Uređaj koji čita moždane valove

Sve do sada je, naša komunikacija sa strojevima uvijek bila ograničena na svjesne i izravne postupke. Bez obzira radi li se o nečem jednostavnom, poput paljenja svjetla prekidačem, ili o nečem složenom poput programiranja robota, oduvijek smo trebali dati naredbu stroju, ili čak niz naredbi, kako bi on nešto napravio za nas. Komunikacija između ljudi, s druge strane, je mnogo složenija i puno zanimljivija, jer uzimamo u obzir puno više od onoga što se izričito iskazuje. Promatramo izraz lica, govor tijela, i možemo osjetiti emocije u razgovoru s drugima. To je zapravo veliki dio našeg procesa donošenja odluka. Naša vizija je uvesti tu potpuno novu dimenziju ljudske komunikacije u interakciju između čovjeka i računala, kako bi računala mogla razumijeti ne samo ono što im naredite da naprave, već kako bi mogla reagirati na vaš izraz lica i emocionalna iskustva. A koji je bolji način za to napraviti od interpretacije signala koje prirodno proizvodi naš mozak, naš centar za kontrolu i iskustvo.

Zvuči kao prilično dobra ideja, ali taj zadatak, kao što je Bruno spomenuo, nije jednostavan iz dva glavna razloga: Prvo, algoritmi za detekciju. Naš mozak je napravljen od milijardi aktivnih neurona i oko 170,000 km ukupne dužine aksona. Kada su ti neuroni u interakciji, kemijska reakcija emitira električne impulse koji se mogu mjeriti. Većina naših moždanih funkcija je raspodijeljena po vanjskoj površini mozga. A kako bi se povećalo područje koje je dostupno za mentalne aktivnosti, površina mozga je jako naborana. Sva ta kortikalna pregibanja predstavljaju značajan izazov za interpretaciju površinskih električnih impulsa. Korteks svake osobe je naboran drugačije, nešto poput otiska prsta. Pa premda signali možda dolaze iz istog funkcijskog dijela mozga, ali zbog različitog nabiranja mozga njihova fizička lokacija značajno varira među pojedinicima, čak i među identičnim blizanicima. Tako nema nikakve konzistentnosti u površinskim signalima.

Naše otkriće je što smo napravili algoritam koji je "izravnao" korteks, kako bismo mogli mapirati signale bliže njihovu izvoru, što nas čini sposobnim za rad s masama. Drugi izazov jest sam uređaj za promatranje moždanih valova. EEG mjerenja tipično rade s mrežom senzora na glavi, poput ove koju možete vidjeti na slici. Tehničar će staviti elektrode izravno na glavu koristeći provodivi gel ili pastu i obično nakon pripreme glave laganim struganjem kože. To sve zahtjeva dosta vremena i nije najudobniji proces. I pored svega, ti sustavi koštaju desetine tisuća dolara.

Imajući to na umu, željela bih pozvati Evana Granta, koji je jedan o prošlogodišnjih govornika koji je ljubazno pristao pomoći mi demonstrirati ono što smo uspjeli razviti.

(Pljesak)

Dakle, uređaj koji vidite jest 14-kanalni, jako precizni EEG sustav za mjerenje. Ne zahtjeva nikakvu pripremu glave, nikakav provodivi gel ili pastu. Treba mu samo nekoliko minuta da se postavi i da se signali smire. Također je bežičan, tako da vam daje slobodu kretanja. I u usporedbi s desetinama tisuća dolara za tradicionalni EEG sustav, ovaj uređaj košta samo nekoliko stotina dolara. A sada nešto o algoritmu za prepoznavanje signala. Dakle izrazi lica -- bitni za spoznaju o emocionalnim iskustvima -- su dizajnirani tako da funkcionira bez podešavanja a osjetljivost se može fino prilagoditi u ovisnosti o korisniku. Ali s obzirom da nam je vrijeme ograničeno, željela bih vam pokazati kognitivnu aplikaciju, koja omogućuje da umom pomičete virtualne objekte.

Evan nije prije koristio ovaj sustav, zato prvo moramo napraviti novi profil za njega. On očito nije Joanne -- dakle "dodati ćemo korisnika". Evan. OK. Dakle prva stvar koju moramo napraviti u kognitivnoj aplikaciji jest započeti s podešavanjem na neutralni signal. Na neutralnom, Evan ne treba ništa posebno napraviti. Miran je. Opušten. I ideja je da se formira baza ili normalno stanje njegova mozga, jer je svaki mozak drugačiji. Potrebno je osam sekundi za ovo. I sada kada je to napravljeno, možemo izabrati akciju vezanu za pokret. Dakle Evane izaberi nešto što možeš jasno vizualizirati u svom umu.

