TED2013
Mary Lou Jepsen: Could future devices read images from our brains?
Mary Lou Jepsen: Les appareils du futur pourront-ils lire les images depuis notre cerveau ?
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En tant qu'experte sur les affichages numériques haut de gamme, Mary Lou Jepsen étudie comment montrer nos idées les plus créatives sur les écrans. Et tant que patiente d'une opération neurochirurgicale elle-même, elle s'est vue conduite à en savoir plus sur l'activité neuronale qui sous-tend les inventions, la créativité, et la pensée. Elle mélange ces deux passions dans un discours plutôt hallucinant en parlant de deux études pointues sur le cerveau qui pourraient percer une nouvelle frontière pour comprendre comment (et ce que) nous pensons.
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
Il y a 18 ans,
j'ai eu une opération neurochirurgicale
j'ai eu une opération neurochirurgicale
00:15
and since that time, brain science has become
1
3115
2567
et depuis ce temps,
la neurologie est devenue
une de mes passions personnelles.
une de mes passions personnelles.
00:17
a personal passion of mine.
2
5682
1999
00:19
I'm actually an engineer.
3
7681
2235
En fait, je suis ingénieur.
00:21
And first let me say, I recently joined
4
9916
2516
Tout d'abord, permettez-moi de dire
que j'ai récemment rejoint
l’équipe du projet Moonshot,
l’équipe du projet Moonshot,
00:24
Google's Moonshot group,
5
12432
1549
00:25
where I had a division,
6
13981
1212
où je dirige un département,
00:27
the display division in Google X,
7
15193
2181
le département de l'affichage
du Google X Lab,
du Google X Lab,
00:29
and the brain science work I'm speaking about today
8
17374
2622
et les études de neurologie
dont je vais parler aujourd'hui,
dont je vais parler aujourd'hui,
00:31
is work I did before I joined Google
9
19996
2921
sont des travaux que j'ai accompli
avant de rejoindre Google
avant de rejoindre Google
00:34
and on the side outside of Google.
10
22917
2332
et en annexe,
en dehors de mon travail à Google.
en dehors de mon travail à Google.
00:37
So that said, there's a stigma
11
25249
3183
Cela dit, il y a un stigmate
00:40
when you have brain surgery.
12
28432
2285
quand vous avez eu
une opération neurochirurgicale.
une opération neurochirurgicale.
00:42
Are you still smart or not?
13
30717
2823
Est-ce que vous êtes
toujours intelligent ou non ?
toujours intelligent ou non ?
00:45
And if not, can you make yourself smart again?
14
33540
3848
Et si non, est-ce que vous pouvez
le redevenir par vous même ?
le redevenir par vous même ?
00:49
After my neurosurgery,
15
37388
1766
Après mon opération neurochirurgicale,
00:51
part of my brain was missing,
16
39154
1997
une partie de mon cerveau avait disparu,
00:53
and I had to deal with that.
17
41151
2773
et j'ai dû faire face à cela.
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
Ce n'était pas la matière grise,
mais c'était la matière inerte
et gluante du milieu
et gluante du milieu
00:58
that makes key hormones and neurotransmitters.
19
46868
3402
qui fabrique les neurotransmetteurs
et des hormones primordiales.
et des hormones primordiales.
01:02
Immediately after my surgery,
20
50270
2231
Immédiatement après mon opération,
01:04
I had to decide what amounts of each of over
21
52501
2143
je devais décider des quantités
de chacun de plus d'une douzaine
de chacun de plus d'une douzaine
01:06
a dozen powerful chemicals to take each day,
22
54644
3702
de puissants produits chimiques
à prendre chaque jour,
à prendre chaque jour,
01:10
because if I just took nothing,
23
58346
1809
parce que si je n'avais rien pris,
01:12
I would die within hours.
24
60155
2732
je serais morte en quelques heures.
01:14
Every day now for 18 years -- every single day --
25
62887
3920
Tous les jours, maintenant depuis 18 ans,
01:18
I've had to try to decide the combinations
26
66807
2710
je dois essayer
de déterminer les combinaisons
de déterminer les combinaisons
01:21
and mixtures of chemicals,
27
69517
1328
et les mélanges de produits chimiques,
01:22
and try to get them, to stay alive.
28
70845
3847
et essayer de les prendre,
pour rester en vie.
pour rester en vie.
