TED2013
Mary Lou Jepsen: Could future devices read images from our brains?
Mary Lou Jepsen: Bilder direkt aus dem Gehirn?
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Als Expertin auf dem Gebiet der modernsten Digitaldisplays erforscht Mary Lou Jepsen, wie unsere kreativsten Ideen auf einem Bildschirm gezeigt werden können. Da sie selbst einer Hirnoperation unterzogen wurde, fühlt sie sich dazu angespornt, mehr über die Nervenaktivität, die Erfindung, Kreativität und Denken zu Grunde liegt, herauszufinden. Sie verbindet diese zwei Leidenschaften in einem überwältigenden Vortrag über zwei innovative Hirnstudien, die zu einem neuen Verständnis um das Wie (und Was) unseres Denkens führen könnte.
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
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00:12
I had brain surgery 18 years ago,
0
607
2508
Vor 18 Jahren wurde ich
am Gehirn operiert.
am Gehirn operiert.
00:15
and since that time, brain science has become
1
3115
2567
Seitdem ist Gehirnforschung
00:17
a personal passion of mine.
2
5682
1999
eine Leidenschaft
für mich geworden.
für mich geworden.
00:19
I'm actually an engineer.
3
7681
2235
Ich bin eigentlich Ingenieurin.
00:21
And first let me say, I recently joined
4
9916
2516
Vorweg möchte ich sagen,
dass ich vor Kurzem
dass ich vor Kurzem
00:24
Google's Moonshot group,
5
12432
1549
Mitglied in Googles
Moonshot-Gruppe wurde,
Moonshot-Gruppe wurde,
00:25
where I had a division,
6
13981
1212
wo ich meine eigene Abteilung hatte,
00:27
the display division in Google X,
7
15193
2181
die Displayabteilung in Google X.
00:29
and the brain science work I'm speaking about today
8
17374
2622
Die Hirnforschungsarbeit,
über die ich heute berichte,
über die ich heute berichte,
00:31
is work I did before I joined Google
9
19996
2921
hatte ich noch begonnen,
bevor ich zu Google kam,
bevor ich zu Google kam,
00:34
and on the side outside of Google.
10
22917
2332
und ich arbeite auch nebenbei,
außerhalb von Google, daran.
außerhalb von Google, daran.
00:37
So that said, there's a stigma
11
25249
3183
Jedenfalls,
nach einer Gehirnoperation
nach einer Gehirnoperation
00:40
when you have brain surgery.
12
28432
2285
haftet einem ein Stigma an.
00:42
Are you still smart or not?
13
30717
2823
Bin ich noch intelligent oder nicht?
00:45
And if not, can you make yourself smart again?
14
33540
3848
Und wenn nicht,
kann ich es wieder werden?
kann ich es wieder werden?
Nach meiner Neurochirurgie
00:49
After my neurosurgery,
15
37388
1766
00:51
part of my brain was missing,
16
39154
1997
fehlte ein Teil meines Gehirns
00:53
and I had to deal with that.
17
41151
2773
und ich musste
damit klarkommen.
damit klarkommen.
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
Es war keine graue Gehirnsubstanz,
sondern der zähflüssige Teil in der Mitte,
sondern der zähflüssige Teil in der Mitte,
00:58
that makes key hormones and neurotransmitters.
19
46868
3402
der wichtige Hormone
und Neurotransmitter herstellt.
und Neurotransmitter herstellt.
01:02
Immediately after my surgery,
20
50270
2231
Unmittelbar nach meiner Operation
musste ich festlegen,
musste ich festlegen,
01:04
I had to decide what amounts of each of over
21
52501
2143
wie viel von jeder aus
über einem Dutzend starker Chemikalien
über einem Dutzend starker Chemikalien
01:06
a dozen powerful chemicals to take each day,
22
54644
3702
ich jeden Tag einnahm.
01:10
because if I just took nothing,
23
58346
1809
Hätte ich einfach nichts genommen,
01:12
I would die within hours.
24
60155
2732
wäre ich innerhalb
weniger Stunden gestorben.
weniger Stunden gestorben.
