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: Beyin dalgalarınızı algılayabilen başlık

Filmed:
2,732,929 views

Tan Le'nin büyüleyici yeni bilgisayar arayüzü kullanıcılarının beyin dalgalarını okuyabiliyor, sanal objeleri ve hatta elektronik aletleri kontrol etmemizi mümkün kılıyor, biraz düşünce ile (ve biraz da konsantrasyon). Tan Le, başlığın gösterimini yapıyor ve onun ileride uygulanabileceği uygulamalar hakkında konuşuyor.
- 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 untila kadar now, our communicationiletişim with machinesmakineler
0
1000
2000
Şu ana kadar, makineler ile olan
00:18
has always been limitedsınırlı
1
3000
2000
iletişimimiz hep kasıtlı ve
00:20
to consciousbilinçli and directdirekt formsformlar.
2
5000
2000
direk yapılarla kısıtlandı.
00:22
WhetherOlup olmadığı it's something simplebasit
3
7000
2000
İster ışıkları açmak için
00:24
like turningdöndürme on the lightsışıklar with a switchşalter,
4
9000
2000
kullandığımız anahtarlar gibi basit yapılar,
00:26
or even as complexkarmaşık as programmingprogramlama roboticsRobotik,
5
11000
3000
isterse robotları programlamak gibi karmaşık yapılar olsun,
00:29
we have always had to give a commandkomuta to a machinemakine,
6
14000
3000
makinelere bir şey yaptırabilmek için
00:32
or even a seriesdizi of commandskomutları,
7
17000
2000
her zaman bir komut veya
00:34
in ordersipariş for it to do something for us.
8
19000
3000
komutlar zinciri vermemiz gerekti.
00:37
Communicationİletişim betweenarasında people, on the other handel,
9
22000
2000
Diğer yandan, insanlar arasındaki iletişim,
00:39
is faruzak more complexkarmaşık and a lot more interestingilginç
10
24000
3000
çok daha karmaşık ve ilginç
00:42
because we take into accounthesap
11
27000
2000
çünkü bizler görünenin ifade edilenin
00:44
so much more than what is explicitlyaçıkça expressedifade.
12
29000
3000
haricinde çok daha fazlasını hesaba katıyoruz.
00:47
We observegözlemlemek facialYüz Bakımı expressionsifade, bodyvücut languagedil,
13
32000
3000
Bir başkası ile yaptığımız konuşmada
00:50
and we can intuitsezgi feelingsduygular and emotionsduygular
14
35000
2000
yüz mimiklerini, vücut dilini gözlemliyor,
00:52
from our dialoguediyalog with one anotherbir diğeri.
15
37000
3000
duyguları ve heyecanları sezinleyebiliyoruz.
00:55
This actuallyaslında formsformlar a largegeniş partBölüm
16
40000
2000
Aslında bu karar verme sürecimizin
00:57
of our decision-makingkarar verme processsüreç.
17
42000
2000
büyük bir kısmını oluşturuyor.
00:59
Our visionvizyon is to introducetakdim etmek
18
44000
2000
Hedefimiz, insanlar arasındaki bu
01:01
this wholebütün newyeni realmDiyar of humaninsan interactionetkileşim
19
46000
3000
tamamen yeni etkileşim alanını
01:04
into human-computerinsan-bilgisayar interactionetkileşim
20
49000
2000
insan-bilgisayar etkileşimine tanıtmak,
01:06
so that computersbilgisayarlar can understandanlama
21
51000
2000
böylece de, bilgisayarlar sadece onlara
01:08
not only what you directdirekt it to do,
22
53000
2000
verdiğiniz komutları anlamayacaklar
01:10
but it can alsoAyrıca respondyanıtlamak
23
55000
2000
aynı zamanda sizin mimiklerinize
01:12
to your facialYüz Bakımı expressionsifade
24
57000
2000
ve duygusal deneyimlerinize de
01:14
and emotionalduygusal experiencesdeneyimler.
25
59000
2000
karşılık verebilecekler.
