TEDWomen 2015
Rana el Kaliouby: This app knows how you feel -- from the look on your face
Рана ель Калюбі: Цей додаток знає про ваші почуття - з виразу вашого обличчя
Filmed:
Readability: 4.3
1,613,290 views
Наші емоції впливають на кожен аспект нашого життя - те, як ми вчимося, як спілкуємося, як приймаємо рішення. Проте вони відсутні у нашому цифровому світі. Пристрої та додатки, з якими ми працюємо, не знають про наші відчуття.
Науковець Рана ель Калюбі хоче це змінити. Вона представляє нову технологію, котра зчитує вираз обличчя і поєднує його з емоціями. Цей "пристрій емоцій" має багато застосувань, стверджує вона, і може змінити не лише наше спілкування з машинами, а й також один з одним.
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. Full bio
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
Double-click the English transcript below to play the video.
00:12
Our emotions influence
every aspect of our lives,
every aspect of our lives,
0
556
4017
Наші емоції впливають на кожен аспект
нашого життя,
нашого життя,
00:16
from our health and how we learn,
to how we do business and make decisions,
to how we do business and make decisions,
1
4573
3576
від здоров'я і навчання, до того, як ми
ведемо справи і приймаємо рішення,
ведемо справи і приймаємо рішення,
00:20
big ones and small.
2
8149
1773
великі чи малі.
00:22
Our emotions also influence
how we connect with one another.
how we connect with one another.
3
10672
3490
Наші емоції також впливають на те,
як ми налагоджуємо контакти з іншими.
як ми налагоджуємо контакти з іншими.
00:27
We've evolved to live
in a world like this,
in a world like this,
4
15132
3976
Ми звикли жити
в такому світі,
в такому світі,
00:31
but instead, we're living
more and more of our lives like this --
more and more of our lives like this --
5
19108
4319
але незважаючи на це,
наше життя стає все більше таким --
наше життя стає все більше таким --
00:35
this is the text message
from my daughter last night --
from my daughter last night --
6
23427
3134
це вчорашнє повідомлення
від моєї доньки --
від моєї доньки --
00:38
in a world that's devoid of emotion.
7
26561
2740
у світі, що позбавлений емоцій.
00:41
So I'm on a mission to change that.
8
29301
1951
Тому моє завдання - змінити це.
00:43
I want to bring emotions
back into our digital experiences.
back into our digital experiences.
9
31252
4091
Я хочу повернути емоції
у наші цифрові комунікації.
у наші цифрові комунікації.
00:48
I started on this path 15 years ago.
10
36223
3077
На цей шлях я стала 15 років тому.
00:51
I was a computer scientist in Egypt,
11
39300
2066
Я була програмістом в Єгипті,
00:53
and I had just gotten accepted to
a Ph.D. program at Cambridge University.
a Ph.D. program at Cambridge University.
12
41366
4505
і мене якраз зарахували на докторську
програму в Кембриджському університеті.
програму в Кембриджському університеті.
00:57
So I did something quite unusual
13
45871
2113
Я зробила щось незвичне
00:59
for a young newlywed Muslim Egyptian wife:
14
47984
4225
як для молодої, щойно одруженої
єгипетської жінки-мусульманки:
єгипетської жінки-мусульманки:
01:05
With the support of my husband,
who had to stay in Egypt,
who had to stay in Egypt,
15
53599
2999
завдяки підтримці мого чоловіка,
який залишився в Єгипті,
який залишився в Єгипті,
01:08
I packed my bags and I moved to England.
16
56598
3018
я спакувала речі і переїхала до Англії.
01:11
At Cambridge, thousands of miles
away from home,
away from home,
17
59616
3228
В Кембриджі, за тисячі миль від дому,
01:14
I realized I was spending
more hours with my laptop
more hours with my laptop
18
62844
3413
я усвідомила, що проводжу більше годин
за комп'ютером,
за комп'ютером,
01:18
than I did with any other human.
19
66257
2229
ніж спілкуючись з іншими людьми.
01:20
Yet despite this intimacy, my laptop
had absolutely no idea how I was feeling.
had absolutely no idea how I was feeling.
