TED2013
Mary Lou Jepsen: Could future devices read images from our brains?
מרי לו ג'פסן: האם יוכלו מכשירים עתידיים לקרוא תמונות מהמוח שלנו?
Filmed:
Readability: 4.6
1,035,856 views
כמומחית לתצוגות דיגיטליות חדשניות, מרי לו ג'פסן חוקרת כיצד להציג את הרעיונות היצירתיים ביותר שלנו על מסכים. וכמי שבעצמה עברה ניתוח מוח , היא מונעת ללמוד יותר על הפעילות העצבית שעומדת בבסיס ההמצאה, היצירתיות, והמחשבה. היא משלבת שתי תשוקות אלו בשיחה מסעירה על שני מחקרי מוח חדשניים שעשויים להצביע על גבול חדש בהבנה של איך (ומה) אנחנו חושבים.
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.
00:12
I had brain surgery 18 years ago,
0
607
2508
עברתי ניתוח מוח לפני 18 שנה,
00:15
and since that time, brain science has become
1
3115
2567
ומאז אותו זמן, מדע המוח הפך להיות
00:17
a personal passion of mine.
2
5682
1999
תשוקה האישית שלי.
00:19
I'm actually an engineer.
3
7681
2235
אני למעשה מהנדסת.
00:21
And first let me say, I recently joined
4
9916
2516
וקודם הרשו לי לומר, הצטרפתי לאחרונה
00:24
Google's Moonshot group,
5
12432
1549
לקבוצת "גוגל לירח",
00:25
where I had a division,
6
13981
1212
שבה היתה לי מחלקה שלמה,
00:27
the display division in Google X,
7
15193
2181
מחלקת התצוגה בגוגל X,
00:29
and the brain science work I'm speaking about today
8
17374
2622
ועבודת מדע המוח שאני מדברת עליה היום
00:31
is work I did before I joined Google
9
19996
2921
היא העבודה שעשיתי לפני שהצטרפתי לגוגל
00:34
and on the side outside of Google.
10
22917
2332
ובצד מחוץ לגוגל.
00:37
So that said, there's a stigma
11
25249
3183
כשזה נאמר, ישנה סטיגמה
00:40
when you have brain surgery.
12
28432
2285
כשיש לך ניתוח מוח.
00:42
Are you still smart or not?
13
30717
2823
האם אתה עדיין חכם או לא?
00:45
And if not, can you make yourself smart again?
14
33540
3848
ואם לא, האם ביכולתך לשוב ולהיות חכם?
00:49
After my neurosurgery,
15
37388
1766
לאחר ניתוח המוח שעברתי,
00:51
part of my brain was missing,
16
39154
1997
חלק מהמוח שלי היה חסר,
00:53
and I had to deal with that.
17
41151
2773
והייתי צריכה להתמודד עם זה.
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
זה לא היה החומר האפור,
אבל זה היה החלק הדביק בדיוק במרכז
אבל זה היה החלק הדביק בדיוק במרכז
00:58
that makes key hormones and neurotransmitters.
19
46868
3402
שמייצר הורמוני מפתח ונוירוטרנסמיטרים.
01:02
Immediately after my surgery,
20
50270
2231
מיד לאחר הניתוח שלי,
01:04
I had to decide what amounts of each of over
21
52501
2143
היה עליי להחליט מה תהיינה הכמויות של כל אחד
01:06
a dozen powerful chemicals to take each day,
22
54644
3702
מעל תריסר כימיקלים חזקים מאוד ליטול כל יום,
01:10
because if I just took nothing,
23
58346
1809
כי אם פשוט לא הייתי נוטלת כלום,
01:12
I would die within hours.
24
60155
2732
הייתי מתה בתוך כמה שעות.
01:14
Every day now for 18 years -- every single day --
25
62887
3920
כל יום כעת, במשך 18 שנים -- בכל יום ויום --
01:18
I've had to try to decide the combinations
26
66807
2710
הייתי צריכה לנסות להחליט על שילובים
01:21
and mixtures of chemicals,
27
69517
1328
ותערובות של כימיקלים,
01:22
and try to get them, to stay alive.
