TED2013
Mary Lou Jepsen: Could future devices read images from our brains?
Мэри Лу Джепсен: Смогут ли приборы будущего считывать образы прямо из нашего мозга?
Filmed:
Readability: 4.6
1,035,856 views
Эксперт по передовым цифровым дисплеям Мэри Лу Джепсен занимается изучением того, как можно вывести наши творческие идеи на экраны компьютеров. После перенесённой операции на головном мозге Мэри Лу заинтересовалась нейронной активностью мозга, лежащей в основе изобретательства, творчества и мыслительной деятельности. Она соединила два своих увлечения в этом поразительном рассказе о современных исследованиях мозга, которые могут открыть путь к пониманию процесса мышления.
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
18 лет назад я перенесла
операцию на головном мозге,
операцию на головном мозге,
00:15
and since that time, brain science has become
1
3115
2567
и с тех пор наука о мозге стала
00:17
a personal passion of mine.
2
5682
1999
моим страстным увлечением.
00:19
I'm actually an engineer.
3
7681
2235
Я на самом деле инженер.
00:21
And first let me say, I recently joined
4
9916
2516
И сначала я хочу сказать,
что недавно я присоединилась
что недавно я присоединилась
00:24
Google's Moonshot group,
5
12432
1549
к долгосрочному проекту Google
00:25
where I had a division,
6
13981
1212
в отделе разработки дисплеев
00:27
the display division in Google X,
7
15193
2181
в подразделении Google X.
00:29
and the brain science work I'm speaking about today
8
17374
2622
Работа по изучению мозга,
о которой я буду говорить сегодня, —
о которой я буду говорить сегодня, —
00:31
is work I did before I joined Google
9
19996
2921
это то, чем я занималась до Google
00:34
and on the side outside of Google.
10
22917
2332
и вне Google.
00:37
So that said, there's a stigma
11
25249
3183
Существуют определённые предрассудки
00:40
when you have brain surgery.
12
28432
2285
по поводу операций на мозге.
00:42
Are you still smart or not?
13
30717
2823
Сохраняете ли вы после них
умственные способности?
умственные способности?
00:45
And if not, can you make yourself smart again?
14
33540
3848
Если нет, то можно ли их восстановить?
00:49
After my neurosurgery,
15
37388
1766
После операции
00:51
part of my brain was missing,
16
39154
1997
я потеряла часть мозга,
00:53
and I had to deal with that.
17
41151
2773
и мне пришлось с этим жить.
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
Это было не серое вещество,
а вязкая область в самом центре,
а вязкая область в самом центре,
00:58
that makes key hormones and neurotransmitters.
19
46868
3402
которая вырабатывает
ключевые гормоны и нейротрансмиттеры.
ключевые гормоны и нейротрансмиттеры.
01:02
Immediately after my surgery,
20
50270
2231
Сразу после операции
01:04
I had to decide what amounts of each of over
21
52501
2143
мне нужно было подбирать дозу каждого
01:06
a dozen powerful chemicals to take each day,
22
54644
3702
из более чем десятка мощных веществ
для ежедневного приёма,
для ежедневного приёма,
01:10
because if I just took nothing,
23
58346
1809
потому что, если бы я ничего не принимала,
01:12
I would die within hours.
24
60155
2732
я бы умерла в течение нескольких часов.
01:14
Every day now for 18 years -- every single day --
25
62887
3920
Каждый день на протяжении 18 лет —
каждый божий день —
каждый божий день —
01:18
I've had to try to decide the combinations
26
66807
2710
мне приходится подбирать комбинации
01:21
and mixtures of chemicals,
27
69517
1328
и соединения веществ
01:22
and try to get them, to stay alive.
28
70845
3847
и принимать их,
чтобы оставаться в живых.
чтобы оставаться в живых.
01:26
There have been several close calls.
29
74692
2721
Пару раз моя жизнь висела на волоске.
01:29
But luckily, I'm an experimentalist at heart,
30
77413
3699
Но, к счастью, я в душе экспериментатор,
01:33
so I decided I would experiment
31
81112
3227
поэтому я решила поэкспериментировать
01:36
to try to find more optimal dosages
32
84339
2440
и попытаться найти
более оптимальные дозировки,
более оптимальные дозировки,
01:38
because there really isn't a clear road map
33
86779
1637
поскольку чёткой и детальной схемы
01:40
on this that's detailed.
34
88416
1903
на самом деле нет.
