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

Tan Le: Headsettet som leser dine hjernebølger

Filmed:
2,732,929 views

Tan Le's utrolige nye grensesnitt leser brukerens hjernebølger, og gjør det mulig å kontrollere virtuelle objekter, til og med elektronikk, med kun tanker (og litt konsentrasjon). Her demonstrerer hun headsettet, og snakker om de enorme bruksområdene.
- 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 untilfør now, our communicationkommunikasjon with machinesmaskiner
0
1000
2000
Frem til nå, har vår kommunikasjon med maskiner
00:18
has always been limitedbegrenset
1
3000
2000
alltid vært begrenset
00:20
to consciousbevisst and directdirekte formsskjemaer.
2
5000
2000
til bevisste og direkte former.
00:22
WhetherOm it's something simpleenkel
3
7000
2000
Uansett om det det er noe så enkelt
00:24
like turningsnu on the lightslys with a switchbytte om,
4
9000
2000
som å skru på lysene med en bryter,
00:26
or even as complexkomplekse as programmingprogrammering roboticsrobotikk,
5
11000
3000
eller noe så komplisert som å programmere roboter,
00:29
we have always had to give a commandkommando to a machinemaskin,
6
14000
3000
har vi alltid måtte gi maskinen en kommando,
00:32
or even a seriesserie of commandskommandoer,
7
17000
2000
i noen tilfeller, flere kommandoer,
00:34
in orderrekkefølge for it to do something for us.
8
19000
3000
for å få maskinen til å gjøre noe for oss.
00:37
CommunicationKommunikasjon betweenmellom people, on the other handhånd,
9
22000
2000
Kommunikasjon mellom mennesker derimot,
00:39
is farlangt more complexkomplekse and a lot more interestinginteressant
10
24000
3000
er mer komplisert og mye mer interessant,
00:42
because we take into accountkonto
11
27000
2000
fordi vi må ta hensyn til
00:44
so much more than what is explicitlyeksplisitt expresseduttrykte.
12
29000
3000
så mye mer enn det som blir sagt verbalt.
00:47
We observeobservere facialansikts expressionsuttrykkene, bodykropp languageSpråk,
13
32000
3000
Vi observerer ansiktsuttrykk og kroppsspråk,
00:50
and we can intuitintuisjon feelingsfølelser and emotionsfølelser
14
35000
2000
og vi kan merke følelser og humør
00:52
from our dialoguedialog with one anotheren annen.
15
37000
3000
fra samtalene vi har med hverandre.
00:55
This actuallyfaktisk formsskjemaer a largestor partdel
16
40000
2000
Disse inntrykkene danner faktisk en stor del
00:57
of our decision-makingbeslutningstaking processprosess.
17
42000
2000
av vår beslutningsprosess.
00:59
Our visionsyn is to introduceintrodusere
18
44000
2000
Vårt mål er å introdusere
01:01
this wholehel newny realmriket of humanmenneskelig interactioninteraksjon
19
46000
3000
dette nye området innenfor menneskelig samhandling
01:04
into human-computermenneske-maskin interactioninteraksjon
20
49000
2000
inn i en menneske-maskin samhandling,
01:06
so that computersdatamaskiner can understandforstå
21
51000
2000
slik at maskiner kan forstå
01:08
not only what you directdirekte it to do,
22
53000
2000
ikke bare hva du styrer de til å gjøre,
01:10
but it can alsoogså respondsvar
23
55000
2000
men at de også svarer
01:12
to your facialansikts expressionsuttrykkene
24
57000
2000
til dine ansiktsuttrykk
01:14
and emotionalemosjonelle experienceserfaringer.
25
59000
2000
og følelsemessige opplevelser.
01:16
And what better way to do this
26
61000
2000
Hvilken bedre måte finnes da,
01:18
than by interpretingtolking the signalssignaler
27
63000
2000
enn at maskinen tolker signaler
01:20
naturallynaturlig producedprodusert by our brainhjerne,
28
65000
2000
som produseres naturlig av hjernen vår,
01:22
our centersenter for controlkontroll and experienceerfaring.
29
67000
3000
senteret vårt for kontroll og erfaring.
