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

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

Niall: Cześć. To jest 6-minutowy angielski, jestem Neil.

Sam: And I'm Sam.

Sam: A ja jestem Sam.

Neil: It’s good to see you again, Sam

Neil: Dobrze cię znowu widzieć, Sam

Sam: Really?

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

Sam: Naprawdę?

Neil: Tak, oczywiście, nie widzisz tego po tym, jak się

way I’m smiling?

uśmiecham?

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

Sam: Cóż, trudno mi stwierdzić, czy

someone is really smiling or if it’s a fake

ktoś naprawdę się uśmiecha, czy też jest to sztuczny

smile.

Neil: Well, that’s a coincidence because

uśmiech.

Neil: Cóż, to zbieg okoliczności, ponieważ

this programme is all about how

ten program dotyczy tego, jak

computers may be able tell real smiles

komputery mogą odróżniać prawdziwe uśmiechy

from fake smiles better than humans can.

od fałszywych uśmiechów lepiej niż ludzie.

Before we get in to that though, a

Zanim jednak do tego przejdziemy,

question. The expressions we can

pytanie. Mimika, którą możemy

make with our face are controlled by

wykonać za pomocą twarzy, jest kontrolowana przez

muscles. How many muscles do we have

mięśnie. Ile mięśni mamy

in our face? Is it:

na twarzy? Czy to:

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

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

What do you think, Sam?

Co o tym myślisz, Samie?

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

Sam: Nie mam pojęcia! Ale myślę, że dużo, więc

going with 62.

wybiorę 62.

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

Neil: OK. Cóż, zobaczymy, czy będziesz się uśmiechać,

or crying later in the programme.

czy płakać w dalszej części programu.

Hassan Ugail is a professor of visual

Hassan Ugail jest profesorem

computing at the University of Bradford.

obliczeń wizualnych na Uniwersytecie w Bradford.

He’s been working on getting computers

Pracował nad tym, aby komputery

to be able to recognise human emotions

mogły rozpoznawać ludzkie emocje

from the expressions on our

na podstawie wyrazu

face. Here he is speaking on the BBC

twarzy. Tutaj przemawia w

Inside Science radio programme – how

programie radiowym BBC Inside Science – jak

successful does he say they have been?

mówi, jak bardzo odnieśli sukces?

Professor Hassan Ugail: We've been

Profesor Hassan Ugail:

working quite a lot on the human

Dużo pracowaliśmy nad ludzkimi

emotions, so the idea is how the facial

emocjami, więc pomysł polega na tym, jak

muscle movement, which is reflected on

ruch mięśni twarzy, który odbija się na

the face, through obviously a computer

twarzy, oczywiście przez komputer

through video frames and trying to

za pomocą klatek wideo, i próbujemy

understand how these muscle

zrozumieć, jak te

movements actually relate to facial

ruchy mięśni faktycznie odnoszą się do

expressions and then from facial

wyrazu twarzy, a następnie do

expressions trying to understand the

wyrazu twarzy, próbując zrozumieć

emotions or to infer the emotions. And

emocje lub wywnioskować emocje. I

they have been quite successful

całkiem im się

in doing that. We have software that can

to udało. Mamy oprogramowanie, które może

actually look at somebody's face in real

faktycznie spojrzeć na czyjąś twarz w

time and then identify the series of

czasie rzeczywistym, a następnie zidentyfikować serię

emotions that person

emocji, które ta osoba

is expressing in real time as well.

wyraża w czasie rzeczywistym.

Neil: So, have they been successful in

Neil: Więc, czy udało im się

getting computers to identify emotions?

sprawić, by komputery identyfikowały emocje?

Sam: Yes, he says they’ve been quite

Sam: Tak, mówi, że odniosły spory

successful, and what’s interesting is that

sukces, a co ciekawe,

he says that the computers can do it in

mówi, że komputery mogą to robić w

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

„czasie rzeczywistym”. Oznacza to, że nie ma

delay. They don’t have to stop and analyse

opóźnienia. Nie muszą zatrzymywać się i analizować

the data, or crunch the numbers, they can

danych ani analizować liczb, mogą

do it as the person is talking.

to robić, gdy osoba mówi.

