Ansager:
Willkommen im Salk Institute Wo Heilung beginnt Podcast, in dem Wissenschaftler mit Ihren Gastgebern Allie Akmal und Brittany Fair über bahnbrechende Entdeckungen sprechen.

Allie Akmal:
Tanya Sharpee ist Professorin im Computational Neurobiology Laboratory von Salk. Sie nutzt Methoden aus der Mathematik, Statistik und Physik, um die Prinzipien aufzuzeigen, nach denen die Milliarden Neuronen des Gehirns Informationen und Energie austauschen. Ihre Arbeit kann ziemlich theoretisch sein, aber was sie so faszinierend macht, ist, dass es um die sehr konkrete Art und Weise geht, wie wir unsere Umwelt durch Sehen, Hören und Riechen wahrnehmen. Dr. Tanya Sharpee, herzlich willkommen Wo Heilung beginnt.

Tanya Sharpee:
Danke, dass ich hier bin.

Allie Akmal:
Ich glaube, bei einem der ersten Gespräche, die wir führten, fragte ich Sie nach der großen Internetdebatte darüber, ob das Kleid blau oder gold oder vielleicht blau und gelb sei – ich kann mich nicht an die beiden Farben erinnern, die die Leute sahen und sahen Es war so anders und sie fühlten sich so stark dabei. Können Sie darüber sprechen und was steckt hinter diesen unterschiedlichen Wahrnehmungen?

Tanya Sharpee:
Ja, das Problem ist, dass es erstaunlich ist, dass die Wahrnehmungsunterschiede fast schwarz und weiß waren. Was also für den einen schwarz oder blau war, war für den anderen gelb oder weiß. Wie können wir also beim Betrachten desselben Bildes einen ganz anderen Aspekt davon wahrnehmen? Und es stellt sich heraus, dass unsere Wahrnehmung beispielsweise von unserem Glauben an die Struktur des Lichts um uns herum beeinflusst wird. Und wir können absolut sicher sein, dass das die Antwort ist. Zwei Personen können denselben Artikel lesen und sich völlig unterschiedliche Meinungen bilden oder diese Beweise auf völlig unterschiedliche Weise interpretieren, je nachdem, was sie für wahr halten oder nicht.

Allie Akmal:
Und wenn man im Fall des Kleides von Überzeugungen spricht, handelt es sich dabei nicht um bewusste Überzeugungen, die Menschen haben, sondern um Berechnungen, die ihr Gehirn darüber durchführt, wie das Objekt beleuchtet wird oder woher das Licht kommt. Derartiges.

Tanya Sharpee:
Das ist richtig. Das basiert also im Wesentlichen auf unserer Erfahrung mit der Welt. Im Fall des Kleides lautete die Erklärung: Wenn die Person mehr Zeit drinnen oder mehr Zeit draußen verbringt, haben sie unterschiedliche Lichtverhältnisse und das beeinflusst ihre Wahrnehmung.

Allie Akmal:
Wenn das Foto also draußen aufgenommen wird, wird ihr Gehirn bestimmte Annahmen darüber treffen, wie die Beleuchtung wirkt und welche Farbe das Kleid haben wird.

Tanya Sharpee:
Stimmt.

Allie Akmal:
Okay. Nun, das ist absolut faszinierend.
Wie würden Sie Ihr Tätigkeitsfeld bzw. Ihren Beruf beschreiben? Sind Sie Biologe? Sind Sie Physiker? Wie beschreibst du dich selbst?

Tanya Sharpee:
Wissen Sie, man sagt, wenn man einen Physiker fragt, wird man einem sagen, dass alles Physik ist. Wenn Sie einen Informatiker fragen, wird er sagen, dass alles Informatik ist. Wenn Sie einen Chemiker fragen, wird er sagen: Nun ja, alles ist wirklich Chemie und alle diese Ansichten sind richtig. Wissen Sie, meine Ausbildung war in Physik. Ich könnte also sagen, dass ich ein Physiker bin, der biologische Systeme untersucht. Und das wäre wahrscheinlich die beste Antwort.

Allie Akmal:
Wenn ich das richtig verstehe, zielt Ihre Arbeit darauf ab, die Aktivität von Gehirnzellen, sogenannten Neuronen, zu quantifizieren, um besser zu verstehen, wie unsere Sinne funktionieren, mit anderen Worten, wie wir Dinge sehen und hören und wie wir Gerüche riechen.

