ABOUT THE SPEAKER
Tan Le - Entrepreneur
Tan Le is the founder & CEO of Emotiv, a bioinformatics company that's working on identifying biomarkers for mental and other neurological conditions using electroencephalography (EEG).

Why you should listen

Tan Le is the co-founder and president of Emotiv. Before this, she headed a firm that worked on a new form of remote control that uses brainwaves to control digital devices and digital media. It's long been a dream to bypass the mechanical (mouse, keyboard, clicker) and have our digital devices respond directly to what we think. Emotiv's EPOC headset uses 16 sensors to listen to activity across the entire brain. Software "learns" what each user's brain activity looks like when one, for instance, imagines a left turn or a jump.

Le herself has an extraordinary story -- a refugee from Vietnam at age 4, she entered college at 16 and has since become a vital young leader in her home country of Australia.

More profile about the speaker
Tan Le | Speaker | TED.com
TEDGlobal 2010

Tan Le: A headset that reads your brainwaves

Tan Le: Egy headset, ami olvassa az agyhullámokat

Filmed:
2,732,929 views

Tan Le bámulatos új számítógépes interfésze olvassa használójának agyhullámait, lehetővé téve, hogy virtuális tárgyakat, és akár létező elektronikai eszközöket irányítsunk, pusztán gondolatokkal (és egy kis koncentrációval). Bemutatja a headsetet, és beszél annak messze mutató alkalmazási lehetőségeiről is.
- Entrepreneur
Tan Le is the founder & CEO of Emotiv, a bioinformatics company that's working on identifying biomarkers for mental and other neurological conditions using electroencephalography (EEG). Full bio

Double-click the English transcript below to play the video.

