TEDWomen 2015
Rana el Kaliouby: This app knows how you feel -- from the look on your face
Filmed:
Readability: 4.3
1,613,290 views
Our emotions influence every aspect of our lives -- how we learn, how we communicate, how we make decisions. Yet they’re absent from our digital lives; the devices and apps we interact with have no way of knowing how we feel. Scientist Rana el Kaliouby aims to change that. She demos a powerful new technology that reads your facial expressions and matches them to corresponding emotions. This “emotion engine” has big implications, she says, and could change not just how we interact with machines -- but with each other.
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
Cảm xúc của chúng ta ảnh hưởng tới
mọi khía cạnh của cuộc sống,
mọi khía cạnh của cuộc sống,
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
từ sức khoẻ và học tập,
cho đến làm thế nào để kinh doanh và ra các quyết định,
cho đến làm thế nào để kinh doanh và ra các quyết định,
00:20
big ones and small.
2
8149
1773
những điều lớn lao và nhỏ bé.
00:22
Our emotions also influence
how we connect with one another.
how we connect with one another.
3
10672
3490
Cảm xúc của chúng ta cũng ảnh hưởng tới
cách mà chúng ta giao tiếp với người khác.
cách mà chúng ta giao tiếp với người khác.
00:27
We've evolved to live
in a world like this,
in a world like this,
4
15132
3976
Chúng ta đã tiến hoá để sống
trong một thế giới như thế này,
trong một thế giới như thế này,
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
nhưng thay vào đó, chúng ta đang ngày càng
sống giống như thế này --
sống giống như thế này --
00:35
this is the text message
from my daughter last night --
from my daughter last night --
6
23427
3134
đây là tin nhắn từ con gái tôi tối qua--
00:38
in a world that's devoid of emotion.
7
26561
2740
trong một thế giới mà ở đó không có cảm xúc
00:41
So I'm on a mission to change that.
8
29301
1951
Vì thế tôi có nhiệm vụ thay đổi điều đó.
00:43
I want to bring emotions
back into our digital experiences.
back into our digital experiences.
9
31252
4091
Tôi muốn mang cảm xúc trở lại
trong các trải nghiệm trên thiết bị điện tử.
trong các trải nghiệm trên thiết bị điện tử.
00:48
I started on this path 15 years ago.
10
36223
3077
Tôi đã bắt đầu công việc này từ 15 năm về trước.
00:51
I was a computer scientist in Egypt,
11
39300
2066
Tôi mà một nhà khoa học về máy tính ở Ai Cập,
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
và tôi đã được chấp nhận vào chương trình tiến sĩ
tại Đại học tổng hợp Cambridge.
tại Đại học tổng hợp Cambridge.
00:57
So I did something quite unusual
13
45871
2113
Vì thế tôi đã làm một số điều không bình thường
00:59
for a young newlywed Muslim Egyptian wife:
14
47984
4225
đối với một người vợ trẻ mới cưới theo đạo hồi ở Ai Cập:
01:05
With the support of my husband,
who had to stay in Egypt,
who had to stay in Egypt,
15
53599
2999
Với sự ủng hộ từ chồng tôi,
anh đã phải ở lại Ai Cập
anh đã phải ở lại Ai Cập
01:08
I packed my bags and I moved to England.
16
56598
3018
Tôi đã sắp xếp hành lý và đi tới Anh
01:11
At Cambridge, thousands of miles
away from home,
away from home,
17
59616
3228
tại Đại học Cambridge, cách xa nhà hàng nghìn cây số,
01:14
I realized I was spending
more hours with my laptop
more hours with my laptop
18
62844
3413
Tôi đã nhận ra rằng tôi đã dành nhiều thời gian
cho cái máy tính xách tay của tôi
cho cái máy tính xách tay của tôi
01:18
than I did with any other human.
19
66257
2229
hơn là giao tiếp với mọi người xung quanh.
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
Cho dù gần gũi như vậy, nhưng cái máy tính của tôi
hoàn toàn không biết cảm giác của tôi thế nào
hoàn toàn không biết cảm giác của tôi thế nào
01:25
It had no idea if I was happy,
21
73339
3211
Nó không hiểu là tôi hạnh phúc,
01:28
having a bad day, or stressed, confused,
22
76550
2988
có một ngày tồi tệ, hoặc căng thẳng, bối rối,
01:31
and so that got frustrating.
23
79538
2922
và thật là vô dụng.
01:35
Even worse, as I communicated
online with my family back home,
online with my family back home,
24
83600
5231
Thậm chí tồi tệ hơn, khi tôi nói chuyện trực tiếp
với gia đình của tôi ở nhà,
với gia đình của tôi ở nhà,
01:41
I felt that all my emotions
disappeared in cyberspace.
disappeared in cyberspace.
