1
00:00:00,706 --> 00:00:04,353
Le emozioni influenzano
ogni aspetto delle nostre vite,

2
00:00:04,523 --> 00:00:07,963
dalla salute, da come impariamo,
al fare affari e a prendere decisioni,

3
00:00:08,149 --> 00:00:09,442
grandi e piccole.

4
00:00:10,452 --> 00:00:14,072
Le nostre emozioni influenzano anche
il modo di relazionarci l'un l'altro.

5
00:00:15,102 --> 00:00:18,418
Ci siamo evoluti per vivere
in un mondo così.

6
00:00:19,088 --> 00:00:23,317
Ma invece viviamo sempre più
le nostre vite così,

7
00:00:23,347 --> 00:00:26,571
- questo è il messaggio
di mia figlia la notte scorsa (risate) -

8
00:00:26,971 --> 00:00:29,141
in un mondo privo di emozioni.

9
00:00:29,251 --> 00:00:31,202
Perciò la mia missione
è cambiare le cose.

10
00:00:31,202 --> 00:00:34,933
Voglio riportare le emozioni
nelle nostre esperienze digitali.

11
00:00:36,223 --> 00:00:38,960
Ho intrapreso questo percorso
15 anni fa.

12
00:00:38,960 --> 00:00:41,526
Ero un'esperta di informatica in Egitto,

13
00:00:41,526 --> 00:00:45,661
da poco ammessa a un Dottorato
di Ricerca alla Cambridge University.

14
00:00:45,871 --> 00:00:47,984
Avevo fatto qualcosa 
di alquanto inusuale

15
00:00:47,984 --> 00:00:51,779
per una giovane moglie 
Musulmana Egiziana appena sposata.

16
00:00:51,949 --> 00:00:53,599
(Risate)

17
00:00:53,599 --> 00:00:56,538
Con il sostegno di mio marito,
che dovette restare in Egitto,

18
00:00:56,538 --> 00:00:58,986
feci i bagagli e mi trasferii
in Inghilterra.

19
00:00:59,616 --> 00:01:02,694
A Cambridge,
lontana migliaia di chilometri da casa,

20
00:01:02,844 --> 00:01:05,937
capii che trascorrevo
molte più ore col mio computer

21
00:01:05,937 --> 00:01:07,916
che con altri esseri umani.

22
00:01:08,376 --> 00:01:09,939
Eppure, nonostante l'intimità,

23
00:01:09,939 --> 00:01:13,209
il mio computer non aveva
assolutamente idea di come mi sentissi.

24
00:01:13,339 --> 00:01:15,490
Non sapeva se ero felice,

25
00:01:16,550 --> 00:01:19,628
se passavo una brutta giornata,
o ero stressata, confusa,

26
00:01:19,628 --> 00:01:21,320
e questo era frustrante.

27
00:01:23,550 --> 00:01:27,431
Ancora peggio, dato che comunicavo
online con la mia famiglia a casa,

28
00:01:29,281 --> 00:01:32,303
sentivo le mie emozioni
scomparire nello cyberspazio.

29
00:01:32,703 --> 00:01:37,498
Mi mancava casa, ero sola,
e alcuni giorni piangevo proprio,

30
00:01:37,838 --> 00:01:41,076
Ma tutto ciò che avevo per comunicare
queste emozioni

31
00:01:41,676 --> 00:01:44,596
era questo.
(Risate)

32
00:01:44,806 --> 00:01:48,990
La tecnologia oggigiorno ha tanto QI
ma non IE.

33
00:01:48,990 --> 00:01:52,476
Tanta intelligenza cognitiva,
ma nessuna Intelligenza Emotiva.

34
00:01:52,956 --> 00:01:54,843
E questo mi ha fatto pensare:

35
00:01:54,853 --> 00:01:59,057
e se la tecnologia potesse sentire
le nostre emozioni?

36
00:01:59,057 --> 00:02:01,317
Se i dispositivi sapessero
cosa proviamo

37
00:02:01,317 --> 00:02:02,853
e come reagiamo di conseguenza,

38
00:02:02,853 --> 00:02:05,776
come solo un amico
emotivamente intelligente farebbe?

39
00:02:06,666 --> 00:02:09,840
Queste domande
hanno portato me e il mio team

40
00:02:10,000 --> 00:02:13,897
a creare tecnologie che possono leggere
e reagire alle nostre emozioni.

41
00:02:14,607 --> 00:02:17,227
E il nostro punto di partenza
è stato il volto umano.

