TEDGlobal 2010
Tan Le: A headset that reads your brainwaves
Тан Ле: Пристрій для зчитування мозкових хвиль
Filmed:
Readability: 5
2,732,929 views
Тан Ле презентує надзвичайний комп’ютерний інтерфейс для зчитування мозкових хвиль, котрий дає можливість користувачу керувати віртуальними об’єктами, і навіть фізичною електронікою за допомогою самої лиш думки (і невеликої концентрації). Вона демонструє пристрій і розповідає про перспективні прикладні програми.
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
Донедавна наше спілкування з машинами
00:18
has always been limited
1
3000
2000
обмежувалось
00:20
to conscious and direct forms.
2
5000
2000
свідомими чи прямими формами спілкування.
00:22
Whether it's something simple
3
7000
2000
Будь це щось просте,
00:24
like turning on the lights with a switch,
4
9000
2000
як вмикання світла за допомогою вимикача,
00:26
or even as complex as programming robotics,
5
11000
3000
чи навіть щось складне на зразок програмування роботів -
00:29
we have always had to give a command to a machine,
6
14000
3000
машині завжди потрібно давати команду,
00:32
or even a series of commands,
7
17000
2000
чи навіть серію команд,
00:34
in order for it to do something for us.
8
19000
3000
для того, щоб вона зробила щось для людини.
00:37
Communication between people, on the other hand,
9
22000
2000
З іншої сторони, спілкування між людьми
00:39
is far more complex and a lot more interesting
10
24000
3000
є значно складнішим і цікавішим,
00:42
because we take into account
11
27000
2000
оскільки враховується значно більше,
00:44
so much more than what is explicitly expressed.
12
29000
3000
аніж те, що висловлено в процесі спілкування.
00:47
We observe facial expressions, body language,
13
32000
3000
Ми помічаємо вирази обличчя, жести,
00:50
and we can intuit feelings and emotions
14
35000
2000
вгадуємо почуття та емоції співрозмовника,
00:52
from our dialogue with one another.
15
37000
3000
розмовляючи з ним.
00:55
This actually forms a large part
16
40000
2000
Це в великій мірі визначає
00:57
of our decision-making process.
17
42000
2000
наш процес прийняття рішень.
00:59
Our vision is to introduce
18
44000
2000
Нашою ціллю є перенести
01:01
this whole new realm of human interaction
19
46000
3000
цілий пласт людського спілкування
01:04
into human-computer interaction
20
49000
2000
у сферу спілкування людини з комп'ютером,
01:06
so that computers can understand
21
51000
2000
щоб машина могла розуміти
01:08
not only what you direct it to do,
22
53000
2000
не лише наші прямі вказівки,
01:10
but it can also respond
23
55000
2000
але й могла реагувати
01:12
to your facial expressions
24
57000
2000
на наш вираз обличчя
01:14
and emotional experiences.
25
59000
2000
і емоційні переживання.
01:16
And what better way to do this
26
61000
2000
І найкращим способом досягнення цього
01:18
than by interpreting the signals
27
63000
2000
є інтерпретація сигналів
01:20
naturally produced by our brain,
28
65000
2000
нашого мозку -
01:22
our center for control and experience.
29
67000
3000
центру, що відповідає за контроль і відчуття.
01:25
Well, it sounds like a pretty good idea,
30
70000
2000
Начебто, непогана ідея,
01:27
but this task, as Bruno mentioned,
31
72000
2000
проте ця задача, як зауважив у вступному слові Бруно,
01:29
isn't an easy one for two main reasons:
32
74000
3000
не є легкою з двох основних причин:
01:32
First, the detection algorithms.
33
77000
3000
Першою є алгоритм розпізнавання.
01:35
Our brain is made up of
34
80000
2000
Наш мозок складається з
01:37
billions of active neurons,
35
82000
2000
мільярдів активних нейронів,
01:39
around 170,000 km
36
84000
3000
із загальною довжиною всіх аксонів
01:42
of combined axon length.
