TED2013
Mary Lou Jepsen: Could future devices read images from our brains?
Мери Лу Джепсен: Ще могат ли бъдещи устройства да четат образи от мозъка ни?
Filmed:
Readability: 4.6
1,035,856 views
Като експерт по авангардни цифрови дисплеи Мери Лу Джепсен проучва как да показва най-творческите ни идеи върху екран. A като пациент на мозъчна операция, е амбицирана да разбере повече за невронната активност, която лежи в основата на изобретателността, творчеството и мисленето. Тя впримчва тези свои страсти в една поразителна беседа за две авангардни мозъчни изследвания, които могат да сочат към нова граница в разбирането как (и какво) мислим.
Mary Lou Jepsen - Inventor, entrepreneur, optical physicist
Mary Lou Jepsen pushes the edges of what's possible in optics and physics, to make new types of devices, leading teams and working with huge factories that can ship vast volumes of these strange, new things. Full bio
Mary Lou Jepsen pushes the edges of what's possible in optics and physics, to make new types of devices, leading teams and working with huge factories that can ship vast volumes of these strange, new things. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
Претърпях мозъчна операция преди 18 години
00:12
I had brain surgery 18 years ago,
0
607
2508
00:15
and since that time, brain science has become
1
3115
2567
и оттогава науката за мозъка стана
00:17
a personal passion of mine.
2
5682
1999
моя лична страст.
00:19
I'm actually an engineer.
3
7681
2235
Всъщност аз съм инженер.
00:21
And first let me say, I recently joined
4
9916
2516
И първо нека кажа, че наскоро се присъединих към
00:24
Google's Moonshot group,
5
12432
1549
Google's Moonshot групата,
00:25
where I had a division,
6
13981
1212
където имам отдел,
00:27
the display division in Google X,
7
15193
2181
отделът за показване в Google X,
00:29
and the brain science work I'm speaking about today
8
17374
2622
но научната ми работа върху мозъка, за която ще говоря днес,
00:31
is work I did before I joined Google
9
19996
2921
е работа, която вършех преди да се присъединя към Google
00:34
and on the side outside of Google.
10
22917
2332
и от страна извън Google.
00:37
So that said, there's a stigma
11
25249
3183
И така, след казаното, има една стигма
00:40
when you have brain surgery.
12
28432
2285
след мозъчна операция.
00:42
Are you still smart or not?
13
30717
2823
Все още ли сте умен или не?
00:45
And if not, can you make yourself smart again?
14
33540
3848
И ако не, може ли да станете умен отново?
00:49
After my neurosurgery,
15
37388
1766
След неврохирургията ми
00:51
part of my brain was missing,
16
39154
1997
част от моят мозък липсваше
00:53
and I had to deal with that.
17
41151
2773
и аз трябваше да се справя с това.
00:55
It wasn't the grey matter, but it
was the gooey part dead center
was the gooey part dead center
18
43924
2944
Не беше сиво вещество,
а лигавата мъртва част на центъра,
а лигавата мъртва част на центъра,
00:58
that makes key hormones and neurotransmitters.
19
46868
3402
който произвежда ключови хормони и невротрансмитери.
01:02
Immediately after my surgery,
20
50270
2231
Веднага след операцията
01:04
I had to decide what amounts of each of over
21
52501
2143
трябваше да реша какво количество от повече от
01:06
a dozen powerful chemicals to take each day,
22
54644
3702
дузина мощни химикали да вземам всеки ден,
01:10
because if I just took nothing,
23
58346
1809
защото ако не вземех нищо,
01:12
I would die within hours.
24
60155
2732
щях да почина за часове.
01:14
Every day now for 18 years -- every single day --
25
62887
3920
Всеки ден от 18 години насам, всеки един ден,
01:18
I've had to try to decide the combinations
26
66807
2710
аз трябва да определям комбинации
01:21
and mixtures of chemicals,
27
69517
1328
и смеси от химикали,
01:22
and try to get them, to stay alive.
28
70845
3847
и да ги вземам, за да бъда жива.
01:26
There have been several close calls.
29
74692
2721
На няколко пъти бях на прага.
01:29
But luckily, I'm an experimentalist at heart,
30
77413
3699
За щастие аз съм експериментатор по душа
01:33
so I decided I would experiment
31
81112
3227
и реших, че ще експериментирам,
01:36
to try to find more optimal dosages
32
84339
2440
за да опитам намеря оптимални дози,
01:38
because there really isn't a clear road map
33
86779
1637
защото наистина няма ясна карта
01:40
on this that's detailed.