01:26
There have been several close calls.
29
74692
2721
Il y a eu plusieurs cas
où c'était vraiment juste.
où c'était vraiment juste.
01:29
But luckily, I'm an experimentalist at heart,
30
77413
3699
Mais heureusement,
je tiens à cœur les expériences,
je tiens à cœur les expériences,
01:33
so I decided I would experiment
31
81112
3227
alors j'ai décidé
que je ferais des expériences
que je ferais des expériences
01:36
to try to find more optimal dosages
32
84339
2440
pour tenter de trouver
plus de doses optimales,
plus de doses optimales,
01:38
because there really isn't a clear road map
33
86779
1637
parce qu'il n'y a pas vraiment
de feuille de route claire
de feuille de route claire
01:40
on this that's detailed.
34
88416
1903
et détaillée sur ça.
01:42
I began to try different mixtures,
35
90319
2151
J'ai commencé à essayer
différents mélanges,
différents mélanges,
01:44
and I was blown away by how
36
92470
2872
et j'ai été époustouflée
par la façon
dont des changements minuscules de doses
dont des changements minuscules de doses
01:47
tiny changes in dosages
37
95342
2411
01:49
dramatically changed my sense of self,
38
97753
3149
changeaient radicalement ma conscience,
01:52
my sense of who I was, my thinking,
39
100902
1811
le sentiment de qui j'étais, de ma pensée
01:54
my behavior towards people.
40
102713
2259
et mon comportement envers les gens.
01:56
One particularly dramatic case:
41
104972
2049
Un cas particulièrement dramatique :
01:59
for a couple months I actually tried dosages
42
107021
1868
pendant quelques mois,
j'ai effectivement essayé des dosages
j'ai effectivement essayé des dosages
02:00
and chemicals typical of a man in his early 20s,
43
108889
3908
et des produits chimiques typiques
d'un homme ayant la vingtaine,
d'un homme ayant la vingtaine,
02:04
and I was blown away by how my thoughts changed.
44
112797
3011
et j'ai été sidérée
par l'évolution de mes pensées.
par l'évolution de mes pensées.
02:07
(Laughter)
45
115808
3120
(Rires)
02:10
I was angry all the time,
46
118928
3058
J'étais en colère tout le temps,
02:13
I thought about sex constantly,
47
121986
1846
je pensais tout le temps au sexe,
02:15
and I thought I was the smartest person
48
123832
2949
et je pensais que j'étais la personne
la plus intelligente
la plus intelligente
02:18
in the entire world, and
49
126781
2051
dans le monde entier, et ...
02:20
—(Laughter)—
50
128832
2263
— (Rires) —
02:23
of course over the years I'd
met guys kind of like that,
met guys kind of like that,
51
131095
2925
Bien sûr au fil des années,
j'ai rencontré des gars du genre,
j'ai rencontré des gars du genre,
02:26
or maybe kind of toned-down versions of that.
52
134020
2267
ou peut-être
une sorte de version édulcorée de cela.
une sorte de version édulcorée de cela.
02:28
I was kind of extreme.
53
136287
2184
J'étais assez extrême.
02:30
But to me, the surprise was,
54
138471
2569
Mais pour moi, la surprise c'était ...
02:33
I wasn't trying to be arrogant.
55
141040
2166
je ne cherchais pas à être arrogante.
02:35
I was actually trying,
56
143206
3209
J'essayais bel et bien,
02:38
with a little bit of insecurity,
57
146415
2360
avec un peu d'insécurité,
02:40
to actually fix a problem in front of me,
58
148775
3000
de résoudre un problème
auquel je faisais face,
auquel je faisais face,
02:43
and it just didn't come out that way.
59
151775
1856
et ce n'était pas vraiment
ce que ça rendait.
ce que ça rendait.
02:45
So I couldn't handle it.
60
153631
1483
Donc je ne pouvais plus le supporter.
02:47
I changed my dosages.
61
155114
1525
J'ai changé mes doses.
02:48
But that experience, I think, gave me
62
156639
2455
Mais cette expérience, je pense,
m'a donné une autre vision des hommes
02:51
a new appreciation for men
63
159094
1751
02:52
and what they might walk through,
64
160845
1816
et de ce qu'ils peuvent traverser,
02:54
and I've gotten along with men
65
162661
1690
et depuis je m'entends beaucoup mieux
avec les hommes.
avec les hommes.
