10:27
TED2013

Mary Lou Jepsen: Could future devices read images from our brains?

メアリー・ルー・ジェプセン: 未来のマシンで脳からイメージを読み出せるか?

Filmed:

最先端デジタル・ディスプレイの専門家メアリー・ルー・ジェプセンは、人間が生み出す創造的なアイデアを画面に表示する方法を研究しています。また、自分自身が脳手術を受けた経験からより深く理解したいと望んでいることがあります。発想、創造性、思考過程の背後にある神経活動です。彼女は、自分が情熱を注ぐ2つの取り組みを結びつけるため、驚くべき最先端の脳科学研究について語ります。その2つの研究は人間の思考方法(そして思考内容)の理解に向けた新分野を切り開く可能性を秘めているのです。

- Screen engineer
Mary Lou Jepsen discovers astonishing ways to integrate digital screens into daily life. Full bio

I had brain surgery 18 years ago,
18年前に脳の手術を受けて以来 —
00:12
and since that time, brain science has become
脳科学に
00:15
a personal passion of mine.
夢中になりました
00:17
I'm actually an engineer.
私は技術者です
00:19
And first let me say, I recently joined
Googleの
ムーンショット・プロジェクトに
00:21
Google's Moonshot group,
最近加わり
00:24
where I had a division,
Xラボで
00:25
the display division in Google X,
ディスプレイ部門を担当しています
00:27
and the brain science work I'm speaking about today
今日お話しする研究は
00:29
is work I did before I joined Google
それより前の
00:31
and on the side outside of Google.
Google社外での話です
00:34
So that said, there's a stigma
さて 脳の手術を受けると
00:37
when you have brain surgery.
ある種の烙印が押されます
00:40
Are you still smart or not?
つまり頭が悪くなっていないか —
00:42
And if not, can you make yourself smart again?
もし悪くなっていたとしたら
元に戻れるのか・・・
00:45
After my neurosurgery,
脳神経外科手術を受けて
00:49
part of my brain was missing,
脳の一部を失ったので
00:51
and I had to deal with that.
対処が必要になりました
00:53
It wasn't the grey matter, but it
was the gooey part dead center
失ったのは灰白質ではなく
重要なホルモンや
00:55
that makes key hormones and neurotransmitters.
神経伝達物質を作る
中心部のブヨブヨした部分です
00:58
Immediately after my surgery,
手術を終えるとすぐに
01:02
I had to decide what amounts of each of over
毎日 飲まなければならない ―
01:04
a dozen powerful chemicals to take each day,
12種類以上ある薬品の量を
個々に決める必要がありました
01:06
because if I just took nothing,
もし飲まなかったら
01:10
I would die within hours.
数時間で死んでしまうからです
01:12
Every day now for 18 years -- every single day --
この18年間 毎日欠かさず
01:14
I've had to try to decide the combinations
薬の組み合わせや
01:18
and mixtures of chemicals,
調合を決定し
01:21
and try to get them, to stay alive.
それを理解しようと努めました
生きるためにです
01:22
There have been several close calls.
何度も危険な目にあいました
01:26
But luckily, I'm an experimentalist at heart,
でも幸い私は
根っからの実験家なので
01:29
so I decided I would experiment
最適な投薬量を見つけようと
01:33
to try to find more optimal dosages
実験を続けることにしました
01:36
because there really isn't a clear road map
投薬量には明確な
01:38
on this that's detailed.
目安がなかったからです
01:40
I began to try different mixtures,
色々な調合を試して驚いたのは
01:42
and I was blown away by how
投薬量のほんの
わずかな違いによって
01:44
tiny changes in dosages
自意識や
01:47
dramatically changed my sense of self,
自分が何者かという感覚 —
01:49
my sense of who I was, my thinking,
思考や 他者に対する行動が
01:52
my behavior towards people.
劇的に変化することでした
01:54
One particularly dramatic case:
特に印象的だった事があります
01:56
for a couple months I actually tried dosages
2か月に渡って
01:59
and chemicals typical of a man in his early 20s,
投薬量を20代前半の
男性に典型的な量にしてみたのです
02:00
and I was blown away by how my thoughts changed.
びっくりする程
思考が変化しました
02:04
(Laughter)
(笑)