25
89421
3282
Tôi cảm giác rằng toàn bộ cảm xúc của tôi
đã tiêu biến đi trong không gian ảo.
đã tiêu biến đi trong không gian ảo.
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
Tôi dã nhớ nhà, tôi cảm thấy cô đơn,
và vào một số ngày thực sự tôi đã khóc,
và vào một số ngày thực sự tôi đã khóc,
01:49
but all I had to communicate
these emotions was this.
these emotions was this.
27
97858
4928
nhưng cái thứ mà tôi phải dùng để giao tiếp
chỉ là những thứ như thế này.
chỉ là những thứ như thế này.
01:54
(Laughter)
28
102786
2020
(Khán giả cười)
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
Công nghệ hiện này có quá nhiều thứ về IQ,
nhưng chưa đề cập tới EQ;
nhưng chưa đề cập tới EQ;
02:01
lots of cognitive intelligence,
but no emotional intelligence.
but no emotional intelligence.
30
109780
3176
có rất nhiều trí tuệ nhân tạo về nhận thức,
nhưng không có trí tuệ nhân tạo về cảm xúc.
nhưng không có trí tuệ nhân tạo về cảm xúc.
02:04
So that got me thinking,
31
112956
2197
Vì thế điều đó đã khiến tôi suy nghĩ,
02:07
what if our technology
could sense our emotions?
could sense our emotions?
32
115153
3624
Điều gì sẽ sảy ra nếu công nghệ có thể
cảm nhận được cảm xúc của chúng ta?
cảm nhận được cảm xúc của chúng ta?
02:10
What if our devices could sense
how we felt and reacted accordingly,
how we felt and reacted accordingly,
33
118777
4076
Điều gì sẽ sảy ra nếu các thiết bị có thể cảm nhận được
chúng ta đang cảm thấy thế nào và đáp ứng lại một cách hợp lý,
chúng ta đang cảm thấy thế nào và đáp ứng lại một cách hợp lý,
02:14
just the way an emotionally
intelligent friend would?
intelligent friend would?
34
122853
3013
liệu có thể đáp lại theo cách mà một người bạn có cảm xúc?
02:18
Those questions led me and my team
35
126666
3564
Những câu hỏi này đã dẫn dắt tôi và nhóm của tôi
02:22
to create technologies that can read
and respond to our emotions,
and respond to our emotions,
36
130230
4377
sáng tạo ra các công nghệ mà chúng có thể đọc
và đáp ứng lại cảm xúc của chúng ta,
và đáp ứng lại cảm xúc của chúng ta,
02:26
and our starting point was the human face.
37
134607
3090
và khởi đầu của chúng tôi là từ khuôn mặt của con người.
02:30
So our human face happens to be
one of the most powerful channels
one of the most powerful channels
38
138577
3173
Vì khuôn mặt của chúng ta là một trong những
kênh mạnh mẽ nhất
kênh mạnh mẽ nhất
02:33
that we all use to communicate
social and emotional states,
social and emotional states,
39
141750
4016
để tất cả chúng ta tạo ra các trạng thái
giao tiếp xã hội và cảm xúc,
giao tiếp xã hội và cảm xúc,
02:37
everything from enjoyment, surprise,
40
145766
3010
tất cả mọi thứ từ hứng thú, ngạc nhiên,
02:40
empathy and curiosity.
41
148776
4203
đồng cảm và tò mò.
02:44
In emotion science, we call each
facial muscle movement an action unit.
facial muscle movement an action unit.
42
152979
4928
Trong khoa học về cảm xúc, chúng tôi gọi mỗi
một chuyển động cơ mặt mà một đơn vị hành động.
một chuyển động cơ mặt mà một đơn vị hành động.
02:49
So for example, action unit 12,
43
157907
2925
Vì thế, ví dụ như đơn vị hành động số 12,
02:52
it's not a Hollywood blockbuster,
44
160832
2038
nó không phải là một bộ phim bom tất của Hollywood,
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
mà thực sự nó là một cái nhếch môi,
đây là một thành tố chính của một nụ cười.
đây là một thành tố chính của một nụ cười.
02:58
Try it everybody. Let's get
some smiles going on.
some smiles going on.
46
166312
2988
Mọi người hày làm thử xem nào. Hãy để những
nụ cười tiếp tục.
nụ cười tiếp tục.
03:01
Another example is action unit 4.
It's the brow furrow.
It's the brow furrow.
