ABOUT THE SPEAKER
Jennifer Healey - Research scientist
A research scientist at Intel, Jennifer Healey develops the mobile internet devices of the future.

Why you should listen

Jennifer Healey imagines a future where computers and smartphones are capable of being sensitive to human emotions and where cars are able to talk to each other, and thus keep their drivers away from accidents. A scientist at Intel Corporation Research Labs, she researches devices and systems that would allow for these major innovations.

Healey holds PhD from MIT in electrical engineering and computer science. While there, she pioneered “Affective Computing” with Rosalind Picard and developed the first wearable computer with physiological sensors and a video camera that allows the wearer to track their daily activities and how they feel while doing them. From there, she moved to IBM where she worked on the next generation of multi-modal interactive smartphones and helped architect the "Interaction Mark-Up language" that allows users to switch from voice to speech input seamlessly.

Healey has also used her interest in embedded devices in the field of healthcare. While an instructor at Harvard Medical School and at Beth Israel Deaconess Medical Center, she worked on new ways to use heart rate to predict cardiac health. She then joined HP Research in Cambridge to further develop wearable sensors for health monitoring and continued this research when she joined Intel Digital Health.

More profile about the speaker
Jennifer Healey | Speaker | TED.com
TED@Intel

Jennifer Healey: If cars could talk, accidents might be avoidable

Dženifer Hili (Jennifer Healey): Kada bi automobili pričali, mogli bismo izbeći nesreće

Filmed:
908,454 views

Kada vozimo automobil, ulazimo pod stakleno zvono, zaključamo vrata i pritisnemo papučicu gasa, oslanjajući se na oči koje nas vode - iako možemo da vidimo samo nekoliko automobila ispred i iza nas. Ali šta ako bi automobili mogli da međusobno dele podatke o svom položaju i brzini, i koriste modele predviđanja da izračunaju najbezbednije putanje za sve na putu? Dženifer Hili zamišlja svet bez saobraćajnih nesreća. (Snimljeno na TED@Intel.)
- Research scientist
A research scientist at Intel, Jennifer Healey develops the mobile internet devices of the future. Full bio

Double-click the English transcript below to play the video.

