顔を見るだけで感情がわかるアプリ
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0:01 - 0:05私たちの感情は
生活のあらゆる面に影響します -
0:05 - 0:08健康や学び方
ビジネスのやり方や決定の仕方まで -
0:08 - 0:10大小様々です
-
0:11 - 0:14感情は私たちがお互いと
結びつく方法にも影響します -
0:15 - 0:19今まで私たちは
このような世界に順応してきましたが -
0:19 - 0:23現在の世界は どんどん
このようになってきています -
0:23 - 0:27これは昨晩 娘から届いた
携帯メールです -
0:27 - 0:29感情のない世界ですね
-
0:29 - 0:31私はそれを変えるべく活動しています
-
0:31 - 0:35デジタルでの体験に
感情を取り戻したいのです -
0:36 - 0:39この道を歩み始めたのは15年前―
-
0:39 - 0:41エジプトでコンピューターサイエンスを
学んでいたときのことです -
0:41 - 0:46ケンブリッジ大学の博士課程に
合格したところでした -
0:46 - 0:48私が取った行動は
-
0:48 - 0:52結婚したての若いイスラム教徒の
エジプト人妻としてはかなり珍しいものでした -
0:54 - 0:57エジプトに残らねばならない
夫のサポートを得て -
0:57 - 1:00私は荷物をまとめて
イングランドにやってきたのです -
1:00 - 1:03故郷から何千キロも離れた
ケンブリッジで -
1:03 - 1:06私は自分が他の人と過ごすよりも
長い時間を -
1:06 - 1:08ノートパソコンと過ごしていることに
気づきました -
1:08 - 1:13とても近しいものでありながら
ノートパソコンに私の感情は分かりません -
1:13 - 1:17私が嬉しかろうと
-
1:17 - 1:20ストレスを抱えて混乱し
嫌な１日を過ごそうと伝わらないので -
1:20 - 1:22歯がゆい気持ちになりました
-
1:24 - 1:29さらに悪いことに オンラインで
家族と会話をしていても -
1:29 - 1:33感情がすべてサイバー空間に
消えてしまうような気がしました -
1:33 - 1:38ホームシックで寂しい思いをし
泣いたときもありましたが -
1:38 - 1:43感情を表す手段はこれだけでした
-
1:43 - 1:45（笑）
-
1:45 - 1:50現在のテクノロジーには
IQはあってもEQはありません -
1:50 - 1:53知能指数は高くても
心の知能指数はないのです -
1:53 - 1:55そこで私は考えました
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1:55 - 1:59テクノロジーが感情を
感じ取れるとしたらどうだろう？ -
1:59 - 2:03心の知能指数を持った友人のように
電子機器が感情を読み取って -
2:03 - 2:06それに応じて反応したらどうだろう？
-
2:07 - 2:10これらの問いによって
私とチームは -
2:10 - 2:15感情を読み取り 対応できる
テクノロジーを開発するに至り -
2:15 - 2:18私たちの出発点は人間の顔でした
-
2:19 - 2:22人間の顔は
社会的・感情的状態を伝えるのに -
2:22 - 2:26誰もが用いている
非常に強力な手段のひとつです -
2:26 - 2:29喜びや驚き―
-
2:29 - 2:33共感や好奇心まで様々あります
-
2:33 - 2:38感情科学では顔面筋肉の動き
それぞれをアクション・ユニットと言います -
2:38 - 2:41例えば アクション・ユニット12は
-
2:41 - 2:43ハリウッド映画のタイトルではありませんよ
-
2:43 - 2:46これは口の端を引く動きで
笑顔の主な要素です -
2:46 - 2:49試してみて下さい
笑顔になりますね -
2:49 - 2:52もうひとつの例はアクション・ユニット４で
これは眉をひそめる動きです -
2:52 - 2:54両眉をひそめると
-
2:54 - 2:56凹凸やしわができますね
-
2:56 - 3:01好まれるものではありませんが
否定的な感情を強く示すサインです -
3:01 - 3:03こうしたアクション・ユニットが45個あり
-
3:03 - 3:06これらが組み合わさって
