TEDGlobal 2010
Tan Le: A headset that reads your brainwaves
Tan Le: Beyin dalgalarınızı algılayabilen başlık
Filmed:
Readability: 5
2,732,929 views
Tan Le'nin büyüleyici yeni bilgisayar arayüzü kullanıcılarının beyin dalgalarını okuyabiliyor, sanal objeleri ve hatta elektronik aletleri kontrol etmemizi mümkün kılıyor, biraz düşünce ile (ve biraz da konsantrasyon). Tan Le, başlığın gösterimini yapıyor ve onun ileride uygulanabileceği uygulamalar hakkında konuşuyor.
Tan Le - Entrepreneur
Tan Le is the founder & CEO of Emotiv, a bioinformatics company that's working on identifying biomarkers for mental and other neurological conditions using electroencephalography (EEG). Full bio
Tan Le is the founder & CEO of Emotiv, a bioinformatics company that's working on identifying biomarkers for mental and other neurological conditions using electroencephalography (EEG). Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:16
Up until now, our communication with machines
0
1000
2000
Şu ana kadar, makineler ile olan
00:18
has always been limited
1
3000
2000
iletişimimiz hep kasıtlı ve
00:20
to conscious and direct forms.
2
5000
2000
direk yapılarla kısıtlandı.
00:22
Whether it's something simple
3
7000
2000
İster ışıkları açmak için
00:24
like turning on the lights with a switch,
4
9000
2000
kullandığımız anahtarlar gibi basit yapılar,
00:26
or even as complex as programming robotics,
5
11000
3000
isterse robotları programlamak gibi karmaşık yapılar olsun,
00:29
we have always had to give a command to a machine,
6
14000
3000
makinelere bir şey yaptırabilmek için
00:32
or even a series of commands,
7
17000
2000
her zaman bir komut veya
00:34
in order for it to do something for us.
8
19000
3000
komutlar zinciri vermemiz gerekti.
00:37
Communication between people, on the other hand,
9
22000
2000
Diğer yandan, insanlar arasındaki iletişim,
00:39
is far more complex and a lot more interesting
10
24000
3000
çok daha karmaşık ve ilginç
00:42
because we take into account
11
27000
2000
çünkü bizler görünenin ifade edilenin
00:44
so much more than what is explicitly expressed.
12
29000
3000
haricinde çok daha fazlasını hesaba katıyoruz.
00:47
We observe facial expressions, body language,
13
32000
3000
Bir başkası ile yaptığımız konuşmada
00:50
and we can intuit feelings and emotions
14
35000
2000
yüz mimiklerini, vücut dilini gözlemliyor,
00:52
from our dialogue with one another.
15
37000
3000
duyguları ve heyecanları sezinleyebiliyoruz.
00:55
This actually forms a large part
16
40000
2000
Aslında bu karar verme sürecimizin
00:57
of our decision-making process.
17
42000
2000
büyük bir kısmını oluşturuyor.
00:59
Our vision is to introduce
18
44000
2000
Hedefimiz, insanlar arasındaki bu
01:01
this whole new realm of human interaction
19
46000
3000
tamamen yeni etkileşim alanını
01:04
into human-computer interaction
20
49000
2000
insan-bilgisayar etkileşimine tanıtmak,
01:06
so that computers can understand
21
51000
2000
böylece de, bilgisayarlar sadece onlara
01:08
not only what you direct it to do,
22
53000
2000
verdiğiniz komutları anlamayacaklar
01:10
but it can also respond
23
55000
2000
aynı zamanda sizin mimiklerinize
01:12
to your facial expressions
24
57000
2000
ve duygusal deneyimlerinize de
01:14
and emotional experiences.
25
59000
2000
karşılık verebilecekler.
01:16
And what better way to do this
26
61000
2000
Bunu yapmak için, doğal yollarla
01:18
than by interpreting the signals
27
63000
2000
beynimiz tarafından üretilen bu sinyalleri
01:20
naturally produced by our brain,
28
65000
2000
tercüme etmekten daha iyi olan yöntem de
01:22
our center for control and experience.
29
67000
3000
kontrol ve deneyim için bulunan merkezimiz.
01:25
Well, it sounds like a pretty good idea,
30
70000
2000
Kulağa çok iyi bir fikir gibi geliyor,
01:27
but this task, as Bruno mentioned,
31
72000
2000
ama bu görev Bruno'nun da bahsettiği gibi
01:29
isn't an easy one for two main reasons:
32
74000
3000
iki sebepten ötürü çok kolay değil:
01:32
First, the detection algorithms.
