TED2019
Arnav Kapur: How AI could become an extension of your mind
Arnav Kapur: AI ဟာ သင့်စိတ်ရဲ့ ကိုယ်ခွဲတစ်ခုဖြစ်လာနိုင်ပုံ။
Filmed:
Readability: 4.9
601,116 views
စကားလုံးတွေကို စိတ်ထဲမှာပဲ ဆိုရုံသက်သက်နဲ့ ပါးစပ်မဟပဲ သင့်ကိုယ်သင် စကားပြောကြည့်ပါ။ ဒီလိုမျိုး အင်တာနက်ကို သင်ရှာဖွေနိုင်ပြီး အဖြေတစ်ခု ပြန်ရနိုင်မယ်ဆိုရင်ရော။
TED ဝိုင်းတော်သား Arnav Kapur ကနေပြီး သူ့နည်းပညာသစ်ရဲ့ ပထမဆုံး အများပြည်သူကို တိုက်ရိုက်ထုတ်လွင့်ပြသမှုထဲမှာ AlterEgo ကို မိတ်ဆက်ပေးထားပါတယ်။ သင့်ကို တိတ်ဆိတ်စွာ စကားပြောပြီး ကွန်ပြူတာစနစ်တစ်ခုကနေ သတင်းအချက်အလက်ရစေဖို့ အလားအလာရှိတဲ့ ဝတ်ဆင်လို့ရတဲ့ AI ကိရိယာတစ်ခုပါ။ သင့်ခေါင်းထဲမှာရှိတဲ့ အသံတစ်ခုလိုမျိုးပါ။ ဒီကိရိယာ အလုပ်လုပ်ပုံနဲ့ ဒီလူသားနဲ့ ကွန်ပြူတာ တုံ့ပြန်ဆက်သွယ်မှု အမျိုးအစားသစ်ရဲ့ အနှံ့အစပ်ရောက်ရှိတဲ့ ဂယက်ရိုက်မှုတွေကို ပိုမိုလေ့လာလိုက်ပါဦး။
Arnav Kapur - Technologist
TED Fellow Arnav Kapur invents wearable AI devices that augment human cognition and give voice to those who have lost their ability to speak. Full bio
TED Fellow Arnav Kapur invents wearable AI devices that augment human cognition and give voice to those who have lost their ability to speak. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:13
Ever since computers were invented,
0
1917
1767
ကွန်ပြူတာတွေ တီထွင်ခဲ့ချိန်ကစပြီး
00:15
we've been trying to make them
smarter and more powerful.
smarter and more powerful.
1
3708
3601
၎င်းတို့ကို ပိုကောင်းအောင်၊ ပိုစွမ်း
ထက်အောင် ဖန်တီးနေခဲ့ကြတာပါ။
ထက်အောင် ဖန်တီးနေခဲ့ကြတာပါ။
00:19
From the abacus, to room-sized machines,
2
7333
2768
ပေသီးကနေ၊ အခန်းအရွယ်ရှိတဲ့ စက်တွေ၊
00:22
to desktops, to computers in our pockets.
3
10125
2851
စားပွဲတင်ကွန်ပြူတာတွေ၊
အိတ်ဆောင် ကွန်ပြူတာတွေအထိပါ။
အိတ်ဆောင် ကွန်ပြူတာတွေအထိပါ။
00:25
And are now designing
artificial intelligence to automate tasks
artificial intelligence to automate tasks
4
13000
3434
အခုတော့ လူသား ဉာဏ်ရည်လိုအပ်မယ့်
အလုပ်တွေကို လူအစားသုံးဖို့
အလုပ်တွေကို လူအစားသုံးဖို့
00:28
that would require human intelligence.
5
16458
1834
ဉာဏ်ရည်တုကို ပုံစံထုတ်နေကြတယ်။
00:31
If you look at the history of computing,
6
19542
1934
ကွန်ပြူတာသုံးစွဲမှုသမိုင်းကို ကြည့်ရင်
00:33
we've always treated computers
as external devices
as external devices
7
21500
3226
ကျွန်တော်တို့ဟာ ကွန်ပြူတာတွေကို
ကိုယ်စား တွက်ချက်၊ လုပ်ဆောင်တဲ့
ကိုယ်စား တွက်ချက်၊ လုပ်ဆောင်တဲ့
00:36
that compute and act on our behalf.
8
24750
2333
ပြင်ပ ကိရိယာတွေအဖြစ် သဘောထားခဲ့တယ်။
00:40
What I want to do is I want to weave
computing, AI and internet as part of us.
computing, AI and internet as part of us.
9
28167
5892
ကွန်ပြူတာသုံးစွဲမှု၊ AI နဲ့ အင်တာနက်ကို
အစိတ်အပိုင်းအဖြစ် ရက်ဖွဲ့ချင်တာပါ၊
အစိတ်အပိုင်းအဖြစ် ရက်ဖွဲ့ချင်တာပါ၊
00:46
As part of human cognition,
10
34083
2560
လူသားရဲ့ သိမြင်မှု အစိတ်အပိုင်းအဖြစ်
00:48
freeing us to interact
with the world around us.
with the world around us.
11
36667
2250
ဝန်းကျင်က ကမ္ဘာနဲ့
တုံ့ပြန်ဆက်သွယ်ခွင့်ပေးတာပါ။
တုံ့ပြန်ဆက်သွယ်ခွင့်ပေးတာပါ။
00:51
Integrate human and machine intelligence
12
39833
2643
ကျွန်တော်တို့ကို မှေးမှိန်စေတာ၊
အစားထိုးတာအစား
အစားထိုးတာအစား
00:54
right inside our own bodies to augment us,
instead of diminishing us or replacing us.
instead of diminishing us or replacing us.
