has always been limited

これまでの私達の 機械に対する

to conscious and direct forms.

コミュニケーションは 意識的で

Whether it's something simple

直接的なものに 限られていました

like turning on the lights with a switch,

スイッチで電灯を点けるという

or even as complex as programming robotics,

単純なことから

we have always had to give a command to a machine,

ロボティクスのプログラミングのような複雑なものまで

or even a series of commands,

機械に何かをさせようと思ったら

in order for it to do something for us.

はっきりと命じたり

Communication between people, on the other hand,

一連のコマンドを与える必要がありました

is far more complex and a lot more interesting

一方で 人と人のコミュニケーションは

because we take into account

ずっと複雑で ずっと興味深いものです

so much more than what is explicitly expressed.

明示的には示されない

We observe facial expressions, body language,

多くのことが考慮されるからです

and we can intuit feelings and emotions

表情やボディランゲージを読むことで

from our dialogue with one another.

会話しながら気持ちや感情を

This actually forms a large part

直感的につかみ取ることができます

of our decision-making process.

実際これは私達の意志決定において

Our vision is to introduce

大きな部分を占めています

this whole new realm of human interaction

私達がビジョンに掲げているのは

into human-computer interaction

人とコンピュータの対話の中に 今までにはなかった

so that computers can understand

人の対話の要素を導入することで

not only what you direct it to do,

コンピュータが

but it can also respond

直接命令されたことだけでなく

to your facial expressions

人の表情や

and emotional experiences.

感情にも

And what better way to do this

反応できるようにすることです

than by interpreting the signals

そのための方法として

naturally produced by our brain,

私達の制御や体験の中心にある

our center for control and experience.

脳が作り出す信号を解釈するより

Well, it sounds like a pretty good idea,

良い方法はないでしょう

but this task, as Bruno mentioned,

これはとても良いアイデアに見えますが

isn't an easy one for two main reasons:

ブルーノも紹介してくれたように

First, the detection algorithms.

2つの理由により 容易なことではないのです

Our brain is made up of

第一の問題は 検出アルゴリズムです

billions of active neurons,

私達の脳には

around 170,000 km

活動状態のニューロンが何十億もあり

of combined axon length.

軸索を繋ぎ合わせると

When these neurons interact,

17万キロにも及びます

the chemical reaction emits an electrical impulse,

これらのニューロンが情報を伝えるとき

which can be measured.

化学反応が起こす電気信号を

The majority of our functional brain

計測することができます

is distributed over

脳の機能部位の

the outer surface layer of the brain,

大部分は

and to increase the area that's available for mental capacity,

脳の表層部分にあります

the brain surface is highly folded.

そして知的能力に使える領域を増やすために

Now this cortical folding

脳の表面には たくさんの皺があります

presents a significant challenge

この皮質にある皺のために

for interpreting surface electrical impulses.

脳表層の電気信号の解釈は

Each individual's cortex

難しい問題となっています

is folded differently,

皮質の皺の入り方は

very much like a fingerprint.

指紋のように 個人ごとに

So even though a signal

異なっているのです

may come from the same functional part of the brain,

だから信号が

by the time the structure has been folded,

脳の同じ機能部位から来ているにしても

its physical location

この皺になった構造のために

is very different between individuals,

物理的な位置が

even identical twins.

個人ごとに大きく異なり

There is no longer any consistency

たとえ一卵性双生児でも 同じにはなりません

in the surface signals.

表層の信号に

Our breakthrough was to create an algorithm

一貫した解釈はできないのです

that unfolds the cortex,

私達は この問題の解決のため

so that we can map the signals

皮質の皺を展開するアルゴリズムを作りました

closer to its source,

それによって信号を その発生元に

and therefore making it capable of working across a mass population.

対応づけることが可能になり

The second challenge

多くの人に適用できるようになったのです

is the actual device for observing brainwaves.

もう１つの難問は

EEG measurements typically involve

脳波を観察するための装置です

a hairnet with an array of sensors,

脳波測定には通常

like the one that you can see here in the photo.

センサが並んだヘアネットのようなものを使います

A technician will put the electrodes

写真でご覧頂いているようなものです

onto the scalp

その電極を 技師が伝導性の

using a conductive gel or paste

ジェルやペーストを使って

and usually after a procedure of preparing the scalp

頭皮に取り付けるのですが

by light abrasion.

これをやると あとで軽い

Now this is quite time consuming

擦り傷のようになります

and isn't the most comfortable process.

これはとても時間がかかりますし

And on top of that, these systems

あまり快適なものでもありません

actually cost in the tens of thousands of dollars.

