ABOUT THE SPEAKER
Jennifer Healey - Research scientist
A research scientist at Intel, Jennifer Healey develops the mobile internet devices of the future.

Why you should listen

Jennifer Healey imagines a future where computers and smartphones are capable of being sensitive to human emotions and where cars are able to talk to each other, and thus keep their drivers away from accidents. A scientist at Intel Corporation Research Labs, she researches devices and systems that would allow for these major innovations.

Healey holds PhD from MIT in electrical engineering and computer science. While there, she pioneered “Affective Computing” with Rosalind Picard and developed the first wearable computer with physiological sensors and a video camera that allows the wearer to track their daily activities and how they feel while doing them. From there, she moved to IBM where she worked on the next generation of multi-modal interactive smartphones and helped architect the "Interaction Mark-Up language" that allows users to switch from voice to speech input seamlessly.

Healey has also used her interest in embedded devices in the field of healthcare. While an instructor at Harvard Medical School and at Beth Israel Deaconess Medical Center, she worked on new ways to use heart rate to predict cardiac health. She then joined HP Research in Cambridge to further develop wearable sensors for health monitoring and continued this research when she joined Intel Digital Health.

More profile about the speaker
Jennifer Healey | Speaker | TED.com
TED@Intel

Jennifer Healey: If cars could talk, accidents might be avoidable

เจนนิเฟอร์ ฮีลีย์ (Jennifer Healey): ถ้ารถยนต์สามารถคุยกัน เราอาจหลีกเลี่ยงอุบัติเหตุได้

Filmed:
908,454 views

ตอนเราขับรถ เราก็เหมือนนั่งอยู่ในฟองกระจก ล็อคประตูลง แล้วเร่งเครื่อง เราพึ่งพาสองตาของเราให้พาเราไปในที่ต่างๆ ทั้งๆ ที่เราเห็นแค่รถสองสามคันที่อยู่ข้างหน้าและข้างหลังเราเท่านั้น... หากว่ารถพวกนี้สามารถแชร์ข้อมูลตำแหน่งกับความเร็วของกันและกัน และใช้โมเดลคาดการณ์ เพื่อคำนวณเส้นทางที่ปลอดภัยที่สุดสำหรับทุกคนบนถนนได้ล่ะ? เจนนิเฟอร์ ฮีลีย์ ได้จินตนาการถึงโลกที่ไร้อุบัติเหตุให้เราฟังกัน (ถ่ายทำที่ TED@Intel)
- Research scientist
A research scientist at Intel, Jennifer Healey develops the mobile internet devices of the future. Full bio

