A headset that reads your brainwaves | Tan Le

Fordító: Ildiko Szucsne Kozma Lektor: Júlia Martonosi

Up until now, our communication with machines

Máig a gépekkel való kommunikációnk

has always been limited

mindig is tudatos és közvetlen

to conscious and direct forms.

formákra korlátozódott.

Whether it's something simple

Akár valami olyan egyszerűről beszélünk,

like turning on the lights with a switch,

mint felkapcsolni egy villanyt egy kapcsolóval,

or even as complex as programming robotics,

vagy akár olyan komplex dologról, mint a robotok programozása,

we have always had to give a command to a machine,

mindig parancsot kellett adnunk egy gépnek,

or even a series of commands,

vagy akár egy sor parancsot is,

in order for it to do something for us.

azért, hogy valamit megtegyen számunkra.

Communication between people, on the other hand,

Az emberek közötti kommunikáció ugyanakkor

is far more complex and a lot more interesting

sokkal összetettebb és sokkal érdekesebb,

because we take into account

mert sokkal több mindent figyelembe veszünk,

so much more than what is explicitly expressed.

mint amit határozottan kifejezünk.

We observe facial expressions, body language,

Megfigyeljük az arckifejezéseket, a testbeszédet,

and we can intuit feelings and emotions

és ösztönösen megértünk érzéseket és érzelmeket

from our dialogue with one another.

az egymással való beszélgetésből.

This actually forms a large part

Valójában ez képezi

of our decision-making process.

a döntéshozatali folyamat nagy részét.

Our vision is to introduce

A mi elképzelésünk az, hogy bemutatjuk

this whole new realm of human interaction

az emberi kommunikáció új birodalmát

into human-computer interaction

az ember-számítógép kommunikációt,

so that computers can understand

ahol a számítógépek képesek megérteni

not only what you direct it to do,

nem csak azt, amire utasítjuk azokat,

but it can also respond

hanem válaszolni is tudnak

to your facial expressions

az arckifejezésekre

and emotional experiences.

és érzelmi tapasztalatokra.

And what better way to do this

És mi lehet jobb módja ennek,

than by interpreting the signals

mint azoknak a jeleknek a lefordítása,

naturally produced by our brain,

amiket természetes módon az agyunk állít elő,

our center for control and experience.

az irányításért és tapasztalatokért felelős központunk.

Well, it sounds like a pretty good idea,

Nos, ez nagyon jó ötletnek hangzik,

but this task, as Bruno mentioned,

de ez a feladat, ahogyan Bruno is említette,

isn't an easy one for two main reasons:

két fő okból sem könnyű:

First, the detection algorithms.

Először is a felismerő algoritmusok miatt.

Our brain is made up of

Az agyunk milliárdnyi

billions of active neurons,

aktív neuronból áll,

around 170,000 km

mintegy 170.000 km-nyi

of combined axon length.

kombinált axon hosszúsággal.

When these neurons interact,

Amikor ezek a neuronok kommunikálnak,

the chemical reaction emits an electrical impulse,

a kémiai reakció egy elektromos impulzust bocsát ki,

which can be measured.

ami mérhető formájú.

The majority of our functional brain

Agyunk funkcionális részének többsége

is distributed over

eloszlik

the outer surface layer of the brain,

az agy külső felületén.

and to increase the area that's available for mental capacity,

Annak érdekében, hogy növeljük a mentális kapacitás területét,

the brain surface is highly folded.

az agy felszíne erősen redőzött.

Now this cortical folding

Nos ez a kortikus redő

presents a significant challenge

nagy kihívást jelent

for interpreting surface electrical impulses.

a felszíni elektromos impulzusok fordítása során.

Each individual's cortex

Minden egyes ember cortex-e

is folded differently,

eltérően redőzött,

very much like a fingerprint.

akárcsak az ujjlenyomatunk.

So even though a signal

Így még akkor is, ha egy jel

may come from the same functional part of the brain,

érkezik a funkcionális részből,

by the time the structure has been folded,

mire a redőzött felületet eléri,

its physical location

a fizikai helye

is very different between individuals,

nagyon különböző lesz személyenként,

even identical twins.

még egypetéjű ikreknél is.

There is no longer any consistency

A felszíni jelek esetében

in the surface signals.

megszűnik a konzisztencia.

