TEDGlobal 2010
Tan Le: A headset that reads your brainwaves
Tan Le: Headset, ktorý číta vaše mozgové vlny
Filmed:
Readability: 5
2,732,929 views
Ohromujúce nové počítačové rozhranie číta mozgové vlny používateľa, čím umožňuje kontrolovať virtuálne objekty a dokonca fyzickú elektroniku iba s myšlienkami (a trochou sústredenia). Tan Le predvedie headset a hovorí o ďalekosiahlych možnostiach jeho použitia.
Tan Le - Entrepreneur
Tan Le is the founder & CEO of Emotiv, a bioinformatics company that's working on identifying biomarkers for mental and other neurological conditions using electroencephalography (EEG). Full bio
Tan Le is the founder & CEO of Emotiv, a bioinformatics company that's working on identifying biomarkers for mental and other neurological conditions using electroencephalography (EEG). Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:16
Up until now, our communication with machines
0
1000
2000
Až doteraz naša komunikácia so strojmi
00:18
has always been limited
1
3000
2000
bola vždy obmedzená
00:20
to conscious and direct forms.
2
5000
2000
na vedomé a priame formy.
00:22
Whether it's something simple
3
7000
2000
Či už to bolo niečo tak jednoduché
00:24
like turning on the lights with a switch,
4
9000
2000
ako zapnutie svetla vypínačom,
00:26
or even as complex as programming robotics,
5
11000
3000
alebo niečo tak zložité ako programovanie robotov,
00:29
we have always had to give a command to a machine,
6
14000
3000
vždy sme museli dali stroju príkaz
00:32
or even a series of commands,
7
17000
2000
alebo dokonca sériu príkazov,
00:34
in order for it to do something for us.
8
19000
3000
aby niečo pre nás urobil.
00:37
Communication between people, on the other hand,
9
22000
2000
Komunikácia medzi ľuďmi je, na druhej strane,
00:39
is far more complex and a lot more interesting
10
24000
3000
omnoho zložitejšia a oveľa zaujímavejšia,
00:42
because we take into account
11
27000
2000
pretože berieme do úvahy
00:44
so much more than what is explicitly expressed.
12
29000
3000
omnoho viac než je explicitne vyjadrené.
00:47
We observe facial expressions, body language,
13
32000
3000
Pozorujeme výraz tváre, reč tela,
00:50
and we can intuit feelings and emotions
14
35000
2000
a môžeme vnímať pocity a emócie
00:52
from our dialogue with one another.
15
37000
3000
z nášho rozhovoru s druhým.
00:55
This actually forms a large part
16
40000
2000
Toto v skutočnosti formuje veľkú časť
00:57
of our decision-making process.
17
42000
2000
nášho procesu rozhodovania sa.
00:59
Our vision is to introduce
18
44000
2000
Naša vízia je vniesť
01:01
this whole new realm of human interaction
19
46000
3000
celú túto novú oblasť ľudskej interakcie
01:04
into human-computer interaction
20
49000
2000
do interakcie človeka s počítačom,
01:06
so that computers can understand
21
51000
2000
tak aby počítače mohli rozumieť
01:08
not only what you direct it to do,
22
53000
2000
nielen čo im prikážete robiť,
01:10
but it can also respond
23
55000
2000
ale aby mohli aj reagovať
01:12
to your facial expressions
24
57000
2000
na váš výraz tváre
01:14
and emotional experiences.
25
59000
2000
a emocionálne prežívanie.
01:16
And what better way to do this
26
61000
2000
A aký je lepší spôsob ako to urobiť,
01:18
than by interpreting the signals
27
63000
2000
než interpretovaním signálov,
01:20
naturally produced by our brain,
28
65000
2000
ktoré sa prirodzene vytvárajú v našom mozgu,
01:22
our center for control and experience.
29
67000
3000
v našom centre pre riadenie a skúsenosti.
01:25
Well, it sounds like a pretty good idea,
30
70000
2000
Nuž, to znie ako celkom dobrý nápad,
01:27
but this task, as Bruno mentioned,
31
72000
2000
ale táto úloha, ako Bruno spomenul,
01:29
isn't an easy one for two main reasons:
32
74000
3000
nie je ľahká z dvoch dôvodov:
01:32
First, the detection algorithms.
