[SCRÂȘIT] [FOSȘIT] [CLIC] NANCY KANWISHER: Bine, este 11:05. Să începem. Deci, pe ordinea de zi de astăzi, facem toată treaba pe metodele din neuroștiința cognitivă umană. Și ilustrez acele metode cu cazul percepției feței. Nu doar pentru că îmi place percepția feței, ci este un domeniu de cercetare deosebit de bogat, unde sunt multe de spus despre asta din toate aceste metode diferite. Și așa că data trecută, am vorbit puțin despre aplicarea nivelului teoriei computaționale a lui Marr pentru a face față percepției. Am vorbit puțin despre câteva date comportamentale și puțin despre RMN funcțional. Ceea ce voi face astăzi este să măresc rapid o revizuire accelerată a acestor lucruri, apoi vom ajunge la câteva dintre aceste alte metode. Și există un test la sfârșit. În regulă? OK, deci metodele din orice domeniu al științei sunt doar acolo pentru a ne permite să răspundem la întrebări științifice. Nu trebuie să ne impresioneze prietenii cu toate lucrurile fanteziste pe care știm să le facem sau colegii noștri. Sunt doar pentru a răspunde la întrebări. Și așa trebuie întotdeauna să începi cu întrebările. Și așa că data trecută, am enumerat o grămadă de întrebări. Nu toate, dar o grămadă de întrebări pe care ar dori cu adevărat să le știi despre percepția feței dacă ar fi să înțelegem cum funcționează aceasta în creier. Și ultima dată, ne-am concentrat pe aceste prime trei. Așa că lasă-mă să fac o recenzie foarte rapidă. Întrebările de la nivelul teoriei computaționale a lui Marr, ne întrebăm, care este problema care este rezolvată și de ce este aceasta importantă pentru organism? Care este intrarea, care este ieșirea? Cât de mult primești de la acea intrare la acea ieșire, nu? Deci, pentru cazul percepției feței, iată o versiune foarte simplă a acesteia. Iată un exemplu de intrare. Intră, lovește retina. Lucrurile pe care vrem să le înțelegem se întâmplă aici și aveți o ieșire. OK, deci chiar și gândindu-ne așa, putem deja să vedem, cu bun simț, că una dintre marile provocări în rezolvarea acestei probleme este că fețele arată diferit de fiecare dată când le vezi. Iluminarea se schimbă, se schimbă orientarea feței, părul se schimbă, starea de spirit se schimbă, toate chestiile astea se întâmplă. Oamenii se machiază, își rad părul de pe față, fac toate aceste lucruri pentru a face ca recunoașterea fețelor să fie o mare provocare . Și totuși, ne descurcăm foarte bine. Deci cum facem asta? Ei bine, domeniul nostru are multe metode de a aborda această întrebare. Ultima dată, am vorbit despre un mic exemplu de studiu comportamental -- un studiu simplu de psihologie cognitivă care măsoară comportamentul -- în care am arătat că modul în care oamenii rezolvă această problemă este fundamental diferit cu oamenii pe care îi cunosc bine și cei pe care nu îi cunosc bine. . Așa că am arătat un exemplu în care probabil că toți nu ați avea probleme în a determina că toate acestea sunt imagini ale aceleiași persoane, chiar dacă la nivel de pixeli sunt extrem de diferite. Și totuși, ai un timp al naibii de a spune care dintre acele imagini sunt ale acelorași oameni și care nu. Și deci ideea este că abilitatea noastră de a extrage această reprezentare invariantă, adică de a ne da seama abstract cine este acela, este cu adevărat... ei bine, să ne dăm seama că oricare dintre aceste imagini sunt la fel între ele este mult mai bine pentru familiar decât chipuri necunoscute. Și asta înseamnă că nu avem o capacitate perfect generală de a lua orice față și de a abstractiza această versiune complet independentă de imagine a acesteia. Asta este reprezentarea invariantă. Da? AUDIENTĂ: În cazul politicienilor olandezi, au făcut vreodată studiul asupra oamenilor care erau super recunoscători? NANCY KANWISHER: Nu știu despre asta, dar au făcut-o pe oameni care sunt profesioniști de tip TSA. PUBLIC: OK. NANCY KANWISHER: Nu? Și vă voi spune despre asta mai târziu. Dar te-ai putea gândi dacă crezi că ar putea funcționa mai bine cu acești oameni sau nu. OK, toată lumea înțelege acest punct general aici? În regulă. Așa că am trecut peste o altă constatare comportamentală simplă data trecută pe care vreau să o menționez acum. Și aceasta este o tehnologie extrem de scăzută -- o tehnologie fermecător de scăzută, și totuși, cred că este foarte puternică -- descoperire despre percepția feței. Una dintre cele mai importante dovezi originale că percepția feței ar putea fi un lucru diferit în creier a venit dintr-o teză de doctorat în acest departament a unui tip pe nume Robert Yin. Și a folosit echipamentele extrem de avansate ale unui cronometru și hârtie. OK, deci ce a făcut? El a prezentat fețele oamenilor drept. Și a spus, studiază aceste 20 de fețe. Și apoi le-a testat mai târziu. Ai văzut fața asta? Ai văzut fața asta? Ai văzut fața asta? Și apoi a făcut exact același experiment pe un set diferit de fețe, dar toate erau cu susul în jos. Studiat cu capul în jos și testat cu capul în jos. Și ce a găsit? A găsit ceea ce este cunoscut sub numele de efectul de inversare a feței. Și anume, oamenii se descurcă mult mai rău la această sarcină atunci când fețele sunt cu susul în jos. Iată erori pentru inversat cu susul în jos, erori pentru vertical la această sarcină. Chiar dacă, important, au fost studiate și testate cu susul în jos sau studiate și testate inversate-- în poziție verticală. OK, toată lumea a înțeles ce arată asta? OK, deci e grozav că această inversare a feței -- dar și mai tare lucru este că a arătat că acest efect de inversare a feței este mai mare pentru fețe decât pentru alte tipuri de stimuli. Așa că a testat multe alte lucruri, inclusiv case și figurine. Și a arătat că acel cost, atunci când răsturnați stimulii, este mai mare, acea diferență este mai mare pentru fețe decât pentru alte clase de stimuli. Deci ceea ce sugerează este că recunoașterea feței poate funcționa diferit într-un fel profund față de recunoașterea altor clase de stimuli. Și Robert Yin a dedus în teza sa de doctorat - cu mult înainte de orice metodă de imagistică - că poate există părți speciale ale creierului pentru recunoașterea feței. Și poate recunoașterea feței este doar un lucru total diferit, de aceea este mai afectată de inversare decât de recunoașterea altor tipuri de lucruri. A fost o întrebare acolo? Da. Publicul: Vroiam să întreb, s-ar putea să fie doar pentru că fețele sunt mult mai complexe decât casele sau figurinele și asta... NANCY KANWISHER: Bună întrebare. Așteaptă-- PUBLIC: --înapoi. NANCY KANWISHER: Bună întrebare. E o întrebare foarte bună. Și mulți oameni au încercat să se lupte cu asta. Și de fapt, acum vreo 10 ani, ideea că acest efect disproporționat pentru chipuri era un manual standard, pe deplin acceptată. Și acum există o altă rundă de oameni care se îndoiesc de asta cu alte tipuri de stimuli. Deci este într-un fel în desfășurare. Este o diferență foarte solidă, dar pentru a spune exact despre ce este vorba despre stimulii faciali față de alte tipuri de lucruri care sunt responsabile pentru această diferență, vă puteți imagina că este subtil. În scopul acestui curs, încerc să nu vă mint, băieți, dar să vă ofer cea mai standard vedere, fără a vă încărca cu orice obiecție posibilă la fiecare lucru mic. Pentru că aproape în fiecare descoperire, există cineva care are o carne de vită cu ea. Vă vom spune, nu este chiar adevărat pentru că bla-di-bla. BINE? Deci da, există o mică dezbatere despre asta chiar acum. Dar în scopul acestui curs, este destul de solid, cel puțin ca rezultat empiric. În regulă. Deci, există, de fapt, o mulțime de versiuni ale efectului de inversare a feței . Unul pe care poate l-ați mai văzut, dar care este foarte amuzant. Dacă te uiți la astfel de fețe care sunt cu susul în jos, arată un fel de normal. Dar apoi, dacă le rotești, îți dai seama că se întâmplă ceva profund ciudat. Deci, ideea este că ești mult mai sensibil la acele fețe grotesc distorsionate când le vezi cu partea dreaptă în sus decât când le vezi cu susul în jos. Deci, aceasta este o altă versiune a efectului de inversare a feței și există multe, multe încarnări ale acestui efect. Veți vedea încă unul mai târziu în prelegere. Deci, unde am ajuns ultima dată cu aceste întrebări? Am înțeles că una dintre provocările majore, dacă nu cea centrală majoră în recunoașterea feței la nivel computațional, este faptul că avem de-a face cu variații uriașe de imagine de fiecare dată când vedem o față. Și totuși, cumva suntem capabili să ne luptăm cu asta. Deci, pentru a înțelege cum funcționează recunoașterea feței, va fi să înțelegem care este codul, în cele din urmă -- nimeni nu