حتى يومنا هذا .. فإن وسائل الاتصال كانت محدودة بتواصلها مع وعينا بأشكاله المختفلة سواء كان الامر بسيطاً .. مثل انارة الغرف او كان معقداً مثل برمجة و تحريك الرجال الآلييين وقد كان يتوجب علينا دوما ان نعطي الامر للآلات واحيانا عدة .. سلسلة من الاوامر لكي نحصل على ما نريد منها بينما التواصل بين البشر فهو اكثر تعقيداً .. واكثر اثارة للاهتمام لان بتواصلنا ذاك نستخدم اكثر من التعابير المباشرة فنحن نستخدم التعابير الوجهية .. ولغة الجسد واحيانا كثيرة .. الحدس والمشاعر الداخلية التي تنشأ في الاحاديث بين الاطراف تلعب دورا هاما جدا في ايصال الفكرة .. او اتخاذ القرار ان رؤيتنا - نحن كشركة - هي ان نقدم مستوى جديد من التواصل البشري .. التواصل البشري مع الكمبيوتر بحيث يمكن لجهاز الكمبيوتر ان يفهم ما نريد .. وان يتجاوب ايضاً تبعا لذلك .. وحتى تبعا لتعابير الوجه والمشاعر .. والافكار وافضل طريقة للقيام بهذا هي قراءة الاشارات التي يولدها الدماغ مركز تحكمنا .. ومركز خبراتنا
Up until now, our communication with machines has always been limited to conscious and direct forms. Whether it's something simple like turning on the lights with a switch, or even as complex as programming robotics, we have always had to give a command to a machine, or even a series of commands, in order for it to do something for us. Communication between people, on the other hand, is far more complex and a lot more interesting because we take into account so much more than what is explicitly expressed. We observe facial expressions, body language, and we can intuit feelings and emotions from our dialogue with one another. This actually forms a large part of our decision-making process. Our vision is to introduce this whole new realm of human interaction into human-computer interaction so that computers can understand not only what you direct it to do, but it can also respond to your facial expressions and emotional experiences. And what better way to do this than by interpreting the signals naturally produced by our brain, our center for control and experience.
حسناً .. يبدو الامر رائعاً اليس كذكلك ! ولكن هذه المهمة وكما تحدث زميلي من قبل " برونو " هي مهمة صعبة للغاية لسببين الاول انه يجب قراءة الخوارزميات التي يتشكل منها دماغنا والتي هي مكونة من مليارات الخلايا العصبية والتي يبلغ طولها ما يقارب 170000 كيلومترا في حال تم رصفها وهذه الخلايا العصبية عندما تحفز التفاعل الكيميائي الناقل للسيالات العصبية .. فانها تنتج ومضات كهربائية وتلك يمكن قياسها ان معظم الوظائف التي يقوم بها الدماغ تكون مبعثرة على القشرة الخارجية له بسبب انها اكثر اتساعا .. لكي تضمن مساحة اكبر للوظائف الدماغية لذا فسطح الدماغ مليئ بتلك الومضات الكهربائية - معوم بها - وهذا التعويم يصنع تحدياً هاما لنا أمام رغبتنا باعتراض الومضات الكهربائية فدماغ كل فرد منا تكون فيه الومضات الكهربائية منتشرة بصورة مختلفة عن الآخر اي ان الامر يشبه البصمة .. بصمة الابهام وحتى الاشارة التي تأتي من مركز متخصص بوظيفة ما في الدماغ يمكن ان يكون موقعها الفيزيائي اثناء تعويم الدماغ .. مختلف من شخص إلى آخر حتى بين التوائم المتشابهة فلا يوجد ما يسمى خط مرجعي لهكذا امور .. عندما يتعلق الامر بالاشارات الدماغية
Well, it sounds like a pretty good idea, but this task, as Bruno mentioned, isn't an easy one for two main reasons: First, the detection algorithms. Our brain is made up of billions of active neurons, around 170,000 km of combined axon length. When these neurons interact, the chemical reaction emits an electrical impulse, which can be measured. The majority of our functional brain is distributed over the outer surface layer of the brain, and to increase the area that's available for mental capacity, the brain surface is highly folded. Now this cortical folding presents a significant challenge for interpreting surface electrical impulses. Each individual's cortex is folded differently, very much like a fingerprint. So even though a signal may come from the same functional part of the brain, by the time the structure has been folded, its physical location is very different between individuals, even identical twins. There is no longer any consistency in the surface signals.
