TED2013
Mary Lou Jepsen: Could future devices read images from our brains?
ماري لاو جيبسون: هل من الممكن للأجهزة في المستقبل ان تقرأ الصور من عقولنا؟
Filmed:
Readability: 4.6
1,035,856 views
كخبير في أجهزة العرض الرقمية المتطورة, دراسات ماري لاو جيبسون عن كيفيو عرض معظم افكارنا الإبداعية على شاشة عرض. وكريض خضع لجراجة في الدماغ, ذلك قادها لأن تتعرف أكثر على الأنشطة العصبية والتي تفسر الأختراعات, الإبداع, والافكار. لقد قامت بدمج هذان الشغفان في حديث مثير للعجب عن دراسات لأجهزة عرض متطورة للدماغ قد يمكنها ان تقود الى حدود حيث يمكن فهم كيف (وماذا) نفكر.
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
خضعت لجراحة في المخ منذ ١٨ سنة
00:15
and since that time, brain science has become
1
3115
2567
ومنذ ذلك الحين, جراحة المخ اصبحت
00:17
a personal passion of mine.
2
5682
1999
شغفً بالنسبة لي
00:19
I'm actually an engineer.
3
7681
2235
في الواقع انا مهندسة
00:21
And first let me say, I recently joined
4
9916
2516
في البداية, دعني اقول اني انضممت موخراً
00:24
Google's Moonshot group,
5
12432
1549
الى مجموعه "Google's Moonshot"
00:25
where I had a division,
6
13981
1212
في قسم
00:27
the display division in Google X,
7
15193
2181
العروض في " Google X"
00:29
and the brain science work I'm speaking about today
8
17374
2622
وعلم الجراحة الذي سأتحدث عنه اليوم
00:31
is work I did before I joined Google
9
19996
2921
هو عمل قمت قبل قبل الانضمام الى "Google"
00:34
and on the side outside of Google.
10
22917
2332
وعلى الجانب ما قبل "Google"
00:37
So that said, there's a stigma
11
25249
3183
حسناً, يقال, هناك وصمه عار
00:40
when you have brain surgery.
12
28432
2285
حين تخضع لجراحة في المخ
00:42
Are you still smart or not?
13
30717
2823
هل مازلت ذكي؟ ام لا؟
00:45
And if not, can you make yourself smart again?
14
33540
3848
واذا الجواب لا, هل يمكنك ان تكتسب الذكاء مر اخرى؟
00:49
After my neurosurgery,
15
37388
1766
بعد جراحتي العصبية
00:51
part of my brain was missing,
16
39154
1997
جزء من الدماغ أَزيل
00:53
and I had to deal with that.
17
41151
2773
ووجب علي التعامل مع ذلك
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
لم يكن جزء من المادة الرمادية في الدماغ, ولكن كان جزء ميت من المادة اللزجه في مركز الدماغ
00:58
that makes key hormones and neurotransmitters.
19
46868
3402
الذي يتحكم بالهرمونات والناقلات العصبية الرئيسية.
01:02
Immediately after my surgery,
20
50270
2231
مباشرة بعد الجراحة,
01:04
I had to decide what amounts of each of over
21
52501
2143
وجب علي أن اقرر كمية
01:06
a dozen powerful chemicals to take each day,
22
54644
3702
الادوية التي يجب اخذها يومياً.
01:10
because if I just took nothing,
23
58346
1809
وذلك ان امتنعت عن تناول هذه المواد,
01:12
I would die within hours.
24
60155
2732
سوف اموت خلال ساعات.
01:14
Every day now for 18 years -- every single day --
25
62887
3920
يومياً, ومنذ ١٨ سنة, كل يوم على حده
01:18
I've had to try to decide the combinations
26
66807
2710
وجب علي ان اقرر التركيبة
01:21
and mixtures of chemicals,
27
69517
1328
والخليط من المواد الكيميائية,
01:22
and try to get them, to stay alive.
28
70845
3847
وتناولها, للبقاء على قيد الحياة.