何百もの感情を表します -
3:06 - 3:10こうした顔の表情をコンピューターに
読み取らせるのは困難です -
3:10 - 3:13アクション・ユニットは動きが素早く
加減が微妙ですし -
3:13 - 3:16様々に組み合わせられるためです
-
3:16 - 3:20例えば 笑顔と
ぎこちない作り笑いです -
3:20 - 3:23どこかしら似てはいますが
意味合いは随分違います -
3:23 - 3:25（笑）
-
3:25 - 3:28笑顔はポジティブで
-
3:28 - 3:29わざと作った笑顔は
ネガティブなことが多いです -
3:29 - 3:33作り笑いで有名になることもあります
-
3:33 - 3:36ですが真面目な話
コンピューターが -
3:36 - 3:39２つの表情の違いを
読み取れることが重要です -
3:39 - 3:41では どうすればいいでしょう？
-
3:41 - 3:42私達の開発したアルゴリズムに
-
3:42 - 3:47純粋な笑顔を見せている人々の例を
何万例も与えます -
3:47 - 3:50人種 年齢 性別も様々です
-
3:50 - 3:52そして作り笑いにも
同様のことを行います -
3:52 - 3:54するとディープラーニング（深層学習）で
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3:54 - 3:57アルゴリズムが
顔面に起こる凹凸やしわや -
3:57 - 3:59形状の変化を探し
-
3:59 - 4:03笑顔には共通の特徴があり
-
4:03 - 4:06作り笑いには微妙に異なる
特徴があることを学習します -
4:06 - 4:08以降は 未知の顔に遭遇しても
-
4:08 - 4:10基本的に この顔が
-
4:10 - 4:13笑顔の特徴を
備えていることを認識し -
4:13 - 4:18「あぁわかった これは笑顔ですね」
と言うのです -
4:18 - 4:21このテクノロジーの働きを
お見せする一番の方法は -
4:21 - 4:23ここで実演することです
-
4:23 - 4:27誰か手伝ってもらえませんか
顔がある人がいいのですが -
4:27 - 4:30（笑）
-
4:30 - 4:32クロイに手伝ってもらいましょう
-
4:33 - 4:38ここ５年間で私たちはMITでの
研究プロジェクトから -
4:38 - 4:39企業へと変化しました
-
4:39 - 4:42私のチームはこのテクノロジーが
いわば「外の世界で」 -
4:42 - 4:45機能するよう努力してきました
-
4:45 - 4:47またコンパクトにすることで
感情エンジンの核となる部分が -
4:47 - 4:51iPadのようなカメラ付き携帯機器で
使えるようにしました -
4:51 - 4:53では やってみましょう
-
4:55 - 4:59ご覧のように アルゴリズムが
クロイの顔を認識しました -
4:59 - 5:00白い四角で示されており
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5:00 - 5:03顔の主な部分を追跡しています
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5:03 - 5:06眉、目、口や鼻などです
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5:06 - 5:09さあ 表情を読み取れるでしょうか？
-
5:09 - 5:10機械を試してみましょう
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5:10 - 5:15まず ポーカーフェイスを見せて下さい
いいですね （笑） -
5:15 - 5:17それから笑顔です
これは心からの笑顔ですね -
5:17 - 5:20彼女が笑うと
緑色のバーが上がるのが分かります -
5:20 - 5:21満面の笑みでしたね
-
5:21 - 5:24コンピューターが認識できるか
微笑みを作ってみましょう -
5:24 - 5:26微笑みでも認識できますね
-
5:26 - 5:28これには大変苦労しました
-
5:28 - 5:31眉が上がると
驚きの表情のサインです -
5:31 - 5:36眉をひそめると
困惑を示すサインです -
5:36 - 5:40眉をひそめて
完璧です -
