1
00:00:00,556 --> 00:00:04,573
私たちの感情は
生活のあらゆる面に影響します

2
00:00:04,573 --> 00:00:08,148
健康や学び方
ビジネスのやり方や決定の仕方まで

3
00:00:08,148 --> 00:00:09,922
大小様々です

4
00:00:10,672 --> 00:00:14,162
感情は私たちがお互いと
結びつく方法にも影響します

5
00:00:15,132 --> 00:00:19,108
今まで私たちは
このような世界に順応してきましたが

6
00:00:19,108 --> 00:00:23,427
現在の世界は どんどん
このようになってきています

7
00:00:23,427 --> 00:00:26,561
これは昨晩 娘から届いた
携帯メールです

8
00:00:26,561 --> 00:00:29,301
感情のない世界ですね

9
00:00:29,301 --> 00:00:31,252
私はそれを変えるべく活動しています

10
00:00:31,252 --> 00:00:35,343
デジタルでの体験に
感情を取り戻したいのです

11
00:00:36,223 --> 00:00:39,300
この道を歩み始めたのは15年前―

12
00:00:39,300 --> 00:00:41,366
エジプトでコンピューターサイエンスを
学んでいたときのことです

13
00:00:41,366 --> 00:00:45,871
ケンブリッジ大学の博士課程に
合格したところでした

14
00:00:45,871 --> 00:00:47,984
私が取った行動は

15
00:00:47,984 --> 00:00:52,209
結婚したての若いイスラム教徒の
エジプト人妻としてはかなり珍しいものでした

16
00:00:53,599 --> 00:00:56,598
エジプトに残らねばならない
夫のサポートを得て

17
00:00:56,598 --> 00:00:59,616
私は荷物をまとめて
イングランドにやってきたのです

18
00:00:59,616 --> 00:01:02,844
故郷から何千キロも離れた
ケンブリッジで

19
00:01:02,844 --> 00:01:06,257
私は自分が他の人と過ごすよりも
長い時間を

20
00:01:06,257 --> 00:01:08,486
ノートパソコンと過ごしていることに
気づきました

21
00:01:08,486 --> 00:01:13,339
とても近しいものでありながら
ノートパソコンに私の感情は分かりません

22
00:01:13,339 --> 00:01:16,550
私が嬉しかろうと

23
00:01:16,550 --> 00:01:19,538
ストレスを抱えて混乱し
嫌な１日を過ごそうと伝わらないので

24
00:01:19,538 --> 00:01:22,460
歯がゆい気持ちになりました

25
00:01:23,600 --> 00:01:28,831
さらに悪いことに オンラインで
家族と会話をしていても

26
00:01:29,421 --> 00:01:32,703
感情がすべてサイバー空間に
消えてしまうような気がしました

27
00:01:32,703 --> 00:01:37,858
ホームシックで寂しい思いをし
泣いたときもありましたが

28
00:01:37,858 --> 00:01:42,786
感情を表す手段はこれだけでした

29
00:01:42,786 --> 00:01:44,806
（笑）

30
00:01:44,806 --> 00:01:49,780
現在のテクノロジーには
IQはあってもEQはありません

31
00:01:49,780 --> 00:01:52,956
知能指数は高くても
心の知能指数はないのです

32
00:01:52,956 --> 00:01:55,153
そこで私は考えました

33
00:01:55,153 --> 00:01:58,777
テクノロジーが感情を
感じ取れるとしたらどうだろう？

34
00:01:58,777 --> 00:02:02,853
心の知能指数を持った友人のように
電子機器が感情を読み取って

35
00:02:02,853 --> 00:02:05,866
それに応じて反応したらどうだろう？

36
00:02:06,666 --> 00:02:10,229
これらの問いによって
私とチームは

37
00:02:10,229 --> 00:02:14,607
感情を読み取り 対応できる
テクノロジーを開発するに至り

38
00:02:14,607 --> 00:02:17,697
私たちの出発点は人間の顔でした

39
00:02:18,577 --> 00:02:21,750
人間の顔は
社会的・感情的状態を伝えるのに

40
00:02:21,750 --> 00:02:25,766
誰もが用いている
非常に強力な手段のひとつです

41
00:02:25,766 --> 00:02:28,776
喜びや驚き―

42
00:02:28,776 --> 00:02:32,979
共感や好奇心まで様々あります

43
00:02:32,979 --> 00:02:37,907
感情科学では顔面筋肉の動き
それぞれをアクション・ユニットと言います

44
00:02:37,907 --> 00:02:40,832
例えば アクション・ユニット12は

45
00:02:40,832 --> 00:02:42,870
ハリウッド映画のタイトルではありませんよ

46
00:02:42,870 --> 00:02:46,312
これは口の端を引く動きで
笑顔の主な要素です

47
00:02:46,312 --> 00:02:49,300
試してみて下さい
笑顔になりますね

48
00:02:49,300 --> 00:02:51,954
もうひとつの例はアクション・ユニット４で
これは眉をひそめる動きです

49
00:02:51,954 --> 00:02:54,192
両眉をひそめると

50
00:02:54,192 --> 00:02:56,459
凹凸やしわができますね

51
00:02:56,459 --> 00:03:00,754
好まれるものではありませんが
否定的な感情を強く示すサインです

52
00:03:00,754 --> 00:03:02,960
こうしたアクション・ユニットが45個あり

53
00:03:02,960 --> 00:03:06,350
これらが組み合わさって
何百もの感情を表します

54
00:03:06,350 --> 00:03:10,251
