Return to Video

יישום זה יודע איך אתם מרגישים - מהמבט על הפנים שלכם

  • 0:01 - 0:05
    הרגשות שלנו משפיעים על כל
    היבט של חיינו,
  • 0:05 - 0:08
    מהבריאות שלנו, ואיך אנו לומדים, עושים
    עסקים ומקבלים החלטות,
  • 0:08 - 0:10
    גדולות וקטנות.
  • 0:11 - 0:14
    הרגשות שלנו משפיעים גם על הדרך בה
    אנו מתחברים זה לזה.
  • 0:15 - 0:19
    התפתחנו לחיות בעולם כמו זה,
  • 0:19 - 0:23
    אך במקום זאת, אנו חיים את חיינו
    יותר ויותר כך -
  • 0:23 - 0:27
    זוהי הודעת הטקסט
    מהבת שלי אתמול בלילה --
  • 0:27 - 0:29
    בעולם נטול רגש.
  • 0:29 - 0:31
    אז אני במשימה לשנות זאת.
  • 0:31 - 0:35
    אני רוצה להחזיר את הרגשות
    לחוויות הדיגיטליות שלנו.
  • 0:36 - 0:39
    התחלתי בדרך זו לפני 15 שנים
  • 0:39 - 0:41
    הייתי מדעית מחשב במצרים,
  • 0:41 - 0:46
    ובדיוק התקבלתי לתכנית דוקטורט
    באוניברסיטת קיימברידג'.
  • 0:46 - 0:48
    אז עשיתי משהו יוצא דופן
  • 0:48 - 0:52
    לאישה מוסלמית צעירה ונשואה טרייה:
  • 0:54 - 0:57
    עם תמיכה של בעלי שנאלץ להישאר במצרים,
  • 0:57 - 1:00
    ארזתי את חפציי ועברתי לאנגליה.
  • 1:00 - 1:03
    בקיימברידג', אלפי קילומטרים הרחק מהבית,
  • 1:03 - 1:06
    נוכחתי שאני מבזבזת יותר שעות
    עם המחשב הנישא שלי
  • 1:06 - 1:08
    מאשר עם כל בן אדם אחר.
  • 1:08 - 1:13
    ועל אף האינטימיות, למחשב
    לא היה כל מושג איך אני מרגישה
  • 1:13 - 1:17
    לא היה לו מושג אם הייתי מאושרת
  • 1:17 - 1:20
    היה לי יום גרוע, או לחוץ, מבולבל,
  • 1:20 - 1:22
    וכך זה נעשה מתסכל.
  • 1:24 - 1:29
    אפילו גרוע יותר, כשהתקשרתי
    עם משפחתי באינטרנט
  • 1:29 - 1:33
    הרגשתי שכל הרגשות שלי
    נעלמו במרחב הקיברנטי.
  • 1:33 - 1:38
    התגעגעתי הביתה, הייתי בודדה,
    ולמשך כמה ימים ממש בכיתי,
  • 1:38 - 1:43
    אבל כל מה שהיה לי כדי להעביר
    את הרגשות האלו היה זה.
  • 1:43 - 1:45
    (צחוק)
  • 1:45 - 1:50
    לטכנולוגיה של היום יש הרבה I.Q., אבל לא E.Q .;
  • 1:50 - 1:53
    המון אינטליגנציה קוגניטיבית,
    אבל אין אינטליגנציה רגשית.
  • 1:53 - 1:55
    כך שזה גרם לי לחשוב,
  • 1:55 - 1:59
    מה אם הטכנולוגיה שלנו יכלה
    לחוש את הרגשות שלנו?
  • 1:59 - 2:03
    מה אם המכשירים שלנו יכלו לחוש
    איך הרגשנו והיו מגיבים בהתאם,
  • 2:03 - 2:06
    כמו באופן בו חבר אינטליגנטי
    רגשית היה מרגיש?
  • 2:07 - 2:10
    שאלות אלו הנחו אותי ואת
    הצוות שלי
  • 2:10 - 2:15
    ליצור טכנולוגיות שיכולות לקרוא
    את הרגשות שלנו, ולהגיב להם.
  • 2:15 - 2:18
    ונקודת המוצא שלנו הייתה
    הפנים האנושיות.
  • 2:19 - 2:22
    אז הפנים האנושיות שלנו הן
    אחד מהערוצים החזקים ביותר
  • 2:22 - 2:26
    שכולנו משתמשים בהן כדי לתקשר
    מצבים חברתיים ורגשיים,
  • 2:26 - 2:29
    הכל מהנאה, הפתעה
  • 2:29 - 2:33
    אמפתיה וסקרנות.
