ABOUT THE SPEAKER
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.

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.

More profile about the speaker
Mary Lou Jepsen | Speaker | TED.com
TED2013

Mary Lou Jepsen: Could future devices read images from our brains?

瑪麗·盧·杰普森: 未來設備能否讀出大腦影像?

Filmed:
1,035,856 views

作為一個新銳的數位顯示專家,瑪麗·盧·杰普森研究如何才能在螢幕上顯示我們最具創意的想法。她作為一個經歷了大腦外科手術的病人,不得不去瞭解更多能夠凸顯出創造、發明、想法的神經系統活動。她在這令人震驚的演講中融合這兩種熱情,並且展示了兩個前衛的大腦研究,同時提出了一種新的尖端科技去理解人類如何思考,以及思考什麽。
- 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

Double-click the English transcript below to play the video.

00:12
I had brain surgery手術 18 years年份 ago,
0
607
2508
18 年前我動了大腦手術,
00:15
and since以來 that time, brain science科學 has become成為
1
3115
2567
從那個時候開始,大腦科學變成了
00:17
a personal個人 passion of mine.
2
5682
1999
我的一個個人愛好。
00:19
I'm actually其實 an engineer工程師.
3
7681
2235
我其實是個工程師。
00:21
And first let me say, I recently最近 joined加盟
4
9916
2516
首先我想說,我最近加入了
00:24
Google's谷歌的 Moonshot登月 group,
5
12432
1549
谷歌的「科技登月」計畫,
(Google X Moonshots)
00:25
where I had a division,
6
13981
1212
在那裏我有個部門,
00:27
the display顯示 division in Google谷歌 X,
7
15193
2181
谷歌實驗室的顯示器部門,
00:29
and the brain science科學 work I'm speaking請講 about today今天
8
17374
2622
今天我要說的大腦科學,
00:31
is work I did before I joined加盟 Google谷歌
9
19996
2921
是我在加入谷歌之前的工作,
00:34
and on the side outside of Google谷歌.
10
22917
2332
以及不涉及谷歌的方面的事情。
00:37
So that said, there's a stigma柱頭
11
25249
3183
所以有這麼一個汙名,
00:40
when you have brain surgery手術.
12
28432
2285
就是當妳進行了大腦手術,
00:42
Are you still smart聰明 or not?
13
30717
2823
妳是不是依舊聰明?
00:45
And if not, can you make yourself你自己 smart聰明 again?
14
33540
3848
如果不是,妳能再次變得聰明嗎?
00:49
After my neurosurgery神經外科,
15
37388
1766
在我的神經外科手術後,
00:51
part部分 of my brain was missing失踪,
16
39154
1997
我大腦的一部份遺失了,
00:53
and I had to deal合同 with that.
17
41151
2773
而且我需要解決這個問題。
00:55
It wasn't the grey灰色 matter, but it
was the gooey感傷的 part部分 dead center中央
18
43924
2944
那一部份並不是灰質,
而是那個黏糊糊的死點,
00:58
that makes品牌 key hormones激素 and neurotransmitters神經遞質.
19
46868
3402
生產關鍵的荷爾蒙
和神經傳導物質的部分。
01:02
Immediately立即 after my surgery手術,
20
50270
2231
我的手術一結束,
01:04
I had to decide決定 what amounts of each of over
21
52501
2143
我需要決定
每天攝入多少那些強效的化學藥品。
01:06
a dozen powerful強大 chemicals化學製品 to take each day,
22
54644
3702
01:10
because if I just took nothing,
23
58346
1809
因為如果我什麽都不做,
01:12
I would die within hours小時.
24
60155
2732
那我會在幾個小時以後死去
01:14
Every一切 day now for 18 years年份 -- every一切 single day --
25
62887
3920
18 年來的每一天,真的是每一天,
01:18
I've had to try to decide決定 the combinations組合
26
66807
2710
我不得不去決定如何組合
並且混合各種化學藥品,
01:21
and mixtures混合物 of chemicals化學製品,
27
69517
1328
01:22
and try to get them, to stay alive.