00:12
Let's faceлице it:
0
703
1914
Suočimo se s tim:
00:14
DrivingVozi is dangerousопасно.
1
2617
2445
vožnja automobila je opasna.
00:17
It's one of the things that we don't like to think about,
2
5062
3098
To je jedna od stvari o kojima
ne volimo da mislimo,
00:20
but the factчињеница that religiousрелигиозно iconsиконе and good luckсрећа charmsčari
3
8160
3652
ali činjenica da se religiozne ikone
i amajlije
00:23
showсхов up on dashboardskontrolne table around the worldсвет
4
11812
4790
pojavljuju na instrument-tablama
širom sveta
00:28
betraysizdaje the factчињеница that we know this to be trueистина.
5
16602
4137
odaje činjenicu da znamo
da je ovo istina.
00:32
CarAuto accidentsнесреће are the leadingводећи causeузрок of deathсмрт
6
20739
3594
Saobraćajne nesreće su vodeći uzrok smrti
00:36
in people agesгодине 16 to 19 in the UnitedUjedinjeni StatesDržava --
7
24333
4170
kod ljudi između 16 i 19 godina u SAD -
00:40
leadingводећи causeузрок of deathсмрт --
8
28503
2843
vodeći uzrok smrti -
00:43
and 75 percentпроценат of these accidentsнесреће have nothing to do
9
31346
3863
i 75% ovih nesreća nema nikakve veze
00:47
with drugsдроге or alcoholалкохол.
10
35209
2285
sa drogama ili alkoholom.
00:49
So what happensсе дешава?
11
37494
2261
Pa šta se dešava?
00:51
No one can say for sure, but I rememberзапамтити my first accidentнесрећа.
12
39755
4219
Niko ne zna tačno,
ali sećam se svoje prve nesreće.
00:55
I was a youngмлади driverвозач out on the highwayаутопут,
13
43974
3803
Bila sam mladi vozač na autoputu,
00:59
and the carауто in frontфронт of me, I saw the brakekočnica lightsсветла go on.
14
47777
2258
i videla sam da su se upalila
stop svetla vozila ispred mene.
01:02
I'm like, "Okay, all right, this guy is slowingуспоравање down,
15
50035
1800
Rekla sam: "Okej, sve je u redu,
ovaj tip usporava,
01:03
I'll slowспор down too."
16
51835
1282
i ja ću da usporim."
01:05
I stepкорак on the brakekočnica.
17
53117
1926
Pritisnula sam kočnicu.
01:07
But no, this guy isn't slowingуспоравање down.
18
55043
2254
Ali ne, ovaj tip ne usporava.
01:09
This guy is stoppingзаустављање, deadмртав stop, deadмртав stop on the highwayаутопут.
19
57297
3178
On staje, u mestu, na autoputu.
01:12
It was just going 65 -- to zeroнула?
20
60475
2540
Išao je 110 na sat - do nule?
01:15
I slammedтрумпиран on the brakesкочнице.
21
63015
1520
Nagazila sam kočnicu.
01:16
I feltосетио the ABSABS kickударац in, and the carауто is still going,
22
64535
3059
Osetila sam kako se aktivira ABS,
i auto još uvek ide,
01:19
and it's not going to stop, and I know it's not going to stop,
23
67594
2696
i neće se zaustaviti
i znam da se neće zaustaviti,
01:22
and the airваздух bagторба deploysuputi, the carауто is totaledукупно,
24
70290
2939
i aktivira se vazdušni jastuk,
auto je uništen,
01:25
and fortunatelyсрећом, no one was hurtболи.
25
73229
3557
i na sreću, niko nije povređen.
01:28
But I had no ideaидеја that carауто was stoppingзаустављање,
26
76786
4211
Ali nisam imala pojma da će taj auto stati,
01:32
and I think we can do a lot better than that.
27
80997
3645
i mislim da to možemo
da radimo puno bolje.
01:36
I think we can transformпреобразити the drivingвожња experienceискуство
28
84642
4145
Mislim da možemo
preobratiti doživljaj vožnje
01:40
by lettingизнајмљивање our carsаутомобили talk to eachсваки other.
29
88787
3879
tako što ćemo automobilima dozvoliti
da međusobno pričaju.
01:44
I just want you to think a little bitмало
30
92666
1424
Želim da na trenutak razmislite
01:46
about what the experienceискуство of drivingвожња is like now.
31
94090
2888
o tome kakav je sada doživljaj vožnje.
01:48
Get into your carауто. CloseZatvori the doorврата. You're in a glassстакло bubbleмехур.
32
96978
4028
Uđete u automobil. Zatvorite vrata.
U staklenom ste zvonu.
01:53
You can't really directlyдиректно senseсмисао the worldсвет around you.
33
101006
2916
Ne možete direktno osetiti svet oko vas.
01:55
You're in this extendedпродужено bodyтело.
34