28
70845
3847
ולנסות להשיג אותם, כדי להישאר בחיים.
01:26
There have been several close calls.
29
74692
2721
היו כמה פספוסים.
01:29
But luckily, I'm an experimentalist at heart,
30
77413
3699
אבל למרבה המזל, אני נסיינית בנשמה,
01:33
so I decided I would experiment
31
81112
3227
אז החלטתי שאני אתנסה
01:36
to try to find more optimal dosages
32
84339
2440
כדי לנסות למצוא מינונים יותר אופטימליים
01:38
because there really isn't a clear road map
33
86779
1637
כי באמת אין מפת דרכים ברורה
01:40
on this that's detailed.
34
88416
1903
בנושא זה שהיא מפורטת.
01:42
I began to try different mixtures,
35
90319
2151
התחלתי לנסות תערובות שונות,
01:44
and I was blown away by how
36
92470
2872
ונדהמתי מאיך
01:47
tiny changes in dosages
37
95342
2411
שינויים זעירים במינונים
01:49
dramatically changed my sense of self,
38
97753
3149
שינו באופן דרמטי את תחושת העצמי שלי,
01:52
my sense of who I was, my thinking,
39
100902
1811
את התחושה של מי הייתי, החשיבה שלי,
01:54
my behavior towards people.
40
102713
2259
ההתנהגות שלי כלפי אנשים.
01:56
One particularly dramatic case:
41
104972
2049
אחד המקרים הדרמטיים במיוחד:
01:59
for a couple months I actually tried dosages
42
107021
1868
כבר מזה כמה חודשים ניסיתי למעשה מינונים
02:00
and chemicals typical of a man in his early 20s,
43
108889
3908
וכימיקלים אופייניים לגבר בשנות העשרים לחייו.
02:04
and I was blown away by how my thoughts changed.
44
112797
3011
ונטרפתי מאיך שהמחשבות שלי השתנו.
02:07
(Laughter)
45
115808
3120
(צחוק)
02:10
I was angry all the time,
46
118928
3058
כעסתי כל הזמן.
02:13
I thought about sex constantly,
47
121986
1846
חשבתי על סקס כל הזמן,
02:15
and I thought I was the smartest person
48
123832
2949
וחשבתי שאני האדם הכי חכם
02:18
in the entire world, and
49
126781
2051
בעולם כולו, ו...
02:20
—(Laughter)—
50
128832
2263
-(צחוק) —
02:23
of course over the years I'd
met guys kind of like that,
met guys kind of like that,
51
131095
2925
כמובן במהלך השנים פגשתי בחורים שכאלה,
02:26
or maybe kind of toned-down versions of that.
52
134020
2267
או אולי סוג של גרסאות מעודנות יותר של זה.
02:28
I was kind of extreme.
53
136287
2184
הייתי די קיצונית.
02:30
But to me, the surprise was,
54
138471
2569
אבל בשבילי, ההפתעה היתה,
02:33
I wasn't trying to be arrogant.
55
141040
2166
לא ניסיתי להיות יהירה.
02:35
I was actually trying,
56
143206
3209
באמת ניסיתי,
02:38
with a little bit of insecurity,
57
146415
2360
עם קצת חוסר ביטחון
02:40
to actually fix a problem in front of me,
58
148775
3000
ממש לפתור בעיה שעמדה בפני,
02:43
and it just didn't come out that way.
59
151775
1856
וזה לא פשוט יצא ככה.
02:45
So I couldn't handle it.
60
153631
1483
אז לא יכולתי להתמודד עם זה.
02:47
I changed my dosages.
61
155114
1525
שיניתי את המינונים שלי.
02:48
But that experience, I think, gave me
62
156639
2455
אבל ניסיון זה, אני חושבת, נתן לי
02:51
a new appreciation for men
63
159094
1751
הערכה מחודשת לגברים
02:52
and what they might walk through,
64
160845
1816
ומה שהם אולי עוברים,
02:54
and I've gotten along with men
65
162661
1690
והסתדרתי עם גברים
02:56
a lot better since then.
