ТЕОРЕТИЧЕСКАЯ ОСНОВА

ТЕОРЕТИЧЕСКАЯ ОСНОВА

Page last updated: Май 27, 2023 @ 2:37 пп

На этой странице представлен список ключевых учебных материалов, направленных на предоставление ОСНОВНЫХ ОПРЕДЕЛЕНИЙ И ПРИНЦИПОВ, которые служат основой для разработки дальнейшего, более глубокого понимания и методологии.

Информация размещается на этой странице на основе “незавершенного производства”, для того чтобы к ней был доступ до того, как она будет окончательно оформлена в виде завершенной презентации.

 

РЕАЛЬНОСТЬ

 

Текст слайдов на английском:

SLIDE 1

REALITY
Selected Dictionary Definitions

REAL
Actually existing as a thing or occurring in fact; not imagined or supposed. [Oxford Dictionary]

Existing in fact; not imaginary. [Cambridge Dictionary]

REALITY
Something that actually exists or happens. [Merriam-Webster: Learner’s Dictionary]

philosophy: Something that exists independently of ideas concerning it.
Random House Kernerman Webster’s College Dictionary, © 2010 https://www.thefreedictionary.com/reality

NOTE: The concept of REALITY is not limited to what is commonly thought of as “physical” reality, but can include any form of manifestation or phenomena found in existence, whether physical, mental or spiritual. For example, with respect to mental phenomena, the reality of someone’s thinking or perception (of something) can themselves be subject of observation and analysis. One person’s perception of the thoughts, emotions and intentions of another may or may not align with the actual thoughts, emotions and intentions of that other person. There is such a thing as perception of perception itself – the ability to see what another one sees, or even to reflect on one’s own visions of reality (self-reflective consciousness).

 

SLIDE 2

REALITY
Reality vs Perception

REALITY
AN ACTUAL EXISTENCE OR OCCURRENCE (OF SOMETHING).

PERCEPTION
A PICTURE OR EXPERIENCE OF (SOME) REALITY CONSTRUCTED BY THE MIND.

Reality is how something actually is. Perception is how that something is seen, understood or experienced by the mind (or consciousness).

POINT OF EVALUATION:
The degree of ALIGNMENT or DISCONNECT between PERCEPTION and the ACTUAL REALITY that is the target of perception.

 

SLIDE 3

REALITY
Functional Concepts

TARGET REALITY: selected (object or area of) reality that is a target of address.
Can also use OBJECT OF PERCEPTION or TARGET OF PERCEPTION.
– Object: “something mental or physical toward which thought, feeling, or action is directed.” [Merriam-Webster Dictionary]
– Perception: “The process or state of being aware of something.” [The American Heritage Dictionary]

ESTABLISH THE REALITY (of something): engage in the action of OBSERVING or VERIFYING some target reality.
– Establish: “show (something) to be true or certain by determining the facts.” [Oxford Dictionary]
Can also use DETERMINE or CLARIFY (the reality of something).

OBSERVATION is a process of FORMING PERCEPTION of something through DIRECT CONTACT with its existence.

VERIFICATION is a process of collecting EVIDENCE and applying REALISTIC REASONING to determine whether something is true or false (especially with respect to evaluating what someone may claim to be the case in reality).
Realistic Reasoning: ability to think in terms of (or imagine) realistic scenarios and situations and use evidence for support. (Can also use OBJECTIVE REASONING.)

 

SLIDE 4

PERCEPTION & REALITY
Basis of Perception

WHAT IS BEING CONTACTED?
WHAT ARE YOU DIRECTING YOUR ATTENTION AT?
(in forming perception of something)

ACTUAL EXISTENCE: Direct observation or experience of the actual existence of some target reality – DIRECT CONTACT.

REPRESENTATIONS: Perception of something can be formed based on contact with representations rather than contact with the actual existence of the reality in question. For example, a photograph of a house is NOT its actual existence but is a form of DIRECT REPRESENTATION. Someone’s statements about a house is NOT its actual existence but a form of INDIRECT REPRESENTATION.

In forming one’s perception of something, one should be vigilant to differentiate between REPRESENTATIONS which may be false or misleading and the ACTUAL REALITY (that can be observed or verified).

NOTE: If direct contact is not feasible, such as with respect to complex researches and technologies that could require special access privileges and skilled knowledge, then perception of such realities should be formed based on representations that are as close to the actual reality as possible: such as through vigilant study of books, lectures and other forms of communication directly from experts in the field, and not remote reinterpretations that may have become disconnected from the underlying reality of the subject.

 

SLIDE 5

PERCEPTION & REALITY
Basic Verification of Claims

REALISTIC REASONING [key factor!]
Ability to think in terms of realistic scenarios and situations and use evidence for support.
– the issue of how someone thinks and forms their perception of reality.

LOGICAL REALISTICITY [basic check]
Pose simple questions: Is it Possible? Is it Probable? Is it Realistic?
Not only there are predictable objective existences (such as the sun with its solar cycles), individuals and societies also operate according to certain patterns that can be predicted with relative accuracy (such as operating procedures within a given profession or even predictions of someone’s likely actions by trying to mentally approximate their patterns of thinking and behavior).

FIND AND EVALUATE EVIDENCE
Evidence: anything that helps to establish whether something is true or false.
(physical objects, documents, videos, photographs, witness accounts, etc.)

If difficulty with finding direct evidence for something:
– Evaluate the degree of importance or materiality. [material: of substantial importance, essential.]
– Look for related or indirect evidence (such as something that would prove a given claim to be an impossibility).

NOTE: There can be times when finding direct evidence for something could be difficult, especially when you are dealing with a complex situation that involves a lot of different pieces that may need to be researched. Time and resources are often limited so you may need to make decisions and evaluate the degree of IMPORTANCE or RELEVANCE of information that you may be looking for in light of your OVERALL OBJECTIVE.

 

Текст слайдов на русском:

СЛАЙД 1

РЕАЛЬНОСТЬ
Выбранные Словарные Определения

РЕАЛЬНЫЙ
Фактически существующее или происходящее на самом деле; не воображаемое или предполагаемое. [Oxford Dictionary]

Существующее на самом деле, а не воображаемое. [Cambridge Dictionary]

РЕАЛЬНОСТЬ
То, что на самом деле существует или происходит. [Merriam-Webster: Learner’s Dictionary]
философия: То, что существует независимо от представлений о нем.
Random House Kernerman Webster’s College Dictionary, © 2010 https://www.thefreedictionary.com/reality

ПРИМЕЧАНИЕ: понятие РЕАЛЬНОСТЬ не ограничивается на том, что обычно понимается как “физическая” реальность, а обхватывает любую форму явления или проявления в существовании, будь то физическое, психологическое или духовное. Например, по отношению к психическим явлениям, реальность чьего-либо мышления или восприятия (чего-либо) само по себе может быть предметом наблюдения и анализа. Восприятие одним человеком мыслей, эмоций и намерений другого может совпадать или не совпадать с реальными мыслями, эмоциями и намерениями того человека. Существует такая вещь как восприятие самого восприятия – способность видеть то, что видит другой, или даже рассматривать свои собственные образы/виденья реальности (само-обозревательное сознание [eng. self-reflective consciousness]).

 

СЛАЙД 2

РЕАЛЬНОСТЬ
Реальность и Восприятие

РЕАЛЬНОСТЬ
САМО СУЩЕСТВОВАНИЕ ИЛИ СОВЕРШЕНИЕ (СОБЫТИЕ) ЧЕГО-ЛИБО

ВОСПРИЯТИЕ
ОБРАЗ ИЛИ ПЕРЕЖИВАНИЕ ОПРЕДЕЛЕННОЙ
РЕАЛЬНОСТИ СФОРМИРОВАННЫЕ РАЗУМОМ.

Реальность – это то, как что-то на самом деле есть. Восприятие – это то, как это что-то видится, понимается или переживается разумом (или сознанием).

ТОЧКА ОЦЕНКИ:
Степень СОВПАДЕНИЯ или РАЗРЫВА между ВОСПРИЯТИЕМ и ДЕЙСТВИТЕЛЬНОСТЬЮ, которая является целью восприятия.

 

СЛАЙД 3

РЕАЛЬНОСТЬ
Функциональные Понятия

ЦЕЛЕВАЯ РЕАЛЬНОСТЬ: любая конкретная реальность, которая является целью рассмотрения.
Можно также использовать ОБЪЕКТ ВОСПРИЯТИЯ или ЦЕЛЬ ВОСПРИЯТИЯ.
– Объект: “нечто ментальное или физическое, на что направлена мысль, чувство или действие.” [Merriam-Webster Dictionary]
– Восприятие: “процесс или состояние осознания чего-либо.” [The American Heritage Dictionary]
“2. Психол., филос. Форма чувственного отражения действительности в сознании, включающая в себя понимание и осмысление её на основе предшествующего опыта.” [Большой толковый словарь]

УСТАНОВИТЬ РЕАЛЬНОСТЬ чего-либо: провести НАБЛЮДЕНИЕ или ПОДТВЕРЖДЕНИЕ какой-либо целевой реальности.
– Установить: “показать что, что-то является правдивым или неоспоримым путем определения фактов.” [Oxford Dictionary]
Можно также использовать ОПРЕДЕЛИТЬ или УТОЧНИТЬ (реальность чего-либо).

НАБЛЮДЕНИЕ – это процесс ФОРМИРОВАНИЯ ВОСПРИЯТИЯ чего-либо через НЕПОСРЕДСТВЕННЫЙ [прямой] КОНТАКТ с его существованием.

ПОДТВЕРЖДЕНИЕ – это процесс сбора ДОКАЗАТЕЛЬСТВ и применения РЕАЛИСТИЧНОГО МЫШЛЕНИЯ для определения правдивости или ложности данного восприятия или чьих-то утверждений.

Реалистичное мышление: способность мыслить образами реалистичных сценариев и ситуаций и использовать доказательства в качестве поддержки. (Также можно использовать ОБЪЕКТИВНОЕ МЫШЛЕНИЕ.)

 

СЛАЙД 4

ВОСПРИЯТИЕ И РЕАЛЬНОСТЬ
Основа Восприятия

НА ЧТО КОНКРЕТНО НАПРАВЛЕННО ВАШЕ ВНИМАНИЕ
(во время формирования своего восприятия чего-либо)?

СУЩЕСТВУЮЩАЯ ДЕЙСТВИТЕЛЬНОСТЬ: Прямое наблюдение или переживание самой действительности данной реальности – ПРЯМОЙ КОНТАКТ.

РЕПРЕЗЕНТАЦИИ: Картина восприятия чего-то может быть сформирована на основе контакта с репрезентациями данной реальности, а не с непосредственно её действительностью. Например, фотография дома – это не есть сам дом, но данный образ представляет собой форму ПРЯМОЙ РЕПРЕЗЕНТАЦИИ самого объекта. Чьи-то словесные описания дома также, конечно же, не являются самим домом, но служат формой НЕПРЯМОЙ РЕПРЕЗЕНТАЦИИ его действительности.

В процессе формирования своего восприятия чего-либо нужно сохранять БДИТЕЛЬНОСТЬ и различать между РЕПРЕЗЕНТАЦИЯМИ, которые могут быть ложными или искаженными, и самой ОБЪЕКТИВНОЙ ДЕЙСТВИТЕЛЬНОСТЬЮ (которую можно пронаблюдать или подтвердить).

ПРИМЕЧАНИЕ: Если прямой контакт невозможен, например, в отношении сложных исследований и технологий, которые могут требовать особый доступ и квалифицированные знания, то восприятие такой реальности должно быть сформировано на основе репрезентаций, которые настолько близки к реальности, насколько это возможно: например, посредством бдительного изучения книг, лекций и других форм коммуникации непосредственно от экспертов в этой области, а не на основе отдаленных интерпретаций, которые могут быть оторваны от действительности изучаемого материала.

 

СЛАЙД 5

ВОСПРИЯТИЕ И РЕАЛЬНОСТЬ
Базовый Процесс Проверки Утверждений

РЕАЛИСТИЧНОЕ (ОБЪЕКТИВНОЕ) МЫШЛЕНИЕ [ключевой фактор!]
Способность мыслить реалистичными сценариями и ситуациями и использовать доказательства в качестве поддержки.
– вопрос о том, как кто-то мыслит и формирует свое восприятие реальности.

ЛОГИЧЕСКАЯ РЕАЛИСТИЧНОСТЬ [базовая проверка]
Задайте простые вопросы: Возможно ли это? Вероятно ли это? Реалистично ли это?
Мало того, что существуют предсказуемые объективные существующие (например, Солнце с его солнечными циклами), люди и общества также действуют в соответствии с определенными шаблонами, которые можно предсказать с относительной точностью (например, оперативные процедуры в рамках данной профессии или даже предсказания вероятных действий взятого человека посредством мысленного моделирования его шаблонов мышления и поведения).

НАЙДИТЕ И ПРОАНАЛИЗИРУЙТЕ ДОКАЗАТЕЛЬСТВА
Доказательства: все, что помогает установить правдивость или ложность чего-либо.
(физические предметы, документы, видео, фотографии, свидетельства очевидцев и т. д.)

Если трудности с поиском прямых доказательств:
– Оцените степень важности и необходимости того что вы ищите.
– Ищите связанные или косвенные доказательства (например, как что-то, что доказывает что данное утверждение невозможно).

ПРИМЕЧАНИЕ: Могут быть случаи, когда будет трудно найти прямые доказательства, особенно когда вы имеете дело со сложной ситуацией, которая включает в себя много различных составляющий, которые в свою очередь возможно придется исследовать. Время и ресурсы часто ограничены, поэтому вам, возможно, придется принимать решения и оценивать степень ВАЖНОСТИ и ПРИМЕНИМОСТИ информации, которую вы ищете, в свете вашей ОБЩЕЙ ЗАДАЧИ.

 

РАЗУМ

Нейронная Сеть

Справочное видео (для базового описания структуры нейронной сети и ее механики: начинается на 30-й секунде):

Оригинальный транскрипт видео (скопирован с YouTube):

00:07 A child’s experiences during the earliest years of life have a lasting impact on the architecture of the developing brain.

00:15 Genes provide the basic blueprint, but experiences shape the process that determines whether a child’s brain will provide a strong or weak foundation for all future learning, behavior, and health.

00:27 During this important period of brain development, billions of brain cells called neurons send electrical signals to communicate with each other.

00:36 These connections form circuits that become the basic foundation of brain architecture.

00:41 Circuits and connections proliferate at a rapid pace and are reinforced through repeated use.

00:47 Our experiences and environment dictate which circuits and connections get more use.

00:52 Connections that are used more grow stronger and more permanent. Meanwhile, connections that are used less fade away through a normal process called pruning.

01:00 Well-used circuits create lightning-fast pathways for neural signals to travel across regions of the brain.

01:07 Simple circuits form first, providing a foundation for more complex circuits to build on later.

01:17 Through this process, neurons form strong circuits and connections for emotions, motor skills, behavioral control, logic, language, and memory during the early critical period of development.

01:29 With repeated use, these circuits become more efficient and connect to other areas of the brain more rapidly.

01:35 While they originate in specific areas of the brain, the circuits are interconnected. You can’t have one type of skill without the others to support it.

01:43 Like building a house, everything is connected and what comes first forms a foundation for all that comes later.

 

Перевод:

00:07 Опыт ребенка в первые годы жизни оказывает длительное воздействие на архитектуру развивающегося мозга.

00:15 Гены обеспечивают базовую схему, но опыт формирует процесс, который определяет, будет ли мозг ребенка обеспечивать сильную или слабую основу для всего будущего обучения, поведения и здоровья.

00:27 В течение этого важного периода развития мозга, миллиарды клеток мозга, называемых нейронами, посылают электрические сигналы для связи друг с другом.

00:36 Эти связи образуют цепи, которые становятся основой архитектуры мозга.

00:41 Цепи и соединения распостраняются [eng. proliferate] быстрыми темпами и укрепляются за счет многократного использования.

00:47 Наш опыт и окружающая среда диктуют, какие цепи и соединения будут больше использоваться.

00:52 Используемые соединения становятся более прочными и постоянными. В это время, соединения которые используются меньше увядают [постепенно исчезают] через нормальный процесс, который называется прунинг [обрезка].

01:00 Хорошо отработанные цепи создают молниеносные [скоростные] пути для передачи нейронных сигналов по областям мозга.

01:07 Cначала формируются простые цепи, которые обеспечивают основу для построения более сложных цепей позже.

01:17 Благодаря этому процессу нейроны формируют сильные цепи и связи для эмоций, двигательных навыков, поведенческого контроля, логики, языка и памяти в течение раннего критического периода развития.

01:29 При многократном использовании, эти цепи становятся более эффективными и быстрее соединяются с другими областями мозга.

01:35 Несмотря на то, что они возникают в определенных областях мозга, все цепи взаимосвязаны. Вы не можете иметь один тип навыков без других, которые его поддерживают.

01:43 Как при строительстве дома, все взаимосвязанно, и что образуется первым составляет основу для всего, что происходит позже.

 

 

The Human Brain Project & The Blue Brain Project

Справочные веб-сайты:
https://www.humanbrainproject.eu/en/
https://bluebrain.epfl.ch/

Справочные видео (общие):

Отредактированный автоматический YouTube транскрипт:

00:04 A hundred billion neurons connected by a hundred thousand billion synapses – the human brain is the most complex machine we know of and the most mysterious one.
00:15 We face huge issues in neuroscience to understand how the pieces of the brain fit and work together.
00:21 We face huge issues in medicine to understand how to objectively diagnose and treat brain diseases.
00:27 This is a big big challenge. It’ll have an enormous impact on the health of the aged.
00:33 European researchers propose a radically new approach to study the human mind.
00:38 Their idea is simple – to simulate a complete human brain in a supercomputer.
00:45 We have a giant intellectual problem to solve here.
00:48 As a scientist I mean it’s really the central project for brain science.
00:54 And that could revolutionize computing – the way we do it today.
01:03 The human brain project brings together hundreds of scientists from leading European research institutions.
01:10 It is one of the most ambitious neuroscience projects in the world.
01:14 What we are proposing is to establish a radically new foundation to explore and understand the brain, its diseases, and to use that knowledge to build new computing technologies.
01:26 The project is coordinated by EPFL located in Lausanne, Switzerland.
01:31 The researchers will systematically study neurons – the building blocks of the brain.
01:36 They will collect and consolidate all the biological data produced by scientists around the world.
01:43 They will integrate this knowledge into a massive simulation running on a supercomputer.
01:47 The result will be the most accurate model of the human brain ever produced.
01:53 I’m really thrilled to be part of this and to help neuroscience to have a more coordinated effort to understand the brain and to exploit the brain, to really use what’s in the brain in computational principles and to derive new technologies.
02:10 From an original group of 13 institutions, the HBP now encompasses more than 80 partners across Europe.
02:19 The human cortex is organized into specialized regions.
02:25 We need to understand what these different regions are doing.
02:28 Some are specializing for language; some are specializing for vision…
02:31 So we will create systematic maps of the human brain trying to understand each of these subsystems and trying to understand what are the specific parameters so that they can ultimately be brought to simulation.
02:45 Brain diseases have become an immense burden in the Western world.
02:50 In Europe they cost more than heart diseases, cancer and diabetes all put together.
02:56 Scientists will work closely with hospitals to find new treatment to neurological disorders.
03:02 They will collect medical data such as brain scans in order to develop better ways to diagnose diseases.
03:10 It involves trying to make sense of the enormous amounts of data we collect on all our patients and using those data in order to define their diseases better.
03:19 And to do that we need first to be able to bring the data together so we need databasing and for that we’re going to need really high-powered computers to be able to what we call data mine.
03:31 We now have a blueprint to understand the molecular architecture that defines the development and organization of the human brain, but it also gives us the fantastic opportunity to understand how the DNA mutations that caused hundreds of different brain diseases produce those diseases.
03:51 There’ll be ways of testing potential drugs where you won’t need to use animals, where you’ll be able to use something that approaches the human, and where you’ll have some information of how good the treatment is going to be to correct the defect.
04:10 The simulation of a complete human brain will require supercomputers that are a thousand times more powerful than today.
04:18 The power of today’s computers is by far not sufficient to compute this complex system.
04:23 Of course we have to pool resources in order to satisfy the huge demands.
04:31 The project will stimulate the development of new supercomputers.
04:35 By understanding how cognition works, it will help to design radically new devices called neuromorphic computers.
04:43 They will combine the power of micro electronics with the flexibility of human intelligence.
04:49 If you want to solve a new problem, you need new software.
04:53 You don’t do that in your brain – you learn and you are able to learn, to handle completely different situation, even things which you have never seen before.
05:04 These are systems that are directly modeled after the brain.
05:08 So what we build is physical models of brain circuits on silicon substrates.
05:16 The human brain project will create a realistic simulation of the brain.
05:20 This new tool will be used to understand how the mind works, to study brain diseases and invent new electronics.
05:29 To achieve this goal, more than 80 European institutions have already joined the project.
05:35 The competence is redistributed all over Europe, in supercomputing and in neuroscience.
05:42 By putting so many different people together and making such a big community, such a big project, we can do things we could never do with any other smaller scale project.
05:52 For Europe this is a kind of big science project. This I believe, the 21st century, will be the century of the brain.
06:01 I think the project is very – it’s a visionary project and it seems to me that the field needs this kind of initiative really to move forward.
06:09 And I see fantastic opportunities in the future.
06:14 The technology is at reach and the necessary knowledge available.
06:18 It’s like building a giant telescope to peer into deep space only that would be able to look deep into the brain and ask questions that are impossible experimentally and theoretically.
06:30 It’s an infrastructure to be able to build and simulate the human brain, objectively classify brain diseases and build radically new computing devices.
06:43 We have what’s called in technology a roadmap.
06:46 We know which technology will be used at which point in time at the project and the way we will scale up our systems so that they reach the complexity of the human brain.
06:59 The human brain project will put Europe at the forefront of neuroscience.
07:03 It will deliver new strategies to fight brain diseases, and it will revolutionize electronics.
07:09 But first of all, it will offer a revolutionary new tool to study the most mysterious phenomenon of the universe – the human brain.

 

Перевод (автоматический, неотредактированный перевод Yandex переводчика):

00:04 Сто миллиардов нейронов, соединенных ста тысячами миллиардов синапсов-человеческий мозг-самая сложная машина, которую мы знаем,и самая загадочная.
00:15 Мы сталкиваемся с огромными проблемами в нейробиологии, чтобы понять, как части мозга подходят и работают вместе.
00:21 Мы сталкиваемся с серьезными проблемами в медицине, чтобы понять, как объективно диагностировать и лечить заболевания мозга.
00:27 Это большой вызов. Это будет иметь огромное влияние на здоровье пожилых людей.
00:33 Европейские исследователи предлагают принципиально новый подход к изучению человеческого разума.
00:38 Их идея проста-смоделировать полноценный мозг человека в суперкомпьютере.
00:45 Нам предстоит решить гигантскую интеллектуальную проблему.
00:48 Как ученый я имею в виду, что это действительно центральный проект для науки о мозге.
00:54 И это может произвести революцию в вычислительной технике-так, как мы делаем это сегодня.
01:03 Проект “человеческий мозг” объединяет сотни ученых из ведущих европейских исследовательских институтов.
01:10 Это один из самых амбициозных проектов в мире неврологии.
01:14 Мы предлагаем создать принципиально новую основу для изучения и понимания мозга, его болезней, и использовать эти знания для создания новых вычислительных технологий.
01:26 Проект координируется EPFL, расположенной в Лозанне, Швейцария.
01:31 Исследователи систематически изучать нейроны – строительные блоки мозга.
01:36 Они соберут и объединят все биологические данные, полученные учеными всего мира.
01:43 Эти знания будут интегрированы в массовое моделирование, выполняемое на суперкомпьютере.
01:47 Результатом будет самая точная модель человеческого мозга из когда-либо созданных.
01:53 Я очень рад быть частью этого и помогать нейробиологии в более скоординированных усилиях по пониманию мозга и эксплуатации мозга, по-настоящему использовать то, что находится в мозге, в вычислительных принципах и выводить новые технологии.
02:10 От первоначальной группы из 13 учреждений, HBP в настоящее время охватывает более 80 партнеров по всей Европе.
02:19 Кора головного мозга человека организована в специализированные регионы.
02:25 Нам нужно понять, что делают эти разные регионы.
02:28 Некоторые специализируются на языке, некоторые-на зрении…
02:31 Итак, мы создадим систематические карты человеческого мозга, пытаясь понять каждую из этих подсистем и пытаясь понять, каковы конкретные параметры, так что в конечном итоге они могут быть приведены к моделированию.
02:45 Болезни мозга стали огромным бременем в западном мире.
02:50 В Европе они стоят дороже, чем сердечные болезни, рак и диабет вместе взятые.
02:56 Ученые будут тесно сотрудничать с больницами, чтобы найти новое лечение неврологических расстройств.
03:02 Они будут собирать медицинские данные, такие как сканирование мозга, чтобы разработать лучшие способы диагностики заболеваний.
03:10 Это включает в себя попытку осмыслить огромные объемы данных, которые мы собираем по всем нашим пациентам, и использовать эти данные для того, чтобы лучше определить их заболевания.
03:19 И чтобы сделать это, нам сначала нужно собрать данные вместе, поэтому нам нужна база данных, а для этого нам понадобятся действительно мощные компьютеры, чтобы иметь возможность работать с тем, что мы называем Data mine.
03:31 Ееперь у нас есть план, чтобы понять молекулярную архитектуру, которая определяет развитие и организацию человеческого мозга, но она также дает нам фантастическую возможность понять, как мутации ДНК, которые вызвали сотни различных заболеваний головного мозга производят эти заболевания.
03:51 Будут способы тестирования потенциальных лекарств, где вам не нужно будет использовать животных, где вы сможете использовать что-то, что приближается к человеку, и где у вас будет некоторая информация о том, насколько хорошим будет лечение, чтобы исправить дефект.
04:10 Моделирование полноценного человеческого мозга потребует суперкомпьютеров, которые в тысячу раз мощнее, чем сегодня.
04:18 Мощности современных компьютеров явно недостаточно для вычисления этой сложной системы.
04:23 Конечно, мы должны объединить ресурсы, чтобы удовлетворить огромные требования.
04:31 Проект будет стимулировать разработку новых суперкомпьютеров.
04:35 На понимание того, как познание дела, это поможет для разработки принципиально новых устройств, называемых нейроморфных компьютеров.
04:43 Они объединят мощь микроэлектроники с гибкостью человеческого интеллекта.
04:49 Если вы хотите решить новую проблему, вам нужно новое программное обеспечение.
04:53 Вы не делаете этого в своем мозгу-вы учитесь и способны учиться, справляться с совершенно другой ситуацией, даже с тем, чего вы никогда раньше не видели.
05:04 Это системы, которые непосредственно моделируются по мозгу.
05:08 Итак, мы строим физические модели мозговых цепей на кремниевых подложках.
05:16 Проект “человеческий мозг”создаст реалистичное моделирование мозга.
05:20 Этот новый инструмент будет использоваться для понимания того, как работает ум, для изучения заболеваний мозга и изобретения новой электроники.
05:29 Для достижения этой цели к проекту уже присоединились более 80 европейских институтов.
05:35 Компетенции перераспределяются по всей Европе, в суперкомпьютерах и нейробиологии.
05:42 Собрав вместе так много разных людей и создав такое большое сообщество, такой большой проект, мы можем делать то, что никогда не смогли бы сделать с любым другим проектом меньшего масштаба.
05:52 Для Европы это большой научный проект. Я верю, что 21 век станет веком мозга.
06:01 Я думаю, что проект очень – это дальновидный проект, и мне кажется, что поле нуждается в такого рода инициативе действительно двигаться вперед.
06:09 И я вижу фантастические возможности в будущем.
06:14 Технология доступна и необходимые знания доступны.
06:18 Это все равно, что построить гигантский телескоп, чтобы вглядываться в глубокий космос, который мог бы заглянуть глубоко в мозг и задавать вопросы, невозможные экспериментально и теоретически.
06:30 Это инфраструктура, позволяющая строить и моделировать человеческий мозг, объективно классифицировать заболевания мозга и строить принципиально новые вычислительные устройства.
06:43 У нас есть то, что в технологии называется дорожной картой.
06:46 Мы знаем, какие технологии будут использоваться в какой момент времени в проекте и как мы будем масштабировать наши системы, чтобы они достигли сложности человеческого мозга.
06:59 Проект “человеческий мозг” выведет Европу на передовые позиции в нейробиологии.
07:03 Он представит новые стратегии по борьбе с заболеваниями головного мозга и революционизирует электронику.
07:09 Но прежде всего, он предложит революционный новый инструмент для изучения самого загадочного явления Вселенной-человеческого мозга.