  • 2:33 - 2:38
    במדע הרגשות, אנחנו קוראים לכל
    תנועת שרירי פנים יחידת פעולה.
  • 2:38 - 2:41
    כך למשל, יחידת פעולה 12,
  • 2:41 - 2:43
    זה לא שובר קופות הוליוודי,
  • 2:43 - 2:46
    זו למעשה משיכה של פינת שפה,
    שמהווה את המרכיב העיקרי של חיוך.
  • 2:46 - 2:49
    נסו את זה לכולם. בואו ונעלה
    כמה חיוכים.
  • 2:49 - 2:52
    דוגמה נוספת היא יחידת פעולה 4.
    היא כיווץ המצח.
  • 2:52 - 2:54
    זה כאשר אתם מושכים
    את הגבות שלכם יחד

  • 2:54 - 2:56
    ואתם יוצרים את כל
    המרקמים והקמטים האלה.
  • 2:56 - 3:01
    אנחנו לא אוהבים אותם, אבל זו
    אינדיקציה חזקה של רגש שלילי.
  • 3:01 - 3:03
    אז יש לנו כ -45 יחידות פעולה כאלו,
  • 3:03 - 3:06
    והן משתלבות להביע
    מאות רגשות.
  • 3:06 - 3:10
    קשה ללמד מחשב לקרוא את הבעות
    הפנים האלו,
  • 3:10 - 3:13
    כי יחידות פעולה אלה,
    הן יכולות להיות מהירות, הן עדינות,
  • 3:13 - 3:16
    והן משתלבות בהרבה אופנים.
  • 3:16 - 3:20
    אז קחו לדוגמה, חיוך רגיל וגיחוך.
  • 3:20 - 3:23
    הם נראים זהים, אבל משמעותם
    שונה לחלוטין.
  • 3:23 - 3:25
    (צחוק)
  • 3:25 - 3:28
    אז החיוך הוא חיובי,
  • 3:28 - 3:29
    הגיחוך הוא לעתים קרובות
    שלילי.
  • 3:29 - 3:33
    לפעמים גיחוך
    יכול לגרום לכם להיות מפורסמים
  • 3:33 - 3:36
    אבל ברצינות, זה חשוב
    שמחשב יהיה מסוגל
  • 3:36 - 3:39
    להצביע על ההבדל בין שתי ההבעות.
  • 3:39 - 3:41
    אז איך אנחנו עושים את זה?
  • 3:41 - 3:42
    אנחנו נותנים לאלגוריתמים שלנו
  • 3:42 - 3:47
    עשרות אלפי דוגמאות
    של אנשים שאנחנו מכירים כמחייכים,
  • 3:47 - 3:50
    ממוצאים אתניים, גילים,
    ומגדרים שונים,
  • 3:50 - 3:52
    ואנחנו עושים את אותו הדבר
    עבור גיחוכים.
  • 3:52 - 3:54
    ולאחר מכן, באמצעות
    למידה עמוקה
  • 3:54 - 3:57
    האלגוריתם מחפש את כל
    המרקמים והקמטים האלו
  • 3:57 - 3:59
    וצורות שינוי על פנינו,
  • 3:59 - 4:03
    ובעצם לומד שלכל החיוכים
    יש מאפיינים משותפים,
  • 4:03 - 4:06
    לכל הגיחוכים יש
    מאפיינים מעודנים שונים.
  • 4:06 - 4:08
    ובפעם הבאה שהוא רואה
    פנים חדשות,
  • 4:08 - 4:10
    הוא בעצם לומד
  • 4:10 - 4:13
    שלפנים אלו יש אותם מאפיינים
    של חיוך,
  • 4:13 - 4:18
    והוא אומר, "אהה, אני מכיר את זה.
    זו הבעת חיוך. "
  • 4:18 - 4:21
    לכן הדרך הטובה ביותר להדגים
    איך הטכנולוגיה הזו עובדת
  • 4:21 - 4:23
    היא לנסות תוכנית הדגמה חיה,
  • 4:23 - 4:27
    אז אני צריכה מתנדב,
    רצוי מישהו עם פנים.
  • 4:27 - 4:30
    (צחוק)
  • 4:30 - 4:32
    קלואי הולכת להיות
    המתנדבת שלנו היום
  • 4:33 - 4:38
    אז בחמש השנים האחרונות, עברנו
    מלהיות פרויקט מחקר ב- MIT
  • 4:38 - 4:39
    לחברה,
  • 4:39 - 4:42
    שבה הקבוצה שלי עבדה ממש קשה
    כדי לגרום לטכנולוגיה הזו לעבוד,
  • 4:42 - 4:45
    כמו שאנחנו אוהבים לומר, בטבע.