42
00:02:18,487 --> 00:02:21,840
Il nostro volto pare sia
uno dei più potenti canali

43
00:02:21,840 --> 00:02:25,496
che usiamo per comunicare
stati sociali ed emotivi.

44
00:02:25,706 --> 00:02:28,776
Qualsiasi cosa, dal piacere alla sorpresa,

45
00:02:29,256 --> 00:02:31,879
dall'empatia alla curiosità.

46
00:02:32,979 --> 00:02:37,637
In scienza delle emozioni ogni movimento muscolare è detto
"unità d'azione".

47
00:02:37,907 --> 00:02:40,242
Per esempio, l'unità d'azione 12,

48
00:02:40,272 --> 00:02:42,620
non è un film di successo di Hollywood,

49
00:02:42,620 --> 00:02:46,022
ma è il tirare l'angolo della bocca,
che è la base per un sorriso.

50
00:02:46,022 --> 00:02:48,380
Provateci tutti.
Fate partire qualche sorriso.

51
00:02:48,900 --> 00:02:50,814
Un altro esempio è l'unità d'azione 4,

52
00:02:50,814 --> 00:02:53,782
è il solco tra le sopracciglia,
quando le ravvicinate

53
00:02:53,782 --> 00:02:55,809
e create tutte quelle linee
e quelle rughette.

54
00:02:55,809 --> 00:02:59,664
Non ci piacciono, ma è un forte
segnale di un'emozione negativa.

55
00:02:59,944 --> 00:03:02,380
Ne abbiamo circa 45,
di queste unità d'azione,

56
00:03:02,410 --> 00:03:05,510
che si combinano per esprimere
centinaia di emozioni.

57
00:03:06,340 --> 00:03:09,831
Insegnare a un computer a leggere
queste espressioni facciali è difficile,

58
00:03:10,211 --> 00:03:13,213
perché le unità d'azione
possono essere veloci, impercettibili,

59
00:03:13,223 --> 00:03:15,247
e si combinano in tanti modi diversi.

60
00:03:15,627 --> 00:03:18,305
Prendiamo per esempio
un sorriso e una smorfia.

61
00:03:19,525 --> 00:03:21,198
Sembrano in qualche modo simili,

62
00:03:21,498 --> 00:03:24,526
ma hanno significati molto diversi.
(Risate)

63
00:03:24,986 --> 00:03:26,810
Il sorriso è positivo,

64
00:03:27,100 --> 00:03:28,920
una smorfia è spesso negativa.

65
00:03:28,920 --> 00:03:32,456
Qualche volta una smorfia
può farti diventare famoso. (Risate)

66
00:03:33,136 --> 00:03:35,900
Ma seriamente, è importante
per un computer essere in grado

67
00:03:35,900 --> 00:03:38,355
di distinguere la differenza
tra le due espressioni.

68
00:03:38,475 --> 00:03:40,097
Perciò come possiamo farlo?

69
00:03:40,197 --> 00:03:41,994
Diamo ai nostri algoritmi

70
00:03:42,044 --> 00:03:45,794
decine di migliaia di esempi
di persone che sappiamo sorridono,

71
00:03:46,524 --> 00:03:49,339
di diverse etnie, età, genere,

72
00:03:49,529 --> 00:03:51,460
e facciamo lo stesso per le smorfie.

73
00:03:52,090 --> 00:03:53,704
E poi, usando il Deep Learning,

74
00:03:53,894 --> 00:03:56,870
l'algoritmo cerca tutte queste
trame, queste rughe,

75
00:03:56,870 --> 00:03:59,090
e i mutamenti di forma sul nostro viso,

76
00:03:59,090 --> 00:04:02,442
e in pratica apprende che tutti i sorrisi
hanno caratteristiche comuni,

77
00:04:02,592 --> 00:04:05,443
tutte le smorfie hanno caratteristiche
leggermente diverse.

78
00:04:05,673 --> 00:04:07,781
E la prossima volta
che vede un viso nuovo,

79
00:04:08,001 --> 00:04:13,020
capisce che quel viso ha le stesse 
caratteristiche di un sorriso,

80
00:04:13,093 --> 00:04:16,581
e dice: "La riconosco.
È un'espressione sorridente".

81
00:04:18,271 --> 00:04:21,351
E il miglior modo per dimostrare
come funziona questa tecnologia

82
00:04:21,351 --> 00:04:23,197
è una dimostrazione dal vivo,

83
00:04:23,317 --> 00:04:26,820
perciò mi serve un volontario,
possibilmente qualcuno con una faccia.