66
164351
1839
הרבה יותר טוב מאז.
02:58
What I was trying to do
67
166190
1545
מה שניסיתי לעשות
02:59
with tuning these hormones
68
167735
2028
עם כוונון הורמונים אלה
03:01
and neurotransmitters and so forth
69
169763
2323
והמוליכים העצביים וכדומה
03:04
was to try to get my intelligence back
70
172086
3605
היה לנסות להחזיר לעצמי את האינטליגנציה שלי
03:07
after my illness and surgery,
71
175691
2634
לאחר המחלה והניתוח.
03:10
my creative thought, my idea flow.
72
178325
2635
החשיבה היצירתית שלי, זרם הרעיונות.
03:12
And I think mostly in images,
73
180960
2641
ואני חושבת בעיקר בדימויים,
03:15
and so for me that became a key metric --
74
183601
2852
אז בשבילי זה הפך מדד המפתח של --
03:18
how to get these mental images
75
186453
2330
איך להגיע לדימויים מנטליים אלה
03:20
that I use as a way of rapid prototyping,
76
188783
2504
שאני משתמשת בהם כדרך מהירה לבניית אב-טיפוס,
03:23
if you will, my ideas,
77
191287
1743
אם תרצו, הרעיונות שלי,
03:25
trying on different new ideas for size,
78
193030
2372
מתנסה ברעיונות שונים חדשים עבור גודל,
03:27
playing out scenarios.
79
195402
1695
משחקת תרחישים.
03:29
This kind of thinking isn't new.
80
197097
1913
סוג זה של חשיבה אינו חדש.
03:31
Philiosophers like Hume and Descartes and Hobbes
81
199010
3255
פילוסופים כמו יום ודקארט והובס
03:34
saw things similarly.
82
202265
1528
ראו את הדברים באופן דומה.
03:35
They thought that mental images and ideas
83
203793
2737
הם חשבו שהדימויים המנטאליים והרעיונות
03:38
were actually the same thing.
84
206530
2331
היו למעשה אותו הדבר.
03:40
There are those today that dispute that,
85
208861
2417
ישנם היום כאלה שחולקים על כך,
03:43
and lots of debates about how the mind works,
86
211278
3195
והרבה דיונים על איך המוח עובד .
03:46
but for me it's simple:
87
214473
1736
אבל בשבילי זה פשוט:
03:48
Mental images, for most of us,
88
216209
2532
דימויים מנטליים, עבור רובנו,
03:50
are central in inventive and creative thinking.
89
218741
3934
הם גורם מרכזי בחשיבה ההמצאתית והיצירתית.
03:54
So after several years,
90
222675
1775
אז לאחר מספר שנים,
03:56
I tuned myself up and I have lots of great,
91
224450
3233
כיווננתי עצמי ויש לי ממש הרבה
03:59
really vivid mental images with a lot of sophistication
92
227683
3048
דימויים מנטאליים חיים עם הרבה תחכום
04:02
and the analytical backbone behind them.
93
230731
2269
ועמוד השדרה האנליטי מאחוריהם.
04:05
And so now I'm working on,
94
233000
1921
אז עכשיו אני עובדת על
04:06
how can I get these mental images in my mind
95
234921
4162
איך אני יכולה להעלות במוחי את הדימויים המנטליים האלה
04:11
out to my computer screen faster?
96
239083
2850
למסך המחשב שלי, מהר יותר?
04:13
Can you imagine, if you will,
97
241933
2089
האם ביכולתכם לדמיין, אם תרצו,
04:16
a movie director being able to use
98
244022
2120
במאית סרטים שתוכל להשתמש
04:18
her imagination alone to
direct the world in front of her?
direct the world in front of her?
99
246142
3762
בדמיון שלה לבדו כדי לביים את העולם שלפניה?
04:21
Or a musician to get the music out of his head?
