Ne hissettiğinizi bilen uygulama — yüzünüzün görünüşünden
-
0:01 - 0:05Duygularımız hayatımızın
her alanını etkiliyor, -
0:05 - 0:08sağlığımız ve nasıl öğrendiğimizden,
nasıl iş yaptığımız ve karar aldığımıza kadar, -
0:08 - 0:10büyük olanları ve küçükleri.
-
0:11 - 0:15Duygularımız aynı zamanda birbirimizle
nasıl bağlantı kuracağımızı da etkiliyor. -
0:15 - 0:19Böyle bir dünyada yaşamak
üzere evrildik, -
0:19 - 0:23ama onun yerine hayatlarımızı giderek
daha fazla böyle yaşıyoruz -- -
0:23 - 0:27bu dün gece kızımdan gelen kısa mesaj --
-
0:27 - 0:29duygulardan yoksun bir dünyada.
-
0:29 - 0:31Bu durumu değiştirmek üzere görevdeyim.
-
0:31 - 0:35Dijital deneyimlerimize duyguları tekrar
getirmek istiyorum. -
0:36 - 0:39Bu yola 15 sene önce koyuldum.
-
0:39 - 0:41Mısır'da bilgisayar bilimciydim
-
0:41 - 0:46ve Cambridge Üniversitesi'nde doktora
programına yeni kabul edilmiştim. -
0:46 - 0:48Genç, yeni evli, Müslüman, Mısırlı
-
0:48 - 0:52bir eş için oldukça alışılmadık
bir şey yaptım: -
0:54 - 0:57Mısır'da kalmak zorunda
olan eşimin desteğiyle -
0:57 - 1:00bavullarımı toplayıp
İngiltere'ye taşındım. -
1:00 - 1:03Cambridge'de, evimden binlerce mil uzakta,
-
1:03 - 1:06dizüstü bilgisayarımla herhangi
bir insanla olduğundan -
1:06 - 1:08daha fazla zaman geçirdiğimi fark ettim.
-
1:08 - 1:13Bu yakınlığa rağmen, bilgisayarımın ne
hissettiğime dair kesinlikle en ufak bir fikri yoktu. -
1:13 - 1:17Mutlu mu olduğum,
kötü bir gün mü geçirdiğim -
1:17 - 1:20veya stresli, şaşkın mı olduğumla ilgili
-
1:20 - 1:22bir fikri yoktu ve bu
sinir bozmaya başladı. -
1:24 - 1:29Daha da kötüsü, ülkemdeki ailemle
internette iletişim kurduğumda, -
1:29 - 1:33bütün duygularımın sanal gerçeklik içinde
kaybolduğunu hissettim. -
1:33 - 1:38Evimi özlüyordum, yalnızdım
ve bazı günler gerçekten ağlıyordum, -
1:38 - 1:43ancak bütün bu duyguları
iletme şeklim böyleydi. -
1:43 - 1:45(Gülüşmeler)
-
1:45 - 1:49Bugünün teknolojisinin çok fazla
I.Q.'su var, ancak E.Q.'su yok; -
1:49 - 1:53oldukça fazla kavramsal zekâ var,
ancak duygusal zekâ yok. -
1:53 - 1:55İşte bu beni düşündürdü,
-
1:55 - 1:59teknolojimiz duygularımızı
hissetse ne olurdu? -
1:59 - 2:03Eğer cihazlarımız nasıl hissettiğimizi bilseler
ve ona göre reaksiyon verseler ne olurdu, -
2:03 - 2:06aynen duygusal zekâya sahip
bir arkadaşın yapacağı gibi? -
2:07 - 2:10Bu sorular beni ve ekibimi
-
2:10 - 2:15duygularımızı okuyup cevap verecek
teknolojiler yaratmaya götürdü -
2:15 - 2:18ve başlangıç noktamız insan yüzüydü.
-
2:19 - 2:22İnsan yüzü, hepimizin sosyal ve
duygusal durumumuzu iletmek için -
2:22 - 2:26kullandığı en güçlü yollardan biri.
-
2:26 - 2:29Hoşlanmadan, sürprize,
-
2:29 - 2:33empati ve meraka kadar her şeyi.
