Este aplicativo sabe como nos sentimos — pela expressão no nosso rosto
-
0:01 - 0:04As nossas emoções influenciam
todos os aspetos da nossa vida, -
0:04 - 0:07desde a nossa saúde,
a forma como aprendemos -
0:07 - 0:09até como trabalhamos
e tomamos decisões, -
0:09 - 0:10sejam elas pequenas ou grandes.
-
0:11 - 0:15As nossas emoções também influenciam o modo
como nos relacionamos uns com os outros. -
0:15 - 0:18Nós evoluímos para viver
num mundo como este. -
0:19 - 0:24Mas, em vez disso, vivemos
cada vez mais desta forma. -
0:24 - 0:26— esta foi a mensagem
da minha filha ontem à noite — -
0:27 - 0:29num mundo desprovido de emoção.
-
0:29 - 0:32Eu estou numa missão para mudar isto.
-
0:32 - 0:35Quero fazer voltar as emoções
às nossas experiências digitais. -
0:37 - 0:39Comecei neste caminho há 15 anos.
-
0:39 - 0:42Eu era cientista de informática no Egito,
-
0:42 - 0:45e tinha sido aceite
num programa de doutoramento -
0:45 - 0:46na Universidade de Cambridge.
-
0:46 - 0:48Então, fiz uma coisa bastante invulgar
-
0:48 - 0:52para uma jovem esposa
egípcia e muçulmana. -
0:54 - 0:57Com o apoio do meu marido,
que teve que ficar no Egito, -
0:57 - 0:59fiz as malas e fui para Inglaterra.
-
1:00 - 1:03Em Cambridge,
a milhares de quilómetros de casa, -
1:03 - 1:06percebi que estava a passar
mais tempo com o meu portátil -
1:06 - 1:08do que com qualquer ser humano.
-
1:09 - 1:10Mas, apesar da intimidade,
-
1:10 - 1:13o meu portátil não fazia ideia nenhuma
de como eu me sentia. -
1:13 - 1:16Não sabia se eu estava feliz,
-
1:16 - 1:20se estava a ter um dia mau,
se estava tensa ou confusa, -
1:20 - 1:22e isso tornou-se frustrante.
-
1:24 - 1:28Pior ainda, quando eu comunicava
com a minha família online, -
1:29 - 1:32eu sentia que as minhas emoções
desapareciam no ciberespaço. -
1:33 - 1:38Eu estava com saudades de casa, solitária,
e, às vezes, até chorava, -
1:38 - 1:43mas tudo o que eu tinha para comunicar
essas emoções era isto. -
1:43 - 1:45(Risos)
-
1:45 - 1:49A tecnologia atual tem um alto Q.I,
mas nenhum Q.E., -
1:49 - 1:53ou seja, uma alta inteligência cognitiva,
mas nenhuma inteligência emocional. -
1:53 - 1:56Então comecei a pensar:
-
1:56 - 1:59E se a nossa tecnologia pudesse
reconhecer as nossas emoções? -
1:59 - 2:01E se ela pudesse reconhecer
os nossos sentimentos -
2:01 - 2:03e reagir de acordo com eles,
-
2:03 - 2:06do mesmo modo que um amigo
emocionalmente inteligente reagiria? -
2:07 - 2:10Estas perguntas fizeram
com que eu e a minha equipa -
2:10 - 2:14criássemos tecnologias capazes
de ler e de reagir às nossas emoções. -
2:15 - 2:17O nosso ponto de partida
foi o rosto humano. -
2:19 - 2:22O rosto humano é um
dos mais poderosos canais -
2:22 - 2:26que utilizamos para comunicar
os estados sociais e emocionais, -
2:26 - 2:28como a alegria,
-
2:28 - 2:29a surpresa,
-
2:29 - 2:31a empatia
-
2:31 - 2:33e a curiosidade.
-
2:33 - 2:36Na ciência da emoção,
chamamos "unidade de ação" -
2:36 - 2:38a cada movimento facial muscular ,
-
2:38 - 2:41Por exemplo, ''unidade de ação 12'',
-
2:41 - 2:43— não é um grande êxito de Hollywood —
-
2:43 - 2:46é o levantar do canto do lábio,
o principal componente de um sorriso. -
2:46 - 2:49Tentem, todos vocês.
Vamos ver alguns sorrisos. -
2:49 - 2:52Outro exemplo é a "unidade de ação 4".
