ABOUT THE SPEAKER
Mary Lou Jepsen - Inventor, entrepreneur, optical physicist
Mary Lou Jepsen pushes the edges of what's possible in optics and physics, to make new types of devices, leading teams and working with huge factories that can ship vast volumes of these strange, new things.

Why you should listen

Mary Lou Jepsen is one of the world’s foremost engineers and scientists in optics, imaging and display -- inventing at the hairy, crazy edge of what physics allows, aiming to do what seems impossible and leading teams to achieve these in volume in partnership with the world’s largest manufacturers, in Asia. She has more than 200 patents published or issued.

Jepsen is the founder and CEO of Openwater, which aims to use new optics to see inside our bodies. Previously a top technical exec at Google, Facebook, Oculus and Intel, her startups include One Laptop Per Child, where she was CTO and chief architect on the $100 laptop. She studied at Brown, MIT and Rhode Island School of Design, and she was a professor at both MITs -- the one in Cambridge, Mass., and the Royal Melbourne Institute of Tech in Australia.

More profile about the speaker
Mary Lou Jepsen | Speaker | TED.com
TED2013

Mary Lou Jepsen: Could future devices read images from our brains?

מרי לו ג'פסן: האם יוכלו מכשירים עתידיים לקרוא תמונות מהמוח שלנו?

Filmed:
1,035,856 views

כמומחית לתצוגות דיגיטליות חדשניות, מרי לו ג'פסן חוקרת כיצד להציג את הרעיונות היצירתיים ביותר שלנו על מסכים. וכמי שבעצמה עברה ניתוח מוח , היא מונעת ללמוד יותר על הפעילות העצבית שעומדת בבסיס ההמצאה, היצירתיות, והמחשבה. היא משלבת שתי תשוקות אלו בשיחה מסעירה על שני מחקרי מוח חדשניים שעשויים להצביע על גבול חדש בהבנה של איך (ומה) אנחנו חושבים.
- Inventor, entrepreneur, optical physicist
Mary Lou Jepsen pushes the edges of what's possible in optics and physics, to make new types of devices, leading teams and working with huge factories that can ship vast volumes of these strange, new things. Full bio

Double-click the English transcript below to play the video.

