TED2013
Mary Lou Jepsen: Could future devices read images from our brains?
Mary Lou Jepsen: Ar putea dispozitivele din viitor să citească imagini din creier?
Filmed:
Readability: 4.6
1,035,856 views
În calitate de expert în transpuneri digitale de ultimă oră, Mary Lou Jepsen ne arată cum să ne arătăm ideile cele mai creative pe ecrane. Și în calitate de pacient de operație cerebrală, este hotărâtă să afle mai multe despre activitatea neuronală care susține inventivitatea, creativitatea și gândul. Aceasta împletește aceste două pasiuni într-o convorbire uluitoare despre două studii cerebrale de ultimă oră, care ar putea conduce spre o nouă frontieră în a înțelege cum (și ce) gândim.
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. Full bio
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 brain surgery 18 years ago,
0
607
2508
Am avut o operație pe creier în urmă cu 18 ani
00:15
and since that time, brain science has become
1
3115
2567
și de atunci, neuroștiința a devenit
00:17
a personal passion of mine.
2
5682
1999
o pasiune personală.
00:19
I'm actually an engineer.
3
7681
2235
Sunt, de fapt, inginer.
00:21
And first let me say, I recently joined
4
9916
2516
Întâi, permiteți-mi să spun
că m-am alăturat de curând
că m-am alăturat de curând
00:24
Google's Moonshot group,
5
12432
1549
grupului Moonshot,
00:25
where I had a division,
6
13981
1212
unde aveam o divizie,
00:27
the display division in Google X,
7
15193
2181
divizia de prezentare din Google X,
00:29
and the brain science work I'm speaking about today
8
17374
2622
iar lucrarea de neuroștiință
despre care vorbesc astăzi
despre care vorbesc astăzi
00:31
is work I did before I joined Google
9
19996
2921
este o muncă realizată înainte
de a mă alătura lui Google
de a mă alătura lui Google
00:34
and on the side outside of Google.
10
22917
2332
și suplimentar față de Google.
00:37
So that said, there's a stigma
11
25249
3183
Acestea fiind zise, există o stigmă
00:40
when you have brain surgery.
12
28432
2285
când ai operație pe creier.
00:42
Are you still smart or not?
13
30717
2823
Mai ești inteligent, sau nu?
00:45
And if not, can you make yourself smart again?
14
33540
3848
Și dacă nu, îți poți recăpăta
singur inteligența?
singur inteligența?
00:49
After my neurosurgery,
15
37388
1766
După neurochirurgia mea,
00:51
part of my brain was missing,
16
39154
1997
o parte din creierul meu lipsea
00:53
and I had to deal with that.
17
41151
2773
și trebuia să mă resemnez cu asta.
00:55
It wasn't the grey matter, but it
was the gooey part dead center
was the gooey part dead center
18
43924
2944
Nu era vorba de materia cenușie,
ci de partea vâscoasă din centru,
ci de partea vâscoasă din centru,
00:58
that makes key hormones and neurotransmitters.
19
46868
3402
care produce hormoni
și neurotransmițători esențiali.
și neurotransmițători esențiali.
01:02
Immediately after my surgery,
20
50270
2231
Imediat după operația mea,
01:04
I had to decide what amounts of each of over
21
52501
2143
trebuia să decid ce cantități
din cele peste
din cele peste
01:06
a dozen powerful chemicals to take each day,
22
54644
3702
o duzină de chimicale puternice
să iau zilnic,
să iau zilnic,
01:10
because if I just took nothing,
23
58346
1809
pentru că dacă nu luam nimic,
01:12
I would die within hours.
24
60155
2732
aș fi murit în câteva ore.
01:14
Every day now for 18 years -- every single day --
25
62887
3920
În fiecare zi până astăzi -- în fiecare zi --
01:18
I've had to try to decide the combinations
26
66807
2710
a trebuit să mă decid asupra combinațiilor
01:21
and mixtures of chemicals,
27
69517
1328
și a amestecurilor de medicamente
01:22
and try to get them, to stay alive.
