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

Тан Ли: Шлем для считывания мозговых волн

Filmed:
2,732,929 views

Тан Ли представляет потрясающий интерфейс, считывающий ЭЭГ и позволяющий пользователю управлять виртуальными объектами и даже физической электроникой посредством лишь мыслей (и небольшой концентрации). Демонстрируя шлем, она говорит о его далеко идущих приложениях.
- 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 untilдо now, our communicationсвязь with machinesмашины
0
1000
2000
Вплоть до недавнего времени общение
00:18
has always been limitedограниченное
1
3000
2000
человека с машиной ограничивалось
00:20
to consciousсознательный and directнепосредственный formsформы.
2
5000
2000
сознательными и непосредственными формами.
00:22
WhetherБудь то it's something simpleпросто
3
7000
2000
Будь то нечто простое, скажем,
00:24
like turningпревращение on the lightsогни with a switchпереключатель,
4
9000
2000
включение освещения с помощью переключателя,
00:26
or even as complexсложный as programmingпрограммирование roboticsробототехника,
5
11000
3000
или такая сложная вещь, как программирование роботов,
00:29
we have always had to give a commandкоманда to a machineмашина,
6
14000
3000
машине всегда надо давать команду,
00:32
or even a seriesсерии of commandsкоманды,
7
17000
2000
а то и серию команд,
00:34
in orderзаказ for it to do something for us.
8
19000
3000
прежде, чем она что-то выполнит для человека.
00:37
Communicationсвязь betweenмежду people, on the other handрука,
9
22000
2000
С другой стороны, общение между людьми
00:39
is farдалеко more complexсложный and a lot more interestingинтересно
10
24000
3000
намного сложнее и интереснее,
00:42
because we take into accountСчет
11
27000
2000
потому что при этом учитывается
00:44
so much more than what is explicitlyэксплицитно expressedвыраженный.
12
29000
3000
намного больше того, что выражено явно.
00:47
We observeнаблюдать facialлицевой expressionsвыражения, bodyтело languageязык,
13
32000
3000
Собеседник отмечает выражение лица, жесты и движения,
00:50
and we can intuitпостигать интуитивно feelingsчувства and emotionsэмоции
14
35000
2000
может почувствовать ощущения и эмоции
00:52
from our dialogueдиалог with one anotherдругой.
15
37000
3000
другого человека посредством диалога.
00:55
This actuallyна самом деле formsформы a largeбольшой partчасть
16
40000
2000
На этом основании человек формирует
00:57
of our decision-makingпринимать решение processобработать.
17
42000
2000
большую часть своих решений.
00:59
Our visionвидение is to introduceвводить
18
44000
2000
Мы поставили задачу перенести
01:01
this wholeвсе newновый realmобласть of humanчеловек interactionвзаимодействие
19
46000
3000
целый пласт межчеловеческого общения
01:04
into human-computerчеловек-компьютер interactionвзаимодействие
20
49000
2000
в сферу общения человека с машиной,
01:06
so that computersкомпьютеры can understandПонимаю
21
51000
2000
с тем, чтобы компьютеры могли понимать
01:08
not only what you directнепосредственный it to do,
22
53000
2000
не только наши прямые указания,
01:10
but it can alsoтакже respondотвечать
23
55000
2000
но и могли бы реагировать
01:12
to your facialлицевой expressionsвыражения
24
57000
2000
на выражения лица
01:14
and emotionalэмоциональный experiencesопыт.
25
59000
2000
и на эмоциональные переживания.
01:16
And what better way to do this
26
61000
2000
Для этого нет ничего лучше,
01:18
than by interpretingтолкования the signalsсигналы
27
63000
2000
чем интерпретация сигналов,
01:20
naturallyестественно producedпроизведенный by our brainголовной мозг,
28
65000
2000
возникающих естественным путём в мозгу,
01:22
our centerцентр for controlконтроль and experienceопыт.
29
67000
3000
как в центре управления и ощущений.
01:25
Well, it soundsзвуки like a prettyСимпатичная good ideaидея,
30
70000
2000
Идея, казалось бы, прекрасная,
01:27
but this taskзадача, as BrunoBruno mentionedупомянутый,
31
72000
2000
но эта задача, как сказал в своём вводном слове Бруно,
01:29
isn't an easyлегко one for two mainглавный reasonsпричины:
32
74000
3000
не из лёгких по двум основным причинам.