こうした顔の表情をコンピューターに
読み取らせるのは困難です

55
00:03:10,251 --> 00:03:13,223
アクション・ユニットは動きが素早く
加減が微妙ですし

56
00:03:13,223 --> 00:03:15,777
様々に組み合わせられるためです

57
00:03:15,777 --> 00:03:19,515
例えば 笑顔と
ぎこちない作り笑いです

58
00:03:19,515 --> 00:03:23,268
どこかしら似てはいますが
意味合いは随分違います

59
00:03:23,268 --> 00:03:24,986
（笑）

60
00:03:24,986 --> 00:03:27,990
笑顔はポジティブで

61
00:03:27,990 --> 00:03:29,260
わざと作った笑顔は
ネガティブなことが多いです

62
00:03:29,260 --> 00:03:33,136
作り笑いで有名になることもあります

63
00:03:33,136 --> 00:03:35,960
ですが真面目な話
コンピューターが

64
00:03:35,960 --> 00:03:38,815
２つの表情の違いを
読み取れることが重要です

65
00:03:38,815 --> 00:03:40,627
では どうすればいいでしょう？

66
00:03:40,627 --> 00:03:42,414
私達の開発したアルゴリズムに

67
00:03:42,414 --> 00:03:46,524
純粋な笑顔を見せている人々の例を
何万例も与えます

68
00:03:46,524 --> 00:03:49,589
人種 年齢 性別も様々です

69
00:03:49,589 --> 00:03:52,400
そして作り笑いにも
同様のことを行います

70
00:03:52,400 --> 00:03:53,954
するとディープラーニング（深層学習）で

71
00:03:53,954 --> 00:03:56,810
アルゴリズムが
顔面に起こる凹凸やしわや

72
00:03:56,810 --> 00:03:59,390
形状の変化を探し

73
00:03:59,390 --> 00:04:02,592
笑顔には共通の特徴があり

74
00:04:02,592 --> 00:04:05,773
作り笑いには微妙に異なる
特徴があることを学習します

75
00:04:05,773 --> 00:04:08,141
以降は 未知の顔に遭遇しても

76
00:04:08,141 --> 00:04:10,440
基本的に この顔が

77
00:04:10,440 --> 00:04:13,473
笑顔の特徴を
備えていることを認識し

78
00:04:13,473 --> 00:04:17,750
「あぁわかった　これは笑顔ですね」
と言うのです

79
00:04:18,380 --> 00:04:21,180
このテクノロジーの働きを
お見せする一番の方法は

80
00:04:21,180 --> 00:04:23,317
ここで実演することです

81
00:04:23,317 --> 00:04:27,230
誰か手伝ってもらえませんか
顔がある人がいいのですが

82
00:04:27,230 --> 00:04:29,564
（笑）

83
00:04:29,564 --> 00:04:32,335
クロイに手伝ってもらいましょう

84
00:04:33,325 --> 00:04:37,783
ここ５年間で私たちはMITでの
研究プロジェクトから

85
00:04:37,783 --> 00:04:38,939
企業へと変化しました

86
00:04:38,939 --> 00:04:42,131
私のチームはこのテクノロジーが
いわば「外の世界で」

87
00:04:42,131 --> 00:04:44,540
機能するよう努力してきました

88
00:04:44,540 --> 00:04:47,210
またコンパクトにすることで
感情エンジンの核となる部分が

89
00:04:47,210 --> 00:04:50,530
iPadのようなカメラ付き携帯機器で
使えるようにしました

90
00:04:50,530 --> 00:04:53,316
では やってみましょう

91
00:04:54,756 --> 00:04:58,680
ご覧のように アルゴリズムが
クロイの顔を認識しました

92
00:04:58,680 --> 00:05:00,372
白い四角で示されており

93
00:05:00,372 --> 00:05:02,943
顔の主な部分を追跡しています

94
00:05:02,943 --> 00:05:05,799
眉、目、口や鼻などです

95
00:05:05,799 --> 00:05:08,786
さあ 表情を読み取れるでしょうか？

96
00:05:08,786 --> 00:05:10,457
機械を試してみましょう

97
00:05:10,457 --> 00:05:14,643
まず ポーカーフェイスを見せて下さい
いいですね （笑）

98
00:05:14,643 --> 00:05:17,456
それから笑顔です
これは心からの笑顔ですね

99
00:05:17,456 --> 00:05:19,756
彼女が笑うと
緑色のバーが上がるのが分かります

100
00:05:19,756 --> 00:05:20,978
満面の笑みでしたね

101
00:05:20,978 --> 00:05:24,021
コンピューターが認識できるか
微笑みを作ってみましょう

102
00:05:24,021 --> 00:05:26,352
微笑みでも認識できますね

103
00:05:26,352 --> 00:05:28,477
これには大変苦労しました

104
00:05:28,477 --> 00:05:31,439
眉が上がると
驚きの表情のサインです

105
00:05:31,439 --> 00:05:35,688
眉をひそめると
困惑を示すサインです

106
00:05:35,688 --> 00:05:39,695
眉をひそめて
完璧です

107
00:05:39,695 --> 00:05:43,188
これらは全て異なるアクション・ユニットで
まだ他にも多くありますが

108
00:05:43,188 --> 00:05:45,220
ほんの一部だけお見せしました

109
00:05:45,220 --> 00:05:48,368
それぞれの感情のデータポイントを
読み取らせることができ

110
00:05:48,368 --> 00:05:51,337