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

00:12
Let's faceใบหน้า it:
0
703
1914
เรามายอมรับกันเถอะว่า
00:14
Drivingการขับรถ is dangerousเป็นอันตราย.
1
2617
2445
การขับรถนี่อันตรายนะ
00:17
It's one of the things that we don't like to think about,
2
5062
3098
มันเป็นหนึ่งในเรื่องที่ คนไม่ค่อยชอบที่จะคิดถึง
00:20
but the factความจริง that religiousเคร่งศาสนา iconsไอคอน and good luckโชค charmsเสน่ห์
3
8160
3652
แต่ในความเป็นจริง คนมักจะเอา
เครื่องลางของศาสนา และของขลัง ต่างๆ
00:23
showแสดง up on dashboardsแดชบอร์ด around the worldโลก
4
11812
4790
มาตั้งบนคอนโซลรถ ทั่วทุกแห่งบนโลก
00:28
betraysทรยศ the factความจริง that we know this to be trueจริง.
5
16602
4137
เพื่อทรยศต่อความจริง
ที่เราต่างก็รู้กันอยู่ว่ามันคือความจริง
00:32
Carรถ accidentsการเกิดอุบัติเหตุ are the leadingชั้นนำ causeสาเหตุ of deathความตาย
6
20739
3594
อุบัติเหตุทางรถยนต์ เป็นสาเหตุสำคัญลำดับต้นๆที่ทำให้คน
00:36
in people agesทุกเพศทุกวัย 16 to 19 in the Unitedปึกแผ่น Statesสหรัฐอเมริกา --
7
24333
4170
อายุระหว่าง 16 ถึง 19ปี ต้องจบชีวิตลงในอเมริกา
00:40
leadingชั้นนำ causeสาเหตุ of deathความตาย --
8
28503
2843
สาเหตุสำคัญของการตาย
00:43
and 75 percentเปอร์เซ็นต์ of these accidentsการเกิดอุบัติเหตุ have nothing to do
9
31346
3863
และใน 75% ของอุบัติเหตุเหล่านี้ ไม่มีส่วนเกี่ยวพันกับ
00:47
with drugsยาเสพติด or alcoholแอลกอฮอล์.
10
35209
2285
การใช้ยา หรือ ดื่มแอลกอฮอล์เลย
00:49
So what happensที่เกิดขึ้น?
11
37494
2261
แล้วมันเกิดอะไรขี้นล่ะ?
00:51
No one can say for sure, but I rememberจำ my first accidentอุบัติเหตุ.
12
39755
4219
ไม่มีใครรู้แน่ว่าเกิดอะไรขึ้น
แต่ฉันจำอุบัติเหตุครั้งแรกของฉันได้
00:55
I was a youngหนุ่มสาว driverคนขับรถ out on the highwayทางหลวง,
13
43974
3803
ตอนนั้น ฉันก็เป็นเด็กคนหนึ่งที่ไปขับรถบนทางหลวง
00:59
and the carรถ in frontด้านหน้า of me, I saw the brakeเบรค lightsไฟ go on.
14
47777
2258
ฉันเห็นไฟเบรคของรถคันที่อยู่ข้างหน้าฉัน สว่างวาบขึ้น
01:02
I'm like, "Okay, all right, this guy is slowingการชะลอตัว down,
15
50035
1800
ฉันก็ "อ๋อ ก็ได้ คันข้างหน้ากำลังลดความเร็วลง
01:03
I'll slowช้า down too."
16
51835
1282
ฉันก็จะลดคันของฉันด้วย"
01:05
I stepขั้นตอน on the brakeเบรค.
17
53117
1926
ฉันเหยียบเบรก
01:07
But no, this guy isn't slowingการชะลอตัว down.
18
55043
2254
แต่ไม่ เขาไม่ได้ชะลอความเร็วลง
01:09
This guy is stoppingการหยุด, deadตาย stop, deadตาย stop on the highwayทางหลวง.
19
57297
3178
เขาหยุดรถ หยุดสนิท ซะอย่างนั้นบนทางหลวง
01:12
It was just going 65 -- to zeroศูนย์?
20
60475
2540
มันคือ จากความเร็ว 65 แล้วเป็นศูนย์เลย?
01:15
I slammedกระแทก on the brakesเบรค.
21
63015
1520
ฉันเลยกระทืบเบรคไม่ยั้ง
01:16
I feltรู้สึกว่า the ABSเอบีเอส kickเตะ in, and the carรถ is still going,
22
64535
3059
ฉันรู้สึกได้ว่าระบบ ABS เริ่มทำงาน
และรถก็ยังเคลื่อนต่อไป
01:19
and it's not going to stop, and I know it's not going to stop,
23
67594
2696
แบบไม่มีทีท่าว่าจะหยุด และฉันรู้ว่ามันจะไม่หยุด
01:22
and the airอากาศ bagถุง deploysDeploys, the carรถ is totaledมีมูลค่ารวมทั้งสิ้น,
24
70290
2939
แล้วถุงลมนิรภัยก็พองออก
แล้วก็ชนแบบประกันไม่รับเคลม
01:25
and fortunatelyโชคดี, no one was hurtทำให้เจ็บ.
25
73229
3557
ช่างโชคดีเหลือเกิน ที่ไม่มีใครบาดเจ็บ
01:28
But I had no ideaความคิด that carรถ was stoppingการหยุด,
26
76786
4211
แต่ฉันไม่สามารถรู้ได้เลยว่า รถคันหน้าจะหยุด
01:32
and I think we can do a lot better than that.
27
80997
3645
ซึ่งฉันคิดว่า เราสามารถทำให้อะไรให้มันดีขึ้นกว่านี้ได้
01:36
I think we can transformแปลง the drivingการขับขี่ experienceประสบการณ์
28
84642
4145
