這個應用程式知道你的感覺——從你的表情就知道了!
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0:01 - 0:05我們的情緒會影響
日常生活的各個層面, -
0:05 - 0:08從我們的健康到如何學習、
如何做事、做決定, -
0:08 - 0:10無論事情大小都受此影響。
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0:11 - 0:14我們的情緒也會影響
我們如何與他人交流。 -
0:15 - 0:19我們已經進化到生活在
一個像這樣的世界, -
0:19 - 0:23然而我們的生活卻愈來愈像這樣──
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0:23 - 0:27這是我女兒昨晚傳來的簡訊──
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0:27 - 0:29一個缺乏情感的世界。
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0:29 - 0:31所以我帶著使命要改變這種狀況。
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0:31 - 0:35我想將情感重新注入數位體驗中。
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0:36 - 0:39我在 15 年前走上這條路。
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0:39 - 0:41當時我在埃及是電腦科學家,
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0:41 - 0:46而且我才拿到劍橋大學
博士班的入學許可。 -
0:46 - 0:50所以我做了一件
對身為年輕新婚的埃及回教婦女來說 -
0:50 - 0:52相當不尋常的事:
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0:54 - 0:57在我先生的支持下,
他留在埃及, -
0:57 - 1:00我整理行囊搬到英格蘭。
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1:00 - 1:03在劍橋,離家千里遠的地方,
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1:03 - 1:06我發現我與筆電相處的時間,
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1:06 - 1:08遠超過與人交流的時間。
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1:08 - 1:13儘管與筆電相處如此親密,
它卻完全不了解我的感受, -
1:13 - 1:17它不知道我是否開心,
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1:17 - 1:20今天順不順,是否緊張或困惑,
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1:20 - 1:22所以那令我沮喪。
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1:24 - 1:29更糟的是,在我上線
與遠方的家人聯絡時, -
1:29 - 1:33我覺得我的情感
在這虛擬空間裡消失無蹤。 -
1:33 - 1:38我好想家,我好孤單,
有些日子我真的哭了, -
1:38 - 1:43但我所能傳達的只有這個。
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1:43 - 1:45(笑聲)
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1:45 - 1:50今天的科技有很多智商,
卻沒有情緒智商; -
1:50 - 1:53有很多認知智商,
卻沒有情緒智商。 -
1:53 - 1:55所以這讓我思考,
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1:55 - 1:59如果我們的科技可以
感受我們的情緒會怎樣? -
1:59 - 2:03如果我們的電子裝置可以
感受我們的感覺並做出相對回應, -
2:03 - 2:06就像一位高情商的朋友一樣,
會是怎樣? -
2:07 - 2:10這些問題讓我及我的團隊
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2:10 - 2:15創造出可以讀懂情緒
並做出回應的科技, -
2:15 - 2:18我們的起始點是人的臉。
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2:19 - 2:22人類的臉恰好就是有力的管道,
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2:22 - 2:26能用來傳遞社交及情緒狀態,
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2:26 - 2:29從愉快、驚訝,
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2:29 - 2:33到同情、好奇都可以。
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2:33 - 2:38情緒科學中,我們稱每一種
顏面肌肉運動為一個動作單位。 -
2:38 - 2:41舉例來說,動作單位 12,
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2:41 - 2:43這可不是好萊塢的動作巨片,
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2:43 - 2:46這其實是拉嘴角,
這是微笑的主要部分。 -
2:46 - 2:49大家都試一下吧!
讓會場有點笑容。 -
2:49 - 2:52另一個例子是動作單位 4。
這是蹙額。 -
2:52 - 2:54就是你把眉頭皺在一起
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2:54 - 2:56所產生的紋理和皺紋。
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2:56 - 3:01我們都不喜歡皺紋,
但那是負面情緒的重要指標。 -
3:01 - 3:03我們有約 45 種動作單位,
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3:03 - 3:06排列組合後可以表現出數百種情緒。
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3:06 - 3:10要教電腦讀懂這些顏面表情很難,
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3:10 - 3:13因為這些動作單位很快、很細微,
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3:13 - 3:16而且還有各種不同的組合法。
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3:16 - 3:20所以再舉個例子,微笑和假笑。
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3:20 - 3:23兩者看起來有點像,
但是意義大不相同。 -
3:23 - 3:25(笑聲)
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3:25 - 3:28微笑是正面的,
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3:28 - 3:29假笑往往是負面的。
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3:29 - 3:33有時候一個假笑可以讓你成名。
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3:33 - 3:36但是說真的,要讓電腦能夠
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3:36 - 3:39辨認出這兩種表情的不同很重要。
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3:39 - 3:41所以我們怎麼做呢?