13
42500
4833
တိုးပွားစေဖို့ လူသားနဲ့ စက် ဉာဏ်ရည်ကို
ကျွန်တော်တို့ ကိုယ်တွေထဲမှာ ပေါင်းစပ်တာပါ။
ကျွန်တော်တို့ ကိုယ်တွေထဲမှာ ပေါင်းစပ်တာပါ။
01:00
Could we combine what people do best,
such as creative and intuitive thinking,
such as creative and intuitive thinking,
14
48583
4185
တီထွင်တတ်ပြီး အလိုလိုသိတဲ့ တွေးခေါ်မှုလို
လူတွေ အကောင်းဆုံးလုပ်တာကို
လူတွေ အကောင်းဆုံးလုပ်တာကို
01:04
with what computers do best,
15
52792
1392
သတင်းအချက်အလက် ထုတ်တာနဲ့
01:06
such as processing information
and perfectly memorizing stuff?
and perfectly memorizing stuff?
16
54208
3768
အတိအကျ မှတ်တာလို ကွန်ပြူတာက
အကောင်းဆုံးလုပ်တာနဲ့ ပေါင်းနိုင်လား။
အကောင်းဆုံးလုပ်တာနဲ့ ပေါင်းနိုင်လား။
01:10
Could this whole be better
than the sum of its parts?
than the sum of its parts?
17
58000
2833
တစ်ခုလုံးဟာ ၎င်းအပိုင်းတွေ
ပေါင်းလဒ်ထက် ပိုကောင်းနိုင်လား။
ပေါင်းလဒ်ထက် ပိုကောင်းနိုင်လား။
01:14
We have a device
that could make that possible.
that could make that possible.
18
62167
2809
ဒါကိုဖြစ်စေနိုင်တဲ့ ကိရိယာတစ်ခု
ကျွန်တော်တို့မှာ ရှိတယ်။
ကျွန်တော်တို့မှာ ရှိတယ်။
01:17
It's called AlterEgo,
and it's a wearable device
and it's a wearable device
19
65000
2643
AlterEgo လို့ခေါ်ပြီး
သင့်ခေါင်းထဲမှာ ရှင်သန်တဲ့
သင့်ခေါင်းထဲမှာ ရှင်သန်တဲ့
01:19
that gives you the experience
of a conversational AI
of a conversational AI
20
67667
3017
သင့်ကိုယ်သင် စိတ်ထဲမှာ ပြောနိုင်တာနဲ့
ဆင်တူတဲ့
ဆင်တူတဲ့
01:22
that lives inside your head,
21
70708
1601
နှုတ်ပြောဆိုင်ရာ AI တစ်ခုရဲ့
01:24
that you could talk to in likeness
to talking to yourself internally.
to talking to yourself internally.
22
72333
3584
အတွေ့အကြုံကိုပေးတဲ့
ဝတ်ဆင်လို့ရတဲ့ ကိရိယာတစ်ခုပါ၊
ဝတ်ဆင်လို့ရတဲ့ ကိရိယာတစ်ခုပါ၊
01:29
We have a new prototype
that we're showing here,
that we're showing here,
23
77279
2239
ပထမဆုံးအနေနဲ့ TED မှာ
ကျွန်တော်တို့ ပြသနေတဲ့
ကျွန်တော်တို့ ပြသနေတဲ့
01:31
for the first time at TED,
and here's how it works.
and here's how it works.
24
79542
3000
ရှေ့ပြေးပုံစံသစ်တစ်ခုရှိပြီး
ဒီမှာတော့ ၎င်းရဲ့လုပ်ဆောင်ပုံပါ။
ဒီမှာတော့ ၎င်းရဲ့လုပ်ဆောင်ပုံပါ။
01:36
Normally, when we speak,
25
84292
1267
ပုံမှန်က စကားပြောတဲ့အခါ
01:37
the brain sends neurosignals
through the nerves
through the nerves
26
85583
2810
ဦးနှောက်ဟာ အာရုံကြောတွေကနေ
အာရုံကြောအချက်ပြမှုတွေကို
အာရုံကြောအချက်ပြမှုတွေကို
01:40
to your internal speech systems,
27
88417
2142
သင့်အတွင်းပိုင်း စကားပြော
စနစ်တွေဆီ ပို့တယ်၊
စနစ်တွေဆီ ပို့တယ်၊
01:42
to activate them and your vocal cords
to produce speech.
to produce speech.
28
90583
3459
၎င်းတို့ကို အသက်သွင်းဖို့နဲ့
အသံကြိုးတွေကို စကားသံထုတ်လုပ်ဖို့ပါ။
အသံကြိုးတွေကို စကားသံထုတ်လုပ်ဖို့ပါ။
01:47
One of the most complex
cognitive and motor tasks
cognitive and motor tasks
29
95107
2286
လူသားတွေအနေနဲ့လုပ်တဲ့
အရှုပ်ထွေးဆုံး သိမှတ်မှုနဲ့
အရှုပ်ထွေးဆုံး သိမှတ်မှုနဲ့
01:49
that we do as human beings.
30
97417
1458
မော်တာ လုပ်ဆောင်မှု တစ်ခုပါ။
01:52
Now, imagine talking to yourself
31
100125
2059
ကဲ အသံမထွက်ဘဲ၊ ပါးစပ်မလှုပ်ဘဲ၊
01:54
without vocalizing,
without moving your mouth,
without moving your mouth,
32
102208
2601
မေးရိုးမလှုပ်ပေမဲ့ စကားလုံးတွေကို
01:56
without moving your jaw,
33
104833
1601
စိတ်ထဲမှာ အသံထွက်ရုံသက်သက်
01:58
but by simply articulating
those words internally.
those words internally.