00:12
I had brainמוֹחַ surgeryכִּירוּרגִיָה 18 yearsשנים agoלִפנֵי,
0
607
2508
עברתי ניתוח מוח לפני 18 שנה,
00:15
and sinceמאז that time, brainמוֹחַ scienceמַדָע has becomeהפכו
1
3115
2567
ומאז אותו זמן, מדע המוח הפך להיות
00:17
a personalאישי passionתשוקה of mineשלי.
2
5682
1999
תשוקה האישית שלי.
00:19
I'm actuallyלמעשה an engineerמהנדס.
3
7681
2235
אני למעשה מהנדסת.
00:21
And first let me say, I recentlyלאחרונה joinedהצטרף
4
9916
2516
וקודם הרשו לי לומר, הצטרפתי לאחרונה
00:24
Google'sשל גוגל Moonshotמונשוט groupקְבוּצָה,
5
12432
1549
לקבוצת "גוגל לירח",
00:25
where I had a divisionחֲלוּקָה,
6
13981
1212
שבה היתה לי מחלקה שלמה,
00:27
the displayלְהַצִיג divisionחֲלוּקָה in GoogleGoogle X,
7
15193
2181
מחלקת התצוגה בגוגל X,
00:29
and the brainמוֹחַ scienceמַדָע work I'm speakingמדבר about todayהיום
8
17374
2622
ועבודת מדע המוח שאני מדברת עליה היום
00:31
is work I did before I joinedהצטרף GoogleGoogle
9
19996
2921
היא העבודה שעשיתי לפני שהצטרפתי לגוגל
00:34
and on the sideצַד outsideבחוץ of GoogleGoogle.
10
22917
2332
ובצד מחוץ לגוגל.
00:37
So that said, there's a stigmaסטִיגמָה
11
25249
3183
כשזה נאמר, ישנה סטיגמה
00:40
when you have brainמוֹחַ surgeryכִּירוּרגִיָה.
12
28432
2285
כשיש לך ניתוח מוח.
00:42
Are you still smartלִכאוֹב or not?
13
30717
2823
האם אתה עדיין חכם או לא?
00:45
And if not, can you make yourselfעַצמְךָ smartלִכאוֹב again?
14
33540
3848
ואם לא, האם ביכולתך לשוב ולהיות חכם?
00:49
After my neurosurgeryנוירוכירורגיה,
15
37388
1766
לאחר ניתוח המוח שעברתי,
00:51
partחֵלֶק of my brainמוֹחַ was missingחָסֵר,
16
39154
1997
חלק מהמוח שלי היה חסר,
00:53
and I had to dealעִסקָה with that.
17
41151
2773
והייתי צריכה להתמודד עם זה.
00:55
It wasn'tלא היה the greyאפור matterחוֹמֶר, but it
was the gooeyדָבִיק partחֵלֶק deadמֵת centerמֶרְכָּז
18
43924
2944
זה לא היה החומר האפור,
אבל זה היה החלק הדביק בדיוק במרכז
00:58
that makesעושה keyמַפְתֵחַ hormonesהורמונים and neurotransmittersנוירוטרנסמיטורים.
19
46868
3402
שמייצר הורמוני מפתח ונוירוטרנסמיטרים.
01:02
Immediatelyמיד after my surgeryכִּירוּרגִיָה,
20
50270
2231
מיד לאחר הניתוח שלי,
01:04
I had to decideלְהַחלִיט what amountsסכומים of eachכל אחד of over
21
52501
2143
היה עליי להחליט מה תהיינה הכמויות של כל אחד
01:06
a dozenתְרֵיסַר powerfulחָזָק chemicalsכימיקלים to take eachכל אחד day,
22
54644
3702
מעל תריסר כימיקלים חזקים מאוד ליטול כל יום,
01:10
because if I just tookלקח nothing,
23
58346
1809
כי אם פשוט לא הייתי נוטלת כלום,
01:12
I would dieלָמוּת withinבְּתוֹך hoursשעות.
24
60155
2732
הייתי מתה בתוך כמה שעות.
01:14
Everyכֹּל day now for 18 yearsשנים -- everyכֹּל singleיחיד day --
25
62887
3920
כל יום כעת, במשך 18 שנים -- בכל יום ויום --
01:18
I've had to try to decideלְהַחלִיט the combinationsשילובים
26
66807
2710
הייתי צריכה לנסות להחליט על שילובים
01:21
and mixturesתערובות of chemicalsכימיקלים,
27
69517
1328
ותערובות של כימיקלים,
01:22
and try to get them, to stayשָׁהוּת aliveבחיים.
28
70845
3847
ולנסות להשיג אותם, כדי להישאר בחיים.
01:26
There have been severalכַּמָה closeלִסְגוֹר callsשיחות.
29
74692
2721
היו כמה פספוסים.
01:29
But luckilyלְמַרְבֶּה הַמַזָל, I'm an experimentalistניסיוני at heartלֵב,
30
77413
3699
אבל למרבה המזל, אני נסיינית בנשמה,
01:33
so I decidedהחליט I would experimentלְנַסוֹת
31
81112
3227
אז החלטתי שאני אתנסה
01:36
to try to find more optimalאוֹפְּטִימָלִי dosagesמינון
32
84339
2440
כדי לנסות למצוא מינונים יותר אופטימליים
01:38
because there really isn't a clearברור roadכְּבִישׁ mapמַפָּה
33
86779
1637
כי באמת אין מפת דרכים ברורה
01:40
on this that's detailedמְפוֹרָט.
34
88416
1903
בנושא זה שהיא מפורטת.
01:42
I beganהחל to try differentשונה mixturesתערובות,
35
90319
2151
התחלתי לנסות תערובות שונות,
01:44
and I was blownפוצצו away by how
36
92470
2872
ונדהמתי מאיך
01:47
tinyזָעִיר changesשינויים in dosagesמינון