28
70845
3847
同時我也要獲取它們,
以便我能維持生命。
01:26
There have been several一些 close calls電話.
29
74692
2721
曾經有幾次我已經幾乎面對死亡。
01:29
But luckily, I'm an experimentalist實驗者 at heart,
30
77413
3699
但幸運地是,
我的本質是一個實驗者,
01:33
so I decided決定 I would experiment實驗
31
81112
3227
所以我決定我要通過實驗
01:36
to try to find more optimal最佳 dosages劑量
32
84339
2440
去嘗試找出最佳的劑量,
01:38
because there really isn't a clear明確 road map地圖
33
86779
1637
因為這之前並沒有
一個清晰明確指導
01:40
on this that's detailed詳細.
34
88416
1903
關於各種細節的介紹。
01:42
I began開始 to try different不同 mixtures混合物,
35
90319
2151
我開始嘗試不同的混合,
01:44
and I was blown away by how
36
92470
2872
我已經強烈的感受到
01:47
tiny changes變化 in dosages劑量
37
95342
2411
一點點的劑量變化
01:49
dramatically顯著 changed my sense of self,
38
97753
3149
會戲劇性的改變我的
自我感知能力,
01:52
my sense of who I was, my thinking思維,
39
100902
1811
我對我自己的感受,我的思考,
01:54
my behavior行為 towards people.
40
102713
2259
以及對待別人的行為。
01:56
One particularly尤其 dramatic戲劇性 case案件:
41
104972
2049
我有一個非常戲劇性的例子,
01:59
for a couple一對 months個月 I actually其實 tried試著 dosages劑量
42
107021
1868
在幾個月的時間中我真的試驗了
02:00
and chemicals化學製品 typical典型 of a man in his early 20s,
43
108889
3908
給 20 歲出頭的男性
所用的藥品及劑量。
02:04
and I was blown away by how my thoughts思念 changed.
44
112797
3011
而我被我自己的想法
因此改變而震驚。
02:07
(Laughter笑聲)
45
115808
3120
(笑~)
02:10
I was angry憤怒 all the time,
46
118928
3058
那時我一直很生氣,
02:13
I thought about sex性別 constantly經常,
47
121986
1846
我時常會想到性,
02:15
and I thought I was the smartest最聰明的 person
48
123832
2949
並且我覺得自己是世界上
02:18
in the entire整個 world世界, and
49
126781
2051
是最聰明的人,
02:20
—(Laughter笑聲)—
50
128832
2263
(笑~)
02:23
of course課程 over the years年份 I'd
met會見 guys kind of like that,
51
131095
2925
當然這幾年我遇到了
一些很類似的傢伙
02:26
or maybe kind of toned-down淡化 versions版本 of that.
52
134020
2267
或者說比那種稍微低調一點的人。
02:28
I was kind of extreme極端.
53
136287
2184
我其實是有點極端。
02:30
But to me, the surprise was,
54
138471
2569
但是對我而言,令我震驚的是
02:33
I wasn't trying to be arrogant傲慢.
55
141040
2166
我並不是去嘗試變得傲慢。
02:35
I was actually其實 trying,
56
143206
3209
我實際上是在嘗試
02:38
with a little bit of insecurity不安全,
57
146415
2360
帶著一點不安
02:40
to actually其實 fix固定 a problem問題 in front面前 of me,
58
148775
3000
去解決擺在我面前的問題,
02:43
and it just didn't come out that way.
59
151775
1856
只是結果總是不像我所設想的一樣。
02:45
So I couldn't不能 handle處理 it.
60
153631
1483
所以我並沒有辦法解決。
02:47
I changed my dosages劑量.
61
155114
1525
我改變了我用藥的劑量。
02:48
But that experience經驗, I think, gave me
62
156639
2455
但是那段經歷,我認為,讓我對於
02:51
a new appreciation升值 for men男人
63
159094
1751
男人以及他們所經歷的一切
有了新的評價,
02:52
and what they might威力 walk步行 through通過,
64
160845
1816
02:54
and I've gotten得到 along沿 with men男人
65
162661
1690
所以從那時開始,
02:56
a lot better since以來 then.
