente sobre as semelhanças entre moscas-da-fruta e humanos, e há várias semelhanças, e então você deve pensar que se os humanos são parecidos com moscas-da-fruta, o comportamento favorito de uma mosca-da-fruta deve ser esse, por exemplo (Risos) mas na minha palestra, eu não quero enfatizar as semelhanças entre humanos e moscas-da-fruta, mas sim as diferenças, e focar nos comportamentos em que as moscas-da-fruta se sobressaem.
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.
E então eu gostaria de mostrar a vocês uma sequência acelerada de vídeos de uma mosca filmada a 7.000 quadros por segundo sob irradiação infravermelha. e à direita, fora da tela, está um predator eletrônico iminente que irá em direção à mosca. A mosca sentirá a presença deste predador. Ela irá estender suas pernas. Ela irá se contorcer para escapar e viver para voar mais um dia. Agora eu combinei essa sequência para durar exatamente o mesmo que uma piscada humana. então, no tempo que vocês levam para piscar, a mosca viu o predador iminente, estimou sua localização, iniciou um padrão motor para escapar, batendo suas asas 220 vezes por segundo, como ela faz. Eu acho que isso é um comportamento fascinante que mostra quão rápido o cérebro da mosca processa informações.
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.
Agora, vôo -- o que é preciso para voar? Bem, para voar, assim como para uma aeronave, você precisa de asas que gerem forças aerodinâmicas suficientes. você precisa de um motor suficiente para gerar a força exigida no vôo, e você precisa de um controlador, e na primeira aeronave, o controlador era basicamente o cérebro de Orville e Willbur sentados na cabine.
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.
Agora, como isso se compara com a mosca? Bem, eu passei boa parte da minha carreira tentando entender como asas de inseto geram força suficiente para manter as moscas no ar. E você deve ter ouvido como engenheiros provaram que abelhões não poderiam voar. Bem, o problema está em pensar que asas de inseto funcionam do mesmo modo que asas de aeronaves. Mas elas não funcionam. E nós lidamos com esse problema construindo gigantes, modelos dinamicamente magnificados de insetos robôs que bateriam as asas em piscinas gigantes de óleo mineral nas quais poderíamos estudar as forças aerodinâmicas e parece que os insetos batem suas asas de modo muito inteligente, a um ângulo alto de ataque que cria uma estrutura na borda de ataque da asa, uma pequena estrutura parecida com um tornado chamada borda de ataque vórtex, e é esse vórtex que permite que as asas façam força o suficiente para que o animal fique no ar. Mas a coisa que é na verdade mais -- então, o que é fascinante não é tanto que a asa tenha uma morfologia interessante. O que é inteligente é o modo com que a mosca bate as asas, que logicamente é basicamente controlado pelo sistema nervoso, e é isso que permite que moscas façam essas notáveis manobras aéreas.
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.
Então, e quanto ao motor? O motor da mosca é absolutamente fascinante. Elas tem dois tipos de músculos para o vôo: o chamado músculo de força, que é ativado por distensão, o que significa que ele se auto-ativa e não precisa ser controlado pelo sistema nervoso, num regime de contração-a-contração. É especializado para gerar a força enorme exigida para o vôo, e preenche a porção central da mosca, então quando uma mosca bate no seu para-brisa, você está vendo basicamente o músculo Mas ligado à base da asa há um conjunto de pequenos, minúsculos músculos de controle que não são nem um pouco poderosos, mas são muito velozes, e são capazes de reconfigurar a dobradiça da asa de batida-a-batida, e é isso que permite a mosca a mudar sua asa e gerar mudanças nas forças aerodinâmicas que mudam a trajetória de vôo. E claro, o papel do sistema nervoso é controlar tudo isso.
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.