34
88416
1903
по този въпрос, която да е детайлна.
01:42
I began to try different mixtures,
35
90319
2151
Започнах да опитвам различни смеси
01:44
and I was blown away by how
36
92470
2872
и бях поразена от това как
01:47
tiny changes in dosages
37
95342
2411
малки промени в дозите
01:49
dramatically changed my sense of self,
38
97753
3149
променят драматично усещането ми за моето аз,
01:52
my sense of who I was, my thinking,
39
100902
1811
усещането ми за това коя съм, моето мислене,
01:54
my behavior towards people.
40
102713
2259
моето поведение към хората.
01:56
One particularly dramatic case:
41
104972
2049
Един особено драматичен случай:
01:59
for a couple months I actually tried dosages
42
107021
1868
От няколко месеца опитвах дози
02:00
and chemicals typical of a man in his early 20s,
43
108889
3908
и химикали, характерни за мъж в своите ранни 20
02:04
and I was blown away by how my thoughts changed.
44
112797
3011
и бях поразена как се промениха мислите ми.
02:07
(Laughter)
45
115808
3120
(Смях)
02:10
I was angry all the time,
46
118928
3058
Бях гневна през цялото време,
02:13
I thought about sex constantly,
47
121986
1846
постоянно мислех за секс
02:15
and I thought I was the smartest person
48
123832
2949
и се смятах за най-умния човек
02:18
in the entire world, and
49
126781
2051
на света...
02:20
—(Laughter)—
50
128832
2263
(Смях)
02:23
of course over the years I'd
met guys kind of like that,
met guys kind of like that,
51
131095
2925
Разбира се, през годините
съм срещала такива момчета,
съм срещала такива момчета,
02:26
or maybe kind of toned-down versions of that.
52
134020
2267
но като че ли по-леки версии на моята.
02:28
I was kind of extreme.
53
136287
2184
Аз бях екстремен случай.
02:30
But to me, the surprise was,
54
138471
2569
Но за мен изненадата беше,
02:33
I wasn't trying to be arrogant.
55
141040
2166
че не се опитвах да бъда арогантна.
02:35
I was actually trying,
56
143206
3209
Всъщност опитвах
02:38
with a little bit of insecurity,
57
146415
2360
с малко несигурност,
02:40
to actually fix a problem in front of me,
58
148775
3000
да оправя проблема пред себе си,
02:43
and it just didn't come out that way.
59
151775
1856
но просто не стана по този начин.
02:45
So I couldn't handle it.
60
153631
1483
Така че не можах да се справя.
02:47
I changed my dosages.
61
155114
1525
Промених дозите.
02:48
But that experience, I think, gave me
62
156639
2455
Но, мисля, че този опит ми даде
02:51
a new appreciation for men
63
159094
1751
една нова и точна представа за мъжете
02:52
and what they might walk through,
64
160845
1816
и това, през което те биха могли да преминат
02:54
and I've gotten along with men
65
162661
1690
и аз се разбирам с тях
02:56
a lot better since then.
66
164351
1839
много по-добре оттогава.
02:58
What I was trying to do
67
166190
1545
Това, което се опитвах да направя
02:59
with tuning these hormones
68
167735
2028
нагласявайки тези хормони,
03:01
and neurotransmitters and so forth
69
169763
2323
невротрансмитери и т. н.
03:04
was to try to get my intelligence back
70
172086
3605
беше да върна обратно моята интелигентност
03:07
after my illness and surgery,
71
175691
2634
след заболяването и операцията ми,
03:10
my creative thought, my idea flow.
72
178325
2635
моята творческа мисъл, моя поток от идеи.
03:12
And I think mostly in images,
73
180960
2641
Аз мисля предимно в образи,
03:15
and so for me that became a key metric --
74
183601
2852
и за мен това стана ключов измерител -
03:18
how to get these mental images
75
186453
2330
как да получа тези умствени изображения,
03:20
that I use as a way of rapid prototyping,
76
188783
2504
които ползвам, като начин за бързо създаване на прототипи,
03:23
if you will, my ideas,
77
191287
1743
(ако искате - моите идеи),
03:25
trying on different new ideas for size,
78
193030
2372
опитвайки различни нови такива за размер,
03:27
playing out scenarios.