01:32
First, the detectionобнаружение algorithmsалгоритмы.
33
77000
3000
Первая проблема – алгоритмы распознавания.
01:35
Our brainголовной мозг is madeсделал up of
34
80000
2000
Наш мозг состоит
01:37
billionsмиллиарды of activeактивный neuronsнейроны,
35
82000
2000
из миллиардов активных нейронов,
01:39
around 170,000 kmкм
36
84000
3000
с суммарной длиной всех аксонов
01:42
of combinedкомбинированный axonаксон lengthдлина.
37
87000
2000
примерно в 170 тысяч километров.
01:44
When these neuronsнейроны interactвзаимодействовать,
38
89000
2000
В момент взаимодействия нейронов
01:46
the chemicalхимическая reactionреакция emitsизлучает an electricalэлектрический impulseимпульс,
39
91000
2000
химическая реакция выделяет электрический импульс,
01:48
whichкоторый can be measuredизмеренный.
40
93000
2000
подающийся измерению.
01:50
The majorityбольшинство of our functionalфункциональная brainголовной мозг
41
95000
3000
В своей большей части функциональная часть мозга
01:53
is distributedраспределенный over
42
98000
2000
распределена вдоль внешнего
01:55
the outerвнешний surfaceповерхность layerслой of the brainголовной мозг,
43
100000
2000
поверхностного слоя мозга.
01:57
and to increaseувеличение the areaплощадь that's availableдоступный for mentalумственный capacityвместимость,
44
102000
3000
Для увеличения пригодной для умственных операций площади
02:00
the brainголовной мозг surfaceповерхность is highlyвысоко foldedсложенный.
45
105000
3000
поверхность мозга полна складок.
02:03
Now this corticalкорковый foldingскладной
46
108000
2000
Эти складки коры представляют собой
02:05
presentsподарки a significantзначительное challengeвызов
47
110000
2000
значительное препятствие
02:07
for interpretingтолкования surfaceповерхность electricalэлектрический impulsesимпульсов.
48
112000
3000
для интерпретации поверхностных электрических импульсов.
02:10
Eachкаждый individual'sиндивидуал cortexкора головного мозга
49
115000
2000
У каждого человека кора мозга сложена своим
02:12
is foldedсложенный differentlyиначе,
50
117000
2000
собственным узором – весьма подобно ситуации
02:14
very much like a fingerprintотпечаток пальца.
51
119000
2000
с индивидуальными отпечатками пальцев.
02:16
So even thoughхоть a signalсигнал
52
121000
2000
Сигнал может поступать
02:18
mayмай come from the sameодна и та же functionalфункциональная partчасть of the brainголовной мозг,
53
123000
3000
из той же функциональной части мозга,
02:21
by the time the structureсостав has been foldedсложенный,
54
126000
2000
но к тому времени, когда структура мозга уже сложилась,
02:23
its physicalфизическое locationместо нахождения
55
128000
2000
физическое расположение этой части может оказаться
02:25
is very differentдругой betweenмежду individualsиндивидуумы,
56
130000
2000
в разных местах у разных индивидуумов,
02:27
even identicalидентичный twinsдвойняшки.
57
132000
3000
даже у однояйцовых близнецов,
02:30
There is no longerдольше any consistencyконсистенция
58
135000
2000
и среди поверхностных сигналов
02:32
in the surfaceповерхность signalsсигналы.
59
137000
2000
уже не наблюдается чёткого соответствия.
02:34
Our breakthroughпрорвать was to createСоздайте an algorithmалгоритм
60
139000
2000
Наш успех основан на создании алгоритма,
02:36
that unfoldsразвертывается the cortexкора головного мозга,
61
141000
2000
который как бы разворачивает складки коры,
02:38
so that we can mapкарта the signalsсигналы
62
143000
2000
и таким образом позволяет
02:40
closerближе to its sourceисточник,
63
145000
2000
точнее определить источник сигналов
02:42
and thereforeследовательно makingизготовление it capableспособный of workingза работой acrossчерез a massмасса populationНаселение.