00:16
Up untilamíg now, our communicationközlés with machinesgépek
0
1000
2000
Máig a gépekkel való kommunikációnk
00:18
has always been limitedkorlátozott
1
3000
2000
mindig is tudatos és közvetlen
00:20
to conscioustudatos and directközvetlen formsformák.
2
5000
2000
formákra korlátozódott.
00:22
WhetherE it's something simpleegyszerű
3
7000
2000
Akár valami olyan egyszerűről beszélünk,
00:24
like turningfordítás on the lightsLámpák with a switchkapcsoló,
4
9000
2000
mint felkapcsolni egy villanyt egy kapcsolóval,
00:26
or even as complexösszetett as programmingprogramozás roboticsRobotika,
5
11000
3000
vagy akár olyan komplex dologról, mint a robotok programozása,
00:29
we have always had to give a commandparancs to a machinegép,
6
14000
3000
mindig parancsot kellett adnunk egy gépnek,
00:32
or even a seriessorozat of commandsparancsok,
7
17000
2000
vagy akár egy sor parancsot is,
00:34
in ordersorrend for it to do something for us.
8
19000
3000
azért, hogy valamit megtegyen számunkra.
00:37
CommunicationKommunikáció betweenközött people, on the other handkéz,
9
22000
2000
Az emberek közötti kommunikáció ugyanakkor
00:39
is farmessze more complexösszetett and a lot more interestingérdekes
10
24000
3000
sokkal összetettebb és sokkal érdekesebb,
00:42
because we take into accountszámla
11
27000
2000
mert sokkal több mindent figyelembe veszünk,
00:44
so much more than what is explicitlykifejezetten expressedkifejezett.
12
29000
3000
mint amit határozottan kifejezünk.
00:47
We observemegfigyelése facialarc expressionskifejezések, bodytest languagenyelv,
13
32000
3000
Megfigyeljük az arckifejezéseket, a testbeszédet,
00:50
and we can intuitintuíció feelingsérzések and emotionsérzelmek
14
35000
2000
és ösztönösen megértünk érzéseket és érzelmeket
00:52
from our dialoguepárbeszéd with one anotheregy másik.
15
37000
3000
az egymással való beszélgetésből.
00:55
This actuallytulajdonképpen formsformák a largenagy partrész
16
40000
2000
Valójában ez képezi
00:57
of our decision-makingDöntéshozatal processfolyamat.
17
42000
2000
a döntéshozatali folyamat nagy részét.
00:59
Our visionlátomás is to introducebevezet
18
44000
2000
A mi elképzelésünk az, hogy bemutatjuk
01:01
this wholeegész newúj realmbirodalom of humanemberi interactioninterakció
19
46000
3000
az emberi kommunikáció új birodalmát
01:04
into human-computerember-gép interactioninterakció
20
49000
2000
az ember-számítógép kommunikációt,
01:06
so that computersszámítógépek can understandmegért
21
51000
2000
ahol a számítógépek képesek megérteni
01:08
not only what you directközvetlen it to do,
22
53000
2000
nem csak azt, amire utasítjuk azokat,
01:10
but it can alsois respondreagál
23
55000
2000
hanem válaszolni is tudnak
01:12
to your facialarc expressionskifejezések
24
57000
2000
az arckifejezésekre
01:14
and emotionalérzelmi experiencestapasztalatok.
25
59000
2000
és érzelmi tapasztalatokra.
01:16
And what better way to do this
26
61000
2000
És mi lehet jobb módja ennek,
01:18
than by interpretingtolmácsolás the signalsjelek
27
63000
2000
mint azoknak a jeleknek a lefordítása,
01:20
naturallytermészetesen producedelőállított by our brainagy,
28
65000
2000
amiket természetes módon az agyunk állít elő,
01:22
our centerközpont for controlellenőrzés and experiencetapasztalat.
29
67000
3000
az irányításért és tapasztalatokért felelős központunk.
01:25
Well, it soundshangok like a prettyszép good ideaötlet,
30
70000
2000
Nos, ez nagyon jó ötletnek hangzik,
01:27
but this taskfeladat, as BrunoBruno mentionedemlített,
31
72000
2000
de ez a feladat, ahogyan Bruno is említette,
01:29
isn't an easykönnyen one for two mainfő- reasonsokok:
32
74000
3000
két fő okból sem könnyű:
01:32
First, the detectionérzékelés algorithmsalgoritmusok.
33
77000
3000
Először is a felismerő algoritmusok miatt.