33
77000
3000
po prvé, detekčné algoritmy.
01:35
Our brain is made up of
34
80000
2000
Náš mozog sa skladá
01:37
billions of active neurons,
35
82000
2000
z miliárd aktívnych neurónov,
01:39
around 170,000 km
36
84000
3000
okolo 170 000 km
01:42
of combined axon length.
37
87000
2000
dĺžky všetkých axónov.
01:44
When these neurons interact,
38
89000
2000
Keď tieto neuróny interagujú,
01:46
the chemical reaction emits an electrical impulse,
39
91000
2000
chemická reakcia vyšle elektrický impulz,
01:48
which can be measured.
40
93000
2000
ktorý môžeme odmerať.
01:50
The majority of our functional brain
41
95000
3000
Väčšina nášho funkčného mozgu
01:53
is distributed over
42
98000
2000
je rozložená
01:55
the outer surface layer of the brain,
43
100000
2000
na vonkajšom povrchu mozgu.
01:57
and to increase the area that's available for mental capacity,
44
102000
3000
A aby sa zvýšila plocha, ktorá je voľná pre mentálnu kapacitu,
02:00
the brain surface is highly folded.
45
105000
3000
povrch mozgu je veľmi navrstvený.
02:03
Now this cortical folding
46
108000
2000
Tieto závity v kôre
02:05
presents a significant challenge
47
110000
2000
predstavujú nemalú výzvu
02:07
for interpreting surface electrical impulses.
48
112000
3000
pre interpretáciu povrchových elektrických impulzov.
02:10
Each individual's cortex
49
115000
2000
Mozgová kôra každého
02:12
is folded differently,
50
117000
2000
je vrstvená odlišne,
02:14
very much like a fingerprint.
51
119000
2000
podobne ako odtlačok prsta.
02:16
So even though a signal
52
121000
2000
Takže aj keď signál
02:18
may come from the same functional part of the brain,
53
123000
3000
vyjde z rovnakej funkčnej časti mozgu,
02:21
by the time the structure has been folded,
54
126000
2000
kým prejde navrstvenou štruktúrou,
02:23
its physical location
55
128000
2000
jeho fyzická poloha
02:25
is very different between individuals,
56
130000
2000
sa medzi jedincami veľmi líši,
02:27
even identical twins.
57
132000
3000
dokonca aj medzi jednovaječnými dvojičkami.
02:30
There is no longer any consistency
58
135000
2000
Neexistuje žiadna zhoda
02:32
in the surface signals.
59
137000
2000
v povrchových signáloch.
02:34
Our breakthrough was to create an algorithm
60
139000
2000
Prelomom bolo vytvorenie algoritmu,
02:36
that unfolds the cortex,
61
141000
2000
ktorý vyrovná kôru,
02:38
so that we can map the signals
62
143000
2000
aby sme mohli namapovať signály
02:40
closer to its source,
63
145000
2000
bližšie k ich zdroju,
02:42
and therefore making it capable of working across a mass population.
64
147000
3000
aby to fungovalo na celej populácii.
02:46
The second challenge
65
151000
2000
Druhou výzvou
02:48
is the actual device for observing brainwaves.
66
153000
3000
je samotné zariadenie na pozorovanie mozgových vĺn.
02:51
EEG measurements typically involve
67
156000
2000
Merania EEG obyčajne zahŕňajú
02:53
a hairnet with an array of sensors,
68
158000
3000
sieť na vlasy s množstvom senzorov,
02:56
like the one that you can see here in the photo.
69
161000
3000
ako môžete vidieť na fotografii.
02:59
A technician will put the electrodes
70
164000
2000
Technik poukladá elektródy
03:01
onto the scalp
71
166000
2000
na lebku
03:03
using a conductive gel or paste
72
168000
2000
pomocou vodivého gélu alebo pasty
03:05
and usually after a procedure of preparing the scalp
73
170000
3000
a po procedúre prípravy je lebka obyčajne
03:08
by light abrasion.
74
173000
2000
trochu odretá.
03:10
Now this is quite time consuming
75
175000
2000
Toto trvá dosť dlho
03:12
and isn't the most comfortable process.
76
177000
2000
a nie je to ani pohodlné.
