0:00:00.706,0:00:04.353
Le emozioni influenzano[br]ogni aspetto delle nostre vite,

0:00:04.523,0:00:07.963
dalla salute, da come impariamo,[br]al fare affari e a prendere decisioni,

0:00:08.149,0:00:09.442
grandi e piccole.

0:00:10.452,0:00:14.072
Le nostre emozioni influenzano anche[br]il modo di relazionarci l'un l'altro.

0:00:15.102,0:00:18.418
Ci siamo evoluti per vivere[br]in un mondo così.

0:00:19.088,0:00:23.317
Ma invece viviamo sempre più[br]le nostre vite così,

0:00:23.347,0:00:26.571
- questo è il messaggio[br]di mia figlia la notte scorsa (risate) -

0:00:26.971,0:00:29.141
in un mondo privo di emozioni.

0:00:29.251,0:00:31.202
Perciò la mia missione[br]è cambiare le cose.

0:00:31.202,0:00:34.933
Voglio riportare le emozioni[br]nelle nostre esperienze digitali.

0:00:36.223,0:00:38.960
Ho intrapreso questo percorso[br]15 anni fa.

0:00:38.960,0:00:41.526
Ero un'esperta di informatica in Egitto,

0:00:41.526,0:00:45.661
da poco ammessa a un Dottorato[br]di Ricerca alla Cambridge University.

0:00:45.871,0:00:47.984
Avevo fatto qualcosa [br]di alquanto inusuale

0:00:47.984,0:00:51.779
per una giovane moglie [br]Musulmana Egiziana appena sposata.

0:00:51.949,0:00:53.599
(Risate)

0:00:53.599,0:00:56.538
Con il sostegno di mio marito,[br]che dovette restare in Egitto,

0:00:56.538,0:00:58.986
feci i bagagli e mi trasferii[br]in Inghilterra.

0:00:59.616,0:01:02.694
A Cambridge,[br]lontana migliaia di chilometri da casa,

0:01:02.844,0:01:05.937
capii che trascorrevo[br]molte più ore col mio computer

0:01:05.937,0:01:07.916
che con altri esseri umani.

0:01:08.376,0:01:09.939
Eppure, nonostante l'intimità,

0:01:09.939,0:01:13.209
il mio computer non aveva[br]assolutamente idea di come mi sentissi.

0:01:13.339,0:01:15.490
Non sapeva se ero felice,

0:01:16.550,0:01:19.628
se passavo una brutta giornata,[br]o ero stressata, confusa,

0:01:19.628,0:01:21.320
e questo era frustrante.

0:01:23.550,0:01:27.431
Ancora peggio, dato che comunicavo[br]online con la mia famiglia a casa,

0:01:29.281,0:01:32.303
sentivo le mie emozioni[br]scomparire nello cyberspazio.

0:01:32.703,0:01:37.498
Mi mancava casa, ero sola,[br]e alcuni giorni piangevo proprio,

0:01:37.838,0:01:41.076
Ma tutto ciò che avevo per comunicare[br]queste emozioni

0:01:41.676,0:01:44.596
era questo.[br](Risate)

0:01:44.806,0:01:48.990
La tecnologia oggigiorno ha tanto QI[br]ma non IE.

0:01:48.990,0:01:52.476
Tanta intelligenza cognitiva,[br]ma nessuna Intelligenza Emotiva.

0:01:52.956,0:01:54.843
E questo mi ha fatto pensare:

0:01:54.853,0:01:59.057
e se la tecnologia potesse sentire[br]le nostre emozioni?

0:01:59.057,0:02:01.317
Se i dispositivi sapessero[br]cosa proviamo

0:02:01.317,0:02:02.853
e come reagiamo di conseguenza,

0:02:02.853,0:02:05.776
come solo un amico[br]emotivamente intelligente farebbe?

0:02:06.666,0:02:09.840
Queste domande[br]hanno portato me e il mio team

0:02:10.000,0:02:13.897
a creare tecnologie che possono leggere[br]e reagire alle nostre emozioni.