28
70845
3847
și să încerc să le iau, să rămân în viață.
01:26
There have been several close calls.
29
74692
2721
Au fost cât pe ce, de câteva ori.
01:29
But luckily, I'm an experimentalist at heart,
30
77413
3699
Din fericire, sunt o experimentatoare
în adâncul inimii
în adâncul inimii
01:33
so I decided I would experiment
31
81112
3227
și prin urmare,
am hotărât să experimentez
am hotărât să experimentez
01:36
to try to find more optimal dosages
32
84339
2440
pentru a găsi doze optime,
01:38
because there really isn't a clear road map
33
86779
1637
deoarece, în realitate,
nu există o hartă clară
nu există o hartă clară
01:40
on this that's detailed.
34
88416
1903
și detaliată în privința aceasta.
01:42
I began to try different mixtures,
35
90319
2151
Am încercat amestecuri diferite
01:44
and I was blown away by how
36
92470
2872
și am rămas uimită de felul în care
01:47
tiny changes in dosages
37
95342
2411
schimbări mici în dozaje
01:49
dramatically changed my sense of self,
38
97753
3149
schimbau dramatic
percepțiile mele despre mine,
percepțiile mele despre mine,
01:52
my sense of who I was, my thinking,
39
100902
1811
concepția mea despre
cine eram, ce gândeam,
cine eram, ce gândeam,
01:54
my behavior towards people.
40
102713
2259
comportamentul meu față de oameni.
01:56
One particularly dramatic case:
41
104972
2049
Un caz excepțional de impresionant:
01:59
for a couple months I actually tried dosages
42
107021
1868
timp de câteva luni am încercat dozaje
02:00
and chemicals typical of a man in his early 20s,
43
108889
3908
și medicamente tipice unui bărbat de 20 de ani
02:04
and I was blown away by how my thoughts changed.
44
112797
3011
și am fost surprinsă de felul
în care gândurile mele se schimbaseră.
în care gândurile mele se schimbaseră.
02:07
(Laughter)
45
115808
3120
(Râsete)
02:10
I was angry all the time,
46
118928
3058
Eram furioasă tot timpul,
02:13
I thought about sex constantly,
47
121986
1846
mă gândeam la sex constant
02:15
and I thought I was the smartest person
48
123832
2949
și credeam că sunt
cea mai inteligentă persoană
cea mai inteligentă persoană
02:18
in the entire world, and
49
126781
2051
din întreaga lume.
02:20
—(Laughter)—
50
128832
2263
(Râsete)
02:23
of course over the years I'd
met guys kind of like that,
met guys kind of like that,
51
131095
2925
Desigur, de-a lungul anilor,
întâlnisem bărbați de genul acesta
întâlnisem bărbați de genul acesta
02:26
or maybe kind of toned-down versions of that.
52
134020
2267
sau poate versiuni mai potolite.
02:28
I was kind of extreme.
53
136287
2184
Eram oarecum exagerată.
02:30
But to me, the surprise was,
54
138471
2569
Dar pentru mine, surpriza era
02:33
I wasn't trying to be arrogant.
55
141040
2166
că nu încercam să fiu arogantă.
02:35
I was actually trying,
56
143206
3209
De fapt, încercam,
02:38
with a little bit of insecurity,
57
146415
2360
cu puțină nesiguranță,
02:40
to actually fix a problem in front of me,
58
148775
3000
să rezolv o problemă
cu care mă confruntam
cu care mă confruntam
02:43
and it just didn't come out that way.
59
151775
1856
și pur și simplu nu îmi ieșea așa.
02:45
So I couldn't handle it.
60
153631
1483
N-am fost în stare să fac față.
02:47
I changed my dosages.
61
155114
1525
Am schimbat dozajele.
02:48
But that experience, I think, gave me
62
156639
2455
Dar acea experiență, cred, mi-a dat
02:51
a new appreciation for men
63
159094
1751
o nouă apreciere pentru bărbați
02:52
and what they might walk through,
64
160845
1816
și pentru situațiile prin care trec ei
02:54
and I've gotten along with men
65
162661
1690
și m-am înțeles
02:56
a lot better since then.