01:35
Our brainagy is madekészült up of
34
80000
2000
Az agyunk milliárdnyi
01:37
billionsmilliárdokat of activeaktív neuronsneuronok,
35
82000
2000
aktív neuronból áll,
01:39
around 170,000 kmkm
36
84000
3000
mintegy 170.000 km-nyi
01:42
of combinedkombinált axonAxon lengthhossz.
37
87000
2000
kombinált axon hosszúsággal.
01:44
When these neuronsneuronok interactegymásra hat,
38
89000
2000
Amikor ezek a neuronok kommunikálnak,
01:46
the chemicalkémiai reactionreakció emitsbocsát ki an electricalelektromos impulseimpulzus,
39
91000
2000
a kémiai reakció egy elektromos impulzust bocsát ki,
01:48
whichmelyik can be measuredmért.
40
93000
2000
ami mérhető formájú.
01:50
The majoritytöbbség of our functionalfunkcionális brainagy
41
95000
3000
Agyunk funkcionális részének többsége
01:53
is distributedmegosztott over
42
98000
2000
eloszlik
01:55
the outerkülső surfacefelület layerréteg of the brainagy,
43
100000
2000
az agy külső felületén.
01:57
and to increasenövekedés the areaterület that's availableelérhető for mentalszellemi capacitykapacitás,
44
102000
3000
Annak érdekében, hogy növeljük a mentális kapacitás területét,
02:00
the brainagy surfacefelület is highlymagasan foldedhajtogatott.
45
105000
3000
az agy felszíne erősen redőzött.
02:03
Now this corticalkérgi foldingösszecsukható
46
108000
2000
Nos ez a kortikus redő
02:05
presentsbemutatja a significantjelentős challengekihívás
47
110000
2000
nagy kihívást jelent
02:07
for interpretingtolmácsolás surfacefelület electricalelektromos impulsesimpulzusok.
48
112000
3000
a felszíni elektromos impulzusok fordítása során.
02:10
EachMinden individual'sEgyéni cortexkéreg
49
115000
2000
Minden egyes ember cortex-e
02:12
is foldedhajtogatott differentlyeltérően,
50
117000
2000
eltérően redőzött,
02:14
very much like a fingerprintujjlenyomat.
51
119000
2000
akárcsak az ujjlenyomatunk.
02:16
So even thoughbár a signaljel
52
121000
2000
Így még akkor is, ha egy jel
02:18
maylehet come from the sameazonos functionalfunkcionális partrész of the brainagy,
53
123000
3000
érkezik a funkcionális részből,
02:21
by the time the structureszerkezet has been foldedhajtogatott,
54
126000
2000
mire a redőzött felületet eléri,
02:23
its physicalfizikai locationelhelyezkedés
55
128000
2000
a fizikai helye
02:25
is very differentkülönböző betweenközött individualsegyének,
56
130000
2000
nagyon különböző lesz személyenként,
02:27
even identicalazonos twinsikrek.
57
132000
3000
még egypetéjű ikreknél is.
02:30
There is no longerhosszabb any consistencykövetkezetesség
58
135000
2000
A felszíni jelek esetében
02:32
in the surfacefelület signalsjelek.
59
137000
2000
megszűnik a konzisztencia.
02:34
Our breakthrougháttörés was to createteremt an algorithmalgoritmus
60
139000
2000
Az áttörésünk az volt, hogy létrehoztunk egy algoritmust
02:36
that unfoldsbontakozik ki the cortexkéreg,
61
141000
2000
ami kisimítja a cortex redőit,
02:38
so that we can maptérkép the signalsjelek
62
143000
2000
így feltérképezhetjük a jeleket
02:40
closerközelebb to its sourceforrás,
63
145000
2000
és közelebb kerülünk azok forrásához,
02:42
and thereforeebből adódóan makinggyártás it capableképes of workingdolgozó acrossát a masstömeg populationnépesség.
64
147000
3000
és ez teszi lehetővé a működését különböző emberek sokaságán is.
02:46
The secondmásodik challengekihívás
65
151000
2000
A második kihívást
02:48
is the actualtényleges deviceeszköz for observingmegfigyelése brainwavesagyhullámok.
66
153000
3000
maga az agyhullámokat megfigyelő eszköz jelenti.
02:51
EEGEEG measurementsmérések typicallyjellemzően involvevonja
67
156000
2000
Az EEG mérések esetében általában
02:53
a hairnethairnet with an arraysor of sensorsérzékelők,
68
158000
3000
egy szenzorokkal felszerelt hajhálót használnak,
