Este aplicativo sabe como você se sente... pela expressão em seu rosto
-
0:01 - 0:05Nossos sentimentos influenciam
todos os aspectos de nossas vidas, -
0:05 - 0:08desde nossa saúde e aprendizado
até como fazemos negócios e decisões, -
0:08 - 0:10grandes ou pequenas.
-
0:10 - 0:14Nossos sentimentos também influenciam
como nos conectamos. -
0:15 - 0:19Nós evoluímos para viver
num mundo como esse, -
0:19 - 0:23mas em vez disso, cada vez mais
vivemos nossas vidas assim; -
0:23 - 0:27esta mensagem
da minha filha ontem à noite; -
0:27 - 0:29em um mundo desprovido de sentimentos.
-
0:29 - 0:31Eu estou numa missão para mudar isso.
-
0:31 - 0:35Quero recolocar os sentimentos
em nossas vidas digitais. -
0:36 - 0:39Eu comecei essa jornada há 15 anos.
-
0:39 - 0:41Eu era cientista da computação no Egito,
-
0:41 - 0:46e tinha acabado de ser aceita
em um Ph.D. na Universidade de Cambridge. -
0:46 - 0:48Então fiz algo bem inusitado
-
0:48 - 0:51para uma jovem esposa
egípcia muçulmana recém-casada: -
0:51 - 0:54(Risos)
-
0:54 - 0:57Com o apoio de meu marido,
que teve que ficar no Egito, -
0:57 - 1:00eu arrumei minhas malas
e me mudei para a Inglaterra. -
1:00 - 1:03Em Cambridge, milhares
de quilômetros longe de casa, -
1:03 - 1:06eu percebi que passava
mais tempo com meu laptop -
1:06 - 1:08do que com qualquer outro ser humano.
-
1:08 - 1:10E apesar desta intimidade,
-
1:10 - 1:13meu laptop não tinha a menor ideia
de como eu me sentia. -
1:13 - 1:17Não tinha ideia se eu estava feliz,
-
1:17 - 1:20se num dia ruim, estressada, confusa,
-
1:20 - 1:22e isso acabou ficando frustrante.
-
1:24 - 1:29Pior ainda, enquanto eu me comunicava
online com a minha família em casa, -
1:29 - 1:33eu sentia que todos os meus sentimentos
desapareciam no cyberespaço. -
1:33 - 1:38Eu sentia saudades, estava sozinha,
e alguns até mesmo chorava, -
1:38 - 1:43mas tudo que eu tinha
para expressar esses sentimentos era isto. -
1:43 - 1:45(Risos)
-
1:45 - 1:50A tecnologia atual tem muito QI,
mas nenhum QE; -
1:50 - 1:53muita inteligência cognitiva,
mas nenhuma inteligência emocional. -
1:53 - 1:55E isso me fez pensar,
-
1:55 - 1:59e se nossa tecnologia pudesse
perceber nossos sentimentos? -
1:59 - 2:01E se nossos dispositivos pudessem perceber
-
2:01 - 2:03como nos sentimos e reagissem de acordo,
-
2:03 - 2:06como um amigo
emocionalmente inteligente faria? -
2:07 - 2:10Essas questões fizeram
com que eu e minha equipe -
2:10 - 2:15criássemos tecnologias que pudessem
ler e reagir aos nossos sentimentos, -
2:15 - 2:18e nosso ponto de partida
foi o rosto humano. -
2:19 - 2:22Nosso rosto humano
é um dos canais mais poderosos -
2:22 - 2:26que todos nós usamos para comunicar
estados sociais e emocionais, -
2:26 - 2:29tudo desde alegria, surpresa,
-
2:29 - 2:33empatia e curiosidade.
-
2:33 - 2:34Na ciência dos sentimentos,
-
2:34 - 2:38nós chamamos cada movimento
muscular facial de unidade de ação. -
2:38 - 2:41Por exemplo, unidade de ação 12,
-
2:41 - 2:43não é um filme de Holywood,
-
2:43 - 2:45é sim uma fisgada no canto dos lábios,
-
2:45 - 2:47que é o principal
componente de um sorriso. -
2:47 - 2:49Tentem vocês.
Vamos mostrar alguns sorrisos. -
2:49 - 2:52Outro exemplo é a unidade de ação 4.
Que é a testa franzida. -
2:52 - 2:54É quando você junta as sobrancelhas
-
2:54 - 2:56e cria todas estas texturas e dobras.
