ABOUT THE SPEAKER
Ariel Garten - Artist, scientist and entrepreneur
As CEO of InteraXon, Ariel Garten works to close the gap between science, art, business and technology.

Why you should listen

Ariel Garten is the CEO and co-founder of InteraXon, which creates thought controlled computing products and applications. Ariel has also researched at the Krembil Neuroscience Institute studying hippocampal neurogenesis, displayed work at the Art Gallery of Ontario, been head designer at a fashion label, and opened Toronto Fashion Week. Referred to as the “Brain Guru”, Ariel and her team’s work has been featured in hundreds of articles in over 20 countries.

More profile about the speaker
Ariel Garten | Speaker | TED.com
TEDxToronto 2011

Ariel Garten: Know thyself, with a brain scanner

Ariel Garten: Poznaj samego siebie za pomocą neuroobrazowania

Filmed:
480,514 views

Wyobraźcie sobie granie w grę kontrolowaną umysłem. Teraz wyobraźcie sobie, że ta gra także uczy was o własnym stresie, relaksacji i skupieniu. Na TEDxToronto Ariel Garten pokazuje jak spojrzenie na aktywność własnego mózgu nadaje nowe znaczenie starożytnemu powiedzeniu „poznaj samego siebie”.
- Artist, scientist and entrepreneur
As CEO of InteraXon, Ariel Garten works to close the gap between science, art, business and technology. Full bio

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

00:15
The maximMaxim, "Know thyselfsamego siebie"
0
0
2000
Maksyma „Poznaj samego siebie”
00:17
has been around sinceod the ancientstarożytny GreeksGrecy.
1
2000
2000
została sformułowana w czasach starożytnej Grecji.
00:19
Some attributeatrybut this goldenzłoty worldświat knowledgewiedza, umiejętności to PlatoPlato,
2
4000
3000
Niektórzy przypisują jej autorstwo Platonowi,
00:22
othersinni to PythagorasPitagoras.
3
7000
2000
inni Pitagorasowi.
00:24
But the truthprawda is it doesn't really mattermateria whichktóry sageszałwia said it first,
4
9000
3000
Tak naprawdę nie ma znaczenia, który mędrzec powiedział to pierwszy,
00:27
because it's still sageszałwia adviceRada, even todaydzisiaj.
5
12000
3000
ponieważ jest to mądra i wciąż aktualna rada.
00:31
"Know thyselfsamego siebie."
6
16000
2000
„Poznaj samego siebie”.
00:33
It's pithytreściwy
7
18000
2000
Jest zwięzłe
00:35
almostprawie to the pointpunkt of beingistota meaninglessbez znaczenia,
8
20000
2000
prawie aż do punktu w którym przestaje coś znaczyć,
00:37
but it ringspierścienie familiarznajomy and trueprawdziwe, doesn't it?
9
22000
3000
ale brzmi znajomo i prawdziwie.
00:40
"Know thyselfsamego siebie."
10
25000
3000
„Poznaj samego siebie”.
00:43
I understandzrozumieć this timelessponadczasowy dictumdictum
11
28000
2000
Rozumiem to ponadczasowe powiedzenie
00:45
as a statementkomunikat about the problemsproblemy, or more exactlydokładnie the confusionsNiepokoje wychowanka,
12
30000
3000
jako stwierdzenie dotyczące problemów
00:48
of consciousnessświadomość.
13
33000
2000
lub ściślej nieporozumień świadomości.
00:50
I've always been fascinatedzafascynowany with knowingporozumiewawczy the selfsamego siebie.
14
35000
2000
Zawsze fascynowało mnie poznanie siebie.
00:52
This fascinationfascynacja led me to submergezanurzać myselfsiebie in artsztuka,
15
37000
2000
Fascynacja ta doprowadziła mnie do zanurzenia się w sztuce,
00:54
studybadanie neuroscienceneuronauka
16
39000
2000
studiowania neuronauki,
00:56
and laterpóźniej to becomestają się a psychotherapistpsychoterapeuta.
17
41000
2000
a potem do zostania psychoterapeutką.
00:58
TodayDzisiaj I combinepołączyć all my passionsnamiętności
18
43000
2000
Dziś łączę wszystkie swoje pasje
01:00
as the CEODYREKTOR GENERALNY of InteraXonInteraXon,
19
45000
2000
jako prezes firmy InteraXon,
01:02
a thought-controlledkontrolowane przez myśl computingprzetwarzanie danych companyfirma.
20
47000
2000
która produkuje oprogramowanie sterowane myślą.
01:04
My goalcel, quitecałkiem simplypo prostu,
21
49000
2000
Moim celem, tak po prostu,
01:06
is to help people becomestają się more in tuneTune
22
51000
2000
jest pomaganie ludziom w lepszym dostosowaniu się
01:08
with themselvessami.
23
53000
2000
do samych siebie.
01:10
I take it from this little dictumdictum,
24
55000
2000
Czerpię to z tego małego powiedzenia
01:12
"Know thyselfsamego siebie."
25
57000
2000
„poznaj samego siebie”.
01:14
If you think about it,
26
59000
2000
Jeśli o tym pomyśleć,
01:16
this imperativetryb rozkazujący is kinduprzejmy of the definingdefiniowanie characteristicCharakterystyka of our speciesgatunki,
27
61000
2000
ten nakaz jest cechą
01:18
isn't it?
28
63000
2000
definiującą nasz gatunek.
01:20
I mean, it's self-awarenesssamoświadomość
29
65000
2000
To samoświadomość
01:22
that separatesoddziela HomoHomo sapienssapiens
30
67000
2000
odróżniająca Homo sapiens
01:24
from earlierwcześniej instancesinstancje of our mankindludzkości.
31
69000
3000
od innych hominidów.
01:27
TodayDzisiaj we're oftenczęsto too busyzajęty
32
72000
2000
Współcześnie jesteśmy zbyt często zajęci
01:29
tendingz tendencją to our iPhonestelefonów iPhone and iPodsiPody
33
74000
2000
wpatrywaniem się w iPhone'y i iPody,
01:31
to really stop and get to know ourselvesmy sami.
34
76000
3000
by naprawdę zatrzymać się i poznać siebie.
01:34
UnderPod the delugePotop of minute-to-minuteminuty na minutę texttekst conversationsrozmowy,
35
79000
3000
W zalewie wiadomości tekstowych,
01:37
emailse-maile, relentlessnieustające exchangeWymieniać się of mediagłoska bezdźwięczna channelskanały
36
82000
3000
maili, nieustannej zmiany kanałów informacyjnych
01:40
and passwordshasła and appsaplikacje and remindersprzypomnienia and TweetsTweety and tagsTagi,
37
85000
3000
oraz haseł i aplikacji, przypomnień, komunikatów na Tweeterze i tagów
01:43
we losestracić sightwidok of what all this fusszamieszanie is supposeddomniemany to be about in the first placemiejsce:
38
88000
3000
tracimy z oczu to, o co w tym wszystkim chodzi -
01:46
ourselvesmy sami.