02:56
like the one that you can see here in the photofénykép.
69
161000
3000
amilyet ezen a fotón is láthatnak.
02:59
A techniciantechnikus will put the electrodeselektródák
70
164000
2000
A technikus a hajas fejbőrre
03:01
onto-ra the scalpskalp
71
166000
2000
helyezi az elektródákat,
03:03
usinghasználva a conductiveVezetőképes gelgél or pastepaszta
72
168000
2000
egy vezetőképes zselével vagy krémmel
03:05
and usuallyáltalában after a procedureeljárás of preparingelőkészítése the scalpskalp
73
170000
3000
és mindezt azután teszi, hogy előkészítette a fejbőrt
03:08
by lightfény abrasionkopásállóság.
74
173000
2000
enyhe dörzsöléssel.
03:10
Now this is quiteegészen time consumingfogyasztása
75
175000
2000
Nos ez eléggé időigényes,
03:12
and isn't the mosta legtöbb comfortablekényelmes processfolyamat.
76
177000
2000
és nem a legkényelmesebb folyamat.
03:14
And on topfelső of that, these systemsrendszerek
77
179000
2000
És mindezek felett, ezek a rendszerek
03:16
actuallytulajdonképpen costköltség in the tenstíz of thousandsTöbb ezer of dollarsdollár.
78
181000
3000
több tízezer dollárba kerülnek.
03:20
So with that, I'd like to invitemeghívás onstageszínpadra
79
185000
3000
Ezek után szeretném a színpadra hívni
03:23
EvanEvan GrantTámogatás, who is one of last year'sévek speakershangszórók,
80
188000
2000
Evan Grant-et, aki az egyik tavalyi előadó volt,
03:25
who'saki kindlykedves agreedegyetért
81
190000
2000
és készségesen beleegyezett
03:27
to help me to demonstratebizonyítani
82
192000
2000
hogy segít nekem bemutatni
03:29
what we'vevoltunk been ableképes to developfejleszt.
83
194000
2000
mit tudtunk kifejleszteni.
03:31
(ApplauseTaps)
84
196000
6000
(Taps)
03:37
So the deviceeszköz that you see
85
202000
2000
Tehát az eszköz, amit látnak
03:39
is a 14-channel-csatorna, high-fidelitymagas-hűség
86
204000
2000
egy 14 csatornás, nagy pontosságú
03:41
EEGEEG acquisitionmegszerzése systemrendszer.
87
206000
2000
EEG-vevő rendszer.
03:43
It doesn't requirekíván any scalpskalp preparationkészítmény,
88
208000
3000
Nem igényel semmilyen fejbőr előkészítést,
03:46
no conductiveVezetőképes gelgél or pastepaszta.
89
211000
2000
nincs szükség vezetőképes gélre vagy krémre.
03:48
It only takes a fewkevés minutespercek to put on
90
213000
3000
Csak pár perc, amíg felvesszük,
03:51
and for the signalsjelek to settlerendezze.
91
216000
2000
és felismeri a jeleket.
03:53
It's alsois wirelessdrótnélküli,
92
218000
2000
Vezeték nélküli,
03:55
so it givesad you the freedomszabadság to movemozog around.
93
220000
3000
így megadja a mozgás szabadságát.
03:58
And comparedahhoz képest to the tenstíz of thousandsTöbb ezer of dollarsdollár
94
223000
3000
És a több tízezer dollárhoz képest,
04:01
for a traditionalhagyományos EEGEEG systemrendszer,
95
226000
3000
amibe egy hagyományos EEG rendszer kerül,
04:04
this headsetfejhallgató only costskiadások
96
229000
2000
ez a headset csupán
04:06
a fewkevés hundredszáz dollarsdollár.
97
231000
2000
néhány száz dollárba kerül.
04:08
Now on to the detectionérzékelés algorithmsalgoritmusok.
98
233000
3000
Rátérek a felismerő algoritmusra.
04:11
So facialarc expressionskifejezések --
99
236000
2000
Szóval az arckifejezések --
04:13
as I mentionedemlített before in emotionalérzelmi experiencestapasztalatok --
100
238000
2000
amint korábban már említettem az érzelmi tapasztalatokat --
04:15
are actuallytulajdonképpen designedtervezett to work out of the boxdoboz
101
240000
2000
tulajdonképpen hasonlóan működnek
04:17
with some sensitivityérzékenység adjustmentskiigazítások
102
242000
2000
néhány érzékenységi kiigazítással
04:19
availableelérhető for personalizationszemélyre szabás.
103
244000
3000
ahhoz, hogy személyessé tegyük ezeket.
04:22
But with the limitedkorlátozott time we have availableelérhető,