وكان تحدينا .. ان نصنع خوارزمية ما تستطيع فك شيفرة قشرة الدماغ لكي نستطيع ان نرسم خريطة " كهربائية " عامة لتلك الاشارات وتكون فيها مركز انطلاق تلك الاشارات واضحة لكي نستيطع ان نستخدمها على نطاق واسع من البشر اما التحدي الثاني فهو الجهاز الذي سوف يراقب تلك الموجات الدماغية ان التخطيط الدماغي الطبيعي يتطلب قبعة تحوي صفوفا من المجسات الكهربائية كما هذه التي يمكن رؤيتها في الصورة فالفاحص .. يمكن ان يضع هذه المجسات الكهربائية على الرأس وسوف يستخدم لذلك مثبت أو لا صق خاص وهذا حتما بعد تهيئة الرأس لذلك بواسطة كشط ضوئي وهذا اجراء يتطلب الكثير من الوقت وهو اجراء غير مريح وفوق كل هذا تكلف هذه الادوات عشرات الآلاف من الدولارات
Our breakthrough was to create an algorithm that unfolds the cortex, so that we can map the signals closer to its source, and therefore making it capable of working across a mass population. The second challenge is the actual device for observing brainwaves. EEG measurements typically involve a hairnet with an array of sensors, like the one that you can see here in the photo. A technician will put the electrodes onto the scalp using a conductive gel or paste and usually after a procedure of preparing the scalp by light abrasion. Now this is quite time consuming and isn't the most comfortable process. And on top of that, these systems actually cost in the tens of thousands of dollars.
والآن .. اريد ان ادعو الى المسرح إيفان غرانت .. وهو أحد متحدثي هذا المؤتمر في العام الماضي والذي وافق .. كرماً منه على مساعدتي في عرض الجهاز الذي كنا نطوره
So with that, I'd like to invite onstage Evan Grant, who is one of last year's speakers, who's kindly agreed to help me to demonstrate what we've been able to develop.
(تصفيق)
(Applause)
هذا الجهاز الذي ترونه هنا هو عبارة عن جهاز ب 14 قناة عالية الدقة تجري تخطيطا دماغيا وهو لا يتطلب اي اعداد لراس المستخدم او اي مثبتات او لواصق ويحتاج بضع دقائق للبدأ لاستخدامه والبدء بقراءة الاشارات كما انه لا سلكي مما يعطي للمستخدم حرية الحركة اما عن تكلفته فعوضا عن بعضة آلاف من الدولارات لأجهزة التخطيط الكهربائي الاعتيادية فسماعة الرأس هذه تكلف بضعة مئات من الدولارات فحسب والان لنقرأ خوارزمية كشف الدماغ حسنا .. ان تعابير الوجه .. كما ذكرت سابقا .. والمشاعر التي نعبر بها يتم قرائها بجهاز مستقل عن الذي على الراس ومع بعض التعديلات " الحسية " والتي يقام بها لكل مستخدم على حدى وتبعا لان الوقت قصير سوف اقوم بعمل تجربة سريعة سوف تريكم امكانية هذا الجهاز وكيف .. يمكن بواسطته تحريك بعض الاشياء الافتراضية
So the device that you see is a 14-channel, high-fidelity EEG acquisition system. It doesn't require any scalp preparation, no conductive gel or paste. It only takes a few minutes to put on and for the signals to settle. It's also wireless, so it gives you the freedom to move around. And compared to the tens of thousands of dollars for a traditional EEG system, this headset only costs a few hundred dollars. Now on to the detection algorithms. So facial expressions -- as I mentioned before in emotional experiences -- are actually designed to work out of the box with some sensitivity adjustments available for personalization. But with the limited time we have available, I'd like to show you the cognitive suite, which is the ability for you to basically move virtual objects with your mind.
الان بما ان " إيفين " يستخدم الجهاز لاول مرة سوف نقوم اول شيء بصنع ملف تعريفي له هو حتما ليس " جوان " .. حسنا سوف اضيف مستخدم جديد إيفين . هل انت معي .. ان اول شيء سوف نقوم به بجهاز الإدراك هذا هو ان نبدأ بالتدريب ان نفهم اشاراته المحايدة وهذا يعني انه لا يتوجب عليه القيام باي شي اي لا تفكر بشيء يا " إيفين " هو الان مرتاح .. ولا يفكر بشيء والهدف من هذا الامر هو وضع خط معياري لومضاته الكهربائية اي قراءة الوضع الاعتيادي لدماغه لان كل دماغ مختلف عن الاخر وهذا سيستغرق 8 ثواني فقط وها قد انتهينا الان يمكننا ان نستخدم هذا الجهاز لتحريك شيء ما إيفين اختر شيئاً من القائمة هنا يمكنك تصوره في دماغك
Now, Evan is new to this system, so what we have to do first is create a new profile for him. He's obviously not Joanne -- so we'll "add user." Evan. Okay. So the first thing we need to do with the cognitive suite is to start with training a neutral signal. With neutral, there's nothing in particular that Evan needs to do. He just hangs out. He's relaxed. And the idea is to establish a baseline or normal state for his brain, because every brain is different. It takes eight seconds to do this, and now that that's done, we can choose a movement-based action. So Evan, choose something that you can visualize clearly in your mind.
