Даніель Вольперт: реальна причина існування мозку

Я невролог. І в області неврології, ми маємо справу з багатьма важкими питаннями про мозок. Але я хочу почати з самого простого запитання і це питання ви всі повинні були задавали собі у якийсь момент у вашому житті, тому що це фундаментальне питання якщо ми хочемо зрозуміти роботу мозку. І ось це питання, чому ми і інші тварини маємо мозок? Не всі види на нашій планеті мають мозок, тому, якщо ми хочемо знати навіщо потрібен мозок, давайте подумаємо про те, чому ми еволюціонували. Ви можете подумати, що ми повинні були сприймати світ або думати, і це абсолютно неправильно. Якщо ви думаєте про це питання протягом певного часу, це стало очевидним, чому у нас є мозок. У нас є мозок з однієї-єдиної причини, і це виробництво гнучких і складних рухів. Не існує ніякої іншої причини мати мозок. Подумайте про це. Рух це єдиний спосіб який у вас є щоб впливати на світ навколо вас. Тепер це не зовсім так. Є інша сторона - через потовиділення. Але, крім того, все інше йде через скорочення м'язів.

Так що подумайте про зв'язок - мова, жести, письмо, мова жестів - всі вони опосередковані скороченнями м'язів. Так що дійсно важливо пам'ятати, що сенсорні процеси, процеси пам'яті і когнітивні процеси є важливими, але вони тільки важливі для керування або придушення майбутнього руху. Там може і не бути ніяких еволюційних переваг для спогадів про дитинство або сприйняття кольору троянди якщо це не впливає на спосіб життя, який Ви виберете в майбутньому.

Тепер для тих, хто не вірить цьому аргументу, у нас дерева і трава на нашій планеті без головного мозку, але остаточні докази це тварини - скромні асцидії. Рудиментарні тварини, мають нервову систему, плавають в океані до повнолітнього життя. І в якийсь момент свого життя, вони відкладаються на скелях. І перше, що вони роблять на скелі, яку вони ніколи не залишають, це перетворююти свій мозок і нервову систему для їжі. Тому, як тільки вам не потрібно рухатися, Вам не потрібна розкіш у вигляді головного мозку. І ця тварина часто приймається як аналогія того, що відбувається в університетах коли професори отримують посаду, але це вже інша тема.

(Оплески)

Так що я шовініст руху. Я вважаю, рух є найбільш важливою функцією мозку - не дозволяйте нікому говорити вам, що це не так. Тепер, якщо рух це так важливо, наскільки добре ми розуміємо те як мозок контролює рухи? І відповідь - дуже погано, це дуже складна проблема. Але ми можемо подивитися, як добре ми робимо , думаючи про те, як добре ми робимо будівельні машини , які можуть робити те, що люди можуть зробити.

Подумайте про гру в шахи. Наскільки добре ми робимо вибір того, де має бути фігура? Якщо ви посадите тут Гаррі Каспарова проти Deep Blue компанії IBM, то Deep Blue від компанії IBM буде час від часу перемагати. І я думаю, якби IBM Deep Blue грав із кимось у цій кімнаті, він би перемагав щоразу. Ця проблема буде вирішена. А як щодо проблеми рухів шахової фігури, спритно маніпулювати і повертати її назад на доску? Якщо ви співставите спритність п'ятирічної дитини проти кращих роботів на сьогоднішній день відповідь проста: дитина переможе легко. Там немає конкуренції взагалі.

Тепер, чому перша проблема така проста та друга така складна? Однією з причин є дуже розумне п'ятирічне дитя міг би розповісти вам алгоритм для вирішення першої проблеми - подивитися на всі можливі ходи до кінця гри і вибрати той, який зробить вас переможцем. Так що це дуже простий алгоритм. Тепер, звичайно є й інші кроки, але з величезними комп'ютерами ми апроксимуємо і стаємо ближчими до оптимального рішення. Коли справа доходить до кмітливості, тоді навіть не ясно, який алгоритм ви повинні вирішити, щоб бути кмітливим. І ми побачимо, що ви повинні як сприймати так і діяти у світі, який має багато проблем.

