TEDxToronto 2011
Ariel Garten: Know thyself, with a brain scanner
אריאל גרטן: הכר את עצמך, עם סורק מוח
Filmed:
Readability: 4.2
480,514 views
דמיינו משחק מחשב שנשלט על ידי מוחכם. עכשיו דמיינו שאותו משחק גם מלמד אתכם על דפוסי הלחץ, הירגעות ומיקוד שלכם. ב TEDxToronto אריאל גרטן מראה איך התבוננות בפעילות המוח שלנו נותנת משמעות חדשה למשפט העתיק "הכר את עצמך".
Ariel Garten - Artist, scientist and entrepreneur
As CEO of InteraXon, Ariel Garten works to close the gap between science, art, business and technology. Full bio
As CEO of InteraXon, Ariel Garten works to close the gap between science, art, business and technology. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:15
The maxim, "Know thyself"
0
0
2000
האמרה, "הכר את עצמך"
00:17
has been around since the ancient Greeks.
1
2000
2000
קיימת מתקופת היוונים.
00:19
Some attribute this golden world knowledge to Plato,
2
4000
3000
כמה משייכים אותה לאפלטון,
00:22
others to Pythagoras.
3
7000
2000
אחרים לפיתגורס.
00:24
But the truth is it doesn't really matter which sage said it first,
4
9000
3000
אבל האמת היא שזה לא ממש משנה איזה חכם אמר את זה ראשון,
00:27
because it's still sage advice, even today.
5
12000
3000
מפני שזו עדיין עצה חכמה, אפילו היום.
00:31
"Know thyself."
6
16000
2000
"הכר את עצמך."
00:33
It's pithy
7
18000
2000
התמציתיות שבה
00:35
almost to the point of being meaningless,
8
20000
2000
כמעט עד כדי חוסר משמעות,
00:37
but it rings familiar and true, doesn't it?
9
22000
3000
אבל היא נשמעת מוכרת ואמיתית, נכון?
00:40
"Know thyself."
10
25000
3000
"הכר את עצמך."
00:43
I understand this timeless dictum
11
28000
2000
אני מבינה את ההצהרה חסרת הזמן הזו
00:45
as a statement about the problems, or more exactly the confusions,
12
30000
3000
כהצהרה על הבעיות, או ליתר דיוק הבלבול,
00:48
of consciousness.
13
33000
2000
של ההכרה.
00:50
I've always been fascinated with knowing the self.
14
35000
2000
תמיד הוקסמתי מלהכיר את העצמי.
00:52
This fascination led me to submerge myself in art,
15
37000
2000
העניין הוביל אותי להקיף את עצמי באמנות,
00:54
study neuroscience
16
39000
2000
ללמוד מדעי המוח
00:56
and later to become a psychotherapist.
17
41000
2000
ומאוחר יותר להיות פסיכותרפיסטית.
00:58
Today I combine all my passions
18
43000
2000
היום אני מאחדת את כל התשוקות שלי
01:00
as the CEO of InteraXon,
19
45000
2000
כמנכלית אינטראקסון,
01:02
a thought-controlled computing company.
20
47000
2000
חברת שליטה מחשבתית במחשבים.
01:04
My goal, quite simply,
21
49000
2000
המטרה שלי, בפשטות,
01:06
is to help people become more in tune
22
51000
2000
היא לעזור לאנשים להיות יותר מכוונים
01:08
with themselves.
23
53000
2000
לעצמם.
01:10
I take it from this little dictum,
24
55000
2000
אני לוקחת את זה מהמשפט הקטן הזה,
01:12
"Know thyself."
25
57000
2000
"הכר את עצמך."
01:14
If you think about it,
26
59000
2000
אם תחשבו על זה,
01:16
this imperative is kind of the defining characteristic of our species,
27
61000
2000
האמרה הזו די מגדירה אותנו כמין,
01:18
isn't it?
28
63000
2000
לא?
01:20
I mean, it's self-awareness
29
65000
2000
כלומר, זו ההכרה העצמית
01:22
that separates Homo sapiens
30
67000
2000
שמפרידה את הומו ספיאנס
01:24
from earlier instances of our mankind.
31
69000
3000
ממופעים קדומים יותר של האנושות.
01:27
Today we're often too busy
32
72000
2000
היום אנחנו לרוב עסוקים מדי
01:29
tending to our iPhones and iPods
33
74000
2000
באייפון או באייפוד שלנו
01:31
to really stop and get to know ourselves.
34
76000
3000
מכדי לעצור באמת ולהכיר את עצמנו.
01:34
Under the deluge of minute-to-minute text conversations,
35
79000
3000
תחת המבול של שיחות טקסט מדקה לדקה,
01:37
emails, relentless exchange of media channels
36
82000
3000
אימיילים, החלפה תחופה של ערוצי מדיה
01:40
and passwords and apps and reminders and Tweets and tags,
37
85000
3000
וססמאות ואפליקציות ותזכורות וטוויטיפ וטאגים,
01:43
we lose sight of what all this fuss is supposed to be about in the first place:
38
88000
3000
אנחנו מאבדים את הכיוון של מה המטרה של כל הבלאגן הזה:
01:46
ourselves.
39
91000
2000
אנחנו עצמנו.
01:48
Much of the time we're transfixed
40
93000
2000
רוב הזמן אנחנו ממוקדים
01:50
by all of the ways we can reflect ourselves into the world.