37
95342
2411
שינויים זעירים במינונים
01:49
dramaticallyבאופן דרמטי changedהשתנה my senseלָחוּשׁ of selfעצמי,
38
97753
3149
שינו באופן דרמטי את תחושת העצמי שלי,
01:52
my senseלָחוּשׁ of who I was, my thinkingחושב,
39
100902
1811
את התחושה של מי הייתי, החשיבה שלי,
01:54
my behaviorהִתְנַהֲגוּת towardsלִקרַאת people.
40
102713
2259
ההתנהגות שלי כלפי אנשים.
01:56
One particularlyבִּמְיוּחָד dramaticדְרָמָטִי caseמקרה:
41
104972
2049
אחד המקרים הדרמטיים במיוחד:
01:59
for a coupleזוּג monthsחודשים I actuallyלמעשה triedניסה dosagesמינון
42
107021
1868
כבר מזה כמה חודשים ניסיתי למעשה מינונים
02:00
and chemicalsכימיקלים typicalאופייני of a man in his earlyמוקדם 20s,
43
108889
3908
וכימיקלים אופייניים לגבר בשנות העשרים לחייו.
02:04
and I was blownפוצצו away by how my thoughtsמחשבות changedהשתנה.
44
112797
3011
ונטרפתי מאיך שהמחשבות שלי השתנו.
02:07
(Laughterצחוק)
45
115808
3120
(צחוק)
02:10
I was angryכּוֹעֵס all the time,
46
118928
3058
כעסתי כל הזמן.
02:13
I thought about sexמִין constantlyתָמִיד,
47
121986
1846
חשבתי על סקס כל הזמן,
02:15
and I thought I was the smartestהכי חכם personאדם
48
123832
2949
וחשבתי שאני האדם הכי חכם
02:18
in the entireשלם worldעוֹלָם, and
49
126781
2051
בעולם כולו, ו...
02:20
—(Laughterצחוק)—
50
128832
2263
-(צחוק) —
02:23
of courseקוּרס over the yearsשנים I'd
metנפגש guys kindסוג of like that,
51
131095
2925
כמובן במהלך השנים פגשתי בחורים שכאלה,
02:26
or maybe kindסוג of toned-downהוריד עצמה versionsגרסאות of that.
52
134020
2267
או אולי סוג של גרסאות מעודנות יותר של זה.
02:28
I was kindסוג of extremeקיצוני.
53
136287
2184
הייתי די קיצונית.
02:30
But to me, the surpriseהַפתָעָה was,
54
138471
2569
אבל בשבילי, ההפתעה היתה,
02:33
I wasn'tלא היה tryingמנסה to be arrogantיָהִיר.
55
141040
2166
לא ניסיתי להיות יהירה.
02:35
I was actuallyלמעשה tryingמנסה,
56
143206
3209
באמת ניסיתי,
02:38
with a little bitbit of insecurityחוסר ביטחון,
57
146415
2360
עם קצת חוסר ביטחון
02:40
to actuallyלמעשה fixלתקן a problemבְּעָיָה in frontחֲזִית of me,
58
148775
3000
ממש לפתור בעיה שעמדה בפני,
02:43
and it just didn't come out that way.
59
151775
1856
וזה לא פשוט יצא ככה.
02:45
So I couldn'tלא יכול handleידית it.
60
153631
1483
אז לא יכולתי להתמודד עם זה.
02:47
I changedהשתנה my dosagesמינון.
61
155114
1525
שיניתי את המינונים שלי.
02:48
But that experienceניסיון, I think, gaveנתן me
62
156639
2455
אבל ניסיון זה, אני חושבת, נתן לי
02:51
a newחָדָשׁ appreciationהוֹקָרָה for menגברים
63
159094
1751
הערכה מחודשת לגברים
02:52
and what they mightאולי walkלָלֶכֶת throughדרך,
64
160845
1816
ומה שהם אולי עוברים,
02:54
and I've gottenקיבל alongלְאוֹרֶך with menגברים
65
162661
1690
והסתדרתי עם גברים
02:56
a lot better sinceמאז then.
66
164351
1839
הרבה יותר טוב מאז.
02:58
What I was tryingמנסה to do
67
166190
1545
מה שניסיתי לעשות
02:59
with tuningכִּונוּן these hormonesהורמונים
68
167735
2028
עם כוונון הורמונים אלה
03:01
and neurotransmittersנוירוטרנסמיטורים and so forthהָלְאָה
69
169763
2323
והמוליכים העצביים וכדומה
03:04
was to try to get my intelligenceאינטליגנציה back
70
172086
3605
היה לנסות להחזיר לעצמי את האינטליגנציה שלי
03:07
after my illnessמַחֲלָה and surgeryכִּירוּרגִיָה,
71
175691
2634
לאחר המחלה והניתוח.
03:10
my creativeיְצִירָתִי thought, my ideaרַעְיוֹן flowזְרִימָה.
72
178325
2635
החשיבה היצירתית שלי, זרם הרעיונות.
03:12
And I think mostlyבעיקר in imagesתמונות,
73
180960
2641
ואני חושבת בעיקר בדימויים,
03:15
and so for me that becameהפכתי a keyמַפְתֵחַ metricמֶטרִי --
74
183601
2852
אז בשבילי זה הפך מדד המפתח של --
03:18
how to get these mentalנַפשִׁי imagesתמונות
75
186453
2330
איך להגיע לדימויים מנטליים אלה
03:20
that I use as a way of rapidמָהִיר prototypingאב טיפוס,
76
188783
2504
שאני משתמשת בהם כדרך מהירה לבניית אב-טיפוס,
03:23
if you will, my ideasרעיונות,
