1
00:00:00,796 --> 00:00:04,573
Emoțiile influențează fiecare
aspect al vieții noastre,

2
00:00:04,573 --> 00:00:08,149
de la sănătate și învățătură, 
la cum facem afaceri și cum luăm decizii,

3
00:00:08,149 --> 00:00:09,922
mari sau mici.

4
00:00:10,672 --> 00:00:14,162
Emoțiile influențează modul în care 
relaționăm unii cu ceilalți.

5
00:00:15,132 --> 00:00:18,198
Am evoluat pentru a trăi 
într-o lume ca aceasta.

6
00:00:18,938 --> 00:00:23,427
Dar în loc viețile noastre
arată tot mai mult așa

7
00:00:23,427 --> 00:00:27,021
– e un mesaj primit 
de la fiica mea aseară –

8
00:00:27,021 --> 00:00:29,301
o lume lipsită de emoții.

9
00:00:29,301 --> 00:00:31,252
Misiunea mea e să schimb asta.

10
00:00:31,252 --> 00:00:35,863
Vreau să aduc emoțiile înapoi 
în lumea digitală.

11
00:00:36,483 --> 00:00:38,870
Am început acest drum acum 15 ani.

12
00:00:38,870 --> 00:00:41,546
Lucram în informatică, în Egipt,

13
00:00:41,546 --> 00:00:45,871
și tocmai fusesem acceptată la un doctorat
la Universitatea Cambridge.

14
00:00:45,871 --> 00:00:47,984
Așa că am făcut ceva neobișnuit

15
00:00:47,984 --> 00:00:52,349
pentru o proaspăt căsătorită
tânără musulmană din Egipt:

16
00:00:52,349 --> 00:00:53,729
(Râsete)

17
00:00:53,729 --> 00:00:56,598
cu ajutorul soțului meu, 
care a trebuit să rămână în Egipt,

18
00:00:56,598 --> 00:00:59,616
mi-am făcut bagajele
și m-am mutat în Anglia.

19
00:00:59,616 --> 00:01:02,844
La Cambridge, 
mii de kilometri departe de casă,

20
00:01:02,844 --> 00:01:05,887
am observat că petrec
mai multe ore cu laptopul meu

21
00:01:05,887 --> 00:01:07,876
decât cu alți oameni.

22
00:01:08,486 --> 00:01:13,339
Dar în ciuda acestei intimități, 
laptopul n-avea idee cum mă simt.

23
00:01:13,339 --> 00:01:16,550
Nu știa dacă sunt fericită,

24
00:01:16,550 --> 00:01:19,628
dacă am o zi proastă, 
dacă sunt stresată sau dezorientată,

25
00:01:19,628 --> 00:01:22,460
iar asta era enervant.

26
00:01:23,530 --> 00:01:29,271
Mai rău, când comunicam pe internet
cu familia mea rămasă acasă

27
00:01:29,271 --> 00:01:32,703
simțeam că toate emoțiile mele
dispar în spațiul virtual.

28
00:01:32,703 --> 00:01:37,858
Îmi era dor de casă, mă simțeam singură
și în unele zile chiar plângeam,

29
00:01:37,858 --> 00:01:42,526
dar tot ce puteam folosi pentru a-mi 
comunica emoțiile era... asta.

30
00:01:43,006 --> 00:01:44,806
(Râsete)

31
00:01:44,806 --> 00:01:49,030
Tehnologia de azi e foarte inteligentă,
dar nu și emoțională;

32
00:01:49,030 --> 00:01:53,136
multă inteligență cognitivă,
dar nu și inteligență emoțională.

33
00:01:53,136 --> 00:01:55,033
Asta m-a pus pe gânduri:

34
00:01:55,033 --> 00:01:59,107
ce-ar fi dacă tehnologia
ne-ar putea simți emoțiile?

35
00:01:59,107 --> 00:02:02,853
Ce-ar fi dacă dispozitivele ar ști ce simțim
și ar reacționa în concordanță,

36
00:02:02,853 --> 00:02:05,866
la fel ca un prieten
cu inteligență emoțională?

37
00:02:06,666 --> 00:02:10,060
Aceste întrebări ne-au impulsionat
pe mine și echipa mea

38
00:02:10,060 --> 00:02:14,607
să creăm tehnologii care să citească
și să răspundă la emoțiile noastre.