 

Отредактированный автоматический YouTube транскрипт:

00:03 For decades brainwaves have been used by doctors, by researchers, by clinicians to characterize things like thinking, sleep and also to identify what whether or not a patient has a particular brain disease or disorder like epilepsy.

00:21 But the challenge has been that we’ve never really understood the relationship between what’s happening in those brain waves and what’s happening in the individual neurons at the low level of the nervous system.

00:34 What we’ve done is built a detailed computer model of a small piece of the brain – the cortical microcircuitry – and that integrates the details of the shape of the neurons, the ion channels, their electrical properties, their connections; and we used this to simulate and to calculate brain waves.

00:54 And because it’s a computer model, and something that we can’t do experimentally, we could relate it directly to the activity of all the underlying neurons generating that activity.

01:05 So with this tool we can now form a much more detailed and much more in-depth understanding of the relationship between individual neurons and the brain waves themselves.

01:16 This recreates what would happen if you were to actually put an electrode into a piece of tissue in the lab.

 

01:25 For decades there have been two main avenues in neuroscience one being in vitro, as we call it, neuroscience done in the petri dish – very controlled, very structured where we characterize single neuron characteristics.

01:38 The other avenue of neuroscience being cognitive behavioral neuroscience where we look at how the brain works at a very high level.

01:46 Now there is a big gap between the two. The way we decided to look at that starting five years ago was to basically use the blue brain modeling facility and models developed here in Switzerland to ask these questions.

02:00 How do the physics at the single compartment, single neuron level give rise to this large brain waves observed in most mammalians, in most humans?

02:14 This is why I think this study is quite unique because for the first time we take these computer simulations and try to say something about an observable which is very typical for very many cognitive states at the micro circuit level.

 

Перевод (отредактированный перевод Yandex переводчика):

00:03 В течение десятилетий мозговые волны использовались врачами, исследователями, клиницистами для характеристики таких вещей, как мышление, сон, а также для определения того, есть ли у пациента конкретное заболевание мозга или расстройство, такое как эпилепсия.

00:21 Но проблема в том, что мы никогда не понимали связь между тем, что происходит в этих мозговых волнах и тем, что происходит в отдельных нейронах на низком уровне нервной системы.

00:34 Мы построили детальную компьютерную модель небольшого участка мозга – кортикальной микросхемы – которая объединяет детали формы нейронов, ионные каналы, их электрические свойства, их связи; и мы использовали это для моделирования и расчета мозговых волн.

00:54 И поскольку это компьютерная модель и то, что мы не можем сделать экспериментально, мы можем связать ее непосредственно с активностью всех [лежащих в основе] нейронов, генерирующих эту активность.

01:05 Таким образом, с помощью этого инструмента мы можем теперь сформировать гораздо более подробное и гораздо более глубокое понимание взаимосвязи между отдельными нейронами и мозговыми волнами.

01:16 Это воссоздает то, что произошло бы, если бы вы на самом деле положили электрод в кусок ткани в лаборатории.

01:25 За десятилетия наметились два основных направления в нейронауке: одно осуществляемое в пробирке, как мы его называем, неврология в чашке Петри – очень управляемая, очень структурированная, где мы характеризуем характеристики одного нейрона.

01:38 Другим направлением нейробиологии является когнитивно-поведенческая нейробиология, где мы смотрим на то, как мозг работает на очень высоком уровне.

01:46 Между ними существует большой разрыв. То, как мы решили взглянуть на это, начиная пять лет назад, состояло в том, чтобы в основном использовать помещение моделирования [проэкта] Голубой Мозг и модели, разработанные здесь, в Швейцарии, чтобы задать эти вопросы.

02:00 Как физика на уровне одного отсека, одного нейрона, дает начало этим большим мозговым волнам, наблюдаемым у большинства млекопитающих, у большинства людей?

02:14 Вот почему я думаю, что это исследование совершенно уникально, потому что впервые мы берем эти компьютерные симуляции и пытаемся сказать что-то о наблюдаемом, что очень типично для очень многих когнитивных состояний на уровне микроконтур [микроцепей].

 

Справочные видео (конкретные):

Презентации TED часто имеют субтитры на разных языках. В YouTube настройках нижеприведенного видео, вы можете выбрать субтитры на русском:

[Основное внимание уделяется первым 4-м минутам презентации.]

Оригинальный транскрипт видео (скопирован с YouTube, переформатирован)

00:18 Our mission is to build a detailed, realistic computer model of the human brain.
00:25 And we’ve done, in the past four years, a proof of concept on a small part of the rodent brain, and with this proof of concept we are now scaling the project up to reach the human brain.
00:39 Why are we doing this? There are three important reasons.
00:43 The first is, it’s essential for us to understand the human brain if we do want to get along in society, and I think that it is a key step in evolution.
00:53 The second reason is, we cannot keep doing animal experimentation forever, and we have to embody all our data and all our knowledge into a working model.
01:08 It’s like a Noah’s Ark. It’s like an archive.
01:12 And the third reason is that there are two billion people on the planet that are affected by mental disorder, and the drugs that are used today are largely empirical.
01:23 I think that we can come up with very concrete solutions on how to treat disorders.
01:29 Now, even at this stage, we can use the brain model to explore some fundamental questions about how the brain works.
01:39 And here, at TED, for the first time, I’d like to share with you how we’re addressing one theory — there are many theories — one theory of how the brain works.
01:50 So, this theory is that the brain creates, builds, a version of the universe, and projects this version of the universe, like a bubble, all around us.
02:07 Now, this is of course a topic of philosophical debate for centuries.
02:11 But, for the first time, we can actually address this, with brain simulation, and ask very systematic and rigorous questions, whether this theory could possibly be true.
02:24 The reason why the moon is huge on the horizon is simply because our perceptual bubble does not stretch out 380,000 kilometers.
02:34 It runs out of space.
02:36 And so what we do is we compare the buildings within our perceptual bubble, and we make a decision.
02:44 We make a decision it’s that big, even though it’s not that big.
02:48 And what that illustrates is that decisions are the key things that support our perceptual bubble. It keeps it alive.
02:57 Without decisions you cannot see, you cannot think, you cannot feel.
03:01 And you may think that anesthetics work by sending you into some deep sleep, or by blocking your receptors so that you don’t feel pain, but in fact most anesthetics don’t work that way.
03:12 What they do is they introduce a noise into the brain so that the neurons cannot understand each other.
03:18 They are confused, and you cannot make a decision.
03:23 So, while you’re trying to make up your mind what the doctor, the surgeon, is doing while he’s hacking away at your body, he’s long gone.
03:30 He’s at home having tea.
03:32 (Laughter)
03:34 So, when you walk up to a door and you open it, what you compulsively have to do to perceive is to make decisions, thousands of decisions about the size of the room, the walls, the height, the objects in this room.
03:48 99 percent of what you see is not what comes in through the eyes. It is what you infer about that room.
03:59 So I can say, with some certainty, “I think, therefore I am.”
04:06 But I cannot say, “You think, therefore you are,” because “you” are within my perceptual bubble.
04:15 Now, we can speculate and philosophize this, but we don’t actually have to for the next hundred years.
04:21 We can ask a very concrete question. “Can the brain build such a perception?”
04:27 Is it capable of doing it? Does it have the substance to do it?
04:31 And that’s what I’m going to describe to you today.
04:34 So, it took the universe 11 billion years to build the brain.
04:38 It had to improve it a little bit.
04:40 It had to add to the frontal part, so that you would have instincts, because they had to cope on land.
04:46 But the real big step was the neocortex.
04:50 It’s a new brain. You needed it.
04:52 The mammals needed it because they had to cope with parenthood, social interactions, complex cognitive functions.
05:03 So, you can think of the neocortex actually as the ultimate solution today, of the universe as we know it.
05:13 It’s the pinnacle, it’s the final product that the universe has produced.
05:19 It was so successful in evolution that from mouse to man it expanded about a thousandfold in terms of the numbers of neurons, to produce this almost frightening organ, structure.
05:32 And it has not stopped its evolutionary path.
05:35 In fact, the neocortex in the human brain is evolving at an enormous speed.
05:40 If you zoom into the surface of the neocortex, you discover that it’s made up of little modules, G5 processors, like in a computer.
05:47 But there are about a million of them.
05:50 They were so successful in evolution that what we did was to duplicate them over and over and add more and more of them to the brain until we ran out of space in the skull.
05:59 And the brain started to fold in on itself, and that’s why the neocortex is so highly convoluted.
06:01 We’re just packing in columns, so that we’d have more neocortical columns to perform more complex functions.
06:12 So you can think of the neocortex actually as a massive grand piano, a million-key grand piano.
06:19 Each of these neocortical columns would produce a note. You stimulate it; it produces a symphony.
06:26 But it’s not just a symphony of perception. It’s a symphony of your universe, your reality.
06:32 Now, of course it takes years to learn how to master a grand piano with a million keys.
06:38 That’s why you have to send your kids to good schools, hopefully eventually to Oxford.
06:42 But it’s not only education. It’s also genetics.
06:47 You may be born lucky, where you know how to master your neocortical column, and you can play a fantastic symphony.
06:55 In fact, there is a new theory of autism called the “intense world” theory, which suggests that the neocortical columns are super-columns.
07:04 They are highly reactive, and they are super-plastic, and so the autists are probably capable of building and learning a symphony which is unthinkable for us.
07:15 But you can also understand that if you have a disease within one of these columns, the note is going to be off.
07:23 The perception, the symphony that you create is going to be corrupted, and you will have symptoms of disease.

07:30 So, the Holy Grail for neuroscience is really to understand the design of the neocoritical column — and it’s not just for neuroscience; it’s perhaps to understand perception, to understand reality, and perhaps to even also understand physical reality.
07:47 So, what we did was, for the past 15 years, was to dissect out the neocortex, systematically.
07:54 It’s a bit like going and cataloging a piece of the rainforest.
07:58 How many trees does it have? What shapes are the trees? How many of each type of tree do you have? Where are they positioned?
08:05 But it’s a bit more than cataloging because you actually have to describe and discover all the rules of communication, the rules of connectivity, because the neurons don’t just like to connect with any neuron.
08:16 They choose very carefully who they connect with.
08:19 It’s also more than cataloging because you actually have to build three-dimensional digital models of them.
08:26 And we did that for tens of thousands of neurons, built digital models of all the different types of neurons we came across.
08:33 And once you have that, you can actually begin to build the neocortical column.
08:39 And here we’re coiling them up.
08:42 But as you do this, what you see is that the branches intersect actually in millions of locations, and at each of these intersections they can form a synapse.
08:55 And a synapse is a chemical location where they communicate with each other.
09:00 And these synapses together form the network or the circuit of the brain.
09:07 Now, the circuit, you could also think of as the fabric of the brain.
09:13 And when you think of the fabric of the brain, the structure, how is it built? What is the pattern of the carpet?
09:20 You realize that this poses a fundamental challenge to any theory of the brain, and especially to a theory that says that there is some reality that emerges out of this carpet, out of this particular carpet with a particular pattern.
09:35 The reason is because the most important design secret of the brain is diversity.
09:40 Every neuron is different.
09:42 It’s the same in the forest. Every pine tree is different.
09:44 You may have many different types of trees, but every pine tree is different. And in the brain it’s the same.
09:49 So there is no neuron in my brain that is the same as another, and there is no neuron in my brain that is the same as in yours.
09:55 And your neurons are not going to be oriented and positioned in exactly the same way.
10:00 And you may have more or less neurons.
10:02 So it’s very unlikely that you got the same fabric, the same circuitry.
10:08 So, how could we possibly create a reality that we can even understand each other?
10:13 Well, we don’t have to speculate.
10:15 We can look at all 10 million synapses now.
10:18 We can look at the fabric. And we can change neurons.
10:21 We can use different neurons with different variations.
10:23 We can position them in different places, orient them in different places.
10:27 We can use less or more of them.
10:29 And when we do that what we discovered is that the circuitry does change.
10:34 But the pattern of how the circuitry is designed does not.
10:41 So, the fabric of the brain, even though your brain may be smaller, bigger, it may have different types of neurons, different morphologies of neurons, we actually do share the same fabric.
10:55 And we think this is species-specific, which means that that could explain why we can’t communicate across species.
11:01 So, let’s switch it on.
But to do it, what you have to do is you have to make this come alive.
11:06 We make it come alive with equations, a lot of mathematics.
11:10 And, in fact, the equations that make neurons into electrical generators were discovered by two Cambridge Nobel Laureates.
11:17 So, we have the mathematics to make neurons come alive.
11:20 We also have the mathematics to describe how neurons collect information, and how they create a little lightning bolt to communicate with each other.
11:30 And when they get to the synapse, what they do is they effectively, literally, shock the synapse.
11:37 It’s like electrical shock that releases the chemicals from these synapses.
11:42 And we’ve got the mathematics to describe this process.
11:45 So we can describe the communication between the neurons.
11:49 There literally are only a handful of equations that you need to simulate the activity of the neocortex.
11:56 But what you do need is a very big computer.
11:59 And in fact you need one laptop to do all the calculations just for one neuron.
12:04 So you need 10,000 laptops.
12:06 So where do you go? You go to IBM, and you get a supercomputer, because they know how to take 10,000 laptops and put it into the size of a refrigerator.
12:14 So now we have this Blue Gene supercomputer.
12:17 We can load up all the neurons, each one on to its processor, and fire it up, and see what happens.
12:25 Take the magic carpet for a ride.
12:28 Here we activate it. And this gives the first glimpse of what is happening in your brain when there is a stimulation.
12:35 It’s the first view.
12:37 Now, when you look at that the first time, you think, “My god. How is reality coming out of that?”
12:44 But, in fact, you can start, even though we haven’t trained this neocortical column to create a specific reality.
12:53 But we can ask, “Where is the rose?”
12:57 We can ask, “Where is it inside, if we stimulate it with a picture?” Where is it inside the neocortex?
13:04 Ultimately it’s got to be there if we stimulated it with it.
13:08 So, the way that we can look at that is to ignore the neurons, ignore the synapses, and look just at the raw electrical activity.
13:15 Because that is what it’s creating.
13:17 It’s creating electrical patterns.
13:19 So when we did this, we indeed, for the first time, saw these ghost-like structures: electrical objects appearing within the neocortical column.
13:32 And it’s these electrical objects that are holding all the information about whatever stimulated it.
13:41 And then when we zoomed into this, it’s like a veritable universe.
13:47 So the next step is just to take these brain coordinates and to project them into perceptual space.
13:57 And if you do that, you will be able to step inside the reality that is created by this machine, by this piece of the brain.
14:08 So, in summary, I think that the universe may have — it’s possible — evolved a brain to see itself, which may be a first step in becoming aware of itself.
14:22 There is a lot more to do to test these theories, and to test any other theories.
14:27 But I hope that you are at least partly convinced that it is not impossible to build a brain.
14:33 We can do it within 10 years, and if we do succeed, we will send to TED, in 10 years, a hologram to talk to you.
Thank you.
14:42 (Applause)

 

Официальный транскрипт русских субтитров (скопирован с YouTube, переформатирован)

00:00 Переводчик: Namik Kasumov Редактор: Irina Makarova
00:18 Наша миссия – построить детальную, реалистичную компьютерную модель человеческого мозга.
00:25 За последние четыре года мы показали, что концепция состоятельна на примере небольшой части мозга грызуна, и на основе этого расширяем проект на крупные масштабы, чтобы достичь уровня мозга человека.
00:39 Почему мы это делаем? Для этого есть три важные причины.
00:43 Первая. Понимание устройства человеческого мозга для нас важно, если мы намерены сосуществовать как сообщество, а это, по моему мнению, – поворотный этап для эволюции.
00:53 Вторая причина – нельзя вечно продолжать экспериментировать на животных: необходимо отразить все полученные сведения и знания в работающей модели.
01:08 Это как Ноев ковчег, как архив.
01:12 И третья причина в том, что два миллиарда человек на планете страдают умственными расстройствами, а используемые сегодня лекарства, – в основном, эмпирические.
01:23 Думаю, что нам удастся найти вполне конкретные способы излечения заболеваний.
01:29 Но уже сейчас, на данной стадии, можно использовать модель мозга для разработки фундаментальных вопросов о способах работы мозга.
01:39 Здесь, на конференции TED, я намерен впервые поделиться с вами о том, как мы разрешаем вопросы, связанные с одной теорией – а теорий существует много – с одной теорией работы мозга.
01:50 Эта теория говорит, что мозг создаёт и выстраивает свой вариант вселенной, и проецирует этот вариант вселенной на всё вокруг себя, как если бы его окружал мыльный пузырь.
02:07 Конечно, на эту тему можно философствовать веками.
02:11 Но теперь впервые есть возможность взяться за эту тему с помощью компьютерного моделирования мозга, мы можем ставить весьма систематические и чёткие вопросы, чтобы разобраться, насколько эта теория верна.
02:24 Так, Луна на горизонте нам кажется огромного размера по той простой причине, что наш пузырь восприятия не может растянуться на 380 тысяч километров.
02:34 Его на это не хватает.
02:36 А потому человек сравнивает строения, попадающие в пределы пузыря восприятия, и [на основании этого] принимает решение.
02:44 Решение о том, что луна настолько велика, хотя на самом деле она не настолько велика.
02:48 Это демонстрирует, что решения являются опорными точками пузыря восприятия. Они позволяют нам выживать.
02:57 Без принятия решений человек не может видеть, не может думать, не может чувствовать.
03:01 Возможно, вы думаете, что действие анестезии состоит в том, чтобы ввести вас в глубокий сон или заблокировать ваши рецепторы, чтобы вы не чувствовали боли.
03:09 Но на самом деле большинство анестетиков воздействуют иным образом.
03:12 Они создают в мозгу отвлекающий шум с тем, чтобы нейроны не могли друг друга понять.
03:18 А когда они в замешательстве, человек не в состоянии принять решение.
03:23 Пока вы всё ещё соображаете, что там делает хирург, кромсающий ваше тело, хирург уже давно ушёл.
03:30 Сидит себе дома, чай пьёт.
03:32 (Смех) Так, когда вы приближаетесь к двери и открываете её, то для [выполнения этой операции] вы неосознанно принимаете решения, тысячи решений: о размерах комнаты, стены, предметов в комнате.
03:48 99% того, что вы видите, – это не информация, поступающая через глаза.
03:55 Это ваши заключения относительно комнаты.
03:59 Например, с определённой долей уверенности, можно сказать: «Я мыслю, значит, я существую».
04:06 Но нельзя утверждать: «Вы мыслите, значит, вы существуете», поскольку понятие «вы» находится внутри моего пузыря восприятия.
04:15 Тема, конечно, может вызвать рассуждения и философствования, но в них не будет надобности в течение следующих ста лет.
04:21 Можно поставить очень конкретный вопрос: «Может ли мозг построить такого рода восприятие?» В состоянии ли он сделать это? Располагает ли он для этого необходимым материалом? Именно об этом я собираюсь рассказать вам сегодня.
04:34 Итак, для построения мозга вселенной понадобилось 11 миллиардов лет.
04:38 Ей пришлось улучшать его маленькими шагами.
04:40 Пришлось развить фронтальную часть, чтобы обеспечить нас инстинктами, потому что этого требовало выживание на суше.
04:46 По-настоящему крупным шагом вперёд был неокортекс.
04:50 Это – новый мозг. Он был необходим нам.
04:52 Он необходим млекопитающим, чтобы они могли справиться со статусом родителя, с социальными связями, c комплексными когнитивными функциями.
05:03 Можно считать, что неокортекс – это лучшее на сегодня решение, к которому пришла вселенная в той мере, в какой мы её понимаем.
05:13 Это – вершина, конечный продукт, созданный вселенной.
05:19 Он настолько успешно эволюционировал, что увеличился, от мыши к человеку, тысячекратно, если считать число нейронов.
05:26 Получился этот почти устрашающий орган, вот такая структура.
05:32 Путь эволюции неокортекса ещё не завершился: на самом деле, неокортекс внутри мозга человека развивается с колоссальной скоростью.
05:40 При рассмотрении поверхности неокортекса крупным планом можно заметить, что он состоит из маленьких модулей, типа процессоров G5, как в компьютере.
05:47 Но их – около миллиона штук.
05:50 Для эволюции они оказались настолько успешными, что человек их множил и множил, добавляя всё больше к своему мозгу до тех пор, пока внутри черепа уже не осталось места.
05:59 Тогда мозг начал сворачиваться в складки – вот почему на неокортексе так много извилин.
06:04 Мозг упаковывает колонки неокортекса с тем, чтобы иметь их побольше для выполнения более сложных функций.
06:12 Можно представить себе неокортекс как огромный рояль с миллионами клавиш.
06:19 При этом каждая из колонок неокортекса воспроизводит какую-то ноту.
06:23 При стимулировании получается симфония.
06:26 Но это не просто симфония восприятия.
06:29 Это – симфония вашей вселенной, вашей реальности.
06:32 Конечно же, требуются годы, чтобы достичь мастерства в игре на таком инструменте с миллионом клавиш.
06:38 Вот почему детей надо посылать в высококлассные центры, рассчитывая в конечном итоге, скажем, на Оксфорд.
06:42 Но дело не только в образовании.
06:45 Большое значение имеет генетика.
06:47 Кому-то повезло с рождением, или кто-то смог овладеть своими колонками неокортекса, и исполняет потрясающие симфонии.
06:55 Кстати, есть новая теория аутизма – теория «интенсивного мира» – согласно которой колонки неокортекса являются супер-колонками, Эти колонки крайне реактивны и супер-пластичны, поэтому аутисты, по-видимому, способны создавать и узнавать симфонии, непостижимые для нас.
07:15 Однако ясно, что если внутри одной из колонок имеется отклонение, то одна нота диссонирует.
07:23 Восприятие – та симфония, которую вы создаете – станет искаженным и обнаружатся симптомы заболевания.
07:30 Значит, заветной целью нейробиологии – да и не только нейробиологии – является понимание устройства колонки неокортекса; возможно, так мы поймём, что такое восприятие, реальность, и даже что такое физическая реальность.
07:47 Так вот, в течение последних 15 лет мы систематически рассекали неокортекс.
07:54 Это можно сравнить с составлением каталога джунглей.
07:58 Сколько тут деревьев? Какова их форма? Сколько деревьев каждого типа? Где они расположены? Однако здесь задача выходит за рамки простого составления каталога – необходимо описать и раскрыть все правила коммуникации, правила соединения, поскольку нейроны не так просто соединяются с другими нейронами.
08:16 Они тщательно выбирают, с кем соединяться.
08:19 Задача выходит за рамки простого составления каталога ещё и потому, что нам надо построить трёхмерную цифровую модель нейронов.
08:26 Что мы и сделали для десятков тысяч нейронов: построили цифровые модели для нейронов всех различных типов, с которыми мы имели дело.
08:33 Имея такие модели, мы смогли начать строить колонку неокортекса.
08:39 Вот как мы её возводим.
08:42 Но по мере этого процесса выяснилось, что пунктов пересечения ветвей – миллионы, и в каждом из этих пунктов они могут образовать синапс.
08:55 Синапс – это пункт их химической взаимосвязи.
09:00 Синапсы в совокупности образуют сеть, или контур мозга.
09:07 Контур также можно считать структурой строения мозга.
09:13 Но если речь о структуре строения мозга, то как она устроена? Каков узор на этом ковре? Выясняется, что тут скрыта глубочайшая проблема для любой теории мозга, и в особенности для такой теории, которая утверждает, что сквозь этот ковёр, через его конкретный узор, проглядывает некая реальность.
09:35 Дело в том, что наиважнейшая тайна структуры мозга – его разнообразие.
09:40 Каждый нейрон отличается от других.
09:42 В лесу то же самое: каждая сосна – другая.
09:44 В лесу может быть много различных видов деревьев, но каждая сосна отличается от других.
09:49 И в мозгу то же самое: в моём мозгу нет нейрона, идентичного другому, и нет у меня такого нейрона, идентичного какому-либо нейрону в вашем мозгу.
09:55 Более того, ваши нейроны не будут ориентированы и расположены в точности одинаково.
10:00 У кого-то окажется больше нейронов, у кого-то меньше.
10:02 Весьма маловероятно, чтобы у вас оказалось то же строение мозга, те же контуры.
10:08 В таком случае, как же человеку удаётся построить такую реальность, что люди могут друг друга понимать? Что ж, заниматься домыслами нам не придётся.
10:15 Сегодня мы можем изучить все 10 миллионов синапсов.
10:18 Мы можем изучить строение мозга. И мы в состоянии изменить нейроны.
10:21 Мы можем по-разному использовать различные нейроны: расположить их в различных местах и ориентировать их по-разному.
10:27 Можем использовать большее или меньшее число нейронов.
10:29 Обнаружилось, что когда человек это делает, контуры связей меняются, но узоры устройства контуров остаются те же.
10:41 Значит, строение мозга, несмотря на то, что его размеры могут быть меньше или больше, несмотря на то, что он может иметь разные типы нейронов, разную морфологию нейронов, несмотря на это, у всех нас строение мозга одинаково.
10:55 Мы считаем, что это – характеристика вида животного, что, возможно, объясняет невозможность общения различных видов между собой.
11:01 Сейчас мы включим эту штуку. Для этого сначала придётся её оживить, и мы оживим её с помощью уравнений и большой дозы высшей математики.
11:10 Кстати, уравнения, трактующие нейроны в качестве электрических генераторов, были обнаружены двумя нобелевскими лауреатами из Кембриджа.
11:17 Итак, мы располагаем математическим аппаратом, способным оживить нейроны.
11:20 Мы также располагаем математическим аппаратом для описания их способа сбора информации, для описания того, как они создают маленькие искры для коммуникации друг с другом.
11:30 И когда эти искорки достигают синапсов, они буквально встряхивают его.
11:37 Это подобно удару электрическим током, который высвобождает из синапсов химические элементы.
11:42 У нас есть математическое описание процесса, значит, мы можем описать связь между нейронами.
11:49 Всего лишь несколькими уравнениями можно смоделировать деятельность неокортекса.
11:56 Однако для этого требуется очень мощный компьютер.
11:59 Фактически, вычисление работы одного-единственного нейрона требует ресурсов одного ноутбука.
12:04 Так что, потребуется 10000 ноутбуков.
12:06 Где же их найти? Надо обратиться в IBM, чтобы они сделали суперкомпьютер – там знают, как разместить 10000 ноутбуков в размер обычного холодильника.
12:14 Вот так мы и получили наш суперкомпьютер Blue Gene [Синий Ген].
12:17 Мы загружаем туда данные по всем нейронам, каждый на свой микропроцессор, и активизируем их, чтобы посмотреть, что происходит.
12:25 Приглашаю сесть на Ковёр-Самолёт.
12:28 Вот мы его заводим. А вот первый пейзаж того, что происходит в мозгу при стимулировании.
12:35 Это – первый обзор.
12:37 Когда видишь такое впервые, возникает мысль: «С ума сойти! Как из этого выводится реальность?» Но, на самом деле, можно начать строить конкретную реальность, хотя мы и не обучали этому данную колонку неокортекса.
12:53 Можно спросить: «Где роза?» Разумно спросить: «Где роза внутри…» – если создать стимул через картину – «…где внутри неокортекса находится роза?» Раз уж мы стимулируем его розой, то она в конечном итоге должна быть где-то внутри неокортекса.
13:08 Так вот, для ответа на этот вопрос можно спокойно игнорировать нейроны, игнорировать синапсы и следить только за чисто электрической составляющей.
13:15 Ведь нейроны порождают именно это, они порождают электрические структуры.
13:19 Когда мы осуществили это, мы действительно впервые увидели призрачные структуры в качестве электрических объектов внутри колонок неокортекса.
13:32 Так вот, именно эти электрические объекты содержат всю информацию о том, что составляло источник стимула.
13:41 Крупным планом это выглядит как настоящая вселенная.
13:47 Значит, следующий шаг – спроецировать координаты мозга на пространство восприятия.
13:57 Если это сделать, то можно будет войти внутрь реальности, создаваемой этим машиной, этой частью мозга.
14:08 Итак, в качестве резюме скажу, что вселенная, возможно, – да, это вполне возможно – в своей эволюции создала мозг, чтобы увидеть себя.
14:17 Это может быть первым шагом на пути к её самосознанию.
14:22 Для проверки этой теории, да и любой другой теории, потребуется ещё многое сделать.
14:27 Но я надеюсь, что вы убедились, по крайней мере, частично, что построить мозг – в пределах возможного.
14:33 Мы можем добиться этого за 10 лет, и если нам это удастся, то через 10 лет мы пошлём на конференцию TED голограмму, которая сделает вам доклад.
Благодарю.
14:42 (Аплодисменты)

