Fake smiles and the computers that can spot them - 6 Minute English

Neil: Hello. This is 6 Minute English, I'm Neil.

닐: 안녕하세요. 6분영어 닐입니다.

Sam: And I'm Sam.

샘: 그리고 저는 샘입니다.

Neil: It’s good to see you again, Sam

Neil: 다시 만나서 반가워 Sam

Sam: Really?

Neil: Yes, of course, can’t you tell by the

Sam: 정말요?

Neil: 네, 물론이죠.

way I’m smiling?

제가 웃는 모습을 보면 알 수 없나요?

Sam: Ah well, I find it difficult to tell if

Sam: 아 글쎄요,

someone is really smiling or if it’s a fake

누군가가 진짜로 웃고 있는지 가짜

smile.

Neil: Well, that’s a coincidence because

미소인지 구분하기 어렵습니다.

Neil: 음, 그것은 우연의 일치입니다. 왜냐하면

this programme is all about how

이 프로그램은

computers may be able tell real smiles

컴퓨터가 어떻게 진짜 미소와

from fake smiles better than humans can.

가짜 미소를 인간보다 더 잘 구별할 수 있는지에 관한 것이기 때문입니다.

Before we get in to that though, a

하지만 그것에 대해 알아보기 전에

question. The expressions we can

질문이 있습니다. 우리가

make with our face are controlled by

얼굴로 할 수 있는 표정은 근육에 의해 제어됩니다

muscles. How many muscles do we have

. 우리 얼굴에는 몇 개의 근육이 있습니까

in our face? Is it:

?

A: 26, B: 43 or C: 62?

A: 26, B: 43 또는 C: 62입니까?

What do you think, Sam?

어떻게 생각해, 샘?

Sam: No idea! But a lot, I’d guess, so I’m

샘: 몰라! 하지만 많은 것 같으니

going with 62.

62로 하겠습니다.

Neil: OK. Well, we’ll see if you’ll be smiling

Neil: 좋습니다. 음,

or crying later in the programme.

프로그램 후반에 당신이 웃을지 울지 알게 될 것입니다.

Hassan Ugail is a professor of visual

Hassan Ugail은

computing at the University of Bradford.

브래드포드 대학의 비주얼 컴퓨팅 교수입니다.

He’s been working on getting computers

그는 컴퓨터가 우리 얼굴 표정에서

to be able to recognise human emotions

인간의 감정을 인식할 수 있도록 하는 작업을 해왔습니다

from the expressions on our

face. Here he is speaking on the BBC

. 여기에서 그는 BBC

Inside Science radio programme – how

Inside Science 라디오 프로그램에서 연설하고 있습니다.

successful does he say they have been?

그는 그들이 얼마나 성공적이었다고 말합니까?

Professor Hassan Ugail: We've been

Hassan Ugail 교수: 우리는

working quite a lot on the human

인간의 감정에 대해 상당히 많은 연구를 해왔습니다

emotions, so the idea is how the facial

. 따라서 비디오 프레임을 통해 분명히 컴퓨터를 통해 얼굴에

muscle movement, which is reflected on

반영되는 안면 근육의 움직임이 어떻게 나타나는지

the face, through obviously a computer

through video frames and trying to

그리고

understand how these muscle

이러한 근육 움직임이 실제로 어떻게 일어나는지 이해하려고 노력하는 것이 아이디어입니다.

movements actually relate to facial

expressions and then from facial

expressions trying to understand the

emotions or to infer the emotions. And

감정을 이해하거나 감정을 추론하려는 얼굴 표정과 관련이 있습니다. 그리고

they have been quite successful

그들은 그렇게 하는 데 꽤 성공적이었습니다

in doing that. We have software that can

. 우리는

actually look at somebody's face in real

실제로 누군가의 얼굴을 실시간으로 보고

time and then identify the series of

emotions that person

그 사람이

is expressing in real time as well.

실시간으로 표현하는 일련의 감정을 식별할 수 있는 소프트웨어를 가지고 있습니다.

Neil: So, have they been successful in

Neil: 그래서 그들은

getting computers to identify emotions?

컴퓨터가 감정을 식별하는 데 성공했습니까?

Sam: Yes, he says they’ve been quite

Sam: 네, 그는 그들이 꽤

successful, and what’s interesting is that

성공적이었다고 말했습니다. 그리고 흥미로운 점은

he says that the computers can do it in

컴퓨터가 '실시간'으로 그것을 할 수 있다고 말했습니다

'real time'. This means that there’s no

. 이것은 지연이 없다는 것을 의미합니다

delay. They don’t have to stop and analyse

. 그들은 멈춰서

the data, or crunch the numbers, they can

데이터를 분석하거나 숫자를 계산할 필요가 없으며

do it as the person is talking.

