Tan Le: Một headset đọc sóng não con người

Cho đến thời điểm này, việc con người giao tiếp với máy móc luôn bị hạn chế dưới dạng ý thức và trực tiếp. Kể cả đơn giản như bật đèn bằng công tắc hay phức tạp như lập trình người máy, chúng ta luôn phải ra một lệnh hoặc cả chuỗi lệnh cho cỗ máy đó để thực hiện một việc cho chúng ta. Mặt khác giao tiếp giữa con người lại phức tạp và thú vị hơn nhiều vì chúng ta xem xét, cân nhắc nhiều hơn so với điều được diễn đạt ngắn gọn. Chúng ta quan sát các biểu hiện khuôn mặt, ngôn ngữ cơ thể, và có thể cảm nhận trực quan các cảm giác và cảm xúc từ cuộc hội thoại với nhau. Điều này thực sự hình thành nên một phần lớn trong quá trình chúng ta đưa ra quyết định. Tầm nhìn của chúng tôi là giới thiệu vương quốc hoàn toàn mới cuả tương tác giữa con người với nhau thành tương tác giữa máy tính và con người, để máy tính không chỉ có thể hiểu việc bạn hướng dẫn nó làm mà nó có thể phản ứng với các biểu hiện khuôn mặt của bạn và các trải nghiệm cảm xúc. Và cách tốt hơn cả việc diễn giải các dấu hiệu do não bộ, trung tâm kiểm soát và trải nghiệm, sản sinh ra một cách tự nhiên.

Nghe có vẻ là 1 ý tưởng hay, nhưng như Bruno đã đề cập, nhiệm vụ này không dễ chút nào vì 2 lý do chính: Thứ nhất, thuật toán tìm kiếm. Não của chúng ta được cấu thành từ hàng tỉ nơ ron thần kinh hoạt động, dài khoảng 170,000 km gồm các sợi trục thần kinh kết hợp. Khi các nơ ron thần kinh tương tác, phản ứng hóa học phát ra một xung điện có thể đo được. Bộ não chức năng của chúng ta chủ yếu được phân phối khắp lớp bề mặt bên ngoài của não. Và để tăng diện tích dành cho khả năng tư duy, bề mặt não có các nếp cuộn. Nếp cuộn vỏ não này đưa ra một thách thức to lớn đối với việc diễn giải các xung điện bề mặt. Vỏ não của mỗi cá nhân có nếp cuộn khác nhau. giống như dấu vân tay vậy. Nên mặc dù một dấu hiệu có thể đến từ phần chức năng tương tự của não bộ, trước khi cấu trúc được tạo nếp cuộn, vị trí vật lý của dấu hiệu giữa các cá nhân rất khác nhau, kẻ cả giữa các cặp song sinh. Trong các dấu hiệu bề mặt không còn sự thống nhất nữa.

Bước đột phá của chúng ta là tạo ra một thuật toán mở các nếp cuộn vỏ não nhờ đó chúng ta có thể lập bản đồ các dấu hiệu gần với nguồn của nó hơn, và do đó chúng ta có thể làm việc trên nhiều não bộ. Thách thức thứ 2 là thiết bị quan sát các sóng não. Đo lường EEG bao gồm một mạng tóc với một chuỗi các thiết bị cảm biến giống cái bạn có thể thấy trong bức ảnh này. Một kỹ thuật viên sẽ đặt các điện cực lên vùng da đầu sử dụng một chất gel hoặc chất hồ bột có đặc tính dẫn và thường dùng sau một quy trình chuẩn bị vùng da đầu bằng cách cọ xát ánh sáng. Việc này khá tốn thời gian và không phải quá trình thoải mái nhất. Và trên hết, các hệ thống này tốn hàng chục nghìn đô.

Về điều này, tôi muốn mời lên đây anh Evant Grant, anh là một trong các diễn giả năm ngoái đã rất tốt bụng khi đồng ý giúp tôi minh họa dự án mà chúng tôi đang phát triển.

(Vỗ tay)

Thiết bị bạn đang thấy là hệ thống tìm kiếm EEG 14 kênh với độ chính xác cao. Nó không đòi hỏi thao tác chuẩn bị vùng da đầu, gel dẫn hay hồ bột. Chỉ mất vài phút để đeo vào và đợi các dấu hiệu ổn định. Nó là công nghệ không dây nên bạn có thể thoải mái đi lại. Và so với hàng chục nghìn đô cho một hệ thống EEG truyền thống, thiết bị headset này chỉ tốn vài trăm đô. Nào chúng ta hãy tiếp tục với các thuật toán xác định. Các nét mặt -- như tôi đã đề cập trước đó về các nét mặt -- được thiết kế để hoạt động bên ngoài cái hộp với một số hiệu chỉnh độ nhạy cho mỗi cá nhân. Nhưng do thời gian có hạn, tôi sẽ cho các bạn thấy bộ nhận biết cho phép các bạn di chuyển vật thể ảo bằng ý nghĩ.

Bây giờ, anh Evan chưa quen với hệ thống này, nên việc đầu tiên chúng ta phải làm là tạo một tiểu sử (profile) mới cho anh ấy. Anh ấy không phải tên Joanne -- nên chúng ta sẽ thêm " người dùng" Evan. Ok. Điều đầu tiên chúng ta cần làm với bộ nhận biết là bắt đầu luyện tập một dấu hiệu trung lập. Và ở bước này, Evan không cần làm gì đặc biệt cả. Anh ấy chỉ cần thư giãn, thả lỏng là được. Và ý tưởng thiết lập một đường chuẩn hoặc tình trạng bình thường cho não của Evan vì mỗi bộ não đều khác nhau. Cần 8 giây để thực hiện bước này. Và bây giờ, đã xong, chúng ta có thể chọn một hành động dựa trên cử động. Anh Evan chọn một thứ có thể tưởng tượng rõ ràng trong đầu.