84
00:04:26,820 --> 00:04:28,864
(Risate)

85
00:04:29,564 --> 00:04:31,785
Chloe sarà la nostra volontaria oggi.

86
00:04:33,325 --> 00:04:37,783
Negli ultimi cinque anni siamo passati
dall'essere un progetto di ricerca al MIT

87
00:04:37,783 --> 00:04:40,709
ad essere una società,
in cui il mio team ha lavorato sodo

88
00:04:40,709 --> 00:04:43,801
per far funzionare questa tecnologia,
noi diciamo, come bestie.

89
00:04:44,120 --> 00:04:47,210
E l'abbiamo anche compressa
così che il sistema emotivo centrale

90
00:04:47,210 --> 00:04:50,410
funzioni su tutti i dispositivi
con videocamera, come questo Ipad.

91
00:04:50,530 --> 00:04:52,146
Facciamo una prova.

92
00:04:54,756 --> 00:04:58,680
Come potete vedere, l'algoritmo
ha praticamente trovato il viso di Chloe,

93
00:04:58,680 --> 00:05:00,372
è questo riquadro bianco ai bordi,

94
00:05:00,372 --> 00:05:02,903
e sta tracciando i lineamenti
principali del suo viso,

95
00:05:02,903 --> 00:05:05,059
cioè sopracciglia, occhi,
bocca e naso.

96
00:05:05,779 --> 00:05:08,556
La domanda è:
riconosce le sue espressioni?

97
00:05:08,556 --> 00:05:10,007
Testiamo la macchina.

98
00:05:10,007 --> 00:05:12,133
Prima di tutto,
fai una faccia impassibile.

99
00:05:12,133 --> 00:05:14,643
Fantastico. (Risate)

100
00:05:14,643 --> 00:05:17,576
Poi se lei sorride,
è un sorriso sincero, va benissimo,

101
00:05:17,576 --> 00:05:19,646
vedete la linea verde salire se sorride.

102
00:05:19,646 --> 00:05:22,188
Quello era un gran sorriso,
puoi provare un sorrisetto

103
00:05:22,188 --> 00:05:25,221
per vedere se il computer lo riconosce?
Riconosce anche quelli.

104
00:05:25,221 --> 00:05:27,267
Abbiamo lavorato duramente
per riuscirci.

105
00:05:27,607 --> 00:05:31,239
E ora sopracciglia alzate,
indice di sorpresa. (Risate)

106
00:05:31,439 --> 00:05:35,688
Accigliata, 
che è indice di confusione. (Risate)

107
00:05:35,688 --> 00:05:39,695
Corrucciata, perfetto.
(Risate)

108
00:05:39,695 --> 00:05:42,668
Sono tutte unità d'azione
diverse, e ce ne sono tante altre.

109
00:05:42,668 --> 00:05:44,710
Questa è solo una demo compressa.

110
00:05:44,910 --> 00:05:48,048
Ma chiamiamo ogni interpretazione
"punto dati dell'emozione",

111
00:05:48,368 --> 00:05:51,367
e possono accendersi insieme
e descrivere emozioni differenti,

112
00:05:51,367 --> 00:05:54,910
sul lato destro della demo.
Sembri felice.

113
00:05:55,220 --> 00:05:57,144
C'è gioia. E "Joy" si accende.

114
00:05:57,444 --> 00:05:59,241
Poi fai una faccia disgustata.

115
00:05:59,241 --> 00:06:02,763
Prova a ricordare com'è stato
quando Zayn ha lasciato i One Direction.

116
00:06:02,763 --> 00:06:04,573
(Risate)

117
00:06:04,573 --> 00:06:08,035
Arriccia il naso. Fantastico.
(Risate)

118
00:06:09,495 --> 00:06:13,046
La valenza è abbastanza negativa,
devi essere stata una grande fan.

119
00:06:13,046 --> 00:06:15,926
"Valence" è quanto positiva
o negativa sia un'esperienza,

120
00:06:15,926 --> 00:06:18,452
ed "engagement" indica
quanto lei è espressiva.

121
00:06:18,712 --> 00:06:22,256
Immaginate se Chloe entrasse
in questo flusso emotivo in tempo reale

122
00:06:22,256 --> 00:06:24,755
e potesse condividerlo
con chiunque volesse.

123
00:06:24,855 --> 00:06:26,238
Grazie.