66
164351
1839
我和他們相處地更好了。
02:58
What I was trying to do
67
166190
1545
我想嘗試的是
02:59
with tuning調音 these hormones激素
68
167735
2028
去調節這樣的一些荷爾蒙,
03:01
and neurotransmitters神經遞質 and so forth向前
69
169763
2323
以及神經傳導物質等等,
03:04
was to try to get my intelligence情報 back
70
172086
3605
去恢復我的智力水平,
03:07
after my illness疾病 and surgery手術,
71
175691
2634
在我生病並且手術之後,
03:10
my creative創作的 thought, my idea理念 flow.
72
178325
2635
以及我那些我充滿創意的想法。
03:12
And I think mostly大多 in images圖片,
73
180960
2641
並且我是以圖像思考的人,
03:15
and so for me that became成為 a key metric --
74
183601
2852
所以對我而言這是一個重要的指標,
03:18
how to get these mental心理 images圖片
75
186453
2330
如何獲得這些心智圖像,
03:20
that I use as a way of rapid快速 prototyping原型,
76
188783
2504
你也可以這樣說,讓我快速建立
03:23
if you will, my ideas思路,
77
191287
1743
我的想法原型的圖像,
03:25
trying on different不同 new ideas思路 for size尺寸,
78
193030
2372
嘗試各種新想法,
03:27
playing播放 out scenarios場景.
79
195402
1695
推演不同的情節。
03:29
This kind of thinking思維 isn't new.
80
197097
1913
這種想法並不新鮮。
03:31
PhiliosophersPhiliosophers like Hume休謨 and Descartes笛卡爾 and Hobbes霍布斯
81
199010
3255
哲學家像休謨、笛卡兒以及霍布斯,
03:34
saw things similarly同樣.
82
202265
1528
也有著相同的想法。
03:35
They thought that mental心理 images圖片 and ideas思路
83
203793
2737
他們覺得心智圖像以及想法
03:38
were actually其實 the same相同 thing.
84
206530
2331
其實是一樣的東西。
03:40
There are those today今天 that dispute爭議 that,
85
208861
2417
現今有很多懷疑這樣的觀點,
03:43
and lots of debates辯論 about how the mind心神 works作品,
86
211278
3195
也有很多關於心智如何工作的辯論,
03:46
but for me it's simple簡單:
87
214473
1736
但是對我而言,這很簡單:
03:48
Mental心理 images圖片, for most of us,
88
216209
2532
心智圖像,對大多數我們而言,
03:50
are central中央 in inventive發明的 and creative創作的 thinking思維.
89
218741
3934
其實是發明以及創造性想法的中心。
03:54
So after several一些 years年份,
90
222675
1775
所以很多年後,
03:56
I tuned調整 myself up and I have lots of great,
91
224450
3233
我調整好了我自己,
並且擁有了很多很好、
03:59
really vivid生動 mental心理 images圖片 with a lot of sophistication詭辯
92
227683
3048
非常生動,有著各種複雜的心智圖像,
04:02
and the analytical分析 backbone骨幹 behind背後 them.
93
230731
2269
並且有很多分析支撐著這樣的觀點。
04:05
And so now I'm working加工 on,
94
233000
1921
我現在開始研究,
04:06
how can I get these mental心理 images圖片 in my mind心神
95
234921
4162
我如何才能將我大腦裡的心智圖像
04:11
out to my computer電腦 screen屏幕 faster更快?
96
239083
2850
更快速的顯示在我的電腦螢幕上?
04:13
Can you imagine想像, if you will,
97
241933
2089
你能夠想像,這麼說吧,
04:16
a movie電影 director導向器 being存在 able能夠 to use
98
244022
2120
一個電影的導演能夠只用
04:18
her imagination想像力 alone單獨 to
direct直接 the world世界 in front面前 of her?
99
246142
3762
她大腦的想像力去操縱
她眼前的世界的想法?
04:21
Or a musician音樂家 to get the music音樂 out of his head?
100
249904
3588
或者一個音樂家
直接從頭裡取得音樂?