39
91000
2000
nas samych.
01:48
Much of the time we're transfixedprzeszyty
40
93000
2000
Przez większość czasu jesteśmy sparaliżowani
01:50
by all of the wayssposoby we can reflectodzwierciedlić ourselvesmy sami into the worldświat.
41
95000
4000
przez wszystkie sposoby na jakie możemy się prezentować światu.
01:54
And we can barelyledwo find the time to reflectodzwierciedlić deeplygłęboko
42
99000
3000
Z ledwością znajdujemy czas na głęboką refleksję
01:57
back in on our ownwłasny selvessamych.
43
102000
3000
nad naszym Ja.
02:00
We'veMamy clutteredbałagan ourselvesmy sami up with all this.
44
105000
2000
„Zagracamy się” tym wszystkim.
02:02
And we feel like we have to get
45
107000
2000
Aż mamy ochotę uciec daleko,
02:04
fardaleko, fardaleko away to a secludedodosobnione retreatrekolekcje, leavingodejście it all behindza.
46
109000
3000
daleko stąd do odosobnionego schronienia i zostawić to wszystko za sobą.
02:07
So we go fardaleko away
47
112000
2000
Więc uciekamy daleko,
02:09
to the topTop of a mountainGóra,
48
114000
2000
na szczyt góry,
02:11
assumingzarozumiały that perchingperching ourselvesmy sami on a piecekawałek
49
116000
2000
zakładając, że usadowienie się wysoko
02:13
is boundgranica to give us the respitewytchnienia we need
50
118000
2000
da nam potrzebne wytchnienie
02:15
to sortsortować the clutterbałaganu, the chaoticchaotyczny everydaycodziennie,
51
120000
2000
by uporządkować bałagan, codzienny chaos
02:17
and find ourselvesmy sami again.
52
122000
2000
i odnaleźć siebie na nowo.
02:19
But on that mountainGóra
53
124000
2000
Ale na tej górze,
02:21
where we gainzdobyć that beautifulpiękny peacepokój of mindumysł,
54
126000
3000
gdzie odzyskujemy ten piękny spokój ducha,
02:24
what are we really achievingosiągnięcia?
55
129000
3000
co tak naprawdę osiągamy?
02:27
It's really only a successfuludany escapeucieczka.
56
132000
3000
To tylko udana ucieczka.
02:30
Think of the termsemestr we use, "RetreatRekolekcje."
57
135000
2000
Pomyślcie o użytym słowie: „Schronienie‟.
02:32
This is the termsemestr that armiesarmie use when they'veoni lostStracony a battlebitwa.
58
137000
3000
To termin, którego używają wojska, gdy przegrają bitwę.
02:35
It meansznaczy we'vemamy got to get out of here.
59
140000
2000
Oznacza ono, że musimy się stąd wynieść.
02:37
Is this how we feel about the pressurespresje of our worldświat,
60
142000
2000
Czy tak myślimy o nacisku ze strony świata,
02:39
that in orderzamówienie to get insidewewnątrz ourselvesmy sami,
61
144000
2000
że aby wejść w siebie,
02:41
you have to runbiegać for the hillswzgórza?
62
146000
3000
trzeba najpierw uciec?
02:44
And the problemproblem with escapingucieczki your day-to-daydzień do dnia life
63
149000
3000
A problemem z ucieczką od codziennego życia
02:47
is that you have to come home eventuallyostatecznie.
64
152000
3000
jest taki, że w końcu trzeba wrócić do domu.
02:50
So when you think about it,
65
155000
2000
Więc jeśli o tym pomyśleć,
02:52
we're almostprawie like a touristturysta
66
157000
2000
to jesteśmy prawie jak turysta,
02:54
visitingprzyjezdny ourselvesmy sami over there.
67
159000
3000
który tam siebie samego odwiedza.
02:57
And eventuallyostatecznie that vacation'swakacje w got to come to an endkoniec.
68
162000
3000
Wreszcie te wakacje muszą się skończyć.
03:00
So my questionpytanie to you is,
69
165000
3000
Więc moje pytanie brzmi,
03:03
can we find wayssposoby to know ourselvesmy sami
70
168000
2000
czy można znaleźć sposób na poznanie siebie
03:05
withoutbez the escapeucieczka?
71
170000
2000
bez tej ucieczki?
03:07
Can we redefinena nowo our relationshipzwiązek
72
172000
2000
Czy możemy przedefiniować własną relację
03:09
with the technologizedtechnologized worldświat
73
174000
2000
ze światem technologicznym
03:11
in orderzamówienie to have the heightenedpodwyższony sensesens of self-awarenesssamoświadomość
74
176000
2000
by mieć lepsze poczucie samoświadomości,
03:13
that we seekszukać?
75
178000
2000
której szukamy?
03:15
Can we liverelacja na żywo here and now in our wiredprzewodowy websieć
76
180000
3000
Czy możemy żyć tu i teraz w tej sieci
03:18
and still followśledzić those ancientstarożytny instructionsinstrukcje,
77
183000
3000
i wciąż podążać za starożytnym poleceniem
03:21
"Know thyselfsamego siebie?"
78
186000
3000
„Poznaj samego siebie”?
03:24
I say the answerodpowiedź is yes.
79
189000
2000
Uważam, że tak.
03:26
And I'm here todaydzisiaj to sharedzielić a newNowy way
80
191000
2000
Jestem tu dziś, by podzielić się nowym sposobem
03:28
that we're workingpracujący with technologytechnologia to this endkoniec
81
193000
2000
pracy z technologią,
03:30
to get familiarznajomy with our innerwewnętrzny selfsamego siebie
82
195000
2000
by zaznajomić się z wewnętrznym Ja
03:32
like never before --
83
197000
2000
jak nigdy dotąd.
03:34
humanizinghumanizacji technologytechnologia
84
199000
2000
Humanizacja technologii
03:36
and furtheringwspieranie that age-oldodwieczny questQuest of oursnasz
85
201000
2000
i szerzenie odwiecznych poszukiwań
03:38
to more fullycałkowicie know the selfsamego siebie.
86
203000
3000
do pełniejszego poznania siebie.
03:41
It's callednazywa thought-controlledkontrolowane przez myśl computingprzetwarzanie danych.
