0:00:01.116,0:00:04.463
As nossas emoções influenciam[br]todos os aspetos da nossa vida,

0:00:04.463,0:00:06.609
desde a nossa saúde,[br]a forma como aprendemos

0:00:06.609,0:00:08.638
até como trabalhamos [br]e tomamos decisões,

0:00:08.638,0:00:10.458
sejam elas pequenas ou grandes.

0:00:10.867,0:00:15.380
As nossas emoções também influenciam o modo[br]como nos relacionamos uns com os outros.

0:00:15.356,0:00:18.377
Nós evoluímos para viver[br]num mundo como este.

0:00:19.196,0:00:23.652
Mas, em vez disso, vivemos[br]cada vez mais desta forma.

0:00:23.652,0:00:26.349
— esta foi a mensagem [br]da minha filha ontem à noite —

0:00:26.921,0:00:29.271
num mundo desprovido de emoção.

0:00:29.271,0:00:31.718
Eu estou numa missão para mudar isto.

0:00:31.718,0:00:34.919
Quero fazer voltar as emoções[br]às nossas experiências digitais.

0:00:36.512,0:00:38.990
Comecei neste caminho há 15 anos.

0:00:38.990,0:00:41.830
Eu era cientista de informática no Egito,

0:00:41.830,0:00:44.527
e tinha sido aceite [br]num programa de doutoramento

0:00:44.527,0:00:46.245
na Universidade de Cambridge.

0:00:46.245,0:00:48.480
Então, fiz uma coisa bastante invulgar

0:00:48.480,0:00:51.903
para uma jovem esposa [br]egípcia e muçulmana.

0:00:53.929,0:00:56.664
Com o apoio do meu marido, [br]que teve que ficar no Egito,

0:00:56.664,0:00:59.332
fiz as malas e fui para Inglaterra.

0:00:59.723,0:01:02.924
Em Cambridge, [br]a milhares de quilómetros de casa,

0:01:02.924,0:01:05.904
percebi que estava a passar[br]mais tempo com o meu portátil

0:01:05.904,0:01:08.266
do que com qualquer ser humano.

0:01:08.716,0:01:10.334
Mas, apesar da intimidade,

0:01:10.334,0:01:13.470
o meu portátil não fazia ideia nenhuma[br]de como eu me sentia.

0:01:13.470,0:01:15.917
Não sabia se eu estava feliz,

0:01:16.047,0:01:19.721
se estava a ter um dia mau, [br]se estava tensa ou confusa,

0:01:19.721,0:01:21.847
e isso tornou-se frustrante.

0:01:23.659,0:01:27.640
Pior ainda, quando eu comunicava [br]com a minha família online,

0:01:29.309,0:01:32.450
eu sentia que as minhas emoções[br]desapareciam no ciberespaço.

0:01:32.718,0:01:37.890
Eu estava com saudades de casa, solitária,[br]e, às vezes, até chorava,

0:01:37.890,0:01:42.666
mas tudo o que eu tinha para comunicar[br]essas emoções era isto.

0:01:43.210,0:01:44.894
(Risos)

0:01:45.130,0:01:49.036
A tecnologia atual tem um alto Q.I,[br]mas nenhum Q.E.,

0:01:49.036,0:01:53.450
ou seja, uma alta inteligência cognitiva,[br]mas nenhuma inteligência emocional.

0:01:53.086,0:01:55.590
Então comecei a pensar:

0:01:55.590,0:01:59.058
E se a nossa tecnologia pudesse[br]reconhecer as nossas emoções?

0:01:59.058,0:02:01.495
E se ela pudesse reconhecer [br]os nossos sentimentos

0:02:01.495,0:02:03.226
e reagir de acordo com eles,

0:02:03.226,0:02:06.247
do mesmo modo que um amigo[br]emocionalmente inteligente reagiria?

0:02:06.742,0:02:10.274
Estas perguntas fizeram [br]com que eu e a minha equipa

0:02:10.274,0:02:13.992
criássemos tecnologias capazes [br]de ler e de reagir às nossas emoções.