20
68486
4853
Проте, незважаючи на цю близькість, мій
комп'ютер не знав, як я почуваюся.
комп'ютер не знав, як я почуваюся.
01:25
It had no idea if I was happy,
21
73339
3211
Він не знав, чи я щаслива,
01:28
having a bad day, or stressed, confused,
22
76550
2988
чи в мене поганий день, чи я стресована,
розгублена,
розгублена,
01:31
and so that got frustrating.
23
79538
2922
і це було розчаруванням.
01:35
Even worse, as I communicated
online with my family back home,
online with my family back home,
24
83600
5231
Навіть гірше: коли я розмовляла зі своїми,
01:41
I felt that all my emotions
disappeared in cyberspace.
disappeared in cyberspace.
25
89421
3282
то відчула, що всі емоції
зникають в кіберпросторі.
зникають в кіберпросторі.
01:44
I was homesick, I was lonely,
and on some days I was actually crying,
and on some days I was actually crying,
26
92703
5155
Я сумувала за домом, була одинокою,
і інколи навіть плакала,
і інколи навіть плакала,
01:49
but all I had to communicate
these emotions was this.
these emotions was this.
27
97858
4928
але все, що я могла висловити,
було ось це.
було ось це.
01:54
(Laughter)
28
102786
2020
(Сміх)
01:56
Today's technology
has lots of I.Q., but no E.Q.;
has lots of I.Q., but no E.Q.;
29
104806
4974
Технології сьогодення мають багато IQ,
але не мають емоційної якості.
але не мають емоційної якості.
02:01
lots of cognitive intelligence,
but no emotional intelligence.
but no emotional intelligence.
30
109780
3176
Багато пізнавального інтелекту
та відсутність емоційного інтелекту.
та відсутність емоційного інтелекту.
02:04
So that got me thinking,
31
112956
2197
Це змусило мене задуматися,
02:07
what if our technology
could sense our emotions?
could sense our emotions?
32
115153
3624
а що, якщо технології
зможуть відчувати наші емоції?
зможуть відчувати наші емоції?
02:10
What if our devices could sense
how we felt and reacted accordingly,
how we felt and reacted accordingly,
33
118777
4076
А що, якщо наші пристрої зможуть відчути,
як ми почуваємося і відповідно відреагувати,
як ми почуваємося і відповідно відреагувати,
02:14
just the way an emotionally
intelligent friend would?
intelligent friend would?
34
122853
3013
так, як емоційно розвинений друг?
02:18
Those questions led me and my team
35
126666
3564
Ці питання привели мене і мою команду
02:22
to create technologies that can read
and respond to our emotions,
and respond to our emotions,
36
130230
4377
до створення технологій, що можуть читати
і відповідати на наші емоції,
і відповідати на наші емоції,
02:26
and our starting point was the human face.
37
134607
3090
і нашою стартовою точкою
було обличчя людини.
було обличчя людини.
02:30
So our human face happens to be
one of the most powerful channels
one of the most powerful channels
38
138577
3173
Наше обличчя є одним з найпотужніших
каналів,
каналів,
02:33
that we all use to communicate
social and emotional states,
social and emotional states,
39
141750
4016
який ми використовуємо, щоб висловити
соціальний та емоційний стан,
соціальний та емоційний стан,
02:37
everything from enjoyment, surprise,
40
145766
3010
все, починаючи з веселощів, здивування,
02:40
empathy and curiosity.
41
148776
4203
співчуття і допитливості.
02:44
In emotion science, we call each
facial muscle movement an action unit.
facial muscle movement an action unit.
42
152979
4928
В науці емоцій, кожен порух м'язів обличчя
ми називаємо одиницею поведінки.
ми називаємо одиницею поведінки.
02:49
So for example, action unit 12,
43
157907
2925
Наприклад, одиниця поведінки 12,
02:52
it's not a Hollywood blockbuster,
44
160832
2038
це не голлівудський блокбастер,
02:54
it is actually a lip corner pull,
which is the main component of a smile.
which is the main component of a smile.