01:42
I began to try different mixtures,
35
90319
2151
Я начала подбирать различные составы
01:44
and I was blown away by how
36
92470
2872
и была поражена тем,
01:47
tiny changes in dosages
37
95342
2411
как ничтожные изменения дозировки
01:49
dramatically changed my sense of self,
38
97753
3149
кардинально изменяли
моё самоощущение,
моё самоощущение,
01:52
my sense of who I was, my thinking,
39
100902
1811
самовосприятие и мышление,
01:54
my behavior towards people.
40
102713
2259
мою манеру поведения.
01:56
One particularly dramatic case:
41
104972
2049
Приведу один из самых
впечатляющих примеров:
впечатляющих примеров:
01:59
for a couple months I actually tried dosages
42
107021
1868
пару месяцев я принимала
дозировки и вещества,
дозировки и вещества,
02:00
and chemicals typical of a man in his early 20s,
43
108889
3908
характерные для двадцатилетних мужчин.
02:04
and I was blown away by how my thoughts changed.
44
112797
3011
Меня потрясло,
как изменились мои мысли.
как изменились мои мысли.
02:07
(Laughter)
45
115808
3120
(Смех)
02:10
I was angry all the time,
46
118928
3058
Я всё время злилась,
02:13
I thought about sex constantly,
47
121986
1846
постоянно думала о сексе
02:15
and I thought I was the smartest person
48
123832
2949
и считала себя самой умной
02:18
in the entire world, and
49
126781
2051
на всём белом свете.
02:20
—(Laughter)—
50
128832
2263
(Смех)
02:23
of course over the years I'd
met guys kind of like that,
met guys kind of like that,
51
131095
2925
Конечно, за годы жизни
мне попадались подобные парни,
мне попадались подобные парни,
02:26
or maybe kind of toned-down versions of that.
52
134020
2267
ну, или чуть поспокойнее.
02:28
I was kind of extreme.
53
136287
2184
Мой случай был немного чересчур.
02:30
But to me, the surprise was,
54
138471
2569
Но для меня удивительно то,
02:33
I wasn't trying to be arrogant.
55
141040
2166
что я не была самонадеянной,
02:35
I was actually trying,
56
143206
3209
я на самом деле пыталась,
02:38
with a little bit of insecurity,
57
146415
2360
с некоторыми сомнениями,
02:40
to actually fix a problem in front of me,
58
148775
3000
по-настоящему решить свою проблему,
02:43
and it just didn't come out that way.
59
151775
1856
просто вышло всё
не совсем так, как хотелось.
не совсем так, как хотелось.
02:45
So I couldn't handle it.
60
153631
1483
У меня ничего получилось.
02:47
I changed my dosages.
61
155114
1525
Я изменила дозировки.
02:48
But that experience, I think, gave me
62
156639
2455
Но этот опыт позволил мне
02:51
a new appreciation for men
63
159094
1751
по-новому взглянуть на мужчин
02:52
and what they might walk through,
64
160845
1816
и на то, с чем им приходится сталкиваться.
02:54
and I've gotten along with men
65
162661
1690
С тех пор я стала ладить с ними
02:56
a lot better since then.
66
164351
1839
гораздо лучше.
02:58
What I was trying to do
67
166190
1545
Регулируя количество
02:59
with tuning these hormones
68
167735
2028
гормонов и нейротрансмиттеров
03:01
and neurotransmitters and so forth
69
169763
2323
и так далее,
03:04
was to try to get my intelligence back
70
172086
3605
я пыталась восстановить свой интеллект
03:07
after my illness and surgery,
71
175691
2634
после болезни и операции,
03:10
my creative thought, my idea flow.
72
178325
2635
вернуть творческое мышление, поток идей.
03:12
And I think mostly in images,
73
180960
2641
В основном я мыслю образами,
03:15
and so for me that became a key metric --
74
183601
2852
поэтому для меня ключевым стало то,
03:18
how to get these mental images
75
186453
2330
как можно использовать
мысленные образы
мысленные образы
03:20
that I use as a way of rapid prototyping,
76
188783
2504
в качестве опытных образцов идей,
03:23
if you will, my ideas,
77
191287
1743
если хотите,
03:25
trying on different new ideas for size,
78
193030
2372
примеряя новые идеи,
03:27
playing out scenarios.
79
195402
1695
разыгрывая сценарии.
03:29
This kind of thinking isn't new.
80
197097
1913
В таком подходе нет ничего нового.
03:31
Philiosophers like Hume and Descartes and Hobbes
81
199010
3255
У философов Юма, Декарта и Гоббса
03:34
saw things similarly.