0:02:14.566,0:02:17.411
O nosso ponto de partida[br]foi o rosto humano.

0:02:18.560,0:02:21.959
O rosto humano é um [br]dos mais poderosos canais

0:02:21.959,0:02:25.741
que utilizamos para comunicar[br]os estados sociais e emocionais,

0:02:25.741,0:02:27.904
como a alegria,

0:02:27.904,0:02:29.462
a surpresa,

0:02:29.462,0:02:31.162
a empatia

0:02:31.162,0:02:32.946
e a curiosidade.

0:02:33.255,0:02:36.202
Na ciência da emoção, [br]chamamos "unidade de ação"

0:02:36.202,0:02:38.247
a cada movimento facial muscular ,

0:02:38.247,0:02:40.515
Por exemplo, ''unidade de ação 12'',

0:02:40.515,0:02:42.811
— não é um grande êxito de Hollywood —

0:02:42.811,0:02:46.303
é o levantar do canto do lábio,[br]o principal componente de um sorriso.

0:02:46.303,0:02:48.654
Tentem, todos vocês. [br]Vamos ver alguns sorrisos.

0:02:49.116,0:02:52.197
Outro exemplo é a "unidade de ação 4".[br]É franzir a testa.

0:02:52.197,0:02:55.934
É quando aproximamos as sobrancelhas,[br]e criamos várias texturas e rugas.

0:02:55.934,0:03:00.117
Não gostamos delas, mas é [br]um forte indicador de emoções negativas.

0:03:00.117,0:03:02.775
Temos cerca de 45 unidades de ação,

0:03:02.775,0:03:05.852
que se combinam para exprimir[br]centenas de emoções.

0:03:06.345,0:03:09.972
Ensinar um computador a ler [br]essas emoções faciais é difícil

0:03:09.972,0:03:13.283
porque essas unidades de ação[br]podem ser rápidas, podem ser subtis,

0:03:13.283,0:03:15.797
e combinam-se de muita formas diferentes.

0:03:15.797,0:03:18.774
Por exemplo, o sorriso alegre[br]e o sorriso irónico.

0:03:19.743,0:03:23.441
São parecidos, mas [br]significam coisas muito diferentes.

0:03:23.441,0:03:24.905
(Risos)

0:03:25.232,0:03:27.142
O sorriso alegre é positivo,

0:03:27.142,0:03:29.229
o sorriso irónico, geralmente, é negativo.

0:03:29.229,0:03:32.120
Às vezes o sorriso irónico[br]pode tornar alguém famoso.

0:03:33.140,0:03:38.387
É importante que um computador[br]consiga distinguir essas duas expressões.

0:03:38.387,0:03:40.270
Então como fazemos isso?

0:03:40.346,0:03:42.466
Damos aos nossos algoritmos

0:03:42.466,0:03:46.614
dezenas de milhares de exemplos[br]de pessoas que sorriem alegremente,

0:03:46.669,0:03:49.738
pessoas de diferentes etnias,[br]idades, sexos,

0:03:49.738,0:03:52.320
e fazemos o mesmo com o sorriso irónico.

0:03:52.132,0:03:54.148
Usando a aprendizagem profunda,

0:03:54.148,0:03:56.980
o algoritmo procura todas[br]essas texturas e rugas

0:03:57.000,0:03:59.264
e as mudanças de forma no nosso rosto,

0:03:59.264,0:04:02.532
e aprende que todos os sorrisos alegres[br]têm características em comum

0:04:02.532,0:04:05.926
e todos os sorrisos irónicos têm[br]características subtilmente diferentes.

0:04:05.926,0:04:08.119
E quando voltar a ver um novo rosto,

0:04:08.119,0:04:11.282
ele aprende que esse rosto

0:04:11.282,0:04:14.259
tem as mesmas características[br]de um sorriso alegre e diz:

0:04:14.259,0:04:17.621
''Aha, eu reconheço isto.[br]Esta é uma expressão de sorriso alegre.''