É franzir a testa. -
2:52 - 2:56É quando aproximamos as sobrancelhas,
e criamos várias texturas e rugas. -
2:56 - 3:00Não gostamos delas, mas é
um forte indicador de emoções negativas. -
3:00 - 3:03Temos cerca de 45 unidades de ação,
-
3:03 - 3:06que se combinam para exprimir
centenas de emoções. -
3:06 - 3:10Ensinar um computador a ler
essas emoções faciais é difícil -
3:10 - 3:13porque essas unidades de ação
podem ser rápidas, podem ser subtis, -
3:13 - 3:16e combinam-se de muita formas diferentes.
-
3:16 - 3:19Por exemplo, o sorriso alegre
e o sorriso irónico. -
3:20 - 3:23São parecidos, mas
significam coisas muito diferentes. -
3:23 - 3:25(Risos)
-
3:25 - 3:27O sorriso alegre é positivo,
-
3:27 - 3:29o sorriso irónico, geralmente, é negativo.
-
3:29 - 3:32Às vezes o sorriso irónico
pode tornar alguém famoso. -
3:33 - 3:38É importante que um computador
consiga distinguir essas duas expressões. -
3:38 - 3:40Então como fazemos isso?
-
3:40 - 3:42Damos aos nossos algoritmos
-
3:42 - 3:47dezenas de milhares de exemplos
de pessoas que sorriem alegremente, -
3:47 - 3:50pessoas de diferentes etnias,
idades, sexos, -
3:50 - 3:52e fazemos o mesmo com o sorriso irónico.
-
3:52 - 3:54Usando a aprendizagem profunda,
-
3:54 - 3:57o algoritmo procura todas
essas texturas e rugas -
3:57 - 3:59e as mudanças de forma no nosso rosto,
-
3:59 - 4:03e aprende que todos os sorrisos alegres
têm características em comum -
4:03 - 4:06e todos os sorrisos irónicos têm
características subtilmente diferentes. -
4:06 - 4:08E quando voltar a ver um novo rosto,
-
4:08 - 4:11ele aprende que esse rosto
-
4:11 - 4:14tem as mesmas características
de um sorriso alegre e diz: -
4:14 - 4:18''Aha, eu reconheço isto.
Esta é uma expressão de sorriso alegre.'' -
4:19 - 4:21A melhor maneira de demonstrar
como essa tecnologia funciona -
4:21 - 4:24é fazer uma demonstração ao vivo.
-
4:24 - 4:27Portanto, preciso de um voluntário,
de preferência alguém com um rosto. -
4:27 - 4:29(Risos)
-
4:30 - 4:33Cloe vai ser hoje a nossa voluntária.
-
4:33 - 4:38Nos últimos cinco anos, passámos
de um projeto de pesquisa no MIT -
4:38 - 4:39para uma empresa,
-
4:39 - 4:43onde o meu grupo tem trabalhado muito
para fazer funcionar esta tecnologia, -
4:43 - 4:45como gostamos de dizer, no dia-a-dia.
-
4:45 - 4:48E também a reduzimos para que
o mecanismo de emoção central -
4:48 - 4:51funcione em qualquer aparelho
com câmara, como este iPad. -
4:51 - 4:53Então vamos lá testá-lo.
-
4:56 - 4:59Como podem ver, o algoritmo
encontrou o rosto da Cloe -
4:59 - 5:01— é esta caixa delimitadora branca —
-
5:01 - 5:03e está a procurar
os pontos principais das feições dela: -
5:03 - 5:06as sobrancelhas, os olhos,
a boca e o nariz. -
5:06 - 5:09A pergunta é: ''Poderá
reconhecer a expressão dela?'' -
5:09 - 5:10Vamos testar a máquina.
-
5:10 - 5:13Primeiro, faz um rosto inexpressivo.
Isso, fantástico. -
5:13 - 5:15(Risos)
-
5:15 - 5:18Quando ela sorri, é um
sorriso genuíno, é ótimo. -
5:18 - 5:20Vejam a barra verde
subir quando ela sorri. -
5:20 - 5:21Esse foi um sorriso enorme.
-
5:21 - 5:24Podes sorrir levemente,
para ver se o computador reconhece? -
5:24 - 5:26Ele também reconhece sorrisos subtis.
-
5:26 - 5:28Trabalhámos muito para que isto aconteça.
-
5:28 - 5:31Agora o levantar das sobrancelhas,
que indica surpresa. -
5:31 - 5:35O franzir da testa,
que indica confusão. -
5:35 - 5:36(Risos)
-
5:36 - 5:39O franzir de sobrancelhas. Perfeito.