79
195402
1695
разигравайки сценарии.
03:29
This kind of thinking isn't new.
80
197097
1913
Този начин на мислене не е нов.
03:31
Philiosophers like Hume and Descartes and Hobbes
81
199010
3255
Философи като Хюм, Декарт и Хобс
03:34
saw things similarly.
82
202265
1528
са виждали нещата по подобен начин.
03:35
They thought that mental images and ideas
83
203793
2737
Те смятали, че умствените образи и идеите
03:38
were actually the same thing.
84
206530
2331
всъщност са едно и също.
03:40
There are those today that dispute that,
85
208861
2417
Днес има хора, които оспорват това
03:43
and lots of debates about how the mind works,
86
211278
3195
и много дебати как работи ума,
03:46
but for me it's simple:
87
214473
1736
но за мен е просто:
03:48
Mental images, for most of us,
88
216209
2532
Умствените образи, за повечето от нас,
03:50
are central in inventive and creative thinking.
89
218741
3934
са в центъра на интелигентността и творческото мислене.
03:54
So after several years,
90
222675
1775
И така, след няколко години
03:56
I tuned myself up and I have lots of great,
91
224450
3233
аз настроих себе си и имам изобилие от големи,
03:59
really vivid mental images with a lot of sophistication
92
227683
3048
наистина ярки изображения с много изтънченост
04:02
and the analytical backbone behind them.
93
230731
2269
и аналитичен гръбнак зад тях.
04:05
And so now I'm working on,
94
233000
1921
И сега работя върху това
04:06
how can I get these mental images in my mind
95
234921
4162
как да получа тези умствени образи
04:11
out to my computer screen faster?
96
239083
2850
върху екрана на компютъра си по-бързо.
04:13
Can you imagine, if you will,
97
241933
2089
Можете ли да си представите, ако искате,
04:16
a movie director being able to use
98
244022
2120
филмов режисьор, способен да използва
04:18
her imagination alone to
direct the world in front of her?
direct the world in front of her?
99
246142
3762
само своето въображение,
за да направлява света пред себе си?
за да направлява света пред себе си?
04:21
Or a musician to get the music out of his head?
100
249904
3588
Или музикант да получава музиката от главата си?
04:25
There are incredible possibilities with this
101
253492
2292
Има невероятни възможности с това,
04:27
as a way for creative people
102
255784
1993
като начин за творците
04:29
to share at light speed.
103
257777
2233
да споделят със скоростта на светлината.
04:32
And the truth is, the remaining bottleneck
104
260010
1998
И истината е, че оставащата пречка
04:34
in being able to do this
105
262008
1173
пред постигането му
04:35
is just upping the resolution of brain scan systems.
106
263181
3980
е просто покачването резолюцията на системите, сканиращи мозъка.
04:39
So let me show you why I think
we're pretty close to getting there
we're pretty close to getting there
107
267161
2858
Нека ви покажа защо мисля,
че сме много близо до постигането на това
че сме много близо до постигането на това
04:42
by sharing with you two recent experiments
108
270029
2387
с помощта на два скорошни експеримента
04:44
from two top neuroscience groups.
109
272416
2587
на двете най-добри групи в неврологията.
04:47
Both used fMRI technology --
110
275003
2488
И двете ползваха технологията fMRI
04:49
functional magnetic resonance imaging technology --
111
277491
2279
(технология за функционално магнитно-резонансно изобразяване)
04:51
to image the brain,
112
279770
1411
за отразяване на мозъка.
04:53
and here is a brain scan set from Giorgio Ganis
113
281181
3257
Ето едно сканиране на мозък, направено от Джорджо Ганис
04:56
and his colleagues at Harvard.
114
284438
1950
и неговите колеги в Харвард.
04:58
And the left-hand column shows a brain scan
115
286388
3154
Лявата колона показва мозъчно сканиране
05:01
of a person looking at an image.
116
289542
3267
на човек, гледащ изображение.
05:04
The middle column shows the brainscan
117
292809
1929
Средната колона показва мозъчното сканиране
05:06
of that same individual
118
294738
1621
на същия този човек
05:08
imagining, seeing that same image.
119
296359
3066
представящ си, че вижда същото това изображение.