02:56
a lot better since then.
66
164351
1839
02:58
What I was trying to do
67
166190
1545
Ce que j'essayais de faire,
02:59
with tuning these hormones
68
167735
2028
avec l'ajustement de ces hormones
et de ces neurotransmetteurs et tout ça,
et de ces neurotransmetteurs et tout ça,
03:01
and neurotransmitters and so forth
69
169763
2323
03:04
was to try to get my intelligence back
70
172086
3605
était d'essayer de récupérer
mon intelligence
mon intelligence
03:07
after my illness and surgery,
71
175691
2634
après ma maladie et l'opération,
03:10
my creative thought, my idea flow.
72
178325
2635
ma créativité, mon flux de pensées.
03:12
And I think mostly in images,
73
180960
2641
Je raisonne principalement en images,
03:15
and so for me that became a key metric --
74
183601
2852
et donc, pour moi,
c'est devenu une métrique clé.
c'est devenu une métrique clé.
03:18
how to get these mental images
75
186453
2330
Comment obtenir ces images mentales
03:20
that I use as a way of rapid prototyping,
76
188783
2504
que j'utilise
en guise de prototypage rapide,
en guise de prototypage rapide,
03:23
if you will, my ideas,
77
191287
1743
ou si vous voulez, mes idées,
03:25
trying on different new ideas for size,
78
193030
2372
comme essayer des nouvelles idées
de tailles différentes;
de tailles différentes;
03:27
playing out scenarios.
79
195402
1695
envisager des scénarios.
03:29
This kind of thinking isn't new.
80
197097
1913
Ce genre de raisonnement
n'est pas nouveau.
n'est pas nouveau.
03:31
Philiosophers like Hume and Descartes and Hobbes
81
199010
3255
Des philosophes tels que Hum,
Descartes et Hobbes
Descartes et Hobbes
03:34
saw things similarly.
82
202265
1528
voyaient les choses de la même façon.
03:35
They thought that mental images and ideas
83
203793
2737
Ils pensaient
que les images mentales et les idées
que les images mentales et les idées
03:38
were actually the same thing.
84
206530
2331
étaient en fait la même chose.
03:40
There are those today that dispute that,
85
208861
2417
Il y a aujourd'hui des gens
qui contestent ce fait
qui contestent ce fait
03:43
and lots of debates about how the mind works,
86
211278
3195
et beaucoup de débats
sur le fonctionnement de l'esprit,
sur le fonctionnement de l'esprit,
03:46
but for me it's simple:
87
214473
1736
mais pour moi c'est simple :
03:48
Mental images, for most of us,
88
216209
2532
les images mentales,
pour la plupart d'entre nous,
pour la plupart d'entre nous,
03:50
are central in inventive and creative thinking.
89
218741
3934
sont au cœur de la pensée
inventive et créative.
inventive et créative.
03:54
So after several years,
90
222675
1775
Donc, après plusieurs années,
je me suis ajustée
je me suis ajustée
03:56
I tuned myself up and I have lots of great,
91
224450
3233
et j'ai beaucoup d'images mentales
vraiment géniales et saisissantes
vraiment géniales et saisissantes
03:59
really vivid mental images with a lot of sophistication
92
227683
3048
avec beaucoup de raffinement
04:02
and the analytical backbone behind them.
93
230731
2269
et une structure analytique
en arrière plan.
en arrière plan.
04:05
And so now I'm working on,
94
233000
1921
Et donc maintenant
je travaille sur cette question :
je travaille sur cette question :
04:06
how can I get these mental images in my mind
95
234921
4162
comment puis-je obtenir
ces images mentales de ma tête
ces images mentales de ma tête
04:11
out to my computer screen faster?
96
239083
2850
sur mon écran d'ordinateur
plus rapidement ?
plus rapidement ?
04:13
Can you imagine, if you will,
97
241933
2089
Vous pouvez imaginer, si vous voulez,
04:16
a movie director being able to use
98
244022
2120
un directeur de film ayant la possibilité
d'utiliser son imagination seule
d'utiliser son imagination seule
04:18
her imagination alone to
direct the world in front of her?
direct the world in front of her?
99
246142
3762
pour diriger le monde en face de nous ?
04:21
Or a musician to get the music out of his head?
100
249904
3588
Ou un musicien
pour extraire la musique de sa tête.
pour extraire la musique de sa tête.