-
5:40 - 5:43Estas são diferentes unidades de ação.
Existem muitas outras. -
5:43 - 5:45Esta é uma demonstração reduzida.
-
5:45 - 5:48Nós consideramos cada leitura
como um dado emocional. -
5:49 - 5:52Podem aparecer juntos
para representar diferentes emoções. -
5:52 - 5:55No lado direito da demonstração
— parece que estamos felizes. -
5:55 - 5:57Isso é alegria. A alegria dispara.
-
5:58 - 6:00Agora faz uma cara de desgosto.
-
6:00 - 6:03Tenta lembrar-te como te sentiste
quando Zayn saiu dos One Direction. -
6:03 - 6:04(Risos)
-
6:04 - 6:07Isso, enruga o nariz. Ótimo.
-
6:10 - 6:13A valência está muito negativa,
devias ser uma grande fã. -
6:13 - 6:16A valência é quão positiva
ou negativa é uma experiência, -
6:16 - 6:19e o envolvimento é
quão expressiva é a pessoa. -
6:19 - 6:22Imaginem se Cloe tivesse acesso
a este fluxo digital de emoções, -
6:22 - 6:25e pudesse partilhar isso
com quem ela quisesse. -
6:26 - 6:27Obrigada.
-
6:27 - 6:30(Aplausos)
-
6:34 - 6:39Até agora, já acumulámos 12 mil milhões
destes dados emocionais. -
6:39 - 6:41É o maior banco de dados
emocionais do mundo. -
6:41 - 6:45Fomos buscá-los a 2,9 milhões
de vídeos de rostos, -
6:45 - 6:48de pessoas que aceitaram partilhar
as suas emoções connosco, -
6:48 - 6:51de 75 países em todo o mundo.
-
6:51 - 6:53Ele está a crescer todos os dias.
-
6:53 - 6:55Eu fico espantada com o fato de que
-
6:55 - 6:59hoje em dia podemos quantificar
uma coisa tão pessoal como as emoções -
6:59 - 7:00e podemos fazer isso a este nível.
-
7:00 - 7:03Então o que é que aprendemos até agora?
-
7:03 - 7:05Diferenças entre sexos.
-
7:05 - 7:08Os nossos dados confirmam uma coisa
que vocês talvez suspeitem. -
7:09 - 7:11As mulheres são mais expressivas
do que os homens. -
7:11 - 7:14Sorriem-se mais,
e os sorrisos delas duram mais tempo. -
7:14 - 7:17Podemos quantificar
a que é que homens e mulheres -
7:17 - 7:19reagem de modo diferente.
-
7:19 - 7:20Vamos contribuir para a cultura:
-
7:20 - 7:22Nos Estados Unidos,
-
7:22 - 7:24as mulheres são 50% mais expressivas
do que os homens -
7:24 - 7:28mas, curiosamente, não vemos diferença
no Reino Unido entre homens e mulheres. -
7:28 - 7:31(Risos)
-
7:32 - 7:36Idade: As pessoas com 50 anos ou mais
-
7:36 - 7:38são 25% mais emotivas
do que as pessoas jovens. -
7:39 - 7:44As mulheres na faixa dos 20 anos sorriem
mais do que os homens da mesma idade, -
7:44 - 7:46talvez seja uma necessidade
para arranjar namoro. -
7:48 - 7:50Mas talvez o que mais nos surpreendeu
em relação a estes dados -
7:50 - 7:53é que nós somos expressivos o tempo todo,
-
7:53 - 7:57mesmo quando estamos sentados sozinhos
em frente dos nossos computadores, -
7:57 - 8:00e não é só quando assistimos
a vídeos de gatos no Facebook. -
8:00 - 8:04Somos expressivos quando enviamos e-mails
e mensagens, quando compramos online, -
8:04 - 8:06e até quando fazemos
a declaração de impostos. -
8:06 - 8:08Onde é que esses dados são usados hoje?
-
8:08 - 8:11Para compreender
como nos envolvemos com os media; -
8:11 - 8:14para compreender os fenómenos virais
e o comportamento eleitoral; -
8:14 - 8:17e também nas tecnologias
que reforçam ou provocam emoções. -
8:17 - 8:20Quero mostrar-vos alguns exemplos
que considero muito especiais. -
8:21 - 8:24Óculos que reconheçam emoções
podem ajudar indivíduos -
8:24 - 8:27que possuem deficiente visão
a ler o rosto dos outros. -
8:28 - 8:31Podem ajudar indivíduos do espetro
autista a interpretar emoções, -
8:31 - 8:34que é uma coisa
em que eles têm muita dificuldade. -
8:36 - 8:39Na área do ensino, imaginem se
os aplicativos educacionais -
8:39 - 8:42percebam que estamos confusos
e abrandem de velocidade -
8:42 - 8:45ou que estamos aborrecidos
e avancem mais depressa, -
8:45 - 8:47como faria um bom professor na aula.