04:25
There are incredible難以置信 possibilities可能性 with this
101
253492
2292
這種方式創造出不可思議的可能性
04:27
as a way for creative創作的 people
102
255784
1993
對於那些有創造性的人們而言
04:29
to share分享 at light speed速度.
103
257777
2233
他們可以以光速來分享他們的想法。
04:32
And the truth真相 is, the remaining其餘 bottleneck瓶頸
104
260010
1998
但事實上,有待突破的瓶頸是,
04:34
in being存在 able能夠 to do this
105
262008
1173
想實現這樣的效果
04:35
is just upping正在增加 the resolution解析度 of brain scan掃描 systems系統.
106
263181
3980
必須提高腦部斷層掃描的解析度。
04:39
So let me show顯示 you why I think
we're pretty漂亮 close to getting得到 there
107
267161
2858
現在讓我展示爲什麽我認為
我們幾乎已經成功了,
04:42
by sharing分享 with you two recent最近 experiments實驗
108
270029
2387
通過我們最近的兩個實驗,
04:44
from two top最佳 neuroscience神經科學 groups.
109
272416
2587
來自我們兩個頂尖的神經學小組。
04:47
Both used fMRI功能磁共振成像 technology技術 --
110
275003
2488
他們都採用了 fMRI 技術,
04:49
functional實用 magnetic磁性 resonance諧振 imaging成像 technology技術 --
111
277491
2279
也就是功能性核磁共振造影
04:51
to image圖片 the brain,
112
279770
1411
去給大腦成像,
04:53
and here is a brain scan掃描 set from Giorgio喬治 Ganis加尼斯
113
281181
3257
這裡有一組從哈佛的喬治·甘尼斯
04:56
and his colleagues同事 at Harvard哈佛.
114
284438
1950
以及他的同事得到的大腦掃描圖。
04:58
And the left-hand左手 column shows節目 a brain scan掃描
115
286388
3154
左手邊的一列顯示了大腦的掃描圖,
05:01
of a person looking at an image圖片.
116
289542
3267
是一個人正在看一張圖片的時候掃描的。
05:04
The middle中間 column shows節目 the brainscanbrainscan
117
292809
1929
中間這一列顯示的大腦掃描圖
05:06
of that same相同 individual個人
118
294738
1621
是同樣的一個人
05:08
imagining想像, seeing眼看 that same相同 image圖片.
119
296359
3066
去想像那張圖片的時候掃描的。
05:11
And the right column was created創建
120
299425
2048
右邊的這一列圖則是
05:13
by subtracting減法 the middle中間
column from the left column,
121
301473
3594
用左邊的圖減去中間的圖的結果,
05:17
showing展示 the difference區別 to be nearly幾乎 zero.
122
305083
2943
你可以發現幾乎沒有差別。
05:20
This was repeated重複 on lots of different不同 individuals個人
123
308026
2894
已經在很多人身上做了這個實驗
05:22
with lots of different不同 images圖片,
124
310920
2830
得到大量不同的圖片,
05:25
always with a similar類似 result結果.
125
313750
1604
都得到了相同的結果。
05:27
The difference區別 between之間 seeing眼看 an image圖片
126
315354
2089
看一張圖以及
05:29
and imagining想像 seeing眼看 that same相同 image圖片
127
317443
2455
想像同一張圖
05:31
is next下一個 to nothing.
128
319898
2155
大腦幾乎沒有變化。
05:34
Next下一個 let me share分享 with you one other experiment實驗,
129
322053
2761
接下來讓我分享另外的一個實驗,
05:36
this from Jack插口 Gallant's浩的 lab實驗室 at Cal卡爾 Berkeley伯克利.
130
324814
4541
來自柏克萊的傑克·格蘭特的實驗室
05:41
They've他們已經 been able能夠 to decode解碼 brainwaves腦電波
131
329355
2063
他們能夠解密腦電波,
05:43
into recognizable識別 visual視覺 fields領域.
132
331418
2441
轉化成可以辨認的視場。
05:45
So let me set this up for you.