64
147000
3000
и потому быть пригодным к работе с массами населения.
02:46
The secondвторой challengeвызов
65
151000
2000
Вторая задача – создание
02:48
is the actualфактический deviceустройство for observingнаблюдения brainwavesмозговые волны.
66
153000
3000
конкретного устройства для наблюдения за мозговыми волнами.
02:51
EEGЭЭГ measurementsизмерения typicallyтипично involveвключать
67
156000
2000
Обычно при замерах ЭЭГ вокруг головы
02:53
a hairnetсетка для волос with an arrayмассив of sensorsдатчиков,
68
158000
3000
сплетают целую сеточку из сенсоров,
02:56
like the one that you can see here in the photoФото.
69
161000
3000
примерно как на этой фотографии.
02:59
A technicianтехник will put the electrodesэлектроды
70
164000
2000
Технический работник прикладывает электроды
03:01
ontoна the scalpскальп
71
166000
2000
к поверхности головы с помощью
03:03
usingс помощью a conductiveпроводящий gelгель or pasteвставить
72
168000
2000
проводящего геля или клейкого материала,
03:05
and usuallyкак правило after a procedureпроцедура of preparingподготовка the scalpскальп
73
170000
3000
при этом, в качестве подготовки к процедуре
03:08
by lightлегкий abrasionистирание.
74
173000
2000
обычно надо слегка подстричь голову.
03:10
Now this is quiteдовольно time consumingпотребляющий
75
175000
2000
Процесс занимает немалое время,
03:12
and isn't the mostбольшинство comfortableудобный processобработать.
76
177000
2000
и он не из самых приятных.
03:14
And on topВверх of that, these systemsсистемы
77
179000
2000
Кроме того, такая система
03:16
actuallyна самом деле costСтоимость in the tensдесятки of thousandsтысячи of dollarsдолларов.
78
181000
3000
обходится в несколько десятков тысяч долларов.
03:20
So with that, I'd like to inviteприглашать onstageна сцене
79
185000
3000
Сейчас я хочу пригласить на сцену
03:23
EvanEvan GrantГрант, who is one of last year'sгоду speakersдинамики,
80
188000
2000
выступавшего здесь в прошлом году Эвана Гранта,
03:25
who'sкто kindlyлюбезно agreedсогласовано
81
190000
2000
который любезно согласился
03:27
to help me to demonstrateдемонстрировать
82
192000
2000
помочь мне с демонстрацией
03:29
what we'veмы в been ableв состоянии to developразвивать.
83
194000
2000
нашей разработки.
03:31
(ApplauseАплодисменты)
84
196000
6000
(Аплодисменты)
03:37
So the deviceустройство that you see
85
202000
2000
Перед вами устройство
03:39
is a 14-channelканальное, high-fidelityвысокая точность
86
204000
2000
с 14-канальной системой
03:41
EEGЭЭГ acquisitionполучение systemсистема.
87
206000
2000
высокоточного приёма ЭЭГ.
03:43
It doesn't requireтребовать any scalpскальп preparationподготовка,
88
208000
3000
Оно не требует ни подготовки волосяного покрова,
03:46
no conductiveпроводящий gelгель or pasteвставить.
89
211000
2000
ни проводящего геля или клейкого материала.
03:48
It only takes a fewмало minutesминут to put on
90
213000
3000
Нужно всего несколько минут, чтобы включить его
03:51
and for the signalsсигналы to settleселиться.
91
216000
2000
и установить настройку сигналов.
03:53
It's alsoтакже wirelessбеспроводной,
92
218000
2000
Устройство беспроводное,
03:55
so it givesдает you the freedomсвобода to moveпереехать around.
93
220000
3000
что даёт свободу передвижения.
03:58
And comparedв сравнении to the tensдесятки of thousandsтысячи of dollarsдолларов
94
223000
3000
При стоимости обычных систем ЭЭГ
04:01
for a traditionalтрадиционный EEGЭЭГ systemсистема,
95
226000
3000
в десятки тысяч долларов,
04:04
this headsetнаушники only costsрасходы
96
229000
2000
этот шлем обходится
04:06
a fewмало hundredсто dollarsдолларов.
97
231000
2000
всего в несколько сотен.