37
87000
2000
приблизно 170 тисяч кілометрів.
01:44
When these neurons interact,
38
89000
2000
При взаємодії цих нейронів
01:46
the chemical reaction emits an electrical impulse,
39
91000
2000
проходить хімічна реакція, що виділяє електричний імпульс,
01:48
which can be measured.
40
93000
2000
який можна виміряти.
01:50
The majority of our functional brain
41
95000
3000
Більшість робочої частини мозку
01:53
is distributed over
42
98000
2000
розташована вздовж
01:55
the outer surface layer of the brain,
43
100000
2000
зовнішньої поверхні кори мозку.
01:57
and to increase the area that's available for mental capacity,
44
102000
3000
І, для збільшення площі, здатної до проведення розумових операцій,
02:00
the brain surface is highly folded.
45
105000
3000
поверхня мозку повна звивин.
02:03
Now this cortical folding
46
108000
2000
І саме ці звивини кори мозку
02:05
presents a significant challenge
47
110000
2000
є значною перепоною
02:07
for interpreting surface electrical impulses.
48
112000
3000
для інтерпретації поверхневих електронних імпульсів.
02:10
Each individual's cortex
49
115000
2000
Кора мозку кожної людини
02:12
is folded differently,
50
117000
2000
є індивідуальною,
02:14
very much like a fingerprint.
51
119000
2000
майже як відбиток пальця.
02:16
So even though a signal
52
121000
2000
Тому, навіть якщо сигнал
02:18
may come from the same functional part of the brain,
53
123000
3000
поступає з тієї ж функціональної частини мозку,
02:21
by the time the structure has been folded,
54
126000
2000
до того часу, як структура мозку вже склалась,
02:23
its physical location
55
128000
2000
її фізичне розташування
02:25
is very different between individuals,
56
130000
2000
буде дуже різним між людьми,
02:27
even identical twins.
57
132000
3000
навіть між однояйцевими близнюками.
02:30
There is no longer any consistency
58
135000
2000
І серед поверхневих сигналів
02:32
in the surface signals.
59
137000
2000
не буде жодного співвідношення.
02:34
Our breakthrough was to create an algorithm
60
139000
2000
Нашим відкриттям було створення алгоритму,
02:36
that unfolds the cortex,
61
141000
2000
котрий начебто "випрямляє" звивини мозку,
02:38
so that we can map the signals
62
143000
2000
і таким чином дозволяє точніше визначити
02:40
closer to its source,
63
145000
2000
джерело сигналу,
02:42
and therefore making it capable of working across a mass population.
64
147000
3000
що уможливлює його ширше застосування.
02:46
The second challenge
65
151000
2000
Іншим завданням є,
02:48
is the actual device for observing brainwaves.
66
153000
3000
власне, створення пристрою спостереження за хвилями мозку.
02:51
EEG measurements typically involve
67
156000
2000
Зазвичай, при проведенні ЕЕГ
02:53
a hairnet with an array of sensors,
68
158000
3000
довкола голови сплітають сенсорну сітку,
02:56
like the one that you can see here in the photo.
69
161000
3000
схожу на ту, що ви бачите на цьому фото.
02:59
A technician will put the electrodes
70
164000
2000
Технічний працівник розміщує електроди
03:01
onto the scalp
71
166000
2000
на поверхні голови людини,
03:03
using a conductive gel or paste
72
168000
2000
використовуючи електропровідний гель,
03:05
and usually after a procedure of preparing the scalp
73
170000
3000
і перед тим очищує шкіру голови від мертвих клітин
03:08
by light abrasion.
74
173000
2000
для покращення контакту з електродами.
03:10
Now this is quite time consuming
75
175000
2000
Це досить тривала і далеко
03:12
and isn't the most comfortable process.