77
191287
1743
אם תרצו, הרעיונות שלי,
03:25
tryingמנסה on differentשונה newחָדָשׁ ideasרעיונות for sizeגודל,
78
193030
2372
מתנסה ברעיונות שונים חדשים עבור גודל,
03:27
playingמשחק out scenariosתרחישים.
79
195402
1695
משחקת תרחישים.
03:29
This kindסוג of thinkingחושב isn't newחָדָשׁ.
80
197097
1913
סוג זה של חשיבה אינו חדש.
03:31
PhiliosophersPhiliosophers like Humeיום and Descartesדקארט and Hobbesהובס
81
199010
3255
פילוסופים כמו יום ודקארט והובס
03:34
saw things similarlyבאופן דומה.
82
202265
1528
ראו את הדברים באופן דומה.
03:35
They thought that mentalנַפשִׁי imagesתמונות and ideasרעיונות
83
203793
2737
הם חשבו שהדימויים המנטאליים והרעיונות
03:38
were actuallyלמעשה the sameאותו thing.
84
206530
2331
היו למעשה אותו הדבר.
03:40
There are those todayהיום that disputeמַחֲלוֹקֶת that,
85
208861
2417
ישנם היום כאלה שחולקים על כך,
03:43
and lots of debatesדיונים about how the mindאכפת worksעובד,
86
211278
3195
והרבה דיונים על איך המוח עובד .
03:46
but for me it's simpleפָּשׁוּט:
87
214473
1736
אבל בשבילי זה פשוט:
03:48
Mentalנַפשִׁי imagesתמונות, for mostרוב of us,
88
216209
2532
דימויים מנטליים, עבור רובנו,
03:50
are centralמֶרכָּזִי in inventiveתַחבְּלָנִי and creativeיְצִירָתִי thinkingחושב.
89
218741
3934
הם גורם מרכזי בחשיבה ההמצאתית והיצירתית.
03:54
So after severalכַּמָה yearsשנים,
90
222675
1775
אז לאחר מספר שנים,
03:56
I tunedמְכוּוָן myselfעצמי up and I have lots of great,
91
224450
3233
כיווננתי עצמי ויש לי ממש הרבה
03:59
really vividבָּהִיר mentalנַפשִׁי imagesתמונות with a lot of sophisticationתִחכּוּם
92
227683
3048
דימויים מנטאליים חיים עם הרבה תחכום
04:02
and the analyticalאנליטיים backboneעמוד שדרה behindמֵאָחוֹר them.
93
230731
2269
ועמוד השדרה האנליטי מאחוריהם.
04:05
And so now I'm workingעובד on,
94
233000
1921
אז עכשיו אני עובדת על
04:06
how can I get these mentalנַפשִׁי imagesתמונות in my mindאכפת
95
234921
4162
איך אני יכולה להעלות במוחי את הדימויים המנטליים האלה
04:11
out to my computerמַחשֵׁב screenמָסָך fasterמהיר יותר?
96
239083
2850
למסך המחשב שלי, מהר יותר?
04:13
Can you imagineלדמיין, if you will,
97
241933
2089
האם ביכולתכם לדמיין, אם תרצו,
04:16
a movieסרט directorמְנַהֵל beingלהיות ableיכול to use
98
244022
2120
במאית סרטים שתוכל להשתמש
04:18
her imaginationדִמיוֹן aloneלבד to
directישיר the worldעוֹלָם in frontחֲזִית of her?
99
246142
3762
בדמיון שלה לבדו כדי לביים את העולם שלפניה?
04:21
Or a musicianמוּסִיקָאִי to get the musicמוּסִיקָה out of his headרֹאשׁ?
100
249904
3588
או מוזיקאי להוציא את המוזיקה. שלו מהראש?
04:25
There are incredibleמדהים possibilitiesאפשרויות with this
101
253492
2292
ישנן מספר אפשרויות מדהימות עם זה
04:27
as a way for creativeיְצִירָתִי people
102
255784
1993
כדרך עבור אנשים יצירתיים
04:29
to shareלַחֲלוֹק at lightאוֹר speedמְהִירוּת.
103
257777
2233
לשתף במהירות האור.
04:32
And the truthאֶמֶת is, the remainingנוֹתָר bottleneckצַוַאר הַבַּקבּוּק
104
260010
1998
והאמת היא, שצוואר הבקבוק שנותר
04:34
in beingלהיות ableיכול to do this
105
262008
1173
בפני האפשרות לעשות את זה
04:35
is just uppingupping the resolutionפתרון הבעיה of brainמוֹחַ scanלִסְרוֹק systemsמערכות.
106
263181
3980
הוא פשוט להעלות את הרזולוציה של מערכות סריקת המוח.
04:39
So let me showלְהַצִיג you why I think
we're prettyיפה closeלִסְגוֹר to gettingמקבל there
107
267161
2858
אז הרשו לי להראות לכם
למה אני חושבת שאנחנו די קרובים להגיע לשם
04:42
by sharingשיתוף with you two recentלאחרונה experimentsניסויים
108
270029
2387
בכך שאשתף איתכם שני ניסויים שנעשו לאחרונה
04:44
from two topחלק עליון neuroscienceמדעי המוח groupsקבוצות.
109
272416
2587
על ידי שתי קבוצות מובילות במדעי המוח.
04:47
Bothשניהם used fMRIfMRI technologyטֶכנוֹלוֹגִיָה --
110
275003
2488
שניהם השתמשו בטכנולוגיית ה-fMRI.
04:49
functionalפוּנקצִיוֹנָלִי magneticמַגנֶטִי resonanceתְהוּדָה imagingהַדמָיָה technologyטֶכנוֹלוֹגִיָה --