41
95000
4000
באיך אנחנו יכולים לשקף את עצמנו בעולם.
01:54
And we can barely find the time to reflect deeply
42
99000
3000
ואנחנו כמעט לא מוצאים את הזמן לחשוב בבהירות
01:57
back in on our own selves.
43
102000
3000
על עצמנו.
02:00
We've cluttered ourselves up with all this.
44
105000
2000
עשינו לעצמנו בלאגן בראש עם כל זה.
02:02
And we feel like we have to get
45
107000
2000
ואנחנו מרגישים כאילו אנחנו חייבים
02:04
far, far away to a secluded retreat, leaving it all behind.
46
109000
3000
להתרחק רחוק מאוד כדי לנפוש, ולהשאיר את הכל מאחור.
02:07
So we go far away
47
112000
2000
אז אנחנו נוסעים רחוק
02:09
to the top of a mountain,
48
114000
2000
לראש ההר,
02:11
assuming that perching ourselves on a piece
49
116000
2000
ומניחים שלנוח שם
02:13
is bound to give us the respite we need
50
118000
2000
בטוח יתן לנו את הרוגע שאנחנו צריכים
02:15
to sort the clutter, the chaotic everyday,
51
120000
2000
כדי לארגן את הבלאגן, היום יום הכאוטי,
02:17
and find ourselves again.
52
122000
2000
ולמצוא את עצמנו מחדש.
02:19
But on that mountain
53
124000
2000
אבל על ההר הזה
02:21
where we gain that beautiful peace of mind,
54
126000
3000
בו אנחנו משיגים את שלוות הנפש הנפלאה הזו,
02:24
what are we really achieving?
55
129000
3000
מה אנחנו באמת משיגים?
02:27
It's really only a successful escape.
56
132000
3000
זו באמת רק בריחה מוצלחת.
02:30
Think of the term we use, "Retreat."
57
135000
2000
חשבו על המושג בו אנחנו משתמשים "נסיגה" (נופש באנגלית)
02:32
This is the term that armies use when they've lost a battle.
58
137000
3000
זה המושג בו צבאות משתמשים כשהם הפסידו בקרב.
02:35
It means we've got to get out of here.
59
140000
2000
זה אומר שאנחנו חייבים לצאת מכאן.
02:37
Is this how we feel about the pressures of our world,
60
142000
2000
האם כך אנחנו מרגישים לגבי הלחץ בעולם,
02:39
that in order to get inside ourselves,
61
144000
2000
שכדי להביט לתוך עצמנו,
02:41
you have to run for the hills?
62
146000
3000
חייבים לברוח לגבעות?
02:44
And the problem with escaping your day-to-day life
63
149000
3000
והבעיה עם בריחה מחיי היום יום
02:47
is that you have to come home eventually.
64
152000
3000
היא שחייבים לחזור הביתה בסופו של דבר.
02:50
So when you think about it,
65
155000
2000
אז כשחושבים על זה,
02:52
we're almost like a tourist
66
157000
2000
אנחנו כמעט כמו תיירים
02:54
visiting ourselves over there.
67
159000
3000
שמבקרים את עצמנו שם.
02:57
And eventually that vacation's got to come to an end.
68
162000
3000
ובסופו של דבר החופשה ההיא חייבת להגיע לסיום.
03:00
So my question to you is,
69
165000
3000
אז השאלה שלי אליכם היא,
03:03
can we find ways to know ourselves
70
168000
2000
האם אנחנו יכולים למצוא דרכים להכיר את עצמנו
03:05
without the escape?
71
170000
2000
בלי הבריחה?
03:07
Can we redefine our relationship
72
172000
2000
האם אנחנו יכולים להגדיר מחדש את יחסינו
03:09
with the technologized world
73
174000
2000
עם העולם הטכנולוגי
03:11
in order to have the heightened sense of self-awareness
74
176000
2000
כדי שיהיה לנו את החוש המוגבר של מודעות עצמית
03:13
that we seek?
75
178000
2000
שאנחנו מחפשים?
03:15
Can we live here and now in our wired web
76
180000
3000
האם אנחנו יכולים לחיות פה ועכשיו ברשת המחווטת שלנו
03:18
and still follow those ancient instructions,
77
183000
3000
ועדיין לעקוב אחרי ההוראות העתיקות האלו,
03:21
"Know thyself?"
78
186000
3000
"הכר את עצמך?"
03:24
I say the answer is yes.
79
189000
2000
אני אומרת שהתשובה היא כן.
03:26
And I'm here today to share a new way
80
191000
2000
ואני רוצה היום לחלוק דרך חדשה
03:28
that we're working with technology to this end
81
193000
2000
אליה אנו עובדים עם טכנולוגיה למטרה זו,
03:30
to get familiar with our inner self
82
195000
2000
להכיר את האני הפנימי שלנו
03:32
like never before --
83
197000
2000
כמו שלא עשינו מעולם --
03:34
humanizing technology
84
199000
2000
להאניש את הטכנולוגיה
03:36
and furthering that age-old quest of ours
85
201000
2000
ולקדם את המסע העתיק הזה שלנו
03:38
to more fully know the self.
86
203000
3000
להכיר טוב יותר את העצמי.
03:41
It's called thought-controlled computing.
87
206000
4000
זה נקרא מחשוב נשלט מחשבה.
