A headset that reads your brainwaves | Tan Le

Tan Le: Una diadema que lee nuestras ondas cerebrales

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TED


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Traductor: Laura Monzon-Storey Revisor: Ricardo Aranguren
00:16
Up until now, our communication with machines
0
16260
2000
Hasta ahora, la comunicación con las máquinas
00:18
has always been limited
1
18260
2000
ha estado limitada
00:20
to conscious and direct forms.
2
20260
2000
a formas conscientes y directas.
00:22
Whether it's something simple
3
22260
2000
Ya sea algo simple
00:24
like turning on the lights with a switch,
4
24260
2000
como un interruptor de luz
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or even as complex as programming robotics,
5
26260
3000
o complejos como la programación robótica.
00:29
we have always had to give a command to a machine,
6
29260
3000
Siempre hemos tenido que ingresar comandos
00:32
or even a series of commands,
7
32260
2000
mediante uno o varios pasos
00:34
in order for it to do something for us.
8
34260
3000
para que una computadora ejecutara alguna tarea.
00:37
Communication between people, on the other hand,
9
37260
2000
Por otro lado, la comunicación humana
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is far more complex and a lot more interesting
10
39260
3000
es mucho más compleja y más interesante
00:42
because we take into account
11
42260
2000
porque tiene en cuenta
00:44
so much more than what is explicitly expressed.
12
44260
3000
mucho más de lo expresado explícitamente.
00:47
We observe facial expressions, body language,
13
47260
3000
Mediante las expresiones y el lenguaje del cuerpo
00:50
and we can intuit feelings and emotions
14
50260
2000
podemos intuir emociones
00:52
from our dialogue with one another.
15
52260
3000
que son parte de nuestro diálogo.
00:55
This actually forms a large part
16
55260
2000
Esto juega un importante rol
00:57
of our decision-making process.
17
57260
2000
en nuestra manera de tomar decisiones.
00:59
Our vision is to introduce
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59260
2000
Hoy nuestro objetivo es introducir
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this whole new realm of human interaction
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61260
3000
este nuevo campo de interacción humana
01:04
into human-computer interaction
20
64260
2000
en la interacción entre el hombre y las computadoras
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so that computers can understand
21
66260
2000
para que éstas puedan comprender
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not only what you direct it to do,
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68260
2000
no sólo los comandos que les ordenamos
01:10
but it can also respond
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70260
2000
sino que también puedan responder
01:12
to your facial expressions
24
72260
2000
a nuestras expresiones faciales
01:14
and emotional experiences.
25
74260
2000
y nuestras emociones.
01:16
And what better way to do this
26
76260
2000
Y ¿qué mejor manera de lograr esto
01:18
than by interpreting the signals
27
78260
2000
que mediante la interpretación de señales
01:20
naturally produced by our brain,
28
80260
2000
emitidas naturalmente por el cerebro?
01:22
our center for control and experience.
29
82260
3000
Que es nuestro centro de control.
01:25
Well, it sounds like a pretty good idea,
30
85260
2000
Bien, parece una buena idea
01:27
but this task, as Bruno mentioned,
31
87260
2000
pero, como bien dijo Bruno,
01:29
isn't an easy one for two main reasons:
32
89260
3000
no es tarea fácil, por dos razones principales:
01:32
First, the detection algorithms.
33
92260
3000
primero, los algoritmos de detección.
01:35
Our brain is made up of
34
95260
2000
El cerebro esta conformado
01:37
billions of active neurons,
35
97260
2000
por miles de millones de neuronas activas
01:39
around 170,000 km
36
99260
3000
cuyos axones, combinados,
01:42
of combined axon length.
37
102260
2000
alcanzan una longitud de 170.000 km.
01:44
When these neurons interact,
38
104260
2000
Cuando las neuronas interactúan
01:46
the chemical reaction emits an electrical impulse,
39
106260
2000
la reacción química emite un impulso eléctrico
01:48
which can be measured.
40
108260
2000
el cual puede medirse.
01:50
The majority of our functional brain
41
110260
3000
La mayor parte de nuestro cerebro funcional
01:53
is distributed over
42
113260
2000
se encuentra distribuido
01:55
the outer surface layer of the brain,
43
115260
2000
en la capa externa del cerebro.
01:57
and to increase the area that's available for mental capacity,
44
117260
3000
Y para lograr mayor superficie con capacidad mental
02:00
the brain surface is highly folded.
45
120260
3000
la superficie cerebral está densamente plegada.