82
202265
1528
были похожие взгляды.
03:35
They thought that mental images and ideas
83
203793
2737
Они считали,
что мысленные образы и идеи —
что мысленные образы и идеи —
03:38
were actually the same thing.
84
206530
2331
это одно и то же.
03:40
There are those today that dispute that,
85
208861
2417
Есть люди, готовые с этим поспорить,
03:43
and lots of debates about how the mind works,
86
211278
3195
и существует много споров
о работе разума,
о работе разума,
03:46
but for me it's simple:
87
214473
1736
но для меня всё просто.
03:48
Mental images, for most of us,
88
216209
2532
Мысленные образы у большинства из нас
03:50
are central in inventive and creative thinking.
89
218741
3934
играют центральную роль
в изобретательстве и творческом мышлении.
в изобретательстве и творческом мышлении.
03:54
So after several years,
90
222675
1775
Так, через несколько лет
03:56
I tuned myself up and I have lots of great,
91
224450
3233
я отладила свой организм,
и у меня теперь есть множество
и у меня теперь есть множество
03:59
really vivid mental images with a lot of sophistication
92
227683
3048
прекрасных, весьма изощрённых
и ярких мысленных образов,
и ярких мысленных образов,
04:02
and the analytical backbone behind them.
93
230731
2269
опирающихся на анализ.
04:05
And so now I'm working on,
94
233000
1921
Теперь я пытаюсь разобраться в том,
04:06
how can I get these mental images in my mind
95
234921
4162
как можно быстрее вывести
эти мысленные образы
эти мысленные образы
04:11
out to my computer screen faster?
96
239083
2850
из головы прямо на экран
моего компьютера.
моего компьютера.
04:13
Can you imagine, if you will,
97
241933
2089
Представьте себе
04:16
a movie director being able to use
98
244022
2120
кинорежиссёра, способного
лишь силой воображения
лишь силой воображения
04:18
her imagination alone to
direct the world in front of her?
direct the world in front of her?
99
246142
3762
управлять окружающим миром.
04:21
Or a musician to get the music out of his head?
100
249904
3588
Или музыканта,
извлекающего музыку прямо из головы?
извлекающего музыку прямо из головы?
04:25
There are incredible possibilities with this
101
253492
2292
В этом кроется
невероятная возможность
невероятная возможность
04:27
as a way for creative people
102
255784
1993
для творческих людей
04:29
to share at light speed.
103
257777
2233
делиться мыслями со скоростью света.
04:32
And the truth is, the remaining bottleneck
104
260010
1998
И вся правда в том,
что последним препятствием
что последним препятствием
04:34
in being able to do this
105
262008
1173
на этом пути является
04:35
is just upping the resolution of brain scan systems.
106
263181
3980
необходимость увеличить
разрешающую способность томографов.
разрешающую способность томографов.
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
Позвольте показать вам, почему я думаю,
что мы очень близки к цели,
что мы очень близки к цели,
04:42
by sharing with you two recent experiments
108
270029
2387
и рассказать о двух
недавних экспериментах,
недавних экспериментах,
04:44
from two top neuroscience groups.
109
272416
2587
проведённых ведущими
группами нейробиологов.
группами нейробиологов.
04:47
Both used fMRI technology --
110
275003
2488
Обе команды
использовали технологию фМРТ,
использовали технологию фМРТ,
04:49
functional magnetic resonance imaging technology --
111
277491
2279
функциональную
магнитно-резонансную томографию,
магнитно-резонансную томографию,
04:51
to image the brain,
112
279770
1411
для сканирования мозга.
04:53
and here is a brain scan set from Giorgio Ganis
113
281181
3257
Здесь вы видите подборку изображений
мозга, сделанную Джорджио Ганисом
мозга, сделанную Джорджио Ганисом
04:56
and his colleagues at Harvard.
114
284438
1950
и его коллегами в Гарварде.
04:58
And the left-hand column shows a brain scan
115
286388
3154
Слева вы видите сканы мозга человека,
05:01
of a person looking at an image.
116
289542
3267
который смотрит
на какое-то изображение.
на какое-то изображение.
05:04
The middle column shows the brainscan
117
292809
1929
В средней колонке показаны
снимки головного мозга
снимки головного мозга
05:06
of that same individual
118
294738
1621
этого же человека,
05:08
imagining, seeing that same image.
119
296359
3066
мысленно представляющего себе
то же самое изображение.