01:26
There have been several close calls.
29
74692
2721
وكان عناك العديد من القرارات الصعبة.
01:29
But luckily, I'm an experimentalist at heart,
30
77413
3699
ولكن لحسن الحظ, انا شغوفةً بالتجريب,
01:33
so I decided I would experiment
31
81112
3227
ولذلك, قررت ان احاول
01:36
to try to find more optimal dosages
32
84339
2440
إيجاد أفضل الجرعات
01:38
because there really isn't a clear road map
33
86779
1637
لانه لم يكن يوجد اي مرجع واضح
01:40
on this that's detailed.
34
88416
1903
لذلك ومفصّل.
01:42
I began to try different mixtures,
35
90319
2151
بدأت بتجربة عنده خلطات
01:44
and I was blown away by how
36
92470
2872
وكنت مصدومة
01:47
tiny changes in dosages
37
95342
2411
كيف ان تغيير بسيط في الخليط
01:49
dramatically changed my sense of self,
38
97753
3149
يحدث تغيير بشكل كبير بشعوري الذاتي.
01:52
my sense of who I was, my thinking,
39
100902
1811
مشاعري عن ذاتي, تفكيري
01:54
my behavior towards people.
40
102713
2259
تصرفاتي تجاة الآخرين.
01:56
One particularly dramatic case:
41
104972
2049
إحدى المواقف المثيرة:
01:59
for a couple months I actually tried dosages
42
107021
1868
لمدة شهرين بالواقع قمت بتجربة جرعات
02:00
and chemicals typical of a man in his early 20s,
43
108889
3908
وادوية قياسية تناسب لرجل بعمر العشرينات
02:04
and I was blown away by how my thoughts changed.
44
112797
3011
وقد صدمت كيف ان افكاري تغيرت.
02:07
(Laughter)
45
115808
3120
(ضحك الجمهور)
02:10
I was angry all the time,
46
118928
3058
كنت غاضبة طوال الوقت,
02:13
I thought about sex constantly,
47
121986
1846
وافكر بالجنس بشكل مستمر,
02:15
and I thought I was the smartest person
48
123832
2949
وايضاً بأني اذكى شخص
02:18
in the entire world, and
49
126781
2051
على الإطلاق, وايضاً
02:20
—(Laughter)—
50
128832
2263
----(الجمهور يضحك)---
02:23
of course over the years I'd
met guys kind of like that,
met guys kind of like that,
51
131095
2925
وبالطبع خلال السنوات قابلت شبّان نوعاً ما كذلك,
02:26
or maybe kind of toned-down versions of that.
52
134020
2267
او ربماً بمستوى أقل قليلاً من ذلك التفكير.
02:28
I was kind of extreme.
53
136287
2184
لقد كانت حالتي متطرفة.
02:30
But to me, the surprise was,
54
138471
2569
ولكن, ما فأجاني,
02:33
I wasn't trying to be arrogant.
55
141040
2166
لم اكن احاول ان اكون متعجرفة.
02:35
I was actually trying,
56
143206
3209
بالواقع كنت احاول ان اكون,
02:38
with a little bit of insecurity,
57
146415
2360
مع البعض من الاحساس بفقد الأمان,
02:40
to actually fix a problem in front of me,
58
148775
3000
لحل مشكله أواجهها أمامي,
02:43
and it just didn't come out that way.
59
151775
1856
ولكن ذلك لم يجدي نفعاً.
02:45
So I couldn't handle it.
60
153631
1483
لذلك لم أستطع إحتمال ذلك.
02:47
I changed my dosages.
61
155114
1525
قمت بتغيير الجرعات.
02:48
But that experience, I think, gave me
62
156639
2455
ولكن, تلك التجربة, اعتقد انها
02:51
a new appreciation for men
63
159094
1751
اعطتني تقدير للرجال
02:52
and what they might walk through,
64
160845
1816
ولما قد يحصل لهم
02:54
and I've gotten along with men
65
162661
1690
وايضاً تفاهمي مع الرجال
02:56
a lot better since then.