03:47
You may or may not have noticed
88
212000
2000
אולי שמתם לב
03:49
that I'm wearing a tiny electrode on my forehead.
89
214000
2000
שאני לובשת אלקטרודה קטנה על המצח.
03:51
This is actually a brainwave sensor
90
216000
2000
זה למעשה חיישן גלי מוח
03:53
that's reading the electrical activity of my brain
91
218000
2000
שקורא את הפעילות החשמלית של המוח שלי
03:55
as I give this talk.
92
220000
2000
כשאני מעבירה את ההרצאה הזו.
03:57
These brainwaves are being analyzed and we can see them as a graph.
93
222000
3000
גלי המוח האלה מנותחים ואנחנו יכולים לראות אותם כגרף.
04:00
Let me show you what it looks like.
94
225000
3000
תנו לי להראות לכם איך זה נראה.
04:03
That blue line there is my brainwave.
95
228000
3000
הקו הכחול שם הוא גלי המוח שלי.
04:06
It's the direct signal being recorded from my head,
96
231000
2000
זה אות ישיר שמוקלט לראש שלי,
04:08
rendered in real time.
97
233000
2000
ומצוייר בזמן אמת.
04:10
The green and red bars show that same signal displayed by frequency,
98
235000
3000
העמודות האדומות והירוקות מראות את אותו אות מוצג לפי תדירות,
04:13
with lower frequencies here
99
238000
2000
עם תדירויות נמוכות יותר פה
04:15
and higher frequencies up here.
100
240000
2000
וגבוהות יותר פה למעלה.
04:17
You're actually looking inside my head as I speak.
101
242000
3000
אתם בעצם מסתכלים לתוך הראש שלי בזמן שאני מדברת.
04:22
These graphs are compelling, they're undulating,
102
247000
3000
הגרפחם האלה מחייבים, הם גליים,,
04:25
but from a human's perspective,
103
250000
2000
אבל מנקודת מבט אנושית,
04:27
they're actually not very useful.
104
252000
2000
הם למעשה לא כל כך מועילים.
04:29
That's why we've spent a lot of time
105
254000
2000
לכן השקענו כל כך הרבה זמן
04:31
thinking about how to make this data meaningful
106
256000
2000
במחשבה על איך להפוך את המידע הזה לבעל משמעות
04:33
to the people who use it.
107
258000
2000
לאנשים שמשתמשים בו.
04:35
For instance, what if I could use this data
108
260000
3000
לדוגמה, מה אם תוכלו להשתמש במידע הזה
04:38
to find out how relaxed I am at any moment?
109
263000
2000
כדי לדעת כמה רגועה אני בכל רגע?
04:40
Or what if I can take that information
110
265000
2000
או מה אם אוכל לקחת את המידע הזה
04:42
and put it into an organic shape up on the screen?
111
267000
3000
ולשים אותו בצורה אורגנית על המסך?
04:45
The shape on the right over here
112
270000
3000
הצורה מימין שם
04:48
has become an indicator of what's going on in my head.
113
273000
2000
הפכה לסמן של מה שקורה בתוך ראשי.
04:50
The more relaxed I am,
114
275000
2000
ככל שאני רגועה יותר,
04:52
the more the energy's going to fall through it.
115
277000
2000
האנרגיה תיפול דרך זה.
04:54
I may also be interested in knowing
116
279000
2000
אני אולי גם אהיה מעוניינת לדעת
04:56
how focused I am,
117
281000
2000
כמה אני מרוכזת,
04:58
so I can put my level of attention into the circuit board on the other side.
118
283000
3000
כך שאני יכולה לשים את רמת הריכוז שלי בתוך המעגל המודפס בצד השני.
05:01
And the more focused my brain is,
119
286000
2000
וככל שהמוח שלי מרוכז יותר,
05:03
the more the circuit board is going to surge with energy.
120
288000
3000
האנרגיה בלוח המודפס עולה.
05:06
Ordinarily, I would have no way of knowing how focused or relaxed I was
121
291000
3000
באופן רגיל, לא היה לי מושג כמה אני מרוכזת או רגועה אני
05:09
in any tangible way.
122
294000
3000
בדרך מוחשית.
05:12
As we know, our feelings about how we're feeling
123
297000
2000
כמו שאנחנו יודעים, הרגשות שלנו בקשר לרגשות שלנו
05:14
are notoriously unreliable.
124
299000
2000
לא אמינות בצורה ידועה לשמצה.
05:16
We've all had stress creep up on us without even noticing it
125
301000
3000
לכולנו התגנב הלחץ אפילו בלי לשים לב
05:19
until we lost it on someone who didn't deserve it,
126
304000
2000
עד שהתפרצנו על מישהו שזה לא הגיע לו,
05:21
and then we realize that we probably should have checked in with ourselves
127
306000
3000
ואז הבנו שאולי היינו צריכים לבדוק עם עצמנו
05:24
a little earlier.
128
309000
2000
מוקדם יותר.
05:26
This new awareness
129
311000
2000
המודעות החדשה הזו
05:28
opens up vast possibilities
130
313000
2000
פותחת הרבה אפשרויות
05:30
for applications that help improve our lives and ourselves.
131
315000
3000
לאפליקציות שעוזרות לשפר את חיינו ואת עצמנו.