05:11
And the right column was created
120
299425
2048
Дясната колона беше създадена
05:13
by subtracting the middle
column from the left column,
column from the left column,
121
301473
3594
чрез изваждане на средната
от лявата
от лявата
05:17
showing the difference to be nearly zero.
122
305083
2943
и показва клонящата към нула разлика.
05:20
This was repeated on lots of different individuals
123
308026
2894
Това беше повторено с много хора,
05:22
with lots of different images,
124
310920
2830
с голям брой различни изображения
05:25
always with a similar result.
125
313750
1604
и винаги със сходни резултати.
05:27
The difference between seeing an image
126
315354
2089
Разликата между това да виждаш едно изображение
05:29
and imagining seeing that same image
127
317443
2455
и да си представяш, че го виждаш
05:31
is next to nothing.
128
319898
2155
е нищожна.
05:34
Next let me share with you one other experiment,
129
322053
2761
Сега нека споделя с вас един друг експеримент,
05:36
this from Jack Gallant's lab at Cal Berkeley.
130
324814
4541
от лабораторията на Джак Галант в Кал Бъркли.
05:41
They've been able to decode brainwaves
131
329355
2063
Те успяха да декодират мозъчни вълни
05:43
into recognizable visual fields.
132
331418
2441
в разпознаваеми визуални образи.
05:45
So let me set this up for you.
133
333859
1305
Нека ви въведа в него.
05:47
In this experiment, individuals were shown
134
335164
2333
В този експеримент на участниците бяха показвани
05:49
hundreds of hours of YouTube videos
135
337497
1995
стотици часове видео материали от YouTube,
05:51
while scans were made of their brains
136
339492
2039
като същевременно мозъците им биваха сканирани,
05:53
to create a large library of their brain reacting
137
341531
3216
за да се създаде огромна библиотека от техните мозъчни реакции
05:56
to video sequences.
138
344747
2649
на видео последователностите.
05:59
Then a new movie was shown with new images,
139
347396
2850
След това беше показан един нов филм с нови изображения,
06:02
new people, new animals in it,
140
350246
1952
нови хора, нови животни в него
06:04
and a new scan set was recorded.
141
352198
2711
и едно ново сканиране беше записано.
06:06
The computer, using brain scan data alone,
142
354909
2788
Компютърът, само с помощта на данните от мозъчните сканирания,
06:09
decoded that new brain scan
143
357697
2024
декодира това ново сканиране
06:11
to show what it thought the
individual was actually seeing.
individual was actually seeing.
144
359721
4376
за да покаже какво смята, че е виждал човекът всъщност.
06:16
On the right-hand side, you
see the computer's guess,
see the computer's guess,
145
364097
3381
От дясната страна
виждате компютърното предположение,
виждате компютърното предположение,
06:19
and on the left-hand side, the presented clip.
146
367478
4007
а от лявата - показвания клип.
06:23
This is the jaw-dropper.
147
371485
2319
Това е поразително.
06:25
We are so close to being able to do this.
148
373804
2687
Толкова близо сме до това, да можем да го правим.
06:28
We just need to up the resolution.
149
376491
2785
Трябва просто да покачим резолюцията.
06:31
And now remember that when you see an image
150
379276
3252
И сега запомнете, че виждането на едно изображение
06:34
versus when you imagine that same image,
151
382528
2158
и мисленето за същото
06:36
it creates the same brain scan.
152
384686
3475
дава еднакъв резултат при сканиране.
06:40
So this was done with the highest-resolution
153
388161
2722
И така, това беше направено с най-високата резоюция
06:42
brain scan systems available today,
154
390883
2185
която системите за сканиране на мозъка имат днес,
06:45
and their resolution has increased really
155
393068
1784
а тя беше повишена наистина
06:46
about a thousandfold in the last several years.
156
394852
3497
около хилядократно в последните няколко години.
06:50
Next we need to increase the resolution
157
398349
2322
Следващото от което се нуждаем за резолюцията
06:52
another thousandfold
158
400671
1977
е друго хилядократно увеличение,
06:54
to get a deeper glimpse.
159
402648
1789
за да получим едно по-дълбоко надзърване.
06:56
How do we do that?
160
404437
1511
Как го правим?
06:57
There's a lot of techniques in this approach.
161
405948
2614
Има много техники в този подход.
07:00
One way is to crack open your
skull and put in electrodes.
skull and put in electrodes.