01:16
And what better way to do this
26
61000
2000
Bunu yapmak için, doğal yollarla
01:18
than by interpretingyorumlama the signalssinyalleri
27
63000
2000
beynimiz tarafından üretilen bu sinyalleri
01:20
naturallydoğal olarak producedüretilmiş by our brainbeyin,
28
65000
2000
tercüme etmekten daha iyi olan yöntem de
01:22
our centermerkez for controlkontrol and experiencedeneyim.
29
67000
3000
kontrol ve deneyim için bulunan merkezimiz.
01:25
Well, it soundssesleri like a prettygüzel good ideaFikir,
30
70000
2000
Kulağa çok iyi bir fikir gibi geliyor,
01:27
but this taskgörev, as BrunoBruno mentionedadı geçen,
31
72000
2000
ama bu görev Bruno'nun da bahsettiği gibi
01:29
isn't an easykolay one for two mainana reasonsnedenleri:
32
74000
3000
iki sebepten ötürü çok kolay değil:
01:32
First, the detectionbulma algorithmsalgoritmalar.
33
77000
3000
İlki, algılama algoritması.
01:35
Our brainbeyin is madeyapılmış up of
34
80000
2000
Beynimiz milyarlarca
01:37
billionsmilyarlarca of activeaktif neuronsnöronlar,
35
82000
2000
aktif nörondan ibarettir,
01:39
around 170,000 kmkm
36
84000
3000
sinir hücrelerini uç uca
01:42
of combinedkombine axonAxon lengthuzunluk.
37
87000
2000
eklediğinizde 170,000 km. oluyor.
01:44
When these neuronsnöronlar interactetkileşim,
38
89000
2000
Bu nöronlar birbiri ile etkileşime geçtiğindeki
01:46
the chemicalkimyasal reactionreaksiyon emitsyayar an electricalelektrik impulsedürtü,
39
91000
2000
kimyasal tepkime, gözlemlenebilir ölçüde
01:48
whichhangi can be measuredölçülü.
40
93000
2000
elektriksel vurular ortaya çıkarıyor.
01:50
The majorityçoğunluk of our functionalfonksiyonel brainbeyin
41
95000
3000
Beyin fonksiyonlarımızın büyük bir bölümü
01:53
is distributeddağıtılmış over
42
98000
2000
beynimizin dış katmanından
01:55
the outerdış surfaceyüzey layertabaka of the brainbeyin,
43
100000
2000
dağıtılmaktadır.
01:57
and to increaseartırmak the areaalan that's availablemevcut for mentalzihinsel capacitykapasite,
44
102000
3000
Beynimizin yüzeyi, zeka kapasitemizi mümkün olabildiğince
02:00
the brainbeyin surfaceyüzey is highlybüyük ölçüde foldedkatlanmış.
45
105000
3000
arttırmak için büyük ölçüde katlı bir yapıya sahiptir.
02:03
Now this corticalkortikal foldingkatlama
46
108000
2000
Bu kortikal katlanma
02:05
presentshediyeler a significantönemli challengemeydan okuma
47
110000
2000
elektriksel vuruların yüzeyinin
02:07
for interpretingyorumlama surfaceyüzey electricalelektrik impulsesdarbeleri.
48
112000
3000
yorumlanması konusunda önemli bir sorun teşkil ediyor.
02:10
EachHer individual'sbireyin cortexkorteks
49
115000
2000
Herbir kişinin korteksi
02:12
is foldedkatlanmış differentlyfarklı olarak,
50
117000
2000
farklı bir şekilde katlanmıştır,
02:14
very much like a fingerprintparmak izi.
51
119000
2000
sanki parmak izlerimiz gibi.
02:16
So even thoughgerçi a signalişaret
52
121000
2000
Yani, sinyaller beynin
02:18
mayMayıs ayı come from the sameaynı functionalfonksiyonel partBölüm of the brainbeyin,
53
123000
3000
aynı kısmından geliyor olsalar bile,
02:21
by the time the structureyapı has been foldedkatlanmış,
54
126000
2000
zamanla beynin yapısı katlandığından,
02:23
its physicalfiziksel locationyer
55
128000
2000
bunun bireyler arasındaki
02:25
is very differentfarklı betweenarasında individualsbireyler,
56
130000
2000
fiziksel konumu çok farklı olabiliyor,
02:27
even identicalözdeş twinsİkizler.