33
77000
3000
İlki, algılama algoritması.
01:35
Our brain is made up of
34
80000
2000
Beynimiz milyarlarca
01:37
billions of active neurons,
35
82000
2000
aktif nörondan ibarettir,
01:39
around 170,000 km
36
84000
3000
sinir hücrelerini uç uca
01:42
of combined axon length.
37
87000
2000
eklediğinizde 170,000 km. oluyor.
01:44
When these neurons interact,
38
89000
2000
Bu nöronlar birbiri ile etkileşime geçtiğindeki
01:46
the chemical reaction emits an electrical impulse,
39
91000
2000
kimyasal tepkime, gözlemlenebilir ölçüde
01:48
which can be measured.
40
93000
2000
elektriksel vurular ortaya çıkarıyor.
01:50
The majority of our functional brain
41
95000
3000
Beyin fonksiyonlarımızın büyük bir bölümü
01:53
is distributed over
42
98000
2000
beynimizin dış katmanından
01:55
the outer surface layer of the brain,
43
100000
2000
dağıtılmaktadır.
01:57
and to increase the area that's available for mental capacity,
44
102000
3000
Beynimizin yüzeyi, zeka kapasitemizi mümkün olabildiğince
02:00
the brain surface is highly folded.
45
105000
3000
arttırmak için büyük ölçüde katlı bir yapıya sahiptir.
02:03
Now this cortical folding
46
108000
2000
Bu kortikal katlanma
02:05
presents a significant challenge
47
110000
2000
elektriksel vuruların yüzeyinin
02:07
for interpreting surface electrical impulses.
48
112000
3000
yorumlanması konusunda önemli bir sorun teşkil ediyor.
02:10
Each individual's cortex
49
115000
2000
Herbir kişinin korteksi
02:12
is folded differently,
50
117000
2000
farklı bir şekilde katlanmıştır,
02:14
very much like a fingerprint.
51
119000
2000
sanki parmak izlerimiz gibi.
02:16
So even though a signal
52
121000
2000
Yani, sinyaller beynin
02:18
may come from the same functional part of the brain,
53
123000
3000
aynı kısmından geliyor olsalar bile,
02:21
by the time the structure has been folded,
54
126000
2000
zamanla beynin yapısı katlandığından,
02:23
its physical location
55
128000
2000
bunun bireyler arasındaki
02:25
is very different between individuals,
56
130000
2000
fiziksel konumu çok farklı olabiliyor,
02:27
even identical twins.
57
132000
3000
hatta tek yumurta ikizlerinde bile.
02:30
There is no longer any consistency
58
135000
2000
Yüzey sinyallerinde geriye
02:32
in the surface signals.
59
137000
2000
hiçbir tutarlılık kalmıyor.
02:34
Our breakthrough was to create an algorithm
60
139000
2000
En büyük atılımımız korteksleri yeniden düz hale
02:36
that unfolds the cortex,
61
141000
2000
getirebilen bir algoritma yaratmamızdı,
02:38
so that we can map the signals
62
143000
2000
böylece sinyalleri kaynaklarına
02:40
closer to its source,
63
145000
2000
daha yakın bir şekilde görüntüleyebiliyoruz,
02:42
and therefore making it capable of working across a mass population.
64
147000
3000
bu da kalabalık bir toplumda çalışabilmemizi mümkün kılıyor.
02:46
The second challenge
65
151000
2000
İkinci büyük zorluk da beyin dalgalarını
02:48
is the actual device for observing brainwaves.
66
153000
3000
ölçmek için kullanılan alet.
02:51
EEG measurements typically involve
67
156000
2000
EEG (beyin akım grafiği) ölçümleri
02:53
a hairnet with an array of sensors,
68
158000
3000
genellikle sensörlü oklardan oluşan bir
02:56
like the one that you can see here in the photo.
69
161000
3000
saç ağı içerir, bu resimde de gördüğünüz gibi.
02:59
A technician will put the electrodes
70
164000
2000
Bir teknisyen geçirgen bir jel veya
03:01
onto the scalp
71
166000
2000
tutkal yardımı ile elektrotları
03:03
using a conductive gel or paste
72
168000
2000
kafa derisine yerleştiriyor
03:05
and usually after a procedure of preparing the scalp
73
170000
3000
ve bu genellikle kafa derisinin aşınmaya karşı
03:08
by light abrasion.
74
173000
2000
hazırlayan bir süreçten sonra yapılıyor.