34
106458
2667
ကိုယ်ဘာသာကိုယ်
စကားပြောတာကို စိတ်ကူးကြည့်ပါ။
စကားပြောတာကို စိတ်ကူးကြည့်ပါ။
02:02
Thereby very subtly engaging
your internal speech systems,
your internal speech systems,
35
110208
4768
ဒီနည်းနဲ့ သင့်ကိုယ်တွင်း စကားပြော
စနစ်တွေကို မသိမသာ ဆက်စပ်ပေးခြင်းပါ၊
စနစ်တွေကို မသိမသာ ဆက်စပ်ပေးခြင်းပါ၊
02:07
such as your tongue
and back of your palate.
and back of your palate.
36
115000
2625
ဥပမာ လျှာနဲ့ အာခေါင်နောက်ဘက်ကိုပေါ့။
02:11
When that happens,
37
119000
1768
ဒါ ဖြစ်ပေါ်တဲ့အခါ
02:12
the brain sends extremely weak signals
to these internal speech systems.
to these internal speech systems.
38
120792
4392
ဦးနှောက်က ဒီကိုယ်တွင်း စကားပြော စနစ်တွေဆီ
အင်မတန် အားပျော့တဲ့အချက်ပြမှုတွေ ပို့တယ်။
အင်မတန် အားပျော့တဲ့အချက်ပြမှုတွေ ပို့တယ်။
02:17
AlterEgo has sensors,
39
125208
1726
AlterEgo မှာ ပျော့ပြီး ကြည်လင်တဲ့
02:18
embedded in a thin plastic,
flexible and transparent device
flexible and transparent device
40
126958
4226
ကိရိယာ၊ ပလပ်စတစ် အပါးတစ်ခုမှာ
မြှုပ်ထားတဲ့ အာရုံခံတွေ ရှိပါတယ်၊
မြှုပ်ထားတဲ့ အာရုံခံတွေ ရှိပါတယ်၊
02:23
that sits on your neck
just like a sticker.
just like a sticker.
41
131208
2209
ဒါက သင့်လည်ပင်းမှာ ကပ်ခွာလို
ထိုင်ထားပါတယ်။
ထိုင်ထားပါတယ်။
02:27
These sensors pick up
on these internal signals
on these internal signals
42
135542
2642
ဒီအာရုံခံတွေက အရေပြားမျက်နှာပြင်က
02:30
sourced deep within the mouth cavity,
43
138208
1893
နက်ရှိုင်းတဲ့ ပါးစပ်ခေါင်းမှာ
အရင်းခံတဲ့
အရင်းခံတဲ့
02:32
right from the surface of the skin.
44
140125
1708
ကိုယ်တွင်းအချက်ပြမှုတွေကို
ဖမ်းယူတယ်
ဖမ်းယူတယ်
02:35
An AI program running in the background
45
143910
1858
AI ပရိုဂရမ်တစ်ခုက နောက်ခံမှာလုပ်နေပြီး
02:37
then tries to figure out
what the user's trying to say.
what the user's trying to say.
46
145792
3309
သုံးစွဲသူကြိုးစားပြောတာကို
မှန်းဆဖို့ ကြိုးပမ်းပါတယ်။
မှန်းဆဖို့ ကြိုးပမ်းပါတယ်။
02:41
It then feeds back an answer to the user
47
149125
3393
ဒီနောက် သုံးစွဲသူကို အရိုး လျှပ်ကူးနည်းနဲ့
02:44
by means of bone conduction,
48
152542
1767
အဖြေတစ်ခု ပြန်ပေးတယ်၊
02:46
audio conducted through the skull
into the user's inner ear,
into the user's inner ear,
49
154333
3643
ဦးခေါင်းခွံကနေ လျှပ်ကူးထားတဲ့ အသံဟာ
သုံးစွဲသူရဲ့ ကိုယ်တွင်းနားထဲကိုပါ
သုံးစွဲသူရဲ့ ကိုယ်တွင်းနားထဲကိုပါ
02:50
that the user hears,
50
158000
1268
ဒါကို သုံးစွဲသူကြားတယ်၊
02:51
overlaid on top of the user's
natural hearing of the environment,
natural hearing of the environment,
51
159292
3101
သုံးစွဲသူ ပတ်ဝန်းကျင်ရဲ့ သဘာဝ အကြားရဲ့
ထိပ်ပေါ်ကို မပိတ်ဆို့ပဲ
ထိပ်ပေါ်ကို မပိတ်ဆို့ပဲ
02:54
without blocking it.
52
162417
1250
တစ်လွှာထပ်လိုက်တယ်။
02:58
The combination of all these parts,
the input, the output and the AI,
the input, the output and the AI,
53
166542
3809
အသွင်း၊ အထွက်နဲ့ AI
ဒီအစိတ်အပိုင်းအားလုံးရဲ့ပေါင်စပ်မှုက
ဒီအစိတ်အပိုင်းအားလုံးရဲ့ပေါင်စပ်မှုက
03:02
gives a net subjective experience
of an interface inside your head
of an interface inside your head
54
170375
3809
သင့်ကိုယ်သင် စကားပြောနိုင်တာလို
သင်ပြောနိင်တဲ့သင့်ခေါင်းထဲက
သင်ပြောနိင်တဲ့သင့်ခေါင်းထဲက
03:06
that you could talk to
in likeness to talking to yourself.
in likeness to talking to yourself.
55
174208
3125
ကြားခံစနစ်တစ်ခုရဲ့ အသားတင် ပုဂ္ဂလဓိဋ္ဌာန်
အတွေ့အကြုံတစ်ခု ပေးတယ်။
အတွေ့အကြုံတစ်ခု ပေးတယ်။
03:11
Just to be very clear, the device
does not record or read your thoughts.
does not record or read your thoughts.