47
169300
2654
Một ví dụ khác là đơn vị hành động số 4,
nó có nghĩa là cái nhíu lông mày.
nó có nghĩa là cái nhíu lông mày.
03:03
It's when you draw your eyebrows together
48
171954
2238
Đó là khi bạn kéo lông mày của bạn cùng lúc
03:06
and you create all
these textures and wrinkles.
these textures and wrinkles.
49
174192
2267
và bạn đã tạo ra các kết cấu và nếp nhăn này.
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
Chúng ta không thích chúng, nhưng đây là những
chỉ điểm mạnh mẽ cho một cảm xúc tiêu cực.
chỉ điểm mạnh mẽ cho một cảm xúc tiêu cực.
03:12
So we have about 45 of these action units,
51
180754
2206
Như vậy chúng ta có khoảng 45 đơn vị hành động loại này,
03:14
and they combine to express
hundreds of emotions.
hundreds of emotions.
52
182960
3390
và chúng kết hợp với nhau để bộc lộ
hàng trăm cảm xúc khác nhau.
hàng trăm cảm xúc khác nhau.
03:18
Teaching a computer to read
these facial emotions is hard,
these facial emotions is hard,
53
186350
3901
Dạy cho máy tinhd đọc được những cảm xúc
của khuôn mặt này thật khó,
của khuôn mặt này thật khó,
03:22
because these action units,
they can be fast, they're subtle,
they can be fast, they're subtle,
54
190251
2972
bởi vì những đơn vị hành động này,
chúng có thể diễn ra rất nhanh, tinh tế,
chúng có thể diễn ra rất nhanh, tinh tế,
03:25
and they combine in many different ways.
55
193223
2554
và chúng được kết hợp bằng rất nhiều cách khác nhau,
03:27
So take, for example,
the smile and the smirk.
the smile and the smirk.
56
195777
3738
Vì thế thử lấy một ví dụ về
nụ cười thoải mái và nụ cười bực bội.
nụ cười thoải mái và nụ cười bực bội.
03:31
They look somewhat similar,
but they mean very different things.
but they mean very different things.
57
199515
3753
Trông chúng có vẻ giống nhau,
nhưng thực tế chúng có ý nghĩa rất khác nhau.
nhưng thực tế chúng có ý nghĩa rất khác nhau.
03:35
(Laughter)
58
203268
1718
(Khán giả cười)
03:36
So the smile is positive,
59
204986
3004
Trong khi cười thoải mái có ý nghĩa tích cực,
03:39
a smirk is often negative.
60
207990
1270
thì cười bực bội thường là tiêu cực.
03:41
Sometimes a smirk
can make you become famous.
can make you become famous.
61
209260
3876
Đôi khi cười bực bội có thể khiến bạn
trở nên nổi tiếng.
trở nên nổi tiếng.
03:45
But seriously, it's important
for a computer to be able
for a computer to be able
62
213136
2824
Nhưng, rất quan trọng đối với máy tính
để chúng có thể
để chúng có thể
03:47
to tell the difference
between the two expressions.
between the two expressions.
63
215960
2855
đưa ra sự khác biệt giữa 2 cách
biểu lộ cảm xúc đo.
biểu lộ cảm xúc đo.
03:50
So how do we do that?
64
218815
1812
Vậy thì làm thế nào để chúng tôi làm được điều đó?
03:52
We give our algorithms
65
220627
1787
Chúng tôi đưa ra các thuật toán cảu chúng tôi
03:54
tens of thousands of examples
of people we know to be smiling,
of people we know to be smiling,
66
222414
4110
với hàng ngàn ví dụ mà chúng ta biết về
nụ cười của mọi người,
nụ cười của mọi người,
03:58
from different ethnicities, ages, genders,
67
226524
3065
với sự khác nhau về dân tộc, tuổi tác, giới tính,
04:01
and we do the same for smirks.
68
229589
2811
và chúng tôi cũng làm giống như vậy đối với nụ cười bực bội.
04:04
And then, using deep learning,
69
232400
1554
Và sau đó, phân tích thật kỹ càng,
04:05
the algorithm looks for all these
textures and wrinkles
textures and wrinkles
70
233954
2856
thuật toán đã tìm kiếm toàn bộ các kết cấu và nếp nhăn
04:08
and shape changes on our face,
71
236810
2580
và các hình dạng thay đổi trên khuôn mặt của chúng ta,
04:11
and basically learns that all smiles
have common characteristics,
have common characteristics,
72
239390
3202
và nhận thấy về cơ bản tất cả các nụ cười đều
có những đặc tính chung,
có những đặc tính chung,
04:14
all smirks have subtly
different characteristics.
different characteristics.
