ABOUT THE SPEAKER
Tan Le - Entrepreneur
Tan Le is the founder & CEO of Emotiv, a bioinformatics company that's working on identifying biomarkers for mental and other neurological conditions using electroencephalography (EEG).

Why you should listen

Tan Le is the co-founder and president of Emotiv. Before this, she headed a firm that worked on a new form of remote control that uses brainwaves to control digital devices and digital media. It's long been a dream to bypass the mechanical (mouse, keyboard, clicker) and have our digital devices respond directly to what we think. Emotiv's EPOC headset uses 16 sensors to listen to activity across the entire brain. Software "learns" what each user's brain activity looks like when one, for instance, imagines a left turn or a jump.

Le herself has an extraordinary story -- a refugee from Vietnam at age 4, she entered college at 16 and has since become a vital young leader in her home country of Australia.

More profile about the speaker
Tan Le | Speaker | TED.com
TEDGlobal 2010

Tan Le: A headset that reads your brainwaves

טאן לה: התקן ראש שקורא את גלי המוח שלך.

Filmed:
2,732,929 views

ממשק המחשב המדהים של טאן לה קורא את גלי המוח של המשתמש ומאפשר שליטה באובייקטים וירטואליים ואף עצמים אלקטרוניים מוחשיים, באמצעות המחשבה בלבד (ומעט ריכוז). היא מדגימה את התקן הראש ומדברת על היישומים מרחיקי הלכת שלו.
- Entrepreneur
Tan Le is the founder & CEO of Emotiv, a bioinformatics company that's working on identifying biomarkers for mental and other neurological conditions using electroencephalography (EEG). Full bio

