ABOUT THE SPEAKER
Rana el Kaliouby - Computer scientist
What if a computer could recognize your facial expression, and react to how you feel? Rana el Kaliouby sees big possibilities in making technology emotionally aware.

Why you should listen

Rana el Kaliouby, chief science officer and co-founder of Affectiva, an MIT Media Lab spin-off, is on a mission to bring emotion intelligence to our digital experiences. She leads the company's emotion analytics team, which is responsible for developing emotion-sensing algorithms and mining the world's largest emotion data database. So far, they've collected 12 billion emotion data points from 2.9 million face videos from volunteers in 75 countries. The company’s platform is used by many Fortune Global 100 companies to measure consumer engagement, and is pioneering emotion-enabled digital apps for enterprise, entertainment, video communication and online education.

Entrepreneur magazine called el Kaliouby one of “The 7 Most Powerful Women To Watch in 2014,” and the MIT Technology Review included her in their list of the “Top 35 Innovators Under 35.”

More profile about the speaker
Rana el Kaliouby | Speaker | TED.com
TEDWomen 2015

Rana el Kaliouby: This app knows how you feel -- from the look on your face

芮娜·卡里歐比: 這個應用程式知道你的感覺——從你的表情就知道了!

Filmed:
1,613,290 views

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。
- Computer scientist
What if a computer could recognize your facial expression, and react to how you feel? Rana el Kaliouby sees big possibilities in making technology emotionally aware. Full bio