73
242592
3181
toàn bộ nhụ cười bực bội có các đặc tính khác biệt.
04:17
And the next time it sees a new face,
74
245773
2368
Và với lần sau khi máy tính nhìn vào một khuôn mặt mới,
04:20
it essentially learns that
75
248141
2299
nó có thể nhận ra thực tế là
04:22
this face has the same
characteristics of a smile,
characteristics of a smile,
76
250440
3033
khuôn mặt này có các đặc tính giống với một nụ cười,
04:25
and it says, "Aha, I recognize this.
This is a smile expression."
This is a smile expression."
77
253473
4278
và nó sẽ nói răng, "Ồ, tôi đã nhận ra điều này.
Đây là cách biểu lộ một nụ cười."
Đây là cách biểu lộ một nụ cười."
04:30
So the best way to demonstrate
how this technology works
how this technology works
78
258381
2800
Vậy thì cách tốt nhất để mô tả công nghệ này
hoạt động như thế nào
hoạt động như thế nào
04:33
is to try a live demo,
79
261181
2136
là chúng ta thử nghiệm trực tiếp tại đây,
04:35
so I need a volunteer,
preferably somebody with a face.
preferably somebody with a face.
80
263317
3913
nào bây giờ tôi cần một tình nguyện viên,
ưu tiên ai đó có một cái mặt.
ưu tiên ai đó có một cái mặt.
04:39
(Laughter)
81
267230
2334
(Khán giả cười)
04:41
Cloe's going to be our volunteer today.
82
269564
2771
Chị Cloe sẽ là tình nguyện viên của chúng ta hôm nay.
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
Vì lẽ đó mà trong vòng 5 năm qua, chúng tôi đã
chuyển một dự án nghiên cứu tại MIT
chuyển một dự án nghiên cứu tại MIT
04:49
to a company,
84
277783
1156
thành một công ty,
04:50
where my team has worked really hard
to make this technology work,
to make this technology work,
85
278939
3192
mà ở đó nhóm của tôi đã làm việc rất vất vả
để khiến cho công nghệ này hoạt động,
để khiến cho công nghệ này hoạt động,
04:54
as we like to say, in the wild.
86
282131
2409
như là cách mà chúng tôi muốn nói, bằng một cách hoang dại.
04:56
And we've also shrunk it so that
the core emotion engine
the core emotion engine
87
284540
2670
Và chugns tôi cũng đã rút gọn chúng lại
để làm sao các thành phần cảm xúc cốt lõi
để làm sao các thành phần cảm xúc cốt lõi
04:59
works on any mobile device
with a camera, like this iPad.
with a camera, like this iPad.
88
287210
3320
có thể hoạt động với bất kỳ thiết bị di động nào
có camera, giống như chiếc iPad này.
có camera, giống như chiếc iPad này.
05:02
So let's give this a try.
89
290530
2786
Giờ chúng ta cùng thử nghiệm.
05:06
As you can see, the algorithm
has essentially found Cloe's face,
has essentially found Cloe's face,
90
294756
3924
Như các bạn thấy, thuật toán về cơ bản đã
tìm ra khuôn mặt của chi Chloe,
tìm ra khuôn mặt của chi Chloe,
05:10
so it's this white bounding box,
91
298680
1692
đó là khung bao màu trắng,
05:12
and it's tracking the main
feature points on her face,
feature points on her face,
92
300372
2571
và nó theo dõi các điểm đặc tính chính trên
khuôn mặt của cô ấy,
khuôn mặt của cô ấy,
05:14
so her eyebrows, her eyes,
her mouth and her nose.
her mouth and her nose.
93
302943
2856
đó là lông mày, mắt, miệng và mũi của cô ấy.
05:17
The question is,
can it recognize her expression?
can it recognize her expression?
94
305799
2987
Câu hỏi ở đây là,
liệu nó có thể nhận biết được các biểu lộ của cô ấy?
liệu nó có thể nhận biết được các biểu lộ của cô ấy?
05:20
So we're going to test the machine.
95
308786
1671
Nào giờ chúng ta cùng thử nghiệm cái máy này.
05:22
So first of all, give me your poker face.
Yep, awesome. (Laughter)
Yep, awesome. (Laughter)
96
310457
4186
Trước tiên, hãy cho chúng tôi thấy một bộ mặt phớt đời.
Vâng, tuyệt vời. (Khán giả cười)
Vâng, tuyệt vời. (Khán giả cười)
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
Và sau đây là cô ấy cười,
một nụ cười thực sự, thật tuyệt.
một nụ cười thực sự, thật tuyệt.
05:29
So you can see the green bar
go up as she smiles.
go up as she smiles.