știe acum -- dar ce este un cod care rulează în capul nostru care ne permite să facem asta? Care este reprezentarea noastră mentală a unei fețe care ne permite să facem față acestei probleme? Analizând datele comportamentale, am obținut câteva dovezi din studiul politicianului olandez că, indiferent de reprezentarea pe care o extragem din chipuri, nu este independentă de imaginea respectivă. Nu este că avem un ideal platonic al feței pe care îl putem extrage de pe orice față care aterizează pe retina noastră, ideal platonic al feței acelei persoane , nu? Deci, orice am face, nu este complet invariant, pentru că nu putem face asta atât de bine cu fețe necunoscute. De asemenea, așa cum tocmai v-am arătat -- legate, dar nu exact același punct -- reprezentările noastre mentale ale fețelor sunt foarte sensibile la orientarea feței mai mult decât reprezentările noastre mentale ale altor clase de stimuli. Așadar, acestea sunt doar informații foarte simple despre orice reprezentări ale fețelor noastre sunt în capul nostru, doar din simple date comportamentale. OK, așa că permiteți-mi doar să trec în revistă câteva dintre punctele forte și punctele slabe ale metodelor comportamentale simple. Punctele forte sunt că sunt bune pentru caracterizarea reprezentării interne, nu? Nu cu o mare precizie de calcul, se aseamănă mai degrabă cu idei de genul profund. Nu sunt foarte invariante, depind de orientare, nu? Nu este foarte precis, dar este mult mai bine decât nimic. La asta vreau să spun prin cel puțin calitativ. Sunt bune pentru disocierea fenomenelor mentale. Deci ați văzut deja că, atunci când efectul de inversare, se întâmplă mai mult pentru fețe decât pentru alte lucruri. Așa că deja începe să ne spună, OK, poate oricare ar fi codul din capul nostru pe care îl folosim pentru recunoașterea feței, poate este destul de diferit de codul pe care îl folosim în cap pentru a recunoaște obiectele. OK, este și ieftin. Este chiar ieftin. Mult mai ieftin decât toate celelalte metode. OK, punctele slabe... metodele comportamentale singure nu au nicio relație cu creierul, cel puțin fără a lucra în plus. Și nu este că sunt inutile până nu le legați de creier, doar că creierul este o întreagă sursă de alte date. Și este frumos să le legați, pentru că atunci vă puteți conecta cu toate celelalte date. De asemenea, datele comportamentale sunt destul de rare. În cea mai mare parte, aveți precizie și timp de reacție și atât. Și nu este o mulțime de date cu care să lucrezi. De fapt, trebuie să fii mult mai inteligent pentru a fi un psiholog cognitiv comportamental, decât trebuie să fii un neuroștiință cognitiv, unde ai date mult mai bogate din care să raționezi. Psihologii cognitivi au într-adevăr proiecte foarte, foarte inteligente, deoarece preiau aceste date extrem de limitate și încearcă să scoată perspective interesante despre funcția mentală. Un alt mod de a privi asta este, iată un glob ocular și o grămadă de procesări care trec peste etape și un răspuns, nu? Cu datele comportamentale, tot ce ai este acel răspuns. Dar, probabil, pentru majoritatea proceselor mentale care au loc în capul nostru, există multe etape diferite de procesare în care se întâmplă lucruri diferite. Calculele tind să aibă mai multe etape și să se desfășoare în timp. Și tot ce avem este rezultatul. Deci, într-adevăr, ceea ce vrem să putem face este să caracterizăm întreaga secvență de procese. Și nu este că nu puteți obține informații despre unii dintre acești intermediari din datele comportamentale, este doar mult mai provocator. Deci, dacă am avea o modalitate de a privi aceste lucruri în mod independent, nu ar fi minunat? OK, deci există o mulțime de moduri de a face asta. Și unul deosebit de bun este RMN-ul funcțional. Așa că, așa cum am menționat mai devreme, am menționat acest lucru pe scurt, acest experiment foarte timpuriu pe care l-am făcut cu mult timp în urmă, întrebând dacă există o regiune a creierului care este implicată selectiv în procesarea fețelor. Și o să-i fac o întorsătură puțin diferită față de ceea ce am pus înainte. Este același experiment, aceleași date, dar vreau să subliniez mai mult logica designului experimental, deoarece voi, băieți, veți proiecta un experiment pe un subiect diferit, până luni seara. Că o să discutăm duminică seara... că o să discutăm în clasă luni. Așa că începem cu o ipoteză că există o regiune a creierului care răspunde selectiv la fețe. Asta e ipoteza. Modul în care îl testăm este să introducem oamenii într-un scanner și să le arătăm fețe și obiecte. Datele pe care vi le-am arătat mai înainte sunt că acest mic petic al creierului... amintiți-vă, acesta este o felie orizontală, spatele capului, stânga și dreapta sunt răsturnate. Deci, acea regiune din mine este chiar acolo. Oricine orientat? BINE. Acea regiune răspunde mult mai mult la fețe decât la obiecte. Este clar pentru toată lumea ce este? BINE. Deci da, vezi asta la majoritatea disciplinelor. Deci da, există ceva care răspunde mai mult la fețe decât la obiecte. Dar acum, să luăm în considerare ipoteza că acea regiune este într-adevăr selectivă față de fețe în sine. Și modul în care evaluezi dacă aceste date, cât de puternic susțin aceste date acea ipoteză -- cu siguranță sunt în concordanță cu ea, dar găsesc pe deplin această ipoteză -- este de a lua în considerare dacă există alte conturi alternative la care ne putem gândi sunt în concordanță cu aceste date și diferă de acea ipoteză? Este clar? Este cu adevărat important. Acesta este doar că întregul nucleu al gândirii științifice și al evaluării dovezilor vă pune această întrebare. Există vreo altă modalitate de a obține acele date în care acea ipoteză nu era adevărată? Și dacă da, trebuie să te lupți cu asta. Deci, ceea ce faci în continuare este să te gândești la ipoteze alternative la cea cu care ai început, adică conturi diferite ale acelorași date. Și așa că, în cazul nostru, voi ați sugerat o mulțime, eu am sugerat o grămadă. Și apoi următorul lucru pe care ți l-am arătat este că putem testa acele ipoteze alternative, cel puțin pe acestea aici, mai întâi-- ceea ce am făcut a fost că nu am subliniat asta înainte-- dar am reluat acel experiment într-un nou o grămadă de subiecte, fiecare subiect în parte. Am găsit în fiecare subiect câte puțin care face asta. Scriem exact unde se află în creierul acelei persoane. Acum că am găsit acea regiune -- asta se numește o rulare de localizare, pentru că găsim acea regiune în fiecare subiect individual -- acum îi putem pune noi întrebări. Așa că noile întrebări pe care le-am pus data trecută au fost să prezentăm fețe și mâini. Și am găsit, oh, acea regiune de acolo răspunde așa. Deci, ideea cheie aici este că putem identifica acea regiune în fiecare subiect în mod individual, cu o scanare funcțională. Motivul pentru care este important -- despre care voi continua mai detaliat mai târziu -- este că locația exactă a acelei regiuni variază de la un subiect la altul. Așadar, dacă luăm doar întregul gyrus fusiform sau toată partea laterală a gyrusului fuziform din fiecare subiect, vom obține o mulțime de lucruri care sunt acea regiune și o mulțime de vecini corticali care este altceva. Și dacă am luat locația exactă a acelei regiuni din creierul meu și am înregistrat-o la oricare dintre creierele tale și am spus: OK, hai să luăm partea din creierul tău care se înregistrează spațial cât de bine putem cu al meu, nu vom face. obține exact partea potrivită. Deci, pentru a studia acel lucru, trebuie mai întâi să-l găsim funcțional. Și apoi îi putem pune întrebări noi. Are sens? OK, dacă cineva nu este clar despre asta, de fapt am discuții online care parcurg întreaga logică a acestui lucru în detaliu dureros. Și sunt bucuros să răspund la alte întrebări despre asta mai târziu. OK, așa că am pus cuvântul condiții în roșu pentru că cineva l-a întrebat pe unul dintre AT care este o condiție. Și asta nu e o prostie, ar fi trebuit să explic asta. Acesta este doar un design experimental gobbledygook, ceea ce înseamnă orice... OK, care este definiția stării? Într-un design experimental, aveți lucruri pe care le manipulați și le măsurați. Deci, în acest caz, manipulăm stimulul. Și măsurăm amploarea răspunsului în zona feței fusiforme sau în creier. Deci, ceea ce manipulăm, în acest caz, este condiția stimulului. Deci asta ar fi o condiție, aceasta este o altă condiție, aceasta este o altă condiție. Are sens? Bine, deci, pentru tema de proiectare experimentală pentru luni seara, veți proiecta unul sau mai multe experimente. Și veți descrie exact ce condiții veți testa. Toată lumea clară despre