02:03
Now this cortical folding
46
123260
2000
Bien, los pliegues de esta corteza
02:05
presents a significant challenge
47
125260
2000
presentan un desafío no menor
02:07
for interpreting surface electrical impulses.
48
127260
3000
para interpretar impulsos eléctricos superficiales.
02:10
Each individual's cortex
49
130260
2000
La corteza de cada individuo
02:12
is folded differently,
50
132260
2000
está plegada de manera diferente,
02:14
very much like a fingerprint.
51
134260
2000
a la manera de huellas digitales.
02:16
So even though a signal
52
136260
2000
Por eso, si bien una señal
02:18
may come from the same functional part of the brain,
53
138260
3000
puede provenir de la misma parte funcional del cerebro,
02:21
by the time the structure has been folded,
54
141260
2000
la particular estructura de los pliegues
02:23
its physical location
55
143260
2000
hace que la posición física de esta señal
02:25
is very different between individuals,
56
145260
2000
varíe de individuo a individuo
02:27
even identical twins.
57
147260
3000
incluso entre hermanos gemelos.
02:30
There is no longer any consistency
58
150260
2000
Ya no existe coherencia
02:32
in the surface signals.
59
152260
2000
en la señales superficiales.
02:34
Our breakthrough was to create an algorithm
60
154260
2000
Nuestro descubrimiento fue la creación de un algoritmo
02:36
that unfolds the cortex,
61
156260
2000
que despliega la corteza
02:38
so that we can map the signals
62
158260
2000
de tal manera que las señales pueden localizarse
02:40
closer to its source,
63
160260
2000
cerca de su origen
02:42
and therefore making it capable of working across a mass population.
64
162260
3000
para poder aplicarse a la población en general.
02:46
The second challenge
65
166260
2000
El segundo desafío
02:48
is the actual device for observing brainwaves.
66
168260
3000
reside en el dispositivo para observar ondas cerebrales.
02:51
EEG measurements typically involve
67
171260
2000
La electroencefalografía requiere
02:53
a hairnet with an array of sensors,
68
173260
3000
de una red de sensores alrededor de la cabeza
02:56
like the one that you can see here in the photo.
69
176260
3000
como la que se ve en esta foto.
02:59
A technician will put the electrodes
70
179260
2000
Un técnico coloca los electrodos
03:01
onto the scalp
71
181260
2000
sobre el cuero cabelludo
03:03
using a conductive gel or paste
72
183260
2000
mediante un gel conductor o pasta
03:05
and usually after a procedure of preparing the scalp
73
185260
3000
habiendo antes preparado el cuero cabelludo
03:08
by light abrasion.
74
188260
2000
con abrasivos suaves.
03:10
Now this is quite time consuming
75
190260
2000
Pero esto lleva bastante tiempo
03:12
and isn't the most comfortable process.
76
192260
2000
y no es un método muy agradable.
03:14
And on top of that, these systems
77
194260
2000
Y, además, estos sistemas
03:16
actually cost in the tens of thousands of dollars.
78
196260
3000
cuestan decenas de miles de dólares.
03:20
So with that, I'd like to invite onstage
79
200260
3000
Por eso, quiero invitar a la tarima
03:23
Evan Grant, who is one of last year's speakers,
80
203260
2000
a Evan Grant, quien fuera conferencista el año pasado,
03:25
who's kindly agreed
81
205260
2000
y que muy amablemente ha aceptado
03:27
to help me to demonstrate
82
207260
2000
ayudarme a demostrar
03:29
what we've been able to develop.
83
209260
2000
ésto que desarrollamos.
03:31
(Applause)
84
211260
6000
(Aplauso)
03:37
So the device that you see
85
217260
2000
Este disposivo
03:39
is a 14-channel, high-fidelity
86
219260
2000
es un aparato de electroencefalografía
03:41
EEG acquisition system.
87
221260
2000
de 14 canales y alta fidelidad.
03:43
It doesn't require any scalp preparation,
88
223260
3000
No requiere de preparación del cuero cabelludo
03:46
no conductive gel or paste.
89
226260
2000
ni geles ni pastas.
03:48
It only takes a few minutes to put on
90
228260
3000
Se coloca en unos pocos minutos
03:51
and for the signals to settle.
91
231260
2000
y se espera a que aparezcan las señales.
03:53
It's also wireless,
92
233260
2000
También es inalámbrico
03:55
so it gives you the freedom to move around.
93
235260
3000
por lo que permite que nos movamos.