98
317456
2300
Như vậy các bạn đã nhìn thấy các cột màu xanh tăng lên
khi mà cô ấy cười.
khi mà cô ấy cười.
05:31
Now that was a big smile.
99
319756
1222
Nào bây giờ là một nụ cười lớn.
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
Bạn có thể thể hiện một nụ cười thật tinh tế
để xem máy tính có nhận ra không?
để xem máy tính có nhận ra không?
05:36
It does recognize subtle smiles as well.
101
324021
2331
Nó cũng đã nhận ra một nụ cười tinh tế.
05:38
We've worked really hard
to make that happen.
to make that happen.
102
326352
2125
Chúng tôi đã làm việc rất vất vả
để tạo ra điều này.
để tạo ra điều này.
05:40
And then eyebrow raised,
indicator of surprise.
indicator of surprise.
103
328477
2962
Và khi lông mày nhếc lên,
đó là chỉ điểm của sự ngạc nhiên.
đó là chỉ điểm của sự ngạc nhiên.
05:43
Brow furrow, which is
an indicator of confusion.
an indicator of confusion.
104
331439
4249
Cái nhíu mày là chỉ điểm của sự bối rối.
05:47
Frown. Yes, perfect.
105
335688
4007
Cái cau mày. Đúng, tuyệt vời.
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
Có thể thấy đây là toàn bộ những đơn vị hành động khác nhau.
Thực tế chúng còn có nhiều hơn nữa.
Thực tế chúng còn có nhiều hơn nữa.
05:55
This is just a slimmed-down demo.
107
343188
2032
Đây chỉ là một trình diễn đơn giản.
05:57
But we call each reading
an emotion data point,
an emotion data point,
108
345220
3148
Nhưng chúng ta có thể coi mỗi một lần đọc cảm xúc
là một điểm dữ liệu,
là một điểm dữ liệu,
06:00
and then they can fire together
to portray different emotions.
to portray different emotions.
109
348368
2969
và sau đó chúng có thể tổng hợp lại
và đưa ra một chân dung với các cảm xúc khác nhau.
và đưa ra một chân dung với các cảm xúc khác nhau.
06:03
So on the right side of the demo --
look like you're happy.
look like you're happy.
110
351337
4653
Vì thế ở phía bên phải của bản trình diễn--
giống như là bạn đang hạnh phúc.
giống như là bạn đang hạnh phúc.
06:07
So that's joy. Joy fires up.
111
355990
1454
Vì thế sự vui mừng đó. Vui mừng được bùng phát lên.
06:09
And then give me a disgust face.
112
357444
1927
Và sau đó làm cho tôi mọt bộ mặt ghê tởm.
06:11
Try to remember what it was like
when Zayn left One Direction.
when Zayn left One Direction.
113
359371
4272
Cố gắng nhớ tới điều đó đã như thế nào
khi Zayn rời khỏi One Direction.
khi Zayn rời khỏi One Direction.
06:15
(Laughter)
114
363643
1510
(Khán giả cười)
06:17
Yeah, wrinkle your nose. Awesome.
115
365153
4342
Vâng, nào hãy nhăn mũi. Tuyệt vời.
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
Và trị số tương đối là âm tính, vì thế bạn
chắc phải là một người hâm mộ lớn.
chắc phải là một người hâm mộ lớn.
06:25
So valence is how positive
or negative an experience is,
or negative an experience is,
117
373226
2700
Vì thế trị số chỉ ra những trải nghiệm tích cực
hoặc tiêu cực như thế nào,
hoặc tiêu cực như thế nào,
06:27
and engagement is how
expressive she is as well.
expressive she is as well.
118
375926
2786
và sự tham gia cũng là cách biểu lộ của cô ấy.
06:30
So imagine if Cloe had access
to this real-time emotion stream,
to this real-time emotion stream,
119
378712
3414
Vì thế tưởng tượng rằng chị Chloe tham gia
vào chuỗi cảm xúc thực này,
vào chuỗi cảm xúc thực này,
06:34
and she could share it
with anybody she wanted to.
with anybody she wanted to.
120
382126
2809
và chị ấy có thể chia sẻ not với
bất kỳ ai mà chị ấy muốn.
bất kỳ ai mà chị ấy muốn.
06:36
Thank you.
121
384935
2923
Cảm ơn.
06:39
(Applause)
122
387858
4621
(Khán giả vỗ tay)
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
Cho tới nay, chúng tôi đã tích lỹ được
khoảng 12 tỷ dữ liệu cảm xúc như vậy.
khoảng 12 tỷ dữ liệu cảm xúc như vậy.
06:51
It's the largest emotion
database in the world.
database in the world.