ฉันคิดว่า เราน่าจะนำประสบการณ์การขับรถ นี้มาปรับใช้ได้
01:40
by lettingการปล่อย our carsรถ talk to eachแต่ละ other.
29
88787
3879
โดยการทำให้รถยนต์สื่อสารกันเองได้
01:44
I just want you to think a little bitบิต
30
92666
1424
ฉันแค่อยากให้พวกคุณคิด ซักนิด
01:46
about what the experienceประสบการณ์ of drivingการขับขี่ is like now.
31
94090
2888
ถึงประสบการณ์ขับรถของคุณ ตอนนี้เป็นยังไงบ้าง
01:48
Get into your carรถ. Closeปิด the doorประตู. You're in a glassกระจก bubbleฟอง.
32
96978
4028
คุณเข้ารถ ปิดประตู คุณอยู่ในฟองอากาศแก้ว
01:53
You can't really directlyโดยตรง senseความรู้สึก the worldโลก around you.
33
101006
2916
คุณไม่สามารถรับรู้ถึงโลกรอบ ๆ ตัวคุณได้เลย
01:55
You're in this extendedขยาย bodyร่างกาย.
34
103922
2181
ร่างคุณถูกครอบไว้อีกชั้นหนึ่ง
01:58
You're taskedมอบหมาย with navigatingการนำทาง it down
35
106103
2163
คุณถูกมอบหมายให้นำรถวิ่งไปบน
02:00
partially-seenบางส่วนเห็น roadwaysรบ,
36
108266
2056
ทางที่คุณมองเห็นลางๆ
02:02
in and amongstในหมู่ other metalโลหะ giantsยักษ์ใหญ่, at super-humanซุปเปอร์มนุษย์ speedsความเร็ว.
37
110322
4424
คุณขับมันไป รายล้อมด้วยรถคันโตๆมากมาย
ด้วยความเร็วเหนือมนุษย์มาก
02:06
Okay? And all you have to guideแนะนำ you are your two eyesตา.
38
114746
4480
นั่นแหละ และคุณมีเพียงตาหนึ่งคู่ที่นำทางคุณ
02:11
Okay, so that's all you have,
39
119226
1762
ใช่ นั่นคือทั้งหมดที่คุณมี
02:12
eyesตา that weren'tเขาไม่ได้ really designedได้รับการออกแบบ for this taskงาน,
40
120988
1735
ตา 1 คู่ที่ไม่ได้ถูกออกแบบมาให้ใช้ในงานนี้
02:14
but then people askถาม you to do things like,
41
122723
3751
แต่แล้ว ก็จะมีคนมาถามให้คุณทำสิ่งเหล่านี้ เช่น
02:18
you want to make a laneตรอก changeเปลี่ยนแปลง,
42
126474
1549
ถ้าคุณอยากเปลี่ยนเลน
02:20
what's the first thing they askถาม you do?
43
128023
2321
สิ่งแรกที่พวกเขาจะบอกให้คุณทำคือ?
02:22
Take your eyesตา off the roadถนน. That's right.
44
130344
3095
มองออกไปนอกถนน ใช่ คุณตอบถูก
02:25
Stop looking where you're going, turnกลับ,
45
133439
2096
หยุดมอง ทางที่คุณกำลังขับ เลี้ยวรถ
02:27
checkตรวจสอบ your blindตาบอด spotจุด,
46
135535
2018
ตรวจดู จุดบอดที่คุณมองไม่เห็น
02:29
and driveขับรถ down the roadถนน withoutไม่มี looking where you're going.
47
137553
3471
แล้วให้ขับต่อไปในเส้นทางนั้น โดยไม่ต้องมองทาง
02:33
You and everyoneทุกคน elseอื่น. This is the safeปลอดภัย way to driveขับรถ.
48
141024
3135
ทั้งคุณและคนอื่นๆ รู้กันว่า
นี่คือวิธีขับรถอย่างปลอดภัย
02:36
Why do we do this? Because we have to,
49
144159
2241
เราทำแบบนี้ทำไม? เพราะเราต้องทำ
02:38
we have to make a choiceทางเลือก, do I look here or do I look here?
50
146400
2579
เราต้องเลือก ว่าควรจะมองตรงนี้ หรือตรงนี้?
02:40
What's more importantสำคัญ?
51
148979
1521
อะไรสำคัญกว่า?
02:42
And usuallyมักจะ we do a fantasticน่าอัศจรรย์ jobงาน
52
150500
2711
โดยทั่วไป เราก็ทำได้อย่างยอดเยี่ยมทีเดียว
02:45
pickingการเลือก and choosingเลือก what we attendเข้าประชุม to on the roadถนน.
53
153211
3769
การหยิบ และเลือก ว่าเราจะสนใจอะไรบนถนน
02:48
But occasionallyเป็นครั้งคราว we missนางสาว something.
54
156980
3650
แต่ในบางคราว เราก็มองพลาดบางอย่าง
02:52
Occasionallyเป็นครั้งคราว we senseความรู้สึก something wrongไม่ถูกต้อง or too lateสาย.
55
160630
4461
ในบางครั้ง ความรู้สึกบอกเราว่ามีสิ่งผิดปกติ
หรือไม่ก็รู้สึกตัวช้าเกินไป
02:57
In countlessอนันต์ accidentsการเกิดอุบัติเหตุ, the driverคนขับรถ saysกล่าวว่า,
56
165091
1988
คนขับรถคนหนึ่งเล่าว่า ในอุบัติเหตุหลายๆครั้ง
02:59
"I didn't see it comingมา."
57
167079
2308
"ฉันมองไม่เห็น ว่ามันกำลังวิ่งเข้ามาหา"
03:01
And I believe that. I believe that.
