0:00:00.556,0:00:04.573
우리의 감정들은 [br]삶의 모든 면에 영향을 줍니다,

0:00:04.573,0:00:08.149
우리의 건강과 학습부터[br]사업의 방식과 의사결정까지요.

0:00:08.149,0:00:09.922
큰 일이든 작은 일이든지요.

0:00:10.672,0:00:14.162
또한 감정은 우리가 서로를 어떻게 [br]연결시키는지 영향을 주죠.

0:00:15.132,0:00:19.108
우리는 이런 세상에서 [br]살기위해 진화해왔죠.

0:00:19.108,0:00:23.027
그러나 대신에 우리는 점점 더[br]이런 삶 속에 살고 있습니다.

0:00:23.027,0:00:26.561
어젯밤 제 딸의 문자 메세지입니다.

0:00:26.561,0:00:29.301
감정이 결여된 세상이죠.

0:00:29.301,0:00:31.252
저는 그것을 바꾸는 과제에 착수했어요.

0:00:31.252,0:00:35.343
감정을 디지털 공간의 [br]경험안에 도입시키고 싶었죠.

0:00:36.223,0:00:38.900
전 이걸 15년 전에 시작했어요.

0:00:38.900,0:00:41.366
저는 이집트에서 컴퓨터 공학자였고

0:00:41.366,0:00:45.871
막 캠브리지의 박사 학위 [br]과정에 입학했었습니다.

0:00:45.871,0:00:47.984
그래서 저는 좀 다른 것을 했습니다.

0:00:47.984,0:00:52.209
어린 신혼의 무슬림 [br]이집트 부인으로서요.

0:00:53.599,0:00:56.598
이집트에 남아야했던 남편의 지원 덕분에

0:00:56.598,0:00:59.616
저는 짐을 꾸려 영국으로 갔습니다.

0:00:59.616,0:01:02.844
고향에서 수천 마일 떨어진 캠브리지에서

0:01:02.844,0:01:08.377
사람들과 지내는 시간보다 많은 시간을 [br]노트북과 보내고 있음을 알았습니다.

0:01:08.377,0:01:13.339
이런 친밀성에도 불구하고[br]제 노트북은 저의 감정을 알 수 없었죠.

0:01:13.339,0:01:17.260
이것은 제가 행복한지, 기분이 안 좋은지,

0:01:17.260,0:01:20.118
스트레스를 받는지, 혼란스러운지 [br]알지 못했습니다.

0:01:20.118,0:01:22.460
그게 답답했어요.

0:01:23.600,0:01:28.441
더 안 좋은 상황은 온라인상으로 [br]고향 가족들과 대화할 때

0:01:29.421,0:01:32.703
제 모든 감정들이 사이버 공간에서 [br]사라진다고 느껴졌어요.

0:01:32.703,0:01:34.878
저는 향수병을 앓았고, 외로웠으며,[br]

0:01:34.878,0:01:37.858
그리고 어떤날은 정말로 울었죠.

0:01:37.858,0:01:40.516
그러나 제가 표현할 수 있는 방법은

0:01:41.586,0:01:42.786
이것뿐이었습니다.

0:01:42.786,0:01:44.806
(웃음)

0:01:44.806,0:01:47.670
오늘날의 기술은 높은 I.Q를 [br]가지고 있습니다.

0:01:47.670,0:01:48.980
그러나 E.Q는 없어요.

0:01:48.980,0:01:52.956
인지 지능이 있으나 감성 지능은 없죠.

0:01:52.956,0:01:55.153
그래서 생각하게 됐습니다.

0:01:55.153,0:01:58.777
기술이 우리의 감정을 느낀다면 어떨까?

0:01:58.777,0:02:02.853
장비들이 우리의 감정을 느끼고 [br]그에 따라 반응한다면 어떨까?

0:02:02.853,0:02:05.866
감수성이 있는 친구가 [br]반응하듯이 말이죠.

0:02:06.806,0:02:10.816
이런 의문들 때문에 저와 동료들이

0:02:10.816,0:02:14.607
감정을 읽고 반응하는 [br]기술을 만들었습니다.

0:02:14.607,0:02:17.697
우리의 시작점은 인간의 얼굴이었죠.