04:08
Now on to the detectionобнаружение algorithmsалгоритмы.
98
233000
3000
Перейдём к алгоритмам распознавания.
04:11
So facialлицевой expressionsвыражения --
99
236000
2000
Выражения лица.
04:13
as I mentionedупомянутый before in emotionalэмоциональный experiencesопыт --
100
238000
2000
Говоря об эмоциональных переживаниях, я сказала,
04:15
are actuallyна самом деле designedпредназначенный to work out of the boxкоробка
101
240000
2000
что выражения можно распознавать почти сразу же,
04:17
with some sensitivityчувствительность adjustmentsкорректировок
102
242000
2000
сделав тонкую настройку
04:19
availableдоступный for personalizationвоплощение.
103
244000
3000
на индивидуальные особенности.
04:22
But with the limitedограниченное time we have availableдоступный,
104
247000
2000
Но, с учётом ограничений по времени выступления,
04:24
I'd like to showпоказать you the cognitiveпознавательный suiteсвита,
105
249000
2000
я бы хотела показать когнитивный пакет,
04:26
whichкоторый is the abilityспособность for you
106
251000
2000
позволяющий манипулировать
04:28
to basicallyв основном moveпереехать virtualвиртуальный objectsобъекты with your mindразум.
107
253000
3000
виртуальными объектами посредством мысли.
04:32
Now, EvanEvan is newновый to this systemсистема,
108
257000
2000
Эван с этой системой не работал,
04:34
so what we have to do first
109
259000
2000
поэтому для него надо сначала
04:36
is createСоздайте a newновый profileпрофиль for him.
110
261000
2000
создать своей профиль.
04:38
He's obviouslyочевидно not JoanneJoanne -- so we'llЧто ж "addДобавить userпользователь."
111
263000
3000
«Джоанна» из списка, очевидно, не подходит, и мы добавим
04:41
EvanEvan. Okay.
112
266000
2000
пользователя «Эван». Прекрасно.
04:43
So the first thing we need to do with the cognitiveпознавательный suiteсвита
113
268000
3000
В когнитивном пакете первым долгом необходимо
04:46
is to startНачало with trainingобучение
114
271000
2000
начать с тренинга
04:48
a neutralнейтральный signalсигнал.
115
273000
2000
нейтрального сигнала.
04:50
With neutralнейтральный, there's nothing in particularконкретный
116
275000
2000
«Нейтральный» означает, что Эвану
04:52
that EvanEvan needsпотребности to do.
117
277000
2000
ничего особенного делать не надо –
04:54
He just hangsвиснет out. He's relaxedрасслабленный.
118
279000
2000
просто расслабиться, погулять.
04:56
And the ideaидея is to establishустановить a baselineбазовая линия
119
281000
2000
Смысл в том, чтобы установить опорные параметры
04:58
or normalнормальный stateгосударство for his brainголовной мозг,
120
283000
2000
нормального состояния его мозга,
05:00
because everyкаждый brainголовной мозг is differentдругой.
121
285000
2000
поскольку каждый мозг индивидуален.
05:02
It takes eight8 secondsсекунд to do this,
122
287000
2000
Прибор проделает это за восемь секунд.
05:04
and now that that's doneсделанный,
123
289000
2000
После этого выбираем из списка
05:06
we can chooseвыберите a movement-basedдвижения на основе actionдействие.
124
291000
2000
основанное на движении действие.
05:08
So EvanEvan, chooseвыберите something
125
293000
2000
Итак, Эван выбери что-нибудь из того,
05:10
that you can visualizeвизуализировать clearlyявно in your mindразум.
126
295000
2000
что ты можешь очень чётко представить себе визуально.
05:12
EvanEvan GrantГрант: Let's do "pullвытащить."
127
297000
2000
Эван Грант: Скажем, «притягивание».
05:14
Tanзагар LeLe: Okay, so let's chooseвыберите "pullвытащить."
128
299000
2000
Тан Ли: Хорошо, выбираем «притягивание».
05:16
So the ideaидея here now
129
301000
2000
Идея в том, что сейчас Эван
05:18
is that EvanEvan needsпотребности to
130
303000
2000
должен представить себе,
05:20
imagineпредставить the objectобъект comingприход forwardвперед
131
305000
2000
как объект приближается
05:22
into the screenэкран,
132
307000
2000
на экране.