39
00:02:14,607 --> 00:02:17,787
Iar punctul nostru de start
a fost chipul uman.

40
00:02:18,577 --> 00:02:21,900
Chipul nostru e cel mai bun canal

41
00:02:21,900 --> 00:02:25,766
cu care transmitem
stări sociale și emoționale,

42
00:02:25,766 --> 00:02:29,196
totul: bucurie, surpriză,

43
00:02:29,196 --> 00:02:32,979
empatie și curiozitate.

44
00:02:32,979 --> 00:02:37,957
În știința emoțiilor, fiecare mișcare
a mușchilor feței e o unitate de acțiune.

45
00:02:37,957 --> 00:02:40,342
De exemplu, unitatea de acțiune 12

46
00:02:40,342 --> 00:02:42,720
– nu garantează succesul la Hollywood –

47
00:02:42,720 --> 00:02:45,992
e o ridicare a colțului buzei,
componenta principală a zâmbetului.

48
00:02:45,992 --> 00:02:48,910
Încercați. Hai să vedem niște zâmbete.

49
00:02:48,910 --> 00:02:51,954
Un alt exemplu e unitatea 4:
ridurile frunții.

50
00:02:51,954 --> 00:02:55,742
E atunci când îți apropii sprâncenele
și creezi textura aceea ridată.

51
00:02:55,742 --> 00:02:59,904
Nu ne place, dar este un indicator
puternic a unei emoții negative.

52
00:02:59,904 --> 00:03:02,540
Avem vreo 45 de astfel de unități,

53
00:03:02,540 --> 00:03:06,350
care se combină pentru a exprima
sute de emoții.

54
00:03:06,350 --> 00:03:10,251
E greu să înveți un calculator
să recunoască emoțiile,

55
00:03:10,251 --> 00:03:13,223
deoarece aceste unități
pot fi rapide, subtile,

56
00:03:13,223 --> 00:03:15,617
și se combină în multe moduri.

57
00:03:15,617 --> 00:03:19,515
Spre exemplu, zâmbetul și strâmbătura.

58
00:03:19,515 --> 00:03:23,268
Seamănă cumva, dar reprezintă
lucruri foarte diferite.

59
00:03:23,268 --> 00:03:24,986
(Râsete)

60
00:03:24,986 --> 00:03:27,210
Zâmbetul e pozitiv,

61
00:03:27,210 --> 00:03:28,840
strâmbătura e adesea negativă.

62
00:03:28,840 --> 00:03:32,546
Uneori strâmbătura te poate face celebru.

63
00:03:33,266 --> 00:03:38,500
Dar e important pentru un calculator
să poată face diferența între cele două.

64
00:03:38,500 --> 00:03:40,237
Cum facem asta?

65
00:03:40,237 --> 00:03:42,124
Oferim algoritmilor noștri

66
00:03:42,124 --> 00:03:46,524
zeci de mii de exemple de oameni
despre care știm că zâmbesc,

67
00:03:46,524 --> 00:03:49,589
din diferite etnii, vârste, sexe,

68
00:03:49,589 --> 00:03:52,050
și la fel pentru strâmbături.

69
00:03:52,050 --> 00:03:53,894
Apoi, folosind învățarea profundă,

70
00:03:53,894 --> 00:03:56,810
algoritmul caută aceste texturi și riduri

71
00:03:56,810 --> 00:03:59,220
și schimbările de formă
de pe fața noastră,

72
00:03:59,220 --> 00:04:02,802
învățând astfel că toate zâmbetele
au caracteristici comune

73
00:04:02,802 --> 00:04:05,703
și că strâmbăturile
au caracteristici ușor diferite.

74
00:04:05,703 --> 00:04:08,141
Iar data următoare când vede o față

75
00:04:08,141 --> 00:04:10,580
învață că

76
00:04:10,580 --> 00:04:13,473
această față are aceleași
caracteristici ale unui zâmbet

77
00:04:13,473 --> 00:04:17,051
și spune: „Aha, recunosc asta,
e expresia unui zâmbet.”

78
00:04:18,561 --> 00:04:23,331
Cel mai bun mod de a ilustra tehnologia
e să încercăm o demonstrație în direct.

79
00:04:23,331 --> 00:04:27,230
Am nevoie de un voluntar,
preferabil cineva cu o față.

