A headset that reads your brainwaves | Tan Le

Тан Ли: Шлем для считывания мозговых волн

377,362 views

2010-07-22 ・ TED


New videos

A headset that reads your brainwaves | Tan Le

Тан Ли: Шлем для считывания мозговых волн

377,362 views ・ 2010-07-22

TED


Пожалуйста, дважды щелкните на английские субтитры ниже, чтобы воспроизвести видео.

Переводчик: Namik Kasumov Редактор: Larisa Larionova
00:16
Up until now, our communication with machines
0
16260
2000
Вплоть до недавнего времени общение
00:18
has always been limited
1
18260
2000
человека с машиной ограничивалось
00:20
to conscious and direct forms.
2
20260
2000
сознательными и непосредственными формами.
00:22
Whether it's something simple
3
22260
2000
Будь то нечто простое, скажем,
00:24
like turning on the lights with a switch,
4
24260
2000
включение освещения с помощью переключателя,
00:26
or even as complex as programming robotics,
5
26260
3000
или такая сложная вещь, как программирование роботов,
00:29
we have always had to give a command to a machine,
6
29260
3000
машине всегда надо давать команду,
00:32
or even a series of commands,
7
32260
2000
а то и серию команд,
00:34
in order for it to do something for us.
8
34260
3000
прежде, чем она что-то выполнит для человека.
00:37
Communication between people, on the other hand,
9
37260
2000
С другой стороны, общение между людьми
00:39
is far more complex and a lot more interesting
10
39260
3000
намного сложнее и интереснее,
00:42
because we take into account
11
42260
2000
потому что при этом учитывается
00:44
so much more than what is explicitly expressed.
12
44260
3000
намного больше того, что выражено явно.
00:47
We observe facial expressions, body language,
13
47260
3000
Собеседник отмечает выражение лица, жесты и движения,
00:50
and we can intuit feelings and emotions
14
50260
2000
может почувствовать ощущения и эмоции
00:52
from our dialogue with one another.
15
52260
3000
другого человека посредством диалога.
00:55
This actually forms a large part
16
55260
2000
На этом основании человек формирует
00:57
of our decision-making process.
17
57260
2000
большую часть своих решений.
00:59
Our vision is to introduce
18
59260
2000
Мы поставили задачу перенести
01:01
this whole new realm of human interaction
19
61260
3000
целый пласт межчеловеческого общения
01:04
into human-computer interaction
20
64260
2000
в сферу общения человека с машиной,
01:06
so that computers can understand
21
66260
2000
с тем, чтобы компьютеры могли понимать
01:08
not only what you direct it to do,
22
68260
2000
не только наши прямые указания,
01:10
but it can also respond
23
70260
2000
но и могли бы реагировать
01:12
to your facial expressions
24
72260
2000
на выражения лица
01:14
and emotional experiences.
25
74260
2000
и на эмоциональные переживания.
01:16
And what better way to do this
26
76260
2000
Для этого нет ничего лучше,
01:18
than by interpreting the signals
27
78260
2000
чем интерпретация сигналов,
01:20
naturally produced by our brain,
28
80260
2000
возникающих естественным путём в мозгу,
01:22
our center for control and experience.
29
82260
3000
как в центре управления и ощущений.
01:25
Well, it sounds like a pretty good idea,
30
85260
2000
Идея, казалось бы, прекрасная,
01:27
but this task, as Bruno mentioned,
31
87260
2000
но эта задача, как сказал в своём вводном слове Бруно,
01:29
isn't an easy one for two main reasons:
32
89260
3000
не из лёгких по двум основным причинам.
01:32
First, the detection algorithms.
33
92260
3000
Первая проблема – алгоритмы распознавания.
01:35
Our brain is made up of
34
95260
2000
Наш мозг состоит
01:37
billions of active neurons,
35
97260
2000
из миллиардов активных нейронов,
01:39
around 170,000 km
36