45
162870
3442
це, власне, розширення кутиків губ,
що є основним елементом усмішки.
що є основним елементом усмішки.
02:58
Try it everybody. Let's get
some smiles going on.
some smiles going on.
46
166312
2988
Спробуйте всі.
Давайте посміхнемося.
Давайте посміхнемося.
03:01
Another example is action unit 4.
It's the brow furrow.
It's the brow furrow.
47
169300
2654
Інший приклад - одиниця поведінки 4,
зморшка на лобі.
зморшка на лобі.
03:03
It's when you draw your eyebrows together
48
171954
2238
Це коли ви зводите брови разом
03:06
and you create all
these textures and wrinkles.
these textures and wrinkles.
49
174192
2267
і утворюються всі ці нерівності і зморшки.
03:08
We don't like them, but it's
a strong indicator of a negative emotion.
a strong indicator of a negative emotion.
50
176459
4295
Ми не любимо їх, але це очевидна ознака
негативної емоції.
негативної емоції.
03:12
So we have about 45 of these action units,
51
180754
2206
У нас близько 45 таких одиниць поведінки,
03:14
and they combine to express
hundreds of emotions.
hundreds of emotions.
52
182960
3390
і вони, в поєднанні, можуть виразити
сотні емоцій.
сотні емоцій.
03:18
Teaching a computer to read
these facial emotions is hard,
these facial emotions is hard,
53
186350
3901
Навчити комп'ютер зчитувати емоції обличчя
є досить важко,
є досить важко,
03:22
because these action units,
they can be fast, they're subtle,
they can be fast, they're subtle,
54
190251
2972
оскільки ці одиниці поведінки
можуть бути швидкими, ледь помітними,
можуть бути швидкими, ледь помітними,
03:25
and they combine in many different ways.
55
193223
2554
і вони поєднуються в різний спосіб.
03:27
So take, for example,
the smile and the smirk.
the smile and the smirk.
56
195777
3738
Наприклад, подивимося на посмішку та
самовдоволену посмішку.
самовдоволену посмішку.
03:31
They look somewhat similar,
but they mean very different things.
but they mean very different things.
57
199515
3753
Вони виглядають дещо однаково,
але означають зовсім різне.
але означають зовсім різне.
03:35
(Laughter)
58
203268
1718
(Сміх)
03:36
So the smile is positive,
59
204986
3004
Посмішка є позитивною,
03:39
a smirk is often negative.
60
207990
1270
а самовдоволена посмішка
зазвичай негативна.
зазвичай негативна.
03:41
Sometimes a smirk
can make you become famous.
can make you become famous.
61
209260
3876
Іноді самовдоволена посмішка може вас
зробити відомим.
зробити відомим.
03:45
But seriously, it's important
for a computer to be able
for a computer to be able
62
213136
2824
Але, насправді, важливо,
щоб комп'ютер міг
щоб комп'ютер міг
03:47
to tell the difference
between the two expressions.
between the two expressions.
63
215960
2855
розрізнити ці два вирази.
03:50
So how do we do that?
64
218815
1812
Отже, як ми це робимо?
03:52
We give our algorithms
65
220627
1787
У нас є алгоритми
03:54
tens of thousands of examples
of people we know to be smiling,
of people we know to be smiling,
66
222414
4110
десятків тисяч прикладів людей,
які посміхаються,
які посміхаються,
03:58
from different ethnicities, ages, genders,
67
226524
3065
з різних етнічних груп, різного віку
та статей,
та статей,
04:01
and we do the same for smirks.
68
229589
2811
і такі ж приклади ми маємо
для самовдоволених посмішок.
для самовдоволених посмішок.
04:04
And then, using deep learning,
69
232400
1554
Поглиблено вивчаючи
04:05
the algorithm looks for all these
textures and wrinkles
textures and wrinkles
70
233954
2856
алгоритм шукає всі ці
нерівності і зморшки,
нерівності і зморшки,
04:08
and shape changes on our face,
71
236810
2580
і зміни обрисів на нашому обличчі,
04:11
and basically learns that all smiles
have common characteristics,
have common characteristics,
72
239390
3202
і досліджує, що посмішки мають
спільні риси,
спільні риси,
04:14
all smirks have subtly
different characteristics.
different characteristics.