104
247000
2000
Mivel azonban szorít a rendelkezésre álló idő,
04:24
I'd like to showelőadás you the cognitivemegismerő suitelakosztály,
105
249000
2000
szeretném megmutatni az észlelő berendezést,
04:26
whichmelyik is the abilityképesség for you
106
251000
2000
ami képessé tesz minket arra,
04:28
to basicallyalapvetően movemozog virtualtényleges objectstárgyak with your mindelme.
107
253000
3000
hogy virtuális tárgyakat mozgassunk a gondolatainkkal.
04:32
Now, EvanEvan is newúj to this systemrendszer,
108
257000
2000
Nos, Evan új a rendszer használatában,
04:34
so what we have to do first
109
259000
2000
szóval amit először tennünk kell,
04:36
is createteremt a newúj profileProfil for him.
110
261000
2000
hogy létrehozunk egy új profilt neki.
04:38
He's obviouslymagától értetődően not JoanneJoanne -- so we'lljól "addhozzáad userhasználó."
111
263000
3000
Ő természetesen nem Joanne - így "hozzáadunk egy felhasználót".
04:41
EvanEvan. Okay.
112
266000
2000
Evan. OK.
04:43
So the first thing we need to do with the cognitivemegismerő suitelakosztály
113
268000
3000
Szóval az első, amit tennünk kell az észlelő berendezéssel,
04:46
is to startRajt with trainingkiképzés
114
271000
2000
hogy elkezdjük edzeni
04:48
a neutralsemleges signaljel.
115
273000
2000
egy semleges jellel.
04:50
With neutralsemleges, there's nothing in particularkülönös
116
275000
2000
A semleges jel esetében Evannak
04:52
that EvanEvan needsigények to do.
117
277000
2000
semmi különöset nem kell csinálnia.
04:54
He just hangslóg out. He's relaxednyugodt.
118
279000
2000
Ő csak vár. Nyugodtan.
04:56
And the ideaötlet is to establishlétrehozni a baselinealapvonal
119
281000
2000
Az ötlet az, hogy létrehozzunk egy alapot
04:58
or normalnormál stateállapot for his brainagy,
120
283000
2000
avagy az agy normál állapotát,
05:00
because everyminden brainagy is differentkülönböző.
121
285000
2000
mert minden agy más.
05:02
It takes eightnyolc secondsmásodperc to do this,
122
287000
2000
Ez 8 másodpercbe telik.
05:04
and now that that's doneKész,
123
289000
2000
És most, hogy ezt megcsináltuk,
05:06
we can chooseválaszt a movement-basedmozgás-alapú actionakció.
124
291000
2000
választhatunk egy mozgásalapú cselekvést.
05:08
So EvanEvan, chooseválaszt something
125
293000
2000
Szóval Evan választ valamit
05:10
that you can visualizeláthatóvá clearlytisztán in your mindelme.
126
295000
2000
amit világosan el tud képzelni az elméjében.
05:12
EvanEvan GrantTámogatás: Let's do "pullHúzni."
127
297000
2000
Evan Grant: Legyen a "húz" mozdulat.
05:14
TanTan LeLe: Okay, so let's chooseválaszt "pullHúzni."
128
299000
2000
Tan Le: OK. Szóval válasszuk a "húzás"-t.
05:16
So the ideaötlet here now
129
301000
2000
Szóval az az ötlet
05:18
is that EvanEvan needsigények to
130
303000
2000
hogy Evannak el kell képzelnie
05:20
imagineKépzeld el the objecttárgy comingeljövetel forwardelőre
131
305000
2000
hogy a tárgy előre mozdul
05:22
into the screenképernyő,
132
307000
2000
a képernyőn.
05:24
and there's a progressHaladás barbár that will scrolltekercs acrossát the screenképernyő
133
309000
3000
Egy folyamatjelző fog megjelenni a képernyőn,
05:27
while he's doing that.
134
312000
2000
amint ezt csinálja.
05:29
The first time, nothing will happentörténik,
135
314000
2000
Első alkalommal semmi sem fog történni,
05:31
because the systemrendszer has no ideaötlet how he thinksazt hiszi about "pullHúzni."
136
316000
3000
mert a rendszernek fogalma sincs arról, hogy ő mit gondol a "húzás"-ról.
05:34
But maintainfenntart that thought
137
319000
2000
De tartsuk meg ezt a gondolatot
05:36
for the entireteljes durationtartam of the eightnyolc secondsmásodperc.
138
321000
2000
a teljes 8 másodpercen keresztül.
05:38
So: one, two, threehárom, go.
139
323000
3000