Então vamos olhar para o controlador. Aqui, moscas se sobressaem nos tipos de sensores que elas carregam para esse problema. Elas têm antenas que sentem odores e detectam o vento. Elas têm um olho sofisticados que é o sistema visual mais rápido do planeta. Elas têm outro conjunto de olhos no topo da cabeça. Nós não temos nem ideia do que eles fazem, Elas tem sensores nas asas. As asas são cobertas de sensores, inclusive sensores que sentem deformações na asa. Elas podem até sentir sabores com suas asas. Um dos sensores mais sofisticados que uma mosca tem é uma estrutura chamada de halteres. OS halteres são na verdade giroscópios. Esses dispositivos batem pra frente e pra trás a 200 hertz durante o vôo, e o animal pode usá-los para sentir o corpo em rotação e iniciar manobras corretivas muito, muito rápido. Mas toda essa informação sensorial precisa ser processada por um cérebro e sim, de fato, moscas têm um cérebro, um cérebro com cerca de 100.000 neurônios.
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)
Agora várias pessoas nessa conferência já sugeriram que as moscas-da-fruta podem servir a neurociência porque elas representam um modelo simples da função cerebral. a mensagem básica da minha palestra é, eu gostaria de mudar isso completamente. Eu não acho que elas são um modelo simples de nada. E eu acho que moscas são um modelo ótimo. Elas são um modelo ótimo de moscas. (Risos)
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?
E vamos explorar essa noção de simplicidade. Então eu acho que, infelizmente, muitos neurocientistas, somos todos um pouco narcisistas. Quando pensamos em cérebro, claro que imaginamos nosso próprio cérebro. Mas lembre-se que esse tipo de cérebro, que é muito, muito menor - ao invés dos 100 bilhões de neurônios, tem apenas 100.000 neurônios - mas esse é o tipo de cérebro mais comum do planeta. e foi assim durante 400 milhões de anos. e então é justo dizer que é simples? Bem, é simples no sentido de que tem menos neurônios, mas isso é uma medida justa? E eu proponho que não é uma medida justa. Então vamos meio que pensar sobre isso. Eu acho que temos que comprarar -- (Risos) nós temos que comparar o tamanho do cérebro com o que o cérebro pode fazer. Então eu proponho o número Trump, e o número Trump é a razão entre o repertório comportamental desse homem pela número de neurônios em seu cérebro. Vamos calcular o número Trump para a mosca-da-fruta. Agora, quantas pessoas aqui acham que o número Trump é maior para a mosca-da-fruta?
(Applause)
(Aplausos)
It's a very smart, smart audience. Yes, the inequality goes in this direction, or I would posit it.
Essa é uma audiência muito, muito esperta. Sim, a inequalidade vai nessa diração, ou eu assim proponho.
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)
Eu sei que isso é um pouco absurdo comparar o repertório comportamental de um humano com uma mosca. Mas então vamos pegar outro animal, só como um exemplo. Aqui está um camundongo. Um camundongo tem cerca de 1000 vezes mais neurônios que uma mosca. Eu costumava estudar camundongos. Quando eu estudava camundongos, Eu costumava falar bem devagar. E então algo aconteceu quando eu comecei a trabalhar com moscas. (Risos) Eu acho que se você comparar a história natural de moscas com camundongos, é realmente comparável. Ambos tem que procurar por alimento. Ambos tem que se envolver no processo de corte. Ambos fazem sexo. Ambos se escondem Eles fazem muitas coisas parecidas. Mas eu argumentaria que moscas fazem mais. Então, por exemplo, eu vou mostrar-lhes uma sequência, e eu devo dizer que parte dos meus fundos vem dos militares então eu estou mostrando informação confidencial e vocês não podem discuti-la fora desta sala. Tudo bem? Então eu quero que você olhe para a matriz de choque na cauda da mosca-da-fruta. Observe atentamente, e você verá porque meu filho de seis anos quer ser um neurocientista agora. Esperem. Phew. Então pelo menos você vai admitir que moscas-da-fruta não são tão inteligentes quanto camundongos, elas são pelo menos tão inteligentes quanto pombos. (Risos)
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.