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00:12
Our emotions情緒 influence影響
every一切 aspect方面 of our lives生活,
0
556
4017
我們的情緒會影響
日常生活的各個層面,
00:16
from our health健康 and how we learn學習,
to how we do business商業 and make decisions決定,
1
4573
3576
從我們的健康到如何學習、
如何做事、做決定,
00:20
big ones那些 and small.
2
8149
1773
無論事情大小都受此影響。
00:22
Our emotions情緒 also influence影響
how we connect with one another另一個.
3
10672
3490
我們的情緒也會影響
我們如何與他人交流。
00:27
We've我們已經 evolved進化 to live生活
in a world世界 like this,
4
15132
3976
我們已經進化到生活在
一個像這樣的世界,
00:31
but instead代替, we're living活的
more and more of our lives生活 like this --
5
19108
4319
然而我們的生活卻愈來愈像這樣──
00:35
this is the text文本 message信息
from my daughter女兒 last night --
6
23427
3134
這是我女兒昨晚傳來的簡訊──
00:38
in a world世界 that's devoid沒有 of emotion情感.
7
26561
2740
一個缺乏情感的世界。
00:41
So I'm on a mission任務 to change更改 that.
8
29301
1951
所以我帶著使命要改變這種狀況。
00:43
I want to bring帶來 emotions情緒
back into our digital數字 experiences經驗.
9
31252
4091
我想將情感重新注入數位體驗中。
00:48
I started開始 on this path路徑 15 years年份 ago.
10
36223
3077
我在 15 年前走上這條路。
00:51
I was a computer電腦 scientist科學家 in Egypt埃及,
11
39300
2066
當時我在埃及是電腦科學家,
00:53
and I had just gotten得到 accepted公認 to
a Ph博士.D. program程序 at Cambridge劍橋 University大學.
12
41366
4505
而且我才拿到劍橋大學
博士班的入學許可。
00:57
So I did something quite相當 unusual異常
13
45871
2113
所以我做了一件
對身為年輕新婚的埃及回教婦女來說
00:59
for a young年輕 newlywed新人 Muslim穆斯林 Egyptian埃及人 wife妻子:
14
47984
4225
相當不尋常的事:
01:05
With the support支持 of my husband丈夫,
who had to stay in Egypt埃及,
15
53599
2999
在我先生的支持下,
他留在埃及,
01:08
I packed打包 my bags包裝袋 and I moved移動 to England英國.
16
56598
3018
我整理行囊搬到英格蘭。
01:11
At Cambridge劍橋, thousands數千 of miles英里
away from home,
17
59616
3228
在劍橋,離家千里遠的地方,
01:14
I realized實現 I was spending開支
more hours小時 with my laptop筆記本電腦
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3413
我發現我與筆電相處的時間,
01:18
than I did with any other human人的.
19
66257
2229
遠超過與人交流的時間。
01:20
Yet然而 despite儘管 this intimacy親密關係, my laptop筆記本電腦
had absolutely絕對 no idea理念 how I was feeling感覺.
20
68486
4853
儘管與筆電相處如此親密,
它卻完全不了解我的感受,
01:25
It had no idea理念 if I was happy快樂,
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73339
3211
它不知道我是否開心,
01:28
having a bad day, or stressed強調, confused困惑,
22
76550
2988
今天順不順,是否緊張或困惑,
01:31
and so that got frustrating洩氣.
23
79538
2922
所以那令我沮喪。
01:35
Even worse更差, as I communicated傳達
online線上 with my family家庭 back home,
24
83600
5231
更糟的是,在我上線
與遠方的家人聯絡時,
01:41
I felt that all my emotions情緒
disappeared消失 in cyberspace網絡空間.
25
89421
3282
我覺得我的情感
在這虛擬空間裡消失無蹤。
01:44
I was homesick想家, I was lonely孤獨,
and on some days I was actually其實 crying哭了,
26
92703
5155
我好想家,我好孤單,
有些日子我真的哭了,
01:49
but all I had to communicate通信
these emotions情緒 was this.
27
97858
4928
但我所能傳達的只有這個。
01:54
(Laughter笑聲)
28
102786
2020
(笑聲)
01:56
Today's今天的 technology技術
has lots of I.Q., but no E.Q.;
29
104806
4974
今天的科技有很多智商,
卻沒有情緒智商;
02:01
lots of cognitive認知 intelligence情報,
but no emotional情緒化 intelligence情報.
30
109780
3176
有很多認知智商,
卻沒有情緒智商。
02:04
So that got me thinking思維,
31
112956
2197
所以這讓我思考,
02:07
what if our technology技術
could sense our emotions情緒?
32
115153
3624
如果我們的科技可以
感受我們的情緒會怎樣?
02:10
What if our devices設備 could sense
how we felt and reacted反應 accordingly於是,
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118777
4076
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,
02:14
just the way an emotionally感情上
intelligent智能 friend朋友 would?
34
122853
3013
就像一位高情商的朋友一樣,