asta? BINE. Bine, deci aceste date ne permit să excludem acele ipoteze. Și acum ce ai putea întreba, OK, odată ce obții mai multe date de genul acesta, ai înțeles complet acea ipoteză? Nu există nicio posibilitate ca această ipoteză să fie greșită acum, având în vedere aceste date și acele date? Și te las pe tine să intri în asta. Există moduri în care ar putea fi greșit, dar trebuie să muncești mai mult pentru a le găsi. OK, așa că săriți înainte, doar pentru a vă da ideea. Acest domeniu se desfășoară de mult timp. Și acum există multe, multe studii-- 100 poate chiar, nu știu, Doamne, poate chiar mii, nu știu-- studii ale acestei regiuni în care-- și deci aceasta este un fel de declarație rezumată de demult. În laboratorul meu, am testat răspunsul acestei regiuni la o mulțime de tipuri diferite de stimuli. Cu aceeași metodă, localizează-l în fiecare subiect, măsoară-i răspunsul atunci când oamenii se uită la acel tip de stimul și, așadar, ceea ce știm acum este că această regiune se găsește aproximativ în aceeași locație în aproape fiecare subiect normal. Răspunde mai mult la fețe decât la orice alt fel de stimuli pe care cineva i-a testat vreodată. Permiteți-mi să vă dau doar un exemplu aici. Dacă nu ați văzut acest stimul înainte, ridicați mâna dacă puteți spune despre ce este vorba. Ridică mâna dacă poți spune ce este asta. Bine, unii dintre voi încă nu ați înțeles prea bine. Dacă nu îl vezi, nu-ți face griji. Nu e nimic în neregulă cu tine. Este puțin subtil. Este o față de profil, ochi, nas, gură. Toată lumea a înțeles? OK, deci iată chestia. Este același stimul, este doar cu susul în jos. O altă versiune a efectului de inversare a feței. În acest caz, nici măcar nu te poți face să vezi fața când este cu susul în jos. Dacă credeți că vedeți versiunea inversă a feței, probabil că aveți părți greșite. Lucrul pe care îl crezi că este un nas, probabil, nu este, etc. OK, deci aceasta este o versiune extremă a efectului de inversare a feței . Și este un cadou pentru un psiholog experimental. De ce este un asemenea cadou? Pentru că este același stimul al naibii. Dar într-un caz vezi o față, în altul nu. Tot ce am făcut a fost să o răsturnăm cu susul în jos. Și răspunsul zonei feței fuziforme este mult mai puternic la versiunea verticală când vezi fața decât la versiunea inversată când nu o vezi. Așadar, asta ne permite să înăbușim o întreagă linie de atac din partea tuturor acestor oameni cu viziune de bază care au spus de la început: Kanwisher, zona feței tale nu este cu adevărat selectivă pentru fețe. Este selectiv pentru aceste frecvențe spațiale sau acelea, acel gen de contrast sau acest tip de informații de umbrire. Este ca, nu, același stimul. E doar cu susul în jos. Face toată diferența. Este chiar dacă vezi o față sau nu. Da? Publicul: Când măsurai răspunsul acelui exemplu, l-ai avut astfel încât la început, când oamenii care prima dată nu l-au recunoscut și apoi le-ai spus? NANCY KANWISHER: Am făcut asta mai târziu. Nu în acest experiment, dar am făcut asta mai târziu. PUBLIC: Arătau ca ceea ce sa schimbat [INAUDIBIL]? NANCY KANWISHER: OK, deci este o întrebare grozavă. Și poți face multe cu asta. Și de fapt, cred că alți oameni au publicat astfel de studii de atunci. Nu-mi amintesc foarte bine cine a făcut-o toți. Dar ceea ce am făcut a fost majoritatea subiecților noștri, mai ales în contextul unui întreg experiment, am ales stimuli astfel încât majoritatea oamenilor să poată vedea fața în majoritatea stimulilor în poziție verticală și majoritatea oamenilor să nu poată vedea fața în majoritatea stimulilor inversați. . Nu a fost deloc perfect. Nu au văzut fețe în toate cele drepte și nu au omis să le vadă în toate cele inversate. Și probabil de aceea această diferență de răspuns nu este 2 la 1, ci este aproape. Dar ai putea face o mulțime de alte experimente de acest fel și ar trebui să te gândești la ce tipuri de modele ar fi bune de făcut și ce ți-ar permite să testezi exact. În regulă. Așa că OK, îmi iau, ca de obicei, prea mult timp pentru a face lucrurile, așa că am de gând să arunc câteva întrebări pe care să le răspunzi și vom reveni la ele mai târziu în curs. Aceste date - faptul că puteți vedea acest lucru atât de puternic la toți subiecții și că toate aceste dovezi sugerează că este într-adevăr foarte selectiv pentru fețe - ne spune asta că această regiune este înnăscută? Este în același loc, mai mult sau mai puțin, în aproape toată lumea. Asta înseamnă că este înnăscut? Gândește-te bine, bine? Nu este imediat evident. O altă întrebare, faptul că acest lucru răspunde atât de selectiv la fețele la aproape toată lumea înseamnă că este necesar pentru recunoașterea feței? Ce părere aveți despre asta? În sensul, asta înseamnă neapărat că dacă ai pierde acel lucru, nu ai putea recunoaște fețele? Isabelle. Asta e Isabelle? PUBLIC: Da. Ei bine, aș crede că pentru a testa cu adevărat acea ipoteză, ar trebui să găsești pe cineva care [INAUDIBIL] în acea zonă specifică. NANCY KANWISHER: Exact. Exact. Exact, și vom vorbi mai multe despre asta într-o clipă. Important este că este fabulos, puternic și cool să poți găsi acest lucru în toată lumea, să-i măsori răspunsul. Ne-a dus foarte departe. Dar doar faptul că oamenii au acel lucru nu ne spune că ai nevoie de el pentru recunoașterea feței. Îți spune doar că se aprinde când recunoști fețele. Acest lucru este cu adevărat important. Vom continua să venim la asta. Ne spune asta cum funcționează de fapt recunoașterea feței în creierul uman? Nu. Adică, este important, dar abia e pasul zero. Din păcate, câmpul este încă la pasul zero pentru majoritatea lucrurilor. Pasul zero este mai bun decât bănuiesc, nu știu, poate ar trebui să-l numesc pasul unu. Oricum, este ceva, dar nu ne spune cum funcționează. BINE. În regulă, deci avantajele și dezavantajele RMN-ului funcțional. Avantaje, este, după cum am menționat data trecută, cea mai bună rezoluție spațială disponibilă pentru studiile pe subiecte normale, fără a-și deschide capul. Asta înseamnă să spui neinvaziv. Dezavantajele, așa cum tocmai am spus, nu știm-- doar pentru că vedem un răspuns acolo nu înseamnă că acea regiune este implicată cauzal în percepție sau cogniție sau experiență. Nu știm exact ce se întâmplă la nivel neuronal care stă la baza acelui răspuns îndrăzneț, a acelei modificări ale fluxului sanguin. Ar putea fi orice modificare metabolică, nu neapărat o creștere neuronală. Deci este puțin -- este foarte indirect și puțin imprecis. Rezoluția spațială este mult mai bună decât orice altceva la oameni, dar este îngrozitor de proastă în comparație cu orice pot face oamenii care lucrează la animale sau pe care le înregistrează în mod obișnuit din neuroni individuali sau chiar din dendrite de pe un neuron. Însumăm peste sute de mii de neuroni în fiecare pixel sau voxel pe care îl măsurăm cu RMN funcțional. E foarte scump. Este puțin mai ieftin decât atât aici, dar în majoritatea locurilor costă mai mult de 600 de dolari pe oră. Asta, e mult. Există și alte... există părți ale creierului în care este foarte greu să obții orice semnal din diverse motive fizice. Și face un zgomot puternic, ceea ce nu este întotdeauna o problemă, dar este o problemă pentru unele lucruri, cum ar fi scanarea sugarilor sau ca să faci experimente auditive. Rezoluția temporală nu este nici măcar apropiată de scara de timp pe care apare vederea. Deci vederea este foarte rapidă și RMN-ul funcțional este foarte lent. Dreapta? Este lent, de ce este lent? Da. PUBLIC: Nivelurile sanguine necesită timp pentru a se schimba. NANCY KANWISHER: Da. Este nevoie doar de mult timp pentru ca fluxul de sânge să se schimbe după creșterea activității neuronale. În regulă. OK, așa că revenim la întrebările noastre pe care le punem despre percepția feței. Unde ajungem cu RMN funcțional? Ei bine, de fapt, atât din punct de vedere comportamental, cât și din RMN funcțional, se pare că avem un sistem distinct pentru recunoașterea fețelor decât pentru a recunoaște orice altceva. Nu cred că am reușit în totalitate. Da. PUBLIC: Întrebare atât de rapidă cu privire la fMRI. Deci rezoluția este câmp de câteva secunde? [INAUDIBIL]? NANCY KANWISHER: Da, unii oameni ar spune că ai putea reduce totul la câteva sute de milisecunde, dar asta este dezbătut. Trebuie să faci tot posibilul pentru a face asta. RMN funcțional normal, câteva secunde în cel mai bun caz. Da. În regulă. Deci, să luăm în considerare următoarea întrebare. Cât de repede are loc recunoașterea feței? Acum, asta poate părea o întrebare complet arbitrară de pus, dar nu este. Amintiți-vă, încercăm să înțelegem