01:25
Well, it soundslyder like a prettyganske good ideaidé,
30
70000
2000
Vel, det virker nok som en rimelig god idé,
01:27
but this taskoppgave, as BrunoBruno mentionednevnt,
31
72000
2000
men denne oppgaven, som Bruno nevnte,
01:29
isn't an easylett one for two mainhoved- reasonsgrunner:
32
74000
3000
er ikke så lett, på grunn av to årsaker:
01:32
First, the detectiongjenkjenning algorithmsalgoritmer.
33
77000
3000
Først, deteksjonsalgoritmen:
01:35
Our brainhjerne is madelaget up of
34
80000
2000
Hjernen vår er laget av
01:37
billionsmilliarder of activeaktiv neuronsnevroner,
35
82000
2000
milliarder av aktive nerveceller;
01:39
around 170,000 kmkm
36
84000
3000
ca. 170 000 km
01:42
of combinedkombinert axonaxon lengthlengde.
37
87000
2000
med aksoner.
01:44
When these neuronsnevroner interactsamhandle,
38
89000
2000
Når hjernens nerveceller kommuniserer,
01:46
the chemicalkjemisk reactionreaksjon emitsavgir an electricalelektrisk impulseimpuls,
39
91000
2000
avgis det en elektrisk impuls, som følge av en kjemisk reaksjon,
01:48
whichhvilken can be measuredmålt.
40
93000
2000
som kan måles.
01:50
The majorityflertall of our functionalfunksjonell brainhjerne
41
95000
3000
Mesteparten av vår funksjonelle hjerne
01:53
is distributeddistribuert over
42
98000
2000
er fordelt over
01:55
the outerytre surfaceflate layerlag of the brainhjerne,
43
100000
2000
den ytre overflaten av hjernen.
01:57
and to increaseøke the areaområde that's availabletilgjengelig for mentalmental capacitykapasitet,
44
102000
3000
For å øke overflaten, som er tilgjengelig for mental kapasitet,
02:00
the brainhjerne surfaceflate is highlyhøyt foldedfoldet.
45
105000
3000
er hjernens overflate, i stor del, foldet.
02:03
Now this corticalkortikale foldingfolding
46
108000
2000
Denne foldingen
02:05
presentsgaver a significantbetydelige challengeutfordring
47
110000
2000
skaper en vesentlig utfordring
02:07
for interpretingtolking surfaceflate electricalelektrisk impulsesimpulser.
48
112000
3000
i tolkningen av elektriske overflate-impulser.
02:10
EachHver individual'sindividuell cortexcortex
49
115000
2000
Hver persons hjernebark
02:12
is foldedfoldet differentlypå en annen måte,
50
117000
2000
er foldet forskjellig,
02:14
very much like a fingerprintfingeravtrykk.
51
119000
2000
ikke ulikt fingeravtrykk.
02:16
So even thoughselv om a signalsignal
52
121000
2000
Så selv om et signal
02:18
maykan come from the samesamme functionalfunksjonell partdel of the brainhjerne,
53
123000
3000
kommer fra samme funksjonelle hjernedel hos et menneske,
02:21
by the time the structurestruktur has been foldedfoldet,
54
126000
2000
er det forskjell på hvordan hjernedelen har blitt foldet.
02:23
its physicalfysisk locationplassering
55
128000
2000
Signalets fysiske plassering
02:25
is very differentannerledes betweenmellom individualsenkeltpersoner,
56
130000
2000
er veldig forskjelig fra person til person,
02:27
even identicalidentisk twinsTvillingene.
57
132000
3000
til og med eneggede tvillinger.
02:30
There is no longerlenger any consistencykonsistens
58
135000
2000
Det finnes altså ikke noen sammenheng
02:32
in the surfaceflate signalssignaler.
59
137000
2000
i overflatesignalene.
02:34
Our breakthroughgjennombrudd was to createskape an algorithmalgoritmen
60
139000
2000
Vårt gjennombrudd var å lage en algoritme
02:36
that unfoldsutfolder seg the cortexcortex,
61
141000
2000
som foldet ut hjernebarken,
02:38
so that we can mapkart the signalssignaler
62
143000
2000
slik at vi kunne kartlegge signalene
02:40
closernærmere to its sourcekilde,
63
145000
2000
nærmere deres opprinnelige kilde,
02:42
and thereforederfor makinglager it capablei stand of workingarbeider acrosspå tvers a massmasse populationbefolkning.