03:10
Now this is quite time consuming
75
175000
2000
Bu süreçler çok zaman alıyor
03:12
and isn't the most comfortable process.
76
177000
2000
ve de uygulanması en rahat süreçler değiller.
03:14
And on top of that, these systems
77
179000
2000
Daha da önemlisi, bu sistemler
03:16
actually cost in the tens of thousands of dollars.
78
181000
3000
on binlerce dolara mal oluyor.
03:20
So with that, I'd like to invite onstage
79
185000
3000
Bununla birlikte, sahneye geçen senenin konuşmacılarından olan
03:23
Evan Grant, who is one of last year's speakers,
80
188000
2000
Evan Grant'i davet ediyorum,
03:25
who's kindly agreed
81
190000
2000
kendisi bu geliştirmekte olduğumuz
03:27
to help me to demonstrate
82
192000
2000
aleti sizlere göstermem için
03:29
what we've been able to develop.
83
194000
2000
bana yardımcı olmayı kabul etti.
03:31
(Applause)
84
196000
6000
(Alkışlar)
03:37
So the device that you see
85
202000
2000
Bu gördüğünüz alet
03:39
is a 14-channel, high-fidelity
86
204000
2000
14 kanallı, yüksek ses duyarlılığı olan
03:41
EEG acquisition system.
87
206000
2000
EEG elde etme sistemi.
03:43
It doesn't require any scalp preparation,
88
208000
3000
Kafa derisini hazırlamak için bir süreç gerektirmiyor,
03:46
no conductive gel or paste.
89
211000
2000
ya da geçirgen jel veya tutkal.
03:48
It only takes a few minutes to put on
90
213000
3000
Kafaya yerleştirmek ve sinyallari alabilmeye
03:51
and for the signals to settle.
91
216000
2000
başlamak sadece birkaç dakikamızı alıyor.
03:53
It's also wireless,
92
218000
2000
Aynı zamanda kablosuz,
03:55
so it gives you the freedom to move around.
93
220000
3000
böylece size hareket etme özgürlüğü sunuyor.
03:58
And compared to the tens of thousands of dollars
94
223000
3000
Ve de geleneksel EEG sistemlerinin on binlerce
04:01
for a traditional EEG system,
95
226000
3000
dolarlık maliyetini düşündüğünüzde,
04:04
this headset only costs
96
229000
2000
bu başlık sadece birkaç
04:06
a few hundred dollars.
97
231000
2000
yüz dolara mal oluyor.
04:08
Now on to the detection algorithms.
98
233000
3000
Şimdi algılama algoritması.
04:11
So facial expressions --
99
236000
2000
Yüz mimikleri --
04:13
as I mentioned before in emotional experiences --
100
238000
2000
daha önce duygusal deneyimlerde de bahsettiğim gibi --
04:15
are actually designed to work out of the box
101
240000
2000
şimdilik, bazı hassasiyet ayarlamaları
04:17
with some sensitivity adjustments
102
242000
2000
ile kişiselliştirmeye müsait olacak
04:19
available for personalization.
103
244000
3000
şekilde çalışmaya uygun olarak dizayn edildi.
04:22
But with the limited time we have available,
104
247000
2000
Ama elimizdeki kısıtlı zamanda,
04:24
I'd like to show you the cognitive suite,
105
249000
2000
sizlere, zihninizde sanal nesneleri
04:26
which is the ability for you
106
251000
2000
hareket ettirme yeteneğiniz olan
04:28
to basically move virtual objects with your mind.
107
253000
3000
kasti düşünceleri göstermek istiyorum.
04:32
Now, Evan is new to this system,
108
257000
2000
Şimdi, Evan bu sisteme yabancı olduğu için,
04:34
so what we have to do first
109
259000
2000
yapmamız gereken ilk şey
04:36
is create a new profile for him.
110
261000
2000
onun için bir profil yaratmak.
04:38
He's obviously not Joanne -- so we'll "add user."
111
263000
3000
Tabi ki Joanne değil -- "yeni kullanıcı" ekleyelim.
04:41
Evan. Okay.
112
266000
2000
Evan. Tamam.
04:43
So the first thing we need to do with the cognitive suite
113
268000
3000
Bu kasti düşünceler ile yapmamız gereken ilk şey
04:46
is to start with training
114
271000
2000
nötr bir sinyal
04:48
a neutral signal.
115
273000
2000
ile çalışmaya başlamak.
