Tan Le: een koptelefoon die je hersengolven leest

Tot vandaag is onze communicatie met machines altijd beperkt geweest tot bewuste en directe vormen. Of het nu iets eenvoudigs was, zoals het licht aansteken met een schakelaar, of iets ingewikkelds, zoals het programmeren van robots, we moesten altijd een opdracht geven aan een machine, of zelfs een reeks opdrachten, om haar iets voor ons te laten doen. Van de andere kant is communicatie tussen mensen veel ingewikkelder en interessanter, omdat we met zoveel meer rekening houden, dan wat expliciet uitgedrukt is. We observeren gezichtsuitdrukkingen, lichaamstaal, en we kunnen gevoelens en emoties afleiden uit onze dialogen met elkaar. Dit maakt eigenlijk een groot deel van ons beslissingsproces uit. Onze visie bestaat erin deze nieuwe wereld van menselijke interactie, te introduceren in de interactie tussen mens en computer, zodat een computer niet alleen kan verstaan waar je hem opdracht toe geeft, maar dat hij ook kan reageren op je gezichtsuitdrukkingen en emotionele ervaringen. Is er een betere manier om dit te doen dan door de signalen te interpreteren die voortgebracht worden door ons brein, ons centrum van controle en ervaringen?

Het idee klinkt misschien wel goed, maar deze opdracht, zoals Bruno al zei, is niet gemakkelijk, om twee hoofdredenen. Ten eerste, de detectiealgoritmes. Ons brein bestaat uit miljarden actieve neuronen, dat is ongeveer 170.000 kilometer aan zenuwbanen. Wanneer deze neuronen communiceren, produceert de chemische reactie een elektrische impuls, die gemeten kan worden. Het merendeel van ons werkende brein is verdeeld over de laag aan het buitenste oppervlak van ons brein. Om de beschikbare plaats voor mentale functies te vergroten, is het breinoppervlak sterk opgevouwen. Deze plooiing van de cortex is een belangrijke horde die genomen moet worden om elektrische impulsen aan de oppervlakte te interpreteren. De cortex van elk individu is op een andere manier geplooid, vergelijkbaar met een vingerafdruk. Dus, ook al komt het signaal van hetzelfde functionele deel van het brein, wanneer de structuur opgevouwen is, is de uiteindelijke fysieke locatie, zeer verschillend van persoon tot persoon, zelfs tussen identieke tweelingen. Er is geen enkel patroon meer in de oppervlaktesignalen.

Onze doorbraak was het uitzetten van een algoritme dat de cortex uitvouwt zodat we de signalen dichter bij hun bron in kaart kunnen brengen, en daardoor de procedure doen werken op een grote populatie. De tweede uitdaging is het eigenlijke apparaat om hersengolven te observeren. Voor EEG-metingen gebruikt men meestal een haarnet met een reeks sensoren, zoals je hier op de foto kunt zien. Een technicus zet dan de elektroden op de schedel met een geleidende gel of pasta en meestal nadat de schedel geprepareerd is door er wat haar af te scheren. Dit is een tijdrovend proces, en ook niet het meest comfortabele. Bovendien kosten deze systemen tienduizenden dollars.

Hierbij wil ik graag Evan Grant, die hier vorig jaar gesproken heeft, op het podium uitnodigen. Hij heeft er vriendelijk in toegestemd mij te helpen demonstreren wat we hebben kunnen ontwikkelen.

(Applaus)

Het apparraat dat je ziet, is een 14-kanaals, zeer betrouwbaar EEG-meetsysteem. Het vereist geen schedelpreparatie, en ook geen geleidende gel of pasta. Het kost slechts enkele minuten om op te zetten en om de signalen te laten normaliseren. Het is ook draadloos, dus je kunt er vrij mee rondlopen. Vergeleken met de tienduizenden dollars voor een traditioneel EEG-systeem, kost deze hoofdtelefoon slechts enkele honderden dollars. Laat ik het hebben over de detectiealgoritmen. Zoals ik al zei in het gedeelte over emotionele ervaringen, zijn gezichtsuitdrukkingen ontworpen om standaard te werken, met enkele gevoeligheidsaanpassingen, die je naar believen kunt instellen. Maar gezien de beperkte tijd, zou ik jullie graag de cognitieve suite tonen. Die geeft je de mogelijkheid om virtuele objecten te bewegen met je geest.