02:07
I was angry all the time,
どんな時も怒りっぽくなり
02:10
I thought about sex constantly,
セックスのことばかり考え
02:13
and I thought I was the smartest person
自分が世界一の天才だと
02:15
in the entire world, and
思うようになったのです
02:18
—(Laughter)—
(笑)
02:20
of course over the years I'd
met guys kind of like that,
これまで そういう男性にも
そこまででもない男性にも
02:23
or maybe kind of toned-down versions of that.
出会ってきましたが
02:26
I was kind of extreme.
私の場合は少し極端でした
02:28
But to me, the surprise was,
ただ 驚いたのは
自分では大きな態度など
02:30
I wasn't trying to be arrogant.
とるつもりは
なかったことです
02:33
I was actually trying,
本当は不安を抱えながら
02:35
with a little bit of insecurity,
目の前の問題を
02:38
to actually fix a problem in front of me,
解決しようとしただけなのに
02:40
and it just didn't come out that way.
行動には現れないのです
02:43
So I couldn't handle it.
私の手に負えず
02:45
I changed my dosages.
投薬量を変えましたが
02:47
But that experience, I think, gave me
この体験のおかげで
02:48
a new appreciation for men
男性の経験することが
02:51
and what they might walk through,
理解できました
02:52
and I've gotten along with men
それ以来 男性達とは
02:54
a lot better since then.
前よりうまく つき合っています
02:56
What I was trying to do
私が目指したのは
02:58
with tuning these hormones
ホルモンや神経伝達物質の
02:59
and neurotransmitters and so forth
量を調整して
03:01
was to try to get my intelligence back
病気と手術を経た自分に
知性と創造性 —
03:04
after my illness and surgery,
そして湧き出るアイデアを
03:07
my creative thought, my idea flow.
取り戻すことでした
03:10
And I think mostly in images,
私は普段
イメージで考えるので
03:12
and so for me that became a key metric --
イメージは重要でした
03:15
how to get these mental images
つまりアイデアを思い描いたり
03:18
that I use as a way of rapid prototyping,
新しいアイデアを試したり
03:20
if you will, my ideas,
シナリオをなぞるための
03:23
trying on different new ideas for size,
方法であるイメージを
03:25
playing out scenarios.
取り戻す方法です
03:27
This kind of thinking isn't new.
この思考法は新しいものではなく
03:29
Philiosophers like Hume and Descartes and Hobbes
ヒュームやデカルト
ホッブズといった哲学者も
03:31
saw things similarly.
事物を同様に捉えました
03:34
They thought that mental images and ideas
彼らは心的イメージとアイデアを
03:35
were actually the same thing.
同じだと考えたのです
03:38
There are those today that dispute that,
現在は この考えに
反対する人も多く
03:40
and lots of debates about how the mind works,
心の働きに関する
議論も盛んですが
03:43
but for me it's simple:
私はシンプルに考えています
03:46
Mental images, for most of us,
私達の大部分にとって
03:48
are central in inventive and creative thinking.
独創的で創造的な思考の
中心にはイメージがあるのです
03:50
So after several years,
私は数年かけて
03:54
I tuned myself up and I have lots of great,
自分を調節することで
かなり精巧で
03:56
really vivid mental images with a lot of sophistication
分析的な基盤をもった
多くの鮮明なイメージを
03:59
and the analytical backbone behind them.
取り戻しました
04:02
And so now I'm working on,
今取り組んでいるのは
04:05
how can I get these mental images in my mind
頭の中にあるイメージを
即 コンピュータ画面に
04:06
out to my computer screen faster?
表示する方法です
04:11
Can you imagine, if you will,
想像できますか?
04:13
a movie director being able to use
映画監督は想像するだけで
04:16
her imagination alone to
direct the world in front of her?
目の前の世界を
映像化できるようになります
04:18
Or a musician to get the music out of his head?
作曲家は頭の中から
直接音楽を取り出せます
04:21
There are incredible possibilities with this
クリエイティブな人々にとって