100
249904
3588
או מוזיקאי להוציא את המוזיקה. שלו מהראש?
04:25
There are incredible possibilities with this
101
253492
2292
ישנן מספר אפשרויות מדהימות עם זה
04:27
as a way for creative people
102
255784
1993
כדרך עבור אנשים יצירתיים
04:29
to share at light speed.
103
257777
2233
לשתף במהירות האור.
04:32
And the truth is, the remaining bottleneck
104
260010
1998
והאמת היא, שצוואר הבקבוק שנותר
04:34
in being able to do this
105
262008
1173
בפני האפשרות לעשות את זה
04:35
is just upping the resolution of brain scan systems.
106
263181
3980
הוא פשוט להעלות את הרזולוציה של מערכות סריקת המוח.
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
אז הרשו לי להראות לכם
למה אני חושבת שאנחנו די קרובים להגיע לשם
למה אני חושבת שאנחנו די קרובים להגיע לשם
04:42
by sharing with you two recent experiments
108
270029
2387
בכך שאשתף איתכם שני ניסויים שנעשו לאחרונה
04:44
from two top neuroscience groups.
109
272416
2587
על ידי שתי קבוצות מובילות במדעי המוח.
04:47
Both used fMRI technology --
110
275003
2488
שניהם השתמשו בטכנולוגיית ה-fMRI.
04:49
functional magnetic resonance imaging technology --
111
277491
2279
טכנולוגית דימות תהודה מגנטית תפקודי
04:51
to image the brain,
112
279770
1411
לדימוי המוח,
04:53
and here is a brain scan set from Giorgio Ganis
113
281181
3257
והנה סריקת מוח מג'ורג'ו גניס
04:56
and his colleagues at Harvard.
114
284438
1950
ועמיתיו באוניברסיטת הרווארד.
04:58
And the left-hand column shows a brain scan
115
286388
3154
והטור השמאלי מראה סריקת מוח
05:01
of a person looking at an image.
116
289542
3267
של אדם שמסתכל על דימוי.
05:04
The middle column shows the brainscan
117
292809
1929
העמודה האמצעית מראה סריקת מוח
05:06
of that same individual
118
294738
1621
של אותו אדם
05:08
imagining, seeing that same image.
119
296359
3066
מדמיין שראה את אותו דימוי.
05:11
And the right column was created
120
299425
2048
והעמודה הימנית נוצרה
05:13
by subtracting the middle
column from the left column,
column from the left column,
121
301473
3594
על-ידי חיסור העמודה האמצעית מהעמודה השמאלית,
05:17
showing the difference to be nearly zero.
122
305083
2943
מראה שההבדל קרוב לאפס.
05:20
This was repeated on lots of different individuals
123
308026
2894
זה חזר אצל הרבה אנשים שונים
05:22
with lots of different images,
124
310920
2830
עם הרבה דימויים שונים.
05:25
always with a similar result.
125
313750
1604
תמיד עם תוצאה דומה.
05:27
The difference between seeing an image
126
315354
2089
ההבדל בין לראות דימוי
05:29
and imagining seeing that same image
127
317443
2455
ולדמיין ראיית אותו דימוי
05:31
is next to nothing.
128
319898
2155
הוא כמעט כלום.
05:34
Next let me share with you one other experiment,
129
322053
2761
עכשיו, הרשו לי לשתף אתכם באחד מהניסויים האחרים,
05:36
this from Jack Gallant's lab at Cal Berkeley.
130
324814
4541
זה מהמעבדה של ג'ק גאלאנט בברקלי, קליפורניה.
05:41
They've been able to decode brainwaves
131
329355
2063
הם הצליחו לפענח את גלי המוח
05:43
into recognizable visual fields.
132
331418
2441
לכדי זיהוי שדות חזותיים.
05:45
So let me set this up for you.
133
333859
1305
אז הרשו לי לארגן זאת בשבילכם.