05:33
We're trying to create technology that uses the insights
132
318000
3000
אנחנו מנסים ליצור טכנולוגיה שמשתמשת בתובנות שלנו
05:36
to make our work more efficient, our breaks more relaxing
133
321000
3000
כדי להפוך את העבודה שלנו ליותר יעילה, את המנוחות שלנו ליותר מרגיעות
05:39
and our connections deeper and more fulfilling than ever.
134
324000
3000
ואת הקשרים שלנו לעמוקים יותר ומספקים יותר מאי פעם.
05:43
I'm going to share some of these visions with you in a bit,
135
328000
3000
אני אחלוק כמה מהחזונות האלה עמכם עוד רגע,
05:46
but first I want to take a look at how we got here.
136
331000
3000
אבל ראשית אני רוצה להראות איך הגענו לפה.
05:49
By the way, feel free to check in on my head at any time.
137
334000
3000
דרך אגב, תרגישו חופשי לבדוק מה קורה לראש שלי בכל רגע.
05:52
(Laughter)
138
337000
2000
(צחוק)
05:54
My team at InteraXon and I
139
339000
2000
הצוות שלי באינטראקסון ואני
05:56
have been developing throught-controlled application for almost a decade now.
140
341000
3000
פיתחנו אפליקציות שליטת מחשבה למשך כמעט עשור עכשיו.
05:59
In the first phase of development
141
344000
2000
בשלב הראשון של הפיתוח
06:01
we were really enthused by all the things we could control with our mind.
142
346000
3000
באמת התרגשנו מכל הדברים שיכולנו לשלוט בהם עם מוחנו.
06:04
We were making things activate, light up and work
143
349000
3000
גרמנו לדברים לפעול, להאיר ולעבוד
06:07
just by thinking.
144
352000
2000
רק על ידי חשיבה.
06:09
We were transcending the space
145
354000
2000
התעלינו על החלל
06:11
between the mind and the device.
146
356000
2000
בין המוח למכשיר.
06:13
We brought to life a vast array of prototypes and products
147
358000
3000
הבאנו לחיים מגוון רחב של אבות טיפוס ומוצרים
06:16
that you could control with your mind,
148
361000
2000
שאתם יכולים לשלוט בהם עם מוחכם,
06:18
like thought-controlled home appliances
149
363000
2000
כמו מכשירים בייתיים נשלטי מחשבה
06:20
or slot car games or video games
150
365000
2000
או משחקי מכוניות או משחקי וידאו
06:22
or a levitating chair.
151
367000
2000
או כיסא מרחף.
06:24
We created technology and applications
152
369000
2000
יצרנו טכנולוגיה ואפליקציות
06:26
that engaged people's imaginations,
153
371000
2000
שמאתגרות את הדמיון של אנשים,
06:28
and it was really exciting.
154
373000
2000
וזה היה מאוד מרגש.
06:30
And then we were asked to do something really big
155
375000
2000
ואז התבקשנו לעשות משהו ממש גדול
06:32
for the Olympics.
156
377000
2000
לאולימפיאדה.
06:34
We were invited to create a massive installation
157
379000
2000
הוזמנו ליצור התקנה ענקית
06:36
at the Vancouver 2010 winter Olympics,
158
381000
2000
באולימפיאדת החורף של ואנקובר ב 2010,
06:38
were used in Vancouver,
159
383000
2000
בואנקובר,
06:40
got to control the lighting on the C.N. Tower,
160
385000
2000
יצא לנו לשלוט באורות על מגדל CN,
06:42
the Canadian Parliament buildings and Niagara Falls
161
387000
3000
בניין הפרלמנט הקנדי ומפלי ניאגרה
06:45
from all the way across the country
162
390000
3000
מהצד השני של המדינה
06:48
using their minds.
163
393000
2000
עם המוח.
06:50
Over 17 days at the Olympics 7,000 visitors from all over the world
164
395000
3000
במשך יותר מ 17 ימים באולימפיאדה 7,000 מבקרים מסביב לעולם
06:53
actually got to individually control the light
165
398000
2000
יכלו למעשה לשלוט בעצמם באורות
06:55
from the C.N. Tower, parliament and Niagara in real time
166
400000
2000
ממגדל CN, הפרלמנט ומפלי ניאגרה בזמן אמת
06:57
with their minds from across the country,
167
402000
2000
עם מוחם מהצד השני של המדינה,
06:59
3,000 km away.
168
404000
2000
ממרחק 3,000 קילומטר.
07:01
So controlling stuff with your mind
169
406000
2000
אז שליטה בדברים על מוחכם
07:03
is pretty cool.
170
408000
2000
זה די מגניב.
07:05
But we're always interested in multi-tiered levels of human interaction.
171
410000
3000
אבל אנחנו תמיד מתעניינים ברמות עם הרבה רבדים של אינטראקציה אנושית.
07:08
And so we began looking into inventing
172
413000
2000
אז התחלנו להמציא
07:10
thought-controlled applications
173
415000
2000
אפליקציות שליטה מחשבתית
07:12
in a more complex frame than just control.
174
417000
3000
בתחום גדול יותר מרק שליטה.
07:15
And that was responsiveness.
175
420000
3000
וזה היה היענות.
07:18
We realized that we had a system
176
423000
2000
הבנו שיש לנו מערכת
07:20
that allowed technology to know something about you.
177
425000
2000
שמאפשרת לטכנולוגיה לדעת משהו עלינו.