58
169387
3281
และฉันก็เชื่อ ฉันเชื่อคำพูดนั้น
03:04
We can only watch so much.
59
172668
2925
เราทำอะไรได้ นอกจากมอง
03:07
But the technologyเทคโนโลยี existsที่มีอยู่ now that can help us improveปรับปรุง that.
60
175593
5144
แต่ ตอนนี้เรามีเทคโนโลยีที่จะช่วยพัฒนาเรื่องนี้ได้
03:12
In the futureอนาคต, with carsรถ exchangingการแลกเปลี่ยน dataข้อมูล with eachแต่ละ other,
61
180737
4296
ในอนาคต เมื่อเรามีรถยนต์ที่พูดคุยแลกเปลี่ยนข้อมูลกันได้
03:17
we will be ableสามารถ to see not just threeสาม carsรถ aheadล่วงหน้า
62
185033
3928
เราจะสามารถเห็นไม่เพียงแค่รถสามคันข้างหน้า
03:20
and threeสาม carsรถ behindหลัง, to the right and left,
63
188961
1594
และสามคันด้านหลัง คันทางขวา และ ซ้าย
03:22
all at the sameเหมือนกัน time, bird'sนก eyeตา viewดู,
64
190555
3166
ทั้งหมดในเวลาเดียวกัน แบบเดียวกับวิวที่นกเห็นเลย
03:25
we will actuallyแท้จริง be ableสามารถ to see into those carsรถ.
65
193721
3128
เราจะสามารถมองเข้าไปข้างในรถ เหล่านั้นได้จริงๆ
03:28
We will be ableสามารถ to see the velocityความเร็ว of the carรถ in frontด้านหน้า of us,
66
196849
2371
เราจะเห็นว่า รถคันหน้าเราวิ่งอยู่ที่ความเร็วแค่ไหน
03:31
to see how fastรวดเร็ว that guy'sคนที่แต่งตัวประหลาด going or stoppingการหยุด.
67
199220
3240
เห็นว่า คนขับคนนั้นกำลังขับเร็วต่อไป
หรือว่ากำลังจะหยุด
03:34
If that guy'sคนที่แต่งตัวประหลาด going down to zeroศูนย์, I'll know.
68
202460
4510
ถ้าหากเขากำลังลดความเร็วลงจนเป็นศูนย์ ฉันก็จะรู้
03:38
And with computationการคำนวณ and algorithmsอัลกอริทึม and predictiveทำนาย modelsรุ่น,
69
206970
3859
ด้วยการใช้ ผลการคำนวณ หลักอัลกอริทึม
และโมเดลการคาดเดา
03:42
we will be ableสามารถ to see the futureอนาคต.
70
210829
3273
เราจะมองอนาคตออก
03:46
You mayอาจ think that's impossibleเป็นไปไม่ได้.
71
214102
1556
คุณอาจคิดว่า เป็นไปไม่ได้หรอก
03:47
How can you predictทำนาย the futureอนาคต? That's really hardยาก.
72
215658
2731
ใครจะคาดเดาอนาคตได้? มันยากมากนะ
03:50
Actuallyแท้จริง, no. With carsรถ, it's not impossibleเป็นไปไม่ได้.
73
218389
3619
แต่ไม่นะ กับรถยนต์ เรื่องนี้เป็นไปได้จริงๆ
03:54
Carsรถ are three-dimensionalสามมิติ objectsวัตถุ
74
222008
2732
รถยนต์ เป็นวัตถุแบบสามมิติ
03:56
that have a fixedคงที่ positionตำแหน่ง and velocityความเร็ว.
75
224740
2332
ที่มีการกำหนดตำแหน่ง และความเร็ว แน่นอน
03:59
They travelการท่องเที่ยว down roadsถนน.
76
227072
1631
รถใช้ขับบนถนน
04:00
Oftenบ่อยครั้ง they travelการท่องเที่ยว on pre-publishedก่อนตีพิมพ์ routesเส้นทาง.
77
228703
2412
เราขับมันบนเส้นทางที่คนยังไม่ค่อยรู้จักกันบ่อยๆ
04:03
It's really not that hardยาก to make reasonableเหมาะสม predictionsการคาดการณ์
78
231115
3938
จริงๆแล้วมันไม่ได้ยากอย่างที่คิด
ในการคาดเดาอย่างมีเหตุผล
04:07
about where a car'sรถ going to be in the nearใกล้ futureอนาคต.
79
235053
2864
ว่าในเวลาอันใกล้นี้ รถคันหนึ่งจะขับไปไหน
04:09
Even if, when you're in your carรถ
80
237917
2002
ถึงแม้ว่า เมื่อคุณอยู่ในรถของคุณ
04:11
and some motorcyclistผู้ขับขี่รถจักรยานยนต์ comesมา -- bshoombshoom! --
81
239919
1994
และมีนักบิดมอเตอร์ไซค์ปาดเข้ามา -- เฟี๊ยว!
04:13
85 milesไมล์ an hourชั่วโมง down, lane-splittingช่องทางแยก --
82
241913
2296
85 ไมล์ต่อชั่วโมง แล้วก็ตะบึงฉีกเลนออกไป
04:16
I know you've had this experienceประสบการณ์ --
83
244209
2547
ฉันรู้ว่า คุณต้องเคยเจอประสบการณ์แบบนี้มาก่อน
04:18
that guy didn't "just come out of nowhereไม่มีที่ไหนเลย."
84
246756
2603
นักบิดคนนั้น ไม่ใช่จู่ๆ " ก็โผล่มาจากไหนไม่รู้"
04:21
That guy'sคนที่แต่งตัวประหลาด been on the roadถนน probablyอาจ for the last halfครึ่ง hourชั่วโมง.
85
249359