0:04:18.581,0:04:21.393
A melhor maneira de demonstrar[br]como essa tecnologia funciona

0:04:21.393,0:04:23.514
é fazer uma demonstração ao vivo.

0:04:23.514,0:04:26.951
Portanto, preciso de um voluntário,[br]de preferência alguém com um rosto.

0:04:26.951,0:04:29.270
(Risos)

0:04:30.250,0:04:32.712
Cloe vai ser hoje a nossa voluntária.

0:04:33.343,0:04:37.898
Nos últimos cinco anos, passámos[br]de um projeto de pesquisa no MIT

0:04:37.898,0:04:39.281
para uma empresa,

0:04:39.281,0:04:42.823
onde o meu grupo tem trabalhado muito[br]para fazer funcionar esta tecnologia,

0:04:42.823,0:04:44.665
como gostamos de dizer, no dia-a-dia.

0:04:44.665,0:04:47.617
E também a reduzimos para que[br]o mecanismo de emoção central

0:04:47.617,0:04:50.593
funcione em qualquer aparelho[br]com câmara, como este iPad.

0:04:50.593,0:04:52.746
Então vamos lá testá-lo.

0:04:55.770,0:04:58.760
Como podem ver, o algoritmo[br]encontrou o rosto da Cloe

0:04:58.760,0:05:00.656
— é esta caixa delimitadora branca —

0:05:00.656,0:05:03.287
e está a procurar[br]os pontos principais das feições dela:

0:05:03.287,0:05:05.687
as sobrancelhas, os olhos,[br]a boca e o nariz.

0:05:05.907,0:05:08.585
A pergunta é: ''Poderá[br]reconhecer a expressão dela?''

0:05:08.585,0:05:10.289
Vamos testar a máquina.

0:05:10.289,0:05:12.874
Primeiro, faz um rosto inexpressivo.[br]Isso, fantástico.

0:05:12.874,0:05:14.556
(Risos)

0:05:15.128,0:05:17.742
Quando ela sorri, é um[br]sorriso genuíno, é ótimo.

0:05:17.742,0:05:19.748
Vejam a barra verde[br]subir quando ela sorri.

0:05:19.748,0:05:21.123
Esse foi um sorriso enorme.

0:05:21.123,0:05:23.895
Podes sorrir levemente,[br]para ver se o computador reconhece?

0:05:23.895,0:05:25.718
Ele também reconhece sorrisos subtis.

0:05:25.718,0:05:27.886
Trabalhámos muito para que isto aconteça.

0:05:27.886,0:05:30.892
Agora o levantar das sobrancelhas,[br]que indica surpresa.

0:05:31.218,0:05:34.758
O franzir da testa,[br]que indica confusão.

0:05:34.758,0:05:36.266
(Risos)

0:05:36.266,0:05:39.189
O franzir de sobrancelhas. Perfeito.

0:05:39.745,0:05:42.741
Estas são diferentes unidades de ação.[br]Existem muitas outras.

0:05:42.741,0:05:44.856
Esta é uma demonstração reduzida.

0:05:45.223,0:05:48.325
Nós consideramos cada leitura [br]como um dado emocional.

0:05:48.688,0:05:51.612
Podem aparecer juntos[br]para representar diferentes emoções.

0:05:51.612,0:05:55.450
No lado direito da demonstração[br]— parece que estamos felizes.

0:05:55.450,0:05:57.283
Isso é alegria. A alegria dispara.

0:05:57.585,0:05:59.523
Agora faz uma cara de desgosto.

0:05:59.523,0:06:02.840
Tenta lembrar-te como te sentiste[br]quando Zayn saiu dos One Direction.

0:06:02.840,0:06:04.331
(Risos)

0:06:04.331,0:06:07.188
Isso, enruga o nariz. Ótimo.

0:06:09.914,0:06:13.189
A valência está muito negativa, [br]devias ser uma grande fã.

0:06:13.189,0:06:16.390
A valência é quão positiva[br]ou negativa é uma experiência,

0:06:16.390,0:06:18.837
e o envolvimento é[br]quão expressiva é a pessoa.

