Cet ordinateur apprend à lire votre esprit
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0:00 - 0:02Greg Gage : Lire dans les esprits.
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0:02 - 0:05Vous l'avez vu dans la SF :
des machines pouvant lire nos pensées. -
0:05 - 0:07Il y a actuellement des appareils
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0:07 - 0:09pouvant lire l'activité électrique
de notre cerveau. -
0:09 - 0:11Cela s'appelle l'EEG.
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0:12 - 0:15Y a-t-il des informations
dans ces ondes cérébrales ? -
0:15 - 0:17Pourrions-nous entraîner
un ordinateur à lire nos pensées ? -
0:17 - 0:20Mon pote Nathan a travaillé
à décoder l'EEG -
0:20 - 0:22pour élaborer une machine
qui lise les pensées. -
0:22 - 0:24[De la neuroscience à faire soi-même]
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0:25 - 0:26Voici comment l'EEG fonctionne.
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0:27 - 0:28Dans votre tête, il y a un cerveau
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0:28 - 0:31et ce cerveau est formé
de milliards de neurones. -
0:31 - 0:34Chacun de ces neurones envoie
un message électrique à un autre. -
0:34 - 0:37Ces petits messages peuvent se combiner
en une onde électrique -
0:37 - 0:38détectable sur un moniteur.
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0:38 - 0:41Traditionnellement, l'EEG nous dit
des choses à grande échelle -
0:41 - 0:44comme si vous dormez
ou si vous êtes éveillé. -
0:44 - 0:45Peut-il nous dire autre chose ?
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0:45 - 0:47Peut-il lire nos pensées ?
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0:47 - 0:48Nous allons tester cela
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0:48 - 0:51et nous n'allons pas commencer
par des pensées complexes. -
0:51 - 0:53Nous allons faire une chose très simple.
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0:53 - 0:56Pouvons interpréter ce que quelqu'un voit
avec ces ondes cérébrales ? -
0:56 - 0:59Nathan va commencer par placer
les électrodes sur la tête de Christy. -
0:59 - 1:01Nathan : Ma vie est enchevêtrée.
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1:01 - 1:02(Rires)
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1:02 - 1:05GG : Puis il va lui montrer
quelques images -
1:05 - 1:06de quatre catégories différentes.
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1:06 - 1:09Nathan : Visage, maison,
paysage et images bizarres. -
1:09 - 1:12GG : En montrant des centaines
de ces images à Christy, -
1:12 - 1:15nous enregistrons les ondes électriques
sur l'ordinateur de Nathan. -
1:15 - 1:19Nous voulons essayer de détecter
une information visuelle sur les photos -
1:19 - 1:20dans les ondes cérébrales.
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1:20 - 1:21Quand nous aurons fini,
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1:21 - 1:25nous verrons si l'EEG peut nous dire
quel genre d'image Christy regarde -
1:25 - 1:28et si oui, chaque catégorie devrait
entraîner un signal cérébral différent. -
1:28 - 1:31Nous avons collecté
les données brutes de l'EEG -
1:31 - 1:33et voici ce que nous avons obtenu.
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1:33 - 1:36Tout cela est confus,
organisons cela par image. -
1:37 - 1:40Toujours un peu trop embrouillé
pour voir des différences -
1:40 - 1:43mais si nous faisons la moyenne
de l'EEG sur les types d'images -
1:43 - 1:45en les alignant à la première
apparition de l'image, -
1:45 - 1:47nous pouvons ôter ce bruit
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1:47 - 1:49et vite, nous pouvons voir
des tendances dominantes -
1:49 - 1:51émerger pour chaque catégorie.
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1:51 - 1:53Les signaux semblent tous similaires.
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1:53 - 1:54Regardons-y de plus près.
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1:54 - 1:57Environ 100 millisecondes
après l'apparition de l'image, -
1:57 - 1:59nous voyons un pic positif
dans les quatre cas -
1:59 - 2:01que nous appelons le P100
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2:01 - 2:04et nous pensons que c'est
ce qui arrive dans votre cerveau -
2:04 - 2:05quand vous reconnaissez un objet.
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2:05 - 2:09Regardez ce signal pour le visage :
il semble différent des autres. -
2:09 - 2:12Il y a une chute négative
environ 170 millisecondes -
2:12 - 2:13après l'apparition de l'image.
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2:13 - 2:15Que se passe-t-il là ?
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2:15 - 2:17La recherche montre que notre cerveau
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2:17 - 2:20a beaucoup de neurones dédiés
à la reconnaissance des visages humains -
2:20 - 2:22donc ce pic N170 pourrait être
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2:22 - 2:25tous ces neurones s'activant
en même temps au même endroit -
2:25 - 2:27et nous le détectons via l'EEG.
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2:27 - 2:29Il y a deux choses à retenir.
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2:29 - 2:32Un : nos yeux ne peuvent pas détecter
les différences de motifs -
2:32 - 2:34sans faire la moyenne
et éliminer le bruit. -
2:34 - 2:36Deux : même après avoir éliminé le bruit,
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2:36 - 2:39nos yeux ne peuvent détecter
que les signaux associés à des visages. -
2:39 - 2:42On se tourne alors
vers l'apprentissage automatique. -
2:42 - 2:43Nos yeux ne sont pas bons
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2:43 - 2:45pour déceler des tendances
dans des données indémêlables, -
2:45 - 2:48mais les algorithmes d'apprentissage
automatique sont faits pour. -
2:48 - 2:51Pourrions-nous prendre
beaucoup d'images et de données, -
2:51 - 2:53les introduire et entraîner un ordinateur
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2:53 - 2:57pour qu'il puisse interpréter
ce que Christy regarde en temps réel ? -
2:57 - 3:01Nous essayons de coder
les informations issues de son EEG -
3:01 - 3:02en temps réel
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3:02 - 3:05et de prédire ce que ses yeux regardent.