133
333859
1305
讓我來為你解釋這個。
05:47
In this experiment實驗, individuals個人 were shown顯示
134
335164
2333
在這個試驗中,我們給每個人
05:49
hundreds數以百計 of hours小時 of YouTubeYouTube的 videos視頻
135
337497
1995
播放了上百小時 YouTube 的影片
05:51
while scans掃描 were made製作 of their brains大腦
136
339492
2039
同時掃描著他們的大腦,
05:53
to create創建 a large library圖書館 of their brain reacting反應
137
341531
3216
並且根據大腦的反應
建立一個龐大的數據庫,
05:56
to video視頻 sequences序列.
138
344747
2649
依照影片的順序。
05:59
Then a new movie電影 was shown顯示 with new images圖片,
139
347396
2850
然後我們播放有著新圖像,
06:02
new people, new animals動物 in it,
140
350246
1952
新人物,新動物的新電影,
06:04
and a new scan掃描 set was recorded記錄.
141
352198
2711
並且記錄了新的一系列掃描結果。
06:06
The computer電腦, using運用 brain scan掃描 data數據 alone單獨,
142
354909
2788
而電腦則使用之前的
大腦掃描數據庫
06:09
decoded解碼 that new brain scan掃描
143
357697
2024
對這個新的大腦掃描圖解碼,
06:11
to show顯示 what it thought the
individual個人 was actually其實 seeing眼看.
144
359721
4376
並且展示電腦認為
人們看見的圖像。
06:16
On the right-hand右手 side, you
see the computer's電腦 guess猜測,
145
364097
3381
在右手邊,你可以看見電腦的猜測,
06:19
and on the left-hand左手 side, the presented呈現 clip.
146
367478
4007
左手邊則是我們提供的影片片段。
06:23
This is the jaw-dropper下巴滴管.
147
371485
2319
這樣的結果是令人震驚的。
06:25
We are so close to being存在 able能夠 to do this.
148
373804
2687
我們就要成功的實現這樣的技術,
06:28
We just need to up the resolution解析度.
149
376491
2785
我們要做的只是去提高解析度。
06:31
And now remember記得 that when you see an image圖片
150
379276
3252
現在請記住當你看到一張圖片
06:34
versus when you imagine想像 that same相同 image圖片,
151
382528
2158
同時當你想像同樣的圖片的時候,
06:36
it creates創建 the same相同 brain scan掃描.
152
384686
3475
它會產生相同的大腦變化。
06:40
So this was doneDONE with the highest-resolution最高分辨率
153
388161
2722
這是用現今可得的最高解析度
06:42
brain scan掃描 systems系統 available可得到 today今天,
154
390883
2185
大腦掃描系統得到的結果
06:45
and their resolution解析度 has increased增加 really
155
393068
1784
它們的解析度最近幾年都是
06:46
about a thousandfold千倍的 in the last several一些 years年份.
156
394852
3497
以千倍的速度增長。
06:50
Next下一個 we need to increase增加 the resolution解析度
157
398349
2322
下一步我們需要再一次
06:52
another另一個 thousandfold千倍的
158
400671
1977
以千倍的速度提高解析度,
06:54
to get a deeper更深 glimpse一瞥.
159
402648
1789
以獲得更深層次的變化。
06:56
How do we do that?
160
404437
1511
那我們應該如何做呢?
06:57
There's a lot of techniques技術 in this approach途徑.
161
405948
2614
現在有很多科學方法
可以用於實現。
07:00
One way is to crack裂紋 open打開 your
skull頭骨 and put in electrodes電極.
162
408562
3118
一種方法是打開
你的腦殼並放入電極。
07:03
I'm not for that.
163
411680
1403
我並不支持這種方法。
07:05
There's a lot of new imaging成像 techniques技術
164
413083
2955
現在有很多新的成像技術
07:08
being存在 proposed建議, some even by me,
165
416038
2003
正在開發,有些則是由我負責,
07:10
but given特定 the recent最近 success成功 of MRIMRI,
166
418041
2959
想到最近 MRI(核磁共振成像) 的成功,
07:13
first we need to ask the question,
167
421000
2068
首先我們要問的是,
07:15
is it the end結束 of the road with this technology技術?
168
423068
2841
這項科技已經走到了盡頭嗎?