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

00:16
Up untilעד now, our communicationתִקשׁוֹרֶת with machinesמכונה
0
1000
2000
עד כה, התקשורת שלנו עם מכונות
00:18
has always been limitedמוגבל
1
3000
2000
הייתה תמיד מוגבלת
00:20
to consciousמוּדָע and directישיר formsטפסים.
2
5000
2000
לדרכים ישירות ומודעות.
00:22
Whetherהאם it's something simpleפָּשׁוּט
3
7000
2000
בין אם זה משהו פשוט
00:24
like turningחֲרִיטָה on the lightsאורות with a switchהחלף,
4
9000
2000
כמו להדליק את האורות באמצעות המתג,
00:26
or even as complexמורכב as programmingתִכנוּת roboticsרובוטיקה,
5
11000
3000
ובין אם מדובר בתכנות רובוטים מורכב,
00:29
we have always had to give a commandפקודה to a machineמְכוֹנָה,
6
14000
3000
תמיד היינו צריכים לתת פקודה למכונה,
00:32
or even a seriesסִדרָה of commandsפקודות,
7
17000
2000
או אפילו שורה של פקודות,
00:34
in orderלהזמין for it to do something for us.
8
19000
3000
על מנת שזו תעשה משהו עבורינו.
00:37
Communicationתִקשׁוֹרֶת betweenבֵּין people, on the other handיד,
9
22000
2000
תקשורת בין אנשים מצד שני,
00:39
is farרָחוֹק more complexמורכב and a lot more interestingמעניין
10
24000
3000
הינה מורכבת הרבה יותר ומעניינת מאוד,
00:42
because we take into accountחֶשְׁבּוֹן
11
27000
2000
מכיוון שאנו לוקחים בחשבון
00:44
so much more than what is explicitlyבִּמְפוּרָשׁ expressedהביע.
12
29000
3000
הרבה מעבר לביטוי המפורש של הדברים.
00:47
We observeלצפות facialפַּרצוּפִי expressionsביטויים, bodyגוּף languageשפה,
13
32000
3000
אנו צופים בהבעות הפנים, שפת הגוף,
00:50
and we can intuitאינטואיטיבי feelingsרגשות and emotionsרגשות
14
35000
2000
ואנו יכול לפרש תחושות ורגשות
00:52
from our dialogueדו שיח with one anotherאַחֵר.
15
37000
3000
מהדיאלוג שלנו עם האחר.
00:55
This actuallyלמעשה formsטפסים a largeגָדוֹל partחֵלֶק
16
40000
2000
זהו למעשה מרכיב משמעותי
00:57
of our decision-makingקבלת החלטות processתהליך.
17
42000
2000
מתהליך קבלת ההחלטות שלנו.
00:59
Our visionחָזוֹן is to introduceהצג
18
44000
2000
החזון שלנו הוא להכניס
01:01
this wholeכֹּל newחָדָשׁ realmתְחוּם of humanבן אנוש interactionאינטראקציה
19
46000
3000
את העולם החדש של אינטראקציה אנושית
01:04
into human-computerמחשב אנושי interactionאינטראקציה
20
49000
2000
לאינטראקציה שבין אדם למכונה.
01:06
so that computersמחשבים can understandמבין
21
51000
2000
כך שמחשבים יוכלו להבין
01:08
not only what you directישיר it to do,
22
53000
2000
לא רק מה שאנו אומרים להם לעשות,
01:10
but it can alsoגַם respondלְהָגִיב
23
55000
2000
אך הם גם יוכלו להגיב
01:12
to your facialפַּרצוּפִי expressionsביטויים
24
57000
2000
להבעות הפנים שלך
01:14
and emotionalרִגשִׁי experiencesחוויות.
25
59000
2000
ולהבעות הגוף.
01:16
And what better way to do this
26
61000
2000
ואיזו דרך טובה יותר לעשות זאת
01:18
than by interpretingפירוש the signalsאותות
27
63000
2000
מאשר לפענח את האותות
01:20
naturallyבאופן טבעי producedמיוצר by our brainמוֹחַ,
28
65000
2000
המופקים באופן טבעי ע"י המוח שלנו,
01:22
our centerמֶרְכָּז for controlלִשְׁלוֹט and experienceניסיון.
29
67000
3000
המרכז שלנו לשליטה וחוויה.
01:25
Well, it soundsקולות like a prettyיפה good ideaרַעְיוֹן,
30
70000
2000
ובכן, זה נשמע כמו רעיון טוב למדי,
01:27
but this taskמְשִׁימָה, as Brunoברונו mentionedמוּזְכָּר,
31
72000
2000
אך המשימה הזו, כמו שברונו ציין,
01:29
isn't an easyקַל one for two mainרָאשִׁי reasonsסיבות:
32
74000
3000
לא קלה בשל שתי סיבות:
01:32
First, the detectionאיתור algorithmsאלגוריתמים.
33
77000
3000
הראשונה, אלגוריתם הזיהוי.
01:35
Our brainמוֹחַ is madeעָשׂוּי up of
34
80000
2000
המוח שלנו מורכב