124
00:06:26,268 --> 00:06:30,889
(Applausi)

125
00:06:33,749 --> 00:06:38,809
Ad oggi abbiamo accumulato 12 miliardi
di questi punti dati dell'emozione.

126
00:06:38,819 --> 00:06:41,140
È il più vasto database di emozioni
al mondo.

127
00:06:41,170 --> 00:06:44,383
Lo abbiamo messo insieme
da 2,9 milioni di video facciali,

128
00:06:44,593 --> 00:06:47,193
persone che hanno condiviso
le loro emozioni con noi,

129
00:06:47,193 --> 00:06:50,228
e da 75 Paesi di tutto il mondo.

130
00:06:50,268 --> 00:06:51,783
E si arricchisce ogni giorno.

131
00:06:52,593 --> 00:06:56,270
Mi sbalordisce che oggi
possiamo misurare qualcosa

132
00:06:56,270 --> 00:06:57,985
di così personale come le emozioni,

133
00:06:57,985 --> 00:06:59,850
e possiamo farlo così ampiamente.

134
00:06:59,970 --> 00:07:02,137
Cosa abbiamo quindi imparato
a determinare?

135
00:07:03,057 --> 00:07:04,248
Il genere.

136
00:07:05,328 --> 00:07:08,934
I nostri dati confermano qualcosa
di cui potete sospettare. (Risate)

137
00:07:08,934 --> 00:07:10,891
Le donne sono più espressive
degli uomini.

138
00:07:10,891 --> 00:07:13,574
Non solo sorridono di più
ma i loro sorrisi durano di più

139
00:07:13,574 --> 00:07:16,478
e possiamo davvero determinare
a cosa uomini e donne

140
00:07:16,478 --> 00:07:18,094
reagiscono in modo differente.

141
00:07:18,614 --> 00:07:20,904
Vediamo culturalmente.
Negli Stati Uniti

142
00:07:20,904 --> 00:07:23,828
le donne sono per il 40 %
più espressive degli uomini,

143
00:07:23,988 --> 00:07:27,753
ma -strano- non c'è alcuna differenza
nel Regno Unito tra uomini e donne.

144
00:07:27,753 --> 00:07:30,019
(Risate)

145
00:07:31,296 --> 00:07:35,323
Età: le persone dai 50 anni in su

146
00:07:35,323 --> 00:07:38,269
sono per il 25 % più emotive
dei più giovani.

147
00:07:39,519 --> 00:07:43,541
Le donne ventenni sorridono
molto più degli uomini della stessa età,

148
00:07:43,621 --> 00:07:45,960
forse per necessità relazionali.

149
00:07:47,510 --> 00:07:50,007
Ma forse ciò che ci ha sorpresi di più
in questi dati

150
00:07:50,007 --> 00:07:53,260
è che ci ritroviamo a essere
espressivi in ogni momento,

151
00:07:53,260 --> 00:07:55,973
anche quando siamo seduti
da soli coi nostri dispositivi,

152
00:07:56,163 --> 00:07:59,307
non solo quando stiamo guardando
video di gatti su Facebook.

153
00:07:59,987 --> 00:08:03,077
Siamo espressivi quando inviamo email,
messaggi, compriamo online,

154
00:08:03,077 --> 00:08:04,757
o anche calcolando le tasse.

155
00:08:05,627 --> 00:08:07,659
Per cosa sono usati questi dati oggi?

156
00:08:07,919 --> 00:08:10,312
Per capire come ci relazioniamo
coi media,

157
00:08:10,312 --> 00:08:12,846
cioè comprendere la viralità
e la modalità di scelta;

158
00:08:13,166 --> 00:08:16,606
e anche per dare potere
o attivare emotivamente la tecnologia.

159
00:08:16,606 --> 00:08:20,067
Voglio condividere alcuni esempi
particolarmente vicini al mio cuore.

160
00:08:21,197 --> 00:08:24,265
Occhiali abilitati all'emozione
possono aiutare gli individui

161
00:08:24,265 --> 00:08:27,263
con problemi di vista
a leggere i volti degli altri,

162
00:08:27,463 --> 00:08:31,050
e possono aiutare individui con tendenza
autistica a interpretare emozioni

163
00:08:31,050 --> 00:08:33,148
qualcosa con cui combattono realmente.