87
206000
4000
Nazywa się to komputerowym kontrolowaniem myślą.
03:47
You maymoże or maymoże not have noticedzauważyłem
88
212000
2000
Może zauważyliście,
03:49
that I'm wearingma na sobie a tinymalutki electrodeelektroda on my foreheadczoło.
89
214000
2000
że mam małą elektrodę na czole.
03:51
This is actuallytak właściwie a brainwavefal mózgowych sensorczujnik
90
216000
2000
To w rzeczywistości czujnik fal mózgowych,
03:53
that's readingczytanie the electricalelektryczny activityczynność of my brainmózg
91
218000
2000
który odczytuje aktywność elektryczną mojego mózgu
03:55
as I give this talk.
92
220000
2000
podczas tego wykładu.
03:57
These brainwavesfale mózgowe are beingistota analyzedanalizowane and we can see them as a graphwykres.
93
222000
3000
Te fale mózgowe są analizowane i możemy je obserwować w postaci wykresu.
04:00
Let me showpokazać you what it lookswygląda like.
94
225000
3000
Pokażę wam jak to wygląda.
04:03
That blueniebieski linelinia there is my brainwavefal mózgowych.
95
228000
3000
Ta niebieska linia to moje fale mózgowe.
04:06
It's the directbezpośredni signalsygnał beingistota recordednagrany from my headgłowa,
96
231000
2000
To sygnał bezpośrednio nagrywany z mojego mózgu
04:08
renderedrenderowane in realreal time.
97
233000
2000
przesyłany w czasie rzeczywistym.
04:10
The greenZielony and redczerwony barsbary showpokazać that samepodobnie signalsygnał displayedwystawiany by frequencyczęstotliwość,
98
235000
3000
Czerwone i zielone słupki pokazują częstotliwość tego samego sygnału
04:13
with lowerniższy frequenciesczęstotliwości here
99
238000
2000
z niższymi częstotliwościami tu
04:15
and higherwyższy frequenciesczęstotliwości up here.
100
240000
2000
i wyższymi tam.
04:17
You're actuallytak właściwie looking insidewewnątrz my headgłowa as I speakmówić.
101
242000
3000
Zaglądacie do mojej głowy kiedy mówię.
04:22
These graphswykresy are compellingprzekonujące, they're undulatingfaliste,
102
247000
3000
Te wykresy są przekonujące, falują,
04:25
but from a human'sczłowieka perspectiveperspektywiczny,
103
250000
2000
ale z ludzkiej perspektywy
04:27
they're actuallytak właściwie not very usefulprzydatny.
104
252000
2000
nie są tak naprawdę bardzo przydatne.
04:29
That's why we'vemamy spentwydany a lot of time
105
254000
2000
Dlatego spędziliśmy wiele czasu
04:31
thinkingmyślący about how to make this datadane meaningfulznaczący
106
256000
2000
zastanawiając się nad przydatnością tych danych
04:33
to the people who use it.
107
258000
2000
dla osób, które ich używają.
04:35
For instanceinstancja, what if I could use this datadane
108
260000
3000
Co gdybym mogła użyć tych danych
04:38
to find out how relaxedzrelaksowany I am at any momentza chwilę?
109
263000
2000
by dowiedzieć się na ile rozluźniona jestem w każdej chwili?
04:40
Or what if I can take that informationInformacja
110
265000
2000
Lub co jeśli mogłabym wziąć te informacje
04:42
and put it into an organicorganiczny shapekształt up on the screenekran?
111
267000
3000
i nadać im organiczny kształt na ekranie?
04:45
The shapekształt on the right over here
112
270000
3000
Kształt tam po prawej
04:48
has becomestają się an indicatorwskaźnik of what's going on in my headgłowa.
113
273000
2000
stał się wskaźnikiem tego, co dzieje się w mojej głowie.
04:50
The more relaxedzrelaksowany I am,
114
275000
2000
Im bardziej zrelaksowana jestem,
04:52
the more the energy'sEnergy going to fallspadek throughprzez it.
115
277000
2000
tym więcej energii przez niego przepłynie.
04:54
I maymoże alsorównież be interestedzainteresowany in knowingporozumiewawczy
116
279000
2000
Może chciałabym też wiedzieć,
04:56
how focusedskupiony I am,
117
281000
2000
na ile jestem skoncentrowana,
04:58
so I can put my levelpoziom of attentionUwaga into the circuitobwód boardtablica on the other sidebok.
118
283000
3000
mogę umieścić poziom mojej uwagi na obwodzie drukowanym po drugiej stronie.
05:01
And the more focusedskupiony my brainmózg is,
119
286000
2000
Im bardziej skupiony jest mój mózg,
05:03
the more the circuitobwód boardtablica is going to surgewzrost with energyenergia.
120
288000
3000
tym więcej energii będzie przepływało przez obwód.
05:06
OrdinarilyZwykle, I would have no way of knowingporozumiewawczy how focusedskupiony or relaxedzrelaksowany I was
121
291000
3000
Normalnie nie miałabym sposobu żeby się dowiedzieć jak skupiona
05:09
in any tangiblenamacalny way.
122
294000
3000
czy zrelaksowana jestem, w żaden namacalny sposób.
05:12
As we know, our feelingsuczucia about how we're feelinguczucie
123
297000
2000
Jak wiemy, nasze odczucia odnośnie tego jak się czujemy
05:14
are notoriouslynotorycznie unreliableniewiarygodne.
124
299000
2000
są niezmiernie zawodne.
05:16
We'veMamy all had stressnaprężenie creeppełzanie up on us withoutbez even noticingzauważając it
125
301000
3000
Wszyscy doświadczyliśmy napięcia nawet go nie zauważając,
05:19
untilaż do we lostStracony it on someonektoś who didn't deservezasłużyć it,
126
304000
2000
dopóki nie wyładowaliśmy go na kimś, kto na to nie zasługiwał,
05:21
and then we realizerealizować that we probablyprawdopodobnie should have checkedsprawdzone in with ourselvesmy sami
127
306000
3000
a potem zdaliśmy sobie sprawę, że powinniśmy byli
05:24
a little earlierwcześniej.
128
309000
2000
skontrolować się trochę wcześniej.
05:26
This newNowy awarenessświadomość
129
311000
2000
Ta nowa świadomość
05:28
opensotwiera się up vastogromny possibilitiesmożliwości
130
313000
2000
otwiera szerokie możliwości
05:30
for applicationsAplikacje that help improveulepszać our liveszyje and ourselvesmy sami.
131
315000
3000
zastosowań, które pomagają polepszyć nasze życie i nas samych.