01:37
billionsמיליארדים of activeפָּעִיל neuronsנוירונים,
35
82000
2000
ממיליארדי נוירונים פעילים,
01:39
around 170,000 kmק"מ
36
84000
3000
בערך 170,000 ק"מ
01:42
of combinedמְשׁוּלָב axonאקסון lengthאורך.
37
87000
2000
של אקסונים משולבים.
01:44
When these neuronsנוירונים interactאינטראקציה,
38
89000
2000
כאשר נוצרת אינטראקציה בין הניורונים הללו,
01:46
the chemicalכִּימִי reactionתְגוּבָה emitsפולט an electricalחַשׁמַלִי impulseדַחַף,
39
91000
2000
התגובה הכימית מפיצה פולס חשמלי
01:48
whichאיזה can be measuredנמדד.
40
93000
2000
אותו ניתן למדוד.
01:50
The majorityרוֹב of our functionalפוּנקצִיוֹנָלִי brainמוֹחַ
41
95000
3000
רובו של המוח הפעיל שלנו
01:53
is distributedמופץ over
42
98000
2000
נמצא באיזור
01:55
the outerחִיצוֹנִי surfaceמשטח layerשִׁכבָה of the brainמוֹחַ,
43
100000
2000
משטח השכבה החיצונית של המוח שלנו.
01:57
and to increaseלהגביר the areaאֵזוֹר that's availableזמין for mentalנַפשִׁי capacityקיבולת,
44
102000
3000
ועל מנת להגדיל את השטח הקיים ליכולות מנטליות,
02:00
the brainמוֹחַ surfaceמשטח is highlyמְאוֹד foldedמְקוּפָּל.
45
105000
3000
משטח המוח מקופל ביותר.
02:03
Now this corticalקליפת המוח foldingמִתקַפֵּל
46
108000
2000
כעת, הקיפול המוחי הזה
02:05
presentsמתנות a significantמשמעותי challengeאתגר
47
110000
2000
מציג אתגר משמעותי
02:07
for interpretingפירוש surfaceמשטח electricalחַשׁמַלִי impulsesדחפים.
48
112000
3000
בפיענוח פולסים חשמליים.
02:10
Eachכל אחד individual'sשל הפרט cortexקליפת המוח
49
115000
2000
הקליפה המוחית של כל אדם
02:12
is foldedמְקוּפָּל differentlyבאופן שונה,
50
117000
2000
מקופלת באופן שונה,
02:14
very much like a fingerprintטביעת אצבע.
51
119000
2000
בדומה מאוד לטביעת אצבע.
02:16
So even thoughאם כי a signalאוֹת
52
121000
2000
כך שלמרות שאות
02:18
mayמאי come from the sameאותו functionalפוּנקצִיוֹנָלִי partחֵלֶק of the brainמוֹחַ,
53
123000
3000
יכול להגיע מחלק דומה במוח הפעיל,
02:21
by the time the structureמִבְנֶה has been foldedמְקוּפָּל,
54
126000
2000
בזמן שהמבנה התקפל,
02:23
its physicalגוּפָנִי locationמקום
55
128000
2000
המיקום הפיזי שלו
02:25
is very differentשונה betweenבֵּין individualsיחידים,
56
130000
2000
שונה מאוד בין אדם לאדם,
02:27
even identicalזֵהֶה twinsתְאוּמִים.
57
132000
3000
אפילו בתאומים זהים.
02:30
There is no longerארוך יותר any consistencyעֲקֵבִיוּת
58
135000
2000
כבר אין אחידות
02:32
in the surfaceמשטח signalsאותות.
59
137000
2000
באותות על פני השטח.
02:34
Our breakthroughפְּרִיצַת דֶרֶך was to createלִיצוֹר an algorithmאַלגוֹרִיתְם
60
139000
2000
פריצת הדרך שלנו הייתה ביצירת אלגוריתם
02:36
that unfoldsמתגלה the cortexקליפת המוח,
61
141000
2000
אשר פותח את קיפולי הקליפה המוחית,
02:38
so that we can mapמַפָּה the signalsאותות
62
143000
2000
כך שאנו יכולים למפות את האותות
02:40
closerיותר קרוב to its sourceמָקוֹר,
63
145000
2000
קרוב יותר למקור שלהם,
02:42
and thereforeלכן makingהֲכָנָה it capableבעל יכולת of workingעובד acrossלְרוֹחָב a massמסה populationאוּכְלוֹסִיָה.
64
147000
3000
ובכך מאפשרים למערכת לעבוד עם אוכלוסיה גדולה.
02:46
The secondשְׁנִיָה challengeאתגר
65
151000
2000
האתגר השני
02:48
is the actualמַמָשִׁי deviceהתקן for observingהתבוננות brainwavesגלי מוח.
66
153000
3000
הוא המכשיר עצמו לצפייה בגלי המוח
02:51
EEGEEG measurementsמידות typicallyבדרך כלל involveכרוך
67
156000
2000
מדידות EEG בדרך כלל כוללות
02:53
a hairnetרשת שיער with an arrayמַעֲרָך of sensorsחיישנים,
68
158000
3000
רשת שיער עם מערך של חיישנים,
02:56
like the one that you can see here in the photoתמונה.
69
161000
3000
כמו זו שאתם יכולים לראות כאן בתמונה.