04:25
There are incredible possibilities with this
101
253492
2292
Il y a des possibilités incroyables,
04:27
as a way for creative people
102
255784
1993
comme un moyen
pour les personnes créatives
pour les personnes créatives
04:29
to share at light speed.
103
257777
2233
de partager leurs pensées
à la vitesse de la lumière.
à la vitesse de la lumière.
04:32
And the truth is, the remaining bottleneck
104
260010
1998
Et la vérité est que ce qui coince encore
pour être en mesure de le faire
pour être en mesure de le faire
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
est simplement d'augmenter la résolution
des systèmes du scanner cérébral.
des systèmes du scanner cérébral.
Alors laissez-moi vous montrer
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
pourquoi je pense
que nous sommes assez proches du but
que nous sommes assez proches du but
04:42
by sharing with you two recent experiments
108
270029
2387
en partageant avec vous
deux expériences récentes
deux expériences récentes
04:44
from two top neuroscience groups.
109
272416
2587
de deux groupes précurseurs
dans la neuroscience.
dans la neuroscience.
04:47
Both used fMRI technology --
110
275003
2488
Les deux utilisaient l'IRMf --
technologie d'imagerie
par résonance magnétique fonctionnelle --
par résonance magnétique fonctionnelle --
04:49
functional magnetic resonance imaging technology --
111
277491
2279
04:51
to image the brain,
112
279770
1411
pour créer des images du cerveau.
04:53
and here is a brain scan set from Giorgio Ganis
113
281181
3257
Et voici un scanner du cerveau
de Giorgio Ganis
de Giorgio Ganis
04:56
and his colleagues at Harvard.
114
284438
1950
et de ses collègues
à l'Université d'Harvard.
à l'Université d'Harvard.
04:58
And the left-hand column shows a brain scan
115
286388
3154
La colonne de gauche
montre un scanner cérébral
d'une personne qui regarde une image.
d'une personne qui regarde une image.
05:01
of a person looking at an image.
116
289542
3267
05:04
The middle column shows the brainscan
117
292809
1929
La colonne du milieu
montre le scanner cérébral
de cette même personne
de cette même personne
05:06
of that same individual
118
294738
1621
05:08
imagining, seeing that same image.
119
296359
3066
qui imagine regarder cette même image.
05:11
And the right column was created
120
299425
2048
Et la colonne de droite a été créée
05:13
by subtracting the middle
column from the left column,
column from the left column,
121
301473
3594
en soustrayant la colonne du milieu
de la colonne de gauche,
de la colonne de gauche,
05:17
showing the difference to be nearly zero.
122
305083
2943
indiquant que la différence
est quasi nulle.
est quasi nulle.
05:20
This was repeated on lots of different individuals
123
308026
2894
Cela a été répété
sur beaucoup de personnes différentes
sur beaucoup de personnes différentes
05:22
with lots of different images,
124
310920
2830
avec beaucoup d'images différentes,
05:25
always with a similar result.
125
313750
1604
toujours avec un résultat similaire.
05:27
The difference between seeing an image
126
315354
2089
La différence entre voir une image
05:29
and imagining seeing that same image
127
317443
2455
et imaginer voir cette même image
05:31
is next to nothing.
128
319898
2155
est presque inexistante.
05:34
Next let me share with you one other experiment,
129
322053
2761
Maintenant, permettez-moi de partager
avec vous une autre expérience :
avec vous une autre expérience :
05:36
this from Jack Gallant's lab at Cal Berkeley.
130
324814
4541
celle du laboratoire de Jack Gallant
à l'université de Californie, Berkeley.
à l'université de Californie, Berkeley.
05:41
They've been able to decode brainwaves
131
329355
2063
Ils ont réussi à décoder
des ondes cérébrales
des ondes cérébrales
05:43
into recognizable visual fields.
132
331418
2441
en champs visuels reconnaissables.
05:45
So let me set this up for you.
133
333859
1305
Permettez-moi de vous expliquer cela.
05:47
In this experiment, individuals were shown
134
335164
2333
Dans cette expérience,
on montrait aux individus
on montrait aux individus
05:49
hundreds of hours of YouTube videos
135
337497
1995
des centaines d'heures de vidéos YouTube
05:51
while scans were made of their brains
136
339492
2039
pendant qu'on scannait leur cerveau
05:53
to create a large library of their brain reacting
137
341531
3216
pour créer
un important répertoire de leur cerveau
un important répertoire de leur cerveau
05:56
to video sequences.