66
164351
1839
اصبح افضل منذ ذلك الحين.
02:58
What I was trying to do
67
166190
1545
ما كنت أحاول فعله
02:59
with tuning these hormones
68
167735
2028
بالقيام بتعديل وموازنة الهرمونات
03:01
and neurotransmitters and so forth
69
169763
2323
والناقلات العصبية وماشابه
03:04
was to try to get my intelligence back
70
172086
3605
محاولة لاستعادة ذكائي المفقود
03:07
after my illness and surgery,
71
175691
2634
بعد المرض والجراحة.
03:10
my creative thought, my idea flow.
72
178325
2635
أفكاري الابداعية. وتسلل الافكار.
03:12
And I think mostly in images,
73
180960
2641
وغالباً تفكيري من خلال الصور,
03:15
and so for me that became a key metric --
74
183601
2852
وحتى حين ذلك كان وسيلتي
03:18
how to get these mental images
75
186453
2330
للحصول على هذه الصور العقلية
03:20
that I use as a way of rapid prototyping,
76
188783
2504
التي استعملها في النماذج الاولية,
03:23
if you will, my ideas,
77
191287
1743
اذا صح التعبير, اأفكاري,
03:25
trying on different new ideas for size,
78
193030
2372
تجربة أفكار مختلفة الحجم,
03:27
playing out scenarios.
79
195402
1695
وتجربة غير المألوف.
03:29
This kind of thinking isn't new.
80
197097
1913
هذا النوع من التفكير ليس بجديد.
03:31
Philiosophers like Hume and Descartes and Hobbes
81
199010
3255
فلاسفة مثل "Hume" و "Descartes" و "Hobbes"
03:34
saw things similarly.
82
202265
1528
شاهدوا ذلك بشكل متشابهة
03:35
They thought that mental images and ideas
83
203793
2737
جميعهم اعتقدوا ان الصور العقلية والافكار
03:38
were actually the same thing.
84
206530
2331
هي نفس الشيء.
03:40
There are those today that dispute that,
85
208861
2417
وهناك من يناقض ذلك في الوقت الحالي,
03:43
and lots of debates about how the mind works,
86
211278
3195
والعديد من المناظرات حول كييفية عمل العقل,
03:46
but for me it's simple:
87
214473
1736
ولكن بالنسبة لي انها بسيطة:
03:48
Mental images, for most of us,
88
216209
2532
الصور عقلية, للغالبية مننا
03:50
are central in inventive and creative thinking.
89
218741
3934
هي اساسية في التفكير الإبداعي والخلّاق.
03:54
So after several years,
90
222675
1775
اذن بعد عده سنوات.
03:56
I tuned myself up and I have lots of great,
91
224450
3233
قمت بموازنة نفسي ولدي العديد من
03:59
really vivid mental images with a lot of sophistication
92
227683
3048
الصور العقلية الحية مع مستوى كبير من الأناقة
04:02
and the analytical backbone behind them.
93
230731
2269
وتحليل نفسي داعم لذلك.
04:05
And so now I'm working on,
94
233000
1921
وحالاً انا أعمل على
04:06
how can I get these mental images in my mind
95
234921
4162
كيف احصل على هذه الصور في دماغي
04:11
out to my computer screen faster?
96
239083
2850
الى شاشة الحاسب بشكل أسرع؟
04:13
Can you imagine, if you will,
97
241933
2089
هل تتصور, اذا استطعت,
04:16
a movie director being able to use
98
244022
2120
مخرجة فلم تستطيع ان تستعمل
04:18
her imagination alone to
direct the world in front of her?
direct the world in front of her?
99
246142
3762
خيالها فقط وتخرجه أمام العالم؟
04:21
Or a musician to get the music out of his head?