76
177000
2000
не найприємніша процедура.
03:14
And on top of that, these systems
77
179000
2000
І до того ж, така система
03:16
actually cost in the tens of thousands of dollars.
78
181000
3000
обходиться в десятки тисяч доларів.
03:20
So with that, I'd like to invite onstage
79
185000
3000
Отже, зараз я хочу запросити на сцену
03:23
Evan Grant, who is one of last year's speakers,
80
188000
2000
Евана Гранта, який виступав тут минулого року,
03:25
who's kindly agreed
81
190000
2000
і який люб'язно погодився
03:27
to help me to demonstrate
82
192000
2000
допомогти мені продемонструвати
03:29
what we've been able to develop.
83
194000
2000
наші досягнення
03:31
(Applause)
84
196000
6000
(Аплодисменти)
03:37
So the device that you see
85
202000
2000
Отже, перед вами
03:39
is a 14-channel, high-fidelity
86
204000
2000
14-канальна система високоточного
03:41
EEG acquisition system.
87
206000
2000
прийому ЕЕГ.
03:43
It doesn't require any scalp preparation,
88
208000
3000
Вона не потребує ні підготовки шкіри голови,
03:46
no conductive gel or paste.
89
211000
2000
ні електропровідного гелю.
03:48
It only takes a few minutes to put on
90
213000
3000
Потрібно лише кілька хвилин щоб під'єднати її
03:51
and for the signals to settle.
91
216000
2000
і зробити настройку сигналів.
03:53
It's also wireless,
92
218000
2000
Цей пристрій також безпровідний,
03:55
so it gives you the freedom to move around.
93
220000
3000
що дає свободу пересування.
03:58
And compared to the tens of thousands of dollars
94
223000
3000
І в порівнянні з десятками тисяч доларів,
04:01
for a traditional EEG system,
95
226000
3000
що складають ціну традиційної ЕЕГ системи,
04:04
this headset only costs
96
229000
2000
наш пристрій коштує лише
04:06
a few hundred dollars.
97
231000
2000
кілька сотень доларів.
04:08
Now on to the detection algorithms.
98
233000
3000
Перейдемо до алгоритмів розпізнавання.
04:11
So facial expressions --
99
236000
2000
Отже, вирази обличчя.
04:13
as I mentioned before in emotional experiences --
100
238000
2000
Говорячи про емоційні переживання, я вже казала,
04:15
are actually designed to work out of the box
101
240000
2000
що вони можуть розпізнаватись майже відразу,
04:17
with some sensitivity adjustments
102
242000
2000
провівши регуляцію чутливості
04:19
available for personalization.
103
244000
3000
на індивідуальні особливості.
04:22
But with the limited time we have available,
104
247000
2000
Але, враховуючи обмеження у часі,
04:24
I'd like to show you the cognitive suite,
105
249000
2000
я хочу продемонструвати вам когнітивний пакет програм,
04:26
which is the ability for you
106
251000
2000
який, фактично, дозволяє вам
04:28
to basically move virtual objects with your mind.
107
253000
3000
маніпулювати віртуальними об'єктами за допомогою думки.
04:32
Now, Evan is new to this system,
108
257000
2000
Отже, Еван ще не працював з цією системою,
04:34
so what we have to do first
109
259000
2000
тому для початку ми
04:36
is create a new profile for him.
110
261000
2000
створюємо для нього новий профіль.
04:38
He's obviously not Joanne -- so we'll "add user."
111
263000
3000
"Джоанна" очевидно не підійде, тому ми додаємо нового користувача.
04:41
Evan. Okay.
112
266000
2000
Еван. Добре.
04:43
So the first thing we need to do with the cognitive suite
113
268000
3000
Перше, що нам необхідно зробити в когнітивній програмі -
04:46
is to start with training
114
271000
2000
це задати
04:48
a neutral signal.
115
273000
2000
нейтральний сигнал.