사람이 말하는 대로 할 수 있습니다.

Neil: The system uses video to analyse a

Neil: 시스템은 비디오를 사용하여

person’s expressions and can then infer

사람의 표정을 분석한 다음 감정을 추론할 수 있습니다

the emotions.

.

'To infer something' means to get an

'무언가를 추론하다'는

understanding of something without

actually being told directly.

실제로 직접 말하지 않고 무언가를 이해한다는 뜻입니다.

So, you look at available information and

따라서 사용 가능한 정보를 보고

use your understanding and knowledge to

이해와 지식을 사용하여

work out the meaning.

의미를 파악합니다.

Sam: It’s a bit like being a detective, isn’t

Sam: 약간 형사가 되는 것 같죠

it? You look at the clues and infer what

? 모든 세부 정보가 없더라도 단서를 보고 무슨

happened even if you don’t have all the

일이 일어났는지 추론합니다

details.

.

Neil: Yes, and in this case the computer

Neil: 예, 그리고 이 경우 컴퓨터는 얼굴

looks at how the movement of muscles in

의 근육

the face or 'facial muscles', show different

또는 '얼굴 근육'의 움직임이 어떻게 다른

emotions. Here’s Professor Ugail again.

감정을 나타내는지 살펴봅니다. 여기 Ugail 교수가 다시 있습니다.

Professor Hassan Ugail: We've been

Hassan Ugail 교수: 우리는

working quite a lot on the human

인간의 감정에 대해 상당히 많은 연구를 해왔기

emotions so the idea is how the facial

때문에 비디오 프레임을 통해 분명히 컴퓨터를 통해 얼굴

muscle movement, which is reflected on

에 반영되는 안면 근육의 움직임

the face, through obviously a computer

through video frames and trying to

과

understand how these

이러한

muscle movements actually relate to

근육 움직임이 실제로 어떻게 관련되는지 이해하려고 노력하는 것이 아이디어입니다.

facial expressions and then from facial

expressions trying to understand the

emotions or to infer the emotions. And

감정을 이해하거나 감정을 유추하려는 표정에서. 그리고

they have been quite successful

그들은 그렇게 하는 데 꽤 성공적이었습니다

in doing that. We have software that can

. 우리는

actually look at somebody's face in real

실제로 누군가의 얼굴을 실시간으로 보고

time and then identify the series of

emotions that person is expressing in real

그 사람이 실시간으로 표현하는 일련의 감정을 식별할 수 있는 소프트웨어를 가지고 있습니다

time as well.

.

Neil: So, how do the computers know

Neil: 그러면 컴퓨터는

what is a real or a fake smile? The

무엇이 진짜인지 가짜인지 어떻게 알 수 있습니까?

computers have to learn

컴퓨터는

that first. Here’s Professor Ugail again

먼저 그것을 배워야 합니다. 여기 Ugail 교수가

talking about how they do that.

그들이 어떻게 하는지에 대해 다시 이야기하고 있습니다.

Professor Hassan Ugail: We have a data

Hassan Ugail 교수:

set of real smiles and we have

실제 미소 데이터 세트와

a data set of fake smiles. These real

가짜 미소 데이터 세트가 있습니다. 이러한 실제

smiles are induced smiles in a lab. So,

미소는 실험실에서 유발된 미소입니다. 그래서,

you put somebody on a chair and then

당신은 누군가를 의자에 앉힌 다음

show some funny movies

재미있는 영화를 보여주고

and we expect the smiles are genuine

우리는 그 미소가 진정한 미소라고 기대합니다

smiles.

And similarly we ask them to pretend to

.

마찬가지로 우리는 그들에게 웃는 척을 하라고 요청합니다

smile. So, these are what you'd call fake

. 그래서, 이것들은 당신이 가짜 미소라고 부르는 것입니다

smiles.

.

So, what we do is we throw these into the

그래서 우리가 하는 일은 이것을 기계에 넣으면

machine and then the machine figures

기계가

out what are the characteristics of a real

진짜 미소의 특징

smile and what are the characteristics of

과

a fake smile.

가짜 미소의 특징을 알아냅니다.

Neil: So, how do they get the data that the

Neil: 그러면

computers use to see if your smile is fake

컴퓨터가 당신의 미소가 가짜

or 'genuine' – which is another word which

인지 '진짜'인지 확인하기 위해 사용하는 데이터를 어떻게 얻나요

means real?