56
179750
3976
သိပ်ရှင်လင်းဖိုဆိရင် ကိရိယာက သင့်အတွေး
တွေကို မှတ်တမ်းတင်တာ၊ဖတ်တာ မလုပ်ဘူး။
တွေကို မှတ်တမ်းတင်တာ၊ဖတ်တာ မလုပ်ဘူး။
03:15
It records deliberate information
that you want to communicate
that you want to communicate
57
183750
2934
သင့်ကိုယ်တွင်း စကားပြောစနစ်ရဲ့
တမင်ရည်ရွယ်တဲ့ ဆက်စပ်မှုကနေ
တမင်ရည်ရွယ်တဲ့ ဆက်စပ်မှုကနေ
03:18
through deliberate engagement
of your internal speech systems.
of your internal speech systems.
58
186708
3060
ဆက်သွယ်ချင်တဲ့ တမင်ရည်ရွယ်တဲ့
သတင်းအချက်အလက်ကို မှတ်တမ်းတင်တာပါ။
သတင်းအချက်အလက်ကို မှတ်တမ်းတင်တာပါ။
03:21
People don't want to be read,
they want to write.
they want to write.
59
189792
2726
လူတွေက အဖတ်မခံချင်ဘူး၊
ရေးချင်ကြတာပါ။
ရေးချင်ကြတာပါ။
03:24
Which is why we designed the system
60
192542
1934
ဒါကြောင့်ပဲ အဓိကမဟုတ်တဲ့
03:26
to deliberately record
from the peripheral nervous system.
from the peripheral nervous system.
61
194500
3708
အာရုံကြောစနစ်ကနေ တမင်တကာ
မှတ်တမ်းတင်ဖို့ ဒီစနစ်ကို ထွင်ခဲ့တာပါ။
မှတ်တမ်းတင်ဖို့ ဒီစနစ်ကို ထွင်ခဲ့တာပါ။
03:31
Which is why the control
in all situations resides with the user.
in all situations resides with the user.
62
199750
3500
ဒါကြောင့်ပဲ အခြေအနေအားလုံးထဲက
ထိန်းချုပ်မှုဟာ.အသုံးပြုသူမှာ တည်မှီတာပါ။
ထိန်းချုပ်မှုဟာ.အသုံးပြုသူမှာ တည်မှီတာပါ။
03:37
I want to stop here for a second
and show you a live demo.
and show you a live demo.
63
205042
2750
ဒီမှာ ခဏလောက်ရပ်ပြီး တိုက်ရိုက်
သရုပ်ပြတာတစ်ခုလုပ်ချင်တယ်
သရုပ်ပြတာတစ်ခုလုပ်ချင်တယ်
03:40
What I'm going to do is,
I'm going to ask Eric a question.
I'm going to ask Eric a question.
64
208875
2809
ကျွန်တော်လုပ်ပြမှာက
Eric ကို မေးခွန်းတစ်ခုမေးမှာပါ။
Eric ကို မေးခွန်းတစ်ခုမေးမှာပါ။
03:43
And he's going to search
for that information
for that information
65
211708
2101
သူက ဒီသတင်းအချက်အလက်ကို
အသံမထွက်ဘဲ၊
အသံမထွက်ဘဲ၊
03:45
without vocalizing, without typing,
without moving his fingers,
without moving his fingers,
66
213833
3893
စာမရိုက်ဘဲ၊ လက်ချောင်းတွေမလှုပ်ဘဲ
03:49
without moving his mouth.
67
217750
1268
ပါးစပ်မလှုပ်ဘဲ ရှာတော့မယ်။
03:51
Simply by internally asking that question.
68
219042
2892
ဒီမေးခွန်းကို စိတ်ထဲကမေးရင်း
သက်သက်နဲ့ပါ။
သက်သက်နဲ့ပါ။
03:53
The AI will then figure out the answer
and feed it back to Eric,
and feed it back to Eric,
69
221958
3185
ဒီနောက် AI က အဖြေကိုမှန်းဆပြီး
အသံကနေ၊ ကိရိယာကနေ
အသံကနေ၊ ကိရိယာကနေ
03:57
through audio, through the device.
70
225167
1625
Eric ကို ပြန်ဖြေမှာပါ။
03:59
While you see a laptop
in front of him, he's not using it.
in front of him, he's not using it.
71
227917
3101
ဒီအချိန်မှာ သူ သုံးမနေတဲ့ လက်ပ်တော့ကို
သင်မြင်ရပါတယ်။
သင်မြင်ရပါတယ်။
04:03
Everything lives on the device.
72
231042
2351
အရာတိုင်းက ကိရိယာထဲမှာရှိတယ်။
04:05
All he needs is that sticker device
to interface with the AI and the internet.
to interface with the AI and the internet.
73
233417
3791
သူလိုတာဆိုလို့ AI နဲ့ အင်တာနက်ကို
ကြားခံဆက်သွယ်ဖို့ ကပ်ခွာ ကိရိယာပါပဲ။
ကြားခံဆက်သွယ်ဖို့ ကပ်ခွာ ကိရိယာပါပဲ။
04:11
So, Eric, what's the weather
in Vancouver like, right now?
in Vancouver like, right now?
74
239458
3959
ဒီတော့ Eric ရေ၊ အခု Vancouver က
မိုးလေဝသက ဘယ်လိုမျိုးလဲ။
မိုးလေဝသက ဘယ်လိုမျိုးလဲ။
04:22
What you see on the screen
75
250917
1684
မြင်ကွင်းမှာ သင်မြင်ရတာတွေဟာ
04:24
are the words that Eric
is speaking to himself right now.
is speaking to himself right now.
