Az érzelmeink életünk minden aspektusát befolyásolják,
az egészségtől kezdve a tanulásig, az üzleteléstől a döntéshozatalig,
nagyokat és kicsiket egyaránt.
Az érzelmeink befolyásolják azt is, hogyan kötődünk másokhoz.
Ilyen világra lettünk teremtve,
de ehelyett egyre inkább egy másmilyen, --
ezt az üzenetet a lányomtól kaptam múlt éjszaka -
érzelemmentes világban kezdünk élni.
Az a küldetésem, hogy ezen változtassak.
Vissza akarom hozni az érzelmeket digitális élményeinkbe.
Tizenöt éve indultam el ezen az úton.
Számítógép-szakértő voltam Egyiptomban,
és épp akkor vettek fel a Cambridge Egyetem doktori programjára.
Tehát valami egészen szokatlant csináltam
fiatal, frissen házasodott muszlim egyiptomi feleségként:
Férjem támogatásával, akinek Egyiptomban kellett maradnia,
összecsomagoltam és Angliába költöztem.
Cambridge-ben, több ezer mérföldre az otthonomtól,
rájöttem, hogy több órát töltök a laptopommal,
mint bármelyik embertársammal.
De az intimitás ellenére a laptopomnak fogalma sem volt az érzéseimről.
Nem tudta, ha vidám voltam,
ha rossz napom volt, ha stresszes vagy zavart voltam,
és ez frusztrált.
Még rosszabb: ahogyan online beszélgettem az otthon maradt családommal,
úgy éreztem, hogy minden érzelmem elvész a kibertérben.
Honvágyam volt, magányos voltam, és néhanapján igazából is sírtam,
de ennyi volt mindaz, amivel kifejezhettem ezeket az érzéseket.
(Nevetés)
A mai technológiának magas az IQ-ja, viszont az EQ-ja nem;
rengeteg kognitív intelligencia, de semmi érzelmi intelligencia.
Ez elgondolkodtatott:
mi lenne, ha a technológia érzékelné érzelmeinket?
Mi lenne, ha eszközeink érzékelnék, mit érzünk, és annak megfelelően reagálnának,
ahogyan azt egy érzelmileg intelligens barátunk tenné?
Ezek a kérdések vezettek engem és a csapatomat
olyan technológiák megalkotására, amelyek olvassák az érzéseinket, és válaszolnak.
Kiindulópontunk az emberi arc volt.
Emberi arcunk történetesen az egyik legerősebb csatorna,
amelynek révén közösségi és érzelmi állapotainkat közöljük,
mindent, beleértve az élvezetet, meglepetést,
empátiát és kíváncsiságot is.
Az érzelmek tudományában minden arcizom-mozgást egy egységnek nevezünk.
A 12-es mozgásegység például
nem egy hollywoodi kasszasiker,
ez valójában a száj sarkának felhúzása, ami egy mosoly fő alkotóeleme.
Mindenki kipróbálhatja. Lássunk néhány mosolyt.
Egy másik példa a 4-es egység. Ez a szemöldök ráncolása.
Ilyenkor összevonjuk a szemöldökünket,
és létrehozzuk ezeket a formákat meg ráncokat.
Nem szeretjük, de erős negatív érzést jelez.
Van kb. 45 ilyen mozgásegységünk,
ezek kombinálva több száz érzelmet fejeznek ki.
Nehéz megtanítani egy számítógépnek, hogy ezeket az érzelmeket olvassa,
mert lehetnek ezek gyorsak, rejtettek,
és különböző módon keverednek.
Vegyük például a mosolyt és a grimaszt.
Valamennyire hasonlónak tűnnek, ám nagyon különbözik a jelentésük.
(Nevetés)
A mosoly pozitív,
a grimasz gyakran negatív.
Néha egy grimasz híressé tehet.
De komolyan, fontos, hogy egy számítógép képes legyen
megkülönböztetni egymástól a két érzelmet.
Mindezt hogyan csináljuk?
Adunk az algortimusainknak
több tízezer példát emberekről, akikről tudjuk, hogy mosolyognak,
ezek különböző etnikumúak, korúak, neműek,
és ugyanígy teszünk a grimasszal is.
