A headset that reads your brainwaves | Tan Le

번역: Sunphil Ga 검토: Seo Rim Kim

Up until now, our communication with machines

지금까지, 기계를 통한 우리의 커뮤니케이션은

has always been limited

의식, 분명한 형태 부분에서는

to conscious and direct forms.

언제나 한계가 있습니다.

Whether it's something simple

스위치로 불을 키는 것과 같이

like turning on the lights with a switch,

간다하거나 혹은 심지어

or even as complex as programming robotics,

로봇 프로그래밍과 같이 복잡합니다,

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

우리는 기계에 명령 체계를 줍니다

or even a series of commands,

우리를 위해 무언가를

in order for it to do something for us.

실행시키기 위한 것이죠.

Communication between people, on the other hand,

반대로 사람들 사이의 커뮤니케이션은 좀 더 복잡하거나

is far more complex and a lot more interesting

더욱더 흥미롭습니다,

because we take into account

왜냐하면 우리가 좀더

so much more than what is explicitly expressed.

뚜렷하게 감정을 고려하기 때문입니다.

We observe facial expressions, body language,

우리는 얼굴 표정, 몸의 움직임을 관찰합니다,

and we can intuit feelings and emotions

우리는 상대방과의 대화에서 오는

from our dialogue with one another.

감정과 느낌을 직관적으로 느낄 수 있습니다.

This actually forms a large part

실제로 우리의 의사결정에

of our decision-making process.

큰 부분을 차지고하고 있죠.

Our vision is to introduce

우리의 비젼은

this whole new realm of human interaction

큰 범위에서의 인간의 교류를

into human-computer interaction

인간-컴퓨터 교류에 소개하고 합니다,

so that computers can understand

그래서 컴퓨터가 바로 실행하고자 하는 것을

not only what you direct it to do,

이해할 뿐만 아니라,

but it can also respond

또한 얼굴 표정

to your facial expressions

감정 경험에

and emotional experiences.

응답할 수 있습니다.

And what better way to do this

신호를 해석하는 것보다

than by interpreting the signals

이것을 더 잘 실행시키는 방법은

naturally produced by our brain,

뇌를 통해 조종과 경험을

our center for control and experience.

할 수 있게 합니다.

Well, it sounds like a pretty good idea,

음, 정말 좋은 아이디어 같습니다,

but this task, as Bruno mentioned,

하지만 이 작업은, 부르노가 언급하신 것처럼,

isn't an easy one for two main reasons:

두 가지 주요 문제로 인해 쉽지는 않죠:

First, the detection algorithms.

첫 째, 알고리즘 추정입니다.

Our brain is made up of

우리의 뇌는 170,000km의

billions of active neurons,

축색돌기를 둘러싸고 있는

around 170,000 km

수십억개의 활동적인

of combined axon length.

뉴런으로 만들어졌습니다.

When these neurons interact,

이 뉴런들이 서로 신호를 보낼 때,

the chemical reaction emits an electrical impulse,

화학적인 반응이 전기적 신호를 방출합니다

which can be measured.

이 신호는 측정될 수 있습니다.

The majority of our functional brain

큰 기능을 당담하고 있는 뇌는

is distributed over

바깥쪽 부분에

the outer surface layer of the brain,

분포하고 있습니다.

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

정신 수용이 가능한 이 영역을 증가시키기 위해,

the brain surface is highly folded.

뇌의 표면은 매우 접혀있는 상태입니다.

Now this cortical folding

이 접혀진 대뇌 피질은

presents a significant challenge

분명한 도전을 보여줍니다

for interpreting surface electrical impulses.

뇌 표면의 전기적 신호를 해석하기 위한 것이죠.

Each individual's cortex

개인의 피질은

is folded differently,

다르게 접혀있습니다,

very much like a fingerprint.

마치 지문과 같습니다.

So even though a signal

그래서 비록 하나의 신호가

may come from the same functional part of the brain,

접혀진 구조적 시간에 의해

by the time the structure has been folded,

기능적으로 같은 뇌 부분에서 왔다고 해도,

its physical location

물리적인 의치는

is very different between individuals,

개인마다 매우 다릅니다,

even identical twins.

심지어 쌍둥이도 다르죠.