02:59
A technicianטכנאי will put the electrodesאלקטרודות
70
164000
2000
טכנאי שם את האלקטרודות
03:01
ontoעַל גַבֵּי the scalpקַרקֶפֶת
71
166000
2000
על הקרקפת
03:03
usingמבנה יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוניפים יוני a conductiveמוֹלִיך gelלְהַגלִיד or pasteלְהַדבִּיק
72
168000
2000
באמצעות ג'ל מוליך או משחה
03:05
and usuallyבְּדֶרֶך כְּלַל after a procedureתהליך of preparingמכין the scalpקַרקֶפֶת
73
170000
3000
ולרוב לאחר תהליך של הכנת הקרקפת
03:08
by lightאוֹר abrasionשְׁחִיקָה.
74
173000
2000
ע"י שפשוף קל.
03:10
Now this is quiteדַי time consumingצורכים
75
175000
2000
כעת, זהו תהליך הצורך זמן מה
03:12
and isn't the mostרוב comfortableנוֹחַ processתהליך.
76
177000
2000
וגם לא מאוד נוח.
03:14
And on topחלק עליון of that, these systemsמערכות
77
179000
2000
ובנוסף, מערכות אלו
03:16
actuallyלמעשה costעֲלוּת in the tensעשרות of thousandsאלפים of dollarsדולר.
78
181000
3000
למעשה עולות עשרות אלפי דולרים.
03:20
So with that, I'd like to inviteלהזמין onstageעל הבמה
79
185000
3000
אז עם זה, הייתי מעוניינת להזמין לבמה את
03:23
Evanאוון Grantמענק, who is one of last year'sשנה speakersרמקולים,
80
188000
2000
אוון גראנט, אחד מהדוברים של שנה שעברה.
03:25
who'sמי זה kindlyאָדִיב agreedמוסכם
81
190000
2000
אשר הסכים באדיבותו
03:27
to help me to demonstrateלְהַפְגִין
82
192000
2000
לעזור לי להדגים
03:29
what we'veיש לנו been ableיכול to developלְפַתֵחַ.
83
194000
2000
את מה שהצלחנו לפתח.
03:31
(Applauseתְשׁוּאוֹת)
84
196000
6000
(מחיאות כפיים)
03:37
So the deviceהתקן that you see
85
202000
2000
אז המכשיר שאתם רואים
03:39
is a 14-channel-עָרוּץ, high-fidelityנאמנות גבוהה
86
204000
2000
הוא בעל 14 ערוצים, ויכולת גבוהה
03:41
EEGEEG acquisitionרְכִישָׁה systemמערכת.
87
206000
2000
לקליטת EEG.
03:43
It doesn't requireלִדרוֹשׁ any scalpקַרקֶפֶת preparationהכנה,
88
208000
3000
הוא אינו דורש הכנה מוקדמת של הקרקפת,
03:46
no conductiveמוֹלִיך gelלְהַגלִיד or pasteלְהַדבִּיק.
89
211000
2000
וגם לא ג'ל כמוליך או משחה.
03:48
It only takes a fewמְעַטִים minutesדקות to put on
90
213000
3000
לוקח דקות בודדות להלביש אותו
03:51
and for the signalsאותות to settleלִשְׁקוֹעַ.
91
216000
2000
ולהתחיל לקלוט את הגלים.
03:53
It's alsoגַם wirelessאַלחוּט,
92
218000
2000
הוא גם אלחוטי,
03:55
so it givesנותן you the freedomחוֹפֶשׁ to moveמהלך \ לזוז \ לעבור around.
93
220000
3000
כך שהוא מאפשר לך לנוע בחופשיות.
03:58
And comparedבהשוואה to the tensעשרות of thousandsאלפים of dollarsדולר
94
223000
3000
ובהשוואה לעשרות האלפים של דולרים
04:01
for a traditionalמָסוֹרתִי EEGEEG systemמערכת,
95
226000
3000
למערכת EEG מסורתית,
04:04
this headsetאוזניות only costsעלויות
96
229000
2000
התקן הראש הזה עולה
04:06
a fewמְעַטִים hundredמֵאָה dollarsדולר.
97
231000
2000
כמה מאות דולרים בלבד.
04:08
Now on to the detectionאיתור algorithmsאלגוריתמים.
98
233000
3000
עכשיו נעבור לאלגוריתמים של הזיהוי.
04:11
So facialפַּרצוּפִי expressionsביטויים --
99
236000
2000
אז הבעות פנים -
04:13
as I mentionedמוּזְכָּר before in emotionalרִגשִׁי experiencesחוויות --
100
238000
2000
כמו שהסברתי מקודם בהבעות רגשיות --
04:15
are actuallyלמעשה designedמְעוּצָב to work out of the boxקופסא
101
240000
2000
למעשה מתוכננות לעבוד באופן טבעי
04:17
with some sensitivityרְגִישׁוּת adjustmentsהתאמות
102
242000
2000
עם כמה שינויים ברגישות
04:19
availableזמין for personalizationהתאמה אישית.
103
244000
3000
הקיימים לצורך התאמה אישית.
04:22
But with the limitedמוגבל time we have availableזמין,
104
247000
2000
אך בשל הזמן הקצר העומד לרשותנו,
04:24