01:14
Every day now for 18 years -- every single day --
25
62887
3920
Jeden einzelnen Tag
seit 18 Jahren
seit 18 Jahren
01:18
I've had to try to decide the combinations
26
66807
2710
musste ich selbst bestimmen,
welche Kombinationen
welche Kombinationen
01:21
and mixtures of chemicals,
27
69517
1328
und Mischungen von
Chemikalien ich brauche,
Chemikalien ich brauche,
01:22
and try to get them, to stay alive.
28
70845
3847
um am Leben zu bleiben.
Auftreiben musste ich sie auch.
Auftreiben musste ich sie auch.
01:26
There have been several close calls.
29
74692
2721
Einige Male war es wirklich knapp.
01:29
But luckily, I'm an experimentalist at heart,
30
77413
3699
Aber glücklicherweise
liebe ich Experimente durch und durch.
liebe ich Experimente durch und durch.
01:33
so I decided I would experiment
31
81112
3227
Also beschloss ich,
zu experimentieren,
zu experimentieren,
01:36
to try to find more optimal dosages
32
84339
2440
um optimalere
Dosierungen zu finden,
Dosierungen zu finden,
01:38
because there really isn't a clear road map
33
86779
1637
weil es auf diesem Gebiet
wirklich keinen Fahrplan gibt,
wirklich keinen Fahrplan gibt,
01:40
on this that's detailed.
34
88416
1903
der detailliert genug wäre.
01:42
I began to try different mixtures,
35
90319
2151
Ich versuchte verschiedene Mischungen
01:44
and I was blown away by how
36
92470
2872
und es hat mich absolut
aus der Fassung gebracht,
aus der Fassung gebracht,
01:47
tiny changes in dosages
37
95342
2411
wie kleinste Änderungen
der Dosierungen
der Dosierungen
01:49
dramatically changed my sense of self,
38
97753
3149
mein Selbstempfinden,
01:52
my sense of who I was, my thinking,
39
100902
1811
meinen Sinn für mich selbst,
mein Denken,
mein Denken,
01:54
my behavior towards people.
40
102713
2259
mein Verhalten gegenüber anderen
Personen verändern können.
Personen verändern können.
01:56
One particularly dramatic case:
41
104972
2049
Ein besonders dramatischer Fall:
01:59
for a couple months I actually tried dosages
42
107021
1868
Einige Monate lang nahm ich
tatsächlich Dosierungen
tatsächlich Dosierungen
02:00
and chemicals typical of a man in his early 20s,
43
108889
3908
und Chemikalien ein, die typisch
für einen Mann in den frühen 20ern sind
für einen Mann in den frühen 20ern sind
02:04
and I was blown away by how my thoughts changed.
44
112797
3011
und ich konnte kaum glauben,
wie sich meine Gedanken veränderten.
wie sich meine Gedanken veränderten.
02:07
(Laughter)
45
115808
3120
(Gelächter)
02:10
I was angry all the time,
46
118928
3058
Ich war dauernd wütend,
02:13
I thought about sex constantly,
47
121986
1846
ich dachte ständig an Sex
02:15
and I thought I was the smartest person
48
123832
2949
und ich war überzeugt,
der cleverste Mensch
der cleverste Mensch
02:18
in the entire world, and
49
126781
2051
der Welt zu sein, und
02:20
—(Laughter)—
50
128832
2263
-- (Gelächter) --
02:23
of course over the years I'd
met guys kind of like that,
met guys kind of like that,
51
131095
2925
natürlich habe ich über die Jahre
solche Leute kennengelernt,
solche Leute kennengelernt,
02:26
or maybe kind of toned-down versions of that.
52
134020
2267
jedenfalls abgeschwächte
Versionen davon.
Versionen davon.
02:28
I was kind of extreme.
53
136287
2184
Ich war ziemlich extrem.
02:30
But to me, the surprise was,
54
138471
2569
Aber mich überraschte,
02:33
I wasn't trying to be arrogant.
