A headset that reads your brainwaves | Tan Le

Translator: Joachim Grønhaug Reviewer: Martin Hassel

Up until now, our communication with machines

Frem til nå, har vår kommunikasjon med maskiner

has always been limited

alltid vært begrenset

to conscious and direct forms.

til bevisste og direkte former.

Whether it's something simple

Uansett om det det er noe så enkelt

like turning on the lights with a switch,

som å skru på lysene med en bryter,

or even as complex as programming robotics,

eller noe så komplisert som å programmere roboter,

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

har vi alltid måtte gi maskinen en kommando,

or even a series of commands,

i noen tilfeller, flere kommandoer,

in order for it to do something for us.

for å få maskinen til å gjøre noe for oss.

Communication between people, on the other hand,

Kommunikasjon mellom mennesker derimot,

is far more complex and a lot more interesting

er mer komplisert og mye mer interessant,

because we take into account

fordi vi må ta hensyn til

so much more than what is explicitly expressed.

så mye mer enn det som blir sagt verbalt.

We observe facial expressions, body language,

Vi observerer ansiktsuttrykk og kroppsspråk,

and we can intuit feelings and emotions

og vi kan merke følelser og humør

from our dialogue with one another.

fra samtalene vi har med hverandre.

This actually forms a large part

Disse inntrykkene danner faktisk en stor del

of our decision-making process.

av vår beslutningsprosess.

Our vision is to introduce

Vårt mål er å introdusere

this whole new realm of human interaction

dette nye området innenfor menneskelig samhandling

into human-computer interaction

inn i en menneske-maskin samhandling,

so that computers can understand

slik at maskiner kan forstå

not only what you direct it to do,

ikke bare hva du styrer de til å gjøre,

but it can also respond

men at de også svarer

to your facial expressions

til dine ansiktsuttrykk

and emotional experiences.

og følelsemessige opplevelser.

And what better way to do this

Hvilken bedre måte finnes da,

than by interpreting the signals

enn at maskinen tolker signaler

naturally produced by our brain,

som produseres naturlig av hjernen vår,

our center for control and experience.

senteret vårt for kontroll og erfaring.

Well, it sounds like a pretty good idea,

Vel, det virker nok som en rimelig god idé,

but this task, as Bruno mentioned,

men denne oppgaven, som Bruno nevnte,

isn't an easy one for two main reasons:

er ikke så lett, på grunn av to årsaker:

First, the detection algorithms.

Først, deteksjonsalgoritmen:

Our brain is made up of

Hjernen vår er laget av

billions of active neurons,

milliarder av aktive nerveceller;

around 170,000 km

ca. 170 000 km

of combined axon length.

med aksoner.

When these neurons interact,

Når hjernens nerveceller kommuniserer,

the chemical reaction emits an electrical impulse,

avgis det en elektrisk impuls, som følge av en kjemisk reaksjon,

which can be measured.

som kan måles.

The majority of our functional brain

Mesteparten av vår funksjonelle hjerne

is distributed over

er fordelt over

the outer surface layer of the brain,

den ytre overflaten av hjernen.

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

For å øke overflaten, som er tilgjengelig for mental kapasitet,

the brain surface is highly folded.

er hjernens overflate, i stor del, foldet.

Now this cortical folding

Denne foldingen

presents a significant challenge

skaper en vesentlig utfordring

for interpreting surface electrical impulses.

i tolkningen av elektriske overflate-impulser.

Each individual's cortex

Hver persons hjernebark

is folded differently,

er foldet forskjellig,

very much like a fingerprint.

ikke ulikt fingeravtrykk.

So even though a signal

Så selv om et signal

may come from the same functional part of the brain,

kommer fra samme funksjonelle hjernedel hos et menneske,

by the time the structure has been folded,

er det forskjell på hvordan hjernedelen har blitt foldet.

its physical location

Signalets fysiske plassering

is very different between individuals,

er veldig forskjelig fra person til person,

even identical twins.

til og med eneggede tvillinger.

There is no longer any consistency

Det finnes altså ikke noen sammenheng

in the surface signals.

i overflatesignalene.

Our breakthrough was to create an algorithm

Vårt gjennombrudd var å lage en algoritme

that unfolds the cortex,

som foldet ut hjernebarken,

so that we can map the signals

slik at vi kunne kartlegge signalene

closer to its source,

nærmere deres opprinnelige kilde,

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

og derfor gjøre det mulig å jobbe med en stor befolkning.

The second challenge

Den andre utfordringen

is the actual device for observing brainwaves.

er apparatet for observasjon av hjernebølger.

EEG measurements typically involve

Ofte involverer EEG-målinger

a hairnet with an array of sensors,

et hårnett fullt av sensorer,

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

slik som dere kan se på bildet.

A technician will put the electrodes

En tekniker setter elektrodene

onto the scalp

på hodebunnen

using a conductive gel or paste

ved hjelp av en ledende gelé eller krem,

and usually after a procedure of preparing the scalp

vanligvis etter en klargjøring av hodebunnen,

by light abrasion.

ved rensing.