80
00:04:27,230 --> 00:04:29,564
(Râsete)

81
00:04:29,564 --> 00:04:32,335
Cloe va fi voluntarul nostru azi.

82
00:04:33,325 --> 00:04:38,923
În ultimii cinci ani, dintr-un proiect
de cercetare la MIT am devenit o firmă,

83
00:04:38,923 --> 00:04:42,031
unde echipa mea s-a străduit să facă
tehnologia să meargă,

84
00:04:42,031 --> 00:04:44,070
cum spunem noi, în „sălbăticie”.

85
00:04:44,070 --> 00:04:49,130
În plus am comprimat-o încât nucleul ei
să meargă pe orice dispozitiv cu o cameră,

86
00:04:49,130 --> 00:04:50,650
ca acest iPad.

87
00:04:50,650 --> 00:04:53,316
Hai să încercăm.

88
00:04:54,756 --> 00:04:58,680
După cum puteți vedea,
algoritmul a găsit fața lui Cloe,

89
00:04:58,680 --> 00:05:00,152
acest dreptunghi alb,

90
00:05:00,152 --> 00:05:02,753
și urmărește punctele
reprezentative ale feței:

91
00:05:02,753 --> 00:05:05,799
sprâncenele, ochii, gura și nasul.

92
00:05:05,799 --> 00:05:08,346
Întrebarea este:
îi poate recunoaște expresia?

93
00:05:08,346 --> 00:05:09,897
Hai să testăm mașina.

94
00:05:09,897 --> 00:05:11,907
Mai întâi arată-mi o față neutră.

95
00:05:11,907 --> 00:05:13,323
Da, super.

96
00:05:13,323 --> 00:05:14,903
(Râsete)

97
00:05:14,903 --> 00:05:17,726
Pe măsură ce zâmbește
– un zâmbet autentic, super –

98
00:05:17,726 --> 00:05:19,716
vedeți cum crește bara verde.

99
00:05:19,716 --> 00:05:22,168
A fost un zâmbet mare,
poți încerca unul subtil

100
00:05:22,168 --> 00:05:24,051
să vedem dacă îl recunoaște?

101
00:05:24,051 --> 00:05:27,637
Recunoaște și zâmbete subtile,
ne-am străduit mult să iasă asta.

102
00:05:27,637 --> 00:05:31,439
Și acum sprâncenele ridicate,
indicatorul surprizei.

103
00:05:31,439 --> 00:05:35,688
Acum riduri pe frunte,
indicatorul confuziei.

104
00:05:35,688 --> 00:05:37,695
Încruntă-te.

105
00:05:37,695 --> 00:05:39,715
Da, perfect.

106
00:05:39,715 --> 00:05:42,748
Ați văzut diferite unități de acțiune,
mai sunt multe,

107
00:05:42,748 --> 00:05:44,980
acesta e doar un demo redus.

108
00:05:44,980 --> 00:05:48,588
Fiecare citire o numim
„valoare măsurată a emoției”;

109
00:05:48,588 --> 00:05:51,287
ele pot acționa împreună,
creând diferite emoții.

110
00:05:51,287 --> 00:05:53,420
Pe dreapta...

111
00:05:53,420 --> 00:05:55,070
Mimează fericirea.

112
00:05:55,070 --> 00:05:57,444
Asta e bucuria, se aprinde.

113
00:05:57,444 --> 00:05:59,291
Acum arată-mi o față dezgustată.

114
00:05:59,291 --> 00:06:03,643
Gândește-te cum a fost
când a plecat Zayn de la One Direction.

115
00:06:03,643 --> 00:06:05,043
(Râsete)

116
00:06:05,043 --> 00:06:09,495
Da, încrețește-ți nasul. Super.

117
00:06:09,495 --> 00:06:12,926
Valența e destul de negativă, 
deci probabil i-ai fost mare fan.

118
00:06:12,926 --> 00:06:15,926
Valența arată cât de pozitivă
sau negativă e o experiență,

119
00:06:15,926 --> 00:06:18,712
iar angajamentul arată
cât e de expresivă.

120
00:06:18,712 --> 00:06:22,126
Imaginați-vă că Cloe ar avea acces 
în timp real la fluxul de emoții

121
00:06:22,126 --> 00:06:24,935
și că ar putea trimite
emoții oricui.

122
00:06:24,935 --> 00:06:26,868
Mulțumesc.