55
141040
2166
dass ich gar nicht versuchte,
arrogant zu sein.
arrogant zu sein.
02:35
I was actually trying,
56
143206
3209
Ich versuchte eigentlich,
02:38
with a little bit of insecurity,
57
146415
2360
ein wenig verunsichert und scheu,
02:40
to actually fix a problem in front of me,
58
148775
3000
das Problem vor mir zu bewältigen,
02:43
and it just didn't come out that way.
59
151775
1856
und es kam einfach nicht so heraus.
02:45
So I couldn't handle it.
60
153631
1483
Kurz, ich konnte
nicht damit umgehen.
nicht damit umgehen.
02:47
I changed my dosages.
61
155114
1525
Ich änderte meine Dosierungen.
02:48
But that experience, I think, gave me
62
156639
2455
Aber ich glaube,
dass ich dank dieser Erfahrung
dass ich dank dieser Erfahrung
02:51
a new appreciation for men
63
159094
1751
ein besseres Verständnis
für Männer habe
für Männer habe
02:52
and what they might walk through,
64
160845
1816
und für das,
was sie durchmachen müssen,
was sie durchmachen müssen,
02:54
and I've gotten along with men
65
162661
1690
und seitdem komme ich viel besser
02:56
a lot better since then.
66
164351
1839
mit Männern klar.
02:58
What I was trying to do
67
166190
1545
Ich wollte eines erreichen
02:59
with tuning these hormones
68
167735
2028
mit dem Abstimmen dieser Hormone
03:01
and neurotransmitters and so forth
69
169763
2323
und Neurotransmitter und so weiter:
03:04
was to try to get my intelligence back
70
172086
3605
Nach meiner
Krankheit und Operation
Krankheit und Operation
03:07
after my illness and surgery,
71
175691
2634
wollte ich meine Intelligenz,
03:10
my creative thought, my idea flow.
72
178325
2635
mein kreatives Denken,
meinen Ideenfluss zurückgewinnen.
meinen Ideenfluss zurückgewinnen.
03:12
And I think mostly in images,
73
180960
2641
Ich denke hauptsächlich in Bildern
03:15
and so for me that became a key metric --
74
183601
2852
und so wurde das
für mich zur Schlüsselfrage --
für mich zur Schlüsselfrage --
03:18
how to get these mental images
75
186453
2330
wie komme ich
an diese mentalen Bilder,
an diese mentalen Bilder,
03:20
that I use as a way of rapid prototyping,
76
188783
2504
die ich wie eine Art
schnelles Rapid Prototyping
schnelles Rapid Prototyping
03:23
if you will, my ideas,
77
191287
1743
für meine Ideen benutze,
wenn Sie so wollen,
wenn Sie so wollen,
03:25
trying on different new ideas for size,
78
193030
2372
um verschiedene
Ideen zu testen,
Ideen zu testen,
03:27
playing out scenarios.
79
195402
1695
um verschiedene
Szenarien durchzuspielen.
Szenarien durchzuspielen.
03:29
This kind of thinking isn't new.
80
197097
1913
Diese Art zu denken ist nicht neu.
03:31
Philiosophers like Hume and Descartes and Hobbes
81
199010
3255
Philosophen wie Hume, Descartes
und Hobbes sahen es ähnlich.
und Hobbes sahen es ähnlich.
03:34
saw things similarly.
82
202265
1528
03:35
They thought that mental images and ideas
83
203793
2737
Sie dachten, Bilder und Ideen
03:38
were actually the same thing.
84
206530
2331
seien eigentlich das Gleiche.
03:40
There are those today that dispute that,
85
208861
2417
Heute wird das von vielen bestritten
03:43
and lots of debates about how the mind works,
86
211278
3195
und wie unser Kopf eigentlich funktioniert
wird heftig diskutiert,
wird heftig diskutiert,
03:46
but for me it's simple:
87
214473
1736
aber für mich ist es ganz einfach:
03:48
Mental images, for most of us,
88
216209
2532
Mentale Bilder,
für die meisten unter uns,
für die meisten unter uns,
03:50
are central in inventive and creative thinking.