5:40 - 5:43これらは全て異なるアクション・ユニットで
まだ他にも多くありますが -
5:43 - 5:45ほんの一部だけお見せしました
-
5:45 - 5:48それぞれの感情のデータポイントを
読み取らせることができ -
5:48 - 5:51それらが合わさって
様々な感情を表現することができます -
5:51 - 5:56デモの右側には―
喜びの表情を見せて -
5:56 - 5:57これが喜びですね
「喜び」の項目が上がりました -
5:57 - 5:59それから 嫌悪の表情を見せて下さい
-
5:59 - 6:04ゼインがワン・ダイレクションを
脱退したのを思い出して -
6:04 - 6:05（笑）
-
6:05 - 6:09鼻にもしわが寄ります
いいですね -
6:09 - 6:13感情価がかなりネガティブでしたから
熱心なファンだったのでしょう -
6:13 - 6:16「感情価」は経験がいかにポジティブ
またはネガティブであったか -
6:16 - 6:19そして「関与度」は
いかに強く表現したかです -
6:19 - 6:22クロイがこのリアルタイムでの
感情ストリームを利用でき -
6:22 - 6:25それを他の人と共有できると
想像してみて下さい -
6:25 - 6:28どうもありがとう
-
6:28 - 6:32（拍手）
-
6:34 - 6:39これまでに120億の
感情データポイントを収集しました -
6:39 - 6:42世界最大の感情データベースです
-
6:42 - 6:45290万の顔の写ったビデオから
集めましたが -
6:45 - 6:47感情を共有することに
同意した人たち― -
6:47 - 6:50世界75か国から集まりました
-
6:50 - 6:52これは日々 増えています
-
6:53 - 6:55感情というごく個人的なものを
-
6:55 - 6:58今やこれほどの規模で
数量化できるなんて -
6:58 - 7:00私の想像を超えています
-
7:00 - 7:02では 今日までにわかったことは
何でしょうか？ -
7:03 - 7:05ジェンダーです
-
7:05 - 7:09皆さんが薄々気づいていることを
データが立証しました -
7:09 - 7:11女性の方が男性より表情豊かです
-
7:11 - 7:14より頻繁に笑顔になるだけでなく
笑顔が持続します -
7:14 - 7:16今や男性と女性が
異なる反応を見せるものについて -
7:16 - 7:19数量化することができます
-
7:19 - 7:21文化の違いではどうでしょう
アメリカでは― -
7:21 - 7:24女性は男性より40％表情豊かですが
-
7:24 - 7:28面白いことにイギリスでは
男女の差異はありません -
7:28 - 7:30（笑）
-
7:31 - 7:35年齢です
50歳以上の人々は -
7:35 - 7:39若者よりも25％さらに感情的です
-
7:40 - 7:4420代の女性は同じ年代の男性よりも
ずっと頻繁に笑顔になり -
7:44 - 7:48これはデートで
必要となるのかもしれません -
7:48 - 7:50このデータで最も驚かされるのは
-
7:50 - 7:53いかに私たちが常に
表情豊かであるかと言うことです -
7:53 - 7:56電子機器の前に
独りで座っているときでもです -
7:56 - 8:00Facebookで猫のビデオを
見ているときだけではありません -
8:00 - 8:03メールや携帯メールを書くときや
オンラインショッピング― -
8:03 - 8:06確定申告の準備中でも
表情豊かなのです -
8:06 - 8:08このデータは今
どこで使われているのでしょう？ -
8:08 - 8:11メディアとの関わり方の研究―
-
8:11 - 8:13つまりバイラリティーや
投票行動などの理解や -
8:13 - 8:16また 能力を高めたり
感情を利用するテクノロジーにも使えます -
8:16 - 8:21私が特に大切に思う例を
お話ししたいと思います -
8:21 - 8:24感情を理解する
眼鏡型端末があれば -
8:24 - 8:27視覚障害者が
他者の表情を読むのに役立ちます -
8:27 - 8:32自閉症スペクトラムの人が
非常に苦労している― -
8:32 - 8:34感情の理解にも役立ちます
-
8:36 - 8:39教育においては学習アプリが
-
8:39 - 8:42生徒の困惑や退屈の表情に気付き
-
8:42 - 8:43教室で熟練の教師がするように