0:02:14.607,0:02:17.227
E il nostro punto di partenza[br]è stato il volto umano.

0:02:18.487,0:02:21.840
Il nostro volto pare sia[br]uno dei più potenti canali

0:02:21.840,0:02:25.496
che usiamo per comunicare[br]stati sociali ed emotivi.

0:02:25.706,0:02:28.776
Qualsiasi cosa, dal piacere alla sorpresa,

0:02:29.256,0:02:31.879
dall'empatia alla curiosità.

0:02:32.979,0:02:37.637
In scienza delle emozioni ogni movimento muscolare è detto[br]"unità d'azione".

0:02:37.907,0:02:40.242
Per esempio, l'unità d'azione 12,

0:02:40.272,0:02:42.620
non è un film di successo di Hollywood,

0:02:42.620,0:02:46.022
ma è il tirare l'angolo della bocca,[br]che è la base per un sorriso.

0:02:46.022,0:02:48.380
Provateci tutti.[br]Fate partire qualche sorriso.

0:02:48.900,0:02:50.814
Un altro esempio è l'unità d'azione 4,

0:02:50.814,0:02:53.782
è il solco tra le sopracciglia,[br]quando le ravvicinate

0:02:53.782,0:02:55.809
e create tutte quelle linee[br]e quelle rughette.

0:02:55.809,0:02:59.664
Non ci piacciono, ma è un forte[br]segnale di un'emozione negativa.

0:02:59.944,0:03:02.380
Ne abbiamo circa 45,[br]di queste unità d'azione,

0:03:02.410,0:03:05.510
che si combinano per esprimere[br]centinaia di emozioni.

0:03:06.340,0:03:09.831
Insegnare a un computer a leggere[br]queste espressioni facciali è difficile,

0:03:10.211,0:03:13.213
perché le unità d'azione[br]possono essere veloci, impercettibili,

0:03:13.223,0:03:15.247
e si combinano in tanti modi diversi.

0:03:15.627,0:03:18.305
Prendiamo per esempio[br]un sorriso e una smorfia.

0:03:19.525,0:03:21.198
Sembrano in qualche modo simili,

0:03:21.498,0:03:24.526
ma hanno significati molto diversi.[br](Risate)

0:03:24.986,0:03:26.810
Il sorriso è positivo,

0:03:27.100,0:03:28.920
una smorfia è spesso negativa.

0:03:28.920,0:03:32.456
Qualche volta una smorfia[br]può farti diventare famoso. (Risate)

0:03:33.136,0:03:35.900
Ma seriamente, è importante[br]per un computer essere in grado

0:03:35.900,0:03:38.355
di distinguere la differenza[br]tra le due espressioni.

0:03:38.475,0:03:40.097
Perciò come possiamo farlo?

0:03:40.197,0:03:41.994
Diamo ai nostri algoritmi

0:03:42.044,0:03:45.794
decine di migliaia di esempi[br]di persone che sappiamo sorridono,

0:03:46.524,0:03:49.339
di diverse etnie, età, genere,

0:03:49.529,0:03:51.460
e facciamo lo stesso per le smorfie.

0:03:52.090,0:03:53.704
E poi, usando il Deep Learning,

0:03:53.894,0:03:56.870
l'algoritmo cerca tutte queste[br]trame, queste rughe,

0:03:56.870,0:03:59.090
e i mutamenti di forma sul nostro viso,

0:03:59.090,0:04:02.442
e in pratica apprende che tutti i sorrisi[br]hanno caratteristiche comuni,

0:04:02.592,0:04:05.443
tutte le smorfie hanno caratteristiche[br]leggermente diverse.

0:04:05.673,0:04:07.781
E la prossima volta[br]che vede un viso nuovo,

0:04:08.001,0:04:13.020
capisce che quel viso ha le stesse [br]caratteristiche di un sorriso,

0:04:13.093,0:04:16.581
e dice: "La riconosco.[br]È un'espressione sorridente".