-
2:33 - 2:38Duygu biliminde, her yüz kası
hareketine eylem birimi diyoruz. -
2:38 - 2:41Örneğin, eylem birimi 12,
-
2:41 - 2:43bir Hollywood kapalı gişesi değil,
-
2:43 - 2:46aslında gülüşün ana unsuru olan dudak
kenarının yukarı doğru çekilmesi. -
2:46 - 2:49Herkes denesin. Hadi biraz gülümseyelim.
-
2:49 - 2:52Diğer bir örnek, eylem birimi 4.
Alnın kırışması. -
2:52 - 2:54Kaşlarınızı birbirine yaklaştırıp,
-
2:54 - 2:56bütün o kıvrımları ve kırışıklıkları
yarattığınız zaman olur. -
2:56 - 3:00Onları sevmeyiz, ama negatif duyguların
güçlü bir göstergesidir. -
3:00 - 3:02Bu eylem birimlerinden
45 tane kadarına sahibiz -
3:02 - 3:06ve yüzlerce duyguyu ifade
etmek için bir araya gelirler. -
3:06 - 3:10Bir bilgisayara yüzdeki bu duyguları
okumayı öğretmek zordur, -
3:10 - 3:13çünkü bu eylem birimleri
hızlı olabilir, gizli olabilir -
3:13 - 3:16ve birçok farklı şekilde
bir araya gelebilirler. -
3:16 - 3:20Örneğin, gülümseme ve
zoraki tebessümü ele alalım. -
3:20 - 3:23Bir şekilde benzerler,
ancak çok farklı anlamlara gelirler. -
3:23 - 3:25(Gülüşmeler)
-
3:25 - 3:27Gülümseme pozitif,
-
3:27 - 3:29zoraki tebessüm ise
çoğunlukla negatiftir. -
3:29 - 3:33Bazen zoraki tebessüm sizi ünlü yapabilir.
-
3:33 - 3:36Ancak sahiden bir bilgisayarın
iki ifade arasındaki -
3:36 - 3:39farkı bilebilmesi önemlidir.
-
3:39 - 3:41Öyleyse bunu nasıl yaparız?
-
3:41 - 3:42Algoritmalarımıza farklı
-
3:42 - 3:47etnik gruplardan, yaşlardan,
cinsiyetlerden gülümsediğini -
3:47 - 3:50bildiğimiz on binlerce örnek veririz
-
3:50 - 3:52ve aynısını zoraki
tebessüm için de yaparız. -
3:52 - 3:54Sonra derin öğrenme yoluyla,
-
3:54 - 3:57algoritma yüzümüzdeki bütün bu
kıvrımlara, kırışıklıklara -
3:57 - 3:59ve şekil değişimlerine bakar,
-
3:59 - 4:03kısaca bütün gülümsemelerin ortak
özellikleri olduğunu öğrenir, -
4:03 - 4:06bütün zoraki tebessümlerin hemen göze
çarpmayan farklı özellikleri var. -
4:06 - 4:08Bir daha yeni bir yüz gördüğünde,
-
4:08 - 4:10o yüzün esasen bir gülümsemeye
-
4:10 - 4:13özgü karakteristikleri olduğunu öğrenir
-
4:13 - 4:18ve şöyle der, "Evet, bunu tanıyorum.
Bu bir gülümseme ifadesi." -
4:18 - 4:21Bu teknolojinin nasıl çalıştığını
göstermenin en iyi yolu -
4:21 - 4:23canlı bir demo denemek,
-
4:23 - 4:27bu yüzden bir gönüllüye ihtiyacım var,
tercihen yüzü olan biri. -
4:27 - 4:30(Gülüşmeler)
-
4:30 - 4:32Chloe bugün gönüllümüz olacak.
-
4:33 - 4:38Geçen beş sene içinde, MIT'de bir
araştırma projesi olmaktan -
4:38 - 4:39bir şirket olmaya geçtik,
-
4:39 - 4:42ekibim bu teknolojinin çalışması
için gerçekten çok çalıştı, -
4:42 - 4:45şu an piyasada kullanılması
için diyebiliriz. -
4:45 - 4:47Aynı zamanda onu küçülttük ki,
çekirdek duygu makinesi, -
4:47 - 4:51bu iPad gibi kameraya sahip herhangi
bir mobil araçta çalışabilsin. -
4:51 - 4:53Hadi bir deneme yapalım.