05:33
We're tryingpróbować to createStwórz technologytechnologia that usesużywa the insightswgląd
132
318000
3000
Staramy się stworzyć technologię, która używa tego wglądu
05:36
to make our work more efficientwydajny, our breaksprzerwy more relaxingrelaksujący
133
321000
3000
by nasza praca stała się wydajniejsza, przerwy bardziej relaksujące
05:39
and our connectionsznajomości deepergłębiej and more fulfillingspełnianie than ever.
134
324000
3000
a nasze relacje głębsze i bardziej zadowalające niż kiedykolwiek.
05:43
I'm going to sharedzielić some of these visionswizje with you in a bitkawałek,
135
328000
3000
Za chwilę podzielę się z wami niektórymi z tych wizji,
05:46
but first I want to take a look at how we got here.
136
331000
3000
ale najpierw chcę pokazać jak do tego doszliśmy.
05:49
By the way, feel freewolny to checkczek in on my headgłowa at any time.
137
334000
3000
Tak przy okazji, nie krępujcie się sprawdzać mojej głowy.
05:52
(LaughterŚmiech)
138
337000
2000
(Śmiech)
05:54
My teamzespół at InteraXonInteraXon and I
139
339000
2000
Mój zespół w IneraXon i ja
05:56
have been developingrozwijanie throught-controlledkontrolowane przez applicationpodanie for almostprawie a decadedekada now.
140
341000
3000
rozwijamy już aplikacje kontrolowane myślą od prawie 10 lat.
05:59
In the first phasefazy of developmentrozwój
141
344000
2000
W pierwszej fazie rozwoju
06:01
we were really enthusedzachwyciła by all the things we could controlkontrola with our mindumysł.
142
346000
3000
byliśmy zachwyceni wszystkimi rzeczami, które kontrolowaliśmy umysłem.
06:04
We were makingzrobienie things activateaktywować, lightlekki up and work
143
349000
3000
Aktywowaliśmy różne rzeczy, światło i pracę
06:07
just by thinkingmyślący.
144
352000
2000
przez samo myślenie.
06:09
We were transcendingPrzekraczanie the spaceprzestrzeń
145
354000
2000
Przekraczaliśmy przestrzeń
06:11
betweenpomiędzy the mindumysł and the deviceurządzenie.
146
356000
2000
między umysłem a urządzeniem.
06:13
We broughtprzyniósł to life a vastogromny arrayszyk of prototypesprototypy and productsprodukty
147
358000
3000
Stworzyliśmy masę prototypów i produktów,
06:16
that you could controlkontrola with your mindumysł,
148
361000
2000
które można kontrolować umysłem,
06:18
like thought-controlledkontrolowane przez myśl home appliancesSprzęt AGD
149
363000
2000
jak sprzęty domowe kontrolowane myślą
06:20
or slotGniazdo carsamochód gamesGry or videowideo gamesGry
150
365000
2000
czy gry samochodowe lub wideo
06:22
or a levitatingLewitujący chairkrzesło.
151
367000
2000
albo lewitujące krzesło.
06:24
We createdstworzony technologytechnologia and applicationsAplikacje
152
369000
2000
Stworzyliśmy technologię i aplikacje,
06:26
that engagedzaręczony people'sludzie imaginationswyobrażenia,
153
371000
2000
które angażowały ludzką wyobraźnię
06:28
and it was really excitingekscytujący.
154
373000
2000
i było to naprawdę ekscytujące.
06:30
And then we were askedspytał to do something really bigduży
155
375000
2000
A potem poproszono nas o zrobienie czegoś naprawdę wielkiego
06:32
for the OlympicsIgrzyska Olimpijskie.
156
377000
2000
na igrzyska olimpijskie.
06:34
We were invitedzaproszony to createStwórz a massivemasywny installationinstalacja
157
379000
2000
Poproszono nas o stworzenie ogromnej instalacji
06:36
at the VancouverVancouver 2010 winterzimowy OlympicsIgrzyska Olimpijskie,
158
381000
2000
na igrzyska olimpijskie w Vancouver w 2010 r.
06:38
were used in VancouverVancouver,
159
383000
2000
Została ona użyta w Vancouver,
06:40
got to controlkontrola the lightingoświetlenie on the C.N. TowerWieża,
160
385000
2000
do kontrolowania świateł na wieży C.N. Tower,
06:42
the CanadianKanadyjski ParliamentParlament buildingsBudynki and NiagaraNiagara FallsFalls
161
387000
3000
budynku parlamentu kanadyjskiego i wodospadzie Niagara,
06:45
from all the way acrossprzez the countrykraj
162
390000
3000
z drugiego końca kraju,
06:48
usingza pomocą theirich mindsumysły.
163
393000
2000
za pośrednictwem umysłu.
06:50
Over 17 daysdni at the OlympicsIgrzyska Olimpijskie 7,000 visitorsgoście from all over the worldświat
164
395000
3000
Przez 17 dni na igrzyskach 7000 gości z całego świata
06:53
actuallytak właściwie got to individuallyindywidualnie controlkontrola the lightlekki
165
398000
2000
miało szansę indywidualnie sterować światłami
06:55
from the C.N. TowerWieża, parliamentparlament and NiagaraNiagara in realreal time
166
400000
2000
C.N. Tower, parlamentu i Niagary w czasie rzeczywistym,
06:57
with theirich mindsumysły from acrossprzez the countrykraj,
167
402000
2000
za pomocą własnego umysłu, z drugiego końca kraju,
06:59
3,000 kmkm away.
168
404000
2000
z odległości 3000 km.
07:01
So controllingkontrolowanie stuffrzeczy with your mindumysł
169
406000
2000
Więc kontrolowanie rzeczy umysłem
07:03
is prettyładny coolchłodny.
170
408000
2000
jest całkiem fajne.
07:05
But we're always interestedzainteresowany in multi-tieredwielopoziomowego levelspoziomy of humanczłowiek interactioninterakcja.
171
410000
3000
Ale zawsze interesowały nas wielowarstwowe poziomy ludzkich interakcji.
07:08
And so we beganrozpoczął się looking into inventingWynalezienie
172
413000
2000
I tak zaczęliśmy szukać sposobu przekształcenia
07:10
thought-controlledkontrolowane przez myśl applicationsAplikacje
173
415000
2000
aplikacji kontrolowanych myślą
07:12
in a more complexzłożony framerama than just controlkontrola.
174
417000
3000
w coś bardziej skomplikowanego niż tylko sterowanie.
07:15
And that was responsivenessczas reakcji.
175
420000
3000
Chodziło o responsywność.
07:18
We realizedrealizowany that we had a systemsystem
176
423000
2000
Zdaliśmy sobie sprawę, że dysponowaliśmy systemem,
07:20
that alloweddozwolony technologytechnologia to know something about you.