124
399019
2611
Đây là một cơ sở dữ liệu cảm xúc lớn nhất thế giới.
06:53
We've collected it
from 2.9 million face videos,
from 2.9 million face videos,
125
401630
2963
Chúng tôi đã thu thập nó từ
khoảng hơn 2,9 triệu video về khuôn mặt,
khoảng hơn 2,9 triệu video về khuôn mặt,
06:56
people who have agreed
to share their emotions with us,
to share their emotions with us,
126
404593
2600
của những người đã đồng ý chia sẻ
những cảm xúc của họ với chúng tôi,
những cảm xúc của họ với chúng tôi,
06:59
and from 75 countries around the world.
127
407193
3205
và họ đến từ 75 quốc gia trên thế giới.
07:02
It's growing every day.
128
410398
1715
Nó gia tăng từng ngày.
07:04
It blows my mind away
129
412603
2067
Nó đã thổi bay tâm trí của tôi
07:06
that we can now quantify something
as personal as our emotions,
as personal as our emotions,
130
414670
3195
theo đó chúng tôi giờ đây có thể lượng hoá
một số cảm xúc cá nhân của chúng ta,
một số cảm xúc cá nhân của chúng ta,
07:09
and we can do it at this scale.
131
417865
2235
và chúng tôi có thể thực hiện nó ở mức độ như thế này.
07:12
So what have we learned to date?
132
420100
2177
Vậy thì chúng tôi đã học được gì cho tới nay?
07:15
Gender.
133
423057
2331
Giới tính.
07:17
Our data confirms something
that you might suspect.
that you might suspect.
134
425388
3646
Dữ liệu của chúng tôi đã xác định được một số điều
mà các bạn có thể hoài nghi.
mà các bạn có thể hoài nghi.
07:21
Women are more expressive than men.
135
429034
1857
Phụ nữ thường biểu cảm nhiều hơn nam giới.
07:22
Not only do they smile more,
their smiles last longer,
their smiles last longer,
136
430891
2683
Không chỉ là họ cười nhiều hơn,
mà nụ cười của họ còn kéo dài hơn,
mà nụ cười của họ còn kéo dài hơn,
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
và chúng tôi giờ đây có thể thực sự lượng hoá được
điều gì khiến nam giới và phụ nữ
điều gì khiến nam giới và phụ nữ
07:28
respond to differently.
138
436478
2136
đáp ứng khác nhau.
07:30
Let's do culture: So in the United States,
139
438614
2290
Nào cùng xem xét khía cạnh văn hoá: Ở Mỹ
07:32
women are 40 percent
more expressive than men,
more expressive than men,
140
440904
3204
phụ nữ có biểu cảm nhiều hơn nam giới tới 40%,
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
nhưng đáng ngạc nhiên, chúng tôi không thấy sự khác biệt
giữa nam giới và phụ nữ ở Anh.
giữa nam giới và phụ nữ ở Anh.
07:39
(Laughter)
142
447753
2506
(Khán giả cười)
07:43
Age: People who are 50 years and older
143
451296
4027
Độ tuổi: Người trên 50 tuổi
07:47
are 25 percent more emotive
than younger people.
than younger people.
144
455323
3436
biểu lộ cảm xúc nhiều hơn người trẻ 25%.
07:51
Women in their 20s smile a lot more
than men the same age,
than men the same age,
145
459899
3852
Phụ nữ ở độ tuổi 20 cười nhiều hơn rất nhiều
so với nam giới ở cùng độ tuổi,
so với nam giới ở cùng độ tuổi,
07:55
perhaps a necessity for dating.
146
463751
3839
có thể đó là điều cần thiết cho việc hẹn hò.
07:59
But perhaps what surprised us
the most about this data
the most about this data
147
467590
2617
Nhưng có thế điều mà gây cho chúng tôi nhiều
ngạc nhiên nhất về số liệu này
ngạc nhiên nhất về số liệu này
08:02
is that we happen
to be expressive all the time,
to be expressive all the time,
148
470207
3203
đó là chúng ta luôn luôn biểu lộ cảm xúc,
08:05
even when we are sitting
in front of our devices alone,
in front of our devices alone,
149
473410
2833
thậm chí ngay cả khi chúng ta ngồi
một mình trước các thiết bị điện tử,
một mình trước các thiết bị điện tử,
08:08
and it's not just when we're watching
cat videos on Facebook.
cat videos on Facebook.
150
476243
3274
và không chỉ là khi chúng ta đang xem
một video về mèo trên Facebook.
một video về mèo trên Facebook.