64
147000
3000
og derfor gjøre det mulig å jobbe med en stor befolkning.
02:46
The secondsekund challengeutfordring
65
151000
2000
Den andre utfordringen
02:48
is the actualfaktiske deviceenhet for observingobservere brainwavesbrainwaves.
66
153000
3000
er apparatet for observasjon av hjernebølger.
02:51
EEGEEG measurementsmålinger typicallytypisk involveinvolvere
67
156000
2000
Ofte involverer EEG-målinger
02:53
a hairnethairnet with an arraymatrise of sensorssensorer,
68
158000
3000
et hårnett fullt av sensorer,
02:56
like the one that you can see here in the photobilde.
69
161000
3000
slik som dere kan se på bildet.
02:59
A techniciantekniker will put the electrodeselektroder
70
164000
2000
En tekniker setter elektrodene
03:01
ontovidere til the scalphodebunn
71
166000
2000
på hodebunnen
03:03
usingved hjelp av a conductiveledende gelgel or pastelim inn
72
168000
2000
ved hjelp av en ledende gelé eller krem,
03:05
and usuallysom oftest after a procedurefremgangsmåte of preparingforbereder the scalphodebunn
73
170000
3000
vanligvis etter en klargjøring av hodebunnen,
03:08
by lightlett abrasionslitasje.
74
173000
2000
ved rensing.
03:10
Now this is quiteganske time consumingforbruker
75
175000
2000
Dette tar veldig lang tid
03:12
and isn't the mostmest comfortablekomfortabel processprosess.
76
177000
2000
og er ikke en veldig komfortabel prosess.
03:14
And on toptopp of that, these systemssystemer
77
179000
2000
Og på toppen av det, er disse systemene
03:16
actuallyfaktisk costkoste in the tenstitus of thousandstusener of dollarsdollar.
78
181000
3000
kostbare, opp til titusener av dollar.
03:20
So with that, I'd like to inviteinvitere onstagepå scenen
79
185000
3000
Med det vil jeg gjerne invitere
03:23
EvanEvan GrantGrant, who is one of last year'sårets speakershøyttalere,
80
188000
2000
Evan Grant til scenen, en av fjorårets foredragsholdere,
03:25
who'ssom er kindlyVennligst agreedavtalt
81
190000
2000
som gikk med på
03:27
to help me to demonstratedemonstrere
82
192000
2000
å hjelpe til med demonstrasjonen
03:29
what we'vevi har been ablei stand to developutvikle.
83
194000
2000
av det vi har klart å utvikle.
03:31
(ApplauseApplaus)
84
196000
6000
(Applaus)
03:37
So the deviceenhet that you see
85
202000
2000
Apparatet du ser
03:39
is a 14-channel-kanal, high-fidelityHi-Fi-
86
204000
2000
er en 14-kanals, Hi-Fi
03:41
EEGEEG acquisitionoppkjøp systemsystem.
87
206000
2000
EEG-ervervings system.
03:43
It doesn't requirekrever any scalphodebunn preparationforberedelse,
88
208000
3000
Det trenger ingen klargjøring av hodebunnen,
03:46
no conductiveledende gelgel or pastelim inn.
89
211000
2000
heller ingen ledende gelé eller krem.
03:48
It only takes a few minutesminutter to put on
90
213000
3000
Det tar få minutter å sette på,
03:51
and for the signalssignaler to settlebosette.
91
216000
2000
og kalibrere signaler.
03:53
It's alsoogså wirelesstrådløst,
92
218000
2000
Den er også trådløs,
03:55
so it givesgir you the freedomfrihet to movebevege seg around.
93
220000
3000
så du kan bevege deg fritt.
03:58
And comparedsammenlignet to the tenstitus of thousandstusener of dollarsdollar
94
223000
3000
Sammenlignet med titusener av dollar
04:01
for a traditionaltradisjonell EEGEEG systemsystem,
95
226000
3000
for et tradisjonelt EEG-system,
04:04
this headsetheadset only costskostnader
96
229000
2000
koster dette headsettet
04:06
a few hundredhundre dollarsdollar.