111
277491
2279
טכנולוגית דימות תהודה מגנטית תפקודי
04:51
to imageתמונה the brainמוֹחַ,
112
279770
1411
לדימוי המוח,
04:53
and here is a brainמוֹחַ scanלִסְרוֹק setמַעֲרֶכֶת from Giorgioג'ורג'יו Ganisגאניס
113
281181
3257
והנה סריקת מוח מג'ורג'ו גניס
04:56
and his colleaguesעמיתים at Harvardהרווארד.
114
284438
1950
ועמיתיו באוניברסיטת הרווארד.
04:58
And the left-handיד שמאל columnטור showsמופעים a brainמוֹחַ scanלִסְרוֹק
115
286388
3154
והטור השמאלי מראה סריקת מוח
05:01
of a personאדם looking at an imageתמונה.
116
289542
3267
של אדם שמסתכל על דימוי.
05:04
The middleאֶמצַע columnטור showsמופעים the brainscanסריקת מוח
117
292809
1929
העמודה האמצעית מראה סריקת מוח
05:06
of that sameאותו individualאִישִׁי
118
294738
1621
של אותו אדם
05:08
imaginingמדמיין, seeingרְאִיָה that sameאותו imageתמונה.
119
296359
3066
מדמיין שראה את אותו דימוי.
05:11
And the right columnטור was createdשנוצר
120
299425
2048
והעמודה הימנית נוצרה
05:13
by subtractingמְחַסֵר the middleאֶמצַע
columnטור from the left columnטור,
121
301473
3594
על-ידי חיסור העמודה האמצעית מהעמודה השמאלית,
05:17
showingמראה the differenceהֶבדֵל to be nearlyכמעט zeroאֶפֶס.
122
305083
2943
מראה שההבדל קרוב לאפס.
05:20
This was repeatedחוזר על עצמו on lots of differentשונה individualsיחידים
123
308026
2894
זה חזר אצל הרבה אנשים שונים
05:22
with lots of differentשונה imagesתמונות,
124
310920
2830
עם הרבה דימויים שונים.
05:25
always with a similarדוֹמֶה resultתוֹצָאָה.
125
313750
1604
תמיד עם תוצאה דומה.
05:27
The differenceהֶבדֵל betweenבֵּין seeingרְאִיָה an imageתמונה
126
315354
2089
ההבדל בין לראות דימוי
05:29
and imaginingמדמיין seeingרְאִיָה that sameאותו imageתמונה
127
317443
2455
ולדמיין ראיית אותו דימוי
05:31
is nextהַבָּא to nothing.
128
319898
2155
הוא כמעט כלום.
05:34
Nextהַבָּא let me shareלַחֲלוֹק with you one other experimentלְנַסוֹת,
129
322053
2761
עכשיו, הרשו לי לשתף אתכם באחד מהניסויים האחרים,
05:36
this from Jackג'ֵק Gallant'sשל גלאנט labמַעבָּדָה at Calקאל Berkeleyברקלי.
130
324814
4541
זה מהמעבדה של ג'ק גאלאנט בברקלי, קליפורניה.
05:41
They'veהם עשו זאת been ableיכול to decodeלְפַעֲנֵחַ brainwavesגלי מוח
131
329355
2063
הם הצליחו לפענח את גלי המוח
05:43
into recognizableניתן לזיהוי visualחָזוּתִי fieldsשדות.
132
331418
2441
לכדי זיהוי שדות חזותיים.
05:45
So let me setמַעֲרֶכֶת this up for you.
133
333859
1305
אז הרשו לי לארגן זאת בשבילכם.
05:47
In this experimentלְנַסוֹת, individualsיחידים were shownמוצג
134
335164
2333
בניסוי זה, הוצגו בפני יחידים
05:49
hundredsמאות of hoursשעות of YouTubeYouTube videosסרטונים
135
337497
1995
מאות שעות של קטעי וידאו מיו-טיוב
05:51
while scansסורק were madeעָשׂוּי of theirשֶׁלָהֶם brainsמוֹחַ
136
339492
2039
תוך כדי שסרקו את מוחותיהם
05:53
to createלִיצוֹר a largeגָדוֹל libraryסִפְרִיָה of theirשֶׁלָהֶם brainמוֹחַ reactingמגיבים
137
341531
3216
כדי ליצור ספריה גדולה של מוחותיהם שמגיבים
05:56
to videoוִידֵאוֹ sequencesרצפים.
138
344747
2649
לרצפי וידאו.
05:59
Then a newחָדָשׁ movieסרט was shownמוצג with newחָדָשׁ imagesתמונות,
139
347396
2850
לאחר מכן הוצג סרט חדש עם תמונות חדשות,
06:02
newחָדָשׁ people, newחָדָשׁ animalsבעלי חיים in it,
140
350246
1952
אנשים חדשים, חיות חדשות בתוכו
06:04
and a newחָדָשׁ scanלִסְרוֹק setמַעֲרֶכֶת was recordedמוּקלָט.
141
352198
2711
וסריקה חדשה הוקלטה.
06:06
The computerמַחשֵׁב, usingמבנה יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוני brainמוֹחַ scanלִסְרוֹק dataנתונים aloneלבד,
142
354909
2788
המחשב, באמצעות נתוני סריקת מוח בלבד.
06:09
decodedמְפוּענָח that newחָדָשׁ brainמוֹחַ scanלִסְרוֹק
143
357697
2024
פיענח את סריקת המוח החדשה
06:11
to showלְהַצִיג what it thought the
individualאִישִׁי was actuallyלמעשה seeingרְאִיָה.
144
359721
4376
כדי להראות מה הוא חשב שהאדם למעשה ראה.
06:16