I'd like to showלְהַצִיג you the cognitiveקוגניטיבית suiteסְוִיטָה,
105
249000
2000
הייתי רוצה להציג בפניכם את החבילה הקוגניטיבית,
04:26
whichאיזה is the abilityיְכוֹלֶת for you
106
251000
2000
אשר מאפשרת לך
04:28
to basicallyבעיקרון moveמהלך \ לזוז \ לעבור virtualוירטואלי objectsחפצים with your mindאכפת.
107
253000
3000
להזיז חפצים וירטואלים בעזרת המחשבה.
04:32
Now, Evanאוון is newחָדָשׁ to this systemמערכת,
108
257000
2000
כעת, אוון חדש במערכת,
04:34
so what we have to do first
109
259000
2000
אז מה שאנו צריכים לעשות תחילה
04:36
is createלִיצוֹר a newחָדָשׁ profileפּרוֹפִיל for him.
110
261000
2000
הוא ליצור פרופיל חדש עבורו.
04:38
He's obviouslyמובן מאליו not Joanneג'ואן -- so we'llטוֹב "addלְהוֹסִיף userמִשׁתַמֵשׁ."
111
263000
3000
הוא בוודאי לא ג'ואן -- אז אנחנו "נוסיף משתמש".
04:41
Evanאוון. Okay.
112
266000
2000
אוון. בסדר.
04:43
So the first thing we need to do with the cognitiveקוגניטיבית suiteסְוִיטָה
113
268000
3000
אז הדבר הראשון שאנחנו צריכים לעשות עם החבילה הקוגניטיבית
04:46
is to startהַתחָלָה with trainingהַדְרָכָה
114
271000
2000
הוא להתחיל עם אימון
04:48
a neutralניטראלי signalאוֹת.
115
273000
2000
של אות ניטרלי.
04:50
With neutralניטראלי, there's nothing in particularמיוחד
116
275000
2000
עם ניטרלי, אין משהו מיוחד
04:52
that Evanאוון needsצרכי to do.
117
277000
2000
שאוון צריך לעשות.
04:54
He just hangsנתקע out. He's relaxedרָגוּעַ.
118
279000
2000
הוא רק עומד. הוא רגוע.
04:56
And the ideaרַעְיוֹן is to establishלְהַקִים a baselineהבסיס
119
281000
2000
והרעיון הוא להגדיר בסיס
04:58
or normalנוֹרמָלִי stateמדינה for his brainמוֹחַ,
120
283000
2000
או מצב נורמלי למוח שלו.
05:00
because everyכֹּל brainמוֹחַ is differentשונה.
121
285000
2000
מכיוון שכל מוח הוא שונה.
05:02
It takes eightשמונה secondsשניות to do this,
122
287000
2000
זה לוקח 8 שניות לביצוע הפעולה.
05:04
and now that that's doneבוצע,
123
289000
2000
ועכשיו שזה נגמר,
05:06
we can chooseבחר a movement-basedמבוסס תנועה actionפעולה.
124
291000
2000
אנו יכולים לבחור פעולה מבוססת תנועה.
05:08
So Evanאוון, chooseבחר something
125
293000
2000
אז אוון תבחר משהו
05:10
that you can visualizeלַחֲזוֹת clearlyבְּבִירוּר in your mindאכפת.
126
295000
2000
אותו אתה יכול לדמיין בבהירות במוחך.
05:12
Evanאוון Grantמענק: Let's do "pullמְשׁוֹך."
127
297000
2000
אוון גרנט: בואי נבצע "משיכה".
05:14
Tanלְהִשְׁתַזֵף LeLe: Okay, so let's chooseבחר "pullמְשׁוֹך."
128
299000
2000
טאן לה: בסדר. אז בוא נבחר "משיכה".
05:16
So the ideaרַעְיוֹן here now
129
301000
2000
אז הרעיון כאן הוא
05:18
is that Evanאוון needsצרכי to
130
303000
2000
שאוון צריך
05:20
imagineלדמיין the objectלְהִתְנַגֵד comingמגיע forwardקָדִימָה
131
305000
2000
לדמיין את האובייקט מתקדם
05:22
into the screenמָסָך,
132
307000
2000
לתוך המסך.
05:24
and there's a progressהתקדמות barבָּר that will scrollגְלִילָה acrossלְרוֹחָב the screenמָסָך
133
309000
3000
ויש מד התקדמות לאורכו של המסך
05:27
while he's doing that.
134
312000
2000
בזמן שהוא עושה את זה.
05:29
The first time, nothing will happenלִקְרוֹת,
135
314000
2000
בפעם הראשונה, שום דבר לא יקרה,
05:31
because the systemמערכת has no ideaרַעְיוֹן how he thinksחושב about "pullמְשׁוֹך."
136
316000
3000
מכיוון והמערכת לא יודעת איך הוא חושב על "משיכה".
05:34
But maintainלְתַחְזֵק that thought
137
319000
2000
אבל תשמור על המחשבה הזו
05:36
for the entireשלם durationמֶשֶׁך of the eightשמונה secondsשניות.
138
321000
2000
למשך כל ה-8 שניות.
05:38
So: one, two, threeשְׁלוֹשָׁה, go.
139
323000
3000
אז: אחת, שתיים, שלוש וזהו.
05:49
Okay.
140
334000
2000