07:17
Conventional常規 wisdom智慧 says the only way
169
425909
2455
傳統意義上講,只有採用更大的磁體
07:20
to get higher更高 resolution解析度 is with bigger magnets磁鐵,
170
428364
2589
才能產生更高解析度的圖片,
07:22
but at this point bigger magnets磁鐵
171
430953
1842
但是所謂更大的磁體
07:24
only offer提供 incremental增加的 resolution解析度 improvements改進,
172
432795
3750
只能夠持續改進成像解析度,
07:28
not the thousandfold千倍的 we need.
173
436545
2160
而不是我們所需要的千倍提高。
07:30
I'm putting forward前鋒 an idea理念:
174
438705
1823
我們有這樣的一個想法:
07:32
instead代替 of bigger magnets磁鐵,
175
440528
1963
不要使用大型的磁體,
07:34
let's make better magnets磁鐵.
176
442491
2450
而是採用更好的磁體。
07:36
There's some new technology技術 breakthroughs突破
177
444941
2003
現在有一些技術
能夠取得突破性的進展,
07:38
in nanoscience納米科學
178
446944
1457
在納米科技中,
07:40
when applied應用的 to magnetic磁性 structures結構
179
448401
1727
當對磁體的結構進行改造,
07:42
that have created創建 a whole整個 new class of magnets磁鐵,
180
450128
3013
就能產生一個全新級別的磁體,
07:45
and with these magnets磁鐵, we can lay鋪設 down
181
453141
2531
當使用這些磁體的時候,我們可以
07:47
very fine detailed詳細 magnetic磁性 field領域 patterns模式
182
455672
2167
在大腦中產生
非常精細的磁場圖案
07:49
throughout始終 the brain,
183
457839
1355
並且通過這樣的技術,我們可以產生
07:51
and using運用 those, we can actually其實 create創建
184
459194
3182
07:54
holographic-like全息樣 interference干擾 structures結構
185
462376
2838
如全像攝影般的干涉結構,
07:57
to get precision精確 control控制 over many許多 patterns模式,
186
465214
3469
便能精確地控制不同的圖案,
08:00
as is shown顯示 here by shifting things.
187
468683
2445
就像這裡通過移動
而展示出來的效果。
08:03
We can create創建 much more complicated複雜 structures結構
188
471128
3150
我們可以創造更多複雜的結構,
08:06
with slightly different不同 arrangements安排,
189
474278
2071
通過一點點不同的排列安排
08:08
kind of like making製造 Spirograph萬花尺.
190
476349
3033
就像製作呼吸運動記錄器。
08:11
So why does that matter?
191
479382
2228
爲什麽這個這麼重要?
08:13
A lot of effort功夫 in MRIMRI over the years年份
192
481610
2577
這些年來在 MRI(核磁共振成像)的努力,
08:16
has gone走了 into making製造 really big,
193
484187
2837
已經取得了巨大的成果,
08:19
really huge巨大 magnets磁鐵, right?
194
487024
2610
非常大的磁體,對不對?
08:21
But yet然而 most of the recent最近 advances進步
195
489634
2509
但是近些年來在解析度上的進步
08:24
in resolution解析度 have actually其實 come from
196
492143
2197
實際上來自
08:26
ingeniously巧妙 clever聰明 encoding編碼 and decoding解碼 solutions解決方案
197
494340
4008
在 MRI (核磁共振成像)系統中
08:30
in the F.M. radio無線電 frequency頻率 transmitters變送器 and receivers接收器
198
498348
3287
對調頻信號頻率的傳輸和接收
08:33
in the MRIMRI systems系統.
199
501635
2691
巧妙的加密和解密的方法。
08:36
Let's also, instead代替 of a uniform制服 magnetic磁性 field領域,
200
504326
3322
同樣的,我們不採用標準的磁場,
08:39
put down structured結構化的 magnetic磁性 patterns模式
201
507648
2672
而是記下有結構磁性的圖案
08:42
in addition加成 to the F.M. radio無線電 frequencies頻率.