0:06:18.837,0:06:22.223
Imaginem se Cloe tivesse acesso[br]a este fluxo digital de emoções,

0:06:22.223,0:06:24.877
e pudesse partilhar isso[br]com quem ela quisesse.

0:06:25.610,0:06:26.546
Obrigada.

0:06:26.771,0:06:29.771
(Aplausos)

0:06:33.851,0:06:38.972
Até agora, já acumulámos 12 mil milhões[br]destes dados emocionais.

0:06:38.972,0:06:41.430
É o maior banco de dados [br]emocionais do mundo.

0:06:41.430,0:06:44.979
Fomos buscá-los a 2,9 milhões [br]de vídeos de rostos,

0:06:44.979,0:06:48.135
de pessoas que aceitaram partilhar[br]as suas emoções connosco,

0:06:48.135,0:06:50.601
de 75 países em todo o mundo.

0:06:50.601,0:06:52.643
Ele está a crescer todos os dias.

0:06:52.697,0:06:55.185
Eu fico espantada com o fato de que

0:06:55.185,0:06:58.524
hoje em dia podemos quantificar[br]uma coisa tão pessoal como as emoções

0:06:58.524,0:07:00.359
e podemos fazer isso a este nível.

0:07:00.359,0:07:02.522
Então o que é que aprendemos até agora?

0:07:03.227,0:07:04.966
Diferenças entre sexos.

0:07:05.356,0:07:08.477
Os nossos dados confirmam uma coisa[br]que vocês talvez suspeitem.

0:07:08.897,0:07:11.395
As mulheres são mais expressivas[br]do que os homens.

0:07:11.395,0:07:13.964
Sorriem-se mais, [br]e os sorrisos delas duram mais tempo.

0:07:13.964,0:07:16.774
Podemos quantificar [br]a que é que homens e mulheres

0:07:16.774,0:07:18.670
reagem de modo diferente.

0:07:18.670,0:07:20.234
Vamos contribuir para a cultura:

0:07:20.234,0:07:21.636
Nos Estados Unidos,

0:07:21.636,0:07:24.184
as mulheres são 50% mais expressivas[br]do que os homens

0:07:24.184,0:07:28.347
mas, curiosamente, não vemos diferença[br]no Reino Unido entre homens e mulheres.

0:07:28.456,0:07:30.576
(Risos)

0:07:31.615,0:07:35.540
Idade: As pessoas com 50 anos ou mais

0:07:35.540,0:07:38.496
são 25% mais emotivas [br]do que as pessoas jovens.

0:07:39.396,0:07:43.658
As mulheres na faixa dos 20 anos sorriem[br]mais do que os homens da mesma idade,

0:07:43.658,0:07:46.382
talvez seja uma necessidade[br]para arranjar namoro.

0:07:47.506,0:07:50.456
Mas talvez o que mais nos surpreendeu[br]em relação a estes dados

0:07:50.456,0:07:53.294
é que nós somos expressivos o tempo todo,

0:07:53.294,0:07:56.746
mesmo quando estamos sentados sozinhos[br]em frente dos nossos computadores,

0:07:56.746,0:07:59.780
e não é só quando assistimos[br]a vídeos de gatos no Facebook.

0:07:59.935,0:08:03.699
Somos expressivos quando enviamos e-mails[br]e mensagens, quando compramos online,

0:08:03.699,0:08:05.899
e até quando fazemos[br]a declaração de impostos.

0:08:05.972,0:08:08.088
Onde é que esses dados são usados hoje?

0:08:08.088,0:08:10.561
Para compreender [br]como nos envolvemos com os media;

0:08:10.561,0:08:13.682
para compreender os fenómenos virais[br]e o comportamento eleitoral;

0:08:13.682,0:08:16.893
e também nas tecnologias[br]que reforçam ou provocam emoções.

0:08:16.893,0:08:20.207
Quero mostrar-vos alguns exemplos[br]que considero muito especiais.

0:08:21.357,0:08:24.408
Óculos que reconheçam emoções[br]podem ajudar indivíduos

0:08:24.408,0:08:27.219
que possuem deficiente visão[br]a ler o rosto dos outros.