 

Оригинальный транскрипт видео (переформатирован с поправками)

00:02 If you looked at a movie of neural activity with neural spiking here and here and here and here, it’s very difficult if not impossible to detect any pattern in the firing.

00:13 But when you look at this pattern of firing through the filter algebraic topology, different structures emerge in terms of which families of neurons are firing in which order and then more complex structures when you look at how these different families are related to each other.

00:27 When one looks at the evolution of such a pattern through time, it gives us a mathematical signature that describes this pattern that was hidden in the seemingly chaotic firing of the network.

00:40 The big question is, you know, you’re looking at the brain after a stimulus and it has this activity pattern and somehow it should be encoding information about what came in and then coming to some sort of decision about what to do next.

00:54 What I think that we’re seeing here is a way of interpreting or visualizing the brain’s own code for what it’s doing.

01:06 It processes the information, it’s encoding the input signal and then it’s coming to some sort of decision, and what algebraic topology enables us to do is to describe that encoding process and perhaps even to visualize the moment at which the brain is making a decision.

01:24 So there are more and more intricate structures among these neurons that are building up and as it’s thinking as its processing the information then boom we come to a decision “phoop” and that’s… that’s what we’re detecting, we’re detecting the information processing and decision making processing of the brain.

 

Перевод:

00:02 Если бы вы посмотрели фильм о нейронной активности с нейронными всплесками [скачками] здесь и здесь, и здесь, и здесь, очень трудно, если не невозможно, обнаружить какую-либо закономерность в этих выстрелах [активациях].

00:13 Но когда вы смотрите на эту схему [распорядок] выстрелов через фильтр алгебраической топологии, возникают [можно видеть] различные структуры, в том плане – какие семейства нейронов запускаются в каком порядке, а затем более сложные структуры, когда вы смотрите на то, как эти разные семейства связаны друг с другом.

00:27 Когда мы смотрим на эволюцию такой схемы во времени, это дает нам математическую подпись, которая описывает этот паттерн [шаблон], который был скрыт в кажущейся хаотичной стрельбе сети.

00:40 Большой вопрос в том, что вы смотрите на мозг после стимуляции, и у него есть эта схема активности – каким-то образом он должен закодировать информацию о том, что пришло, и затем прийти к какому-то решению о том, что делать дальше.

00:54 Я думаю, что мы видим здесь способ интерпретации или визуализации собственного кода мозга своей деятельности [собственного кода мозга описывающего свою деятельность].

01:06 Он обрабатывает информацию, кодирует входной сигнал, а затем приходит к какому-то решению; и алгебраическая топология позволяет нам описать этот процесс кодирования и, возможно, даже визуализировать момент, когда мозг принимает решение.

01:24 И так среди этих нейронов образовывается все больше и больше сложных структур, пока он [мозг] думает и обрабатывает информацию, и затем бум мы приходим к решению “фуп”, и это… это то, что мы обнаруживаем – мы обнаруживаем процесс обработки информации и процесс принятия решений мозгом.

 

Ключевое Понятие:
ВЫЧИСЛЕНИЕ ВОСПРИЯТИЯ РЕАЛЬНОСТИ ЧЕГО-ЛИБО
(например как восприятие своей окружающей среды).
[Для более глубокого понимания, нужно понимать как восприятие реальности формируется разумом – см. раздел ВОСПРИЯТИЕ.]

 

СОЗНАНИЕ

Справочное видео (внимание концентрируется на первых 6-ти минутах видео):

Переформатированный и подправленный YouTube траскрипт:

ON THE ORIGINS OF THE HUMAN MIND
00:05 I think, I mean, there is a lot of debate and people have been speculating on what consciousness is for very long time.
00:12 Our work doesn’t focus directly on consciousness, but as a lot of people of course think about consciousness in different ways.
00:20 I think from a very material, material or materialistic perspective, one could think of consciousness something that arises when there’s a critical mass of communication.
00:37 But the communication can’t be scrambled: it has to make sense; it has to have lots of rules and laws.
00:46 Because we know that, you know, if you have an anaesthetic, you scramble the rules and then you’re not conscious but the brain is still very active.
00:54 So it requires some kind of critical amount of activity and it requires some kind of critical amount of causal interactions.
01:07 I think that it probably also is related to the fact that we don’t really see the world with our eyes or ears – we construct models of the world.
01:18 So the brain is very actively involved in recreating its own version, subjective version, of the world; and consciousness may be related to us becoming aware of our own model creation.
01:37 But I think it’ll take some time for us to dig into the understanding of consciousness.
01:44 We’ll probably understand more about what we call the neural correlates of consciousness – that means that we can see there is consciousness; we can see the certain neural states, but what consciousness itself actually is is still up for discussion.

IS THE BRAIN A DISTRIBUTED NETWORK?
02:05 Well I mean it is a distributed network, but it’s not only a distributed network.
02:09 There’s also very local processing, and neuron is an extremely local processor: it has probably a billion proteins that are interacting and producing an extremely complicated state which is changing from birth and until the end of one’s life.
02:30 Little circuits between neurons are creating very very close networks that they don’t have any hierarchy; they don’t have hubs like in the Internet.
02:42 But when you start to connect these together in a large area of the brain, you start to get these hubs of distributed networks.
02:52 So… And then a single neuron – it does need thousands of other neurons to function.
03:01 So a single neuron on its own can’t really do very much; if it does, it’ll probably be a disease.
03:07 A single neuron lives in a ecosystem – so by definition it is a distributed system.
03:14 It depends on… There are many different interpretations of a distributed system.

THE SCIENCE OF NETWORKS AS A UNIFYING THEORY
03:21 Well, I think that the theory of networks or network topology is relevant.
03:27 I think it is an important aspect to understand what is the architecture of how neurons are connected to each other.
03:35 I doubt it’s going to be enough. I think that we’re going to require probably much more abstract theories of geometry and geometrical topology to be able to really understand the geometrical rules of the brain that allows it to build models that have a perceptual dimension.
04:03 So I think network topology is important.
04:06 We can understand more or less the correspondence between how neural systems are connected to how nature has found solutions, the Internet, social networks – things like that.
04:23 And we already can see some basic principles: we know that the whole brain is connected with a lot of hubs – you know like Amazon is a hub in the Internet – there are hubs: the visual system has a hub for vision.
04:36 But when you go to a local point, there are no more hubs. Then there’s no hierarchy: every neuron is the same – perfect democracy
04:42 So we can use network principles to understand some of the basic mechanisms by which the neurons are processing information – strategies.

ON THE CONCEPT OF COLLECTIVE INTELLIGENCE [CONSCIOUSNESS]
04:58 Well, I think it’s a much more simple than what people may like to make of it.
05:07 I think what is very clear is that everybody benefits through social interaction.
05:13 And when we have a discussion, it catalyzes the way that I think, how I’m going to phrase things, and in the same way for you.
05:26 And so when people do interact, it elevates the awareness, and it elevates the… – I suppose you could call it maybe consciousness that is elevated.
05:39 So as people interact more, they do help each other to develop much more in terms of their cognitive processing.
05:50 I think if you had to sit on an island by yourself, you definitely would not be able to evolve your…, and develop your cognitive skills in the same way as if you were intensely involved in interactions.

THE STUDY OF AUTISM
06:05
well for many years researchers and and
06:11
even parents they were led to believe or
06:16
they did research where they believed
06:18
that most of the autistic brain is
06:20
malfunctioning
06:22
it’s even in the classical catalog of
06:26
Medicine the DSM classification autism
06:30
is classified in the same part as mental
06:33
retardation which means that no mental
06:36
retardation means that the neurons or
06:38
the synapses of the connections they’re
06:40
not functioning properly they can’t work
06:42
and what you need to do is you need to
06:45
really you know give them intense
06:47
training and what we discovered is that
06:51
it’s exactly the opposite that the brain
06:54
is supercharged it can learn much more
06:57
than our brain it is more connected it
07:01
processes faster it produces much
07:04
stronger reactions so we call this hyper
07:08
functional brain and actually what it
07:10
means is that you know if this theory
07:13
with this is based on experiments but if
07:16
the theory we call it the intense world
07:18
theory if this theory really holds it
07:22
means that you’ve got to be very careful
07:24
when you have an autistic child to be
07:28
too aggressive and strong and training
07:30
you should actually do the opposite
07:31
should be very calm don’t surprise them
07:35
allow them to gently get into the world
07:39
you know we all want our children to to
07:42
flourish so we give them everything
07:44
enrichment and we think that this
07:46
enrichment actually can end up being
07:48
very bad for an autistic child because
07:50
they’re already so intense about the
07:54
world and as they get too intense it
07:56
becomes painful so it becomes aversive
07:59
so what they withdraw from the world
08:00
because it’s too intense so we actually
08:03
think that the
08:05
the problem in autism is really not
08:09
mental retardation that’s a missed
08:11
classification the problem is that the
08:14
circuits have become primed and
08:17
genetically they become there’s an over
08:20
activity more connections are formed all
08:23
the molecules that allow you to learn
08:25
more excessively expressed and so you
08:29
have a supercharged brain
08:33
touches romanticizing what an autist is
08:36
capable of doing there they take it to
08:38
the extreme of course with the autistic
08:40
child as a capable of seeing the entire
08:41
universe and all the rules and all the
08:43
principles in terms of mathematics and
08:45
when they see a number changing then
08:47
they can identify where in the world
08:50
that that source of the changes and then
08:53
he can so of course that’s it’s just
08:56
illustrates that these these kids are
09:00
special and I think I I think society is
09:04
getting to realize that more and more
09:05
and there are special kids they are not
09:08
mentally retarded under need shouldn’t
09:10
be treated in the same way these kids
09:12
that are incapable one should help them
09:15
to communicate one is to be very gentle
09:17
in trying to rehabilitate them

THE HUMAN BRAIN PROJECT
09:25
sighs I’ve been studying the brain for
09:27
25 maybe 30 years and I’ve been digging
09:32
into it like everybody and I think at
09:35
one you get to a point where you think
09:36
ways are gonna go so if I dig for
09:39
another 20 years is it going to help
09:42
solve the problem and understand the
09:43
brain and understand diseases and and
09:46
then I say everybody I was doing the
09:48
same thing everybody’s digging in
09:49
different places and when people study
09:51
diseases this one studies Alzheimer’s
09:53
this one autism schizophrenia and
09:55
everybody’s fragmented the research is
09:57
fragmented the data’s fragmented the
09:59
knowledge is fragmented the idea of the
10:01
human brain projects to put it together
10:03
and to do that you need to build new
10:07
technology we have to use the state of
10:10
our technology that’s there to help us
10:12
put all the pieces together and the best
10:13
way to put the piece together is to
10:15
build into a unifying computer model at
10:17
least as the only way I can think of
10:19
doing it then you can try databases but
10:22
you know you the brain is a complex
10:25
multi-level system it operates on 10 to
10:28
the 19 orders of magnitude differences
10:32
in time billions scales of space you
10:40
need to use a model and a supercomputer
10:42
to simulate that all and put it together
10:45
so the young brain project is at the
10:48
core is about simulating the brain
10:51
ultimately the human brain it’s about
10:56
beginning the process about building the
10:58
technology so that this can all happen
11:00
all the pieces can come together so we
11:03
actually know what we’ve generated we
11:05
know what we don’t know we find maybe
11:07
better strategies to fill in gaps in
11:09
knowledge and then it’s also about
11:13
addressing brain diseases in us but in a
11:17
in a new way in
11:20
it’s not just Reese more research into
11:22
brain diseases which has to happen
11:24
that’s very important it’s about putting
11:26
all the diseases together so we can
11:28
compare them with each other
11:29
it’s about comparing which disease is
11:32
more similar to another disease and
11:34
looking for signatures these are
11:36
mathematical signatures so that if this
11:38
is all the disease of the brain you can
11:41
position every disease in its place
11:44
that’s an that’s a second dimension of
11:47
the in brain project and then the third
11:49
dimension is that we think that we need
11:53
to make more aware the potential of
11:57
understanding the brain to transform
11:59
technology and we think if that happens
12:02
a lot more funding will go to brain
12:06
research if we can actually demonstrate
12:10
that by understanding the brain you can
12:13
build better computers you can build
12:14
more intelligent robots you can build
12:16
better cameras that are intelligence all
12:18
kinds of technologies then I think that
12:21
we will see a a flood of funding into
12:25
brain research and we are relying on
12:27
triggering these kind of accelerating
12:30
mechanisms it’s just an imperative we
12:33
must understand the brain and I don’t
12:34
think we should take too long to do it
12:37
we should do whatever it takes to
12:39
accelerate the process so the human
12:42
brain project in summary is about
12:43
understanding the brain understanding
12:45
its diseases and developing the
12:47
technologies that you can by using
12:50
principles of how the brain is function

PLATFORMS, PROCESSES, NETWORKS
12:54
this is an you know what we’re saying is
12:57
that it’s not one person that’s going to
12:59
understand the brain we’re saying we all
13:00
need to get together so we need a
13:02
massive collaboration of thousands of
13:04
scientists so how did thousands of
13:07
scientists work together it’s not easy
13:08
in CERN it’s a little bit easier because
13:11
they have a very clear problem they have
13:14
a very clear facility there is an
13:17
accelerator they all understand each
13:20
other the neuroscience even understand
13:23
each other so we need to create a
13:27
platform and that platform means we need
13:30
to have informatics tools so we can
13:32
database everything we know we need to
13:35
have tools where we can gather
13:36
information from diseases in hospitals
13:39
all over the world so we can compare
13:41
diseases we need to have the software
13:44
they can build models of the brain that
13:46
can digest all this data and that
13:49
software it’s a huge computer science
13:51
challenge so this is not near science
13:52
computer science
13:53
then you need supercomputers that can
13:55
take these models and simulate them then
14:00
to exploit it you need a platform that
14:04
will do what we call neuromorphic
14:06
computing which is where we can take the
14:08
principles of how the brain is computing
14:10
and we can print them into and configure
14:13
silicon chips so that these could become
14:16
brain like yeah we’ll just have features
14:20
comparable features of how the brain is
14:22
computing and then we can use these
14:25
chips to advance technology and then the
14:29
last platform is what we call a neuro
14:31
robotics platform and this is just an
14:33
important platform to create a link
14:37
between the the brain models and the
14:39
body and the environment so by having a
14:43
closed loop where the brain will guide a
14:47
virtual or real robot within an
14:49
environment we can start to explore how
14:53
whether the mechanisms or causal chain
14:56
of events that lead to behavior and
14:59
cognition so its platforms its
15:01
technology platforms six technology
15:04
platforms and we’re saying that Europe
15:06
should do it we can do it most of the
15:10
the work is pioneered in Europe we’re in
15:13
a strategic opportunity to build it we
15:15
believe that if we build these platforms
15:16
it will accelerate everybody’s research
15:20
this is about a service this is a way of
15:24
enabling that everybody will be able to
15:26
do their research at an accelerated pace

 

Перевод (первых 6 минут):

О ПРОИСХОЖДЕНИИ ЧЕЛОВЕЧЕСКОГО РАЗУМА
00:05 Я думаю, я имею в виду, что существует много дебатов, и люди спекулировали о том, что такое сознание в течение очень долгого времени.
00:12 Наша работа не фокусируется непосредственно на сознании, но конечно же многие люди думают о сознании с разных сторон.
00:20 Я думаю, что с очень материальной, материальной или материалистической точки зрения, можно думать о сознании как о чем-то, что возникает, когда есть [присутствует] критическая масса коммуникации, но коммуникация не должна быть запутанной: она должна иметь смысл; она должна иметь много правил и законов.
00:46 Потому что мы знаем, что действие анестетика запутывает правила, и тогда вы не в сознании, но мозг все еще очень активен.
00:54 Таким образом, требуется некоторое критическое количество активности и некоторое критическое количество причинных взаимодействий.
01:07 Я думаю, что это, вероятно, также связано с тем, что мы не видим мир своими глазами или ушами – мы строим модели мира.
01:18 Мозг очень активно участвует в воссоздании своей собственной версии, субъективной версии мира; и сознание может быть связано с тем, что мы начинаем осознавать наш собственный процесс модели-создания [моделирования реальности].
01:37 Но я думаю, что нам потребуется некоторое время, чтобы углубиться в понимание сознания.
01:44 Мы, вероятно, больше поймем о том, что мы называем нейронными коррелятами [соответствующими] сознания – это означает, что мы можем видеть, что присутствует сознание; мы можем видеть определенные нейронные состояния, но то, чем является само сознание – это все еще тема для обсуждения.

ЯВЛЯЕТСЯ ЛИ МОЗГ РАСПРЕДЕЛЕННОЙ СЕТЬЮ?
02:05 Ну, я имею в виду, что это распределенная сеть, но это не только распределенная сеть.
02:09 Также существует очень локальная обработка, и нейрон является чрезвычайно локальным процессором: он имеет, вероятно, миллиард белков, которые взаимодействуют и производят чрезвычайно сложное состояние, которое меняется от рождения и до конца жизни.
02:30 Маленькие цепи между нейронами создают очень близкие сети, в которых нет никакой иерархии; у них нет хабов [eng. hubs], как в интернете.
02:42 Но когда вы начинаете соединять их вместе в большой области мозга, вы начнете получать эти узлы [хабы] распределенных сетей.
02:52 Так… А затем один нейрон – для его функционирования нужны тысячи других нейронов.
03:01 Так что отдельный нейрон не может много чего сделать; если он это делает – это, скорее всего, болезнь.
03:07 Один нейрон живет в экосистеме – по определению, это распределенная система.
03:14 Это зависит от… Существует множество различных интерпретаций распределенной системы.

НАУКА О СЕТЯХ КАК ОБЪЕДИНЯЮЩАЯ ТЕОРИЯ
03:21 Ну, я думаю, что теория сетей или топология сетей актуальна.
03:27 Я думаю, что это важный аспект – понять архитектуру того, как нейроны связаны друг с другом.
03:35 Сомневаюсь, что этого будет достаточно. Я думаю, что нам вероятно потребуются гораздо более абстрактные теории геометрии и геометрической топологии, чтобы действительно понять геометрические правила мозга, которые позволяют ему строить модели, имеющие воспринимающее измерение [eng. perceptual dimension].
04:03 Поэтому я думаю, что топология сети важна.
04:06 Мы можем более или менее понять соответствие между тем, как нейронные системы связаны с тем, как природа нашла решения, Интернет, социальные сети – на таких примерах.
04:23 И мы уже видим некоторые основные принципы: мы знаем, что весь мозг связан большим количеством узлов [хабов] – вы знаете, как Amazon является хабом в Интернете – есть хабы: зрительная система имеет хаб для зрения.
04:36 Но когда вы идете в местную точку, больше нет хабов. Там нет иерархии: каждый нейрон одинаков [равен] – совершенная демократия
04:42 Итак, мы можем использовать сетевые принципы, чтобы понять некоторые основные механизмы, с помощью которых нейроны обрабатывают информацию – их стратегии.

О ПОНЯТИИ КОЛЛЕКТИВНОГО РАЗУМА [СОЗНАНИЕ]
04:58 Ну, я думаю, что это гораздо проще, чем как это себе представляют люди.
05:07 Я думаю, что очень ясно, что все выигрывают от социального взаимодействия.
05:13 И когда мы ведем обсуждение – это катализирует мой процесс мышления и то, как я буду формулировать понятия, и то же самое в отношении к вам.
05:26 И поэтому, когда люди взаимодействуют – это приводит к повышению осознанности [уровня восприятия], и это повышает… Я полагаю, вы могли бы сказать, что повышается сознание.
05:39 И так, чем больше люди взаимодействуют, тем больше они помогают друг другу развиваться в плане когнитивной обработки.
05:50 Я думаю, что если бы вам пришлось сидеть на острове в одиночку, вы определенно не смогли бы эволюционировать и развить ваши когнитивные навыки таким же образом, как если бы вы были интенсивно вовлечены во взаимодействия.

 

 

ВОСПРИЯТИЕ

Текст слайдов на русском:

ВОСПРИЯТИЕ
Базовое Описание

КАРТИНА [ИЛИ ПЕРЕЖИВАНИЕ] РЕАЛЬНОСТИ ПРОИЗВЕДЁННАЯ РАЗУМОМ

ВОСПРИЯТИЕ производится разумом [или сознанием] на основе КОНТАКТА (например, через различные органы чувств) с СУЩЕСТВУЮЩЕЙ ДЕЙСТВИТЕЛЬНОСТЬЮ воспринимаемого. Таким образом, восприятие можно противопоставить и отличить от:

ВООБРАЖЕНИЕ:

“a. Способность формировать мысленные образы вещей, которые не присутствуют в чувствах или не считаются реальными; б. Формирование таких образов; в. Один из этих мысленных образов.”[The American Heritage Dictionary]
“сознательно созданное (или спроэктированное) представление или опыт чего-то несуществующего (помимо существования, как в виде самого образа или опыта в пространстве сознания).” [пользовательское определение]

ГАЛЛЮЦИНАЦИЯ:

“опыт, связанный с очевидным восприятием чего-то, чего нет.” [Oxford Dictionary]
“восприятие при отсутствии внешнего стимула, которое обладает качествами реального восприятия.” [Wikipedia, перевод с английской версии]

БРЕД [eng. delusion]:

“стойкая ложная вера в реальность чего-то, которая поддерживается несмотря на неоспоримые доказательства обратного.” [перефразировано из словаря Merriam-Webster]
“Бред (лат. Delirio) часто определяют как расстройство мышления с возникновением не соответствующих реальности болезненных представлений, рассуждений и выводов, в которых больной полностью, непоколебимо убеждён и которые не поддаются коррекции.” [Википедия]

Восприятие также можно понять как то, как сознание ВИДИТ, ОТРАЖАЕТ, или ПЕРЕЖИВАЕТ реальность [чего-либо].