會是怎樣?
02:18
Those questions問題 led me and my team球隊
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126666
3564
這些問題讓我及我的團隊
02:22
to create創建 technologies技術 that can read
and respond響應 to our emotions情緒,
36
130230
4377
創造出可以讀懂情緒
並做出回應的科技,
02:26
and our starting開始 point was the human人的 face面對.
37
134607
3090
我們的起始點是人的臉。
02:30
So our human人的 face面對 happens發生 to be
one of the most powerful強大 channels渠道
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138577
3173
人類的臉恰好就是有力的管道,
02:33
that we all use to communicate通信
social社會 and emotional情緒化 states狀態,
39
141750
4016
能用來傳遞社交及情緒狀態,
02:37
everything from enjoyment享受, surprise,
40
145766
3010
從愉快、驚訝,
02:40
empathy同情 and curiosity好奇心.
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148776
4203
到同情、好奇都可以。
02:44
In emotion情感 science科學, we call each
facial面部 muscle肌肉 movement運動 an action行動 unit單元.
42
152979
4928
情緒科學中,我們稱每一種
顏面肌肉運動為一個動作單位。
02:49
So for example, action行動 unit單元 12,
43
157907
2925
舉例來說,動作單位 12,
02:52
it's not a Hollywood好萊塢 blockbuster重磅炸彈,
44
160832
2038
這可不是好萊塢的動作巨片,
02:54
it is actually其實 a lip corner pull,
which哪一個 is the main主要 component零件 of a smile微笑.
45
162870
3442
這其實是拉嘴角,
這是微笑的主要部分。
02:58
Try it everybody每個人. Let's get
some smiles笑容 going on.
46
166312
2988
大家都試一下吧!
讓會場有點笑容。
03:01
Another另一個 example is action行動 unit單元 4.
It's the brow眉頭 furrow.
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169300
2654
另一個例子是動作單位 4。
這是蹙額。
03:03
It's when you draw your eyebrows眉毛 together一起
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2238
就是你把眉頭皺在一起
03:06
and you create創建 all
these textures紋理 and wrinkles皺紋.
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174192
2267
所產生的紋理和皺紋。
03:08
We don't like them, but it's
a strong強大 indicator指示符 of a negative emotion情感.
50
176459
4295
我們都不喜歡皺紋,
但那是負面情緒的重要指標。
03:12
So we have about 45 of these action行動 units單位,
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180754
2206
我們有約 45 種動作單位,
03:14
and they combine結合 to express表現
hundreds數以百計 of emotions情緒.
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182960
3390
排列組合後可以表現出數百種情緒。
03:18
Teaching教學 a computer電腦 to read
these facial面部 emotions情緒 is hard,
53
186350
3901
要教電腦讀懂這些顏面表情很難,
03:22
because these action行動 units單位,
they can be fast快速, they're subtle微妙,
54
190251
2972
因為這些動作單位很快、很細微,
03:25
and they combine結合 in many許多 different不同 ways方法.
55
193223
2554
而且還有各種不同的組合法。
03:27
So take, for example,
the smile微笑 and the smirk傻笑.
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195777
3738
所以再舉個例子,微笑和假笑。
03:31
They look somewhat有些 similar類似,
but they mean very different不同 things.
57
199515
3753
兩者看起來有點像,
但是意義大不相同。
03:35
(Laughter笑聲)
58
203268
1718
(笑聲)
03:36
So the smile微笑 is positive,
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204986
3004
微笑是正面的,
03:39
a smirk傻笑 is often經常 negative.
60
207990
1270
假笑往往是負面的。
03:41
Sometimes有時 a smirk傻笑
can make you become成為 famous著名.
61
209260
3876
有時候一個假笑可以讓你成名。
03:45
But seriously認真地, it's important重要
for a computer電腦 to be able能夠
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213136
2824
但是說真的,要讓電腦能夠
03:47
to tell the difference區別
between之間 the two expressions表達式.
63
215960
2855
辨認出這兩種表情的不同很重要。
03:50
So how do we do that?
64
218815
1812
所以我們怎麼做呢?
03:52
We give our algorithms算法
65
220627
1787
我們給我們的演算法
03:54
tens of thousands數千 of examples例子
of people we know to be smiling微笑,
66
222414
4110
成千上萬筆我們知道在微笑的例子,
03:58
from different不同 ethnicities種族, ages年齡, genders性別,