123
00:06:26,868 --> 00:06:29,659
(Aplauze)

124
00:06:33,819 --> 00:06:38,729
Până acum am strâns 12 miliarde
de valori măsurate ale emoției;

125
00:06:38,729 --> 00:06:41,190
e cea mai mare bază de date 
de emoții din lume.

126
00:06:41,190 --> 00:06:44,853
Am colectat-o din 2,9 milioane
de videoclipuri cu fețe,

127
00:06:44,853 --> 00:06:47,943
oameni care au fost de acord
să ne transmită emoțiile,

128
00:06:47,943 --> 00:06:50,198
din 75 de țări din toată lumea.

129
00:06:50,198 --> 00:06:52,113
Și crește în fiecare zi.

130
00:06:52,603 --> 00:06:58,110
Sunt uimită că am reușit să cuantificăm
ceva atât de personal cum sunt emoțiile,

131
00:06:58,110 --> 00:07:00,100
la o scară atât de mare.

132
00:07:00,100 --> 00:07:02,207
Ce am învățat până acum?

133
00:07:03,057 --> 00:07:04,518
Sexul.

134
00:07:05,388 --> 00:07:08,834
Datele noastre confirmă ceva 
ce ați putea bănui:

135
00:07:08,834 --> 00:07:10,881
femeile sunt mai expresive decât bărbații:

136
00:07:10,881 --> 00:07:13,564
zâmbetele lor sunt mai intense
și durează mai mult,

137
00:07:13,564 --> 00:07:18,628
iar acum putem cuantifica la ce anume
reacționează diferit bărbații și femeile.

138
00:07:18,628 --> 00:07:20,904
Să vorbim puțin de cultură: în SUA

139
00:07:20,904 --> 00:07:23,928
femeile sunt cu 40% mai expresive 
decât bărbații,

140
00:07:23,928 --> 00:07:27,963
dar, surprinzător,
diferența asta nu există în Regatul Unit.

141
00:07:27,963 --> 00:07:29,879
(Râsete)

142
00:07:31,346 --> 00:07:35,323
Vârstă: oamenii peste 50 de ani

143
00:07:35,323 --> 00:07:38,759
sunt cu 25% mai emotivi
decât cei mai tineri.

144
00:07:39,439 --> 00:07:43,751
La 20–30 de ani femeile zâmbesc 
mult mai mult decât bărbații,

145
00:07:43,751 --> 00:07:46,580
poate din nevoia de a-și găsi pe cineva.

146
00:07:47,500 --> 00:07:51,157
Dar ce ne-a surprins cel mai mult
în aceste date

147
00:07:51,157 --> 00:07:53,270
e faptul că suntem expresivi mereu,

148
00:07:53,270 --> 00:07:56,243
chiar și când stăm singuri
în fața dispozitivelor

149
00:07:56,243 --> 00:07:59,517
și nu doar când ne uităm la 
filmulețe cu pisici pe Facebook.

150
00:08:00,217 --> 00:08:03,227
Suntem expresivi când scriem 
mesaje, când cumpărăm online,

151
00:08:03,227 --> 00:08:05,797
chiar și când ne plătim impozitele.

152
00:08:05,797 --> 00:08:07,919
La ce sunt folosite azi aceste date?

153
00:08:07,919 --> 00:08:10,166
La a înțelege cum interacționăm cu media,

154
00:08:10,166 --> 00:08:13,076
cu conținutul viral și
comportamentul votanților,

155
00:08:13,076 --> 00:08:16,447
dar și la a dezvolta
planul emotiv al tehnologiei.

156
00:08:16,447 --> 00:08:20,405
Și aș vrea să vă arăt câteva exemple
la care țin foarte mult.

157
00:08:21,195 --> 00:08:24,303
Ochelarii cu funcții emotive
pot ajuta indivizii

158
00:08:24,303 --> 00:08:27,470
care au probleme cu vederea 
să citească fețele celorlalți

159
00:08:27,470 --> 00:08:31,128
și-i poate ajuta pe autiștii
de diverse grade să interpreteze emoția,

160
00:08:31,128 --> 00:08:33,577
lucru care pentru ei e complicat.

161
00:08:35,577 --> 00:08:38,767
În educație, imaginați-vă
că aplicațiile de învățare

162
00:08:38,767 --> 00:08:41,284
vă percep confuzia,
și atunci încetinesc,

163
00:08:41,284 --> 00:08:43,403
sau plictiseala,
și atunci grăbesc pasul,

164
00:08:43,403 --> 00:08:46,124
cum ar face un profesor bun în clasă.