04:50
With neutral, there's nothing in particular
116
275000
2000
Для цього Евану нічого
04:52
that Evan needs to do.
117
277000
2000
не потрібно робити.
04:54
He just hangs out. He's relaxed.
118
279000
2000
Просто розслабитись.
04:56
And the idea is to establish a baseline
119
281000
2000
Основною ціллю є встановити вихідні параметри
04:58
or normal state for his brain,
120
283000
2000
нормального стану його мозку,
05:00
because every brain is different.
121
285000
2000
оскільки кожен мозок є індивідуальним.
05:02
It takes eight seconds to do this,
122
287000
2000
Це займає вісім секунд.
05:04
and now that that's done,
123
289000
2000
І після цього
05:06
we can choose a movement-based action.
124
291000
2000
ми можемо вибрати рух, що виконуватиметься об’єктом.
05:08
So Evan, choose something
125
293000
2000
Отже, Еван, обери те,
05:10
that you can visualize clearly in your mind.
126
295000
2000
що ти можеш чітко уявити візуально.
05:12
Evan Grant: Let's do "pull."
127
297000
2000
Еван Грант: Хай це буде "притягування".
05:14
Tan Le: Okay, so let's choose "pull."
128
299000
2000
Тан Лі: Добре, вибираємо "притягування".
05:16
So the idea here now
129
301000
2000
Отже, ідея в тому, що зараз
05:18
is that Evan needs to
130
303000
2000
Еван повинен
05:20
imagine the object coming forward
131
305000
2000
уявити собі, як об’єкт наближається
05:22
into the screen,
132
307000
2000
на екрані.
05:24
and there's a progress bar that will scroll across the screen
133
309000
3000
Індикатор на екрані відображатиме степінь
05:27
while he's doing that.
134
312000
2000
виконання операції.
05:29
The first time, nothing will happen,
135
314000
2000
На перший раз нічого не станеться,
05:31
because the system has no idea how he thinks about "pull."
136
316000
3000
оскільки система не знає як Еван уявляє "притягування".
05:34
But maintain that thought
137
319000
2000
Утримуй цю думку
05:36
for the entire duration of the eight seconds.
138
321000
2000
протягом усіх восьми секунд.
05:38
So: one, two, three, go.
139
323000
3000
Отже: раз, два, три, поїхали!
05:49
Okay.
140
334000
2000
Добре.
05:51
So once we accept this,
141
336000
2000
Отже, як тільки ми це підтвердимо,
05:53
the cube is live.
142
338000
2000
куб працюватиме в живому режимі.
05:55
So let's see if Evan
143
340000
2000
Тепер подивимось, чи Еван
05:57
can actually try and imagine pulling.
144
342000
3000
дійсно може уявити притягування.
06:00
Ah, good job!
145
345000
2000
Прекрасно!
06:02
(Applause)
146
347000
3000
(Аплодисменти)
06:05
That's really amazing.
147
350000
2000
Просто дивовижно!
06:07
(Applause)
148
352000
4000
(Аплодисменти)
06:11
So we have a little bit of time available,
149
356000
2000
У нас залишилось трохи часу,
06:13
so I'm going to ask Evan
150
358000
2000
тому я попрошу Евана
06:15
to do a really difficult task.
151
360000
2000
зробити дійсно важке завдання.
06:17
And this one is difficult
152
362000
2000
Це завдання є важким,
06:19
because it's all about being able to visualize something
153
364000
3000
оскільки передбачає здатність візуалізувати те,
06:22
that doesn't exist in our physical world.
154
367000
2000
чого не існує в фізичному світі.
06:24
This is "disappear."
155
369000
2000
А саме - "зникнення".
06:26
So what you want to do -- at least with movement-based actions,
156
371000
2000
Справа в тому, що дії, основані на русі
06:28
we do that all the time, so you can visualize it.
157
373000
3000
ми виконуємо постійно, а тому можемо їх візуалізувати.