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3:41 - 3:42我們給我們的演算法
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3:42 - 3:47成千上萬筆我們知道在微笑的例子,
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3:47 - 3:50各式人種、年齡、性別都有,
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3:50 - 3:52假笑也如法泡製。
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3:52 - 3:54然後,機器用深度學習法,
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3:54 - 3:57讓演算法找出臉上
所有的紋理、皺紋, -
3:57 - 3:59及臉型的改變,
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3:59 - 4:03基本上學得所有的微笑
都有共同的特點, -
4:03 - 4:06所有的假笑也有
稍稍不同的特點, -
4:06 - 4:08所以下一次電腦看到新的面孔,
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4:08 - 4:10它基本上會得知
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4:10 - 4:13這張臉與微笑有相同的特點,
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4:13 - 4:18然後它會說,「啊哈!
我認得這個,這是微笑的表情。」 -
4:18 - 4:21要展示怎麼用
這項科技的最佳方法, -
4:21 - 4:23就是來一個現場示範,
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4:23 - 4:27所以我需要一名志願者,
最好是有臉的。 -
4:27 - 4:30(笑聲)
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4:30 - 4:32我們今天的志願者是克蘿伊。
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4:33 - 4:38過去五年,我們從
麻省理工的一項研究計畫 -
4:38 - 4:39發展成一家公司,
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4:39 - 4:42我的團隊很努力
讓這項科技能快速傳播, -
4:42 - 4:45好像我們常說的,(病毒)擴散中。
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4:45 - 4:47我們也把它縮小,
讓核心情緒引擎能用在 -
4:47 - 4:51任何有照相機的行動裝置上,
像是這台 iPad。 -
4:51 - 4:53現在來試一下。
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4:55 - 4:59正如你們所見,基本上
演算法已經找到了克蘿伊的臉, -
4:59 - 5:00就是這個白色的框框,
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5:00 - 5:03它正在找她臉上的
幾個主要特徵點, -
5:03 - 5:06像是她的眉毛、
眼睛、嘴巴和鼻子。 -
5:06 - 5:09問題是,它能辨識她的表情嗎?
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5:09 - 5:10我們來考一下機器。
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5:10 - 5:15首先,來一張撲克臉。
對,好極了!(笑聲) -
5:15 - 5:17然後她微笑的時後,
這是真誠的微笑,很棒, -
5:17 - 5:20你們可以看到她微笑的時候,
綠色的信號格增加。 -
5:20 - 5:21那可是個好大的微笑。
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5:21 - 5:24你可以試一下淺淺的微笑嗎?
看看電腦能不能辨識? -
5:24 - 5:26它的確也能辨識淺淺的微笑。
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5:26 - 5:28我們真的很努力要做到這一點。
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5:28 - 5:31然後抬眉毛,表示驚訝。
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5:31 - 5:36蹙額,表示困惑。
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5:36 - 5:40皺眉,很好,很完美。
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5:40 - 5:43這些就是不同的動作單位。
還有更多。 -
5:43 - 5:45這只是瘦身版示範。
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5:45 - 5:48我們稱每一個讀取
為一個情緒資料點, -
5:48 - 5:51然後它們一起發動
就能描繪出不同的情緒。 -
5:51 - 5:56右邊的這張示範──
表現你很開心。 -
5:56 - 5:57所以那是高興。高興出現了。
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5:57 - 5:59然後給我一張噁心的臉。
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5:59 - 6:04試著回想贊恩退出
男團一世代的那種感覺。 -
6:04 - 6:05(笑聲)
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6:05 - 6:09沒錯,皺鼻子。太棒了!
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6:09 - 6:13效價呈現高負值,
所以你一定是大粉絲。 -
6:13 - 6:16效價指的是感受的好壞程度,
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6:16 - 6:19而投入程度指的是
她的表情有多大。 -
6:19 - 6:22想像一下如果克羅伊
能使用這套即時情緒串流, -
6:22 - 6:25而且她還可以跟任何人分享。
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6:25 - 6:28謝謝妳!
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6:28 - 6:32(掌聲)
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6:34 - 6:39到目前為止我們已經
累積了 120 億筆情緒數據點。 -
6:39 - 6:42這是世界上最大的情緒資料庫。
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6:42 - 6:45我們從 290 萬筆臉孔短片
收集資料, -
6:45 - 6:48由同意與我們分享他們情緒的人提供,
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6:48 - 6:50來源遍及全球 75 個國家。
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6:50 - 6:52資料每天都在增加。
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6:53 - 6:55這真令我驚異萬分,
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6:55 - 6:58我們能量化像情緒
這麼個人的東西, -
6:58 - 7:00還能做到這個地步。
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7:00 - 7:02所以至今我們學到什麼?
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7:03 - 7:05性別。
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7:05 - 7:09我們的數據證實了一些
你們大概已經料到的事。 -
7:09 - 7:11女人的表情比男人的更豐富。
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7:11 - 7:14她們不但更常微笑,
微笑的時間還更久, -
7:14 - 7:16而且我們現在真的能量化
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7:16 - 7:19造成男女不同反應的東西。
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7:19 - 7:21來看文化:在美國,
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7:21 - 7:24女性比男性多 40%
更願意表達情感, -
7:24 - 7:28但奇怪的是,
在英國看不到這樣的差距。 -
7:28 - 7:30(笑聲)
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7:31 - 7:35再看年齡:50 歲以上的人
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7:35 - 7:39比年輕人多 25% 更願意表現情感。
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7:40 - 7:4420 多歲的女性
比同年齡的男性更常微笑, -
7:44 - 7:48大概是因為這是約會必殺技。
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7:48 - 7:50但是這筆數據最讓我們訝異的,
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7:50 - 7:53大概是我們隨時都有表情,
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7:53 - 7:56即使我們獨自坐在裝置前也是如此,
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7:56 - 8:00而且不只是在我們看
臉書上貓短片的的時候。 -
8:00 - 8:03我們在寫信、傳簡訊、網購,
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8:03 - 8:06甚至在報稅時都表情豐富。
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8:06 - 8:08今天這筆數據用在哪裡呢?