05:47
In this experiment, individuals were shown
134
335164
2333
בניסוי זה, הוצגו בפני יחידים
05:49
hundreds of hours of YouTube videos
135
337497
1995
מאות שעות של קטעי וידאו מיו-טיוב
05:51
while scans were made of their brains
136
339492
2039
תוך כדי שסרקו את מוחותיהם
05:53
to create a large library of their brain reacting
137
341531
3216
כדי ליצור ספריה גדולה של מוחותיהם שמגיבים
05:56
to video sequences.
138
344747
2649
לרצפי וידאו.
05:59
Then a new movie was shown with new images,
139
347396
2850
לאחר מכן הוצג סרט חדש עם תמונות חדשות,
06:02
new people, new animals in it,
140
350246
1952
אנשים חדשים, חיות חדשות בתוכו
06:04
and a new scan set was recorded.
141
352198
2711
וסריקה חדשה הוקלטה.
06:06
The computer, using brain scan data alone,
142
354909
2788
המחשב, באמצעות נתוני סריקת מוח בלבד.
06:09
decoded that new brain scan
143
357697
2024
פיענח את סריקת המוח החדשה
06:11
to show what it thought the
individual was actually seeing.
individual was actually seeing.
144
359721
4376
כדי להראות מה הוא חשב שהאדם למעשה ראה.
06:16
On the right-hand side, you
see the computer's guess,
see the computer's guess,
145
364097
3381
בצד ימין, אתם רואים את הניחוש של המחשב,
06:19
and on the left-hand side, the presented clip.
146
367478
4007
בצד שמאל, את הקליפ שהוצג.
06:23
This is the jaw-dropper.
147
371485
2319
זה מדהים.
06:25
We are so close to being able to do this.
148
373804
2687
. אנחנו כל כך קרובים לאפשרות לעשות את זה.
06:28
We just need to up the resolution.
149
376491
2785
אנחנו רק צריכים להגביר את הרזולוציה.
06:31
And now remember that when you see an image
150
379276
3252
וכעת זיכרו שכשאתם רואים דימוי
06:34
versus when you imagine that same image,
151
382528
2158
לעומת זה שאתם מדמיינים אותו,
06:36
it creates the same brain scan.
152
384686
3475
זה יוצר סריקת מוח זהה.
06:40
So this was done with the highest-resolution
153
388161
2722
אז זה נעשה עם מערכות סריקת המוח
06:42
brain scan systems available today,
154
390883
2185
בעלות הרזולוציה הגבוהה ביותר שזמינים כיום.
06:45
and their resolution has increased really
155
393068
1784
הרזולוציה שלהן ממש גדלה
06:46
about a thousandfold in the last several years.
156
394852
3497
באלפי מונים במספר השנים האחרונות.
06:50
Next we need to increase the resolution
157
398349
2322
להבא אנחנו צריכים להגדיל את הרזולוציה
06:52
another thousandfold
158
400671
1977
בעוד אלפי מונים
06:54
to get a deeper glimpse.
159
402648
1789
כדי לזכות בהצצה עמוקה יותר.
06:56
How do we do that?
160
404437
1511
איך נעשה את זה?
06:57
There's a lot of techniques in this approach.
161
405948
2614
יש המון טכניקות בגישה זו.
07:00
One way is to crack open your
skull and put in electrodes.
skull and put in electrodes.
162
408562
3118
דרך אחת היא לפצח את הגולגולת שלכם,
ולהכניס לתוכה אלקטרודות.
ולהכניס לתוכה אלקטרודות.
07:03
I'm not for that.
163
411680
1403
אני לא בעד זה.
07:05
There's a lot of new imaging techniques
164
413083
2955
יש הרבה טכניקות הדמיה חדשות
07:08
being proposed, some even by me,
165
416038
2003
שהוצעו, בחלקם אפילו על ידי,
07:10
but given the recent success of MRI,
166
418041
2959
אבל לאור ההצלחה האחרונה של ה- MRI,
07:13
first we need to ask the question,
167
421000
2068
עלינו לשאול קודם כל את השאלה,
07:15
is it the end of the road with this technology?