57
132000
3000
hatta tek yumurta ikizlerinde bile.
02:30
There is no longeruzun any consistencytutarlılık
58
135000
2000
Yüzey sinyallerinde geriye
02:32
in the surfaceyüzey signalssinyalleri.
59
137000
2000
hiçbir tutarlılık kalmıyor.
02:34
Our breakthroughbuluş was to createyaratmak an algorithmalgoritma
60
139000
2000
En büyük atılımımız korteksleri yeniden düz hale
02:36
that unfoldsizlerken the cortexkorteks,
61
141000
2000
getirebilen bir algoritma yaratmamızdı,
02:38
so that we can mapharita the signalssinyalleri
62
143000
2000
böylece sinyalleri kaynaklarına
02:40
closeryakın to its sourcekaynak,
63
145000
2000
daha yakın bir şekilde görüntüleyebiliyoruz,
02:42
and thereforebu nedenle makingyapma it capableyetenekli of workingçalışma acrosskarşısında a masskitle populationnüfus.
64
147000
3000
bu da kalabalık bir toplumda çalışabilmemizi mümkün kılıyor.
02:46
The secondikinci challengemeydan okuma
65
151000
2000
İkinci büyük zorluk da beyin dalgalarını
02:48
is the actualgerçek devicecihaz for observinggözleme brainwavesbeyin dalgalarını.
66
153000
3000
ölçmek için kullanılan alet.
02:51
EEGEEG measurementsölçümler typicallytipik involvedahil
67
156000
2000
EEG (beyin akım grafiği) ölçümleri
02:53
a hairnetSaç filesi with an arraydizi of sensorssensörler,
68
158000
3000
genellikle sensörlü oklardan oluşan bir
02:56
like the one that you can see here in the photoFotoğraf.
69
161000
3000
saç ağı içerir, bu resimde de gördüğünüz gibi.
02:59
A technicianteknisyen will put the electrodeselektrotlar
70
164000
2000
Bir teknisyen geçirgen bir jel veya
03:01
ontoüstüne the scalpkafa derisi
71
166000
2000
tutkal yardımı ile elektrotları
03:03
usingkullanma a conductiveiletken geljel or pasteyapıştırmak
72
168000
2000
kafa derisine yerleştiriyor
03:05
and usuallygenellikle after a procedureprosedür of preparinghazırlamak the scalpkafa derisi
73
170000
3000
ve bu genellikle kafa derisinin aşınmaya karşı
03:08
by lightışık abrasionaşınma.
74
173000
2000
hazırlayan bir süreçten sonra yapılıyor.
03:10
Now this is quiteoldukça time consumingtüketen
75
175000
2000
Bu süreçler çok zaman alıyor
03:12
and isn't the mostçoğu comfortablerahat processsüreç.
76
177000
2000
ve de uygulanması en rahat süreçler değiller.
03:14
And on topüst of that, these systemssistemler
77
179000
2000
Daha da önemlisi, bu sistemler
03:16
actuallyaslında costmaliyet in the tensonlarca of thousandsbinlerce of dollarsdolar.
78
181000
3000
on binlerce dolara mal oluyor.
03:20
So with that, I'd like to inviteDavet etmek onstagesahnede
79
185000
3000
Bununla birlikte, sahneye geçen senenin konuşmacılarından olan
03:23
EvanEvan GrantGrant, who is one of last year'syılın speakershoparlörler,
80
188000
2000
Evan Grant'i davet ediyorum,
03:25
who'skim kindlyLütfen agreedkabul
81
190000
2000
kendisi bu geliştirmekte olduğumuz
03:27
to help me to demonstrategöstermek
82
192000
2000
aleti sizlere göstermem için
03:29
what we'vebiz ettik been ableyapabilmek to developgeliştirmek.
83
194000
2000
bana yardımcı olmayı kabul etti.