On the right-handיד ימין sideצַד, you
see the computer'sשל המחשב guessלְנַחֵשׁ,
145
364097
3381
בצד ימין, אתם רואים את הניחוש של המחשב,
06:19
and on the left-handיד שמאל sideצַד, the presentedמוצג clipלְקַצֵץ.
146
367478
4007
בצד שמאל, את הקליפ שהוצג.
06:23
This is the jaw-dropperמפתיע.
147
371485
2319
זה מדהים.
06:25
We are so closeלִסְגוֹר to beingלהיות ableיכול to do this.
148
373804
2687
. אנחנו כל כך קרובים לאפשרות לעשות את זה.
06:28
We just need to up the resolutionפתרון הבעיה.
149
376491
2785
אנחנו רק צריכים להגביר את הרזולוציה.
06:31
And now rememberלִזכּוֹר that when you see an imageתמונה
150
379276
3252
וכעת זיכרו שכשאתם רואים דימוי
06:34
versusנגד when you imagineלדמיין that sameאותו imageתמונה,
151
382528
2158
לעומת זה שאתם מדמיינים אותו,
06:36
it createsיוצר the sameאותו brainמוֹחַ scanלִסְרוֹק.
152
384686
3475
זה יוצר סריקת מוח זהה.
06:40
So this was doneבוצע with the highest-resolutionברזולוציה הגבוהה ביותר
153
388161
2722
אז זה נעשה עם מערכות סריקת המוח
06:42
brainמוֹחַ scanלִסְרוֹק systemsמערכות availableזמין todayהיום,
154
390883
2185
בעלות הרזולוציה הגבוהה ביותר שזמינים כיום.
06:45
and theirשֶׁלָהֶם resolutionפתרון הבעיה has increasedמוּגדָל really
155
393068
1784
הרזולוציה שלהן ממש גדלה
06:46
about a thousandfoldפִּי אֶלֶף in the last severalכַּמָה yearsשנים.
156
394852
3497
באלפי מונים במספר השנים האחרונות.
06:50
Nextהַבָּא we need to increaseלהגביר the resolutionפתרון הבעיה
157
398349
2322
להבא אנחנו צריכים להגדיל את הרזולוציה
06:52
anotherאַחֵר thousandfoldפִּי אֶלֶף
158
400671
1977
בעוד אלפי מונים
06:54
to get a deeperעמוק יותר glimpseהֲצָצָה.
159
402648
1789
כדי לזכות בהצצה עמוקה יותר.
06:56
How do we do that?
160
404437
1511
איך נעשה את זה?
06:57
There's a lot of techniquesטכניקות in this approachגִישָׁה.
161
405948
2614
יש המון טכניקות בגישה זו.
07:00
One way is to crackסדק openלִפְתוֹחַ your
skullגולגולת and put in electrodesאלקטרודות.
162
408562
3118
דרך אחת היא לפצח את הגולגולת שלכם,
ולהכניס לתוכה אלקטרודות.
07:03
I'm not for that.
163
411680
1403
אני לא בעד זה.
07:05
There's a lot of newחָדָשׁ imagingהַדמָיָה techniquesטכניקות
164
413083
2955
יש הרבה טכניקות הדמיה חדשות
07:08
beingלהיות proposedמוּצָע, some even by me,
165
416038
2003
שהוצעו, בחלקם אפילו על ידי,
07:10
but givenנָתוּן the recentלאחרונה successהַצלָחָה of MRIMRI,
166
418041
2959
אבל לאור ההצלחה האחרונה של ה- MRI,
07:13
first we need to askלִשְׁאוֹל the questionשְׁאֵלָה,
167
421000
2068
עלינו לשאול קודם כל את השאלה,
07:15
is it the endסוֹף of the roadכְּבִישׁ with this technologyטֶכנוֹלוֹגִיָה?
168
423068
2841
האם זה סוף הדרך עם הטכנולוגיה הזו?
07:17
Conventionalמוּסכָּם wisdomחוכמה saysאומר the only way
169
425909
2455
ההיגיון הבריא אומר שהדרך היחידה
07:20
to get higherגבוה יותר resolutionפתרון הבעיה is with biggerגדול יותר magnetsמגנטים,
170
428364
2589
להשיג רזולוציה גבוהה יותר היא בעזרת
מגנטים גדולים יותר,
07:22
but at this pointנְקוּדָה biggerגדול יותר magnetsמגנטים
171
430953
1842
אבל בנקודה זו מגנטים גדולים
07:24
only offerהַצָעָה incrementalמצטבר resolutionפתרון הבעיה improvementsשיפורים,
172
432795
3750
רק מציעים שיפורים מצטברים ברזולוציה,
07:28
not the thousandfoldפִּי אֶלֶף we need.
173
436545
2160
לא אלפי המונים שאנו צריכים.
07:30
I'm puttingלשים forwardקָדִימָה an ideaרַעְיוֹן:
174
438705
1823
אני זורקת רעיון:
07:32
insteadבמקום זאת of biggerגדול יותר magnetsמגנטים,
175
440528
1963
במקום מגנטים יותר גדולים,
07:34
let's make better magnetsמגנטים.
176
442491
2450
בואו וניצור מגנטים טובים יותר .
07:36
There's some newחָדָשׁ technologyטֶכנוֹלוֹגִיָה breakthroughsפריצות דרך
177
444941
2003
יש כמה פריצות דרך טכנולוגיות חדשות
07:38
in nanoscienceננו
178
446944
1457
בננוטכנולוגיה
07:40
when appliedהוחל to magneticמַגנֶטִי structuresמבנים
179
448401
1727
שכאשר מיושמים למבנים מגנטיים
07:42