Aztán deep learninget használva
az algoritmus megkeresi ezeket a a struktúrákat és ráncokat,
az arcunk változásait,
lényegében megtanulja, hogy minden mosolynak van közös jellemzője,
és minden grimasznak élesen különböző jellemzői vannak.
A következő alkalommal, mikor meglát egy új arcot,
lényegében rájön, hogy
ennek az arcnak ugyanolyan jellemzői vannak, mint a mosolynak,
és azt mondja: "Jé, felismerem ezt. Ez egy mosoly kifejezése."
A technológia működésének bizonyítására a legjobb mód
egy élő demo kipróbálása,
tehát szükségem van egy önkéntesre, lehetőleg valakire, akinek van arca.
(Nevetés)
Cloe lesz a mai önkéntesünk,
Az elmúlt öt év során egy MIT-s kutatási projektből vállalattá
nőttük ki magunkat,
és a csapatom igen sokat dolgozott azon, hogy ez a technológia
működjön, ahogy mondani szokás, a vadonban is.
Úgy összezsugorítottuk, hogy a fő érzelem-motor
bármelyik kamerás mobil eszközön működik, mint ezen az iPad-en is.
Tehát próbáljuk ki!
Ahogy láthatják, az algoritmus megtalálta Cloe arcát,
ez az a fehér határolókeret,
és követi a fő jellemző pontokat az arcán,
vagyis a szemöldökét, a szemét, a száját és az orrát.
Az a kérdés, hogy fel tudja-e ismerni, mit fejez ki?
Most leteszteljük a gépet.
Legelőször mutasd a pókerarcod. Igen, nagyszerű. (Nevetés)
Aztán ahogy mosolyog, ez egy valódi mosoly, nagyszerű.
A zöld sáv láthatóan növekszik, mikor mosolyog.
Ez egy nagy mosoly volt.
Megpróbálsz egy enyhébb mosolyt, hogy lássuk, felismeri-e a gép?
Felismeri az enyhébb mosolyt is.
Nagyon sokat dolgoztunk, hogy ez sikerüljön.
Aztán felemelt szemöldök, a meglepetés jelzője.
Szemöldökráncolás, a zavartság jelzője.
Homlokráncolás. Tökéletes.
Ezek mind különböző mozgásegységek. Sokkal több van belőlük.
Ez csak egy karcsúsított demo.
Minden leolvasást érzelmi adatpontnak nevezünk,
majd ezek ötvözése ábrázolja a különböző érzelmeket.
A demo jobb oldalán -- tégy úgy, mintha boldog lennél.
Ez az öröm. Kigyúl az öröm.
Most vágj utálkozó arcot.
Gondolj arra, milyen volt, amikor Zayn kilépett a One Direction-ből.
(Nevetés)
Úgy, ráncold az orrod. Klassz.
A kötődés eléggé negatív, biztos nagy rajongója voltál.
A kötődés a tapasztalat pozitív vagy negatív jellege,
az elkötelezettség pedig azt jelzi, mennyire kifejező.
Képzeljék el, ha Cloe hozzáférne egy valós idejű érzelem-csatornához,
és megoszthatná azt mindenkivel, akivel csak akarná.
Köszönöm.
(Taps)
Az eddigiekben 12 milliárd ilyen érzelmi adatpontot gyűjtöttünk.
Ez a legnagyobb érzelem-adatbázis a világon.
2,9 millió arcot ábrázoló videóról gyűjtöttük ezeket,
olyanoktól, akik beleegyeztek érzelmeik megosztásába,
világszerte, 75 országban.
Naponta növekszik.
Lélegzetelállító, hogy tudunk
számszerűsíteni egy ennyire személyes dolgot, mint az érzelmeink,
és ilyen nagyságrendben tudjuk.
Mit tanultunk tehát eddig?
A nemek.
Adataink igazolják, amit valószínűleg sejtenek.
A nők kifejezőbbek, mint a férfiak.