66
164351
1839
mult mai bine cu bărbații de atunci.
02:58
What I was trying to do
67
166190
1545
Ceea ce încercam eu să fac
02:59
with tuning these hormones
68
167735
2028
reglând acești hormoni,
03:01
and neurotransmitters and so forth
69
169763
2323
neurotransmițători etc.,
03:04
was to try to get my intelligence back
70
172086
3605
era să încerc să-mi recapăt inteligența
03:07
after my illness and surgery,
71
175691
2634
după boala și operația mea;
03:10
my creative thought, my idea flow.
72
178325
2635
gândirea creativă, fluxul meu de idei.
03:12
And I think mostly in images,
73
180960
2641
Gândesc primordial în imagini,
03:15
and so for me that became a key metric --
74
183601
2852
prin urmare, pentru mine,
asta a devenit o măsurătoare esențială--
asta a devenit o măsurătoare esențială--
03:18
how to get these mental images
75
186453
2330
cum să obțin aceste imagini mintale
03:20
that I use as a way of rapid prototyping,
76
188783
2504
pe care le folosesc
ca pe post de prototipuri
ca pe post de prototipuri
03:23
if you will, my ideas,
77
191287
1743
dacă vreți, ideile mele,
03:25
trying on different new ideas for size,
78
193030
2372
încercând diferite idei noi,
să văd dacă mi se potrivesc,
să văd dacă mi se potrivesc,
03:27
playing out scenarios.
79
195402
1695
jucând diverse scenarii.
03:29
This kind of thinking isn't new.
80
197097
1913
Acest fel de a gândi nu e nou.
03:31
Philiosophers like Hume and Descartes and Hobbes
81
199010
3255
Filozofi precum Hume, Descartes și Hobbes
03:34
saw things similarly.
82
202265
1528
vedeau lucrurile din aceeași perspectivă.
03:35
They thought that mental images and ideas
83
203793
2737
Credeau că imaginile și ideile mintale
03:38
were actually the same thing.
84
206530
2331
era unul și același lucru.
03:40
There are those today that dispute that,
85
208861
2417
Există astăzi cei care dispută această idee,
03:43
and lots of debates about how the mind works,
86
211278
3195
există multe dezbateri despre
cum funcționează mintea umană,
cum funcționează mintea umană,
03:46
but for me it's simple:
87
214473
1736
dar pentru mine, este simplu:
03:48
Mental images, for most of us,
88
216209
2532
Imaginile mintale,
pentru majoritatea dintre noi,
pentru majoritatea dintre noi,
03:50
are central in inventive and creative thinking.
89
218741
3934
sunt esențiale pentru
gândirea inventivă și creativă.
gândirea inventivă și creativă.
03:54
So after several years,
90
222675
1775
Așadar, după câțiva ani,
03:56
I tuned myself up and I have lots of great,
91
224450
3233
m-am auto-reglat
și am multe imagini mentale
și am multe imagini mentale
03:59
really vivid mental images with a lot of sophistication
92
227683
3048
strălucite și vivide, cu multă sofisticare
04:02
and the analytical backbone behind them.
93
230731
2269
și un generator analitic puternic
în spatele lor.
în spatele lor.
04:05
And so now I'm working on,
94
233000
1921
Așadar, acum încerc să aflu
04:06
how can I get these mental images in my mind
95
234921
4162
cum pot transpune aceste imagini mintale
04:11
out to my computer screen faster?
96
239083
2850
pe ecranul calculatorului meu mai repede?
04:13
Can you imagine, if you will,
97
241933
2089
Ați putea să vă ijmaginați, dacă vreți,
04:16
a movie director being able to use
98
244022
2120
un regizor de film capabil să-și folosească
04:18
her imagination alone to
direct the world in front of her?
direct the world in front of her?
99
246142
3762
doar imaginația pentru a regiza
lumea din față?
lumea din față?
04:21
Or a musician to get the music out of his head?
100
249904
3588
Sau un muzician,
să-și poată scoate muzica din cap?
să-și poată scoate muzica din cap?
