A headset that reads your brainwaves | Tan Le

Tan Le: Ein Headset, das Ihre Gehirnwellen liest

377,362 views ・ 2010-07-22

TED


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Übersetzung: Carolin Siegert Lektorat: Regina Saphier
00:16
Up until now, our communication with machines
0
16260
2000
Bis jetzt war unsere Kommunikation mit Maschinen
00:18
has always been limited
1
18260
2000
immer begrenzt
00:20
to conscious and direct forms.
2
20260
2000
auf bewusste und direkte Formen.
00:22
Whether it's something simple
3
22260
2000
Sei es irgendwas Einfaches,
00:24
like turning on the lights with a switch,
4
24260
2000
wie das Licht mit dem Lichtschalter einschalten
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or even as complex as programming robotics,
5
26260
3000
oder selbst etwas Komplexes wie das Programmieren von Robotik,
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we have always had to give a command to a machine,
6
29260
3000
wir mussten einer Maschine immer einen Befehl geben,
00:32
or even a series of commands,
7
32260
2000
oder sogar eine Folge von Befehlen,
00:34
in order for it to do something for us.
8
34260
3000
damit sie etwas für uns tut.
00:37
Communication between people, on the other hand,
9
37260
2000
Auf der anderen Seite ist Kommunikation zwischen Menschen
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is far more complex and a lot more interesting
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39260
3000
viel komplexer und viel interessanter,
00:42
because we take into account
11
42260
2000
denn wir berücksichtigen
00:44
so much more than what is explicitly expressed.
12
44260
3000
viel mehr als das nur explizit Geäußerte.
00:47
We observe facial expressions, body language,
13
47260
3000
Wir beobachten Gesichtsausdrücke, Körpersprache,
00:50
and we can intuit feelings and emotions
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50260
2000
und wir können Gefühle und Emotionen intuitiv erahnen
00:52
from our dialogue with one another.
15
52260
3000
durch unseren Dialog miteinander.
00:55
This actually forms a large part
16
55260
2000
Das macht einen großen Teil
00:57
of our decision-making process.
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57260
2000
unseres Entscheidungsprozesses aus.
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Our vision is to introduce
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59260
2000
Unsere Vision ist es, dieses ganz neue Reich
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this whole new realm of human interaction
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61260
3000
menschlicher Interaktion in eine Mensch-Computer-Interaktion
01:04
into human-computer interaction
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64260
2000
einzuführen.
01:06
so that computers can understand
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66260
2000
So, dass Computer nicht nur verstehen können,
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not only what you direct it to do,
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68260
2000
was man ihnen befiehlt zu tun,
01:10
but it can also respond
23
70260
2000
sondern dass sie auch reagieren können
01:12
to your facial expressions
24
72260
2000
auf Ihre Gesichtsausdrücke
01:14
and emotional experiences.
25
74260
2000
und emotionale Erfahrungen.
01:16
And what better way to do this
26
76260
2000
Und welchen besseren Weg gibt es,
01:18
than by interpreting the signals
27
78260
2000
als die Signale, die natürlich von unserem Gehirn
01:20
naturally produced by our brain,
28
80260
2000
produziert werden, zu interpretieren.
01:22
our center for control and experience.
29
82260
3000
Das Gehirn, unserem Zentrum für Kontrolle und Erfahrungen.
01:25
Well, it sounds like a pretty good idea,
30
85260
2000
Gut, es klingt wie eine ziemlich gute Idee,
01:27
but this task, as Bruno mentioned,
31
87260
2000
aber diese Aufgabe, wie Bruno schon erwähnt hat,
01:29
isn't an easy one for two main reasons:
32
89260
3000
ist keine einfache, aus zwei Gründen:
01:32
First, the detection algorithms.
33
92260
3000
Erstens, die Aufspürungs-Algorithmen.
01:35
Our brain is made up of
34
95260
2000
Unser Gehirn besteht aus
01:37
billions of active neurons,
35
97260
2000
Milliarden von aktiven Neuronen,
01:39
around 170,000 km
36
99260
3000
etwa 170.000 km
01:42
of combined axon length.
37
102260
2000
kombinierter Axon-Länge.