103922
2181
U produženom ste telu.
01:58
You're taskedčiji je zadatak with navigatingkretanje kroz it down
35
106103
2163
Imate zadatak da njime idete
02:00
partially-seendelimično video roadwaysputevima,
36
108266
2056
putevima koje vidite delimično,
02:02
in and amongstмеђу other metalметал giantsDivovi, at super-humanSuper-ljudsko speedsбрзине.
37
110322
4424
među drugim metalnim divovima,
pri nadljudskim brzinama.
02:06
Okay? And all you have to guideВодич you are your two eyesочи.
38
114746
4480
U redu? Sve što vas vodi
su vaša dva oka.
02:11
Okay, so that's all you have,
39
119226
1762
To je sve što imate,
02:12
eyesочи that weren'tнису really designedдизајниран for this taskзадатак,
40
120988
1735
oči koje nisu baš stvorene za ovaj zadatak,
02:14
but then people askпитати you to do things like,
41
122723
3751
ali vas onda ljudi pitaju
da radite stvari poput
02:18
you want to make a laneLane changeпромена,
42
126474
1549
menjanja traka na putu,
02:20
what's the first thing they askпитати you do?
43
128023
2321
šta je prva stvar koju traže od vas?
02:22
Take your eyesочи off the roadпут. That's right.
44
130344
3095
Da sklonite oči s puta. Tako je.
02:25
Stop looking where you're going, turnред,
45
133439
2096
Prestanete da gledate kuda idete,
skrenete,
02:27
checkпровери your blindслеп spotместо,
46
135535
2018
proverite mrtvi ugao,
02:29
and driveпогон down the roadпут withoutбез looking where you're going.
47
137553
3471
i vozite putem bez gledanja kuda idete.
02:33
You and everyoneсви elseдруго. This is the safeсигурно way to driveпогон.
48
141024
3135
Vi i svi ostali.
Ovo je bezbedan način vožnje.
02:36
Why do we do this? Because we have to,
49
144159
2241
Zašto radimo ovo?
Jer moramo,
02:38
we have to make a choiceизбор, do I look here or do I look here?
50
146400
2579
moramo da odaberemo,
da li da gledam ovde ili onde?
02:40
What's more importantважно?
51
148979
1521
Šta je bitnije?
02:42
And usuallyобично we do a fantasticфантастичан jobпосао
52
150500
2711
Obično fantastično odaberemo
02:45
pickingбирање and choosingBiranje what we attendprisustvuju to on the roadпут.
53
153211
3769
to čemu ćemo posvetiti pažnju na putu.
02:48
But occasionallyповремено we missГоспођица something.
54
156980
3650
Ali povremeno nam nešto izmakne.
02:52
OccasionallyPovremeno we senseсмисао something wrongпогрешно or too lateкасни.
55
160630
4461
Povremeno nešto opazimo
na pogrešan način ili prekasno.
02:57
In countlessбезброј accidentsнесреће, the driverвозач saysкаже,
56
165091
1988
U velikom broju nesreća,
vozači kažu:
02:59
"I didn't see it comingдолазе."
57
167079
2308
"Nisam video da dolazi."
03:01
And I believe that. I believe that.
58
169387
3281
I ja verujem u to. Verujem u to.
03:04
We can only watch so much.
59
172668
2925
Možemo videti samo određeni deo toga.
03:07
But the technologyтехнологија existsпостоји now that can help us improveпобољшати that.
60
175593
5144
Ali sada postoji tehnologija koja može
da nam pomogne da to unapredimo.
03:12
In the futureбудућност, with carsаутомобили exchangingrazmena dataподаци with eachсваки other,
61
180737
4296
U budućnosti će automobili
međusobno razmenjivati informacije,
03:17
we will be ableу могуцности to see not just threeтри carsаутомобили aheadнапред
62
185033
3928
i moći ćemo da vidimo
ne samo ispred tri automobila
03:20
and threeтри carsаутомобили behindиза, to the right and left,
63
188961
1594
i iza tri automobila, levo i desno,
03:22
all at the sameисти time, bird'sptica je eyeоко viewпоглед,
64
190555
3166
i sve u isto vreme,
ptičju perspektivu,
03:25
we will actuallyзаправо be ableу могуцности to see into those carsаутомобили.
65
193721
3128
moći ćemo da vidimo
i unutar tih automobila.
03:28
We will be ableу могуцности to see the velocityбрзина of the carауто in frontфронт of us,
66
196849
2371
Moći ćemo da vidimo brzinu
automobila ispred nas,
03:31
to see how fastбрзо that guy'sмомак going or stoppingзаустављање.
67
199220
3240
da vidimo koliko brzo ide ili se zaustavlja.