177
425000
2000
który pozwalał technologii czegoś się o tobie dowiedzieć.
07:22
And it could joinprzyłączyć się into the relationshipzwiązek with you.
178
427000
4000
Wejść jej w relację z tobą.
07:26
We createdstworzony the responsiveczuły roompokój
179
431000
2000
Stworzyliśmy responsywny pokój,
07:28
where the lightsświatła musicmuzyka and blindsRolety adjusteddostosować to your statestan.
180
433000
3000
gdzie światła, muzyka i zasłony dostosowywały się do twojego stanu.
07:31
They followedśledzić these little shiftszmiany in your mentalpsychiczny activityczynność.
181
436000
3000
Podążały za zmianami w aktywności umysłowej.
07:34
So as you settledosiadły into relaxationrelaks at the endkoniec of a hardciężko day,
182
439000
2000
Więc kiedy relaksowałeś się po ciężkim dniu
07:36
on the couchsofa in our officegabinet,
183
441000
2000
na kanapie w biurze,
07:38
the musicmuzyka would mellowMellow with you.
184
443000
3000
muzyka dostrajała się do ciebie.
07:41
When you readczytać, the deskbiurko lamplampa would get brighterjaśniejsze.
185
446000
2000
Kiedy czytałeś, lampka na stole świeciła jaśniej.
07:43
If you nodNod off, the systemsystem would know,
186
448000
3000
Kiedy zasypiałeś, system wiedział o tym
07:46
dimmingściemniania to darknessciemność as you do.
187
451000
3000
i przygaszał światło.
07:49
We then realizedrealizowany that if technologytechnologia could know something about you
188
454000
3000
Wówczas zdaliśmy sobie sprawę, że jeśli technologia może coś o tobie
07:52
and use it to help you,
189
457000
2000
wiedzieć i użyć tej wiedzy by ci pomóc,
07:54
there's an even more valuablecenny applicationpodanie than that.
190
459000
3000
to istnieje jeszcze cenniejsze zastosowanie.
07:57
That you could know something about yourselfsiebie.
191
462000
3000
Aby można się czegoś o sobie dowiedzieć.
08:00
We could know sidesboki of ourselvesmy sami
192
465000
2000
Możemy poznać własne strony,
08:02
that were all but invisibleniewidzialny
193
467000
2000
które dotychczas były niewidoczne
08:04
and come to see things that were previouslypoprzednio hiddenukryty.
194
469000
3000
i dostrzec rzeczy, które poprzednio były ukryte.
08:07
Let me showpokazać you an exampleprzykład of what I'm talkingmówić about here.
195
472000
2000
Pokażę wam przykład tego, o czym mówię.
08:09
Here'sTutaj jest an applicationpodanie
196
474000
2000
Oto aplikacja,
08:11
that I createdstworzony for the iPadiPad.
197
476000
2000
którą stworzyłam na iPady.
08:13
So the goalcel of the originaloryginalny gamegra ZenZen BoundPowiązane
198
478000
2000
Celem oryginalnej gry Zen Bound
08:15
is to wrapowinąć a ropelina around a woodendrewniane formformularz.
199
480000
2000
jest obwiązanie liny wokół drewnianego kształtu.
08:17
So you use it with your headsetZestaw słuchawkowy.
200
482000
2000
Używa się tego z opaską na głowę.
08:19
The headsetZestaw słuchawkowy connectsłączy wirelesslybezprzewodowo to an iPadiPad or a smartphoneSmartphone.
201
484000
3000
Opaska jest bezprzewodowo połączona z iPadem lub smartfonem.
08:22
In that headsetZestaw słuchawkowy
202
487000
2000
W tej opasce
08:24
you have fabrictkanina sensorsczujniki on your foreheadczoło and abovepowyżej the earucho.
203
489000
3000
są umieszczone czujniki na czole i nad uchem.
08:27
In the originaloryginalny ZenZen BoundPowiązane gamegra,
204
492000
2000
W oryginalnej wersji gry Zen Bound
08:29
you playgrać it by scrollingprzewijanie your fingerspalce over the padPodkładka.
205
494000
3000
gra się przez przesuwanie palców po ekranie.
08:32
In the gamegra that we createdstworzony, of coursekurs,
206
497000
2000
Oczywiście w grze, którą stworzyliśmy
08:34
you controlkontrola the woodendrewniane formformularz that's on the screenekran there
207
499000
2000
drewnianą formę kontroluje się na ekranie
08:36
with your mindumysł.
208
501000
2000
za pomocą myśli.
08:38
As you focusskupiać on the woodendrewniane formformularz,
209
503000
2000
Drewniany kształt obraca się,
08:40
it rotatesobraca się.
210
505000
2000
gdy się na nim skupiamy.
08:42
The more you focusskupiać, the fasterszybciej the rotationobrót.
211
507000
3000
Im bardziej się skupiamy, tym szybsze są obroty.
08:45
This is for realreal.
212
510000
2000
To jest prawdziwe.
08:47
This is not a fakeimitacja.
213
512000
2000
Żadna podróbka.
08:49
What's really interestingciekawy to me thoughchociaż
214
514000
2000
Co mnie jednak naprawdę interesuje,
08:51
is at the endkoniec of the gamegra you get statsStatystyki and feedbackinformacje zwrotne
215
516000
2000
to to, że na końcu gry otrzymujesz statystyki i informację zwrotną
08:53
about how you did.
216
518000
2000
na temat tego, jak ci poszło.
08:55
You have graphswykresy and chartswykresy
217
520000
2000
Mamy wykresy i diagramy,
08:57
that tell you how your brainmózg was doing --
218
522000
2000
które mówią o tym, jak radził sobie mózg -
08:59
not just how much ropelina you used or what your highwysoki scorewynik is,
219
524000
3000
nie tylko jak wiele liny zużyto ani jaki jest najlepszy wynik,
09:02
but what was going on
220
527000
2000
ale co działo się
09:04
insidewewnątrz of your mindumysł.
221
529000
2000
w Twoim umyśle.
09:06
And this is valuablecenny feedbackinformacje zwrotne
222
531000
2000
I to jest wartościowa informacja zwrotna,
09:08
that we can use to understandzrozumieć what's going on
223
533000
3000
którą możemy wykorzystać by dowiedzieć się
09:11
insidewewnątrz of ourselvesmy sami.
224
536000
3000
co się w nas dzieje.
09:14
I like to call this
225
539000
2000
Lubię to nazywać
09:16
"intra-activewewnątrz aktywnego."
226
541000
2000
„intraaktywnością”.