97
231000
2000
bare noen hundre dollar.
04:08
Now on to the detectiongjenkjenning algorithmsalgoritmer.
98
233000
3000
Nå til deteksjonsalgoritmene.
04:11
So facialansikts expressionsuttrykkene --
99
236000
2000
Ansiktsuttrykk --
04:13
as I mentionednevnt before in emotionalemosjonelle experienceserfaringer --
100
238000
2000
som jeg nevnte tidligere under følelsesmessige opplevelser --
04:15
are actuallyfaktisk designedutformet to work out of the boxeske
101
240000
2000
er faktisk designet til å virke umiddelbart,
04:17
with some sensitivitysensitivitet adjustmentsjusteringer
102
242000
2000
og er med få justeringer av følsomhet
04:19
availabletilgjengelig for personalizationPersonalisering.
103
244000
3000
tilgjengelig for personlig tilpassing.
04:22
But with the limitedbegrenset time we have availabletilgjengelig,
104
247000
2000
Men med begrenset tid
04:24
I'd like to showforestilling you the cognitivekognitiv suiteSuite,
105
249000
2000
vil jeg gjerne vise den kognitive pakken,
04:26
whichhvilken is the abilityevnen for you
106
251000
2000
som er muligheten din
04:28
to basicallyi utgangspunktet movebevege seg virtualvirtuell objectsobjekter with your mindsinn.
107
253000
3000
til å flytte virtuelle objekter med tankene dine.
04:32
Now, EvanEvan is newny to this systemsystem,
108
257000
2000
Dette system er nytt for Evan,
04:34
so what we have to do first
109
259000
2000
så det vi må gjøre først
04:36
is createskape a newny profileprofil for him.
110
261000
2000
er å lage en profil til han.
04:38
He's obviouslyåpenbart not JoanneJoanne -- so we'llvi vil "addLegg til userbruker."
111
263000
3000
Han er tydeligvis ikke Joanne - så vi "legger til en bruker".
04:41
EvanEvan. Okay.
112
266000
2000
Evan. Ok.
04:43
So the first thing we need to do with the cognitivekognitiv suiteSuite
113
268000
3000
Den første tingen vi trenger å gjøre med den kognitive pakken
04:46
is to startstart with trainingopplæring
114
271000
2000
er å starte med treningen
04:48
a neutralnøytral signalsignal.
115
273000
2000
av et nøytralt signal.
04:50
With neutralnøytral, there's nothing in particularbestemt
116
275000
2000
Med nøytral, menes det at det er ikke noe spesielt
04:52
that EvanEvan needsbehov to do.
117
277000
2000
som Evan trenger å gjøre.
04:54
He just hangshenger out. He's relaxedavslappet.
118
279000
2000
Han tar det med ro. Han er avslappet.
04:56
And the ideaidé is to establishetablere a baselinegrunnlinje
119
281000
2000
Og idéen er å etablere en basis
04:58
or normalnormal statestat for his brainhjerne,
120
283000
2000
eller normaltilstand for hjernen hans,
05:00
because everyhver brainhjerne is differentannerledes.
121
285000
2000
fordi ingen hjerner er like.
05:02
It takes eightåtte secondssekunder to do this,
122
287000
2000
Det tar åtte sekunder å gjøre dette.
05:04
and now that that's doneferdig,
123
289000
2000
Og nå som det er ferdig,
05:06
we can choosevelge a movement-basedbevegelse-basert actionhandling.
124
291000
2000
kan vi velge en bevegelsesbasert handling.
05:08
So EvanEvan, choosevelge something
125
293000
2000
Evan, velg noe
05:10
that you can visualizevisual clearlyhelt klart in your mindsinn.
126
295000
2000
som du kan se klart i hodet ditt.
05:12
EvanEvan GrantGrant: Let's do "pulldra."
127
297000
2000
Evan Grant: La oss prøve "dra".
05:14
TanTan LeLe: Okay, so let's choosevelge "pulldra."
128
299000
2000
Tan Le: Ok. La oss velge "dra."
05:16
So the ideaidé here now
129
301000
2000
Tanken her nå
05:18
is that EvanEvan needsbehov to
130
303000
2000
er at Evan trenger å
05:20
imagineForestill deg the objectgjenstand comingkommer forwardframover
131
305000
2000
forestille seg objektet komme
05:22
into the screenskjerm,
132
307000
2000
mot skjermen.