  • 4:45 - 4:47
    וגם כיווצנו זאת כדי שליבת מנוע הרגש
  • 4:47 - 4:51
    עובדת על כל מכשיר נייד
    עם מצלמה, כמו האייפד הזה.
  • 4:51 - 4:53
    אז בואו וננסה את זה.
  • 4:55 - 4:59
    כפי שתוכלו לראות, האלגוריתם
    בעצם מצא את פניה של קלואי,
  • 4:59 - 5:00
    אז זוהי התיבה התוחמת הלבנה הזה,
  • 5:00 - 5:03
    והיא עוקבת אחר נקודות האפיון
    המרכזיים של פניה,
  • 5:03 - 5:06
    אז גבותיה, עיניה,
    פיה ואפה.
  • 5:06 - 5:09
    השאלה היא,
    האם זה יכול לזהות את הבעתה?
  • 5:09 - 5:10
    אז אנחנו הולכים לבחון את המכונה
  • 5:10 - 5:15
    אז קודם כל, תני לי את פני הפוקר שלך.
    כן, מדהים. (צחוק)
  • 5:15 - 5:17
    ואז כשהיא מחייכת,
    זה חיוך אמיתי, זה נהדר.
  • 5:17 - 5:20
    אז אתם יכולים לראות את הפס הירוק
    עולה כשהיא מחייכת.
  • 5:20 - 5:21
    עכשיו זה היה חיוך גדול.
  • 5:21 - 5:24
    את יכולה לנסות לחייך חיוך עדין
    כדי לראות אם המחשב יכול לזהות?
  • 5:24 - 5:26
    הוא מזהה גם חיוכים עדינים.
  • 5:26 - 5:28
    עבדנו ממש קשים
    כדי שזה יקרה.
  • 5:28 - 5:31
    ולאחר מכן גבה מורמת,
    שמצביעה של הפתעה.
  • 5:31 - 5:36
    כיווץ מצח שמצביע על מבוכה.
  • 5:36 - 5:40
    זעף. כן, מושלם.
  • 5:40 - 5:43
    אז אלה הם כל יחידות הפעולה השונות.
    יש עוד מהן.
  • 5:43 - 5:45
    זו תכנית הדגמה מצומקת.
  • 5:45 - 5:48
    אבל אנחנו קוראים לכל קריאה
    נקודת נתוני רגש,
  • 5:48 - 5:51
    ואז הן יכולות "לירות" יחד
    כדי לתאר רגשות שונים.
  • 5:51 - 5:56
    אז בצד ימין של ההדגמה -
    נראה כאילו שאתם שמחים
  • 5:56 - 5:57
    אז זו שמחה. השמחה "יורה."
  • 5:57 - 5:59
    ואז תני לי הבעת גועל
  • 5:59 - 6:04
    נסי להיזכר איך זה היה
    כשזאיין עזב בכיוון אחד.
  • 6:04 - 6:05
    (צחוק)
  • 6:05 - 6:09
    כן, קמטי את האף שלך. מדהים.
  • 6:09 - 6:13
    והערכיות היא למעשה שלילית למדי,
    אז כנראה שאת מעריצה גדולה.
  • 6:13 - 6:16
    אז ערכיות היא המידה עד כמה
    החוויה היא חיובית או שלילית,
  • 6:16 - 6:19
    וההתחייבות היא עד כמה
    היא בעלת הבעה גם כן.
  • 6:19 - 6:22
    אז דמיינו אם לקלואי הייתה גישה
    לזרם רגש כזה בזמן אמת,
  • 6:22 - 6:25
    והיא הייתה יכולה לחלוק את זה
    עם כל מי שהיא רצתה.
  • 6:25 - 6:28
    תודה.
  • 6:28 - 6:32
    (מחיאות כפיים)
  • 6:34 - 6:39
    אז עד כה, צברנו 12 מיליארד
    נקודות נתוני רגש אלה.
  • 6:39 - 6:42
    זה מסד נתוני הרגש הגדול
    ביותר בעולם.
  • 6:42 - 6:45
    אספנו אותם מ-2.9 מיליון קטעי
    וידאו של פנים.
  • 6:45 - 6:47
    אנשים שהסכימו
    לחלוק את רגשותיהם איתנו,
  • 6:47 - 6:50
    ומ- 75 מדינות ברחבי העולם.
  • 6:50 - 6:52
    זה הולך וגדל מיום ליום.