Evan Grant: "Idemo pokušati "povući"."

Tan Le: "OK. Izaberimo "povući"." Dakle ideja je da Evan mora zamisliti objekt koji dolazi prema naprijed na ekran. Ovdje je pokazivač napretka koji klizi preko ekrana dok on to radi. Prvi puta, ništa se neće dogoditi, jer sustav nema pojma na koji način on zamišlja "povuci". Ali zadrži tu misao svih osam sekundi trajanja. Dakle: jedan, dva, tri, počni. OK. Kako smo jednom unijeli naredbu, kocka postaje živa. Pogledajmo može li Evan stvarno zamisliti "povlačenje". Ah, dobar posao! (Pljesak) To je prilično zadivljujuće.

(Pljesak)

Imamo još malo vremena na raspolaganju, pa ću zamoliti Evana da izvede stvarno težak zadatak. A ovaj je težak jer treba zamisliti nešto što ne postoji u stvarnom svijetu. To je naredba "nestani". Ono što želimo -- barem vezano s akcijom kretanja to radimo stalno, tako da je možemo vizualizirati. Ali s "nestani", ne postoje stvarne analogije. Evane, zato sada želimo da zamisliš kocku kako polako nestaje, OK. Isti postupak. Dakle: jedan, dva, tri, počni. OK. Idemo pokušati to. Oh, moj Bože. On je jednostavno predobar. Pokušajmo ponovno.

EG: "Gubim koncentraciju."

(Smijeh)

TL: "Ali možemo vidjeti da to stvarno radi, premda se ne možeš koncentrirati duže od trenutka." Ponavljam, jako je težak proces ovo zamisliti. I moćna stvar oko toga jest da smo dali softveru samo jedan primjer kako on misli o "nestati". Postoji algoritam stroja koji uči --

(Pljesak)

Hvala. Dobar posao. Dobar posao.

(Pljesak)

Hvala, Evane, ti si divan, divno si prikazao tehnologiju.

Kao što ste mogli vidjeti, postoji višerazinski sustav ugrađen u ovaj softver kako bi Evan, ili neki drugi korisnik, kada se priviknu na sustav, mogu nastaviti dodavati sve više obrazaca kako bi sustav mogao početi razlikovati različite obrasce misli. I jednom kada ste uvježbali obrasce, te misli se mogu dodijeliti ili prebaciti na bilo koju računalnu platformu, aplikaciju ili uređaj.

Zato bih vam voljela pokazati nekoliko primjera, jer postoji jako puno mogućih primjena ovog novog sučelja. U igrama i virtualnom svijetu, na primjer, vaš izraz lica može prirodno i intuitivno biti korišten za upravljanje avatarom ili virtualnim likom. Očito, možete iskusiti čaroliju mašte i upravljati svijetom svojim mislima. I također, boje, osvjetljenje, zvuk i efekti, mogu dinamično odgovarati na vaše emotivno stanje kako bi naglasili iskustvo koje imate, u realnom vremenu. Evo nekih primjera koji su razvili istraživači širom svijeta, s robotima i jednostavnim strojevima, na primjer -- u ovom slučaju, letenje igračkom helikopterom jednostavno razmišljajući o uzletanju.

Tehnologija se može primjeniti u svakodnevnom životu -- u ovom primjeru, u pametnoj kući. Znate, od korisničkog sučelja kontrolnog sustava do otvaranja ili zatvaranja zastora. Naravno i osvijetljenje -- paleći ili gaseći ih. I konačno, aplikacija koje mogu izmjeniti život poput toga da smo sposobni upravljati električnim kolicima. U ovom primjeru, izrazi lica su povezani s naredbama za kretanje.

Muškarac: Sada namigni desnim okom kako bi išao desno. Sada namigni lijevim okom kako bi išao lijevo. Sada se nasmiji za ravno.

TL: Mi stvarno -- Hvala vam.

(Pljesak)

Mi samo grebemo po površini onoga što je danas moguće. A s idejama zajednice, i uključenošću developera i istraživača širom svijeta, nadamo se da ćete nam pomoći oblikovati kamo ova tehnologije treba ići dalje. Hvala vam puno.