בסדר.
05:51
So onceפַּעַם we acceptלְקַבֵּל this,
141
336000
2000
אז ברגע שאנו מאשרים את זה,
05:53
the cubeקוּבִּיָה is liveלחיות.
142
338000
2000
הקוביה חיה.
05:55
So let's see if Evanאוון
143
340000
2000
אז בואו נראה האם אוון
05:57
can actuallyלמעשה try and imagineלדמיין pullingמושך.
144
342000
3000
למעשה יכול לנסות ולדמיין משיכה.
06:00
Ahאה, good jobעבודה!
145
345000
2000
אה, עבודה טובה.
06:02
(Applauseתְשׁוּאוֹת)
146
347000
3000
(מחיאות כפיים)
06:05
That's really amazingמדהים.
147
350000
2000
זה למעשה מדהים.
06:07
(Applauseתְשׁוּאוֹת)
148
352000
4000
(מחיאות כפיים)
06:11
So we have a little bitbit of time availableזמין,
149
356000
2000
אז יש לנו מעט זמן פנוי,
06:13
so I'm going to askלִשְׁאוֹל Evanאוון
150
358000
2000
לכן אבקש מאוון
06:15
to do a really difficultקָשֶׁה taskמְשִׁימָה.
151
360000
2000
לבצע משימה קשה במיוחד.
06:17
And this one is difficultקָשֶׁה
152
362000
2000
וזו קשה
06:19
because it's all about beingלהיות ableיכול to visualizeלַחֲזוֹת something
153
364000
3000
מכיוון שהיא כרוכה ביכולת לדמיין משהו
06:22
that doesn't existקיימים in our physicalגוּפָנִי worldעוֹלָם.
154
367000
2000
שלא קיים בעולם הפיזי.
06:24
This is "disappearלְהֵעָלֵם."
155
369000
2000
זה "היעלמות".
06:26
So what you want to do -- at leastהכי פחות with movement-basedמבוסס תנועה actionsפעולות,
156
371000
2000
אז מה שאתה רוצה -- לפחות עם פעולות מבוססות תנועה,
06:28
we do that all the time, so you can visualizeלַחֲזוֹת it.
157
373000
3000
אנו עושים את זה כל הזמן, כך שאתה יכול לדמיין את זה.
06:31
But with "disappearלְהֵעָלֵם," there's really no analogiesאנלוגיות --
158
376000
2000
אבל עם "היעלמות", אין ממש אנלוגיות.
06:33
so Evanאוון, what you want to do here
159
378000
2000
אז אוון, מה שאתה רוצה לעשות כאן
06:35
is to imagineלדמיין the cubeקוּבִּיָה slowlyלאט fadingדוֹהֶה out, okay.
160
380000
3000
הוא לדמיין את הקוביה נעלמת בהדרגה, בסדר.
06:38
Sameאותו sortסוג of drillתרגיל. So: one, two, threeשְׁלוֹשָׁה, go.
161
383000
3000
אותו תהליך כמו מקודם. אז: אחת, שתיים, שלושה וזהו.
06:50
Okay. Let's try that.
162
395000
3000
בסדר. בוא ננסה את זה.
06:53
Oh, my goodnessטוּב לֵב. He's just too good.
163
398000
3000
הו, איזה יופי. הוא פשוט טוב מידי.
06:57
Let's try that again.
164
402000
2000
בוא ננסה זאת שוב.
07:04
EGלְמָשָׁל: Losingלאבד concentrationריכוז.
165
409000
2000
אוון גרנט: מאבד ריכוז.
07:06
(Laughterצחוק)
166
411000
2000
(צחוק)
07:08
TLTL: But we can see that it actuallyלמעשה worksעובד,
167
413000
2000
טאן לה: אבל אנחנו יכולים לראות שזה ממש עובד.
07:10
even thoughאם כי you can only holdלְהַחזִיק it
168
415000
2000
אפילו שאתה בקושי מחזיק את זה
07:12
for a little bitbit of time.
169
417000
2000
לזמן קצר מאוד.
07:14
As I said, it's a very difficultקָשֶׁה processתהליך
170
419000
3000
כמו שאמרתי, זהו תהליך קשה במיוחד
07:17
to imagineלדמיין this.
171
422000
2000
לדמיין את זה.
07:19
And the great thing about it is that
172
424000
2000
והדבר הגדול בנוגע לזה הוא
07:21
we'veיש לנו only givenנָתוּן the softwareתוֹכנָה one instanceלמשל
173
426000
2000
נתנו לתוכנה רק מופע אחת
07:23
of how he thinksחושב about "disappearלְהֵעָלֵם."
174
428000
3000
של איך שהוא חושב על "היעלמות".
07:26
As there is a machineמְכוֹנָה learningלְמִידָה algorithmאַלגוֹרִיתְם in this --
175
431000
3000
כך שיש אלגוריתם מכונה ללימוד בתוך זה --
07:29
(Applauseתְשׁוּאוֹת)
176
434000
4000
(מחיאות כפיים)
07:33
Thank you.
177
438000
2000
תודה לך.
07:35
Good jobעבודה. Good jobעבודה.
178
440000
3000
עבודה טובה. עבודה טובה.
07:38
(Applauseתְשׁוּאוֹת)
179
443000
2000