99260
3000
с суммарной длиной всех аксонов
01:42
of combined axon length.
37
102260
2000
примерно в 170 тысяч километров.
01:44
When these neurons interact,
38
104260
2000
В момент взаимодействия нейронов
01:46
the chemical reaction emits an electrical impulse,
39
106260
2000
химическая реакция выделяет электрический импульс,
01:48
which can be measured.
40
108260
2000
подающийся измерению.
01:50
The majority of our functional brain
41
110260
3000
В своей большей части функциональная часть мозга
01:53
is distributed over
42
113260
2000
распределена вдоль внешнего
01:55
the outer surface layer of the brain,
43
115260
2000
поверхностного слоя мозга.
01:57
and to increase the area that's available for mental capacity,
44
117260
3000
Для увеличения пригодной для умственных операций площади
02:00
the brain surface is highly folded.
45
120260
3000
поверхность мозга полна складок.
02:03
Now this cortical folding
46
123260
2000
Эти складки коры представляют собой
02:05
presents a significant challenge
47
125260
2000
значительное препятствие
02:07
for interpreting surface electrical impulses.
48
127260
3000
для интерпретации поверхностных электрических импульсов.
02:10
Each individual's cortex
49
130260
2000
У каждого человека кора мозга сложена своим
02:12
is folded differently,
50
132260
2000
собственным узором – весьма подобно ситуации
02:14
very much like a fingerprint.
51
134260
2000
с индивидуальными отпечатками пальцев.
02:16
So even though a signal
52
136260
2000
Сигнал может поступать
02:18
may come from the same functional part of the brain,
53
138260
3000
из той же функциональной части мозга,
02:21
by the time the structure has been folded,
54
141260
2000
но к тому времени, когда структура мозга уже сложилась,
02:23
its physical location
55
143260
2000
физическое расположение этой части может оказаться
02:25
is very different between individuals,
56
145260
2000
в разных местах у разных индивидуумов,
02:27
even identical twins.
57
147260
3000
даже у однояйцовых близнецов,
02:30
There is no longer any consistency
58
150260
2000
и среди поверхностных сигналов
02:32
in the surface signals.
59
152260
2000
уже не наблюдается чёткого соответствия.
02:34
Our breakthrough was to create an algorithm
60
154260
2000
Наш успех основан на создании алгоритма,
02:36
that unfolds the cortex,
61
156260
2000
который как бы разворачивает складки коры,
02:38
so that we can map the signals
62
158260
2000
и таким образом позволяет
02:40
closer to its source,
63
160260
2000
точнее определить источник сигналов
02:42
and therefore making it capable of working across a mass population.
64
162260
3000
и потому быть пригодным к работе с массами населения.
02:46
The second challenge
65
166260
2000
Вторая задача – создание
02:48
is the actual device for observing brainwaves.
66
168260
3000
конкретного устройства для наблюдения за мозговыми волнами.
02:51
EEG measurements typically involve
67
171260
2000
Обычно при замерах ЭЭГ вокруг головы
02:53
a hairnet with an array of sensors,
68
173260
3000
сплетают целую сеточку из сенсоров,
02:56
like the one that you can see here in the photo.
69
176260
3000
примерно как на этой фотографии.
02:59
A technician will put the electrodes
70
179260
2000
Технический работник прикладывает электроды
03:01
onto the scalp
71
181260
2000
к поверхности головы с помощью
03:03
using a conductive gel or paste
72
183260
2000
проводящего геля или клейкого материала,
03:05
and usually after a procedure of preparing the scalp
73
185260
3000
при этом, в качестве подготовки к процедуре
03:08
by light abrasion.
74
188260
2000
обычно надо слегка подстричь голову.
03:10
Now this is quite time consuming
75
190260
2000
Процесс занимает немалое время,