138
344747
2649
réagissant à ces séquences vidéo.
05:59
Then a new movie was shown with new images,
139
347396
2850
Puis on leur montrait un nouveau film
avec de nouvelles images,
avec de nouvelles images,
06:02
new people, new animals in it,
140
350246
1952
avec de nouvelles personnes,
de nouveaux animaux
de nouveaux animaux
06:04
and a new scan set was recorded.
141
352198
2711
et on enregistrait
un nouveau répertoire de scanners.
un nouveau répertoire de scanners.
06:06
The computer, using brain scan data alone,
142
354909
2788
L'ordinateur, en utilisant seulement
les données des scanners cérébraux,
les données des scanners cérébraux,
06:09
decoded that new brain scan
143
357697
2024
a décodé ce nouveau scanner cérébral
et fournit une prédiction
et fournit une prédiction
06:11
to show what it thought the
individual was actually seeing.
individual was actually seeing.
144
359721
4376
de ce que l'individu
était effectivement en train de voir.
était effectivement en train de voir.
06:16
On the right-hand side, you
see the computer's guess,
see the computer's guess,
145
364097
3381
Sur la droite,
vous voyez la prédiction de l'ordinateur,
vous voyez la prédiction de l'ordinateur,
06:19
and on the left-hand side, the presented clip.
146
367478
4007
et sur le côté gauche, le clip présenté.
06:23
This is the jaw-dropper.
147
371485
2319
C'est ce qu'il y a de stupéfiant !
06:25
We are so close to being able to do this.
148
373804
2687
Nous sommes presque en mesure de le faire.
06:28
We just need to up the resolution.
149
376491
2785
Nous avons juste besoin
d'augmenter la résolution.
d'augmenter la résolution.
06:31
And now remember that when you see an image
150
379276
3252
Et maintenant, souvenez-vous
que lorsque vous voyez une image
que lorsque vous voyez une image
06:34
versus when you imagine that same image,
151
382528
2158
par rapport à quand vous imaginez
cette même image,
cette même image,
06:36
it creates the same brain scan.
152
384686
3475
cela crée le même scanner cérébral.
06:40
So this was done with the highest-resolution
153
388161
2722
Bon, cela a été fait avec les scanners
possédant la plus haute résolution
possédant la plus haute résolution
06:42
brain scan systems available today,
154
390883
2185
disponible aujourd'hui,
06:45
and their resolution has increased really
155
393068
1784
et leur résolution a augmenté en fait
d'environ mille fois ces dernières années.
d'environ mille fois ces dernières années.
06:46
about a thousandfold in the last several years.
156
394852
3497
06:50
Next we need to increase the resolution
157
398349
2322
Maintenant, nous devons
augmenter la résolution
augmenter la résolution
06:52
another thousandfold
158
400671
1977
de mille fois encore
06:54
to get a deeper glimpse.
159
402648
1789
pour obtenir un aperçu plus profond.
06:56
How do we do that?
160
404437
1511
Comment procédons-nous ?
06:57
There's a lot of techniques in this approach.
161
405948
2614
Il y a beaucoup de techniques
dans cette approche.
dans cette approche.
07:00
One way is to crack open your
skull and put in electrodes.
skull and put in electrodes.
162
408562
3118
Une façon est de vous ouvrir le crâne
et d'y mettre des électrodes.
et d'y mettre des électrodes.
07:03
I'm not for that.
163
411680
1403
Je ne suis pas pour.
07:05
There's a lot of new imaging techniques
164
413083
2955
Il y a beaucoup de nouvelles techniques
d'imagerie proposées,
d'imagerie proposées,
07:08
being proposed, some even by me,
165
416038
2003
certaines même par moi,
07:10
but given the recent success of MRI,
166
418041
2959
mais étant donné le succès récent de l'IRM,
07:13
first we need to ask the question,
167
421000
2068
tout d'abord,
nous devons nous poser la question,
nous devons nous poser la question,
07:15
is it the end of the road with this technology?
168
423068
2841
est-ce que cette technologie
est arrivée en fin de course ?
est arrivée en fin de course ?