(מחיאות כפיים)
07:40
Thank you, Evanאוון, you're a wonderfulנִפלָא, wonderfulנִפלָא
180
445000
3000
תודה לך, אוון, אתה דוגמא נפלאה, נפלאה
07:43
exampleדוגמא of the technologyטֶכנוֹלוֹגִיָה.
181
448000
3000
של הטכנולוגיה.
07:46
So, as you can see, before,
182
451000
2000
אז כמו שיכולתם לראות מקודם,
07:48
there is a levelingפִּלוּס systemמערכת builtבנוי into this softwareתוֹכנָה
183
453000
3000
יש מערכת איזון הבנויה בתוך התוכנה
07:51
so that as Evanאוון, or any userמִשׁתַמֵשׁ,
184
456000
2000
כך שבעת שאוון, או כל משתמש,
07:53
becomesהופך more familiarמוּכָּר with the systemמערכת,
185
458000
2000
מכירים את המערכת טוב יותר,
07:55
they can continueלְהַמשִׁיך to addלְהוֹסִיף more and more detectionsגילוי,
186
460000
3000
הם יכולים להמשיך ולהוסיף עוד ועוד זיהוי,
07:58
so that the systemמערכת beginsמתחיל to differentiateלְהַבחִין
187
463000
2000
כך שהמערכת מתחילה להבחין
08:00
betweenבֵּין differentשונה distinctמובהק thoughtsמחשבות.
188
465000
3000
בין מחשבות ייחודיות שונות
08:04
And onceפַּעַם you've trainedמְאוּמָן up the detectionsגילוי,
189
469000
2000
וברגע שאתה מאמן את ההבחנות,
08:06
these thoughtsמחשבות can be assignedשהוקצה or mappedממופה
190
471000
2000
המחשבות האלו יכולות להיות מוגדרות או ממופות
08:08
to any computingמחשוב platformפּלַטפוֹרמָה,
191
473000
2000
לכל פלטפורמת מחשב,
08:10
applicationיישום or deviceהתקן.
192
475000
2000
תוכנה או מכשיר.
08:12
So I'd like to showלְהַצִיג you a fewמְעַטִים examplesדוגמאות,
193
477000
2000
אז הייתי רוצה להציג בפניכם מספר דוגמאות,
08:14
because there are manyרב possibleאפשרי applicationsיישומים
194
479000
2000
מכיוון וישנם יישומים רבים אפשריים
08:16
for this newחָדָשׁ interfaceמִמְשָׁק.
195
481000
2000
לממשק החדש הזה.
08:19
In gamesמשחקים and virtualוירטואלי worldsעולמות, for exampleדוגמא,
196
484000
2000
במשחקים ועולמות מדומים, לדוגמא,
08:21
your facialפַּרצוּפִי expressionsביטויים
197
486000
2000
הבעות הפנים שלכם
08:23
can naturallyבאופן טבעי and intuitivelyבאופן אינטואיטיבי be used
198
488000
2000
יכולות באופן טבעי ואינטואיטיבי לשמש
08:25
to controlלִשְׁלוֹט an avatarגִלגוּל or virtualוירטואלי characterאופי.
199
490000
3000
לשליטה בדמות או ביצור וירטואלי.
08:29
Obviouslyמובן מאליו, you can experienceניסיון the fantasyפנטזיה of magicקֶסֶם
200
494000
2000
אתם יכולים לחוות את הנפלאות של הקסם
08:31
and controlלִשְׁלוֹט the worldעוֹלָם with your mindאכפת.
201
496000
3000
ולשלוט בעולם עם המוח שלכם.
08:36
And alsoגַם, colorsצבעים, lightingתְאוּרָה,
202
501000
3000
וגם, צבעים, אורות,
08:39
soundנשמע and effectsההשפעות
203
504000
2000
צלילים ואפקטים,
08:41
can dynamicallyבאופן דינמי respondלְהָגִיב to your emotionalרִגשִׁי stateמדינה
204
506000
2000
יכולים באופן דינאמי להגיב למצב הריגשי שלך
08:43
to heightenלְהַגבִּיר the experienceניסיון that you're havingשיש, in realאמיתי time.
205
508000
3000
להעצים את החוויה שלך, בזמן אמת.
08:47
And movingמעבר דירה on to some applicationsיישומים
206
512000
2000
ונעבור למספר יישומים
08:49
developedמפותח by developersמפתחים and researchersחוקרים around the worldעוֹלָם,
207
514000
3000
שפותחו ע"י מפתחים וחוקרים מרחבי העולם,
08:52
with robotsרובוטים and simpleפָּשׁוּט machinesמכונה, for exampleדוגמא --
208
517000
3000
בעזרת רובוטים ומכונות פשוטות, לדוגמא --
08:55
in this caseמקרה, flyingעַף a toyצַעֲצוּעַ helicopterמַסוֹק
209
520000
2000
במקרה הזה, הטסת מסוק צעצוע
08:57
simplyבפשטות by thinkingחושב "liftמעלית" with your mindאכפת.
210
522000
3000
פשוט באמצעות המחשבה של להרים אותו.
09:00
The technologyטֶכנוֹלוֹגִיָה can alsoגַם be appliedהוחל