Our breakthrough was to create an algorithm

Az áttörésünk az volt, hogy létrehoztunk egy algoritmust

that unfolds the cortex,

ami kisimítja a cortex redőit,

so that we can map the signals

így feltérképezhetjük a jeleket

closer to its source,

és közelebb kerülünk azok forrásához,

and therefore making it capable of working across a mass population.

és ez teszi lehetővé a működését különböző emberek sokaságán is.

The second challenge

A második kihívást

is the actual device for observing brainwaves.

maga az agyhullámokat megfigyelő eszköz jelenti.

EEG measurements typically involve

Az EEG mérések esetében általában

a hairnet with an array of sensors,

egy szenzorokkal felszerelt hajhálót használnak,

like the one that you can see here in the photo.

amilyet ezen a fotón is láthatnak.

A technician will put the electrodes

A technikus a hajas fejbőrre

onto the scalp

helyezi az elektródákat,

using a conductive gel or paste

egy vezetőképes zselével vagy krémmel

and usually after a procedure of preparing the scalp

és mindezt azután teszi, hogy előkészítette a fejbőrt

by light abrasion.

enyhe dörzsöléssel.

Now this is quite time consuming

Nos ez eléggé időigényes,

and isn't the most comfortable process.

és nem a legkényelmesebb folyamat.

And on top of that, these systems

És mindezek felett, ezek a rendszerek

actually cost in the tens of thousands of dollars.

több tízezer dollárba kerülnek.

So with that, I'd like to invite onstage

Ezek után szeretném a színpadra hívni

Evan Grant, who is one of last year's speakers,

Evan Grant-et, aki az egyik tavalyi előadó volt,

who's kindly agreed

és készségesen beleegyezett

to help me to demonstrate

hogy segít nekem bemutatni

what we've been able to develop.

mit tudtunk kifejleszteni.

(Applause)

(Taps)

So the device that you see

Tehát az eszköz, amit látnak

is a 14-channel, high-fidelity

egy 14 csatornás, nagy pontosságú

EEG acquisition system.

EEG-vevő rendszer.

It doesn't require any scalp preparation,

Nem igényel semmilyen fejbőr előkészítést,

no conductive gel or paste.

nincs szükség vezetőképes gélre vagy krémre.

It only takes a few minutes to put on

Csak pár perc, amíg felvesszük,

and for the signals to settle.

és felismeri a jeleket.

It's also wireless,

Vezeték nélküli,

so it gives you the freedom to move around.

így megadja a mozgás szabadságát.

And compared to the tens of thousands of dollars

És a több tízezer dollárhoz képest,

for a traditional EEG system,

amibe egy hagyományos EEG rendszer kerül,

this headset only costs

ez a headset csupán

a few hundred dollars.

néhány száz dollárba kerül.

Now on to the detection algorithms.

Rátérek a felismerő algoritmusra.

So facial expressions --

Szóval az arckifejezések --

as I mentioned before in emotional experiences --

amint korábban már említettem az érzelmi tapasztalatokat --

are actually designed to work out of the box

tulajdonképpen hasonlóan működnek

with some sensitivity adjustments

néhány érzékenységi kiigazítással

available for personalization.

ahhoz, hogy személyessé tegyük ezeket.

But with the limited time we have available,

Mivel azonban szorít a rendelkezésre álló idő,

I'd like to show you the cognitive suite,

szeretném megmutatni az észlelő berendezést,

which is the ability for you

ami képessé tesz minket arra,

to basically move virtual objects with your mind.

hogy virtuális tárgyakat mozgassunk a gondolatainkkal.

Now, Evan is new to this system,

Nos, Evan új a rendszer használatában,

so what we have to do first

szóval amit először tennünk kell,

is create a new profile for him.

hogy létrehozunk egy új profilt neki.

He's obviously not Joanne -- so we'll "add user."

Ő természetesen nem Joanne - így "hozzáadunk egy felhasználót".

Evan. Okay.

Evan. OK.

So the first thing we need to do with the cognitive suite

Szóval az első, amit tennünk kell az észlelő berendezéssel,

is to start with training

hogy elkezdjük edzeni

a neutral signal.

egy semleges jellel.

With neutral, there's nothing in particular

A semleges jel esetében Evannak

that Evan needs to do.

semmi különöset nem kell csinálnia.

He just hangs out. He's relaxed.