03:34
If that guy'sмомак going down to zeroнула, I'll know.
68
202460
4510
Ako će skroz stati, ja ću to da znam.
03:38
And with computationрачунање and algorithmsалгоритми and predictivePREDIKTIVNA modelsмодели,
69
206970
3859
S proračunima, algoritmima
i modelima predviđanja
03:42
we will be ableу могуцности to see the futureбудућност.
70
210829
3273
moći ćemo da vidimo budućnost.
03:46
You mayможе think that's impossibleнемогуће.
71
214102
1556
Možda mislite da je to nemoguće.
03:47
How can you predictпредвидети the futureбудућност? That's really hardтешко.
72
215658
2731
Kako predvideti budućnost?
To je jako teško.
03:50
ActuallyU stvari, no. With carsаутомобили, it's not impossibleнемогуће.
73
218389
3619
Zapravo nije.
S automobilima, nije nemoguće.
03:54
CarsAutomobili are three-dimensionalтродимензионално objectsобјеката
74
222008
2732
Automobili su trodimenzionalni objekti
03:56
that have a fixedфиксно positionпозиција and velocityбрзина.
75
224740
2332
s fiksiranom pozicijom i brzinom.
03:59
They travelпутовање down roadsпутеви.
76
227072
1631
Kreću se putevima.
04:00
OftenČesto they travelпутовање on pre-publishedprethodno objavljene routesруте.
77
228703
2412
Često unapred poznatim trasama.
04:03
It's really not that hardтешко to make reasonableразумно predictionsprognoze
78
231115
3938
Zaista nije teško
napraviti razumna predviđanja
04:07
about where a car'sаутомобили going to be in the nearблизу futureбудућност.
79
235053
2864
o tome gde će automobil
biti u bliskoj budućnosti.
04:09
Even if, when you're in your carауто
80
237917
2002
Čak i ako ste u svojim kolima
04:11
and some motorcyclistmotociklista comesдолази -- bshoombshoom! --
81
239919
1994
i neki motociklista prođe - vrum! -
04:13
85 milesмиља an hourсат down, lane-splittingrazdvajanje Lane --
82
241913
2296
135 kilometara na sat, menjajući trake -
04:16
I know you've had this experienceискуство --
83
244209
2547
znam da ste iskusili ovo -
04:18
that guy didn't "just come out of nowhereНигде."
84
246756
2603
taj tip se nije samo "pojavio niotkuda."
04:21
That guy'sмомак been on the roadпут probablyвероватно for the last halfпола hourсат.
85
249359
3643
Taj tip je verovatno bio na putu
poslednjih pola sata.
04:25
(LaughterSmeh)
86
253002
1190
(Smeh)
04:26
Right? I mean, somebody'sНеко је seenвиђено him.
87
254192
3589
Zar ne? Mislim, neko ga je video.
04:29
TenDeset, 20, 30 milesмиља back, someone'sНеко је seenвиђено that guy,
88
257781
2768
Pre nekih 30 - 50 kilometara,
neko ga je video,
04:32
and as soonускоро as one carауто seesвиди that guy
89
260549
2384
i čim ga vidi jedan automobil
04:34
and putsставља him on the mapМапа, he's on the mapМапа --
90
262933
2231
i stavi ga na mapu, on je na mapi -
04:37
positionпозиција, velocityбрзина,
91
265164
2176
pozicija, brzina,
04:39
good estimateпроцена he'llон ће continueНастави going 85 milesмиља an hourсат.
92
267340
2321
dobra procena da će nastaviti
da ide 135km/h.
04:41
You'llCu te know, because your carауто will know, because
93
269661
2184
Vi ćete to znati,
jer će vaš automobil to znati,
04:43
that other carауто will have whisperedшапутао something in his earухо,
94
271845
2275
jer će mu to šapnuti neki drugi automobil:
04:46
like, "By the way, fiveпет minutesминута,
95
274120
1923
"E da, za pet minuta,
04:48
motorcyclistmotociklista, watch out."
96
276043
2775
motociklista, pazi se."
04:50
You can make reasonableразумно predictionsprognoze about how carsаутомобили behaveпонашати се.
97
278818
2703
Možete imati razumna predviđanja o tome
kako će se ponašati automobili.
04:53
I mean, they're NewtonianNjutnova objectsобјеката.
98
281521
1365
To su Njutnovski objekti.
04:54
That's very niceлеп about them.
99
282886
2909
To je lepa stvar u vezi sa njima.
04:57
So how do we get there?
100
285795
3034
Kako doći do toga?
05:00
We can startпочетак with something as simpleједноставно
101
288829
2266
Možemo početi s nečim tako jednostavnim
05:03
as sharingдељење our positionпозиција dataподаци betweenизмеђу carsаутомобили,