03:31
(ApplauseAlkış)
84
196000
6000
(Alkışlar)
03:37
So the devicecihaz that you see
85
202000
2000
Bu gördüğünüz alet
03:39
is a 14-channel-Kanal, high-fidelityyüksek sadakat
86
204000
2000
14 kanallı, yüksek ses duyarlılığı olan
03:41
EEGEEG acquisitionsatın alma systemsistem.
87
206000
2000
EEG elde etme sistemi.
03:43
It doesn't requiregerektirir any scalpkafa derisi preparationhazırlık,
88
208000
3000
Kafa derisini hazırlamak için bir süreç gerektirmiyor,
03:46
no conductiveiletken geljel or pasteyapıştırmak.
89
211000
2000
ya da geçirgen jel veya tutkal.
03:48
It only takes a fewaz minutesdakika to put on
90
213000
3000
Kafaya yerleştirmek ve sinyallari alabilmeye
03:51
and for the signalssinyalleri to settleyerleşmek.
91
216000
2000
başlamak sadece birkaç dakikamızı alıyor.
03:53
It's alsoAyrıca wirelesskablosuz,
92
218000
2000
Aynı zamanda kablosuz,
03:55
so it givesverir you the freedomözgürlük to movehareket around.
93
220000
3000
böylece size hareket etme özgürlüğü sunuyor.
03:58
And comparedkarşılaştırıldığında to the tensonlarca of thousandsbinlerce of dollarsdolar
94
223000
3000
Ve de geleneksel EEG sistemlerinin on binlerce
04:01
for a traditionalgeleneksel EEGEEG systemsistem,
95
226000
3000
dolarlık maliyetini düşündüğünüzde,
04:04
this headsetkulaklık only costsmaliyetler
96
229000
2000
bu başlık sadece birkaç
04:06
a fewaz hundredyüz dollarsdolar.
97
231000
2000
yüz dolara mal oluyor.
04:08
Now on to the detectionbulma algorithmsalgoritmalar.
98
233000
3000
Şimdi algılama algoritması.
04:11
So facialYüz Bakımı expressionsifade --
99
236000
2000
Yüz mimikleri --
04:13
as I mentionedadı geçen before in emotionalduygusal experiencesdeneyimler --
100
238000
2000
daha önce duygusal deneyimlerde de bahsettiğim gibi --
04:15
are actuallyaslında designedtasarlanmış to work out of the boxkutu
101
240000
2000
şimdilik, bazı hassasiyet ayarlamaları
04:17
with some sensitivityduyarlılık adjustmentsayarlamalar
102
242000
2000
ile kişiselliştirmeye müsait olacak
04:19
availablemevcut for personalizationKişiselleştirme.
103
244000
3000
şekilde çalışmaya uygun olarak dizayn edildi.
04:22
But with the limitedsınırlı time we have availablemevcut,
104
247000
2000
Ama elimizdeki kısıtlı zamanda,
04:24
I'd like to showgöstermek you the cognitivebilişsel suiteSüiti,
105
249000
2000
sizlere, zihninizde sanal nesneleri
04:26
whichhangi is the abilitykabiliyet for you
106
251000
2000
hareket ettirme yeteneğiniz olan
04:28
to basicallytemel olarak movehareket virtualsanal objectsnesneleri with your mindus.
107
253000
3000
kasti düşünceleri göstermek istiyorum.
04:32
Now, EvanEvan is newyeni to this systemsistem,
108
257000
2000
Şimdi, Evan bu sisteme yabancı olduğu için,
04:34
so what we have to do first
109
259000
2000
yapmamız gereken ilk şey
04:36
is createyaratmak a newyeni profileprofil for him.
110
261000
2000
onun için bir profil yaratmak.
04:38
He's obviouslybelli ki not JoanneJoanne -- so we'lliyi "addeklemek userkullanıcı."
111
263000
3000
Tabi ki Joanne değil -- "yeni kullanıcı" ekleyelim.
04:41
EvanEvan. Okay.
112
266000
2000
Evan. Tamam.