0:02:18.577,0:02:21.750
인간의 얼굴은 하나의 강력한 경로인데

0:02:21.750,0:02:25.956
사회적, 감정적 상태의 [br]소통을 위해 모두가 사용하죠.

0:02:25.956,0:02:33.006
즐거움, 놀람, 공감과 [br]호기심같은 감정들입니다.

0:02:33.006,0:02:37.939
감정 과학에서 각 얼굴 근육의 움직임을 [br]활동 단위라고 합니다.

0:02:37.939,0:02:40.832
예를들어, 활동 단위 12번은

0:02:40.832,0:02:42.870
이건 헐리우드 대작이 아니예요.

0:02:42.870,0:02:46.312
입술의 가장자리를 당기는 것입니다.[br]웃음의 주요 구성 부분이죠.

0:02:46.312,0:02:48.622
모두 시도해보세요. 웃어 보세요.

0:02:48.622,0:02:52.141
다른 예로 활동 단위 4번은 [br]눈썹을 찡그리는 것입니다.

0:02:52.141,0:02:55.892
당신이 두 눈썹을 함께 모을 때[br]이런 느낌과 주름살이 생깁니다.

0:02:55.892,0:02:57.505
우리가 별로 좋아하지 않죠.

0:02:57.505,0:03:00.754
그건 부정적 감정의 강한 지표입니다.

0:03:00.754,0:03:02.960
약 45개의 활동 단위가 있어요.

0:03:02.960,0:03:06.350
조합해서 수백개의 감정표현이 생깁니다.

0:03:06.350,0:03:10.262
이런 표정을 읽도록 컴퓨터를 [br]가르치는 것은 힘듭니다.

0:03:10.262,0:03:13.281
활동 단위들은 빠를 수도 있고, [br]미묘할 수 도 있으며

0:03:13.281,0:03:15.777
수 많은 방법으로 조합되기 때문입니다.

0:03:15.777,0:03:19.515
예로 웃음과 억지웃음을 들어봅시다.

0:03:19.515,0:03:21.480
그것들은 다소 비슷해 보이죠.

0:03:21.480,0:03:23.268
그러나 매우 의미가 다릅니다.

0:03:23.268,0:03:24.986
(웃음)

0:03:24.986,0:03:27.430
웃음은 긍정적이고,

0:03:27.430,0:03:29.260
억지웃음은 보통은 부정적입니다.

0:03:29.260,0:03:33.136
가끔 억지웃음으로 [br]유명해질 수 있어요.

0:03:33.136,0:03:38.435
농담이 아니라 컴퓨터가 두 표정의 차이를 [br]구별하는 것은 중요합니다.

0:03:38.435,0:03:40.627
그래서 저희는 어떻게 했을까요?

0:03:40.627,0:03:42.414
저희는 컴퓨터 알고리즘에

0:03:42.414,0:03:46.524
십만개의 웃는 사람들 [br]예시를 입력했습니다.

0:03:46.524,0:03:49.589
인종, 나이, 성별이 다양합니다.

0:03:49.589,0:03:52.080
억지웃음도 그렇게 했습니다.

0:03:52.080,0:03:53.954
딥 러닝 인공지능을 사용해서

0:03:53.954,0:03:59.460
알고리즘이 느낌과 주름살, [br]얼굴의 형태 변화를 찾습니다.

0:03:59.460,0:04:02.620
모든 웃는 얼굴에 공통적 특징이 [br]있다는 것을 학습하게 됩니다.

0:04:02.620,0:04:05.773
모든 억지웃음은 미묘하게 [br]다른 특징을 가지고 있어요.

0:04:05.773,0:04:08.141
그리고나서 이것은 [br]새로운 얼굴을 관찰합니다.

0:04:08.141,0:04:13.500
이 얼굴이 웃음과 같은 [br]특징을 가진다는 것을 알고

0:04:13.500,0:04:17.331
말합니다."아하, 알겠습니다. [br]이건 웃는 표정입니다."

0:04:18.381,0:04:21.181
이 기술이 어떻게 작동하는지[br]보여주는 가장 좋은 방법은

0:04:21.181,0:04:23.317
실제 시연을 시도하는 것이죠.