08:12
We are expressive when we're emailing,
texting, shopping online,
texting, shopping online,
151
480217
3010
Chúng ta bộc lộ cảm xúc khi chúng ta gửi thư điện tử,
chúng ta nhắn tin, chúng ta mua bán trực tuyến,
chúng ta nhắn tin, chúng ta mua bán trực tuyến,
08:15
or even doing our taxes.
152
483227
2300
và thậm chí khi chúng ta khai báo thuế.
08:17
Where is this data used today?
153
485527
2392
Vậy thì số liệu này được dùng ở đâu hiện nay?
08:19
In understanding how we engage with media,
154
487919
2763
để hiểu biết việc chúng ta liên hệ thế nào với truyền thông,
08:22
so understanding virality
and voting behavior;
and voting behavior;
155
490682
2484
hiểu về mức độ là truyền
và thái độ bỏ phiếu,
và thái độ bỏ phiếu,
08:25
and also empowering
or emotion-enabling technology,
or emotion-enabling technology,
156
493166
2740
và cũng là làm mạnh mẽ và khả thi hơn công nghệ về cảm xúc,
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
và tôi muốn chia sẻ một vài ví dụ
mà chúng đặc biệt nằm trong trái tim tôi.
mà chúng đặc biệt nằm trong trái tim tôi.
08:33
Emotion-enabled wearable glasses
can help individuals
can help individuals
158
501197
3068
Một chiếc kính cảm xúc có thể giúp người mù
08:36
who are visually impaired
read the faces of others,
read the faces of others,
159
504265
3228
đọc được cảm xúc trên mặt người khác,
08:39
and it can help individuals
on the autism spectrum interpret emotion,
on the autism spectrum interpret emotion,
160
507493
4187
và nó có thể giúp những người tự kỷ
thể hiện cảm xúc của họ,
thể hiện cảm xúc của họ,
08:43
something that they really struggle with.
161
511680
2778
những điều mà họ thực sự phải đối mặt.
08:47
In education, imagine
if your learning apps
if your learning apps
162
515918
2859
Đối với giáo dục, tưởng tượng rằng
ứng dụng học tập của bạn
ứng dụng học tập của bạn
08:50
sense that you're confused and slow down,
163
518777
2810
có thể cảm nhận được là bạn đang bối rối và đang đuối sức,
08:53
or that you're bored, so it's sped up,
164
521587
1857
hoặc khi bạn cảm thấy nhàm chán,
thì nó sẽ tăng tốc lên,
thì nó sẽ tăng tốc lên,
08:55
just like a great teacher
would in a classroom.
would in a classroom.
165
523444
2969
giống như là một giáo viên tuyệt với ở lớp vậy.
08:59
What if your wristwatch tracked your mood,
166
527043
2601
Đó là khi đồng hồ đeo tay của bạn
sẽ theo dõi cảm xúc của bạn,
sẽ theo dõi cảm xúc của bạn,
09:01
or your car sensed that you're tired,
167
529644
2693
hoặc ô tô của bản cảm nhận được bạn đang mệt mỏi,
09:04
or perhaps your fridge
knows that you're stressed,
knows that you're stressed,
168
532337
2548
hoặc có thể tủ lạnh của bạn biết rằng
bạn đang căng thẳng
bạn đang căng thẳng
09:06
so it auto-locks to prevent you
from binge eating. (Laughter)
from binge eating. (Laughter)
169
534885
6066
vì thế nó sẽ tự động khoá lại
giúp bạn tránh được ăn uống vô độ. (Khán giả cười)
giúp bạn tránh được ăn uống vô độ. (Khán giả cười)
09:12
I would like that, yeah.
170
540951
2717
Tất nhiên tôi thích điều đó.
09:15
What if, when I was in Cambridge,
171
543668
1927
Đó là, khi tôi ở Cambridge,
09:17
I had access to my real-time
emotion stream,
emotion stream,
172
545595
2313
Tôi đã tạo ra một dòng cảm xúc theo thời gian thực,
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
và có thể chia sẻ nó với gia đình tại quê nhà
theo một cách tự nhiên nhất,
theo một cách tự nhiên nhất,
09:23
just like I would've if we were all
in the same room together?
in the same room together?
174
551437
3971
nó giống như tất cả chúng tôi đang
ở trong một căn phòng với nhau vậy phải không?
ở trong một căn phòng với nhau vậy phải không?