76
252625
4517
အခု Eric သူ့ကိုယ်သူ ပြောနေတဲ့
စကားလုံးတွေပါ။
စကားလုံးတွေပါ။
04:29
This is happening in real time.
77
257166
1500
အချိန်နဲ့တစ်ပြေးညီ ဖြစ်နေတာပါ။
04:31
Eric: It's 50 degrees
and rainy here in Vancouver.
and rainy here in Vancouver.
78
259875
3393
Eric: ၅၀ ဒီဂရီနဲ့ Vancouver မှာ
မိုးရွာနေတယ်။
မိုးရွာနေတယ်။
04:35
Arnav Kapur: What happened is
that the AI sent the answer
that the AI sent the answer
79
263292
2726
Arnav Kapur: ဖြစ်ခဲ့တာက AI က
အသံနဲ့ ကိရိယာကနေ
အသံနဲ့ ကိရိယာကနေ
04:38
through audio, through
the device, back to Eric.
the device, back to Eric.
80
266042
2250
Eric ဆီကို အဖြေပြန်ပို့ခဲ့တာပါ။
04:41
What could the implications
of something like this be?
of something like this be?
81
269125
2542
ဒီလိုဟာမျိုးက ဘယ်လို
ဂယက်ရိုက်မှုတွေ ဖြစ်နိုင်လဲ။
ဂယက်ရိုက်မှုတွေ ဖြစ်နိုင်လဲ။
04:44
Imagine perfectly memorizing things,
82
272542
3351
အရာတွေကို အတိအကျ မှတ်မိတာကို
စိတ်ကူးကြည့်ပါ၊
စိတ်ကူးကြည့်ပါ၊
04:47
where you perfectly record information
that you silently speak,
that you silently speak,
83
275917
2953
တိတ်ဆိတ်စွာ ပြောတဲ့ သတင်းအချက်အလက်
ကို အတိအကျ မှတ်တမ်းတင်ပြီး
ကို အတိအကျ မှတ်တမ်းတင်ပြီး
04:50
and then hear them later when you want to,
84
278894
2040
သင်ကြားချင်တဲ့အခါ နောက်တော့ ကြားရတယ်၊
04:52
internally searching for information,
85
280958
2393
သတင်းချက်အလက်ကို စိတ်နဲ့ပဲ ရှာတယ်၊
04:55
crunching numbers at speeds computers do,
86
283375
2601
ကိန်းဂဏန်းတွေ ကွန်ပြူတာတွေ နှုန်းနဲ့
စီထည့်တယ်၊
စီထည့်တယ်၊
04:58
silently texting other people.
87
286000
1917
အခြားသူတွေကို တိတ်ဆိတ်စွာ စာရိုက်ပို့တယ်
05:00
Suddenly becoming multilingual,
88
288917
2309
ရုတ်တရက် ဘာသာစကားစုံ ပါလာတယ်၊
05:03
so that you internally
speak in one language,
speak in one language,
89
291250
2268
သင်က ဘာသာစကားတစ်ခုကိုပြောပြီး
အခြားတစ်ဦးအတွက်
အခြားတစ်ဦးအတွက်
05:05
and hear the translation
in your head in another.
in your head in another.
90
293542
2666
ခေါင်းထဲမှာ ဘာသာပြန်ကို ကြားနိုင်အောင်ပါ။
05:09
The potential could be far-reaching.
91
297125
2125
အလားအလာက နေရာအနှံ့ကို
ရောက်ရှိနိုင်ပါတယ်။
ရောက်ရှိနိုင်ပါတယ်။
05:12
There are millions of people
around the world
around the world
92
300708
2101
ကမ္ဘာတစ်လွှာမှာ သဘာဝ စကားသံ
အသုံးပြုတာနဲ့
အသုံးပြုတာနဲ့
05:14
who struggle with using natural speech.
93
302833
2476
ရုန်းကန်နေရတဲ့လူတွေ
သန်းချီရှိပါတယ်။
သန်းချီရှိပါတယ်။
05:17
People with conditions such as ALS,
or Lou Gehrig's disease,
or Lou Gehrig's disease,
94
305333
3310
အခြားအခြေအနေတွေကြားက
ALS (သို့) Lou Gehrig ရောဂါ၊
ALS (သို့) Lou Gehrig ရောဂါ၊
05:20
stroke and oral cancer,
95
308667
1684
လေဖြတ်တာ၊ ခံတွင်း ကင်ဆာလို
05:22
amongst many other conditions.
96
310375
1708
အခြေအနေမျိုးတွေနဲ့ လူတွေပါ။
05:25
For them, communicating is
a painstakingly slow and tiring process.
a painstakingly slow and tiring process.
97
313917
3625
သူတို့အတွက် ဆက်သွယ်ရေးဟာ
ပင်ပန်း၊ နှေးကွေး၊ ဆင်းရဲတဲ့လုပ်ငန်းစဉ်ပါ။
ပင်ပန်း၊ နှေးကွေး၊ ဆင်းရဲတဲ့လုပ်ငန်းစဉ်ပါ။
05:30
This is Doug.
98
318667
1601
ဒါက Doug ပါ။
05:32
Doug was diagnosed with ALS
about 12 years ago
about 12 years ago
99
320292
2309
Doug ဟာ လွန်ခဲ့တဲ့ ၁၂ နှစ်က
ALS ရောဂါရခဲ့ပြီး
ALS ရောဂါရခဲ့ပြီး
05:34
and has since lost the ability to speak.
100
322625
1917
ဒီကတည်းက စကားပြောနိုင်စွမ်း
ဆုံးရှုံးတယ်။
ဆုံးရှုံးတယ်။
05:37
Today, he uses an on-screen keyboard
101
325292
1976
ဒီနေ့တော့ စခရင် ကီးဘုတ်သုံးပါတယ်၊
05:39
where he types in individual letters
using his head movements.
using his head movements.