07:22
And it could join into the relationship with you.
178
427000
4000
וזה יכול להצטרף ליחסים איתכם.
07:26
We created the responsive room
179
431000
2000
יצרנו חדר היענות
07:28
where the lights music and blinds adjusted to your state.
180
433000
3000
בו האורות המוזיקה והוילונות התכוונו לפי מצבכם.
07:31
They followed these little shifts in your mental activity.
181
436000
3000
הם עקבו אחרי השינויים הקטנים בפעילות המנטלית שלכם.
07:34
So as you settled into relaxation at the end of a hard day,
182
439000
2000
אז כשהתחלתם להרגע בסוף יום ארוך,
07:36
on the couch in our office,
183
441000
2000
על הספה במשרד,
07:38
the music would mellow with you.
184
443000
3000
המוזיקה נרגעה איתכם.
07:41
When you read, the desk lamp would get brighter.
185
446000
2000
כשקראתם, האור במנורת השולחן התחזק.
07:43
If you nod off, the system would know,
186
448000
3000
אם הייתם נרדמים, המערכת היתה יודעת,
07:46
dimming to darkness as you do.
187
451000
3000
מעמעמת לחושך ביחד איתכם.
07:49
We then realized that if technology could know something about you
188
454000
3000
אז הבנו שאם טכנולוגיה יכולה לדעת משהו עליכם
07:52
and use it to help you,
189
457000
2000
ולהשתמש בזה כדי לעזור לכם,
07:54
there's an even more valuable application than that.
190
459000
3000
יש שימוש אפילו עוד יותר בעל ערך מזה.
07:57
That you could know something about yourself.
191
462000
3000
שתוכלו לדעת משהו על עצמכם.
08:00
We could know sides of ourselves
192
465000
2000
נוכל להכיר צדדים של עצמנו
08:02
that were all but invisible
193
467000
2000
שהיו בלתי נראים
08:04
and come to see things that were previously hidden.
194
469000
3000
ולראות דברים שהיו בלתי נראים בעבר.
08:07
Let me show you an example of what I'm talking about here.
195
472000
2000
תנו לי להראות לכם דוגמה של מה שאני מדברת עליו.
08:09
Here's an application
196
474000
2000
הנה אפליקציה
08:11
that I created for the iPad.
197
476000
2000
שיצרנו לאייפד.
08:13
So the goal of the original game Zen Bound
198
478000
2000
אז המטרה של המשחק המקורי זן באונד
08:15
is to wrap a rope around a wooden form.
199
480000
2000
היא לכרוך חבל מסביב לצורת עץ.
08:17
So you use it with your headset.
200
482000
2000
אז אתם משתמשים בה עם אוזניות.
08:19
The headset connects wirelessly to an iPad or a smartphone.
201
484000
3000
האוזניות מתחברות אלחוטית לאייפד או לסמארטפון.
08:22
In that headset
202
487000
2000
בתוך האוזניות האלה
08:24
you have fabric sensors on your forehead and above the ear.
203
489000
3000
יש חיישני בד על המצח ומעל האוזן.
08:27
In the original Zen Bound game,
204
492000
2000
במשחק הזן באונד המקורי,
08:29
you play it by scrolling your fingers over the pad.
205
494000
3000
אתם משחקים בו על ידי הזזת האצבע על האייפד.
08:32
In the game that we created, of course,
206
497000
2000
במשחק בו יצרנו, כמובן,
08:34
you control the wooden form that's on the screen there
207
499000
2000
אתם שולטים בצורת העץ שעל המסך שם
08:36
with your mind.
208
501000
2000
עם המוח שלכם.
08:38
As you focus on the wooden form,
209
503000
2000
כשאתם מתרכזים בצורת העץ,
08:40
it rotates.
210
505000
2000
היא מסתובבת.
08:42
The more you focus, the faster the rotation.
211
507000
3000
ככל שאתם מתרכזים, הסיבוב מהיר יותר.
08:45
This is for real.
212
510000
2000
זה באמת.
08:47
This is not a fake.
213
512000
2000
זה לא תרמית.
08:49
What's really interesting to me though
214
514000
2000
מה שבאמת מעניין בשבילי
08:51
is at the end of the game you get stats and feedback
215
516000
2000
זה שבסוף המשחק אתם מקבלים סטטיסטיקות ומשוב
08:53
about how you did.
216
518000
2000
על כמה הצלחתם.
08:55
You have graphs and charts
217
520000
2000
יש לכם גרפים ותרשימים
08:57
that tell you how your brain was doing --
218
522000
2000
שאומרים לכם אך המוח שלכם היה --
08:59
not just how much rope you used or what your high score is,
219
524000
3000
לא רק בכמה חבל השתמשתם או מה התוצאה הגבוהה שלכם,
09:02
but what was going on
220
527000
2000
אלא מה קרה
09:04
inside of your mind.
221
529000
2000
בתוך המוח שלכם.
09:06
And this is valuable feedback
222
531000
2000
וזה משוב רב ערך
09:08
that we can use to understand what's going on
223
533000
3000
שאנחנו יכולים להשתמש בו כדי להבין מה קורה
09:11
inside of ourselves.
224
536000
3000
בתוכנו.
09:14
I like to call this
225
539000
2000
אני אוהבת לקרוא לזה
09:16
"intra-active."
226
541000
2000
"אינטרה-אקטיבי."