67
226524
3065
各式人種、年齡、性別都有,
04:01
and we do the same相同 for smirks假笑.
68
229589
2811
假笑也如法泡製。
04:04
And then, using運用 deep learning學習,
69
232400
1554
然後,機器用深度學習法,
04:05
the algorithm算法 looks容貌 for all these
textures紋理 and wrinkles皺紋
70
233954
2856
讓演算法找出臉上
所有的紋理、皺紋,
04:08
and shape形狀 changes變化 on our face面對,
71
236810
2580
及臉型的改變,
04:11
and basically基本上 learns獲悉 that all smiles笑容
have common共同 characteristics特點,
72
239390
3202
基本上學得所有的微笑
都有共同的特點,
04:14
all smirks假笑 have subtly巧妙的
different不同 characteristics特點.
73
242592
3181
所有的假笑也有
稍稍不同的特點,
04:17
And the next下一個 time it sees看到 a new face面對,
74
245773
2368
所以下一次電腦看到新的面孔,
04:20
it essentially實質上 learns獲悉 that
75
248141
2299
它基本上會得知
04:22
this face面對 has the same相同
characteristics特點 of a smile微笑,
76
250440
3033
這張臉與微笑有相同的特點,
04:25
and it says, "Aha, I recognize認識 this.
This is a smile微笑 expression表達."
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253473
4278
然後它會說,「啊哈!
我認得這個,這是微笑的表情。」
04:30
So the best最好 way to demonstrate演示
how this technology技術 works作品
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258381
2800
要展示怎麼用
這項科技的最佳方法,
04:33
is to try a live生活 demo演示,
79
261181
2136
就是來一個現場示範,
04:35
so I need a volunteer志願者,
preferably優選 somebody with a face面對.
80
263317
3913
所以我需要一名志願者,
最好是有臉的。
04:39
(Laughter笑聲)
81
267230
2334
(笑聲)
04:41
Cloe's克洛的 going to be our volunteer志願者 today今天.
82
269564
2771
我們今天的志願者是克蘿伊。
04:45
So over the past過去 five years年份, we've我們已經 moved移動
from being存在 a research研究 project項目 at MITMIT
83
273325
4458
過去五年,我們從
麻省理工的一項研究計畫
04:49
to a company公司,
84
277783
1156
發展成一家公司,
04:50
where my team球隊 has worked工作 really hard
to make this technology技術 work,
85
278939
3192
我的團隊很努力
讓這項科技能快速傳播,
04:54
as we like to say, in the wild野生.
86
282131
2409
好像我們常說的,(病毒)擴散中。
04:56
And we've我們已經 also shrunk壓縮 it so that
the core核心 emotion情感 engine發動機
87
284540
2670
我們也把它縮小,
讓核心情緒引擎能用在
04:59
works作品 on any mobile移動 device設備
with a camera相機, like this iPadiPad的.
88
287210
3320
任何有照相機的行動裝置上,
像是這台 iPad。
05:02
So let's give this a try.
89
290530
2786
現在來試一下。
05:06
As you can see, the algorithm算法
has essentially實質上 found發現 Cloe's克洛的 face面對,
90
294756
3924
正如你們所見,基本上
演算法已經找到了克蘿伊的臉,
05:10
so it's this white白色 bounding邊界 box,
91
298680
1692
就是這個白色的框框,
05:12
and it's tracking追踪 the main主要
feature特徵 points on her face面對,
92
300372
2571
它正在找她臉上的
幾個主要特徵點,
05:14
so her eyebrows眉毛, her eyes眼睛,
her mouth and her nose鼻子.
93
302943
2856
像是她的眉毛、
眼睛、嘴巴和鼻子。
05:17
The question is,
can it recognize認識 her expression表達?
94
305799
2987
問題是,它能辨識她的表情嗎?
05:20
So we're going to test測試 the machine.
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308786
1671
我們來考一下機器。
05:22
So first of all, give me your poker撲克 face面對.
Yep是的, awesome真棒. (Laughter笑聲)
96
310457
4186
首先,來一張撲克臉。
對,好極了!(笑聲)
05:26
And then as she smiles笑容,
this is a genuine真正 smile微笑, it's great.
97
314643
2813
然後她微笑的時後,
這是真誠的微笑,很棒,
05:29
So you can see the green綠色 bar酒吧
go up as she smiles笑容.
98
317456
2300
你們可以看到她微笑的時候,
綠色的信號格增加。
05:31
Now that was a big smile微笑.
99
319756
1222
那可是個好大的微笑。
05:32
Can you try a subtle微妙 smile微笑
to see if the computer電腦 can recognize認識?
100
320978
3043
你可以試一下淺淺的微笑嗎?
看看電腦能不能辨識?
05:36
It does recognize認識 subtle微妙 smiles笑容 as well.
101
324021
2331
它的確也能辨識淺淺的微笑。
05:38
We've我們已經 worked工作 really hard
to make that happen發生.
102
326352
2125
我們真的很努力要做到這一點。
05:40
And then eyebrow raised上調,
indicator指示符 of surprise.
103
328477
2962
然後抬眉毛,表示驚訝。