 

Основная Аксиома Восприятия

РАЗВИТИЕ И ПРИМЕНЕНИЕ ИНТЕЛЛЕКТА [В ОТНОШЕНИИ С СУЩЕСТВУЮЩЕЙ ДЕЙСТВИТЕЛЬНОСТЬЮ] ЯВЛЯЕТСЯ КЛЮЧЕВОЙ ОСНОВОЙ ВОСПРИЯТИЯ.

Аксиома: утверждение применимого принципа или самоочевидной истины. [пользовательское определение]
Интеллект: “Способность приобретать и применять знания и навыки.” [Oxford Dictionary]
“Способность получать, понимать и использовать знания.[The American Heritage Dict.]
“Способность ума, особенно понимать принципы, истины, факты или значения, приобретать знания и применять их на практике; способность понимать и учиться.”[Wiktionary]

 

НИЖЕПРИВЕДЕННЫЙ СЛАЙД ЕЩЕ В ПРОЦЕССЕ ПЕРЕВОДА…

На этой веб-странице есть несколько очень полезных понятий, связанных с предметом восприятия [на английском]:
https://ebrary.net/2947/management/definition_perception_nature [PDF backup]

Еще один отличный веб-сайт [на английском]:
http://openpsyc.blogspot.com/2014/06/bottom-up-vs-top-down-processing.html

 

[Русское слово РАСПОРЯДОЧНОСТЬ используется в новом значении как “порядок расположения или {текущей} последовательности чего либо” – в этом конкретном применении, последовательности сенсорных сигналов. Так как в русском языке нет прямого аналога английского слова PATTERN с вышеприведенным значением, русское слово РАСПОРЯДОЧНОСТЬ было выбрано как носитель этого нового значения. PATTERNS OF SIGNALS – РАСПОРЯДОЧНОСТИ СИГНАЛОВ или СИГНАЛЬНЫЕ РАСПОРЯДОЧНОСТИ. Со временем может быть найдено или сформулировано другое слово, которое окажется более подходящим.]

Ключевое видео на тему ОЩУЩЕНИЯ и РАСПОЗНАВАНИЯ РАСПОРЯДОЧНОСТИ [eng. PATTERN RECOGNITION]:

Оригинальный транскрипт видео (скопирован с YouTube, переформатирован):

00:12 We are built out of very small stuff, and we are embedded in a very large cosmos, and the fact is that we are not very good at understanding reality at either of those scales, and that’s because our brains haven’t evolved to understand the world at that scale.
00:32 Instead, we’re trapped on this very thin slice of perception right in the middle.
00:38 But it gets strange, because even at that slice of reality that we call home, we’re not seeing most of the action that’s going on.
00:46 So take the colors of our world.
00:49 This is light waves, electromagnetic radiation that bounces off objects and it hits specialized receptors in the back of our eyes.
00:57 But we’re not seeing all the waves out there.
01:01 In fact, what we see is less than a 10 trillionth of what’s out there.
01:07 So you have radio waves and microwaves and X-rays and gamma rays passing through your body right now and you’re completely unaware of it, because you don’t come with the proper biological receptors for picking it up.
01:21 There are thousands of cell phone conversations passing through you right now, and you’re utterly blind to it.
01:28 Now, it’s not that these things are inherently unseeable.
01:31 Snakes include some infrared in their reality, and honeybees include ultraviolet in their view of the world, and of course we build machines in the dashboards of our cars to pick up on signals in the radio frequency range, and we built machines in hospitals to pick up on the X-ray range.
01:50 But you can’t sense any of those by yourself, at least not yet, because you don’t come equipped with the proper sensors.
01:59 Now, what this means is that our experience of reality is constrained by our biology, and that goes against the common sense notion that our eyes and our ears and our fingertips are just picking up the objective reality that’s out there.
02:16 Instead, our brains are sampling just a little bit of the world.
02:22 Now, across the animal kingdom, different animals pick up on different parts of reality.
02:27 So in the blind and deaf world of the tick, the important signals are temperature and butyric acid; in the world of the black ghost knifefish, its sensory world is lavishly colored by electrical fields; and for the echolocating bat, its reality is constructed out of air compression waves.
02:49 That’s the slice of their ecosystem that they can pick up on, and we have a word for this in science.
02:55 It’s called the umwelt, which is the German word for the surrounding world.
03:00 Now, presumably, every animal assumes that its umwelt is the entire objective reality out there, because why would you ever stop to imagine that there’s something beyond what we can sense.
03:13 Instead, what we all do is we accept reality as it’s presented to us.
03:19 Let’s do a consciousness-raiser on this.
03:21 Imagine that you are a bloodhound dog.
03:24 Your whole world is about smelling.
03:27 You’ve got a long snout that has 200 million scent receptors in it, and you have wet nostrils that attract and trap scent molecules, and your nostrils even have slits so you can take big nosefuls of air.
03:40 Everything is about smell for you.
03:43 So one day, you stop in your tracks with a revelation.
03:47 You look at your human owner and you think, “What is it like to have the pitiful, impoverished nose of a human? (Laughter) What is it like when you take a feeble little noseful of air? How can you not know that there’s a cat 100 yards away, or that your neighbor was on this very spot six hours ago?” (Laughter) So because we’re humans, we’ve never experienced that world of smell, so we don’t miss it, because we are firmly settled into our umwelt.
04:22 But the question is, do we have to be stuck there? So as a neuroscientist, I’m interested in the way that technology might expand our umwelt, and how that’s going to change the experience of being human.
04:38 So we already know that we can marry our technology to our biology, because there are hundreds of thousands of people walking around with artificial hearing and artificial vision.
04:49 So the way this works is, you take a microphone and you digitize the signal, and you put an electrode strip directly into the inner ear.
04:57 Or, with the retinal implant, you take a camera and you digitize the signal, and then you plug an electrode grid directly into the optic nerve.
05:05 And as recently as 15 years ago, there were a lot of scientists who thought these technologies wouldn’t work.
05:13 Why? It’s because these technologies speak the language of Silicon Valley, and it’s not exactly the same dialect as our natural biological sense organs.
05:24 But the fact is that it works; the brain figures out how to use the signals just fine.
05:31 Now, how do we understand that? Well, here’s the big secret: Your brain is not hearing or seeing any of this.
05:40 Your brain is locked in a vault of silence and darkness inside your skull.
05:47 All it ever sees are electrochemical signals that come in along different data cables, and this is all it has to work with, and nothing more.
05:58 Now, amazingly, the brain is really good at taking in these signals and extracting patterns and assigning meaning, so that it takes this inner cosmos and puts together a story of this, your subjective world.
06:16 But here’s the key point: Your brain doesn’t know, and it doesn’t care, where it gets the data from.
06:24 Whatever information comes in, it just figures out what to do with it.
06:29 And this is a very efficient kind of machine.
06:31 It’s essentially a general purpose computing device, and it just takes in everything and figures out what it’s going to do with it, and that, I think, frees up Mother Nature to tinker around with different sorts of input channels.
06:49 So I call this the P.H.
model of evolution, and I don’t want to get too technical here, but P.H.
stands for Potato Head, and I use this name to emphasize that all these sensors that we know and love, like our eyes and our ears and our fingertips, these are merely peripheral plug-and-play devices: You stick them in, and you’re good to go.
07:12 The brain figures out what to do with the data that comes in.
07:18 And when you look across the animal kingdom, you find lots of peripheral devices.
07:23 So snakes have heat pits with which to detect infrared, and the ghost knifefish has electroreceptors, and the star-nosed mole has this appendage with 22 fingers on it with which it feels around and constructs a 3D model of the world, and many birds have magnetite so they can orient to the magnetic field of the planet.
07:45 So what this means is that nature doesn’t have to continually redesign the brain.
07:52 Instead, with the principles of brain operation established, all nature has to worry about is designing new peripherals.
08:01 Okay.
So what this means is this: The lesson that surfaces is that there’s nothing really special or fundamental about the biology that we come to the table with.
08:12 It’s just what we have inherited from a complex road of evolution.
08:18 But it’s not what we have to stick with, and our best proof of principle of this comes from what’s called sensory substitution.
08:26 And that refers to feeding information into the brain via unusual sensory channels, and the brain just figures out what to do with it.
08:35 Now, that might sound speculative, but the first paper demonstrating this was published in the journal Nature in 1969.
08:43 So a scientist named Paul Bach-y-Rita put blind people in a modified dental chair, and he set up a video feed, and he put something in front of the camera, and then you would feel that poked into your back with a grid of solenoids.
08:59 So if you wiggle a coffee cup in front of the camera, you’re feeling that in your back, and amazingly, blind people got pretty good at being able to determine what was in front of the camera just by feeling it in the small of their back.
09:14 Now, there have been many modern incarnations of this.
09:18 The sonic glasses take a video feed right in front of you and turn that into a sonic landscape, so as things move around, and get closer and farther, it sounds like “Bzz, bzz, bzz.” It sounds like a cacophony, but after several weeks, blind people start getting pretty good at understanding what’s in front of them just based on what they’re hearing.
09:39 And it doesn’t have to be through the ears: this system uses an electrotactile grid on the forehead, so whatever’s in front of the video feed, you’re feeling it on your forehead.
09:49 Why the forehead? Because you’re not using it for much else.
09:51 The most modern incarnation is called the brainport, and this is a little electrogrid that sits on your tongue, and the video feed gets turned into these little electrotactile signals, and blind people get so good at using this that they can throw a ball into a basket, or they can navigate complex obstacle courses.
10:15 They can come to see through their tongue.
10:19 Now, that sounds completely insane, right? But remember, all vision ever is is electrochemical signals coursing around in your brain.
10:28 Your brain doesn’t know where the signals come from.
10:31 It just figures out what to do with them.
10:34 So my interest in my lab is sensory substitution for the deaf, and this is a project I’ve undertaken with a graduate student in my lab, Scott Novich, who is spearheading this for his thesis.
10:48 And here is what we wanted to do: we wanted to make it so that sound from the world gets converted in some way so that a deaf person can understand what is being said.
10:59 And we wanted to do this, given the power and ubiquity of portable computing, we wanted to make sure that this would run on cell phones and tablets, and also we wanted to make this a wearable, something that you could wear under your clothing.
11:14 So here’s the concept.
11:17 So as I’m speaking, my sound is getting captured by the tablet, and then it’s getting mapped onto a vest that’s covered in vibratory motors, just like the motors in your cell phone.
11:31 So as I’m speaking, the sound is getting translated to a pattern of vibration on the vest.
11:40 Now, this is not just conceptual: this tablet is transmitting Bluetooth, and I’m wearing the vest right now.
11:47 So as I’m speaking — (Applause) — the sound is getting translated into dynamic patterns of vibration.
11:55 I’m feeling the sonic world around me.
12:01 So, we’ve been testing this with deaf people now, and it turns out that after just a little bit of time, people can start feeling, they can start understanding the language of the vest.
12:14 So this is Jonathan.
He’s 37 years old.
He has a master’s degree.
12:19 He was born profoundly deaf, which means that there’s a part of his umwelt that’s unavailable to him.
12:26 So we had Jonathan train with the vest for four days, two hours a day, and here he is on the fifth day.
12:33 Scott Novich: You.
12:36 David Eagleman: So Scott says a word, Jonathan feels it on the vest, and he writes it on the board.
12:42 SN: Where.
Where.
12:46 DE: Jonathan is able to translate this complicated pattern of vibrations into an understanding of what’s being said.
12:52 SN: Touch.
Touch.
12:56 DE: Now, he’s not doing this — (Applause) — Jonathan is not doing this consciously, because the patterns are too complicated, but his brain is starting to unlock the pattern that allows it to figure out what the data mean, and our expectation is that, after wearing this for about three months, he will have a direct perceptual experience of hearing in the same way that when a blind person passes a finger over braille, the meaning comes directly off the page without any conscious intervention at all.
13:38 Now, this technology has the potential to be a game-changer, because the only other solution for deafness is a cochlear implant, and that requires an invasive surgery.
13:49 And this can be built for 40 times cheaper than a cochlear implant, which opens up this technology globally, even for the poorest countries.
14:00 Now, we’ve been very encouraged by our results with sensory substitution, but what we’ve been thinking a lot about is sensory addition.
14:09 How could we use a technology like this to add a completely new kind of sense, to expand the human umvelt? For example, could we feed real-time data from the Internet directly into somebody’s brain, and can they develop a direct perceptual experience? So here’s an experiment we’re doing in the lab.
14:30 A subject is feeling a real-time streaming feed from the Net of data for five seconds.
14:36 Then, two buttons appear, and he has to make a choice.
14:39 He doesn’t know what’s going on.
14:41 He makes a choice, and he gets feedback after one second.
14:43 Now, here’s the thing: The subject has no idea what all the patterns mean, but we’re seeing if he gets better at figuring out which button to press.
14:51 He doesn’t know that what we’re feeding is real-time data from the stock market, and he’s making buy and sell decisions.
14:59 (Laughter) And the feedback is telling him whether he did the right thing or not.
15:04 And what we’re seeing is, can we expand the human umvelt so that he comes to have, after several weeks, a direct perceptual experience of the economic movements of the planet.
15:16 So we’ll report on that later to see how well this goes.
15:20 (Laughter) Here’s another thing we’re doing: During the talks this morning, we’ve been automatically scraping Twitter for the TED2015 hashtag, and we’ve been doing an automated sentiment analysis, which means, are people using positive words or negative words or neutral? And while this has been going on, I have been feeling this, and so I am plugged in to the aggregate emotion of thousands of people in real time, and that’s a new kind of human experience, because now I can know how everyone’s doing and how much you’re loving this.
16:00 (Laughter) (Applause) It’s a bigger experience than a human can normally have.
16:11 We’re also expanding the umvelt of pilots.
16:14 So in this case, the vest is streaming nine different measures from this quadcopter, so pitch and yaw and roll and orientation and heading, and that improves this pilot’s ability to fly it.
16:27 It’s essentially like he’s extending his skin up there, far away.
16:32 And that’s just the beginning.
16:34 What we’re envisioning is taking a modern cockpit full of gauges and instead of trying to read the whole thing, you feel it.
16:44 We live in a world of information now, and there is a difference between accessing big data and experiencing it.
16:54 So I think there’s really no end to the possibilities on the horizon for human expansion.
17:00 Just imagine an astronaut being able to feel the overall health of the International Space Station, or, for that matter, having you feel the invisible states of your own health, like your blood sugar and the state of your microbiome, or having 360-degree vision or seeing in infrared or ultraviolet.
17:23 So the key is this: As we move into the future, we’re going to increasingly be able to choose our own peripheral devices.
17:31 We no longer have to wait for Mother Nature’s sensory gifts on her timescales, but instead, like any good parent, she’s given us the tools that we need to go out and define our own trajectory.
17:45 So the question now is, how do you want to go out and experience your universe? Thank you.
17:54 (Applause) Chris Anderson: Can you feel it? DE: Yeah.
18:13 Actually, this was the first time I felt applause on the vest.
18:16 It’s nice.
It’s like a massage.
(Laughter) CA: Twitter’s going crazy.
Twitter’s going mad.
18:22 So that stock market experiment.
18:25 This could be the first experiment that secures its funding forevermore, right, if successful? DE: Well, that’s right, I wouldn’t have to write to NIH anymore.
18:34 CA: Well look, just to be skeptical for a minute, I mean, this is amazing, but isn’t most of the evidence so far that sensory substitution works, not necessarily that sensory addition works? I mean, isn’t it possible that the blind person can see through their tongue because the visual cortex is still there, ready to process, and that that is needed as part of it? DE: That’s a great question.
We actually have no idea what the theoretical limits are of what kind of data the brain can take in.
19:02 The general story, though, is that it’s extraordinarily flexible.
19:05 So when a person goes blind, what we used to call their visual cortex gets taken over by other things, by touch, by hearing, by vocabulary.
19:14 So what that tells us is that the cortex is kind of a one-trick pony.
19:18 It just runs certain kinds of computations on things.
19:20 And when we look around at things like braille, for example, people are getting information through bumps on their fingers.
19:27 So I don’t think we have any reason to think there’s a theoretical limit that we know the edge of.
19:33 CA: If this checks out, you’re going to be deluged.
19:36 There are so many possible applications for this.
19:39 Are you ready for this? What are you most excited about, the direction it might go? DE: I mean, I think there’s a lot of applications here.
19:46 In terms of beyond sensory substitution, the things I started mentioning about astronauts on the space station, they spend a lot of their time monitoring things, and they could instead just get what’s going on, because what this is really good for is multidimensional data.
20:00 The key is this: Our visual systems are good at detecting blobs and edges, but they’re really bad at what our world has become, which is screens with lots and lots of data.
20:10 We have to crawl that with our attentional systems.
20:12 So this is a way of just feeling the state of something, just like the way you know the state of your body as you’re standing around.
20:18 So I think heavy machinery, safety, feeling the state of a factory, of your equipment, that’s one place it’ll go right away.
20:25 CA: David Eagleman, that was one mind-blowing talk.
Thank you very much.
20:28 DE: Thank you, Chris.
(Applause)

 

Официальный транскрипт русских субтитров (скопирован с YouTube, переформатирован):

00:00 Переводчик: Olga Babeeva Редактор: Alexander Bukhonov
00:12 Мы состоим из крошечных частиц и сами являемся частью огромного космоса, и мы плохо понимаем, что происходит на таких масштабах, потому что наш мозг не эволюционировал для понимания мира на таких масштабах.
00:32 Напротив, мы будто в ловушке — нашему восприятию доступна лишь узкая полоска в сáмой середине.
00:38 Странно то, что даже в этом срезе реальности, нашем «доме», мы не видим большинства происходящего.
00:46 Взять, например, цвета нашего мира.
00:49 Это световые волны, электромагнитное излучение — оно отражается от предметов и попадает на специализированные рецепторы в наших глазах.
00:57 Но мы видим не все существующие волны.
01:01 На самом деле, мы видим меньше одной десятитриллионной того, что нас окружает.
01:07 Радиоволны и микроволны, рентгеновское и гамма-излучение проходят через ваше тело прямо сейчас, и вы этого совершенно не замечаете, потому что у вас нет биологических рецепторов, чтобы это почувствовать.
01:21 Тысячи разговоров по сотовым телефонам проходят сквозь вас прямо сейчас абсолютно незамеченными.
01:28 Такие вещи не являются невидимыми по сути.
01:31 В реальности, доступной змеям, существует инфракрасное излучение, а пчёлы видят мир и в ультрафиолете тоже, и, конечно, у нас в автомобилях есть приборы, которые ловят сигналы из радиодиапазона, а в больницах есть устройства, улавливающие рентгеновское излучение.
01:50 Но ни то, ни другое вы не можете почувствовать непосредственно, по крайней мере пока, потому что у людей в стандартной комплектации нет нужных сенсоров.
01:59 То есть наше восприятие реальности ограничено нашей биологией, и это идёт в разрез с привычной идеей, что наши глаза, и уши, и кончики пальцев просто воспринимают объективную реальность.
02:16 На самом деле, мозгу доступна лишь малая часть реального мира.
02:22 Если посмотреть на животных, видно, что разные животные воспринимают разные части реальности.
02:27 В тёмном и беззвучном мире клещей важные сигналы — это температура и масляная кислота; у чёрной ножетелки мир ощущений щедро раскрашен электрическими полями; для летучих мышей, использующих эхолокацию, реальность состоит из волн сжатого воздуха.
02:49 Это срез их экосистемы, доступный для их восприятия, для этого есть научный термин.
02:55 Умвельт, по-немецки это означает окружающий мир.
03:00 Мы предполагаем, все животные считают, что их умвельт и есть вся объективная реальность, ведь зачем пытаться представить что-то недоступное нашим чувствам? Вместо этого мы принимаем реальность такой, какой она нам представляется.
03:19 Давайте попробуем понять это получше.
03:21 Представьте, что вы собака породы бладхаунд.
03:24 Весь мир для вас — это запахи.
03:27 У вас длинная морда, в которой 200 миллионов обонятельных рецепторов, и мокрый нос, который отлично улавливает молекулы запаха, в ваших ноздрях даже есть прорези, чтобы вы вдыхали сразу много воздуха.
03:40 Для вас всё — запах.
03:43 И однажды вас осеняет.
03:47 Вы смотрите на своего хозяина-человека и думаете: «Каково это — иметь жалкий, убогий нос, как у человека?» (Смех) «Каково это — вдыхать ничтожно малое количество воздуха? Как можно не знать, что в 100 метрах от тебя кот? Или что твой сосед был на этом самом месте шесть часов назад?» (Смех) Из-за того, что мы — люди, мы никогда не ощущали этот мир запахов, и мы не осознаём, что упускаем его, потому что мы надёжно заперты в своём умвельте.
04:22 Вопрос в том, можем ли мы выбраться из него.
04:26 Как нейробиолог, я заинтересован в том, как технологии могут расширить наш умвельт и как это изменит восприятие мира человеком.
04:38 Известно, что можно связать технологии и биологию, — сотни тысяч людей разгуливают с искусственным слухом и зрением.
04:49 Это работает так: микрофон оцифровывает сигнал и направляет его по электродам прямо во внутреннее ухо.
04:57 В случае с имплантом сетчатки берётся камера, которая оцифровывает сигнал, затем электродная сетка подключается прямо к оптическому нерву.
05:05 Всего 15 лет назад множество учёных считали, что эти технологии не будут работать.
05:13 Потому что эти технологии говорят на языке Кремниевой долины, а это не тот язык, который используют биологические органы чувств.
05:24 Но факт в том, что они работают: мозг прекрасно понимает, как использовать эти сигналы.
05:31 Как мы это объясняем? Вот большой секрет: ваш мозг ничего не слышит и не видит.
05:40 Он заперт в тишине и темноте черепной коробки.
05:47 Всё, что он видит, — электрохимические сигналы, приходящие с разных кабелей с данными, это всё, с чем мозг имеет дело, ничего кроме этого.
05:58 Поразительно, но мозг так хорошо понимает эти сигналы, распознаёт образы и присваивает значения, что он берёт внутренний мир и создаёт там свою версию всего происходящего — ваш субъективный мир.
06:16 Но вот ключевой момент: ваш мозг не знает, и ему, в общем-то, всё равно, откуда он получает данные.
06:24 Какая бы информация не приходила, он просто разбирается, что с ней делать.
06:29 Это очень эффективный механизм.
06:31 Это, по существу, универсальное вычислительное устройство, мозг просто принимает всё и разбирается, что с этим делать, и это, я думаю, позволяет матери-природе играть с самыми разными входными каналами.
06:49 Я называю эту модель эволюции КГ, не хочу углубляться в технические термины, но КГ означает «картофельная голова», это называние подчёркивает, что все органы чувств, которые мы знаем и любим, — наши глаза, уши, кончики пальцев — всего лишь периферийные устройства стандарта «включил и играй»: вы просто подключаете их, и всё работает.
07:12 Мозг сам понимает, что делать с входящей информацией.
07:18 Если взглянуть на царство животных, можно найти множество периферийных устройств.
07:23 У змей есть тепловые рецепторы, улавливающие инфракрасное излучение, у чёрной ножетелки есть электрорецепторы, а у крота-звездоноса есть отросток с 22 пальцами, которыми он ощупывает окружающий мир и выстраивает его объёмную модель; у многих птиц есть магнитные рецепторы для ориентации по магнитному полю планеты.
07:45 Это означает, что природе не нужно постоянно переделывать мозг.
07:52 Вместо этого, после того как сформировались принципы работы мозга, всё, о чём беспокоится природа, — создание новых периферийных устройств.
08:01 Итак, что же это означает? Это означает, что нет ничего особенного или основополагающего в биологическом строении наших тел.
08:12 Это просто то, что мы получили в процессе долгой и непростой эволюции.
08:18 Но мы не обязаны оставаться в этих рамках, и лучшее доказательство этого — так называемое сенсорное замещение.
08:26 Это когда информация попадает в мозг по необычным каналам восприятия, а мозг сам понимает, что с ней делать.
08:35 Может показаться, что это просто болтовня, но первая работа, описывавшая это, появилась в журнале Nature в 1969 году.
08:43 Учёный Пол Бах-и-Рита сажал слепых людей в модифицированное стоматологическое кресло и включал специальную видеокамеру: когда он помещал что-то перед камерой, люди чувствовали это изображение — оно вдавливалось им в спину с помощью решётки из соленоидов.
08:59 То есть если он водил кофейной чашкой перед камерой, люди чувствовали это спиной, и, поразительно, но слепые люди стали очень хорошо определять, что стоит перед камерой, просто чувствуя это поясницей.
09:14 Есть множество более современных вариаций этого опыта.
09:18 Звуковые очки, которые записывают видео того, что вы видите, и превращают это в звуковой ландшафт: когда что-то движется, приближается и удаляется, оно звучит как «бз-з, бз-з, бз-з-з».
09:29 Вроде какофония, но через нескольких недель слепые люди начинают очень хорошо понимать, что находится перед ними, основываясь на том, что слышат.
09:39 Сигнал может поступать как угодно: в этой системе используется электротактильная сетка на лбу, так что вы лбом чувствуете, что находится перед вами.
09:49 Почему лоб? Вы его ни для чего другого не используете.
09:51 Самая современная версия называется BrainPort: это маленькая электросетка, которая устанавливается на язык, и видеоряд превращается в слабые электротактильные сигналы, и слепые люди так хорошо это осваивают, что могут закинуть мяч в корзину или пройти сложную полосу препятствий.
10:15 Они видят языком.
10:19 Звучит безумно, да? Но помните, зрение — это просто электрохимические сигналы, проходящие через ваш мозг.
10:28 Ваш мозг не знает, откуда эти сигналы приходят.
10:31 Он только понимает, что с ними делать.
10:34 В нашей лаборатории мы работаем над сенсорным замещением для глухих, и я работаю над одним проектом с аспирантом нашей лаборатории Скоттом Новичем, который возглавляет его для своей диссертации.
10:48 Вот что мы хотим сделать: мы хотим, чтобы звуки окружающего мира преобразовывались так, чтобы глухой человек мог понять, что говорят другие люди.
10:59 Мы хотели, учитывая распространённость и мощность переносных устройств, чтобы это работало на сотовых телефонах и планшетах и чтобы это можно было носить, например, под одеждой.
11:14 Вот опытная модель.
11:17 Когда я говорю, звук записывается планшетом, затем он отображается на жилет, покрытый вибромоторами, такими же как у вас в телефоне.
11:31 Когда я говорю, звук конвертируется в последовательность вибраций на жилете.
11:40 Это не просто идея: планшет передаёт сигнал по Bluetooth, а на мне надет этот самый жилет.
11:47 И когда я говорю…
(Аплодисменты) звук переводится в последовательность вибраций.
11:55 Я чувствую мир звуков.
12:01 Мы тестировали всё это вместе с глухими людьми, и оказалось, что после небольшого промежутка времени люди начинают чувствовать, они начинают понимать язык жилета.
12:14 Это Джонатан.
Ему 37 лет.
У него есть степень магистра.
12:19 Он был рождён глухим, что означает, что часть умвельта ему недоступна.
12:26 Джонатан тренировался с жилетом по два часа в день четыре дня, и вот он на пятый день.
12:33 Скотт Нович: «Ты».
12:36 Дэвид Иглмэн: «Скотт говорит слово, Джонатан чувствует его жилетом и пишет его на доске».
12:42 СН: «Где.
Где».
12:46 ДИ: «Джонатан способен переводить этот сложный узор вибраций и понимать, что ему говорят».
12:52 СН: «Трогать.
Трогать».
12:56 ДИ: Он делает это не…
13:00 (Аплодисменты) Джонатан не делает это осознанно, потому что узоры вибраций слишком сложны, но его мозг начинает находить закономерности, которые позволяют понять, что означают эти данные, и мы надеемся, что после где-то трёх месяцев использования жилета он сможет напрямую воспринимать информацию на слух, бессознательно, так же как слепые люди, проводя пальцем по символам азбуки Брайля, понимают их значение напрямую, без всякого сознательного вмешательства.
13:38 Эта технология может изменить мир, потому что единственное другое решение проблемы глухоты — кохлеарный имплантат, для установки которого необходима инвазивная операция.
13:49 А эта технология может быть в 40 раз дешевле кохлеарного имплантата, что делает её доступной для всего мира, даже для беднейших стран.
14:00 Мы были очень воодушевлены результатами по сенсорному замещению, но теперь мы всё больше думаем о сенсорном дополнении.
14:09 Как можно использовать такие технологии, чтобы добавить новый вид чувств, чтобы расширить умвельт человека? Например, можно ли направить поток данных из Интернета непосредственно в мозг, и смогут ли люди научиться воспринимать этот поток напрямую? Вот эксперимент, который мы проводим в лаборатории.
14:30 Человек чувствует поток данных из Интернета в режиме реального времени в течение пяти секунд.
14:36 Затем появляются две кнопки, и он должен сделать выбор.
14:39 Он не знает, что происходит.
14:41 Он делает выбор и получает отклик через секунду.
14:43 Вот в чём дело: человек понятия не имеет, что означают сигналы, но мы увидим, станет ли он лучше определять, какую из кнопок нажать.
14:51 Он не знает, что мы передаём реальные данные с фондовой биржи, он принимает решения о покупке и продаже.
14:59 (Смех) А отклик говорит, правильно он выбрал или нет.
15:04 В результате мы увидим, можно ли расширить умвельт человека, чтобы через несколько недель он получил прямое восприятие экономических изменений на планете.
15:16 Потом мы расскажем вам, насколько удачно всё прошло.
15:20 (Смех) Вот ещё одно направление исследований: во время выступлений этим утром мы автоматически сканировали Твиттер по хэштегу TED2015 и проводили автоматический анализ тональности текста — выясняли, какие слова используются: позитивные, негативные или нейтральные.
15:39 И всё это время я чувствовал это: я подключён к совокупным эмоциям тысяч людей в реальном времени.
15:52 Это новый вид ощущений для человека, теперь я знаю, как у всех дела и как сильно вам всё это нравится.
16:00 (Смех) (Аплодисменты) Это больше, чем обычно доступно людям.
16:11 Мы также расширяем умвельт пилотов.
16:14 В данном случае жилет передаёт девять параметров с этого квадрокоптера: тангаж, рыскание, крен, положение и направление, и это улучшает способность пилота им управлять.
16:27 По сути мы расширили его ощущения при помощи данных с летательного аппарата.
16:33 И это только начало.
16:34 Мы хотим взять современную кабину, полную измерительных приборов, и сделать так, чтобы вместо считывания показаний, пилоты чувствовали их.
16:44 Мы живём в мире информации, и есть разница между доступом ко множеству данных и их прямым восприятием.
16:54 Я думаю, что сейчас перед нами безграничные возможности по расширению возможностей человека.
17:00 Только представьте космонавта, способного почувствовать общее состояние Международной космической станции, или, например, вас самих, чувствующих незримые показатели вашего здоровья: уровень сахара в крови, состояние микрофлоры.
17:17 Или представьте 360-градусное зрение или возможность видеть в ИК и УФ диапазоне.
17:23 Суть вот в чём: чем дальше в будущее мы уходим, тем больше будет выбор периферийных устройств.
17:31 Нам больше не нужно ждать сенсорных подарков от матери-природы, подарков в её темпе, вместо этого, как любой хороший родитель, она дала нам все инструменты, чтобы мы могли сами определить свой путь.
17:45 Так что, вопрос теперь стоит так: как вы хотите ощущать вселенную? Спасибо.
17:54 (Аплодисменты) Крис Андерсон: Вы это чувствуете? ДИ: Да.
18:13 На самом деле это первый раз, когда я чувствую аплодисменты жилетом.
18:16 Это приятно.
Похоже на массаж.
18:19 КА: Твиттер с ума сходит.
Просто с катушек слетел.
18:22 А эксперимент с фондовой биржей, это может быть первый эксперимент, который сам обеспечит себе финансирование навсегда, если всё получится, верно? ДИ: Да, мне больше не придётся писать заявки на гранты.
18:34 КА: Давайте на минуту побудем скептиками, всё это чудесно, но ведь большинство свидетельств подтверждают лишь возможность сенсорного замещения, но не сенсорного дополнения, так? То есть, возможно ли, что слепые люди могут видеть с помощью языка, потому что у них есть зрительная кора, готовая к обработке такой информации, и что это — необходимое условие? ДИ: Это хороший вопрос.
На самом деле мы не знаем даже теоретических пределов способностей мозга по обработке разных типов данных.
19:02 Однако известно, что мозг — невероятно гибкая штука.
19:05 Когда человек слепнет, то, что мы называли зрительной корой, захватывают другие процессы: осязание, слух, работа со словарным запасом.
19:14 Это говорит нам, что кора головного мозга делает всего одну вещь, но очень хорошо.
19:18 Она просто проводит некоторые виды вычислений.
19:20 И если мы возьмём разные примеры, скажем, шрифт Брайля, люди получают информацию через подушечки пальцев.
19:27 Я не думаю, что есть причина считать, что существует теоретический предел, который мы можем определить.
19:33 КА: Если всё это подтвердится, вас завалят предложениями.
19:36 Существует невероятно много возможных применений.
19:39 Вы готовы к этому? Чего вы больше всего ожидаете, развития в каком направлении? ДИ: Существует много приложений.
19:46 Кроме сенсорного замещения, я уже упоминал о космонавтах на космической станции, они тратят много времени, наблюдая за вещами, которые они могли бы просто почувствовать.
19:57 Этот способ отлично подходит для восприятия многомерных данных.
20:00 Суть в том, что наша зрительная система хорошо различает пятна и края, но она очень плохо справляется с современным миром — с экранами с огромным множеством данных.
20:10 Нам приходится медленно переносить своё внимание.
20:12 А это способ просто почувствовать состояние чего-то, так же как вы чувствуете состояние вашего тела.
20:18 Тяжёлая промышленность, безопасность, ощущение состояния завода, вашего оборудования, я думаю, тут сразу найдётся применение.
20:25 КА: Дэвид Иглмен, огромное спасибо за сногсшибательное выступление.
20:28 ДИ: Спасибо, Крис.
(Аплодисменты)