то же самое изображение.
05:11
And the right column was created
120
299425
2048
В правой колонке показано,
05:13
by subtracting the middle
column from the left column,
column from the left column,
121
301473
3594
что останется, если
из левой колонки вычесть правую:
из левой колонки вычесть правую:
05:17
showing the difference to be nearly zero.
122
305083
2943
мы видим, что разница почти нулевая.
05:20
This was repeated on lots of different individuals
123
308026
2894
Опыт повторили
на большом количестве людей,
на большом количестве людей,
05:22
with lots of different images,
124
310920
2830
используя самые разные изображения —
05:25
always with a similar result.
125
313750
1604
всегда получался похожий результат.
05:27
The difference between seeing an image
126
315354
2089
Разница между
зрительным восприятием изображения
зрительным восприятием изображения
05:29
and imagining seeing that same image
127
317443
2455
и мысленным представлением
этого же изображения
этого же изображения
05:31
is next to nothing.
128
319898
2155
практически ничтожна.
05:34
Next let me share with you one other experiment,
129
322053
2761
Теперь я расскажу
про другой эксперимент, проведённый
про другой эксперимент, проведённый
05:36
this from Jack Gallant's lab at Cal Berkeley.
130
324814
4541
в лаборатории Джека Галланта
в Калифорнийском университете в Беркли.
в Калифорнийском университете в Беркли.
05:41
They've been able to decode brainwaves
131
329355
2063
Им удалось расшифровать
мозговые импульсы
мозговые импульсы
05:43
into recognizable visual fields.
132
331418
2441
и получить узнаваемые зрительные поля.
05:45
So let me set this up for you.
133
333859
1305
Давайте я объясню.
05:47
In this experiment, individuals were shown
134
335164
2333
В этом эксперименте
испытуемым показывали
испытуемым показывали
05:49
hundreds of hours of YouTube videos
135
337497
1995
сотни часов видео из YouTube,
05:51
while scans were made of their brains
136
339492
2039
одновременно сканируя их мозг,
05:53
to create a large library of their brain reacting
137
341531
3216
чтобы создать большую подборку
изображений того,
изображений того,
05:56
to video sequences.
138
344747
2649
как мозг реагировал на видео.
05:59
Then a new movie was shown with new images,
139
347396
2850
Затем им было показано другое видео
с новыми образами,
с новыми образами,
06:02
new people, new animals in it,
140
350246
1952
новыми людьми и животными,
06:04
and a new scan set was recorded.
141
352198
2711
и снова был просканирован мозг.
06:06
The computer, using brain scan data alone,
142
354909
2788
Используя только данные сканирования,
компьютер
компьютер
06:09
decoded that new brain scan
143
357697
2024
расшифровал их и показал то,
06:11
to show what it thought the
individual was actually seeing.
individual was actually seeing.
144
359721
4376
что, как он рассчитал,
испытуемые видели на самом деле.
испытуемые видели на самом деле.
06:16
On the right-hand side, you
see the computer's guess,
see the computer's guess,
145
364097
3381
Справа вы видите догадку компьютера,
06:19
and on the left-hand side, the presented clip.
146
367478
4007
а слева — то, что видели
участники эксперимента.
участники эксперимента.
06:23
This is the jaw-dropper.
147
371485
2319
Результаты поражают.
06:25
We are so close to being able to do this.
148
373804
2687
Мы так близки к цели.
06:28
We just need to up the resolution.
149
376491
2785
Нам нужно только
увеличить разрешение.
увеличить разрешение.
06:31
And now remember that when you see an image
150
379276
3252
Вспомните, что когда вы
видите изображение
видите изображение
06:34
versus when you imagine that same image,
151
382528
2158
и когда вы его себе представляете,
06:36
it creates the same brain scan.
152
384686
3475
сканы мозга получаются одинаковые.
06:40
So this was done with the highest-resolution
153
388161
2722
Эти результаты были получены
с помощью томографов
с помощью томографов
06:42
brain scan systems available today,
154
390883
2185
с наибольшим на сегодняшний день
разрешением,
разрешением,
06:45
and their resolution has increased really
155
393068
1784
а разрешение увеличилось
06:46
about a thousandfold in the last several years.
156
394852
3497
тысячекратно за последние годы.
06:50
Next we need to increase the resolution
157
398349
2322
Теперь нам нужно увеличить разрешение
06:52
another thousandfold
158
400671
1977
ещё в тысячу раз,
06:54
to get a deeper glimpse.