Omdat Evan nieuw is voor dit systeem moeten we eerst een nieuw profiel voor hem aanmaken. Hij is duidelijk niet Joanne, dus voegen we een gebruiker toe. Evan. OK. Het eerste wat we moeten doen met de cognitieve suite is een neutraal signaal aanleren. Wat betreft het neutrale signaal, moet Evan niets speciaals doen. Hij is met niets bezig. Hij is ontspannen. Het is de bedoeling een referentiestand, of normale status voor zijn brein op te stellen, omdat elk brein verschillend is. Het duurt acht seconden. Nu dit achter de rug is, kunnen we een bewegingsactie uitkiezen. Evan, kies iets dat je je duidelijk visueel kunt voorstellen.

Evan Grant: Laten we "trekken" doen.

Tan Le: OK, ik kies dus "trekken". Het idee hierachter is dat Evan zich moet voorstellen dat het voorwerp vooruit het scherm ingaat. Er is een voortgangsbalkje dat langs het scherm zal scrollen terwijl hij dat doet. De eerste keer zal er niets gebeuren, omdat het systeem geen idee heeft hoe hij over "trekken" denkt. Hou die gedachte vast voor de volle acht seconden. Dus: één, twee, drie, start. OK. Zodra we dit accepteren, komt de kubus tot leven. Laten we eens zien of Evan kan trekken in zijn fantasie. Ha, bravo! (Applaus) Dat is echt geweldig.

(Applaus)

We hebben nog wat tijd, dus ik ga Evan vragen om iets heel moeilijks te doen. Deze taak is moeilijk omdat men zich iets moet voorstellen dat niet bestaat in onze wereld. Het is "verdwijnen". Acties gebaseerd op beweging doen we de hele tijd dus kun je je ze visueel voorstellen. Maar er zijn geen analogieën met "verdwijnen". Dus, Evan, je kunt best proberen je voor te stellen dat de kubus langzaam vervaagt. OK? Zelfde drill: één, twee, drie, go. OK. Laten we dat proberen. Lieve help! Hij is echt te goed! Laten we nog eens proberen.

EG: Ik verlies mijn concentratie.

(Gelach)

TL: We kunnen in elk geval zien dat het werkt, zelfs als je het enkel kan vasthouden voor een beperkte tijd. Zoals ik al zei, het is zeer moeilijk om je dit voor te stellen. Het geweldige voordeel hiervan is dat we de software maar één voorbeeld gegeven hebben van hoe Evan denkt over "verdwijnen". Omdat er een leeralgoritme voor de machine hierin --

(Applaus)

Dank u. Heel goed. Heel goed.

(Applaus)

Dank je, Evan, je bent een geweldig voorbeeld van de technologie.

Zoals je kon zien, is er een systeem met niveaus in deze software ingebouwd, zodat Evan, of iemand anders, meerdere detecties kunnen toevoegen, naarmate ze meer vertrouwd raken met het systeem zodat het systeem onderscheid kan beginnen maken tussen verschillende gedachten. Zodra je het detectiemechanisme getraind hebt, kunnen deze gedachten toegewezen worden aan elk willekeurig computerplatform, elke toepassing, of elk apparaat.

Ik zou dus enkele voorbeelden willen laten zien, omdat er vele mogelijke toepassingen zijn voor deze nieuwe interface. In spellen en virtuele werelden, bijvoorbeeld, kunnen je gezichtsuitdrukkingen natuurlijk en intuïtief gebruikt worden om een avatar of virtueel personage te controleren. Zo kun je natuurlijk de fantasie van de magie beleven en de wereld besturen met je geest. Verder kunnen kleur, belichting, geluid en effecten dynamisch beantwoorden aan je emoties, om de beleving intenser te maken. We gaan door met enkele toepassingen ontworpen door ontwerpers en onderzoekers over heel de wereld, met robots en simpele machines, zoals, bijvoorbeeld, een speelgoedhelikopter besturen, gewoon door "omhoog" te denken met je geest.

Deze technologie kan ook toegepast worden in de echte wereld, zoals in dit voorbeeld van een intelligent huis. Zoals je kan zien kun je de gordijnen sluiten of openen vanaf de interface van het controlesysteem. En natuurlijk ook het licht: het aansteken, of uit. En tenslotte, voor echt levensveranderende toepassingen, zoals het besturen van een elektrische rolstoel. In dit voorbeeld zijn gezichtsuitdrukkingen toegewezen aan de bewegingscommando's.

Man: Knipper nu met uw rechteroog om naar rechts te gaan. En nu met uw linkeroog om terug naar links te gaan. Glimlach nu om rechtdoor te gaan.

We zien -- Dank u.

(Applaus)

We zien echt nog enkel het topje van de ijsberg van wat vandaag mogelijk is. Door inspraak van de gemeenschap en door ontwikkelaars en onderzoekers van over de wereld erbij te betrekken, hopen we dat jullie ons kunnen helpen bepalen waar het heen moet met de technologie. Bedankt.