There is no longer any consistency

표면의 신호가 더이상

in the surface signals.

지속적이지 않습니다.

Our breakthrough was to create an algorithm

우리의 도전은 피질을 나타내는 알고리즘을

that unfolds the cortex,

만들어 내는 것입니다,

so that we can map the signals

그래서 우리는 이 신호를

closer to its source,

지도화 할 수 있습니다,

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

그래서 큰 많은 일들을 가능할 수 있도록 합니다.

The second challenge

두 번째 도전은

is the actual device for observing brainwaves.

뇌파를 관찰하는 실질적인 도구입니다.

EEG measurements typically involve

EEG 측정장치는 표준적으로

a hairnet with an array of sensors,

센서 병렬이 있는 헬멧을 포함하죠,

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

지금 사진에서 보시는 것과 같은 것입니다.

A technician will put the electrodes

기술자는 전극을 두피 위에

onto the scalp

올려놓습니다

using a conductive gel or paste

전도성의 젤 혹은 접착류를 사용합니다

and usually after a procedure of preparing the scalp

보통 두피에 작은 자극에 의한 준비과정 이후의

by light abrasion.

일이죠

Now this is quite time consuming

지금 이것은 꽤 시간을 소비하고 있습니다

and isn't the most comfortable process.

하지만 가장 좋은 프로세스는 아닙니다.

And on top of that, these systems

이 시스템은 실질적으로

actually cost in the tens of thousands of dollars.

수 만달러의 가격입니다.

So with that, I'd like to invite onstage

그래서 이 장치와 함께, 저는 에븐 그랜트씨를

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

무대에 초대하고자 합니다, 그는 작년 연설자이셨고,

who's kindly agreed

친절하게도 우리가

to help me to demonstrate

개발했던 프로그램 시연을

what we've been able to develop.

도움 주시기로 허락 해주셨습니다.

(Applause)

(박수)

So the device that you see

보고계신 이 장치는

is a 14-channel, high-fidelity

14개의 채널, 고성능

EEG acquisition system.

EEG 수신 시스템입니다.

It doesn't require any scalp preparation,

두피 준비과정, 전도성의

no conductive gel or paste.

젤 혹은 접착률를 필요로 하지 않습니다.

It only takes a few minutes to put on

이 장치는 착용하고 신호가 정착되는데

and for the signals to settle.

짧은 시간이 걸립니다.

It's also wireless,

게다가 무선이죠,

so it gives you the freedom to move around.

그래서 우리에게 이동의 자유로움을 주죠.

And compared to the tens of thousands of dollars

수 만 달러가 드는 EEG 시스템과 비교해서

for a traditional EEG system,

이 헤드셋은

this headset only costs

오직 수백달러 정도

a few hundred dollars.

비용이 들죠.

Now on to the detection algorithms.

알고리즘 추적에 관해서 말이죠.

So facial expressions --

안면 표현력은 --

as I mentioned before in emotional experiences --

제가 이전에 언급했던 감정 표현들은 --

are actually designed to work out of the box

몇몇 장비와 함께 즉시 활용 가능하도록

with some sensitivity adjustments

만들어졌으며 개인화가

available for personalization.

가능합니다.

But with the limited time we have available,

하지만 지금 가능한 한정된 시간에,

I'd like to show you the cognitive suite,

저는 이 장치를 보여주고자 합니다,

which is the ability for you

기본적으로 실제 물체를

to basically move virtual objects with your mind.

여러분의 마음으로 움직이게 하는 능력이 있죠.

Now, Evan is new to this system,

에븐에게 이 시스템이 처음입니다,

so what we have to do first

우리가 처음으로 해야되는 것은

is create a new profile for him.

그의 새로운 프로필을 만드는 것입니다.

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

분명하게 조안이 아니죠 -- 유저 등록을 하세요

Evan. Okay.

에븐: 네.

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

이 장치에 가장 먼저 필요한 것은

is to start with training

중립 신호 트레이닝을

a neutral signal.

시작하는 것입니다.

With neutral, there's nothing in particular

중립신호와 함께, 특별하게 에븐이

that Evan needs to do.

필요로 하는 행동은 없습니다.

He just hangs out. He's relaxed.