0:04:23.317,0:04:24.688
저는 지원자 한 분이 필요해요.

0:04:24.688,0:04:27.230
얼굴을 가진 분을 선호합니다.

0:04:27.230,0:04:29.564
(웃음)

0:04:29.564,0:04:32.335
클로이가 오늘 지원해줄 겁니다.

0:04:33.325,0:04:34.783
지난 5년 동안, [br]

0:04:34.783,0:04:38.943
우리는 MIT에서 연구로 시작해 [br]한 회사를 설립했습니다.

0:04:38.943,0:04:42.131
저희 팀이 이 기술을 [br]실현하려고 노력하는 곳이죠.

0:04:42.131,0:04:44.540
저희는 야생의 상태라고 불러요.

0:04:44.540,0:04:46.350
그리고 우리는 기술을 소형화해서

0:04:46.350,0:04:50.560
핵심 감정 엔진이 아이패드처럼 카메라달린 [br]이동식 장치에도 쓸 수 있게 했습니다.

0:04:50.560,0:04:53.316
자, 시도해봅시다.

0:04:54.756,0:04:55.756
여러분이 보듯이,

0:04:55.756,0:04:58.680
이것은 클로이의 얼굴을 [br]감지하고 있습니다.

0:04:58.680,0:05:00.372
여기 하얀 테두리가 있죠.

0:05:00.372,0:05:02.943
이것은 그녀의 얼굴의 [br]눈썹, 눈, 입과 코와 같은

0:05:02.943,0:05:05.799
주요 특정 부분을 추적하고 있습니다.

0:05:05.799,0:05:08.786
궁금한것은 이게 그녀의 표정을 [br]인식할 수 있을까요?

0:05:08.786,0:05:10.457
그래서 이 기계를 시험해볼거예요.

0:05:10.457,0:05:14.673
먼저 무표정을 해주세요. [br]좋아요, 멋지네요. (웃음)

0:05:14.673,0:05:17.449
순수한 웃음이죠, 멋져요.

0:05:17.449,0:05:19.782
웃을 때 녹색 막대가 [br]증가하는 것을 볼 수 있죠.

0:05:19.782,0:05:22.587
함박웃음이었어요.[br]미묘한 웃음을 해보시겠어요?

0:05:22.587,0:05:24.961
컴퓨터가 인식하는지 보려고요.[br]미묘한 웃음도 인식합니다.

0:05:24.961,0:05:27.391
이것을 만들려고 정말 노력했어요.

0:05:27.391,0:05:31.453
눈썹이 올라가면 놀람의 표시이죠.

0:05:31.453,0:05:35.688
이마의 주름살은 혼란의 표시입니다.

0:05:35.688,0:05:37.449
찡그려주세요.

0:05:37.449,0:05:39.695
네, 완벽하네요.

0:05:39.695,0:05:42.775
이것은 각각 다른 활동단위이고[br]더 많이 있습니다.

0:05:42.778,0:05:45.250
이건 몇가지만 보여드린 겁니다.

0:05:45.250,0:05:48.009
저희는 각각의 인식을 [br]감정 정보점이라고 합니다.

0:05:48.009,0:05:51.339
이것이 함께 여러가지 [br]감정을 나타나게 합니다.

0:05:51.339,0:05:55.460
오른쪽에는 당신이 행복해 보입니다.

0:05:55.460,0:05:57.444
이것은 기쁨입니다.[br]기쁨 기능이 작동하죠.

0:05:57.444,0:05:59.851
혐오하는 표정을 지어주세요.

0:05:59.851,0:06:03.643
자인이 One Direction을 [br]탈퇴했다고 생각해보세요.

0:06:03.643,0:06:04.936
(웃음)

0:06:04.936,0:06:08.486
네, 코에 주름을 잡아보세요. 좋아요.

0:06:09.495,0:06:13.570
유의성이 부정적이네요,[br]그러니까 진짜 팬이었나보네요.

0:06:13.570,0:06:15.926
유의성은 한 경험이 얼마나[br]긍정적 또는 부정적인지 나타냅니다.

0:06:15.926,0:06:18.712
참여도는 얼마나 표현력이 [br]있느냐를 보여줍니다.

