Mary Lou Jepsen: Could future devices read images from our brains?

79,109 views ・ 2014-03-03

TED


Pro přehrání videa dvakrát klikněte na anglické titulky níže.

Překladatel: M G Korektor: Petr Jedelský
00:12
I had brain surgery 18 years ago,
0
12607
2508
Před 18 lety jsem podstoupila operaci mozku
00:15
and since that time, brain science has become
1
15115
2567
a od té doby se stal výzkum mozku
00:17
a personal passion of mine.
2
17682
1999
mou osobní vášní,
00:19
I'm actually an engineer.
3
19681
2235
ačkoli jsem vlastně povoláním inženýrka.
00:21
And first let me say, I recently joined
4
21916
2516
Na začátek uvedu, že jsem se nedávno stala členkou
00:24
Google's Moonshot group,
5
24432
1549
týmu Google Moonshot,
00:25
where I had a division,
6
25981
1212
kde mám na starosti oddělení
00:27
the display division in Google X,
7
27193
2181
zabývající se zdokonalováním displejů.
00:29
and the brain science work I'm speaking about today
8
29374
2622
Výzkum mozku, o němž budu mluvit dnes,
00:31
is work I did before I joined Google
9
31996
2921
je práce, které jsem se věnovala, než jsem začala pracovat pro Google
00:34
and on the side outside of Google.
10
34917
2332
a s Googlem nesouvisela.
00:37
So that said, there's a stigma
11
37249
3183
A teď k věci. S podstoupením operace mozku
00:40
when you have brain surgery.
12
40432
2285
je spojené určité stigma:
00:42
Are you still smart or not?
13
42717
2823
jste stále chytří, nebo ne?
00:45
And if not, can you make yourself smart again?
14
45540
3848
A pokud ne, dá se s tím něco dělat?
00:49
After my neurosurgery,
15
49388
1766
Po té operaci
00:51
part of my brain was missing,
16
51154
1997
mi část mozku chyběla
00:53
and I had to deal with that.
17
53151
2773
a musela jsem se s tím vypořádat.
00:55
It wasn't the grey matter, but it was the gooey part dead center
18
55924
2944
To, o co jsem přišla, nebyla šedá kůra, ale taková ta rosolovitá hmota uprostřed,
00:58
that makes key hormones and neurotransmitters.
19
58868
3402
která vyrábí klíčové hormony a neurotransmitery.
01:02
Immediately after my surgery,
20
62270
2231
Ihned po operaci
01:04
I had to decide what amounts of each of over
21
64501
2143
jsem se musela rozhodnout, jaké dávky
01:06
a dozen powerful chemicals to take each day,
22
66644
3702
více než tuctu různých silných látek musím každý den brát,
01:10
because if I just took nothing,
23
70346
1809
protože pokud bych nic nebrala
01:12
I would die within hours.
24
72155
2732
zemřela bych během pár hodin.
01:14
Every day now for 18 years -- every single day --
25
74887
3920
Abych přežila, musím se již 18 let
01:18
I've had to try to decide the combinations
26
78807
2710
každý den rozhodnout,
01:21
and mixtures of chemicals,
27
81517
1328
jakou kombinaci těch chemikálií
01:22
and try to get them, to stay alive.
28
82845
3847
si vezmu, abych přežila.
01:26
There have been several close calls.
29
86692
2721
Párkrát to bylo jen o vlásek.
01:29
But luckily, I'm an experimentalist at heart,
30
89413
3699
Naštěstí jsem v srdci experimentátorka
01:33
so I decided I would experiment
31
93112
3227
a rozhodla jsem se, že budu experimentovat
01:36
to try to find more optimal dosages
32
96339
2440
a pokusím se najít vhodnější poměr jednotlivých látek,
01:38
because there really isn't a clear road map
33
98779
1637
protože pro mou situaci
01:40
on this that's detailed.
34
100416
1903
neexistuje žádný jasný návod.
01:42
I began to try different mixtures,
35
102319
2151
Začala jsem zkoušet různé směsi
01:44
and I was blown away by how
36
104470
2872
a byla jsem šokována tím,
01:47
tiny changes in dosages
37
107342
2411
že i nepatrné změny v dávkách dokáží
01:49
dramatically changed my sense of self,
38
109753
3149
dramaticky změnit mé vnímání sebe samé,
01:52
my sense of who I was, my thinking,
39
112902
1811
pocit mého já, mé myšlení
01:54
my behavior towards people.