04:43
So the first thing we need to do with the cognitivebilişsel suiteSüiti
113
268000
3000
Bu kasti düşünceler ile yapmamız gereken ilk şey
04:46
is to startbaşlama with trainingEğitim
114
271000
2000
nötr bir sinyal
04:48
a neutralnötr signalişaret.
115
273000
2000
ile çalışmaya başlamak.
04:50
With neutralnötr, there's nothing in particularbelirli
116
275000
2000
Nötr ile Evan'ın özellikle
04:52
that EvanEvan needsihtiyaçlar to do.
117
277000
2000
yapması gereken hiçbir şey yok.
04:54
He just hangstakılıyor out. He's relaxedrahat.
118
279000
2000
Sadece takılıyor, rahatlamış bir durumda.
04:56
And the ideaFikir is to establishkurmak a baselinebaşlangıç
119
281000
2000
Bunu yapmamızın sebebi bir temel
04:58
or normalnormal statebelirtmek, bildirmek for his brainbeyin,
120
283000
2000
ya da beyninin normal durumunu belirlemek,
05:00
because everyher brainbeyin is differentfarklı.
121
285000
2000
çünkü her beyin farklıdır.
05:02
It takes eightsekiz secondssaniye to do this,
122
287000
2000
Bunu yapmak sekiz saniye sürüyor.
05:04
and now that that's donetamam,
123
289000
2000
Bu yapıldığına göre,
05:06
we can chooseseçmek a movement-basedhareket tabanlı actionaksiyon.
124
291000
2000
hareket-bazlı bir olay seçebiliriz.
05:08
So EvanEvan, chooseseçmek something
125
293000
2000
Evan aklında kolaylıkla
05:10
that you can visualizegörselleştirmek clearlyAçıkça in your mindus.
126
295000
2000
canlandırabileceğin bir şey seç.
05:12
EvanEvan GrantGrant: Let's do "pullÇek."
127
297000
2000
Evan Grant: "Çekmek" seçeneği.
05:14
TanTan LeLe: Okay, so let's chooseseçmek "pullÇek."
128
299000
2000
Tan Le: Tamam, o zaman küpü çekelim.
05:16
So the ideaFikir here now
129
301000
2000
Buradaki fikir şöyle;
05:18
is that EvanEvan needsihtiyaçlar to
130
303000
2000
Evan'ın, objenin
05:20
imaginehayal etmek the objectnesne cominggelecek forwardileri
131
305000
2000
ekranın ön kısmına geldiğini
05:22
into the screenekran,
132
307000
2000
hayal etmesi gerekiyor.
05:24
and there's a progressilerleme barbar that will scrollkaydırma acrosskarşısında the screenekran
133
309000
3000
Ve ekranda da bir gelişim çubuğu var, o bunu yaparken
05:27
while he's doing that.
134
312000
2000
ekran boyunca ilerleyecek.
05:29
The first time, nothing will happenolmak,
135
314000
2000
İlk seferinde, hiçbir şey olmayacak,
05:31
because the systemsistem has no ideaFikir how he thinksdüşünüyor about "pullÇek."
136
316000
3000
çünkü sistemin onun "çekme"yi nasıl düşündüğü konusunda bir fikri yok.
05:34
But maintainsürdürmek that thought
137
319000
2000
Ama bu düşünceyi tüm sekiz
05:36
for the entiretüm durationsüre of the eightsekiz secondssaniye.
138
321000
2000
saniye boyunca devam ettir.
05:38
So: one, two, threeüç, go.
139
323000
3000
Şimdi, bir, iki, üç, başla.
05:49
Okay.
140
334000
2000
Tamam.
05:51
So oncebir Zamanlar we acceptkabul etmek this,
141
336000
2000
Bunu kabul ettiğimizde,
05:53
the cubeküp is livecanlı.
142
338000
2000
küp canlanacak.
05:55
So let's see if EvanEvan
143
340000
2000
Şimdi bakalım, Evan
05:57
can actuallyaslında try and imaginehayal etmek pullingçeken.
144
342000
3000
gerçekten onu çektiğini hayal edebilmiş mi.
06:00
AhAh, good job!
145
345000
2000
Oh, bravo!