  • 6:53 - 6:55
    זה מטריף אותי
  • 6:55 - 6:58
    שעכשיו אנחנו יכולים לכמת משהו
    כה אישי כמו הרגשות שלנו,
  • 6:58 - 7:00
    ואנחנו יכולים לעשות את זה
    בקנה המידה הזה
  • 7:00 - 7:02
    אז מה למדנו עד כה?
  • 7:03 - 7:05
    מגדר.
  • 7:05 - 7:09
    הנתונים שלנו מאשרים משהו
    שאולי אתם מנחשים.
  • 7:09 - 7:11
    נשים הן יותר בעלות
    הבעה מגברים.
  • 7:11 - 7:14
    לא רק שהן מחייכות יותר,
    החיוכים שלהם נמשכים יותר זמן,
  • 7:14 - 7:16
    ואנחנו יכולים עכשיו באמת לכמת
    מהו הדבר שגברים ונשים
  • 7:16 - 7:19
    מגיבים לו באופן שונה.
  • 7:19 - 7:21
    בואו נפנה לתרבות:
    אז בארצות הברית,
  • 7:21 - 7:24
    נשים הן ב-40 אחוזים
    יותר בעלות הבעה מגברים,
  • 7:24 - 7:28
    אך למרבה הפלא, איננו רואים כל
    הבדל בבריטניה בין גברים לנשים.
  • 7:28 - 7:30
    (צחוק)
  • 7:31 - 7:35
    גיל: אנשים שהם בני 50 ומעלה

  • 7:35 - 7:39
    הם ב-25% יותר אמוטיבים
    מאנשים צעירים.
  • 7:40 - 7:44
    נשים בשנות ה -20 שלהן מחייכות
    הרבה יותר מגברים באותו גיל,
  • 7:44 - 7:48
    אולי זה הכרחי להיכרויות.
  • 7:48 - 7:50
    אבל אולי מה שהכי הפתיע אותנו
    בנתונים אלה
  • 7:50 - 7:53
    זה שאנחנו הבעתיים כל הזמן
  • 7:53 - 7:56
    אפילו כאשר אנו יושבים
    לבד מול המכשירים שלנו,
  • 7:56 - 8:00
    וזה לא רק כאשר אנחנו צופים
    בקטעי וידאו על חתולים בפייסבוק.
  • 8:00 - 8:03
    אנחנו הבעתיים כאשר אנחנו שולחים דואר אלקטרוני,
    הודעות SMS, וקניות באינטרנט,
  • 8:03 - 8:06
    או אפילו משלמים את המסים שלנו.
  • 8:06 - 8:08
    איפה משתמשים בנתונים אלה היום?
  • 8:08 - 8:11
    בהבנת האופן בו אנו עוסקים בתקשורת
  • 8:11 - 8:13
    אז הבנת הוויראליות והרגלי הצבעה;
  • 8:13 - 8:16
    וגם העצמה או טכנולוגיה שמאפשרת
    רגש,
  • 8:16 - 8:21
    ואני רוצה לשתף כמה דוגמאות
    שקרובות ללבי במיוחד.
  • 8:21 - 8:24
    חבישת משקפיים מאפשרי-רגש
    יכולים לעזור לאנשים
  • 8:24 - 8:27
    לקויי ראייה לקרוא את פניהם
    של אחרים
  • 8:27 - 8:32
    וזה יכול לעזור לאנשים
    על הספקטרום האוטיסטי לפרש רגש,
  • 8:32 - 8:34
    משהו שהם ממש נאבקים איתו.
  • 8:36 - 8:39
    בחינוך, דמיינו אם יישומי
    הלמידה שלכם
  • 8:39 - 8:42
    חשים שאתם מבולבלים
    ואז מאיטים,
  • 8:42 - 8:43
    או שאתם משועממים, אז הם
    מאיצים,
  • 8:43 - 8:46
    כפי שמורה גדול היה נוהג בכיתה.
  • 8:47 - 8:50
    מה אם שעון היד שלכם היה
    עוקב אחר מצב הרוח שלכם,
  • 8:50 - 8:52
    או שמכוניתכם הרגישה
    שאתם עייפים,
  • 8:52 - 8:55
    או אולי המקרר שלכם
    יודע שאתם לחוצים,
  • 8:55 - 9:01
    אז הוא ננעל אוטומטית כדי למנוע
    מכם בולמוס אכילה. (צחוק)
  • 9:01 - 9:04
    הייתי אוהבת את זה, כן.