09:18
Normally we think about technology
227
543000
2000
בדרך כלל אנחנו חושבים על טכנולוגיה
09:20
as interactive.
228
545000
2000
כאינטראקטיבית.
09:22
This technology
229
547000
2000
הטכנולוגיה הזו
09:24
is intra-active.
230
549000
2000
היא אינטרה-אקטיבית.
09:26
It understands what's inside of you
231
551000
3000
היא מבינה מה בתוככם
09:29
and builds a sort of responsive relationship
232
554000
3000
ובונה סוג של יחסים מגיבים
09:32
between you and your technology
233
557000
2000
בינכם והטכנולוגיה שלכם
09:34
so that you can use this information
234
559000
2000
כך שתוכלו להשתמש במידע הזה
09:36
to move you forward.
235
561000
2000
לקדם את עצמכם.
09:38
So you can use this information
236
563000
2000
אז אתם יכולים להשתמש במידע הזה
09:40
to understand you in a responsive loop.
237
565000
3000
כדי להבין את עצמכם בלולאה מגיבה.
09:43
At InteraXon,
238
568000
4000
באינטראקסון,
09:47
intra-active technology
239
572000
3000
טכנולוגיה אינטרה-אקטיבית
09:50
is one of our really defining mandates.
240
575000
3000
היא אחד מהתחומים שמגדירים אותנו.
09:53
It's how we understand the world inside
241
578000
3000
זה איך שאנחנו מבינים את העולם שבפנים
09:56
and reflect it outside
242
581000
2000
ומשקפים אותו החוצה
09:58
into this tight loop.
243
583000
3000
לתוך הלולאה ההדוקה.
10:01
For example, thought-controlled computing
244
586000
3000
לדוגמה, מחשוב נשלט מחשבה
10:04
can teach children with ADD
245
589000
2000
יכול ללמד ילדים עם ADD
10:06
how to improve their focus.
246
591000
2000
איך לשפר את המיקוד שלהם.
10:08
With ADD, children have a low proportion of beta waves for focus states
247
593000
4000
עם ADD, לילדים יש יחס נמוך של גלי בטא למצבי ריכוז
10:12
and a high proportion of theta states.
248
597000
2000
ויחס גבוה של גלי תטא.
10:14
So you can create applications that reward focused brain states.
249
599000
3000
אז אתם יכולים ליצור אפליקציות שמתגמלות מצבי ריכוז במוח.
10:17
So you can imagine kids playing video games with their brain waves
250
602000
3000
אז אתם יכולים לדמיין ילדים משחקים במשחקי וידאו עם גלי המוח שלהם
10:20
and improving their ADD symptoms as they do it.
251
605000
3000
ולשפר את תסמיני הADD שלהם תוך כדי.
10:23
This can be as effective as Ritalin.
252
608000
3000
זה יכול להיות אפקטיבי כמו ריטלין.
10:26
Perhaps even more importantly,
253
611000
2000
אולי אפילו יותר חשוב,
10:28
thought-controlled computing can give children with ADD
254
613000
2000
מחשוב נשלט מחשבה יכול לתת לילדים עם ADD
10:30
insights into their own fluctuating mental states,
255
615000
3000
תובנות לתוך מצבי המוח המשתנים שלהם,
10:33
so they can better understand themselves
256
618000
2000
כך שהם יוכלו להבין את עצמם טוב יותר
10:35
and their learning needs.
257
620000
2000
ואת הצרכים הלימודיים שלהם.
10:37
The way these children will be able to use their new awareness to improve themselves
258
622000
4000
הדרך בה הילדים האלו יוכלו להשתמש במודעות החדשה שלהם לשפר את עצמם
10:41
will upend many of the damaging and widespread social stigmas
259
626000
3000
יתקנו הרבה מהסטיגמות החברתיות הנפוצות והמזיקות
10:44
that people who are diagnosed as different
260
629000
2000
שאנשים שמאובחנים כשונים
10:46
are challenged with.
261
631000
2000
ניצבים לפניהן.
10:48
We can peer inside our heads
262
633000
2000
אנחנו יכולים להציץ לתוך ראשינו
10:50
and interact with what was once locked away from us,
263
635000
2000
ולתקשר עם מה שהיה פעם נעול בשבילנו,
10:52
what once mystified and separated us.
264
637000
5000
מה שפעם היה מסתורי עבורנו.
10:57
Brainwave technology can understand us, anticipate our emotions
265
642000
3000
טכנולוגית גלי מוח יכולה להבין אותנו, לצפות את הרגשות שלנו
11:00
and find the best solutions for our needs.
266
645000
2000
ולמצוא את הפתרון הטוב ביותר לצרכים שלנו.
11:02
Imagine this collected awareness of the individual
267
647000
3000
דמינו את התודעה האסופה הזו של היחיד
11:05
computed and reflected across an entire lifespan.
268
650000
3000
מחושבת ומושלכת על תקופת חיים שלמים.
11:08
Imagine the insights that you can gain
269
653000
2000
דמיינו את התובנות שאתם יכולים להשיג
11:10
from this kind of second sight.
270
655000
2000
מסוג של ראיה נוספת כזו.
11:12
It would be like plugging into your own personal Google.
271
657000
3000
זה יהיה כמו לחבר את זה לגוגל הפרטי שלכם.