03:58
And compared to the tens of thousands of dollars
94
238260
3000
Y en comparación con las decenas de miles de dólares
04:01
for a traditional EEG system,
95
241260
3000
de los sistemas de electroencefalografía tradicionales
04:04
this headset only costs
96
244260
2000
este casco sólo cuesta
04:06
a few hundred dollars.
97
246260
2000
unos pocos cientos de dólares.
04:08
Now on to the detection algorithms.
98
248260
3000
Ahora, los algoritmos de detección.
04:11
So facial expressions --
99
251260
2000
Las expresiones faciales,
04:13
as I mentioned before in emotional experiences --
100
253260
2000
como lo mencioné antes mediante emociones,
04:15
are actually designed to work out of the box
101
255260
2000
están diseñadas para funcionar fuera de la caja
04:17
with some sensitivity adjustments
102
257260
2000
con algunos ajustes sensoriales
04:19
available for personalization.
103
259260
3000
disponibles para personalización.
04:22
But with the limited time we have available,
104
262260
2000
Pero como no tenemos mucho tiempo
04:24
I'd like to show you the cognitive suite,
105
264260
2000
les quiero mostrar el conjunto cognitivo
04:26
which is the ability for you
106
266260
2000
que es, básicamente,
04:28
to basically move virtual objects with your mind.
107
268260
3000
la capacidad de mover objetos virtuales con la mente.
04:32
Now, Evan is new to this system,
108
272260
2000
Bien, esta es la primera vez para Evan,
04:34
so what we have to do first
109
274260
2000
así que lo primero que tenemos que hacer
04:36
is create a new profile for him.
110
276260
2000
es crear un nuevo perfil para él.
04:38
He's obviously not Joanne -- so we'll "add user."
111
278260
3000
Obviamente no es Joanne, por lo que selecciono "agregar usuario".
04:41
Evan. Okay.
112
281260
2000
Evan. Bien.
04:43
So the first thing we need to do with the cognitive suite
113
283260
3000
Así que lo primero que tenemos que hacer con el conjunto cognitivo
04:46
is to start with training
114
286260
2000
es ejercitar
04:48
a neutral signal.
115
288260
2000
una señal neutral.
04:50
With neutral, there's nothing in particular
116
290260
2000
De esta manera, no hay nada en particular
04:52
that Evan needs to do.
117
292260
2000
que Evan tenga que hacer.
04:54
He just hangs out. He's relaxed.
118
294260
2000
Sólo relajarse.
04:56
And the idea is to establish a baseline
119
296260
2000
Y la idea es establecer un punto de partida
04:58
or normal state for his brain,
120
298260
2000
o estado normal de su cerebro,
05:00
because every brain is different.
121
300260
2000
porque cada cerebro es diferente.
05:02
It takes eight seconds to do this,
122
302260
2000
Esto lleva ocho segundos.
05:04
and now that that's done,
123
304260
2000
Ya está listo,
05:06
we can choose a movement-based action.
124
306260
2000
podemos seleccionar una acción, un movimiento.
05:08
So Evan, choose something
125
308260
2000
Evan, debes elegir algo
05:10
that you can visualize clearly in your mind.
126
310260
2000
que puedas visualizar claramente en tu mente.
05:12
Evan Grant: Let's do "pull."
127
312260
2000
Evan Grant: de acuerdo, "atraer".
05:14
Tan Le: Okay, so let's choose "pull."
128
314260
2000
Tan Le: Bien. Elijo entonces "atraer".
05:16
So the idea here now
129
316260
2000
Así que la idea aquí
05:18
is that Evan needs to
130
318260
2000
es que Evan debe imaginar
05:20
imagine the object coming forward
131
320260
2000
que el objeto se mueve hacia nosotros
05:22
into the screen,
132
322260
2000
dentro de la pantalla.
05:24
and there's a progress bar that will scroll across the screen
133
324260
3000
Una barra en la pantalla indica el progreso
05:27
while he's doing that.
134
327260
2000
mientras él se concentra.
05:29
The first time, nothing will happen,
135
329260
2000
La primera vez, nada va a suceder,
05:31
because the system has no idea how he thinks about "pull."
136
331260
3000
porque el sistema no tiene idea de como él imagina "atraer".
05:34
But maintain that thought
137
334260
2000
Pero intenta mantener esa idea
05:36
for the entire duration of the eight seconds.
138
336260
2000
durante los ocho segundos.
05:38
So: one, two, three, go.
139
338260
3000
Uno, dos, tres, cuatro, vamos.
05:49
Okay.