Tanya Sharpee:
Ja. Wie das Gehirn funktioniert und welche Algorithmen es verwendet. Es gibt viele Menschen auf der ganzen Welt, die daran arbeiten, diesen Code zu verstehen. Und ich finde das spannend.

Allie Akmal:
Nun, einige der Anwendungen Ihrer Arbeit sind in der Vision, zum Beispiel für selbstfahrende Autos …

Tanya Sharpee:
Ja, künstliches Sehen, aber auch für die Schnittstelle zwischen Gehirn und Maschine. Das ist ein weiterer heißer Forschungsbereich. Wenn wir also mehr über den neuronalen Code verstehen, können wir bessere Geräte herstellen. Wir hatten also einen Aufsatz, der tatsächlich fast zweieinhalb Jahre her ist. Wissen Sie, das Sehen ist eines der Geheimnisse der Sinnesverarbeitung. Obwohl wir mehr über das Sehen wissen als vielleicht über andere Sinne, ist es so, dass je mehr wir wissen, desto mehr wird uns klar, dass wir es nicht wissen, und wir versuchten herauszufinden, wie verschiedene Teile der visuellen Szene zusammenkommen. um unsere kohärente Wahrnehmung zu ergeben. Natürlich war das keine vollständige Lösung des Problems, aber Sie wissen, wir haben Fortschritte bei der Aufklärung gemacht, wie unterschiedliche Arten von Kanten wahrgenommen werden, Kanten, die durch Unterschiede in der Textur definiert werden, wie z. B. zwischen ihnen Ein pelziges Tier, das auf einem Ast sitzt, kann eine ähnliche Farbe haben, aber dennoch wird die Textur unterschiedlich sein und unsere Augen könnten diese Kante erkennen. Sie werden Kanten zweiter Ordnung genannt.

Und sie sind schwieriger zu erkennen. Und wir haben gesehen, dass die sekundären Sehbereiche Neuronen haben, die darauf spezialisiert sind.

Allie Akmal:
beim Verständnis der Unterschiede in der Textur ...

Tanya Sharpee:
Oder das Erkennen von Kanten, die durch Veränderungen und Änderungen in der Textur definiert werden.

Allie Akmal:
Nehmen Sie also Daten von tatsächlichen Neuronen und verwenden Sie dann statistische Methoden und Algorithmen, um sie irgendwie zu organisieren und daraus Regeln für ihre Funktionsweise abzuleiten?

Tanya Sharpee:
Beide. Wir arbeiten also an idealisierten Codes und das ist eine reine Theorie und schauen dann, wie sie im Gehirn implementiert werden können. Und wir schauen uns die Daten an und sehen, welche Eigenschaften die Modelle haben, die neuronale Reaktionen am besten beschreiben könnten, und versuchen dann, die beiden Forschungsrichtungen aufeinander abzustimmen.

Allie Akmal:
Sehen Sie, wo sie zusammenpassen?

Tanya Sharpee:
Ja, ich meine, es ist wie in einem Lehrbuch, wissen Sie, sie geben einem ein Problem. Und dann, am Ende, gibt es eine Lösung. Sie versuchen also, es zu lösen, ohne sich die Lösung anzusehen, aber bei schwierigen Problemen möchten Sie vielleicht zumindest einen Blick in die Lösung werfen, wissen Sie, wie lautet die Zahl? Erhalten Sie die richtige Nummer? So sehe ich das also. Wir machen ideale theoretische Lösungen. Und dann schauen wir ins Gehirn, um zu sehen, was passiert, und vergleichen unsere Lösungen mit den Antworten, die uns die Natur liefert. Der Grund, warum wir Werkzeuge aus der statistischen Physik, der Informationstheorie oder der Statistik im Allgemeinen verwenden, besteht darin, dass wir nach dem idealen Code suchen, mit dem sich Informationen verlustfrei umwandeln lassen. Und das kann uns einen Leitfaden zum Verständnis des Gehirns liefern, wenn wir die ideale Lösung verstehen, die neuronale Schaltkreise implementieren könnten.

Allie Akmal:
Sharpee untersucht nicht nur das Sehvermögen, sondern auch den Geruchssinn, der als Geruchssinn bekannt ist.

Tanya Sharpee:
Man kann den Geruchssinn also tatsächlich als ein Kommunikationssystem zwischen Pflanzen und Tieren oder zwischen Tieren untereinander betrachten. Aber es ist interessant, wie wir die Signalstatistiken in der natürlichen Welt nutzen können, um Hinweise auf die Organisation des Nervensystems zu gewinnen.