  • 9:04 - 9:06
    מה אם, כשהייתי בקיימברידג ',
  • 9:06 - 9:08
    הייתה לי גישה לזרם הרגש שלי
    בזמן אמת,
  • 9:08 - 9:11
    ויכולתי לחלוק את זה עם משפחתי
    בבית באופן מאוד טבעי,
  • 9:11 - 9:15
    בדיוק כפי שהייתי עושה לו היינו
    כולנו יחד באותו חדר?
  • 9:15 - 9:19
    אני חושבת, שחמש שנים מהיום,
  • 9:19 - 9:21
    לכל המכשירים שלנו הולך להיות
    שבב רגש,
  • 9:21 - 9:25
    ולא נזכור איך זה היה כשלא יכולנו
    פשוט לזעוף על המכשיר שלנו
  • 9:25 - 9:29
    והמכשיר היה אומר, "הממ,
    לא אהבת את זה , נכון?"
  • 9:29 - 9:33
    האתגר הגדול ביותר שלנו הוא שיש
    כל כך הרבה יישומים של טכנולוגיה זו,
  • 9:33 - 9:36
    הצוות שלי ואני מבינים שאיננו יכולים
    לבנות את כולם בעצמנו,
  • 9:36 - 9:39
    אז עשינו טכנולוגיה זו זמינה כך
    שמפתחים אחרים
  • 9:39 - 9:41
    יוכלו לבנות ולהיות יצירתיים.
  • 9:41 - 9:46
    אנו מודעים לכך שיש
    סיכונים פוטנציאליים
  • 9:46 - 9:48
    ופוטנציאל לשימוש לרעה,
  • 9:48 - 9:51
    אבל באופן אישי, לאחר שביליתי
    שנים רבות בעשייה של זה,
  • 9:51 - 9:54
    אני מאמינה שהיתרונות לאנושות,
  • 9:54 - 9:56
    מהשגת טכנולוגיה אינטליגנטית רגשית
  • 9:56 - 9:59
    עולה בהרבה על הפוטנציאל לשימוש לרעה.
  • 9:59 - 10:02
    ואני מזמינה את כולכם להיות
    חלק מהשיחה.
  • 10:02 - 10:04
    ככל שיותר אנשים ידעו
    על טכנולוגיה זו,
  • 10:04 - 10:08
    יוכל להיות לכולנו קול שיאמר
    מה יהיה אופן השימוש.
  • 10:09 - 10:14
    כך כשיותר ויותר חלקים מחיינו נעשים
    דיגיטליים,
  • 10:14 - 10:17
    אנו לוחמים מלחמה אבודה בניסיון לרסן
    את השימוש במכשירים שלנו
  • 10:17 - 10:19
    כדי להשיב לעצמנו את הרגשות שלנו.
  • 10:21 - 10:25
    אז מה שאני מנסה לעשות במקום זה
    הוא להביא רגשות לטכנולוגיה שלנו
  • 10:25 - 10:27
    ולהפוך את הטכנולוגיה שלנו
    ליותר מגיבה.
  • 10:27 - 10:29
    אז אני רוצה שהמכשירים האלה
    שהפרידו בינינו
  • 10:29 - 10:32
    ישיבו לנו את הביחד.
  • 10:32 - 10:36
    ועל ידי האנשת טכנולוגיה,
    יש לנו הזדמנות פז
  • 10:36 - 10:40
    לשוב ולדמיין כיצד אנו
    יוצרים קשר עם מכונות
  • 10:40 - 10:44
    ולכן, כיצד אנו, כבני אדם,
  • 10:44 - 10:46
    מתחברים אחד עם השני.
  • 10:46 - 10:48
    תודה.
  • 10:48 - 10:52
    (מחיאות כפיים)
Title:
יישום זה יודע איך אתם מרגישים - מהמבט על הפנים שלכם
Speaker:
רנא אל קליובי
Description:

הרגשות שלנו משפיעים על כל היבט של חיינו - כיצד אנו לומדים, איך אנו מתקשרים, כיצד אנו מקבלים החלטות. ובכל זאת הם נעדרים מחיינו הדיגיטליים; למכשירים וליישומים איתם אנו מתקשרים אין שום דרך לדעת איך אנחנו מרגישים. המדענית רנא אל קליובי שואפת לשנות את זה. היא מדגימה טכנולוגיה חדשה ורבת עוצמה שקוראת את הבעות הפנים שלכם ומתאימה אותן לרגשות המתאימים . ל"מנוע רגש" יש השלכות גדולות, היא אומרת, ויוכל לשנות לא רק איך אנו מתקשרים עם מכונות - אבל גם אחד עם השני.
more » « less
Video Language:
English
Team:
closed TED
Project:
TEDTalks
Duration:
11:04

Hebrew subtitles

Revisions

Our website uses cookies for analysis purposes.