04:50
With neutral, there's nothing in particular
116
275000
2000
Nötr ile Evan'ın özellikle
04:52
that Evan needs to do.
117
277000
2000
yapması gereken hiçbir şey yok.
04:54
He just hangs out. He's relaxed.
118
279000
2000
Sadece takılıyor, rahatlamış bir durumda.
04:56
And the idea is to establish a baseline
119
281000
2000
Bunu yapmamızın sebebi bir temel
04:58
or normal state for his brain,
120
283000
2000
ya da beyninin normal durumunu belirlemek,
05:00
because every brain is different.
121
285000
2000
çünkü her beyin farklıdır.
05:02
It takes eight seconds to do this,
122
287000
2000
Bunu yapmak sekiz saniye sürüyor.
05:04
and now that that's done,
123
289000
2000
Bu yapıldığına göre,
05:06
we can choose a movement-based action.
124
291000
2000
hareket-bazlı bir olay seçebiliriz.
05:08
So Evan, choose something
125
293000
2000
Evan aklında kolaylıkla
05:10
that you can visualize clearly in your mind.
126
295000
2000
canlandırabileceğin bir şey seç.
05:12
Evan Grant: Let's do "pull."
127
297000
2000
Evan Grant: "Çekmek" seçeneği.
05:14
Tan Le: Okay, so let's choose "pull."
128
299000
2000
Tan Le: Tamam, o zaman küpü çekelim.
05:16
So the idea here now
129
301000
2000
Buradaki fikir şöyle;
05:18
is that Evan needs to
130
303000
2000
Evan'ın, objenin
05:20
imagine the object coming forward
131
305000
2000
ekranın ön kısmına geldiğini
05:22
into the screen,
132
307000
2000
hayal etmesi gerekiyor.
05:24
and there's a progress bar that will scroll across the screen
133
309000
3000
Ve ekranda da bir gelişim çubuğu var, o bunu yaparken
05:27
while he's doing that.
134
312000
2000
ekran boyunca ilerleyecek.
05:29
The first time, nothing will happen,
135
314000
2000
İlk seferinde, hiçbir şey olmayacak,
05:31
because the system has no idea how he thinks about "pull."
136
316000
3000
çünkü sistemin onun "çekme"yi nasıl düşündüğü konusunda bir fikri yok.
05:34
But maintain that thought
137
319000
2000
Ama bu düşünceyi tüm sekiz
05:36
for the entire duration of the eight seconds.
138
321000
2000
saniye boyunca devam ettir.
05:38
So: one, two, three, go.
139
323000
3000
Şimdi, bir, iki, üç, başla.
05:49
Okay.
140
334000
2000
Tamam.
05:51
So once we accept this,
141
336000
2000
Bunu kabul ettiğimizde,
05:53
the cube is live.
142
338000
2000
küp canlanacak.
05:55
So let's see if Evan
143
340000
2000
Şimdi bakalım, Evan
05:57
can actually try and imagine pulling.
144
342000
3000
gerçekten onu çektiğini hayal edebilmiş mi.
06:00
Ah, good job!
145
345000
2000
Oh, bravo!
06:02
(Applause)
146
347000
3000
(Alkışlar)
06:05
That's really amazing.
147
350000
2000
Bu çok şaşırtıcıydı.
06:07
(Applause)
148
352000
4000
(Alkışlar)
06:11
So we have a little bit of time available,
149
356000
2000
Çok fazla zamanımız yok,
06:13
so I'm going to ask Evan
150
358000
2000
o yüzden Evan'dan gerçekten
06:15
to do a really difficult task.
151
360000
2000
zor bir şey yapmasını isteyeceğim.
06:17
And this one is difficult
152
362000
2000
Bu isteyeceğim gerçekten zor,
06:19
because it's all about being able to visualize something
153
364000
3000
çünkü fiziksel dünyada varolmayan bir şeyi
06:22
that doesn't exist in our physical world.
154
367000
2000
canlandırmasını isteyeceğim.
06:24
This is "disappear."
155
369000
2000
"Kaybolma".
06:26
So what you want to do -- at least with movement-based actions,
156
371000
2000
Yani istenen, en azından hareket bazlı olaylarda,
06:28
we do that all the time, so you can visualize it.
157
373000
3000
bunu sürekli yapıyoruz, o yüzden canlandırabilirsin.
06:31
But with "disappear," there's really no analogies --
158
376000
2000
Ama "kaybolma" ile hiçbir benzerlik yok.