that have createdשנוצר a wholeכֹּל newחָדָשׁ classמעמד of magnetsמגנטים,
180
450128
3013
הם יצרו סוג חדש לגמרי של מגנטים,
07:45
and with these magnetsמגנטים, we can layלְהַנִיחַ down
181
453141
2531
ועם מגנטים אלה אנחנו יכולים ליצר
07:47
very fine detailedמְפוֹרָט magneticמַגנֶטִי fieldשדה patternsדפוסי
182
455672
2167
תבניות שדה מגנטי מפורטות יפות מאד
07:49
throughoutבְּמֶשֶך the brainמוֹחַ,
183
457839
1355
בכל חלקי המוח.
07:51
and usingמבנה יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוני those, we can actuallyלמעשה createלִיצוֹר
184
459194
3182
ותוך שימוש בהן אנו יכולים למעשה ליצור
07:54
holographic-likeכמו הולוגרפית interferenceהַפרָעָה structuresמבנים
185
462376
2838
מבני התערבות דמויי- הולוגרפים,
07:57
to get precisionדיוק controlלִשְׁלוֹט over manyרב patternsדפוסי,
186
465214
3469
כדי לקבל דיוק בשליטה על דפוסים רבים.
08:00
as is shownמוצג here by shiftingהסטה things.
187
468683
2445
כפי שמוצג כאן על ידי העברת דברים.
08:03
We can createלִיצוֹר much more complicatedמסובך structuresמבנים
188
471128
3150
אנחנו יכולים ליצור מבנים הרבה יותר מורכבים
08:06
with slightlyמְעַט differentשונה arrangementsסידורים,
189
474278
2071
עם סידורים שונים במקצת.
08:08
kindסוג of like makingהֲכָנָה Spirographספירוגרף.
190
476349
3033
בערך כמו שעושים ספירוגרף.
08:11
So why does that matterחוֹמֶר?
191
479382
2228
אז למה זה משנה?
08:13
A lot of effortמַאֲמָץ in MRIMRI over the yearsשנים
192
481610
2577
הרבה מאמץ הושקע ב- MRI
08:16
has goneנעלם into makingהֲכָנָה really bigגָדוֹל,
193
484187
2837
לאורך השנים ביצירת מגנטים
08:19
really hugeעָצוּם magnetsמגנטים, right?
194
487024
2610
גדולים, ענקיים ממש, נכון?
08:21
But yetעדיין mostרוב of the recentלאחרונה advancesההתקדמות
195
489634
2509
אבל עדיין רוב השיפורים האחרונים
08:24
in resolutionפתרון הבעיה have actuallyלמעשה come from
196
492143
2197
ברזולוציה הגיעו למעשה
08:26
ingeniouslyבגאווה cleverחכם encodingהַצפָּנָה and decodingפִּעַנוּחַ solutionsפתרונות
197
494340
4008
מפתרונות חכמים של קידוד ופיענוח
08:30
in the F.M. radioרָדִיוֹ frequencyתדירות transmittersמשדרים and receiversמקלטים
198
498348
3287
במשדרי ומקלטי רדיו בתדר F.M
08:33
in the MRIMRI systemsמערכות.
199
501635
2691
במערכות ה-MRI.
08:36
Let's alsoגַם, insteadבמקום זאת of a uniformמדים magneticמַגנֶטִי fieldשדה,
200
504326
3322
ובואו גם, במקום שדה מגנטי אחיד,
08:39
put down structuredמובנה magneticמַגנֶטִי patternsדפוסי
201
507648
2672
נשים דפוסים מגנטיים מובנים
08:42
in additionבנוסף to the F.M. radioרָדִיוֹ frequenciesתדרים.
202
510320
3099
בנוסף לתדרי ה- F.M
08:45
So by combiningשילוב the magneticsמגנטיות patternsדפוסי
203
513419
2307
כך שעל ידי שילוב של דפוסים מגנטיים
08:47
with the patternsדפוסי in the F.M. radioרָדִיוֹ frequenciesתדרים
204
515726
2710
עם הדפוסים ב תדרי ה- .F.M של הרדיו
08:50
processingמעבד whichאיזה can massivelyבאופן מאסיבי increaseלהגביר
205
518436
2171
לעבד את מה שיכול להגביר מסיבית
08:52
the informationמֵידָע that we can extractלחלץ
206
520607
1969
את המידע שאנחנו יכולים לחלץ
08:54
in a singleיחיד scanלִסְרוֹק.
207
522576
2446
בסריקה בודדת.
08:57
And on topחלק עליון of that, we can then layerשִׁכבָה
208
525022
2332
בנוסף לכך, אנו יכולים אז לערוך
08:59
our ever-growingהולך וגדל knowledgeיֶדַע
of brainמוֹחַ structureמִבְנֶה and memoryזיכרון
209
527354
4472
את הידע ההולך וגובר שלנו על מבנה המוח והזיכרון
09:03
to createלִיצוֹר a thousandfoldפִּי אֶלֶף increaseלהגביר that we need.
210
531826
3695
כדי ליצור את ההעלאה באלפי מונים שאנחנו צריכים לה.
09:07
And usingמבנה יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוני fMRIfMRI, we should be ableיכול to measureלִמְדוֹד
211
535521
2943
ובאמצעות fMRI, נוכל למדוד
09:10
not just oxygenatedמחומצן bloodדָם flowזְרִימָה,
212
538464
2082
לא רק את זרימת הדם המחומצן,
09:12
but the hormonesהורמונים and neurotransmittersנוירוטרנסמיטורים