73
242592
3181
а самовдоволені посмішки мають
інші риси.
інші риси.
04:17
And the next time it sees a new face,
74
245773
2368
Наступного разу, коли він бачить
нове обличчя,
нове обличчя,
04:20
it essentially learns that
75
248141
2299
він вивчає,
04:22
this face has the same
characteristics of a smile,
characteristics of a smile,
76
250440
3033
що це обличчя має характеристики посмішки,
04:25
and it says, "Aha, I recognize this.
This is a smile expression."
This is a smile expression."
77
253473
4278
і каже: "Ага. Я це розумію.
Це - усмішка."
Це - усмішка."
04:30
So the best way to demonstrate
how this technology works
how this technology works
78
258381
2800
Щоб найкраще продемонструвати,
як працює ця технологія,
як працює ця технологія,
04:33
is to try a live demo,
79
261181
2136
зробимо це наживо.
04:35
so I need a volunteer,
preferably somebody with a face.
preferably somebody with a face.
80
263317
3913
Мені потрібен волонтер,
бажано з обличчям.
бажано з обличчям.
04:39
(Laughter)
81
267230
2334
(Сміх)
04:41
Cloe's going to be our volunteer today.
82
269564
2771
Хлоя буде нашим добровольцем.
04:45
So over the past five years, we've moved
from being a research project at MIT
from being a research project at MIT
83
273325
4458
За останні 5 років ми переросли
з проекту в Массачусетському інституті
з проекту в Массачусетському інституті
04:49
to a company,
84
277783
1156
в компанію,
04:50
where my team has worked really hard
to make this technology work,
to make this technology work,
85
278939
3192
в котрій моя команда дуже старалася,
щоби ця технологія запрацювала,
щоби ця технологія запрацювала,
04:54
as we like to say, in the wild.
86
282131
2409
як ми кажемо, в диких умовах.
04:56
And we've also shrunk it so that
the core emotion engine
the core emotion engine
87
284540
2670
Ми також зменшили її, щоб
ядро машини емоцій
ядро машини емоцій
04:59
works on any mobile device
with a camera, like this iPad.
with a camera, like this iPad.
88
287210
3320
працювало на мобільних пристроях
з камерами, таких як iPad.
з камерами, таких як iPad.
05:02
So let's give this a try.
89
290530
2786
Давайте спробуємо.
05:06
As you can see, the algorithm
has essentially found Cloe's face,
has essentially found Cloe's face,
90
294756
3924
Бачите, алгоритм знайшов
обличчя Хлої,
обличчя Хлої,
05:10
so it's this white bounding box,
91
298680
1692
це ця біла рамка,
05:12
and it's tracking the main
feature points on her face,
feature points on her face,
92
300372
2571
і слідкує за основними рисами її обличчя,
05:14
so her eyebrows, her eyes,
her mouth and her nose.
her mouth and her nose.
93
302943
2856
за бровами, очима,
ротом та носом.
ротом та носом.
05:17
The question is,
can it recognize her expression?
can it recognize her expression?
94
305799
2987
Питання: чи розрізнить він
її вираз обличчя?
її вираз обличчя?
05:20
So we're going to test the machine.
95
308786
1671
Протестуємо цю машину.
05:22
So first of all, give me your poker face.
Yep, awesome. (Laughter)
Yep, awesome. (Laughter)
96
310457
4186
Перш за все, покажи мені
"кам'яне обличчя". Так, чудово. (Сміх)
"кам'яне обличчя". Так, чудово. (Сміх)
05:26
And then as she smiles,
this is a genuine smile, it's great.
this is a genuine smile, it's great.
97
314643
2813
Тепер, коли вона посміхається,
це справжня усмішка, чудово.
це справжня усмішка, чудово.
05:29
So you can see the green bar
go up as she smiles.
go up as she smiles.
98
317456
2300
Бачите, як зелене кільце піднімається,
коли вона посміхається.
коли вона посміхається.