100
249904
3588
او موسيقار قادر ان يخرج الموسيقى من دماغة؟
04:25
There are incredible possibilities with this
101
253492
2292
هذه امكانيات مذهلة
04:27
as a way for creative people
102
255784
1993
ووسيلة للمبدعين
04:29
to share at light speed.
103
257777
2233
لمشارة افكارهم بسرعة الضوء.
04:32
And the truth is, the remaining bottleneck
104
260010
1998
والحقيقة. ان رغم العوائق
04:34
in being able to do this
105
262008
1173
لفعل ذلك
04:35
is just upping the resolution of brain scan systems.
106
263181
3980
هو يوسع الادراك لأنظمة المسح للدماغ.
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
اذن دعوني اقدم لكم سبب اعتقادي اننا قريبين نوعاً ما من ذلك
04:42
by sharing with you two recent experiments
108
270029
2387
بمشاكرتكم تجربتين حديثتين
04:44
from two top neuroscience groups.
109
272416
2587
من اثنين من افضل مجموعات الدراساة العصبية.
04:47
Both used fMRI technology --
110
275003
2488
كلاهما استعمل "FMRI"
04:49
functional magnetic resonance imaging technology --
111
277491
2279
تقنية التصوير بالرنين المغناطيسي الوظيفي
04:51
to image the brain,
112
279770
1411
لتصوير الدماغ
04:53
and here is a brain scan set from Giorgio Ganis
113
281181
3257
وهذه صورة للدماغ مقدمة من "Giorgio Ganis"
04:56
and his colleagues at Harvard.
114
284438
1950
وزملائه في جامعه هارفارد.
04:58
And the left-hand column shows a brain scan
115
286388
3154
في العامود الأيسر تُظهر صورة الدماغ
05:01
of a person looking at an image.
116
289542
3267
لشخص يمظر الى صورة.
05:04
The middle column shows the brainscan
117
292809
1929
العامود الأوسط يُظهر مسح الدماغ
05:06
of that same individual
118
294738
1621
نفس الشخص
05:08
imagining, seeing that same image.
119
296359
3066
يتخيل ويرى نفس الصورة.
05:11
And the right column was created
120
299425
2048
والعامود على اليمين نتج
05:13
by subtracting the middle
column from the left column,
column from the left column,
121
301473
3594
دمج العامودين الأوسط والأيسر.
05:17
showing the difference to be nearly zero.
122
305083
2943
ويظهر ان الاختلاف بالكاد يكون معدوم.
05:20
This was repeated on lots of different individuals
123
308026
2894
وتم إعادة ذلك على العديد من الأشخاص.
05:22
with lots of different images,
124
310920
2830
ومع العديد من الصور المختلفة,
05:25
always with a similar result.
125
313750
1604
مع نفس النتيجة النهاية دائماً.
05:27
The difference between seeing an image
126
315354
2089
الأختلاف بين رؤية صورة
05:29
and imagining seeing that same image
127
317443
2455
و تخيل رؤية نفس الصورة,
05:31
is next to nothing.
128
319898
2155
بالكاد يكون لا يوجد اختلاف.
05:34
Next let me share with you one other experiment,
129
322053
2761
يتبع, دعوني استعرض معكم التجربة الأخرى,
05:36
this from Jack Gallant's lab at Cal Berkeley.
130
324814
4541
وهي مقدمه من معمل "Jack Gallant" في جامعة كاليفورنيا.
05:41
They've been able to decode brainwaves
131
329355
2063
استطاعوا ان يفكوا تشفير موجات الدماغ
05:43
into recognizable visual fields.
132
331418
2441
وتحويلها لمجال مرئي يمكن ادراكه
05:45
So let me set this up for you.
133
333859
1305
ودعوني اقدم ذلك لكم.
05:47
In this experiment, individuals were shown
134
335164
2333
في هذه التجربة, تم عرض على الأشخاص
05:49
hundreds of hours of YouTube videos
135
337497
1995
مئات من الساعات من مقاطع فيديو من موقع (Youtube.com)
05:51
while scans were made of their brains
136
339492
2039
اثناء القيام بالتصوير لنشاط الدماغ
05:53
to create a large library of their brain reacting
137
341531
3216
لانشاء مكتبة أكبر من ردات فعل الدماغ
05:56
to video sequences.