calculele care vă trec prin cap atunci când recunoașteți fețele. Și vă puteți imagina unele calcule care sunt iterative - care implică teste multiple repetate ale ipotezelor, modele generative, orice - lucruri care implică o mulțime de feedback iterativ versus lucruri în care aveți doar un feed forward mătură sistemul vizual. Și astfel ar putea exista scale de timp foarte diferite pentru acele tipuri diferite de procese mentale. Așa că tocmai am trecut prin asta. RMN-ul funcțional nu va răspunde la această întrebare. Doar că nu este. Este o dezamăgire, dar asta e viața. Suntem adulți, vom merge mai departe și vom folosi o altă metodă. OK, deci există o grămadă de metode diferite. Unul este oarecum pe aici pentru totdeauna. Lipiți electrozi pe cap, nu? Uneori împingi părul sau încerci să găsești oameni cheli și lipiți electrozi chiar acolo. Și poți folosi, pe vremuri, vreo 10 electrozi, sau poți folosi în aparate mai moderne aceste plase cu câteva sute de electrozi pe care îi așezi pe cap. Și atunci măsori direct potențialele electrice chiar pe scalp. Așa că ceea ce este cool este că este total non-invaziv. Și vă oferă o măsură temporală online frumoasă a activității neuronale subiacente. Ceea ce nu este atât de cool este că potențialele electrice se estompează pe tot scalpul, iar rezoluția spațială este cu adevărat îngrozitoare. Așa că s-a făcut analogia că ar fi ca și cum ați lipi un microfon pe partea de sus a unui stadion de fotbal și ați colecta sunet acolo. Ai ști când a fost marcat un touchdown. E mult zgomot peste tot. E ca și cum, OK, există un eveniment, am detectat acel eveniment, nu? S- ar putea să poți deosebi o atingere de la altceva. Nu știu despre fotbal, așa că nu vă pot spune ce altceva. Oricum, altceva, alt eveniment care s-ar putea întâmpla. Bine, așa că va fi util pentru unele lucruri, dar cam brut. Dar ai avea al naibii de timp să spui orice altceva, cum ar fi ceea ce o persoană îi spune altei persoane în tribună. Deci asta e vechea analogie. Acest lucru se schimbă ușor și vom ajunge la asta mai târziu. Dar mai întâi, vreau să menționez pe scurt una dintre lecturile atribuite pe care am sperat că o puteți înțelege singuri. Dar, în cazul în care ai fost confuz în privința asta, punctul pe care am vrut să înțelegi din lectura Thorpe este că el întreabă cât de repede putem spune dacă o imagine conține un animal sau nu? Este un fel de a spune, cât de rapidă este recunoașterea obiectelor? Deci ce face? Îi pune pe oameni să se uite la o grămadă de imagini și ei apasă acest buton dacă are un animal în acest buton dacă nu. Sarcină cu adevărat simplă. Deci prima întrebare este, de ce să nu folosiți acești timpi de reacție? Putem măsura cât de repede este nevoie ca oamenii să apese un buton după ce imaginea se aprinde. De ce să nu folosești asta? Ne spune asta cât de rapidă are loc recunoașterea obiectelor? Da, Jimmy. PUBLIC: Nu, pentru că dacă percepi asta și atunci activează și neuronii motori și este nevoie de timp pentru a răspunde. NANCY KANWISHER: Da, trebuie să-ți faci tot timpul ăsta ca să-ți dai seama, OK, văd animalul. OK, ce buton este? Și apoi pe ce deget împing? Și apoi trebuie să trimiți un semnal până aici, viteza de conducere până la deget, care durează mult. Și deci include toate acele chestii motorii împreună cu cele perceptive. Am putea face câteva ghiciri despre cât durează acele lucruri cu motor, dar încă nu este foarte precis. Deci, scopul lucrării Thorpe este că, practic, încearcă să colecteze un timp de reacție din neuronii din cap, nu? Deci încearcă să colecteze... în esență, ceea ce colectează în acest caz este mai mult răspunsul motor, deoarece colectează răspunsuri peste lobii frontali, nu? Și nu am vorbit prea mult despre asta. Dar toate lucrurile vizuale despre care am vorbit se întâmplă în ceafă. Mai multe chestii de planificare motorie se întâmplă mai ales în partea din față a capului. Și așa adună răspunsuri de aici, în medie peste o grămadă de răspunsuri frontale. Și ei văd că răspunsul mediu atunci când există un animal - aceasta este doar o medie potențială peste acei electrozi frontali - este așa. Și când nu există animal, așa e. Și ce ne spune asta despre cât de repede oamenii pot distinge dacă o imagine are un animal sau nu? Da? Da. PUBLIC: Este mai puțin decât acest număr. NANCY KANWISHER: Mai puțin de? PUBLIC: 150, 160. NANCY KANWISHER: OK, de ce mai puțin de 150? PUBLIC: Am citit ziarul, așa că este un fel de înșelăciune, deci. NANCY KANWISHER: E în regulă. Asta e bine. Asta e bine. Daţi-i drumul. PUBLIC: Vă oferă în jur de-- cele 150 de secunde vă oferă un [INAUDIBIL] spunând că un proces a fost înregistrat și acum încercați să faceți altceva în cazul non-animalelor. NANCY KANWISHER: Corect. AUDIENTĂ: Așa că abaterea începe să vă dea bine, două acțiuni diferite au început să aibă loc. NANCY KANWISHER: Da. PUBLIC: Deci, până atunci, imaginea ar fi trebuit să fie oarecum procesată complet. Deci ar trebui să fie ceva mai mic decât acel număr. NANCY KANWISHER: Da. Da, toată lumea a înțeles asta? De fapt, este destul de subtil. Deci , cheia este că aceste curbe diverg chiar acolo la 150. Deci asta vă spune că cu 150 de milisecunde, ceva în creierul vostru se întâmplă diferit dacă există un animal și nu un animal. Aceasta este întrebarea cheie. Dar ce este acel ceva? Poate fi pregătirea ta motrică a răspunsului. În acest caz, partea vizuală reală s-a întâmplat înainte, pentru că nu ai ști ce buton să apeși dacă nu l-ai fi recunoscut deja. Deci este o limită superioară pentru momentul în care a avut loc acel proces, pentru că poate s-a întâmplat înainte și ne uităm la o etapă ulterioară, OK? Are sens? Dar, de asemenea, este o limită superioară pentru începutul acelui proces. Pentru că faptul că acele răspunsuri ale electrozilor s-au divergent nu înseamnă că ai terminat de procesat, indiferent dacă este un animal sau nu. Deci este un fel de raționament de afaceri subtil din asta. OK, deci asta e tot. Deci, acesta este un caz cu detectarea animalelor. Ce zici de chipuri, pentru a reveni la tema noastră de astăzi? Da, puteți afla despre viteza de detectare a feței cel puțin cu ERP-urile. Și iată prima lucrare care a făcut asta în 1996. Aveau electrozi unde sunt aceștia? Chiar pe aici și aici. De fapt, am acele locații ale electrozilor tatuate pe scalp, oricum codate cu culori. Da? PUBLIC: ERP este la fel ca un EEG, doar într-un anumit plan e? NANCY KANWISHER: Da, exact. Este la fel ca un EEG, cu excepția faptului că ceea ce faci este să blochezi colecția de date până la declanșarea stimulului. Deci, de fapt, înseamnă Potenţial legat de evenimente. Și motivul pentru care este legat de evenimente este că colectați toate acele încercări și vă blocați timpul până la declanșarea stimulului, apoi semnalați media. Aveam un slide pe asta, dar l-am scos. Era prea detaliat. Dar tocmai asta e ideea, da. Deci, aici, declanșarea stimulului este chiar aici. Este timpul să meargă în acest sens. Și ceea ce vezi... e greu de văzut aici, dar fețele sunt chiar acolo. Și la 170 de milisecunde de la debutul stimulului, există un denivelare mai mare pentru fețele la un electrod aproximativ aici. Și cu atât mai mult... de fapt, cu atât mai mult peste emisfera dreaptă chiar acolo. În comparație cu mașinile și fețele zgomotoase și chestii de genul ăsta. Da? PUBLIC: Ce măsoară exact ERP? Este doar activitate? NANCY KANWISHER: Da. Deci, din nou, sunt electrozi lipiți pe scalp sau pur și simplu blocați acolo cu un fel de gel urât. Și așa măsoară potențialele. Și deci ideea este că aceasta este activitate neuronală undeva sub acești electrozi, dar poate oriunde în centimetri. Ca un lung... probabil media este peste o mare parte a întregului lob de dedesubt. Deci este foarte neclar din punct de vedere spațial, dar vă oferă o idee rezumată a activității sub acel electrod. Are sens? Activitatea electrică, deoarece este consecința electrică directă a activității neuronale, este foarte precis blocată în timp, spre deosebire de RMN-ul funcțional, care trece prin fluxul sanguin. Bine, așa că asta ne spune că avem un răspuns specific față de față la 170 de milisecunde. Și asta este o dovadă mai mare că ar putea exista ceva special în creier pentru recunoașterea feței. Asta e util. Ne spune că fețele sunt discriminate de non-fețe sau au început să fie discriminate de non-fețe cu 170 de milisecunde după pornirea stimulului. Are sens? OK, acum știm dacă semnalele vin din zona feței fusiforme? Nu, habar n-avem. Probabil că este undeva în spatele capului, pentru că te pricepi mai bine cu electrozii de aici decât electrozii de