03:12
and isn't the most comfortable process.
76
192260
2000
и он не из самых приятных.
03:14
And on top of that, these systems
77
194260
2000
Кроме того, такая система
03:16
actually cost in the tens of thousands of dollars.
78
196260
3000
обходится в несколько десятков тысяч долларов.
03:20
So with that, I'd like to invite onstage
79
200260
3000
Сейчас я хочу пригласить на сцену
03:23
Evan Grant, who is one of last year's speakers,
80
203260
2000
выступавшего здесь в прошлом году Эвана Гранта,
03:25
who's kindly agreed
81
205260
2000
который любезно согласился
03:27
to help me to demonstrate
82
207260
2000
помочь мне с демонстрацией
03:29
what we've been able to develop.
83
209260
2000
нашей разработки.
03:31
(Applause)
84
211260
6000
(Аплодисменты)
03:37
So the device that you see
85
217260
2000
Перед вами устройство
03:39
is a 14-channel, high-fidelity
86
219260
2000
с 14-канальной системой
03:41
EEG acquisition system.
87
221260
2000
высокоточного приёма ЭЭГ.
03:43
It doesn't require any scalp preparation,
88
223260
3000
Оно не требует ни подготовки волосяного покрова,
03:46
no conductive gel or paste.
89
226260
2000
ни проводящего геля или клейкого материала.
03:48
It only takes a few minutes to put on
90
228260
3000
Нужно всего несколько минут, чтобы включить его
03:51
and for the signals to settle.
91
231260
2000
и установить настройку сигналов.
03:53
It's also wireless,
92
233260
2000
Устройство беспроводное,
03:55
so it gives you the freedom to move around.
93
235260
3000
что даёт свободу передвижения.
03:58
And compared to the tens of thousands of dollars
94
238260
3000
При стоимости обычных систем ЭЭГ
04:01
for a traditional EEG system,
95
241260
3000
в десятки тысяч долларов,
04:04
this headset only costs
96
244260
2000
этот шлем обходится
04:06
a few hundred dollars.
97
246260
2000
всего в несколько сотен.
04:08
Now on to the detection algorithms.
98
248260
3000
Перейдём к алгоритмам распознавания.
04:11
So facial expressions --
99
251260
2000
Выражения лица.
04:13
as I mentioned before in emotional experiences --
100
253260
2000
Говоря об эмоциональных переживаниях, я сказала,
04:15
are actually designed to work out of the box
101
255260
2000
что выражения можно распознавать почти сразу же,
04:17
with some sensitivity adjustments
102
257260
2000
сделав тонкую настройку
04:19
available for personalization.
103
259260
3000
на индивидуальные особенности.
04:22
But with the limited time we have available,
104
262260
2000
Но, с учётом ограничений по времени выступления,
04:24
I'd like to show you the cognitive suite,
105
264260
2000
я бы хотела показать когнитивный пакет,
04:26
which is the ability for you
106
266260
2000
позволяющий манипулировать
04:28
to basically move virtual objects with your mind.
107
268260
3000
виртуальными объектами посредством мысли.
04:32
Now, Evan is new to this system,
108
272260
2000
Эван с этой системой не работал,
04:34
so what we have to do first
109
274260
2000
поэтому для него надо сначала
04:36
is create a new profile for him.
110
276260
2000
создать своей профиль.
04:38
He's obviously not Joanne -- so we'll "add user."
111
278260
3000
«Джоанна» из списка, очевидно, не подходит, и мы добавим
04:41
Evan. Okay.
112
281260
2000
пользователя «Эван». Прекрасно.
04:43
So the first thing we need to do with the cognitive suite
113
283260
3000
В когнитивном пакете первым долгом необходимо
04:46
is to start with training
114
286260
2000
начать с тренинга
04:48
a neutral signal.
115
288260
2000
нейтрального сигнала.
04:50
With neutral, there's nothing in particular
116
290260
2000
«Нейтральный» означает, что Эвану
04:52
that Evan needs to do.
117
292260
2000
ничего особенного делать не надо –