04:25
as a way for creative people
アイデアを光速で共有するという ―
04:27
to share at light speed.
大きな可能性が開かれるのです
04:29
And the truth is, the remaining bottleneck
実現するための
04:32
in being able to do this
最後の障害は
04:34
is just upping the resolution of brain scan systems.
脳スキャンの解像度を
上げることです
04:35
So let me show you why I think
we're pretty close to getting there
私はもう少しで
実現できると考えています
04:39
by sharing with you two recent experiments
その理由を
最先端の2つの
04:42
from two top neuroscience groups.
神経科学研究を元にお話しします
04:44
Both used fMRI technology --
どちらもfMRI つまり ―
04:47
functional magnetic resonance imaging technology --
機能的磁気共鳴
画像診断装置で
04:49
to image the brain,
脳内を可視化します
04:51
and here is a brain scan set from Giorgio Ganis
これはハーバード大の
ジョージオ・ガニス他による ―
04:53
and his colleagues at Harvard.
スキャン画像のセットです
04:56
And the left-hand column shows a brain scan
左の列は ある画像を見ている人の
04:58
of a person looking at an image.
脳をスキャンしたもの ―
05:01
The middle column shows the brainscan
中央は同じ人が その画像を
05:04
of that same individual
想像しているところを
05:06
imagining, seeing that same image.
スキャンしたものです
05:08
And the right column was created
右の列は
05:11
by subtracting the middle
column from the left column,
左と中央の画像の差分で
05:13
showing the difference to be nearly zero.
ほぼ違いがないことがわかります
05:17
This was repeated on lots of different individuals
色々な画像を使って
たくさんの人に
05:20
with lots of different images,
この実験を繰り返してみると
05:22
always with a similar result.
常に同様の結果が出ました
05:25
The difference between seeing an image
画像を見ることと
05:27
and imagining seeing that same image
その画像を見ていると
想像することの間には
05:29
is next to nothing.
ほとんど違いがないのです
05:31
Next let me share with you one other experiment,
もう一つ実験を紹介します
05:34
this from Jack Gallant's lab at Cal Berkeley.
カリフォルニア大学バークレー校の
ジャック・ギャラント他は
05:36
They've been able to decode brainwaves
脳波を解読して
05:41
into recognizable visual fields.
映像に変換することに成功しました
05:43
So let me set this up for you.
ご覧ください
05:45
In this experiment, individuals were shown
実験では被験者がYouTubeの
05:47
hundreds of hours of YouTube videos
ビデオを数百時間分 見ます
05:49
while scans were made of their brains
同時に脳をスキャンして
05:51
to create a large library of their brain reacting
ビデオ映像に
脳が反応する様子を
05:53
to video sequences.
巨大なライブラリーに蓄えます
05:56
Then a new movie was shown with new images,
新たなイメージや人物
動物が映った
05:59
new people, new animals in it,
新たなビデオが流れると
06:02
and a new scan set was recorded.
新しいスキャン・セットが記録されます
06:04
The computer, using brain scan data alone,
脳をスキャンしたデータだけを使って
06:06
decoded that new brain scan
コンピュータが新しいスキャンを解析し
06:09
to show what it thought the
individual was actually seeing.
その人が実際に見ている映像を
推測して表示します
06:11
On the right-hand side, you
see the computer's guess,
右はコンピュータが推測した映像で
06:16
and on the left-hand side, the presented clip.
左は実際に流したビデオです
06:19
This is the jaw-dropper.
これはまさに驚きです
06:23
We are so close to being able to do this.
ここまで来ているのです
06:25
We just need to up the resolution.
あとはただ解像度を上げるだけです
06:28
And now remember that when you see an image
ここで確認したいのは
実際に画像を見た時と
06:31
versus when you imagine that same image,
その画像を想像した時では
06:34
it creates the same brain scan.
同じスキャン画像が
得られるという点です