05:24
and there's a progressпрогресс barбар that will scrollсвиток acrossчерез the screenэкран
133
309000
3000
Индикатор на экране будет показывать
05:27
while he's doing that.
134
312000
2000
процесс исполнения операции.
05:29
The first time, nothing will happenслучаться,
135
314000
2000
В первый раз ничего не произойдёт, потому что
05:31
because the systemсистема has no ideaидея how he thinksдумает about "pullвытащить."
136
316000
3000
система не знает, как он представляет себе «притягивание».
05:34
But maintainподдерживать that thought
137
319000
2000
Прошу тебя сосредоточенно
05:36
for the entireвсе durationпродолжительность of the eight8 secondsсекунд.
138
321000
2000
думать об этом в течение всех восьми секунд.
05:38
So: one, two, threeтри, go.
139
323000
3000
Итак, приготовились – поехали!
05:49
Okay.
140
334000
2000
Отлично.
05:51
So onceодин раз we acceptпринимать this,
141
336000
2000
При выборе утвердительного ответа
05:53
the cubeкуб is liveжить.
142
338000
2000
кубик оживёт.
05:55
So let's see if EvanEvan
143
340000
2000
Теперь посмотрим, действительно ли Эван
05:57
can actuallyна самом деле try and imagineпредставить pullingтянущий.
144
342000
3000
может представить себе притягивание.
06:00
Ahах, good jobработа!
145
345000
2000
О! Молодчина!
06:02
(ApplauseАплодисменты)
146
347000
3000
(Аплодисменты)
06:05
That's really amazingудивительно.
147
350000
2000
Это потрясающе!
06:07
(ApplauseАплодисменты)
148
352000
4000
(Аплодисменты)
06:11
So we have a little bitнемного of time availableдоступный,
149
356000
2000
У нас есть немного времени, поэтому
06:13
so I'm going to askпросить EvanEvan
150
358000
2000
я попрошу Эвана сделать
06:15
to do a really difficultсложно taskзадача.
151
360000
2000
трудное задание.
06:17
And this one is difficultсложно
152
362000
2000
Трудно оно потому, что
06:19
because it's all about beingявляющийся ableв состоянии to visualizeвизуализировать something
153
364000
3000
требуется визуально представить себе нечто,
06:22
that doesn't existсуществовать in our physicalфизическое worldМир.
154
367000
2000
отсутствующее в нашем физическом мире.
06:24
This is "disappearисчезать."
155
369000
2000
А именно, «исчезновение».
06:26
So what you want to do -- at leastнаименее with movement-basedдвижения на основе actionsдействия,
156
371000
2000
Дело в том, что основанные на движении действия
06:28
we do that all the time, so you can visualizeвизуализировать it.
157
373000
3000
мы выполняем постоянно и визуализировать их не сложно.
06:31
But with "disappearисчезать," there's really no analogiesаналогии --
158
376000
2000
Но для «исчезновения» аналогов нет.
06:33
so EvanEvan, what you want to do here
159
378000
2000
Итак, Эван, сейчас тебе надо будет представить,
06:35
is to imagineпредставить the cubeкуб slowlyмедленно fadingзамирание out, okay.
160
380000
3000
как кубик постепенно растворяется.
06:38
SameОдна и та же sortСортировать of drillдрель. So: one, two, threeтри, go.
161
383000
3000
Сначала такой же тренинг. Итак, приготовились – поехали!
06:50
Okay. Let's try that.
162
395000
3000
Ладно. Попробуем.
06:53
Oh, my goodnessдоброта. He's just too good.
163
398000
3000
Боже мой! Как у него здорово получается!
06:57
Let's try that again.
164
402000
2000
Попробуем ещё раз.
07:04
EGНАПРИМЕР: Losingпроигрыш concentrationконцентрация.
165
409000
2000
ЭГ: Не могу сосредоточиться.
07:06
(LaughterСмех)
166
411000
2000
(Смех)
07:08
TLTL: But we can see that it actuallyна самом деле worksработает,
167
413000
2000
ТЛ: Во всяком случае, эта штука работает,
07:10
even thoughхоть you can only holdдержать it
168
415000
2000
пусть даже нам удалось
07:12
for a little bitнемного of time.