05:24
and there's a progressframgang barBar that will scrollbla acrosspå tvers the screenskjerm
133
309000
3000
En fremdriftsindikator vil vises på skjermen
05:27
while he's doing that.
134
312000
2000
mens han gjør det.
05:29
The first time, nothing will happenskje,
135
314000
2000
Første gangen vil ingenting skje,
05:31
because the systemsystem has no ideaidé how he thinksmener about "pulldra."
136
316000
3000
fordi systemet ikke vet at han tenker på "dra".
05:34
But maintainholde that thought
137
319000
2000
Men hold tanken
05:36
for the entirehel durationvarighet of the eightåtte secondssekunder.
138
321000
2000
alle åtte sekundene.
05:38
So: one, two, threetre, go.
139
323000
3000
En, to, tre, kjør.
05:49
Okay.
140
334000
2000
Ok.
05:51
So onceen gang we acceptaksepterer this,
141
336000
2000
Med en gang vi godtar dette,
05:53
the cubecube is livebo.
142
338000
2000
blir kuben levende.
05:55
So let's see if EvanEvan
143
340000
2000
Så, la oss se om Evan
05:57
can actuallyfaktisk try and imagineForestill deg pullingtrekke.
144
342000
3000
faktisk kan prøve, og tenke, "dra,"
06:00
AhAh, good jobjobb!
145
345000
2000
Bra jobba!
06:02
(ApplauseApplaus)
146
347000
3000
(Applaus)
06:05
That's really amazingfantastisk.
147
350000
2000
Det er ganske utrolig.
06:07
(ApplauseApplaus)
148
352000
4000
(Applaus)
06:11
So we have a little bitbit of time availabletilgjengelig,
149
356000
2000
Vi har litt mer tid igjen,
06:13
so I'm going to askspørre EvanEvan
150
358000
2000
så jeg kommer til å spørre Evan
06:15
to do a really difficultvanskelig taskoppgave.
151
360000
2000
om å gjøre en vanskelig oppgave.
06:17
And this one is difficultvanskelig
152
362000
2000
Og denne er vanskelig
06:19
because it's all about beingå være ablei stand to visualizevisual something
153
364000
3000
fordi det hele handler om å klare å visualisere noe
06:22
that doesn't existeksistere in our physicalfysisk worldverden.
154
367000
2000
som ikke eksisterer i vår fysiske verden.
06:24
This is "disappearforsvinne."
155
369000
2000
Dette er "forsvinn."
06:26
So what you want to do -- at leastminst with movement-basedbevegelse-basert actionshandlinger,
156
371000
2000
Det du vil, iallefall med bevegelsesbaserte handlinger,
06:28
we do that all the time, so you can visualizevisual it.
157
373000
3000
som vi gjør hele tiden, slik at du kan visualisere det.
06:31
But with "disappearforsvinne," there's really no analogiesanalogier --
158
376000
2000
Med med "forsvinn," er det egentlig ingen analogier.
06:33
so EvanEvan, what you want to do here
159
378000
2000
Evan, det du må gjøre her
06:35
is to imagineForestill deg the cubecube slowlysakte fadingfalming out, okay.
160
380000
3000
er å forestille deg at kuben tones ut sakte.
06:38
SameSamme sortsortere of drillbore. So: one, two, threetre, go.
161
383000
3000
Samme som i stad. En, to, tre, kjør.
06:50
Okay. Let's try that.
162
395000
3000
Okey. La oss prøve.
06:53
Oh, my goodnessgodhet. He's just too good.
163
398000
3000
Herregud. Han er litt for flink.
06:57
Let's try that again.
164
402000
2000
La oss prøve igjen.
07:04
EGF.EKS: LosingÅ miste concentrationkonsentrasjon.
165
409000
2000
EG: Jeg mister konsentrasjonen.
07:06
(LaughterLatter)
166
411000
2000
(Latter)
07:08
TLTL: But we can see that it actuallyfaktisk worksvirker,
167
413000
2000
TL: Men vi kan faktisk se at det virker,
07:10
even thoughselv om you can only holdholde it
168
415000
2000
selv om du bare klarer å holde tanken
07:12
for a little bitbit of time.