3643
หมอนั่น น่าจะขี่อยู่บนถนนนี้
นานไม่ต่ำกว่าครึ่งชั่วโมงแล้ว
04:25
(Laughterเสียงหัวเราะ)
86
253002
1190
(เสียงหัวเราะ)
04:26
Right? I mean, somebody'sใครสักคนที่เป็น seenเห็น him.
87
254192
3589
ใช่มั้ยคะ? ฉันว่า ต้องมีคนเห็นเขา
04:29
Tenสิบ, 20, 30 milesไมล์ back, someone'sใครบางคน seenเห็น that guy,
88
257781
2768
ระยะ 10, 20, 30 ไมล์ที่ผ่านมา ต้องมีซักคนที่เห็นเขา
04:32
and as soonในไม่ช้า as one carรถ seesเห็น that guy
89
260549
2384
และ ทันทีที่มีรถคันหนึ่ง เห็นเขา
04:34
and putsทำให้ him on the mapแผนที่, he's on the mapแผนที่ --
90
262933
2231
แล้วใส่เขาไว้บนแผนที่ เขาก็จะอยู่บนแผนที่
04:37
positionตำแหน่ง, velocityความเร็ว,
91
265164
2176
ด้วยตำแหน่ง และความเร็ว ตามนั้น
04:39
good estimateประมาณการ he'llนรก continueต่อ going 85 milesไมล์ an hourชั่วโมง.
92
267340
2321
กะดีๆ เขาจะขี่ด้วยความเร็ว 85 ไมล์ต่อชั่วโมงไปเรื่อยๆ
04:41
You'llคุณจะ know, because your carรถ will know, because
93
269661
2184
คุณจะรู้ เพราะรถของคุณรู้
04:43
that other carรถ will have whisperedกระซิบ something in his earหู,
94
271845
2275
เพราะรถคันอื่นๆ จะกระซิบใส่หูของรถคุณ
04:46
like, "By the way, fiveห้า minutesนาที,
95
274120
1923
ว่า "เออนี่ๆ ในอีก 5 นาทีนะ
04:48
motorcyclistผู้ขับขี่รถจักรยานยนต์, watch out."
96
276043
2775
นักบิดคนนั้นจะโผล่มานะ ระวังตัวด้วย"
04:50
You can make reasonableเหมาะสม predictionsการคาดการณ์ about how carsรถ behaveประพฤติ.
97
278818
2703
คุณจะสามารถคาดการณ์พฤติกรรม
ที่เชื่อถือได้ ของรถแต่ละคัน
04:53
I mean, they're Newtonianของนิวตัน objectsวัตถุ.
98
281521
1365
พวกมันก็คือ วัตถุของนิวตัน ดีๆนี่เอง
04:54
That's very niceดี about them.
99
282886
2909
ซึ่งเจ๋งมาก
04:57
So how do we get there?
100
285795
3034
แล้ว เราจะไปถึงตรงนั้นได้ยังไง?
05:00
We can startเริ่มต้น with something as simpleง่าย
101
288829
2266
เราก็เริ่มจากเรื่องง่ายๆก่อน
05:03
as sharingใช้งานร่วมกัน our positionตำแหน่ง dataข้อมูล betweenระหว่าง carsรถ,
102
291095
2870
อย่างเช่น การแบ่งปันข้อมูลตำแหน่งของรถเรา กับรถคันอื่นๆ
05:05
just sharingใช้งานร่วมกัน GPSจีพีเอส.
103
293965
1892
ก็แค่ แชร์ตำแหน่ง GPS แหล่ะ
05:07
If I have a GPSจีพีเอส and a cameraกล้อง in my carรถ,
104
295857
2444
ถ้าฉันมีอุปกรณ์ GPS และ กล้องติดตั้งในรถ
05:10
I have a prettyน่ารัก preciseแม่นยำ ideaความคิด of where I am
105
298301
2231
ฉันก็รู้ได้ อย่างแม่นยำถึงตำแหน่งของฉัน
05:12
and how fastรวดเร็ว I'm going.
106
300532
1732
และความเร็วของรถที่วิ่งอยู่
05:14
With computerคอมพิวเตอร์ visionวิสัยทัศน์, I can estimateประมาณการ where
107
302264
1657
โดยการใช้สายตาของคอมพิวเตอร์ ฉันสามารถประเมิน
05:15
the carsรถ around me are, sortประเภท of, and where they're going.
108
303921
3537
ตำแหน่งคร่าวๆของรถคันอื่นรอบๆฉัน
และ รู้ว่าพวกมันกำลังวิ่งไปทางไหน
05:19
And sameเหมือนกัน with the other carsรถ.
109
307458
970
รถคันอื่นๆ ก็ทำอย่างเดียวกัน
05:20
They can have a preciseแม่นยำ ideaความคิด of where they are,
110
308428
1814
พวกมันบอกตำแหน่งของตัวเองได้อย่างแม่นยำ
05:22
and sortประเภท of a vagueคลุมเครือ ideaความคิด of where the other carsรถ are.
111
310242
2146
และ รู้ตำแหน่งคร่าวๆของรถคันอื่น
05:24
What happensที่เกิดขึ้น if two carsรถ shareหุ้น that dataข้อมูล,
112
312388
3231
จะเกิดอะไรขึ้น เมื่อรถสองคันแบ่งปันข้อมูลนี้กัน
05:27
if they talk to eachแต่ละ other?
113
315619
1955
ถ้ารถสามารถคุยกันเองได้
05:29
I can tell you exactlyอย่างแน่นอน what happensที่เกิดขึ้น.
114
317574
2778
ฉันบอกคุณตรงนี้ได้เลยว่า อะไรเกิดขึ้น
05:32
Bothทั้งสอง modelsรุ่น improveปรับปรุง.
115
320352
2339
โมเดลทั้งสอง จะพัฒนาดีขึ้น
05:34
Everybodyทุกคน winsชนะ.