102
327292
3351
ဒီမှာ ခေါင်းလှုပ်ရှားမှုတွေသုံးရင်း
စာတွေကို တစ်လုံးစီ ရိုက်ပါတယ်။
စာတွေကို တစ်လုံးစီ ရိုက်ပါတယ်။
05:42
And it takes several minutes
to communicate a single sentence.
to communicate a single sentence.
103
330667
2916
စာကြောင်းတစ်ခုတည်းကို ဆက်သွယ်ဖို့
မိနစ်များစွာ ကြာပါတယ်။
မိနစ်များစွာ ကြာပါတယ်။
05:46
So we went to Doug and asked him
104
334583
1851
ဒီတော့ ကျွန်တော်တို့ Doug ဆီသွားပြီး
05:48
what were the first words
he'd like to use or say, using our system.
he'd like to use or say, using our system.
105
336458
4334
ကျွန်တော်တို့ရဲ့ စနစ်ကိုသုံးရင်း
သူသုံးလိုတဲ့ ပထမ စကားလုံးတွေကို မေးခဲ့တယ်။
သူသုံးလိုတဲ့ ပထမ စကားလုံးတွေကို မေးခဲ့တယ်။
05:54
Perhaps a greeting, like,
"Hello, how are you?"
"Hello, how are you?"
106
342292
2851
ဖြစ်နိုင်တာက "ဟယ်လို၊
နေကောင်းလား။"လို နှုတ်ဆက်တာတွေပေါ့။
နေကောင်းလား။"လို နှုတ်ဆက်တာတွေပေါ့။
05:57
Or indicate that he needed
help with something.
help with something.
107
345167
2208
(သို့) သူ အကူအညီလိုတဲ့
တစ်ခုခုကို ညွှန်ပြတယ်။
တစ်ခုခုကို ညွှန်ပြတယ်။
06:01
What Doug said that he wanted
to use our system for
to use our system for
108
349125
2434
ကျွန်တော်တို့ စနစ်အတွက် သုံးချင်တာကို
သူပြောခဲ့တာက
သူပြောခဲ့တာက
06:03
is to reboot the old system he had,
because that old system kept on crashing.
because that old system kept on crashing.
109
351583
3643
သူ့စနစ်ဟောင်းက ပျက်ပျက်နေလို့
သူ့ စနစ်ဟောင်းကို ပြန်နှိုးဖို့တဲ့။
သူ့ စနစ်ဟောင်းကို ပြန်နှိုးဖို့တဲ့။
06:07
(Laughter)
110
355250
1750
(ရယ်သံများ)
06:10
We never could have predicted that.
111
358083
1709
ဒါကို ဘယ်တော့မှ ကြိုမပြောနိုင်ပါ။
06:12
I'm going to show you a short clip of Doug
using our system for the first time.
using our system for the first time.
112
360917
3750
ကျွန်တော်တို့ရဲ့စနစ်ကို ပထမဆုံး သုံးတဲ့
Doug ရဲ့ ဗီဒီယိုအတိုလေးတစ်ခုကိုပြပါမယ်။
Doug ရဲ့ ဗီဒီယိုအတိုလေးတစ်ခုကိုပြပါမယ်။
06:22
(Voice) Reboot computer.
113
370417
1625
(အသံ) ကွန်ပြူတာကို ပြန်နှိုးပါ၊
06:26
AK: What you just saw there
114
374375
1309
AK: အခုပဲ တွေ့ခဲ့ရတာက
06:27
was Doug communicating or speaking
in real time for the first time
in real time for the first time
115
375708
3601
သူ့စကားပြောစွမ်းရည် ဆုံးရှုံးကတည်းက
ပထမဆုံးအကြိမ် Doug ဟာ အချိန်နဲ့တစ်ပြေးညီ
ပထမဆုံးအကြိမ် Doug ဟာ အချိန်နဲ့တစ်ပြေးညီ
06:31
since he lost the ability to speak.
116
379333
1834
ဆက်သွယ် (သို့) ပြောဆိုခြင်းပါ။
06:34
There are millions of people
117
382125
1559
Doug လို အခြားသူတွေ၊
06:35
who might be able to communicate
in real time like Doug,
in real time like Doug,
118
383708
3393
သူတို့ရဲ့ မိတ်ဆွေတွေ၊
မိသားစုတွေနဲ့ အချိန်နဲ့တစ်ပြေးညီ
မိသားစုတွေနဲ့ အချိန်နဲ့တစ်ပြေးညီ
06:39
with other people, with their friends
and with their families.
and with their families.
119
387125
3000
ဆက်သွယ်နိုင်လောက်မယ့်လူတွေ
သန်းချီရှိပါတယ်။
သန်းချီရှိပါတယ်။
06:43
My hope is to be able to help them
express their thoughts and ideas.
express their thoughts and ideas.