0:06:18.712,0:06:22.126
클로이가 실시간 감정 변화에 [br]접근할 수 있다고 상상해 보세요.

0:06:22.126,0:06:24.936
그녀는 이것을 원하는 사람과 [br]공유할 수 있겠죠.

0:06:24.936,0:06:26.508
감사합니다.

0:06:26.508,0:06:32.479
(박수)

0:06:33.749,0:06:39.040
지금까지 120억개의 [br]감정 정보점을 수집했습니다.

0:06:39.040,0:06:41.460
세상에서 가장 큰 감정 데이터베이스죠.

0:06:41.460,0:06:44.593
2,900만개의 [br]얼굴 영상에서 모았습니다.

0:06:44.593,0:06:47.193
감정 공유에 동의한 분들이고

0:06:47.193,0:06:50.398
세계의 75개국에서 모았습니다.

0:06:50.398,0:06:52.113
이것은 매일 늘어나고 있습니다.

0:06:52.603,0:06:54.670
저는 이것이 놀랍습니다.

0:06:54.670,0:06:57.884
지금 우리는 감정과 같은[br]개인적인 것을 수량화 할 수 있는거죠.

0:06:57.884,0:07:00.100
그리고 이런 규모로 할 수 있습니다.

0:07:00.100,0:07:02.277
최근까지 연구한 것은 무엇일까요?

0:07:03.057,0:07:05.388
성별입니다.

0:07:05.388,0:07:09.068
저희 정보가 여러분이 [br]설마하는 것을 확인시켜 줄 겁니다.

0:07:09.068,0:07:10.891
여자가 남자보다 표현력이 있습니다.

0:07:10.891,0:07:13.574
더 많이 웃고 더 오래 웃어요.

0:07:13.574,0:07:15.794
우리는 수량화할 수 있어요.

0:07:15.794,0:07:18.614
여성과 남성이 다르게 반응하는 것을요.

0:07:18.614,0:07:24.169
문화적으로는 미국에서 여성들이 [br]남성보다 40% 더 표현력이 좋아요.

0:07:24.169,0:07:27.748
그런데 신기하게도 [br]영국에서는 차이가 없네요.

0:07:27.753,0:07:30.259
(웃음)

0:07:31.296,0:07:33.220
나이는요.

0:07:33.220,0:07:38.453
50대 혹은 그 이상의 사람들이[br]젊은 사람들보다 25% 더 감정적입니다.

0:07:39.469,0:07:43.815
20대 여성들은 또래 남성보다 [br]25% 더 많이 웃습니다.

0:07:43.815,0:07:47.548
아마 데이트를 위해 필요한 것이겠죠.

0:07:47.548,0:07:50.207
하지만 이 자료에서 놀라운 점은

0:07:50.207,0:07:53.410
우리가 언제나 표현력이 [br]있다는 것입니다.

0:07:53.410,0:07:56.243
혼자 기계 앞에 앉아 있을때도요.

0:07:56.243,0:07:59.847
페이스북의 고양이 영상을 [br]볼 때 뿐만 아니라

0:07:59.847,0:08:03.227
메일을 보낼 때, 문자를 할 때, [br]그리고 온라인 쇼핑을 하거나

0:08:03.227,0:08:05.527
심지어 세금을 지불할 때도 표현합니다.

0:08:05.527,0:08:07.919
오늘날 이 자료가 어디에 사용될까요?

0:08:07.919,0:08:10.682
우리가 매체와 소통하는 방법과

0:08:10.682,0:08:13.166
대박영상 특징이나 [br]투표 성향을 이해하고

0:08:13.166,0:08:16.544
그리고 자율권을 주거나 [br]감정 기능 기술을 이해하는 겁니다.

0:08:16.544,0:08:20.030
제 마음에 가장 와닿는 [br]예를 보여드리고 싶습니다.

0:08:21.197,0:08:24.265
이 감정 기능 안경은 [br]사람들을 돕습니다.

0:08:24.265,0:08:27.522
시각기능이 약화된 사람들이[br]다른 이들의 감정을 읽게 해줍니다.

0:08:27.522,0:08:31.690
또한 자폐증이 있는 사람이 [br]감정을 해석하게 해줍니다.

