Tan Le: Beyin dalgalarınızı algılayabilen başlık

Şu ana kadar, makineler ile olan iletişimimiz hep kasıtlı ve direk yapılarla kısıtlandı. İster ışıkları açmak için kullandığımız anahtarlar gibi basit yapılar, isterse robotları programlamak gibi karmaşık yapılar olsun, makinelere bir şey yaptırabilmek için her zaman bir komut veya komutlar zinciri vermemiz gerekti. Diğer yandan, insanlar arasındaki iletişim, çok daha karmaşık ve ilginç çünkü bizler görünenin ifade edilenin haricinde çok daha fazlasını hesaba katıyoruz. Bir başkası ile yaptığımız konuşmada yüz mimiklerini, vücut dilini gözlemliyor, duyguları ve heyecanları sezinleyebiliyoruz. Aslında bu karar verme sürecimizin büyük bir kısmını oluşturuyor. Hedefimiz, insanlar arasındaki bu tamamen yeni etkileşim alanını insan-bilgisayar etkileşimine tanıtmak, böylece de, bilgisayarlar sadece onlara verdiğiniz komutları anlamayacaklar aynı zamanda sizin mimiklerinize ve duygusal deneyimlerinize de karşılık verebilecekler. Bunu yapmak için, doğal yollarla beynimiz tarafından üretilen bu sinyalleri tercüme etmekten daha iyi olan yöntem de kontrol ve deneyim için bulunan merkezimiz.

Kulağa çok iyi bir fikir gibi geliyor, ama bu görev Bruno'nun da bahsettiği gibi iki sebepten ötürü çok kolay değil: İlki, algılama algoritması. Beynimiz milyarlarca aktif nörondan ibarettir, sinir hücrelerini uç uca eklediğinizde 170,000 km. oluyor. Bu nöronlar birbiri ile etkileşime geçtiğindeki kimyasal tepkime, gözlemlenebilir ölçüde elektriksel vurular ortaya çıkarıyor. Beyin fonksiyonlarımızın büyük bir bölümü beynimizin dış katmanından dağıtılmaktadır. Beynimizin yüzeyi, zeka kapasitemizi mümkün olabildiğince arttırmak için büyük ölçüde katlı bir yapıya sahiptir. Bu kortikal katlanma elektriksel vuruların yüzeyinin yorumlanması konusunda önemli bir sorun teşkil ediyor. Herbir kişinin korteksi farklı bir şekilde katlanmıştır, sanki parmak izlerimiz gibi. Yani, sinyaller beynin aynı kısmından geliyor olsalar bile, zamanla beynin yapısı katlandığından, bunun bireyler arasındaki fiziksel konumu çok farklı olabiliyor, hatta tek yumurta ikizlerinde bile. Yüzey sinyallerinde geriye hiçbir tutarlılık kalmıyor.

En büyük atılımımız korteksleri yeniden düz hale getirebilen bir algoritma yaratmamızdı, böylece sinyalleri kaynaklarına daha yakın bir şekilde görüntüleyebiliyoruz, bu da kalabalık bir toplumda çalışabilmemizi mümkün kılıyor. İkinci büyük zorluk da beyin dalgalarını ölçmek için kullanılan alet. EEG (beyin akım grafiği) ölçümleri genellikle sensörlü oklardan oluşan bir saç ağı içerir, bu resimde de gördüğünüz gibi. Bir teknisyen geçirgen bir jel veya tutkal yardımı ile elektrotları kafa derisine yerleştiriyor ve bu genellikle kafa derisinin aşınmaya karşı hazırlayan bir süreçten sonra yapılıyor. Bu süreçler çok zaman alıyor ve de uygulanması en rahat süreçler değiller. Daha da önemlisi, bu sistemler on binlerce dolara mal oluyor.

Bununla birlikte, sahneye geçen senenin konuşmacılarından olan Evan Grant'i davet ediyorum, kendisi bu geliştirmekte olduğumuz aleti sizlere göstermem için bana yardımcı olmayı kabul etti.

(Alkışlar)

Bu gördüğünüz alet 14 kanallı, yüksek ses duyarlılığı olan EEG elde etme sistemi. Kafa derisini hazırlamak için bir süreç gerektirmiyor, ya da geçirgen jel veya tutkal. Kafaya yerleştirmek ve sinyallari alabilmeye başlamak sadece birkaç dakikamızı alıyor. Aynı zamanda kablosuz, böylece size hareket etme özgürlüğü sunuyor. Ve de geleneksel EEG sistemlerinin on binlerce dolarlık maliyetini düşündüğünüzde, bu başlık sadece birkaç yüz dolara mal oluyor. Şimdi algılama algoritması. Yüz mimikleri -- daha önce duygusal deneyimlerde de bahsettiğim gibi -- şimdilik, bazı hassasiyet ayarlamaları ile kişiselliştirmeye müsait olacak şekilde çalışmaya uygun olarak dizayn edildi. Ama elimizdeki kısıtlı zamanda, sizlere, zihninizde sanal nesneleri hareket ettirme yeteneğiniz olan kasti düşünceleri göstermek istiyorum.