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8:08 - 8:11用在瞭解我們如何與媒體互動,
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8:11 - 8:13所以能瞭解影片爆紅及投票行為,
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8:13 - 8:16也用在情緒辨識科技,
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8:16 - 8:21我想分享幾個
讓我特別感動的例子。 -
8:21 - 8:24情緒辨識眼鏡能幫助
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8:24 - 8:27視障者讀取別人臉上的表情,
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8:27 - 8:32也能幫助各種程度的
自閉症患者解讀情緒, -
8:32 - 8:34這是他們的最大難題。
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8:36 - 8:39在教育上,想像一下
如果你的學習應用程式 -
8:39 - 8:42感受到你的困惑並放慢速度,
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8:42 - 8:43或是知道你覺得無聊了
所以加快速度, -
8:43 - 8:46就像一位好老師
在課堂上做的一樣。 -
8:47 - 8:50如果你的手錶能追蹤你的心情,
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8:50 - 8:52或是你的車能感受到
你現在很疲倦, -
8:52 - 8:55或是你的冰箱能知道
你現在壓力很大, -
8:55 - 8:59所以它會自動鎖住,
你就不能拿東西來吃。(笑聲) -
8:59 - 9:02我會喜歡那個,真的。
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9:04 - 9:06當我在劍橋的時候,
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9:06 - 9:08如果我能用這套
即時情緒串流工具, -
9:08 - 9:11我就能用非常自然的方法
與遠在家鄉的家人分享, -
9:11 - 9:15就好像我們都在
同一間房間一樣,那有多好? -
9:15 - 9:19我想五年後,
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9:19 - 9:21我們所有的裝置
都會有一個情緒晶片, -
9:21 - 9:26我們就會忘記當年
裝置還不會回應我們皺眉的時候說出: -
9:26 - 9:29「嗯,你不喜歡這個,是吧?」
是什麼樣子。 -
9:29 - 9:33我們最大的挑戰是
這種科技有許多應用程式, -
9:33 - 9:36我和我的團隊瞭解
我們不可能只靠自己發展全部, -
9:36 - 9:39所以我們開放這項科技
讓其他開發者 -
9:39 - 9:41能繼續開發並激發創意。
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9:41 - 9:46我們知道會有潛在風險,
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9:46 - 9:48也可能遭到濫用,
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9:48 - 9:51但是個人認為,
在花了這麼多年做這個之後, -
9:51 - 9:54我相信這對人類的益處,
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9:54 - 9:56就是開發情緒智能科技的益處,
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9:56 - 9:59遠超過誤用的潛在危險。
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9:59 - 10:02我請大家口耳相傳。
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10:02 - 10:04愈多人知道這項科技,
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10:04 - 10:08我們就愈能發聲說明
這該如何使用。 -
10:09 - 10:14隨著我們的生活愈來愈數位化,
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10:14 - 10:17試圖以遏止使用裝置來重拾情緒
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10:17 - 10:19是一場必敗的仗。
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10:21 - 10:25與其如此,
我寧可把情感帶進科技, -
10:25 - 10:27讓我們的科技更有回應。
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10:27 - 10:29所以我想用這些
原本使我們疏遠的裝置, -
10:29 - 10:32讓我們重新結合在一起。
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10:32 - 10:36藉著把科技人性化,
我們擁有這個黃金時機 -
10:36 - 10:40來重新想像我們如何
與機器連結, -
10:40 - 10:44進而想像我們身為人類
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10:44 - 10:46如何能重新連結彼此。
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10:46 - 10:48謝謝。
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10:48 - 10:52(掌聲)
- Title:
- 這個應用程式知道你的感覺——從你的表情就知道了!
- Speaker:
- 芮娜·卡里歐比
- Description:
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我們的情緒會影響生活的各個層面,無論如何學習、溝通、做決定都受此影響。然而情緒卻在我們的數位生活中缺席。與我們互動的裝置與應用程式無從得知我們的感受。科學家芮娜·卡里歐比致力要改變這種情況。她示範了一項功能強大的新科技,可以讀懂你的臉部表情,並將之與相對應的情緒配對。她表示這個「情緒引擎」的意義重大,不但可能改變我們與機器互動的方法,甚至還能改變人與人之間的互動方式。
- Video Language:
- English
- Team:
- closed TED
- Project:
- TEDTalks
- Duration:
- 11:04
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