116
322691
2055
ทุกคนจะชนะ
05:36
Professorศาสตราจารย์ Bobผมบ๊อบ Wangวัง and his teamทีม
117
324746
2577
อาจารย์ บ๊อบ หวาง และทีมงานของเขา
05:39
have doneเสร็จแล้ว computerคอมพิวเตอร์ simulationsการจำลอง of what happensที่เกิดขึ้น
118
327323
2738
ได้สร้างสถานการณ์จำลองผ่านคอมพิวเตอร์ กับสิ่งที่เกิดขึ้น
05:42
when fuzzyเลือน estimatesประมาณการ combineรวมกัน, even in lightเบา trafficการจราจร,
119
330061
3431
กรณีรวมการประเมินแบบฟัซซี่เข้าด้วยกัน
แม้ในกรณีถนนโล่ง
05:45
when carsรถ just shareหุ้น GPSจีพีเอส dataข้อมูล,
120
333492
2624
กรณืที่รถแค่แชร์ข้อมูล GPS กัน
05:48
and we'veเราได้ movedย้าย this researchการวิจัย out of the computerคอมพิวเตอร์ simulationจำลอง
121
336116
2513
จากนั้น เราก็ย้ายงานวิจัยนี้ ออกจากการจำลองคอมพิวเตอร์
05:50
and into robotหุ่นยนต์ testทดสอบ bedsเตียง that have the actualที่จริง sensorsเซ็นเซอร์
122
338629
3027
ไปเป็น การสร้างหุ่นยนต์ทดสอบที่มีเซนเซอร์จริง
05:53
that are in carsรถ now on these robotsหุ่นยนต์:
123
341656
3133
แบบที่ใช้ติดในรถยนต์ ซึ่งตอนนี้อยู่บนหุ่นเหล่านี้:
05:56
stereoระบบเสียงสเตอริโอ camerasกล้อง, GPSจีพีเอส,
124
344789
1838
มีทั้ง กล้องชนิดสเตริโอหลายตัว มี GPS
05:58
and the two-dimensionalสองมิติ laserเลเซอร์ rangeพิสัย findersแง
125
346627
1874
และ ตัวสืบระยะด้วยเลเซอร์แบบสองมิติ
06:00
that are commonร่วมกัน in backupการสำรองข้อมูล systemsระบบ.
126
348501
2240
ที่ใช้กันทั่วไป ในระบบสำรอง
06:02
We alsoด้วย attachแนบ a discreteไม่ต่อเนื่อง short-rangeระยะสั้น communicationการสื่อสาร radioวิทยุ,
127
350741
4484
เรายังติด วิทยุสื่อสารคลื่นสั้นแบบระบุตัวตน ไปอีกตัวหนึ่ง
06:07
and the robotsหุ่นยนต์ talk to eachแต่ละ other.
128
355225
1909
แล้ว หุ่นยนต์หลายตัว ก็คุยกัน
06:09
When these robotsหุ่นยนต์ come at eachแต่ละ other,
129
357134
1539
เมื่อหุ่นยนต์เหล่านี้เจอหน้ากัน
06:10
they trackลู่ eachแต่ละ other'sอื่น ๆ positionตำแหน่ง preciselyแม่นยำ,
130
358673
2971
พวกมันจะกำหนดตำแหน่งของกันและกันอย่างแม่นยำ
06:13
and they can avoidหลีกเลี่ยง eachแต่ละ other.
131
361644
2737
และพวกมันก็สามารถหลบหลีกกันเองได้
06:16
We're now addingเพิ่ม more and more robotsหุ่นยนต์ into the mixผสม,
132
364381
3226
เรากำลังเพิ่มจำนวนหุ่นยนต์ที่ผสมเข้าด้วยกัน
06:19
and we encounteredพบ some problemsปัญหาที่เกิดขึ้น.
133
367607
1471
และ เราก็เจอปัญหาบางประการ
06:21
One of the problemsปัญหาที่เกิดขึ้น, when you get too much chatterเรื่องไร้สาระ,
134
369078
2359
หนึ่งในนั้น ก็คือ เมื่อมีการคุยกันมากเกินไป
06:23
it's hardยาก to processกระบวนการ all the packetsแพ็คเก็ต, so you have to prioritizeจัดลำดับความสำคัญ,
135
371437
3728
การจะตีความให้ได้ทุกแพคเกจจะยากมาก
จึงต้องเรียงลำดับความสำคัญ
06:27
and that's where the predictiveทำนาย modelแบบ helpsจะช่วยให้ you.
136
375165
2357
และนั่นคือ จุดที่โมเดลคาดการณ์ ช่วยคุณได้
06:29
If your robotหุ่นยนต์ carsรถ are all trackingการติดตาม the predictedที่คาดการณ์ไว้ trajectoriesไบร์ท,
137
377522
4372
ถ้ารถหุ่นยนต์ของคุณทุกตัวติดตามดูวิถีที่คาดการณ์ไว้
06:33
you don't payจ่ายเงิน as much attentionความสนใจ to those packetsแพ็คเก็ต.
138
381894
1767
คุณก็ไม่ต้องสนใจ ข้อความที่คุยกันอยู่ มากนัก
06:35
You prioritizeจัดลำดับความสำคัญ the one guy
139
383661
1703
คุณให้ความสำคัญไปที่ตัวที่
06:37
who seemsดูเหมือนว่า to be going a little off courseหลักสูตร.
140
385364
1333
ทำท่าจะออกนอกเส้นทาง
06:38
That guy could be a problemปัญหา.
141
386697
2526
เพราะตัวนั้นอาจสร้างปัญหา
06:41
And you can predictทำนาย the newใหม่ trajectoryเส้นโคจร.
142
389223
3002
และ คุณก็เริ่มคาดเดาวิถีใหม่ได้
06:44
So you don't only know that he's going off courseหลักสูตร, you know how.