202
510320
3099
以及所對應的調頻信號頻率。
08:45
So by combining結合 the magnetics patterns模式
203
513419
2307
通過結合磁性的圖案
08:47
with the patterns模式 in the F.M. radio無線電 frequencies頻率
204
515726
2710
以及調頻信號頻率中產生的圖案,
08:50
processing處理 which哪一個 can massively大規模 increase增加
205
518436
2171
一次掃描所提取的資訊
取得了巨大的進展
08:52
the information信息 that we can extract提取
206
520607
1969
08:54
in a single scan掃描.
207
522576
2446
在僅僅的一次掃描中。
最重要的是,我們可以將
08:57
And on top最佳 of that, we can then layer
208
525022
2332
08:59
our ever-growing不斷增長 knowledge知識
of brain structure結構體 and memory記憶
209
527354
4472
我們持續增長的
大腦結構和記憶分層,
09:03
to create創建 a thousandfold千倍的 increase增加 that we need.
210
531826
3695
產生我們所需要的成千倍的增長。
09:07
And using運用 fMRI功能磁共振成像, we should be able能夠 to measure測量
211
535521
2943
使用 fMRI(功能性磁共振成像),
我們不僅僅能夠測量
09:10
not just oxygenated含氧 blood血液 flow,
212
538464
2082
血液含氧量,
09:12
but the hormones激素 and neurotransmitters神經遞質
I've talked about
213
540546
2901
還有我之前說的荷爾蒙
以及神經傳導物質,
09:15
and maybe even the direct直接 neural神經 activity活動,
214
543447
2345
甚至是直接的神經活動,
09:17
which哪一個 is the dream夢想.
215
545792
1503
就是我們所說的夢。
09:19
We're going to be able能夠 to dump傾倒 our ideas思路
216
547295
2234
我們能夠實現將我們的想法
09:21
directly to digital數字 media媒體.
217
549529
2694
直接轉換為數位媒體資訊。
09:24
Could you imagine想像 if we could leapfrog蛙跳 language語言
218
552223
2711
你能想像我們能夠不使用語言
09:26
and communicate通信 directly with human人的 thought?
219
554934
4209
而直接通過人類的思想進行交流嗎?
09:31
What would we be capable of then?
220
559143
3193
那我們還能再做甚麼?
09:34
And how will we learn學習 to deal合同
221
562336
2637
我們要如何學習處理
09:36
with the truths真理 of unfiltered未經過濾 human人的 thought?
222
564973
4219
未篩選的人類想法中真實的內容?
09:41
You think the Internet互聯網 was big.
223
569192
2567
你們認為網路的問題很大。
09:43
These are huge巨大 questions問題.
224
571759
2602
這些都是很大的問題。
09:46
It might威力 be irresistible不可抗拒 as a tool工具
225
574361
2148
這可能是一個不可抵擋的工具
09:48
to amplify放大 our thinking思維 and communication通訊 skills技能.
226
576509
3876
用來放大你的想法以及交流的技能。
09:52
And indeed確實, this very same相同 tool工具
227
580385
2023
確實,也就是這個相同的工具
09:54
may可能 prove證明 to lead to the cure治愈
228
582408
2126
可能是解決
09:56
for Alzheimer's老年癡呆症 and similar類似 diseases疾病.
229
584534
3074
阿茲海默症以及
相似的疾病的方法。
09:59
We have little option選項 but to open打開 this door.
230
587608
3512
我們別無選擇,只能打開這扇門
10:03
Regardless而不管, pick a year --
231
591120
1585
無論如何,隨便選一年,
10:04
will it happen發生 in five years年份 or 15 years年份?
232
592705
2266
5 年後還是 15 年後?
10:06
It's hard to imagine想像 it taking服用 much longer.
233
594971
4616
很難想像這會花費太多時間。
10:11
We need to learn學習 how to take this step together一起.
234
599587
3695
我們需要學習
如何一起走過這一步。
10:15
Thank you.
235
603282
2174
謝謝。
10:17
(Applause掌聲)
236
605456
3974
(掌聲~)
Translated by Thunder Song
Reviewed by Regina Chu

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ABOUT THE SPEAKER
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.

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.

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