01:44
When these neurons interact,
38
104260
2000
Wenn diese Neuronen interagieren,
01:46
the chemical reaction emits an electrical impulse,
39
106260
2000
sendet eine chemische Reaktion einen elektrischen Impuls aus,
01:48
which can be measured.
40
108260
2000
der gemessen werden kann.
01:50
The majority of our functional brain
41
110260
3000
Die Mehrheit unseres funktionellen Gehirns
01:53
is distributed over
42
113260
2000
ist verteilt über
01:55
the outer surface layer of the brain,
43
115260
2000
die äußere Oberflächenschicht des Gehirns.
01:57
and to increase the area that's available for mental capacity,
44
117260
3000
Und um diese für mentale Leistungsfähigkeit verfügbare Fläche zu vergrößern,
02:00
the brain surface is highly folded.
45
120260
3000
ist die Gehirnoberfläche stark gefaltet.
02:03
Now this cortical folding
46
123260
2000
Dieses kortikale Falten
02:05
presents a significant challenge
47
125260
2000
bedeutet eine große Herausforderung,
02:07
for interpreting surface electrical impulses.
48
127260
3000
um die elektrischen Impulse der Oberfläche zu interpretieren.
02:10
Each individual's cortex
49
130260
2000
Die Kortex jedes Einzelnen
02:12
is folded differently,
50
132260
2000
ist unterschiedlich gefaltet,
02:14
very much like a fingerprint.
51
134260
2000
ähnlich wie ein Fingerabdruck.
02:16
So even though a signal
52
136260
2000
Obwohl also ein Signal von demselben
02:18
may come from the same functional part of the brain,
53
138260
3000
funktionellen Teil des Gehirns kommt,
02:21
by the time the structure has been folded,
54
141260
2000
wenn die Struktur gefaltet wurde,
02:23
its physical location
55
143260
2000
ist die physische Lage
02:25
is very different between individuals,
56
145260
2000
von Mensch zu Mensch unterschiedlich,
02:27
even identical twins.
57
147260
3000
selbst bei eineiigen Zwillingen.
02:30
There is no longer any consistency
58
150260
2000
Es gibt da keine Beständigkeit mehr
02:32
in the surface signals.
59
152260
2000
von Oberflächensignalen.
02:34
Our breakthrough was to create an algorithm
60
154260
2000
Unser Durchbruch war es, einen Algorithmus zu kreieren,
02:36
that unfolds the cortex,
61
156260
2000
der die Kortex entfaltet,
02:38
so that we can map the signals
62
158260
2000
sodass wir die Signale lokalisieren können,
02:40
closer to its source,
63
160260
2000
näher an den Ursprung heran,
02:42
and therefore making it capable of working across a mass population.
64
162260
3000
wodurch es bei einer Massenpopulation anwendbar ist.
02:46
The second challenge
65
166260
2000
Die zweite Herausforderung ist
02:48
is the actual device for observing brainwaves.
66
168260
3000
der eigentliche Apparat um Gehirnwellen zu beobachten.
02:51
EEG measurements typically involve
67
171260
2000
EEG-Messungen gehen üblicherweise einher mit
02:53
a hairnet with an array of sensors,
68
173260
3000
einem Haarnetz mit einer Reihe Sensoren,
02:56
like the one that you can see here in the photo.
69
176260
3000
wie dieses, das Sie hier auf dem Foto sehen können.
02:59
A technician will put the electrodes
70
179260
2000
Ein Techniker platziert die Elektroden
03:01
onto the scalp
71
181260
2000
auf die Kopfhaut, und benutzt dabei
03:03
using a conductive gel or paste
72
183260
2000
ein leitendes Gel oder eine Paste,
03:05
and usually after a procedure of preparing the scalp
73
185260
3000
und normalerweise nach der Prozedur der Kopfhautvorbereitung
03:08
by light abrasion.
74
188260
2000
gibt es leichte Abschürfungen.
03:10
Now this is quite time consuming
75
190260
2000
Das ist sehr zeitaufwendig
03:12
and isn't the most comfortable process.
76
192260
2000
und ist nicht gerade angenehm.
03:14
And on top of that, these systems
77
194260
2000
Hinzu kommt, dass diese Systeme
03:16
actually cost in the tens of thousands of dollars.