05:31
Now that was a big smile.
99
319756
1222
Це була широка посмішка.
05:32
Can you try a subtle smile
to see if the computer can recognize?
to see if the computer can recognize?
100
320978
3043
Можеш злегка посміхнутись, щоб
побачити, чи комп'ютер зрозуміє?
побачити, чи комп'ютер зрозуміє?
05:36
It does recognize subtle smiles as well.
101
324021
2331
Він розрізняє малопомітні усмішки також.
05:38
We've worked really hard
to make that happen.
to make that happen.
102
326352
2125
Ми тяжко працювали,
щоб це вийшло.
щоб це вийшло.
05:40
And then eyebrow raised,
indicator of surprise.
indicator of surprise.
103
328477
2962
Піднята брова,
індикатор подиву.
індикатор подиву.
05:43
Brow furrow, which is
an indicator of confusion.
an indicator of confusion.
104
331439
4249
Глибока зморшка між бровами -
індикатор збентеження.
індикатор збентеження.
05:47
Frown. Yes, perfect.
105
335688
4007
Насуплення. Ідеально.
05:51
So these are all the different
action units. There's many more of them.
action units. There's many more of them.
106
339695
3493
Це все різні одиниці поведінки.
Їх є значно більше.
Їх є значно більше.
05:55
This is just a slimmed-down demo.
107
343188
2032
Це лише скорочене демо.
05:57
But we call each reading
an emotion data point,
an emotion data point,
108
345220
3148
Кожне впізнання емоцій ми називаємо
емоційними даними,
емоційними даними,
06:00
and then they can fire together
to portray different emotions.
to portray different emotions.
109
348368
2969
і вони можуть, поєднуючись,
відображати різні емоції.
відображати різні емоції.
06:03
So on the right side of the demo --
look like you're happy.
look like you're happy.
110
351337
4653
В правій частині демо --
виглядає, що ти щаслива.
виглядає, що ти щаслива.
06:07
So that's joy. Joy fires up.
111
355990
1454
Отже, це - щастя.
Щастя підсвічується.
Щастя підсвічується.
06:09
And then give me a disgust face.
112
357444
1927
Зараз спробуй показати огиду.
06:11
Try to remember what it was like
when Zayn left One Direction.
when Zayn left One Direction.
113
359371
4272
Пригадай, як це - коли Зайн вийшов
з групи One Direction.
з групи One Direction.
06:15
(Laughter)
114
363643
1510
(Сміх)
06:17
Yeah, wrinkle your nose. Awesome.
115
365153
4342
Так, наморщи носа. Чудово.
06:21
And the valence is actually quite
negative, so you must have been a big fan.
negative, so you must have been a big fan.
116
369495
3731
Результат доволі негативний,
ти, мабуть, їхня велика шанувальниця.
ти, мабуть, їхня велика шанувальниця.
06:25
So valence is how positive
or negative an experience is,
or negative an experience is,
117
373226
2700
Валентність показує, наскільки
позитивним чи негативним є досвід,
позитивним чи негативним є досвід,
06:27
and engagement is how
expressive she is as well.
expressive she is as well.
118
375926
2786
а вмикання кольорів, наскільки
єкспресивною вона є.
єкспресивною вона є.
06:30
So imagine if Cloe had access
to this real-time emotion stream,
to this real-time emotion stream,
119
378712
3414
Уявімо, якби Хлоя мала доступ
до емоційного потоку онлайн,
до емоційного потоку онлайн,
06:34
and she could share it
with anybody she wanted to.
with anybody she wanted to.
120
382126
2809
вона могла б поділитися,
з ким хотіла.
з ким хотіла.
06:36
Thank you.
121
384935
2923
Дякую.
06:39
(Applause)
122
387858
4621
(Оплески)
06:45
So, so far, we have amassed
12 billion of these emotion data points.
12 billion of these emotion data points.
123
393749
5270
Зараз ми маємо 12 мільярдів
таких емоційних даних.
таких емоційних даних.
06:51
It's the largest emotion
database in the world.
database in the world.
124
399019
2611
Це найбільша емоційна база у всьому світі.