その上 こういったシステムは

So with that, I'd like to invite onstage

何万ドルもするのです

Evan Grant, who is one of last year's speakers,

ここで去年の講演者であるエヴァン グラントに

who's kindly agreed

登場してもらいましょう

to help me to demonstrate

彼は快く

what we've been able to develop.

私達の発明のデモへの協力を

(Applause)

引き受けてくださいました

So the device that you see

(拍手)

is a 14-channel, high-fidelity

ご覧頂いている装置は

EEG acquisition system.

14チャネル 高忠実度

It doesn't require any scalp preparation,

脳波捕捉システムです

no conductive gel or paste.

頭皮にジェルやペーストを

It only takes a few minutes to put on

付ける必要はありません

and for the signals to settle.

装着して信号が安定するまで

It's also wireless,

ほんの数分しかかかりません

so it gives you the freedom to move around.

ワイヤレスですので

And compared to the tens of thousands of dollars

自由に動き回れます

for a traditional EEG system,

何万ドルもする従来の

this headset only costs

脳波捕捉システムに対し

a few hundred dollars.

このヘッドセットは

Now on to the detection algorithms.

ほんの数百ドルしかしません

So facial expressions --

検出アルゴリズムについてお話ししましょう

as I mentioned before in emotional experiences --

前に感情表現としての

are actually designed to work out of the box

表情の話をしましたが

with some sensitivity adjustments

個人に合わせた簡単な

available for personalization.

感度調整だけで

But with the limited time we have available,

すぐに表情の捕捉ができるようになります

I'd like to show you the cognitive suite,

今日は時間が限られていますので

which is the ability for you

認知セットだけを ご紹介します

to basically move virtual objects with your mind.

これは心の中で

Now, Evan is new to this system,

仮想的な物体を動かすというものです

so what we have to do first

エヴァンは 初めて

is create a new profile for him.

このシステムを使うので

He's obviously not Joanne -- so we'll "add user."

最初に新しいプロフィールを作ります

Evan. Okay.

彼がジョアンなわけありませんね 「ユーザの追加」で

So the first thing we need to do with the cognitive suite

エヴァンと入れます

is to start with training

認知セットを行うにあたって

a neutral signal.

まずニュートラルな状態の信号による

With neutral, there's nothing in particular

トレーニングから始めます

that Evan needs to do.

ニュートラルというのは

He just hangs out. He's relaxed.

何もしない状態ということです

And the idea is to establish a baseline

ただくつろいで リラックスします

or normal state for his brain,

これによって ベースラインというか

because every brain is different.

脳の標準的な状態を設定します

It takes eight seconds to do this,

脳は人によって異なるからです

and now that that's done,

これには8秒かかります

we can choose a movement-based action.

それが済んだら

So Evan, choose something

ものを動かす課題をどれか選びます

that you can visualize clearly in your mind.

ではエヴァン 心の中で明確に

Evan Grant: Let's do "pull."

イメージできるものを選んでください

Tan Le: Okay, so let's choose "pull."

「引く」をやってみます

So the idea here now

では「引く」を選択します

is that Evan needs to

エヴァンには

imagine the object coming forward

物体が画面の

into the screen,

手前の方にやってくるところを

and there's a progress bar that will scroll across the screen

イメージしてもらいます

while he's doing that.

その間プログレスバーが

The first time, nothing will happen,

伸びていきます

because the system has no idea how he thinks about "pull."

最初は何も起きません

But maintain that thought

彼が「引く」をどう考えるのか システムはまだ知らないからです

for the entire duration of the eight seconds.

8秒間「引く」ことを

So: one, two, three, go.

イメージし続けてください

Okay.

それでは 1、2、3、はい

So once we accept this,

いいでしょう

the cube is live.

これを登録してやると

So let's see if Evan

立方体を動かせるようになります

can actually try and imagine pulling.

ではエヴァンに

Ah, good job!

「引く」ことをイメージしてもらいましょう

(Applause)

わぁ すごい！

That's really amazing.

(拍手)

(Applause)

びっくりしました

So we have a little bit of time available,

(拍手)

so I'm going to ask Evan

まだ少し時間があるようですので

to do a really difficult task.

エヴァンにすごく難しい課題に

And this one is difficult

挑戦してもらいましょう

because it's all about being able to visualize something

これが難しいのは

that doesn't exist in our physical world.

実際の世界には存在しないことを

This is "disappear."

イメージする必要があるためです

So what you want to do -- at least with movement-based actions,

「消す」をやります

we do that all the time, so you can visualize it.