Ő csak vár. Nyugodtan.

And the idea is to establish a baseline

Az ötlet az, hogy létrehozzunk egy alapot

or normal state for his brain,

avagy az agy normál állapotát,

because every brain is different.

mert minden agy más.

It takes eight seconds to do this,

Ez 8 másodpercbe telik.

and now that that's done,

És most, hogy ezt megcsináltuk,

we can choose a movement-based action.

választhatunk egy mozgásalapú cselekvést.

So Evan, choose something

Szóval Evan választ valamit

that you can visualize clearly in your mind.

amit világosan el tud képzelni az elméjében.

Evan Grant: Let's do "pull."

Evan Grant: Legyen a "húz" mozdulat.

Tan Le: Okay, so let's choose "pull."

Tan Le: OK. Szóval válasszuk a "húzás"-t.

So the idea here now

Szóval az az ötlet

is that Evan needs to

hogy Evannak el kell képzelnie

imagine the object coming forward

hogy a tárgy előre mozdul

into the screen,

a képernyőn.

and there's a progress bar that will scroll across the screen

Egy folyamatjelző fog megjelenni a képernyőn,

while he's doing that.

amint ezt csinálja.

The first time, nothing will happen,

Első alkalommal semmi sem fog történni,

because the system has no idea how he thinks about "pull."

mert a rendszernek fogalma sincs arról, hogy ő mit gondol a "húzás"-ról.

But maintain that thought

De tartsuk meg ezt a gondolatot

for the entire duration of the eight seconds.

a teljes 8 másodpercen keresztül.

So: one, two, three, go.

Szóval: egy, két, há', rajta.

Okay.

OK.

So once we accept this,

Szóval ha elfogadjuk ezt,

the cube is live.

akkor a kocka életre kel.

So let's see if Evan

Lássuk, hogy Evan

can actually try and imagine pulling.

megpróbálja-e elképzelni a húzást.

Ah, good job!

Á, jó munka!

(Applause)

(Taps)

That's really amazing.

Ez egészen elképesztő!

(Applause)

(Taps)

So we have a little bit of time available,

Szóval van még egy kis időnk,

so I'm going to ask Evan

ezért megkérem Evant

to do a really difficult task.

hogy valami igazán nehéz feladatot hajtson végre.

And this one is difficult

Ez azért lesz nehéz,

because it's all about being able to visualize something

mert valami olyat kell elképzelnie,

that doesn't exist in our physical world.

ami nem létezik a fizikai világunkban.

This is "disappear."

Ez az "eltűnés".

So what you want to do -- at least with movement-based actions,

Szóval a mozgásalapú cselekvéseket

we do that all the time, so you can visualize it.

állandóan csináljuk, ezért tudjuk vizualizálni is.

But with "disappear," there's really no analogies --

De mi a helyzet az "eltűnés"-sel?, igazából nincs analógia.

so Evan, what you want to do here

Szóval Evan, amit te csinálni akarsz,

is to imagine the cube slowly fading out, okay.

hogy elképzeled, amint a kocka lassan eltűnik, ok?

Same sort of drill. So: one, two, three, go.

Ugyanaz a gyakorlat. Szóval: egy, két, há', rajta.

Okay. Let's try that.

Ok. Próbáljuk meg ezt.

Oh, my goodness. He's just too good.

Ó, te jó ég. Ő egyszerűen túl jó!

Let's try that again.

Próbáljuk meg újra.

EG: Losing concentration.

EG: Nem tudok koncentrálni.

(Laughter)

(Nevetés)

TL: But we can see that it actually works,

TL: De látjuk, hogy igazából működik,

even though you can only hold it

még akkor is, ha csak kis időre

for a little bit of time.

tudod megtartani.

As I said, it's a very difficult process

És ahogy mondtam,

to imagine this.

ezt nagyon bonyolult elképzelni.

And the great thing about it is that

És a nagyszerű ebben az,

we've only given the software one instance

hogy a szoftvernek csak egyszer mondtuk meg,

of how he thinks about "disappear."

hogy ő hogyan gondolkodik az "eltűnés"-ről.

As there is a machine learning algorithm in this --

És egy tanulékony gépi algoritmus van emögött.

(Applause)

(Taps)

Thank you.

Köszönöm.

Good job. Good job.

Jó munka! Nagyszerű!