-
8:43 - 8:46学習のペースを
調整することができるでしょう -
8:47 - 8:50腕時計があなたの気分をモニターしたり
-
8:50 - 8:52車があなたの疲労度合いを
感知できたら― -
8:52 - 8:55あるいは冷蔵庫が
ストレスを感知して -
8:55 - 9:01ばか食いを防ぐために
自動ロックしたらどうでしょうか （笑） -
9:01 - 9:04私は良いと思いますね
-
9:04 - 9:06私がケンブリッジにいた頃
-
9:06 - 9:08リアルタイムの
感情ストリームを利用して -
9:08 - 9:11故郷にいる家族と感情を
ごく自然に― -
9:11 - 9:15まるで同じ部屋にいるように
共有できたらどうだったでしょう？ -
9:15 - 9:19今から５年もすれば
-
9:19 - 9:21電子機器はすべて
感情チップを搭載し -
9:21 - 9:25電子機器に向かって 眉をひそめれば
「気に入らなかったんだね」と -
9:25 - 9:29言ってくれなかった昔のことなど
忘れてしまうでしょう -
9:29 - 9:33最大の難関はこのテクノロジーには
非常に多くの使い道があり -
9:33 - 9:36私たちのチームだけでは
全てを開発できないと気づいたことです -
9:36 - 9:39そこで このテクノロジーを利用可能にして
他の開発者たちが -
9:39 - 9:41独自に開発を進められるようにしました
-
9:41 - 9:46私たちはリスクの可能性も
認識しています -
9:46 - 9:48濫用されるリスクです
-
9:48 - 9:51でも個人的には
何年も携わってきて -
9:51 - 9:54心の知能指数の高い
テクノロジーによって -
9:54 - 9:56人類にもたらされる利益の方が
-
9:56 - 9:59濫用のリスクよりも
ずっと多いと考えています -
9:59 - 10:02皆さんにも対話に参加をお願いします
-
10:02 - 10:04このテクノロジーを
知っている人が多ければ多いほど -
10:04 - 10:08使用法に関する意見を
多く得ることができます -
10:09 - 10:14私たちの生活が
さらにデジタルなものになるにつれ -
10:14 - 10:17私たちは感情を再び手にするために
電子機器の使用を控えようという -
10:17 - 10:19負けが明らかな闘いに挑んでいます
-
10:21 - 10:25その代わりに 私が試みているのは
テクノロジーに感情を導入すること -
10:25 - 10:27そしてテクノロジーが
反応するものにすることです -
10:27 - 10:29私たちを引き離した電子機器によって
-
10:29 - 10:32再び人々を
結びつけようとしているのです -
10:32 - 10:36テクノロジーに人間性を付与することで
私たちには -
10:36 - 10:40機械との関わりを見つめ直す
絶好の機会が与えられています -
10:40 - 10:44つまり人間として 私たちが
-
10:44 - 10:46いかにお互いとつながり合うかを
見つめ直す機会なのです -
10:46 - 10:48ありがとうございました
-
10:48 - 10:52（拍手）
- Title:
- 顔を見るだけで感情がわかるアプリ
- Speaker:
- ラナ・エル・カリウビ
- Description:
-
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感情は私たちの生活のあらゆる面に影響します―学び方やコミュニケーションの取り方、決定の仕方まで様々です。しかし、デジタルにおいてはそれが欠けています。私たちが用いる電子機器やアプリは、私たちの感情を知りようがないのです。科学者のラナ・エル・カリウビは、これを変えようとしています。彼女は顔の表情を読み取って、それに対応する感情と結びつける、強力な新しいテクノロジーを実演します。この「感情エンジン」には大きな意味があり、私たちが機械と関わる方法だけでなく、お互いに交流する方法をも変える可能性がある、と彼女は言います。
- Video Language:
- English
- Team:
closed TED
- Project:
- TEDTalks
- Duration:
- 11:04
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