04:25
There are incredible possibilities with this
101
253492
2292
Există posibilități incredibile în asta
04:27
as a way for creative people
102
255784
1993
ca formă pentru oamenii creativi
04:29
to share at light speed.
103
257777
2233
de a împărtăși cu viteza luminii.
04:32
And the truth is, the remaining bottleneck
104
260010
1998
Și adevărul este că obstacolul rămas
04:34
in being able to do this
105
262008
1173
în calea acestei reușite
04:35
is just upping the resolution of brain scan systems.
106
263181
3980
este doar să mărim rezoluția
sistemelor de scanare a creierului.
sistemelor de scanare a creierului.
04:39
So let me show you why I think
we're pretty close to getting there
we're pretty close to getting there
107
267161
2858
Să vă arăt de ce cred că suntem
aproape de a ajunge acolo
aproape de a ajunge acolo
04:42
by sharing with you two recent experiments
108
270029
2387
prin două experimente recente
04:44
from two top neuroscience groups.
109
272416
2587
de la două colective de cercetare
în neuroștiință de vârf.
în neuroștiință de vârf.
04:47
Both used fMRI technology --
110
275003
2488
Ambele au folosit
tehnologie RMN funcțional --
tehnologie RMN funcțional --
04:49
functional magnetic resonance imaging technology --
111
277491
2279
tehnologie de rezonanță magnetică
nucleară funcțională
nucleară funcțională
04:51
to image the brain,
112
279770
1411
pentru a expune creierul
04:53
and here is a brain scan set from Giorgio Ganis
113
281181
3257
și iată un set de scanări
cerebrale de la Giorgio Ganis
cerebrale de la Giorgio Ganis
04:56
and his colleagues at Harvard.
114
284438
1950
și de la colegii lui de la Harvard.
04:58
And the left-hand column shows a brain scan
115
286388
3154
Coloana din stânga arată o scanare cerebrală
05:01
of a person looking at an image.
116
289542
3267
a unei persoane care se uită la o imagine.
05:04
The middle column shows the brainscan
117
292809
1929
Coloana centrală arată scanarea cerebrală
05:06
of that same individual
118
294738
1621
a aceluiași individ
05:08
imagining, seeing that same image.
119
296359
3066
imaginându-și că vede aceeași imagine.
05:11
And the right column was created
120
299425
2048
Iar coloana din dreapta a fost creeată
05:13
by subtracting the middle
column from the left column,
column from the left column,
121
301473
3594
scăzând coloana mijlocie
din cea din coloana stângă,
din cea din coloana stângă,
05:17
showing the difference to be nearly zero.
122
305083
2943
arătând că diferența este aproape nulă.
05:20
This was repeated on lots of different individuals
123
308026
2894
Experimentul a fost repetat
pentru mulți indivizi diferiți
pentru mulți indivizi diferiți
05:22
with lots of different images,
124
310920
2830
cu multe imagini diferite
05:25
always with a similar result.
125
313750
1604
și mereu cu rezultat similar.
05:27
The difference between seeing an image
126
315354
2089
Diferența dintre a vedea o imagine
05:29
and imagining seeing that same image
127
317443
2455
și a ne imagina că vedem aceeași imagine
05:31
is next to nothing.
128
319898
2155
este neglijabilă.
05:34
Next let me share with you one other experiment,
129
322053
2761
În continuare să vă arăt un alt experiment,
05:36
this from Jack Gallant's lab at Cal Berkeley.
130
324814
4541
din laboratorul lui JackGallant din Cal Berkeley.
05:41
They've been able to decode brainwaves
131
329355
2063
Au reușit să decodeze unde cerebrale
05:43
into recognizable visual fields.
132
331418
2441
în câmpuri vizuale recognoscibile.
05:45
So let me set this up for you.
133
333859
1305
Permiteți-mi să vă explic.