-
2:56 - 2:57Não gostamos disso,
-
2:57 - 3:00mas é um forte indicador
de um sentimento negativo. -
3:00 - 3:03Temos cerca de 45 dessas unidades de ação,
-
3:03 - 3:06e elas se combinam para expressar
centenas de sentimentos. -
3:06 - 3:10Ensinar um computador a ler
essas emoções faciais é difícil, -
3:10 - 3:13porque essas unidades de ação
podem ser rápidas, elas são sutis, -
3:13 - 3:16e se combinam
de várias maneiras diferentes. -
3:16 - 3:20Então peguem, por exemplo,
o sorriso genuíno e o malicioso. -
3:20 - 3:23Eles se parecem de certa maneira,
mas querem dizer coisas bem diferentes. -
3:23 - 3:25(Risos)
-
3:25 - 3:29O sorriso genuíno é positivo,
o malicioso normalmente é negativo. -
3:29 - 3:33Às vezes um sorriso malicioso
pode torná-lo famoso. -
3:33 - 3:36Mas falando sério, é importante
que um computador consiga -
3:36 - 3:38diferenciar essas duas expressões.
-
3:38 - 3:40Então, como fazemos?
-
3:40 - 3:42Nós damos ao nosso algoritmo
-
3:42 - 3:45dezenas de milhares de exemplos de pessoas
-
3:45 - 3:47que sabemos que estão sorrindo,
-
3:47 - 3:50de diferentes etnias, idades e gêneros,
-
3:50 - 3:52e fazemos o mesmo
para sorrisos maliciosos. -
3:52 - 3:54E assim, usando aprendizagem profunda,
-
3:54 - 3:57o algoritmo busca
todas essas texturas e dobras -
3:57 - 3:59e mudanças de forma em nosso rosto
-
3:59 - 4:02e aprende que todos os sorrisos genuínos
têm características em comum, -
4:02 - 4:04todos os sorrisos maliciosos
-
4:04 - 4:06têm características
sutilmente diferentes. -
4:06 - 4:08E da próxima vez
que ele vir um novo rosto, -
4:08 - 4:10ele aprende que
-
4:10 - 4:13esse rosto tem as mesmas
características de um sorriso genuíno, -
4:13 - 4:18Ele pensa: "Aha, este eu reconheço.
É uma expressão de sorriso genuíno." -
4:18 - 4:21E a melhor maneira de mostrar
que essa tecnologia funciona -
4:21 - 4:23é fazer uma demonstração ao vivo,
-
4:23 - 4:27então vou precisar de um voluntário,
de preferência alguém com um rosto. -
4:27 - 4:30(Risos)
-
4:30 - 4:32A Cloe vai ser nossa voluntária hoje.
-
4:33 - 4:35Durante os últimos cinco anos,
-
4:35 - 4:38nós passamos de um projeto
de pesquisa no MIT -
4:38 - 4:39para uma empresa,
-
4:39 - 4:41na qual minha equipe trabalhou duro
-
4:41 - 4:43para fazer essa tecnologia funcionar,
-
4:43 - 4:45como gostamos de dizer, no meio selvagem.
-
4:45 - 4:46E nós também a minimizamos
-
4:46 - 4:48para que o mecanismo central
de sentimentos -
4:48 - 4:51funcione em qualquer
dispositivo móvel, como este iPad. -
4:51 - 4:53Então vamos testar.
-
4:55 - 4:58Como podem ver, o algoritmo essencialmente
encontrou o rosto da Cloe, -
4:58 - 5:00é essa caixa branca delimitadora,
-
5:00 - 5:03e está acompanhando
os pontos característicos em seu rosto, -
5:03 - 5:06as sobrancelhas, olhos, boca, e nariz.
-
5:06 - 5:09A questão é: será que consegue
reconhecer sua expressão? -
5:09 - 5:10Vamos testar a máquina.
-
5:10 - 5:14Primeiro, faça uma cara de blefe.
Isso, ótimo! (Risos) -
5:14 - 5:17E à medida que ela sorri,
esse sorriso é genuíno, muito bom. -
5:17 - 5:20Podemos ver a barra verde
aumentar enquanto ela sorri. -
5:20 - 5:21Foi um grande sorriso.
-
5:21 - 5:24Pode tentar um sorriso sutil
para ver se o computador reconhece? -
5:24 - 5:28Também reconhece sorrisos sutis.
Trabalhamos muito que isso acontecesse. -
5:28 - 5:31As sobrancelhas levantadas,
o que indica surpresa. -
5:31 - 5:36Testa franzida, o que indica confusão.