03:14
And on top of that, these systems
77
179000
2000
A navyše, tieto systémy
03:16
actually cost in the tens of thousands of dollars.
78
181000
3000
stoja desiatky tisíc dolárov.
03:20
So with that, I'd like to invite onstage
79
185000
3000
Takže, rada by som na pódiu privítala
03:23
Evan Grant, who is one of last year's speakers,
80
188000
2000
Evana Granta, jedného z minuloročných rečníkov,
03:25
who's kindly agreed
81
190000
2000
ktorý láskavo súhlasil
03:27
to help me to demonstrate
82
192000
2000
s tým, že mi pomôže demoštrovať,
03:29
what we've been able to develop.
83
194000
2000
čo sme boli schopní vyvinúť.
03:31
(Applause)
84
196000
6000
(Potlesk)
03:37
So the device that you see
85
202000
2000
Takže zariadenie, ktoré vidíte,
03:39
is a 14-channel, high-fidelity
86
204000
2000
je 14-kanálový, vysoko spoľahlivý
03:41
EEG acquisition system.
87
206000
2000
systém získavania EEG.
03:43
It doesn't require any scalp preparation,
88
208000
3000
Nevyžaduje žiadnu prípravu lebky,
03:46
no conductive gel or paste.
89
211000
2000
žiadny vodivý gél alebo pastu.
03:48
It only takes a few minutes to put on
90
213000
3000
Trvá to iba pár minút nasadiť si ho
03:51
and for the signals to settle.
91
216000
2000
a signálom než sa ustália.
03:53
It's also wireless,
92
218000
2000
Je tiež bezdrôtový,
03:55
so it gives you the freedom to move around.
93
220000
3000
takže sa môžete slobodne pohybovať.
03:58
And compared to the tens of thousands of dollars
94
223000
3000
A v porovnaní s desiatkami tisíc dolárov
04:01
for a traditional EEG system,
95
226000
3000
tradičného EEG systému,
04:04
this headset only costs
96
229000
2000
tento headset stojí iba
04:06
a few hundred dollars.
97
231000
2000
pár stoviek dolárov.
04:08
Now on to the detection algorithms.
98
233000
3000
Teraz k detekčným algoritmom.
04:11
So facial expressions --
99
236000
2000
Takže výrazy tváre --
04:13
as I mentioned before in emotional experiences --
100
238000
2000
ako som spomínala pri emocionálnych zážitkoch --
04:15
are actually designed to work out of the box
101
240000
2000
sú v podstate navrhnuté tak, aby ihneď po vybalení fungovali
04:17
with some sensitivity adjustments
102
242000
2000
s nejakými úpravami citlivosti
04:19
available for personalization.
103
244000
3000
kvôli prispôsobeniu.
04:22
But with the limited time we have available,
104
247000
2000
Ale s obmedzeným časoch, ktorý máme k dispozícii,
04:24
I'd like to show you the cognitive suite,
105
249000
2000
by som vám rada ukázala kognitívnu sadu,
04:26
which is the ability for you
106
251000
2000
ktorá vám dáva schopnosť
04:28
to basically move virtual objects with your mind.
107
253000
3000
v podstate pohybovať virtuálnymi objektami vašou mysľou.
04:32
Now, Evan is new to this system,
108
257000
2000
Takže, Evan je pre tento systém nový,
04:34
so what we have to do first
109
259000
2000
takže najprv
04:36
is create a new profile for him.
110
261000
2000
mu musíme vytvoriť nový profil.
04:38
He's obviously not Joanne -- so we'll "add user."
111
263000
3000
Zjavne nie je Joanne -- takže dáme "pridaj používateľa".
04:41
Evan. Okay.
112
266000
2000
Evan. Okej.
04:43
So the first thing we need to do with the cognitive suite
113
268000
3000
Takže prvá vec, ktorú potrebujeme urobiť s kognitívnou sadou
04:46
is to start with training
114
271000
2000
je nacvičiť
04:48
a neutral signal.
115
273000
2000
neutrálny signál.
04:50
With neutral, there's nothing in particular
116
275000
2000
S neutrálnym nemusí Evan robiť
04:52
that Evan needs to do.
117
277000
2000
nič špeciálne.
04:54
He just hangs out. He's relaxed.
118
279000
2000
Nič nerobí, je uvoľnený.