140
349260
2000
Bien.
05:51
So once we accept this,
141
351260
2000
Al seleccionar "aceptar"
05:53
the cube is live.
142
353260
2000
el cubo se mueve.
05:55
So let's see if Evan
143
355260
2000
Veamos si Evan
05:57
can actually try and imagine pulling.
144
357260
3000
puede imaginar "atraer".
06:00
Ah, good job!
145
360260
2000
Ah, ¡muy bien!
06:02
(Applause)
146
362260
3000
(Aplauso)
06:05
That's really amazing.
147
365260
2000
¡Sorprendente!
06:07
(Applause)
148
367260
4000
(Aplauso)
06:11
So we have a little bit of time available,
149
371260
2000
Aún tenemos un poquito de tiempo
06:13
so I'm going to ask Evan
150
373260
2000
así que le voy a pedir a Evan
06:15
to do a really difficult task.
151
375260
2000
que realice una tarea realmente complicada.
06:17
And this one is difficult
152
377260
2000
Y digo complicada
06:19
because it's all about being able to visualize something
153
379260
3000
porque se trata de visualizar algo
06:22
that doesn't exist in our physical world.
154
382260
2000
que no existe en el mundo físico.
06:24
This is "disappear."
155
384260
2000
Esto es "desaparecer".
06:26
So what you want to do -- at least with movement-based actions,
156
386260
2000
Las acciones de movimiento
06:28
we do that all the time, so you can visualize it.
157
388260
3000
son muy comunes, y es fácil visualizarlas.
06:31
But with "disappear," there's really no analogies --
158
391260
2000
Pero para "desaparecer" no existen analogías.
06:33
so Evan, what you want to do here
159
393260
2000
Así que, Evan, lo que tienes que hacer
06:35
is to imagine the cube slowly fading out, okay.
160
395260
3000
es imaginar el cubo esfumándose lentamente.
06:38
Same sort of drill. So: one, two, three, go.
161
398260
3000
Tal cual como antes. Uno, dos, tres, vamos.
06:50
Okay. Let's try that.
162
410260
3000
Bien, intentemos eso.
06:53
Oh, my goodness. He's just too good.
163
413260
3000
¡Oh, cielos! ¡Qué bien lo hace!
06:57
Let's try that again.
164
417260
2000
Intentemos otra vez.
07:04
EG: Losing concentration.
165
424260
2000
EG: Estoy perdiendo la concentración.
07:06
(Laughter)
166
426260
2000
(Risas)
07:08
TL: But we can see that it actually works,
167
428260
2000
TL: Pero vemos que funciona
07:10
even though you can only hold it
168
430260
2000
aunque sólo puedas mantenerlo
07:12
for a little bit of time.
169
432260
2000
por un tiempo corto.
07:14
As I said, it's a very difficult process
170
434260
3000
Como decía, imaginar ésto
07:17
to imagine this.
171
437260
2000
es un proceso complicado.
07:19
And the great thing about it is that
172
439260
2000
Y lo grandioso de esto es que
07:21
we've only given the software one instance
173
441260
2000
sólo le indicamos al sistema una única vez
07:23
of how he thinks about "disappear."
174
443260
3000
cómo Evan piensa en "desaparecer".
07:26
As there is a machine learning algorithm in this --
175
446260
3000
Ya que la máquina tiene un algoritmo de aprendizaje...---
07:29
(Applause)
176
449260
4000
(Aplauso)
07:33
Thank you.
177
453260
2000
Muchas gracias.
07:35
Good job. Good job.
178
455260
3000
Muy bien, buen trabajo.
07:38
(Applause)
179
458260
2000
(Aplauso)
07:40
Thank you, Evan, you're a wonderful, wonderful
180
460260
3000
Muchas gracias, Evan,
07:43
example of the technology.
181
463260
3000
eres un maravilloso ejemplo de la tecnología.
07:46
So, as you can see, before,
182
466260
2000
Así que como pueden ver
07:48
there is a leveling system built into this software
183
468260
3000
hay un progreso por niveles incorporado a este software
07:51
so that as Evan, or any user,
184
471260
2000
por lo que mientras Evan, u otro usuario,
07:53
becomes more familiar with the system,
185
473260
2000
se familiariza con el sistema,
07:55
they can continue to add more and more detections,
186
475260
3000
puede agregar más y más detecciones
07:58
so that the system begins to differentiate
187
478260
2000
que permiten al sistema diferenciar
08:00
between different distinct thoughts.
188
480260
3000
entre distintos pensamientos.