aici. Dar cam asta e . Asta e tot ce poți spune. Deci, putem face un pic mai bine să localizăm sursa acelui semnal? Ei bine, poate un păr mai bine folosind o metodă foarte asemănătoare numită magnetoencefalografie. Deci, aceasta este o poză pe care Chris Brewer a făcut-o cu Leyla Isik postdoctorat în laboratorul meu și cu mine și cu sistemul MEG. Acesta este în partea cealaltă a clădirii. Deci MEG seamănă foarte mult cu EEG și ERP, cu excepția faptului că detectează câmpuri magnetice, nu câmpuri electrice. Și face acest lucru având aceste câteva sute de dispozitive care sunt plasate chiar lângă capul tău în acest uscător de păr mare. Există 300 de dispozitive acolo care măsoară modificările minuscule ale câmpului magnetic care se întâmplă cu activitatea neuronală. Și miezul ideii este că aceasta este o secțiune transversală prin creier. Deci, amintiți-vă, în disecția lui Graybiel , acesta este cortexul aici și acesta este subiacent. Ce este chestia asta dedesubt? Îmi pare rău? PUBLIC: Substanța albă. NANCY KANWISHER: Materia alba, da. Ei bine, acestea sunt toate fibrele. OK, deci activitatea care stă la baza percepției și cunoașterii are loc mai ales în materia cenușie, unde se află corpurile celulare. Și astfel, o mare parte din această activitate merge într-o direcție perpendiculară pe orientarea corticală cu aceste celule care traversează suprafața corticală așa. Deci, dacă vă amintiți 8.02-- dacă aveți o activitate care trece prin cortex ca aceasta, regula mâinii drepte, câmpul magnetic de aici va fi o consecință a acelei activități electrice în această direcție. Va rămâne în mare parte în cortex. Vedeți toată lumea cum este adevărat? Nu este atât de grozav, pentru că detectorii noștri sunt acolo, în afara cortexului. Totuși, luați în considerare activitatea care se află în sulcusul de aici, în acest pliu al creierului. Activitatea electrică în această direcție, regula mâinii drepte, va rămâne în afara creierului. Și îl putem detecta cu senzorii noștri magnetici. Are sens? Deci, puteți vedea mai bine cea mai mare parte a activității corticale dacă este într-un sulcus, sau cel puțin într-o parte a suprafeței corticale care este perpendiculară pe scalp, unde detectorii sunt doar din cauza orientării în regula mâinii drepte. OK, deci vede în primul rând activitate în pliuri sau sulci, nu în gyri-urile exterioare. Puterile câmpului sunt minuscule ca o consecință a activității neuronale. Deci câmpurile pe care le măsurăm sunt de la 10 la minus 13 Tesla, de un milion de ori mai slabe decât câmpul magnetic al Pământului. Așa că vă puteți imagina că dacă instalați un sistem MEG aveți nevoie de multă ecranare. Am avut o întreagă îndoială când a fost instalat sistemul MEG în această clădire, deoarece este chiar lângă metrou și tren. Și astfel există multe, multe straturi de ecranare de cupru pentru a-l proteja. Astfel, putem detecta aceste câmpuri magnetice minuscule din activitatea creierului separat de zgomotul lumii exterioare, care este mult mai mare ca magnitudine. Bine, deci... în regulă. Deci, de fapt, MEG a fost inventat aici la MIT de acest tip, David Cohen. Și acesta este primul dispozitiv MEG construit vreodată, foarte cool, în 1968. Și ce ne poate spune despre percepția feței? Ei bine, multe. Vă dau doar un exemplu rudimentar. Acel M170 pe care îl poți detecta cu electrozi pentru scalp, îl poți detecta și cu senzori magnetici pe cap. Deci, iată câteva dintre datele noastre de cu mult timp în urmă. Aceasta este puterea câmpului magnetic în locurile de aici. Și puteți vedea un răspuns selectiv pe față și la 170 de milisecunde, la fel ca și cu electrozii pentru scalp. Deci asta ne spune că cel puțin ați început să detectați fețele cu 170 de milisecunde. E destul de rapid. Și din nou, este mai multă dovadă că există mașini specializate. Aceste date nu depășesc încă datele EEG, datele ERP de la potențiale electrice. Dar s-ar putea, în principiu, și există o mulțime de lucrări în desfășurare care încearcă să facă asta. OK, prezentare generală, avantajele acestor metode, atât EEG cât și MEG. Sunt non-invazive, asta înseamnă că nu trebuie să deschizi capul. Un lucru foarte bun, mai ales dacă tu ești subiectul. Au o rezoluție temporală foarte bună. Și dacă vrem să vedem calculele care se desfășoară în timp în creier, aceasta este o modalitate bună. Tocmai am spus de ce ne-ar păsa de asta. Bine, până acum... ei bine, nu contează, voi sări peste acest punct. Nu atât de important. Ne vom întoarce și vom face lucruri mai sofisticate cu EEG și MEG în prelegerile ulterioare. Dezavantaje - rezoluția spațială este teribilă. Și acesta este un alt tip de problemă prost pusă. Așadar, așa cum creierul se confruntă cu o mulțime de probleme de percepție și cunoaștere, noi, oamenii de știință, ne confruntăm cu probleme prost puse atunci când colectăm activitate electrică sau magnetică la nivelul scalpului și încercăm să deducem locația exactă din creier de unde provine. . Este o problemă similară cu problema recunoașterii obiectelor invariante . Există multe configurații posibile de surse în creier care ar putea da naștere la același set de câmpuri electrice și magnetice din scalp. Și asta înseamnă că este prost poziționat. Nu avem o modalitate de a obține o soluție unică. Deci, toate acestea pentru a spune nu putem afla sursele exacte. Putem face niște presupuneri, dar nu e foarte bine. Deci ce facem? Doar să renunț? Nu, folosim o altă metodă. Deci, iată o metodă uimitoare. Aceasta este singura metodă la oameni care ne oferă o rezoluție ridicată atât în ​​spațiu, cât și în timp. Și atunci avem ocazia foarte rară de a înregistra direct din interiorul creierului uman. Acest lucru se întâmplă doar în contextul neurochirurgiei. Așadar, pacienții neurochirurgical-- ca tipul ăsta de aici, pe care îl vei întâlni în scurt timp-- acest tip avea epilepsie insolubilă. Și majoritatea persoanelor cu epilepsie sunt tratate bine cu medicamente care suprimă convulsii. Dar unii oameni pur și simplu nu răspund la medicamente. Și dacă convulsiile sunt suficient de grave, ele pot perturba total viața. Dacă se întâmplă de zeci de ori pe zi, pur și simplu nu poți trăi o viață normală. Și în acele circumstanțe destul de extreme, uneori cea mai bună opțiune este neurochirurgia. Adică, încercarea de a găsi sursa acelor convulsii și încercarea de a o îndepărta chirurgical. OK, așa că speri că nu trebuie să treci niciodată prin asta sau cineva la care îți pasă trebuie să treacă prin asta. Nu este un picnic. Dar, de fapt, acest tratament chirurgical este adesea foarte eficient. Deci, atunci când neurochirurgii decid să facă acest lucru, ei trebuie să îndepărteze o bucată întreagă de os craniu pentru a avea acces la creier. Trebuie să treacă prin ce structură ți-a arătat Ann Graybiel în disecția ei zilele trecute. Ce trebuie să... după ce ai scos plasturele cu craniul? Da. PUBLIC: Dura mater. NANCY KANWISHER: Dura mater, exact. Acea bucată mare și drăguță de chestii albe și piele care stătea pe suprafața creierului. Deci, pentru a scoate o bucată de craniu, apoi trebuie să tăiați și să împingeți dura. Și apoi ceea ce fac uneori este să lipească electrozi direct pe suprafața creierului. Și fac asta din două motive. Unul, dacă au destui eșantionați suficient de departe unul de celălalt, se pot cam triangula și pot afla unde este sursa convulsii. Așa că pacientul stă în spital timp de o săptămână și ceva cu acești electrozi în cap, așteptând să aibă convulsii. Și apoi, când au o criză, medicii își pot da seama unde este sursa, astfel încât să știe ce bucată să elimine. Celălalt motiv pentru a face acest lucru este maparea funcțiilor. Pentru că odată ce chirurgii decid că trebuie să intre și să taie, vor să încerce să nu decupeze niciuna dintre cele mai importante părți. Nu știu ce înseamnă să ai părți neimportante ale creierului, dar ei încearcă să evite regiunile lingvistice și chestii de genul ăsta pentru că atunci pacienții observă cu adevărat dacă pierd acele lucruri sau regiuni de control motor. OK, așa că ei planifică funcțiile în care s-ar putea planifica traseul. OK, ai sens? Acum, unii dintre acești pacienți sunt foarte amabili și generoși cu lumea și spun, da, voi, oamenii de știință, puteți măsura răspunsurile în creierul meu în timp ce mă uit la blestemații voștri de stimuli. Și așa, ori de câte ori putem, îi cerem , vă rog, vă rog, vă rog, vă putem arăta niște poze sau vă putem pune câteva tonuri sau să vă punem să citiți câteva propoziții în timp ce înregistrăm din creierul vostru. Și unii dintre acești pacienți ne-au lăsat să facem asta. Și asta ne oferă cele mai uimitoare date pe care le puteți obține de la creierul uman. Așa că, de exemplu, am avut o oportunitate rară să fac asta acum câțiva ani de la acest tip drăguț care a fost supus unei operații de neurochirurgie în Japonia. Și în timp ce avea electrozi în creier, un coleg de-al meu era acolo și mi-a trimis un e-mail și mi-a spus: uite unde sunt acești electrozi -- chiar în apropierea regiunilor la care țin -- vrei să ne arăți niște stimuli și vom înregistra răspunsurile de la acei electrozi? Și am spus, al naibii de direct vreau să-ți trimit niște stimuli. Așa că studenții mei și cu mine am stat treaz câteva zile și am făcut niște stimuli și i-am împușcat în Japonia și am primit niște răspunsuri chiar de la acei electrozi. Și iată-le. Deci, aceasta este o bandă de două benzi paralele de electrozi chiar de-a lungul girusului fuziform, chiar acolo unde ar trebui să fie zona feței fuziforme la majoritatea oamenilor. Și iată răspunsurile fiecăruia dintre acești electrozi. 