I've talkedדיבר about
213
540546
2901
אלא את ההורמונים ואת הנוירוטרנסמיטורים שדיברתי עליהם
09:15
and maybe even the directישיר neuralעֲצַבִּי activityפעילות,
214
543447
2345
ואולי אפילו את הפעילות העצבית הישירה,
09:17
whichאיזה is the dreamחולם.
215
545792
1503
שזה החלום.
09:19
We're going to be ableיכול to dumpמזבלה our ideasרעיונות
216
547295
2234
אנחנו הולכים להיות מסוגלים לזרוק את הרעיונות שלנו
09:21
directlyבאופן ישיר to digitalדִיגִיטָלי mediaכְּלֵי תִקְשׁוֹרֶת.
217
549529
2694
ישירות למדיה דיגיטלית.
09:24
Could you imagineלדמיין if we could leapfrogמִפשָׂק languageשפה
218
552223
2711
התוכלו לדמיין לו היינו יכולים לדלג על שפה
09:26
and communicateלתקשר directlyבאופן ישיר with humanבן אנוש thought?
219
554934
4209
לתקשר ישירות עם המחשבה האנושית?
09:31
What would we be capableבעל יכולת of then?
220
559143
3193
למה נהיה מסוגלים אז?
09:34
And how will we learnלִלמוֹד to dealעִסקָה
221
562336
2637
ואיך נלמד להתמודד
09:36
with the truthsאמיתות of unfilteredללא פילטר humanבן אנוש thought?
222
564973
4219
עם האמיתות הבלתי מסוננות של המחשבה האנושית?
09:41
You think the Internetאינטרנט was bigגָדוֹל.
223
569192
2567
אתם חושבים שהאינטרנט היה משהו גדול.
09:43
These are hugeעָצוּם questionsשאלות.
224
571759
2602
אלו הן שאלות ענקיות.
09:46
It mightאולי be irresistibleאין לעמוד בפניו as a toolכְּלִי
225
574361
2148
זה עשוי להיות מפתה ככלי
09:48
to amplifyלהגביר our thinkingחושב and communicationתִקשׁוֹרֶת skillsמיומנויות.
226
576509
3876
להגברת כישורי החשיבה והתקשורת שלנו.
09:52
And indeedאכן, this very sameאותו toolכְּלִי
227
580385
2023
ואכן, כלי ספציפי זה.
09:54
mayמאי proveלְהוֹכִיחַ to leadעוֹפֶרֶת to the cureריפוי
228
582408
2126
עשוי להוביל למציאת דרכי ריפוי
09:56
for Alzheimer'sאלצהיימר and similarדוֹמֶה diseasesמחלות.
229
584534
3074
עבור אלצהיימר ומחלות דומות.
09:59
We have little optionאוֹפְּצִיָה but to openלִפְתוֹחַ this doorדלת.
230
587608
3512
אין לנו ברירה אלא לפתוח את הדלת.
10:03
Regardlessללא קשר, pickלִבחוֹר a yearשָׁנָה --
231
591120
1585
ללא קשר, בחרו שנה...
10:04
will it happenלִקְרוֹת in fiveחָמֵשׁ yearsשנים or 15 yearsשנים?
232
592705
2266
זה יקרה בעוד 5 או 15 שנים?
10:06
It's hardקָשֶׁה to imagineלדמיין it takingלְקִיחָה much longerארוך יותר.
233
594971
4616
קשה לדמיין שזה יקח הרבה יותר זמן.
10:11
We need to learnלִלמוֹד how to take this stepשלב togetherיַחַד.
234
599587
3695
אנו צריכים ללמוד כיצד לעשות את הצעד הזה ביחד.
10:15
Thank you.
235
603282
2174
תודה.
10:17
(Applauseתְשׁוּאוֹת)
236
605456
3974
(מחיאות כפיים)
Translated by zeeva Livshitz
Reviewed by Ido Dekkers

▲Back to top

ABOUT THE SPEAKER
Mary Lou Jepsen - Inventor, entrepreneur, optical physicist
Mary Lou Jepsen pushes the edges of what's possible in optics and physics, to make new types of devices, leading teams and working with huge factories that can ship vast volumes of these strange, new things.

Why you should listen

Mary Lou Jepsen is one of the world’s foremost engineers and scientists in optics, imaging and display -- inventing at the hairy, crazy edge of what physics allows, aiming to do what seems impossible and leading teams to achieve these in volume in partnership with the world’s largest manufacturers, in Asia. She has more than 200 patents published or issued.

Jepsen is the founder and CEO of Openwater, which aims to use new optics to see inside our bodies. Previously a top technical exec at Google, Facebook, Oculus and Intel, her startups include One Laptop Per Child, where she was CTO and chief architect on the $100 laptop. She studied at Brown, MIT and Rhode Island School of Design, and she was a professor at both MITs -- the one in Cambridge, Mass., and the Royal Melbourne Institute of Tech in Australia.

More profile about the speaker
Mary Lou Jepsen | Speaker | TED.com