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