A headset that reads your brainwaves | Tan Le

タン・レイ 「脳波を読むヘッドセット」

翻訳: Yasushi Aoki 校正: Yuki Okada

Up until now, our communication with machines

これまでの私達の 機械に対する

has always been limited

コミュニケーションは 意識的で

to conscious and direct forms.

直接的なものに 限られていました

Whether it's something simple

スイッチで電灯を点けるという

like turning on the lights with a switch,

単純なことから

or even as complex as programming robotics,

ロボティクスのプログラミングのような複雑なものまで

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

機械に何かをさせようと思ったら

or even a series of commands,

はっきりと命じたり

in order for it to do something for us.

一連のコマンドを与える必要がありました

Communication between people, on the other hand,

一方で 人と人のコミュニケーションは

is far more complex and a lot more interesting

ずっと複雑で ずっと興味深いものです

because we take into account

明示的には示されない

so much more than what is explicitly expressed.

多くのことが考慮されるからです

We observe facial expressions, body language,

表情やボディランゲージを読むことで

and we can intuit feelings and emotions

会話しながら気持ちや感情を

from our dialogue with one another.

直感的につかみ取ることができます

This actually forms a large part

実際これは私達の意志決定において

of our decision-making process.

大きな部分を占めています

Our vision is to introduce

私達がビジョンに掲げているのは

this whole new realm of human interaction

人とコンピュータの対話の中に 今までにはなかった

into human-computer interaction

人の対話の要素を導入することで

so that computers can understand

コンピュータが

not only what you direct it to do,

直接命令されたことだけでなく

but it can also respond

人の表情や

to your facial expressions

感情にも

and emotional experiences.

反応できるようにすることです

And what better way to do this

そのための方法として

than by interpreting the signals

私達の制御や体験の中心にある

naturally produced by our brain,

脳が作り出す信号を解釈するより

our center for control and experience.

良い方法はないでしょう

Well, it sounds like a pretty good idea,

これはとても良いアイデアに見えますが

but this task, as Bruno mentioned,

ブルーノも紹介してくれたように

isn't an easy one for two main reasons:

2つの理由により 容易なことではないのです

First, the detection algorithms.

第一の問題は 検出アルゴリズムです

Our brain is made up of

私達の脳には

billions of active neurons,

活動状態のニューロンが何十億もあり

around 170,000 km

軸索を繋ぎ合わせると

of combined axon length.

17万キロにも及びます

When these neurons interact,

これらのニューロンが情報を伝えるとき

the chemical reaction emits an electrical impulse,

化学反応が起こす電気信号を

which can be measured.

計測することができます

The majority of our functional brain

脳の機能部位の

is distributed over

大部分は

the outer surface layer of the brain,

脳の表層部分にあります

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

そして知的能力に使える領域を増やすために

the brain surface is highly folded.

脳の表面には たくさんの皺があります

Now this cortical folding

この皮質にある皺のために

presents a significant challenge

脳表層の電気信号の解釈は

for interpreting surface electrical impulses.

難しい問題となっています

Each individual's cortex

皮質の皺の入り方は

is folded differently,

指紋のように 個人ごとに

very much like a fingerprint.

異なっているのです

So even though a signal

だから信号が

may come from the same functional part of the brain,

脳の同じ機能部位から来ているにしても

by the time the structure has been folded,

この皺になった構造のために

its physical location

物理的な位置が

is very different between individuals,

個人ごとに大きく異なり

even identical twins.

たとえ一卵性双生児でも 同じにはなりません

There is no longer any consistency

表層の信号に

in the surface signals.

一貫した解釈はできないのです

Our breakthrough was to create an algorithm

私達は この問題の解決のため

that unfolds the cortex,

皮質の皺を展開するアルゴリズムを作りました

so that we can map the signals

それによって信号を その発生元に

closer to its source,

対応づけることが可能になり

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

多くの人に適用できるようになったのです

The second challenge

もう１つの難問は

is the actual device for observing brainwaves.

脳波を観察するための装置です

EEG measurements typically involve

脳波測定には通常

a hairnet with an array of sensors,

センサが並んだヘアネットのようなものを使います

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

写真でご覧頂いているようなものです

A technician will put the electrodes

その電極を 技師が伝導性の

onto the scalp

ジェルやペーストを使って

using a conductive gel or paste

頭皮に取り付けるのですが

and usually after a procedure of preparing the scalp

これをやると あとで軽い

by light abrasion.