06:31
But with "disappear," there's really no analogies --
158
376000
2000
Проте "зникнення" не має таких аналогій.
06:33
so Evan, what you want to do here
159
378000
2000
Отже, Еван, тобі потрібно уявити,
06:35
is to imagine the cube slowly fading out, okay.
160
380000
3000
як куб повільно зникає.
06:38
Same sort of drill. So: one, two, three, go.
161
383000
3000
Спочатку, такий же тренінг. Отже, раз, два, три - поїхали!
06:50
Okay. Let's try that.
162
395000
3000
Добре, давайте спробуємо.
06:53
Oh, my goodness. He's just too good.
163
398000
3000
О, Боже! Як чудово у нього це виходить!
06:57
Let's try that again.
164
402000
2000
Давайте спробуємо знову.
07:04
EG: Losing concentration.
165
409000
2000
ЕГ: Не можу зосередитись.
07:06
(Laughter)
166
411000
2000
(Сміх)
07:08
TL: But we can see that it actually works,
167
413000
2000
ТЛ: Отже, ми бачимо, що ця річ дійсно працює,
07:10
even though you can only hold it
168
415000
2000
хоч нам і вдалось утримати її
07:12
for a little bit of time.
169
417000
2000
на дуже короткий час.
07:14
As I said, it's a very difficult process
170
419000
3000
Як я вже казала, уявити цей процес
07:17
to imagine this.
171
422000
2000
дуже важко.
07:19
And the great thing about it is that
172
424000
2000
Варто згадати, що
07:21
we've only given the software one instance
173
426000
2000
ми дали машині лише один приклад того,
07:23
of how he thinks about "disappear."
174
428000
3000
як він уявляє собі "зникнення".
07:26
As there is a machine learning algorithm in this --
175
431000
3000
І, оскільки ми маємо справу з алгоритмом машинного навчання --
07:29
(Applause)
176
434000
4000
(Аплодисменти)
07:33
Thank you.
177
438000
2000
Дякую.
07:35
Good job. Good job.
178
440000
3000
Прекрасно. Молодець!
07:38
(Applause)
179
443000
2000
(Аплодисменти)
07:40
Thank you, Evan, you're a wonderful, wonderful
180
445000
3000
Дякую, Еван, ти прекрасно
07:43
example of the technology.
181
448000
3000
продемонстрував можливості цієї програми.
07:46
So, as you can see, before,
182
451000
2000
Отже, як ви вже бачили,
07:48
there is a leveling system built into this software
183
453000
3000
ця програма побудована на системі співвідношень,
07:51
so that as Evan, or any user,
184
456000
2000
котра дозволяє Евану, чи будь-якому іншому користувачеві,
07:53
becomes more familiar with the system,
185
458000
2000
постійно працюючи із системою,
07:55
they can continue to add more and more detections,
186
460000
3000
додавати все більше і більше елементів розпізнавання,
07:58
so that the system begins to differentiate
187
463000
2000
таким чином дозволяючи системі розпізнавати
08:00
between different distinct thoughts.
188
465000
3000
окремі думки.
08:04
And once you've trained up the detections,
189
469000
2000
І як тільки етап розпізнавання буде завершено -
08:06
these thoughts can be assigned or mapped
190
471000
2000
ці думки можна буде відображати
08:08
to any computing platform,
191
473000
2000
на будь-яких обчислювальних платформах,
08:10
application or device.
192
475000
2000
програмах чи пристроях.
08:12
So I'd like to show you a few examples,
193
477000
2000
Я продемонструю лише кілька прикладів,
08:14
because there are many possible applications
194
479000
2000
хоча потенціал застосування цього
08:16
for this new interface.
195
481000
2000
нового інтерфейсу є величезним.