40
114713
2259
a chování k ostatním.
01:56
One particularly dramatic case:
41
116972
2049
Jeden zvláště dramatický případ:
01:59
for a couple months I actually tried dosages
42
119021
1868
po pár měsíců jsem zkoušela dávky
02:00
and chemicals typical of a man in his early 20s,
43
120889
3908
a látky typické pro muže ve věku kolem 20 let
02:04
and I was blown away by how my thoughts changed.
44
124797
3011
a byla jsem velmi překvapena, jak se změnily mé myšlenky.
02:07
(Laughter)
45
127808
3120
(smích)
02:10
I was angry all the time,
46
130928
3058
V jednom kuse jsem byla naštvaná,
02:13
I thought about sex constantly,
47
133986
1846
nepřetržitě jsem myslela na sex
02:15
and I thought I was the smartest person
48
135832
2949
a považovala jsem se za nejchytřejší
02:18
in the entire world, and
49
138781
2051
na celém světě a
02:20
—(Laughter)—
50
140832
2263
(smích)
02:23
of course over the years I'd met guys kind of like that,
51
143095
2925
samozřejmě za ta léta jsem se setkala se spoustou mužů tohoto typu
02:26
or maybe kind of toned-down versions of that.
52
146020
2267
nebo spíše s trochu mírnější verzí.
02:28
I was kind of extreme.
53
148287
2184
Já jsem byla trochu extrém..
02:30
But to me, the surprise was,
54
150471
2569
Překvapivé pro mě však bylo --
02:33
I wasn't trying to be arrogant.
55
153040
2166
já jsem se nesnažila být arogantní.
02:35
I was actually trying,
56
155206
3209
Ve skutečnosti jsem se snažila
02:38
with a little bit of insecurity,
57
158415
2360
- tedy s malou mírou nejistoty -
02:40
to actually fix a problem in front of me,
58
160775
3000
vyřešit problém, který byl přede mnou,
02:43
and it just didn't come out that way.
59
163775
1856
ale tímto způsobem se to nepodařilo.
02:45
So I couldn't handle it.
60
165631
1483
Vymklo se mi to z rukou..
02:47
I changed my dosages.
61
167114
1525
Změnila jsem si tedy dávky.
02:48
But that experience, I think, gave me
62
168639
2455
Ale tato zkušenost mi pomohla
02:51
a new appreciation for men
63
171094
1751
víc chápat muže
02:52
and what they might walk through,
64
172845
1816
a to, čím si procházejí
02:54
and I've gotten along with men
65
174661
1690
a od té doby s nimi vycházím
02:56
a lot better since then.
66
176351
1839
mnohem lépe.
02:58
What I was trying to do
67
178190
1545
O co jsem se snažila při
02:59
with tuning these hormones
68
179735
2028
ladění dávek těchto hormonů
03:01
and neurotransmitters and so forth
69
181763
2323
neurotransmiterů a dalších látek
03:04
was to try to get my intelligence back
70
184086
3605
byla snaha získat zpět svou inteligenci
03:07
after my illness and surgery,
71
187691
2634
po té nemoci a operaci,
03:10
my creative thought, my idea flow.
72
190325
2635
kreativní myšlení, proud myšlenek.
03:12
And I think mostly in images,
73
192960
2641
Já většinou myslím pomocí vizuálních představ,
03:15
and so for me that became a key metric --
74
195601
2852
to se pro mě tedy stalo klíčovým měřítkem --
03:18
how to get these mental images
75
198453
2330
jak získat zpět tyto mentální obrazy
03:20
that I use as a way of rapid prototyping,
76
200783
2504
které používám, chcete-li,
03:23
if you will, my ideas,
77
203287
1743
k rychlému návrhu řešení problémů,
03:25
trying on different new ideas for size,
78
205030
2372
mé nápady,
03:27
playing out scenarios.
79
207402
1695
mentální přehrávání různých scénářů.
03:29
This kind of thinking isn't new.
80
209097
1913
Tento způsob myšlení není novinkou.
03:31
Philiosophers like Hume and Descartes and Hobbes
81
211010
3255
Filozofové jako Hume, Descartes a Hobbes
03:34
saw things similarly.