09:18
NormallyNormalnie we think about technologytechnologia
227
543000
2000
Normalnie myślimy o interaktywnej technologii.
09:20
as interactiveinteraktywny.
228
545000
2000
Normalnie myślimy o interaktywnej technologii.
09:22
This technologytechnologia
229
547000
2000
Ta technologia
09:24
is intra-activewewnątrz aktywnego.
230
549000
2000
jest intraaktywna.
09:26
It understandsrozumie what's insidewewnątrz of you
231
551000
3000
Rozumie co się w nas dzieje
09:29
and buildsbuduje a sortsortować of responsiveczuły relationshipzwiązek
232
554000
3000
i tworzy rodzaj responsywnej relacji
09:32
betweenpomiędzy you and your technologytechnologia
233
557000
2000
między nami a technologią,
09:34
so that you can use this informationInformacja
234
559000
2000
abyśmy mogli wykorzystać tę informację
09:36
to moveruszaj się you forwardNaprzód.
235
561000
2000
do rozwoju.
09:38
So you can use this informationInformacja
236
563000
2000
Można wykorzystać tę wiedzę,
09:40
to understandzrozumieć you in a responsiveczuły looppętla.
237
565000
3000
by zrozumieć siebie w responsywnej pętli.
09:43
At InteraXonInteraXon,
238
568000
4000
W InteraXon,
09:47
intra-activewewnątrz aktywnego technologytechnologia
239
572000
3000
technologia intraaktywna
09:50
is one of our really definingdefiniowanie mandatesmandaty.
240
575000
3000
jest jednym z naszych ważniejszych przesłań.
09:53
It's how we understandzrozumieć the worldświat insidewewnątrz
241
578000
3000
Dotyczy ona naszego rozumienia świata wewnętrznie
09:56
and reflectodzwierciedlić it outsidena zewnątrz
242
581000
2000
i okazywania tego na zewnątrz
09:58
into this tightmocno looppętla.
243
583000
3000
w wyżej wspomnianej pętli.
10:01
For exampleprzykład, thought-controlledkontrolowane przez myśl computingprzetwarzanie danych
244
586000
3000
Na przykład, komputery kontrolowane myślą
10:04
can teachnauczać childrendzieci with ADDDODAĆ
245
589000
2000
mogą nauczyć dzieci z ADD
10:06
how to improveulepszać theirich focusskupiać.
246
591000
2000
w jaki sposób poprawić koncentrację.
10:08
With ADDDODAĆ, childrendzieci have a lowNiska proportionproporcja of betabeta wavesfale for focusskupiać statesstany
247
593000
4000
Dzieci z ADD mają mały odsetek fal beta w stanie skupienia
10:12
and a highwysoki proportionproporcja of thetateta statesstany.
248
597000
2000
i dużą proporcję fal theta.
10:14
So you can createStwórz applicationsAplikacje that rewardnagroda focusedskupiony brainmózg statesstany.
249
599000
3000
Można stworzyć aplikacje nagradzające stany skupienia fal mózgowych.
10:17
So you can imaginewyobrażać sobie kidsdzieciaki playinggra videowideo gamesGry with theirich brainmózg wavesfale
250
602000
3000
Można sobie wyobrazić dzieciaki grające w gry wideo za pomocą fal mózgowych,
10:20
and improvingpoprawa theirich ADDDODAĆ symptomsobjawy as they do it.
251
605000
3000
które jednocześnie niwelują objawy ADD.
10:23
This can be as effectiveefektywny as RitalinRitalin.
252
608000
3000
Może to być tak efektywne jak Ritalin.
10:26
PerhapsByć może even more importantlyco ważne,
253
611000
2000
Może nawet co ważniejsze,
10:28
thought-controlledkontrolowane przez myśl computingprzetwarzanie danych can give childrendzieci with ADDDODAĆ
254
613000
2000
komputery kontrolowane myślą mogą dać dziecku z ADD
10:30
insightswgląd into theirich ownwłasny fluctuatingzmienne mentalpsychiczny statesstany,
255
615000
3000
wgląd we własne zmieniające się stany umysłu,
10:33
so they can better understandzrozumieć themselvessami
256
618000
2000
by lepiej zrozumieć siebie
10:35
and theirich learninguczenie się needswymagania.
257
620000
2000
i swoje potrzeby dotyczące uczenia się.
10:37
The way these childrendzieci will be ablezdolny to use theirich newNowy awarenessświadomość to improveulepszać themselvessami
258
622000
4000
Sposób, w jaki te dzieci będą w stanie wykorzystać nową świadomość do rozwoju
10:41
will upendpostawić na sztorc manywiele of the damaginguszkodzenia and widespreadrozpowszechniony socialspołeczny stigmasstygmaty
259
626000
3000
odwróci wiele ze szkodliwych i rozpowszechnionych stereotypów społecznych,
10:44
that people who are diagnosedrozpoznano as differentróżne
260
629000
2000
z którymi borykają się osoby,
10:46
are challengedzakwestionowany with.
261
631000
2000
które zostały zdiagnozowane jako odmienne.
10:48
We can peerpar insidewewnątrz our headsgłowy
262
633000
2000
Możemy zajrzeć w nasze głowy
10:50
and interactoddziaływać with what was oncepewnego razu lockedzablokowany away from us,
263
635000
2000
i wejść w kontakt z tym co dotychczas było zamknięte,
10:52
what oncepewnego razu mystifiedtajemnic and separatedrozdzielony us.
264
637000
5000
tajemnicze i oddzielające.
10:57
BrainwaveFal mózgowych technologytechnologia can understandzrozumieć us, anticipateprzewidywać our emotionsemocje
265
642000
3000
Technologia odczytująca fale mózgowe może nas zrozumieć, przewidywać nasze emocje
11:00
and find the bestNajlepiej solutionsrozwiązania for our needswymagania.
266
645000
2000
i znaleźć najlepszą odpowiedź na nasze potrzeby.
11:02
ImagineWyobraź sobie this collectedZebrane awarenessświadomość of the individualindywidualny
267
647000
3000
Wyobraźcie sobie tą zbiorową świadomość osób
11:05
computedobliczone and reflectedodzwierciedlenie acrossprzez an entireCały lifespandługość życia.
268
650000
3000
wyliczaną i odzwierciedlaną przez całe życie.
11:08
ImagineWyobraź sobie the insightswgląd that you can gainzdobyć
269
653000
2000
Wyobraźcie sobie poziom zrozumienia,
11:10
from this kinduprzejmy of seconddruga sightwidok.
270
655000
2000
który można uzyskać z tego źródła.
11:12
It would be like pluggingPodłączenie into your ownwłasny personalosobisty GoogleGoogle.