05:43
Brow眉頭 furrow, which哪一個 is
an indicator指示符 of confusion混亂.
104
331439
4249
蹙額,表示困惑。
05:47
Frown皺眉. Yes, perfect完善.
105
335688
4007
皺眉,很好,很完美。
05:51
So these are all the different不同
action行動 units單位. There's many許多 more of them.
106
339695
3493
這些就是不同的動作單位。
還有更多。
05:55
This is just a slimmed-down瘦下來 demo演示.
107
343188
2032
這只是瘦身版示範。
05:57
But we call each reading
an emotion情感 data數據 point,
108
345220
3148
我們稱每一個讀取
為一個情緒資料點,
06:00
and then they can fire together一起
to portray寫真 different不同 emotions情緒.
109
348368
2969
然後它們一起發動
就能描繪出不同的情緒。
06:03
So on the right side of the demo演示 --
look like you're happy快樂.
110
351337
4653
右邊的這張示範──
表現你很開心。
06:07
So that's joy喜悅. Joy喜悅 fires火災 up.
111
355990
1454
所以那是高興。高興出現了。
06:09
And then give me a disgust厭惡 face面對.
112
357444
1927
然後給我一張噁心的臉。
06:11
Try to remember記得 what it was like
when ZaynZayn left One Direction方向.
113
359371
4272
試著回想贊恩退出
男團一世代的那種感覺。
06:15
(Laughter笑聲)
114
363643
1510
(笑聲)
06:17
Yeah, wrinkle皺紋 your nose鼻子. Awesome真棒.
115
365153
4342
沒錯,皺鼻子。太棒了!
06:21
And the valence is actually其實 quite相當
negative, so you must必須 have been a big fan風扇.
116
369495
3731
效價呈現高負值,
所以你一定是大粉絲。
06:25
So valence is how positive
or negative an experience經驗 is,
117
373226
2700
效價指的是感受的好壞程度,
06:27
and engagement訂婚 is how
expressive表現的 she is as well.
118
375926
2786
而投入程度指的是
她的表情有多大。
06:30
So imagine想像 if Cloe的Cloe had access訪問
to this real-time即時的 emotion情感 stream,
119
378712
3414
想像一下如果克羅伊
能使用這套即時情緒串流,
06:34
and she could share分享 it
with anybody任何人 she wanted to.
120
382126
2809
而且她還可以跟任何人分享。
06:36
Thank you.
121
384935
2923
謝謝妳!
06:39
(Applause掌聲)
122
387858
4621
(掌聲)
06:45
So, so far, we have amassed聚斂
12 billion十億 of these emotion情感 data數據 points.
123
393749
5270
到目前為止我們已經
累積了 120 億筆情緒數據點。
06:51
It's the largest最大 emotion情感
database數據庫 in the world世界.
124
399019
2611
這是世界上最大的情緒資料庫。
06:53
We've我們已經 collected it
from 2.9 million百萬 face面對 videos視頻,
125
401630
2963
我們從 290 萬筆臉孔短片
收集資料,
06:56
people who have agreed約定
to share分享 their emotions情緒 with us,
126
404593
2600
由同意與我們分享他們情緒的人提供,
06:59
and from 75 countries國家 around the world世界.
127
407193
3205
來源遍及全球 75 個國家。
07:02
It's growing生長 every一切 day.
128
410398
1715
資料每天都在增加。
07:04
It blows打擊 my mind心神 away
129
412603
2067
這真令我驚異萬分,
07:06
that we can now quantify量化 something
as personal個人 as our emotions情緒,
130
414670
3195
我們能量化像情緒
這麼個人的東西,
07:09
and we can do it at this scale規模.
131
417865
2235
還能做到這個地步。
07:12
So what have we learned學到了 to date日期?
132
420100
2177
所以至今我們學到什麼?
07:15
Gender性別.
133
423057
2331
性別。
07:17
Our data數據 confirms確認 something
that you might威力 suspect疑似.
134
425388
3646
我們的數據證實了一些
你們大概已經料到的事。
07:21
Women婦女 are more expressive表現的 than men男人.
135
429034
1857
女人的表情比男人的更豐富。
07:22
Not only do they smile微笑 more,
their smiles笑容 last longer,
136
430891
2683
她們不但更常微笑,
微笑的時間還更久,
07:25
and we can now really quantify量化
what it is that men男人 and women婦女
137
433574
2904
而且我們現在真的能量化
造成男女不同反應的東西。
07:28
respond響應 to differently不同.
138
436478
2136
07:30
Let's do culture文化: So in the United聯合的 States狀態,
139
438614
2290
來看文化:在美國,
07:32
women婦女 are 40 percent百分
more expressive表現的 than men男人,
140
440904
3204
女性比男性多 40%
更願意表達情感,
07:36
but curiously好奇, we don't see any difference區別
in the U.K. between之間 men男人 and women婦女.
141
444108
3645
但奇怪的是,
在英國看不到這樣的差距。
07:39
(Laughter笑聲)
142
447753
2506
(笑聲)
07:43
Age年齡: People who are 50 years年份 and older舊的
143
451296
4027
再看年齡:50 歲以上的人
07:47