Але дозвольте мені показати вам передових роботів. Зараз багато роботів дуже вражає, але роботи які можуть маніпулювати були іще в темні століття. Так що це кінець докторьского проекту від одного з кращих інститутів робототехніки. І студент тренував робота наливати воду у склянку. Це складна проблема, тому що вода хлюпає, але він може це зробити. Але він не робить це із гнучкісттю людини. Тепер, якщо ви хочете щоб робот робив інші завдання, це іще три роки докторської програми. Не існує узагальнення від одного завдання до іншого в області робототехніки.

Тепер ми можемо порівняти це зі найсучасніших людських можливостей. Так що я збираюся показати Вам, Емілі Фокс переможця світового рекорду по складанню стаканів. Тепер американці в аудиторії будуть знати все про складання стаканів. Це висока спортивна школа де у вас є 12 чашок і ви повинні скласти і розкласти їх за встановлений час. І це її світовий рекорд в реальному часі. (сміх) (оплески) І вона дуже щаслива. Ми поняття не маємо, що відбувається в її мозку, коли вона робить це, і це те що ми хотіли б знати.

Так у моїй групі, те, що ми намагаємося зробити є зворотне проектування, як люди управляють рухом. І це звучить як легке завдання. Ви посилаєте команду вниз, це змушує м'язи скорочуватися. Ваші руки або тіло рухається, і ви отримуєте сенсорний зворотний зв'язок від бачення, зі шкіри, з м'язів і так далі. Біда в тому, що ці сигнали не красиві сигнали якими ви хотіли щоб вони були. Так одна річ, яка робить управління рухом важким є, наприклад, сенсорний зворотній зв'язок який дуже шумний. Під шумом, я не маю на увазі звук. Ми використовуємо його в інженерному і нейронаучному сенсі мається на увазі випадковий шум що псує сигнал. В ті старі дні до цифрового радіо, коли ви налаштували руками ваше радіо а ви чули "шшшшшшш" замість станції, яку Ви хотіли б почути, це був шум. Але в цілому, цей шум є те, що псує сигнал.

Так, наприклад, якщо ви кладете руку під стіл і намагаються локалізувати її з іншого боку другою рукою, Ви можете промахнутись на кілька сантиметрів через шум у відчутті зворотного зв'язку. Аналогічним чином, коли ви за допомогою моторики м"язів рухаєтесь, це дуже шумно. Забудьте про спроби вражати яблочко в дартс, ви тільки будете досягати того ж місця знову і знову. У вас є величезний діапазон варіантів через рухові мінливості. і бідьше того зовнішній світ чи задачі є одночасно двозначним і змінним. Чаша може бути повною, та може бути пустою. Це змінюється з часом. Ми працюємо в цілій каші зашумлених завдань.

Тепер цей шум настільки великий, що суспільство надає величезні премії тим з нас, хто може зменшити наслідки шуму. Так, якщо ти достатньо везучий, щоб бути здатним забити маленький білий мячик в лузу за декілька сотень ярдів, використовуючи довгу металічну клюшку, наше суспільство бажатиме віддячити тобі сотнями мільйонів доларів.

Так в чому я хочу переконати вас це те, що мозок також проходить через багато зусиль щоб зменшити негативні наслідки наприклад, шум та непостійність. І щоб зробити це, я збираюсь розповісти про структуру яка є дуже популярною в статистиці та штучному інтелекті протягом останніх 50 років яка називається Баєсівська теорія прийняття рішень. І це недавно стало обєднаним шляхом осмислення того, як мозок справляється з несподіваностями. І основна ідея в тому, що ви хочете спочатку зробити висновок та потім виконати певні дії.