211
525000
2000
הטכנולוגיה יכולה להיות מיושמת גם
09:02
to realאמיתי worldעוֹלָם applicationsיישומים --
212
527000
2000
ליישומים בעולם האמיתי --
09:04
in this exampleדוגמא, a smartלִכאוֹב home.
213
529000
2000
במקרה הזה, בית חכם.
09:06
You know, from the userמִשׁתַמֵשׁ interfaceמִמְשָׁק of the controlלִשְׁלוֹט systemמערכת
214
531000
3000
אתם יודעים, מממשק המשתמש של מערכת השליטה
09:09
to openingפְּתִיחָה curtainsוילונות
215
534000
2000
לפתיחת וילונות
09:11
or closingסְגִירָה curtainsוילונות.
216
536000
3000
או סגירתם.
09:22
And of courseקוּרס, alsoגַם to the lightingתְאוּרָה --
217
547000
3000
ובוודאי שגם לאורות --
09:25
turningחֲרִיטָה them on
218
550000
3000
להדליק
09:28
or off.
219
553000
2000
או לכבות אותם.
09:30
And finallyסוף כל סוף,
220
555000
2000
ולבסוף,
09:32
to realאמיתי life-changingמשנה חיים applicationsיישומים,
221
557000
2000
ליישומים אמיתיים משני-חיים
09:34
suchכגון as beingלהיות ableיכול to controlלִשְׁלוֹט an electricחשמלי wheelchairכיסא גלגלים.
222
559000
3000
כמו היכולת לשלוט בכיסא גלגלים חשמלי.
09:37
In this exampleדוגמא,
223
562000
2000
במקרה הזה,
09:39
facialפַּרצוּפִי expressionsביטויים are mappedממופה to the movementתְנוּעָה commandsפקודות.
224
564000
3000
הבעות הפנים ממופות לפקודות התנועה.
09:42
Man: Now blinkלְמַצְמֵץ right to go right.
225
567000
3000
אדם: "עכשיו מצמץ בעין ימין לזוז ימינה".
09:50
Now blinkלְמַצְמֵץ left to turnלפנות back left.
226
575000
3000
"עכשיו מצמץ בעין שמאל לזוז שמאלה".
10:02
Now smileחיוך to go straightיָשָׁר.
227
587000
3000
"עכשיו חייך לזוז קדימה".
10:08
TLTL: We really -- Thank you.
228
593000
2000
טי אל: אנו באמת -- מודים לך.
10:10
(Applauseתְשׁוּאוֹת)
229
595000
5000
(מחיאות כפיים)
10:15
We are really only scratchingמגרד the surfaceמשטח of what is possibleאפשרי todayהיום,
230
600000
3000
אנו באמת רק מגרדים את פני השטח של האפשרי כיום.
10:18
and with the community'sשל הקהילה inputקֶלֶט,
231
603000
2000
ועם משובים מהקהילה,
10:20
and alsoגַם with the involvementמְעוֹרָבוּת of developersמפתחים
232
605000
2000
ועם המעורבות של מפתחים
10:22
and researchersחוקרים from around the worldעוֹלָם,
233
607000
3000
וחוקרים מרחבי העולם,
10:25
we hopeלְקַווֹת that you can help us to shapeצוּרָה
234
610000
2000
אנו מקווים שאתם יכולים לעזור לנו לעצב
10:27
where the technologyטֶכנוֹלוֹגִיָה goesהולך from here. Thank you so much.
235
612000
3000
את כיוונה של הטכנולוגיה מכאן. תודה רבה לכם.
Translated by Ron Bentata
Reviewed by Ido Dekkers

▲Back to top

ABOUT THE SPEAKER
Tan Le - Entrepreneur
Tan Le is the founder & CEO of Emotiv, a bioinformatics company that's working on identifying biomarkers for mental and other neurological conditions using electroencephalography (EEG).

Why you should listen

Tan Le is the co-founder and president of Emotiv. Before this, she headed a firm that worked on a new form of remote control that uses brainwaves to control digital devices and digital media. It's long been a dream to bypass the mechanical (mouse, keyboard, clicker) and have our digital devices respond directly to what we think. Emotiv's EPOC headset uses 16 sensors to listen to activity across the entire brain. Software "learns" what each user's brain activity looks like when one, for instance, imagines a left turn or a jump.

Le herself has an extraordinary story -- a refugee from Vietnam at age 4, she entered college at 16 and has since become a vital young leader in her home country of Australia.

More profile about the speaker
Tan Le | Speaker | TED.com