Neil: The system uses video to analyse a

Neil: System wykorzystuje wideo do analizy

person’s expressions and can then infer

ekspresji osoby, a następnie może wywnioskować

the emotions.

emocje.

'To infer something' means to get an

„Wywnioskować coś” oznacza

understanding of something without

zrozumieć coś bez

actually being told directly.

bezpośredniego mówienia.

So, you look at available information and

Patrzysz więc na dostępne informacje i

use your understanding and knowledge to

wykorzystujesz swoje zrozumienie i wiedzę, aby

work out the meaning.

wypracować znaczenie.

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

Sam: To trochę jak bycie detektywem, prawda

it? You look at the clues and infer what

? Patrzysz na wskazówki i wnioskujesz, co

happened even if you don’t have all the

się stało, nawet jeśli nie znasz wszystkich

details.

szczegółów.

Neil: Yes, and in this case the computer

Neil: Tak, iw tym przypadku komputer

looks at how the movement of muscles in

patrzy na to, jak ruch mięśni

the face or 'facial muscles', show different

twarzy lub „mięśni twarzy” pokazuje różne

emotions. Here’s Professor Ugail again.

emocje. Oto znowu profesor Ugail.

Professor Hassan Ugail: We've been

Profesor Hassan Ugail:

working quite a lot on the human

Dużo pracowaliśmy nad ludzkimi

emotions so the idea is how the facial

emocjami, więc pomysł polega na tym, jak

muscle movement, which is reflected on

ruch mięśni twarzy, który odbija się na

the face, through obviously a computer

twarzy, oczywiście przez komputer

through video frames and trying to

za pomocą klatek wideo, i próbujemy

understand how these

zrozumieć, w jaki sposób te

muscle movements actually relate to

ruchy mięśni faktycznie się odnoszą do

facial expressions and then from facial

wyrazu twarzy, a następnie od

expressions trying to understand the

wyrazu twarzy, próbując zrozumieć

emotions or to infer the emotions. And

emocje lub wywnioskować emocje. I

they have been quite successful

całkiem im się

in doing that. We have software that can

to udało. Mamy oprogramowanie, które może

actually look at somebody's face in real

faktycznie spojrzeć na czyjąś twarz w

time and then identify the series of

czasie rzeczywistym, a następnie zidentyfikować serię

emotions that person is expressing in real

emocji, które ta osoba wyraża w

time as well.

czasie rzeczywistym.

Neil: So, how do the computers know

Neil: Skąd komputery wiedzą,

what is a real or a fake smile? The

co to jest prawdziwy, a co fałszywy uśmiech?

computers have to learn

Komputery muszą się

that first. Here’s Professor Ugail again

tego najpierw nauczyć. Oto profesor Ugail ponownie

talking about how they do that.

mówiący o tym, jak to robią.

Professor Hassan Ugail: We have a data

Profesor Hassan Ugail: Mamy

set of real smiles and we have

zestaw danych o prawdziwych uśmiechach i mamy

a data set of fake smiles. These real

zestaw danych o fałszywych uśmiechach. Te prawdziwe

smiles are induced smiles in a lab. So,

uśmiechy to uśmiechy indukowane w laboratorium. Więc

you put somebody on a chair and then

kładziesz kogoś na krześle, a potem

show some funny movies

pokazujesz kilka zabawnych filmów

and we expect the smiles are genuine

i oczekujemy, że uśmiechy będą szczere

smiles.

And similarly we ask them to pretend to

.

I podobnie prosimy ich, aby udawali

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

uśmiech. Więc to są tak zwane fałszywe

smiles.

uśmiechy.

So, what we do is we throw these into the

Więc wrzucamy je do

machine and then the machine figures

maszyny, a następnie maszyna

out what are the characteristics of a real

ustala, jakie są cechy prawdziwego

smile and what are the characteristics of

uśmiechu, a jakie cechy

a fake smile.

fałszywego.

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

Neil: Skąd więc biorą dane, których

computers use to see if your smile is fake

komputery używają do sprawdzenia, czy twój uśmiech jest sztuczny,

or 'genuine' – which is another word which

czy „prawdziwy” – co jest innym słowem

means real?

oznaczającym prawdziwy?