are 25 percent百分 more emotive感情的
than younger更年輕 people.
144
455323
3436
比年輕人多 25% 更願意表現情感。
07:51
Women婦女 in their 20s smile微笑 a lot more
than men男人 the same相同 age年齡,
145
459899
3852
20 多歲的女性
比同年齡的男性更常微笑,
07:55
perhaps也許 a necessity必要性 for dating約會.
146
463751
3839
大概是因為這是約會必殺技。
07:59
But perhaps也許 what surprised詫異 us
the most about this data數據
147
467590
2617
但是這筆數據最讓我們訝異的,
08:02
is that we happen發生
to be expressive表現的 all the time,
148
470207
3203
大概是我們隨時都有表情,
08:05
even when we are sitting坐在
in front面前 of our devices設備 alone單獨,
149
473410
2833
即使我們獨自坐在裝置前也是如此,
08:08
and it's not just when we're watching觀看
cat videos視頻 on FacebookFacebook的.
150
476243
3274
而且不只是在我們看
臉書上貓短片的的時候。
08:12
We are expressive表現的 when we're emailing電子郵件,
texting發短信, shopping購物 online線上,
151
480217
3010
我們在寫信、傳簡訊、網購,
08:15
or even doing our taxes.
152
483227
2300
甚至在報稅時都表情豐富。
08:17
Where is this data數據 used today今天?
153
485527
2392
今天這筆數據用在哪裡呢?
08:19
In understanding理解 how we engage從事 with media媒體,
154
487919
2763
用在瞭解我們如何與媒體互動,
08:22
so understanding理解 virality病毒式傳播
and voting表決 behavior行為;
155
490682
2484
所以能瞭解影片爆紅及投票行為,
08:25
and also empowering授權
or emotion-enabling情感啟用 technology技術,
156
493166
2740
也用在情緒辨識科技,
08:27
and I want to share分享 some examples例子
that are especially特別 close to my heart.
157
495906
4621
我想分享幾個
讓我特別感動的例子。
08:33
Emotion-enabled啟用情感 wearable穿戴式 glasses眼鏡
can help individuals個人
158
501197
3068
情緒辨識眼鏡能幫助
08:36
who are visually視覺 impaired受損
read the faces面孔 of others其他,
159
504265
3228
視障者讀取別人臉上的表情,
08:39
and it can help individuals個人
on the autism自閉症 spectrum光譜 interpret emotion情感,
160
507493
4187
也能幫助各種程度的
自閉症患者解讀情緒,
08:43
something that they really struggle鬥爭 with.
161
511680
2778
這是他們的最大難題。
08:47
In education教育, imagine想像
if your learning學習 apps應用
162
515918
2859
在教育上,想像一下
如果你的學習應用程式
08:50
sense that you're confused困惑 and slow down,
163
518777
2810
感受到你的困惑並放慢速度,
08:53
or that you're bored無聊, so it's sped加快 up,
164
521587
1857
或是知道你覺得無聊了
所以加快速度,
08:55
just like a great teacher老師
would in a classroom課堂.
165
523444
2969
就像一位好老師
在課堂上做的一樣。
08:59
What if your wristwatch手錶 tracked追踪 your mood心情,
166
527043
2601
如果你的手錶能追蹤你的心情,
09:01
or your car汽車 sensed感應 that you're tired,
167
529644
2693
或是你的車能感受到
你現在很疲倦,
09:04
or perhaps也許 your fridge冰箱
knows知道 that you're stressed強調,
168
532337
2548
或是你的冰箱能知道
你現在壓力很大,
09:06
so it auto-locks自動鎖 to prevent避免 you
from binge狂歡 eating. (Laughter笑聲)
169
534885
6066
所以它會自動鎖住,
你就不能拿東西來吃。(笑聲)
我會喜歡那個,真的。
09:12
I would like that, yeah.
170
540951
2717
09:15
What if, when I was in Cambridge劍橋,
171
543668
1927
當我在劍橋的時候,
09:17
I had access訪問 to my real-time即時的
emotion情感 stream,
172
545595
2313
如果我能用這套
即時情緒串流工具,
09:19
and I could share分享 that with my family家庭
back home in a very natural自然 way,
173
547908
3529
我就能用非常自然的方法
與遠在家鄉的家人分享,
09:23
just like I would've會一直 if we were all
in the same相同 room房間 together一起?
174
551437
3971
就好像我們都在
同一間房間一樣,那有多好?
09:27
I think five years年份 down the line,
175
555408
3142
我想五年後,
09:30
all our devices設備 are going
to have an emotion情感 chip芯片,
176
558550
2337
我們所有的裝置
都會有一個情緒晶片,
09:32
and we won't慣於 remember記得 what it was like
when we couldn't不能 just frown皺眉 at our device設備
177
560887
4064
我們就會忘記當年
裝置還不會回應我們皺眉的時候說出:
09:36
and our device設備 would say, "Hmm,
you didn't like that, did you?"
178
564951
4249
「嗯,你不喜歡這個,是吧?」
是什麼樣子。
09:41
Our biggest最大 challenge挑戰 is that there are
so many許多 applications應用 of this technology技術,
179
569200
3761
我們最大的挑戰是