78
196260
3000
Zehntausende Dollar kosten.
03:20
So with that, I'd like to invite onstage
79
200260
3000
So, nun möchte ich Evan Grant auf die Bühne bitten.
03:23
Evan Grant, who is one of last year's speakers,
80
203260
2000
Er ist einer der Sprecher vom letzten Jahr
03:25
who's kindly agreed
81
205260
2000
und hat netterweise zugestimmt,
03:27
to help me to demonstrate
82
207260
2000
mir bei der Demonstration von dem,
03:29
what we've been able to develop.
83
209260
2000
was wir entwickelt haben, zu helfen.
03:31
(Applause)
84
211260
6000
(Applaus)
03:37
So the device that you see
85
217260
2000
Dieses Gerät, das Sie sehen,
03:39
is a 14-channel, high-fidelity
86
219260
2000
ist ein 14-Kanal EEG-Erfassungssystem
03:41
EEG acquisition system.
87
221260
2000
mit hoher Wiedergabetreue.
03:43
It doesn't require any scalp preparation,
88
223260
3000
Es benötigt keine Vorbereitung der Kopfhaut,
03:46
no conductive gel or paste.
89
226260
2000
weder Leitgel noch Paste.
03:48
It only takes a few minutes to put on
90
228260
3000
Es braucht lediglich ein paar Minuten zum Anlegen,
03:51
and for the signals to settle.
91
231260
2000
und zum Beruhigen der Signale.
03:53
It's also wireless,
92
233260
2000
Weiterhin ist es drahtlos,
03:55
so it gives you the freedom to move around.
93
235260
3000
es gibt Ihnen also die Freiheit sich zu bewegen.
03:58
And compared to the tens of thousands of dollars
94
238260
3000
Und verglichen mit den Tausenden von Dollar
04:01
for a traditional EEG system,
95
241260
3000
für ein übliches EEG-System
04:04
this headset only costs
96
244260
2000
kostet dieses Headset nur
04:06
a few hundred dollars.
97
246260
2000
ein paar Hundert Dollar.
04:08
Now on to the detection algorithms.
98
248260
3000
Nun zu den Aufspürungs-Algorithmen.
04:11
So facial expressions --
99
251260
2000
Gesichtsausdrücke –
04:13
as I mentioned before in emotional experiences --
100
253260
2000
wie ich vorhin erwähnte bei emotionalen Erlebnissen –
04:15
are actually designed to work out of the box
101
255260
2000
werden vom Gerät, das dafür designt ist, sofort erkannt,
04:17
with some sensitivity adjustments
102
257260
2000
mit ein paar Empfindlichkeitseinstellungen,
04:19
available for personalization.
103
259260
3000
nutzbar für Personalisierung.
04:22
But with the limited time we have available,
104
262260
2000
Aber mit der begrenzten Zeit, die mir zur Verfügung steht,
04:24
I'd like to show you the cognitive suite,
105
264260
2000
möchte ich Ihnen eine kognitive Folge zeigen,
04:26
which is the ability for you
106
266260
2000
die für Sie die Fähigkeit bedeutet,
04:28
to basically move virtual objects with your mind.
107
268260
3000
virtuelle Objekte praktisch mit Ihren Gedanken zu bewegen.
04:32
Now, Evan is new to this system,
108
272260
2000
Evan ist neu im System,
04:34
so what we have to do first
109
274260
2000
also müssen wir erst
04:36
is create a new profile for him.
110
276260
2000
ein neues Profil für ihn anlegen.
04:38
He's obviously not Joanne -- so we'll "add user."
111
278260
3000
Er ist offensichtlich nicht Joanne – also legen wir einen neuen Benutzer an.
04:41
Evan. Okay.
112
281260
2000
Evan. Okay.
04:43
So the first thing we need to do with the cognitive suite
113
283260
3000
Für die kognitive Folge müssen wir erst
04:46
is to start with training
114
286260
2000
mit dem Training eines neutralen Signals
04:48
a neutral signal.
115
288260
2000
beginnen.
04:50
With neutral, there's nothing in particular
116
290260
2000
Neutral heißt, dass es nichts Besonderes gibt,
04:52
that Evan needs to do.