 

Справочное видео (ОБРАБОТКА “СВЕРХУ-ВНИЗ” и более):

В этом видео Анил использует термин “КОНТРОЛИРУЕМАЯ ГАЛЛЮЦИНАЦИЯ” для описания природы восприятия, но это довольно плохой выбор слов, потому что “галлюцинация” – это слово, которое понимается как ложное восприятие – восприятие того, чего нет в действительности. “Контролируемая галлюцинация” было бы подходящим термином для описания формы яркого, реалистичного воображения чего-либо, но такая фраза не подходит для описания феномена восприятия. “Контролируемое воображение” было бы лучше, но для избежания возможной путаницы было выбрано слово “ПРЕДСТАВЛЕНИЕ” (eng. PICTURIZATION) для описания феномена перевода сенсорной информации во что-то, что “видится” разумом (или сознанием). [См. ниже слайды для более подробного объяснения].

Оригинальный транскрипт видео (скопирован с YouTube, переформатирован):

00:12 Just over a year ago, for the third time in my life, I ceased to exist.
00:17 I was having a small operation, and my brain was filling with anesthetic.
00:22 I remember a sense of detachment and falling apart and a coldness.
00:27 And then I was back, drowsy and disoriented, but definitely there.
00:32 Now, when you wake from a deep sleep, you might feel confused about the time or anxious about oversleeping, but there’s always a basic sense of time having passed, of a continuity between then and now.
00:42 Coming round from anesthesia is very different.
00:44 I could have been under for five minutes, five hours, five years or even 50 years.
00:48 I simply wasn’t there.
00:50 It was total oblivion.
00:52 Anesthesia — it’s a modern kind of magic.
00:54 It turns people into objects, and then, we hope, back again into people.
00:59 And in this process is one of the greatest remaining mysteries in science and philosophy.
01:04 How does consciousness happen? Somehow, within each of our brains, the combined activity of many billions of neurons, each one a tiny biological machine, is generating a conscious experience.
01:16 And not just any conscious experience — your conscious experience right here and right now.
01:20 How does this happen? Answering this question is so important because consciousness for each of us is all there is.
01:27 Without it there’s no world, there’s no self, there’s nothing at all.
01:33 And when we suffer, we suffer consciously whether it’s through mental illness or pain.
01:38 And if we can experience joy and suffering, what about other animals? Might they be conscious, too? Do they also have a sense of self? And as computers get faster and smarter, maybe there will come a point, maybe not too far away, when my iPhone develops a sense of its own existence.
01:54 I actually think the prospects for a conscious AI are pretty remote.
01:59 And I think this because my research is telling me that consciousness has less to do with pure intelligence and more to do with our nature as living and breathing organisms.
02:09 Consciousness and intelligence are very different things.
02:12 You don’t have to be smart to suffer, but you probably do have to be alive.
02:17 In the story I’m going to tell you, our conscious experiences of the world around us, and of ourselves within it, are kinds of controlled hallucinations that happen with, through and because of our living bodies.
02:29 Now, you might have heard that we know nothing about how the brain and body give rise to consciousness.
02:35 Some people even say it’s beyond the reach of science altogether.
02:39 But in fact, the last 25 years have seen an explosion of scientific work in this area.
02:44 If you come to my lab at the University of Sussex, you’ll find scientists from all different disciplines and sometimes even philosophers.
02:53 All of us together trying to understand how consciousness happens and what happens when it goes wrong.
02:59 And the strategy is very simple.
03:02 I’d like you to think about consciousness in the way that we’ve come to think about life.
03:06 At one time, people thought the property of being alive could not be explained by physics and chemistry — that life had to be more than just mechanism.
03:14 But people no longer think that.
03:16 As biologists got on with the job of explaining the properties of living systems in terms of physics and chemistry — things like metabolism, reproduction, homeostasis — the basic mystery of what life is started to fade away, and people didn’t propose any more magical solutions, like a force of life or an élan vital.
03:35 So as with life, so with consciousness.
03:37 Once we start explaining its properties in terms of things happening inside brains and bodies, the apparently insoluble mystery of what consciousness is should start to fade away.
03:49 At least that’s the plan.
03:51 So let’s get started.
03:52 What are the properties of consciousness? What should a science of consciousness try to explain? Well, for today I’d just like to think of consciousness in two different ways.
04:01 There are experiences of the world around us, full of sights, sounds and smells, there’s multisensory, panoramic, 3D, fully immersive inner movie.
04:11 And then there’s conscious self.
04:13 The specific experience of being you or being me.
04:15 The lead character in this inner movie, and probably the aspect of consciousness we all cling to most tightly.
04:21 Let’s start with experiences of the world around us, and with the important idea of the brain as a prediction engine.
04:28 Imagine being a brain.
04:30 You’re locked inside a bony skull, trying to figure what’s out there in the world.
04:34 There’s no lights inside the skull.
There’s no sound either.
04:37 All you’ve got to go on is streams of electrical impulses which are only indirectly related to things in the world, whatever they may be.
04:45 So perception — figuring out what’s there — has to be a process of informed guesswork in which the brain combines these sensory signals with its prior expectations or beliefs about the way the world is to form its best guess of what caused those signals.
05:00 The brain doesn’t hear sound or see light.
05:03 What we perceive is its best guess of what’s out there in the world.
05:09 Let me give you a couple of examples of all this.
05:12 You might have seen this illusion before, but I’d like you to think about it in a new way.
05:16 If you look at those two patches, A and B, they should look to you to be very different shades of gray, right? But they are in fact exactly the same shade.
05:26 And I can illustrate this.
05:27 If I put up a second version of the image here and join the two patches with a gray-colored bar, you can see there’s no difference.
05:34 It’s exactly the same shade of gray.
05:36 And if you still don’t believe me, I’ll bring the bar across and join them up.
05:40 It’s a single colored block of gray, there’s no difference at all.
05:44 This isn’t any kind of magic trick.
05:46 It’s the same shade of gray, but take it away again, and it looks different.
05:51 So what’s happening here is that the brain is using its prior expectations built deeply into the circuits of the visual cortex that a cast shadow dims the appearance of a surface, so that we see B as lighter than it really is.
06:05 Here’s one more example, which shows just how quickly the brain can use new predictions to change what we consciously experience.
06:12 Have a listen to this.
06:15 (Distorted voice) Sounded strange, right? Have a listen again and see if you can get anything.
06:23 (Distorted voice) Still strange.
06:29 Now listen to this.
06:30 (Recording) Anil Seth: I think Brexit is a really terrible idea.
06:34 (Laughter) Which I do.
06:36 So you heard some words there, right? Now listen to the first sound again.
I’m just going to replay it.
06:41 (Distorted voice) Yeah? So you can now hear words there.
06:47 Once more for luck.
06:49 (Distorted voice) OK, so what’s going on here? The remarkable thing is the sensory information coming into the brain hasn’t changed at all.
07:00 All that’s changed is your brain’s best guess of the causes of that sensory information.
07:05 And that changes what you consciously hear.
07:08 All this puts the brain basis of perception in a bit of a different light.
07:13 Instead of perception depending largely on signals coming into the brain from the outside world, it depends as much, if not more, on perceptual predictions flowing in the opposite direction.
07:26 We don’t just passively perceive the world, we actively generate it.
07:29 The world we experience comes as much, if not more, from the inside out as from the outside in.
07:35 Let me give you one more example of perception as this active, constructive process.
07:41 Here we’ve combined immersive virtual reality with image processing to simulate the effects of overly strong perceptual predictions on experience.
07:50 In this panoramic video, we’ve transformed the world — which is in this case Sussex campus — into a psychedelic playground.
07:57 We’ve processed the footage using an algorithm based on Google’s Deep Dream to simulate the effects of overly strong perceptual predictions.
08:05 In this case, to see dogs.
08:07 And you can see this is a very strange thing.
08:09 When perceptual predictions are too strong, as they are here, the result looks very much like the kinds of hallucinations people might report in altered states, or perhaps even in psychosis.
08:21 Now, think about this for a minute.
08:23 If hallucination is a kind of uncontrolled perception, then perception right here and right now is also a kind of hallucination, but a controlled hallucination in which the brain’s predictions are being reined in by sensory information from the world.
08:40 In fact, we’re all hallucinating all the time, including right now.
08:44 It’s just that when we agree about our hallucinations, we call that reality.
08:49 (Laughter) Now I’m going to tell you that your experience of being a self, the specific experience of being you, is also a controlled hallucination generated by the brain.
09:01 This seems a very strange idea, right? Yes, visual illusions might deceive my eyes, but how could I be deceived about what it means to be me? For most of us, the experience of being a person is so familiar, so unified and so continuous that it’s difficult not to take it for granted.
09:17 But we shouldn’t take it for granted.
09:19 There are in fact many different ways we experience being a self.
09:22 There’s the experience of having a body and of being a body.
09:26 There are experiences of perceiving the world from a first person point of view.
09:30 There are experiences of intending to do things and of being the cause of things that happen in the world.
09:35 And there are experiences of being a continuous and distinctive person over time, built from a rich set of memories and social interactions.
09:44 Many experiments show, and psychiatrists and neurologists know very well, that these different ways in which we experience being a self can all come apart.
09:52 What this means is the basic background experience of being a unified self is a rather fragile construction of the brain.
10:00 Another experience, which just like all others, requires explanation.
10:04 So let’s return to the bodily self.
10:06 How does the brain generate the experience of being a body and of having a body? Well, just the same principles apply.
10:12 The brain makes its best guess about what is and what is not part of its body.
10:16 And there’s a beautiful experiment in neuroscience to illustrate this.
10:20 And unlike most neuroscience experiments, this is one you can do at home.
10:24 All you need is one of these.
10:26 (Laughter) And a couple of paintbrushes.
10:30 In the rubber hand illusion, a person’s real hand is hidden from view, and that fake rubber hand is placed in front of them.
10:36 Then both hands are simultaneously stroked with a paintbrush while the person stares at the fake hand.
10:43 Now, for most people, after a while, this leads to the very uncanny sensation that the fake hand is in fact part of their body.
10:51 And the idea is that the congruence between seeing touch and feeling touch on an object that looks like hand and is roughly where a hand should be, is enough evidence for the brain to make its best guess that the fake hand is in fact part of the body.
11:06 (Laughter) So you can measure all kinds of clever things.
11:17 You can measure skin conductance and startle responses, but there’s no need.
11:22 It’s clear the guy in blue has assimilated the fake hand.
11:25 This means that even experiences of what our body is is a kind of best guessing — a kind of controlled hallucination by the brain.
11:33 There’s one more thing.
11:36 We don’t just experience our bodies as objects in the world from the outside, we also experience them from within.
11:41 We all experience the sense of being a body from the inside.
11:47 And sensory signals coming from the inside of the body are continually telling the brain about the state of the internal organs, how the heart is doing, what the blood pressure is like, lots of things.
11:57 This kind of perception, which we call interoception, is rather overlooked.
12:02 But it’s critically important because perception and regulation of the internal state of the body — well, that’s what keeps us alive.
12:09 Here’s another version of the rubber hand illusion.
12:11 This is from our lab at Sussex.
12:13 And here, people see a virtual reality version of their hand, which flashes red and back either in time or out of time with their heartbeat.
12:21 And when it’s flashing in time with their heartbeat, people have a stronger sense that it’s in fact part of their body.
12:27 So experiences of having a body are deeply grounded in perceiving our bodies from within.
12:35 There’s one last thing I want to draw your attention to, which is that experiences of the body from the inside are very different from experiences of the world around us.
12:44 When I look around me, the world seems full of objects — tables, chairs, rubber hands, people, you lot — even my own body in the world, I can perceive it as an object from the outside.
12:55 But my experiences of the body from within, they’re not like that at all.
12:58 I don’t perceive my kidneys here, my liver here, my spleen …
13:03 I don’t know where my spleen is, but it’s somewhere.
13:06 I don’t perceive my insides as objects.
13:08 In fact, I don’t experience them much at all unless they go wrong.
13:13 And this is important, I think.
13:15 Perception of the internal state of the body isn’t about figuring out what’s there, it’s about control and regulation — keeping the physiological variables within the tight bounds that are compatible with survival.
13:28 When the brain uses predictions to figure out what’s there, we perceive objects as the causes of sensations.
13:34 When the brain uses predictions to control and regulate things, we experience how well or how badly that control is going.
13:41 So our most basic experiences of being a self, of being an embodied organism, are deeply grounded in the biological mechanisms that keep us alive.
13:52 And when we follow this idea all the way through, we can start to see that all of our conscious experiences, since they all depend on the same mechanisms of predictive perception, all stem from this basic drive to stay alive.
14:07 We experience the world and ourselves with, through and because of our living bodies.
14:13 Let me bring things together step-by-step.
14:16 What we consciously see depends on the brain’s best guess of what’s out there.
14:20 Our experienced world comes from the inside out, not just the outside in.
14:24 The rubber hand illusion shows that this applies to our experiences of what is and what is not our body.
14:30 And these self-related predictions depend critically on sensory signals coming from deep inside the body.
14:36 And finally, experiences of being an embodied self are more about control and regulation than figuring out what’s there.
14:44 So our experiences of the world around us and ourselves within it — well, they’re kinds of controlled hallucinations that have been shaped over millions of years of evolution to keep us alive in worlds full of danger and opportunity.
14:56 We predict ourselves into existence.
15:00 Now, I leave you with three implications of all this.
15:03 First, just as we can misperceive the world, we can misperceive ourselves when the mechanisms of prediction go wrong.
15:09 Understanding this opens many new opportunities in psychiatry and neurology, because we can finally get at the mechanisms rather than just treating the symptoms in conditions like depression and schizophrenia.
15:21 Second: what it means to be me cannot be reduced to or uploaded to a software program running on a robot, however smart or sophisticated.
15:31 We are biological, flesh-and-blood animals whose conscious experiences are shaped at all levels by the biological mechanisms that keep us alive.
15:40 Just making computers smarter is not going to make them sentient.
15:45 Finally, our own individual inner universe, our way of being conscious, is just one possible way of being conscious.
15:53 And even human consciousness generally — it’s just a tiny region in a vast space of possible consciousnesses.
15:59 Our individual self and worlds are unique to each of us, but they’re all grounded in biological mechanisms shared with many other living creatures.
16:09 Now, these are fundamental changes in how we understand ourselves, but I think they should be celebrated, because as so often in science, from Copernicus — we’re not at the center of the universe — to Darwin — we’re related to all other creatures — to the present day.
16:28 With a greater sense of understanding comes a greater sense of wonder, and a greater realization that we are part of and not apart from the rest of nature.
16:40 And …
16:42 when the end of consciousness comes, there’s nothing to be afraid of.
16:48 Nothing at all.
16:50 Thank you.
16:51 (Applause)

 

Официальный транскрипт русских субтитров (скопирован с YouTube, переформатирован):