Тож давайте подумаємо про висновки. Ви хочете зробити певні висновки про світ. Так що ж таке віра? Віра може бути у усвідомленні того де мої руки у просторі? Я дивлюсь на кота чи на лисицю? Але ми збираємось співставити віру з ймовірністю. Тож ми представимо віру як число між нулем і одиницею-- нуль значить, що я абсолютно не вірю, один значить, що я абсолютно переконаний. І числа в проміжку дають вам рівні невпевненості. І основна ідея Баєсівських висновків це те, що ви маєте два джереле інформації з яких ви можете зробити висновки. Ви маєте дані, і дані в області неврології подаються сенсорними шляхами. Так що я маю сенсорні сигнали, які я можу приняти, щоб переконатися. Але є й інше джерело інформації, і воно ефективніше-це попередній досвід. Ви накопичуєте досвід протягом усього життя у спогадах. І суть Байєсівської теорії прийняття рішень у тому, що вона дає вам математичний оптимальних спосіб об'єднати ваш попередній досвід з сенсорними показниками для створення нових вражень.

І я задав формулу. Я не збираюся пояснювати, що це за формула, але вона дуже красива. Вона має справжню красу і пояснювальну силу. І те, що вона дійсно говорить, і те, що ви хочете оцінити, є ймовірність різних відчуттів які подаються сенсорною системою. Отже, дозвольте мені дати вам наочний приклад. Уявіть, що ви вчитеся грати в теніс і ви хочете вирішити де м'яч буде відскакувати коли він летить до вас. Є два джерела інформації каже правило Баєсса. Із сенсорних даних ви можете використовувати візуальну інформацію та слухову інформацію, і що може сказати вам, що він збирається приземлитися там де червона пляма. Але ви знаєте, що ваші відчуття не досконалі, і, тому, є деяка похибка визанчення місця падіння його на землю показано червоною хмарою, представлено числами від 0,5 і можливо до 0,1.

Ця інформація доступна на поточному слайді, але є ще одне джерело інформації не доступне на поточному слайді, але тільки шляхом досвіду в грі в теніс, і ось чому м'яч не стрибає з рівною імовірністю на корт під час матчу. Якщо ви граєте проти дуже хорошого суперника, вони можуть поширювати його там де зелена зона, який до розподілу, робить його важким для вас, щоб повернутися. Зараз обидва ці джерела інформації несуть важливу інформацію. І що правило Байеса говорить чи це те, що я повинен помножити імовірність червоного на зелений , щоб отримати імовірність жовтого і це є мій погляд. Так що це оптимальний спосіб об'єднання інформації.

Тепер я не сказав би Вам все це, якщо це не було б ще кілька років тому, ми показали, це саме те, що роблять люди коли вони пізнають нові навички руху. І що це означає що ми є насправді Байєсовською машиною виведення? Рухаючись, ми дізнаємося про статистику в світі і накопичуємо її, але ми також дізнаємося про шуми у сенсорних апаратах, , а потім об'єднуємо їх в реальний Байєсовський спосіб.

Тепер ключову роль байєсівської теорії є ця частина формули. І те, що ця частина дійсно говорить так це що у мене є, щоб передбачити ймовірність різних сенсорних зворотних зв'язків отриманих моїми відчуттями. Так що це насправді означає, що я повинен робити прогнози на майбутнє. І я хочу переконати вас у тому, що мозок робить прогнози сенсорної сиситеми, а саме того, що вона збирається отримати. І більше того, це глибоко змінює ваше сприйняття того, що ви робите. А для цього, я вам розповім про те, як мозок контактує із сенсорною системою. Таким чином, ви відправляєте команду, та отримуєте відповіть від сенсорної системи, і це перетворення регулюється фізичноми можливостями вашого тіла і вашим сенсорним апаратом.