271
657000
3000
To byłoby jak podłączenie się do swojego własnego Google'a.
11:15
On the subjectPrzedmiot of GoogleGoogle,
272
660000
2000
Co do Google'a,
11:17
todaydzisiaj you can searchszukanie and tagznacznik imagesobrazy
273
662000
2000
to dziś możemy wyszukiwać i tagować obrazy
11:19
basedna podstawie on the thoughtsmyśli and feelingsuczucia you had while you watchedoglądaliśmy them.
274
664000
3000
na podstawie tego, jakich myśli i uczuć doświadczyliśmy podczas ich oglądania.
11:22
You can tagznacznik pictureskino of babydziecko animalszwierzęta as happyszczęśliwy,
275
667000
2000
Można otagować zdjęcia małych zwierzątek jako szczęśliwe,
11:24
or whatevercokolwiek babydziecko animalszwierzęta are to you,
276
669000
3000
czy jak tam wolicie,
11:27
and then you can searchszukanie that databaseBaza danych,
277
672000
2000
a potem przeszukać bazę,
11:29
navigatingNawigacja with your feelingsuczucia,
278
674000
2000
kierując się uczuciami
11:31
ratherraczej than the keywordsSłowa kluczowe that just hintWskazówka at them.
279
676000
3000
raczej niż słowami kluczowymi, które tylko je sugerują.
11:34
Or you could tagznacznik FacebookFacebook photoszdjęcia
280
679000
2000
Lub można otagować zdjęcia na Facebooku
11:36
with the emotionsemocje that you had associatedpowiązany
281
681000
3000
emocjami skojarzonymi
11:39
with those memorieswspomnienia
282
684000
2000
z tymi wspomnieniami,
11:41
and then instantlynatychmiast prioritizepriorytet
283
686000
2000
po czym natychmiast nadać priorytet
11:43
the streamsstrumienie that catchłapać your attentionUwaga,
284
688000
2000
wątkom, które przyciągają
11:45
just like this.
285
690000
3000
naszą uwagę.
11:48
HumanizingHumanizacji technologytechnologia
286
693000
2000
Humanizacja technologii
11:50
is about takingnabierający what's alreadyjuż naturalnaturalny about the human-techczłowieka tech experiencedoświadczenie
287
695000
3000
polega na wykorzystywaniu tego co jest naturalne w doświadczeniu człowieka z technologią
11:53
and buildingbudynek technologytechnologia seamlesslybezproblemowo in tandemtandem with it.
288
698000
3000
i jednoczesnym budowaniu jednolitej technologii.
11:56
As it alignsWyrównuje with our humanczłowiek behaviorszachowania,
289
701000
2000
Wraz z jej dostosowywaniem się do ludzkich zachowań,
11:58
it can allowdopuszczać us to make better sensesens of what we do
290
703000
3000
pozwala nam lepiej zrozumieć to co robimy
12:01
and, more importantlyco ważne, why,
291
706000
3000
i co ważniejsze dlaczego
12:04
creatingtworzenie a bigduży pictureobrazek
292
709000
2000
tworzymy szerszy obraz
12:06
out of all the importantważny little detailsdetale
293
711000
2000
ze wszystkich ważnych szczegółów,
12:08
that make up who we are.
294
713000
2000
które składają się na to kim jesteśmy.
12:10
With humanizedludzkimi technologytechnologia
295
715000
2000
Ze zhumanizowaną technologią
12:12
we can monitormonitor the qualityjakość of your sleepsen cyclescykle.
296
717000
2000
możemy śledzić jakość cykli snu.
12:14
When our productivitywydajność startszaczyna się to slackenpoluzować,
297
719000
3000
Kiedy spada nasza efektywność,
12:17
we can go back to that datadane
298
722000
2000
możemy wrócić do tych danych
12:19
and see how we can make more effectiveefektywny balancesaldo
299
724000
2000
i sprawdzić, jak można znaleźć efektywniejszą równowagę
12:21
betweenpomiędzy work and playgrać.
300
726000
2000
między pracą i zabawą.
12:23
Do you know what causesprzyczyny fatiguezmęczenie in you
301
728000
2000
Czy wiecie co was męczy,
12:25
or what bringsprzynosi out your energeticenergetyczny selfsamego siebie,
302
730000
2000
lub co dodaje energii,
12:27
what triggerswyzwalacze causeprzyczyna you to be depressedprzygnębiony
303
732000
3000
co przygnębia
12:30
or what funzabawa things are going to bringprzynieść you out of that funkFunk?
304
735000
4000
lub jakie rozrywki wyciągną was z tego stanu?
12:34
ImagineWyobraź sobie if you had accessdostęp to datadane
305
739000
2000
Wyobraźcie sobie, że macie dostęp do danych,
12:36
that alloweddozwolony you to rankrangi on a scaleskala of overallogólnie happinessszczęście
306
741000
3000
które pozwalają wam ocenić na skali ogólnego zadowolenia,
12:39
whichktóry people in your life madezrobiony you the happiestnajszczęśliwszy,
307
744000
3000
którzy ludzie uszczęśliwiali was w życiu najbardziej,
12:42
or what activitieszajęcia broughtprzyniósł you joyradość.
308
747000
3000
czy też czynności, które sprawiały wam radość.
12:45
Would you make more time for those people? Would you prioritizepriorytet?
309
750000
3000
Czy poświęcilibyście tym ludziom więcej czasu?
12:48
Would you get a divorcerozwód?
310
753000
3000
Rozwiedlibyście się?
12:51
What thought-controlledkontrolowane przez myśl computingprzetwarzanie danych can allowdopuszczać you to do
311
756000
2000
Komputery kontrolowane myślą pozwalają
12:53
is buildbudować colorfulkolorowy layeredwarstwowe pictureskino of our liveszyje.
312
758000
3000
zbudować barwne, wielopoziomowe obrazy naszego życia.
12:56
And with this, we can get the skinnychudy on our psychologicalpsychologiczny happeningshappeningi
313
761000
3000
Dzięki temu możemy poznać szczegóły swoich przeżyć psychologicznych
12:59
and buildbudować a storyfabuła of our behaviorszachowania over time.
314
764000
3000
i po pewnym czasie stworzyć historię naszych zachowań.
13:02
We can beginzaczynać to see the underlyingpoważniejszych narrativesnarracje
315
767000
2000
Możemy zacząć dostrzegać leżące u podłoża narracje,
13:04
that propelPropel us forwardNaprzód
316
769000
2000
które nas napędzają
13:06
and tell us about what's going on.
317
771000
3000
i mówią co się dzieje.