07:17
Conventional wisdom says the only way
169
425909
2455
L'idée reçue est que
on obtient une résolution plus élevée
avec des aimants plus gros,
avec des aimants plus gros,
07:20
to get higher resolution is with bigger magnets,
170
428364
2589
07:22
but at this point bigger magnets
171
430953
1842
mais à ce point, de plus gros aimants
07:24
only offer incremental resolution improvements,
172
432795
3750
n'offrent que des améliorations
incrémentielles de la résolution,
incrémentielles de la résolution,
07:28
not the thousandfold we need.
173
436545
2160
pas les multiples de mille
dont nous avons besoin.
dont nous avons besoin.
07:30
I'm putting forward an idea:
174
438705
1823
Je mets en avant une idée :
07:32
instead of bigger magnets,
175
440528
1963
au lieu de plus gros aimants,
07:34
let's make better magnets.
176
442491
2450
faisons de meilleurs aimants.
07:36
There's some new technology breakthroughs
177
444941
2003
Il y a quelques nouvelles percées
de la technologie en nanoscience
de la technologie en nanoscience
07:38
in nanoscience
178
446944
1457
qui lorsqu'elles sont appliquées
aux structures magnétiques,
aux structures magnétiques,
07:40
when applied to magnetic structures
179
448401
1727
07:42
that have created a whole new class of magnets,
180
450128
3013
ont créé
une toute nouvelle classe d'aimants,
une toute nouvelle classe d'aimants,
07:45
and with these magnets, we can lay down
181
453141
2531
et avec ces aimants,
nous pouvons établir
des échantillons de champs magnétiques
des échantillons de champs magnétiques
07:47
very fine detailed magnetic field patterns
182
455672
2167
vraiment très détaillés
dans tout le cerveau,
dans tout le cerveau,
07:49
throughout the brain,
183
457839
1355
07:51
and using those, we can actually create
184
459194
3182
et par leur biais,
nous pouvons bel et bien créer
nous pouvons bel et bien créer
07:54
holographic-like interference structures
185
462376
2838
des structures d'interférence
de type holographique
de type holographique
07:57
to get precision control over many patterns,
186
465214
3469
pour obtenir un contrôle de la précision
sur beaucoup des échantillons,
sur beaucoup des échantillons,
08:00
as is shown here by shifting things.
187
468683
2445
comme on le voit ici
en déplaçant les choses.
en déplaçant les choses.
08:03
We can create much more complicated structures
188
471128
3150
Nous pouvons créer
des structures beaucoup plus compliquées
des structures beaucoup plus compliquées
08:06
with slightly different arrangements,
189
474278
2071
avec des dispositions
légèrement différentes,
légèrement différentes,
08:08
kind of like making Spirograph.
190
476349
3033
un peu comme pour faire un spirographe.
08:11
So why does that matter?
191
479382
2228
Alors pourquoi est-ce que c'est important ?
08:13
A lot of effort in MRI over the years
192
481610
2577
Beaucoup d'efforts avec les IRM
au cours des années
au cours des années
08:16
has gone into making really big,
193
484187
2837
ont apporté de très gros
et vraiment énormes aimants, pas vrai ?
et vraiment énormes aimants, pas vrai ?
08:19
really huge magnets, right?
194
487024
2610
08:21
But yet most of the recent advances
195
489634
2509
Et pourtant, la plupart des progrès récents
dans la résolution
dans la résolution
08:24
in resolution have actually come from
196
492143
2197
viennent en fait de solutions de codages
et de décodages brillamment astucieuses
et de décodages brillamment astucieuses
08:26
ingeniously clever encoding and decoding solutions
197
494340
4008
08:30
in the F.M. radio frequency transmitters and receivers
198
498348
3287
des récepteurs
et émetteurs de fréquences radio F.M.
et émetteurs de fréquences radio F.M.
08:33
in the MRI systems.
199
501635
2691
dans les systèmes d'IRM.
08:36
Let's also, instead of a uniform magnetic field,
200
504326
3322
Au lieu d'un champ magnétique uniforme,
08:39
put down structured magnetic patterns
201
507648
2672
on met aussi en place
des modèles magnétiques structurés
des modèles magnétiques structurés
08:42
in addition to the F.M. radio frequencies.
202
510320
3099
en plus des fréquences de radio F.M.,
08:45
So by combining the magnetics patterns
203
513419
2307
de sorte a combiner les modèles magnétiques
08:47
with the patterns in the F.M. radio frequencies
204
515726
2710
avec les modèles de traitement
des fréquences de radio F.M.
des fréquences de radio F.M.