174 este aici, ce este 173 și așa mai departe. Și ceea ce vedeți este acest lot de electrozi chiar aici... acesta este un răspuns când pacientul se uita la fețe. Și acestea sunt răspunsurile când s-au uitat la o grămadă de diferite tipuri de stimuli. Obiecte, iar tipul ăsta este japonez, așa că i-am arătat Kana și Kanji și șiruri de cifre și alte tipuri de chestii. Răspuns foarte scăzut la celelalte lucruri. Acesta este un răspuns extrem de selectiv. Este mult mai selectiv decât vedeți cu RMN funcțional, deoarece înregistram direct de la suprafața creierului. În plus, avem informații despre timp. Această axă aici este timpul și puteți vedea că răspunsul... ei bine, nu puteți vedea axa, dar acel răspuns începe la aproximativ 1:30 de milisecunde și atinge vârfurile acolo sus, la aproximativ 170. Toată lumea clarifică ce suntem. văzând aici și de ce acest lucru este atât de mult mai bun decât RMN funcțional sau MEG sau ERP-uri sau orice altceva? Are sens? OK, deci acestea sunt date foarte, foarte prețioase. Bine, cu toate acestea, electrozii în acest caz au aproximativ 2 milimetri diametru, fiecare electrod. Și aceasta este aproximativ dimensiunea unui pixel sau voxel RMN funcțional, puțin mai mic. Are mai puțină estompare, deoarece RMN-ul funcțional se estompează spațial, deoarece se uită la fluxul sanguin. Deci, aceasta este o măsurătoare spațială mai precisă decât RMN funcțional, dar este încă o medie pentru probabil zeci de mii de neuroni, în scădere de la sute de mii de neuroni cu RMN funcțional. Deci, putem primi vreodată răspunsuri de la neuronii individuali din creierul uman? Da, din când în când. De fapt, o lucrare a apărut pe bioRxiv în urmă cu câteva luni. Am fost la susținerea tezei de doctorat a acestui tip. Și acesta este un tip care lucrează cu un neurochirurg pe Long Island. Și acest neurochirurg este specializat în neurochirurgie pentru epilepsie. Și este foarte interesat să nu afecteze capacitatea oamenilor de a recunoaște fețele. Și așa lipește electrozi pentru a mapa activitatea neuronală și pentru a descoperi focarele convulsive. Înainte de neurochirurgie, el lipește electrozi în părți ale creierului din apropierea zonei feței fuziforme. Deci aceasta este o felie ca aceasta prin creier. Ți-am arătat înainte feliile orizontale, OK, deci stânga și dreapta sunt răsturnate, acea regiune este chiar acolo, toată lumea orientată cu această imagine aici? Deci aceasta este o imagine RMN a acestei persoane. A fost scanat cu RMN funcțional înainte ca electrozii să fie introduși. Și asta vă arată zona feței lor fuziforme chiar acolo. Deci, acum, neurochirurgii pun electrozi din motive clinice, dar electrozii pe care îi folosește acest chirurg au aceste micro fire mici care ies din vârful electrodului, care îi permit să înregistreze de la neuroni individuali. Și astfel, acești tipi, pentru prima dată, au înregistrat de la neuroni individuali în zona feței fuziforme la oameni. Și iată un exemplu al unuia dintre acești neuroni. Deci, aici sunt diferiți stimuli. O grămadă de stimuli diferiți pentru față , stimuli corporali, case, modele și instrumente. Și asta vă arată timpul de aici. Fiecare dintre acele puncte este... acesta este tot răspunsul unui singur neuron care a fost identificat într-un creier uman. Fiecare punct este un potențial de acțiune, este un vârf din acel neuron. Așa că le puteți vedea întâmplându-se de-a lungul timpului aici pentru toate fețele. Și aceasta este o cantitate medie de activitate pentru toate fețele și o cantitate medie de activitate pentru toți ceilalți stimuli. Are sens? Așa că este destul de uluitor pentru mine, deoarece am folosit aceste metode foarte indirecte de mult timp, deducând că ele trebuie să rezulte din media multor neuroni care fac asta, dar este destul de grozav să văd neuroni individuali făcând asta. Da? BINE. Iată cursul de timp al răspunsurilor doar o medie pentru acest raster de-a lungul timpului, arătându-vă un curs de timp similar cu cel pe care l-am arătat anterior. Și în teza acestui tip, a găsit alți trei neuroni selectivi ai feței în FFA, dar electrozii sunt atât de rar în locația potrivită încât au doar câțiva în toată teza și iată. Da? PUBLIC: Chiar dacă am putea măsura neuronii individuali, nu știm cu adevărat ce neuron este, nu? Dacă aș vrea să mă întorc și să găsesc din nou același neuron, este aproape imposibil. NANCY KANWISHER: Uită. Da. Da. Așa că oamenii ca mine, care aproape niciodată nu ajung să vadă răspunsuri de la neuronii individuali din creierul uman, au un fel de invidie pentru neuroni. E ca și cum toți ceilalți din această clădire au... ei pot măsura lucruri din dendrite sau canale ionice sau neuroni individuali. Ei pot face toate aceste lucruri uimitoare. Dar, de fapt, există și o mulțime de limitări în aceste metode . Și ai pus degetul pe una dintre ele. Deci, ei sunt ca, bine, au găsit acei neuroni, sunt patru neuroni. Nu ne putem întoarce și găsim din nou acei neuroni. Asta e , nu? Și probabil că sunt subtil diferite în diferite creiere, nu? Deci este cool și puternic, dar are încă multe limitări. OK, asta ne spune că acești neuroni sunt implicați în discriminarea unei fețe de alta sau doar în detectarea fețelor? Putem spune din aceste date? Spun doar , iată o față sau spun ei, acesta este Joe? PUBLIC: Au avut condiții diferite pentru oameni diferiți? NANCY KANWISHER: Acestea sunt fețe diferite aici. Ce crezi? Ce fac acești neuroni? Da? PUBLIC: Ei doar recunosc fețe [INAUDIBILE].. NANCY KANWISHER: Vrei să spui doar detectează? Nu, spune mai multe. Ce crezi că fac? PUBLIC: Ei selectează doar chipuri. Nu există dovezi care să arate că au distins fețe diferite. NANCY KANWISHER: Ei bine, ce zici de asta? Acestea sunt fețe diferite aici. Acestea sunt fețe diferite aici. Publicul: Dar s-ar putea întreba, dacă ei îi implică să recunoască ce fețe, au trebuit să pună un nume chipului? NANCY KANWISHER: Nu, doar stau acolo uitându-se la lucruri. Deci, concluzia este că nu știm din asta. Ar putea fi doar să răspunzi și să spui în esență, există o față. Dar faptul că există răspunsuri diferite la diferite fețe sugerează că poate există unele informații acolo. Dacă ați rulat un cod de învățare automată pe acest lucru, ați putea spune puțin care față a fost prezentată. Pentru că acei neuroni răspund diferit la diferite fețe. Da? PUBLIC: Este într-adevăr ca și cum ar arăta aceeași față în mod repetat, nu ar fi doar ca [INAUDIBIL]? NANCY KANWISHER: OK, foarte bună întrebare. Foarte buna intrebarea. De aceea am spus sugerează, nu? Ai dreptate. Ar putea fi doar zgomot. S-ar putea ca, dacă ai prezenta aceeași față de fiecare dată, ai obține aceeași distribuție. ai exact dreptate. Și așa vom vorbi... nu data viitoare, cred că miercuri săptămâna viitoare. Dar oricum, foarte curând vom vorbi despre metode care ne permit să ne ocupăm exact de această întrebare și să ne întrebăm, există de fapt informații în acest tipar de răspuns între neuroni sau voxeli sau orice ar fi acesta? Sau este doar zgomotul variației? Da? BINE. PUBLIC: Dar câți neuroni sunt în [INAUDIBIL]? NANCY KANWISHER: O întrebare bună. Să vedem. Aș spune, cred că câteva milioane. Deci să ne gândim la asta. Fiecare voxel este de aproximativ o jumătate de milion și, de obicei, sunt poate ca 30 de voxeli, ceva de genul ăsta. Undeva de ordinul a 20 de milioane, ceva de genul ăsta. Adică, cu bare de eroare uriașe. Bine, deci este mișto și tentant, dar nici măcar nu ne spune în ce anume acești neuroni -- la ce participă ei exact. Nu ne spune dacă acei neuroni îi spun acelei persoane care față este acolo sau poate ce expresia facială pe care o