159
402648
1789
чтобы заглянуть поглубже.
06:56
How do we do that?
160
404437
1511
Как это сделать?
06:57
There's a lot of techniques in this approach.
161
405948
2614
Для этого существует много способов.
07:00
One way is to crack open your
skull and put in electrodes.
skull and put in electrodes.
162
408562
3118
Один способ — вскрыть черепную коробку
и вставить туда электроды.
и вставить туда электроды.
07:03
I'm not for that.
163
411680
1403
Я не сторонница этого.
07:05
There's a lot of new imaging techniques
164
413083
2955
Предлагается множество
новых методов сканирования,
новых методов сканирования,
07:08
being proposed, some even by me,
165
416038
2003
некоторые даже предлагаю я сама,
07:10
but given the recent success of MRI,
166
418041
2959
но, учитывая недавние успехи МРТ,
07:13
first we need to ask the question,
167
421000
2068
сначала нужно задаться вопросом:
07:15
is it the end of the road with this technology?
168
423068
2841
исчерпали ли мы уже
все возможности этой технологии?
все возможности этой технологии?
07:17
Conventional wisdom says the only way
169
425909
2455
Согласно общепринятому мнению,
единственным способом
единственным способом
07:20
to get higher resolution is with bigger magnets,
170
428364
2589
увеличить разрешение
является увеличение магнитов,
является увеличение магнитов,
07:22
but at this point bigger magnets
171
430953
1842
но на данный момент
более крупные магниты
более крупные магниты
07:24
only offer incremental resolution improvements,
172
432795
3750
дают лишь небольшие улучшения
в разрешении,
в разрешении,
07:28
not the thousandfold we need.
173
436545
2160
а не те тысячи раз,
что нам нужно.
что нам нужно.
07:30
I'm putting forward an idea:
174
438705
1823
У меня есть такая идея:
07:32
instead of bigger magnets,
175
440528
1963
вместо увеличения магнитов
07:34
let's make better magnets.
176
442491
2450
нам нужно их усовершенствовать.
07:36
There's some new technology breakthroughs
177
444941
2003
В нанотехнологии сделано
07:38
in nanoscience
178
446944
1457
несколько открытий
07:40
when applied to magnetic structures
179
448401
1727
касательно магнитных структур,
07:42
that have created a whole new class of magnets,
180
450128
3013
которые помогли создать
новый класс магнитов;
новый класс магнитов;
07:45
and with these magnets, we can lay down
181
453141
2531
с этими магнитами мы можем делать
07:47
very fine detailed magnetic field patterns
182
455672
2167
очень детальные картины
силовых линий
силовых линий
07:49
throughout the brain,
183
457839
1355
магнитного поля в головном мозге
07:51
and using those, we can actually create
184
459194
3182
и с их помощью создавать
07:54
holographic-like interference structures
185
462376
2838
голографические схемы интерференции,
07:57
to get precision control over many patterns,
186
465214
3469
чтобы чётко контролировать
многие изображения,
многие изображения,
08:00
as is shown here by shifting things.
187
468683
2445
как показано здесь
с помощью движущейся картинки.
с помощью движущейся картинки.
08:03
We can create much more complicated structures
188
471128
3150
Мы можем создать
гораздо более сложные структуры
гораздо более сложные структуры
08:06
with slightly different arrangements,
189
474278
2071
со слегка иной конфигурацией,
08:08
kind of like making Spirograph.
190
476349
3033
что-то вроде создания
узоров со спирографом.
узоров со спирографом.
08:11
So why does that matter?
191
479382
2228
Почему это важно?
08:13
A lot of effort in MRI over the years
192
481610
2577
Все эти годы
при разработке МРТ много усилий
при разработке МРТ много усилий
08:16
has gone into making really big,
193
484187
2837
было потрачено
на создание очень больших,
на создание очень больших,
08:19
really huge magnets, right?
194
487024
2610
просто огромных магнитов, так?
08:21
But yet most of the recent advances
195
489634
2509
Однако все недавние успехи
08:24
in resolution have actually come from
196
492143
2197
в увеличении разрешения
произошли благодаря
произошли благодаря
08:26
ingeniously clever encoding and decoding solutions
197
494340
4008
хитроумным идеям
в кодировании и расшифровке
в кодировании и расшифровке
08:30
in the F.M. radio frequency transmitters and receivers
198
498348
3287
в УКВ-радиопередатчиках и приёмниках
08:33
in the MRI systems.
199
501635
2691
в системах МРТ.