89
218741
3934
sind wesentlich für
das erfinderische und kreative Denken.
das erfinderische und kreative Denken.
03:54
So after several years,
90
222675
1775
Also, nach mehreren Jahren
03:56
I tuned myself up and I have lots of great,
91
224450
3233
habe ich mich endlich abgestimmt
und jetzt sehe ich viele großartige,
und jetzt sehe ich viele großartige,
03:59
really vivid mental images with a lot of sophistication
92
227683
3048
sehr lebhafte mentale Bilder
mit hohem Niveau
mit hohem Niveau
04:02
and the analytical backbone behind them.
93
230731
2269
und der nötigen
analytischen Grundlage.
analytischen Grundlage.
04:05
And so now I'm working on,
94
233000
1921
Jetzt arbeite ich daran,
04:06
how can I get these mental images in my mind
95
234921
4162
wie ich diese mentalen Bilder
aus meinem Kopf
aus meinem Kopf
04:11
out to my computer screen faster?
96
239083
2850
schneller auf meinen Computer
kriegen kann.
kriegen kann.
04:13
Can you imagine, if you will,
97
241933
2089
Stellen Sie sich vor,
04:16
a movie director being able to use
98
244022
2120
ein Filmregisseur wäre imstande,
04:18
her imagination alone to
direct the world in front of her?
direct the world in front of her?
99
246142
3762
nur mit Hilfe seiner Vorstellungskraft
die Welt vor sich zu dirigieren.
die Welt vor sich zu dirigieren.
04:21
Or a musician to get the music out of his head?
100
249904
3588
Oder ein Musiker könnte
seine Musik aus seinem Kopf bringen.
seine Musik aus seinem Kopf bringen.
04:25
There are incredible possibilities with this
101
253492
2292
Dies bietet unglaubliche Möglichkeiten,
04:27
as a way for creative people
102
255784
1993
wie kreative Menschen
04:29
to share at light speed.
103
257777
2233
sich in Lichtgeschwindigkeit
mitteilen können.
mitteilen können.
04:32
And the truth is, the remaining bottleneck
104
260010
1998
In Wahrheit liegt der letzte Engpass darin,
04:34
in being able to do this
105
262008
1173
04:35
is just upping the resolution of brain scan systems.
106
263181
3980
die Auflösung
der Gehirnscans zu verbessern.
der Gehirnscans zu verbessern.
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
Ich möchte Ihnen zeigen,
warum ich denke, dass wir nah dran sind.
warum ich denke, dass wir nah dran sind.
04:42
by sharing with you two recent experiments
108
270029
2387
Hier sind zwei kürzlich
durchgeführte Experimente
durchgeführte Experimente
04:44
from two top neuroscience groups.
109
272416
2587
von zwei der herausragendsten Gruppen
in der Neurowissenschaft.
in der Neurowissenschaft.
04:47
Both used fMRI technology --
110
275003
2488
Beide benutzten
fMRT-Technologie --
fMRT-Technologie --
04:49
functional magnetic resonance imaging technology --
111
277491
2279
funktionelle
Magnetresonanztomographie --
Magnetresonanztomographie --
04:51
to image the brain,
112
279770
1411
um das Gehirn abzubilden,
04:53
and here is a brain scan set from Giorgio Ganis
113
281181
3257
und hier sehen Sie
ein Gehirnscan-Set von Giorgio Ganis
ein Gehirnscan-Set von Giorgio Ganis
04:56
and his colleagues at Harvard.
114
284438
1950
und seinen Kollegen in Harvard.
04:58
And the left-hand column shows a brain scan
115
286388
3154
Die linke Spalte zeigt den Gehirnscan
05:01
of a person looking at an image.
116
289542
3267
einer Person,
die sich ein Bild anschaut.
die sich ein Bild anschaut.
05:04
The middle column shows the brainscan
117
292809
1929
Die mittlere Spalte
zeigt einen Hirnscan
zeigt einen Hirnscan
05:06
of that same individual
118
294738
1621
derselben Person,
05:08
imagining, seeing that same image.