Szóval: egy, két, há', rajta.
05:49
Okay.
140
334000
2000
OK.
05:51
So onceegyszer we acceptelfogad this,
141
336000
2000
Szóval ha elfogadjuk ezt,
05:53
the cubekocka is liveélő.
142
338000
2000
akkor a kocka életre kel.
05:55
So let's see if EvanEvan
143
340000
2000
Lássuk, hogy Evan
05:57
can actuallytulajdonképpen try and imagineKépzeld el pullingvontatás.
144
342000
3000
megpróbálja-e elképzelni a húzást.
06:00
AhAh, good jobmunka!
145
345000
2000
Á, jó munka!
06:02
(ApplauseTaps)
146
347000
3000
(Taps)
06:05
That's really amazingelképesztő.
147
350000
2000
Ez egészen elképesztő!
06:07
(ApplauseTaps)
148
352000
4000
(Taps)
06:11
So we have a little bitbit of time availableelérhető,
149
356000
2000
Szóval van még egy kis időnk,
06:13
so I'm going to askkérdez EvanEvan
150
358000
2000
ezért megkérem Evant
06:15
to do a really difficultnehéz taskfeladat.
151
360000
2000
hogy valami igazán nehéz feladatot hajtson végre.
06:17
And this one is difficultnehéz
152
362000
2000
Ez azért lesz nehéz,
06:19
because it's all about beinglény ableképes to visualizeláthatóvá something
153
364000
3000
mert valami olyat kell elképzelnie,
06:22
that doesn't existlétezik in our physicalfizikai worldvilág.
154
367000
2000
ami nem létezik a fizikai világunkban.
06:24
This is "disappeareltűnik."
155
369000
2000
Ez az "eltűnés".
06:26
So what you want to do -- at leastlegkevésbé with movement-basedmozgás-alapú actionsakciók,
156
371000
2000
Szóval a mozgásalapú cselekvéseket
06:28
we do that all the time, so you can visualizeláthatóvá it.
157
373000
3000
állandóan csináljuk, ezért tudjuk vizualizálni is.
06:31
But with "disappeareltűnik," there's really no analogiesanalógiák --
158
376000
2000
De mi a helyzet az "eltűnés"-sel?, igazából nincs analógia.
06:33
so EvanEvan, what you want to do here
159
378000
2000
Szóval Evan, amit te csinálni akarsz,
06:35
is to imagineKépzeld el the cubekocka slowlylassan fadingelhalványulás out, okay.
160
380000
3000
hogy elképzeled, amint a kocka lassan eltűnik, ok?
06:38
SameAzonos sortfajta of drillfúró. So: one, two, threehárom, go.
161
383000
3000
Ugyanaz a gyakorlat. Szóval: egy, két, há', rajta.
06:50
Okay. Let's try that.
162
395000
3000
Ok. Próbáljuk meg ezt.
06:53
Oh, my goodnessjóság. He's just too good.
163
398000
3000
Ó, te jó ég. Ő egyszerűen túl jó!
06:57
Let's try that again.
164
402000
2000
Próbáljuk meg újra.
07:04
EGPL.: LosingVesztes concentrationkoncentráció.
165
409000
2000
EG: Nem tudok koncentrálni.
07:06
(LaughterNevetés)
166
411000
2000
(Nevetés)
07:08
TLTL: But we can see that it actuallytulajdonképpen worksművek,
167
413000
2000
TL: De látjuk, hogy igazából működik,
07:10
even thoughbár you can only holdtart it
168
415000
2000
még akkor is, ha csak kis időre
07:12
for a little bitbit of time.
169
417000
2000
tudod megtartani.
07:14
As I said, it's a very difficultnehéz processfolyamat
170
419000
3000
És ahogy mondtam,
07:17
to imagineKépzeld el this.
171
422000
2000
ezt nagyon bonyolult elképzelni.
07:19
And the great thing about it is that
172
424000
2000
És a nagyszerű ebben az,
07:21
we'vevoltunk only givenadott the softwareszoftver one instancepélda
173
426000
2000
hogy a szoftvernek csak egyszer mondtuk meg,
07:23
of how he thinksazt hiszi about "disappeareltűnik."
174
428000
3000
hogy ő hogyan gondolkodik az "eltűnés"-ről.
07:26
As there is a machinegép learningtanulás algorithmalgoritmus in this --
175
431000
3000
És egy tanulékony gépi algoritmus van emögött.
07:29
(ApplauseTaps)
176
434000
4000
(Taps)
07:33
Thank you.
177
438000
2000
Köszönöm.
07:35
Good jobmunka. Good jobmunka.
178
440000
3000
Jó munka! Nagyszerű!
07:38
(ApplauseTaps)
179
443000
2000
(Taps)
07:40
Thank you, EvanEvan, you're a wonderfulcsodálatos, wonderfulcsodálatos
180
445000
3000
Köszönöm Evan, csodálatos vagy,
