Return to Video

هذا التطبيق يعرف ما تشعر به من تعبير وجهك

  • 0:01 - 0:05
    عواطفنا تؤثر على كل نواحي حياتنا،
  • 0:05 - 0:08
    من صحتنا وطريقة تعلمنا
    إلى كيفية تأدية أعمالنا واتخاذنا للقرارات
  • 0:08 - 0:10
    الصغيرة منها أو الكبيرة.
  • 0:11 - 0:14
    كما أنها تؤثر في كيفية تواصلنا مع بعضنا.
  • 0:15 - 0:19
    فقد تطورنا لنعيش في عالم كهذا،
  • 0:19 - 0:23
    ولكننا نعيش حياتنا أكثر فأكثر
    بهذا الشكل --
  • 0:23 - 0:27
    هذه رسالة نصية
    أرسلتها لي ابنتي الليلة الماضية --
  • 0:27 - 0:29
    في عالم منزوع المشاعر.
  • 0:29 - 0:31
    أنا في مهمة لتغيير ذلك.
  • 0:31 - 0:35
    أود إعادة المشاعر إلى تجاربنا الرقمية.
  • 0:36 - 0:39
    انطلقت على هذا الدرب منذ 15 سنة.
  • 0:39 - 0:41
    كنت عالمة حاسوب في مصر،
  • 0:41 - 0:46
    وكنت قد قُبِلت للتو في برنامج للدكتوراه
    بجامعة كامبريدج.
  • 0:46 - 0:48
    وقمت وقتها بشيء غير اعتيادي
  • 0:48 - 0:52
    بالنسبة لفتاة مصرية مسلمة ومتزوجة حديثاً:
  • 0:54 - 0:57
    بدعم من زوجي الذي ظل في مصر،
  • 0:57 - 1:00
    حزمت حقائبي وانتقلت إلى انجلترا.
  • 1:00 - 1:03
    وفي كامبريدج بعيدا عن منزلي بآلاف الأميال،
  • 1:03 - 1:06
    أدركت أني أقضي وقتا أكبر أمام حاسوبي
  • 1:06 - 1:08
    مما كنت أفعل مع الناس.
  • 1:08 - 1:13
    ورغم كل تلك الألفة بيننا
    لم يكن لدى حاسوبي أية فكرة عما أشعر به.
  • 1:13 - 1:17
    لم تكن لديه أية فكرة إن كنت فرحة
  • 1:17 - 1:20
    أو إن كان نهاري سيئاً
    أو أنني مرهقة، قلقة،
  • 1:20 - 1:22
    وقد أصبح الأمر محبطاً.
  • 1:24 - 1:29
    بل أن الأمر ساء عندما كنت أتصل بأسرتي،
  • 1:29 - 1:33
    بحيث بدأت أحس بمشاعري تختفي
    في الفضاء الإلكتروني.
  • 1:33 - 1:38
    كنت أحن للوطن وكنت وحيدة
    بل إني كنت أبكي في بعض الأيام،
  • 1:38 - 1:41
    لكن الوسيلة التي كنت أنقل بها مشاعري،
  • 1:41 - 1:43
    كانت هي هذه.
  • 1:43 - 1:45
    (ضحك)
  • 1:45 - 1:50
    قد تملك التقنية اليوم نسبة ذكاء كبيرة
    لكنها تفتقد للمشاعر؛
  • 1:50 - 1:53
    الكثير من الذكاء الإدراكي
    لكن دون ذكاء عاطفي.
  • 1:53 - 1:55
    وهذا جعلني أفكر،
  • 1:55 - 1:59
    ماذا لو كان بإمكان تقنيتنا
    إدراك مشاعرنا؟
  • 1:59 - 2:03
    ماذا لو كان بإمكان أجهزتنا أن تحس بمشاعرنا
    وتتفاعل معنا على أساسها،
  • 2:03 - 2:06
    كما كان ليفعل معكم صديق؟
  • 2:07 - 2:10
    وقد قادتني هذه الأسئلة وفريقي
  • 2:10 - 2:15
    إلى ابتكار تقنية قادرة
    على قراءة مشاعرنا والتفاعل معها،
  • 2:15 - 2:18
    وكانت نقطة انطلاقنا من الوجه.
  • 2:19 - 2:22
    يعتبر وجهنا أقوى الوسائل
  • 2:22 - 2:26
    التي نستخدمها جميعا في التعبير
    عن حالاتنا الاجتماعية والعاطفية،
  • 2:26 - 2:29
    عن كل شيء عن الفرح والتفاجئ
  • 2:29 - 2:33
    والتعاطف والفضول.