Але ви можете собі уявити, заглянувши всередину мозку. А ось всередині мозку. Можливо, вам доведеться трохи розповісти про нейронний симулятор, фізики вашого тіла і ваших відчуттів. Отже, якщо ви відправили команду переміщення вниз, як ви натиснете на копію, що поза і запустити його в своєму нейронному симуляторі для передбачення сенсорних наслідків ваших дій. Як тільки я потрушу цю пляшку кетчупу, я отримую віддачу сенсорної системи, як функцію часу в нижньому ряду. І якщо у мене є хороший провісник, вона пророкує те ж саме.

Ну чому я повинен турбуватися роблячи це? Я збираюся отримати ту ж віддачу у будь-якому випадку. Що ж, є вагомі причини. Уявіть собі, як я трясу пляшку кетчупу, хтось дуже по-доброму до мене підходить і стукає мене в спину. Тепер я отримую додаткове джерело сенсорної інформації завдяки зовнішньому акту. Так я отримую два джерела. Ваш стук передався на неї, і я потрусив її, але з точки зору моїх відчуттів, це є об'єднання інформації в одне джерело.

Тепер є всі підстави вважати, що ви хотіли б мати можливість розрізняти зовнішні події від внутрішніх подій. Тому що зовнішні події набагато більше відповідають за поведінку а потім відчувати все, що відбувається всередині мого тіла. Так один із способів для відновлення цього це порівняти пророкування - яке базується тільки на основі вашої взаємодії - з реальністю. Будь-яка невідповідність, повина бути зовнішня. Так, як я йду по всьому світу, Я роблю прогнози про те, що я повинен отримати, віднімаючи їх. Все, що залишилося є зовнішнім для мене.

Які є докази цього? Є один дуже яскравий приклад де власні відчуття дуже різні аніж у іншої людини. І тому ми вирішили що набільш очевидне місце для початку був лоскіт. Це було відомо протягом довгого часу, ви не можете полоскотати себе так як інші люди. Але це насправді не було показано, тому що у вас є нейроний симулятор, симулюючий власне тіло і віднімає те відчуття. Так що ми можемо провести експерименти 21-го століття із застосуванням робо-технологій до цієї проблеми. І по суті, те, що у нас є, якісь палиці з однієї сторони додається до робота, і вони будуть рухатися вперед і назад. І тоді ми будемо відстежувати, що з комп'ютером і використовувати його для керування іншим роботом, , яка збирається лоскотати свої долоні іншого палицею. І тоді ми будемо просити їх оцінити купу речей в тому числі делікатність.

Я покажу вам, тільки одну частину нашого дослідження. І ось я взяв від роботів, але люди рухають їх правою рукою синусоидально назад і вперед. І ми повторим для іншої сторони, з тимчасовою затримкою. Або немає часу затримки, У цьому випадку світло буде просто лоскотати ваші долоні, або затримка в дві десятих три десятих секунди. Тому важливим моментом тут є права рука що завжди робить одне і те ж - синусоїдальний рух. Лівою рукою завжди є теж саме і синусоїдально лоскоче. Все, із чим ми граємо з причиною темпу. І, як ми переходимо від нуля до 0,1 секунди, це стає все більш делікатним. Як ви йдете від 0,1 до 0,2, це стає все більш делікатні в кінці. І на 0,2 секунді, це саме делікатне для робота, який щойно вас лоскотав без вашого втручання. Не важливо що відповідає за скасування але це надзвичайно щільно поєднано з причиною темпу. І на основі цього прикладу, ми дійсно переконалися в області що мозок приймає точні прогнози і віднімає їх з відчуттів.

Тепер я повинен зізнатися, це найгірше дослідженнях в моїй лабораторії. Бо відчуття лоскоту на долоні приходить і йде, вам потрібна велика кількість предметів з цих зірок робить їх значущими. Так що ми шукали більш об'єктивно Для оцінки цього явища. І за минулі роки в мене було дві дочки. І ще одне, що ви помітите про дітей в задніх сидіннях автомобілів в далеких поїздках, вони потрапляють в бої - , який почався з того що хтось робить щось для інших, а інші відповідають. Це швидко зростає. І діти, як правило, потрапляють в бої в яких ескалються з точки зору сили. Тепер, коли я кричав на своїх дітей, щоб зупинити, Іноді вони обидві говорять мені: інша особа, вдарила їх важче.