(Applause)

(Taps)

Thank you, Evan, you're a wonderful, wonderful

Köszönöm Evan, csodálatos vagy,

example of the technology.

lenyűgöző példa ez a technológiára.

So, as you can see, before,

Szóval ahogy látták korábban,

there is a leveling system built into this software

egy fokozatokat felismerő rendszer van a szoftverbe építve

so that as Evan, or any user,

azért, hogy Evan és bármilyen felhasználó,

becomes more familiar with the system,

ahogy egyre jobban megismeri a rendszert,

they can continue to add more and more detections,

képes legyen több és több felismerést hozzáadni,

so that the system begins to differentiate

hogy a rendszer elkezdje megkülönböztetni

between different distinct thoughts.

a különböző gondolatokat.

And once you've trained up the detections,

És amint megtanítottuk a felismerésekre,

these thoughts can be assigned or mapped

ezeket a gondolatokat továbbítani vagy térképezni lehet

to any computing platform,

bármilyen számítógépes platformnak,

application or device.

alkalmazásnak vagy eszköznek.

So I'd like to show you a few examples,

Szóval szeretnék Önöknek néhány példát mutatni,

because there are many possible applications

mert sok lehetséges alkalmazási lehetőség van

for this new interface.

ezzel az új interfésszel kapcsolatban.

In games and virtual worlds, for example,

Játékokban és a virtuális világokban, például,

your facial expressions

az arckifejezéseinket

can naturally and intuitively be used

természetesen és ösztönösen használjuk,

to control an avatar or virtual character.

hogy irányítsunk egy avatart vagy virtuálist karaktert.

Obviously, you can experience the fantasy of magic

Értelemszerűen megtapasztalhatjuk a varázslat fantasztikumát

and control the world with your mind.

és a világot az értelmünkkel irányíthatjuk.

And also, colors, lighting,

Sőt a színek, a világítás,

sound and effects

a hangok és effektek,

can dynamically respond to your emotional state

dinamikusan válaszolhatnak az érzelmi állapotunkra

to heighten the experience that you're having, in real time.

hogy mélyítsék a tapasztalatunkat, valós időben.

And moving on to some applications

Rátérve néhány konkrét alkalmazásra

developed by developers and researchers around the world,

amit fejlesztők és kutatók alkottak a világon,

with robots and simple machines, for example --

robotokkal és egyszerű gépekkel, például --

in this case, flying a toy helicopter

ebben az esetben: egy játék helikoptert

simply by thinking "lift" with your mind.

tudunk irányítani pusztán azzal, hogy az emelkedésre gondolunk.

The technology can also be applied

A technológiát alkalmazhatjuk

to real world applications --

a valódi világban használt eszközökre is --

in this example, a smart home.

ebben a példában egy okos otthont látunk.

You know, from the user interface of the control system

Tudják, a irányító rendszer felhasználói felületétől

to opening curtains

a függönyök elhúzásáig

or closing curtains.

vagy a függőnyök behúzásáig.

And of course, also to the lighting --

És persze a világításig --

turning them on

felkapcsolni

or off.

vagy lekapcsolni.

And finally,

És végül,

to real life-changing applications,

egészen életet megváltoztató alkalmazásokig

such as being able to control an electric wheelchair.

mint az, hogy képesek vagyunk irányítani egy elektromos tolószéket.

In this example,

Ebben a példában,

facial expressions are mapped to the movement commands.

az arckifejezéseket párosítottuk a mozgásparancsokkal.

Man: Now blink right to go right.

Férfi: Most pislogjon a jobb szemével, hogy jobbra forduljon.

Now blink left to turn back left.

Most pislogjon a bal szemével, hogy balra forduljon.

Now smile to go straight.

Most mosolyogjon, hogy egyenesen haladjon.

TL: We really -- Thank you.

TL: Mi igazán -- Köszönöm.

(Applause)

(Taps)

We are really only scratching the surface of what is possible today,

Mi tényleg csak súroljuk a felszínét annak, ami ma lehetséges.

and with the community's input,

És a közösség ötleteivel,

and also with the involvement of developers

és a fejlesztők és kutatók

and researchers from around the world,

bevonásával a világon,

we hope that you can help us to shape

reméljük, hogy tudnak segíteni formálni

where the technology goes from here. Thank you so much.

hová is halad a technológia innen. Nagyon köszönöm.