11:15
On the subject of Google,
272
660000
2000
בנושא של גוגל,
11:17
today you can search and tag images
273
662000
2000
היום אתם יכולים לחפש ולתייג תמונות
11:19
based on the thoughts and feelings you had while you watched them.
274
664000
3000
בהתבסס על המחשבות והרגשות שהיו לכם בזמן שראיתם אותן.
11:22
You can tag pictures of baby animals as happy,
275
667000
2000
אתם יכולים לתייג תמונות של גורים כשמחות,
11:24
or whatever baby animals are to you,
276
669000
3000
או מה שלא יהיו גורים בשבילכם,
11:27
and then you can search that database,
277
672000
2000
ואז אתם יכולים לחפש במאגר המידע הזה,
11:29
navigating with your feelings,
278
674000
2000
לנווט עם הרגשות שלכם,
11:31
rather than the keywords that just hint at them.
279
676000
3000
במקום עם מילות המפתח שרק מרמזות עליהן.
11:34
Or you could tag Facebook photos
280
679000
2000
או שתוכלו לתייג תמונות פייסבוק
11:36
with the emotions that you had associated
281
681000
3000
עם הרגשות ששייכתם
11:39
with those memories
282
684000
2000
לזכרונות האלה
11:41
and then instantly prioritize
283
686000
2000
ואז מייד לתת עדיפות
11:43
the streams that catch your attention,
284
688000
2000
לזרמי המידע שתופסים את תשומת הלב שלכם,
11:45
just like this.
285
690000
3000
בדיוק כמו זה.
11:48
Humanizing technology
286
693000
2000
טכנולוגיה מאנישה
11:50
is about taking what's already natural about the human-tech experience
287
695000
3000
היא לקחת מה שכבר טבעי בחוויה הטכנולוגית האנושית
11:53
and building technology seamlessly in tandem with it.
288
698000
3000
ולבנות טכנולוגיה במקביל לזה.
11:56
As it aligns with our human behaviors,
289
701000
2000
כשהיא מתיישרת עם התנהגויות אנושיות,
11:58
it can allow us to make better sense of what we do
290
703000
3000
זה יכול לאפשר לנו להבין טוב יותר מה אנחנו עושים
12:01
and, more importantly, why,
291
706000
3000
וחשוב יותר, למה.
12:04
creating a big picture
292
709000
2000
יצירת תמונה גדולה
12:06
out of all the important little details
293
711000
2000
מתוך כל הפרטים הקטנים והחשובים
12:08
that make up who we are.
294
713000
2000
שעושים את מי שאנחנו.
12:10
With humanized technology
295
715000
2000
עם טכנולוגיה מואנשת
12:12
we can monitor the quality of your sleep cycles.
296
717000
2000
אנחנו יכולים לנטר את איכות מחזורי השינה שלנו.
12:14
When our productivity starts to slacken,
297
719000
3000
כשהפוריות שלנו מתחילה להדרדר,
12:17
we can go back to that data
298
722000
2000
אנחנו יכולים לחזור למידע ההוא
12:19
and see how we can make more effective balance
299
724000
2000
ולראות איך אנחנו יכולים לאזן טוב יותר
12:21
between work and play.
300
726000
2000
בין משחק לעבודה.
12:23
Do you know what causes fatigue in you
301
728000
2000
האם אתם יודעים מה גורם לעייפות אצלכם
12:25
or what brings out your energetic self,
302
730000
2000
או מה מוציא את האנרגיות מכם,
12:27
what triggers cause you to be depressed
303
732000
3000
אילו טריגרים גורמים לכם לדיכאון
12:30
or what fun things are going to bring you out of that funk?
304
735000
4000
או אילו דברים יוציאו אתכם להריכוז?
12:34
Imagine if you had access to data
305
739000
2000
דמיינו אם היתה לכם גישה למידע
12:36
that allowed you to rank on a scale of overall happiness
306
741000
3000
שיאפשר לכם לדרג על סרגל של אושר כללי
12:39
which people in your life made you the happiest,
307
744000
3000
אילו אנשים בחייכם עשו אתכם מאושרים,
12:42
or what activities brought you joy.
308
747000
3000
או אילו פעילויות הביאו אתכם לאושר.
12:45
Would you make more time for those people? Would you prioritize?
309
750000
3000
הייתם מקדישים יותר לאנשים האלה? האם הייתם מתעדפים?
12:48
Would you get a divorce?
310
753000
3000
האם הייתם מתגרשים?
12:51
What thought-controlled computing can allow you to do
311
756000
2000
מה שמחשוב נשלט מחשבה יכול לאפשר לכם לעשות
12:53
is build colorful layered pictures of our lives.
312
758000
3000
זה לבנות תמונה צבעונית רבת שכבות של חיינו.
12:56
And with this, we can get the skinny on our psychological happenings
313
761000
3000
ועם זה, אנחנו יכולים לקבל את התקציר של האושר הפסיכולוגי שלנו
12:59
and build a story of our behaviors over time.
314
764000
3000
ולבנות סיפור של ההתנהגויות שלנו לאורך זמן.
13:02
We can begin to see the underlying narratives
315
767000
2000
אנחנו יכולים להתחיל לראות את הנרטיבים החבויים
13:04
that propel us forward
316
769000
2000
שמניעים אותנו קדימה
13:06
and tell us about what's going on.
317
771000
3000
ולהגיד לנו מה קורה.
