WEBVTT

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

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

00:00:08.148 --> 00:00:09.922
大小様々です

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

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

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

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

00:00:26.561 --> 00:00:29.301
感情のない世界ですね

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

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

NOTE Paragraph

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

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

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

00:00:45.871 --> 00:00:47.984
私が取った行動は

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

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

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

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

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

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

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

00:01:13.339 --> 00:01:16.550
私が嬉しかろうと

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

00:01:19.538 --> 00:01:22.460
歯がゆい気持ちになりました

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

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

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

00:01:37.858 --> 00:01:42.786
感情を表す手段はこれだけでした

00:01:42.786 --> 00:01:44.806
（笑）

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

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

00:01:52.956 --> 00:01:55.153
そこで私は考えました

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？

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

00:02:02.853 --> 00:02:05.866
それに応じて反応したらどうだろう？

00:02:06.666 --> 00:02:10.229
これらの問いによって
私とチームは

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

00:02:14.607 --> 00:02:17.697
私たちの出発点は人間の顔でした

NOTE Paragraph

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

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

00:02:25.766 --> 00:02:28.776
喜びや驚き―

00:02:28.776 --> 00:02:32.979
共感や好奇心まで様々あります

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

00:02:37.907 --> 00:02:40.832
例えば アクション・ユニット12は

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

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

00:02:46.312 --> 00:02:49.300
試してみて下さい
笑顔になりますね

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

00:02:51.954 --> 00:02:54.192
両眉をひそめると

00:02:54.192 --> 00:02:56.459
凹凸やしわができますね

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

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

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

NOTE Paragraph

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

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

00:03:13.223 --> 00:03:15.777
様々に組み合わせられるためです

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

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

00:03:23.268 --> 00:03:24.986
（笑）

00:03:24.986 --> 00:03:27.990
笑顔はポジティブで

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

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

00:03:33.136 --> 00:03:35.960
ですが真面目な話
コンピューターが

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

NOTE Paragraph

00:03:38.815 --> 00:03:40.627
では どうすればいいでしょう？

00:03:40.627 --> 00:03:42.414
私達の開発したアルゴリズムに

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

00:03:46.524 --> 00:03:49.589
人種 年齢 性別も様々です

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

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

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

00:03:56.810 --> 00:03:59.390
形状の変化を探し

00:03:59.390 --> 00:04:02.592
笑顔には共通の特徴があり

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

00:04:05.773 --> 00:04:08.141
以降は 未知の顔に遭遇しても

00:04:08.141 --> 00:04:10.440
基本的に この顔が

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

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

NOTE Paragraph

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

00:04:21.180 --> 00:04:23.317
ここで実演することです

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

00:04:27.230 --> 00:04:29.564
（笑）

00:04:29.564 --> 00:04:32.335
クロイに手伝ってもらいましょう

NOTE Paragraph

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

00:04:37.783 --> 00:04:38.939
企業へと変化しました

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」

00:04:42.131 --> 00:04:44.540
機能するよう努力してきました

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

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

00:04:50.530 --> 00:04:53.316
では やってみましょう

NOTE Paragraph

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

00:04:58.680 --> 00:05:00.372
白い四角で示されており

00:05:00.372 --> 00:05:02.943
顔の主な部分を追跡しています

00:05:02.943 --> 00:05:05.799
眉、目、口や鼻などです

00:05:05.799 --> 00:05:08.786
さあ 表情を読み取れるでしょうか？

00:05:08.786 --> 00:05:10.457
機械を試してみましょう

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）

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

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