Allie Akmal:
Und einer der Gründe, warum Sie sich für diese Studie entschieden haben, war, dass Sie, wenn ich mich recht erinnere, gesagt haben, dass man aus der Struktur eines Geruchsmoleküls nicht wirklich viel darüber sagen kann, wie es riechen wird. Man muss es also anders betrachten, ist das richtig?

Tanya Sharpee:
Ja. Daher glauben wir, dass Methoden wie die, die wir verwendet haben – oder in ähnlicher Weise werden sie Einbettungen oder Kartierungen von Molekülen genannt, bei denen ihnen Koordinaten zugewiesen werden – dann können die Koordinaten ein besserer Indikator dafür sein, wie Dinge riechen könnten, als die chemische Struktur selbst.

Allie Akmal:
Was das Labor also tat, war, mithilfe von Statistiken Kombinationen von Gerüchen zu kartieren, die in der Natur zusammen vorkommen. Und die Koordinatenpositionen auf der Karte könnten ihnen Aufschluss über diese Gerüche geben. Ob Menschen beispielsweise bestimmte Gerüche als angenehm oder unangenehm empfinden würden.

Tanya Sharpee:
Wenn wir zum Beispiel den Geruch von Lebensmitteln wahrnehmen und wissen müssen, ob diese verdorben sind oder nicht, und wir müssen wissen, ob sich darin gefährliche Bakterien befinden. Aus Erfahrung lernen wir, dass bestimmte Bakterien bestimmte Arten von Molekülen produzieren und wir erkennen diese Moleküle und sollten dieses Lebensmittel vielleicht nicht essen. Das ist also sicherlich eine Intuition hinter der Messung des gleichzeitigen Vorkommens. Bakterien können also eine beliebige Anzahl von Signaturen produzieren, aber wenn ich ein oder zwei davon entdecke, ist das für mich eine ausreichende Warnung, nicht das zu essen, was sie in der Vergangenheit gefunden haben und was mir geschmeckt hat. Einige Produkte enthalten jedoch nur wenige Moleküle, die sie identifizieren, während andere bis zu 30 Moleküle enthalten können, die zu unserer Wahrnehmung beitragen. Es stellt sich also heraus, dass Cognacs eine der kompliziertesten Mischungen sind. Sie verfügen also über etwa 30 verschiedene Moleküle, die unsere Wahrnehmung beeinflussen.

Allie Akmal:
Mal sehen, das haben Sie geschafft, seit ich mit Ihnen gearbeitet habe, Vision und Geruch. Und arbeiten Sie auch am Hören?

Tanya Sharpee:
Ja. Wir arbeiten am Hören. Wir arbeiten kontinuierlich mit Gruppen in Frankreich und Israel zusammen, um das Hören zu untersuchen. Das ist also ein laufendes Projekt.

Allie Akmal:
Gangwechsel. Sind Sie in diesem Land aufgewachsen?

Tanya Sharpee:
Nein, ich bin in der Ukraine aufgewachsen. Ich bin hierher gekommen, um mein Graduiertenstudium zu absolvieren.

Allie Akmal:
Sie sind also in einer Familie von Wissenschaftlern aufgewachsen. Können Sie uns etwas darüber erzählen?

Tanya Sharpee:
Ich schätze, ich hatte das Glück, Beispiele erfolgreicher Wissenschaftler vor meinen Augen zu sehen; wie sie funktionierten. Mein Großvater war Mathematiker. Weißt du, obwohl er in den Siebzigern war, sagte er immer, ich muss lernen, ein besserer Mathematiker zu werden. Also wachte er um fünf Uhr morgens auf und arbeitete, bevor alle wach waren. Er würde funktionieren. Und ich würde versuchen, so früh wie möglich aufzustehen, vielleicht um sechs, aber nicht so früh würde er aufwachen und wir würden gemeinsam am Tisch an unseren Problemen arbeiten. Er würde an seinen Problemen arbeiten. Ich würde an meinen Problemen arbeiten.

Allie Akmal:
Und war das, als Sie in der Grundschule waren oder älter?

Tanya Sharpee:
Ja, oder sogar jünger.

Allie Akmal:
Meine Güte.

Tanya Sharpee:
Also gab er mir diese großen Multiplikationsaufgaben mit zehnstelligen Zahlen und alle in der Familie fragten: „Oh nein, wie kann man von einem Kind verlangen, so große Zahlen zu multiplizieren?“ Und er würde sagen: „Es ist okay. Sie kann schauen, direkt neben ihr steht ein Einmaleins. Und wenn man den Algorithmus kennt, kann man jede Zahl multiplizieren.“ Das hat mir gefallen. Ich habe ihn sehr bewundert. Und dann, wissen Sie, machten Sie eine Pause, hackten etwas Gemüse für die Suppe, machten dann weiter mit Mathematik und so weiter.