82
214265
1528
to viděli podobně.
03:35
They thought that mental images and ideas
83
215793
2737
Měli za to, že vizuální představy a nápady
03:38
were actually the same thing.
84
218530
2331
jsou vlastně to samé.
03:40
There are those today that dispute that,
85
220861
2417
Je dnes spousta lidí, co to popírají,
03:43
and lots of debates about how the mind works,
86
223278
3195
existuje spousta diskuzí o tom, jak mysl funguje,
03:46
but for me it's simple:
87
226473
1736
ale pro mě je to prosté.
03:48
Mental images, for most of us,
88
228209
2532
Přestavy mají pro většinu z nás
03:50
are central in inventive and creative thinking.
89
230741
3934
hlavní roli při vynalézavém a kreativním myšlení.
03:54
So after several years,
90
234675
1775
Takže jsem se po několika letech
03:56
I tuned myself up and I have lots of great,
91
236450
3233
vyladila a jsem schopna si představit
03:59
really vivid mental images with a lot of sophistication
92
239683
3048
opravdu živé a sofistikované mentální obrazy
04:02
and the analytical backbone behind them.
93
242731
2269
včetně racionální kostry, která je drží pohromadě.
04:05
And so now I'm working on,
94
245000
1921
A tak v součastnosti pracuji na tom,
04:06
how can I get these mental images in my mind
95
246921
4162
jak dostat tyto představy z mé mysli
04:11
out to my computer screen faster?
96
251083
2850
rychleji na obrazovku počítače.
04:13
Can you imagine, if you will,
97
253933
2089
Dokážete si představit,
04:16
a movie director being able to use
98
256022
2120
že by třeba filmovému režisérovi
04:18
her imagination alone to direct the world in front of her?
99
258142
3762
ke ztvárnění jeho vize stačila pouze jeho představivost?
04:21
Or a musician to get the music out of his head?
100
261904
3588
Nebo hudebníka schopného dostat hudbu ze své hlavy přímo?
04:25
There are incredible possibilities with this
101
265492
2292
To kreativním lidem otevírá neuvěřitelné možnosti
04:27
as a way for creative people
102
267784
1993
jak s ostatními sdílet nápady
04:29
to share at light speed.
103
269777
2233
rychlostí světla.
04:32
And the truth is, the remaining bottleneck
104
272010
1998
A pravdou je, že jediné, co zbývá zdokonalit,
04:34
in being able to do this
105
274008
1173
aby bylo možné toto uskutečnit,
04:35
is just upping the resolution of brain scan systems.
106
275181
3980
je jen zlepšit rozlišení přístrojů na scanování mozku.
04:39
So let me show you why I think we're pretty close to getting there
107
279161
2858
Dovolte mi, abych vám ukázala, proč si myslím, že se k tomuto cíli blížíme -
04:42
by sharing with you two recent experiments
108
282029
2387
podělím se s vámi o nedávné pokusy
04:44
from two top neuroscience groups.
109
284416
2587
dvou vrcholových týmů v oblasti neurologie.
04:47
Both used fMRI technology --
110
287003
2488
Oba používají technologii fMRI --
04:49
functional magnetic resonance imaging technology --
111
289491
2279
technologie zobrazování pomocí funkční magnetické rezonance--
04:51
to image the brain,
112
291770
1411
pro zobrazení mozku
04:53
and here is a brain scan set from Giorgio Ganis
113
293181
3257
a zde vidíte sadu snímků mozku pořízenou
04:56
and his colleagues at Harvard.
114
296438
1950
Giorgio Ganisem a jeho kolegy na Harvardu.
04:58
And the left-hand column shows a brain scan
115
298388
3154
Levý sloupec ukazuje snímky mozku
05:01
of a person looking at an image.
116
301542
3267
člověka, co pozoruje obrázek.
05:04
The middle column shows the brainscan
117
304809
1929
v prostředním sloupci jsou snímky mozku
05:06
of that same individual
118
306738
1621
toho stejného člověka,
05:08
imagining, seeing that same image.
119
308359
3066
který si ten samý obrázek zpětně představuje
05:11
And the right column was created
120
311425
2048
A pravý sloupec vznikl
05:13
by subtracting the middle column from the left column,
121
313473
3594
srovnáním prostředního a levého sloupce
05:17
showing the difference to be nearly zero.