Eu quero passar a mensagem que não é só uma questão de números mas também o desafio para uma mosca computar tudo que seu cérebro precisa computar com neurônios tão pequenos. Essa é uma bela imagem de um interneurônio visual de um camundongo que veio do laboratório de Jeff Lichtman. e você pode ver as imagens maravilhosas dos cérebros que ele mostrou em sua palestra. Mas lá no canto, no canto direito, você verá, na mesma escala, um interneurônio visual de uma mosca. E eu vou magnificar isso. E é um neurônio lindamente complexo. É apenas muito, muito pequeno e tem vários desafios biofísicos ao tentar computar toda a informação com neurônios tão pequenininhos.
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.
Quão pequenos neurônios podem ficar? Bem, veja este interessante inseto. Parece um pouco com uma mosca. Tem asas e olhos, tem antena, pernas, história de vida complicada, é um parasita, tem que voar por aí e achar lagartas para parasitar, mas não só o cérebro é do tamanho de um grão de sal, que é comparável ao da mosca-da-fruta, é do tamanho de um grão de sal. Aqui estão outros organismos numa escala similar. Este animal é do tamanho de um paramécio e uma ameba, e tem um cérebro de 7.000 neurônios que é tão pequeno-- vocês sabem dessas coisas chamadas de corpos celulares que vocês têm ouvido, aonde o núcleo do neurônio está? Este animal se livra deles porque eles ocupam muito espaço. Essa é uma sessão de fronteiras na neurociência. Eu proponho que uma fronteira da neurociência é descobrir como o cérebro de uma coisa dessas funciona.
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.
Mas vamos pensar sobre isso. Como você poderia fazer um número pequeno de neurônios fazer muito? E eu acho que de uma perspectiva da engenharia, você pensa em "multiplexing". Você pode pegar um disco rígido e fazer isso fazer coisas diferentes em horas diferentes, ou ter partes diferentes do disco rígido fazendo coisas diferentes. E esses são os dois conceitos que eu gostaria de explorar. E esses não são conceitos que eu inventei, mas sim conceitos que foram propostos por outros no passado.
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.
E uma ideia vem de lições de mastigação de caranguejos. E eu não quero dizer mastigando os caranguejos. Eu cresci em Baltimore, e eu mastigo caranguejos muito, muito bem. Mas eu estou falando dos caranguejos mesmo mastigando algo. Mastigação de caranguejos é realmente fascinante. Caranguejos tem essa estrutura complicada debaixo de suas carapaças. chamada de moinho gástrico que tritura a comida numa variedade de modos. E aqui está um filme de uma endoscopia dessa estrutura. O mais impressionante é que essa coisa é controlada por um conjunto mínimo de neurônios, cerca de duas dúzias de neurônios que podem produzir uma vasta variedade de padrões motores diferentes, e o motivo pelo qual pode fazer isso é que este pequenino gânglio no caranguejo é, na realidade, imundado por vários, vários neuromoduladores. Vocês ouviram sobre neuromoduladores antes. Existem mais neuromoduladores que alteram, que inervam essa estrutura do que os próprios neurônios dessa estrutura, e eles são capazes de gerar um conjunto complicado de padrões. E este é o trabalho de Eve Marder e vários de seus colegas que vêm estudando esse sistema fascinante que mostram como um conjunto pequeno de neurônios podem fazer muitas, muitas coisas por causa de neuromodulação que pode acontecer de momento a momento. Então isso é basicamente "multiplexing" no tempo. Imagine uma rede de neurônios com um neuromodulador. Você seleciona um conjunto de células para realizar um tipo de comportamento, outro neuromodulador, outro conjunto de células, um padrão diferente, e você pode imaginar você pode extrapolar para um sistema muito, muito complicado.
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.