05:47
In this experiment, individuals were shown
134
335164
2333
În acest experiment,
indivizilor li s-au arătat
indivizilor li s-au arătat
05:49
hundreds of hours of YouTube videos
135
337497
1995
sute de ore de filme pe Youtube,
05:51
while scans were made of their brains
136
339492
2039
în timp ce se făceau scanări ale creierelor lor,
05:53
to create a large library of their brain reacting
137
341531
3216
pentru a crea o bibliotecă a creierelor lor reacționând
05:56
to video sequences.
138
344747
2649
la secvențe video.
05:59
Then a new movie was shown with new images,
139
347396
2850
Apoi, un film nou a fost arătat,
cu imagini noi,
cu imagini noi,
06:02
new people, new animals in it,
140
350246
1952
oameni noi, animale noi în el
06:04
and a new scan set was recorded.
141
352198
2711
și un set nou de scanări a fost înregistrat.
06:06
The computer, using brain scan data alone,
142
354909
2788
Computerul, folosind doar date din scanări cerebrale,
06:09
decoded that new brain scan
143
357697
2024
a decodat acea scanare cerebrală nouă
06:11
to show what it thought the
individual was actually seeing.
individual was actually seeing.
144
359721
4376
pentru a arăta ce credea
că acel individ vede, de fapt.
că acel individ vede, de fapt.
06:16
On the right-hand side, you
see the computer's guess,
see the computer's guess,
145
364097
3381
În partea dreaptă,
vedeți estimarea computerului,
vedeți estimarea computerului,
06:19
and on the left-hand side, the presented clip.
146
367478
4007
iar în partea stângă, clipul prezentat.
06:23
This is the jaw-dropper.
147
371485
2319
Iată surpriza.
06:25
We are so close to being able to do this.
148
373804
2687
Suntem atât de aproape
de a fi în stare să facem asta.
de a fi în stare să facem asta.
06:28
We just need to up the resolution.
149
376491
2785
Trebuie doar să creștem rezoluția.
06:31
And now remember that when you see an image
150
379276
3252
Și acum, amintiți-vă că
atunci când vedeți o imagine,
atunci când vedeți o imagine,
06:34
versus when you imagine that same image,
151
382528
2158
spre deosebire de atunci
când vă imaginați că vedeți o imagine,
când vă imaginați că vedeți o imagine,
06:36
it creates the same brain scan.
152
384686
3475
se creează aceeași scanare cerebrală.
06:40
So this was done with the highest-resolution
153
388161
2722
Asta s-a realizat cu
06:42
brain scan systems available today,
154
390883
2185
sistemele de scanare cerebrală
de rezoluția maximă disponibilă astăzi
de rezoluția maximă disponibilă astăzi
06:45
and their resolution has increased really
155
393068
1784
și rezoluția lor a crescut, în realitate,
06:46
about a thousandfold in the last several years.
156
394852
3497
de mii de ori în ultimii câțiva ani.
06:50
Next we need to increase the resolution
157
398349
2322
Pe viitor, trebuie să creștem rezoluția
06:52
another thousandfold
158
400671
1977
încă de câteva ori
06:54
to get a deeper glimpse.
159
402648
1789
pentru a avea o vedere mai profundă.
06:56
How do we do that?
160
404437
1511
Cum facem asta?
06:57
There's a lot of techniques in this approach.
161
405948
2614
Există numeroase tehnici
în această abordare.
în această abordare.
07:00
One way is to crack open your
skull and put in electrodes.
skull and put in electrodes.
162
408562
3118
O metodă e de a sparge cutia
craniană și de a amplasa electrozi.
craniană și de a amplasa electrozi.
07:03
I'm not for that.
163
411680
1403
Nu sunt adepta acestei metode.
07:05
There's a lot of new imaging techniques
164
413083
2955
Există multe tehnici de imagistică
07:08
being proposed, some even by me,
165
416038
2003
propuse, unele chiar de mine,
07:10
but given the recent success of MRI,
166
418041
2959
dar, dat fiind succesul recent al RMN-ului,
07:13
first we need to ask the question,
167
421000
2068
mai întâi trebuie să ne întrebăm
07:15
is it the end of the road with this technology?