122
317083
2943
a ukazuje, že rozdíl je téměř nulový.
05:20
This was repeated on lots of different individuals
123
320026
2894
Pokus byl proveden na spoustě lidí
05:22
with lots of different images,
124
322920
2830
s množstvím obrázků
05:25
always with a similar result.
125
325750
1604
a vždy s podobným výsledkem.
05:27
The difference between seeing an image
126
327354
2089
Rozdíl mezi pozorováním obrázku
05:29
and imagining seeing that same image
127
329443
2455
a představou, že ho pozorujeme,
05:31
is next to nothing.
128
331898
2155
není skoro žádný.
05:34
Next let me share with you one other experiment,
129
334053
2761
Dále mi dovolte podělit se o další experiment,
05:36
this from Jack Gallant's lab at Cal Berkeley.
130
336814
4541
tentokrát z laboratoře Jacka Gallanta v Cal Berkeley.
05:41
They've been able to decode brainwaves
131
341355
2063
Tam byli schopni přeložit mozkové vlny
05:43
into recognizable visual fields.
132
343418
2441
do rozpoznatelných obrázků.
05:45
So let me set this up for you.
133
345859
1305
Trochu to přiblížím.
05:47
In this experiment, individuals were shown
134
347164
2333
Při tomto experimentu lidé pozorovali
05:49
hundreds of hours of YouTube videos
135
349497
1995
stovky hodin videí na YouTube,
05:51
while scans were made of their brains
136
351492
2039
zatímco byly jejich mozky snímány,
05:53
to create a large library of their brain reacting
137
353531
3216
aby se vytvořila velká knihovna reakcí mozku
05:56
to video sequences.
138
356747
2649
na různé scény.
05:59
Then a new movie was shown with new images,
139
359396
2850
Poté byl přehrán nový film,
06:02
new people, new animals in it,
140
362246
1952
s novými lidmi a novými zvířaty
06:04
and a new scan set was recorded.
141
364198
2711
a vznikla sada nových snímků.
06:06
The computer, using brain scan data alone,
142
366909
2788
Počítač analyzoval tento nový scan
06:09
decoded that new brain scan
143
369697
2024
mozku pokusné osoby
06:11
to show what it thought the individual was actually seeing.
144
371721
4376
a pokusil se zpětně zkonstruovat, jak vypadalo video, na něž se osoba dívala.
06:16
On the right-hand side, you see the computer's guess,
145
376097
3381
na pravé straně vidíte odhad počítače
06:19
and on the left-hand side, the presented clip.
146
379478
4007
a na levé straně skutečné video.
06:23
This is the jaw-dropper.
147
383485
2319
Tohle je prostě bomba.
06:25
We are so close to being able to do this.
148
385804
2687
Jsme tak blízko cíli.
06:28
We just need to up the resolution.
149
388491
2785
Jediné co potřebujeme, je zlepšit rozlišení.
06:31
And now remember that when you see an image
150
391276
3252
A nyní si vzpomeňte, že když vidíte obrázek
06:34
versus when you imagine that same image,
151
394528
2158
a když si ten samý obrázek představíte,
06:36
it creates the same brain scan.
152
396686
3475
aktivita mozku je stejná.
06:40
So this was done with the highest-resolution
153
400161
2722
Tyto snímky vznikly na systémech s nejvyšším možným rozlišením
06:42
brain scan systems available today,
154
402883
2185
jaké je dnes dostupné,
06:45
and their resolution has increased really
155
405068
1784
a toto rozlišení se v posledních pár letech
06:46
about a thousandfold in the last several years.
156
406852
3497
zlepšilo přibližně tisíckrát.
06:50
Next we need to increase the resolution
157
410349
2322
Je ale potřeba dosáhnout dalšího
06:52
another thousandfold
158
412671
1977
tisícinásobného zlepšení rozlišení
06:54
to get a deeper glimpse.
159
414648
1789
pro získání kvalitnějších výsledků.
06:56
How do we do that?
160
416437
1511
Jak to dokážeme?
06:57
There's a lot of techniques in this approach.
161
417948
2614
Existuje spousta možných přístupů.
07:00
One way is to crack open your skull and put in electrodes.