Now this is quite time consuming

Dette tar veldig lang tid

and isn't the most comfortable process.

og er ikke en veldig komfortabel prosess.

And on top of that, these systems

Og på toppen av det, er disse systemene

actually cost in the tens of thousands of dollars.

kostbare, opp til titusener av dollar.

So with that, I'd like to invite onstage

Med det vil jeg gjerne invitere

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

Evan Grant til scenen, en av fjorårets foredragsholdere,

who's kindly agreed

som gikk med på

to help me to demonstrate

å hjelpe til med demonstrasjonen

what we've been able to develop.

av det vi har klart å utvikle.

(Applause)

(Applaus)

So the device that you see

Apparatet du ser

is a 14-channel, high-fidelity

er en 14-kanals, Hi-Fi

EEG acquisition system.

EEG-ervervings system.

It doesn't require any scalp preparation,

Det trenger ingen klargjøring av hodebunnen,

no conductive gel or paste.

heller ingen ledende gelé eller krem.

It only takes a few minutes to put on

Det tar få minutter å sette på,

and for the signals to settle.

og kalibrere signaler.

It's also wireless,

Den er også trådløs,

so it gives you the freedom to move around.

så du kan bevege deg fritt.

And compared to the tens of thousands of dollars

Sammenlignet med titusener av dollar

for a traditional EEG system,

for et tradisjonelt EEG-system,

this headset only costs

koster dette headsettet

a few hundred dollars.

bare noen hundre dollar.

Now on to the detection algorithms.

Nå til deteksjonsalgoritmene.

So facial expressions --

Ansiktsuttrykk --

as I mentioned before in emotional experiences --

som jeg nevnte tidligere under følelsesmessige opplevelser --

are actually designed to work out of the box

er faktisk designet til å virke umiddelbart,

with some sensitivity adjustments

og er med få justeringer av følsomhet

available for personalization.

tilgjengelig for personlig tilpassing.

But with the limited time we have available,

Men med begrenset tid

I'd like to show you the cognitive suite,

vil jeg gjerne vise den kognitive pakken,

which is the ability for you

som er muligheten din

to basically move virtual objects with your mind.

til å flytte virtuelle objekter med tankene dine.

Now, Evan is new to this system,

Dette system er nytt for Evan,

so what we have to do first

så det vi må gjøre først

is create a new profile for him.

er å lage en profil til han.

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

Han er tydeligvis ikke Joanne - så vi "legger til en bruker".

Evan. Okay.

Evan. Ok.

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

Den første tingen vi trenger å gjøre med den kognitive pakken

is to start with training

er å starte med treningen

a neutral signal.

av et nøytralt signal.

With neutral, there's nothing in particular

Med nøytral, menes det at det er ikke noe spesielt

that Evan needs to do.

som Evan trenger å gjøre.

He just hangs out. He's relaxed.

Han tar det med ro. Han er avslappet.

And the idea is to establish a baseline

Og idéen er å etablere en basis

or normal state for his brain,

eller normaltilstand for hjernen hans,

because every brain is different.

fordi ingen hjerner er like.

It takes eight seconds to do this,

Det tar åtte sekunder å gjøre dette.

and now that that's done,

Og nå som det er ferdig,

we can choose a movement-based action.

kan vi velge en bevegelsesbasert handling.

So Evan, choose something

Evan, velg noe

that you can visualize clearly in your mind.

som du kan se klart i hodet ditt.

Evan Grant: Let's do "pull."

Evan Grant: La oss prøve "dra".

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

Tan Le: Ok. La oss velge "dra."

So the idea here now

Tanken her nå

is that Evan needs to

er at Evan trenger å

imagine the object coming forward

forestille seg objektet komme

into the screen,

mot skjermen.

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

En fremdriftsindikator vil vises på skjermen

while he's doing that.

mens han gjør det.

The first time, nothing will happen,

Første gangen vil ingenting skje,

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

fordi systemet ikke vet at han tenker på "dra".

But maintain that thought

Men hold tanken

for the entire duration of the eight seconds.

alle åtte sekundene.

So: one, two, three, go.

En, to, tre, kjør.

Okay.

Ok.

So once we accept this,

Med en gang vi godtar dette,

the cube is live.

blir kuben levende.

So let's see if Evan

Så, la oss se om Evan

can actually try and imagine pulling.

faktisk kan prøve, og tenke, "dra,"

Ah, good job!

Bra jobba!

(Applause)

(Applaus)

That's really amazing.

Det er ganske utrolig.

(Applause)

(Applaus)

So we have a little bit of time available,

Vi har litt mer tid igjen,

so I'm going to ask Evan

så jeg kommer til å spørre Evan

to do a really difficult task.

om å gjøre en vanskelig oppgave.

And this one is difficult

Og denne er vanskelig

because it's all about being able to visualize something

fordi det hele handler om å klare å visualisere noe

that doesn't exist in our physical world.

som ikke eksisterer i vår fysiske verden.

This is "disappear."

Dette er "forsvinn."