それらが合わさって
様々な感情を表現することができます

111
00:05:51,337 --> 00:05:55,990
デモの右側には―
喜びの表情を見せて

112
00:05:55,990 --> 00:05:57,444
これが喜びですね
「喜び」の項目が上がりました

113
00:05:57,444 --> 00:05:59,371
それから 嫌悪の表情を見せて下さい

114
00:05:59,371 --> 00:06:03,643
ゼインがワン・ダイレクションを
脱退したのを思い出して

115
00:06:03,643 --> 00:06:05,153
（笑）

116
00:06:05,153 --> 00:06:09,495
鼻にもしわが寄ります
いいですね

117
00:06:09,495 --> 00:06:13,226
感情価がかなりネガティブでしたから
熱心なファンだったのでしょう

118
00:06:13,226 --> 00:06:15,926
「感情価」は経験がいかにポジティブ
またはネガティブであったか

119
00:06:15,926 --> 00:06:18,712
そして「関与度」は
いかに強く表現したかです

120
00:06:18,712 --> 00:06:22,126
クロイがこのリアルタイムでの
感情ストリームを利用でき

121
00:06:22,126 --> 00:06:24,935
それを他の人と共有できると
想像してみて下さい

122
00:06:24,935 --> 00:06:27,858
どうもありがとう

123
00:06:27,858 --> 00:06:32,479
（拍手）

124
00:06:33,749 --> 00:06:39,019
これまでに120億の
感情データポイントを収集しました

125
00:06:39,019 --> 00:06:41,630
世界最大の感情データベースです

126
00:06:41,630 --> 00:06:44,593
290万の顔の写ったビデオから
集めましたが

127
00:06:44,593 --> 00:06:47,193
感情を共有することに
同意した人たち―

128
00:06:47,193 --> 00:06:50,398
世界75か国から集まりました

129
00:06:50,398 --> 00:06:52,113
これは日々 増えています

130
00:06:52,603 --> 00:06:54,670
感情というごく個人的なものを

131
00:06:54,670 --> 00:06:57,865
今やこれほどの規模で
数量化できるなんて

132
00:06:57,865 --> 00:07:00,100
私の想像を超えています

133
00:07:00,100 --> 00:07:02,277
では 今日までにわかったことは
何でしょうか？

134
00:07:03,057 --> 00:07:05,388
ジェンダーです

135
00:07:05,388 --> 00:07:09,034
皆さんが薄々気づいていることを
データが立証しました

136
00:07:09,034 --> 00:07:10,891
女性の方が男性より表情豊かです

137
00:07:10,891 --> 00:07:13,574
より頻繁に笑顔になるだけでなく
笑顔が持続します

138
00:07:13,574 --> 00:07:16,478
今や男性と女性が
異なる反応を見せるものについて

139
00:07:16,478 --> 00:07:18,614
数量化することができます

140
00:07:18,614 --> 00:07:20,904
文化の違いではどうでしょう
アメリカでは―

141
00:07:20,904 --> 00:07:24,108
女性は男性より40％表情豊かですが

142
00:07:24,108 --> 00:07:27,753
面白いことにイギリスでは
男女の差異はありません

143
00:07:27,753 --> 00:07:30,259
（笑）

144
00:07:31,296 --> 00:07:35,323
年齢です
50歳以上の人々は

145
00:07:35,323 --> 00:07:38,759
若者よりも25％さらに感情的です

146
00:07:39,899 --> 00:07:43,751
20代の女性は同じ年代の男性よりも
ずっと頻繁に笑顔になり

147
00:07:43,751 --> 00:07:47,590
これはデートで
必要となるのかもしれません

148
00:07:47,590 --> 00:07:50,207
このデータで最も驚かされるのは

149
00:07:50,207 --> 00:07:53,410
いかに私たちが常に
表情豊かであるかと言うことです

150
00:07:53,410 --> 00:07:56,243
電子機器の前に
独りで座っているときでもです

151
00:07:56,243 --> 00:07:59,517
Facebookで猫のビデオを
見ているときだけではありません

152
00:08:00,217 --> 00:08:03,227
メールや携帯メールを書くときや
オンラインショッピング―

153
00:08:03,227 --> 00:08:05,527
確定申告の準備中でも
表情豊かなのです

154
00:08:05,527 --> 00:08:07,919
このデータは今
どこで使われているのでしょう？

155
00:08:07,919 --> 00:08:10,682
メディアとの関わり方の研究―

156
00:08:10,682 --> 00:08:13,166
つまりバイラリティーや
投票行動などの理解や

157
00:08:13,166 --> 00:08:15,906
また 能力を高めたり
感情を利用するテクノロジーにも使えます

158
00:08:15,906 --> 00:08:20,527
私が特に大切に思う例を
お話ししたいと思います

159
00:08:21,197 --> 00:08:24,265
感情を理解する
眼鏡型端末があれば

160
00:08:24,265 --> 00:08:27,493
視覚障害者が
他者の表情を読むのに役立ちます

161
00:08:27,493 --> 00:08:31,680
自閉症スペクトラムの人が
非常に苦労している―

162
00:08:31,680 --> 00:08:34,457
感情の理解にも役立ちます

163
00:08:35,918 --> 00:08:38,777
教育においては学習アプリが

164
