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A headset that reads your brainwavesTan Le's astonishing new computer interface reads its user's brainwaves, making it possible to control virtual objects, and even physical electronics, with mere thoughts (and a little concentration). She demos the headset, and talks about its far-reaching applications.
2,809,218 views | Tan Le • TEDGlobal 2010 
Halei Liu, Translator
Xu (Jessica) Jiang, Reviewer
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直到现在，我们和机器的沟通的方式 都被限制在 一种有意识和直接的形式上。 无论是简单得像 打开灯的开关那样， 还是复杂得像编写一个机器人那样， 我们必须给机器一段指令， 或一系列的指令， 才能让机器为我们做我们想做的事情。 而人和人之间的交流 就远远要复杂和有趣些， 因为我们接受的 远比外露的表现要多。 我们观察脸部表情，肢体语言， 我们可以通过对话 感受到感觉和情感。 这些其实都是我们做决定的过程中的 一大部分。 我们的视野是向人机互动科技 介绍一个崭新的人类互动的 新领域， 这样的话，计算机就不仅仅 按照你的指令工作， 也能够根据你脸部表情 和感情 做出反应。 如果要这样做的话 还有什么能比得上 去理解我们脑部所发出的电波， 我们的控制和体验中心。
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好，这听起来是一个十分好的主意， 但是这项任务，就像Burno提过的， 并不是那么简单，这主要有两个原因： 第一，检测的算法。 我们的大脑是由上亿个 活跃的脑神经所组成， 轴突的长度总共有 170,000 千米。 当这些脑神经互动时， 所产生的化学反应放出的电脉冲 是可以被测量的。 我们大脑的主要功能 是分布在大脑 的外表面层。 从心理的能力来说要去增加这个区域是可能的， 大脑表面充满了褶皱。 皮质折叠 对于解析表面电脉冲来说 是一个重大挑战。 每一个单独的皮层 其折叠的结构都是有区别的， 就像我们的指纹一样。 就算一个信号 可能来自于大脑同一功能的部分， 就在这个结构被折叠的时间里， 它的实际位置 是十分不同的， 就算是双胞胎也一样。 表层的信号 没有什么持续性。
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我们的突破是创造一种计算方法 可以展开皮层， 这样我们可以在更靠近源头的地方 来接受信号， 从而就可以在更广泛的人群中使用。 第二个挑战是 观测脑部的实际装置。 脑电图一般是 一系列传感器的阵列， 就和你们在照片上所看到的一样。 技术人员使用导电胶或粘贴 将电极 放到头皮上 这通常会有一个光磨损的过程 来准备头皮。 这十分耗时 而且过程也不舒适。 加上，这个系统 要花费上百万美元。
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我现在想邀请我们去年的 一位演讲者Evan Grant，上台来。 他很客气的同意了 来帮助我们来展示 我们的研究发展。
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（掌声）
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这个装置如你们所看见的 是一个14个通道，高保真 脑电采集系统。 不需要任何的头皮处理过程， 不用导流胶或导流膏。 只需要几分钟来固定好 和稳定信号。 这也是无线的， 所以这样就可以自由的移动。 和上百万美元的 传统脑电图系统比 这个装置只用 几百美元。 现在说说检测的算法。 所以脸部的表情 －－ 就像我先前提到的感情表达一样 －－ 都是意想不到的 通过一些敏感性的调整 使之个性化。 但是由于时间原因， 我向你们介绍一套认知系统， 系统所做的是 让你用你的意念来移动物体。
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现在，Evan是第一次接触这个系统， 所以我们要先为他 创建新的个人信息。 他显然不是Joanne －－所以我们选择“添加用户。” Evan。 搞定。 我们先要做的是 开始训练一个 中和的信号。 所谓中和，就是Evan不用 做任何事情。 他只是放松。 这个过程会给他建立一个地基 或是他大脑的普通模式， 因为每一人的大脑都是不一样的。 这大概需要8秒的时间。 好，现在完成了， 我们可以选择一个以移动为主的动作。 所以Evan选中一个 他可以在他大脑中现形的物体。
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Evan：让我们来作“拉近。”
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Tan：好，让我们选中“拉近。” 现在的目标是 Evan要去想象 这个物体会向 屏幕靠近。 在他做的同时，屏幕上会显示 一个进度条。 第一次，什么都没有。 因为系统不知到他所想的“拉近”是什么。 但是持续这个想象 程序8秒钟。 所以，1，2，3，开始。 好。 一旦我们接受这个， 方块就活起来了。 现在我们看Evan 能不能想象一下“拉近。” 哦，干的好！ （掌声） 十分令人惊叹。
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（掌声）
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这样我们还有一点时间， 所以我们让Evan 做个难一点的任务。 这个比较难 因为这个是要想象 一个不存在我们现实世界里的物体。 这是“消失。” 所以，你要做的 －－ 先做一个运动为主的动作， 我们在现实中一直在做这个动作，所以我们可以看到这个动作。 但是“消失”，从没有过。 所以Even，你现在要做的是 想象这个正方体会慢慢的消失掉，好吗。 跟刚才一样。所以，1，2，3，开始。 好，让我们试试。 哦，天哪。他太棒了。 我们在试一次。
06:49
Even：分心了。
06:51
（笑）
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Tan：但是我们可以看到这是可行的， 就算你只花了一点点的时间 在这个上面。 就像我说的，去想象“消失” 是一个很难的过程。 了不起的事情是 我们只给了系统一个他如何想象“消失” 的例子。 因为这里有一个机器解析的过程 －－
07:14
（掌声）
07:18
谢谢。 做的好，做的好。
07:23
（掌声）
07:25
谢谢你，Even，你是这项技术的 完美代表。
07:31
所以就像你之前看到的， 这个系统是被建入这个软件中 这样就算是Even，或者其他的用户， 都能更熟悉这个系统， 他们可以不停的加入更多的探测方式， 而系统也会在不同 的想法中区分不同的差别。 而且，一旦你训练好了探测功能， 这个功能会可以被分享到 任何一种计算器平台， 应用程序或装置中。
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所以我想向你们展示一些例子， 因为这个新界面有很多 潜在的应用程序。 比如说在游戏和虚拟世界中， 你的脸部表情 可以直观的被用来 控制虚拟替身或人物。 显然的，你能体验到神奇的魔法 和用你的意念来控制世界。 颜色，和灯光， 声音和特效， 也会根据你的感情模式做出相应的反应 以此来提高你在现实中的体验。 现在看看世界各地的开发者和研究家们 所开发的应用程序， 用机器人和简单机械，比如说 －－ 在这个例子里，通过想象提升来 简单的驾驶一个玩具直升机。
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这个科技也可以被应用到 现实生活中 －－ 比如，智能家庭。 你知道的，通过人机界面中的控制系统 来打开窗帘 或关闭窗帘。 当然还有照明 －－ 开灯 或者关灯。 以及最后的， 可以改变生活的应用程序 就比如说控制电子轮椅。 在这个例子里， 脸部表情被用来控制移动命令。
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男子：现在眨右眼往右。 现在眨左眼往左。 现在微笑往前。
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Tan：我们十分感谢你 －－ 谢谢。
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（掌声）
10:00
我们今天仅仅大致地揭开了这个系统潜力的一角。 随着用户群体的投入， 开发者 以及世界各地的研究员的加盟， 我们希望你们可以帮助我们来 探寻这项技术将何去何从。十分谢谢你们。
https://www.ted.com/talks/tan_le_a_headset_that_reads_your_brainwaves?referrer=playlist-tech_that_can_hack_your_brain