Nemcsak többet mosolyognak, de a mosolyuk tovább tart,
és most tényleg számszerűsíteni tudjuk, mi az, amire
a nők és a férfiak eltérően válaszolnak.
Nézzük a kultúrát: az Egyesült Államokban
a nők 40%-kal kifejezőbbek, mint a férfiak,
de érdekes módon az Egyesült Királyságban nem látunk közöttük különbséget.
(Nevetés)
Életkor: az 50 év felettiek
25%-kal érzelmesebbek a fiataloknál.
A huszonéves nők sokkal többet mosolyognak, mint az azonos korú férfiak,
lehet, hogy ez szükséges a randizáshoz.
De az adatokban talán az lepett meg a legjobban,
hogy úgy tűnik, mindig kifejezőek vagyunk,
még akkor is, amikor egyedül ülünk a készülékeink előtt,
és nemcsak amikor cicás videókat nézünk a Facebookon.
Kifejezőek vagyunk e-mail és SMS írásakor, online vásárláskor,
még az adóbevallás kitöltésekor is.
Hol használják ma ezeket az adatokat?
Annak megértésére, mennyire köt le a média,
hogy mi és miért terjed a neten, hogy hogyan választunk,
és arra, hogyan építsük be a gesztus értelmezését a technológiába.
Bemutatok néhány, a szívemhez különösen közel álló példát.
A gesztus-értelmező szemüvegek segítenek
a gyengénlátó embereknek leolvasni mások arcát,
és segítenek az autista embereknek az érzelmek értelmezésében,
ők ezzel nagyon küszködnek.
Oktatás: képzeljék el, hogy az online tanulásban az app
érzékeli, ha összezavarodtunk, és lelassít;
ha unatkozunk, akkor felgyorsít,
ahogyan egy jó tanár tenné az osztályteremben.
Mi lenne, ha a karóránk figyelné kedélyünket,
az autónk észlelné, ha fáradtak vagyunk,
vagy akár: a hűtőnk tudná, hogy feszültek vagyunk,
és lezárná magát, hogy megakadályozza, hogy túlzabáljuk magunkat. (Nevetés)
Igen, ezt szeretném.
Mi lett volna, ha a cambridge-i időkben
hozzáfértem volna az érzelem-csatornámhoz,
és természetes módon meg tudtam volna azt osztani otthonmaradt családommal,
mintha mindannyian együtt lennénk, ugyanabban a szobában?
Azt gondolom, öt év múlva
minden eszközünkben lesz érzelem-csip,
és már nem fogunk emlékezni arra, amikor hiába néztünk homlokráncolva,
készülékünk nem mondta: "Ez ugye nem tetszett?"
A nagy kihívás az, hogy a technológiának olyan sok alkalmazási területe van,
hogy a csapatommal rájöttünk: nem tudjuk mindet mi megépíteni,
ezért közzétettük a technológiát, hogy más fejlesztők is
tudjanak építeni rá és alkotni.
Elismerjük, hogy vannak potenciális kockázatok,
és vissza lehet élni ezzel,
de személy szerint, miután oly sok éve dolgozom rajta,
hiszem, hogy az érzelmileg intelligens technológia léte
olyan nagy haszon az emberiségnek,
hogy az jócskán ellensúlyozza a visszaélés lehetőségét.
Meghívom Önöket is, vegyenek részt a beszélgetésben.
Minél többen tudnak a technológiáról,
annál többen mondhatnak véleményt használatáról.
Ahogy tehát egyre inkább digitálissá válik életünk,
vesztésre állunk a csatában, amelyben korlátozni próbáljuk eszközeink
használatát, hogy visszakérjük érzelmeinket.
Ehelyett próbálok érzelmeket vinni technológiánkba,
és fogékonyabbá tenni azt.
Azt akarom, hogy az eszközök, amelyek elválasztottak,
újra összekössenek minket.
A technológia emberiessé tételével kitűnő lehetőségünk nyílik arra,
hogy újragondoljuk, hogyan viszonyulunk a gépekhez,
és ennek folytán mi, emberi lények,
hogyan viszonyulunk egymáshoz.
Köszönöm.
(Taps)