The Mind-Reading Potential of AI | Chin-Teng Lin | TED

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TED


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Traductor: Sebastian Betti
00:04
How often are you frustrated by the time it takes
0
4020
5520
¿Con qué frecuencia se siente frustrado por el tiempo que lleva
00:09
to accurately get things in your mind into a computer?
1
9580
5240
plasmar con precisión las cosas que tiene en mente en una computadora?
Es aún peor para personas como yo,
00:16
It is even worse for people like me,
2
16140
3560
00:19
whose first language is not based on letters.
3
19700
4200
cuya lengua materna no se basa en las letras.
00:24
I live and work in Australia,
4
24740
3080
Vivo y trabajo en Australia,
00:27
but I am originally from Taiwan.
5
27820
3280
pero soy originario de Taiwán.
Me mudé a Sídney hace ocho años
00:32
I moved to Sydney eight years ago
6
32180
3280
00:35
and now run a university research center there.
7
35500
5360
y ahora dirijo allí un centro de investigación universitario.
00:42
Most of us use keyboards every day
8
42300
3840
La mayoría de nosotros usamos el teclado todos los días
00:46
to get things in our minds into the computer.
9
46180
3880
para meter las cosas que tenemos en mente en la computadora.
Tenemos que aprender a escribir.
00:51
We have to learn to type.
10
51300
1760
00:53
The fact that you have to learn to do some things
11
53740
4320
El hecho de tener que aprender a hacer algunas cosas
demuestra lo antinatural que es.
00:58
shows how unnatural it is.
12
58100
3400
01:02
The finger-driven touch screen has been around for 60 years.
13
62740
5640
La pantalla táctil accionada con los dedos existe desde hace 60 años.
01:08
It's convenient, but it is also slow.
14
68780
3520
Es práctica, pero también lenta.
Hay otras formas de controlar las computadoras,
01:14
There are other ways to control computers --
15
74020
3920
01:17
joystick or gestures --
16
77980
2920
con un joystick o mediante gestos,
01:20
but they are not very useful in capturing the words in your mind.
17
80940
6680
pero no son muy útiles para captar las palabras que tienes en la mente.
Y son las palabras:
01:28
And it is words --
18
88260
2680
01:30
they are critical to communication for human beings.
19
90980
4320
son fundamentales para la comunicación de los seres humanos.
01:36
The problem is about to be over,
20
96980
4360
El problema está a punto de terminar,
01:41
because of AI.
21
101380
2000
gracias a la IA.
01:43
Today, I will show you
22
103980
2360
Hoy mostraré
01:46
how AI can turn the speech in your mind into words on screen.
23
106340
7000
cómo la IA puede convertir lo que se dice en la mente a palabras en la pantalla.
01:55
Getting from the brain to the computer efficiently
24
115980
5560
Pasar del cerebro a la computadora de manera eficiente
02:01
is a real bottleneck for any computer application.
25
121580
3920
es un verdadero obstáculo para cualquier aplicación informática.
02:06
It has been my passion for 25 years.
26
126460
3520
Ha sido mi pasión durante 25 años.
02:11
Many of you, or most of you,
27
131860
2160
Muchos de Uds., o la mayoría,
02:14
have heard of "brain-computer interface," BCI.
28
134060
5040
han oído hablar de la «interfaz cerebro-computadora», BCI.
02:20
I have been working on BCI,
29
140100
2400
Llevo trabajando en la BCI,
02:22
for the direct communication between the brain and machine,
30
142500
5080
para la comunicación directa entre el cerebro y la máquina, desde 2004.
02:27
since 2004.
31
147620
1920
02:30
I developed a series of EEG headsets that do this.
32
150460
6320
He desarrollado una serie de auriculares de EEG que hacen esto.
02:38
But they are not new.
33
158780
1680
Pero no son nuevos.
02:41
What is new is an interface that works in a natural way,
34
161700
5560
Lo nuevo es una interfaz que funciona de forma natural,
02:47
based on how our brain is working naturally.
35
167300
4520
con base en el funcionamiento natural del cerebro.
02:53
Imagine reading words when someone is thinking,
36
173140
5520
Imagínese leer palabras cuando alguien está pensando,
02:58
translating the brain signals into words.
37
178700
3640
traduciendo las señales cerebrales en palabras.
03:03
Today, you will see this in action,
38
183220
3320
Hoy lo verán en acción
03:06
and with no implants.