  • 2:33 - 2:38
    نسمي في علم المشاعر كل حركة لعضلة الوجه
    بالحركة كوحدة قياس.
  • 2:38 - 2:41
    فمثلا الحركة 12،
  • 2:41 - 2:43
    ليست بفيلم هوليوودي ضخم،
  • 2:43 - 2:46
    في الواقع هي شد الشفتين لرسم البسمة.
  • 2:46 - 2:49
    جربوها جميعا.
    دعونا نرسم بعض البسمات.
  • 2:49 - 2:52
    المثال الثاني هو الحركة 4.
    تقطيب الجبين.
  • 2:52 - 2:54
    وهذا عندما تقاربون بين حواجبكم
  • 2:54 - 2:56
    لتظهر تلك الأخاديد والخطوط على جباهكم.
  • 2:56 - 3:01
    نحن لا نحبها
    لكنها علامة قوية على مشاعر سلبية.
  • 3:01 - 3:03
    لدينا حوالي 45 حركة كوحدات قياس،
  • 3:03 - 3:06
    نجمع بينها للتعبير على المئات من المشاعر.
  • 3:06 - 3:10
    من الصعب تعليم الحاسوب كيفية قراءتها،
  • 3:10 - 3:13
    لأننا نقوم بتلك الحركات في رمشة عين،
    إنها خفية،
  • 3:13 - 3:16
    ويمكن الجمع بينها بطرق مختلفة ومتعددة.
  • 3:16 - 3:20
    وخذ على سبيل المثال،
    البسمة العادية والصفراء.
  • 3:20 - 3:23
    قد تبدوان متشابهتين
    لكنهما بمعنيين جد مختلفين.
  • 3:23 - 3:25
    (ضحك)
  • 3:25 - 3:28
    فالبسمة العادية إيجابية المعنى
  • 3:28 - 3:29
    والصفراء في الغالب سلبيه.
  • 3:29 - 3:33
    وقد تجعلكم البسمة الصفراء أحيانا مشهورين.
  • 3:33 - 3:36
    لكن وبشكل جدي،
    من المهم أن يكون الحاسوب قادراً
  • 3:36 - 3:39
    على التفريق بين هذين التعبيرين.
  • 3:39 - 3:41
    فكيف نفعل ذلك؟
  • 3:41 - 3:42
    أضفنا لخوارزمياتنا
  • 3:42 - 3:47
    العشرات من الآلاف من الأمثلة لأشخاص
    نعلم أنهم يبتسمون بحق،
  • 3:47 - 3:50
    من مختلف الأعراق والأعمار والأجناس،
  • 3:50 - 3:52
    ونفس الشيء للبسمة الصفراء.
  • 3:52 - 3:54
    وبعدها باستخدام عملية معقدة
  • 3:54 - 3:57
    تبحث الخوارزمية
    على جميع تلك الأخاديد والخطوط
  • 3:57 - 3:59
    وعلى الاختلافات الصغيرة على وجوهنا،
  • 3:59 - 4:03
    التوصل إلى أن جميع البسمات العادية
    لديها مميزات مشتركة،
  • 4:03 - 4:06
    وأن البسمات الصفراء
    لديها مميزات مختلفة خفية.
  • 4:06 - 4:08
    وفي المرة القادمة عند رؤيتها لوجه جديد
  • 4:08 - 4:10
    تتعرف الخوارزمية في الأساس
  • 4:10 - 4:13
    بأن هذا الوجه
    لديه نفس مميزات البسمة العادية،
  • 4:13 - 4:18
    فتقول: "أنا أعرف هذه البسمة."
  • 4:18 - 4:21
    وأفضل طريقة
    لتوضيح كيفية عمل هذه التقنية
  • 4:21 - 4:23
    هي تجربة عرض مباشر.
  • 4:23 - 4:27
    أنا بحاجة لمتطوع،
    ومن الأفضل أن يمتلك وجهاً.
  • 4:27 - 4:30
    (ضحك)
  • 4:30 - 4:32
    كلوي هي متطوعتنا اليوم.
  • 4:33 - 4:38
    خلال السنوات 5 الماضية، انتقلنا من مرحلة
    مشروع بحث بمعهد ماساتشوستس للتقنية
  • 4:38 - 4:39
    إلى شركة،
  • 4:39 - 4:42
    حيث عمل فريقي بجد لجعل هذه التقنية تعمل،
  • 4:42 - 4:45
    كما يقال، في الطبيعة.