09:27
I think five years down the line,
175
555408
3142
Tôi nghĩ rằng trong vòng 5 năm nữa,
09:30
all our devices are going
to have an emotion chip,
to have an emotion chip,
176
558550
2337
toàn bộ các thiết bị điện tử
sẽ có các con chíp cảm xúc,
sẽ có các con chíp cảm xúc,
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
và chúng ta không nhớ điều đó đã thế nào
khi chúng ta không nhíu mày trước thiết bị điện tử
khi chúng ta không nhíu mày trước thiết bị điện tử
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
và cái thiết bị điện tử của chúng ta sẽ nói: "Hừm,
bạn đã không thích điều đó, phải không?"
bạn đã không thích điều đó, phải không?"
09:41
Our biggest challenge is that there are
so many applications of this technology,
so many applications of this technology,
179
569200
3761
Trở ngại lớn nhất của chúng tôi hiện nay là
có quá nhiều các ứng dụng của công nghệ này,
có quá nhiều các ứng dụng của công nghệ này,
09:44
my team and I realize that we can't
build them all ourselves,
build them all ourselves,
180
572961
2903
tôi và nhóm của tôi nhận ra rằng
chúng tôi không thể tự phát triển toàn bộ chúng,
chúng tôi không thể tự phát triển toàn bộ chúng,
09:47
so we've made this technology available
so that other developers
so that other developers
181
575864
3496
do đó chúng tôi đã làm cho công nghệ này sẵn sàng
để các nhà phát triển khác
để các nhà phát triển khác
09:51
can get building and get creative.
182
579360
2114
có thể tiếp tục xây dựng và sáng tạo.
09:53
We recognize that
there are potential risks
there are potential risks
183
581474
4086
Chúng tôi nhìn nhận rằng
có những rủi ro tiềm ẩn
có những rủi ro tiềm ẩn
09:57
and potential for abuse,
184
585560
2067
và những sự lạm dụng tiềm ẩn,
09:59
but personally, having spent
many years doing this,
many years doing this,
185
587627
2949
nhưng về cá nhân tôi, khi đã dành rất nhiều năm cho nó,
10:02
I believe that the benefits to humanity
186
590576
2972
tôi tin tưởng rằng các lợi ích mang lại cho con người
10:05
from having emotionally
intelligent technology
intelligent technology
187
593548
2275
từ công nghệ cảm xúc thông minh
10:07
far outweigh the potential for misuse.
188
595823
3576
vượt xa ngoài những rủi ro tiềm ẩn.
10:11
And I invite you all to be
part of the conversation.
part of the conversation.
189
599399
2531
Và tôi xin mời toàn bộ các bạn tham gia vào cuộc thảo luận này.
10:13
The more people who know
about this technology,
about this technology,
190
601930
2554
Càng nhiều người biết về công nghệ này,
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
chúng ta sẽ càng có tiếng nói đối với
việc làm sao để sử dụng đúng công nghệ này.
việc làm sao để sử dụng đúng công nghệ này.
10:21
So as more and more
of our lives become digital,
of our lives become digital,
192
609081
4574
Vì thế khi mà càng ngày cuộc sống của chúng ta
càng trở nên số hoá,
càng trở nên số hoá,
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
chúng ta đang thua cuộc trong trận chiến
chống lại việc sử dụng các thiết bị điện tử của chúng ta
chống lại việc sử dụng các thiết bị điện tử của chúng ta
10:29
in order to reclaim our emotions.
194
617153
2229
nhằm dành lại cảm xúc của chúng ta.
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
Vì thế thay vào đó, điều mà tôi đang cố gắng làm
đó là đưa cảm xúc vào trong công nghệ của chúng ta
đó là đưa cảm xúc vào trong công nghệ của chúng ta
10:36
and make our technologies more responsive.
196
624536
2229
và làm cho công nghệ của chúng ta trở nên
tương tác nhiều hơn.
tương tác nhiều hơn.
10:38
So I want those devices
that have separated us
that have separated us
197
626765
2670
Vì thế tôi muốn rằng những thiết bị điện tử
đang làm chia rẽ chúng ta
đang làm chia rẽ chúng ta
10:41
to bring us back together.
198
629435
2462
sẽ mang chúng ta trở lại với nhau.
10:43
And by humanizing technology,
we have this golden opportunity
we have this golden opportunity
199
631897
4588
Và bởi những công nghệ phục vụ con người,
chúng ta có một cơ hội vàng
chúng ta có một cơ hội vàng
10:48
to reimagine how we
connect with machines,
connect with machines,
200
636485
3297
để hình dung lại cách mà chúng ta kết nối với máy móc,
10:51
and therefore, how we, as human beings,
201
639782
4481
và do đó, là những con người, làm thế nào chúng ta
10:56
connect with one another.
202
644263
1904
kết nối với những người khác.
10:58
Thank you.
203
646167
2160
Cảm ơn.
11:00
(Applause)
204
648327
3313
(Khán giả vỗ tay)
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