06:02
(ApplauseAlkış)
146
347000
3000
(Alkışlar)
06:05
That's really amazingşaşırtıcı.
147
350000
2000
Bu çok şaşırtıcıydı.
06:07
(ApplauseAlkış)
148
352000
4000
(Alkışlar)
06:11
So we have a little bitbit of time availablemevcut,
149
356000
2000
Çok fazla zamanımız yok,
06:13
so I'm going to asksormak EvanEvan
150
358000
2000
o yüzden Evan'dan gerçekten
06:15
to do a really difficultzor taskgörev.
151
360000
2000
zor bir şey yapmasını isteyeceğim.
06:17
And this one is difficultzor
152
362000
2000
Bu isteyeceğim gerçekten zor,
06:19
because it's all about beingolmak ableyapabilmek to visualizegörselleştirmek something
153
364000
3000
çünkü fiziksel dünyada varolmayan bir şeyi
06:22
that doesn't existvar olmak in our physicalfiziksel worldDünya.
154
367000
2000
canlandırmasını isteyeceğim.
06:24
This is "disappearkaybolmak."
155
369000
2000
"Kaybolma".
06:26
So what you want to do -- at leasten az with movement-basedhareket tabanlı actionseylemler,
156
371000
2000
Yani istenen, en azından hareket bazlı olaylarda,
06:28
we do that all the time, so you can visualizegörselleştirmek it.
157
373000
3000
bunu sürekli yapıyoruz, o yüzden canlandırabilirsin.
06:31
But with "disappearkaybolmak," there's really no analogiesanalojiler --
158
376000
2000
Ama "kaybolma" ile hiçbir benzerlik yok.
06:33
so EvanEvan, what you want to do here
159
378000
2000
Şimdi Evan, burada yapman gereken
06:35
is to imaginehayal etmek the cubeküp slowlyyavaşça fadingsolan out, okay.
160
380000
3000
küpün yavaşça kaybolduğunu hayal etmek.
06:38
SameAynı sortçeşit of drillmatkap. So: one, two, threeüç, go.
161
383000
3000
Az öncekinin benzeri. Bir, iki, üç, başla.
06:50
Okay. Let's try that.
162
395000
3000
Tamam, bunu dene şimdi.
06:53
Oh, my goodnessiyilik. He's just too good.
163
398000
3000
Aman Allahım, gerçekten çok iyi.
06:57
Let's try that again.
164
402000
2000
Bunu bir daha deneyelim.
07:04
EGÖRNEĞİN: LosingKaybetme concentrationkonsantrasyon.
165
409000
2000
EG: Konsantrasyonumu kaybediyorum.
07:06
(LaughterKahkaha)
166
411000
2000
(Gülüşmeler)
07:08
TLTL: But we can see that it actuallyaslında worksEserleri,
167
413000
2000
TL: Ama gerçekten işe yaradığını görüyoruz,
07:10
even thoughgerçi you can only holdambar it
168
415000
2000
hem de çok kısa bir süre kafasında
07:12
for a little bitbit of time.
169
417000
2000
tutmasına rağmen.
07:14
As I said, it's a very difficultzor processsüreç
170
419000
3000
Söylediğim gibi, bunu hayal etmek
07:17
to imaginehayal etmek this.
171
422000
2000
çok zor bir süreç.
07:19
And the great thing about it is that
172
424000
2000
Bunun en güzel yanı da
07:21
we'vebiz ettik only givenverilmiş the softwareyazılım one instanceörnek
173
426000
2000
bu yazılıma sadece onun "kaybolma"yı
07:23
of how he thinksdüşünüyor about "disappearkaybolmak."
174
428000
3000
nasıl düşündüğünü bir kez örnek olarak vermiş olmamız.
07:26
As there is a machinemakine learningöğrenme algorithmalgoritma in this --
175
431000
3000
Sanki burada algoritmayı öğrenen bir makine var.
07:29
(ApplauseAlkış)
176
434000
4000
(Alkışlar)
07:33
Thank you.
177
438000
2000
Teşekkürler.
07:35
Good job. Good job.
178
440000
3000
Çok iyi iş çıkardın.