06:36
So this was done with the highest-resolution
これは現在 最も解像度が高い
06:40
brain scan systems available today,
システムでスキャンされたものですが
06:42
and their resolution has increased really
解像度は ここ数年で
06:45
about a thousandfold in the last several years.
千倍向上しています
06:46
Next we need to increase the resolution
もっと詳しく観察するには
06:50
another thousandfold
さらに解像度を千倍上げる ―
06:52
to get a deeper glimpse.
必要があります
06:54
How do we do that?
これをどう実現するか?
06:56
There's a lot of techniques in this approach.
いろいろな技術があります
06:57
One way is to crack open your
skull and put in electrodes.
頭がい骨を割って
電極を差し込む手もありますが
07:00
I'm not for that.
賛成はできません
07:03
There's a lot of new imaging techniques
新たなイメージング技術が
次々に提案され
07:05
being proposed, some even by me,
私もいくつか開発しましたが
07:08
but given the recent success of MRI,
近年のMRIによる成果を考えると
07:10
first we need to ask the question,
検討が必要なことがあります
07:13
is it the end of the road with this technology?
この技術の進歩は
限界に達したのでしょうか?
07:15
Conventional wisdom says the only way
一般的に 解像度を上げるには
07:17
to get higher resolution is with bigger magnets,
磁石の巨大化が
必須だとされています
07:20
but at this point bigger magnets
ただ 磁石を大きくしても
07:22
only offer incremental resolution improvements,
解像度は少しずつしか向上せず
07:24
not the thousandfold we need.
必要な千倍には達しません
07:28
I'm putting forward an idea:
そこで考えました
07:30
instead of bigger magnets,
磁石を大きくするのではなく
07:32
let's make better magnets.
磁石の性能を上げてはどうだろう
07:34
There's some new technology breakthroughs
ナノサイエンスの分野では
07:36
in nanoscience
次々に技術革新が起きていて
07:38
when applied to magnetic structures
磁気構造に応用すると
07:40
that have created a whole new class of magnets,
まったく新しい磁石が作れます
07:42
and with these magnets, we can lay down
このような磁石を使うと
07:45
very fine detailed magnetic field patterns
脳全体の詳細な磁場のパターンを
07:47
throughout the brain,
捉えられます
07:49
and using those, we can actually create
この磁場パターンを使うと
07:51
holographic-like interference structures
ホログラフィのように
干渉構造を描き出せます
07:54
to get precision control over many patterns,
そして それをずらしていけば
07:57
as is shown here by shifting things.
様々なパターンを
精密に制御できるのです
08:00
We can create much more complicated structures
少し配置を変えると
より複雑な構造を
08:03
with slightly different arrangements,
描くこともできます
08:06
kind of like making Spirograph.
歯車を回して模様を描く
おもちゃのようにです
08:08
So why does that matter?
では なぜこれが重要なのか?
08:11
A lot of effort in MRI over the years
MRIを改良する試みは
08:13
has gone into making really big,
長年 磁石を巨大化する方向に
08:16
really huge magnets, right?
進んできました
08:19
But yet most of the recent advances
一方 近年 解像度が向上した理由は
08:21
in resolution have actually come from
MRIシステムの内部にある ―
08:24
ingeniously clever encoding and decoding solutions
FM電波の送受信機における
08:26
in the F.M. radio frequency transmitters and receivers
符号化と復号化の方法が
08:30
in the MRI systems.
革新を遂げたためです
08:33
Let's also, instead of a uniform magnetic field,
また均一な磁場を使う代わりに
08:36
put down structured magnetic patterns
構造化した磁気パターンと
08:39
in addition to the F.M. radio frequencies.
FM電波を組み合わせて
使ってみましょう
08:42
So by combining the magnetics patterns
磁気パターンとFM電波の
08:45
with the patterns in the F.M. radio frequencies
周波数パターンの処理を
組み合わせることで
08:47
