0:00:00.556,0:00:04.573
私たちの感情は[br]生活のあらゆる面に影響します

0:00:04.573,0:00:08.148
健康や学び方[br]ビジネスのやり方や決定の仕方まで

0:00:08.148,0:00:09.922
大小様々です

0:00:10.672,0:00:14.162
感情は私たちがお互いと[br]結びつく方法にも影響します

0:00:15.132,0:00:19.108
今まで私たちは[br]このような世界に順応してきましたが

0:00:19.108,0:00:23.427
現在の世界は どんどん[br]このようになってきています

0:00:23.427,0:00:26.561
これは昨晩 娘から届いた[br]携帯メールです

0:00:26.561,0:00:29.301
感情のない世界ですね

0:00:29.301,0:00:31.252
私はそれを変えるべく活動しています

0:00:31.252,0:00:35.343
デジタルでの体験に[br]感情を取り戻したいのです

0:00:36.223,0:00:39.300
この道を歩み始めたのは15年前―

0:00:39.300,0:00:41.366
エジプトでコンピューターサイエンスを[br]学んでいたときのことです

0:00:41.366,0:00:45.871
ケンブリッジ大学の博士課程に[br]合格したところでした

0:00:45.871,0:00:47.984
私が取った行動は

0:00:47.984,0:00:52.209
結婚したての若いイスラム教徒の[br]エジプト人妻としてはかなり珍しいものでした

0:00:53.599,0:00:56.598
エジプトに残らねばならない[br]夫のサポートを得て

0:00:56.598,0:00:59.616
私は荷物をまとめて[br]イングランドにやってきたのです

0:00:59.616,0:01:02.844
故郷から何千キロも離れた[br]ケンブリッジで

0:01:02.844,0:01:06.257
私は自分が他の人と過ごすよりも[br]長い時間を

0:01:06.257,0:01:08.486
ノートパソコンと過ごしていることに[br]気づきました

0:01:08.486,0:01:13.339
とても近しいものでありながら[br]ノートパソコンに私の感情は分かりません

0:01:13.339,0:01:16.550
私が嬉しかろうと

0:01:16.550,0:01:19.538
ストレスを抱えて混乱し[br]嫌な１日を過ごそうと伝わらないので

0:01:19.538,0:01:22.460
歯がゆい気持ちになりました

0:01:23.600,0:01:28.831
さらに悪いことに オンラインで[br]家族と会話をしていても

0:01:29.421,0:01:32.703
感情がすべてサイバー空間に[br]消えてしまうような気がしました

0:01:32.703,0:01:37.858
ホームシックで寂しい思いをし[br]泣いたときもありましたが

0:01:37.858,0:01:42.786
感情を表す手段はこれだけでした

0:01:42.786,0:01:44.806
（笑）

0:01:44.806,0:01:49.780
現在のテクノロジーには[br]IQはあってもEQはありません

0:01:49.780,0:01:52.956
知能指数は高くても[br]心の知能指数はないのです

0:01:52.956,0:01:55.153
そこで私は考えました

0:01:55.153,0:01:58.777
テクノロジーが感情を[br]感じ取れるとしたらどうだろう？

0:01:58.777,0:02:02.853
心の知能指数を持った友人のように[br]電子機器が感情を読み取って

0:02:02.853,0:02:05.866
それに応じて反応したらどうだろう？

0:02:06.666,0:02:10.229
これらの問いによって[br]私とチームは

0:02:10.229,0:02:14.607
感情を読み取り 対応できる[br]テクノロジーを開発するに至り

0:02:14.607,0:02:17.697
私たちの出発点は人間の顔でした

0:02:18.577,0:02:21.750
人間の顔は[br]社会的・感情的状態を伝えるのに

0:02:21.750,0:02:25.766
誰もが用いている[br]非常に強力な手段のひとつです

0:02:25.766,0:02:28.776
喜びや驚き―

0:02:28.776,0:02:32.979
共感や好奇心まで様々あります

0:02:32.979,0:02:37.907
感情科学では顔面筋肉の動き[br]それぞれをアクション・ユニットと言います

0:02:37.907,0:02:40.832
例えば アクション・ユニット12は

0:02:40.832,0:02:42.870
ハリウッド映画のタイトルではありませんよ

0:02:42.870,0:02:46.312
これは口の端を引く動きで[br]笑顔の主な要素です

0:02:46.312,0:02:49.300
試してみて下さい[br]笑顔になりますね

0:02:49.300,0:02:51.954
もうひとつの例はアクション・ユニット４で[br]これは眉をひそめる動きです

0:02:51.954,0:02:54.192
両眉をひそめると

0:02:54.192,0:02:56.459
凹凸やしわができますね