-
5:36 - 5:40Cara fechada. Isso, perfeito.
-
5:40 - 5:43Essas são as diferentes unidades de ação.
Há muitas outras. -
5:43 - 5:45Esta é só uma curta demonstração.
-
5:45 - 5:48Mas cada leitura é chamada
de ponto de dados de sentimento, -
5:48 - 5:52e eles podem ser ativados ao mesmo tempo
para retratar diferentes sentimentos. -
5:52 - 5:56Do lado direito da demonstração...
Parece que você está feliz. -
5:56 - 5:58Isto é alegria. A alegria acende.
-
5:58 - 5:59E faça uma cara de nojo.
-
5:59 - 6:04Tente se lembrar como foi
quando Zayn saiu do One Direction. -
6:04 - 6:05(Risos)
-
6:05 - 6:09Isso, torça o nariz. Ótimo.
-
6:09 - 6:13E a valência é bastante negativa,
você deve ser uma grande fã. -
6:13 - 6:16Valência é quão positiva
ou negativa é uma sensação, -
6:16 - 6:19e engajamento indica
a expressividade também. -
6:19 - 6:22Imaginem se a Cloe tivesse acesso
a esse fluxo de sentimentos em tempo real, -
6:22 - 6:25e pudesse compartilhar
com quem ela quisesse. -
6:25 - 6:27Obrigada.
-
6:27 - 6:29(Aplausos)
-
6:34 - 6:39Até agora já acumulamos 12 bilhões
de pontos de dados de sentimentos. -
6:39 - 6:42É o maior banco de dados
de sentimentos do mundo. -
6:42 - 6:45Nós os conseguimos
de 2,9 milhões de vídeos de rostos, -
6:45 - 6:48pessoas que aceitaram compartilhar
seus sentimentos conosco, -
6:48 - 6:50e de 75 países por todo o mundo.
-
6:50 - 6:52Está crescendo a cada dia.
-
6:53 - 6:54Me deixa sem palavras
-
6:54 - 6:58que agora podemos quantificar
algo tão pessoal como nossos sentimentos, -
6:58 - 7:00e podemos fazê-lo nessa escala.
-
7:00 - 7:02E o que já aprendemos?
-
7:03 - 7:05Gênero.
-
7:05 - 7:09Nossos dados confirmam uma coisa
que talvez vocês suspeitem. -
7:09 - 7:11Mulheres são mais expressivas que homens.
-
7:11 - 7:14Elas não só sorriem mais,
seus sorrisos duram mais, -
7:14 - 7:17e agora conseguimos quantificar
o que faz com que homens e mulheres -
7:17 - 7:19reajam de maneira diferente.
-
7:19 - 7:21Vamos falar de cultura:
nos Estados Unidos, -
7:21 - 7:24as mulheres são 40%
mais expressivas que os homens, -
7:24 - 7:27mas curiosamente não vemos
nenhuma diferença -
7:27 - 7:29no Reino Unido entre homens e mulheres.
-
7:29 - 7:30(Risos)
-
7:31 - 7:35Idade: pessoas com 50 anos ou mais
-
7:35 - 7:39são 25% mais emotivas
do que os mais jovens. -
7:39 - 7:44Mulheres na casa dos 20 sorriem muito mais
do que homens com a mesma idade, -
7:44 - 7:47talvez uma necessidade para namorar.
-
7:47 - 7:50Mas talvez o que mais
nos surpreendeu nesses dados -
7:50 - 7:53é que somos expressivos o tempo todo,
-
7:53 - 7:56mesmo quando estamos sozinhos
com nossos dispositivos, -
7:56 - 8:00e não é só quando estamos
assistindo vídeos de gatos no Facebook. -
8:00 - 8:03Somos expressivos quando escrevemos
e-mails, mensagens, fazemos compras, -
8:03 - 8:06ou até mesmo declarando os impostos.
-
8:06 - 8:08Onde esses dados são usados hoje?
-
8:08 - 8:11Para entender como
interagimos com a mídia, -
8:11 - 8:13entender viralidade
e comportamento de votação; -
8:13 - 8:16e também capacitar e incluir
sentimentos na tecnologia, -
8:16 - 8:21e eu gostaria de mostrar alguns
dos meus exemplos preferidos. -
8:21 - 8:24Óculos que conseguem ler sentimentos
podem ajudar -
8:24 - 8:27pessoas com deficiência visual
a ler os rostos dos outros -
8:27 - 8:32e pode ajudar pessoas no espectro
do autismo a interpretar sentimentos, -
8:32 - 8:34algo com que têm muita dificuldade.