00:08:38,777 --> 00:08:41,587
生徒の困惑や退屈の表情に気付き

165
00:08:41,587 --> 00:08:43,443
教室で熟練の教師がするように

166
00:08:43,443 --> 00:08:46,413
学習のペースを
調整することができるでしょう

167
00:08:47,043 --> 00:08:49,644
腕時計があなたの気分をモニターしたり

168
00:08:49,644 --> 00:08:52,337
車があなたの疲労度合いを
感知できたら―

169
00:08:52,337 --> 00:08:54,885
あるいは冷蔵庫が
ストレスを感知して

170
00:08:54,885 --> 00:09:00,951
ばか食いを防ぐために
自動ロックしたらどうでしょうか （笑）

171
00:09:00,951 --> 00:09:03,668
私は良いと思いますね

172
00:09:03,668 --> 00:09:05,595
私がケンブリッジにいた頃

173
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リアルタイムの
感情ストリームを利用して

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故郷にいる家族と感情を
ごく自然に―

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まるで同じ部屋にいるように
共有できたらどうだったでしょう？

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今から５年もすれば

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電子機器はすべて
感情チップを搭載し

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電子機器に向かって 眉をひそめれば
「気に入らなかったんだね」と

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言ってくれなかった昔のことなど
忘れてしまうでしょう

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最大の難関はこのテクノロジーには
非常に多くの使い道があり

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私たちのチームだけでは
全てを開発できないと気づいたことです

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そこで このテクノロジーを利用可能にして
他の開発者たちが

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独自に開発を進められるようにしました

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私たちはリスクの可能性も
認識しています

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濫用されるリスクです

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でも個人的には
何年も携わってきて

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心の知能指数の高い
テクノロジーによって

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人類にもたらされる利益の方が

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濫用のリスクよりも
ずっと多いと考えています

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皆さんにも対話に参加をお願いします

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このテクノロジーを
知っている人が多ければ多いほど

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使用法に関する意見を
多く得ることができます

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私たちの生活が
さらにデジタルなものになるにつれ

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私たちは感情を再び手にするために
電子機器の使用を控えようという

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負けが明らかな闘いに挑んでいます

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その代わりに 私が試みているのは
テクノロジーに感情を導入すること

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そしてテクノロジーが
反応するものにすることです

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私たちを引き離した電子機器によって

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再び人々を
結びつけようとしているのです

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テクノロジーに人間性を付与することで
私たちには

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機械との関わりを見つめ直す
絶好の機会が与えられています

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つまり人間として 私たちが

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いかにお互いとつながり合うかを
見つめ直す機会なのです

204
00:10:46,167 --> 00:10:48,327
ありがとうございました

205
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（拍手）