13:09
And from this,
318
774000
2000
A z tego
13:11
we can learnuczyć się how to changezmiana the plotwątek, the outcomewynik
319
776000
2000
możemy się nauczyć jak zmienić wątek, wynik
13:13
and the characterpostać
320
778000
2000
i charakter
13:15
of our personalosobisty storieshistorie.
321
780000
2000
naszych osobistych losów.
13:17
Two millenniatysiąclecia agotemu,
322
782000
2000
Dwa tysiące lat temu,
13:19
those GreeksGrecy had some powerfulpotężny insightswgląd.
323
784000
3000
Grecy mieli potężny wgląd.
13:22
They knewwiedziałem that a fundamentalfundamentalny piecekawałek fallsspada into placemiejsce
324
787000
3000
Wiedzieli, że najważniejsza część znajdzie się we właściwym miejscu,
13:25
when you startpoczątek to liverelacja na żywo out theirich little phrasewyrażenie,
325
790000
3000
kiedy zaczniemy żyć zgodnie z tym krótkim powiedzeniem,
13:28
when you come into contactkontakt with yourselfsiebie.
326
793000
3000
kiedy nawiążemy ze sobą kontakt.
13:31
They understoodzrozumiany the powermoc of humanczłowiek narrativenarracja
327
796000
3000
Rozumieli siłę ludzkiej narracji
13:34
and the valuewartość that we placemiejsce on humansludzie
328
799000
2000
i wartość jaką przywiązujemy do ludzi
13:36
as changingwymiana pieniędzy, evolvingewoluować and growingrozwój.
329
801000
3000
jako zmiennych, ewoluujących i rozwijających się.
13:39
But they understoodzrozumiany something more fundamentalfundamentalny --
330
804000
3000
Ale rozumieli coś bardziej fundamentalnego -
13:42
the sheerzwykły joyradość in discoveryodkrycie,
331
807000
3000
czystą radość odkrywania,
13:45
the delightrozkosz and fascinationfascynacja that we get from the worldświat
332
810000
3000
przyjemność i fascynację, które czerpiemy ze świata
13:48
and beingistota ourselvesmy sami in it,
333
813000
2000
i bycia w nim sobą,
13:50
the richnessbogactwo that we get
334
815000
2000
bogactwo, które czerpiemy
13:52
from seeingwidzenie, feelinguczucie and knowingporozumiewawczy the liveszyje that we are.
335
817000
3000
z widzenia, odczuwania i znania życia, które prowadzimy.
13:55
My mom'smamy an artistartysta,
336
820000
2000
Moja mama jest artystką
13:57
and as a childdziecko I'd oftenczęsto see her bringprzynieść things to life with the strokeuderzenie of a brushszczotka.
337
822000
3000
i jako dziecko przyglądałam się, jak ożywiała różne rzeczy za dotknięciem pędzla.
14:00
One momentza chwilę it was all whitebiały spaceprzestrzeń, pureczysty possibilitymożliwość.
338
825000
3000
Najpierw było puste miejsce, czyste możliwości.
14:03
The nextNastępny, it was aliveżywy
339
828000
2000
A potem żyło ono
14:05
with her colorfulkolorowy ideaspomysły and expressionswyrażenia.
340
830000
3000
kolorowymi ideami i ekspresją.
14:08
As I satsob easel-sidepo stronie sztalugi,
341
833000
2000
Kiedy siedziałam po stronie sztalugi
14:10
watchingoglądanie her transformprzekształcać canvasbrezentowy after canvasbrezentowy,
342
835000
3000
obserwując ją, jak przekształcała płótno za płótnem,
14:13
I learnednauczyli that you could createStwórz your ownwłasny worldświat.
343
838000
4000
nauczyłam się, że mogę stworzyć swój własny świat.
14:17
I learnednauczyli that our ownwłasny innerwewnętrzny worldsświaty --
344
842000
2000
Dowiedziałam się, że nasz świat wewnętrzny -
14:19
our ideaspomysły, emotionsemocje and imaginationswyobrażenia --
345
844000
3000
nasze myśli, emocje i wyobrażenia -
14:22
were, in factfakt, not boundgranica by our brainsmózg and bodiesciała.
346
847000
4000
nie jest ograniczony przez nasz mózg i ciało.
14:26
If you could think it, if you could discoverodkryć it,
347
851000
3000
Jeśli możesz to wymyślić, odkryć,
14:29
you could bringprzynieść it to life.
348
854000
3000
to możesz to zrealizować.
14:32
To me, thought-controlledkontrolowane przez myśl computingprzetwarzanie danych
349
857000
2000
Dla mnie, komputery sterowane myślą
14:34
is as simpleprosty and powerfulpotężny as a paintbrushPędzel --
350
859000
2000
są tak proste i potężne jak pędzel -
14:36
one more toolnarzędzie to unlockodblokować and enlivenożywiać
351
861000
3000
jeszcze jedno narzędzie do otwarcia i ożywienia
14:39
the hiddenukryty worldsświaty withinw ciągu us.
352
864000
2000
ukrytego świata wewnątrz nas.
14:41
I look forwardNaprzód to the day
353
866000
2000
Oczekuję czasu,
14:43
that I can sitsiedzieć besideoprócz you, easel-sidepo stronie sztalugi,
354
868000
3000
kiedy będę mogła usiąść obok was, po stronie sztalug,
14:46
watchingoglądanie the worldświat that we can createStwórz
355
871000
2000
i widzieć świat, który możemy stworzyć
14:48
with our newNowy toolboxesskrzynki narzędziowe
356
873000
2000
naszymi nowymi narzędziami
14:50
and the discoveriesodkrycia that we can make
357
875000
2000
i odkryciami, których możemy dokonać
14:52
about ourselvesmy sami.
358
877000
2000
o nas samych.
14:54
Thank you.
359
879000
2000
Dziękuję.
14:56
(ApplauseAplauz)
360
881000
2000
(Brawa)
Translated by Agata Lesnicka
Reviewed by Bartek Oliwa

▲Back to top

ABOUT THE SPEAKER
Ariel Garten - Artist, scientist and entrepreneur
As CEO of InteraXon, Ariel Garten works to close the gap between science, art, business and technology.

Why you should listen

Ariel Garten is the CEO and co-founder of InteraXon, which creates thought controlled computing products and applications. Ariel has also researched at the Krembil Neuroscience Institute studying hippocampal neurogenesis, displayed work at the Art Gallery of Ontario, been head designer at a fashion label, and opened Toronto Fashion Week. Referred to as the “Brain Guru”, Ariel and her team’s work has been featured in hundreds of articles in over 20 countries.

More profile about the speaker
Ariel Garten | Speaker | TED.com