04:54
He just hangs out. He's relaxed.
118
294260
2000
просто расслабиться, погулять.
04:56
And the idea is to establish a baseline
119
296260
2000
Смысл в том, чтобы установить опорные параметры
04:58
or normal state for his brain,
120
298260
2000
нормального состояния его мозга,
05:00
because every brain is different.
121
300260
2000
поскольку каждый мозг индивидуален.
05:02
It takes eight seconds to do this,
122
302260
2000
Прибор проделает это за восемь секунд.
05:04
and now that that's done,
123
304260
2000
После этого выбираем из списка
05:06
we can choose a movement-based action.
124
306260
2000
основанное на движении действие.
05:08
So Evan, choose something
125
308260
2000
Итак, Эван выбери что-нибудь из того,
05:10
that you can visualize clearly in your mind.
126
310260
2000
что ты можешь очень чётко представить себе визуально.
05:12
Evan Grant: Let's do "pull."
127
312260
2000
Эван Грант: Скажем, «притягивание».
05:14
Tan Le: Okay, so let's choose "pull."
128
314260
2000
Тан Ли: Хорошо, выбираем «притягивание».
05:16
So the idea here now
129
316260
2000
Идея в том, что сейчас Эван
05:18
is that Evan needs to
130
318260
2000
должен представить себе,
05:20
imagine the object coming forward
131
320260
2000
как объект приближается
05:22
into the screen,
132
322260
2000
на экране.
05:24
and there's a progress bar that will scroll across the screen
133
324260
3000
Индикатор на экране будет показывать
05:27
while he's doing that.
134
327260
2000
процесс исполнения операции.
05:29
The first time, nothing will happen,
135
329260
2000
В первый раз ничего не произойдёт, потому что
05:31
because the system has no idea how he thinks about "pull."
136
331260
3000
система не знает, как он представляет себе «притягивание».
05:34
But maintain that thought
137
334260
2000
Прошу тебя сосредоточенно
05:36
for the entire duration of the eight seconds.
138
336260
2000
думать об этом в течение всех восьми секунд.
05:38
So: one, two, three, go.
139
338260
3000
Итак, приготовились – поехали!
05:49
Okay.
140
349260
2000
Отлично.
05:51
So once we accept this,
141
351260
2000
При выборе утвердительного ответа
05:53
the cube is live.
142
353260
2000
кубик оживёт.
05:55
So let's see if Evan
143
355260
2000
Теперь посмотрим, действительно ли Эван
05:57
can actually try and imagine pulling.
144
357260
3000
может представить себе притягивание.
06:00
Ah, good job!
145
360260
2000
О! Молодчина!
06:02
(Applause)
146
362260
3000
(Аплодисменты)
06:05
That's really amazing.
147
365260
2000
Это потрясающе!
06:07
(Applause)
148
367260
4000
(Аплодисменты)
06:11
So we have a little bit of time available,
149
371260
2000
У нас есть немного времени, поэтому
06:13
so I'm going to ask Evan
150
373260
2000
я попрошу Эвана сделать
06:15
to do a really difficult task.
151
375260
2000
трудное задание.
06:17
And this one is difficult
152
377260
2000
Трудно оно потому, что
06:19
because it's all about being able to visualize something
153
379260
3000
требуется визуально представить себе нечто,
06:22
that doesn't exist in our physical world.
154
382260
2000
отсутствующее в нашем физическом мире.
06:24
This is "disappear."
155
384260
2000
А именно, «исчезновение».
06:26
So what you want to do -- at least with movement-based actions,
156
386260
2000
Дело в том, что основанные на движении действия
06:28
we do that all the time, so you can visualize it.
157
388260
3000
мы выполняем постоянно и визуализировать их не сложно.
06:31
But with "disappear," there's really no analogies --
158
391260
2000
Но для «исчезновения» аналогов нет.
06:33
so Evan, what you want to do here
159
393260
2000
Итак, Эван, сейчас тебе надо будет представить,
06:35
is to imagine the cube slowly fading out, okay.