164
00:08:35,508 --> 00:08:38,897
Nell'istruzione, immaginate
se la vostra app per l'apprendimento

165
00:08:38,897 --> 00:08:41,347
capisse che siete confusi
e rallentasse,

166
00:08:41,347 --> 00:08:43,444
o che siete annoiati,
così da accelerare,

167
00:08:43,444 --> 00:08:45,853
proprio come farebbe
un bravo insegnante in classe.

168
00:08:46,873 --> 00:08:49,644
Se il vostro orologio tracciasse
il vostro umore,

169
00:08:49,644 --> 00:08:51,947
o se l'auto sentisse che siete stanchi,

170
00:08:52,257 --> 00:08:54,885
o magari il vostro frigo
sapesse che siete stressati,

171
00:08:54,885 --> 00:08:59,001
così da bloccarsi automaticamente
per evitarvi un'abbuffata. (Risate)

172
00:08:59,001 --> 00:09:01,718
A me piacerebbe. (Risate)

173
00:09:03,668 --> 00:09:05,515
E se, quando ero a Cambridge,

174
00:09:05,515 --> 00:09:07,908
fossi entrata nel mio flusso
emotivo in tempo reale

175
00:09:07,908 --> 00:09:11,437
e avessi potuto condividerlo
con la mia famiglia in modo spontaneo,

176
00:09:11,437 --> 00:09:14,708
come avrei fatto se fossimo stati insieme
nella stessa stanza?

177
00:09:15,408 --> 00:09:18,140
Credo che nel giro di cinque anni

178
00:09:18,160 --> 00:09:20,797
tutti i dispositivi avranno
un chip per le emozioni,

179
00:09:20,887 --> 00:09:23,951
e non ricorderemo com'era quando
non potevamo guardar male

180
00:09:23,951 --> 00:09:28,120
il nostro dispositivosenza che dicesse:
"Non ti piaceva, vero?

181
00:09:29,140 --> 00:09:32,751
La grande sfida è che ci sono così tante
applicazioni di questa tecnologia

182
00:09:32,751 --> 00:09:35,804
che io e il mio team sappiamo
di non poter realizzare da soli.

183
00:09:35,804 --> 00:09:39,110
Perciò l'abbiamo resa disponibile
così che altri sviluppatori

184
00:09:39,110 --> 00:09:41,194
possano svilupparla ed essere creativi.

185
00:09:41,474 --> 00:09:45,560
Ammettiamo che ci sono
rischi potenziali

186
00:09:45,560 --> 00:09:47,247
e la possibilità di abuso,

187
00:09:47,627 --> 00:09:50,266
ma personalmente, avendo passato
tanti anni a farlo,

188
00:09:50,326 --> 00:09:53,078
credo che i benefici per l'uomo

189
00:09:53,078 --> 00:09:55,463
nell'avere una tecnologia
emotivamente intelligente

190
00:09:55,573 --> 00:09:58,959
siano di gran lunga maggiori
del potenziale uso improprio.

191
00:09:59,179 --> 00:10:01,800
E vi invito a essere tutti
parte della conversazione.

192
00:10:01,800 --> 00:10:04,244
Più persone conoscono
questa tecnologia,

193
00:10:04,314 --> 00:10:07,351
più possiamo tutti avere voce 
su come va usata.

194
00:10:09,081 --> 00:10:13,155
Dato che sempre più le nostre vite
diventano digitali,

195
00:10:13,655 --> 00:10:17,153
combattiamo una battaglia persa
cercando di frenare l'uso dei dispositivi

196
00:10:17,153 --> 00:10:19,382
per ritrovare le nostre emozioni.

197
00:10:20,532 --> 00:10:24,566
Quello che invece cerco di fare è portare
le emozioni nella nostra tecnologia

198
00:10:24,566 --> 00:10:26,585
e renderla più reattiva.

199
00:10:26,585 --> 00:10:29,195
Voglio che quei dispositivi
che ci hanno divisi

200
00:10:29,345 --> 00:10:31,047
ci uniscano di nuovo.

201
00:10:32,207 --> 00:10:36,275
E umanizzando la tecnologia
abbiamo un'opportunità d'oro

202
00:10:36,485 --> 00:10:39,632
per ripensare a come siamo connessi
con le macchine,

203
00:10:39,992 --> 00:10:43,943
e quindi a come, in quanto esseri umani,

204
00:10:44,163 --> 00:10:45,887
siamo connessi agli altri.

205
00:10:46,037 --> 00:10:47,047
Grazie.

206
00:10:47,047 --> 00:10:50,750
(Applausi)