Тепер я знаю, мої діти не брешуть, таким чином я думав, як невролог, важливо, як я міг пояснити, як вони говорили мені несумісну правду. І ми припускаємо, базуючись на дослідженні лоскоту , що, коли одна дитина ударяє іншу, вони виробляють команду руху. Вони передбачають, сенсорні наслідки і віднімають їх. Так що вони насправді думають, що вони ударили людину менш жорстко, ніж отримали - як лоскіт. У той час як пасивний отримувач не робить передбачення і відчуває повний удар. Так, якщо вони у відповідь ударять з тією ж силою, Перша людина буде думати, що бійка загострилася.

Тому ми вирішили перевірити це в лабораторії. (Сміх у залі) Тепер ми не працюємо з дітьми, ми не працюємо з ударами, але суть залишається однаковим. Ми беремо двох дорослих. Ми говоримо їм, що вони збираються грати в ігри. Так ось вони сидять один навпроти одного. І гра дуже проста. Ми почали з двигуна з невеликим важілем, трохи передававшим силу. І ми використовуємо цей двигун для застосування сили до пальців гравця протягом трьох секунд, а потім зупиняємся. І гравця було сказано, пам'ятайте досвід сили і використовуйте інший палець для застосовування тієї ж сили до пальців через датчик сили - і вони це роблять. І для другого гравця було сказано, пам'ятайте про досвід сили. Використовуйте іншу руку для застосування сили вниз. І вони по черзі застосовували силу.

Але важливо, що вони ознайомлені з правилами гри в окремих кімнатах. Так що вони не знають правил інших людей. І те, що ми вимірювали це сила, в залежності від умов. І якщо ми подивимося на те з чого ми починаємо, четверть Ньютон там, кількість витків, ідеально було б, що червоною лінією. А що ми бачимо у всіх парах суб'єктів це - 70 відсотків ескалації в силу на кожному ходу. Так що насправді передбачає, коли ви робите це - на основі цього дослідження та інших, що ми зробили - що мозок зводить нанівець сенсорні наслідки та недооцінка сили це виробляє. Так він ще раз показує, мозок робить передбачення і принципово змінює заповіді. Таким чином, ми зробили висновки, що ми зробили прогнози, Тепер ми повинні генерувати дії. І що правила Байеса говорить, це, враховуючи мої переконання, дії повинні в деякому сенсі бути оптимальним.

Але у нас є проблеми. Завдання є символічними - Я хочу пити, я хочу танцювати - але рухова система повинна задіяти 600 м'язів в певній послідовності. Є велика різниця між завданням і руховою системою. Так що можуть бути подолані нескінченно багатьма різними способами. Так що думайте про лише точки до точки руху. Я можу вибрати ці два шляхи з нескінченної кількості шляхів. Вибравши особливий шлях, я можу тримати руку на пульсі цього шляху як нескінченно багато різних спільних конфігурацій. І я можу тримати руку на пульсі виключної спільної конфігурації або дуже жорстко або дуже розслаблено. Так що в мене величезний вибір. Тепер виявляється, що ми дуже стереотипні. Ми всі рухаємося так само, досить багато.

І так виходить, що ми такі стереотипні, наш мозок отримав виділену нервову систему для декодування цих стереотипів. Так що, якщо я візьму деякі точки і поставлю їх в рух з біологічними рухом, Схема вашого мозку зрозуміє миттєво, що відбувається. Тепер це купа точок рухається. Ви будете знати, що ця людина робить, чи щаслива, сумна, стара, молода - величезна кількість інформації. Якби ці точки були автомобілями, що рухаються на гоночній трасі, Ви абсолютно не знали б, що відбувається.