0:04:18.271,0:04:21.351
E il miglior modo per dimostrare[br]come funziona questa tecnologia

0:04:21.351,0:04:23.197
è una dimostrazione dal vivo,

0:04:23.317,0:04:26.820
perciò mi serve un volontario,[br]possibilmente qualcuno con una faccia.

0:04:26.820,0:04:28.864
(Risate)

0:04:29.564,0:04:31.785
Chloe sarà la nostra volontaria oggi.

0:04:33.325,0:04:37.783
Negli ultimi cinque anni siamo passati[br]dall'essere un progetto di ricerca al MIT

0:04:37.783,0:04:40.709
ad essere una società,[br]in cui il mio team ha lavorato sodo

0:04:40.709,0:04:43.801
per far funzionare questa tecnologia,[br]noi diciamo, come bestie.

0:04:44.120,0:04:47.210
E l'abbiamo anche compressa[br]così che il sistema emotivo centrale

0:04:47.210,0:04:50.410
funzioni su tutti i dispositivi[br]con videocamera, come questo Ipad.

0:04:50.530,0:04:52.146
Facciamo una prova.

0:04:54.756,0:04:58.680
Come potete vedere, l'algoritmo[br]ha praticamente trovato il viso di Chloe,

0:04:58.680,0:05:00.372
è questo riquadro bianco ai bordi,

0:05:00.372,0:05:02.903
e sta tracciando i lineamenti[br]principali del suo viso,

0:05:02.903,0:05:05.059
cioè sopracciglia, occhi,[br]bocca e naso.

0:05:05.779,0:05:08.556
La domanda è:[br]riconosce le sue espressioni?

0:05:08.556,0:05:10.007
Testiamo la macchina.

0:05:10.007,0:05:12.133
Prima di tutto,[br]fai una faccia impassibile.

0:05:12.133,0:05:14.643
Fantastico. (Risate)

0:05:14.643,0:05:17.576
Poi se lei sorride,[br]è un sorriso sincero, va benissimo,

0:05:17.576,0:05:19.646
vedete la linea verde salire se sorride.

0:05:19.646,0:05:22.188
Quello era un gran sorriso,[br]puoi provare un sorrisetto

0:05:22.188,0:05:25.221
per vedere se il computer lo riconosce?[br]Riconosce anche quelli.

0:05:25.221,0:05:27.267
Abbiamo lavorato duramente[br]per riuscirci.

0:05:27.607,0:05:31.239
E ora sopracciglia alzate,[br]indice di sorpresa. (Risate)

0:05:31.439,0:05:35.688
Accigliata, [br]che è indice di confusione. (Risate)

0:05:35.688,0:05:39.695
Corrucciata, perfetto.[br](Risate)

0:05:39.695,0:05:42.668
Sono tutte unità d'azione[br]diverse, e ce ne sono tante altre.

0:05:42.668,0:05:44.710
Questa è solo una demo compressa.

0:05:44.910,0:05:48.048
Ma chiamiamo ogni interpretazione[br]"punto dati dell'emozione",

0:05:48.368,0:05:51.367
e possono accendersi insieme[br]e descrivere emozioni differenti,

0:05:51.367,0:05:54.910
sul lato destro della demo.[br]Sembri felice.

0:05:55.220,0:05:57.144
C'è gioia. E "Joy" si accende.

0:05:57.444,0:05:59.241
Poi fai una faccia disgustata.

0:05:59.241,0:06:02.763
Prova a ricordare com'è stato[br]quando Zayn ha lasciato i One Direction.

0:06:02.763,0:06:04.573
(Risate)

0:06:04.573,0:06:08.035
Arriccia il naso. Fantastico.[br](Risate)

0:06:09.495,0:06:13.046
La valenza è abbastanza negativa,[br]devi essere stata una grande fan.

0:06:13.046,0:06:15.926
"Valence" è quanto positiva[br]o negativa sia un'esperienza,

0:06:15.926,0:06:18.452
ed "engagement" indica[br]quanto lei è espressiva.