07:38
(ApplauseAlkış)
179
443000
2000
(Alkışlar)
07:40
Thank you, EvanEvan, you're a wonderfulolağanüstü, wonderfulolağanüstü
180
445000
3000
Teşekkürler Evan, teknolojiyi
07:43
exampleörnek of the technologyteknoloji.
181
448000
3000
tanıtmak için mükemmel bir örnek oldun.
07:46
So, as you can see, before,
182
451000
2000
Fark etmiş olabileceğiniz gibi,
07:48
there is a levelingSeviyelendirme systemsistem builtinşa edilmiş into this softwareyazılım
183
453000
3000
bu yazılımda bir aşama sistemi mevcut,
07:51
so that as EvanEvan, or any userkullanıcı,
184
456000
2000
yani Evan veya bir başka kullanıcı
07:53
becomesolur more familiartanıdık with the systemsistem,
185
458000
2000
sistem ile daha aşina olduğunda
07:55
they can continuedevam et to addeklemek more and more detectionstespitleri,
186
460000
3000
algılamalarını eklemeye devam edebilirler,
07:58
so that the systemsistem beginsbaşlar to differentiateayırt etmek
187
463000
2000
böylece sistem farklı düşünceleri
08:00
betweenarasında differentfarklı distinctfarklı thoughtsdüşünceler.
188
465000
3000
ayırt edebilmeye başlayabiliyor.
08:04
And oncebir Zamanlar you've trainedeğitilmiş up the detectionstespitleri,
189
469000
2000
Ve de bu algıları öğrettiğiniz zaman,
08:06
these thoughtsdüşünceler can be assignedatanmış or mappedeşlenen
190
471000
2000
bu düşünceler herhangi başka bir
08:08
to any computingbilgi işlem platformplatform,
191
473000
2000
bilgisayar platformuna, uygulamasına ya da aletine
08:10
applicationuygulama or devicecihaz.
192
475000
2000
devredilebilir veya eşlenebilir.
08:12
So I'd like to showgöstermek you a fewaz examplesörnekler,
193
477000
2000
Sizlere birkaç örnek göstermek istiyorum,
08:14
because there are manyçok possiblemümkün applicationsuygulamaları
194
479000
2000
çünkü bu arayüz için mümkün olan birçok
08:16
for this newyeni interfacearayüzey.
195
481000
2000
uygulama mevcut.
08:19
In gamesoyunlar and virtualsanal worldsdünyalar, for exampleörnek,
196
484000
2000
Oyunlarda ve sanal dünyada, mesela,
08:21
your facialYüz Bakımı expressionsifade
197
486000
2000
yüz mimikleriniz doğal olarak
08:23
can naturallydoğal olarak and intuitivelysezgisel be used
198
488000
2000
ve sezgisel olarak bir avatarı veya
08:25
to controlkontrol an avataravatar or virtualsanal characterkarakter.
199
490000
3000
sanal bir karakteri kontrol etmek için kullanılabilir.
08:29
ObviouslyBelli ki, you can experiencedeneyim the fantasyfantezi of magicsihirli
200
494000
2000
Tabii ki, sihrin fantezisini tecrübe edebilir
08:31
and controlkontrol the worldDünya with your mindus.
201
496000
3000
zihniniz ile dünyayı kontrol edebilirsiniz.
08:36
And alsoAyrıca, colorsrenkler, lightingaydınlatma,
202
501000
3000
Aynı zamanda, renkler, ışıklar,
08:39
soundses and effectsetkileri
203
504000
2000
sesler ve efektler,
08:41
can dynamicallydinamik olarak respondyanıtlamak to your emotionalduygusal statebelirtmek, bildirmek
204
506000
2000
o an yaşadığınız deneyimleri yükseltmek için
08:43
to heightenyükseltmek the experiencedeneyim that you're havingsahip olan, in realgerçek time.
205
508000
3000
duygusal durumunuza eş zamanlı olarak karşılık verebilirler.