擦り傷のようになります

Now this is quite time consuming

これはとても時間がかかりますし

and isn't the most comfortable process.

あまり快適なものでもありません

And on top of that, these systems

その上 こういったシステムは

actually cost in the tens of thousands of dollars.

何万ドルもするのです

So with that, I'd like to invite onstage

ここで去年の講演者であるエヴァン グラントに

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

登場してもらいましょう

who's kindly agreed

彼は快く

to help me to demonstrate

私達の発明のデモへの協力を

what we've been able to develop.

引き受けてくださいました

(Applause)

(拍手)

So the device that you see

ご覧頂いている装置は

is a 14-channel, high-fidelity

14チャネル 高忠実度

EEG acquisition system.

脳波捕捉システムです

It doesn't require any scalp preparation,

頭皮にジェルやペーストを

no conductive gel or paste.

付ける必要はありません

It only takes a few minutes to put on

装着して信号が安定するまで

and for the signals to settle.

ほんの数分しかかかりません

It's also wireless,

ワイヤレスですので

so it gives you the freedom to move around.

自由に動き回れます

And compared to the tens of thousands of dollars

何万ドルもする従来の

for a traditional EEG system,

脳波捕捉システムに対し

this headset only costs

このヘッドセットは

a few hundred dollars.

ほんの数百ドルしかしません

Now on to the detection algorithms.

検出アルゴリズムについてお話ししましょう

So facial expressions --

前に感情表現としての

as I mentioned before in emotional experiences --

表情の話をしましたが

are actually designed to work out of the box

個人に合わせた簡単な

with some sensitivity adjustments

感度調整だけで

available for personalization.

すぐに表情の捕捉ができるようになります

But with the limited time we have available,

今日は時間が限られていますので

I'd like to show you the cognitive suite,

認知セットだけを ご紹介します

which is the ability for you

これは心の中で

to basically move virtual objects with your mind.

仮想的な物体を動かすというものです

Now, Evan is new to this system,

エヴァンは 初めて

so what we have to do first

このシステムを使うので

is create a new profile for him.

最初に新しいプロフィールを作ります

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

彼がジョアンなわけありませんね 「ユーザの追加」で

Evan. Okay.

エヴァンと入れます

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

認知セットを行うにあたって

is to start with training

まずニュートラルな状態の信号による

a neutral signal.

トレーニングから始めます

With neutral, there's nothing in particular

ニュートラルというのは

that Evan needs to do.

何もしない状態ということです

He just hangs out. He's relaxed.

ただくつろいで リラックスします

And the idea is to establish a baseline

これによって ベースラインというか

or normal state for his brain,

脳の標準的な状態を設定します

because every brain is different.

脳は人によって異なるからです

It takes eight seconds to do this,

これには8秒かかります

and now that that's done,

それが済んだら

we can choose a movement-based action.

ものを動かす課題をどれか選びます

So Evan, choose something

ではエヴァン 心の中で明確に

that you can visualize clearly in your mind.

イメージできるものを選んでください

Evan Grant: Let's do "pull."

「引く」をやってみます

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

では「引く」を選択します

So the idea here now

エヴァンには

is that Evan needs to

物体が画面の

imagine the object coming forward

手前の方にやってくるところを

into the screen,

イメージしてもらいます

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

その間プログレスバーが

while he's doing that.

伸びていきます

The first time, nothing will happen,

最初は何も起きません

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

彼が「引く」をどう考えるのか システムはまだ知らないからです

But maintain that thought

8秒間「引く」ことを

for the entire duration of the eight seconds.

イメージし続けてください

So: one, two, three, go.

それでは 1、2、3、はい

Okay.

いいでしょう

So once we accept this,

これを登録してやると

the cube is live.

立方体を動かせるようになります

So let's see if Evan

ではエヴァンに

can actually try and imagine pulling.

「引く」ことをイメージしてもらいましょう

Ah, good job!

わぁ すごい！

(Applause)

(拍手)

That's really amazing.

びっくりしました

(Applause)

(拍手)

So we have a little bit of time available,

まだ少し時間があるようですので

so I'm going to ask Evan

エヴァンにすごく難しい課題に

to do a really difficult task.

挑戦してもらいましょう

And this one is difficult

これが難しいのは

because it's all about being able to visualize something

実際の世界には存在しないことを

that doesn't exist in our physical world.

イメージする必要があるためです

This is "disappear."