0:06:18.712,0:06:22.256
Immaginate se Chloe entrasse[br]in questo flusso emotivo in tempo reale

0:06:22.256,0:06:24.755
e potesse condividerlo[br]con chiunque volesse.

0:06:24.855,0:06:26.238
Grazie.

0:06:26.268,0:06:30.889
(Applausi)

0:06:33.749,0:06:38.809
Ad oggi abbiamo accumulato 12 miliardi[br]di questi punti dati dell'emozione.

0:06:38.819,0:06:41.140
È il più vasto database di emozioni[br]al mondo.

0:06:41.170,0:06:44.383
Lo abbiamo messo insieme[br]da 2,9 milioni di video facciali,

0:06:44.593,0:06:47.193
persone che hanno condiviso[br]le loro emozioni con noi,

0:06:47.193,0:06:50.228
e da 75 Paesi di tutto il mondo.

0:06:50.268,0:06:51.783
E si arricchisce ogni giorno.

0:06:52.593,0:06:56.270
Mi sbalordisce che oggi[br]possiamo misurare qualcosa

0:06:56.270,0:06:57.985
di così personale come le emozioni,

0:06:57.985,0:06:59.850
e possiamo farlo così ampiamente.

0:06:59.970,0:07:02.137
Cosa abbiamo quindi imparato[br]a determinare?

0:07:03.057,0:07:04.248
Il genere.

0:07:05.328,0:07:08.934
I nostri dati confermano qualcosa[br]di cui potete sospettare. (Risate)

0:07:08.934,0:07:10.891
Le donne sono più espressive[br]degli uomini.

0:07:10.891,0:07:13.574
Non solo sorridono di più[br]ma i loro sorrisi durano di più

0:07:13.574,0:07:16.478
e possiamo davvero determinare[br]a cosa uomini e donne

0:07:16.478,0:07:18.094
reagiscono in modo differente.

0:07:18.614,0:07:20.904
Vediamo culturalmente.[br]Negli Stati Uniti

0:07:20.904,0:07:23.828
le donne sono per il 40 %[br]più espressive degli uomini,

0:07:23.988,0:07:27.753
ma -strano- non c'è alcuna differenza[br]nel Regno Unito tra uomini e donne.

0:07:27.753,0:07:30.019
(Risate)

0:07:31.296,0:07:35.323
Età: le persone dai 50 anni in su

0:07:35.323,0:07:38.269
sono per il 25 % più emotive[br]dei più giovani.

0:07:39.519,0:07:43.541
Le donne ventenni sorridono[br]molto più degli uomini della stessa età,

0:07:43.621,0:07:45.960
forse per necessità relazionali.

0:07:47.510,0:07:50.007
Ma forse ciò che ci ha sorpresi di più[br]in questi dati

0:07:50.007,0:07:53.260
è che ci ritroviamo a essere[br]espressivi in ogni momento,

0:07:53.260,0:07:55.973
anche quando siamo seduti[br]da soli coi nostri dispositivi,

0:07:56.163,0:07:59.307
non solo quando stiamo guardando[br]video di gatti su Facebook.

0:07:59.987,0:08:03.077
Siamo espressivi quando inviamo email,[br]messaggi, compriamo online,

0:08:03.077,0:08:04.757
o anche calcolando le tasse.

0:08:05.627,0:08:07.659
Per cosa sono usati questi dati oggi?

0:08:07.919,0:08:10.312
Per capire come ci relazioniamo[br]coi media,

0:08:10.312,0:08:12.846
cioè comprendere la viralità[br]e la modalità di scelta;

0:08:13.166,0:08:16.606
e anche per dare potere[br]o attivare emotivamente la tecnologia.

0:08:16.606,0:08:20.067
Voglio condividere alcuni esempi[br]particolarmente vicini al mio cuore.

0:08:21.197,0:08:24.265
Occhiali abilitati all'emozione[br]possono aiutare gli individui

0:08:24.265,0:08:27.263
con problemi di vista[br]a leggere i volti degli altri,

0:08:27.463,0:08:31.050
e possono aiutare individui con tendenza[br]autistica a interpretare emozioni

0:08:31.050,0:08:33.148
qualcosa con cui combattono realmente.