169
417000
2000
en liten stund.
07:14
As I said, it's a very difficultvanskelig processprosess
170
419000
3000
Som jeg sa, det er en veldig vanskelig prosess
07:17
to imagineForestill deg this.
171
422000
2000
å forestille seg dette.
07:19
And the great thing about it is that
172
424000
2000
Og den beste tingen med dette er at
07:21
we'vevi har only givengitt the softwareprogramvare one instanceforekomst
173
426000
2000
vi kun ga programvaren et forsøk
07:23
of how he thinksmener about "disappearforsvinne."
174
428000
3000
på hvordan han tenkte "forsvinn."
07:26
As there is a machinemaskin learninglæring algorithmalgoritmen in this --
175
431000
3000
Siden det er en læringsalgoritme i maskinen --
07:29
(ApplauseApplaus)
176
434000
4000
(Applaus)
07:33
Thank you.
177
438000
2000
Takk.
07:35
Good jobjobb. Good jobjobb.
178
440000
3000
Bra jobba. Bra jobba.
07:38
(ApplauseApplaus)
179
443000
2000
(Applaus)
07:40
Thank you, EvanEvan, you're a wonderfulherlig, wonderfulherlig
180
445000
3000
Takk skal du ha, Evan. Du er et fantastisk, fantastisk
07:43
exampleeksempel of the technologyteknologi.
181
448000
3000
eksempel på teknologien.
07:46
So, as you can see, before,
182
451000
2000
Som dere så i stad,
07:48
there is a levelingutjevning systemsystem builtbygget into this softwareprogramvare
183
453000
3000
er det et nivåsystem innebygd i programvaren
07:51
so that as EvanEvan, or any userbruker,
184
456000
2000
slik at ettersom Evan, eller hvilken som helst bruker,
07:53
becomesblir more familiarfortrolig with the systemsystem,
185
458000
2000
blir kjent med systemet,
07:55
they can continueFortsette to addLegg til more and more detectionsoppdagelser,
186
460000
3000
kan de fortsette å legge til fler og fler deteksjoner,
07:58
so that the systemsystem beginsbegynner to differentiatedifferensiere
187
463000
2000
slik at system begynner å skille
08:00
betweenmellom differentannerledes distinctdistinkt thoughtstanker.
188
465000
3000
mellom ulike bestemte tanker.
08:04
And onceen gang you've trainedtrent up the detectionsoppdagelser,
189
469000
2000
Og når du har trent opp deteksjonene,
08:06
these thoughtstanker can be assignedtildelt or mappedtilordnet
190
471000
2000
kan tankene tilordnes eller kartlegges
08:08
to any computingdatabehandling platformplattform,
191
473000
2000
til hvilken som helst platform,
08:10
applicationapplikasjon or deviceenhet.
192
475000
2000
program eller enhet.
08:12
So I'd like to showforestilling you a few exampleseksempler,
193
477000
2000
Jeg vil vise dere et par eksempler,
08:14
because there are manymange possiblemulig applicationsapplikasjoner
194
479000
2000
fordi det er mange mulige bruksområder
08:16
for this newny interfacegrensesnitt.
195
481000
2000
for dette nye grensesnittet.
08:19
In gamesspill and virtualvirtuell worldsverdener, for exampleeksempel,
196
484000
2000
For eksempel, i spill og virtuelle verdener,
08:21
your facialansikts expressionsuttrykkene
197
486000
2000
kan dine ansiktsuttrykk
08:23
can naturallynaturlig and intuitivelyintuitivt be used
198
488000
2000
naturlig og intuitivt bli brukt
08:25
to controlkontroll an avataravatar or virtualvirtuell characterkarakter.
199
490000
3000
til å kontrollere en avatar eller en virtuell figur.
08:29
ObviouslyÅpenbart, you can experienceerfaring the fantasyfantasi of magicmagi
200
494000
2000
Selvfølgelig kan du oppleve magi
08:31
and controlkontroll the worldverden with your mindsinn.
201
496000
3000
og kontrollere verden med tankene dine.