169
417000
2000
удержаться лишь чуть-чуть.
07:14
As I said, it's a very difficultсложно processобработать
170
419000
3000
Как я сказала, очень трудно
07:17
to imagineпредставить this.
171
422000
2000
представить себе такое.
07:19
And the great thing about it is that
172
424000
2000
Примечательно, что мы дали
07:21
we'veмы в only givenданный the softwareпрограммного обеспечения one instanceпример
173
426000
2000
программе лишь один пример того,
07:23
of how he thinksдумает about "disappearисчезать."
174
428000
3000
как он представляет себе «исчезновение».
07:26
As there is a machineмашина learningобучение algorithmалгоритм in this --
175
431000
3000
Поскольку тут алгоритм машинного обучения …
07:29
(ApplauseАплодисменты)
176
434000
4000
(Аплодисменты)
07:33
Thank you.
177
438000
2000
Спасибо.
07:35
Good jobработа. Good jobработа.
178
440000
3000
Здорово! Молодец!
07:38
(ApplauseАплодисменты)
179
443000
2000
(Аплодисменты)
07:40
Thank you, EvanEvan, you're a wonderfulзамечательно, wonderfulзамечательно
180
445000
3000
Спасибо, Эван, ты просто великолепно
07:43
exampleпример of the technologyтехнологии.
181
448000
3000
продемонстрировал эту технику.
07:46
So, as you can see, before,
182
451000
2000
Как вы видели перед этим,
07:48
there is a levelingнивелирование systemсистема builtпостроен into this softwareпрограммного обеспечения
183
453000
3000
программа построена на системе соотнесения с нормой
07:51
so that as EvanEvan, or any userпользователь,
184
456000
2000
и по мере того, как Эван, или любой другой пользователь,
07:53
becomesстановится more familiarзнакомые with the systemсистема,
185
458000
2000
постепенно свыкается с системой,
07:55
they can continueПродолжать to addДобавить more and more detectionsобнаружения,
186
460000
3000
можно добавлять всё больше элементов распознавания
07:58
so that the systemсистема beginsначинается to differentiateдифференцировать
187
463000
2000
чтобы система могла делать различие
08:00
betweenмежду differentдругой distinctотчетливый thoughtsмысли.
188
465000
3000
между отдельными мыслями.
08:04
And onceодин раз you've trainedобученный up the detectionsобнаружения,
189
469000
2000
А как только этап распознавания будет закончен,
08:06
these thoughtsмысли can be assignedназначенный or mappedсопоставляются
190
471000
2000
отдельные мысли можно отображать
08:08
to any computingвычисления platformПлатформа,
191
473000
2000
на любых вычислительных платформах,
08:10
applicationзаявление or deviceустройство.
192
475000
2000
приложениях или устройствах.
08:12
So I'd like to showпоказать you a fewмало examplesПримеры,
193
477000
2000
Я покажу вам лишь пару примеров,
08:14
because there are manyмногие possibleвозможное applicationsПриложения
194
479000
2000
но потенциал приложений
08:16
for this newновый interfaceинтерфейс.
195
481000
2000
этого нового интерфейса велик.
08:19
In gamesигры and virtualвиртуальный worldsмиры, for exampleпример,
196
484000
2000
Скажем, в играх и в виртуальном мире
08:21
your facialлицевой expressionsвыражения
197
486000
2000
выражения лица можно
08:23
can naturallyестественно and intuitivelyинтуитивно be used
198
488000
2000
естественно и интуитивно использовать
08:25
to controlконтроль an avatarаватар or virtualвиртуальный characterперсонаж.
199
490000
3000
для управления аватаром или виртуальным персонажем.
08:29
Obviouslyочевидно, you can experienceопыт the fantasyфантазия of magicмагия
200
494000
2000
Ясно, что с фантастикой и чудом можно делать опыты
08:31
and controlконтроль the worldМир with your mindразум.
201
496000
3000
и управлять миром посредством мозга.