Evan Grant: Hãy làm động tác " kéo"

Tan Le: OK. Hãy chọn " kéo" Vấn đề ở đây là Evan cần tưởng tượng vật thể đang tiến đến màn hình. Và có một thanh tiến trình sẽ cuộn ngang màn hình trong khi anh đang thực hiện. Lần đầu tiên, sẽ không có gì xảy ra, vì hệ thống không biết anh ấy sẽ nghĩ như thế nào về động tác "kéo". Nhưng hãy giữ ý nghĩ đó trong thời lượng 8 giây. 1,2,3, nào Ok. Một khi chúng ta tiếp nhận nó khối lập phương sẽ tồn tại. Chúng ta hãy xem liệu Evan có thể thử và tưởng tượng động tác kéo không. A, anh cừ lắm. (Vỗ tay) Điều đó khá ngạc nhiên.

(Vỗ tay)

Chúng ta vẫn còn chút thời gian còn lại nên tôi sẽ nhờ Evan thực hiện một nhiệm vụ thực sự khó khăn. Và nhiệm vụ lần này khó vì nó cần khả năng mường tượng cái gì đó không tồn tại trong thế giới vật lý. Lần này là " biến mất ". Vậy điều bạn muốn -- ít nhất với các hoạt động dựa trên cử động, chúng ta thường làm, bạn có thể tưởng tượng nó. Nhưng với "biến mất" , các hành động tương tự là không có. Nào, Evan điều anh muốn làm ở đây là tưởng tượng khối lập phương dần mờ đi. Tương tự như cái trên. Nào: 1,2,3, bắt đầu. OK. Chúng ta hãy thử. Rất tuyệt. Anh ấy quá giỏi. Hãy thử lại lần nữa.

EG: Đang mất tập trung.

(Tiếng cười)

TL: Nhưng chúng ta có thể thấy nó thực sự hoạt động, mặc dù bạn chỉ có thể giữ nó một lúc. Như tôi đã nói, rất khó để tưởng tượng ra nó. Và điều tuyệt vời là chúng ta chỉ có phần mềm minh họa cách anh ấy nghĩ về " biến mất ". Vì có một thiết bị tiếp nhận thuật toán trong đó --

(Vỗ tay)

Xin cảm ơn. Anh rất giỏi.

(Vỗ tay)

Cảm ơn anh, Evan, anh là một ví dụ rất tuyệt vời của công nghệ

Như các bạn thấy trước đó, có một hệ thống cấp độ gài trong phần mềm này để Evan và các người dùng khác làm quen hơn với hệ thống, họ có thể tiếp tục bổ sung thêm các tìm kiếm để hệ thống bắt đầu phân biệt giữa các ý nghĩ khác nhau. Và một khi bạn luyện tập các tìm kiếm, các ý nghĩ đó có thể được giao hoặc được thiết lập sơ đồ tới bất cứ nền tảng điện toán, ứng dụng hoặc thiết bị nào.

Tôi muốn cho các bạn thấy một vài ví dụ vì có nhiều ứng dụng tiềm năng cho giao diện mới này. Ví dụ, trong thế giới game và thế giới ảo, các nét mặt của bạn có thể được sử dụng một cách tự nhiên và trực quan để điều khiển một nhân vật ảo hoặc nhân vật avatar. Hiển nhiên, bạn có thể trải nghiệm phép thuật kỳ ảo và điều khiển thế giới bằng ý nghĩ. Và màu sắc, ánh sáng, âm thanh và các hiệu ứng, có thể phản ứng tích cực tới trạng thái cảm xúc của bạn để nhấn mạnh trải nghiệm bạn đang có, trong thời gian thực. Và kế đến một số ứng dụng được các nhà phát triển và nghiên cứu trên khắp thế giới phát triển, ví dụ như robot và các máy móc đơn giản, -- ra lệnh bay cho một trực thăng đồ chơi đơn giản chỉ cần nghĩ về động tác " đẩy " trong đầu,

Công nghệ có thể được ứng dụng vào các ứng dụng thế giới thật trong ví dụ này, một ngôi nhà thông minh. Từ giao diện người dùng của hệ thống điều khiển để mở rèm hoặc buông rèm. Và dĩ nhiên cả với hệ thống chiếu sáng -- bật lên hay tắt đi. Và cuối cùng, với các ứng dụng thay đổi cuộc sống thực như là khả năng điều khiển một xe lăn điện. Trong ví dụ này, các nét mặt được lập bản đồ đối với các lệnh di chuyển.

Người đàn ông: Nào, hãy nháy mắt bên phải để đi sang bên phải. Và ngược lại. Nào, hãy cười để đi thẳng.

TL: Chúng tôi thực sự -- cảm ơn các bạn.

(Vỗ tay)

Hôm nay, chúng tôi chỉ đang chạm tới bề mặt của tiềm năng. Và với hỗ trợ từ cộng đồng và sự tham gia của các nhà phát triển và nghiên cứu trên khắp thế giới chúng tôi hy vọng các bạn có thể giúp chúng tôi cải tiến công nghệ từ đây. Cảm ơn các bạn rất nhiều.