06:53
We've collected it
from 2.9 million face videos,
from 2.9 million face videos,
125
401630
2963
Ми зібрали її з 2,9 мільйонів відео,
06:56
people who have agreed
to share their emotions with us,
to share their emotions with us,
126
404593
2600
від людей, які погодилися
розділити свої емоції з нами,
розділити свої емоції з нами,
06:59
and from 75 countries around the world.
127
407193
3205
із 75 різних країн світу.
07:02
It's growing every day.
128
410398
1715
Вона збільшується щодня.
07:04
It blows my mind away
129
412603
2067
Це захоплююче,
07:06
that we can now quantify something
as personal as our emotions,
as personal as our emotions,
130
414670
3195
як ми можемо підрахувати щось
таке особисте як емоції,
таке особисте як емоції,
07:09
and we can do it at this scale.
131
417865
2235
і можемо це зробити за допомогою шкали.
07:12
So what have we learned to date?
132
420100
2177
Що ми враховуємо?
07:15
Gender.
133
423057
2331
Стать.
07:17
Our data confirms something
that you might suspect.
that you might suspect.
134
425388
3646
Наші дані підтверджують те,
що ви підозрюєте.
що ви підозрюєте.
07:21
Women are more expressive than men.
135
429034
1857
Жінки більш експресивні, ніж чоловіки.
07:22
Not only do they smile more,
their smiles last longer,
their smiles last longer,
136
430891
2683
Вони не лише посміхаються частіше,
їхня посмішка триваліша,
їхня посмішка триваліша,
07:25
and we can now really quantify
what it is that men and women
what it is that men and women
137
433574
2904
і ми можемо справді підрахувати,
на що жінки і чоловіки
на що жінки і чоловіки
07:28
respond to differently.
138
436478
2136
реагують по-різному.
07:30
Let's do culture: So in the United States,
139
438614
2290
Розглянемо культурний аспект: у США,
07:32
women are 40 percent
more expressive than men,
more expressive than men,
140
440904
3204
жінки на 40% експресивніші за чоловіків,
07:36
but curiously, we don't see any difference
in the U.K. between men and women.
in the U.K. between men and women.
141
444108
3645
але цікавіше, що в Англії жодної різниці
між чоловіками і жінками.
між чоловіками і жінками.
07:39
(Laughter)
142
447753
2506
(Сміх)
07:43
Age: People who are 50 years and older
143
451296
4027
ВІк: люди, котрим 50 і вище
07:47
are 25 percent more emotive
than younger people.
than younger people.
144
455323
3436
на 25% емоційніші за молодших віком.
07:51
Women in their 20s smile a lot more
than men the same age,
than men the same age,
145
459899
3852
ЖІнки у свої 20 посміхаються більше,
ніж чоловіки того ж віку,
ніж чоловіки того ж віку,
07:55
perhaps a necessity for dating.
146
463751
3839
мабуть, просто необхідність
для побачень.
для побачень.
07:59
But perhaps what surprised us
the most about this data
the most about this data
147
467590
2617
Але найбільше нас здивувало,
08:02
is that we happen
to be expressive all the time,
to be expressive all the time,
148
470207
3203
що ми виражаємо емоції постійно,
08:05
even when we are sitting
in front of our devices alone,
in front of our devices alone,
149
473410
2833
навіть тоді, коли ми наодинці
зі своїми пристроями,
зі своїми пристроями,
08:08
and it's not just when we're watching
cat videos on Facebook.
cat videos on Facebook.
150
476243
3274
і це не лише тоді, коли ми довимося відео
про котів на Facebook.
про котів на Facebook.
08:12
We are expressive when we're emailing,
texting, shopping online,
texting, shopping online,
151
480217
3010
Ми виявляємо емоції, коли пишемо мейли,
смс чи робимо покупки онлайн,
смс чи робимо покупки онлайн,
08:15
or even doing our taxes.
152
483227
2300
навіть, коли маємо справу з податками.
08:17
Where is this data used today?
153
485527
2392
Де можливо застосувати ці дані сьогодні?