processing which can massively increase
一回のスキャンで
08:50
the information that we can extract
抽出できる情報が
08:52
in a single scan.
飛躍的に増加します
08:54
And on top of that, we can then layer
こうして得た情報に
08:57
our ever-growing knowledge
of brain structure and memory
急速に進展する脳の構造や
記憶に関する知識を組み合わせることで
08:59
to create a thousandfold increase that we need.
必要な千倍の解像度が
得られるのです
09:03
And using fMRI, we should be able to measure
fMRIを使えば
酸素を含む血流の量だけでなく
09:07
not just oxygenated blood flow,
ホルモンや神経伝達物質 ―
09:10
but the hormones and neurotransmitters
I've talked about
神経活動までもが
09:12
and maybe even the direct neural activity,
直接 測定可能になるでしょう
09:15
which is the dream.
これが実現したい夢です
09:17
We're going to be able to dump our ideas
私達は自分のアイデアを
09:19
directly to digital media.
直接デジタル・メディアに
書き込めるようになるでしょう
09:21
Could you imagine if we could leapfrog language
言語を介さずに
直接 思考を使って
09:24
and communicate directly with human thought?
コミュニケーションをとる姿を
想像できますか?
09:26
What would we be capable of then?
その時 何が
可能になるのでしょう?
09:31
And how will we learn to deal
私達は どうやって
09:34
with the truths of unfiltered human thought?
生の思考を扱う方法を
学んでいくのでしょう?
09:36
You think the Internet was big.
インターネットは
大きな意味を持つでしょう
09:41
These are huge questions.
これは大きな課題です
09:43
It might be irresistible as a tool
思考やコミュニケーション能力を
09:46
to amplify our thinking and communication skills.
拡張するために不可欠の
手段となるかもしれません
09:48
And indeed, this very same tool
実際に このツールこそが
09:52
may prove to lead to the cure
アルツハイマー病などを
09:54
for Alzheimer's and similar diseases.
治療する鍵に
なるかもしれません
09:56
We have little option but to open this door.
私達は この方向に
進むほかありません
09:59
Regardless, pick a year --
何年かかるかは
関係ありません
10:03
will it happen in five years or 15 years?
5年後か15年後か?
10:04
It's hard to imagine it taking much longer.
でも そんなに時間が
かかるとは思えません
10:06
We need to learn how to take this step together.
皆で この道を進む方法を
探るしかないのです
10:11
Thank you.
ありがとうございました
10:15
(Applause)
(拍手)
10:17

▲Back to top

About the Speaker:

Mary Lou Jepsen - Screen engineer
Mary Lou Jepsen discovers astonishing ways to integrate digital screens into daily life.

Why you should listen

Mary Lou Jepsen is the head of the Display Division at Google [x].  Previously she has founded or co-founded 4 different startups and served as the CTO or CEO at all of them. In 2005, with Nicholas Negroponte, she co-founded One Laptop per Child (OLPC) to build affordable computers for the world’s poorest children. As CTO she invented, architected and delivered to high-volume production a machine that the titans of technology believed was impossible to make.  Dr. Jepsen then founded Pixel Qi Corp. in 2008 in an attempt to transform a broken display component industry into an innovation engine. In the past she has been a professor at MIT, the CTO of Intel's Display Division and a globe-trotting high-tech media artist. She has been ranked in the top 50 female computer scientists of all time, and Time Magazine inducted her into its "Time 100" as one of the 100 most influential people in the world.

More profile about the speaker
Mary Lou Jepsen | Speaker | TED.com