  • 4:45 - 4:47
    كما قمنا بتصغيرحجمها
  • 4:47 - 4:51
    لتعمل مع كافة الهواتف النقالة ذات الكاميرا
    كهذا الآي باد.
  • 4:51 - 4:53
    دعونا إذا نجربها.
  • 4:55 - 4:59
    كما تلاحظون،
    حددت الخوارزمية تقاسيم وجه كلوي
  • 4:59 - 5:00
    في هذا الإطار الأبيض
  • 5:00 - 5:03
    وهي تبحث على النقط الرئيسية في وجهها،
  • 5:03 - 5:06
    وهي حاجبيها وعينيها وفمها وأنفها.
  • 5:06 - 5:09
    والسؤال هو،
    هل ستتمكن من التعرف على تعابير وجهها؟
  • 5:09 - 5:10
    سنختبر الآن الآلة لنعرف.
  • 5:10 - 5:15
    في البداية، أود رؤية وجه لاعب الورق.
    نعم، رائع. (ضحك)
  • 5:15 - 5:17
    وبينما هي تبتسم، هذه ابتسامة جميلة، رائع.
  • 5:17 - 5:20
    يمكنكم ملاحظة الشريط الأخضر يرتفع
    كلما ابتسمت.
  • 5:20 - 5:21
    كانت هذه ابتسامة مشرقة.
  • 5:21 - 5:24
    هل يمكنك الابتسام خفية
    لنرى إن كان الحاسوب سيتعرف عليها؟
  • 5:24 - 5:26
    لقد تعرف على الابتسامة الخفية أيضا.
  • 5:26 - 5:28
    لقد عملنا بجد لتحقيق هذا.
  • 5:28 - 5:31
    وبعدها رفع الحاجبين علامة المفاجأة.
  • 5:31 - 5:36
    تقطيب الحاجبين علامة الارتباك.
  • 5:36 - 5:40
    تقطيب. نعم، رائع.
  • 5:40 - 5:43
    كانت هذه جميع الحركات المختلفة.
    وهناك العديد منها.
  • 5:43 - 5:45
    كان هذا عرضا بسيطا.
  • 5:45 - 5:48
    ونسمي كل نقطة تم التعرف عليها
    بنقطة بيانات عاطفية،
  • 5:48 - 5:51
    وبعد تمازجها معا
    تقدم لنا علامات عن مختلف المشاعر.
  • 5:51 - 5:56
    وعلى يمين العرض --
    يبدو أنك سعيدة.
  • 5:56 - 5:57
    هذا مؤشر الفرح ينطلق.
  • 5:57 - 5:59
    والآن تعبير بالقرف.
  • 5:59 - 6:04
    حاولي تذكر شعورك عندما ترك زين
    فرقة ون دايركشن.
  • 6:04 - 6:05
    (ضحك)
  • 6:05 - 6:09
    نعم، تقلص أنفك. رائع.
  • 6:09 - 6:13
    انظروا إلى المقياس إنه جد سلبي،
    لابد وأنك معجبة كبيرة.
  • 6:13 - 6:16
    يبين هذا المقياس إن كانت التجربة
    إيجابية أو سلبية،
  • 6:16 - 6:19
    و"الالتزام" مستوى التعبير.
  • 6:19 - 6:22
    تخيلوا لو كان بإمكان كلوي الوصول إلى هذه
    البيانات العاطفية المباشرة،
  • 6:22 - 6:25
    ومشاركتها مع من تريد.
  • 6:25 - 6:28
    شكرا جزيلا كلوي.
  • 6:28 - 6:32
    (تصفيق)
  • 6:34 - 6:39
    لقد جمعنا لغاية الآن
    12 مليار نقطة بيانات عاطفية تلك.
  • 6:39 - 6:42
    وهي أكبر قاعدة بيانات عاطفية في العالم.
  • 6:42 - 6:45
    وجمعناها من 2,9 مليون فيديو وجه،
  • 6:45 - 6:47
    لأشخاص وافقوا على مشاركة مشاعرهم معنا،
  • 6:47 - 6:50
    ومن 75 دولة حول العالم.
  • 6:50 - 6:52
    وهي تكبر كل يوم.