0:08:27.562,0:08:31.179
Podem ajudar indivíduos do espetro[br]autista a interpretar emoções,

0:08:31.179,0:08:33.794
que é uma coisa [br]em que eles têm muita dificuldade.

0:08:35.667,0:08:38.954
Na área do ensino, imaginem se[br]os aplicativos educacionais

0:08:38.954,0:08:41.626
percebam que estamos confusos[br]e abrandem de velocidade

0:08:41.626,0:08:44.660
ou que estamos aborrecidos[br]e avancem mais depressa,

0:08:44.660,0:08:46.830
como faria um bom professor na aula.

0:08:47.660,0:08:50.080
E se o nosso relógio detetasse[br]a nossa disposição?

0:08:50.080,0:08:52.463
Ou se o nosso carro sentisse que[br]estamos cansados?

0:08:52.463,0:08:55.350
Ou o nosso frigorífico percebesse[br]que estamos nervosos

0:08:55.350,0:08:58.425
e trancasse automaticamente[br]para impedir que comamos demais?

0:08:58.443,0:08:59.597
(Risos)

0:08:59.597,0:09:01.283
Eu adoraria isso.

0:09:03.786,0:09:05.615
E se, quando eu estava em Cambridge,

0:09:05.615,0:09:08.462
eu tivesse tido acesso ao[br]meu fluxo de emoções em tempo real

0:09:08.462,0:09:11.607
e pudesse partilhar isso [br]com a minha família de modo natural,

0:09:11.607,0:09:14.880
tal como faria se estivéssemos[br]todos juntos na mesma sala?

0:09:15.623,0:09:18.314
Eu acho que, daqui a 5 anos,

0:09:18.314,0:09:20.758
todos os nossos aparelhos[br]terão um chip emocional.

0:09:21.220,0:09:25.226
Nem nos vamos lembrar como era não poder[br]franzir testa para o computador

0:09:25.226,0:09:28.299
e ele responder: [br]''Hmm, não gostaste disto, pois não?.''

0:09:29.407,0:09:32.835
O nosso maior desafio é que há[br]tantas aplicações desta tecnologia

0:09:32.835,0:09:36.239
que a minha equipa e eu percebemos que[br]não podemos montar tudo sozinhos.

0:09:36.239,0:09:39.541
Assim, tornámos disponível esta tecnologia[br]para que outras pessoas

0:09:39.541,0:09:41.820
possam começar a construir e a criar.

0:09:41.820,0:09:45.779
Sabemos que há riscos potenciais

0:09:45.779,0:09:47.871
e há potencial para abusos,

0:09:47.871,0:09:50.776
mas, pessoalmente, como trabalhei[br]nisto durante muitos anos,

0:09:50.776,0:09:53.206
acredito que os benefícios[br]para a humanidade

0:09:53.206,0:09:55.936
de termos uma tecnologia[br]emocionalmente inteligente

0:09:55.936,0:09:58.928
são muito maiores que o potencial[br]para uso indevido.

0:09:59.441,0:10:02.176
Convido todos vocês para[br]participar nessa discussão.

0:10:02.176,0:10:04.589
Quanto mais pessoas souberem[br]sobre esta tecnologia,

0:10:04.589,0:10:07.710
mais força terá a nossa voz[br]quanto à forma como for usada.

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À medida que a nossa vida[br]é cada vez mais digital,

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travamos uma luta perdida ao tentar[br]restringir o nosso uso de tecnologias

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para reivindicar as nossas emoções.

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Em vez disso, quero introduzir[br]as emoções na nossa tecnologia

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e tornar a nossa tecnologia mais recetível.

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Quero que estes aparelhos[br]que nos separaram

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nos unam novamente.

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Ao humanizar a tecnologia,[br]temos uma oportunidade perfeita

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para re-imaginar como [br]nos relacionamos com máquinas

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e, portanto, como nós, [br]enquanto seres humanos,

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nos relacionamos uns com os outros.

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Obrigada.

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(Aplausos)