143
392225
2763
คุณไม่เพียงรู้ว่า ตัวนั้นจะหลุดออกนอกวิถี
คุณจะรู้ว่าเกิดขึ้นอย่างไรด้วย
06:46
And you know whichที่ driversไดรเวอร์ you need to alertเตือนภัย to get out of the way.
144
394988
3725
แถมคุณจะรู้ว่า จะต้องแจ้งเตือนคนขับคนไหน
ให้ออกไปจากวิถีให้ทันด้วย
06:50
And we wanted to do -- how can we bestดีที่สุด alertเตือนภัย everyoneทุกคน?
145
398713
2633
สิ่งที่ทีมเราอยากจะทำคือ
วิธีไหนจะที่ดีที่สุด ที่จะเตือนทุกคน
06:53
How can these carsรถ whisperกระซิบ, "You need to get out of the way?"
146
401346
3183
ทำยังไงให้รถพวกนี้จะกระซิบบอกกันได้ว่า
"เธอต้องออกจากเส้นทางนี้ทันที"
06:56
Well, it dependsขึ้นอยู่กับ on two things:
147
404529
1517
นั่นก็ต้องขึ้นกับสองสิ่ง:
06:58
one, the abilityความสามารถ of the carรถ,
148
406046
2169
หนึ่ง ความสามารถของรถ
07:00
and secondที่สอง the abilityความสามารถ of the driverคนขับรถ.
149
408215
3217
สอง ความสามารถของคนขับ
07:03
If one guy has a really great carรถ,
150
411432
1505
ถ้า คนๆหนึ่งกำลังขับรถสุดเจ๋งบนถนน
07:04
but they're on theirของพวกเขา phoneโทรศัพท์ or, you know, doing something,
151
412937
2925
แต่พวกเขากลับคุยโทรศัพท์ หรือทำอะไรบางอย่างอยู่
07:07
they're not probablyอาจ in the bestดีที่สุด positionตำแหน่ง
152
415862
1930
แน่นอน พวกเขาจะไม่สามารถตอบสนอง
07:09
to reactเกิดปฏิกิริยา in an emergencyกรณีฉุกเฉิน.
153
417792
2970
เมื่อเกิดเรื่องฉุกเฉินได้ดีเท่าไหร่
07:12
So we startedเริ่มต้น a separateแยก lineเส้น of researchการวิจัย
154
420762
1665
ดังนั้น เราจึงเริ่มทำการวิจัยแยกอีกหนึ่งสาย
07:14
doing driverคนขับรถ stateสถานะ modelingการสร้างแบบจำลอง.
155
422427
2551
นั่นคือ การทำโมเดลสถานการณ์ที่เกิดขึ้นกับคนขับ
07:16
And now, usingการใช้ a seriesชุด of threeสาม camerasกล้อง,
156
424978
2329
การวิจัยนี้ ใข้กล้องสามตัวด้วยกัน
07:19
we can detectตรวจจับ if a driverคนขับรถ is looking forwardข้างหน้า,
157
427307
2270
เราสามารถตรวจว่า คนขับกำลังมองไปข้างหน้า
07:21
looking away, looking down, on the phoneโทรศัพท์,
158
429577
2860
มองไปทางอื่น ก้มลง คุยโทรศัพท์
07:24
or havingมี a cupถ้วย of coffeeกาแฟ.
159
432437
3061
หรือดื่มกาแฟอยู่
07:27
We can predictทำนาย the accidentอุบัติเหตุ
160
435498
2070
เราทำนายได้ว่าจะเกิดเหตุ
07:29
and we can predictทำนาย who, whichที่ carsรถ,
161
437568
3651
และ เราสามารถทำนายได้ว่า ใคร คันไหน
07:33
are in the bestดีที่สุด positionตำแหน่ง to moveย้าย out of the way
162
441219
3486
ที่ควรย้ายออกไปจากเส้นทาง
07:36
to calculateคำนวณ the safestปลอดภัยที่สุด routeเส้นทาง for everyoneทุกคน.
163
444705
3009
เพื่อคำนวณเส้นทางที่ปลอดภัยที่สุดสำหรับทุกคน
07:39
Fundamentallyลึกซึ้ง, these technologiesเทคโนโลยี existมีอยู่ todayในวันนี้.
164
447714
4635
ในทางพื้นฐาน ตอนนี้เทคโนโลยีเหล่านี้ได้เกิดขึ้นแล้ว
07:44
I think the biggestที่ใหญ่ที่สุด problemปัญหา that we faceใบหน้า
165
452349
2824
แต่ฉันคิดว่า ปัญหาใหญ่ที่สุด ที่เราเผชิญ
07:47
is our ownด้วยตัวเอง willingnessความเต็มใจ to shareหุ้น our dataข้อมูล.
166
455173
3013
คือ ความตั้งใจของเราที่จะแชร์ข้อมูลของเรา
07:50
I think it's a very disconcertingซึ่งทำให้อึกอัก notionความคิด,
167
458186
2631
ฉันคิดว่า มันเป็นความคิด
ที่น่ากระอักกระอ่วนเอามากๆ
07:52
this ideaความคิด that our carsรถ will be watchingการเฝ้าดู us,
168
460817
2386
เช่น ไอเดียที่ว่า รถคันของเราจะถูกคันอื่นมองเข้ามา
07:55
talkingการพูด about us to other carsรถ,
169
463203
3371
แล้วเม้าท์เกี่ยวกับเรา ให้คันอื่นฟัง
07:58
that we'llดี be going down the roadถนน in a seaทะเล of gossipซุบซิบ.
170
466574
3427
ซึ่งแปลว่า เราจะลงไปสู่ทะเลแห่งการนินทา
08:02