06:33
so Evan, what you want to do here
159
378000
2000
Şimdi Evan, burada yapman gereken
06:35
is to imagine the cube slowly fading out, okay.
160
380000
3000
küpün yavaşça kaybolduğunu hayal etmek.
06:38
Same sort of drill. So: one, two, three, go.
161
383000
3000
Az öncekinin benzeri. Bir, iki, üç, başla.
06:50
Okay. Let's try that.
162
395000
3000
Tamam, bunu dene şimdi.
06:53
Oh, my goodness. He's just too good.
163
398000
3000
Aman Allahım, gerçekten çok iyi.
06:57
Let's try that again.
164
402000
2000
Bunu bir daha deneyelim.
07:04
EG: Losing concentration.
165
409000
2000
EG: Konsantrasyonumu kaybediyorum.
07:06
(Laughter)
166
411000
2000
(Gülüşmeler)
07:08
TL: But we can see that it actually works,
167
413000
2000
TL: Ama gerçekten işe yaradığını görüyoruz,
07:10
even though you can only hold it
168
415000
2000
hem de çok kısa bir süre kafasında
07:12
for a little bit of time.
169
417000
2000
tutmasına rağmen.
07:14
As I said, it's a very difficult process
170
419000
3000
Söylediğim gibi, bunu hayal etmek
07:17
to imagine this.
171
422000
2000
çok zor bir süreç.
07:19
And the great thing about it is that
172
424000
2000
Bunun en güzel yanı da
07:21
we've only given the software one instance
173
426000
2000
bu yazılıma sadece onun "kaybolma"yı
07:23
of how he thinks about "disappear."
174
428000
3000
nasıl düşündüğünü bir kez örnek olarak vermiş olmamız.
07:26
As there is a machine learning algorithm in this --
175
431000
3000
Sanki burada algoritmayı öğrenen bir makine var.
07:29
(Applause)
176
434000
4000
(Alkışlar)
07:33
Thank you.
177
438000
2000
Teşekkürler.
07:35
Good job. Good job.
178
440000
3000
Çok iyi iş çıkardın.
07:38
(Applause)
179
443000
2000
(Alkışlar)
07:40
Thank you, Evan, you're a wonderful, wonderful
180
445000
3000
Teşekkürler Evan, teknolojiyi
07:43
example of the technology.
181
448000
3000
tanıtmak için mükemmel bir örnek oldun.
07:46
So, as you can see, before,
182
451000
2000
Fark etmiş olabileceğiniz gibi,
07:48
there is a leveling system built into this software
183
453000
3000
bu yazılımda bir aşama sistemi mevcut,
07:51
so that as Evan, or any user,
184
456000
2000
yani Evan veya bir başka kullanıcı
07:53
becomes more familiar with the system,
185
458000
2000
sistem ile daha aşina olduğunda
07:55
they can continue to add more and more detections,
186
460000
3000
algılamalarını eklemeye devam edebilirler,
07:58
so that the system begins to differentiate
187
463000
2000
böylece sistem farklı düşünceleri
08:00
between different distinct thoughts.
188
465000
3000
ayırt edebilmeye başlayabiliyor.
08:04
And once you've trained up the detections,
189
469000
2000
Ve de bu algıları öğrettiğiniz zaman,
08:06
these thoughts can be assigned or mapped
190
471000
2000
bu düşünceler herhangi başka bir
08:08
to any computing platform,
191
473000
2000
bilgisayar platformuna, uygulamasına ya da aletine
08:10
application or device.
192
475000
2000
devredilebilir veya eşlenebilir.
08:12
So I'd like to show you a few examples,
193
477000
2000
Sizlere birkaç örnek göstermek istiyorum,
08:14
because there are many possible applications
194
479000
2000
çünkü bu arayüz için mümkün olan birçok
08:16
for this new interface.
195
481000
2000
uygulama mevcut.
08:19
In games and virtual worlds, for example,
196
484000
2000
Oyunlarda ve sanal dünyada, mesela,
08:21
your facial expressions
197
486000
2000
yüz mimikleriniz doğal olarak
08:23
can naturally and intuitively be used
198
488000
2000
ve sezgisel olarak bir avatarı veya
08:25
to control an avatar or virtual character.
199
490000
3000
sanal bir karakteri kontrol etmek için kullanılabilir.
08:29
Obviously, you can experience the fantasy of magic
200
494000
2000
Tabii ki, sihrin fantezisini tecrübe edebilir
08:31
and control the world with your mind.
201
496000
3000
zihniniz ile dünyayı kontrol edebilirsiniz.