162
420562
3118
Jedním z nich je navrtat lebku a vložit dovnitř elektrody.
07:03
I'm not for that.
163
423680
1403
K tomu se nepřikláním.
07:05
There's a lot of new imaging techniques
164
425083
2955
Existuje spousta nově navrhovaných zobrazovacích technik,
07:08
being proposed, some even by me,
165
428038
2003
dokonce pár mých vlastních,
07:10
but given the recent success of MRI,
166
430041
2959
ale vzhledem k nedávným úspěchům s MRI
07:13
first we need to ask the question,
167
433000
2068
se nejprve musíme zeptat:
07:15
is it the end of the road with this technology?
168
435068
2841
je to konečná téhle technologie?
07:17
Conventional wisdom says the only way
169
437909
2455
Všeobecně se má za to,
07:20
to get higher resolution is with bigger magnets,
170
440364
2589
že abychom dosáhli vyššího rozlišení, je potřeba větších magnetů,
07:22
but at this point bigger magnets
171
442953
1842
ale v tomto případě větší magnety
07:24
only offer incremental resolution improvements,
172
444795
3750
nabízeji pouze dílčí zlepšení rozlišení,
07:28
not the thousandfold we need.
173
448545
2160
ne to tisícinásobné, které potřebujeme.
07:30
I'm putting forward an idea:
174
450705
1823
Zde mám jeden návrh:
07:32
instead of bigger magnets,
175
452528
1963
namísto větších magnetů
07:34
let's make better magnets.
176
454491
2450
vyrobme lepší magnety.
07:36
There's some new technology breakthroughs
177
456941
2003
V oblasti nanotechnologií došlo
07:38
in nanoscience
178
458944
1457
k pár technologickým průlomům
07:40
when applied to magnetic structures
179
460401
1727
týkajících se magnetických struktur,
07:42
that have created a whole new class of magnets,
180
462128
3013
díky nimž bylo možno vytvořit zcela nový typ magnetů
07:45
and with these magnets, we can lay down
181
465141
2531
pomocí kterých jsme již schopni
07:47
very fine detailed magnetic field patterns
182
467672
2167
vystavit mozek magnetickému poli
07:49
throughout the brain,
183
469839
1355
s velmi jemnými detaily.
07:51
and using those, we can actually create
184
471194
3182
Ty pak umožňují vytvořit
07:54
holographic-like interference structures
185
474376
2838
interferenční obrazce podobné hologramu
07:57
to get precision control over many patterns,
186
477214
3469
a získat tak přesnou kontrolu nad spoustou vzorů,
08:00
as is shown here by shifting things.
187
480683
2445
jak vidíte zde, pomocí posouvání.
08:03
We can create much more complicated structures
188
483128
3150
Lehkou změnou experimentálního uspořádání jsme schopni
08:06
with slightly different arrangements,
189
486278
2071
vytvořit mnohem komplikovanější struktury,
08:08
kind of like making Spirograph.
190
488349
3033
trochu jako při tvorbě spirografu.
08:11
So why does that matter?
191
491382
2228
A proč je to podstatné?
08:13
A lot of effort in MRI over the years
192
493610
2577
V uplynulých letech bylo v oblasti vývoje MRI věnováno mnoho úsilí
08:16
has gone into making really big,
193
496187
2837
vytváření opravdu velkých,
08:19
really huge magnets, right?
194
499024
2610
opravdu obrovských magnetů, že?
08:21
But yet most of the recent advances
195
501634
2509
A přitom většina nedávných zdokonalení rozlišení
08:24
in resolution have actually come from
196
504143
2197
byla založena na nesmírně sofistikovaných metodách
08:26
ingeniously clever encoding and decoding solutions
197
506340
4008
kódování a dekódování ve vysílačích a přijímačích
08:30
in the F.M. radio frequency transmitters and receivers
198
510348
3287
rádiového FM signálu,
08:33
in the MRI systems.
199
513635
2691
které jsou součástí MRI přístrojů.
08:36
Let's also, instead of a uniform magnetic field,
200
516326
3322
Zkusme též kromě toho FM kódování
08:39
put down structured magnetic patterns
201
519648
2672
navíc místo homogenního magnetického pole
08:42
in addition to the F.M. radio frequencies.
202
522320
3099
použít magnetické pole strukturované, s jemnými vzory.