00:05:19.756 --> 00:05:20.978
満面の笑みでしたね

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

00:05:24.021 --> 00:05:26.352
微笑みでも認識できますね

00:05:26.352 --> 00:05:28.477
これには大変苦労しました

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

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

00:05:35.688 --> 00:05:39.695
眉をひそめて
完璧です

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

00:05:43.188 --> 00:05:45.220
ほんの一部だけお見せしました

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

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

00:05:51.337 --> 00:05:55.990
デモの右側には―
喜びの表情を見せて

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

00:05:57.444 --> 00:05:59.371
それから 嫌悪の表情を見せて下さい

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

00:06:03.643 --> 00:06:05.153
（笑）

00:06:05.153 --> 00:06:09.495
鼻にもしわが寄ります
いいですね

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

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

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

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

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

00:06:24.935 --> 00:06:27.858
どうもありがとう

00:06:27.858 --> 00:06:32.479
（拍手）

NOTE Paragraph

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

00:06:39.019 --> 00:06:41.630
世界最大の感情データベースです

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

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―

00:06:47.193 --> 00:06:50.398
世界75か国から集まりました

00:06:50.398 --> 00:06:52.113
これは日々 増えています

00:06:52.603 --> 00:06:54.670
感情というごく個人的なものを

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

00:06:57.865 --> 00:07:00.100
私の想像を超えています

NOTE Paragraph

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？

00:07:03.057 --> 00:07:05.388
ジェンダーです

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

00:07:09.034 --> 00:07:10.891
女性の方が男性より表情豊かです

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

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

00:07:16.478 --> 00:07:18.614
数量化することができます

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―

00:07:20.904 --> 00:07:24.108
女性は男性より40％表情豊かですが

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

00:07:27.753 --> 00:07:30.259
（笑）

00:07:31.296 --> 00:07:35.323
年齢です
50歳以上の人々は

00:07:35.323 --> 00:07:38.759
若者よりも25％さらに感情的です

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

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

00:07:47.590 --> 00:07:50.207
このデータで最も驚かされるのは

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

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

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

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―

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

NOTE Paragraph

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？

00:08:07.919 --> 00:08:10.682
メディアとの関わり方の研究―

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

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

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

00:08:21.197 --> 00:08:24.265
感情を理解する
眼鏡型端末があれば

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

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―

00:08:31.680 --> 00:08:34.457
感情の理解にも役立ちます

00:08:35.918 --> 00:08:38.777
教育においては学習アプリが

00:08:38.777 --> 00:08:41.587
生徒の困惑や退屈の表情に気付き

00:08:41.587 --> 00:08:43.443
教室で熟練の教師がするように

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

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

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―

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

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）

00:09:00.951 --> 00:09:03.668
私は良いと思いますね

00:09:03.668 --> 00:09:05.595
私がケンブリッジにいた頃

00:09:05.595 --> 00:09:07.908
リアルタイムの
感情ストリームを利用して

00:09:07.908 --> 00:09:11.437
故郷にいる家族と感情を
ごく自然に―

00:09:11.437 --> 00:09:15.408
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？

NOTE Paragraph

00:09:15.408 --> 00:09:18.550
今から５年もすれば

00:09:18.550 --> 00:09:20.887
電子機器はすべて
感情チップを搭載し

00:09:20.887 --> 00:09:24.951
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

00:09:24.951 --> 00:09:29.200
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

00:09:29.200 --> 00:09:32.961
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

00:09:32.961 --> 00:09:35.864
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

00:09:35.864 --> 00:09:39.360
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

00:09:39.360 --> 00:09:41.474
独自に開発を進められるようにしました

00:09:41.474 --> 00:09:45.560
私たちはリスクの可能性も
認識しています

00:09:45.560 --> 00:09:47.627
濫用されるリスクです

00:09:47.627 --> 00:09:50.576
でも個人的には
何年も携わってきて

00:09:50.576 --> 00:09:53.548
心の知能指数の高い
テクノロジーによって

00:09:53.548 --> 00:09:55.823
人類にもたらされる利益の方が

00:09:55.823 --> 00:09:59.399
濫用のリスクよりも
ずっと多いと考えています

00:09:59.399 --> 00:10:01.930
皆さんにも対話に参加をお願いします

00:10:01.930 --> 00:10:04.484
このテクノロジーを
知っている人が多ければ多いほど

00:10:04.484 --> 00:10:07.661
使用法に関する意見を
多く得ることができます

00:10:09.081 --> 00:10:13.655
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

NOTE Paragraph

00:10:46.167 --> 00:10:48.327
ありがとうございました

NOTE Paragraph

00:10:48.327 --> 00:10:51.640
（拍手）