08:19
In understanding how we engage with media,
154
487919
2763
Для розуміння того,
як ми пов'язуємо себе з медіа,
як ми пов'язуємо себе з медіа,
08:22
so understanding virality
and voting behavior;
and voting behavior;
155
490682
2484
розуміння поширення веб-контенту
і поведінки вибору,
і поведінки вибору,
08:25
and also empowering
or emotion-enabling technology,
or emotion-enabling technology,
156
493166
2740
а також, щоб розуміти могутню
чи емоційно адаптовану технологію.
чи емоційно адаптовану технологію.
08:27
and I want to share some examples
that are especially close to my heart.
that are especially close to my heart.
157
495906
4621
Хочу показати вам кілька прикладів,
які особливо близькі для мене.
які особливо близькі для мене.
08:33
Emotion-enabled wearable glasses
can help individuals
can help individuals
158
501197
3068
Емоційно адапотовані окуляри можуть
допомогти тим,
допомогти тим,
08:36
who are visually impaired
read the faces of others,
read the faces of others,
159
504265
3228
хто погано бачить,
читати обличчя інших,
читати обличчя інших,
08:39
and it can help individuals
on the autism spectrum interpret emotion,
on the autism spectrum interpret emotion,
160
507493
4187
і також допоможе аутистам
зрозуміти емоції,
зрозуміти емоції,
08:43
something that they really struggle with.
161
511680
2778
те, з чим їм дійсно важко розібратися.
08:47
In education, imagine
if your learning apps
if your learning apps
162
515918
2859
Щодо освіти, то уявіть, якби
ваші додатки для навчання
ваші додатки для навчання
08:50
sense that you're confused and slow down,
163
518777
2810
відчували, що ви збентежені
і сповільнювалися при цьому.
і сповільнювалися при цьому.
08:53
or that you're bored, so it's sped up,
164
521587
1857
Або відчули, що вам нудно,
і пришвидшувалися,
і пришвидшувалися,
08:55
just like a great teacher
would in a classroom.
would in a classroom.
165
523444
2969
так само, як хороший вчитель
зробив би у класі.
зробив би у класі.
08:59
What if your wristwatch tracked your mood,
166
527043
2601
Якби ваш годинник відслідковував
ваш настрій,
ваш настрій,
09:01
or your car sensed that you're tired,
167
529644
2693
чи ваша машина відчула, що ви втомлені,
09:04
or perhaps your fridge
knows that you're stressed,
knows that you're stressed,
168
532337
2548
чи ваш холодильник був в курсі,
що ви переживаєте стрес,
що ви переживаєте стрес,
09:06
so it auto-locks to prevent you
from binge eating. (Laughter)
from binge eating. (Laughter)
169
534885
6066
і автоматично закривався, щоб
не дозволити вам переїдати. (Сміх)
не дозволити вам переїдати. (Сміх)
09:12
I would like that, yeah.
170
540951
2717
Мені б таке сподобалося.
09:15
What if, when I was in Cambridge,
171
543668
1927
Якби тоді, коли я була у Кембриджі,
09:17
I had access to my real-time
emotion stream,
emotion stream,
172
545595
2313
я мала доступ до емоційного потоку
онлайн,
онлайн,
09:19
and I could share that with my family
back home in a very natural way,
back home in a very natural way,
173
547908
3529
і могла б поділитися всім зі своєю сім'єю
вдома у звичний спосіб,
вдома у звичний спосіб,
09:23
just like I would've if we were all
in the same room together?
in the same room together?
174
551437
3971
так, наче б ми сиділи всі разом
в одній кімнаті?
в одній кімнаті?
09:27
I think five years down the line,
175
555408
3142
Гадаю, що за п'ять років,
09:30
all our devices are going
to have an emotion chip,
to have an emotion chip,
176
558550
2337
всі наші пристрої матимуть емоційний чіп,
09:32
and we won't remember what it was like
when we couldn't just frown at our device
when we couldn't just frown at our device
177
560887
4064
і ми вже не пам'ятатимемо часи, коли
не можна було насупитися до пристрою
не можна було насупитися до пристрою
09:36
and our device would say, "Hmm,
you didn't like that, did you?"
you didn't like that, did you?"