Allie Akmal:
So und so hatten Sie diesen Mathematiker-Großvater, aber Sie hatten auch einige Physiker in der Familie.

Tanya Sharpee:
Ja. Meine beiden Eltern sind Physiker und mein Vater ist Experimentator. Und er ist der Grund, warum ich Theoretiker bin. Ich habe mir, wissen Sie, sein Experiment angesehen, es war sehr kompliziert. Er beschäftigte sich mit Metallen. Anschließend mussten sie auf hohe Temperaturen erhitzt werden. Wissen Sie, hier drüben gab es einen Ofen und dort drüben gab es Kühlwasser, und alles läuft, und er repariert ständig seine Anlage. Und ich sagte: Naja, das schaffe ich auf keinen Fall. Wer repariert das Gerät für mich? Also werde ich besser Theoretiker.

Allie Akmal:
Und war er enttäuscht?

Tanya Sharpee:
Ich weiß es nicht, aber wir haben diese Debatte zwischen Experimentatoren und Theoretikern …

Allie Akmal:
Eine freundschaftliche Rivalität vielleicht?

Tanya Sharpee:
Ich bin mir nicht sicher. Weißt du, er ist irgendwie abweisend – „Diese Theoretiker erfinden nur eine Zahl. Experimentalisten müssen wirklich nachdenken, um der Natur die Frage zu stellen, und der Theoretiker kann einfach eine Art Theorie aufstellen. Wer weiß, ob das richtig oder falsch ist.“ Und wissen Sie, ich versuche zu behaupten, dass es die Theorie ist, die bestimmt, was experimentell-beobachtbar ist. Dies ist eines der Zitate von Einstein, denn ohne die Theorie wissen Sie, welches Experiment Sie durchführen müssen. Wissen Sie, als er vorhersagte, dass sich das Licht um diesen Betrag krümmen würde, würden Sie das Experiment nie durchführen, wenn Sie keine Theorie darüber hätten, dass sich das Licht krümme. Es ist eine nie endende Saga.

Allie Akmal:
Haben Sie einen Rat, den Sie speziell Mädchen geben würden, die sich für eine Karriere in der Wissenschaft interessieren?

Tanya Sharpee:
Nun, ich glaube, es gibt die Vorstellung, dass Frauen nicht gut in Mathematik sind oder zumindest Angst vor der theoretischen Physik haben. Daher halte ich es für durchaus machbar, dass sich eine Frau auf Physik und Mathematik spezialisiert. Ich würde die Möglichkeit nicht ausschließen, dass die Art und Weise, wie wir über das Problem denken, bei Männern und Frauen unterschiedlich ist. Wissen Sie, der eine kann schneller sein, aber der andere sieht andere Zusammenhänge. Das ist es also, was zum Beispiel in diesem Buch mit dem Titel betont wird A Beautiful Mind. Es handelte sich also um eine Person mit Schizophrenie oder einer psychischen Störung, und er konnte Zusammenhänge zwischen voneinander unabhängigen Beobachtungen erkennen, die anderen Menschen entgehen würden. Daher denke ich, dass die Botschaft dieses Buches und anderer Erfahrungen, dass wir unterschiedliche Standpunkte haben, nützlich sein kann. Ich denke, die Kunst besteht darin, eine Kombination oder einen Bereich zu finden, in dem die eigenen Stärken und Ansätze nützlich sind, aber man sollte Mathematik und Theorie nicht ausschließen. Es gibt einzigartige Herausforderungen für Frauen in Mathematik und Physik sowie allgemein in den Naturwissenschaften, aber das bedeutet nicht, dass Frauen diese annehmen sollten.

Allie Akmal:
Nun, Dr. Sharpee, vielen Dank, dass Sie sich uns angeschlossen haben.

Tanya Sharpee:
Vielen Dank.

Ansager:
Seien Sie das nächste Mal dabei und erfahren Sie mehr über die neueste Salk-Wissenschaft. Bei Salk arbeiten weltbekannte Wissenschaftler zusammen, um große, mutige Ideen zu erforschen, von Krebs über die Alterung von Alzheimer bis hin zum Klima. Wo Heilung beginnt ist eine Produktion des Office of Communications des Salk Institute. Um mehr über die heute besprochene Forschung zu erfahren, besuchen Sie den Salk dot EDU Slash Podcast.