00:00 Переводчик: Galina Dmitrieva Редактор: Yulia Kallistratova
00:12 Чуть больше года назад третий раз в жизни я перестал существовать.
00:17 У меня была небольшая операция, и мне делали анестезию.
00:22 Я помню чувство отстранённости, полного распада, а ещё холод.
00:27 Очнувшись, я чувствовал сонливость и дезориентацию, но определённо был в сознании.
00:32 Когда просыпаешься после глубокого сна, порой не можешь понять, который час, переживаешь, что проспал, но всегда есть подспудное ощущение прошедшего времени и неразрывной связи между тогда и сейчас.
00:42 После анестезии всё совсем по-другому.
00:44 Я мог бы пробыть под наркозом пять минут, пять часов, пять или даже пятьдесят лет.
00:48 Меня просто не было.
00:49 Это было полное забвение.
00:52 Анестезия — это современная магия.
00:54 Она превращает людей в объекты, а потом, хотелось бы надеяться, обратно в людей.
00:59 Этот процесс остаётся одной из величайших неразгаданных тайн науки и философии.
01:04 Как возникает сознание? Каким-то образом в нашем мозге совокупная активность миллиардов нейронов, каждый из которых — крошечная биологическая машина, генерирует сознательный опыт.
01:15 И не просто сознательный опыт, а ваш сознательный опыт именно здесь и сейчас.
01:20 Как же это происходит? Очень важно ответить на этот вопрос, потому что сознание — это всё, что у нас есть.
01:27 Без него нет мира, нет нас самих, нет вообще ничего.
01:33 Когда мы страдаем, мы страдаем осознанно, будь то душевная или физическая боль.
01:38 А если мы можем испытывать радость и страдание, то как насчёт других животных? Есть ли сознание у них? Чувство собственного «я»? Даже компьютеры становятся быстрее и умнее, и, возможно, скоро настанет время, когда у моего айфона разовьётся самосознание.
01:54 На самом деле я думаю, что обладающий сознанием ИИ появится ещё не скоро.
01:59 Мои исследования показывают, что сознание связано непосредственно с интеллектом куда меньше, чем с самой природой нашего живого организма из плоти и крови.
02:09 Сознание и разум — это очень разные вещи.
02:12 Не обязательно быть умным, чтобы страдать, но для этого нужно быть живым.
02:17 Я хочу вам рассказать, что наше сознательное восприятие окружающего мира и нас самих в этом мире — на самом деле своего рода контролируемые галлюцинации, источник и механизм возникновения которых заключён в нашем живом организме.
02:29 Вы, вероятно, слышали, что мы ничего не знаем о том, как мозг и тело порождают сознание.
02:35 Некоторые утверждают, что этот вопрос выходит за пределы науки.
02:38 В действительности же в последние 25 лет наблюдался бурный рост объёма научных исследований в этой сфере.
02:44 В моей лаборатории в Университете Сассекса можно встретить учёных, работающих в самых разных областях, а иногда даже специалистов по философии.
02:53 Мы все вместе пытаемся понять, как возникает сознание и что происходит, если оно даёт сбой.
02:59 Стратегия очень проста.
03:01 Представьте себе сознание как мы обычно представляем себе жизнь.
03:06 Когда-то люди думали, что жизнь как свойство невозможно объяснить физическими и химическими законами, жизнь — нечто большее, чем просто механизм.
03:14 Но сейчас люди уже так не считают.
03:16 Благодаря тому, что биологи объяснили свойства живых систем с точки зрения физики и химии, такие как метаболизм, репродукцию, гомеостаз, мы начали постигать основную загадку жизни, и нам перестали предлагать магические объяснения, такие как жизненная сила и дух жизни.
03:34 Так же обстоит дело и с сознанием.
03:37 Как только мы начнём объяснять его свойства с точки зрения внутренних процессов в мозге и теле, казавшаяся неразрешимой загадка сущности сознания начнёт проясняться.
03:48 По крайней мере, мы на это надеемся.
03:51 Итак, начнём.
03:52 Каковы же свойства сознания? Что должна попытаться объяснить наука о сознании? Предлагаю вам представить себе сознание как два разных понятия.
04:01 Во-первых, это восприятие окружающего нас мира, наполненного образами, звуками и запахами.
04:06 Затем есть внутреннее панорамное кино в 3D с эффектом присутствия.
04:10 А ещё наше сознательное «я».
04:12 Индивидуальный, конкретный опыт личности.
04:15 Главный герой вашего внутреннего кино, аспект сознания, за который мы, вероятно, больше всего цепляемся.
04:21 Давайте начнём с восприятия окружающего нас мира, а также с важной идеи, что мозг — это инструмент прогнозирования.
04:27 Представьте, что вы — мозг.
04:30 Вы заперты внутри черепа и пытаетесь разобраться, что происходит в мире.
04:34 Внутри черепа нет света и нет звуков.
04:37 Всё, что у вас есть — потоки электрических импульсов, которые лишь косвенно связаны с тем, что происходит в мире, что бы то ни было.
04:45 Потому восприятие, понимание происходящего основано лишь на обоснованных догадках.
04:50 При этом мозг сопоставляет эти сенсорные сигналы со своими предыдущими ожиданиями и представлениями о мире, формируя наиболее точное предположение об источнике сигнала.
05:00 Мозг не слышит звуков и не видит света.
05:03 То, что мы воспринимаем, — его самое вероятное предположение о событии.
05:08 Приведу пару примеров.
05:12 Возможно, вы уже наблюдали эту иллюзию.
05:14 Но сейчас попробуйте взглянуть на неё иначе.
05:16 Посмотрите на эти два поля, A и B.
05:18 Кажется, что они разных оттенков серого, не так ли? А на самом деле они одинаковые.
05:25 И я могу это доказать.
05:27 Если я возьму вторую версию этого изображения и соединю оба поля полосой серого цвета, вы не увидите разницы.
05:34 Это точно такой же оттенок серого.
05:35 Если вы всё ещё мне не верите, я перетащу полосу и соединю поля друг с другом.
05:40 Это серый блок одного цвета, нет никакой разницы.
05:44 И это не магический трюк.
05:46 Это один и тот же оттенок, но уберите полосу — и поля выглядят разными.
05:51 В чём же причина? Мозг использует свои предыдущие представления, глубоко внедрённые в нейронную сеть зрительной коры, о том, что падающая тень затемняет изображение поля, поэтому нам кажется, что поле B светлее, чем оно есть.
06:05 Вот ещё один пример, показывающий, как быстро мозг использует новые предположения, чтобы изменить наше сознательное восприятие.
06:12 Послушайте.
06:15 (Искажённый голос) Непонятно, правда? Послушайте ещё и попробуйте что-нибудь разобрать.
06:23 (Искажённый голос) Опять непонятно.
06:28 А теперь послушайте это.
06:30 (Запись) Анил Сет: Я думаю, Brexit — просто ужасная идея.
06:33 (Смех) Да, именно так я и думаю.
06:36 Вы ведь расслышали слова? Теперь послушайте первую запись снова.
Я включу её ещё раз.
06:41 (Искажённый голос) Ага? Теперь и здесь вы слышите слова.
06:46 Ещё раз на всякий случай.
06:48 (Искажённый голос) Итак, что же происходит? Примечательно, что сенсорная информация, поступающая в мозг, совсем не изменилась.
07:00 Изменилось только самое вероятное предположение мозга об источнике этой сенсорной информации.
07:05 Поэтому изменилось то, что вы сознательно слышите.
07:08 Всё это представляет основу восприятия информации мозгом в несколько ином свете.
07:13 Помимо зависимости восприятия во многом от сигналов, поступающих в мозг из внешнего мира, оно в равной мере, если не больше, зависит от субъективного прогнозирования, которое работает в обратном направлении.
07:25 Мы не просто пассивно воспринимаем мир, мы активно создаём его.
07:29 Наш образ мира приходит изнутри в той же степени, если не в большей, что и извне.
07:35 Позвольте мне привести ещё пример восприятия как активного созидательного процесса.
07:41 Мы соединили виртуальную реальность с обработкой изображений для симуляции эффекта интенсивного прогноза восприятия на реальные ощущения.
07:50 В этом панорамном видео мы преобразовали мир — в данном случае Университет Сассекса — в психоделическую игровую среду.
07:57 Обработали материал, используя алгоритм Google Deep Dream, для симуляции эффекта интенсивного прогноза восприятия.
08:05 В нашем случае, изображений собак.
08:07 Как видите, это очень странный феномен.
08:09 Если прогнозирование восприятия слишком сильное, как здесь, результат очень похож на галлюцинации, которые люди якобы видят в состоянии изменённого сознания или даже психоза.
08:20 Подумайте об этом.
08:22 Если галлюцинации — это вид неконтролируемого восприятия, то восприятие происходящего здесь и сейчас — тоже вид галлюцинации, но контролируемой, в которой прогнозирование мозга удерживается в рамках посредством сенсорной информации извне.
08:40 На самом деле мы все постоянно галлюцинируем, в том числе прямо сейчас.
08:44 Просто когда наши галлюцинации совпадают, мы называем это реальностью.
08:49 (Смех) Сейчас я вам скажу, что ваш индивидуальный опыт как личности, конкретный опыт вашего «я» — это тоже контролируемая галлюцинация, созданная мозгом.
09:01 Очень странная идея, правда? Зрительные иллюзии могут обмануть глаза, но как меня можно обмануть насчёт того, что значит быть мной? Для большинства из нас быть личностью, кем-то — такой знакомый, цельный, непрерывный опыт, что его трудно не воспринимать как данность.
09:17 Но нам не следует так его воспринимать.
09:19 Ведь фактически есть множество разных способов осознать своё «я».
09:22 Вы можете иметь тело и быть телом — это разные ощущения.
09:25 Есть опыт восприятия мира от первого лица.
09:30 Есть опыт, связанный с намерением что-то делать и с вашей ролью в происходящих в мире событиях.
09:35 А есть ощущение себя как последовательной и уникальной личности во времени, состоящий из целого набора воспоминаний и взаимоотношений.
09:44 Эксперименты доказывают то, что психиатры и неврологи и так хорошо знают: различные механизмы нашего восприятия собственного «я» могут нарушаться.
09:52 Это значит, что базовое подсознательное восприятие себя как неделимой личности — довольно хрупкая конструкция мозга.
09:59 Просто очередное ощущение, которое, как и остальные, требует рационализации.
10:04 Вернёмся к телесному «я».
10:06 Как мозг генерирует опыт телесного существования и наличия тела? По тому же принципу.
10:12 Мозг выдаёт вероятную догадку: что является и не является частью его тела.
10:16 В нейробиологии для иллюстрации этого есть прекрасный эксперимент.
10:20 В отличие от многих таких экспериментов, вы можете повторить его дома.
10:23 Всё, что вам нужно — такая штука.
10:25 (Смех) И пара кисточек.
10:30 Для иллюзии с резиновой рукой нужно спрятать настоящую руку, а фальшивую резиновую положить перед человеком.
10:36 Затем обе руки одновременно гладят кисточками, а испытуемый в это время смотрит на резиновую руку.
10:43 У большинства людей через какое-то время возникает очень необычное ощущение, что резиновая рука — действительно часть их тела.
10:51 То есть ощущение касания и его зрительное восприятие в отношении объекта, похожего на руку, находящегося примерно там, где должна быть рука, достаточно мозгу для предположения, что фальшивая рука на самом деле является частью тела.
11:06 (Смех) Так можно измерить разные интересные параметры.
11:17 Например, электропроводность кожи и реакцию испуга.
11:20 Но это необязательно.
11:21 Парень в синем явно уже сроднился со своей фальшивой рукой.
11:24 Это значит, что даже наше восприятие собственного тела является вероятным предположением, своего рода контролируемой галлюцинацией мозга.
11:33 И ещё кое-что.
11:35 Мы не просто ощущаем наше тело извне как объект внешнего мира, мы также ощущаем его изнутри.
11:41 Мы все воспринимаем себя как тело изнутри.
11:46 Сенсорные сигналы, поступающие изнутри тела, постоянно сообщают мозгу о состоянии внутренних органов: как работает сердце, какое у вас кровяное давление и многое другое.
11:57 Этот вид восприятия — интероцепцию — часто упускают из виду.
12:01 Однако он крайне важен, ведь восприятие и регулирование внутреннего состояния тела — наша система жизнеобеспечения.
12:09 А вот другая версия иллюзии с резиновой рукой.
12:11 Из нашей лаборатории в Сассексе.
12:13 Здесь люди видят виртуальную версию своей руки, которая мигает красным в такт или не в такт с сердцебиением.
12:21 Когда она мигает в такт с сердечными сокращениями, у человека возникает сильное ощущение, что эта рука — часть тела.
12:27 Так что восприятие собственного тела в большой степени основано на ощущении нашего тела изнутри.
12:35 И последнее, на что я хочу обратить ваше внимание, это то, что ощущение тела изнутри очень отличается от восприятия окружающего мира.
12:43 Оглядываясь вокруг, я вижу мир, полный объектов: столы, стулья, резиновые руки, люди, сидящие в зале, даже своё собственное тело — я могу воспринимать его извне как объект.
12:54 Но моё внутреннее восприятие тела совсем иное.
12:58 Я не ощущаю свои почки здесь, печень тут, селезёнку…
13:03 честно, я не в курсе, где селезёнка, но она есть.
13:06 Я не воспринимаю свои внутренности как объекты.
13:08 Я их и вообще особо не ощущаю, пока с ними всё в порядке.
13:13 Я считаю, это важно.
13:15 Ощущение внутреннего состояния тела не связано с пониманием, что там внутри, оно связано с управлением и регулированием для поддержания физиологических переменных в диапазоне, необходимом для выживания.
13:28 Когда мозг прогнозирует для понимания того, что внутри, мы воспринимаем объекты как источники ощущений.
13:34 Если же мозг использует прогнозирование для управления и регулирования, мы чувствуем, эффективно это управление или нет.
13:41 Так что наше фундаментальное восприятие себя как личности, как материального организма, зависит от биологических механизмов, поддерживающих в нас жизнь.
13:52 Но если развить эту идею дальше, мы увидим, что весь наш сознательный опыт, который зависит от тех же механизмов прогнозируемого восприятия, обусловлен тем самым фундаментальным стремлением остаться в живых.
14:06 Мы воспринимаем мир и себя через призму и посредством своего живого организма.
14:13 Подведу итог сказанного по порядку.
14:16 То, что мы сознательно видим, основано на самом вероятном предположении мозга.
14:20 Наше восприятие мира поступает изнутри вовне, а не наоборот.
14:24 Иллюзия с резиновой рукой демонстрирует, что это справедливо и для осознания границ своего тела.
14:30 Это самопрогнозирование крайне зависимо от сенсорных сигналов, поступающих глубоко изнутри тела.
14:36 И наконец, ощущение себя как телесного «я» больше касается управления и регулирования, чем понимания внутренней структуры.
14:44 Итак, наш опыт восприятия окружающего мира и себя в нём — это своего рода контролируемые галлюцинации, сформированные за миллионы лет эволюции, чтобы сохранить нам жизнь в мире опасностей и возможностей.
14:56 Мы прогнозируем сами себя в жизнь.
15:00 Вот несколько заключений, о которых стоит подумать.
15:03 Раз мы можем ошибаться в восприятии мира, мы можем неверно воспринимать и себя, когда механизмы прогнозирования дают сбой.
15:09 Понимание этого — ключ к новым возможностям в психиатрии и нейробиологии, ведь мы наконец-то понимаем механизмы, а не просто лечим симптомы при таких состояниях, как депрессия и шизофрения.
15:21 Далее, осознание своего «я» нельзя свести к программному коду и загрузить его в робота, каким бы умным и продвинутым он ни был.
15:31 Мы живые создания из плоти и крови, чей сознательный опыт формируется на всех уровнях биологическими механизмами, сохраняющими нам жизнь.
15:40 Технологии, делая компьютеры умнее, не наделяют их сознанием.
15:44 Наконец, наша индивидуальная внутренняя вселенная, наш путь осознания — всего лишь один из возможных.
15:53 Даже человеческое сознание, в общем, это лишь оазис в огромном пространстве возможного сознания.
15:59 Наши личности и миры уникальны для каждого из нас, но все они основаны на биологических механизмах, аналогичных и для многих других живых существ.
16:09 Это коренные изменения в процессе познания себя, и я считаю, что им нужно воздать должное, ведь как часто бывает в науке, начиная с Коперника — мы не центр Вселенной — и Дарвина — мы родственны всем остальным живым существам — и заканчивая настоящим, чем больше мы понимаем, тем больше удивляемся и тем лучше осознаём, что мы часть природы, а не находимся вне её.
16:40 И ещё…
16:42 когда сознанию приходит конец, нам просто нечего бояться.
16:48 Совершенно нечего.
16:50 Спасибо.
16:51 (Аплодисменты)

 

Смотрите это видео для гораздо более подробного объяснения того, что Анил описал в целом для широкой публики выше.
[особое внимание уделяется материалу от 20:09 до 28:26]

Оригинальный транскрипт видео (скопирован с YouTube, переформатирован):