移動に関するアクションであれば

But with "disappear," there's really no analogies --

いつもやっている事なので 容易にイメージできます

so Evan, what you want to do here

でも「消す」というのは経験がありません

is to imagine the cube slowly fading out, okay.

ではエヴァン 立方体がゆっくりと

Same sort of drill. So: one, two, three, go.

消えていくところをイメージしてください

Okay. Let's try that.

まずは練習です 1、2、3、はい

Oh, my goodness. He's just too good.

じゃあ試してみましょう

Let's try that again.

ほら！ 彼は本当に優秀です

EG: Losing concentration.

もう一度やってみて…

(Laughter)

集中力が切れちゃったな

TL: But we can see that it actually works,

(笑)

even though you can only hold it

でも一度うまくいったの分かりますよね

for a little bit of time.

あまり長くは

As I said, it's a very difficult process

保てませんでしたけど

to imagine this.

さっきも言ったように これはイメージするのが

And the great thing about it is that

とても難しいんです

we've only given the software one instance

これのいいところは

of how he thinks about "disappear."

「消す」をどう考えるか

As there is a machine learning algorithm in this --

ソフトウェアに いっぺん教えればいいということです

(Applause)

この中には機械学習アルゴリズムが入っていて…

Thank you.

(歓声)

Good job. Good job.

どうもありがとう

(Applause)

すごい すごい

Thank you, Evan, you're a wonderful, wonderful

(拍手)

example of the technology.

本当にありがとう エヴァン

So, as you can see, before,

おかげで素晴しいデモができました

there is a leveling system built into this software

ご覧頂いたように

so that as Evan, or any user,

このソフトには計測システムがあって

becomes more familiar with the system,

ユーザがシステムに

they can continue to add more and more detections,

馴染んでいくのに応じて

so that the system begins to differentiate

機能を追加していくことができるんです

between different distinct thoughts.

そうやってシステムが

And once you've trained up the detections,

いろいろ異なる考えを 識別できるようになります

these thoughts can be assigned or mapped

一通り検出のトレーニングが済んだら

to any computing platform,

それぞれの考えを コンピュータや

application or device.

アプリケーションや 装置に

So I'd like to show you a few examples,

割り当てることができます

because there are many possible applications

いくつか例をお見せしましょう

for this new interface.

この新しいインタフェースに

In games and virtual worlds, for example,

どれほど多くの応用があるか

your facial expressions

たとえばゲームや仮想空間では

can naturally and intuitively be used

普通に表情を直感的に使って

to control an avatar or virtual character.

アバターや 仮想のキャラクタを

Obviously, you can experience the fantasy of magic

操作することができます

and control the world with your mind.

もちろん魔法のファンタジーを体験し

And also, colors, lighting,

心で世界をコントロールすることだってできます

sound and effects

それからまた 色や 光や

can dynamically respond to your emotional state

音や 特殊効果も

to heighten the experience that you're having, in real time.

感情の状態に応じて変化させ

And moving on to some applications

リアルタイムで体験を増幅することができます

developed by developers and researchers around the world,

世界中の研究者や開発者によって

with robots and simple machines, for example --

ロボットや機械を使った応用例が

in this case, flying a toy helicopter

開発されています たとえば

simply by thinking "lift" with your mind.

ここではオモチャのヘリコプターを

The technology can also be applied

飛べと念じるだけで飛ばしています

to real world applications --

このテクノロジーは実用的なことにも

in this example, a smart home.

応用することができます

You know, from the user interface of the control system

たとえばスマートホームです

to opening curtains

制御システムのユーザインタフェースを通して

or closing curtains.

カーテンを開けたり

And of course, also to the lighting --

閉めたりできます

turning them on

それにもちろん照明を

or off.

点けたり

And finally,

消したりもできます

to real life-changing applications,

最後に

such as being able to control an electric wheelchair.

本当に人の生活を変える応用です

In this example,

電動車椅子のコントロールができるんです

facial expressions are mapped to the movement commands.

この例では

Man: Now blink right to go right.

表情を移動コマンドに対応づけています

Now blink left to turn back left.

右目のウィンクで右に曲がります

Now smile to go straight.

左目のウィンクで左に曲がります

TL: We really -- Thank you.

笑顔で直進します

(Applause)

ここでは…ありがとうございます

We are really only scratching the surface of what is possible today,

(拍手)

and with the community's input,

現在可能なことのほんの一部をご紹介しました

and also with the involvement of developers

コミュニティからの意見や

and researchers from around the world,

世界中の開発者や研究者の参加によって

we hope that you can help us to shape

このテクノロジーがこれからどこへ向かうべきか

where the technology goes from here. Thank you so much.

見極めるのに力を貸していただけたらと思います