시작합니다. 이완된 상태이죠.

And the idea is to establish a baseline

이 아이디어는 에븐의 뇌를 위한

or normal state for his brain,

기본 혹은 보통의 상태를 만듭니다,

because every brain is different.

왜냐하면 모든 뇌가 다르기 때문입니다.

It takes eight seconds to do this,

이 작업을 위해 8초가 소요됩니다.

and now that that's done,

지금, 다 됐습니다,

we can choose a movement-based action.

우리는 운동기반의 동작을 선택할 수 있습니다.

So Evan, choose something

그래서 그는 마음 속에서

that you can visualize clearly in your mind.

시각화 할 수 있는 것을 선택합니다.

Evan Grant: Let's do "pull."

에븐 그랜트: 끌어 당기기로 하죠.

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

탄 리: 좋아요. 당기기를 선택하죠.

So the idea here now

여기있는 이 아이디어는

is that Evan needs to

그는 물체가

imagine the object coming forward

스크린 앞으로 나올 수 있도록

into the screen,

상상해야 합니다.

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

그가 그것을 실행하는 동안, 화면을 스크롤 하는

while he's doing that.

진행 바가 있습니다.

The first time, nothing will happen,

처음에는, 아무 것도 일어나지 않습니다,

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

왜냐하면 이 시스템이 '당기기'에 관해 그가 어떻게 생각하는지 모르기 때문입니다.

But maintain that thought

하지만 8초 동안

for the entire duration of the eight seconds.

당기기 생각을 유지하세요.

So: one, two, three, go.

그럼, 하나, 둘, 셋, 시작.

Okay.

좋아요.

So once we accept this,

이렇게 한번 더 이것을 승인하면,

the cube is live.

큐브는 살아있습니다.

So let's see if Evan

그럼, 에븐이 실제로

can actually try and imagine pulling.

당기기를 상상하고 시도하는지 봅시다.

Ah, good job!

아, 잘하셨어요!

(Applause)

(박수)

That's really amazing.

매우 놀랍습니다.

(Applause)

(박수)

So we have a little bit of time available,

이렇게 약간의 시간이 걸립니다,

so I'm going to ask Evan

이제 저는 에븐에게

to do a really difficult task.

좀 더 어려운 작업을 시키고자 합니다.

And this one is difficult

이 작업은 어렵습니다

because it's all about being able to visualize something

우리의 물질적인 세상에 존재하지 않는

that doesn't exist in our physical world.

무언가를 시각화 해야 되기 때문이죠.

This is "disappear."

"사라지기"입니다.

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

적어도 운동을 기반한 행동을,

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

이것을 항상 실행하기 때문에 이것을 시각화 할 수 있습니다.

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

하지만 사라지기는, 실제로 유사성이 존재하지 않습니다.

so Evan, what you want to do here

그럼 에븐, 여기서 하고자 하는 것은

is to imagine the cube slowly fading out, okay.

큐브가 점차 사라지는 것을 상상하시는 것입니다, 아시겠죠.

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

드릴 종류와 유사합니다. 하나, 둘, 셋, 시작.

Okay. Let's try that.

좋아요, 시도해보죠.

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

오, 맙소사. 너무 잘 하시네요.

Let's try that again.

다시 한번 더 시도하죠.

EG: Losing concentration.

EG: 집중력이 떨어졌어요.

(Laughter)

(웃음)

TL: But we can see that it actually works,

TL: 하지만 실제로 작동하는 것을 보실 수 있습니다,

even though you can only hold it

비록 이 상태를 짧은 시간

for a little bit of time.

유지할 수 있지만

As I said, it's a very difficult process

제가 말했던 것처럼, 이것을 상상하는 것은

to imagine this.

매우 어려운 과정입니다.

And the great thing about it is that

이 기기의 훌륭한점은

we've only given the software one instance

우리가 오직 '사라지기'에 관해 그가

of how he thinks about "disappear."

어떻게 생각하는지 소프트웨어화 할 수 있다는 점입니다.

As there is a machine learning algorithm in this --

이것에 관한 기계 학습 알고리즘이 존재할 때 --

(Applause)

(박수)

Thank you.

감사합니다.