13:09
And from this,
318
774000
2000
ומזה,
13:11
we can learn how to change the plot, the outcome
319
776000
2000
אנחנו יכולים ללמוד איך לשנות את העלילה, התוצאה
13:13
and the character
320
778000
2000
והדמות
13:15
of our personal stories.
321
780000
2000
של הסיפורים האישיים שלנו.
13:17
Two millennia ago,
322
782000
2000
לפני אלפיים שנה,
13:19
those Greeks had some powerful insights.
323
784000
3000
ליוונים האלה היו תובנות חזקות.
13:22
They knew that a fundamental piece falls into place
324
787000
3000
הם ידעו שפיסה חשובה נופלת למקום
13:25
when you start to live out their little phrase,
325
790000
3000
כשאתם מתחילים לחיות את המשפט הקטן שלהם,
13:28
when you come into contact with yourself.
326
793000
3000
כשאתם באים במגע עם עצמכם.
13:31
They understood the power of human narrative
327
796000
3000
הם הבינו את הכוח של הנרטיב האנושי
13:34
and the value that we place on humans
328
799000
2000
והערך שאנחנו נותנים לאנשים
13:36
as changing, evolving and growing.
329
801000
3000
כמשתנים, מתפתחים וגדלים.
13:39
But they understood something more fundamental --
330
804000
3000
אבל הם הבינו משהו יותר בסיסי --
13:42
the sheer joy in discovery,
331
807000
3000
האושר הצרוף של גילוי,
13:45
the delight and fascination that we get from the world
332
810000
3000
האושר והקסם שאנחנו מקבלים מהעולם
13:48
and being ourselves in it,
333
813000
2000
ולהיות עצמנו בתוכו,
13:50
the richness that we get
334
815000
2000
העושר שאנחנו מקבלים
13:52
from seeing, feeling and knowing the lives that we are.
335
817000
3000
מלראות, להרגיש ולדעת את האנשים שאנחנו.
13:55
My mom's an artist,
336
820000
2000
אימי היא אמנית,
13:57
and as a child I'd often see her bring things to life with the stroke of a brush.
337
822000
3000
וכילדה ראיתי איך היא מביאה דברים לחיים במשיכת המכחול.
14:00
One moment it was all white space, pure possibility.
338
825000
3000
רגע אחד הכל היה לבן, אפשרות טהורה.
14:03
The next, it was alive
339
828000
2000
ברגע הבא, זה היה חי
14:05
with her colorful ideas and expressions.
340
830000
3000
עם הרעיונות הצבעוניים וההבעות שלה.
14:08
As I sat easel-side,
341
833000
2000
כשישבתי ליד כן הציור,
14:10
watching her transform canvas after canvas,
342
835000
3000
ראיתי אותה משנה בד אחרי בד,
14:13
I learned that you could create your own world.
343
838000
4000
למדתי שאתם יכולים לשנות את העולם שלכם.
14:17
I learned that our own inner worlds --
344
842000
2000
למדתי שהעולמות הפנימיים שלנו --
14:19
our ideas, emotions and imaginations --
345
844000
3000
הרעיונות שלנו, הרגשות והדמיונות --
14:22
were, in fact, not bound by our brains and bodies.
346
847000
4000
היו, למעשה, לא קשורים למוחות ולגוף שלנו.
14:26
If you could think it, if you could discover it,
347
851000
3000
אם תוכלו לחשוב על זה, אם תוכלו לגלות את זה,
14:29
you could bring it to life.
348
854000
3000
תוכלו להביא את זה לחיים.
14:32
To me, thought-controlled computing
349
857000
2000
לי, מחשוב נשלט מחשבה
14:34
is as simple and powerful as a paintbrush --
350
859000
2000
הוא פשוט וחזק כמו מברשת --
14:36
one more tool to unlock and enliven
351
861000
3000
כלי אחד נוסף לשחרר ולהחיות
14:39
the hidden worlds within us.
352
864000
2000
את העולם החבוי בתוכנו.
14:41
I look forward to the day
353
866000
2000
אני מביטה קדימה ליום
14:43
that I can sit beside you, easel-side,
354
868000
3000
שאני אוכל לשבת לידכם, לצד כן הציור,
14:46
watching the world that we can create
355
871000
2000
להביט בעולם שאנחנו יכולים ליצור
14:48
with our new toolboxes
356
873000
2000
עם קופסאות הכלים החדשות שלנו
14:50
and the discoveries that we can make
357
875000
2000
והגילויים שאנחנו יכולים לגלות
14:52
about ourselves.
358
877000
2000
על עצמנו.
14:54
Thank you.
359
879000
2000
תודה לכם.
14:56
(Applause)
360
881000
2000
(מחיאות כפיים)
ABOUT THE SPEAKER
Ariel Garten - Artist, scientist and entrepreneurAs CEO of InteraXon, Ariel Garten works to close the gap between science, art, business and technology.
Why you should listen
Ariel Garten is the CEO and co-founder of InteraXon, which creates thought controlled computing products and applications. Ariel has also researched at the Krembil Neuroscience Institute studying hippocampal neurogenesis, displayed work at the Art Gallery of Ontario, been head designer at a fashion label, and opened Toronto Fashion Week. Referred to as the “Brain Guru”, Ariel and her team’s work has been featured in hundreds of articles in over 20 countries.
Ariel Garten | Speaker | TED.com