04:56
And the idea is to establish a baseline
119
281000
2000
A myšlienka je stanoviť základnú čiaru
04:58
or normal state for his brain,
120
283000
2000
alebo normálny stav jeho mozgu,
05:00
because every brain is different.
121
285000
2000
pretože každý mozog je iný.
05:02
It takes eight seconds to do this,
122
287000
2000
Trvá to osem sekúnd.
05:04
and now that that's done,
123
289000
2000
A teraz, keď je to hotové,
05:06
we can choose a movement-based action.
124
291000
2000
môžeme si vybrať nejakú akciu založenú na pohybe.
05:08
So Evan, choose something
125
293000
2000
Takže Evan, vyber si niečo,
05:10
that you can visualize clearly in your mind.
126
295000
2000
čo si vieš ľahko predstaviť vo svojej hlave.
05:12
Evan Grant: Let's do "pull."
127
297000
2000
Evan Grant: Poďme urobiť "ťahaj".
05:14
Tan Le: Okay, so let's choose "pull."
128
299000
2000
Tan Le: Dobre. Tak si vyberme "ťahaj".
05:16
So the idea here now
129
301000
2000
Takže je to o tom,
05:18
is that Evan needs to
130
303000
2000
že Evan si potrebuje
05:20
imagine the object coming forward
131
305000
2000
predstaviť objekt posúvajúci sa
05:22
into the screen,
132
307000
2000
k obrazovke.
05:24
and there's a progress bar that will scroll across the screen
133
309000
3000
A tu sa nám ukazuje, ako pokročil,
05:27
while he's doing that.
134
312000
2000
kým sa sústredí.
05:29
The first time, nothing will happen,
135
314000
2000
Po prvý raz sa nič nestane,
05:31
because the system has no idea how he thinks about "pull."
136
316000
3000
pretože systém nemá predstavu o tom, ako on rozmýšľa o "ťahaní".
05:34
But maintain that thought
137
319000
2000
Ale udrž tú myšlienku
05:36
for the entire duration of the eight seconds.
138
321000
2000
celý čas počas tých ôsmich sekúnd.
05:38
So: one, two, three, go.
139
323000
3000
Takže, raz, dva, tri, ideš.
05:49
Okay.
140
334000
2000
Dobre.
05:51
So once we accept this,
141
336000
2000
Keď sme to odsúhlasili,
05:53
the cube is live.
142
338000
2000
kocka ožila.
05:55
So let's see if Evan
143
340000
2000
Tak sa pozrime, či sa Evan
05:57
can actually try and imagine pulling.
144
342000
3000
môže naozaj pokúsiť a predstaviť si ťahanie.
06:00
Ah, good job!
145
345000
2000
A, dobrá práca!
06:02
(Applause)
146
347000
3000
(Potlesk)
06:05
That's really amazing.
147
350000
2000
To je fakt pôsobivé.
06:07
(Applause)
148
352000
4000
(Potlesk)
06:11
So we have a little bit of time available,
149
356000
2000
Ešte máme nejaký čas,
06:13
so I'm going to ask Evan
150
358000
2000
takže idem poprosiť Evana,
06:15
to do a really difficult task.
151
360000
2000
aby splnil naozaj ťažkú úlohu.
06:17
And this one is difficult
152
362000
2000
A je ťažká,
06:19
because it's all about being able to visualize something
153
364000
3000
pretože si má predstaviť niečo,
06:22
that doesn't exist in our physical world.
154
367000
2000
čo neexistuje v našom fyzickom svete.
06:24
This is "disappear."
155
369000
2000
Je to "zmizni".
06:26
So what you want to do -- at least with movement-based actions,
156
371000
2000
Takže čo chcete -- prinajmenšom všetky akcie založené na pohybe,
06:28
we do that all the time, so you can visualize it.
157
373000
3000
to robíme celý čas, takže si ich vieme predstaviť.
06:31
But with "disappear," there's really no analogies --
158
376000
2000
Ale "zmiznúť", nič podobné nepoznáme.
06:33
so Evan, what you want to do here
159
378000
2000
Takže Evan, teraz si chceš
06:35
is to imagine the cube slowly fading out, okay.
160
380000
3000
predstaviť kocku pomaly miznúť, dobre.