إيفين غرانت : لنقم بعملية السحب
Evan Grant: Let's do "pull."
تان لي : حسنا سوف نختار عملية السحب ان الفكرة الان ان على إيفين تخيل ان المجسم الذي امامه يقترب نحوه - يتم سحبه - الى الشاشة نحو الخارج وفي هذا الاثناء سوف يقوم الجهاز بقراءة الاشارة .. وسيظهر على الشاشة مؤشر للقيام بذلك اثناء تخيله الامر اول مرة اثناء القراءة لن يتحرك المجسم لان الجهاز لا يعي ماذا يعني السحب في دماغ " إيفين " ولكن ومع الاستمرار بالتفكير في الامر طيلة ال8 ثواني سوف يعي ذلك حسنا .. واحد .. اثنان .. ثلاث .. إبدأ حسنا .. سوف نقبل هذه الومضات التي تم قراءتها .. الان المكعب المجسم اصبح ملك ارادتك لنرى ان كان سيستطيع ايفين تخيل سحب المجسم مرة اخرى آه .. عملٌ جيد (تصفيق) انه امرٌ رائع
Tan Le: Okay, so let's choose "pull." So the idea here now is that Evan needs to imagine the object coming forward into the screen, and there's a progress bar that will scroll across the screen while he's doing that. The first time, nothing will happen, because the system has no idea how he thinks about "pull." But maintain that thought for the entire duration of the eight seconds. So: one, two, three, go. Okay. So once we accept this, the cube is live. So let's see if Evan can actually try and imagine pulling. Ah, good job! (Applause) That's really amazing.
(تصفيق )
(Applause)
ومازال لدينا القليل من الوقت هنا لذا سوف اطلب من إيفين ان يقوم بامر ما سوف يكون اكثر صعوبة لانه يتطلب من التخيل بصورة اقوى لشيء غير موجود في العالم الحسي وهو امر " الاختفاء " بصورة عامة نحن يمكننا بسهولة تخيل ايجاد الاشياء ولكن تخيل اختفائها ليس بالامر الهين على الاقل على الامور التي يمكننا رؤيتها امامنا حسنا .. ما اريده منك الان يا إيفين هو ان تتخيل ان هذا المكعب يختفي .. حسناً نفس التجربة السابقة .. واحد . .اثنان .. ثلاثة حسناً .. لنجرب هذا يا إلهي .. انه جيد في هذا جدا لنحاول مرة اخرى
So we have a little bit of time available, so I'm going to ask Evan to do a really difficult task. And this one is difficult because it's all about being able to visualize something that doesn't exist in our physical world. This is "disappear." So what you want to do -- at least with movement-based actions, we do that all the time, so you can visualize it. But with "disappear," there's really no analogies -- so Evan, what you want to do here is to imagine the cube slowly fading out, okay. Same sort of drill. So: one, two, three, go. Okay. Let's try that. Oh, my goodness. He's just too good. Let's try that again.
إيفين غرانت : انا افقد التركيز
EG: Losing concentration.
(ضحك)
(Laughter)
تان لي : لقد رأينا ان المكعب اختفي قليلاً لو استطاع ان يحتفظ بتلك الفكرة في راسه لمدة اطول لكان قد اختفي كما قلت لكم ..انه امر صعب جدا ان نتخيل الاختفاء وافضل شيء في هذا الامر ان النظام لم يحتج الا لوقت قصير جدا لكي يعي ماذا يعني الاختفاء في دماغ إيفين وهذا النظام يقرأ الخوارزمية التي ..
TL: But we can see that it actually works, even though you can only hold it for a little bit of time. As I said, it's a very difficult process to imagine this. And the great thing about it is that we've only given the software one instance of how he thinks about "disappear." As there is a machine learning algorithm in this --
(تصفيق)
(Applause)
شكراً عمل جيد .. عمل جيد
Thank you. Good job. Good job.