「消す」をやります

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

移動に関するアクションであれば

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

いつもやっている事なので 容易にイメージできます

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

でも「消す」というのは経験がありません

so Evan, what you want to do here

ではエヴァン 立方体がゆっくりと

is to imagine the cube slowly fading out, okay.

消えていくところをイメージしてください

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

まずは練習です 1、2、3、はい

Okay. Let's try that.

じゃあ試してみましょう

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

ほら！ 彼は本当に優秀です

Let's try that again.

もう一度やってみて…

EG: Losing concentration.

集中力が切れちゃったな

(Laughter)

(笑)

TL: But we can see that it actually works,

でも一度うまくいったの分かりますよね

even though you can only hold it

あまり長くは

for a little bit of time.

保てませんでしたけど

As I said, it's a very difficult process

さっきも言ったように これはイメージするのが

to imagine this.

とても難しいんです

And the great thing about it is that

これのいいところは

we've only given the software one instance

「消す」をどう考えるか

of how he thinks about "disappear."

ソフトウェアに いっぺん教えればいいということです

As there is a machine learning algorithm in this --

この中には機械学習アルゴリズムが入っていて…

(Applause)

(歓声)

Thank you.

どうもありがとう

Good job. Good job.

すごい すごい

(Applause)

(拍手)

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

本当にありがとう エヴァン

example of the technology.

おかげで素晴しいデモができました

So, as you can see, before,

ご覧頂いたように

there is a leveling system built into this software

このソフトには計測システムがあって

so that as Evan, or any user,

ユーザがシステムに

becomes more familiar with the system,

馴染んでいくのに応じて

they can continue to add more and more detections,

機能を追加していくことができるんです

so that the system begins to differentiate

そうやってシステムが

between different distinct thoughts.

いろいろ異なる考えを 識別できるようになります

And once you've trained up the detections,

一通り検出のトレーニングが済んだら

these thoughts can be assigned or mapped

それぞれの考えを コンピュータや

to any computing platform,

アプリケーションや 装置に

application or device.

割り当てることができます

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

いくつか例をお見せしましょう

because there are many possible applications

この新しいインタフェースに

for this new interface.

どれほど多くの応用があるか

In games and virtual worlds, for example,

たとえばゲームや仮想空間では

your facial expressions

普通に表情を直感的に使って

can naturally and intuitively be used

アバターや 仮想のキャラクタを

to control an avatar or virtual character.

操作することができます

Obviously, you can experience the fantasy of magic

もちろん魔法のファンタジーを体験し

and control the world with your mind.

心で世界をコントロールすることだってできます

And also, colors, lighting,

それからまた 色や 光や

sound and effects

音や 特殊効果も

can dynamically respond to your emotional state

感情の状態に応じて変化させ

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

リアルタイムで体験を増幅することができます

And moving on to some applications

世界中の研究者や開発者によって

developed by developers and researchers around the world,

ロボットや機械を使った応用例が

with robots and simple machines, for example --

開発されています たとえば

in this case, flying a toy helicopter

ここではオモチャのヘリコプターを

simply by thinking "lift" with your mind.

飛べと念じるだけで飛ばしています

The technology can also be applied

このテクノロジーは実用的なことにも

to real world applications --

応用することができます

in this example, a smart home.

たとえばスマートホームです

You know, from the user interface of the control system

制御システムのユーザインタフェースを通して

to opening curtains

カーテンを開けたり

or closing curtains.

閉めたりできます

And of course, also to the lighting --

それにもちろん照明を

turning them on

点けたり

or off.

消したりもできます

And finally,

最後に

to real life-changing applications,

本当に人の生活を変える応用です

such as being able to control an electric wheelchair.

電動車椅子のコントロールができるんです

In this example,

この例では

facial expressions are mapped to the movement commands.

表情を移動コマンドに対応づけています

Man: Now blink right to go right.

右目のウィンクで右に曲がります

Now blink left to turn back left.

左目のウィンクで左に曲がります

Now smile to go straight.

笑顔で直進します

TL: We really -- Thank you.

ここでは…ありがとうございます

(Applause)

(拍手)

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

現在可能なことのほんの一部をご紹介しました

and with the community's input,

コミュニティからの意見や

and also with the involvement of developers

世界中の開発者や研究者の参加によって

and researchers from around the world,

このテクノロジーがこれからどこへ向かうべきか

we hope that you can help us to shape

見極めるのに力を貸していただけたらと思います

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

どうもありがとうございました