are persoana sau câți ani are sau dacă este bărbat sau femeie sau Dumnezeu știe ce altceva, nu? Și cu siguranță nu ne spune cum acești neuroni obțin această informație. Totuși, e mișto. OK, deci înregistrare intracraniană, atât cu grilele pe care ți le-am arătat, cât și versiunea single unit. Avantajele sunt că aceasta este singura metodă la oameni care are atât rezoluție spațială cât și rezoluție temporală destul de bună în același timp. Dezavantaj... ei bine, trebuie să-ți faci o craniotomie, care nu este un picnic, pentru a spune ușor. Trebuie să-ți scoți o bucată uriașă din craniu și să faci neurochirurgie. Și asta înseamnă că singurele momente în care putem face acest lucru sunt atunci când este necesar din punct de vedere clinic și totul este sub controlul medicilor, așa cum ar trebui să fie. Așa că medicii fac toate alegerile cu privire la unde merg electrozii, iar noi ajungem doar să stăm în fundal și să spunem, te rog, te rog, te rog, uită-te la acești stimuli, dar încearcă să nu-i frământăm prea mult pe pacienți. În acest moment, este un pacient în Albany, New York, care are electrozi chiar peste o parte foarte interesantă a creierului despre care voi vorbi peste câteva luni. Acest pacient are electrozi care răspund în mod specific la muzică. Despre asta vom vorbi mai târziu. Este destul de uimitor. Și în ultimele două zile, Dana și cu mine am fost... în mare parte Dana a colectat stimuli pentru că vrem cu adevărat să punem întrebări despre răspunsul acelor electrozi. Și acest pacient nu este prea încântat să ne asculte stimulii. Așa că în cele din urmă am spus, oh, OK, spune-i pacientului că poate doar să facă Instagram pe telefonul său și vom reda stimulii în fundal. Așa că sperăm că vom avea date interesante din asta în curând. Bine, deci a spune că aceste date sunt limitate și greu de controlat este o subestimare. Practic nu o putem controla deloc. Tot ce putem controla ocazional sunt stimulii. Și, de asemenea, la fel ca RMN funcțional, doar pentru că vedem acele răspunsuri frumoase, nu ne spune cum aceste răspunsuri sunt conectate cu comportamentul. Deci asta este o adevărată provocare. Deci asta nu va merge. Trebuie să trecem dincolo de această problemă. Tot spun că această metodă este grozavă, dar nu ne spune rolul cauzal al acelui fenomen neuronal în cogniție și comportament. În calitate de oameni de știință, știința se referă la descoperirea mecanismelor cauzale. Nu ne interesează doar ceea ce este corelat cu ce, ci vrem să știm ce cauzează ce. Acesta este cu adevărat esențial și trebuie să facem mai bine aici. Deci ce vom face? Cineva a menționat cu puțin timp în urmă, poate a fost Isabelle, că una dintre modalitățile de a face asta și de a întreba dacă zona feței este implicată cauzal în percepția feței este să se uite la un caz în care zona feței este modificată. Deci, există o grămadă de moduri de a face asta. Și unul dintre ei... OK, asta e doar o recenzie. Am spus că fețele sunt recunoscute rapid, dar nu am învățat prea multe. Cum testăm cauzalitatea? OK, pacienți cu leziuni cerebrale focale. Iată un pacient. Acestea sunt felii verticale prin spatele capului acestui pacient. OK, lasă-mă să mă orientez. Felia este poate asta aici. Și pe măsură ce mergi spre dreapta, mergi înapoi în creier așa. Oricine orientat? Ce este chestia asta chiar acolo? PUBLIC: Cerebel. NANCY KANWISHER: Da, cerebel, corect. Chestia aia de acolo este leziunea acestui pacient care se întinde pe mai multe felii care se întorc așa. Și leziunea acestui pacient seamănă foarte mult cu FFA-ul meu. Există FFA-ul meu, răspuns mai mare la fețe decât la obiecte, pe felii similare. Nu avem RMN funcțional de la acest pacient, așa că nu știm exact unde a fost FFA-ul acestui tip. Dar există un pariu bun că a fost lovit de acea leziune, pentru că este chiar în zona în care aterizează de obicei. Și acest pacient nu poate recunoaște fețele deloc. Și, important, pacientul este absolut normal la recunoașterea obiectelor. Nicio problemă la recunoașterea obiectelor. Cum ne duce acest lucru dincolo de RMN-ul funcțional? Da? PUBLIC: Implică cauzalitate. NANCY KANWISHER: Vorbește. PUBLIC: Implică cauzalitate. NANCY KANWISHER: Da, spune mai multe. Ce ne spune? PUBLIC: Deci, din cauza faptului că acea zonă este deteriorată și apoi nu pot recunoaște fețele și pot vedea că există o cauzalitate că oh, acea zonă este [INAUDIBILĂ]. NANCY KANWISHER: Exact. Exact. Spune că ai nevoie de acel pic pentru a recunoaște fețele. Dar mai spune și altceva. Ce altceva face? PUBLIC: Că nu aveți nevoie de el pentru a recunoaște obiecte. NANCY KANWISHER: Nu aveți nevoie de el pentru a recunoaște obiecte. Deci, aceasta este de fapt o dovadă puternică că acel fragment de creier este foarte specializat pentru recunoașterea feței. Specializat și necesar pentru recunoașterea feței. OK, deci... PUBLIC: Mai poate acea persoană să detecteze fețe? NANCY KANWISHER: Oh, da. Bună întrebare, absolut. OK, așa că permiteți-mi doar să disting -- această persoană de aici are prosopagnozie -- asta înseamnă un deficit selectiv în recunoașterea feței -- ca Jacob Hodes, pe care l-am descris ieri, care nu are nicio leziune cerebrală, dar pur și simplu nu a fost niciodată capabil să recunoască fețele în orice moment al vieţii lui. Așadar, acest sindrom poate apărea doar dintr-un lucru ciudat de dezvoltare în care ești atipic și ești chiar foarte rău la asta, sau poate rezulta din deteriorarea acelei părți a creierului. Deci acum vorbim despre cazul deteriorării, dar în ambele cazuri, persoanele cu prosopagnozie nu au nicio problemă să știe că o față este o față. Pur și simplu nu știu cine este. Da? AUDIENTĂ: A existat vreodată un caz de probleme ale oamenilor care nu pot recunoaște fețe care [INAUDIBILE]? NANCY KANWISHER: Într-adevăr. Într-adevăr. Jacob Hodes, despre care am vorbit data trecută, care este absolut groaznic la recunoașterea feței, inclusiv membrii familiei, prietenii apropiați, nu o poate face, ca deloc. Are o zonă a feței fusiformă cu aspect foarte normal. Așa că după ce ți-am spus că am avut acea conversație cu el acum o duzină de ani sau ceva de genul ăsta, l-am scanat. Și avea o zonă frumoasă a feței fuziformă, ca un manual. Arăta... ei bine, arăta ca al meu, care este al naibii de bun dacă spun asta și eu. Și m-am uitat la asta și m-am dus, la dracu. Mai bine public asta înainte ca altcineva. Și nu mi-am făcut acțiunea, apoi au apărut o grămadă de lucrări care spuneau, oh, oamenii cu prosopagnozie de dezvoltare au zone ale feței cu aspect normal. Ia asta, Kanwisher. Ce zici despre asta? Și a fost puțin șocant. Dar după o reflecție ulterioară, nu este cu adevărat devastator, nu? Adică, e încurajator, e informativ. Dar vă spune că a avea o zonă a feței care este o regiune care răspunde mai mult la fețe și obiecte nu este suficientă pentru recunoașterea normală a feței, nu? Ai nevoie de alte lucruri. Care ar putea fi celelalte chestii? Ei bine, circuitele de acolo trebuie să funcționeze corect. Nu este suficient să răspunzi mai mult la fețe și obiecte. Pentru a recunoaște fețele, ei trebuie să fie capabili să distingă fețele de obiecte. Nu știm dacă funcționează corect. De ce mai ai nevoie? PUBLIC: Memorie. NANCY KANWISHER: Memorie, absolut. Da, trebuie să vă amintiți fețele. Ce altceva? PUBLIC: [INAUDIBIL] NANCY KANWISHER: S-ar putea, dar în cazul lui Jacob, erau prieteni apropiați pe care nu i-a putut recunoaște. Deci, care este un alt raport posibil despre cum ar putea el să aibă o zonă normală a feței și da? David? PUBLIC: Ar putea fi un decalaj între recunoașterea unei fețe și conectarea acesteia la recunoașterea unei persoane. NANCY KANWISHER: Da. Da. Sau pentru a spune asta neuroanatomic, trebuie să scoți informațiile de acolo. poate, din câte știm, acea mică zonă a feței funcționează perfect. Poate că zona feței știe cine este acea persoană, într-un fel. Dar dacă conexiunea din acea regiune a creierului cu restul creierului este încurcată, nu vă ajută la nimic. Trebuie să fiți capabil să citiți aceste informații și să acționați pe baza lor. Oricum, asta e o bară laterală mare. Ideea este că puteți avea prosopagnozie fie doar ca o tulburare de dezvoltare, fie ca urmare a unei leziuni cerebrale. Oh, Doamne, știam că asta se va întâmpla. În regulă , deci OK, foarte pe scurt, strica capacitatea de a discrimina și recunoaște fețele, nu abilitatea ta de a detecta o față, nu? Așa că, așa cum a întrebat [INAUDIBLE] , nu doar că nu poți spune că chestia este o față, ci sunt bine cu asta. Important este că sunt normale și recunoașterea vocii. Deci nu este că sunt confuzi în a distinge