168
423068
2841
האם זה סוף הדרך עם הטכנולוגיה הזו?
07:17
Conventional wisdom says the only way
169
425909
2455
ההיגיון הבריא אומר שהדרך היחידה
07:20
to get higher resolution is with bigger magnets,
170
428364
2589
להשיג רזולוציה גבוהה יותר היא בעזרת
מגנטים גדולים יותר,
מגנטים גדולים יותר,
07:22
but at this point bigger magnets
171
430953
1842
אבל בנקודה זו מגנטים גדולים
07:24
only offer incremental resolution improvements,
172
432795
3750
רק מציעים שיפורים מצטברים ברזולוציה,
07:28
not the thousandfold we need.
173
436545
2160
לא אלפי המונים שאנו צריכים.
07:30
I'm putting forward an idea:
174
438705
1823
אני זורקת רעיון:
07:32
instead of bigger magnets,
175
440528
1963
במקום מגנטים יותר גדולים,
07:34
let's make better magnets.
176
442491
2450
בואו וניצור מגנטים טובים יותר .
07:36
There's some new technology breakthroughs
177
444941
2003
יש כמה פריצות דרך טכנולוגיות חדשות
07:38
in nanoscience
178
446944
1457
בננוטכנולוגיה
07:40
when applied to magnetic structures
179
448401
1727
שכאשר מיושמים למבנים מגנטיים
07:42
that have created a whole new class of magnets,
180
450128
3013
הם יצרו סוג חדש לגמרי של מגנטים,
07:45
and with these magnets, we can lay down
181
453141
2531
ועם מגנטים אלה אנחנו יכולים ליצר
07:47
very fine detailed magnetic field patterns
182
455672
2167
תבניות שדה מגנטי מפורטות יפות מאד
07:49
throughout the brain,
183
457839
1355
בכל חלקי המוח.
07:51
and using those, we can actually create
184
459194
3182
ותוך שימוש בהן אנו יכולים למעשה ליצור
07:54
holographic-like interference structures
185
462376
2838
מבני התערבות דמויי- הולוגרפים,
07:57
to get precision control over many patterns,
186
465214
3469
כדי לקבל דיוק בשליטה על דפוסים רבים.
08:00
as is shown here by shifting things.
187
468683
2445
כפי שמוצג כאן על ידי העברת דברים.
08:03
We can create much more complicated structures
188
471128
3150
אנחנו יכולים ליצור מבנים הרבה יותר מורכבים
08:06
with slightly different arrangements,
189
474278
2071
עם סידורים שונים במקצת.
08:08
kind of like making Spirograph.
190
476349
3033
בערך כמו שעושים ספירוגרף.
08:11
So why does that matter?
191
479382
2228
אז למה זה משנה?
08:13
A lot of effort in MRI over the years
192
481610
2577
הרבה מאמץ הושקע ב- MRI
08:16
has gone into making really big,
193
484187
2837
לאורך השנים ביצירת מגנטים
08:19
really huge magnets, right?
194
487024
2610
גדולים, ענקיים ממש, נכון?
08:21
But yet most of the recent advances
195
489634
2509
אבל עדיין רוב השיפורים האחרונים
08:24
in resolution have actually come from
196
492143
2197
ברזולוציה הגיעו למעשה
08:26
ingeniously clever encoding and decoding solutions
197
494340
4008
מפתרונות חכמים של קידוד ופיענוח
08:30
in the F.M. radio frequency transmitters and receivers
198
498348
3287
במשדרי ומקלטי רדיו בתדר F.M
08:33
in the MRI systems.
199
501635
2691
במערכות ה-MRI.
08:36
Let's also, instead of a uniform magnetic field,
200
504326
3322
ובואו גם, במקום שדה מגנטי אחיד,
08:39
put down structured magnetic patterns
201
507648
2672
נשים דפוסים מגנטיים מובנים
08:42
in addition to the F.M. radio frequencies.