178
564951
4249
і він нам відповів би: "Гмм,
тобі це не подобається, чи не так?"
тобі це не подобається, чи не так?"
09:41
Our biggest challenge is that there are
so many applications of this technology,
so many applications of this technology,
179
569200
3761
Найбільшою трудністю є те, що ця
технологія має багато додатків.
технологія має багато додатків.
09:44
my team and I realize that we can't
build them all ourselves,
build them all ourselves,
180
572961
2903
Ми з командою усвідомили,
що не зможемо створити її самі,
що не зможемо створити її самі,
09:47
so we've made this technology available
so that other developers
so that other developers
181
575864
3496
тому ми зробили так, щоб ця технологія стала
доступною для інших розробників
доступною для інших розробників
09:51
can get building and get creative.
182
579360
2114
і вони могли працювати,
і бути креативними.
і бути креативними.
09:53
We recognize that
there are potential risks
there are potential risks
183
581474
4086
Ми також усвідомлюємо, що існують
потенційні ризики
потенційні ризики
09:57
and potential for abuse,
184
585560
2067
і зловживання,
09:59
but personally, having spent
many years doing this,
many years doing this,
185
587627
2949
але я, особисто пропрацюваваши
багато років над цим,
багато років над цим,
10:02
I believe that the benefits to humanity
186
590576
2972
вірю, що користь для суспільства
10:05
from having emotionally
intelligent technology
intelligent technology
187
593548
2275
від емоційно спроможних технологій
10:07
far outweigh the potential for misuse.
188
595823
3576
значно переважатиме можливе
їх зловживання.
їх зловживання.
10:11
And I invite you all to be
part of the conversation.
part of the conversation.
189
599399
2531
Запрошую вас усіх приєднатися
до діалогу.
до діалогу.
10:13
The more people who know
about this technology,
about this technology,
190
601930
2554
Чим більшій кількості людей
відомо про цю технологію,
відомо про цю технологію,
10:16
the more we can all have a voice
in how it's being used.
in how it's being used.
191
604484
3177
тим більше ми знатимемо,
як її використовувати.
як її використовувати.
10:21
So as more and more
of our lives become digital,
of our lives become digital,
192
609081
4574
Так як наше життя
стає все більш цифровим,
стає все більш цифровим,
10:25
we are fighting a losing battle
trying to curb our usage of devices
trying to curb our usage of devices
193
613655
3498
ми залучені в битву, яку програємо, намагаючись
обмежити використання нами пристроїв,
обмежити використання нами пристроїв,
10:29
in order to reclaim our emotions.
194
617153
2229
щоби повернути наші емоції.
10:32
So what I'm trying to do instead
is to bring emotions into our technology
is to bring emotions into our technology
195
620622
3914
Тож я намагаюся натомість
внести емоції в наші технології
внести емоції в наші технології
10:36
and make our technologies more responsive.
196
624536
2229
і зробити їх більш чутливими.
10:38
So I want those devices
that have separated us
that have separated us
197
626765
2670
Мені б хотілося, щоб ці пристрої,
які нас роз'єднують,
які нас роз'єднують,
10:41
to bring us back together.
198
629435
2462
поєднали нас знову.
10:43
And by humanizing technology,
we have this golden opportunity
we have this golden opportunity
199
631897
4588
Гуманізуючи технології,
ми отримуємо надзвичайну можливість
ми отримуємо надзвичайну можливість
10:48
to reimagine how we
connect with machines,
connect with machines,
200
636485
3297
переосмислити те, як ми з'єднуємося
з машинами,
з машинами,
10:51
and therefore, how we, as human beings,
201
639782
4481
і, відповідно, як ми, люди,
10:56
connect with one another.
202
644263
1904
спілкуємося один з одним.
10:58
Thank you.
203
646167
2160
Дякую.
11:00
(Applause)
204
648327
3313
(Оплески)
ABOUT THE SPEAKER
Rana el Kaliouby - Computer scientistWhat 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.”
Rana el Kaliouby | Speaker | TED.com