?

Sam: They induce real smiles in the lab by

Sam: 사람들에게 재미있는 영화를 보여줌으로써 연구실에서 진정한 웃음을 유도합니다

showing people funny films. This means

. 이것은

that they make the smiles come naturally.

그들이 웃는 얼굴을 자연스럽게 만든다는 것을 의미합니다.

They assume that the smiles while

그들은

watching the funny films are genuine.

재미있는 영화를 보면서 미소를 짓는 것이 진짜라고 가정합니다.

Neil: And then they ask the people to

Neil: 그리고 나서 그들은 사람들에게 웃는 척을 하라고 요청합니다.

pretend to smile and the computer

컴퓨터

programme now has a database of real

프로그램은 이제 진짜 미소와 가짜 미소의 데이터베이스를 가지고 있고

and fake smiles and is able

to figure out which is which.

어느 것이 어떤 미소인지 알아낼 수 있습니다.

Sam: 'Figure out' means to calculate and

Sam: '구해내다'는 계산하고 답을 찾는 것을 의미합니다.

come to an answer

Neil: Yes, and apparently the system gets

Neil: 예, 분명히 시스템은

it right 90% of the time, which is much

시간의 90%를 맞히는데, 이는

higher than we humans can. Right, well

우리 인간이 할 수 있는 것보다 훨씬 더 높은 것입니다. 자, 어휘를

before we remind ourselves of our

상기시키기 훨씬 전에 질문에

vocabulary, let’s get the answer to the

대한 답을 알아봅시다

question. How many muscles do

. 우리 얼굴에는 몇 개의 근육이

we have in our face? Is it:

있습니까?

A: 26, B: 43 or C: 62.

A: 26, B: 43 또는 C: 62입니다.

Sam, are you going to be smiling?

Sam, 웃을 건가요?

What did you say?

뭐라고 하셨나요?

Sam: So I thought 62! Am I smiling, Neil?

샘: 그래서 62라고 생각했어요! 내가 웃고 있니, 닐?

Neil: Sadly you are not, you are using

Neil: 슬프게도 당신은 그렇지 않습니다. 당신은

different muscles for that sort of sad

그런 종류의 슬픈 표정을 짓기 위해 다른 근육을 사용하고 있습니다

look! Actually the answer is 43.

! 정답은 43개입니다. 정답을 맞추신

Congratulations to anyone

분들 축하드립니다

who got that right. Now our vocabulary.

. 이제 우리의 어휘.

Sam: Yes – 'facial' is the adjective relating

Sam: 예 – 'facial'은 얼굴과 관련된 형용사입니다

to face.

.

Neil: Then we had 'infer'. This verb means

Neil: 그런 다음 '추론'을 했습니다. 이 동사는

to understand something even when you

don’t have all the information, and you

모든 정보를 가지고 있지 않아도 무언가를 이해한다는 의미이며,

come to this understanding

based on your experience and knowledge,

경험과 지식,

or in the case of a computer, the

또는 컴퓨터의 경우

programming.

프로그래밍을 기반으로 이해하게 됩니다.

Sam: And these computers work in 'real

Sam: 그리고 이 컴퓨터는 '실시간'으로 작동합니다

time', which means that there’s no delay

. 즉, 지연이 없으며

and they can tell a fake smile from a

가짜 미소와 '진짜' 미소를 구별할 수 있습니다

'genuine' one, which means a real one, as

the person is speaking.

.

Neil: They made people smile, or as the

Neil: 그들은 사람들을 웃게 만들거나

Professor said, they 'induced' smiles by

교수가 말했듯이 재미있는 영화를 보여줌으로써 미소를 '유도'했습니다

showing funny films.

.

Sam: And the computer is able to 'figure

Sam: 그리고 컴퓨터는

out', or calculate, whether the smile is fake

미소가 가짜

or genuine.

Neil: OK, thank you, Sam. That’s all from

인지 진짜인지 '파악'하거나 계산할 수 있습니다.

닐: 네, 고마워요, 샘.

6 Minute English today. We look forward

오늘의 6분 영어는 여기까지입니다. 우리는

to your company next time and if you

다음 번에 귀하의 회사를 기대하고

can’t wait you can find lots more from

기다릴 수 없다면

bbclearningenglish online,

온라인,

on social media and on our app. Goodbye!

소셜 미디어 및 앱에서 bbclearningenglish에서 더 많은 것을 찾을 수 있습니다. 안녕히 가세요!

Sam: Bye!

샘: 안녕!