08:36
And alsoтакже, colorsцвета, lightingосветительные приборы,
202
501000
3000
Кроме того, цвет, освещение,
08:39
soundзвук and effectsпоследствия
203
504000
2000
звуковые и прочие эффекты
08:41
can dynamicallyдинамично respondотвечать to your emotionalэмоциональный stateгосударство
204
506000
2000
могут изменяться согласно эмоциональному состоянию
08:43
to heightenповышать the experienceопыт that you're havingимеющий, in realреальный time.
205
508000
3000
и усиливать ощущения, причём в реальном времени.
08:47
And movingперемещение on to some applicationsПриложения
206
512000
2000
Перейдём к приложениям, созданные учёными
08:49
developedразвитая by developersРазработчики and researchersисследователи around the worldМир,
207
514000
3000
и разработчиками со всего мира
08:52
with robotsроботы and simpleпросто machinesмашины, for exampleпример --
208
517000
3000
с использованием роботов и простых механизмов.
08:55
in this caseдело, flyingлетающий a toyигрушка helicopterвертолет
209
520000
2000
В данном случае, это – игрушечный вертолёт,
08:57
simplyпросто by thinkingмышление "liftлифт" with your mindразум.
210
522000
3000
взлетающий при мысли «поднимись».
09:00
The technologyтехнологии can alsoтакже be appliedприкладная
211
525000
2000
Технологию можно применить также
09:02
to realреальный worldМир applicationsПриложения --
212
527000
2000
и в реальном мире: в данном примере
09:04
in this exampleпример, a smartумная home.
213
529000
2000
в т.н. «интеллектуальном доме».
09:06
You know, from the userпользователь interfaceинтерфейс of the controlконтроль systemсистема
214
531000
3000
Из системы пользовательского интерфейса поступают команды
09:09
to openingоткрытие curtainsшторы
215
534000
2000
открыть гардины
09:11
or closingзакрытие curtainsшторы.
216
536000
3000
или закрыть гардины.
09:22
And of courseкурс, alsoтакже to the lightingосветительные приборы --
217
547000
3000
Конечно же, освещение можно
09:25
turningпревращение them on
218
550000
3000
включить
09:28
or off.
219
553000
2000
или выключить.
09:30
And finallyв конце концов,
220
555000
2000
И, наконец, приложения
09:32
to realреальный life-changingизменяющая жизнь applicationsПриложения,
221
557000
2000
с потенциалом изменить образ жизни.
09:34
suchтакие as beingявляющийся ableв состоянии to controlконтроль an electricэлектрический wheelchairинвалидная коляска.
222
559000
3000
К примеру, управление электрической коляской.
09:37
In this exampleпример,
223
562000
2000
В данном случае
09:39
facialлицевой expressionsвыражения are mappedсопоставляются to the movementдвижение commandsкоманды.
224
564000
3000
каждое выражение лица соответствует своей команде.
09:42
Man: Now blinkмерцать right to go right.
225
567000
3000
Голос: Подмигиваем правой стороной, чтобы повернуть направо.
09:50
Now blinkмерцать left to turnочередь back left.
226
575000
3000
Подмигиваем левой стороной и вновь разворачиваемся налево.
10:02
Now smileулыбка to go straightПрямо.
227
587000
3000
Улыбаемся, чтобы двигаться вперёд.
10:08
TLTL: We really -- Thank you.
228
593000
2000
ТЛ: Мы очень… Благодарю.
10:10
(ApplauseАплодисменты)
229
595000
5000
(Аплодисменты)
10:15
We are really only scratchingчесать the surfaceповерхность of what is possibleвозможное todayCегодня,
230
600000
3000
И это лишь верхушка айсберга потенциала сегодняшних возможностей.
10:18
and with the community'sсООБЩЕСТВА inputвход,
231
603000
2000
Через участие сообщества,
10:20
and alsoтакже with the involvementучастие of developersРазработчики
232
605000
2000
посредством привлечения разработчиков
10:22
and researchersисследователи from around the worldМир,
233
607000
3000
и исследователей со всего мира,
10:25
we hopeнадежда that you can help us to shapeформа
234
610000
2000
вы, как мы надеемся, можете помочь нам в формировании
10:27
where the technologyтехнологии goesидет from here. Thank you so much.
235
612000
3000
развития этой технологии. Благодарю вас.
Translated by Namik Kasumov
Reviewed by Larisa Larionova

▲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