102
291095
2870
poput razmenjivanja podataka o poziciji
među automobilima,
05:05
just sharingдељење GPSGPS.
103
293965
1892
samo razmenom GPS-a.
05:07
If I have a GPSGPS and a cameraКамера in my carауто,
104
295857
2444
Ako u kolima imam GPS i kameru,
05:10
I have a prettyприлично preciseпрецизно ideaидеја of where I am
105
298301
2231
imam prilično dobar osećaj toga gde sam
05:12
and how fastбрзо I'm going.
106
300532
1732
i koliko brzo se krećem.
05:14
With computerрачунар visionвизија, I can estimateпроцена where
107
302264
1657
Sa kompjuterskim vidom,
mogu da procenim
05:15
the carsаутомобили around me are, sortврста of, and where they're going.
108
303921
3537
gde se nalaze kola oko mene,
na neki način i kuda idu.
05:19
And sameисти with the other carsаутомобили.
109
307458
970
Isto je sa drugim automobilima.
05:20
They can have a preciseпрецизно ideaидеја of where they are,
110
308428
1814
Mogu da imaju precizan osećaj
o tome gde su,
05:22
and sortврста of a vagueнејасан ideaидеја of where the other carsаутомобили are.
111
310242
2146
i nejasan osećaj o tome
gde su drugi automobili.
05:24
What happensсе дешава if two carsаутомобили shareОбјави that dataподаци,
112
312388
3231
Šta se desi ako dva automobila
dele te podatke,
05:27
if they talk to eachсваки other?
113
315619
1955
ako razgovaraju jedan s drugim?
05:29
I can tell you exactlyбаш тако what happensсе дешава.
114
317574
2778
Reći ću vam tačno šta se dešava.
05:32
BothOboje modelsмодели improveпобољшати.
115
320352
2339
Oba modela se poboljšaju.
05:34
EverybodySvi winsпобеда.
116
322691
2055
Svi su na dobitku.
05:36
ProfessorProfesor BobBob WangWang and his teamтим
117
324746
2577
Profesor Bob Veng i njegov tim
05:39
have doneГотово computerрачунар simulationsсимулације of what happensсе дешава
118
327323
2738
su uradili kompjuterske simulacije
toga šta se dešava
05:42
when fuzzyфуззи estimatesПроцене combineкомбиновати, even in lightсветло trafficсаобраћај,
119
330061
3431
kada se nejasne procene kombinuju,
čak i u lakšem saobraćaju
05:45
when carsаутомобили just shareОбјави GPSGPS dataподаци,
120
333492
2624
kada automobili samo dele GPS podatke,
05:48
and we'veми смо movedпреселила се this researchистраживање out of the computerрачунар simulationсимулација
121
336116
2513
i ovo istraživanje smo prebacili
iz kompjuterske simulacije
05:50
and into robotробот testтест bedskreveti that have the actualстварно sensorsсензори
122
338629
3027
u robote za testiranje
koji imaju prave senzore
05:53
that are in carsаутомобили now on these robotsроботи:
123
341656
3133
koji su sada u automobilima
na ovim robotima:
05:56
stereoСтерео camerasкамере, GPSGPS,
124
344789
1838
stereo kamere, GPS,
05:58
and the two-dimensionalдводимензионални laserласер rangeдомет findersKo nađe
125
346627
1874
i dvodimenzionalne
laserske detektore dometa
06:00
that are commonзаједнички in backupбацкуп systemsсистема.
126
348501
2240
koji su česti u sistemima za podršku.
06:02
We alsoтакође attachаттацх a discreteдискретне short-rangekratkog dometa communicationкомуникација radioрадио,
127
350741
4484
Takođe stavljamo diskretni kratkodometni radio
za komunikaciju
06:07
and the robotsроботи talk to eachсваки other.
128
355225
1909
i roboti međusobno pričaju.
06:09
When these robotsроботи come at eachсваки other,
129
357134
1539
Kada se ovi roboti susretnu,
06:10
they trackтрацк eachсваки other'sдруги positionпозиција preciselyпрецизно,
130
358673
2971
oni jedan drugom precizno prate poziciju
06:13
and they can avoidизбегавајте eachсваки other.
131
361644
2737
i mogu da se mimoiđu.
06:16
We're now addingдодавање more and more robotsроботи into the mixмик,
132
364381
3226
Sada u priču dodajemo
sve više i više robota
06:19
and we encounteredнаишли су some problemsпроблеми.
133
367607
1471
i naišli smo na neke probleme.
06:21
One of the problemsпроблеми, when you get too much chatterbrbljanje,
134
369078
2359
Jedan od problema je,
kada dođe do previše čavrljanja,