0:02:56.459,0:03:00.754
好まれるものではありませんが[br]否定的な感情を強く示すサインです

0:03:00.754,0:03:02.960
こうしたアクション・ユニットが45個あり

0:03:02.960,0:03:06.350
これらが組み合わさって[br]何百もの感情を表します

0:03:06.350,0:03:10.251
こうした顔の表情をコンピューターに[br]読み取らせるのは困難です

0:03:10.251,0:03:13.223
アクション・ユニットは動きが素早く[br]加減が微妙ですし

0:03:13.223,0:03:15.777
様々に組み合わせられるためです

0:03:15.777,0:03:19.515
例えば 笑顔と[br]ぎこちない作り笑いです

0:03:19.515,0:03:23.268
どこかしら似てはいますが[br]意味合いは随分違います

0:03:23.268,0:03:24.986
（笑）

0:03:24.986,0:03:27.990
笑顔はポジティブで

0:03:27.990,0:03:29.260
わざと作った笑顔は[br]ネガティブなことが多いです

0:03:29.260,0:03:33.136
作り笑いで有名になることもあります

0:03:33.136,0:03:35.960
ですが真面目な話[br]コンピューターが

0:03:35.960,0:03:38.815
２つの表情の違いを[br]読み取れることが重要です

0:03:38.815,0:03:40.627
では どうすればいいでしょう？

0:03:40.627,0:03:42.414
私達の開発したアルゴリズムに

0:03:42.414,0:03:46.524
純粋な笑顔を見せている人々の例を[br]何万例も与えます

0:03:46.524,0:03:49.589
人種 年齢 性別も様々です

0:03:49.589,0:03:52.400
そして作り笑いにも[br]同様のことを行います

0:03:52.400,0:03:53.954
するとディープラーニング（深層学習）で

0:03:53.954,0:03:56.810
アルゴリズムが[br]顔面に起こる凹凸やしわや

0:03:56.810,0:03:59.390
形状の変化を探し

0:03:59.390,0:04:02.592
笑顔には共通の特徴があり

0:04:02.592,0:04:05.773
作り笑いには微妙に異なる[br]特徴があることを学習します

0:04:05.773,0:04:08.141
以降は 未知の顔に遭遇しても

0:04:08.141,0:04:10.440
基本的に この顔が

0:04:10.440,0:04:13.473
笑顔の特徴を[br]備えていることを認識し

0:04:13.473,0:04:17.750
「あぁわかった　これは笑顔ですね」[br]と言うのです

0:04:18.380,0:04:21.180
このテクノロジーの働きを[br]お見せする一番の方法は

0:04:21.180,0:04:23.317
ここで実演することです

0:04:23.317,0:04:27.230
誰か手伝ってもらえませんか[br]顔がある人がいいのですが

0:04:27.230,0:04:29.564
（笑）

0:04:29.564,0:04:32.335
クロイに手伝ってもらいましょう

0:04:33.325,0:04:37.783
ここ５年間で私たちはMITでの[br]研究プロジェクトから

0:04:37.783,0:04:38.939
企業へと変化しました

0:04:38.939,0:04:42.131
私のチームはこのテクノロジーが[br]いわば「外の世界で」

0:04:42.131,0:04:44.540
機能するよう努力してきました

0:04:44.540,0:04:47.210
またコンパクトにすることで[br]感情エンジンの核となる部分が

0:04:47.210,0:04:50.530
iPadのようなカメラ付き携帯機器で[br]使えるようにしました

0:04:50.530,0:04:53.316
では やってみましょう

0:04:54.756,0:04:58.680
ご覧のように アルゴリズムが[br]クロイの顔を認識しました

0:04:58.680,0:05:00.372
白い四角で示されており

0:05:00.372,0:05:02.943
顔の主な部分を追跡しています

0:05:02.943,0:05:05.799
眉、目、口や鼻などです

0:05:05.799,0:05:08.786
さあ 表情を読み取れるでしょうか？

0:05:08.786,0:05:10.457
機械を試してみましょう

0:05:10.457,0:05:14.643
まず ポーカーフェイスを見せて下さい[br]いいですね （笑）

0:05:14.643,0:05:17.456
それから笑顔です[br]これは心からの笑顔ですね

0:05:17.456,0:05:19.756
彼女が笑うと[br]緑色のバーが上がるのが分かります

0:05:19.756,0:05:20.978
満面の笑みでしたね

0:05:20.978,0:05:24.021
コンピューターが認識できるか[br]微笑みを作ってみましょう

0:05:24.021,0:05:26.352
微笑みでも認識できますね

0:05:26.352,0:05:28.477
これには大変苦労しました

0:05:28.477,0:05:31.439