162
408562
3118
Един начин е да разцепим черепа ви
и сложим в него електроди.
и сложим в него електроди.
07:03
I'm not for that.
163
411680
1403
Аз не съм за него.
07:05
There's a lot of new imaging techniques
164
413083
2955
Много нови образни техники
07:08
being proposed, some even by me,
165
416038
2003
се предлагат, някои дори от мен,
07:10
but given the recent success of MRI,
166
418041
2959
но имайки предвид скорошния успех на MRI,
07:13
first we need to ask the question,
167
421000
2068
имаме нужда да зададем въпроса:
07:15
is it the end of the road with this technology?
168
423068
2841
Това ли е таванът на тази технология?
07:17
Conventional wisdom says the only way
169
425909
2455
Стандартният подход казва, че единственият начин
07:20
to get higher resolution is with bigger magnets,
170
428364
2589
да получим по-висока резолюция е с по-големи магнити,
07:22
but at this point bigger magnets
171
430953
1842
но на този етап по-големите магнити
07:24
only offer incremental resolution improvements,
172
432795
3750
могат да предложат само стъпкови подобрения,
07:28
not the thousandfold we need.
173
436545
2160
а не хилядократното увеличение от което се нуждаем.
07:30
I'm putting forward an idea:
174
438705
1823
Аз предлагам следното:
07:32
instead of bigger magnets,
175
440528
1963
Вместо по-големи магнити,
07:34
let's make better magnets.
176
442491
2450
нека създадем по-добри магнити.
07:36
There's some new technology breakthroughs
177
444941
2003
Има няколко нови технологични пробива
07:38
in nanoscience
178
446944
1457
в нанонауката,
07:40
when applied to magnetic structures
179
448401
1727
които приложени към магнитни структури
07:42
that have created a whole new class of magnets,
180
450128
3013
създават изцяло нов клас магнити.
07:45
and with these magnets, we can lay down
181
453141
2531
С тези магнити може да се установят
07:47
very fine detailed magnetic field patterns
182
455672
2167
много фини, подробни модели на магнитното поле
07:49
throughout the brain,
183
457839
1355
през мозъка,
07:51
and using those, we can actually create
184
459194
3182
и използвайки ги, можем всъщност да създадем
07:54
holographic-like interference structures
185
462376
2838
подобни на холография интерферентни структури,
07:57
to get precision control over many patterns,
186
465214
3469
за да получим прецизен контрол над много модели,
08:00
as is shown here by shifting things.
187
468683
2445
както е показано тук с изместване на нещата.
08:03
We can create much more complicated structures
188
471128
3150
Можем да създадем много по сложни структури
08:06
with slightly different arrangements,
189
474278
2071
с малко по-различни условия,
08:08
kind of like making Spirograph.
190
476349
3033
нещо като игра със спирограф.
08:11
So why does that matter?
191
479382
2228
И така, защо това има значение?
08:13
A lot of effort in MRI over the years
192
481610
2577
Много усилия в MRI през годините
08:16
has gone into making really big,
193
484187
2837
отидоха в правенето на наистина големи,
08:19
really huge magnets, right?
194
487024
2610
наистина огромни магнити, нали?
08:21
But yet most of the recent advances
195
489634
2509
Но все пак повечето от последните постижения
08:24
in resolution have actually come from
196
492143
2197
в резолюцията идват всъщност от
08:26
ingeniously clever encoding and decoding solutions
197
494340
4008
изкусно хитрите решения за кодиране и декодиране
08:30
in the F.M. radio frequency transmitters and receivers
198
498348
3287
във FM радио-честотните предаватели и приемници
08:33
in the MRI systems.
199
501635
2691
на MRI системите.
08:36
Let's also, instead of a uniform magnetic field,
200
504326
3322
Нека също вместо еднородното магнитно поле,
08:39
put down structured magnetic patterns
201
507648
2672
сложим структурирани магнитни модели
08:42
in addition to the F.M. radio frequencies.
202
510320
3099
в добавка на FM радио честотите.
08:45
So by combining the magnetics patterns
203
513419
2307
Обработвайки комбинацията от магнитни модели
08:47
with the patterns in the F.M. radio frequencies
204
515726
2710
и модели във FM радио честотите
08:50
processing which can massively increase
205
518436
2171
можем да увеличим значително
08:52
the information that we can extract
206
520607
1969
информацията, която извличаме
08:54
in a single scan.