06:23
it's hardтешко to processпроцес all the packetspaketi, so you have to prioritizeприоритет,
135
371437
3728
teško je obraditi sve podatke,
tako da morate da ih poređate po prioritetu
06:27
and that's where the predictivePREDIKTIVNA modelмодел helpsпомаже you.
136
375165
2357
i tu vam pomaže model predviđanja.
06:29
If your robotробот carsаутомобили are all trackingпраћење the predictedпредвидјено trajectoriesтрајекторија,
137
377522
4372
Ako svi vaši robotski automobili
prate predviđene putanje
06:33
you don't payплатите as much attentionпажњу to those packetspaketi.
138
381894
1767
na te podatke ne obraćate toliko pažnje.
06:35
You prioritizeприоритет the one guy
139
383661
1703
Prioritet date onom tipu
06:37
who seemsИзгледа to be going a little off courseкурс.
140
385364
1333
koji izgleda kao da ide malo van putanje.
06:38
That guy could be a problemпроблем.
141
386697
2526
Taj tip bi mogao da bude problematičan.
06:41
And you can predictпредвидети the newново trajectoryтрајекторија.
142
389223
3002
I možete predvideti novu putanju.
06:44
So you don't only know that he's going off courseкурс, you know how.
143
392225
2763
Sada nećete znati samo da ide van putanje,
nego i kako to radi.
06:46
And you know whichкоја driversupravljački programi you need to alertупозорење to get out of the way.
144
394988
3725
I znate koje vozače morate obavestiti
da se sklone s puta.
06:50
And we wanted to do -- how can we bestнајбоље alertупозорење everyoneсви?
145
398713
2633
I hteli smo da uradimo -
kako najbolje obavestiti svakoga?
06:53
How can these carsаутомобили whisperљapat, "You need to get out of the way?"
146
401346
3183
Kako da ovi automobili šapnu:
"Moraš da se skloniš s puta?"
06:56
Well, it dependsзависи on two things:
147
404529
1517
To zavisi od dve stvari:
06:58
one, the abilityспособност of the carауто,
148
406046
2169
pod jedan, mogućnosti automobila
07:00
and secondдруго the abilityспособност of the driverвозач.
149
408215
3217
i pod dva, mogućnosti vozača.
07:03
If one guy has a really great carауто,
150
411432
1505
Ako jedan čovek ima
stvarno odličan automobil,
07:04
but they're on theirњихова phoneтелефон or, you know, doing something,
151
412937
2925
ali priča na telefon ili već radi nešto,
07:07
they're not probablyвероватно in the bestнајбоље positionпозиција
152
415862
1930
verovatno nije u najboljoj poziciji
07:09
to reactреаговати in an emergencyхитан.
153
417792
2970
da reaguje u hitnom slučaju.
07:12
So we startedпочела a separateзасебан lineлине of researchистраживање
154
420762
1665
Počeli smo poseban deo istraživanja
07:14
doing driverвозач stateдржава modelingмоделирање.
155
422427
2551
gde smo modelirali stanje vozača.
07:16
And now, usingКористећи a seriesсерије of threeтри camerasкамере,
156
424978
2329
Koristeći komplet od tri kamere
07:19
we can detectоткрити if a driverвозач is looking forwardнапред,
157
427307
2270
sada možemo otkriti
da li vozač gleda napred,
07:21
looking away, looking down, on the phoneтелефон,
158
429577
2860
u stranu, dole, da li telefonira
07:24
or havingимати a cupчаша of coffeeкафу.
159
432437
3061
ili pije kafu.
07:27
We can predictпредвидети the accidentнесрећа
160
435498
2070
Možemo predvideti nesreću
07:29
and we can predictпредвидети who, whichкоја carsаутомобили,
161
437568
3651
i možemo predvideti ko i koji automobili
07:33
are in the bestнајбоље positionпозиција to moveпотез out of the way
162
441219
3486
su u najboljoj poziciji da se sklone
07:36
to calculateизрачунати the safestnajsigurnije routeрута for everyoneсви.
163
444705
3009
i izračunaju najbezbedniju putanju za sve.
07:39
FundamentallyU osnovi, these technologiesтехнологије existпостоје todayданас.
164
447714
4635
U osnovi, ove tehnologije danas postoje.
07:44
I think the biggestнајвеће problemпроблем that we faceлице
165
452349
2824
Mislim da je najveći problem
sa kojim se suočavamo
07:47
is our ownвластити willingnessspremnost to shareОбјави our dataподаци.
166
455173
3013