168
423068
2841
este acesta capătul de linie
pentru această tehnologie?
pentru această tehnologie?
07:17
Conventional wisdom says the only way
169
425909
2455
Înțelepciunea convențională
spune că singura cale
spune că singura cale
07:20
to get higher resolution is with bigger magnets,
170
428364
2589
de a obține rezoluție mai mare
este cu magneți mai mari,
este cu magneți mai mari,
07:22
but at this point bigger magnets
171
430953
1842
dar la acest punct, magneți mai mari
07:24
only offer incremental resolution improvements,
172
432795
3750
nu oferă decât îmbunătățiri
incrementale a rezoluției,
incrementale a rezoluției,
07:28
not the thousandfold we need.
173
436545
2160
nu înmiite, așa cum am avea nevoie.
07:30
I'm putting forward an idea:
174
438705
1823
Vă prezint o idee:
07:32
instead of bigger magnets,
175
440528
1963
în loc de magneți mai mari,
07:34
let's make better magnets.
176
442491
2450
să facem magneți mai buni.
07:36
There's some new technology breakthroughs
177
444941
2003
Există anumite progrese tehnologice
07:38
in nanoscience
178
446944
1457
în nanoștiință
07:40
when applied to magnetic structures
179
448401
1727
aplicată la structuri magnetice
07:42
that have created a whole new class of magnets,
180
450128
3013
care au creat o clasă nouă de magneți
07:45
and with these magnets, we can lay down
181
453141
2531
și cu acești magneți putem elabora
07:47
very fine detailed magnetic field patterns
182
455672
2167
tipare de câmp magnetic
detaliate foarte fin
detaliate foarte fin
07:49
throughout the brain,
183
457839
1355
de-a lungul creierului,
07:51
and using those, we can actually create
184
459194
3182
iar folosindu-ne de ele,
putem crea
putem crea
07:54
holographic-like interference structures
185
462376
2838
structuri de interferență de tip holografic
07:57
to get precision control over many patterns,
186
465214
3469
pentru a obține controlul
priciziei multor tipare,
priciziei multor tipare,
08:00
as is shown here by shifting things.
187
468683
2445
așa cum se arată aici
prin mișcarea imaginilor.
prin mișcarea imaginilor.
08:03
We can create much more complicated structures
188
471128
3150
Putem crea structuri mult mai complicate
08:06
with slightly different arrangements,
189
474278
2071
cu aranjamente puțin diferite,
08:08
kind of like making Spirograph.
190
476349
3033
ca și cum am face desene cu Spirograph.
08:11
So why does that matter?
191
479382
2228
Așadar, de ce contează?
08:13
A lot of effort in MRI over the years
192
481610
2577
Foarte mult efort în domeniul RMN
08:16
has gone into making really big,
193
484187
2837
a fost depus pentru a face
08:19
really huge magnets, right?
194
487024
2610
magneți foarte mari, chiar imenși,
de-a lungul anilor, nu-i așa?
de-a lungul anilor, nu-i așa?
08:21
But yet most of the recent advances
195
489634
2509
Și iată că majoritatea progreselor recente
08:24
in resolution have actually come from
196
492143
2197
din rezoluție au provenit din
08:26
ingeniously clever encoding and decoding solutions
197
494340
4008
soluții ingenios de inteligente
de codificare și de decodificare
de codificare și de decodificare
08:30
in the F.M. radio frequency transmitters and receivers
198
498348
3287
din transmițătorii și receptorii
frecvenței radio F.M.
frecvenței radio F.M.
08:33
in the MRI systems.
199
501635
2691
din sistemele RMN.
08:36
Let's also, instead of a uniform magnetic field,
200
504326
3322
Haideți, de asemenea,
în locul unul câmp magnetic uniform,
în locul unul câmp magnetic uniform,
08:39
put down structured magnetic patterns
201
507648
2672
să punem tipare magnetice structurate,
08:42
in addition to the F.M. radio frequencies.
202
510320
3099
pe lângă frecvențele radio F.M..