00:09 [APPLAUSE]
00:13 – Two out of the three fundamental mysteries about our place in the universe have already been resolved.
00:19 The first is literally about our place in the universe.
00:22 Many years ago Copernicus told us that we were not at its centre, that we were just a tiny dot suspended in the abyss.
00:29 This is an image of the earth taken from the probe Voyager 1 as it was leaving the solar system from about six billion kilometres away.
00:37 All of human history, all of the history of life on Earth, has taken place on that pale blue dot.
00:44 The second mystery, Darwin then revealed that we humans are just one branch, or one twig, of a beautifully rich and delicate evolutionary tree.
00:54 And that much of the machinery of life is shared even with the lowliest of our fellow creatures.
00:59 The third mystery is that of consciousness, our inner universe.
01:03 Now earlier this year, for the third time in my life, I ceased to exist.
01:07 As the propofol anaesthetic flowed from the cannula in my wrist into my bloodstream and then into my brain, there was a falling apart.
01:15 A blackness.
01:16 An absence.
01:17 And then, I was back.
01:20 Drowsy and disoriented, but definitely there.
01:24 And when you wake from a deep sleep, you might be confused what time it is, especially in flying somewhere, but you’ll know that some time has passed.
01:33 There seems to be some basic continuity between your consciousness then, and your consciousness now.
01:39 But coming around from a general anaesthetic, it could have been five minutes.
01:42 It could have been five hours.
01:43 It could have been five days, or five years.
01:46 I was simply not there.
01:48 A premonition of the oblivion of death.
01:51 And general anaesthesia doesn’t just work on your brain.
01:53 It doesn’t just work on your mind.
01:55 It works on your consciousness.
01:56 By altering the delicate electrochemical circuitry inside your head, the basic ground state of what it is to be is temporarily abolished.
02:05 And in this process lies one of the greatest remaining mysteries in science and philosophy.
02:11 How does consciousness happen? Why is life in the first person? It is going away, and coming back.
02:23 The modern incarnation of this problem is usually traced to Descartes, who in the 17th century distinguished between matter stuff, res extensa, the stuff that these desks are made of, that clothes are made of.
02:34 But also the brains and bodies and made of, material stuff.
02:37 And res cogitans, the stuff of thought, of feelings.
02:42 The stuff of consciousness.
02:44 And in making this distinction, he gave rise to the now infamous mind/body problem, and life has never been simple ever since.
02:52 But Descartes actually generated even more mischief with his doctrine of the beast machine, which I’m going to mention now, because it anticipates where I’m going to end up as the bell rings when I finish in an hour.
03:05 Before Descartes, people commonly believed in something called the great chain of being, with rocks and plants at one end, and other non-human animals, a bit higher up than humans, and then angels and gods at the very top.
03:17 And this great scale of being was also a scale of moral virtue, so that humans had more moral virtues than animals and plants, and then rocks and so on.
03:29 Now Descartes, in making this division between mind and matter, argued that only humans had minds, and therefore moral status, while other animals didn’t have minds.
03:42 They were merely physiological machines, or beast machines, morally equivalent to plants, and to rocks.
03:48 And in this view, the physiological mechanisms that give rise to the property of being alive were not relevant to the presence of mind or consciousness.
03:56 Now I’m going to propose, at the end of this talk, the opposite.
03:59 That our conscious sense of self arises because of, and not in spite of, the fact that we, too, are beast machines.
04:09 So to get there, let’s return to the apparent mystery of consciousness.
04:14 Now as recently as 1989, which is quite a while ago, but not that long ago, Stuart Sutherland, who was founding professor of experimental psychology at my university of Sussex, had this to say.
04:25 “Consciousness is a fascinating but elusive phenomenon.
04:28 It is impossible to specify what it is, what it does, or why it evolved.
04:33 Nothing worth reading has been written on it.” [LAUGHTER] It’s quite a pessimistic point of view.
04:40 And that may have been true then.
04:42 I don’t think it was true then, but in any case things have changed a lot since.
04:46 And more or less, about the time that Sutherland made these remarks, we can see the birth, or the rebirth, of the study of consciousness within the neurosciences.
04:57 And a good landmark is this paper by Francis Crick and Christof Koch, published in 1990.
05:01 And they start their paper by saying that it is remarkable that most of the work in cognitive sciences, and the neurosciences, makes no reference to consciousness or awareness at all.
05:12 And then they go on to propose their own theory of what the neural correlates of consciousness are.
05:17 What it is in the brain that is responsible for being conscious.
05:21 And since then, over the last 25 years, there’s been first a trickle, and now a deluge of research on the brain basis of conscious experience.
05:29 Some of this work is being carried out in my laboratory, the Sackler Centre, the consciousness science, which was founded six years ago with Hugo Critchley, my co-director.
05:38 And there are now even specialised academic journals, The Neuroscience of Consciousness, which I started last year with Oxford University Press.
05:46 And this is a real change of the tide.
05:47 When I started out more than 20 years ago, it was thought to be a very– it was thought to be career suicide to want to study consciousness, scientifically.
05:55 And it may still be, we don’t know.
05:58 Let’s see.
06:00 So while the brain basis of consciousness is still a mystery, it is, in some sense, an accessible mystery.
06:06 And the author, Mark Haddon, put this very nicely, I think.
06:08 He said the raw material of consciousness is not on the other side of the universe.
06:13 It didn’t happen 14 billion years ago.
06:16 And it’s not squirrelled away deep inside an atom.
06:19 The raw material of consciousness is right here, inside your head, and you can hold the brain in your hands.
06:27 But the brain won’t deliver its secrets very easily.
06:29 What’s extraordinary about the brain is not so much the number of neurons, though there are about 90 billion.
06:35 It’s not even the number of connections, though there are so many that if you counted one every second, it would take you about three million years to finish counting.
06:44 What’s truly extraordinary are the patterns of connectivity, which to a large extent, are still not known, but within which are inscribed everything that makes you, you.
06:54 The challenge is then this, at least the the way I see it.
06:58 How can the structure and dynamics of the brain, in connection with the body and the environment, account for the subjective phenomenological properties of consciousness? And considering things this way, we come up against what the philosopher David Chalmers has often called the hard problem of consciousness.
07:15 And the idea is this.
07:16 There is an easy problem.
07:18 The easy problem is to understand how the combined operations of the brain and the body give rise to perception, to cognition, to thinking, to learning, to behaviour.
07:26 How the brain works, in other words.
07:30 The hard problem is to understand why and how any of this should have anything to do with consciousness at all.
07:36 Why aren’t we just robots, or philosophical zombies, without any in a universe? Now there’s a tempting intuition here, which is that, even if we solve the hard problem, even if we solve the easy problem, the hard problem would still remain as mysterious as it seems now.
07:52 But this just seems wrong-headed to me.
07:54 It may not be necessary to explain why consciousness exists at all, in order to make progress in understanding its material basis.
08:03 And this for me, is the real problem of consciousness; how to account for its various properties in terms of biological mechanisms without pretending that it doesn’t exist at all, as you do if you solve the easy problem, and without trying to account for why it’s parts of the universe in the first place, which is the hard problem.
08:22 And in the history of science, we’ve been somewhere similar before.
08:25 It’s hard to say if it’s exactly the same situation.
08:28 But in our understanding of life, eminent biochemists of the time found it entirely mysterious how biological mechanisms could give rise to the property of being alive.
08:38 And there were proposed of things, like elan vital and essence vital, and all sorts of other stuff.
08:43 And although we don’t yet understand everything about life, this initial sense of mystery about life has, to a large extent, dissolved as biologists have just got on with the business of understanding the properties of living systems in terms of mechanisms.
08:57 An important part of this story was the realisation that life is not just one thing, but rather a constellation of partially dependent, partially separable, processes, like metabolism, homeostasis, and reproduction.
09:11 In the same way, to make progress on the real problem of consciousness, it can be useful to distinguish different aspects or dimensions of what it is to be conscious.
09:20 The space of possible minds, if you like.
09:22 And one simple classification is into conscious level, which is the property of being conscious at all.
09:30 For example, the difference between being in a dreamless sleep, or under general anaesthesia, and being awake and conscious as you are now.
09:42 And the conscious content, when you are conscious, you’re conscious of something.
09:47 The myriad of sights, sounds, smells, emotions, feelings, and beliefs that populate your inner universe at any one time.
09:54 And one thing you are conscious of when you are conscious, is the experience, the specific experience, of being you, and this is conscious self.
10:02 And it’s the third dimension of consciousness.
10:03 Now I don’t claim these distinctions mark completely independent aspects of what it is to be conscious, but they’re a pragmatically useful way of breaking down the problem a bit.
10:13 So let’s start with conscious level.
10:20 What are the fundamental brain mechanisms that underlie our ability to be conscious at all? And we can think of this, at least a first approximation, as a scale from being completely unconscious, as if you were in a coma, or under general anaesthesia, to being awake, alert, and fully conscious as you are now.
10:37 And there’s various states in between being drowsy, being mildly sedated and so on.
10:42 What’s important is that, while being conscious and being awake often go together, this is not always the case.
10:48 For instance, when you are dreaming you are asleep, but you are having conscious experiences.
10:53 The conscious experience of your dreams.
10:55 And on the other side of this diagram, there are pathological states, like the vegetative state, where physiologically you will go through sleep/wake cycles, but there is nobody at home.
11:07 There is no consciousness happening.
11:08 So what are the specific mechanisms that underlie being conscious and not simply being physiologically awake? Well there are a number of possibilities.
11:19 Is it the number of neurons? Well actually, probably not.
11:22 There are more neurons in your cerebellum, this bit at the back of your brain, than in the rest of your brain put together.
11:28 In fact are about four times more neurons in your cerebellum than in the rest of your cortex.
11:32 But if you have damage to your cerebellum, yeah, you’ll have some problems with coordination and other things, some cognitive problems, but you won’t lose consciousness.
11:40 It’s not just the number of neurons.
11:42 Doesn’t seem to be any particular region.
11:44 In fact, there are regions that, if you suffer damage, you will permanently lose consciousness; in thalamina, the nuclei, and the thalamus deep inside the brain.
11:52 But these seems to be more like on/off switches than actual generators of conscious experience.
11:58 It’s not even neural activity, at least not simple kinds of neural activity.
12:03 Your brain is still highly active doing unconscious states, during the sleep.
12:08 And even if your brain is highly synchronised, one of the first theories of consciousness was it depended on neurons firing in synchrony with each other.
12:15 If your brain is too synchronised, you will lose consciousness, and this happens in states of absence epilepsy.
12:21 What seems to be the case is that, being conscious it all, depends on how different brain regions talk to each other in specific ways.
12:29 And this was some groundbreaking work by Marcello Massimini in Milan about 10 years ago.
12:34 And what he did here, was he stimulated the cortex of the brain with a brief pulse of electromagnetic energy, using a technique called transcranial magnetic stimulation or TMS.
12:45 And then he used EEG electroencephalography to listen to the brain’s echos.
12:49 A little bit like banging on the brain and listening to its electrical response.
12:54 And what he noticed when you do this, and you can see on the left is asleep, and on the right is awake.
12:59 And this is very much slowed down.
13:01 When you stimulate the brain in a sleep condition, there is still a response.
13:04 There’s still an echo, but the echo stays very localised to the point of stimulation.
13:09 It doesn’t travel around very much, and it doesn’t last very long.
13:12 But when you stimulate a conscious brain, there’s a spatial temporally complex response.
13:16 This echo bounces around all over the cortex in very interesting ways.
13:22 What’s more, the complexity of this echo can be quantified.
13:26 You can apply some simple algorithms to describe how complex, how rich, this pattern of interactivity is.
13:35 This is also from the Milan group.
13:37 And what they’ve done here is, they basically look at the echo as it moves around the brain.
13:41 And they see the extent to which you could describe it, the minimum description length.
13:46 How much can you compress the image of that echo? Much the same way that algorithms make compressed files from digital images in your phone.
13:54 And they came up with an index called the perturbational complexity index.
13:59 And what you find is, you now have a number that you can attach to how conscious you are.
14:03 This is, I think, really intriguing, because it’s a first step towards having an actual measurement of conscious level.
14:09 This graph on the bottom shows this measure applied to a variety of conscious states, ranging from pathological conscious states, like the vegetative state, where there is no consciousness at all, all the way through locked in syndrome, and then healthy waking.
14:24 And you can immediately see that techniques like this might already have clinical value in diagnosing potential for consciousness patients might have after severe brain injury.
14:35 Now at Sussex, we are continuing work along these lines.
14:37 We actually look, instead of bashing on the brain with a sharp pulse of energy, we want to see whether we can get something similar just by recording the spontaneous activity of the brain.
14:47 So we look at spontaneous dynamics from, in this case, waking states and anaesthesia.
14:52 This is work with my PhD students Michael Schartner and Adam Barrett.
14:56 We measure its complexity, and indeed, we find that we can distinguish different levels of consciousness just by the spontaneous activity of the brain.
15:04 In a way this isn’t that surprising, because we know various things change.
15:07 The balance of different frequencies of your brain activity changes when you lose consciousness.
15:13 But this doesn’t have to do with that.
15:14 This is independent of that.
15:15 There’s something specific that is being detected by these changes in complexity.
15:20 More recently we’ve applied the same measures to sleep, in this case taking advantage with colleagues in Milan of recordings taken from directly within the human cerebral cortex.
15:31 These are implanted electrodes.
15:33 And we see much the same story.
15:35 If you compare where the two areas are, you compare the complexity of wakeful rest, and early non-rem sleep, where you are not dreaming very much.
15:42 You see that complexity fools a great deal.
15:45 What’s interesting here is, if you compare wakeful rest to REM sleep, where people will often report dreams if you wake them up, the level of complexity is very much as it is during the wakeful state.
15:56 There’s something else going on here, which is that the complexity in the frontal part of the brain seems to be higher than in other parts of the brain.
16:03 And that’s something we still don’t understand fully, yet.
16:07 I just wanted to give you something hot off the press, so to speak, which is where you’ve also been applying these measures now to data taken from people under the influence of psychedelic drugs; psilocybin, ketamine, and LSD.
16:20 And what we find, at least in our hands to start with here, is that the level of complexity actually increases as compared to the baseline state, which is not something we’ve seen before in any other application of these measures.
16:34 So what’s important about this way of looking at things is that, it’s grounded in a theory that tries to explain why certain sorts of brain dynamics go along with being conscious.
16:46 And put very simply, the idea is this– and it goes back to Guilio Tononi and Gerald Edelman, people that I went to work with in America about 18 years ago– the idea is very simple.
16:58 Consciousness is extremely informative.
17:00 Every conscious experience you have, or have had, or will have, is different from every other conscious experience you have had, are having, or will have.
17:09 Even the experience of pure darkness rules out a vast repertoire of alternative possible experiences that you could have, or might have in the future.
17:19 There’s a huge amount of information for the organism in any conscious experience.
17:23 At the same time every experience that you have is highly integrated.
17:27 Every conscious scene is experienced, as all of a piece, is bound together.
17:31 We don’t experience colours and shapes separately in any way.
17:35 It’s conscious experiences at the level of phenomenology combine these properties.
17:39 They are the one hand highly informative, composed of many different parts.
17:43 On the other, bound together in a unified whole.
17:46 And this motivates us to search for mathematical measures which have the same property, which are neither lacking in information.
17:54 On the left, you see a system which is all connected together, so it can’t enter very many different states.
18:02 On the right is a system which is completely dissociated, so they can enter states, but it’s not a single system.
18:07 We want measures that track this middle ground of systems, that combine both integration and differentiation.
18:15 And a number of these measures now exist.
18:17 There are some equations here, which we can talk about later if you like, that try to target this middle ground.
18:23 And time will tell whether, by applying these more phenomenologically grounded measures, we come up with even more precise practical measures of consciousness.
18:34 Now why is this business of measurement important? And I want to make a general point here, which is that, if you’re trying to naturalise a phenomenon which seems mysterious, the ability to measure it is usually one of the most important steps you can take.
18:47 And we’ve seen numerous examples of this.
18:49 The history of our understanding of heat and temperature is one very good example Here’s an early thermometer from the 18th century, which used the expansion of air.
18:58 But of course there are many problems in generating a reliable thermometer and a scale of temperature, if you don’t already have fixed points.
19:06 And if you don’t know what heat is you get trapped in a kind of vicious circle that took a long time to break out of.
19:12 But people did break out of this, and the development of the thermometers catalysed our understanding of heat from being something that flowed in and out of objects, to being something that was identical to a physical property.
19:24 The mean molecular kinetic energy of molecules in a substance.
19:28 And having that concept of heat now allows us to talk about temperature far beyond the realms of human experience.
19:35 We can talk about the temperature on the surface of the sun, in a sense, the way we can talk about the temperature of interstellar space, close to absolute zero.
19:43 None of these things make any sense and in our phenomenological experience of hot and cold.
19:49 So this brings me to my first take-home message.
19:53 Measurement is important, and consciousness, conscious level, depends on a complex balance of differentiation and integration in brain dynamics, reflecting the fact that conscious experiences themselves are both highly informative and always integrated.
20:09 Now when we are conscious, we are conscious of something.
20:14 So what are the brain mechanisms that determine the content of consciousness? And the hero for this part of the story is the German physicist and physiologist Hermann Von Helmholtz.
20:25 And he proposed the idea that the brain is a kind of prediction machine.
20:30 That what we see, hear, and feel are nothing other than the brain’s best guess about the causes of sensory inputs.
20:38 And the basic idea is, again, quite simple.
20:41 The brain is locked inside its bony skull home, and has very indirect access to the external world.
20:46 All it receives are ambiguous and noisy sensory signals, which are highly and directly related to this external world of objects, and so on, if there is an external world of objects out there at all.
20:59 They know about that.
21:00 Perception in this view is, by necessity, a process of inference in which the brain interprets these ambiguous and noisy sensory signals with respect to some prior expectations or beliefs about the way the world is.
21:15 And this forms the brain’s best guess of the causes of the sensory signals that are impacting our sensory surfaces all the time.
21:22 What we see is the brain’s best guess of what’s out there.
21:25 I want to give you a couple of examples that illustrate this process.
21:28 It’s quite easy to do, in a way.
21:30 This first example is a well-known visual illusion called Edelstein’s Checkerboard.
21:35 Now here, you’ll see two patches.
21:37 You’ll see patches A and B.
And I hope to you they look to be different shades of grey.
21:43 Do they? They look to be different shades of grey.
21:46 Of course they are exactly the same shade of grey.
21:49 I can illustrate that by putting an alternative image, and joining up those two patches.
21:54 You’ll see that’s it’s the same shade of grey.
21:56 You may not believe me, so what I’ll do is, I’ll shift it along, and you’ll see even more clearly.
22:01 There are no sharp edges.
22:02 It’s the same shade of grey.
22:05 What’s going on here, of course, is that the brain is unconsciously applying its prior knowledge that a cast shadow dims the appearance of surfaces that it casts onto.
22:16 So we therefore see the patch B as being lighter than it really is, in order to account for that effect.
22:22 And this is of course an illustration of the success of the visual system, not its failure.
22:27 The visual system is a very bad physical light metre, but that’s not what it’s supposed to do.
22:32 It’s supposed to, or one thing it’s supposed to do, is to interpret the causes of sensory signals in terms of meaningful objects in the world.
22:41 It’s also an example of what we sometimes call cognitive impenetrability.
22:44 Even if you know the patches are the same shade of grey, when I take that bar away, they again look different.
22:52 Can’t do much about that.
22:54 The second example just shows you how quickly the brain can take in new prior information to change the nature of conscious perception.
23:02 This is a so-called Mooney image.
23:04 And if you haven’t seen it before, hopefully what you will see here is just a passing of black and white splotches.
23:10 Does everybody kind of get that? Black and white splotches? Some of you might have seen this before.
23:15 And now what I’m going to do is fill it in, and you see something very different.
23:20 What you’ll see is a very meaningful scene here involving at least two objects, a woman, a hat and a horse.
23:27 Now if you stare at this for a while, I won’t leave it up for too long– but if you just look at it for a little bit, and then I take that image away again, you should still be able to see the objects within that image.
23:40 Now for me this is quite remarkable, because the sensory information hasn’t changed at all.
23:44 All that’s changed are your brain’s prior expectations about what that sensory data signifies.
23:51 And this changes what you consciously see.
23:54 Now this also works in the auditory domain.
23:57 Here are two spectrograms.
23:59 This is something called sine wave speech, and what you see here are two time frequency representations of speech sounds.
24:05 The one on the top has all the sharp acoustical features that provide normal speech removed.
24:10 A little bit like thresholding an image.
24:12 And the bottom is something else.
24:15 So I’m going to play the top first, and let’s see what it sounds like.
24:19 [STRANGE BEEPS AND NOISES] And now I’ll play you something else.
24:33 (BOTTOM SOUND – A MAN’S VOICE): Jazz and swing fans like fast music.
24:37 – So I hope you all understood that piece of sage advice.
24:42 And now if I play the original sound again– [BEEPS AND WHISTLES THAT SOUND LIKE THE SENTENCE] – Yeah? This is exactly the same.
24:52 Again, all this change is what we expect that sound to signify.
24:54 [SAME SOUND PLAYED AGAIN] – One more time, just for luck.
24:59 It’s not just a bunch of noisy whistles, it’s speech.
25:02 Now this typical framework for thinking about these kinds of effects is Bayesian Inference.
25:08 And this is a form of probabilistic reasoning, which is applicable in all sorts of domains, not just in neuroscience, in medical diagnosis, and all sorts of things, like finding lost submarines.
25:18 But in neuroscience, we talk about the Bayesian brain.
25:21 And it’s a way of formalising Helmholtz’s idea that perception is a form of best guessing.
25:27 And the idea is that sensory signals and prior beliefs can be represented as probability distribution.
25:33 So for instance, this yellow curve is the probability of something being the case, maybe that you’ve got a brief glimpse of an object moving to the right.
25:42 The sensory data may say something different.
25:44 It may have a probability that peaks at a different angle of movement.
25:49 Maybe it’s drifting in a different direction.
25:52 And the optimal combination of the prior, and the likelihood, the yellow curve and the red curve, is this green curve, which we will call the posterior distribution.
26:01 And that represents the best optimal combination of these two sorts of evidence.
26:06 And the idea is, well that’s what we perceive.
26:10 Thinking about perception in this way does something rather strange to the way, classically in neuroscience, people have thought about perception.
26:18 The classical view is that the brain processes sensory information in a bottom-up, or feed-forward direction.
26:24 This is a picture of the visual system of the monkey, and the idea is that information comes in through the retina, then goes through the thalamus.
26:31 It then goes to the back of the brain.
26:33 And as the sensory signals percolate deeper and deeper and deeper into the brain, they encode or represent progressively more sophisticated features of objects.
26:43 So you start out at early levels the visual cortex with response to luminance, and edges, and then higher up to objects, including other monkeys.
26:52 What’s important here is the perceptual heavy lifting is done by information flowing in this bottom-up or feed-forward direction.
27:00 Now the Bayesian brain idea says something very different.
27:04 It says that what’s really important are the top-down or inside-out connections that flow from the centre of the brain back out.
27:11 And we’ve known for a long time there’s a large number, a very large number of these connections, and some descriptions more than flow the other way around.
27:18 But the function has been rather mysterious.
27:22 Thinking about the Bayesian brain gives us a nice way to interpret this.
27:25 Which is that it’s exactly these top-down or inside-out connections that convey predictions from high levels of the brain to lower levels, to lower levels, back out to the sensory surfaces.
27:38 So these blue arrows convey the brain’s predictions about the causes of sensory signals.
27:43 And then what flows in the feed-forward or bottom-up direction, from the outside-in, that’s just the prediction area, the difference between what the brain expects and what it gets at each level of description.
27:56 So this is often called predictive coding, or predictive processing, in some formal frameworks.
28:02 And the idea is that minimization of prediction error occurs across all levels of this hierarchy at the same time, and what we then perceive is the consequence of this joint minimization of prediction error.
28:17 So you can think of perception as a sort of controlled hallucination, in which our perceptual predictions are being reined in at all points by sensory information from the world and the body.
28:27 Now there’s quite a lot of experiments that show that something like this is probably going on in the brain.
28:33 These are a couple of examples.
28:35 And since they’re– I was looking for the best example so they don’t come from my lab at all.
28:40 [LAUGHTER] This is from Lars Muckli in Glasgow.
28:43 He’s shown using advanced brain reading techniques, which I won’t describe, that you can decode the context of what a person is seeing from parts of the visual cortex that isn’t even receiving any input.
28:57 And what’s more, you can decode better when you decode from the top part of the cortex, which is supposed to receive predictions from higher levels.
29:09 So that suggests there are predictions being fed back.
29:11 And another study by Andre Bastos and Pascal Fries in Germany, they used a method called Granger causality, which is sensitive to information flow in systems.
29:22 And they find that top-down signals and bottom-up signals are conveyed in different frequency bands in the cortex, which is what you’d predict from predictive coding.
29:32 One last experiment which I find particularly interesting is an experiment from a Japanese group of Masanori Murayama.
29:40 And they used to optigenetics, which is a way of using lights to selectively turn on or off neural circuits.
29:46 And in this experiment they showed that by just deactivating top superficial levels of somatosensory cortex in a mouse brain, the part of the mouse brain that’s sensitive to touch, they could affect how well that mouse was able to do tactile discriminations.
30:05 Those top-down connections were coming from a motor cortex.
30:09 So there’s a lot of evidence that top-down connections in the brain are important for perception, is the basic message there.
30:15 But what’s rather strange, and what I’m going to tell you next is that all this stuff is all very good, but predictive processing is not a theory of consciousness.
30:23 Nothing I’ve said has anything to do with consciousness, at all.
30:26 It has to do– it’s a very general theory of how brains do what they do.
30:30 How they do perception, how they do cognition, how they do action.
30:35 So somewhat counter-intuitively, I think this is exactly why it’s a great theory of consciousness.
30:41 And the reason I think this is because it allows us to ask all sorts of questions about the real problem.
30:48 About what it is, what happens in brains that underlies what you happen to be conscious of right now, without getting sucked into the metaphysical pluckhole of why you are conscious in the first place.
30:59 In other words, it provides a powerful approach to looking for neural correlates of consciousness, those things in the brain that go along with being conscious.
31:06 Because we can now take advantage of a very general theory of how brains do what they do, rather than just looking at this region or that region.
31:14 So what does predictive processing, or the Bayesian brain say about consciousness, specifically? Well many years ago, some influential experiments revealed a very strong connection between top-down signalling and conscious contents.
31:29 In this example by Alvaro Pascual-Leone and Vincent Walsh, what they did was they had people look at visual motion, examples of visual motion.
31:38 And they used TMS, this interventional technique where you can zap the brain very briefly.
31:43 I mentioned it before.
31:44 But they used it here, specifically to interrupt the top-M down signalling that was evoked by this perception of visual motion.
31:55 And the result was that, if you interrupted specifically the top-down feedback, you would abolish the conscious perception of visual motion, even if you left the bottom-up signalling intact.
32:05 So that was an early key.
32:06 Now, more recently, in our lab and in many other labs all over the place, we’ve been asking some other questions about the relationship between what you expect and what you consciously experience.
32:17 One of the most basic questions you can ask is, do we consciously see what we expect to see? Or do we see what violates our expectations of what we expect? And a recent study from our group, led by Yair Pinto, used a method called continuous flash suppression to address this question.
32:35 It’s illustrated here.
32:36 You see different images in the different eyes.
32:39 In one eye you see this rapidly changing Mondrian pattern of squares.
32:45 And in the other eye, you either see a face or a house.
32:48 And they change contrast like this.
32:50 So initially, the person would just see this random pattern, and then they’ll see either a house or a face.
32:56 And simply, you just ask them to expect to see– you just tell them a face is more likely or a house is more likely.
33:02 And what we find over a number of studies is that we see faces more quickly when that’s what we’re expecting to see.
33:09 It may seem obvious, but it could be the other way around.
33:11 At least in these studies, we see what we expect to see, not what violates our expectations.
33:17 That’s the data.
33:18 And the same goes for houses.
33:20 These kinds of studies support the idea that it’s the top-down predictions that are really important for determining what we’re conscious of.
33:27 There’s another experiment which I will just mention.
33:29 We did pretty much the same thing.
33:30 This is called motion induced blindness.
33:33 If you are in a lab rather than in a lecture theatre, and you stare at this central point here, then this red dot might disappear from time to time.
33:43 And what we did was after it disappeared, we changed its colour and we led people to expect the colour change to be one thing or another.
33:50 And again, it reappeared more quickly if it changed colour in the way you were expecting.
33:54 Again, I am confirming that once your expectations were validated, then that accelerated your conscious awareness of something in the world.
34:06 Now that’s just behavioural evidence.
34:08 That’s just asking people what they see and when they see it.
34:12 We’ve also been interested in the brain mechanisms that underlie and shape how our expectations change, what we consciously see.
34:20 And we’ve been particularly interested in something called the alpha rhythm.
34:23 Now the alpha rhythm is an oscillation of about 10 hertz or 10 cycles per second.
34:28 That’s especially prominent in the visual cortex, across the back of the brain.
34:33 In one study, led by in this case a PhD student, Maxine Sherman, with Ryota Kanai, in Sussex.
34:40 What we did here, we manipulated people’s expectations of what they we’re likely to see.
34:45 And it’s a very boring experiment, this was.
34:48 The only thing they could see was what we call Gabor patches.
34:50 They’re just very dim patches of lines that are blurry around the edges.
34:55 But the visual system loves these kinds of things.
34:57 They activate early visual cortex very, very well.
35:01 And people were expecting either that a patch was there, or that it wasn’t there, in different conditions.
35:07 And while doing this we measured brain activity.
35:09 And to cut a long story short, what we found was that there were certain phases, certain parts of the cycle, this 10 Hertz cycle, at which your expectation had a greater effect on what you said that you saw.
35:24 So there was part of this cycle, as the alpha rhythm, there was part of it where your expectations dominated your perception.
35:30 And there was another part of it which was the opposite, where your sensory signals were more important in determining what you saw at that point.
35:38 So this suggests that this oscillation in the back of the brain is orchestrating this exchange of predictions and prediction errors.
35:47 And that’s the sort of cycle that might be the neural mechanism for conscious vision.
35:53 And other theories about what the alpha rhythm is doing, there are many.
35:56 One is that it’s doing nothing, it’s just the brain idling away, and I think this is at least a more interesting way to think about it.
36:04 Another experiment we’ve done with another PhD student Asa-Chang, we showed people these very fast changing luminance sequences.
36:11 And it turns out that your brains will learn to predict the specific changes in these sequences that change you very quickly.
36:17 And the signature of this learning, again, happens to be in the alpha rhythm, and suggests that this oscillation has something important to do with how the brain learns and updates predictions about sensory signals.
36:30 But we do not go around the world looking at Gabor patches or rapidly changing things like this.
36:36 We go around the world looking at people and objects.
36:39 And that’s what our visual world is composed of.
36:41 So can any of these ideas say anything about our everyday visual experience? And I think that’s a very important challenge in neuroscience to cross.
36:50 Get out of the lab and think about real world experiences.
36:55 So we’ve been using virtual reality over the last few years to try to get at some of these ideas.
37:00 This is an Oculus Rift, which is now available to buy, I think.
37:05 And we’ve been using these to address some of these real world aspects of visual perception.
37:09 And one of these real world aspects is called perceptual presence.
37:13 And this is the observation that, in normal perception, objects really seem to be there, as opposed to being images of objects.
37:21 And this is, of course, what Magritte plays with in his famous painting, The Treachery of Images.
37:28 For instance, this is an object.
37:30 I think it’s there, and in some sense I can perceive the back of it, even though I can’t see the back of it, even though the back of it’s not giving me any sensory data, I perceive it as an object with a back.
37:42 How does one explain that? Well one idea you can come up with within this Bayesian brain framework is that, the brain is not only predicting the possible causes of the sensory signals getting right here, right now.
37:56 But it’s also predicting how sensory signals would change were I to make particular actions.
38:02 Were I to pick this object up and move it around, or just move my eyes from one place to another.
38:07 There’s a long paper.
38:08 I wrote about that which I– please don’t read it.
38:11 [LAUGHTER] – But that’s the basic idea.
38:16 And how do you test an idea like that? So we’ve been using some innovative virtual reality methods, or augmented reality methods, with my post-doc, Keisuke Suzuki.
38:26 And what we do is, we have virtual objects, and these virtual objects, they either behave as a normal object would.
38:34 They’re all weird, unfamiliar objects.
38:36 But they can either behave as a normal object would behave, so you can learn to predict what would happen.
38:42 This one is weird.
38:42 It always shows you the same face, a little bit like having the moon on a plate in front of you.
38:48 And then there are other conditions where objects respond to your movements, but they do so in unreliable and strange ways.
38:55 So the question is, what does the brain learn about these objects, and how do we experience them? Do we experience them as objects in different ways when they behave differently? And we’re still doing those experiments.
39:08 Another way we can use VR, is to investigate what happens in visual hallucinations of the kind experienced in psychosis, and in certain other more pharmacologically induced conditions.
39:21 What we’re doing here is, we’re coupling immersive virtual reality, imagine you’ve got a headset strapped to your head again, with clever image processing that models the effects of overactive priors on visual perception to generate a highly immersive experience.
39:36 This is Sussex campus, actually, but now it seems quite different than it did at lunchtime today.
39:42 I’ll tell you that.
39:44 What we’ve done, we’ve recorded this panoramic video which we can feedback through VR headset.
39:49 And we’ve processed this video through one of these Google deep dream algorithms you might have seen, that can generate sort of bowls of pasta that looks like animals.
40:00 And this might seem like a lot of fun.
40:01 It is fun, but there is a serious purpose here, because it allows us to model the effects, model very unusual forms of perception and how they might play out in different ways in the visual hierarchy.
40:15 And understanding how visual hallucinations might happen, and how the wider effects they have on the mind, I think, is a very important part of studying visual perception.
40:24 So that brings us to the second take-home message, which is that what we consciously see is the brain’s best guess of the causes of its sensory input.
40:34 Normal perception is a fantasy that is constrained by reality.
40:40 Now before I move on to the last section, I want to pay tribute to an unlikely character in a talk about neuroscience, which is Ernst Gombrich.
40:48 Ernst Gombrich was one of the foremost historians of art of the 20th century.
40:53 And it turns out that Gombrich’s approach to understanding art had a lot in common with ideas and the Bayesian brain.
41:00 And more specifically, with the idea that perception is largely an act of imagination, or construction, on the part of the perceiver.
41:07 And this is most apparent in his concept of the beholder’s share, which emphasises that the viewer brings an awful lot to the table in the act of experiencing an artwork.
41:17 So he had this to say in his 1960 book, Art and Illusion, “the artist gives the beholder ‘more to do’, he draws them into the magic circle of creation and allows him to experience something of the thrill of making which had once been the privilege of the artist.” I think for me this is very powerful when looking at, especially, things like Impressionist art.
41:37 And here, one way to think about this is, that the artist has reverse engineered the whole perceptual process, so that what’s there are not the objects, the end points of perception, but rather the raw materials; the patterns of light that engage our perceptual machinery in doing its work.
41:55 And for me this might be why paintings like this are particularly powerful.
42:00 Now the final dimension of consciousness I want to talk about is conscious self.
42:05 The fundamental experience of being someone.
42:08 Being someone like you.
42:12 There are many aspects to our experience of being a conscious self.
42:16 There is the bodily self, the experience of being and identifying with a particular body.
42:22 A bit of the world goes around with you in the world all the time.
42:26 There’s the perspectival self, the experience of seeing the world, or experiencing the world, from a particular first person perspective, usually somewhere in the body, but not always.
42:37 There is the volitional self, the experience of intending to do things, and of making things happen in the world of agency.
42:45 And these ideas are, of course, often associated with concepts of will.
42:50 Then there’s the narrative self.
42:53 This is where– only until now, we don’t have to worry about the concept of I, but when we get to the narrative self, there is now and I.
43:00 There is a continuity of self experience from hour to hour, from day to day, from month to month, and from year to year, that you associate a name with, and a particular set of autobiographical memories.
43:11 And finally, there’s a social self.
43:14 The way I experience being me is partly dependent on the way I perceive you as perceiving me.
43:22 I’m just going to talk, in the minutes remain, about the bodily self.
43:25 This is something we’re working on quite a lot in Sussex.
43:27 The experience of identifying with, and owning, a particular body.
43:32 And the basic idea I want to convey, is again, very simple.
43:35 It’s just that we should think of our experience of body ownership in the same way that we think about our experience of other things, as well.
43:41 That is, it’s the brain’s best guess of the causes of body-related signals.
43:48 And the brain is always making this inference.
43:50 It’s making its inference about what in the world is part of the body, and what is not part of the body.
43:56 But it has access, in this case, to other sorts of sensory signals, not just visual signals, or tactile signals, but also proprioceptive signals.
44:05 The orange arrows here.
44:07 These inform the brain about the body’s configuration and position in space.
44:12 And then also, and often overlooked, are interoceptive signals.
44:16 These are signals that originate from within the body, that tell the brain about the physiological state or condition of the inside of the internal physiological milieu.
44:26 And you can think the idea is that our experience of embodied self-hood is the brain’s best guess of the causes of all the signals put together.
44:39 Yeah, that’s just to emphasise interoception.
44:44 An important part of this idea is that interoception, the sense of the body from within, should work along the same principles, the same Bayesian principles that we’ve been thinking about, vision and audition, previously.
44:56 That is, our experience of the inside of our bodies is the brain’s best guess of the causes of the signals that come from the inside of our bodies.
45:06 So we can think of, again, top-down predictions carrying predictions about what the bodily state is like, and bottom-M up prediction errors that report the differences between what’s going on and what the brain expects.
45:18 So what is our experience of the inside of our bodies? Well, way back at the beginning of psychology, William James and Carl Langer proposed that emotions, emotional experience, was really about the brain’s perception of changes in its physiological state, rather than perception of the outside world.
45:37 So, in this classic example, seeing a bear does not in itself generate the experience of fear.
45:43 Rather seeing the bear sets in train, a load of physiological changes preparing for fight and flight responses.
45:49 And it’s the perception of those bodily changes in the context with the bear being around that leads to our experience of fear.
46:00 So the Bayesian perspective just generalises that idea, and says that emotional experience is the brain’s best guess of the causes of interoceptive signals.
46:10 And this fits very nicely with a lot of evidence.
46:13 And this is just one study done by a Finnish group.
46:17 And all they did here was, they had people report where on their bodies they felt various emotions to take place.
46:25 And so you feel anxiety in one part of your body.
46:28 You feel fear in another, and so on.
46:31 So our experience of emotion does seem to be intrinsically embodied.
46:37 Now another part of our experience of being a body is the body as a physical object in the world.
46:44 And this might seem quite easy to take for granted, since our physical body is just always there.
46:49 It goes around with us, it changes over the years, in unfortunate ways.
46:55 But it’s always there.
46:58 But it would be a mistake to take our experience of body ownership for granted.
47:02 And there are some classic experiments that demonstrate how malleable our experience of body ownership is.
47:07 This is the famous rubber hand experiment.
47:09 Probably some of you have seen this.
47:11 What happens here is that a volunteer has their hand hidden under a table, and the fake hand is put on top of the table, and then both hands are simultaneously stroked with a paintbrush.
47:23 And it turns out that just seeing a hand-like object where a hand might be, feeling touch, and then seeing the object being touched, is enough evidence that the brain’s best guess becomes that fake hand is, in fact, part of my body.
47:40 Sort of part of my body.
47:42 This is what it looks like in practise.
47:45 Here you can see the fake hands, focusing on it.
47:48 There’s the real hands, not focusing on it, simultaneous stroking– and there are various ways you can test it.
47:54 [AUDIENCE LAUGHTER] – I found in doing this, it works even better on children, by the way, if you do that.
48:10 So that’s interesting, because that’s using visual and tactile signals to convince the brain that this object is part of its body.
48:19 In my lab, we’ve been interested in whether these signals that come from inside the body also play a role.
48:24 So we set up a virtual reality version of this rubber hand illusion, where people wear these goggles, and they see a virtual fake hand.
48:33 And we also record their heartbeats.
48:34 And now what we can do is, we can make the virtual hand flash either in time or out of time with their heart beat.
48:40 And we asked the question, do people experience this virtual hand as more belonging to them when it’s flashing in time, rather than out of time, with their heartbeat? And the answer is that it does.
48:51 And this is just some data, basically that, bigger than that, which means that, indeed, they experience the hand as more their own.
48:58 The way we measure that actually, is that first we can ask them.
49:01 That’s the easiest way.
49:02 Then we can also ask them to point to where they think their hand really is, and we can see how far they drift from where their hand really is to where the virtual hand is.
49:12 And that provides a more objective way of measuring the strength of the effect.
49:17 Here’s what it looks like in practise.
49:19 Again if you can see this, that’s the real hand.
49:22 That’s somebody’s virtual hand.
49:24 Again, imagine you’re wearing a headset so you’ll see this in 3-D.
And you can just about see it pulsing to read and back, I hope.
49:33 And you can also do some other things with these virtual reality rubber hands that you couldn’t do with real rubber hands.
49:41 For instance, you can map movements of the real hand to the virtual hand, so you can start to ask questions about the extent to which the virtual hand moves as I predict it to move.
49:52 How much does that affect the extent to which I feel it to be part of my body? You can make it change colour.
49:58 So you can have somebody embody a skin colour associated with a cultural out-group, and see if they become less racist as a result.
50:09 And then my favourite is where you can change, actually, the size of the body.
50:13 And that’s coming up here.
50:15 So here what we do is, we can have the hand telescope up and down in size.
50:21 And again, this might seem like fun, and it is fun, but there is a serious purpose.
50:24 There are various conditions.
50:26 There’s in fact, a condition called Alice in Wonderland Syndrome, where people report that all parts of their body are, indeed, telescoping up and down in size.
50:34 And in a more subtle way, there are lots of body dysmorphias, of subtle misperceptions of body shape, which might be associated with eating disorders.
50:43 And so these sorts of techniques allow us to approach, in a very fine grained way, how people might mis-perceive their own bodies.
50:53 That brings me to the third take-home message about self.
50:56 And with apologies to Descartes, the take home message is that, I predict myself, therefore I am.
51:04 In the last nine minutes, before the bell rings, I want to go full circle and return to this Cartesian idea of the beast machine.
51:11 To try to convince you that our experience of being a conscious self is intimately tied up with our beast machine nature.
51:19 And to do this, I need to mention one final aspects of perceptual inference, which has a lot to do with Karl Friston, who’s done a lot of work in the Bayesian brain UCL here in London.
51:31 And if we think of the brain as being in the business of minimising prediction errors, this can be done either by updating our perceptual predictions, which is what I’ve been talking about so far.
51:45 And this what Helmholtz said.
51:47 Or we can minimise prediction errors by making actions.
51:50 We can change what we predict, or we can make an action so that our predictions come true.
51:55 You can change with sensory input, or you can change what you believe about your sensory input.
52:03 One point of doing this is, that you can make actions, then, to find out more about the world that surrounds you.
52:10 And this is what Helmholtz has in mind when he says that each movement we make, by which we alter the appearance of objects, should be thought of as an experiment designed to test whether we’ve understood correctly the invariant relations of the phenomena before us.
52:24 Which Gregory, much later, said something similar when he talked about perception as hypothesis testing.
52:30 The point of this is, that we make eye movements, and other kinds of movements, to understand what the world is like.
52:36 That, in fact, there was is tomato there, for instance.
52:39 But there’s another way to think about active inference, which is that, when we minimise prediction error, what we’re actually doing is controlling a sensory variable.
52:47 We’re preventing it from changing, because we’re making our prediction about what it is come true.
52:53 And this is the use of active inference, to control or regulate something, rather than to understand what the causes of that something are.
53:02 And this brings a very different tradition to mind, which is 20th century cybernetics.
53:07 And this is Ross Ashby, who was a pioneer of this way of thinking.
53:10 And he, with Roger Conan right at the end of his life, wrote a paper.
53:16 The title of the paper, was “Every good regulator of a system must be a model of that system”.
53:21 The idea here is, if you want to regulate something very precisely, then you need a good model of what effects that system.
53:33 Now you could apply this idea to the external world, as well.
53:37 When you try to catch a cricket ball, you are actually trying to control the level of the angle above the horizon.
53:44 But it applies more naturally, I think, to the internal state of our body.
53:49 So really, what matters about my internal physiological condition, I don’t really need to know exactly what it’s like inside my body, and care about it.
53:58 But I need to control it, and my brain needs to regulate it.
54:01 So this way of thinking about active inference applies more naturally to interoception.
54:07 Think about it this way that.
54:08 Having good predictive models are always useful, but we can have a pendulum that swings, on the one hand, towards control.
54:17 We can use these predictive models for control, and that’s more applied to the state of our internal body.
54:23 Or we can swing the other way, and think about perception, understanding.
54:27 You could think of the instrumental, epistemic ways of thinking about the role of action and perception.
54:33 And this brings to mind– I mentioned Karl Friston.
54:36 He’s come up with this thing called the free energy principle.
54:39 And I can only nod to the vast body of work he’s done here on this.
54:43 With the slogan, which is that organisms, over the long run, maintain themselves in states in which they expect to be in, in virtue of having good predictive models about their own internal condition.
54:59 So this takes us right back to Descartes, but in a very different way.
55:03 As I said right at the beginning of this lecture, for Descartes our physiological reality was rather irrelevant to our minds, our rationality, our consciousness.
55:15 This is a quote from a 1968 paper on his beast machine argument, “without minds to direct their bodily movements, animals must be regarded as unthinking, unfeeling machines that move like clockwork.” Now I think if you try to think how this idea of our predictive models controlling our internal physiological states, and the resulting experiences that perceptual content that might give rise to, you can make the opposite case.
55:46 And the opposite case would be that conscious self-hood emerges because of, and not in spite of, the fact that we are beast machines.
55:57 And I think this is a deeply embodied view of consciousness and self, and it speaks to this fundamental link in continuity between what it is to be alive, what it is to have a mind, and what it is to be a conscious self.
56:14 So I repeat, the third take-home message should make even more sense now.
56:17 That I predict myself, therefore I am.
56:19 And I am a conscious self because I’m a bag of self-fulfilling predictions about my own physiological persistence over time.
56:29 Now why does any of this matter? It’s a lot of interesting ideas, but why should we be interested in studying consciousness? Well it’s a very interesting thing, I hope I’ve convinced you.
56:39 But there are lots of practical reasons to be interested as well.
56:42 There are between 20 and 60,000 patients in the UK alone, who are in disorders of consciousness.
56:48 You are in the vegetative state, or in coma, or in some other severely abnormal state of consciousness.
56:53 Having better measures of conscious level, as I described at the beginning, is going to really change again, and how we treat people like this.
57:02 And of course, in psychiatry.
57:06 Psychiatric disorders are increasing that prevalence across all modern societies, and it’s estimated one in six of us, at any one time, are suffering from a psychiatric condition.
57:17 And understanding the mechanisms that underlie conscious content and conscious self, because a lot of psychiatric disorders include disturbances of the way we experience our body, even though that might not be the most obvious symptom, can help us understand the mechanisms involved in psychiatric disorders, not just the symptoms.
57:37 There are also some more general reasons for studying consciousness, which bring up some ethical questions.
57:44 When does consciousness emerge in development on newborn babies conscious? Or does consciousness start even in the womb? Maybe different dimensions of consciousness emerge at different times.
57:56 Are other animals conscious? Well I think it can make a very good case for mammals and primates, but what about the octopus? The octopus has more neurons in its arms than in its central brain.
58:06 They’re very smart creatures.
58:09 Here, you have to ask the question not only, what is it like to be an octopus, but what is it like to be an octopus arm? And finally, with the rise of artificial intelligence, we should begin to ask questions about what would it take for a machine to have some kind of subjective experience.
58:27 I don’t think we’re anywhere near that yet, but we should consider what science can tell us about its possibility, because that would raise some very, very tricky ethical questions.
58:39 But, fundamentally, consciousness remains fascinating for me for the same reason that it’s motivated people throughout the ages.
58:48 I mean, Hippocrates, the founder of modern medicine, put it one way.
58:51 He said, from the brain and from the brain alone arise our sorrows, our joys.
58:57 And he also had his first view of psychiatry that madness comes from its moistness.
59:03 And then Francis Crick, in the 1990s, who I mentioned in the beginning.
59:06 He gave birth, if you like, to the modern neuroscience of consciousness.
59:10 He said much the same thing in his astonishing hypothesis.
59:15 But there is this mystery and wonder still, about how the biological machinery inside our heads gives rise to the rich inner universe that makes life worth living.
59:27 And despite this mystery, modern science is making progress.
59:30 I hope I’ve given you a flavour, even though we don’t understand how consciousness happens, we can begin to understand its mechanisms.
59:37 So we should not be afraid of naturalising consciousness.
59:41 It’s not a bad thing to understand its basis in the material world.
59:46 As so often in science, with greater understanding comes a larger sense of wonder, and a greater realisation that we are part of, and not apart from, the rest of nature.
59:59 [AUDIENCE APPLAUSE]