39
186580
2080
y sin implantes.
03:09
We are using AI
40
189940
1480
Estamos utilizando la IA
03:11
to decode the brain signals on the top of your head
41
191460
4200
para decodificar las señales cerebrales
que se encuentran en la parte superior de la cabeza
03:15
and identify the biomarkers of speaking.
42
195660
3960
e identificar los biomarcadores del habla.
03:20
That means that you can send the words in your mind into the computer
43
200260
6200
Esto significa que se puede enviar las palabras
de la mente a la computadora con tecnología portátil.
03:26
with wearable technology.
44
206500
2400
03:29
It's exciting,
45
209540
1280
Es emocionante
03:30
and I believe it will open up the bottleneck
46
210820
4600
y creo que abrirá el cuello de botella en la forma en que interactuamos
03:35
of how we engage with computers.
47
215420
3640
con los ordenadores.
03:40
We are making exciting progress in decoding EEG to test this.
48
220940
5880
Estamos dando grandes progresos en la decodificación del electroencefalograma
para probarlo.
03:47
It's natural.
49
227260
1120
Es natural.
03:48
We have had very promising results
50
228980
3600
Hemos obtenido resultados muy prometedores
03:52
in decoding EEG when someone is speaking aloud.
51
232620
4200
en la decodificación del EEG cuando alguien habla en voz alta.
03:57
The frontier we are working on now
52
237340
2600
La frontera en la que estamos trabajando ahora
03:59
is to decode EEG when the speech is not spoken aloud,
53
239980
6200
es decodificar el electroencefalograma
cuando el discurso no se pronuncia en voz alta, es decir,
04:06
the words that flow in your mind when you are listening to others
54
246220
6120
las palabras que fluyen por la mente cuando se escucha a los demás
04:12
or when you are talking to yourself or thinking.
55
252380
4840
o cuando hablamos con nosotros mismos o pensamos.
04:18
We are well on the way to make it a reality.
56
258700
4240
Estamos en el buen camino para hacerlo realidad.
04:24
Who would like to see this in action?
57
264500
1960
¿A quién le gustaría ver esto en acción?
04:26
(Cheers and applause)
58
266780
6920
(Vítores y aplausos)
04:33
Great, we are ready to demonstrate it to you.
59
273740
3600
Genial, estamos listos para demostrarlo.
04:37
I am going to invite two of my team, Charles and Daniel,
60
277740
4640
Voy a invitar a dos miembros de mi equipo, Charles y Daniel,
04:42
to show it to us again.
61
282420
2360
para que nos lo muestren de nuevo.
04:45
This is the first world premiere for us,
62
285900
3120
Este es nuestro primer estreno mundial,
04:49
so I hope you can be patient with us.
63
289060
3960
así que espero que tengan paciencia con nosotros.
04:53
We are getting around 50 percent accuracy ...
64
293060
3800
Estamos obteniendo una precisión de alrededor del 50 %...
04:56
(Laughter)
65
296900
2280
(Risas)
04:59
in decoding the brain signals into words
66
299220
3960
al decodificar las señales cerebrales y convertirlas en palabras
05:03
when someone is speaking silently.
67
303220
3680
cuando alguien habla en silencio.
05:07
Here shows how it will work.
68
307860
2080
Aquí se muestra cómo funcionará.
05:12
We have a collection of words that we have trained our technology with.
69
312860
5760
Tenemos una colección de palabras
con las que hemos entrenado nuestra tecnología.
05:20
They are combined into sentences.
70
320260
2640
Se combinan en oraciones.
05:24
Charles will select one sentence,
71
324180
2760
Charles seleccionará una oración
05:26
and Daniel will read the sentence word by word, silently,
72
326940
5240
y Daniel la leerá palabra por palabra, en silencio,
05:32
and produce the brain signals that will be picked up by our sensors.
73
332180
5280
y emitirá las señales cerebrales que serán captadas por nuestros sensores.
05:37
Our technology will decode the brain signals into words.
74
337460
4760
Nuestra tecnología decodificará las señales cerebrales en palabras.
05:42
Charles, Daniel, are you ready to go ahead?
75
342940
2760
Charles, Daniel, ¿están preparados para seguir adelante?
05:48
This is the sentence
76
348460
3800
Esta es la frase
05:52
that Daniel is going to read silently.
77
352300
3560
que Daniel va a leer en silencio.
