Tan Le: Egy headset, ami olvassa az agyhullámokat

Máig a gépekkel való kommunikációnk mindig is tudatos és közvetlen formákra korlátozódott. Akár valami olyan egyszerűről beszélünk, mint felkapcsolni egy villanyt egy kapcsolóval, vagy akár olyan komplex dologról, mint a robotok programozása, mindig parancsot kellett adnunk egy gépnek, vagy akár egy sor parancsot is, azért, hogy valamit megtegyen számunkra. Az emberek közötti kommunikáció ugyanakkor sokkal összetettebb és sokkal érdekesebb, mert sokkal több mindent figyelembe veszünk, mint amit határozottan kifejezünk. Megfigyeljük az arckifejezéseket, a testbeszédet, és ösztönösen megértünk érzéseket és érzelmeket az egymással való beszélgetésből. Valójában ez képezi a döntéshozatali folyamat nagy részét. A mi elképzelésünk az, hogy bemutatjuk az emberi kommunikáció új birodalmát az ember-számítógép kommunikációt, ahol a számítógépek képesek megérteni nem csak azt, amire utasítjuk azokat, hanem válaszolni is tudnak az arckifejezésekre és érzelmi tapasztalatokra. És mi lehet jobb módja ennek, mint azoknak a jeleknek a lefordítása, amiket természetes módon az agyunk állít elő, az irányításért és tapasztalatokért felelős központunk.

Nos, ez nagyon jó ötletnek hangzik, de ez a feladat, ahogyan Bruno is említette, két fő okból sem könnyű: Először is a felismerő algoritmusok miatt. Az agyunk milliárdnyi aktív neuronból áll, mintegy 170.000 km-nyi kombinált axon hosszúsággal. Amikor ezek a neuronok kommunikálnak, a kémiai reakció egy elektromos impulzust bocsát ki, ami mérhető formájú. Agyunk funkcionális részének többsége eloszlik az agy külső felületén. Annak érdekében, hogy növeljük a mentális kapacitás területét, az agy felszíne erősen redőzött. Nos ez a kortikus redő nagy kihívást jelent a felszíni elektromos impulzusok fordítása során. Minden egyes ember cortex-e eltérően redőzött, akárcsak az ujjlenyomatunk. Így még akkor is, ha egy jel érkezik a funkcionális részből, mire a redőzött felületet eléri, a fizikai helye nagyon különböző lesz személyenként, még egypetéjű ikreknél is. A felszíni jelek esetében megszűnik a konzisztencia.

Az áttörésünk az volt, hogy létrehoztunk egy algoritmust ami kisimítja a cortex redőit, így feltérképezhetjük a jeleket és közelebb kerülünk azok forrásához, és ez teszi lehetővé a működését különböző emberek sokaságán is. A második kihívást maga az agyhullámokat megfigyelő eszköz jelenti. Az EEG mérések esetében általában egy szenzorokkal felszerelt hajhálót használnak, amilyet ezen a fotón is láthatnak. A technikus a hajas fejbőrre helyezi az elektródákat, egy vezetőképes zselével vagy krémmel és mindezt azután teszi, hogy előkészítette a fejbőrt enyhe dörzsöléssel. Nos ez eléggé időigényes, és nem a legkényelmesebb folyamat. És mindezek felett, ezek a rendszerek több tízezer dollárba kerülnek.

Ezek után szeretném a színpadra hívni Evan Grant-et, aki az egyik tavalyi előadó volt, és készségesen beleegyezett hogy segít nekem bemutatni mit tudtunk kifejleszteni.

(Taps)

Tehát az eszköz, amit látnak egy 14 csatornás, nagy pontosságú EEG-vevő rendszer. Nem igényel semmilyen fejbőr előkészítést, nincs szükség vezetőképes gélre vagy krémre. Csak pár perc, amíg felvesszük, és felismeri a jeleket. Vezeték nélküli, így megadja a mozgás szabadságát. És a több tízezer dollárhoz képest, amibe egy hagyományos EEG rendszer kerül, ez a headset csupán néhány száz dollárba kerül. Rátérek a felismerő algoritmusra. Szóval az arckifejezések -- amint korábban már említettem az érzelmi tapasztalatokat -- tulajdonképpen hasonlóan működnek néhány érzékenységi kiigazítással ahhoz, hogy személyessé tegyük ezeket. Mivel azonban szorít a rendelkezésre álló idő, szeretném megmutatni az észlelő berendezést, ami képessé tesz minket arra, hogy virtuális tárgyakat mozgassunk a gondolatainkkal.

Nos, Evan új a rendszer használatában, szóval amit először tennünk kell, hogy létrehozunk egy új profilt neki. Ő természetesen nem Joanne - így "hozzáadunk egy felhasználót". Evan. OK. Szóval az első, amit tennünk kell az észlelő berendezéssel, hogy elkezdjük edzeni egy semleges jellel. A semleges jel esetében Evannak semmi különöset nem kell csinálnia. Ő csak vár. Nyugodtan. Az ötlet az, hogy létrehozzunk egy alapot avagy az agy normál állapotát, mert minden agy más. Ez 8 másodpercbe telik. És most, hogy ezt megcsináltuk, választhatunk egy mozgásalapú cselekvést. Szóval Evan választ valamit amit világosan el tud képzelni az elméjében.