165
00:08:46,834 --> 00:08:49,637
Ce ar fi dacă ceasul v-ar simți starea

166
00:08:49,637 --> 00:08:52,325
sau dacă mașina ar simți 
că sunteți obosiți,

167
00:08:52,325 --> 00:08:55,011
sau poate frigiderul simte 
că sunteți stresat

168
00:08:55,011 --> 00:08:59,058
și se încuie ca să nu mâncați frenetic?
(Râsete)

169
00:08:59,058 --> 00:09:01,525
Mi-ar plăcea asta, da!

170
00:09:03,575 --> 00:09:07,598
Cum ar fi fost dacă la Cambridge
aș fi avut acces la acest sistem

171
00:09:07,598 --> 00:09:11,718
și aș fi putut să le transmit rudelor 
emoțiile, într-un mod natural,

172
00:09:11,718 --> 00:09:14,910
ca și când aș fi fost în
aceeași cameră cu ei?

173
00:09:15,450 --> 00:09:18,117
Cred că în viitorii cinci ani

174
00:09:18,117 --> 00:09:21,011
toate dispozitivele vor avea
un cip al emoțiilor

175
00:09:21,011 --> 00:09:25,000
și nici nu ne vom aduce aminte cum era
când nu te puteai încrunta la dispozitiv

176
00:09:25,000 --> 00:09:28,711
ca să-și dea seama dintr-o privire:
„Hmm, nu ți-a plăcut, nu?”

177
00:09:29,191 --> 00:09:32,724
Cea mai mare dificultate e
că tehnologia are așa multe aplicații

178
00:09:32,724 --> 00:09:35,840
încât eu și echipa mea înțelegem
că nu putem face noi totul,

179
00:09:35,840 --> 00:09:37,904
așa că am făcut tehnologia disponibilă,

180
00:09:37,904 --> 00:09:41,680
pentru ca dezvoltatorii să înceapă
să construiască și să creeze.

181
00:09:41,680 --> 00:09:45,507
Ne dăm seama că există riscuri

182
00:09:45,507 --> 00:09:47,596
și potențial pentru abuzuri,

183
00:09:47,596 --> 00:09:50,378
dar personal, după ce am petrecut
mulți ani făcând asta,

184
00:09:50,378 --> 00:09:53,123
cred că beneficiile pe care
le poate avea omenirea

185
00:09:53,123 --> 00:09:55,649
din tehnologiile cu inteligență emoțională

186
00:09:55,649 --> 00:09:58,730
depășesc cu mult riscurile de abuz.

187
00:09:59,210 --> 00:10:01,804
Așa că vă invit să participați.

188
00:10:01,804 --> 00:10:04,381
Cu cât știe mai multă lume 
de această tehnologie,

189
00:10:04,381 --> 00:10:08,225
cu atât avem un cuvânt mai greu
în cum e ea folosită.

190
00:10:09,095 --> 00:10:13,603
Pe măsură ce viața noastră
devine digitală

191
00:10:13,603 --> 00:10:17,342
ne chinuim inutil să ne folosim
mai puțin dispozitivele

192
00:10:17,342 --> 00:10:19,626
pentru a ne revendica emoțiile.

193
00:10:20,436 --> 00:10:24,625
Ceea ce încerc eu e să aduc 
emoțiile înapoi în tehnologie,

194
00:10:24,625 --> 00:10:26,725
să ameliorez reacțiile tehnologiilor.

195
00:10:26,725 --> 00:10:29,377
Visez ca aceste dispozitive
care ne-au despărțit

196
00:10:29,377 --> 00:10:31,365
să ne reunească.

197
00:10:32,205 --> 00:10:36,482
Umanizând tehnologia avem imensa șansă

198
00:10:36,482 --> 00:10:40,203
de a reimagina modul în care 
ne conectăm cu mașinile,

199
00:10:40,203 --> 00:10:44,227
și prin asta și modul în care noi,
ca ființe umane,

200
00:10:44,227 --> 00:10:45,832
ne conectăm între noi.

201
00:10:46,152 --> 00:10:47,343
Mulțumesc.

202
00:10:47,343 --> 00:10:50,303
(Aplauze)