08:36
And alsoogså, colorsfarger, lightingbelysning,
202
501000
3000
Også farger, belysning,
08:39
soundlyd and effectseffekter
203
504000
2000
lyd og effekter,
08:41
can dynamicallydynamisk respondsvar to your emotionalemosjonelle statestat
204
506000
2000
kan reagere dynamisk på bakgrunn av ditt humør
08:43
to heightenhøyne the experienceerfaring that you're havingha, in realekte time.
205
508000
3000
for å øke opplevelsen du får, i sanntid.
08:47
And movingflytting on to some applicationsapplikasjoner
206
512000
2000
Videre til noen tilpassede programmer
08:49
developedutviklet by developersutviklere and researchersforskere around the worldverden,
207
514000
3000
laget av utviklere og forskere omkring i verden,
08:52
with robotsroboter and simpleenkel machinesmaskiner, for exampleeksempel --
208
517000
3000
med roboter og enkle maskiner, for eksempel --
08:55
in this casesak, flyingflying a toyleketøy helicopterhelikopter
209
520000
2000
i dette tilfelle, å fly et lekehelikopter
08:57
simplyganske enkelt by thinkingtenker "liftløfte" with your mindsinn.
210
522000
3000
kun ved å tenke "løft" med hodet ditt.
09:00
The technologyteknologi can alsoogså be appliedanvendt
211
525000
2000
Teknologien kan også brukes
09:02
to realekte worldverden applicationsapplikasjoner --
212
527000
2000
i den virkelig verden --
09:04
in this exampleeksempel, a smartsmart home.
213
529000
2000
i dette eksempelet, et smarthus.
09:06
You know, from the userbruker interfacegrensesnitt of the controlkontroll systemsystem
214
531000
3000
Fra menyen i kontrollsystemet,
09:09
to openingåpning curtainsgardiner
215
534000
2000
til å åpne gardiner,
09:11
or closinglukking curtainsgardiner.
216
536000
3000
eller lukke dem.
09:22
And of coursekurs, alsoogså to the lightingbelysning --
217
547000
3000
Og selvfølgelig også belysningen --
09:25
turningsnu them on
218
550000
3000
skru på,
09:28
or off.
219
553000
2000
eller av.
09:30
And finallyendelig,
220
555000
2000
Og til slutt,
09:32
to realekte life-changinglivsforvandlende applicationsapplikasjoner,
221
557000
2000
til livsforvandlende bruksområder,
09:34
suchslik as beingå være ablei stand to controlkontroll an electricelektrisk wheelchairrullestol.
222
559000
3000
som å klare å styre en elektrisk rullestol.
09:37
In this exampleeksempel,
223
562000
2000
I dette eksempelet,
09:39
facialansikts expressionsuttrykkene are mappedtilordnet to the movementbevegelse commandskommandoer.
224
564000
3000
er ansiktsuttrykk koblet til bevegelseskommandoene.
09:42
Man: Now blinkblinke right to go right.
225
567000
3000
Mann: Blunk med høyre for å gå til høyre.
09:50
Now blinkblinke left to turnsving back left.
226
575000
3000
Blunk med venstre for å snu tilbake.
10:02
Now smilesmil to go straightrett.
227
587000
3000
Smil for å gå rett frem.
10:08
TLTL: We really -- Thank you.
228
593000
2000
TL: Vi... -- Takk skal dere ha.
10:10
(ApplauseApplaus)
229
595000
5000
(Applaus)
10:15
We are really only scratchingskrape the surfaceflate of what is possiblemulig todayi dag,
230
600000
3000
Vi skraper kun på overflaten av hva som er mulig i dag.
10:18
and with the community'ssamfunnets inputinngang,
231
603000
2000
Og med innspill fra fellesskapet,
10:20
and alsoogså with the involvementinvolvering of developersutviklere
232
605000
2000
i tillegg til utviklerenes involvering,
10:22
and researchersforskere from around the worldverden,
233
607000
3000
og forskerne omkring i verden,
10:25
we hopehåp that you can help us to shapeform
234
610000
2000
håper vi at du kan hjelpe oss å forme
10:27
where the technologyteknologi goesgår from here. Thank you so much.
235
612000
3000
denne teknologien videre. Takk skal dere ha.
Translated by Joachim Grønhaug
Reviewed by Martin Hassel

▲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