  • 6:53 - 6:55
    وقد أذهلني
  • 6:55 - 6:58
    كيف أنه أصبح بمقدورنا
    قياس شيء شخصي كمشاعرنا،
  • 6:58 - 7:00
    وأن نفعل ذلك على هذا المستوى.
  • 7:00 - 7:02
    فما الذي تعلمناه إلى اليوم؟
  • 7:03 - 7:05
    النوع.
  • 7:05 - 7:09
    تؤكد بياناتنا أمر لربما تتوقعونه.
  • 7:09 - 7:11
    النساء كن أكثر تعبيرا من الرجال.
  • 7:11 - 7:14
    ليس فقط أنهن الأكثر ابتساما
    بل لوقت أطول أيضاً
  • 7:14 - 7:16
    ويمكننا اليوم قياس ما يتفاعل معه
    الرجال والنساء
  • 7:16 - 7:19
    بشكل مختلف.
  • 7:19 - 7:21
    من الجانب الثقافي: في الولايات المتحدة،
  • 7:21 - 7:24
    من النساء هن 40% أكثر تعبيرا من الرجال،
  • 7:24 - 7:28
    لكن الغريب
    أنهما متساويان في المملكة المتحدة.
  • 7:28 - 7:30
    (ضحك)
  • 7:31 - 7:35
    العمري: الأشخاص من 50 سنة فما فوق
  • 7:35 - 7:39
    هم 25% أكثر تعبيرا من الشباب.
  • 7:40 - 7:44
    النساء في سن 20 يبتسمن أكثر
    من الرجال في نفس السن،
  • 7:44 - 7:48
    ربما لضرورة التعارف.
  • 7:48 - 7:50
    لكن ما فاجأنا أكثر في هذه البيانات
  • 7:50 - 7:53
    هو أننا دائمي التعبير عن مشاعرنا،
  • 7:53 - 7:56
    حتى عندما نكون جالسين أمام أجهزتنا لوحدنا،
  • 7:56 - 8:00
    وليس فقط عندما نكون بصدد
    مشاهدة فيديوهات القطط على الفيسبوك.
  • 8:00 - 8:03
    بل إننا نعبر أثناء كتابة رسالة
    أو التسوق على الإنترنت
  • 8:03 - 8:06
    أو حتى أثناء حسابنا للضريبة نهاية السنة.
  • 8:06 - 8:08
    فيما تستخدم هذه البيانات حاليا؟
  • 8:08 - 8:11
    في فهم كيفية التعامل مع وسائل الإعلام
  • 8:11 - 8:13
    فهم الظواهر الشائعة وسلوكيات التصويت؛
  • 8:13 - 8:17
    وكذلك تعزيز أو تمكين التقنية من المشاعر،
  • 8:17 - 8:21
    وأرغب في مشاركتكم
    بعض الأمثلة العزيزة على قلبي.
  • 8:21 - 8:24
    نظرات قارئة للمشاعر ستساعد ضعاف البصر
  • 8:24 - 8:27
    في التعرف على تعابير وجوه الآخرين،
  • 8:27 - 8:32
    ويمكن أن تساعد مرضى التوحد تأويل المشاعر،
  • 8:32 - 8:34
    وهو أمر يعانون منه كثيرا.
  • 8:36 - 8:39
    في التعليم،
    تخيلوا إن كانت تطبيقاتكم التعليمية
  • 8:39 - 8:42
    تحس بارتباككم فتبطئ الوتيرة
  • 8:42 - 8:43
    أو بمللكم فتسرعها،
  • 8:43 - 8:46
    كما قد يفعل أي مدرس متمرس في القسم.
  • 8:47 - 8:50
    تخيلوا ساعتكم تخبركم بمزاجكم
  • 8:50 - 8:52
    أو أن تحس سيارتكم بأنكم تعبين
  • 8:52 - 8:55
    أو أن تعرف ثلاجتكم بأنكم متوترين
  • 8:55 - 8:59
    فتقفل تلقائيا لمنعكم من الأكل بشراهة.
    (ضحك)
  • 8:59 - 9:01
    كنت لأرغب في ذلك، نعم.