naša volja da podelimo svoje podatke.
07:50
I think it's a very disconcertingzbunjivanje notionпојам,
167
458186
2631
Mislim da je to veoma
uznemiravajuća zamisao,
07:52
this ideaидеја that our carsаутомобили will be watchingгледа us,
168
460817
2386
da će nas posmatrati naši automobili,
07:55
talkingпричају about us to other carsаутомобили,
169
463203
3371
o nama pričati sa drugim automobilima,
07:58
that we'llдобро be going down the roadпут in a seaморе of gossipтрачеви.
170
466574
3427
da ćemo putem ići u moru tračeva.
08:02
But I believe it can be doneГотово in a way that protectsštiti our privacyprivatnost,
171
470001
3897
Ali verujem da se to može uraditi
na način koji štiti našu privatnost,
08:05
just like right now, when I look at your carауто from the outsideспоља,
172
473898
3741
kao sada, kada pogledam
vaš automobil spolja,
08:09
I don't really know about you.
173
477639
2363
zapravo ne znam ništa o vama.
08:12
If I look at your licenseлиценца plateтањир numberброј,
174
480002
1137
Ako pogledam broj vaših tablica,
08:13
I don't really know who you are.
175
481139
1886
zaista ne znam ko ste vi.
08:15
I believe our carsаутомобили can talk about us behindиза our backspodržava.
176
483025
4249
Mislim da naši automobili mogu da pričaju
o nama iza naših leđa.
08:19
(LaughterSmeh)
177
487274
2975
(Smeh)
08:22
And I think it's going to be a great thing.
178
490249
3185
Mislim da će to biti sjajna stvar.
08:25
I want you to considerразмотрити for a momentтренутак
179
493434
1650
Želim da za trenutak razmotrite
08:27
if you really don't want the distractedодвратан teenagerтинејџер behindиза you
180
495084
4118
da li zaista želite
da rastrojeni tinejdžer iza vas
08:31
to know that you're brakingkoиenje,
181
499202
2120
ne zna da kočite,
08:33
that you're comingдолазе to a deadмртав stop.
182
501322
2924
da stajete u mestu.
08:36
By sharingдељење our dataподаци willinglysvojom voljom,
183
504246
2741
Ako voljno delimo svoje podatke,
08:38
we can do what's bestнајбоље for everyoneсви.
184
506987
2812
možemo uraditi ono što je najbolje za sve.
08:41
So let your carауто gossipтрачеви about you.
185
509799
3076
Pustite vaš automobil da trača o vama.
08:44
It's going to make the roadsпутеви a lot saferсигурније.
186
512875
3038
To će puteve učiniti puno bezbednijim.
08:47
Thank you.
187
515913
1791
Hvala vam.
08:49
(ApplauseAplauz)
188
517704
4985
(Aplauz)
Translated by Mile Živković
Reviewed by Dejan Vicai

▲Back to top

ABOUT THE SPEAKER
Jennifer Healey - Research scientist
A research scientist at Intel, Jennifer Healey develops the mobile internet devices of the future.

Why you should listen

Jennifer Healey imagines a future where computers and smartphones are capable of being sensitive to human emotions and where cars are able to talk to each other, and thus keep their drivers away from accidents. A scientist at Intel Corporation Research Labs, she researches devices and systems that would allow for these major innovations.

Healey holds PhD from MIT in electrical engineering and computer science. While there, she pioneered “Affective Computing” with Rosalind Picard and developed the first wearable computer with physiological sensors and a video camera that allows the wearer to track their daily activities and how they feel while doing them. From there, she moved to IBM where she worked on the next generation of multi-modal interactive smartphones and helped architect the "Interaction Mark-Up language" that allows users to switch from voice to speech input seamlessly.

Healey has also used her interest in embedded devices in the field of healthcare. While an instructor at Harvard Medical School and at Beth Israel Deaconess Medical Center, she worked on new ways to use heart rate to predict cardiac health. She then joined HP Research in Cambridge to further develop wearable sensors for health monitoring and continued this research when she joined Intel Digital Health.

More profile about the speaker
Jennifer Healey | Speaker | TED.com