(تصفيق )
(Applause)
شكرا إيفين .. لقد كنت رائعاً كنت مفيداً جداً لهذه التكنولوجيا
Thank you, Evan, you're a wonderful, wonderful example of the technology.
حسناً .. كما رأيتم هنالك مقياس للشدة في هذا النظام يمكن لإيفين . .ولاي مستخدم ان يصبح محترفا عليه .. وان يضيف الكثير من الافكار .. والتصرفات مما يجعل النظام يبدأ في التفريق بين الافكار المختلفة التي يفكر فيها وما ان ينتهي من برمجة الافكار يمكن رسمها بخريطة " كهربائية " ويمكننا ان نبرمجها على قاعدة بيانات على الكمبيوتر ويمكننا وضعها في جهاز او برنامج تطبيقي
So, as you can see, before, there is a leveling system built into this software so that as Evan, or any user, becomes more familiar with the system, they can continue to add more and more detections, so that the system begins to differentiate between different distinct thoughts. And once you've trained up the detections, these thoughts can be assigned or mapped to any computing platform, application or device.
وسوف اريكم بضعة امثلة عن ذلك لان بواسطة هذه التقنية يمكننا انجاز الكثير سواء الامر بالامور التطبيقية او في الالعاب .. او في العوالم الافتراضية وعلى سبيل المثال فان تعابير وجهك واحاسيسك يمكن استخدامها لتحريك المجسمات الرقمية .. او الافتراضية وبصورة عامة يمكننا ان نعيش عالماً سحريا وان نتحكم بكل شيء بواسطة أدمغتنا سواء كان الامر متعلق بالالوان او الاضاءة او مؤثرات الصوت ويمكن لكل ذلك ان يتجاوب مع حالتك النفسية لكي تشعر وانت تلعب انك في لعبة حقيقية كما يمكن ايضا وبالنظر الى المميزات الاخرى التي تم تطويرها من قبل المطورون والباحثون حول العالم ان نستخدم ذلك في الرجال الآلية .. او الادوات .. او الآلات ففي هذه الحالة يمكن جعل طائرة هيلكوبتر صغيرة تقلع بأمر دماغي فقط بالتفكير بوجوب اقلاعها .. فانها تقلع
So I'd like to show you a few examples, because there are many possible applications for this new interface. In games and virtual worlds, for example, your facial expressions can naturally and intuitively be used to control an avatar or virtual character. Obviously, you can experience the fantasy of magic and control the world with your mind. And also, colors, lighting, sound and effects can dynamically respond to your emotional state to heighten the experience that you're having, in real time. And moving on to some applications developed by developers and researchers around the world, with robots and simple machines, for example -- in this case, flying a toy helicopter simply by thinking "lift" with your mind.
يمكن ايضا استخدام هذه التكنولوجيا في حياتنا الخاصة في هذا المثال هنا منزل ذكي يمكننا من خلال نظام شخصي للتحكم ان نفتح الستائر او نغلقها ويمكننا ايضا ان ننير الغرفة وان نغير من وضعية الاضاءة فيها او ان نطفئ الانوار جميعها والمثال الاخير .. يمكن لهذه التقنية ان تغير من حياة الاشخاص بصورة تامة اذ يمكن استخدامها على سبيل المثال في الكراسي الكهربائية المتحركة كما ترون في هذا المثال حيث تم قراءة التعابير الوجهية .. وبرمجتمها لكي تصبح اوامر حركية
The technology can also be applied to real world applications -- in this example, a smart home. You know, from the user interface of the control system to opening curtains or closing curtains. And of course, also to the lighting -- turning them on or off. And finally, to real life-changing applications, such as being able to control an electric wheelchair. In this example, facial expressions are mapped to the movement commands.
صوت : هلا اغلقت عينك اليمنى .. لكي تستدير الى الجهة اليمنى الان جرب اغلق عينك اليسرى الان ابتسم لكي تسير الى الامام
Man: Now blink right to go right. Now blink left to turn back left. Now smile to go straight.
تان لي : في الحقيقة .. شكراً
TL: We really -- Thank you.
(تصفيق )
(Applause)
نحن ما زلنا الان في بدايات ما يمكننا القيام به بواسطة هذه التقنية ويمكننا عبر الاندماج مع المطورين والباحثين حول العالم ان نقدم مساعدة كبيرة للجميع ويمكننا ان نصنع تقنية تنطلق من هنا الى الافق الكبير... شكراً جزيلا لكم !
We are really only scratching the surface of what is possible today, and with the community's input, and also with the involvement of developers and researchers from around the world, we hope that you can help us to shape where the technology goes from here. Thank you so much.