-
8:36 - 8:39Na educação, imagine
se seus aplicativos de ensino -
8:39 - 8:42perceberem que você
está confuso e desacelerarem, -
8:42 - 8:43ou que você está
entediado e acelerarem, -
8:43 - 8:46assim como faria um bom
professor em sala de aula. -
8:47 - 8:50E se seu relógio de pulso
acompanhasse seu humor -
8:50 - 8:52ou seu carro percebesse
que você está cansado, -
8:52 - 8:55ou talvez sua geladeira saiba
que você está estressada, -
8:55 - 8:59e se tranca sozinha
para que você não coma demais. (Risos) -
8:59 - 9:02Eu gostaria disso, sim.
-
9:04 - 9:05E se, quando eu estava em Cambridge,
-
9:05 - 9:08eu tivesse acesso ao meu fluxo
de sentimentos em tempo real, -
9:08 - 9:09e pudesse compartilhá-lo
-
9:09 - 9:12com a minha família em casa
de maneira natural, -
9:12 - 9:15assim como eu faria se estivéssemos
todos juntos na sala? -
9:15 - 9:18Acredito que daqui a cinco anos,
-
9:18 - 9:21todos os nossos dispositivos
vão ter um chip de sentimentos, -
9:21 - 9:23e nem vamos nos lembrar como era
-
9:23 - 9:25quando não adiantava fazer cara feia
para o dispositivo -
9:25 - 9:29e ele diria: "Hm, você não
gostou disso, né?" -
9:29 - 9:33Nosso maior desafio é que há tantas
aplicações para essa tecnologia, -
9:33 - 9:36que minha equipe percebeu
que não podemos satisfazê-las sozinhos, -
9:36 - 9:39então nós disponibilizamos essa tecnologia
a outros desenvolvedores -
9:39 - 9:41para que construam e usem a criatividade.
-
9:41 - 9:46Nós reconhecemos que há potenciais riscos
-
9:46 - 9:48e potencial para abuso,
-
9:48 - 9:51mas pessoalmente,
após muitos anos fazendo isso, -
9:51 - 9:53acredito que os benefícios à humanidade
-
9:53 - 9:56de ter tecnologia
emocionalmente inteligente -
9:56 - 9:59superam de longe o potencial de abuso.
-
9:59 - 10:02E eu os convido todos
a participarem da conversa. -
10:02 - 10:04Quanto mais pessoas
conhecerem essa tecnologia, -
10:04 - 10:08mais peso terá nossa opinião
sobre como usá-la. -
10:09 - 10:14E à medida que nossas vidas
vão se digitalizando, -
10:14 - 10:17nós lutamos uma batalha perdida
tentando frear nosso uso de dispositivos -
10:17 - 10:19para reivindicar nossos sentimentos.
-
10:21 - 10:25Então o que estou tentando fazer
é colocar sentimentos na tecnologia -
10:25 - 10:27e tornar nossa tecnologia mais responsiva.
-
10:27 - 10:29Eu quero que esses dispositivos
que nos separaram -
10:29 - 10:32juntem-nos novamente.
-
10:32 - 10:36E humanizando a tecnologia,
nós temos essa oportunidade de ouro -
10:36 - 10:40de reimaginar nossa conexão
com as máquinas, -
10:40 - 10:44e assim, como nós, seres humanos,
-
10:44 - 10:46nos conectamos uns com os outros.
-
10:46 - 10:48Obrigada.
-
10:48 - 10:52(Aplausos)
- Title:
- Este aplicativo sabe como você se sente... pela expressão em seu rosto
- Speaker:
- Rana el Kaliouby
- Description:
-
Nossos sentimentos influenciam cada aspecto de nossas vidas: como aprendemos, como nos comunicamos, como tomamos decisões. E mesmo assim estão ausentes em nossas vidas digitais; os dispositivos e aplicativos com os quais interagimos não conseguem entender nossos sentimentos. A cientista Rana el Kaliouby quer mudar isso. Ela demonstra uma nova tecnologia poderosa que lê sua expressão facial e lhe atribui o sentimento correspondente. Essa "máquina de sentimentos" tem grandes implicações, segundo ela, e pode mudar não apenas como nós interagimos com as máquinas; mas também uns com os outros.
- Video Language:
- English
- Team:
- closed TED
- Project:
- TEDTalks
- Duration:
- 11:04
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