119
296359
3066
die sich nur vorstellt,
das Bild zu sehen.
das Bild zu sehen.
05:11
And the right column was created
120
299425
2048
Und die rechte Spalte entstand
05:13
by subtracting the middle
column from the left column,
column from the left column,
121
301473
3594
durch das Abziehen
der mittleren von der linken Spalte
der mittleren von der linken Spalte
05:17
showing the difference to be nearly zero.
122
305083
2943
und zeigt, dass der Unterschied
fast bei null liegt.
fast bei null liegt.
05:20
This was repeated on lots of different individuals
123
308026
2894
Das wurde bei vielen
verschiedenen Personen wiederholt,
verschiedenen Personen wiederholt,
05:22
with lots of different images,
124
310920
2830
mit vielen verschiedenen Bildern,
05:25
always with a similar result.
125
313750
1604
immer mit einem ähnlichen Resultat.
05:27
The difference between seeing an image
126
315354
2089
Es gibt so gut wie keinen Unterschied
05:29
and imagining seeing that same image
127
317443
2455
zwischen dem eigentlichen
Anschauen des Bildes
Anschauen des Bildes
05:31
is next to nothing.
128
319898
2155
und dem Sich-Vorstellen,
dasselbe Bild zu sehen.
dasselbe Bild zu sehen.
05:34
Next let me share with you one other experiment,
129
322053
2761
Lassen Sie mich Ihnen als Nächstes
ein anderes Experiment zeigen,
ein anderes Experiment zeigen,
05:36
this from Jack Gallant's lab at Cal Berkeley.
130
324814
4541
das von Jack Gallant Labors
an der Cal Berkeley.
an der Cal Berkeley.
05:41
They've been able to decode brainwaves
131
329355
2063
Sie haben es geschafft, Gehirnwellen
05:43
into recognizable visual fields.
132
331418
2441
in erkennbare
visuelle Halbbilder zu entschlüsseln.
visuelle Halbbilder zu entschlüsseln.
05:45
So let me set this up for you.
133
333859
1305
Ich fange am Besten von vorne an.
05:47
In this experiment, individuals were shown
134
335164
2333
In diesem Experiment
wurden den Personen
wurden den Personen
05:49
hundreds of hours of YouTube videos
135
337497
1995
hunderte von Stunden
an YouTube Videos vorgespielt,
an YouTube Videos vorgespielt,
05:51
while scans were made of their brains
136
339492
2039
während Scans von ihren
Gehirnen gemacht wurden.
Gehirnen gemacht wurden.
05:53
to create a large library of their brain reacting
137
341531
3216
So wurde eine umfassende
Datensammlung geschaffen,
Datensammlung geschaffen,
05:56
to video sequences.
138
344747
2649
die die Reaktionen der Probanden
auf die Videosequenzen aufzeigt.
auf die Videosequenzen aufzeigt.
05:59
Then a new movie was shown with new images,
139
347396
2850
Dann wurde ein neuer Film gezeigt,
mit neuen Bildern,
mit neuen Bildern,
06:02
new people, new animals in it,
140
350246
1952
neuen Menschen, neuen Tieren,
06:04
and a new scan set was recorded.
141
352198
2711
und eine neue Scanreihe
wurde aufgezeichnet.
wurde aufgezeichnet.
06:06
The computer, using brain scan data alone,
142
354909
2788
Der Computer,
nur mithilfe der Gehirnscandaten,
nur mithilfe der Gehirnscandaten,
06:09
decoded that new brain scan
143
357697
2024
entschlüsselte die neuen Gehirnscans
06:11
to show what it thought the
individual was actually seeing.
individual was actually seeing.
144
359721
4376
und zeigte, was er dachte,
das die Person tatsächlich sähe.
das die Person tatsächlich sähe.
06:16
On the right-hand side, you
see the computer's guess,
see the computer's guess,
145
364097
3381
Auf der rechten Seite sehen Sie
den Versuch des Computers
den Versuch des Computers
06:19
and on the left-hand side, the presented clip.