117
292260
2000
das Evan tun muss.
04:54
He just hangs out. He's relaxed.
118
294260
2000
Er wartet einfach. Er ist entspannt.
04:56
And the idea is to establish a baseline
119
296260
2000
So wird eine Referenzlinie erstellt.
04:58
or normal state for his brain,
120
298260
2000
Das ist der normale Zustand für sein Gehirn,
05:00
because every brain is different.
121
300260
2000
denn jedes Gehirn ist anders.
05:02
It takes eight seconds to do this,
122
302260
2000
Dieser Vorgang dauert acht Sekunden.
05:04
and now that that's done,
123
304260
2000
Und nun, nachdem das getan ist,
05:06
we can choose a movement-based action.
124
306260
2000
können wir eine bewegungsorientierte Aktion wählen.
05:08
So Evan, choose something
125
308260
2000
Also, Evan, wähle etwas aus,
05:10
that you can visualize clearly in your mind.
126
310260
2000
das du dir klar vorstellen kannst.
05:12
Evan Grant: Let's do "pull."
127
312260
2000
Evan Grant: Nehmen wir "ziehen".
05:14
Tan Le: Okay, so let's choose "pull."
128
314260
2000
Tan Le: Okay. Wir wählen also "ziehen".
05:16
So the idea here now
129
316260
2000
Der Grundgedanke hieran ist,
05:18
is that Evan needs to
130
318260
2000
dass Evan sich vorstellen muss,
05:20
imagine the object coming forward
131
320260
2000
wie das Objekt sich nach vorne
05:22
into the screen,
132
322260
2000
in den Schirm bewegt.
05:24
and there's a progress bar that will scroll across the screen
133
324260
3000
Es gibt einen Fortschrittsbalken, der über den Schirm scrollt,
05:27
while he's doing that.
134
327260
2000
während er das tut.
05:29
The first time, nothing will happen,
135
329260
2000
Das erste Mal wird nichts passieren,
05:31
because the system has no idea how he thinks about "pull."
136
331260
3000
weil das System noch keine Ahnung hat, dass er "ziehen" denkt.
05:34
But maintain that thought
137
334260
2000
Aber behalte den Gedanken
05:36
for the entire duration of the eight seconds.
138
336260
2000
für die ganze Zeit der 8 Sekunden.
05:38
So: one, two, three, go.
139
338260
3000
Okay, eins, zwei, drei, los.
05:49
Okay.
140
349260
2000
Okay.
05:51
So once we accept this,
141
351260
2000
Wenn wir dies nun akzeptieren,
05:53
the cube is live.
142
353260
2000
ist der Würfel live.
05:55
So let's see if Evan
143
355260
2000
Mal sehen, ob Evan es wirklich versuchen
05:57
can actually try and imagine pulling.
144
357260
3000
und sich das Ziehen vorstellen kann.
06:00
Ah, good job!
145
360260
2000
Ah, gut gemacht!
06:02
(Applause)
146
362260
3000
(Applaus)
06:05
That's really amazing.
147
365260
2000
Das ist großartig.
06:07
(Applause)
148
367260
4000
(Applaus)
06:11
So we have a little bit of time available,
149
371260
2000
Wir haben noch ein bisschen Zeit übrig,
06:13
so I'm going to ask Evan
150
373260
2000
also werde ich jetzt Evan bitten,
06:15
to do a really difficult task.
151
375260
2000
eine wirklich schwere Aufgabe zu lösen.
06:17
And this one is difficult
152
377260
2000
Sie ist schwierig,
06:19
because it's all about being able to visualize something
153
379260
3000
weil man fähig sein muss, sich etwas vorzustellen,
06:22
that doesn't exist in our physical world.
154
382260
2000
das nicht in unserer physischen Welt existiert.
06:24
This is "disappear."
155
384260
2000
Und zwar ist das "Verschwinden".
06:26
So what you want to do -- at least with movement-based actions,
156
386260
2000
Zumindest mit den bewegungsbezogenen Aktionen tun wir das
06:28
we do that all the time, so you can visualize it.
157
388260
3000
die ganze Zeit, man kann es sich also leicht visualisieren.