06:38
Same sort of drill. So: one, two, three, go.
161
383000
3000
Ostatné je rovnaké. Takže, raz, dva, tri, ideš.
06:50
Okay. Let's try that.
162
395000
3000
Dobre. Skúsme to.
06:53
Oh, my goodness. He's just too good.
163
398000
3000
Môj ty bože. On je príliš dobrý.
06:57
Let's try that again.
164
402000
2000
Skúsme to znovu.
07:04
EG: Losing concentration.
165
409000
2000
EG: Prestávam sa sústrediť.
07:06
(Laughter)
166
411000
2000
(Smiech)
07:08
TL: But we can see that it actually works,
167
413000
2000
TL: Ale môžeme vidieť, že to naozaj funguje,
07:10
even though you can only hold it
168
415000
2000
aj keď to môžete udržať
07:12
for a little bit of time.
169
417000
2000
len nakrátko.
07:14
As I said, it's a very difficult process
170
419000
3000
Ako som povedala, je veľmi ťažké
07:17
to imagine this.
171
422000
2000
predstaviť si to.
07:19
And the great thing about it is that
172
424000
2000
A skvelou vecou na tom je, že
07:21
we've only given the software one instance
173
426000
2000
sme dali programu len jednu predstavu
07:23
of how he thinks about "disappear."
174
428000
3000
o tom, ako on rozmýšľa o zmiznutí.
07:26
As there is a machine learning algorithm in this --
175
431000
3000
A má to aj algoritmus pre strojové učenie sa --
07:29
(Applause)
176
434000
4000
(Potlesk)
07:33
Thank you.
177
438000
2000
Ďakujem.
07:35
Good job. Good job.
178
440000
3000
Dobrá práca. Dobrá práca.
07:38
(Applause)
179
443000
2000
(Potlesk)
07:40
Thank you, Evan, you're a wonderful, wonderful
180
445000
3000
Ďakujem ti, Evan, si úžasný, úžasný
07:43
example of the technology.
181
448000
3000
príklad danej technológie.
07:46
So, as you can see, before,
182
451000
2000
Ako ste mohli vidieť,
07:48
there is a leveling system built into this software
183
453000
3000
program má úrovňový systém,
07:51
so that as Evan, or any user,
184
456000
2000
takže ako sa Evan, alebo hocijaký iný používateľ,
07:53
becomes more familiar with the system,
185
458000
2000
bude viac zoznamovať so systémom,
07:55
they can continue to add more and more detections,
186
460000
3000
môže pridávať ďalšie a ďalšie detekcie mozgu,
07:58
so that the system begins to differentiate
187
463000
2000
aby systém začal rozpoznávať
08:00
between different distinct thoughts.
188
465000
3000
medzi rôznymi myšlienkami.
08:04
And once you've trained up the detections,
189
469000
2000
A keď ste nacvičili detekcie,
08:06
these thoughts can be assigned or mapped
190
471000
2000
tieto myšlienky môžu byť priradené alebo namapované
08:08
to any computing platform,
191
473000
2000
na ktorúkoľvek počítačovú platformu,
08:10
application or device.
192
475000
2000
program alebo zariadenie.
08:12
So I'd like to show you a few examples,
193
477000
2000
Takže by som vám rada ukázala niekoľko príkladov,
08:14
because there are many possible applications
194
479000
2000
pretože existuje množstvo možných aplikácií
08:16
for this new interface.
195
481000
2000
tohto nového rozhrania.
08:19
In games and virtual worlds, for example,
196
484000
2000
V hrách a virtuálnych svetoch, napríklad,
08:21
your facial expressions
197
486000
2000
vaše výrazy tváre
08:23
can naturally and intuitively be used
198
488000
2000
môžu byť prirodzene a intuitívne použité
08:25
to control an avatar or virtual character.
199
490000
3000
na kontrolovanie avatara alebo virtuálnej osoby.
08:29
Obviously, you can experience the fantasy of magic
200
494000
2000
Tiež môžete zažiť fantáziu mágie
08:31
and control the world with your mind.
201
496000
3000
a kontrolovať svet svojou mysľou.