08:50
processing which can massively increase
205
518436
2171
qui permettent d'augmenter
de manière considérable
de manière considérable
08:52
the information that we can extract
206
520607
1969
les informations que nous pouvons extraire
08:54
in a single scan.
207
522576
2446
avec un seul scanner.
08:57
And on top of that, we can then layer
208
525022
2332
Et en plus de cela,
nous pouvons ensuite superposer
nous pouvons ensuite superposer
08:59
our ever-growing knowledge
of brain structure and memory
of brain structure and memory
209
527354
4472
nos connaissances sans cesse croissantes
de la structure cérébrale et de la mémoire
de la structure cérébrale et de la mémoire
09:03
to create a thousandfold increase that we need.
210
531826
3695
pour créer l'augmentation multipliée
par mille dont nous avons besoin.
par mille dont nous avons besoin.
09:07
And using fMRI, we should be able to measure
211
535521
2943
Et à l'aide de l'IRMf,
nous devrions être capables de mesurer
nous devrions être capables de mesurer
09:10
not just oxygenated blood flow,
212
538464
2082
non seulement les flux sanguins oxygénés,
09:12
but the hormones and neurotransmitters
I've talked about
I've talked about
213
540546
2901
mais aussi les hormones
et les neurotransmetteurs dont j'ai parlé
et les neurotransmetteurs dont j'ai parlé
09:15
and maybe even the direct neural activity,
214
543447
2345
et ainsi peut-être même
l'activité neuronale directe,
l'activité neuronale directe,
09:17
which is the dream.
215
545792
1503
ce qui est le rêve.
09:19
We're going to be able to dump our ideas
216
547295
2234
Nous allons être en mesure
de déverser nos idées
de déverser nos idées
09:21
directly to digital media.
217
549529
2694
directement vers les médias numériques.
09:24
Could you imagine if we could leapfrog language
218
552223
2711
Pouvez-vous imaginer
si nous pouvions dépasser la langue
si nous pouvions dépasser la langue
09:26
and communicate directly with human thought?
219
554934
4209
et communiquer directement
avec la pensée humaine ?
avec la pensée humaine ?
09:31
What would we be capable of then?
220
559143
3193
Que serions-nous capables de faire alors ?
09:34
And how will we learn to deal
221
562336
2637
Et comment allons-nous apprendre à gérer
09:36
with the truths of unfiltered human thought?
222
564973
4219
les vérités de la pensée humaine
non filtrée ?
non filtrée ?
09:41
You think the Internet was big.
223
569192
2567
Vous pensiez que l'Internet était grand.
09:43
These are huge questions.
224
571759
2602
Ces questions sont des questions énormes.
09:46
It might be irresistible as a tool
225
574361
2148
Cela pourrait être irrésistible
comme outil
comme outil
09:48
to amplify our thinking and communication skills.
226
576509
3876
pour amplifier les compétences
de notre pensée et de la communication.
de notre pensée et de la communication.
09:52
And indeed, this very same tool
227
580385
2023
Et en effet, ce même outil
09:54
may prove to lead to the cure
228
582408
2126
peut s'avérer être la solution
vers la guérison de la maladie d'Alzheimer
vers la guérison de la maladie d'Alzheimer
09:56
for Alzheimer's and similar diseases.
229
584534
3074
et de maladies similaires.
09:59
We have little option but to open this door.
230
587608
3512
Nous n'avons pas vraiment le choix
de ne pas ouvrir cette porte.
de ne pas ouvrir cette porte.
10:03
Regardless, pick a year --
231
591120
1585
Indépendamment de cela,
choisissez une année --
choisissez une année --
10:04
will it happen in five years or 15 years?
232
592705
2266
est-ce que ça arrivera dans 5 ou 15 ans ?
10:06
It's hard to imagine it taking much longer.
233
594971
4616
Difficile de croire que cela prendra
plus de temps que cela.
plus de temps que cela.
10:11
We need to learn how to take this step together.
234
599587
3695
Nous devons apprendre
à franchir ce pas ensemble.
à franchir ce pas ensemble.
10:15
Thank you.
235
603282
2174
Merci.
(Applaudissements)
10:17
(Applause)
236
605456
3974
Translated by Jonathan Pierrel
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