08:19
In games and virtual worlds, for example,
196
484000
2000
Для прикладу, у комп’ютерних іграх чи віртуальному світі
08:21
your facial expressions
197
486000
2000
ваш вираз обличчя
08:23
can naturally and intuitively be used
198
488000
2000
можна природно та інтуїтивно застосовувати
08:25
to control an avatar or virtual character.
199
490000
3000
для керування аватаром чи віртуальним персонажем.
08:29
Obviously, you can experience the fantasy of magic
200
494000
2000
Очевидно, ви можете застосовувати віртуальну магію
08:31
and control the world with your mind.
201
496000
3000
і контролювати світ силою думки.
08:36
And also, colors, lighting,
202
501000
3000
Окрім цього, кольори, освітлення,
08:39
sound and effects
203
504000
2000
звуки та інші ефекти
08:41
can dynamically respond to your emotional state
204
506000
2000
можуть динамічно змінюватись в залежності від вашого емоційного стану
08:43
to heighten the experience that you're having, in real time.
205
508000
3000
для підсилення ваших відчуттів в реальному часі.
08:47
And moving on to some applications
206
512000
2000
Отож, перейдемо до деяких програм,
08:49
developed by developers and researchers around the world,
207
514000
3000
створених розробниками та дослідниками зі всього світу,
08:52
with robots and simple machines, for example --
208
517000
3000
з використанням роботів і простих механізмів. Наприклад,
08:55
in this case, flying a toy helicopter
209
520000
2000
в даному випадку, це іграшковий гелікоптер, котрий
08:57
simply by thinking "lift" with your mind.
210
522000
3000
управляється за допомогою думки.
09:00
The technology can also be applied
211
525000
2000
Ця технологія також може застосовуватись
09:02
to real world applications --
212
527000
2000
у повсякденному житті -
09:04
in this example, a smart home.
213
529000
2000
наприклад, в так званому "розумному домі".
09:06
You know, from the user interface of the control system
214
531000
3000
Через інтерфейс користувача системи управління
09:09
to opening curtains
215
534000
2000
можна відкрити
09:11
or closing curtains.
216
536000
3000
чи закрити штори.
09:22
And of course, also to the lighting --
217
547000
3000
І, звичайно, світло -
09:25
turning them on
218
550000
3000
його можна вмикати
09:28
or off.
219
553000
2000
чи вимикати.
09:30
And finally,
220
555000
2000
І, нарешті,
09:32
to real life-changing applications,
221
557000
2000
прикладні програми, що здатні змінити спосіб життя,
09:34
such as being able to control an electric wheelchair.
222
559000
3000
наприклад, можливість керувати інвалідним кріслом.
09:37
In this example,
223
562000
2000
У даному випадку,
09:39
facial expressions are mapped to the movement commands.
224
564000
3000
вираз обличчя відповідає певній команді.
09:42
Man: Now blink right to go right.
225
567000
3000
Голос: Моргніть правим оком, щоб повернути вправо.
09:50
Now blink left to turn back left.
226
575000
3000
Тепер, лівим, щоб повернути вліво.
10:02
Now smile to go straight.
227
587000
3000
Тепер посміхніться, щоб їхати прямо.
10:08
TL: We really -- Thank you.
228
593000
2000
ТЛ: Ми лише... - Дякую.
10:10
(Applause)
229
595000
5000
(Аплодисменти)
10:15
We are really only scratching the surface of what is possible today,
230
600000
3000
І ми лише зазирнули у світ справжніх можливостей цієї технології.
10:18
and with the community's input,
231
603000
2000
І за участю спільноти,
10:20
and also with the involvement of developers
232
605000
2000
а також через залучення розробників
10:22
and researchers from around the world,
233
607000
3000
та дослідників з усього світу,
10:25
we hope that you can help us to shape
234
610000
2000
ви, надіємось, зможете допомогти
10:27
where the technology goes from here. Thank you so much.
235
612000
3000
у формуванні розвитку цієї технології. Дуже дякую.
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