Evan Grant: Legyen a "húz" mozdulat.

Tan Le: OK. Szóval válasszuk a "húzás"-t. Szóval az az ötlet hogy Evannak el kell képzelnie hogy a tárgy előre mozdul a képernyőn. Egy folyamatjelző fog megjelenni a képernyőn, amint ezt csinálja. Első alkalommal semmi sem fog történni, mert a rendszernek fogalma sincs arról, hogy ő mit gondol a "húzás"-ról. De tartsuk meg ezt a gondolatot a teljes 8 másodpercen keresztül. Szóval: egy, két, há', rajta. OK. Szóval ha elfogadjuk ezt, akkor a kocka életre kel. Lássuk, hogy Evan megpróbálja-e elképzelni a húzást. Á, jó munka! (Taps) Ez egészen elképesztő!

(Taps)

Szóval van még egy kis időnk, ezért megkérem Evant hogy valami igazán nehéz feladatot hajtson végre. Ez azért lesz nehéz, mert valami olyat kell elképzelnie, ami nem létezik a fizikai világunkban. Ez az "eltűnés". Szóval a mozgásalapú cselekvéseket állandóan csináljuk, ezért tudjuk vizualizálni is. De mi a helyzet az "eltűnés"-sel?, igazából nincs analógia. Szóval Evan, amit te csinálni akarsz, hogy elképzeled, amint a kocka lassan eltűnik, ok? Ugyanaz a gyakorlat. Szóval: egy, két, há', rajta. Ok. Próbáljuk meg ezt. Ó, te jó ég. Ő egyszerűen túl jó! Próbáljuk meg újra.

EG: Nem tudok koncentrálni.

(Nevetés)

TL: De látjuk, hogy igazából működik, még akkor is, ha csak kis időre tudod megtartani. És ahogy mondtam, ezt nagyon bonyolult elképzelni. És a nagyszerű ebben az, hogy a szoftvernek csak egyszer mondtuk meg, hogy ő hogyan gondolkodik az "eltűnés"-ről. És egy tanulékony gépi algoritmus van emögött.

(Taps)

Köszönöm. Jó munka! Nagyszerű!

(Taps)

Köszönöm Evan, csodálatos vagy, lenyűgöző példa ez a technológiára.

Szóval ahogy látták korábban, egy fokozatokat felismerő rendszer van a szoftverbe építve azért, hogy Evan és bármilyen felhasználó, ahogy egyre jobban megismeri a rendszert, képes legyen több és több felismerést hozzáadni, hogy a rendszer elkezdje megkülönböztetni a különböző gondolatokat. És amint megtanítottuk a felismerésekre, ezeket a gondolatokat továbbítani vagy térképezni lehet bármilyen számítógépes platformnak, alkalmazásnak vagy eszköznek.

Szóval szeretnék Önöknek néhány példát mutatni, mert sok lehetséges alkalmazási lehetőség van ezzel az új interfésszel kapcsolatban. Játékokban és a virtuális világokban, például, az arckifejezéseinket természetesen és ösztönösen használjuk, hogy irányítsunk egy avatart vagy virtuálist karaktert. Értelemszerűen megtapasztalhatjuk a varázslat fantasztikumát és a világot az értelmünkkel irányíthatjuk. Sőt a színek, a világítás, a hangok és effektek, dinamikusan válaszolhatnak az érzelmi állapotunkra hogy mélyítsék a tapasztalatunkat, valós időben. Rátérve néhány konkrét alkalmazásra amit fejlesztők és kutatók alkottak a világon, robotokkal és egyszerű gépekkel, például -- ebben az esetben: egy játék helikoptert tudunk irányítani pusztán azzal, hogy az emelkedésre gondolunk.

A technológiát alkalmazhatjuk a valódi világban használt eszközökre is -- ebben a példában egy okos otthont látunk. Tudják, a irányító rendszer felhasználói felületétől a függönyök elhúzásáig vagy a függőnyök behúzásáig. És persze a világításig -- felkapcsolni vagy lekapcsolni. És végül, egészen életet megváltoztató alkalmazásokig mint az, hogy képesek vagyunk irányítani egy elektromos tolószéket. Ebben a példában, az arckifejezéseket párosítottuk a mozgásparancsokkal.

Férfi: Most pislogjon a jobb szemével, hogy jobbra forduljon. Most pislogjon a bal szemével, hogy balra forduljon. Most mosolyogjon, hogy egyenesen haladjon.

TL: Mi igazán -- Köszönöm.

(Taps)

Mi tényleg csak súroljuk a felszínét annak, ami ma lehetséges. És a közösség ötleteivel, és a fejlesztők és kutatók bevonásával a világon, reméljük, hogy tudnak segíteni formálni hová is halad a technológia innen. Nagyon köszönöm.