06:15
(Applause)
78
375860
5360
(Aplausos)
06:21
Sorry, please keep silent. (Laughter)
79
381980
2800
Lo siento, por favor guarden silencio. (Risas)
06:24
Here are the --
80
384820
1760
Estas son las... palabras
06:27
decoded words.
81
387940
1520
decodificadas.
06:29
They are likely the intended words.
82
389500
2320
Es probable que sean las palabras deseadas.
06:32
You can see the probability ranking
83
392540
2520
Pueden ver la clasificación probabilística
06:35
of the decoded words by our technology.
84
395100
3080
de las palabras decodificadas por nuestra tecnología.
06:40
The pattern shows our predicted sentence ...
85
400540
3880
El patrón muestra nuestra oración predicha...
06:45
is not so correct.
86
405820
1680
no es tan correcto.
06:47
(Laughter)
87
407540
3080
(Risas)
06:50
Sorry, you see the other 50 percent,
88
410620
4800
Lo siento, ven el otro 50 %,
06:55
the system doesn't work.
89
415420
1240
el sistema no funciona.
06:56
But actually, you still can see some keywords where we got it.
90
416660
3800
Pero en realidad, aún pueden ver algunas palabras clave donde las obtuvimos.
07:01
Let's invite Charles and Daniel to do it again,
91
421180
3480
Invitemos a Charles y Daniel a volver a hacerlo,
07:04
but please keep silent when he's reading silently.
92
424700
4640
pero por favor guarden silencio cuando él lea en silencio.
07:10
Here is the sentence,
93
430660
1320
Esta es la oración,
07:12
another sentence that Daniel will read word by word, silently.
94
432020
4240
otra oración que Daniel leerá palabra por palabra, en silencio.
07:16
(Laughs)
95
436980
1160
(Risas)
07:45
Again, here are the decoded words.
96
465620
2480
De nuevo, aquí están las palabras decodificadas.
07:48
They are likely the intended words.
97
468100
2520
Es probable que sean las palabras deseadas.
07:53
The pattern shows our predictive sentence
98
473260
3640
El patrón muestra que nuestra oración predictiva
07:56
is very close to the ground-truth sentence this time.
99
476940
3360
se acerca mucho a la oración básica y verdadera esta vez.
08:00
(Cheers and applause)
100
480300
6920
(Vítores y aplausos)
08:07
Thank you, thank you.
101
487620
1840
Gracias, gracias.
08:10
How does it work?
102
490340
1560
¿Cómo funciona?
08:11
We pick up the brain signals with sensors
103
491940
4200
Captamos las señales cerebrales con sensores
08:16
and amplify and filter them
104
496140
3560
y las amplificamos y filtramos
08:19
to reduce the noise and get the right biomarkers.
105
499700
4040
para reducir el ruido y obtener los biomarcadores correctos.
08:24
We use AI for the task.
106
504460
2880
Usamos inteligencia artificial para la tarea.
08:27
We use deep learning to decode the brain signals
107
507380
4080
Usamos el aprendizaje profundo para decodificar las señales cerebrales
08:31
into the intended words.
108
511460
2240
y convertirlas en las palabras deseadas.
08:33
And then we use the large language model
109
513740
3600
Y luego utilizamos el modelo de lenguaje extenso
08:37
to make the match of the decoded words
110
517380
3280
para hacer coincidir las palabras decodificadas
08:40
and make up for the mistakes in EEG decoding.
111
520700
4320
y compensar los errores en la decodificación del EEG.
08:46
All of this is going on in the AI,
112
526380
3520
Todo esto ocurre en la IA,
08:49
but for the user, the interaction is natural,
113
529940
3720
pero para el usuario, la interacción es natural,
08:53
through thoughts and natural language.
114
533700
3480
a través de los pensamientos y el lenguaje natural.
08:57
We are very excited about the advances that we are making
115
537900
4960
Estamos muy entusiasmados con los avances que estamos logrando
09:02
in understanding words and sentences.
116
542860
2680
en la comprensión de palabras y oraciones.
09:07
Another thing that is very natural to people
117
547420
4320
Otra cosa muy natural para las personas
09:11
is looking at something that has their attention.
118
551780
4800
es mirar algo que llame su atención.
09:16
Imagine if you could select an item just by looking at it,
119
556580
6520
Imaginen que pudieran seleccionar un artículo con solo mirarlo,
09:23
not by picking it off the shelf
120
563140
2800
no tomándolo de la estantería
09:25
or punching a code into the vending machine.