眉が上がると[br]驚きの表情のサインです

0:05:31.439,0:05:35.688
眉をひそめると[br]困惑を示すサインです

0:05:35.688,0:05:39.695
眉をひそめて[br]完璧です

0:05:39.695,0:05:43.188
これらは全て異なるアクション・ユニットで[br]まだ他にも多くありますが

0:05:43.188,0:05:45.220
ほんの一部だけお見せしました

0:05:45.220,0:05:48.368
それぞれの感情のデータポイントを[br]読み取らせることができ

0:05:48.368,0:05:51.337
それらが合わさって[br]様々な感情を表現することができます

0:05:51.337,0:05:55.990
デモの右側には―[br]喜びの表情を見せて

0:05:55.990,0:05:57.444
これが喜びですね[br]「喜び」の項目が上がりました

0:05:57.444,0:05:59.371
それから 嫌悪の表情を見せて下さい

0:05:59.371,0:06:03.643
ゼインがワン・ダイレクションを[br]脱退したのを思い出して

0:06:03.643,0:06:05.153
（笑）

0:06:05.153,0:06:09.495
鼻にもしわが寄ります[br]いいですね

0:06:09.495,0:06:13.226
感情価がかなりネガティブでしたから[br]熱心なファンだったのでしょう

0:06:13.226,0:06:15.926
「感情価」は経験がいかにポジティブ[br]またはネガティブであったか

0:06:15.926,0:06:18.712
そして「関与度」は[br]いかに強く表現したかです

0:06:18.712,0:06:22.126
クロイがこのリアルタイムでの[br]感情ストリームを利用でき

0:06:22.126,0:06:24.935
それを他の人と共有できると[br]想像してみて下さい

0:06:24.935,0:06:27.858
どうもありがとう

0:06:27.858,0:06:32.479
（拍手）

0:06:33.749,0:06:39.019
これまでに120億の[br]感情データポイントを収集しました

0:06:39.019,0:06:41.630
世界最大の感情データベースです

0:06:41.630,0:06:44.593
290万の顔の写ったビデオから[br]集めましたが

0:06:44.593,0:06:47.193
感情を共有することに[br]同意した人たち―

0:06:47.193,0:06:50.398
世界75か国から集まりました

0:06:50.398,0:06:52.113
これは日々 増えています

0:06:52.603,0:06:54.670
感情というごく個人的なものを

0:06:54.670,0:06:57.865
今やこれほどの規模で[br]数量化できるなんて

0:06:57.865,0:07:00.100
私の想像を超えています

0:07:00.100,0:07:02.277
では 今日までにわかったことは[br]何でしょうか？

0:07:03.057,0:07:05.388
ジェンダーです

0:07:05.388,0:07:09.034
皆さんが薄々気づいていることを[br]データが立証しました

0:07:09.034,0:07:10.891
女性の方が男性より表情豊かです

0:07:10.891,0:07:13.574
より頻繁に笑顔になるだけでなく[br]笑顔が持続します

0:07:13.574,0:07:16.478
今や男性と女性が[br]異なる反応を見せるものについて

0:07:16.478,0:07:18.614
数量化することができます

0:07:18.614,0:07:20.904
文化の違いではどうでしょう[br]アメリカでは―

0:07:20.904,0:07:24.108
女性は男性より40％表情豊かですが

0:07:24.108,0:07:27.753
面白いことにイギリスでは[br]男女の差異はありません

0:07:27.753,0:07:30.259
（笑）

0:07:31.296,0:07:35.323
年齢です[br]50歳以上の人々は

0:07:35.323,0:07:38.759
若者よりも25％さらに感情的です

0:07:39.899,0:07:43.751
20代の女性は同じ年代の男性よりも[br]ずっと頻繁に笑顔になり

0:07:43.751,0:07:47.590
これはデートで[br]必要となるのかもしれません

0:07:47.590,0:07:50.207
このデータで最も驚かされるのは

0:07:50.207,0:07:53.410
いかに私たちが常に[br]表情豊かであるかと言うことです

0:07:53.410,0:07:56.243
電子機器の前に[br]独りで座っているときでもです

0:07:56.243,0:07:59.517
Facebookで猫のビデオを[br]見ているときだけではありません

0:08:00.217,0:08:03.227
メールや携帯メールを書くときや[br]オンラインショッピング―

0:08:03.227,0:08:05.527
確定申告の準備中でも[br]表情豊かなのです

0:08:05.527,0:08:07.919
このデータは今[br]どこで使われているのでしょう？

0:08:07.919,0:08:10.682