 

СФОРМУЛИРОВАННЫЕ ПОНЯТИЯ И ПРИНЦИПЫ:

ФОРМУЛА ВОСПРИЯТИЯ

Ощущение + Представление + Концептуализация + Логика = ВОСПРИЯТИЕ

Чтобы развить, или сформулировать, ПОЛНОЕ ВОСПРИЯТИЕ чего-либо – восприятие как форму отражения действительности какой-нибудь данной реальности в своем сознании – нужно иметь способность ОЩУЩАТЬ реальность, формировать ясное ПРЕДСТАВЛЕНИЕ того что вы ощущаете, затем дать этому какое-то более абстрактное ОПРЕДЕЛЕНИЕ [КОНЦЕПТУАЛИЗАЦИЯ] и развить ПОНИМАНИЕ [ЛОГИКУ] того, как данная реальность устроена и/или по каким принципам она действует/работает/функционирует.

Смотрите страницу ФОРМУЛА ВОСПРИЯТИЯ.

 

 

ЯЗЫК

Ключевые справочные видео:

Язык глубоко интегрирован в нейронную сеть разума (в структуру человеческого сознания):

Оригинальный транскрипт видео (скопирован с YouTube, переформатирован):

00:04 This is a map of someone’s brain, showing roughly which areas respond when they hear different words.
00:14 For example, there’s a small area in the middle frontal gyrus that reliably responds to hearing the word ‘top’.
00:22 But it’s not just one word, one location.
00:27 A single word can activate a whole range of different brain regions.
00:32 So, we find the word ‘top’ in a bit of brain that seems to respond to words associated with clothing and appearances.
00:41 But also, here, with numbers and measurements.
00:44 And here, with buildings and places.
00:48 We usually think of language as being restricted to certain sections like the temporal lobe.
00:54 So researchers were surprised to find activity all across the brain, and in both hemispheres.
01:01 The map was made by scientists at the University of California, Berkely.
01:05 They put volunteers in an MRI scanner and had them listen to stories for 2 hours.
01:10 …She digs back in the front again – deep, deep –
01:12 and she pulls out a pack of matches that had been laundered at least once…
01:17 By monitoring blood flow to different parts of the brain they worked out which places were responding to the meaning of the words: the semantics.
01:26 They found that different bits of the brain responded to different kinds of words and concepts.
01:32 And they could group them into rough categories, shown here by the different colours.
01:38 Dark green bits, for example, were most activated by words to do with numbers, red bits by social words.
01:45 Here, in the right temporoparietal junction, this speck of brain, just a few millimetres across, was found to respond to words like ‘wife’, ‘mother’, ‘pregnant’ and ‘family’.
01:56 And this bit just next door responds to some of the same social words, like ‘family’ and ‘wife’, but also words to do with places and people like ‘house’ and ‘owner’.
02:09 Generally, the concepts represented in each brain region relate to other functions that scientists already know about;
02:16 so, words to do with how things look, such as ‘stripes’, are likely to be found near the visual cortex.
02:23 And although each individual’s map is different, looking at these three brains, it’s clear that different people have the same kinds of concepts in the same kinds of places.
02:35 This is the first time we’ve been able to map the semantic systems of the brain in such detail –
02:41 discovering that words are grouped by meaning, and revealing just how complicated, and widespread, the word maps in our heads really are.
02:51 And, the brain map is available online for anyone to explore.

 

Перевод:

00:04 Это карта чьего-то мозга, показывающая примерно, какие области реагируют, когда это человек слышит разные слова.
00:14 Например, в средней лобной извилине есть небольшая область, которая надежно реагирует на слово TOP.
00:22 Но это не одно слово – одно место.
00:27 Одно слово может активировать целый ряд различных областей мозга.
00:32 Итак, мы находим слово TOP в кусочке мозга, который, кажется, реагирует на слова, связанные с одеждой и внешностью.
[Английское слово TOP означает ВЕРХ, но также оно может означать верхнюю часть одежды.]
00:41 Но и здесь, с цифрами и измерениями.
00:44 И здесь, со зданиями и местами.
00:48 Мы обычно думаем, что язык ограничен определенными секциями, такими как височная доля.
00:54 Исследователи с удивлением обнаружили активность по всему мозгу и в обоих полушариях.
01:01 Карта была составлена учеными Калифорнийского университета в Беркли.
01:05 Они поместили добровольцев в томограф и слушать рассказы в течении 2-х часов.
01:10 … она снова копает спереди – глубоко, глубоко –
01:12 и она достает пачку спичек, которую уже использовали как минимум один раз.…
01:17 Контролируя приток крови к различным отделам мозга, они определили, какие места отвечают на значение слов: семантика.
01:26 Они обнаружили, что разные части мозга реагируют на разные виды слов и понятий.
01:32 И они смогли собрать их в грубые категории, показанные здесь различными цветами.
01:38 темно-зеленые частицы, например, активировались словами, связанными с числами, красные – социальными словами.
01:45 здесь, в правом височно-теменном соединении, было обнаружено, что это пятнышко мозга, всего несколько миллиметров в поперечнике, реагирует на такие слова, как “жена”, “мать”, “беременная” и “семья”.
01:56 И эта частица по соседству реагирует на некоторые из тех же социальных слов, как ‘семья’ и ‘жена’, но также и на слова связанные с местом и людьми – такими как ‘дом’ и ‘владелец’.
02:09 Как правило, понятия, представленные в каждой области мозга, относятся к другим функциям, о которых ученые уже знают;
02:16 Итак, слова, связанные с тем, как выглядят вещи, такие как “полосы”, скорее всего, можно найти возле зрительной коры.
02:23 И хотя карта каждого человека различна, глядя на эти три мозга, ясно, что у разных людей одни и те же понятия в одних и тех же местах.
02:35 Впервые нам удалось так детально отобразить семантические системы мозга
02:41 обнаружив, что слова сгруппированы по смыслу, и открыв, насколько сложны и широко распространены карты слов в наших головах.
02:51 И, карта мозга доступна онлайн любому человеку для изучения.

 

Слайды:

 

Вы можете рассмотреть больше таких примеров на станице: English Words with Slavic Roots.

Вот очень полезный блог – https://borissoff.wordpress.com – профессора лингвистики со списками одинаковых или похожих корневых слов между Русским и Санскритом, а также Английским и Санскритом и некоторыми другими сравнениями. Русский-и-Санскрит ГЛАГОЛЫ и СУЩЕСТВИТЕЛЬНЫЕ. Английский-и-Санскрит похожие слова.

В добавок, посмотрите страницу Language, Thought and Civilization для ссылок на гораздо более подробное исследование взаимосвязи между языком, мышлением и развитием цивилизации.

 

 

СВЯЗЬ МЕЖДУ ТЕЛОМ И РАЗУМОМ

Гораздо больше можно написать в этом разделе, особенно учитывая то, что расположение разума не ограничивается только головой – все тело представляет собой разумную систему. Существует система интеллектов, которые соединены в одну сеть. Каждая область чакры может быть связана с определенной формой интеллекта как центра обработки информации и принятия определенных решений. Весь организм также представляет собой систему взаимосвязанных органов ощущений – систему сбора и обработки сенсорной информации. Эти различные центры могут вступать в конфликт друг с другом: например, то, что вы ДУМАЕТЕ о каком-то объекте восприятия, может конфликтовать с тем, что вы ЧУВСТВУЕТЕ об этом. Вы думаете в вашей голове что-то одна, но “нутро”говорит вам что-то другое. Это потому, что есть “интеллект” в области живота, который обрабатывает другой вид сенсорной информации – например, такую как чье-то намерение, помимо изречений, что может быть принято и обработано другой областью общей системы разума.

Все тело – это система органов ощущений и система интеллектов, которые обрабатывают различные виды информации и принимают решения [по образу работы нейронных сетей]. Ниже уровнем, вы также имеете структуры клеточного интеллекта и колонии микроорганизмов. Подробнее на странице: ЧТО ТАКОЕ РАЗУМ.

Помимо восприятия энергий “физической Вселенной” в виде световых и звуковых волн, тепла… и т.д. существует также восприятие психических энергий других людей (и других форм жизни) – как, например, восприятие чьих-то мыслей, эмоций, намерений и т.д. Человеческий разум не ограничивается только обработкой энергий физической реальности. С развитием способности восприятия психических энергий можно развивать телепатическое восприятие и общение. То есть, вместо того, чтобы сообщать что-то через устную речь, кто-то может просто передать чувство или образ [или форму представления чего-то] в другой разум напрямую.

Кроме того, способность визуального представления не должна ограничиваться сенсорными сигналами, поступающими от глаз. С таким большим количеством интеллекта/информации [eng. intelligence] и нейронных сетей, пронизывающих все тело, действительно нет причин, почему человек не может иметь способность смотреть в различные области своего тела в образе специализированной и, возможно, гораздо более разумной формы “рентгеновского” зрения. На самом деле, когда кто-то смотрит в свои воспоминания, он уже перенаправляет свою способность визуализации на другой источник сенсорной информации, которая не исходит из внешней среды.

 

 

ОСНОВНАЯ ЛОГИКА

Текст слайдов на английском:

PERCEPTION and REALITY
Shared Principles of Structure

Different and identifiable chemical elements (such as atoms) interact and organize into meaningful structures of greater complexity (such as molecules) which in turn serve as whole units to form structures of even greater complexity (such as various materials), and so on. Through such process of differentiation, individuation [creation of separate forms and structures], interaction (or relation) and organization, a highly complex order of the overall reality emerges.

Various levels of DIFFERENTIATION, IDENTIFICATION [determining identity of something], RELATION [such as understanding the way different things relate to each other and to bigger wholes] and ORGANIZATION [such as establishing conceptual groupings and abstractions] can be seen to comprise the basic processes of thinking and perception. This indicates the fact that the basic principles behind the process of thinking and the formation of perception ultimately stem from the basic principles behind the creation of existence itself.

This basic relationship between the process of formation of structures in existence and the process behind the formation of thought and perception indicates the fact that the human mind and its activities may be a structural manifestation of something that can be understood as the INTELLIGENCE OF CREATION. The evolution of structures of increasing complexity in existence may be a visible manifestation of the evolution of the underlying Intelligence, or Consciousness, behind the formation of such structures: the Intelligence that evolved to manifest itself through the structural processes of human thought, perception, and understanding.

STRUCTURE: “the way in which the parts of something are connected with each other and form a whole, or the thing that these parts make up.” [https://www.ldoceonline.com/dictionary/structure]

 

CONSCIOUSNESS and REALITY
Interconnected Condition

The evident connection between the structure of reality and the structure of consciousness indicates the fact that consciousness and reality are ultimately interconnected. Improvements in the structure of existence result in improvements in the structure of consciousness in association with that existence; improvements in the structure of consciousness lead to improvements in the structure of existence. Likewise, degradation in one effects degradation in the other.

This indicates the fact that the structure of human consciousness is directly interconnected with not only the whole structure of the human body but also the structure of the overall environment where that human resides which includes not only physical structures (such as the aesthetics and functionality of landscape, buildings, and other elements of infrastructure) and the general state of the natural environment, but also the structure of human culture and relationships which are all themselves interdependent on the state of consciousness of individuals in it. It’s a feedback loop.

Thus, destruction or degradation of environment or the overall structure of culture leads to an inevitable decline and degradation in the consciousness of individuals in association with those structures which then leads to more rapid deterioration of structures of existence (such as deterioration in the physical appearance and condition of living quarters).

To be successful, any effort to improve a state or condition of consciousness must incorporate efforts to establish greater order, beauty and sophistication in the structure of the overall existence, in addition to improvements in the structure of thought and perception in relationship to existence such as through the development of logic, arts, and imagination, enhancement in methods and quality of communication, improving the structure of relationships, culture and so on.

 

Перевод:

СОЗНАНИЕ И РЕАЛЬНОСТЬ
Общие Принципы Структуры

Различные и идентифицируемые химические элементы (такие как атомы) взаимодействуют и организуются в целесообразные структуры большей сложности (такие как молекулы), которые в свою очередь служат целостными единицами для формирования структур еще большей сложности (таких как различные вещества) и так далее. Через такой процесс различения, индивидуации [создания отдельных форм и структур], взаимодействия (или взаимоотношения) и организации возникает очень сложный порядок общей реальности.

Различные уровни РАЗЛИЧЕНИЯ, ИДЕНТИФИКАЦИИ [определения идентичности чего-либо], установления ОТНОСИТЕЛЬНОСТИ [как понимание того, как разные вещи относятся один к другому и к большему целостному] и ОРГАНИЗАЦИИ [как установление концептуальных групп и абстракций] можно рассматривать как основные составляющие в процессе мышления и построения восприятия. Это указывает на то, что основополагающие принципы, лежащие в основе процесса мышления и формирования восприятия, в конечном счете, проистекают из основных принципов, лежащих в основе сотворения самого существования.

Эта основная связь между процессом формирования существующих структур и процессом формирования мышления и восприятия указывает на то, что человеческий разум и его деятельность могут быть структурным проявлением того, что можно определить как РАЗУМ ТВОРЕНИЯ [интеллект творения; творенческий разум]. Эволюция структур возрастающей сложности в существовании может быть видимым проявлением эволюции основополагающего Разума, или Сознания, лежащего в основе образования таких структур: Разум, который эволюционировал, чтобы проявить себя через структурные процессы человеческого мышления, восприятия и понимания.

СТРУКТУРА : “1. Взаиморасположение и связь частей, составляющих что-л. целое; устройство, строение чего-л. 2. Устройство, организация .” [Большой толковый словарь]

 

СОЗНАНИЕ И РЕАЛЬНОСТЬ
Взаимосвязанность Состояния

Очевидная связь между структурой реальности и структурой сознания указывает на то, что сознание и реальность в конечном счёте взаимосвязаны. Улучшения в структуре существования приводят к улучшениям структуры сознания в связи с этим существованием; улучшения в структуре сознания приводят к улучшениям структуры существования. Точно так же, деградация в одном приводит к деградации в другом.

Это указывает на то, что структура человеческого сознания напрямую взаимосвязана не только со всей структурой человеческого тела, но и со структурой общей среды, где проживает человек, что включает в себя не только физические структуры (такие как эстетика и функциональность местности, зданий и других элементов инфраструктуры) но и общее состояние окружающей природной, а также структуры человеческой культуры и взаимоотношений, которые сами зависят от состояния сознания людей в них. Это цикл обратной связи.

Таким образом, разрушение или деградация окружающей среды или общей структуры культуры приводит к неизбежному упадку и деградации сознания людей в ассоциации с этими структурами, которые затем приводят к более быстрому ухудшению структур существования (например, к ухудшению внешнего вида и состояния жилых помещений).

Чтобы быть успешным, любое усилие направленное на улучшение состояния сознания должно включать в себя усилия по установлению большего порядка, красоты и благоразумия [eng. sophistication] в структуре общего существования, в дополнение к улучшению структуры мышления и восприятия в связи с существованием – как посредством развития логики, искусства и воображения, усовершенствования методов и качества сообщения [eng. communication], улучшения структуры взаимоотношений, культуры и так далее.

 

Подходящее видео для вышеприведенного понятия.

ТЕОРЕТИЧЕСКАЯ ОСНОВА: 6 комментариев

  1. On slide MIND_Neural Network_Key Principle Iten 7 of 35

    “When directing action toward something is inhibited, and so does the thought, imagination, perception, and emotion become inhibited in the same direction.”

    This sentence needs to be reworked.

    1. Very good observation! I reworked it to: “Inhibition in one’s ability to direct action toward something, can also lead to inhibition in thought, emotion, imagination and perception in the same direction.” Technically, there may be no need in comma before “can,” but it seems right to create a bit of pause and separation. There’s probably an even better way of phrasing it, but I think it’ll do for now 🙂

  2. On slide MIND_The Human Brain Project_key point item 8 of 35

    On the quote from Henry Markram you present a phrase in quotes inside a quote, i.e. two sets of quotation marks. Orthographically they should be of different type. I think single quotes in side the double quotes is standard.

Обсуждение закрыто.