But I believe it can be doneเสร็จแล้ว in a way that protectsช่วยปกป้อง our privacyความเป็นส่วนตัว,
171
470001
3897
แต่ฉันเชื่อว่า เราสามารถควบคุม
ให้เกิดการปกป้องความเป็นส่วนตัวได้
08:05
just like right now, when I look at your carรถ from the outsideด้านนอก,
172
473898
3741
ซึ่งคล้ายๆกับตอนนี้ ตอนที่ฉันมองจากด้านนอกไปที่รถของคุณ
08:09
I don't really know about you.
173
477639
2363
ฉันไม่ค่อยรู้เรื่องของคุณมากนัก
08:12
If I look at your licenseอนุญาต plateจาน numberจำนวน,
174
480002
1137
ถ้า ฉันดูที่เลขป้ายทะเบียนของคุณ
08:13
I don't really know who you are.
175
481139
1886
ฉันไม่รู้จริง ๆ ว่าคุณคือใคร
08:15
I believe our carsรถ can talk about us behindหลัง our backsหลัง.
176
483025
4249
ฉันเชื่อว่า รถยนต์ของเราสามารถคุยลับหลังเกี่ยวกับเราได้
08:19
(Laughterเสียงหัวเราะ)
177
487274
2975
(เลียงหัวเราะ)
08:22
And I think it's going to be a great thing.
178
490249
3185
และ​ฉันว่า นั่นเป็นสิ่งดี
08:25
I want you to considerพิจารณา for a momentขณะ
179
493434
1650
ฉันอยากให้คุณพิจารณาสักนิด
08:27
if you really don't want the distractedวอกแวก teenagerวัยโจ๋ behindหลัง you
180
495084
4118
ถ้าคุณไม่อยากให้ เด็กวัยรุ่นข้างหลังคุณ ที่ขับอย่างไม่ตั้งใจ
08:31
to know that you're brakingการเบรค,
181
499202
2120
ได้รู้ว่า คุณกำลังจะเบรก
08:33
that you're comingมา to a deadตาย stop.
182
501322
2924
ว่า คุณกำลังมาถึงทางตัน ต้องหยุดแล้ว
08:36
By sharingใช้งานร่วมกัน our dataข้อมูล willinglyเต็มใจ,
183
504246
2741
โดยแชร์ข้อมูลร่วมกันอย่างเต็มใจ
08:38
we can do what's bestดีที่สุด for everyoneทุกคน.
184
506987
2812
เราสามารถทำสิ่งที่ดีสุดสำหรับทุกคน
08:41
So let your carรถ gossipซุบซิบ about you.
185
509799
3076
ดังนั้น เรามาอนุญาตให้รถของคุณ นินทาคุณกันเถอะ
08:44
It's going to make the roadsถนน a lot saferปลอดภัยมากขึ้น.
186
512875
3038
เพราะ มันจะทำให้ถนนหนทางต่างๆ ปลอดภัยมากขึ้น
08:47
Thank you.
187
515913
1791
ขอบคุณค่ะ
08:49
(Applauseการปรบมือ)
188
517704
4985
(เสียงปรบมือ)

▲Back to top

ABOUT THE SPEAKER
Jennifer Healey - Research scientist
A research scientist at Intel, Jennifer Healey develops the mobile internet devices of the future.

Why you should listen

Jennifer Healey imagines a future where computers and smartphones are capable of being sensitive to human emotions and where cars are able to talk to each other, and thus keep their drivers away from accidents. A scientist at Intel Corporation Research Labs, she researches devices and systems that would allow for these major innovations.

Healey holds PhD from MIT in electrical engineering and computer science. While there, she pioneered “Affective Computing” with Rosalind Picard and developed the first wearable computer with physiological sensors and a video camera that allows the wearer to track their daily activities and how they feel while doing them. From there, she moved to IBM where she worked on the next generation of multi-modal interactive smartphones and helped architect the "Interaction Mark-Up language" that allows users to switch from voice to speech input seamlessly.

Healey has also used her interest in embedded devices in the field of healthcare. While an instructor at Harvard Medical School and at Beth Israel Deaconess Medical Center, she worked on new ways to use heart rate to predict cardiac health. She then joined HP Research in Cambridge to further develop wearable sensors for health monitoring and continued this research when she joined Intel Digital Health.

More profile about the speaker
Jennifer Healey | Speaker | TED.com