Sam: They induce real smiles in the lab by

Sam: W laboratorium wywołują prawdziwy uśmiech,

showing people funny films. This means

pokazując ludziom zabawne filmy. Oznacza to,

that they make the smiles come naturally.

że sprawiają, że uśmiechy pojawiają się naturalnie.

They assume that the smiles while

Zakładają, że uśmiechy podczas

watching the funny films are genuine.

oglądania zabawnych filmów są szczere.

Neil: And then they ask the people to

Neil: Następnie proszą ludzi, aby

pretend to smile and the computer

udawali uśmiech, a

programme now has a database of real

program komputerowy ma teraz bazę danych prawdziwych

and fake smiles and is able

i fałszywych uśmiechów i jest w stanie

to figure out which is which.

określić, który jest który.

Sam: 'Figure out' means to calculate and

Sam: „Rozgryźć” oznacza obliczyć i

come to an answer

dojść do odpowiedzi.

Neil: Yes, and apparently the system gets

Neil: Tak, i najwyraźniej system robi

it right 90% of the time, which is much

to poprawnie w 90% przypadków, czyli znacznie

higher than we humans can. Right, well

częściej niż my, ludzie. Dobrze, na długo

before we remind ourselves of our

zanim przypomnimy sobie nasze

vocabulary, let’s get the answer to the

słownictwo, poznajmy odpowiedź na

question. How many muscles do

pytanie. Ile mięśni

we have in our face? Is it:

mamy na twarzy? Czy to:

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

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

Sam, are you going to be smiling?

Sam, będziesz się uśmiechał?

What did you say?

Co powiedziałeś?

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

Sam: Więc myślałem, że 62! Czy ja się uśmiecham, Neil?

Neil: Sadly you are not, you are using

Neil: Niestety nie, używasz

different muscles for that sort of sad

różnych mięśni do tego rodzaju smutnego

look! Actually the answer is 43.

spojrzenia! Właściwie odpowiedź to 43.

Congratulations to anyone

Gratulacje dla każdego,

who got that right. Now our vocabulary.

kto dobrze to zrobił. Teraz nasze słownictwo.

Sam: Yes – 'facial' is the adjective relating

Sam: Tak – „twarz” to przymiotnik odnoszący się

to face.

do twarzy.

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

Neil: Potem mieliśmy „wnioskować”. Ten czasownik oznacza

to understand something even when you

zrozumienie czegoś, nawet jeśli

don’t have all the information, and you

nie masz wszystkich informacji, a

come to this understanding

rozumiesz to na

based on your experience and knowledge,

podstawie swojego doświadczenia i wiedzy

or in the case of a computer, the

lub, w przypadku komputera,

programming.

programowania.

Sam: And these computers work in 'real

Sam: A te komputery działają „w

time', which means that there’s no delay

czasie rzeczywistym”, co oznacza, że ​​nie ma opóźnień

and they can tell a fake smile from a

i potrafią odróżnić sztuczny uśmiech od „

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

prawdziwego”, co oznacza prawdziwy, gdy

the person is speaking.

osoba mówi.

Neil: They made people smile, or as the

Neil: Wywoływali uśmiech, albo jak

Professor said, they 'induced' smiles by

powiedział profesor, „wywoływali” uśmiech,

showing funny films.

pokazując śmieszne filmy.

Sam: And the computer is able to 'figure

Sam: A komputer jest w stanie „

out', or calculate, whether the smile is fake

odgadnąć” lub obliczyć, czy uśmiech jest fałszywy,

or genuine.

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

czy prawdziwy.

Neil: OK, dziękuję, Sam. To wszystko z

6 Minute English today. We look forward

dzisiejszego 6 Minute English. Czekamy

to your company next time and if you

na Twoją firmę następnym razem, a jeśli

can’t wait you can find lots more from

nie możesz się doczekać, możesz znaleźć o wiele więcej od

bbclearningenglish online,

bbclearningenglish online,

on social media and on our app. Goodbye!

w mediach społecznościowych i w naszej aplikacji. Do widzenia!

Sam: Bye!

Sam: Cześć!