08:47
And movinghareketli on to some applicationsuygulamaları
206
512000
2000
Ve de dünyadan bazı araştırmacı ve
08:49
developedgelişmiş by developersgeliştiriciler and researchersaraştırmacılar around the worldDünya,
207
514000
3000
geliştiricilerin geliştirdikleri uygulamalar,
08:52
with robotsrobotlar and simplebasit machinesmakineler, for exampleörnek --
208
517000
3000
robotlar ve basit makineler ile, örneğin --
08:55
in this casedurum, flyinguçan a toyoyuncak helicopterhelikopter
209
520000
2000
bu örnekte, oyuncak bir helikopteri
08:57
simplybasitçe by thinkingdüşünme "liftasansör" with your mindus.
210
522000
3000
zihninizde havalandırdığınızı düşünerek uçurmak.
09:00
The technologyteknoloji can alsoAyrıca be applieduygulamalı
211
525000
2000
Teknoloji aynı zamanda gerçek
09:02
to realgerçek worldDünya applicationsuygulamaları --
212
527000
2000
yaşama uygulamalarına da uygulanabilir--
09:04
in this exampleörnek, a smartakıllı home.
213
529000
2000
bu örnekte, akıllı bir ev.
09:06
You know, from the userkullanıcı interfacearayüzey of the controlkontrol systemsistem
214
531000
3000
Kontrol sisteminin kullanıcı arayüzünden
09:09
to openingaçılış curtainsPerdeler
215
534000
2000
perdeleri açmak
09:11
or closingkapanış curtainsPerdeler.
216
536000
3000
ya da kapamak.
09:22
And of coursekurs, alsoAyrıca to the lightingaydınlatma --
217
547000
3000
Ve tabi ki ışıklar --
09:25
turningdöndürme them on
218
550000
3000
açmak
09:28
or off.
219
553000
2000
ya da kapamak.
09:30
And finallyen sonunda,
220
555000
2000
Ve son olarak,
09:32
to realgerçek life-changingdeğişen yaşam applicationsuygulamaları,
221
557000
2000
gerçekten yaşam değiştirecek uygulamalar,
09:34
suchböyle as beingolmak ableyapabilmek to controlkontrol an electricelektrik wheelchairtekerlekli sandalye.
222
559000
3000
örneğin elektrikli tekerlekli sandalyeyi kontrol etmek gibi.
09:37
In this exampleörnek,
223
562000
2000
Bu örnekte,
09:39
facialYüz Bakımı expressionsifade are mappedeşlenen to the movementhareket commandskomutları.
224
564000
3000
yüz mimikleri hareket komutları olarak kullanıldılar.
09:42
Man: Now blinkgoz kirpmak right to go right.
225
567000
3000
Man: Sağa gitmek için sağ gözünü kırp.
09:50
Now blinkgoz kirpmak left to turndönüş back left.
226
575000
3000
Sola dönmek için, sol gözünü kırp
10:02
Now smilegülümseme to go straightDüz.
227
587000
3000
Düz gitmek için gülümse.
10:08
TLTL: We really -- Thank you.
228
593000
2000
TL: Gerçekten -- çok teşekkürler.
10:10
(ApplauseAlkış)
229
595000
5000
(Alkışlar)
10:15
We are really only scratchingtırmalamak the surfaceyüzey of what is possiblemümkün todaybugün,
230
600000
3000
Şu an sadece mümkün olan şeylerin yüzeyini tırmalıyoruz.
10:18
and with the community'stopluluk en inputgiriş,
231
603000
2000
Toplumun katkısıyla,
10:20
and alsoAyrıca with the involvementilgi of developersgeliştiriciler
232
605000
2000
ve dünyanın her tarafından araştırmacıların
10:22
and researchersaraştırmacılar from around the worldDünya,
233
607000
3000
ve geliştirmecilerin dahil olması ile, umarız teknolojinin
10:25
we hopeumut that you can help us to shapeşekil
234
610000
2000
buradan yola çıkarak gittiği yönü
10:27
where the technologyteknoloji goesgider from here. Thank you so much.
235
612000
3000
şekillendirmemize yardım edeceksiniz. Çok teşekkürler.
Translated by yasin alp aluç
Reviewed by Sancak Gülgen

▲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