-
4:55 - 4:59Gördüğünüz gibi, algoritma
sonuçta Chloe'nin yüzünü buldu, -
4:59 - 5:00işte bu beyaz sınırlı kutu
-
5:00 - 5:03ve yüzündeki ana
hatları takip ediyor, -
5:03 - 5:06işte kaşları, gözleri, ağzı ve burnu.
-
5:06 - 5:09Soru şu; ifadesini tanıyabilecek mi?
-
5:09 - 5:10Bu yüzden makineyi test edeceğiz.
-
5:10 - 5:15İlk önce, bana ifadesiz yüzünü göster.
Evet, harika. (Gülüşmeler) -
5:15 - 5:17Sonra gülümsedikçe, bu gerçek
bir gülümseme, harika. -
5:17 - 5:20Evet, gülümsedikçe yeşil çubuğun
arttığını görebilirsiniz. -
5:20 - 5:21Evet, bu büyük bir gülümsemeydi.
-
5:21 - 5:24Bakalım hafif gülümsediğinde
bilgisayarın tanıyabilecek mi? -
5:24 - 5:26Hafif gülümsemeleri de tanıyor.
-
5:26 - 5:28Bunu gerçekleştirmek için
gerçekten çok çalıştık. -
5:28 - 5:31Sonra kaşlar kalkıyor,
şaşırmanın göstergesi. -
5:31 - 5:36Alnın kırışması,
kafa karışıklığının göstergesi. -
5:36 - 5:40Somurtma. Evet, mükemmel.
-
5:40 - 5:43İşte bunların hepsi farklı eylem
birimleri. Daha çok var. -
5:43 - 5:45Bu sadece kısaltılmış bir demo.
-
5:45 - 5:48Her okumaya, bir duygu veri
noktası adını veriyoruz. -
5:48 - 5:51Sonra farklı duyguları resmetmek
için birlikte harekete geçerler. -
5:51 - 5:56Demonun sağ tarafında --
mutlu görün. -
5:56 - 5:57İşte bu neşe.
Neşe harekete geçiyor. -
5:57 - 5:59Şimdi bana iğrenme ifadesi ver.
-
5:59 - 6:04Zayn One Direction'ı terk ettiğinde
nasıl olduğunu hatırlamaya çalış. -
6:04 - 6:05(Gülüşmeler)
-
6:05 - 6:09Evet, burnunu kırıştır. Harika.
-
6:09 - 6:13Değerlik oldukça negatif, herhâlde
çok büyük bir hayranısın. -
6:13 - 6:16Değerlik, deneyimin ne kadar pozitif
veya negatif olduğuyla ilgili; -
6:16 - 6:19bağlantı ise, kişinin bunu ne
kadar ifade edebildiğiyle. -
6:19 - 6:22O zaman Chloe'nin bu gerçek zamanlı
duygu akışına erişimi olduğunu -
6:22 - 6:25ve istediği kişilerle
paylaşabileceğini hayal edin. -
6:25 - 6:28Teşekkürler.
-
6:28 - 6:32(Alkış)
-
6:34 - 6:39Şimdiye kadar bu duygu veri noktalarından
12 milyar adet topladık. -
6:39 - 6:42Dünyadaki en büyük duygu veri tabanı.
-
6:42 - 6:45Bunu 2,9 milyon yüz videosundan topladık,
-
6:45 - 6:47bizimle duygularını paylaşmaya
gönüllü insanlardan -
6:47 - 6:50ve dünyadaki 75 ülkeden.
-
6:50 - 6:52Her gün büyüyor.
-
6:53 - 6:55Duygular kadar kişisel bir şeyi
-
6:55 - 6:58artık ölçebiliyor olmamız
beni çok şaşırtıyor -
6:58 - 7:00ve bunu bu ölçekte yapabiliyoruz.
-
7:00 - 7:02Peki şimdiye kadar ne öğrendik?
-
7:03 - 7:05Cinsiyet.
-
7:05 - 7:09Şüpheleniyor olduğunuz
bir şeyi verimiz doğruluyor. -
7:09 - 7:11Kadınlar erkeklerden daha
fazla duygularını ifade ediyor. -
7:11 - 7:14Daha çok gülümsemeleri yanında,
gülümsemeleri daha uzun sürüyor -
7:14 - 7:16ve erkeklerle kadınların
gerçekten neye farklı -
7:16 - 7:19yanıt verdiğini artık ölçebiliyoruz.