メディアとの関わり方の研究―

0:08:10.682,0:08:13.166
つまりバイラリティーや[br]投票行動などの理解や

0:08:13.166,0:08:15.906
また 能力を高めたり[br]感情を利用するテクノロジーにも使えます

0:08:15.906,0:08:20.527
私が特に大切に思う例を[br]お話ししたいと思います

0:08:21.197,0:08:24.265
感情を理解する[br]眼鏡型端末があれば

0:08:24.265,0:08:27.493
視覚障害者が[br]他者の表情を読むのに役立ちます

0:08:27.493,0:08:31.680
自閉症スペクトラムの人が[br]非常に苦労している―

0:08:31.680,0:08:34.457
感情の理解にも役立ちます

0:08:35.918,0:08:38.777
教育においては学習アプリが

0:08:38.777,0:08:41.587
生徒の困惑や退屈の表情に気付き

0:08:41.587,0:08:43.443
教室で熟練の教師がするように

0:08:43.443,0:08:46.413
学習のペースを[br]調整することができるでしょう

0:08:47.043,0:08:49.644
腕時計があなたの気分をモニターしたり

0:08:49.644,0:08:52.337
車があなたの疲労度合いを[br]感知できたら―

0:08:52.337,0:08:54.885
あるいは冷蔵庫が[br]ストレスを感知して

0:08:54.885,0:09:00.951
ばか食いを防ぐために[br]自動ロックしたらどうでしょうか （笑）

0:09:00.951,0:09:03.668
私は良いと思いますね

0:09:03.668,0:09:05.595
私がケンブリッジにいた頃

0:09:05.595,0:09:07.908
リアルタイムの[br]感情ストリームを利用して

0:09:07.908,0:09:11.437
故郷にいる家族と感情を[br]ごく自然に―

0:09:11.437,0:09:15.408
まるで同じ部屋にいるように[br]共有できたらどうだったでしょう？

0:09:15.408,0:09:18.550
今から５年もすれば

0:09:18.550,0:09:20.887
電子機器はすべて[br]感情チップを搭載し

0:09:20.887,0:09:24.951
電子機器に向かって 眉をひそめれば[br]「気に入らなかったんだね」と

0:09:24.951,0:09:29.200
言ってくれなかった昔のことなど[br]忘れてしまうでしょう

0:09:29.200,0:09:32.961
最大の難関はこのテクノロジーには[br]非常に多くの使い道があり

0:09:32.961,0:09:35.864
私たちのチームだけでは[br]全てを開発できないと気づいたことです

0:09:35.864,0:09:39.360
そこで このテクノロジーを利用可能にして[br]他の開発者たちが

0:09:39.360,0:09:41.474
独自に開発を進められるようにしました

0:09:41.474,0:09:45.560
私たちはリスクの可能性も[br]認識しています

0:09:45.560,0:09:47.627
濫用されるリスクです

0:09:47.627,0:09:50.576
でも個人的には[br]何年も携わってきて

0:09:50.576,0:09:53.548
心の知能指数の高い[br]テクノロジーによって

0:09:53.548,0:09:55.823
人類にもたらされる利益の方が

0:09:55.823,0:09:59.399
濫用のリスクよりも[br]ずっと多いと考えています

0:09:59.399,0:10:01.930
皆さんにも対話に参加をお願いします

0:10:01.930,0:10:04.484
このテクノロジーを[br]知っている人が多ければ多いほど

0:10:04.484,0:10:07.661
使用法に関する意見を[br]多く得ることができます

0:10:09.081,0:10:13.655
私たちの生活が[br]さらにデジタルなものになるにつれ

0:10:13.655,0:10:17.153
私たちは感情を再び手にするために[br]電子機器の使用を控えようという

0:10:17.153,0:10:19.382
負けが明らかな闘いに挑んでいます

0:10:20.622,0:10:24.536
その代わりに 私が試みているのは[br]テクノロジーに感情を導入すること

0:10:24.536,0:10:26.765
そしてテクノロジーが[br]反応するものにすることです

0:10:26.765,0:10:29.435
私たちを引き離した電子機器によって

0:10:29.435,0:10:31.897
再び人々を[br]結びつけようとしているのです

0:10:31.897,0:10:36.485
テクノロジーに人間性を付与することで[br]私たちには

0:10:36.485,0:10:39.782
機械との関わりを見つめ直す[br]絶好の機会が与えられています

0:10:39.782,0:10:44.263
つまり人間として 私たちが

0:10:44.263,0:10:46.167
いかにお互いとつながり合うかを[br]見つめ直す機会なのです

0:10:46.167,0:10:48.327
ありがとうございました

0:10:48.327,0:10:51.640
（拍手）