o persoană de alta. O pot face bine din audiție, dar nu din viziune. În cazurile rare în care leziunea este mică, poate fi foarte specifică, lăsând intactă recunoașterea obiectului. Mai des, există un fel de mizerie neclară. Ai o leziune mare și o grămadă de lucruri sunt afectate. Bine, deci am vorbit despre asta. Bine acum, este foarte important în raționamentul neuropsihologiei, așa cum vrem să spunem, OK, este foarte puternic, cazul prosopagnoziei. Pierzi acel pic, nu poți recunoaște fețele. Și asta stabilește un fel de cauzalitate pe care nu o aveam înainte doar cu RMN funcțional. Dar este suficient pentru a spune că acea regiune este specializată doar pentru recunoașterea feței? Nu este. Ori de câte ori întreb asta, răspunsul este nu. Sarcina ta este să spui, de ce? Cum ai putea să ai dificultăți mari la recunoașterea fețelor și să fii OK la recunoașterea obiectelor? Și totuși, nu aveți un deficit specific fețelor? Cum ar putea apărea asta? Băieți, ați sugerat această ipoteză în context diferit . Da? Arăți ca și cum știi. Nu? PUBLIC: Dar eu doar tu ai putea face alte lucruri. Nu trebuie să fie doar pentru recunoașterea facială. Pentru că răspunsul la animale [INAUDIBIL], nu? NANCY KANWISHER: Un fel. Dar întrebarea aici este... OK, să începem doar cu oasele goale. Ai o leziune, te descurci bine în lume, poți face orice altceva, dar ai o problemă reală în a recunoaște fețele. Înseamnă asta că regiunea lezionată este specializată pentru recunoașterea feței în sine? PUBLIC: S-ar putea să fie și alte [INAUDIBILE].. NANCY KANWISHER: Este adevărat. S-ar putea întâmpla și alte lucruri , absolut. Dar să presupunem că nu sunt. Să presupunem că ai avut motive întemeiate să crezi că nu există. Da? Publicul: Ar putea fi... ar fi o cale... ar putea fi un punct dintr-o cale. NANCY KANWISHER: Este adevărat. Ar putea fi complet un punct într-o cale. Absolut, acesta este un alt cont. Ce altceva? PUBLIC: Ei bine, nu am putut obține ultimul comentariu, așa că. NANCY KANWISHER: A spus că poate deteriorați o cale. Da? PUBLIC: Poate că există o altă funcție pe care nu am testat-o la acea persoană. NANCY KANWISHER: Toate acestea sunt ipoteze alternative foarte bune. Sunteți foarte buni la asta. Cel pentru care pescuiesc este că poate recunoașterea feței este mai dificilă decât recunoașterea obiectelor. Poate că partea care este deteriorată este implicată în mod generic în recunoașterea obiectelor, dar deteriorați o parte a sistemului de recunoaștere a obiectelor și recunoașterea feței este mai afectată pentru că este mai greu. Dreapta? Are sens? Vedeți cum este în concordanță cazul prosopagnoziei cu asta? Deci, asta înseamnă că nu putem deduce doar din aceste date că regiunea respectivă este specializată pentru recunoașterea feței. Acum, putem face diverse lucruri, cum ar fi să le testăm pe versiuni foarte dificile de recunoaștere a obiectelor. Și oamenii au făcut asta. Dar există un alt tip de date care sunt cu adevărat puternice aici. Și atunci avem sindromul opus. Deci, există doar câteva cazuri în acest sens. Cel mai bun se numește CK, publicat într-o lucrare în 1997. Nu trebuie să-ți amintești asta. Ideea despre asta este că acest tip are sindromul opus. El este grav afectat la recunoașterea obiectelor. Nu poate distinge un scaun de la o masă de o mașină de un prăjitor de pâine, dar este 100% normal la recunoașterea feței. Total normal la recunoașterea feței. De fapt, mai bine decât media. Vedeți cum aceasta este într-un fel o dovadă și mai puternică că recunoașterea feței are loc în mașinile specializate ale creierului decât în ​​cazul prosopagnoziei? Recunoașterea feței nu este nici măcar un lucru special care stă peste recunoașterea normală a obiectelor. Este o cale total diferită. Nu poți avea nicio capacitate de a recunoaște obiecte și este OK o recunoaștere a feței. Toată lumea vede cât de puternic este asta? Și cum aceste două tipuri de dovezi împreună sunt mult mai puternice decât oricare dintre ele singure. Ei bine, asta se numește o asociere dublă. Vom sări peste toate astea deocamdată. Asociațiile dublate sunt exemple deosebit de puternice - forme puternice de dovezi în neuroștiința cognitivă, în care avem sindroame opuse care, în mod colectiv, fac foarte greu să ne frământăm și să venim cu conturi alternative, în afară de faptul că există un pic de creier care este cu adevărat specializat pentru recunoașterea feței. Nu este doar că recunoașterea feței este mai dificilă, altfel nu ai avea niciodată acest sindrom. În regulă, am vrut doar să termin acest punct. OK acum, cât timp mai am până la test? 15 minute, bine bine. PUBLIC: 13. NANCY KANWISHER: Bine, bine. Vom trece peste TMS. Îmi pare rău pentru asta, băieți. Într-o zi voi învăța să cronometrez lucrurile într-o prelegere. De fapt, știam că asta se va întâmpla, doar... ne vom întoarce la TMS mai târziu. Și vom trece la cea mai uimitoare metodă din toată neuroștiința cognitivă pentru care... vom reveni la tipul pe care l-ați întâlnit înainte și care are răspunsuri selective în acea parte a creierului său. Îți amintești cum am spus că, deși aceste date sunt superbe și spectaculoase și singura modalitate prin care putem obține o rezoluție spațială și temporală mare împreună, dar nu ne spun cauzalitate? Dreapta? E adevărat aici? Rezoluția nu îți aduce cauzalitate. Pentru a testa rolul cauzal al ceva, trebuie să te încurci cu el. Deci, se dovedește că uneori neurochirurgii stimulează electric prin aceiași electrozi. Și fac asta pentru a testa funcția acestor regiuni în mod cauzal. O fac, de asemenea, pentru a-și testa ipotezele despre localizarea focarelor convulsive. Așadar, în acele cazuri rare, în care aveți un pacient ca acesta cu electrozi selectivi, în care clinicienii decid că vor stimula electric prin unii dintre acești electrozi, atunci suntem în măsură să avem totul științific, dreapta? Nu vreau să fiu atât de grosolan. Aceasta este o situație îngrozitoare pentru acel tip minunat, dar din punct de vedere științific, este extrem de puternic. Așa că o să vă arăt... de fapt, am avut o oportunitate. Aceiași băieți din Japonia mi-au trimis un e-mail și mi-au spus: OK, vom stimula acel electrod. Ce facem? Și i-am spus: OK, pune-l să se uite la fețe și să se uite la alte obiecte și să-l întrebe dacă se schimbă ceva. Și o să vă arăt un videoclip cu ce se întâmplă atunci când se întâmplă asta. OK, aici mergem. Ah, și trebuie să pornesc audio. OK, devine stimulat chiar acolo și spune-- [REDARE VIDEO] - [ VORBIREA NON-ENGLEZĂ] NANCY KANWISHER: Este un subiect atât de bun, tipul ăsta. - Încă o dată. - [VORBIREA NON-ENGLEZĂ] - Ochii lui. - [VORBIREA NON-ENGLEZĂ] NANCY KANWISHER: OK, asta ne spune că acea regiune este implicată cauzal în percepția feței. Este implicat cauzal în percepția lucrurilor care nu sunt fețe? El este stimulat în același electrod. Nu știe că există o zonă a feței. - [VORBIREA NON-ENGLEZĂ] NANCY KANWISHER: Nu știe ce electrod este stimulat. - [VORBIREA NON-ENGLEZĂ] NANCY KANWISHER: Acesta este un personaj Kanji pe o carte aici. - [VORBIREA NON-ENGLEZĂ] - Încă o dată. - [VORBIREA NON-ENGLEZĂ] [FINE REDAREA] NANCY KANWISHER: Minunat, nu? Ce tocmai am învățat? PUBLIC: Îl poți declanșa. NANCY KANWISHER: Poți să-l declanșezi, da. Da. Deci, ce ne spune asta despre funcția acelei regiuni? De ce asta... Adică, este uimitor de văzut, fără îndoială, dar ce ne spune științific? PUBLIC: Este specific. NANCY KANWISHER: Da. Cum ne spune că este specific? PUBLIC: Pentru că atunci când îl stimulezi, vede în special o față. NANCY KANWISHER: Da. Și ce se întâmplă când se uită la lucruri care nu sunt fețe? PUBLIC: [INAUDIBIL] NANCY KANWISHER: Da. Deci, dacă acea regiune ar fi implicată cauzal în percepția lucrurilor care nu sunt fețe, ați putea crede că ar distorsiona -- cutia ar arăta diferit sau mingea ar arăta diferit sau Kanji-ul ar arăta diferit. Nu, există doar o față deasupra. Așadar, cred că aceasta este o dovadă foarte puternică că acea regiune nu este implicată doar cauzal în percepția feței, ci foarte specific implicată cauzal doar în percepția feței. Toți înțeleg asta? Trebuie să mă opresc? BINE. OK, mai am un videoclip. Luați în considerare - și vom reveni la asta mai târziu - luați în considerare alte ipoteze alternative la aceasta. Acesta este destul de puternic. Acest lucru este mai puternic decât majoritatea celorlalte lucruri pe care ți le-am arătat, dar întotdeauna există modalități de a veni cu ipoteze alternative și asta este afacerea în care ne aflăm aici. Așa că înțelegi ce alte condiții de control ai vrea de la acest tip să creadă cu adevărat aceste date.