  • 9:04 - 9:06
    ماذا لو تمكنت، عندما كنت في كامبريدج،
  • 9:06 - 9:08
    من الوصول إلى بياناتي العاطفية المباشرة،
  • 9:08 - 9:11
    وتشاركتها مع أسرتي في الوطن بطريقة طبيعية،
  • 9:11 - 9:15
    كما كنت لأفعل لو كنا جميعا
    في الغرفة نفسها؟
  • 9:15 - 9:19
    أعتقد أنه خلال السنوات الخمس القادمة،
  • 9:19 - 9:21
    ستحتوي جميع أجهزتنا على شريحة مشاعر
  • 9:21 - 9:25
    وسننسى بعدها كيف أننا كنا نعبس
  • 9:25 - 9:29
    أمام أجهزتنا فلا ترد قائلة:
    "أنت لا تحب هذا، أليس كذلك؟"
  • 9:29 - 9:33
    التحدي الكبير الذي يواجهنا هو أن هناك
    طرق متعددة لاستعمال هذه التقنية،
  • 9:33 - 9:36
    وقد أدركت وفريقي
    بأنه لا يمكننا ابتكارها جميعا بمفردنا،
  • 9:36 - 9:39
    لذا أتحنا هذه التقنية ليتمكن باقي المطورين
  • 9:39 - 9:41
    من المساهمة في التطوير والابتكار.
  • 9:41 - 9:46
    ونحن نعترف بأن هناك مخاطر محتملة
  • 9:46 - 9:48
    وإمكانية لاستغلالها،
  • 9:48 - 9:51
    لكن شخصيا،
    وبعد أن قضيت عدة سنوات في هذا العمل،
  • 9:51 - 9:54
    أؤمن بأن الفوائد التي ستجنيها البشرية
  • 9:54 - 9:56
    من الحصول على تقنية ذات ذكاء عاطفي
  • 9:56 - 9:59
    أكبر بكثير من احتمال سوء استخدامها.
  • 9:59 - 10:02
    وأدعوكم جميعا لتكونوا جزءا من النقاش.
  • 10:02 - 10:04
    فكلما كان عدد الأشخاص المطلعين
    على هذه التقنية أكبر
  • 10:04 - 10:08
    كلما كان لنا رأي في طريقة استخدامها.
  • 10:09 - 10:14
    وبينما تصبح حياتنا رقمية أكثر فأكثر،
  • 10:14 - 10:17
    فإننا نخوض معركة خاسرة
    بمحاولتنا للحد من استخدام الأجهزة
  • 10:17 - 10:19
    من أجل المطالبة بمشاعرنا.
  • 10:21 - 10:25
    وما أحاول القيام به
    هو تمكين أجهزتنا من المشاعر
  • 10:25 - 10:27
    وجعل تقنياتنا أكثر تفاعلا.
  • 10:27 - 10:29
    وأود من تلك الأجهزة التي فرقتنا
  • 10:29 - 10:32
    أن تكون سبباً في جمعنا معاً.
  • 10:32 - 10:36
    وبتأنيس التقنية نكون أمام فرصة ذهبية
  • 10:36 - 10:40
    لمراجعتنا لطريقة تواصلنا مع الآلات،
  • 10:40 - 10:44
    وبالتالي، كيف يمكننا، كبشر،
  • 10:44 - 10:46
    بأن نتواصلنا فيما بيننا
  • 10:46 - 10:47
    شكراً جزيلا.
  • 10:47 - 10:51
    (تصفيق)
Title:
هذا التطبيق يعرف ما تشعر به من تعبير وجهك
Speaker:
رنا القليوبي
Description:

تؤثر مشاعرنا على جميع نواحي حياتنا - ابتداء من طريقة تعلمنا وتواصلنا إلى كيفية اتخاذنا للقرارات. ورغم ذلك فإنها ما تزال مغيبة عن المجال الرقمي في حياتنا؛ فالأجهزة والتطبيقات التي نتعامل معها بشكل يومي لا تتوفر على أية وسيلة للتعرف على ما نشعر به. وسدّاً لتلك الفجوة اتخذت الباحثة رنا القليوبي تغيير ذلك هدفاً لها. تقدم لنا رنا من خلال هذه المحادثة عرضا عن تقنية جديدة وقوية، بمقدورها قراءة تعابير الوجه وتأويلها كمشاعر. وحسب اعتقاد رنا يمكن "لوحدة المعالجة المركزية العاطفية" تلك أن تستخدم في مجالات مهمة، كما يمكنها أن تغير ليس فقط طريقتنا في التفاعل مع الآلات - بل وحتى طريقة تواصلنا كبشر.
more » « less
Video Language:
English
Team:
closed TED
Project:
TEDTalks
Duration:
11:04

Arabic subtitles

Revisions

Our website uses cookies for analysis purposes.