06:31
But with "disappear," there's really no analogies --
158
391260
2000
Aber für "Verschwinden" gibt es keine richtigen Analogien.
06:33
so Evan, what you want to do here
159
393260
2000
Also Evan, was du hier machen kannst,
06:35
is to imagine the cube slowly fading out, okay.
160
395260
3000
ist dir vorzustellen, wie sich der Würfel langsam auflöst.
06:38
Same sort of drill. So: one, two, three, go.
161
398260
3000
Die gleiche Prozedur. Ein, zwei, drei, los.
06:50
Okay. Let's try that.
162
410260
3000
Okay, versuchen wir das.
06:53
Oh, my goodness. He's just too good.
163
413260
3000
Oh meine Güte, er ist zu gut.
06:57
Let's try that again.
164
417260
2000
Nochmal.
07:04
EG: Losing concentration.
165
424260
2000
Evan: Meine Konzentration schwindet.
07:06
(Laughter)
166
426260
2000
(Lachen)
07:08
TL: But we can see that it actually works,
167
428260
2000
Tan Le: Aber wir können sehen, dass es tatsächlich funktioniert,
07:10
even though you can only hold it
168
430260
2000
obwohl du es nur für kurze Zeit
07:12
for a little bit of time.
169
432260
2000
halten kannst.
07:14
As I said, it's a very difficult process
170
434260
3000
Wie ich sagte, es ist ein sehr schwieriger Prozess
07:17
to imagine this.
171
437260
2000
sich das vorzustellen.
07:19
And the great thing about it is that
172
439260
2000
Und die tolle Sache daran ist, dass
07:21
we've only given the software one instance
173
441260
2000
wir der Software nur ein einziges Beispiel gegeben haben,
07:23
of how he thinks about "disappear."
174
443260
3000
von dem, was er von "verschwinden" denkt.
07:26
As there is a machine learning algorithm in this --
175
446260
3000
Da es einen Lernalgorithmus in der Maschine gibt –
07:29
(Applause)
176
449260
4000
(Applaus)
07:33
Thank you.
177
453260
2000
Danke sehr.
07:35
Good job. Good job.
178
455260
3000
Gut gemacht.
07:38
(Applause)
179
458260
2000
(Applaus)
07:40
Thank you, Evan, you're a wonderful, wonderful
180
460260
3000
Danke Evan, du bist ein tolles
07:43
example of the technology.
181
463260
3000
Beispiel dieser Technologie.
07:46
So, as you can see, before,
182
466260
2000
Also wie Sie vorher sehen konnten,
07:48
there is a leveling system built into this software
183
468260
3000
gibt es ein in die Software eingebautes Nivellierungssystem,
07:51
so that as Evan, or any user,
184
471260
2000
sodass, wenn Evan, oder jeder andere Nutzer,
07:53
becomes more familiar with the system,
185
473260
2000
mit dem System vertrauter wird,
07:55
they can continue to add more and more detections,
186
475260
3000
kontinuierlich immer mehr Erkennungen hinzufügen kann.
07:58
so that the system begins to differentiate
187
478260
2000
Das System beginnt dann zwischen
08:00
between different distinct thoughts.
188
480260
3000
verschiedenen Gedanken zu differenzieren.
08:04
And once you've trained up the detections,
189
484260
2000
Und wenn Sie diese Aufspürungen herangebildet haben,
08:06
these thoughts can be assigned or mapped
190
486260
2000
können diese Gedanken an jedem beliebigen Rechner,
08:08
to any computing platform,
191
488260
2000
Anwendung oder Gerät
08:10
application or device.
192
490260
2000
zugewiesen oder abgebildet werden.
08:12
So I'd like to show you a few examples,
193
492260
2000
Ich möchte Ihnen ein paar Beispiele zeigen,
08:14
because there are many possible applications
194
494260
2000
denn es gibt viele mögliche Anwendungen
08:16
for this new interface.
195
496260
2000
für dieses neue Interface.
08:19
In games and virtual worlds, for example,
196
499260
2000
In Spielen und virtuellen Welten, zum Beispiel,
08:21
your facial expressions
197
501260
2000
können Ihre Gesichtsausdrücke
08:23
can naturally and intuitively be used
198
503260
2000
natürlich und intuitiv genutzt werden,
08:25
to control an avatar or virtual character.