138
344747
2649
لمجموعات من المقاطع.
05:59
Then a new movie was shown with new images,
139
347396
2850
ثم يتم عرض فلم جديد يحتوي على صور جديدة,
06:02
new people, new animals in it,
140
350246
1952
اشخاص جدد, وحيوانات مختلفة فيه,
06:04
and a new scan set was recorded.
141
352198
2711
وخلال ذلك يتم مسح نشاط الدماج من جديد.
06:06
The computer, using brain scan data alone,
142
354909
2788
الحاسب الألي, يستعمل بيانات المسح فقط
06:09
decoded that new brain scan
143
357697
2024
ويقوم بفك تشفير ذلك النشاط الدماغي
06:11
to show what it thought the
individual was actually seeing.
individual was actually seeing.
144
359721
4376
ليعرض الصورة التخيلية الفعلية للاشخاص اثنناء المشاهدة.
06:16
On the right-hand side, you
see the computer's guess,
see the computer's guess,
145
364097
3381
على الجانب الأيمن, تشاهد تحليل الحاسب الألي,
06:19
and on the left-hand side, the presented clip.
146
367478
4007
وعلى الجانب الأيسر, المقطع الحقيقي.
06:23
This is the jaw-dropper.
147
371485
2319
النتيجة مثيرة للذهول.
06:25
We are so close to being able to do this.
148
373804
2687
أننا قريبون جداً من عمل ذلك.
06:28
We just need to up the resolution.
149
376491
2785
نحتاج فقط الى تحسين الدقة.
06:31
And now remember that when you see an image
150
379276
3252
والان تذكر حين تشاهد صورة
06:34
versus when you imagine that same image,
151
382528
2158
مقابل ان تتخيل نفس الصورة,
06:36
it creates the same brain scan.
152
384686
3475
ذلك يعطي نفس المسح للدماغ.
06:40
So this was done with the highest-resolution
153
388161
2722
تم عمل ذلك باستعمال افضل دقة
06:42
brain scan systems available today,
154
390883
2185
لمسح الدماغ متوفرة حالياً.
06:45
and their resolution has increased really
155
393068
1784
ودقة تلك الماسحات تطورت بالواقع
06:46
about a thousandfold in the last several years.
156
394852
3497
لآلاف المرات خلال السنوات الماضية.
06:50
Next we need to increase the resolution
157
398349
2322
اذن نحن نحتاج دقة أفضل
06:52
another thousandfold
158
400671
1977
أكبر ألف مرة
06:54
to get a deeper glimpse.
159
402648
1789
لنحصل على لمحة صورية أعمق.
06:56
How do we do that?
160
404437
1511
كيف نفعل ذلك؟
06:57
There's a lot of techniques in this approach.
161
405948
2614
هناك العديد من التقنيات لذلك
07:00
One way is to crack open your
skull and put in electrodes.
skull and put in electrodes.
162
408562
3118
احداها, كسر الجمجمه وايصال اقطاب مباشرة.
07:03
I'm not for that.
163
411680
1403
لا أؤيد ذلك
07:05
There's a lot of new imaging techniques
164
413083
2955
هناك العديد من تقنيات التصوير
07:08
being proposed, some even by me,
165
416038
2003
تم استعراضها, بعضها قدمتها بنفسسي,
07:10
but given the recent success of MRI,
166
418041
2959
ولكن بالاعتماد على نجاح الرنين المغناطيسي الحالي,
07:13
first we need to ask the question,
167
421000
2068
اولاً نحتاج ان نسأل,
07:15
is it the end of the road with this technology?