120
391125
3458
မျှော်လင့်ချက်က သူတို့ အတွေးတွေ
စိတ်ကူးတွေကို ဖော်ပြဖို့ကူညီနိုင်ဖို့ပါ။
စိတ်ကူးတွေကို ဖော်ပြဖို့ကူညီနိုင်ဖို့ပါ။
06:48
I believe computing, AI and the internet
121
396875
2226
ကွန်ပြူတာသုံးစွဲမှု၊ AI နဲ့ အင်တာနက်ဟာ
06:51
would disappear into us
as extensions of our cognition,
as extensions of our cognition,
122
399125
3726
ကျွန်တော်တို့ သိမှတ်မှု လိုင်းခွဲတွေအဖြစ်
ပျောက်ကွယ်သွားမယ်လို့ ယုံကြည်တယ်။
ပျောက်ကွယ်သွားမယ်လို့ ယုံကြည်တယ်။
06:54
instead of being external
entities or adversaries,
entities or adversaries,
123
402875
3601
ပြင်ပ သီးခြားရပ်တည်နေတာတွေ
(သို့) ရန်ဘက်တွေဖြစ်နေတာအစား
(သို့) ရန်ဘက်တွေဖြစ်နေတာအစား
06:58
amplifying human ingenuity,
124
406500
2309
လူသားရဲ့ထွင်ဉာဏ်ကို ချဲ့ပေးရင်း၊
07:00
giving us unimaginable abilities
and unlocking our true potential.
and unlocking our true potential.
125
408833
3875
စိတ်ကူးမရနိုင်တဲ့ အရည်အချင်းတွေပေးရင်း၊
အလာအလာ အစစ်အမှန်ကို လမ်းဖွင့်ပေးခြင်းပါ။
အလာအလာ အစစ်အမှန်ကို လမ်းဖွင့်ပေးခြင်းပါ။
07:05
And perhaps even freeing us
to becoming better at being human.
to becoming better at being human.
126
413833
3834
ဖြစ်နိုင်တာက လူသားဖြစ်ခြင်းမှာ
ပိုကောင်းကောင်းဖြစ်လာခွင့် ပေးတာတောင်ပါ။
ပိုကောင်းကောင်းဖြစ်လာခွင့် ပေးတာတောင်ပါ။
07:10
Thank you so much.
127
418500
1268
ကျေးဇူးအများကြီးတင်ပါတယ်။
07:11
(Applause)
128
419792
5767
(လက်ခုပ်သံများ)
07:17
Shoham Arad: Come over here.
129
425583
1375
Shoham Arad: ဒီကိုလာပါဦး။
07:23
OK.
130
431083
1250
အိုကေ၊
07:25
I want to ask you a couple of questions,
they're going to clear the stage.
they're going to clear the stage.
131
433917
3517
ခင်ဗျားကို မေးခွန်းတစ်ခု၊နှစ်ခု
မေးချင်တယ်၊ သူတို့က စင်ကို ရှင်းတော့မယ်။
မေးချင်တယ်၊ သူတို့က စင်ကို ရှင်းတော့မယ်။
07:29
I feel like this is amazing,
it's innovative,
it's innovative,
132
437458
3518
ဒါက အံ့ဖွယ်ရာလိုပဲ ခံစားရတယ်၊
ဒါက ဆန်းသစ်တယ်။
ဒါက ဆန်းသစ်တယ်။
07:33
it's creepy, it's terrifying.
133
441000
3476
ကြက်သီးထစရာ၊ ထိတ်လန့်စရာပါ။
07:36
Can you tell us what I think ...
134
444500
2059
ကျွန်တော်ထင်တာ ပြောပြနိုင်မလား၊
07:38
I think there are some
uncomfortable feelings around this.
uncomfortable feelings around this.
135
446583
2726
ဒီအနီးမှာ အနေရခက်တဲ့
ခံစားမှုတွေရှိတယ်ထင်တယ်။
ခံစားမှုတွေရှိတယ်ထင်တယ်။
07:41
Tell us, is this reading your thoughts,
136
449333
2310
ပြောပြပါ၊ ဒီအတွေးတွေကို ဖတ်တာက
07:43
will it in five years,
137
451667
1267
ငါးနှစ်အတွင်းမှာ ဖြစ်မလား၊
07:44
is there a weaponized version of this,
what does it look like?
what does it look like?
138
452958
2917
ဒါကို လက်နက်အဖြစ်သုံးတဲ့ ပုံစံရှိလား၊
ဘယ်လို ပုံမျိုးလဲ။
ဘယ်လို ပုံမျိုးလဲ။
07:48
AK: So our first design principle,
before we started working on this,
before we started working on this,
139
456833
3268
AK: ဒီတော့ ကျွန်တော်တို့ရဲ့ ပထမ ဒီဇိုင်း
မူက ဒါကို စမလုပ်ခင်ကတော့
မူက ဒါကို စမလုပ်ခင်ကတော့
07:52
was to not render ethics
as an afterthought.
as an afterthought.
140
460125
3518
နောက်မှရတဲ့ အကြံအဖြစ်
ကျင့်ဝတ်လို့ တင်ပြဖို့မဟုတ်ပါ။
ကျင့်ဝတ်လို့ တင်ပြဖို့မဟုတ်ပါ။
07:55
So we wanted to bake ethics
right into the design.
right into the design.
141
463667
3434
ဒါကြောင့် ဒီဇိုင်းထဲထဲမှာ ကျင့်ဝတ်တွေကို
တိုက်ရိုက် ဆက်စပ်ကြည့်ချင်တယ်။
တိုက်ရိုက် ဆက်စပ်ကြည့်ချင်တယ်။
07:59
We flipped the design.
142
467125
1268
ဒီဇိုင်းကို လှန်လိုက်တယ်။
08:00
Instead of reading
from the brain directly,
from the brain directly,
143
468417
2059
ဦးနှောက်ကနေ
တိုက်ရိုက်ဖတ်တာအစား
တိုက်ရိုက်ဖတ်တာအစား
08:02
we're reading from
the voluntary nervous system
the voluntary nervous system
144
470500
2226
ဒီကိရိယာနဲ့ ဆက်သွယ်ဖို့ တမင်တကာ
ပါဝင်ဖို့လိုတဲ့
ပါဝင်ဖို့လိုတဲ့
08:04
that you deliberately have to engage
to communicate with the device,
to communicate with the device,
145
472750
3191
သိစိတ်နဲ့တုံ့ပြန်တဲ့ အာရုံကြောစနစ်ကနေ
ဖတ်နေတာပါ။
ဖတ်နေတာပါ။
08:07
while still bringing the benefits
of a thinking or a thought device.
of a thinking or a thought device.