0:08:31.690,0:08:34.458
정말로 힘들어 하는 것이지요.

0:08:35.558,0:08:41.578
교육에서 학습프로그램이 당신이 [br]혼란스럽고 지쳐간다는 것을 감지하거나

0:08:41.587,0:08:43.444
또는 지루하거나, 흥분하는 것을 [br]감지하는 걸 상상해 보세요.

0:08:43.444,0:08:46.413
교실에서 정말 좋은 선생님이 [br]그러는 것처럼요.

0:08:47.043,0:08:49.644
손목시계가 감정을 감지한다면 어떨까요.

0:08:49.644,0:08:52.337
자동차가 여러분이 [br]피곤하다는 것을 안다면요.

0:08:52.337,0:08:54.885
아니면 냉장고가 당신이 [br]스트레스를 받았다는 것을 알아서

0:08:54.885,0:08:59.397
냉장고가 자동으로 잠궈서 [br]폭식을 막아 준다면요. (웃음)

0:08:59.403,0:09:01.471
전 좋을거 같아요.

0:09:03.643,0:09:05.804
제가 캠프리지에 있었을때,

0:09:05.804,0:09:07.468
이 실시간 감정 흐름에 [br]접근할 수 있었다면 어땠을까요.

0:09:07.468,0:09:09.602
고향에 가족과 공유할 수 있었을겁니다.

0:09:09.602,0:09:14.707
매우 자연스럽게 [br]모두 같은 방에 있는 것처럼요.

0:09:15.692,0:09:18.550
제 생각에 5년 후에는

0:09:18.550,0:09:20.887
모든 기계들이 감정칩을 가질겁니다.

0:09:20.887,0:09:25.303
이렇게 반응하는 기기가 [br]어땠는지 기억도 못할 겁니다.

0:09:25.303,0:09:28.437
기기앞에서 그저 찌푸리지만 않고[br]"별로 안좋으신가봐요, 그렇죠?" 하는 겁니다.

0:09:29.200,0:09:32.961
가장 큰 과제는 이 기술에 [br]많은 응용이 있다는 것입니다.

0:09:32.961,0:09:36.269
저희 팀원들은 우리가 모든 것을 [br]만들 수 없다는 걸 깨달았습니다.

0:09:36.269,0:09:41.490
그래서 다른 개발자들이 함께[br]이 기술을 사용할 수 있게 했습니다.

0:09:41.490,0:09:47.650
저희는 잠재적인 위험성과 [br]악용의 가능성이 있음을 압니다.

0:09:47.650,0:09:50.827
그러나 개인적으로 이 일에 [br]수년을 보낸 사람으로서

0:09:50.827,0:09:55.463
감정 지능 기술이 인류에게 줄 혜택이

0:09:55.463,0:09:58.759
악용의 가능성보다 [br]훨씬 크다고 믿습니다.

0:09:59.399,0:10:01.930
여러분이 이 대화의 부분으로 [br]참여하도록 초대했어요.

0:10:01.930,0:10:04.484
더 많은 사람들이 이 기술을 알수록

0:10:04.484,0:10:08.231
어떻게 사용되는지 [br]더 많은 의견을 들을 수 있어요.

0:10:09.081,0:10:13.655
점점 더 우리의 삶이 디지털화 되면서

0:10:13.655,0:10:19.002
우리 감정을 되찾고자 기기사용을 억제하는 [br]승산없는 싸움을 하고 있습니다.

0:10:20.622,0:10:22.000
대신에 제가 시도하는 것은

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감정들을 기술로 가져오는 것이에요.

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기술이 보다 반응할 수 있도록 만들죠.

0:10:26.765,0:10:29.435
우리를 갈라놓은 기계들이

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우리를 재화합할 수 있게 하고 싶어요.

0:10:31.897,0:10:33.790
기술을 인간적이게 만들어서

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우리는 최고의 기회를 얻었죠.

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어떻게 우리가 기계들과 [br]소통하는지 재고하는 겁니다.

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따라서 우리 인간이 다른 이들과 [br]소통하는 방법도 재고하는 겁니다.

0:10:46.173,0:10:47.654
감사합니다.

0:10:47.654,0:10:50.604
(박수)