168
423068
2841
هل هذه هي نهاية الطريق لهذه التقنية؟
07:17
Conventional wisdom says the only way
169
425909
2455
الحكمه التقليدية تقول ان الوسيله الوحده
07:20
to get higher resolution is with bigger magnets,
170
428364
2589
للحصول على دقه أكبر هو بمغناطيس أكبر حجماً,
07:22
but at this point bigger magnets
171
430953
1842
ولكن من خلال حجم اكبر للمغناطيس فقط
07:24
only offer incremental resolution improvements,
172
432795
3750
ذلك يوفر بعض التحسينات الإضافية للدقة,
07:28
not the thousandfold we need.
173
436545
2160
وليس التحسن بالمقدار ألف مره الذي نريده.
07:30
I'm putting forward an idea:
174
438705
1823
سأقدم فكرة
07:32
instead of bigger magnets,
175
440528
1963
بدلاً من مغناطيس أكبر,
07:34
let's make better magnets.
176
442491
2450
لنصنع مغناطيس أفضل.
07:36
There's some new technology breakthroughs
177
444941
2003
هناك العديد من التقنيات تقدم ذلك
07:38
in nanoscience
178
446944
1457
في علم تقنية النانو
07:40
when applied to magnetic structures
179
448401
1727
حين يتم تطبيقها في صناعات المغناطيس
07:42
that have created a whole new class of magnets,
180
450128
3013
انتجت عن قئه جديدة من المغناطيسات.
07:45
and with these magnets, we can lay down
181
453141
2531
وبتلك التقنية, نستطيع ان نحصل على
07:47
very fine detailed magnetic field patterns
182
455672
2167
انماظ مفصلة جداً وواضحة للمجال المغناطيسي
07:49
throughout the brain,
183
457839
1355
في جميع اجزاء الدماغ,
07:51
and using those, we can actually create
184
459194
3182
وباستعمال ذلك, نستطيع الحصول
07:54
holographic-like interference structures
185
462376
2838
على تركيبات متداخلة ثلاثئية الأبعاد
07:57
to get precision control over many patterns,
186
465214
3469
لنسيطر على عدة انماط بشكل دقيق,
08:00
as is shown here by shifting things.
187
468683
2445
كما هو معروض هنا من خلال تحريك الاشياء.
08:03
We can create much more complicated structures
188
471128
3150
يمكننا انشاء تركيبات أكثر تعقيداً
08:06
with slightly different arrangements,
189
474278
2071
باجراء تعديل بسيط جداً
08:08
kind of like making Spirograph.
190
476349
3033
نوعا ما كراسم التنفس "Spirograph"
08:11
So why does that matter?
191
479382
2228
اذن لما يكون ذلك مهماً؟
08:13
A lot of effort in MRI over the years
192
481610
2577
العديد من الجهود في تنقيات الرنين المغناطيسي خلال سنوات
08:16
has gone into making really big,
193
484187
2837
اتجهت للصناعة بأحجام أكبر,
08:19
really huge magnets, right?
194
487024
2610
احجام كبيرة جداً, صحيح؟
08:21
But yet most of the recent advances
195
489634
2509
ورغم ذلك العديد من التحسينات
08:24
in resolution have actually come from
196
492143
2197
في دقة التصوير حقيقةَ اأتت من
08:26
ingeniously clever encoding and decoding solutions
197
494340
4008
حلول ذكية ومبدعة للتشفير التحليل
08:30
in the F.M. radio frequency transmitters and receivers
198
498348
3287
في محولات الترددات موجات FM والمستقبلات
08:33
in the MRI systems.
199
501635
2691
في انظمة الرنين المغناطيسي.
08:36
Let's also, instead of a uniform magnetic field,
200
504326
3322
أيضاً, بدلاً من مغناطيس موحد المجال
08:39
put down structured magnetic patterns
201
507648
2672
نستعمل مغناطيس محدد الأنماط
08:42
in addition to the F.M. radio frequencies.