146
475965
3204
စဉ်းစားသို့) တွေးတဲ့ ကိရိယာရဲ့
အကျိုးကျေးဇူးတွေကို ဖြစ်နေဆဲမှာပါ။
အကျိုးကျေးဇူးတွေကို ဖြစ်နေဆဲမှာပါ။
08:11
The best of both worlds in a way.
147
479183
1626
နှစ်လောကစလုံးရဲ့ အကောင်းဆုံးပါ။
08:12
SA: OK, I think people are going to have
a lot more questions for you.
a lot more questions for you.
148
480833
3601
SA: အိုကေ၊ ခင်ဗျားအတွက်တော့ လူတွေမှာ
မေးခွန်းတွေ အများကြီးရှိမယ်ထင်တယ်။
မေးခွန်းတွေ အများကြီးရှိမယ်ထင်တယ်။
08:16
Also, you said that it's a sticker.
149
484458
1685
ဒါ့အပြင် ကပ်ခွာတစ်ခုလို့ပြောခဲ့တယ်
08:18
So right now it sits just right here?
150
486167
1976
ဒီတော့ အခု ဒါက ဒီမှာ ထိုင်နေလား။
08:20
Is that the final iteration,
151
488167
1684
ဒါက နောက်ဆုံး ပြန်ကျော့တာလား။
08:21
what the final design you hope looks like?
152
489875
3333
နောက်ဆုံး'ဒီဇိုင်းကို
ဘယ်လိုပုံ မျှော်လင့်လဲ။
ဘယ်လိုပုံ မျှော်လင့်လဲ။
08:26
AK: Our goal is for the technology
to disappear completely.
to disappear completely.
153
494167
4726
AK: ကျွန်တော်တို့ ပန်းတိုင်က
နည်းပညာအတွက် လုံးဝပျောက်သွားဖို့ပါ။
နည်းပညာအတွက် လုံးဝပျောက်သွားဖို့ပါ။
08:30
SA: What does that mean?
154
498917
1267
SA: ဒါက ဘာကိုဆိုလိုတာလဲ။
08:32
AK: If you're wearing it,
I shouldn't be able to see it.
I shouldn't be able to see it.
155
500208
2643
AK: ခင်ဗျား ဝတ်ထားရင်
ကျွန်တော် ဒါကို မြင်ရမှာ မဟုတ်ဘူး။
ကျွန်တော် ဒါကို မြင်ရမှာ မဟုတ်ဘူး။
08:34
You don't want technology on your face,
you want it in the background,
you want it in the background,
156
502875
3351
နည်းပညာကို မျက်နှာမှာ ခင်ဗျား
မမြင်ချင်ဘူး၊ နောက်ခံမှာ ထားချင်တာပါ။
မမြင်ချင်ဘူး၊ နောက်ခံမှာ ထားချင်တာပါ။
08:38
to augment you in the background.
157
506250
1643
နောက်ခံကနေ တိုးပွားဖို့ပါ။
08:39
So we have a sticker version
that conforms to the skin,
that conforms to the skin,
158
507917
2601
ဒီတော့ အရေပြားနဲ့ကိုက်ညီတဲ့
ကပ်ခွာ ပုံစံတစ်ခုရှိတယ်၊
ကပ်ခွာ ပုံစံတစ်ခုရှိတယ်၊
08:42
that looks like the skin,
159
510542
1267
အရေပြားနဲ့ ဆင်တူပေမဲ့
08:43
but we're trying to make
an even smaller version
an even smaller version
160
511833
2268
ဒီမှာ ထိုင်လို့ရမယ့် ပိုသေးငယ်တဲ့
ပုံစံတောင်
ပုံစံတောင်
08:46
that would sit right here.
161
514125
1292
လုပ်ဖို့ကြိုးစားနေတယ်။
08:49
SA: OK.
162
517167
1266
SA: အိုကေ။
08:50
I feel like if anyone has any questions
they want to ask Arnav,
they want to ask Arnav,
163
518457
2976
တစ်ဦးဦးမှာ Arnav ကို မေးချင်တဲ့
မေးခွန်းတွေရှိမလား ခံစားရတယ်
မေးခွန်းတွေရှိမလား ခံစားရတယ်
08:53
he'll be here all week.
164
521457
1269
သူဒီမှာ တစ်ပတ်လုံးရှိမှာပါ
08:54
OK, thank you so much, Arnav.
165
522750
1433
အိုကေ၊ ကျေးဇူးတင်ပါတယ်။ Arnav
08:56
AK: Thanks, Shoham.
166
524207
1376
AK: ကျေးဇူးပါ၊ Shoham
ABOUT THE SPEAKER
Arnav Kapur - TechnologistTED Fellow Arnav Kapur invents wearable AI devices that augment human cognition and give voice to those who have lost their ability to speak.
Why you should listen
At the MIT Media Lab, Arnav Kapur is inventing a device called Alter Ego, which lets users converse with machines, AI assistants and other people by articulating words internally. Utilizing bone conduction to transmit and receive streams of information, the result is a totally discreet and completely internal method of communication.
As Kapur says: "This work is about enabling people and extending human intelligence. Can we weave artificial intelligence and computing into the human condition, as an extension of our cognition -- combining human creativity and intuition with the power of AI, computation and information? Can we build technology that enables us, not distracts us; that augments us, instead of replacing us; that disappears into the background of the human experience, raising us to new levels of curiosity and creativity?"
Arnav Kapur | Speaker | TED.com