08:04
And once you've trained up the detections,
189
484260
2000
Y una vez que se han entrenado las detecciones
08:06
these thoughts can be assigned or mapped
190
486260
2000
estos pensamientos pueden ser asignados o
08:08
to any computing platform,
191
488260
2000
a cualquier sistema operativo,
08:10
application or device.
192
490260
2000
aplicación o dispositivo.
08:12
So I'd like to show you a few examples,
193
492260
2000
Así que quisiera mostarles algunos ejemplos
08:14
because there are many possible applications
194
494260
2000
de las muchas aplicaciones
08:16
for this new interface.
195
496260
2000
para esta nueva interfaz.
08:19
In games and virtual worlds, for example,
196
499260
2000
En juegos y el mundo virtual, por ejemplo,
08:21
your facial expressions
197
501260
2000
nuestras expresiones faciales
08:23
can naturally and intuitively be used
198
503260
2000
pueden ser utilizadas intuitivamente
08:25
to control an avatar or virtual character.
199
505260
3000
para controlar un avatar o personaje virtual.
08:29
Obviously, you can experience the fantasy of magic
200
509260
2000
Podemos experimentar la fantasía de la magia
08:31
and control the world with your mind.
201
511260
3000
y controlar el mundo con nuestra mente.
08:36
And also, colors, lighting,
202
516260
3000
Y también los colores, las luces,
08:39
sound and effects
203
519260
2000
los sonidos y efectos
08:41
can dynamically respond to your emotional state
204
521260
2000
pueden responder a nuestras emociones de manera dinámica
08:43
to heighten the experience that you're having, in real time.
205
523260
3000
para resaltar nuestras experiencias en tiempo real.
08:47
And moving on to some applications
206
527260
2000
Quiero mostrarles algunas aplicaciones
08:49
developed by developers and researchers around the world,
207
529260
3000
desarrolladas por ingenieros en todo el mundo,
08:52
with robots and simple machines, for example --
208
532260
3000
con robots y máquinas simples
08:55
in this case, flying a toy helicopter
209
535260
2000
como que un helicóptero de juguete pueda volar
08:57
simply by thinking "lift" with your mind.
210
537260
3000
con sólo pensar en "elevación".
09:00
The technology can also be applied
211
540260
2000
Pero esta tecnología también puede aplicarse
09:02
to real world applications --
212
542260
2000
a escenarios de la vida real.
09:04
in this example, a smart home.
213
544260
2000
En este ejemplo, una casa inteligente.
09:06
You know, from the user interface of the control system
214
546260
3000
Desde de
09:09
to opening curtains
215
549260
2000
para correr cortinas
09:11
or closing curtains.
216
551260
3000
y luego cerrarlas.
09:22
And of course, also to the lighting --
217
562260
3000
Y, por supuesto, para la iluminación:
09:25
turning them on
218
565260
3000
encender las luces
09:28
or off.
219
568260
2000
o apagarlas.
09:30
And finally,
220
570260
2000
Y finalmente,
09:32
to real life-changing applications,
221
572260
2000
aplicaciones para calidad de vida
09:34
such as being able to control an electric wheelchair.
222
574260
3000
como controlar una silla de ruedas.
09:37
In this example,
223
577260
2000
En este ejemplo
09:39
facial expressions are mapped to the movement commands.
224
579260
3000
las expresiones faciales controlan los movimientos.
09:42
Man: Now blink right to go right.
225
582260
3000
Voz: Guiña el ojo derecho para girar a la derecha.
09:50
Now blink left to turn back left.
226
590260
3000
Ahora el izquierdo para girar a la izquierda.
10:02
Now smile to go straight.
227
602260
3000
Ahora sonríe para avanzar.
10:08
TL: We really -- Thank you.
228
608260
2000
TL: Estamos... muchas gracias.
10:10
(Applause)
229
610260
5000
(Aplauso)
10:15
We are really only scratching the surface of what is possible today,
230
615260
3000
Estamos apenas comenzando a explorar las posibilidades.
10:18
and with the community's input,
231
618260
2000
Y con la contribución de la sociedad
10:20
and also with the involvement of developers
232
620260
2000
y el aporte de los ingenieros
10:22
and researchers from around the world,
233
622260
3000
e investigadores de todo el mundo
10:25
we hope that you can help us to shape
234
625260
2000
esperamos poder darle forma
10:27
where the technology goes from here. Thank you so much.
235
627260
3000
al nuevo rumbo de la tecnología. Muchas gracias.
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