08:45
So by combining the magnetics patterns
203
513419
2307
Așadar, combinând tiparele magnetice
08:47
with the patterns in the F.M. radio frequencies
204
515726
2710
cu cele din frecvențele radio F.M.
08:50
processing which can massively increase
205
518436
2171
prelucrare ce poate crește masiv
08:52
the information that we can extract
206
520607
1969
cantitatea pe care o putem extrage
08:54
in a single scan.
207
522576
2446
dintr-o singură scanare.
08:57
And on top of that, we can then layer
208
525022
2332
Pe lânga asta, putem apoi să suprapunem
08:59
our ever-growing knowledge
of brain structure and memory
of brain structure and memory
209
527354
4472
cunoașterea crescândă a memoriei
și a structurii cerebrale
și a structurii cerebrale
09:03
to create a thousandfold increase that we need.
210
531826
3695
pentru a crea acea creștere înmiită
de care avem nevoie.
de care avem nevoie.
09:07
And using fMRI, we should be able to measure
211
535521
2943
Și folosind MRNf, ar trebui să fim
capabili să măsurăm
capabili să măsurăm
09:10
not just oxygenated blood flow,
212
538464
2082
nu doar fluxul sangvin oxigenat,
09:12
but the hormones and neurotransmitters
I've talked about
I've talked about
213
540546
2901
dar și hormonii și neurotransmițătorii
despre care am vorbit
despre care am vorbit
09:15
and maybe even the direct neural activity,
214
543447
2345
și poate chiar activitatea neuronală directă,
09:17
which is the dream.
215
545792
1503
care este visul.
09:19
We're going to be able to dump our ideas
216
547295
2234
Vom fi în stare să ne descărcăm ideile
09:21
directly to digital media.
217
549529
2694
direct în media digitală.
09:24
Could you imagine if we could leapfrog language
218
552223
2711
Vă puteți imagina să putem sări peste limbaj
09:26
and communicate directly with human thought?
219
554934
4209
și să comunicăm direct
prin gândul uman?
prin gândul uman?
09:31
What would we be capable of then?
220
559143
3193
Ce am putea fi capabili atunci?
09:34
And how will we learn to deal
221
562336
2637
Și cum vom învăța să ne descurcăm
09:36
with the truths of unfiltered human thought?
222
564973
4219
cu adevărurile gândului nefiltrat?
09:41
You think the Internet was big.
223
569192
2567
Credeți că Internet-ul a fost mare.
09:43
These are huge questions.
224
571759
2602
Acestea sunt întrebări enorme.
09:46
It might be irresistible as a tool
225
574361
2148
Ar putea fi o unealtă irezistibilă
09:48
to amplify our thinking and communication skills.
226
576509
3876
de a ne amplifica gândurile
și abilitățile de comunicare.
și abilitățile de comunicare.
09:52
And indeed, this very same tool
227
580385
2023
Și într-adevăr, însăși această unealtă
09:54
may prove to lead to the cure
228
582408
2126
ar putea să se dovedească
o cale spre remediul
o cale spre remediul
09:56
for Alzheimer's and similar diseases.
229
584534
3074
pentru Alzheimer și alte boli.
09:59
We have little option but to open this door.
230
587608
3512
Nu prea avem încotro,
decât să deschidem această ușă.
decât să deschidem această ușă.
10:03
Regardless, pick a year --
231
591120
1585
Indiferent, alegeți un an --
10:04
will it happen in five years or 15 years?
232
592705
2266
se va întâmpla peste 5 ani, sau 15 ani?
10:06
It's hard to imagine it taking much longer.
233
594971
4616
E greu de crezut că ar putea lua mult mai mult.
10:11
We need to learn how to take this step together.
234
599587
3695
Trebuie să învățăm
să facem acest pas împreună.
să facem acest pas împreună.
10:15
Thank you.
235
603282
2174
Vă mulțumesc.
10:17
(Applause)
236
605456
3974
(Aplauze)
ABOUT THE SPEAKER
Mary Lou Jepsen - Inventor, entrepreneur, optical physicistMary 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.
Mary Lou Jepsen | Speaker | TED.com