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

Det du vil, iallefall med bevegelsesbaserte handlinger,

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

som vi gjør hele tiden, slik at du kan visualisere det.

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

Med med "forsvinn," er det egentlig ingen analogier.

so Evan, what you want to do here

Evan, det du må gjøre her

is to imagine the cube slowly fading out, okay.

er å forestille deg at kuben tones ut sakte.

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

Samme som i stad. En, to, tre, kjør.

Okay. Let's try that.

Okey. La oss prøve.

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

Herregud. Han er litt for flink.

Let's try that again.

La oss prøve igjen.

EG: Losing concentration.

EG: Jeg mister konsentrasjonen.

(Laughter)

(Latter)

TL: But we can see that it actually works,

TL: Men vi kan faktisk se at det virker,

even though you can only hold it

selv om du bare klarer å holde tanken

for a little bit of time.

en liten stund.

As I said, it's a very difficult process

Som jeg sa, det er en veldig vanskelig prosess

to imagine this.

å forestille seg dette.

And the great thing about it is that

Og den beste tingen med dette er at

we've only given the software one instance

vi kun ga programvaren et forsøk

of how he thinks about "disappear."

på hvordan han tenkte "forsvinn."

As there is a machine learning algorithm in this --

Siden det er en læringsalgoritme i maskinen --

(Applause)

(Applaus)

Thank you.

Takk.

Good job. Good job.

Bra jobba. Bra jobba.

(Applause)

(Applaus)

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

Takk skal du ha, Evan. Du er et fantastisk, fantastisk

example of the technology.

eksempel på teknologien.

So, as you can see, before,

Som dere så i stad,

there is a leveling system built into this software

er det et nivåsystem innebygd i programvaren

so that as Evan, or any user,

slik at ettersom Evan, eller hvilken som helst bruker,

becomes more familiar with the system,

blir kjent med systemet,

they can continue to add more and more detections,

kan de fortsette å legge til fler og fler deteksjoner,

so that the system begins to differentiate

slik at system begynner å skille

between different distinct thoughts.

mellom ulike bestemte tanker.

And once you've trained up the detections,

Og når du har trent opp deteksjonene,

these thoughts can be assigned or mapped

kan tankene tilordnes eller kartlegges

to any computing platform,

til hvilken som helst platform,

application or device.

program eller enhet.

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

Jeg vil vise dere et par eksempler,

because there are many possible applications

fordi det er mange mulige bruksområder

for this new interface.

for dette nye grensesnittet.

In games and virtual worlds, for example,

For eksempel, i spill og virtuelle verdener,

your facial expressions

kan dine ansiktsuttrykk

can naturally and intuitively be used

naturlig og intuitivt bli brukt

to control an avatar or virtual character.

til å kontrollere en avatar eller en virtuell figur.

Obviously, you can experience the fantasy of magic

Selvfølgelig kan du oppleve magi

and control the world with your mind.

og kontrollere verden med tankene dine.

And also, colors, lighting,

Også farger, belysning,

sound and effects

lyd og effekter,

can dynamically respond to your emotional state

kan reagere dynamisk på bakgrunn av ditt humør

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

for å øke opplevelsen du får, i sanntid.

And moving on to some applications

Videre til noen tilpassede programmer

developed by developers and researchers around the world,

laget av utviklere og forskere omkring i verden,

with robots and simple machines, for example --

med roboter og enkle maskiner, for eksempel --

in this case, flying a toy helicopter

i dette tilfelle, å fly et lekehelikopter

simply by thinking "lift" with your mind.

kun ved å tenke "løft" med hodet ditt.

The technology can also be applied

Teknologien kan også brukes

to real world applications --

i den virkelig verden --

in this example, a smart home.

i dette eksempelet, et smarthus.

You know, from the user interface of the control system

Fra menyen i kontrollsystemet,

to opening curtains

til å åpne gardiner,

or closing curtains.

eller lukke dem.

And of course, also to the lighting --

Og selvfølgelig også belysningen --

turning them on

skru på,

or off.

eller av.

And finally,

Og til slutt,

to real life-changing applications,

til livsforvandlende bruksområder,

such as being able to control an electric wheelchair.

som å klare å styre en elektrisk rullestol.

In this example,

I dette eksempelet,

facial expressions are mapped to the movement commands.

er ansiktsuttrykk koblet til bevegelseskommandoene.

Man: Now blink right to go right.

Mann: Blunk med høyre for å gå til høyre.

Now blink left to turn back left.

Blunk med venstre for å snu tilbake.

Now smile to go straight.

Smil for å gå rett frem.

TL: We really -- Thank you.

TL: Vi... -- Takk skal dere ha.

(Applause)

(Applaus)

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

Vi skraper kun på overflaten av hva som er mulig i dag.

and with the community's input,

Og med innspill fra fellesskapet,

and also with the involvement of developers

i tillegg til utviklerenes involvering,

and researchers from around the world,

og forskerne omkring i verden,

we hope that you can help us to shape

håper vi at du kan hjelpe oss å forme

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

denne teknologien videre. Takk skal dere ha.