202
510320
3099
בנוסף לתדרי ה- F.M
08:45
So by combining the magnetics patterns
203
513419
2307
כך שעל ידי שילוב של דפוסים מגנטיים
08:47
with the patterns in the F.M. radio frequencies
204
515726
2710
עם הדפוסים ב תדרי ה- .F.M של הרדיו
08:50
processing which can massively increase
205
518436
2171
לעבד את מה שיכול להגביר מסיבית
08:52
the information that we can extract
206
520607
1969
את המידע שאנחנו יכולים לחלץ
08:54
in a single scan.
207
522576
2446
בסריקה בודדת.
08:57
And on top of that, we can then layer
208
525022
2332
בנוסף לכך, אנו יכולים אז לערוך
08:59
our ever-growing knowledge
of brain structure and memory
of brain structure and memory
209
527354
4472
את הידע ההולך וגובר שלנו על מבנה המוח והזיכרון
09:03
to create a thousandfold increase that we need.
210
531826
3695
כדי ליצור את ההעלאה באלפי מונים שאנחנו צריכים לה.
09:07
And using fMRI, we should be able to measure
211
535521
2943
ובאמצעות fMRI, נוכל למדוד
09:10
not just oxygenated blood flow,
212
538464
2082
לא רק את זרימת הדם המחומצן,
09:12
but the hormones and neurotransmitters
I've talked about
I've talked about
213
540546
2901
אלא את ההורמונים ואת הנוירוטרנסמיטורים שדיברתי עליהם
09:15
and maybe even the direct neural activity,
214
543447
2345
ואולי אפילו את הפעילות העצבית הישירה,
09:17
which is the dream.
215
545792
1503
שזה החלום.
09:19
We're going to be able to dump our ideas
216
547295
2234
אנחנו הולכים להיות מסוגלים לזרוק את הרעיונות שלנו
09:21
directly to digital media.
217
549529
2694
ישירות למדיה דיגיטלית.
09:24
Could you imagine if we could leapfrog language
218
552223
2711
התוכלו לדמיין לו היינו יכולים לדלג על שפה
09:26
and communicate directly with human thought?
219
554934
4209
לתקשר ישירות עם המחשבה האנושית?
09:31
What would we be capable of then?
220
559143
3193
למה נהיה מסוגלים אז?
09:34
And how will we learn to deal
221
562336
2637
ואיך נלמד להתמודד
09:36
with the truths of unfiltered human thought?
222
564973
4219
עם האמיתות הבלתי מסוננות של המחשבה האנושית?
09:41
You think the Internet was big.
223
569192
2567
אתם חושבים שהאינטרנט היה משהו גדול.
09:43
These are huge questions.
224
571759
2602
אלו הן שאלות ענקיות.
09:46
It might be irresistible as a tool
225
574361
2148
זה עשוי להיות מפתה ככלי
09:48
to amplify our thinking and communication skills.
226
576509
3876
להגברת כישורי החשיבה והתקשורת שלנו.
09:52
And indeed, this very same tool
227
580385
2023
ואכן, כלי ספציפי זה.
09:54
may prove to lead to the cure
228
582408
2126
עשוי להוביל למציאת דרכי ריפוי
09:56
for Alzheimer's and similar diseases.
229
584534
3074
עבור אלצהיימר ומחלות דומות.
09:59
We have little option but to open this door.
230
587608
3512
אין לנו ברירה אלא לפתוח את הדלת.
10:03
Regardless, pick a year --
231
591120
1585
ללא קשר, בחרו שנה...
10:04
will it happen in five years or 15 years?
232
592705
2266
זה יקרה בעוד 5 או 15 שנים?
10:06
It's hard to imagine it taking much longer.
233
594971
4616
קשה לדמיין שזה יקח הרבה יותר זמן.
10:11
We need to learn how to take this step together.
234
599587
3695
אנו צריכים ללמוד כיצד לעשות את הצעד הזה ביחד.
10:15
Thank you.
235
603282
2174
תודה.
10:17
(Applause)
236
605456
3974
(מחיאות כפיים)
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