07:43
examplepélda of the technologytechnológia.
181
448000
3000
lenyűgöző példa ez a technológiára.
07:46
So, as you can see, before,
182
451000
2000
Szóval ahogy látták korábban,
07:48
there is a levelingsimítás systemrendszer builtépült into this softwareszoftver
183
453000
3000
egy fokozatokat felismerő rendszer van a szoftverbe építve
07:51
so that as EvanEvan, or any userhasználó,
184
456000
2000
azért, hogy Evan és bármilyen felhasználó,
07:53
becomesválik more familiarismerős with the systemrendszer,
185
458000
2000
ahogy egyre jobban megismeri a rendszert,
07:55
they can continueFolytatni to addhozzáad more and more detectionsnyomozás,
186
460000
3000
képes legyen több és több felismerést hozzáadni,
07:58
so that the systemrendszer beginselkezdődik to differentiatekülönbséget
187
463000
2000
hogy a rendszer elkezdje megkülönböztetni
08:00
betweenközött differentkülönböző distinctkülönböző thoughtsgondolatok.
188
465000
3000
a különböző gondolatokat.
08:04
And onceegyszer you've trainedkiképzett up the detectionsnyomozás,
189
469000
2000
És amint megtanítottuk a felismerésekre,
08:06
these thoughtsgondolatok can be assignedkijelölt or mappedrendelve
190
471000
2000
ezeket a gondolatokat továbbítani vagy térképezni lehet
08:08
to any computingszámítástechnika platformemelvény,
191
473000
2000
bármilyen számítógépes platformnak,
08:10
applicationAlkalmazás or deviceeszköz.
192
475000
2000
alkalmazásnak vagy eszköznek.
08:12
So I'd like to showelőadás you a fewkevés examplespéldák,
193
477000
2000
Szóval szeretnék Önöknek néhány példát mutatni,
08:14
because there are manysok possiblelehetséges applicationsalkalmazások
194
479000
2000
mert sok lehetséges alkalmazási lehetőség van
08:16
for this newúj interfacefelület.
195
481000
2000
ezzel az új interfésszel kapcsolatban.
08:19
In gamesjátékok and virtualtényleges worldsvilágok, for examplepélda,
196
484000
2000
Játékokban és a virtuális világokban, például,
08:21
your facialarc expressionskifejezések
197
486000
2000
az arckifejezéseinket
08:23
can naturallytermészetesen and intuitivelyösztönösen be used
198
488000
2000
természetesen és ösztönösen használjuk,
08:25
to controlellenőrzés an avataravatar or virtualtényleges characterkarakter.
199
490000
3000
hogy irányítsunk egy avatart vagy virtuálist karaktert.
08:29
ObviouslyNyilvánvalóan, you can experiencetapasztalat the fantasyfantázia of magicvarázslat
200
494000
2000
Értelemszerűen megtapasztalhatjuk a varázslat fantasztikumát
08:31
and controlellenőrzés the worldvilág with your mindelme.
201
496000
3000
és a világot az értelmünkkel irányíthatjuk.
08:36
And alsois, colorsszínek, lightingvilágítás,
202
501000
3000
Sőt a színek, a világítás,
08:39
soundhang and effectshatások
203
504000
2000
a hangok és effektek,
08:41
can dynamicallydinamikusan respondreagál to your emotionalérzelmi stateállapot
204
506000
2000
dinamikusan válaszolhatnak az érzelmi állapotunkra
08:43
to heightenfokozza the experiencetapasztalat that you're havingamelynek, in realigazi time.
205
508000
3000
hogy mélyítsék a tapasztalatunkat, valós időben.
08:47
And movingmozgó on to some applicationsalkalmazások
206
512000
2000
Rátérve néhány konkrét alkalmazásra
08:49
developedfejlett by developersfejlesztők and researcherskutatók around the worldvilág,
207
514000
3000
amit fejlesztők és kutatók alkottak a világon,
08:52
with robotsrobotok and simpleegyszerű machinesgépek, for examplepélda --
208
517000
3000
robotokkal és egyszerű gépekkel, például --
08:55
in this caseügy, flyingrepülő a toyjáték helicopterhelikopter
209
520000
2000
ebben az esetben: egy játék helikoptert
08:57
simplyegyszerűen by thinkinggondolkodás "liftemel" with your mindelme.
210
522000
3000
tudunk irányítani pusztán azzal, hogy az emelkedésre gondolunk.
09:00