Existem alguma indicação que moscas fazem isso? Bem, por muitos anos no meu laboratório e no laboratório de outros pelo mundo, nós temos estudado comportamento de moscas em pequenos simuladores de vôo. você pode amarrar uma mosca a um pequeno bastão. Você pode medir as forças aerodinâmicas que a mosca está criando. Você pode deixar a mosca jogar um video game. ao deixar a mosca voar num display visual. Então deixe-me mostrar pequenas sequências disso. Aqui está uma mosca e uma visão infravermelha da mosca no simulador de vôo, e este é um jogo que moscas adoram jogar. Você permite que elas conduzam em direção a pequena pista, e elas vão simplesmente em direção a pista para sempre. É parte da orientação de seu sistema visual. Mas muito, muito recentemente tem sido possível modificar esses tipos de arenas comportamentais por fisiologias. Então está é a preparação que um dos meus antigos pós-doutorandos, Gaby Maimon, que está agora na Rockefeller, desenvolveu e é basicamente um simulador de vôo mas dentro de condições que você pode realmente colocar um eletrodo no cérebro da mosca e grava de um neurônio geneticamente identificado no cérebro da mosca. E é assim que um desses experimentos se parece. Foi uma sequência tirada por outra pós-doutoranda do laboratório, Bettina Schnell. O traço verde no fundo é o potencial de membrana de um neurônio do cérebro de uma mosca, e você verá a mosca começando a voar, e o vôo é na verdade controlar a rotação do próprio padrão visual pela sua própria movimentação da asa, e você pode ver esse interneurônio visual responder a um padrão de movimento de asa enquanto a mosca voa. Então pela primeira vez nós fomos capazes de medir neurônios no cérebro da mosca enquanto ela está realizando comportamentos sofisticados como o vôo. E uma das lições que estamos aprendendo é que a fisiologia das células que estamos estudando por vários anos em moscas dormentes não é a mesma fisiologia das células quando a mosca está ativamente envolvida em comportamentos ativos como voando ou andando e assim por diante. e por que essa fisiologia é diferente? Bem o que observamos é que são esses neuromoduladores, assim como os neuromoduladores naqueles pequenos gânglios do caranguejo. Então aqui está uma foto do sistema octopamina. Octopamina é um neuromodulador que parece desempenhar um papel importante no vôo e outros comportamentos. Mas esse é apenas um de vários neuromoduladores que estão no cérebro da mosca. Então eu realmente acho, ao aprendermos mais, veremos que o cérebro inteiro da mosca é simplesmente como uma versão maior desse gânglio estomagástrico, e esse é um dos motivos pelo qual pode fazer tanto com tão poucos neurônios.
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.
Agora, outra idéia, outro jeito de "multiplexing" é "multiplexing" no espaço, tendo partes diferentes de um neurônio fazendo coisas diferentes ao mesmo tempo. Então aqui estão dois tipos de neurônios canônicos de um vertebrado e de um invertebrado, um neurônio piramidal de Ramon y Cajal, e outra célular à direita, um interneuron "non-spiking", e esse é o trabalho de Alan Watson e Malcolm Burrows de muitos anos atrás, e Malcom Burrows chegou a uma idéia muito interessante baseado no fato desse neurônio de um gafanhoto não ativa potenciais de ação. É uma célula "non-spiking". Então uma célula típica, como os neurônios em nosso cérebro, tem uma região chamada de dendritos que recebem "input", e esse "input" se soma e produz potenciais de ação que correm pelo axônio e então ativam todas as regiões de "output" dos neurônios Mas neurônios non-spiking são na verdade bem complicados porque eles podem ter sinapses "input" ou sinapses "output" todas interligadas, e não há um único potencial de ação que aciona todos os "outputs" ao mesmo tempo. Então existe uma possibilidade que você tenha compartimentos computacionais que permitem partes diferentes de um neurônio fazer coisas diferentes ao mesmo tempo.
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.
Então esses conceitos básicos de "multitasking" no tempo e "multitasking" no espaço, Eu acho que essas são coisas que ocorrem nos nossos cérebros também, mas eu acho que insetos são verdadeiros mestres nisso. Então eu espero que você pense em insetos de um jeito diferente a próxima vez, e como eu digo daqui, por favor pense antes de esmagá-los.
(Applause)
(Aplausos)