08:36
And also, colors, lighting,
202
501000
3000
Aynı zamanda, renkler, ışıklar,
08:39
sound and effects
203
504000
2000
sesler ve efektler,
08:41
can dynamically respond to your emotional state
204
506000
2000
o an yaşadığınız deneyimleri yükseltmek için
08:43
to heighten the experience that you're having, in real time.
205
508000
3000
duygusal durumunuza eş zamanlı olarak karşılık verebilirler.
08:47
And moving on to some applications
206
512000
2000
Ve de dünyadan bazı araştırmacı ve
08:49
developed by developers and researchers around the world,
207
514000
3000
geliştiricilerin geliştirdikleri uygulamalar,
08:52
with robots and simple machines, for example --
208
517000
3000
robotlar ve basit makineler ile, örneğin --
08:55
in this case, flying a toy helicopter
209
520000
2000
bu örnekte, oyuncak bir helikopteri
08:57
simply by thinking "lift" with your mind.
210
522000
3000
zihninizde havalandırdığınızı düşünerek uçurmak.
09:00
The technology can also be applied
211
525000
2000
Teknoloji aynı zamanda gerçek
09:02
to real world applications --
212
527000
2000
yaşama uygulamalarına da uygulanabilir--
09:04
in this example, a smart home.
213
529000
2000
bu örnekte, akıllı bir ev.
09:06
You know, from the user interface of the control system
214
531000
3000
Kontrol sisteminin kullanıcı arayüzünden
09:09
to opening curtains
215
534000
2000
perdeleri açmak
09:11
or closing curtains.
216
536000
3000
ya da kapamak.
09:22
And of course, also to the lighting --
217
547000
3000
Ve tabi ki ışıklar --
09:25
turning them on
218
550000
3000
açmak
09:28
or off.
219
553000
2000
ya da kapamak.
09:30
And finally,
220
555000
2000
Ve son olarak,
09:32
to real life-changing applications,
221
557000
2000
gerçekten yaşam değiştirecek uygulamalar,
09:34
such as being able to control an electric wheelchair.
222
559000
3000
örneğin elektrikli tekerlekli sandalyeyi kontrol etmek gibi.
09:37
In this example,
223
562000
2000
Bu örnekte,
09:39
facial expressions are mapped to the movement commands.
224
564000
3000
yüz mimikleri hareket komutları olarak kullanıldılar.
09:42
Man: Now blink right to go right.
225
567000
3000
Man: Sağa gitmek için sağ gözünü kırp.
09:50
Now blink left to turn back left.
226
575000
3000
Sola dönmek için, sol gözünü kırp
10:02
Now smile to go straight.
227
587000
3000
Düz gitmek için gülümse.
10:08
TL: We really -- Thank you.
228
593000
2000
TL: Gerçekten -- çok teşekkürler.
10:10
(Applause)
229
595000
5000
(Alkışlar)
10:15
We are really only scratching the surface of what is possible today,
230
600000
3000
Şu an sadece mümkün olan şeylerin yüzeyini tırmalıyoruz.
10:18
and with the community's input,
231
603000
2000
Toplumun katkısıyla,
10:20
and also with the involvement of developers
232
605000
2000
ve dünyanın her tarafından araştırmacıların
10:22
and researchers from around the world,
233
607000
3000
ve geliştirmecilerin dahil olması ile, umarız teknolojinin
10:25
we hope that you can help us to shape
234
610000
2000
buradan yola çıkarak gittiği yönü
10:27
where the technology goes from here. Thank you so much.
235
612000
3000
şekillendirmemize yardım edeceksiniz. Çok teşekkürler.
ABOUT THE SPEAKER
Tan Le - EntrepreneurTan Le is the founder & CEO of Emotiv, a bioinformatics company that's working on identifying biomarkers for mental and other neurological conditions using electroencephalography (EEG).
Why you should listen
Tan Le is the co-founder and president of Emotiv. Before this, she headed a firm that worked on a new form of remote control that uses brainwaves to control digital devices and digital media. It's long been a dream to bypass the mechanical (mouse, keyboard, clicker) and have our digital devices respond directly to what we think. Emotiv's EPOC headset uses 16 sensors to listen to activity across the entire brain. Software "learns" what each user's brain activity looks like when one, for instance, imagines a left turn or a jump.
Le herself has an extraordinary story -- a refugee from Vietnam at age 4, she entered college at 16 and has since become a vital young leader in her home country of Australia.
Tan Le | Speaker | TED.com