160
395260
3000
как кубик постепенно растворяется.
06:38
Same sort of drill. So: one, two, three, go.
161
398260
3000
Сначала такой же тренинг. Итак, приготовились – поехали!
06:50
Okay. Let's try that.
162
410260
3000
Ладно. Попробуем.
06:53
Oh, my goodness. He's just too good.
163
413260
3000
Боже мой! Как у него здорово получается!
06:57
Let's try that again.
164
417260
2000
Попробуем ещё раз.
07:04
EG: Losing concentration.
165
424260
2000
ЭГ: Не могу сосредоточиться.
07:06
(Laughter)
166
426260
2000
(Смех)
07:08
TL: But we can see that it actually works,
167
428260
2000
ТЛ: Во всяком случае, эта штука работает,
07:10
even though you can only hold it
168
430260
2000
пусть даже нам удалось
07:12
for a little bit of time.
169
432260
2000
удержаться лишь чуть-чуть.
07:14
As I said, it's a very difficult process
170
434260
3000
Как я сказала, очень трудно
07:17
to imagine this.
171
437260
2000
представить себе такое.
07:19
And the great thing about it is that
172
439260
2000
Примечательно, что мы дали
07:21
we've only given the software one instance
173
441260
2000
программе лишь один пример того,
07:23
of how he thinks about "disappear."
174
443260
3000
как он представляет себе «исчезновение».
07:26
As there is a machine learning algorithm in this --
175
446260
3000
Поскольку тут алгоритм машинного обучения …
07:29
(Applause)
176
449260
4000
(Аплодисменты)
07:33
Thank you.
177
453260
2000
Спасибо.
07:35
Good job. Good job.
178
455260
3000
Здорово! Молодец!
07:38
(Applause)
179
458260
2000
(Аплодисменты)
07:40
Thank you, Evan, you're a wonderful, wonderful
180
460260
3000
Спасибо, Эван, ты просто великолепно
07:43
example of the technology.
181
463260
3000
продемонстрировал эту технику.
07:46
So, as you can see, before,
182
466260
2000
Как вы видели перед этим,
07:48
there is a leveling system built into this software
183
468260
3000
программа построена на системе соотнесения с нормой
07:51
so that as Evan, or any user,
184
471260
2000
и по мере того, как Эван, или любой другой пользователь,
07:53
becomes more familiar with the system,
185
473260
2000
постепенно свыкается с системой,
07:55
they can continue to add more and more detections,
186
475260
3000
можно добавлять всё больше элементов распознавания
07:58
so that the system begins to differentiate
187
478260
2000
чтобы система могла делать различие
08:00
between different distinct thoughts.
188
480260
3000
между отдельными мыслями.
08:04
And once you've trained up the detections,
189
484260
2000
А как только этап распознавания будет закончен,
08:06
these thoughts can be assigned or mapped
190
486260
2000
отдельные мысли можно отображать
08:08
to any computing platform,
191
488260
2000
на любых вычислительных платформах,
08:10
application or device.
192
490260
2000
приложениях или устройствах.
08:12
So I'd like to show you a few examples,
193
492260
2000
Я покажу вам лишь пару примеров,
08:14
because there are many possible applications
194
494260
2000
но потенциал приложений
08:16
for this new interface.
195
496260
2000
этого нового интерфейса велик.
08:19
In games and virtual worlds, for example,
196
499260
2000
Скажем, в играх и в виртуальном мире
08:21
your facial expressions
197
501260
2000
выражения лица можно
08:23
can naturally and intuitively be used
198
503260
2000
естественно и интуитивно использовать
08:25
to control an avatar or virtual character.
199
505260
3000
для управления аватаром или виртуальным персонажем.
08:29
Obviously, you can experience the fantasy of magic
200
509260
2000
Ясно, что с фантастикой и чудом можно делать опыты
08:31
and control the world with your mind.
201
511260
3000
и управлять миром посредством мозга.
08:36