08:36
Let's also, instead of a uniform magnetic field,
200
504326
3322
Давайте также вместо
однородного магнитного поля
однородного магнитного поля
08:39
put down structured magnetic patterns
201
507648
2672
применим структурированное
магнитное поле
магнитное поле
08:42
in addition to the F.M. radio frequencies.
202
510320
3099
в дополнение к УКВ-радиочастотам.
08:45
So by combining the magnetics patterns
203
513419
2307
Таким образом,
комбинируя магнитные поля
комбинируя магнитные поля
08:47
with the patterns in the F.M. radio frequencies
204
515726
2710
с расшифровкой схем УКВ-радиочастот,
08:50
processing which can massively increase
205
518436
2171
мы многократно увеличиваем
08:52
the information that we can extract
206
520607
1969
объём данных,
которые можно получить
которые можно получить
08:54
in a single scan.
207
522576
2446
за одно сканирование.
08:57
And on top of that, we can then layer
208
525022
2332
На это мы можем наложить
08:59
our ever-growing knowledge
of brain structure and memory
of brain structure and memory
209
527354
4472
наши растущие знания
о строении мозга и памяти,
о строении мозга и памяти,
09:03
to create a thousandfold increase that we need.
210
531826
3695
чтобы добиться нужного нам
тысячекратного увеличения.
тысячекратного увеличения.
09:07
And using fMRI, we should be able to measure
211
535521
2943
Используя фМРТ,
мы сможем измерить
мы сможем измерить
09:10
not just oxygenated blood flow,
212
538464
2082
не только ток крови,
насыщенной кислородом,
насыщенной кислородом,
09:12
but the hormones and neurotransmitters
I've talked about
I've talked about
213
540546
2901
но и вышеупомянутые гормоны
и нейротрансмиттеры
и нейротрансмиттеры
09:15
and maybe even the direct neural activity,
214
543447
2345
и, возможно, даже непосредственную
нейронную активность,
нейронную активность,
09:17
which is the dream.
215
545792
1503
о чём мы как раз мечтаем.
09:19
We're going to be able to dump our ideas
216
547295
2234
Мы сможем выгружать наши идеи
09:21
directly to digital media.
217
549529
2694
прямиком на цифровые носители.
09:24
Could you imagine if we could leapfrog language
218
552223
2711
Представьте, как мы сможем
обойтись без языка
обойтись без языка
09:26
and communicate directly with human thought?
219
554934
4209
и общаться напрямую,
посредством мысли.
посредством мысли.
09:31
What would we be capable of then?
220
559143
3193
Что ещё будет нам подвластно?
09:34
And how will we learn to deal
221
562336
2637
И как мы сможем
научиться справляться
научиться справляться
09:36
with the truths of unfiltered human thought?
222
564973
4219
с прямотой нефильтрованной
человеческой мысли?
человеческой мысли?
09:41
You think the Internet was big.
223
569192
2567
Вам кажется, что Интернет
был гигантским шагом вперёд?
был гигантским шагом вперёд?
09:43
These are huge questions.
224
571759
2602
Вот это будет настоящим прорывом.
09:46
It might be irresistible as a tool
225
574361
2148
Возможность улучшить
мыслительный процесс
мыслительный процесс
09:48
to amplify our thinking and communication skills.
226
576509
3876
и навыки общения
очень соблазнительна.
очень соблазнительна.
09:52
And indeed, this very same tool
227
580385
2023
И впрямь, эти же методы,
09:54
may prove to lead to the cure
228
582408
2126
возможно, помогут победить
09:56
for Alzheimer's and similar diseases.
229
584534
3074
болезнь Альцгеймера
и похожие недуги.
и похожие недуги.
09:59
We have little option but to open this door.
230
587608
3512
Наш единственный путь —
это войти в эту дверь.
это войти в эту дверь.
10:03
Regardless, pick a year --
231
591120
1585
Неважно, в каком году —
10:04
will it happen in five years or 15 years?
232
592705
2266
через 5 или 15 лет.
10:06
It's hard to imagine it taking much longer.
233
594971
4616
Трудно вообразить,
что это займёт больше времени.
что это займёт больше времени.
10:11
We need to learn how to take this step together.
234
599587
3695
Нам нужно понять,
как нам всем вместе сделать этот шаг.
как нам всем вместе сделать этот шаг.
10:15
Thank you.
235
603282
2174
Спасибо.
10:17
(Applause)
236
605456
3974
(Аплодисменты)
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