這種科技有許多應用程式,
09:44
my team球隊 and I realize實現 that we can't
build建立 them all ourselves我們自己,
180
572961
2903
我和我的團隊瞭解
我們不可能只靠自己發展全部,
09:47
so we've我們已經 made製作 this technology技術 available可得到
so that other developers開發商
181
575864
3496
所以我們開放這項科技
讓其他開發者
09:51
can get building建造 and get creative創作的.
182
579360
2114
能繼續開發並激發創意。
09:53
We recognize認識 that
there are potential潛在 risks風險
183
581474
4086
我們知道會有潛在風險,
09:57
and potential潛在 for abuse濫用,
184
585560
2067
也可能遭到濫用,
09:59
but personally親自, having spent花費
many許多 years年份 doing this,
185
587627
2949
但是個人認為,
在花了這麼多年做這個之後,
10:02
I believe that the benefits好處 to humanity人性
186
590576
2972
我相信這對人類的益處,
10:05
from having emotionally感情上
intelligent智能 technology技術
187
593548
2275
就是開發情緒智能科技的益處,
10:07
far outweigh超過 the potential潛在 for misuse濫用.
188
595823
3576
遠超過誤用的潛在危險。
10:11
And I invite邀請 you all to be
part部分 of the conversation會話.
189
599399
2531
我請大家口耳相傳。
10:13
The more people who know
about this technology技術,
190
601930
2554
愈多人知道這項科技,
10:16
the more we can all have a voice語音
in how it's being存在 used.
191
604484
3177
我們就愈能發聲說明
這該如何使用。
10:21
So as more and more
of our lives生活 become成為 digital數字,
192
609081
4574
隨著我們的生活愈來愈數位化,
10:25
we are fighting戰鬥 a losing失去 battle戰鬥
trying to curb抑制 our usage用法 of devices設備
193
613655
3498
試圖以遏止使用裝置來重拾情緒
10:29
in order訂購 to reclaim回收 our emotions情緒.
194
617153
2229
是一場必敗的仗。
10:32
So what I'm trying to do instead代替
is to bring帶來 emotions情緒 into our technology技術
195
620622
3914
與其如此,
我寧可把情感帶進科技,
10:36
and make our technologies技術 more responsive響應.
196
624536
2229
讓我們的科技更有回應。
10:38
So I want those devices設備
that have separated分離 us
197
626765
2670
所以我想用這些
原本使我們疏遠的裝置,
10:41
to bring帶來 us back together一起.
198
629435
2462
讓我們重新結合在一起。
10:43
And by humanizing人性化 technology技術,
we have this golden金色 opportunity機會
199
631897
4588
藉著把科技人性化,
我們擁有這個黃金時機
10:48
to reimagine重新構想 how we
connect with machines,
200
636485
3297
來重新想像我們如何
與機器連結,
10:51
and therefore因此, how we, as human人的 beings眾生,
201
639782
4481
進而想像我們身為人類
10:56
connect with one another另一個.
202
644263
1904
如何能重新連結彼此。
10:58
Thank you.
203
646167
2160
謝謝。
11:00
(Applause掌聲)
204
648327
3313
(掌聲)
Translated by Regina Chu
Reviewed by Marssi Draw

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ABOUT THE SPEAKER
Rana el Kaliouby - Computer scientist
What if a computer could recognize your facial expression, and react to how you feel? Rana el Kaliouby sees big possibilities in making technology emotionally aware.

Why you should listen

Rana el Kaliouby, chief science officer and co-founder of Affectiva, an MIT Media Lab spin-off, is on a mission to bring emotion intelligence to our digital experiences. She leads the company's emotion analytics team, which is responsible for developing emotion-sensing algorithms and mining the world's largest emotion data database. So far, they've collected 12 billion emotion data points from 2.9 million face videos from volunteers in 75 countries. The company’s platform is used by many Fortune Global 100 companies to measure consumer engagement, and is pioneering emotion-enabled digital apps for enterprise, entertainment, video communication and online education.

Entrepreneur magazine called el Kaliouby one of “The 7 Most Powerful Women To Watch in 2014,” and the MIT Technology Review included her in their list of the “Top 35 Innovators Under 35.”

More profile about the speaker
Rana el Kaliouby | Speaker | TED.com