121
565940
3760
o ingresando un código en la máquina expendedora.
09:30
Two years ago,
122
570460
1440
Hace dos años,
09:31
in a project about hands-free control of robots,
123
571900
6120
en un proyecto sobre el control de robots con manos libres,
09:38
we were very excited about robot control
124
578060
4360
estábamos muy entusiasmados con el control robótico
09:42
via visual identification of the fingers.
125
582460
4120
mediante la identificación visual de los dedos.
09:47
We are now beyond that.
126
587060
2440
Ahora estamos más allá de eso.
09:49
We need not any fingers.
127
589540
2280
No necesitamos ningún dedo.
09:51
The AI is making it natural.
128
591860
2920
La IA lo hace natural.
09:55
There are four objects on the table.
129
595660
2640
Hay cuatro objetos sobre la mesa.
09:59
Toy car,
130
599300
1960
Un coche de juguete,
un animal de juguete,
10:01
toy animal,
131
601260
2520
10:03
plastic flower and some food,
132
603820
3560
una flor de plástico y algo de comida,
10:07
which is also plastic,
133
607380
2880
que también es de plástico,
10:10
not left over from the breakfast this morning.
134
610300
3480
no sobró del desayuno de esta mañana.
10:14
You can also see the four objects' photo on the screen.
135
614660
5400
También puedes ver la foto de los cuatro objetos en la pantalla.
10:20
Daniel is going to look at the photos,
136
620980
3680
Daniel mirará las fotos
10:24
and select an item in his mind.
137
624700
3560
y seleccionará un elemento en su mente.
10:28
If it is working as it should,
138
628860
2920
Si funciona como debería,
10:31
you will see the selected item pop up on screen.
139
631820
4600
verás aparecer el elemento seleccionado en la pantalla.
10:37
We use photos for this because they are very controllable.
140
637540
3240
Usamos fotos para esto porque son muy controlables.
10:41
To show that this is not all just built into my presentation,
141
641900
6320
Para demostrar que no todo esto está incluido en mi presentación,
10:48
Charles will pick up one item for Daniel to select in mind.
142
648220
6920
Charles elegirá un elemento para que Daniel lo seleccione en mente.
10:55
Please, Charles.
143
655460
1240
Por favor, Charles.
11:01
It's a car.
144
661900
2720
Es un coche.
11:06
So, Daniel, select ...
145
666140
2160
Así que, Daniel, selecciona...
11:11
the car in his mind.
146
671060
1440
el coche en su mente.
11:18
(Laughter)
147
678260
2360
(Risas)
11:20
Hamburger.
148
680660
1200
Hamburguesa.
11:21
(Laughter)
149
681860
1000
(Risas)
11:22
It's incorrect.
150
682900
1240
Es incorrecto.
11:24
(Laughter)
151
684140
1960
(Risas)
11:26
It's unlucky that the 30-percent error rate came with us again.
152
686500
5960
Es una mala suerte que hayamos vuelto a registrar una tasa de error del 30 %.
11:32
Let's invite Charles and Daniel to show it again.
153
692780
2760
Invitemos a Charles y Daniel a volver a mostrarlo.
11:40
It's a duck, a lovely duck.
154
700420
3720
Es un pato, un pato encantador.
11:44
(Laughter)
155
704140
2280
(Risas)
11:51
OK. Good.
156
711780
1320
Está bien. Bien.
11:53
(Cheers and applause)
157
713100
6400
(Vítores y aplausos)
11:59
Thank you. Thank you.
158
719500
1400
Gracias. Gracias.
12:01
Daniel did this for his PhD.
159
721580
3000
Daniel lo hizo para su doctorado.
12:04
It's very impressive, isn't it?
160
724580
1720
Es muy impresionante, ¿verdad?
12:06
When Daniel selects an item in his mind,
161
726660
3480
Cuando Daniel selecciona un objeto en su mente,
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his brain recognizes and identifies the object and triggers his EEGs.
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730180
6640
su cerebro reconoce e identifica el objeto y activa sus electroencefalogramas.
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Our technology decodes the triggers.
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3240
Nuestra tecnología decodifica los factores desencadenantes.
12:21
We are working on our way through the technical challenges.
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6320
Estamos trabajando para superar los desafíos técnicos.
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We will work on overcoming the interference issue.