199
505260
3000
um einen Avatar oder virtuellen Charakter zu kontrollieren.
08:29
Obviously, you can experience the fantasy of magic
200
509260
2000
Natürlich können Sie die Magie selbst erleben
08:31
and control the world with your mind.
201
511260
3000
und die Welt mit Ihrem Geist kontrollieren.
08:36
And also, colors, lighting,
202
516260
3000
Außerdem können Farben, Beleuchtung,
08:39
sound and effects
203
519260
2000
Klänge und Effekte
08:41
can dynamically respond to your emotional state
204
521260
2000
dynamisch auf Ihren emotionalen Zustand reagieren,
08:43
to heighten the experience that you're having, in real time.
205
523260
3000
um das Erlebnis, das Sie haben, in Echtzeit zu intensivieren.
08:47
And moving on to some applications
206
527260
2000
Kommen wir zu ein paar Anwendungen,
08:49
developed by developers and researchers around the world,
207
529260
3000
die von Entwicklern und Forschern aus der ganzen Welt entwickelt wurden,
08:52
with robots and simple machines, for example --
208
532260
3000
mit Robotern und einfachen Maschinen zum Beispiel –
08:55
in this case, flying a toy helicopter
209
535260
2000
in diesem Fall ist es ein Spielzeughelikopter,
08:57
simply by thinking "lift" with your mind.
210
537260
3000
der einfach durch den geistigen Befehl "Abheben" fliegt.
09:00
The technology can also be applied
211
540260
2000
Diese Technologie kann auch für Anwendungen
09:02
to real world applications --
212
542260
2000
der realen Welt eingesetzt werden.
09:04
in this example, a smart home.
213
544260
2000
Zum Beispiel ein smartes Zuhause.
09:06
You know, from the user interface of the control system
214
546260
3000
Von der Benutzerschnittstelle des Kontrollsystems
09:09
to opening curtains
215
549260
2000
können die Vorhänge geöffnet
09:11
or closing curtains.
216
551260
3000
oder geschlossen werden.
09:22
And of course, also to the lighting --
217
562260
3000
Und natürlich auch die Beleuchtung –
09:25
turning them on
218
565260
3000
die Lampen anschalten
09:28
or off.
219
568260
2000
oder ausschalten.
09:30
And finally,
220
570260
2000
Und zuletzt
09:32
to real life-changing applications,
221
572260
2000
kommen wir zu wirklichen lebensverändernden Anwendungsgebieten,
09:34
such as being able to control an electric wheelchair.
222
574260
3000
wie einen elektrischen Rollstuhl zu kontrollieren.
09:37
In this example,
223
577260
2000
In diesem Beispiel
09:39
facial expressions are mapped to the movement commands.
224
579260
3000
sind Gesichtsausdrücke mit Bewegungsbefehlen verbunden.
09:42
Man: Now blink right to go right.
225
582260
3000
Mann: Blinzle mit dem rechten Auge, um nach rechts zu fahren.
09:50
Now blink left to turn back left.
226
590260
3000
Nun mit dem linken, um nach links zu fahren.
10:02
Now smile to go straight.
227
602260
3000
Nun lächle, um geradeaus zu fahren.
10:08
TL: We really -- Thank you.
228
608260
2000
TL: Vielen Dank.
10:10
(Applause)
229
610260
5000
(Applaus)
10:15
We are really only scratching the surface of what is possible today,
230
615260
3000
Wir kratzen wirklich nur an der Oberfläche von dem, was heute möglich ist.
10:18
and with the community's input,
231
618260
2000
Und mit dem Input der Gemeinschaft,
10:20
and also with the involvement of developers
232
620260
2000
und auch mit der Hilfe der Entwickler
10:22
and researchers from around the world,
233
622260
3000
und Forscher aus der ganzen Welt
10:25
we hope that you can help us to shape
234
625260
2000
hoffen wir, dass Sie uns helfen können,
10:27
where the technology goes from here. Thank you so much.
235
627260
3000
die Zukunft dieser Technologie zu formen. Vielen Dank.
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