146
367478
4007
und auf der linken Seite
den vorgespielten Clip.
den vorgespielten Clip.
06:23
This is the jaw-dropper.
147
371485
2319
Da bleibt einem die Sprache weg.
06:25
We are so close to being able to do this.
148
373804
2687
Wir sind so nah dran.
06:28
We just need to up the resolution.
149
376491
2785
Wir müssen
nur die Auflösung verbessern.
nur die Auflösung verbessern.
06:31
And now remember that when you see an image
150
379276
3252
Und vergessen Sie nicht,
dass, wenn Sie ein Bild sehen,
dass, wenn Sie ein Bild sehen,
06:34
versus when you imagine that same image,
151
382528
2158
und wenn Sie sich vorstellen,
dasselbe Bild zu sehen,
dasselbe Bild zu sehen,
06:36
it creates the same brain scan.
152
384686
3475
fast genau derselbe Gehirnscan
dabei herauskommt.
dabei herauskommt.
06:40
So this was done with the highest-resolution
153
388161
2722
Dies hier wurde also
mit der höchsten Auflösung
mit der höchsten Auflösung
06:42
brain scan systems available today,
154
390883
2185
der heutigen Gehirnscansysteme
durchgeführt,
durchgeführt,
06:45
and their resolution has increased really
155
393068
1784
und die Auflösung
hat sich wirklich bereits
hat sich wirklich bereits
06:46
about a thousandfold in the last several years.
156
394852
3497
tausendfach in den letzten
Jahren verbessert.
Jahren verbessert.
06:50
Next we need to increase the resolution
157
398349
2322
Als Nächstes
müssen wir die Auflösung
müssen wir die Auflösung
06:52
another thousandfold
158
400671
1977
noch einmal tausendfach verbessern,
06:54
to get a deeper glimpse.
159
402648
1789
um tiefere Einblicke zu bekommen.
06:56
How do we do that?
160
404437
1511
Wie machen wir das?
06:57
There's a lot of techniques in this approach.
161
405948
2614
Es gibt viele verschiedene Methoden
für diesen Ansatz.
für diesen Ansatz.
07:00
One way is to crack open your
skull and put in electrodes.
skull and put in electrodes.
162
408562
3118
Ein Weg wäre, den Schädel aufzubrechen
und Elektroden einzusetzen.
und Elektroden einzusetzen.
07:03
I'm not for that.
163
411680
1403
Das ist nichts für mich.
07:05
There's a lot of new imaging techniques
164
413083
2955
Es werden viele neue
Abbildungstechniken vorgeschlagen,
Abbildungstechniken vorgeschlagen,
07:08
being proposed, some even by me,
165
416038
2003
einige sogar von mir,
07:10
but given the recent success of MRI,
166
418041
2959
aber angesichts der jüngsten
Erfolge mit MRT
Erfolge mit MRT
07:13
first we need to ask the question,
167
421000
2068
müssen wir uns zuerst fragen,
07:15
is it the end of the road with this technology?
168
423068
2841
ob wir schon am Ende
dieser Technologie angelangt sind.
dieser Technologie angelangt sind.
07:17
Conventional wisdom says the only way
169
425909
2455
Konventionellen Erfahrungen zufolge
07:20
to get higher resolution is with bigger magnets,
170
428364
2589
kann die Auflösung nur mithilfe
größerer Magneten erhöht werden,
größerer Magneten erhöht werden,
07:22
but at this point bigger magnets
171
430953
1842
aber an diesem Punkt
verbessern größere Magneten
verbessern größere Magneten
07:24
only offer incremental resolution improvements,
172
432795
3750
die Auflösung nur schrittweise,
07:28
not the thousandfold we need.
173
436545
2160
nicht tausendfach, wie wir benötigen.
07:30
I'm putting forward an idea:
174
438705
1823
Ich schlage Folgendes vor:
07:32
instead of bigger magnets,
175
440528
1963
anstatt größerer Magneten
07:34
let's make better magnets.
176
442491
2450
brauchen wir bessere Magneten.