08:36
And also, colors, lighting,
202
501000
3000
A tiež farby, svetlo,
08:39
sound and effects
203
504000
2000
zvuk a efekty
08:41
can dynamically respond to your emotional state
204
506000
2000
môžu dynamicky reagovať na váš emocionálny stav,
08:43
to heighten the experience that you're having, in real time.
205
508000
3000
aby zvýšili silu zážitku, ktorý prežívate, v reálnom čase.
08:47
And moving on to some applications
206
512000
2000
Keď sa presunieme na nejaké aplikácie
08:49
developed by developers and researchers around the world,
207
514000
3000
vyvíjané vývojármi a výskumníkmi na celom svete,
08:52
with robots and simple machines, for example --
208
517000
3000
s robotmi a jednoduchými strojmi, napríklad --
08:55
in this case, flying a toy helicopter
209
520000
2000
v tomto prípade lietanie s hračkou, helikoptérou
08:57
simply by thinking "lift" with your mind.
210
522000
3000
jednoducho myslením na vzlietni vo svojej hlave.
09:00
The technology can also be applied
211
525000
2000
Technológia môže byť použitá
09:02
to real world applications --
212
527000
2000
aj v reálnom svete --
09:04
in this example, a smart home.
213
529000
2000
v tomto príklade v inteligentnom dome.
09:06
You know, from the user interface of the control system
214
531000
3000
Viete, od používateľského rozhrania riadiaceho systému
09:09
to opening curtains
215
534000
2000
až po rozhrnutie záclon
09:11
or closing curtains.
216
536000
3000
alebo ich zastrenie.
09:22
And of course, also to the lighting --
217
547000
3000
A samozrejme svetlá --
09:25
turning them on
218
550000
3000
ich zapínanie
09:28
or off.
219
553000
2000
alebo vypínanie.
09:30
And finally,
220
555000
2000
A napokon,
09:32
to real life-changing applications,
221
557000
2000
použitia, ktoré naozaj menia životy,
09:34
such as being able to control an electric wheelchair.
222
559000
3000
ako je byť schopný riadiť elektrický vozík.
09:37
In this example,
223
562000
2000
V tomto príklade sú
09:39
facial expressions are mapped to the movement commands.
224
564000
3000
výrazy tváre namapované na príkazy pohybu.
09:42
Man: Now blink right to go right.
225
567000
3000
Muž: Teraz žmurknite pravým okom, aby ste šli doprava.
09:50
Now blink left to turn back left.
226
575000
3000
Teraz žmurknite ľavým okom, aby ste sa otočili doľava.
10:02
Now smile to go straight.
227
587000
3000
Teraz sa usmejte, aby ste šli rovno.
10:08
TL: We really -- Thank you.
228
593000
2000
TL: My sme naozaj -- Ďakujem.
10:10
(Applause)
229
595000
5000
(Potlesk)
10:15
We are really only scratching the surface of what is possible today,
230
600000
3000
V súčasnosti naozaj len kĺžeme po povrchu toho, čo je možné.
10:18
and with the community's input,
231
603000
2000
A s prínosom spoločnosti
10:20
and also with the involvement of developers
232
605000
2000
a tiež so zahrnutím vývojárov
10:22
and researchers from around the world,
233
607000
3000
a výskumníkov z celého sveta
10:25
we hope that you can help us to shape
234
610000
2000
dúfame, že nám môžete pomôcť určovať to,
10:27
where the technology goes from here. Thank you so much.
235
612000
3000
kam až môže zájsť technológia. Ďakujem veľmi pekne.
ABOUT THE SPEAKER
Tan Le - EntrepreneurTan Le is the founder & CEO of Emotiv, a bioinformatics company that's working on identifying biomarkers for mental and other neurological conditions using electroencephalography (EEG).
Why you should listen
Tan Le is the co-founder and president of Emotiv. Before this, she headed a firm that worked on a new form of remote control that uses brainwaves to control digital devices and digital media. It's long been a dream to bypass the mechanical (mouse, keyboard, clicker) and have our digital devices respond directly to what we think. Emotiv's EPOC headset uses 16 sensors to listen to activity across the entire brain. Software "learns" what each user's brain activity looks like when one, for instance, imagines a left turn or a jump.
Le herself has an extraordinary story -- a refugee from Vietnam at age 4, she entered college at 16 and has since become a vital young leader in her home country of Australia.
Tan Le | Speaker | TED.com