Good job. Good job.

잘 했어요. 잘 했어요.

(Applause)

(박수)

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

감사합니다, 에븐, 훌륭합니다.

example of the technology.

기술의 발전의 예가 있습니다.

So, as you can see, before,

전에 보셨던 것처럼,

there is a leveling system built into this software

평준화 시스템이 이 소프트웨어에 만들어졌습니다

so that as Evan, or any user,

그래서 에븐처럼, 혹은 다른 사용자들은

becomes more familiar with the system,

이 시스템에 좀 더 익숙해질 때,

they can continue to add more and more detections,

계속 추가할 수 있고 추적할 수 있습니다,

so that the system begins to differentiate

그래서 이 시스템은 분명히 다른 생각 사이에서

between different distinct thoughts.

구분짓기 시작합니다.

And once you've trained up the detections,

추적 프로그램을 훈련했다면,

these thoughts can be assigned or mapped

이 생각들은 할당되면 지도화 됩니다

to any computing platform,

계산된 플램폼과

application or device.

어플리케인션 혹은 장치에 말이죠.

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

여러분께 몇몇 예를 보여주고자 합니다,

because there are many possible applications

실용화 되는 많은 어플리케인션이 있기 때문입니다

for this new interface.

새로운 인터페이스를 위한 것이죠.

In games and virtual worlds, for example,

게임 그리고 실제 세상에서, 예를들어,

your facial expressions

안면 표현은

can naturally and intuitively be used

자연스럽게 아바타 혹은 실제 캐릭터를

to control an avatar or virtual character.

통제하는데 사용됩니다.

Obviously, you can experience the fantasy of magic

분명하게, 마술과 같은 판타지를 경험하고

and control the world with your mind.

마음으로 세상을 통제할 수 있습니다.

And also, colors, lighting,

또한 색깔, 빛,

sound and effects

소리 그리고 효과는

can dynamically respond to your emotional state

크게 감정상태에 답변할 수 있습니다

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

실제로 가지는 경험을 고취시키기 위해 말이죠.

And moving on to some applications

그리고 몇몇 어플리케이션으로 가면

developed by developers and researchers around the world,

전 세계의 개발자 그리고 연구원에 의해 로봇 그리고

with robots and simple machines, for example --

간단한 기계와 함께 발전 했습니다, 예를 들어 --

in this case, flying a toy helicopter

여기서는, 간단하게 올리는 생각으로

simply by thinking "lift" with your mind.

헬리콥터를 날리는 장면입니다.

The technology can also be applied

이 기술은 또한 실제 어플리케이션에

to real world applications --

적용할 수 있습니다 --

in this example, a smart home.

예를 들면, 작은 집입니다.

You know, from the user interface of the control system

알다시피, 통제 시스템의 사용자 인터페이스에서

to opening curtains

커튼을 열거나 혹은

or closing curtains.

닫습니다.

And of course, also to the lighting --

물론 불을 키는데도 적용되죠 --

turning them on

불을 키고

or off.

끄죠.

And finally,

그리고 마지막으로,

to real life-changing applications,

실제 삶을 변화시키는 어플리케이션은

such as being able to control an electric wheelchair.

전기 휠체어를 조종할 수 있습니다.

In this example,

예를 들어,

facial expressions are mapped to the movement commands.

안면 표현들은 운동 명령에 지도화 될 수 있습니다.

Man: Now blink right to go right.

남성: 오른쪽 눈을 깜빡이면 오른쪽으로 갑니다.

Now blink left to turn back left.

왼쪽은 뒤돌아 왼쪽으로 갑니다.

Now smile to go straight.

이제 웃으면 직진합니다.

TL: We really -- Thank you.

TL: 우리는 정말로 -- 감사합니다.

(Applause)

(박수)

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

우리는 오늘날 무엇이 가능한지 아주 작은 단면만을 연구했습니다.

and with the community's input,

사회의 조언,

and also with the involvement of developers

연계된 개발자,

and researchers from around the world,

그리고 전세계의 연구자들과 함께,

we hope that you can help us to shape

우리는 여러분께서 이 기술이 여기에서

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

어디로 나아가는지에 대한 지표를 도와주시기를 바랍니다. 감사합니다.