07:36
There's some new technology breakthroughs
177
444941
2003
Es gibt einige neue Durchbrüche
07:38
in nanoscience
178
446944
1457
in der Nanowissenschaft,
07:40
when applied to magnetic structures
179
448401
1727
die, als sie auf magnetische
Strukturen angewandt wurden,
Strukturen angewandt wurden,
07:42
that have created a whole new class of magnets,
180
450128
3013
eine völlig neue Klasse
Magneten hervorgebracht haben
Magneten hervorgebracht haben
07:45
and with these magnets, we can lay down
181
453141
2531
und mit diesen Magneten können wir
07:47
very fine detailed magnetic field patterns
182
455672
2167
sehr feine, detaillierte
magnetische Muster
magnetische Muster
07:49
throughout the brain,
183
457839
1355
durch das ganze Gehirn verlegen.
07:51
and using those, we can actually create
184
459194
3182
Mithilfe dieser können wir tatsächlich
07:54
holographic-like interference structures
185
462376
2838
holographisch-ähnliche
Interferenzstrukturen schaffen,
Interferenzstrukturen schaffen,
07:57
to get precision control over many patterns,
186
465214
3469
um präzise Kontrolle
über viele Muster zu erlangen,
über viele Muster zu erlangen,
08:00
as is shown here by shifting things.
187
468683
2445
wie hier durch das Verschieben
verdeutlicht wird.
verdeutlicht wird.
08:03
We can create much more complicated structures
188
471128
3150
Wir können sehr viel
kompliziertere Strukturen entwerfen
kompliziertere Strukturen entwerfen
08:06
with slightly different arrangements,
189
474278
2071
mit leicht verschiedenen
Zusammenstellungen,
Zusammenstellungen,
08:08
kind of like making Spirograph.
190
476349
3033
ein wenig wie
bei einem Spirograph.
bei einem Spirograph.
08:11
So why does that matter?
191
479382
2228
Also, warum ist das wichtig?
08:13
A lot of effort in MRI over the years
192
481610
2577
In den letzen Jahren war man
in der MRT-Technologie darum bemüht,
in der MRT-Technologie darum bemüht,
08:16
has gone into making really big,
193
484187
2837
riesengroße,
08:19
really huge magnets, right?
194
487024
2610
richtig gewaltige Magneten herzustellen.
08:21
But yet most of the recent advances
195
489634
2509
Aber die meisten
der jüngsten Fortschritte
der jüngsten Fortschritte
08:24
in resolution have actually come from
196
492143
2197
in der Auflösung kamen eigentlich
08:26
ingeniously clever encoding and decoding solutions
197
494340
4008
durch das geniale Verschlüsseln
und Entschlüsseln
und Entschlüsseln
08:30
in the F.M. radio frequency transmitters and receivers
198
498348
3287
in UKW-Radio-Frequenztransmittern
und -empfängern
und -empfängern
08:33
in the MRI systems.
199
501635
2691
in MRT-Systemen.
08:36
Let's also, instead of a uniform magnetic field,
200
504326
3322
Wir sollten also außerdem
strukturierte magnetische Muster,
strukturierte magnetische Muster,
08:39
put down structured magnetic patterns
201
507648
2672
anstatt eines uniformen Magnetfeldes,
08:42
in addition to the F.M. radio frequencies.
202
510320
3099
zu den UKW-Radio-Frequenzen
hinzufügen.
hinzufügen.
08:45
So by combining the magnetics patterns
203
513419
2307
So können wir dank der Kombination
dieser magnetischen Muster
dieser magnetischen Muster
08:47
with the patterns in the F.M. radio frequencies
204
515726
2710
mit den UKW-Radio-
Frequenzmustern
Frequenzmustern
08:50
processing which can massively increase
205
518436
2171
weitaus mehr Informationen
08:52
the information that we can extract
206
520607
1969
aus einem einzigen Scan
08:54
in a single scan.
207
522576
2446
herausziehen.