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3:05 - 3:07Si cela fonctionne, nous devrions voir
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3:07 - 3:09qu'à chaque fois qu'elle a
une photo de paysage, -
3:09 - 3:11cela indiquerait que c'est un paysage.
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3:11 - 3:13Un visage -- cela indiquerait « visage »,
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3:13 - 3:17mais cela ne fonctionne pas ainsi,
comme nous le découvrons. -
3:21 - 3:25(Rires)
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3:25 - 3:26D'accord.
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3:26 - 3:30Réalisateur : Que se passe-t-il ?
GG : Il nous faut changer de métier. -
3:30 - 3:31(Rires)
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3:31 - 3:33C'était un échec cuisant.
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3:33 - 3:36Mais restons curieux : jusqu'où
cette technologie peut-elle aller ? -
3:36 - 3:38Nous avons reconsidéré ce qui était fait.
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3:38 - 3:41Les données arrivaient très vite
sur notre ordinateur, -
3:41 - 3:43sans savoir quand l'image était apparue,
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3:43 - 3:46et c'est l'équivalent de la lecture
d'une très longue phrase -
3:46 - 3:48sans espace entre les mots.
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3:48 - 3:49Ce serait difficile à lire,
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3:49 - 3:53mais une fois les espaces ajoutés,
les mots apparaissent -
3:53 - 3:55et cela devient bien plus compréhensible.
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3:55 - 3:57Et si nous trichions un peu ?
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3:57 - 4:01Avec un capteur, nous pouvons dire
à l'ordinateur quand l'image apparaît. -
4:01 - 4:04Ainsi, l'onde cérébrale n'est plus
un flux continu d'informations -
4:04 - 4:07et devient des paquets
individuels emplis de sens. -
4:07 - 4:09Nous allons tricher un peu plus
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4:09 - 4:11en nous limitant à deux catégories.
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4:11 - 4:14Voyons si nous pouvons
lire un esprit en temps réel. -
4:14 - 4:15Durant cette expérience,
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4:15 - 4:19nous allons restreindre cela un peu
pour savoir quand l'image apparaît -
4:19 - 4:23et nous allons limiter les catégories
à un visage ou un paysage. -
4:23 - 4:25Nathan : Visage. Correct.
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4:26 - 4:27Paysage. Correct.
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4:28 - 4:31GG : A chaque fois qu'une image apparaît,
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4:31 - 4:33nous prenons une photo
à l'apparition de l'image -
4:33 - 4:35et nous décodons l'EEG.
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4:35 - 4:36Le résultat est correct.
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4:36 - 4:38Nathan : Oui. Visage. Correct.
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4:38 - 4:40GG : Il y a des informations
dans le signal EEG, cool. -
4:40 - 4:43Nous devions juste l'aligner
à l'apparition de l'image. -
4:43 - 4:45Nathan : Paysage. Correct.
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4:47 - 4:48Visage. Oui.
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4:49 - 4:51GG : Cela signifie
qu'il y a là des informations -
4:51 - 4:54donc si nous savons
à quel moment l'image est apparue, -
4:54 - 4:56nous pouvons déterminer le type d'image
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4:56 - 5:01possiblement, au moins avec la moyenne,
en regardant les potentiels évoqués. -
5:01 - 5:02Nathan : Exactement.
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5:02 - 5:06GG : Si vous m'aviez dit au début
de ce projet que cela était possible, -
5:06 - 5:07je n'y aurais pas cru.
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5:07 - 5:09Je ne pensais pas que nous le pouvions.
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5:09 - 5:11Notre lecture des pensées
a-t-elle fonctionné ? -
5:11 - 5:13Oui, mais nous avons dû tricher.
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5:13 - 5:16Vous pouvez trouver
des choses intéressantes dans l'EEG, -
5:16 - 5:18comme le fait que
vous regardiez un visage, -
5:18 - 5:21mais cela a de nombreuses limites.
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5:21 - 5:24Peut-être qu'il y aura de gros progrès
en apprentissage automatique -
5:24 - 5:27et qu'un jour nous pourrons décoder
ce qu'il se passe dans vos pensées. -
5:27 - 5:29Pour l'instant, la prochaine fois
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5:29 - 5:31qu'une entreprise dit
capter vos ondes cérébrales -
5:31 - 5:33pour contrôler des appareils,
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5:33 - 5:36c'est votre droit,
c'est votre devoir, d'être sceptique.
- Title:
- Cet ordinateur apprend à lire votre esprit
- Speaker:
- De la neuroscience à faire soi-même
- Description:
-
Les technologies modernes laissent les neuroscientifiques contempler le cerveau humain, mais peuvent-elles aussi lire les esprits ? Armés d'un appareil appelé électroencéphalogramme, ou EEG, et de magie informatique, nos neuroscientifiques intrépides tentent de scruter les pensées d'un sujet.
- Video Language:
- English
- Team:
- closed TED
- Project:
- TED Series
- Duration:
- 05:51
eric vautier approved French subtitles for This computer is learning to read your mind | ||
eric vautier edited French subtitles for This computer is learning to read your mind | ||
Claire Ghyselen accepted French subtitles for This computer is learning to read your mind | ||
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Morgane Quilfen edited French subtitles for This computer is learning to read your mind | ||
Morgane Quilfen edited French subtitles for This computer is learning to read your mind | ||
Morgane Quilfen edited French subtitles for This computer is learning to read your mind | ||
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