-
7:19 - 7:21Hadi kültüre bakalım:
Amerika Birleşik Devletleri'nde, -
7:21 - 7:24kadınlar erkeklerden yüzde 40
daha fazla ifadelerini gösteriyor, -
7:24 - 7:28ancak ilginç biçimde Birleşik Krallık'ta erkekler
ve kadınlar arasında fark görmüyoruz. -
7:28 - 7:30(Gülüşmeler)
-
7:31 - 7:35Yaş: 50 ve üzerindeki yaştaki insanlar
-
7:35 - 7:39gençlerden yüzde 25 daha duygusal.
-
7:40 - 7:44Yirmilerindeki kadınlar aynı yaştaki
erkeklerden daha fazla gülümsüyor, -
7:44 - 7:48belki de flört için bir gereklilik.
-
7:48 - 7:50Ancak belki de bu veriyle ilgili
bizi en fazla şaşırtan şey, -
7:50 - 7:53her zaman duygularımızı
ifade ediyor oluşumuz, -
7:53 - 7:56cihazlarımızın başında tek
başımıza oturuyor olsak bile -
7:56 - 8:00ve sadece Facebook'ta
kedi videoları izlerken değil. -
8:00 - 8:03E-posta atarken, mesajlaşırken, internette
alışveriş yaparken veya vergilerimizi -
8:03 - 8:06hallederken bile duygularımızı
ifade ediyoruz. -
8:06 - 8:08Bu veri bugün nerede kullanılıyor?
-
8:08 - 8:11Medya ile nasıl bağ
kurduğumuzu anlamada, -
8:11 - 8:13yani yayılma ve oy verme
davranışını anlamada -
8:13 - 8:16ve bunun yanında teknolojik güçlendirme
veya duygu-etkinleştirmede. -
8:16 - 8:21Özellikle çok sevdiğim bazı örnekleri
sizinle paylaşmak istiyorum. -
8:21 - 8:24Duygu-etkinleştirilmiş, giyilebilir
gözlükler, görme engelli olan -
8:24 - 8:27bireylere diğerlerinin yüzlerini
okumada yardımcı olabilir -
8:27 - 8:31ve otizm spektrumu olan bireylere
duyguları anlamada yardımcı olabilir, -
8:31 - 8:33bu onların gerçekten çok
zorluk çektiği bir şey. -
8:36 - 8:39Eğitimde, öğrenme uygulamalarınızın
kafanızın karıştığını -
8:39 - 8:42hissettiğini ve yavaşladığını veya
sıkıldığınızı hissettiğini, -
8:42 - 8:43bu yüzden hızlandığını hayal edin,
-
8:43 - 8:46aynı iyi bir öğretmenin
sınıfta yapacağı gibi. -
8:47 - 8:50Eğer kolunuzdaki saatiniz ruh hâlinizi
takip etseydi ne olurdu -
8:50 - 8:52veya arabanız yorgun
olduğunuzu hissetseydi -
8:52 - 8:55veya belki de buzdolabınız stresli
olduğunuzu bilseydi, -
8:55 - 8:59o zaman sizi aşırı yemeden korumak için
otomatik olarak kilitlenirdi. (Gülüşmeler) -
8:59 - 9:01Bunu isterdim, evet.