08:57
And on top of that, we can then layer
208
525022
2332
Darüber hinaus können wir dann
unser immer wachsendes Wissen
unser immer wachsendes Wissen
08:59
our ever-growing knowledge
of brain structure and memory
of brain structure and memory
209
527354
4472
um die Struktur des Gehirns
und des Gedächtnisses überlagern
und des Gedächtnisses überlagern
09:03
to create a thousandfold increase that we need.
210
531826
3695
und so die tausendfache Steigerung,
die wir benötigen, erzeugen.
die wir benötigen, erzeugen.
09:07
And using fMRI, we should be able to measure
211
535521
2943
Beim Benutzen der fMRT
sollten wir imstande sein,
sollten wir imstande sein,
09:10
not just oxygenated blood flow,
212
538464
2082
nicht nur den Fluss
von sauerstoffreichem Blut,
von sauerstoffreichem Blut,
09:12
but the hormones and neurotransmitters
I've talked about
I've talked about
213
540546
2901
sondern auch von Hormonen und
Neurotransmittern, wie bereits erwähnt,
Neurotransmittern, wie bereits erwähnt,
09:15
and maybe even the direct neural activity,
214
543447
2345
und vielleicht sogar direkte
Nervenaktivität zu messen,
Nervenaktivität zu messen,
09:17
which is the dream.
215
545792
1503
was das Ziel ist.
09:19
We're going to be able to dump our ideas
216
547295
2234
Wir werden fähig sein, unsere Ideen
09:21
directly to digital media.
217
549529
2694
direkt auf die digitalen
Medien abzuladen.
Medien abzuladen.
09:24
Could you imagine if we could leapfrog language
218
552223
2711
Können Sie sich vorstellen,
Sprache zu überspringen
Sprache zu überspringen
09:26
and communicate directly with human thought?
219
554934
4209
und direkt mit menschlichen
Gedanken zu kommunizieren?
Gedanken zu kommunizieren?
09:31
What would we be capable of then?
220
559143
3193
Wozu wären wir dann fähig?
09:34
And how will we learn to deal
221
562336
2637
Und wie werden wir lernen,
09:36
with the truths of unfiltered human thought?
222
564973
4219
mit den Wahrheiten von ungefilterten
menschlichen Gedanken umzugehen?
menschlichen Gedanken umzugehen?
09:41
You think the Internet was big.
223
569192
2567
Sie denken, das Internet sei groß.
09:43
These are huge questions.
224
571759
2602
Das sind ungeheuer große Fragen.
09:46
It might be irresistible as a tool
225
574361
2148
Es könnte unwiderstehlich
sein als Instrument,
sein als Instrument,
09:48
to amplify our thinking and communication skills.
226
576509
3876
das unser Denken und unsere
Kommunikationsfertigkeiten verstärkt.
Kommunikationsfertigkeiten verstärkt.
09:52
And indeed, this very same tool
227
580385
2023
Und dieses Instrument könnte wahrhaftig
09:54
may prove to lead to the cure
228
582408
2126
zur Heilung von Alzheimer
und ähnlichen Krankheiten führen.
und ähnlichen Krankheiten führen.
09:56
for Alzheimer's and similar diseases.
229
584534
3074
09:59
We have little option but to open this door.
230
587608
3512
Wir haben fast keine andere Wahl,
als diese Tür zu öffnen.
als diese Tür zu öffnen.
10:03
Regardless, pick a year --
231
591120
1585
Trotzdem, suchen Sie sich
ein Jahr heraus --
ein Jahr heraus --
10:04
will it happen in five years or 15 years?
232
592705
2266
wird es in fünf oder 15 Jahren
so weit sein?
so weit sein?
10:06
It's hard to imagine it taking much longer.
233
594971
4616
Es ist schwer vorstellbar,
dass es noch länger dauern wird.
dass es noch länger dauern wird.
10:11
We need to learn how to take this step together.
234
599587
3695
Wir müssen lernen, diesen Schritt
zusammen zu machen.
zusammen zu machen.
10:15
Thank you.
235
603282
2174
Ich danke Ihnen.
10:17
(Applause)
236
605456
3974
(Applaus)
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