207
522576
2446
от едно отделно сканиране.
08:57
And on top of that, we can then layer
208
525022
2332
И отгоре на това, тогава ще можем да насложим
08:59
our ever-growing knowledge
of brain structure and memory
of brain structure and memory
209
527354
4472
нашето вечно растящо познание
за мозъчната структура и памет,
за мозъчната структура и памет,
09:03
to create a thousandfold increase that we need.
210
531826
3695
за да създадем хилядократното увеличение, от което се нуждаем.
09:07
And using fMRI, we should be able to measure
211
535521
2943
И ползвайки fMRI ще трябва да сме способни да измерим
09:10
not just oxygenated blood flow,
212
538464
2082
не само потока на окислената кръв,
09:12
but the hormones and neurotransmitters
I've talked about
I've talked about
213
540546
2901
но и хормоните и невротрансмитерите,
за които говорех
за които говорех
09:15
and maybe even the direct neural activity,
214
543447
2345
и може би дори директно невралната активност,
09:17
which is the dream.
215
545792
1503
което е мечтата.
09:19
We're going to be able to dump our ideas
216
547295
2234
Ние сме на път да сме в състояние да разтоварваме идеите си
09:21
directly to digital media.
217
549529
2694
директно върху дигитални медии.
09:24
Could you imagine if we could leapfrog language
218
552223
2711
Представяте ли си ако можем да прескочим езика
09:26
and communicate directly with human thought?
219
554934
4209
и общуваме директно с човешка мисъл?
09:31
What would we be capable of then?
220
559143
3193
На какво ще сме способни след това?
09:34
And how will we learn to deal
221
562336
2637
И как ще се научим да се справяме
09:36
with the truths of unfiltered human thought?
222
564973
4219
с истините на нефилтрираната човешка мисъл?
09:41
You think the Internet was big.
223
569192
2567
Вие мислите, че Интернет беше голяма.
09:43
These are huge questions.
224
571759
2602
Това са огромни въпроси.
09:46
It might be irresistible as a tool
225
574361
2148
То би могло да е неотразим инструмент
09:48
to amplify our thinking and communication skills.
226
576509
3876
за разширяване уменията ни за мислене и общуване.
09:52
And indeed, this very same tool
227
580385
2023
И наистина същият този инструмент
09:54
may prove to lead to the cure
228
582408
2126
може да ни доведе до лечението
09:56
for Alzheimer's and similar diseases.
229
584534
3074
болестта на Алцхаймер и подобните на нея.
09:59
We have little option but to open this door.
230
587608
3512
Ние нямаме голям избор, освен да отворим тази врата.
10:03
Regardless, pick a year --
231
591120
1585
Независимо, вземете една година...
10:04
will it happen in five years or 15 years?
232
592705
2266
Дали ще се случи след 5 или 15 години?
10:06
It's hard to imagine it taking much longer.
233
594971
4616
Трудно е да си представим, че ще отнеме по-дълго.
10:11
We need to learn how to take this step together.
234
599587
3695
Ние трябва да се научим как да предприемем тази стъпка заедно.
10:15
Thank you.
235
603282
2174
Благодаря ви.
10:17
(Applause)
236
605456
3974
(Аплодисменти)
ABOUT THE SPEAKER
Mary Lou Jepsen - Inventor, entrepreneur, optical physicistMary Lou Jepsen pushes the edges of what's possible in optics and physics, to make new types of devices, leading teams and working with huge factories that can ship vast volumes of these strange, new things.
Why you should listen
Mary Lou Jepsen is one of the world’s foremost engineers and scientists in optics, imaging and display -- inventing at the hairy, crazy edge of what physics allows, aiming to do what seems impossible and leading teams to achieve these in volume in partnership with the world’s largest manufacturers, in Asia. She has more than 200 patents published or issued.
Jepsen is the founder and CEO of Openwater, which aims to use new optics to see inside our bodies. Previously a top technical exec at Google, Facebook, Oculus and Intel, her startups include One Laptop Per Child, where she was CTO and chief architect on the $100 laptop. She studied at Brown, MIT and Rhode Island School of Design, and she was a professor at both MITs -- the one in Cambridge, Mass., and the Royal Melbourne Institute of Tech in Australia.
Mary Lou Jepsen | Speaker | TED.com