Так чому це ж так що ми рухаємося по окремому шляху? Ну давайте подумаємо про те, що відбувається насправді. Може бути, ми не всі спокійно рухаємось таким же чином. Може бути, є відмінності у складі населення. А може бути, є ті, хто рухаються краще, ніж інші отримали більше шансів мати своїх дітей в наступному поколінні. Таким чином, в еволюційному масштабі, рух стає краще. І, можливо, в житті, рух стає кращим через навчання.

Так що ж про рух, що добре це чи погано? Уявіть собі, я хочу перехопити цей м'яч. Тут можливі два шляхи до цього м'ячу. Ну, якщо я візьму шлях лівої руки, я можу працювати з необхідною силою в одному з моїх м'язів, як функція часу. Але є шум доданий до цього. Так що я насправді отримав, засноване на цій прекрасній, гладкоій, бажаній силі, є дуже гучна версія. Так що, якщо я обиру ту ж команду за багато разів, Я отримаю різні гучні версії кожен раз, тому що шум щоразу змінюється. Так що я хочу показати вам це те, як різноманіття рухів еволюціонуватиме, якщо я виберу той шлях. Якщо я виберу інший шлях руху - на право наприклад - тоді у мене буде інша команда, інший звук, що звучатиме через звукову систему, дуже складно. Все, в чому ми можемо бути впевнені, це різноманітність є різною. Якщо я рухатимусь в цьому певному русі, Я в результаті менше мінливості в багатьох рухах. Так що, якщо мені доведеться вибирати між цими двома, Я б вибрав правий, тому що він менш мінливий.

І основна ідея що ви хочете планувати ваші рухи так, щоб мінімізувати негативні наслідки шуму. І інтуїція, щоб отримати насправді кількість шуму або мінливості, що я показую тут стає все більше, як сила стає більше. Отже, ви хочете уникнути великих сил, як одного принципу. Отже, ми показали, що використовуючи це можна пояснити величезну кількість даних - що саме люди збираються протягом їхнього життя, планування руху таким чином, щоб мінімізувати негативні наслідки шуму.

Тому я сподіваюся, мені вдалося переконати вас, що мозок є і еволюціонував, щоб контролювати рух. І це інтелектуальний виклик, щоб зрозуміти, як ми робимо це. Але це також має відношення до хвороби і реабілітації. Є багато захворювань, які впливають на рух. І, сподіваюся, якщо ми розуміємо, як ми контролюємо рух, ми можемо застосувати це до робототехніки. І, нарешті, я хочу нагадати вам, коли ви бачите тварин, які роблять те, що виглядає дуже простими задачами, фактична складність того, що відбувається всередині їхнього мозку дійсно досить драматична.

Велике спасибі.

(Оплески)

Кріс Андерсон: Швидке питання до Вас, Дан. Значить, ви рух -: шовініст - (DW шовініст.). Чи означає це, що ви думаєте, що інші речі, про які думає наш мозок є про - мріяти, скучання, закоханість і всі ці речі - є свого роду сторонні випадки, випадковості?

DW: Ні, ні, насправді я думаю, що вони всі важливі щоб рухатись вірно, щоб отримати відтворення в кінці. Так що я думаю, що люди, які вивчають відчуття або пам'ять не розуміючи, чому ви викликаєте спогади про дитинство. Те, що ми забуваємо більшу частину нашого дитинства, наприклад, напевно це здорово, тому що це не впливає на наші рухи в подальшому житті. Вам потрібно тільки памятати ті речі, які дійсно впливатимуть на рухи.

CA: Тобто ви думаєте, що люди, які думають про мозок, і свідомість у цілому, могли б отримати реальну картину говорячи: Де ж рухи грають в цю гру?

DW: Таким чином, люди виявили, наприклад, що вивчення зору за відсутності розуміння, що у вас є бачення є помилкою. Ви повинні вивчити зір з розумінням того, як рухова система буде використовувати зір. І вона використовує його дуже по-різному, коли ви думаєте про це таким чином.

CA: Ну, що було дуже захоплююче. Спасибі велике.

(Оплески)