Şimdi, Evan bu sisteme yabancı olduğu için, yapmamız gereken ilk şey onun için bir profil yaratmak. Tabi ki Joanne değil -- "yeni kullanıcı" ekleyelim. Evan. Tamam. Bu kasti düşünceler ile yapmamız gereken ilk şey nötr bir sinyal ile çalışmaya başlamak. Nötr ile Evan'ın özellikle yapması gereken hiçbir şey yok. Sadece takılıyor, rahatlamış bir durumda. Bunu yapmamızın sebebi bir temel ya da beyninin normal durumunu belirlemek, çünkü her beyin farklıdır. Bunu yapmak sekiz saniye sürüyor. Bu yapıldığına göre, hareket-bazlı bir olay seçebiliriz. Evan aklında kolaylıkla canlandırabileceğin bir şey seç.

Evan Grant: "Çekmek" seçeneği.

Tan Le: Tamam, o zaman küpü çekelim. Buradaki fikir şöyle; Evan'ın, objenin ekranın ön kısmına geldiğini hayal etmesi gerekiyor. Ve ekranda da bir gelişim çubuğu var, o bunu yaparken ekran boyunca ilerleyecek. İlk seferinde, hiçbir şey olmayacak, çünkü sistemin onun "çekme"yi nasıl düşündüğü konusunda bir fikri yok. Ama bu düşünceyi tüm sekiz saniye boyunca devam ettir. Şimdi, bir, iki, üç, başla. Tamam. Bunu kabul ettiğimizde, küp canlanacak. Şimdi bakalım, Evan gerçekten onu çektiğini hayal edebilmiş mi. Oh, bravo! (Alkışlar) Bu çok şaşırtıcıydı.

(Alkışlar)

Çok fazla zamanımız yok, o yüzden Evan'dan gerçekten zor bir şey yapmasını isteyeceğim. Bu isteyeceğim gerçekten zor, çünkü fiziksel dünyada varolmayan bir şeyi canlandırmasını isteyeceğim. "Kaybolma". Yani istenen, en azından hareket bazlı olaylarda, bunu sürekli yapıyoruz, o yüzden canlandırabilirsin. Ama "kaybolma" ile hiçbir benzerlik yok. Şimdi Evan, burada yapman gereken küpün yavaşça kaybolduğunu hayal etmek. Az öncekinin benzeri. Bir, iki, üç, başla. Tamam, bunu dene şimdi. Aman Allahım, gerçekten çok iyi. Bunu bir daha deneyelim.

EG: Konsantrasyonumu kaybediyorum.

(Gülüşmeler)

TL: Ama gerçekten işe yaradığını görüyoruz, hem de çok kısa bir süre kafasında tutmasına rağmen. Söylediğim gibi, bunu hayal etmek çok zor bir süreç. Bunun en güzel yanı da bu yazılıma sadece onun "kaybolma"yı nasıl düşündüğünü bir kez örnek olarak vermiş olmamız. Sanki burada algoritmayı öğrenen bir makine var.

(Alkışlar)

Teşekkürler. Çok iyi iş çıkardın.

(Alkışlar)

Teşekkürler Evan, teknolojiyi tanıtmak için mükemmel bir örnek oldun.

Fark etmiş olabileceğiniz gibi, bu yazılımda bir aşama sistemi mevcut, yani Evan veya bir başka kullanıcı sistem ile daha aşina olduğunda algılamalarını eklemeye devam edebilirler, böylece sistem farklı düşünceleri ayırt edebilmeye başlayabiliyor. Ve de bu algıları öğrettiğiniz zaman, bu düşünceler herhangi başka bir bilgisayar platformuna, uygulamasına ya da aletine devredilebilir veya eşlenebilir.

Sizlere birkaç örnek göstermek istiyorum, çünkü bu arayüz için mümkün olan birçok uygulama mevcut. Oyunlarda ve sanal dünyada, mesela, yüz mimikleriniz doğal olarak ve sezgisel olarak bir avatarı veya sanal bir karakteri kontrol etmek için kullanılabilir. Tabii ki, sihrin fantezisini tecrübe edebilir zihniniz ile dünyayı kontrol edebilirsiniz. Aynı zamanda, renkler, ışıklar, sesler ve efektler, o an yaşadığınız deneyimleri yükseltmek için duygusal durumunuza eş zamanlı olarak karşılık verebilirler. Ve de dünyadan bazı araştırmacı ve geliştiricilerin geliştirdikleri uygulamalar, robotlar ve basit makineler ile, örneğin -- bu örnekte, oyuncak bir helikopteri zihninizde havalandırdığınızı düşünerek uçurmak.

Teknoloji aynı zamanda gerçek yaşama uygulamalarına da uygulanabilir-- bu örnekte, akıllı bir ev. Kontrol sisteminin kullanıcı arayüzünden perdeleri açmak ya da kapamak. Ve tabi ki ışıklar -- açmak ya da kapamak. Ve son olarak, gerçekten yaşam değiştirecek uygulamalar, örneğin elektrikli tekerlekli sandalyeyi kontrol etmek gibi. Bu örnekte, yüz mimikleri hareket komutları olarak kullanıldılar.

Man: Sağa gitmek için sağ gözünü kırp. Sola dönmek için, sol gözünü kırp Düz gitmek için gülümse.

TL: Gerçekten -- çok teşekkürler.

(Alkışlar)

Şu an sadece mümkün olan şeylerin yüzeyini tırmalıyoruz. Toplumun katkısıyla, ve dünyanın her tarafından araştırmacıların ve geliştirmecilerin dahil olması ile, umarız teknolojinin buradan yola çıkarak gittiği yönü şekillendirmemize yardım edeceksiniz. Çok teşekkürler.