202
510320
3099
بالإضافة الى ترددات موجات FM
08:45
So by combining the magnetics patterns
203
513419
2307
وبالتالي, بدمج انماظ المغناطيسات
08:47
with the patterns in the F.M. radio frequencies
204
515726
2710
مع موجات الراديو FM
08:50
processing which can massively increase
205
518436
2171
ومعالجتهم والتي يمكن بشكل كبير زيادة
08:52
the information that we can extract
206
520607
1969
المعلومات التي يمكننا استخراجها
08:54
in a single scan.
207
522576
2446
من مسح واحد.
08:57
And on top of that, we can then layer
208
525022
2332
وبالإضافة الى ذلك, نستطيع ان نصف
08:59
our ever-growing knowledge
of brain structure and memory
of brain structure and memory
209
527354
4472
جميع ما تعلمناه عن هيكل الدماغ والذاكرة
09:03
to create a thousandfold increase that we need.
210
531826
3695
للحصول على التحسن بمقدار ألف مرة الذي نحتاجه.
09:07
And using fMRI, we should be able to measure
211
535521
2943
وباستعمال تقنية "FMRI" الرنين المغناطيسي الوظيفي, ممكن ان نستطيع قياس
09:10
not just oxygenated blood flow,
212
538464
2082
ليس فقط تدفق الدم المؤكسد,
09:12
but the hormones and neurotransmitters
I've talked about
I've talked about
213
540546
2901
ولكن قياس الهرمونات والنواقل العصبية التي سبق تحدث عنها بالبداية
09:15
and maybe even the direct neural activity,
214
543447
2345
وايضاً ربما النشاط العصبي المباشر.
09:17
which is the dream.
215
545792
1503
والذي هو يمثّل الحلم.
09:19
We're going to be able to dump our ideas
216
547295
2234
سوق نستطيع ان ننقل افكارنا
09:21
directly to digital media.
217
549529
2694
مباشرى الى الوسائط الرقمية.
09:24
Could you imagine if we could leapfrog language
218
552223
2711
هل يمكن ان تتخيل ان نستطيع تجاوز اللغة
09:26
and communicate directly with human thought?
219
554934
4209
وان نتواصل بيننا مباشرة عن طريق الأفكار البشرية؟
09:31
What would we be capable of then?
220
559143
3193
ماذا يمكننا فعله حينها؟
09:34
And how will we learn to deal
221
562336
2637
وايضاً كيف يمكننا ان نتعلم التعامل
09:36
with the truths of unfiltered human thought?
222
564973
4219
مع حقاق الأفكار البشرية التي لم تتم تصفيتها؟
09:41
You think the Internet was big.
223
569192
2567
تعتقد ان الانترنت كبيرة.
09:43
These are huge questions.
224
571759
2602
هناك اسئله ضخمة.
09:46
It might be irresistible as a tool
225
574361
2148
قد تكون وسيلة غير مقاومة
09:48
to amplify our thinking and communication skills.
226
576509
3876
ان نضّخم افكارنا ومهارات تواصلنا.
09:52
And indeed, this very same tool
227
580385
2023
وبالواقع, نفس هذه الأداة
09:54
may prove to lead to the cure
228
582408
2126
قد تقود للحصول على علاج
09:56
for Alzheimer's and similar diseases.
229
584534
3074
من مرض الزهايمر وامراض مشابهه.
09:59
We have little option but to open this door.
230
587608
3512
لدينا اختيارات محديدة كافية لفتح الباب.
10:03
Regardless, pick a year --
231
591120
1585
بعض النظر, اختر عاماً
10:04
will it happen in five years or 15 years?
232
592705
2266
هل سيحدث ذلك خلال ١٥ عاماً؟
10:06
It's hard to imagine it taking much longer.
233
594971
4616
من الصعب تخيل انه ستحتاج مدة أطول.
10:11
We need to learn how to take this step together.
234
599587
3695
نحتاج ان نتعلم كيف ان نقوم بهذه الخطوة سوياً
10:15
Thank you.
235
603282
2174
شكراً جزيلاً
10:17
(Applause)
236
605456
3974
(تصفيق الجمهور)
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