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3960
Trabajaremos para superar el problema de las interferencias.
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That's why I asked for the phones to be turned off.
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4040
Por eso pedí que apagaran los teléfonos.
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Different people have different neural signatures,
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758900
4560
Diferentes personas tienen diferentes firmas neuronales,
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which are important to decoding accuracy.
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3440
que son importantes para la precisión de la decodificación.
12:46
One reason I brought Daniel along here
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3640
Una de las razones por las que traje a Daniel aquí
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is because he can give off great neural signatures.
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5000
es porque puede emitir excelentes firmas neuronales.
12:55
(Laughter)
171
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3240
(Risas)
12:58
(Applause)
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778980
6160
(Aplausos)
13:05
Yeah, he can give us a great neural signature,
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2760
Sí, puede darnos una excelente firma neuronal,
13:07
as far as our technology is concerned.
174
787980
2600
en lo que respecta a nuestra tecnología.
13:11
They are still cables here as well.
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3120
Aquí también siguen siendo cables.
13:14
It is not yet very portable.
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794900
2600
Todavía no es muy portátil.
13:17
Probably one biggest barrier to people using this
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797860
6200
Probablemente uno de los mayores obstáculos para que la gente lo utilice
13:24
will be: “How do I turn it off?”
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804100
2960
sea: «¿Cómo lo apago?»
13:27
Any one of you will have had times when you are happy
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807620
5600
Cualquiera habrá tenido momentos
en los que se haya sentido feliz
13:33
that the people you are with don't know what you are really thinking.
180
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4280
porque las personas con las que están no saben lo que realmente piensan.
13:37
(Laughter)
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1280
(Risas)
13:38
There are serious privacy and ethical issues
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818900
2800
Hay serios problemas éticos y de privacidad
13:41
that will have to be dealt with.
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821740
2120
que deberán abordarse.
13:44
I am very passionate about how important this technology can be.
184
824700
6520
Me apasiona la importancia que puede tener esta tecnología.
13:51
One exciting point is linking the brain-computer interface
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4960
Un punto interesante es vincular la interfaz cerebro-computadora
13:56
to wearable computers.
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2120
con las computadoras portátiles.
13:58
You already have a computer on your head.
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838700
2720
Ya tienes una computadora en la cabeza.
14:01
The brain will be a natural interface.
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841780
3240
El cerebro será una interfaz natural.
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It is not only about controlling a computer.
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3800
No se trata solo de controlar un ordenador.
14:09
The natural BCI also provides
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3920
El BCI natural también proporciona
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another way for people to communicate with people.
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otra forma para que las personas se comuniquen con las personas.
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For example, it allows people who are not able to speak
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Por ejemplo, permite que las personas que no pueden hablar
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to communicate with others,
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864100
2680
se comuniquen con otras personas
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or such as when privacy or silence are required.
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866780
6520
o, por ejemplo, cuando se requiere privacidad o silencio.
14:34
If your idea of nature is a lovely forest,
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874420
6240
Si tu idea de la naturaleza es la de un hermoso bosque,
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you could wonder how natural this could be.
196
880660
4680
podrías preguntarte qué tan natural podría ser.
14:45
My answer is, it's natural language,
197
885980
4560
Mi respuesta es que es lenguaje natural,
14:50
it's the natural thought process that you are using.
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890580
4200
es el proceso de pensamiento natural que estás usando.
14:54
There are no unnatural implants in your body.
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894820
4720
No hay implantes no naturales en tu cuerpos.
15:00
I am challenging you to think
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900660
2200
Te desafío a que
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about what you regard as natural communication.
201
902900
5240
pienses en lo que consideras una comunicación natural.
15:09
Turning the speech in your mind into words.
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909100
5640
Convertir el discurso de tu mente en palabras.
15:14
There is a standard way to finish up when talking with people --
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914780
5240
Hay una forma estándar de terminar cuando se habla con la gente,
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you say: “Just think about it.”
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se dice: «Piénsalo bien».
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I hope you are as excited as we are
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924940
3960
Espero que estén tan entusiasmados como nosotros ante la perspectiva de un futuro
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for the prospect of a future
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928940
3400
en el que, cuando solo piensan en algo,
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in which, when you just think about something,
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las palabras que tienen en mente
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the words in your mind appear on screen.
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aparezcan en la pantalla.
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Thank you.
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Gracias.
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(Applause)
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(Aplausos)
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