The technologytechnológia can alsois be appliedalkalmazott
211
525000
2000
A technológiát alkalmazhatjuk
09:02
to realigazi worldvilág applicationsalkalmazások --
212
527000
2000
a valódi világban használt eszközökre is --
09:04
in this examplepélda, a smartOkos home.
213
529000
2000
ebben a példában egy okos otthont látunk.
09:06
You know, from the userhasználó interfacefelület of the controlellenőrzés systemrendszer
214
531000
3000
Tudják, a irányító rendszer felhasználói felületétől
09:09
to openingnyílás curtainsfüggöny
215
534000
2000
a függönyök elhúzásáig
09:11
or closingzáró curtainsfüggöny.
216
536000
3000
vagy a függőnyök behúzásáig.
09:22
And of coursetanfolyam, alsois to the lightingvilágítás --
217
547000
3000
És persze a világításig --
09:25
turningfordítás them on
218
550000
3000
felkapcsolni
09:28
or off.
219
553000
2000
vagy lekapcsolni.
09:30
And finallyvégül,
220
555000
2000
És végül,
09:32
to realigazi life-changingélet-változó applicationsalkalmazások,
221
557000
2000
egészen életet megváltoztató alkalmazásokig
09:34
suchilyen as beinglény ableképes to controlellenőrzés an electricelektromos wheelchairkerekesszék.
222
559000
3000
mint az, hogy képesek vagyunk irányítani egy elektromos tolószéket.
09:37
In this examplepélda,
223
562000
2000
Ebben a példában,
09:39
facialarc expressionskifejezések are mappedrendelve to the movementmozgalom commandsparancsok.
224
564000
3000
az arckifejezéseket párosítottuk a mozgásparancsokkal.
09:42
Man: Now blinkpislogás right to go right.
225
567000
3000
Férfi: Most pislogjon a jobb szemével, hogy jobbra forduljon.
09:50
Now blinkpislogás left to turnfordulat back left.
226
575000
3000
Most pislogjon a bal szemével, hogy balra forduljon.
10:02
Now smilemosoly to go straightegyenes.
227
587000
3000
Most mosolyogjon, hogy egyenesen haladjon.
10:08
TLTL: We really -- Thank you.
228
593000
2000
TL: Mi igazán -- Köszönöm.
10:10
(ApplauseTaps)
229
595000
5000
(Taps)
10:15
We are really only scratchingkarcolás the surfacefelület of what is possiblelehetséges todayMa,
230
600000
3000
Mi tényleg csak súroljuk a felszínét annak, ami ma lehetséges.
10:18
and with the community'sközösség inputbemenet,
231
603000
2000
És a közösség ötleteivel,
10:20
and alsois with the involvementbevonása of developersfejlesztők
232
605000
2000
és a fejlesztők és kutatók
10:22
and researcherskutatók from around the worldvilág,
233
607000
3000
bevonásával a világon,
10:25
we hoperemény that you can help us to shapealak
234
610000
2000
reméljük, hogy tudnak segíteni formálni
10:27
where the technologytechnológia goesmegy from here. Thank you so much.
235
612000
3000
hová is halad a technológia innen. Nagyon köszönöm.
Translated by Ildiko Szucsne Kozma
Reviewed by Júlia Martonosi

▲Back to top

ABOUT THE SPEAKER
Tan Le - Entrepreneur
Tan Le is the founder & CEO of Emotiv, a bioinformatics company that's working on identifying biomarkers for mental and other neurological conditions using electroencephalography (EEG).

Why you should listen

Tan Le is the co-founder and president of Emotiv. Before this, she headed a firm that worked on a new form of remote control that uses brainwaves to control digital devices and digital media. It's long been a dream to bypass the mechanical (mouse, keyboard, clicker) and have our digital devices respond directly to what we think. Emotiv's EPOC headset uses 16 sensors to listen to activity across the entire brain. Software "learns" what each user's brain activity looks like when one, for instance, imagines a left turn or a jump.

Le herself has an extraordinary story -- a refugee from Vietnam at age 4, she entered college at 16 and has since become a vital young leader in her home country of Australia.

More profile about the speaker
Tan Le | Speaker | TED.com