0:08:35.508,0:08:38.897
Nell'istruzione, immaginate[br]se la vostra app per l'apprendimento

0:08:38.897,0:08:41.347
capisse che siete confusi[br]e rallentasse,

0:08:41.347,0:08:43.444
o che siete annoiati,[br]così da accelerare,

0:08:43.444,0:08:45.853
proprio come farebbe[br]un bravo insegnante in classe.

0:08:46.873,0:08:49.644
Se il vostro orologio tracciasse[br]il vostro umore,

0:08:49.644,0:08:51.947
o se l'auto sentisse che siete stanchi,

0:08:52.257,0:08:54.885
o magari il vostro frigo[br]sapesse che siete stressati,

0:08:54.885,0:08:59.001
così da bloccarsi automaticamente[br]per evitarvi un'abbuffata. (Risate)

0:08:59.001,0:09:01.718
A me piacerebbe. (Risate)

0:09:03.668,0:09:05.515
E se, quando ero a Cambridge,

0:09:05.515,0:09:07.908
fossi entrata nel mio flusso[br]emotivo in tempo reale

0:09:07.908,0:09:11.437
e avessi potuto condividerlo[br]con la mia famiglia in modo spontaneo,

0:09:11.437,0:09:14.708
come avrei fatto se fossimo stati insieme[br]nella stessa stanza?

0:09:15.408,0:09:18.140
Credo che nel giro di cinque anni

0:09:18.160,0:09:20.797
tutti i dispositivi avranno[br]un chip per le emozioni,

0:09:20.887,0:09:23.951
e non ricorderemo com'era quando[br]non potevamo guardar male

0:09:23.951,0:09:28.120
il nostro dispositivosenza che dicesse:[br]"Non ti piaceva, vero?

0:09:29.140,0:09:32.751
La grande sfida è che ci sono così tante[br]applicazioni di questa tecnologia

0:09:32.751,0:09:35.804
che io e il mio team sappiamo[br]di non poter realizzare da soli.

0:09:35.804,0:09:39.110
Perciò l'abbiamo resa disponibile[br]così che altri sviluppatori

0:09:39.110,0:09:41.194
possano svilupparla ed essere creativi.

0:09:41.474,0:09:45.560
Ammettiamo che ci sono[br]rischi potenziali

0:09:45.560,0:09:47.247
e la possibilità di abuso,

0:09:47.627,0:09:50.266
ma personalmente, avendo passato[br]tanti anni a farlo,

0:09:50.326,0:09:53.078
credo che i benefici per l'uomo

0:09:53.078,0:09:55.463
nell'avere una tecnologia[br]emotivamente intelligente

0:09:55.573,0:09:58.959
siano di gran lunga maggiori[br]del potenziale uso improprio.

0:09:59.179,0:10:01.800
E vi invito a essere tutti[br]parte della conversazione.

0:10:01.800,0:10:04.244
Più persone conoscono[br]questa tecnologia,

0:10:04.314,0:10:07.351
più possiamo tutti avere voce [br]su come va usata.

0:10:09.081,0:10:13.155
Dato che sempre più le nostre vite[br]diventano digitali,

0:10:13.655,0:10:17.153
combattiamo una battaglia persa[br]cercando di frenare l'uso dei dispositivi

0:10:17.153,0:10:19.382
per ritrovare le nostre emozioni.

0:10:20.532,0:10:24.566
Quello che invece cerco di fare è portare[br]le emozioni nella nostra tecnologia

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e renderla più reattiva.

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Voglio che quei dispositivi[br]che ci hanno divisi

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ci uniscano di nuovo.

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E umanizzando la tecnologia[br]abbiamo un'opportunità d'oro

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per ripensare a come siamo connessi[br]con le macchine,

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e quindi a come, in quanto esseri umani,

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siamo connessi agli altri.

0:10:46.037,0:10:47.047
Grazie.

0:10:47.047,0:10:50.750
(Applausi)