-
8:48 - 8:50E se o nosso relógio detetasse
a nossa disposição? -
8:50 - 8:52Ou se o nosso carro sentisse que
estamos cansados? -
8:52 - 8:55Ou o nosso frigorífico percebesse
que estamos nervosos -
8:55 - 8:58e trancasse automaticamente
para impedir que comamos demais? -
8:58 - 9:00(Risos)
-
9:00 - 9:01Eu adoraria isso.
-
9:04 - 9:06E se, quando eu estava em Cambridge,
-
9:06 - 9:08eu tivesse tido acesso ao
meu fluxo de emoções em tempo real -
9:08 - 9:12e pudesse partilhar isso
com a minha família de modo natural, -
9:12 - 9:15tal como faria se estivéssemos
todos juntos na mesma sala? -
9:16 - 9:18Eu acho que, daqui a 5 anos,
-
9:18 - 9:21todos os nossos aparelhos
terão um chip emocional. -
9:21 - 9:25Nem nos vamos lembrar como era não poder
franzir testa para o computador -
9:25 - 9:28e ele responder:
''Hmm, não gostaste disto, pois não?.'' -
9:29 - 9:33O nosso maior desafio é que há
tantas aplicações desta tecnologia -
9:33 - 9:36que a minha equipa e eu percebemos que
não podemos montar tudo sozinhos. -
9:36 - 9:40Assim, tornámos disponível esta tecnologia
para que outras pessoas -
9:40 - 9:42possam começar a construir e a criar.
-
9:42 - 9:46Sabemos que há riscos potenciais
-
9:46 - 9:48e há potencial para abusos,
-
9:48 - 9:51mas, pessoalmente, como trabalhei
nisto durante muitos anos, -
9:51 - 9:53acredito que os benefícios
para a humanidade -
9:53 - 9:56de termos uma tecnologia
emocionalmente inteligente -
9:56 - 9:59são muito maiores que o potencial
para uso indevido. -
9:59 - 10:02Convido todos vocês para
participar nessa discussão. -
10:02 - 10:05Quanto mais pessoas souberem
sobre esta tecnologia, -
10:05 - 10:08mais força terá a nossa voz
quanto à forma como for usada. -
10:09 - 10:14À medida que a nossa vida
é cada vez mais digital, -
10:14 - 10:18travamos uma luta perdida ao tentar
restringir o nosso uso de tecnologias -
10:18 - 10:20para reivindicar as nossas emoções.
-
10:20 - 10:25Em vez disso, quero introduzir
as emoções na nossa tecnologia -
10:25 - 10:27e tornar a nossa tecnologia mais recetível.
-
10:27 - 10:30Quero que estes aparelhos
que nos separaram -
10:30 - 10:32nos unam novamente.
-
10:33 - 10:37Ao humanizar a tecnologia,
temos uma oportunidade perfeita -
10:37 - 10:40para re-imaginar como
nos relacionamos com máquinas -
10:40 - 10:44e, portanto, como nós,
enquanto seres humanos, -
10:44 - 10:46nos relacionamos uns com os outros.
-
10:46 - 10:48Obrigada.
-
10:48 - 10:51(Aplausos)
- Title:
- Este aplicativo sabe como nos sentimos — pela expressão no nosso rosto
- Speaker:
- Rana el Kaliouby
- Description:
-
As nossas emoções influenciam cada aspeto da nossa vida: como aprendemos, como comunicamos, como tomamos decisões. Contudo, elas estão ausentes da nossa vida digital. As ferramentas e aplicativos com que interagimos não sabem como nos sentimos. A cientista Rana el Kaliouby pretende mudar isso. Ela apresenta uma nova tecnologia poderosa que lê as expressões faciais e as liga às emoções correspondentes. O ''mecanismo da emoção'' tem grandes implicações, diz ela, e pode mudar não só a forma como interagimos com máquinas, mas também como interagimos uns com os outros.
- Video Language:
- English
- Team:
- closed TED
- Project:
- TEDTalks
- Duration:
- 11:04
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