-
9:04 - 9:06Eğer Cambridge'deyken
-
9:06 - 9:08gerçek zamanlı duygu
akışına erişimim olsaydı -
9:08 - 9:11ve bunu ülkemdeki ailemle çok doğal
bir şekilde paylaşabilseydim, -
9:11 - 9:15aynı hepimiz aynı odada
olsaydık yapacağım gibi. -
9:15 - 9:19Bence beş yıl içinde,
-
9:19 - 9:21bütün cihazlarımızın duygu çipi olacak,
-
9:21 - 9:25yalnızca cihazımıza somurttuğumuzda,
"Hımm, bunu sevmedin, değil mi?" -
9:25 - 9:29diyecek bir cihazımızın olmamasının
nasıl bir şey olduğunu hatırlamayacağız. -
9:29 - 9:33En büyük sorunumuz, bu teknolojinin
pek çok uygulaması olması, -
9:33 - 9:36ekibim ve ben hepsini tek başımıza
yapamayacağımızın farkındayız, -
9:36 - 9:39o yüzden bu teknolojiyi kullanılabilir hâle
getirdik, böylece diğer geliştiriciler -
9:39 - 9:41de yapmaya başlayabilir
ve yaratıcı olabilirler. -
9:41 - 9:46Olası risklerin ve istismar olasılığının
-
9:46 - 9:48olduğunun farkındayız,
-
9:48 - 9:51ancak şahsen bunu yıllardır
yapan biri olarak ben, -
9:51 - 9:54duygusal olarak akıllı
teknolojilere sahip olmanın -
9:54 - 9:56insanlığa getirdiği yararların,
yanlış kullanılma -
9:56 - 9:59olasılığından çok daha
ağır bastığına inanıyorum. -
9:59 - 10:02Hepinizi bu etkileşimin bir parçası
olmaya davet ediyorum. -
10:02 - 10:04Bu teknolojiyi bilen daha
fazla insan oldukça, -
10:04 - 10:08nasıl kullanıldığıyla ilgili daha
fazla söz hakkımız olur. -
10:09 - 10:14Hayatlarımız daha fazla
dijital hâle geldikçe, -
10:14 - 10:17duygularımızı geri kazanmak için,
cihazlarımızı kullanmayı frenlemeye -
10:17 - 10:19çalışarak beyhude savaş veriyoruz.
-
10:21 - 10:25Bu yüzden bunun yerine yapmaya çalıştığım
şey, duyguları teknolojimize getirmek -
10:25 - 10:27ve teknolojilerimizi daha cevap
verir hâle getirmek. -
10:27 - 10:29Bu yüzden bizi ayıran bu cihazlarımızın,
-
10:29 - 10:32bizi tekrar bir araya
getirmesini istiyorum. -
10:32 - 10:36Teknolojiyi insanlaştırarak, makinelerle
nasıl bağlantı kuracağımızı -
10:36 - 10:40ve böylece insanlık olarak birbirimizle
nasıl bağlantı kuracağımızı -
10:40 - 10:44tekrar düşünmek için
-
10:44 - 10:46bulunmaz bir fırsatımız var.
-
10:46 - 10:48Teşekkürler.
-
10:48 - 10:52(Alkış)
- Title:
- Ne hissettiğinizi bilen uygulama — yüzünüzün görünüşünden
- Speaker:
- Rana el Kaliouby
- Description:
-
Duygularımız hayatımızın her alanını etkiliyor - nasıl öğrendiğimizi, nasıl iletişim kurduğumuzu, nasıl karar verdiğimizi. Ancak dijital hayatlarımızda yoklar; etkileşim içinde olduğumuz cihazlar ve uygulamalar hiçbir şekilde ne hissettiğimizi bilmiyorlar. Bilim kadını Rana el Kaliouby, bunu değiştirmeyi amaçlıyor. Yüzünüzdeki ifadeleri okuyup, ona karşılık gelen duygularla eşleştiren güçlü ve yeni bir teknolojiyi gösteriyor. Bu duygu makinesinin büyük etkileri olduğunu ve sadece makinelerle değil, birbirimizle de etkileşimimizi değiştirebileceğini söylüyor.
- Video Language:
- English
- Team:
- closed TED
- Project:
- TEDTalks
- Duration:
- 11:04
Meric Aydonat approved Turkish subtitles for This app knows how you feel -- from the look on your face | ||
Ramazan Şen accepted Turkish subtitles for This app knows how you feel -- from the look on your face | ||
Ramazan Şen edited Turkish subtitles for This app knows how you feel -- from the look on your face | ||
Ramazan Şen edited Turkish subtitles for This app knows how you feel -- from the look on your face | ||
Ramazan Şen edited Turkish subtitles for This app knows how you feel -- from the look on your face | ||
Eren Gokce edited Turkish subtitles for This app knows how you feel -- from the look on your face | ||
Eren Gokce edited Turkish subtitles for This app knows how you feel -- from the look on your face | ||
Eren Gokce edited Turkish subtitles for This app knows how you feel -- from the look on your face |