And also, colors, lighting,
202
516260
3000
Кроме того, цвет, освещение,
08:39
sound and effects
203
519260
2000
звуковые и прочие эффекты
08:41
can dynamically respond to your emotional state
204
521260
2000
могут изменяться согласно эмоциональному состоянию
08:43
to heighten the experience that you're having, in real time.
205
523260
3000
и усиливать ощущения, причём в реальном времени.
08:47
And moving on to some applications
206
527260
2000
Перейдём к приложениям, созданные учёными
08:49
developed by developers and researchers around the world,
207
529260
3000
и разработчиками со всего мира
08:52
with robots and simple machines, for example --
208
532260
3000
с использованием роботов и простых механизмов.
08:55
in this case, flying a toy helicopter
209
535260
2000
В данном случае, это – игрушечный вертолёт,
08:57
simply by thinking "lift" with your mind.
210
537260
3000
взлетающий при мысли «поднимись».
09:00
The technology can also be applied
211
540260
2000
Технологию можно применить также
09:02
to real world applications --
212
542260
2000
и в реальном мире: в данном примере
09:04
in this example, a smart home.
213
544260
2000
в т.н. «интеллектуальном доме».
09:06
You know, from the user interface of the control system
214
546260
3000
Из системы пользовательского интерфейса поступают команды
09:09
to opening curtains
215
549260
2000
открыть гардины
09:11
or closing curtains.
216
551260
3000
или закрыть гардины.
09:22
And of course, also to the lighting --
217
562260
3000
Конечно же, освещение можно
09:25
turning them on
218
565260
3000
включить
09:28
or off.
219
568260
2000
или выключить.
09:30
And finally,
220
570260
2000
И, наконец, приложения
09:32
to real life-changing applications,
221
572260
2000
с потенциалом изменить образ жизни.
09:34
such as being able to control an electric wheelchair.
222
574260
3000
К примеру, управление электрической коляской.
09:37
In this example,
223
577260
2000
В данном случае
09:39
facial expressions are mapped to the movement commands.
224
579260
3000
каждое выражение лица соответствует своей команде.
09:42
Man: Now blink right to go right.
225
582260
3000
Голос: Подмигиваем правой стороной, чтобы повернуть направо.
09:50
Now blink left to turn back left.
226
590260
3000
Подмигиваем левой стороной и вновь разворачиваемся налево.
10:02
Now smile to go straight.
227
602260
3000
Улыбаемся, чтобы двигаться вперёд.
10:08
TL: We really -- Thank you.
228
608260
2000
ТЛ: Мы очень… Благодарю.
10:10
(Applause)
229
610260
5000
(Аплодисменты)
10:15
We are really only scratching the surface of what is possible today,
230
615260
3000
И это лишь верхушка айсберга потенциала сегодняшних возможностей.
10:18
and with the community's input,
231
618260
2000
Через участие сообщества,
10:20
and also with the involvement of developers
232
620260
2000
посредством привлечения разработчиков
10:22
and researchers from around the world,
233
622260
3000
и исследователей со всего мира,
10:25
we hope that you can help us to shape
234
625260
2000
вы, как мы надеемся, можете помочь нам в формировании
10:27
where the technology goes from here. Thank you so much.
235
627260
3000
развития этой технологии. Благодарю вас.
Об этом сайте

Этот сайт познакомит вас с видеороликами YouTube, полезными для изучения английского языка. Вы увидите уроки английского языка, преподаваемые высококлассными учителями со всего мира. Дважды щелкните по английским субтитрам, отображаемым на каждой странице видео, чтобы воспроизвести видео оттуда. Субтитры прокручиваются синхронно с воспроизведением видео. Если у вас есть какие-либо комментарии или пожелания, пожалуйста, свяжитесь с нами, используя эту контактную форму.

https://forms.gle/WvT1wiN1qDtmnspy7