08:45
So by combining the magnetics patterns
203
525419
2307
Zkombinujme magnetické vzorce
08:47
with the patterns in the F.M. radio frequencies
204
527726
2710
se vzorci v F.M. radiových frekvencích.
08:50
processing which can massively increase
205
530436
2171
To může masivně zvýšit množství informace,
08:52
the information that we can extract
206
532607
1969
kterou můžeme získat
08:54
in a single scan.
207
534576
2446
z jediného snímaní.
08:57
And on top of that, we can then layer
208
537022
2332
A konečně, k tomu všemu ještě můžeme přidat
08:59
our ever-growing knowledge of brain structure and memory
209
539354
4472
naše průběžně se rozrůstající znalosti o paměti a struktuře mozku,
09:03
to create a thousandfold increase that we need.
210
543826
3695
čímž bychom mohli získat to tisícinásobné zlepšení rozlišení, které potřebujeme.
09:07
And using fMRI, we should be able to measure
211
547521
2943
A další věc je, že bychom pomocí fMRI měli být schopni měřit
09:10
not just oxygenated blood flow,
212
550464
2082
nejen tok okysličené krve,
09:12
but the hormones and neurotransmitters I've talked about
213
552546
2901
ale i hormony a neurotransmitery, o kterých jsem mluvila
09:15
and maybe even the direct neural activity,
214
555447
2345
a možná dokonce přímo nervovou aktivitu,
09:17
which is the dream.
215
557792
1503
což je jakýsi svatý grál.
09:19
We're going to be able to dump our ideas
216
559295
2234
Budeme moci vysypat své myšlenky
09:21
directly to digital media.
217
561529
2694
přímo do digitální podoby.
09:24
Could you imagine if we could leapfrog language
218
564223
2711
Dokážete si představit, jaké by to bylo, přeskočit jazyk coby prostředek komunikace
09:26
and communicate directly with human thought?
219
566934
4209
a komunikovat s někým přímo, jen pomocí myšlenek?
09:31
What would we be capable of then?
220
571143
3193
Čeho všeho bychom potom byli schopni?
09:34
And how will we learn to deal
221
574336
2637
A jak bychom se naučili se vypořádat
09:36
with the truths of unfiltered human thought?
222
576973
4219
s nefiltrovaným lidským uvažování?
09:41
You think the Internet was big.
223
581192
2567
A vám připadá, že Internet byl velká revoluce!
09:43
These are huge questions.
224
583759
2602
Toto jsou velké otázky.
09:46
It might be irresistible as a tool
225
586361
2148
Bylo by to neodolatelným nástrojem
09:48
to amplify our thinking and communication skills.
226
588509
3876
ke zdokonalení našich mentálních a komunikačních dovedností.
09:52
And indeed, this very same tool
227
592385
2023
Tato stejná technologie
09:54
may prove to lead to the cure
228
594408
2126
se také může osvědčit
09:56
for Alzheimer's and similar diseases.
229
596534
3074
v boji s Alzheimerem a podobnými chorobami.
09:59
We have little option but to open this door.
230
599608
3512
Sotva máme jinou možnost než tuto vizi realizovat
10:03
Regardless, pick a year --
231
603120
1585
Řekněte rok --
10:04
will it happen in five years or 15 years?
232
604705
2266
stane se to za pět let? Nebo za patnáct?
10:06
It's hard to imagine it taking much longer.
233
606971
4616
Je těžké si představit, že to potrvá déle.
10:11
We need to learn how to take this step together.
234
611587
3695
Musíme společně zjistit, jak tento krok provést.
10:15
Thank you.
235
615282
2174
Děkuji Vám.
10:17
(Applause)
236
617456
3974
(potlesk)
O tomto webu

Tato stránka vám představí videa na YouTube, která jsou užitečná pro výuku angličtiny. Uvidíte lekce angličtiny vedené špičkovými učiteli z celého světa. Dvojklikem na anglické titulky zobrazené na každé stránce s videem si video přehrajete přímo odtud. Titulky se posouvají synchronizovaně s přehráváním videa. Pokud máte nějaké připomínky nebo požadavky, kontaktujte nás prosím pomocí tohoto kontaktního formuláře.

https://forms.gle/WvT1wiN1qDtmnspy7