How we can teach computers to make sense of our emotions | Raphael Arar

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TED


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Translator: Ivana Korom Reviewer: Joanna Pietrulewicz
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Traducteur: Jules Daunay Relecteur: Elisabeth Buffard
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I consider myself one part artist and one part designer.
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13760
4680
Je me vois à moitié comme un artiste et à moitié comme un designer.
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And I work at an artificial intelligence research lab.
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18480
3160
Je travaille dans un laboratoire de recherche en intelligence artificielle.
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We're trying to create technology
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1696
On essaie de créer la technologie
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that you'll want to interact with in the far future.
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24440
3296
avec laquelle vous voudrez interagir dans un futur lointain.
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Not just six months from now, but try years and decades from now.
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Pas seulement dans 6 mois, mais dans des années, des décennies.
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And we're taking a moonshot
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Ce sera un moment historique
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that we'll want to be interacting with computers
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34760
2456
quand on interagira avec les ordinateurs
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in deeply emotional ways.
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37240
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par l'intensité de nos émotions.
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So in order to do that,
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40280
1456
Pour y arriver,
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the technology has to be just as much human as it is artificial.
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41760
4480
la technologie doit être autant humaine qu'artificielle.
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It has to get you.
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2256
Elle doit nous toucher.
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You know, like that inside joke that'll have you and your best friend
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3336
Comme cette blague qu'on ne partage qu'avec son meilleur ami,
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on the floor, cracking up.
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52560
1936
en se tordant de rire, par terre.
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Or that look of disappointment that you can just smell from miles away.
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54520
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Ou cet air de déception qu'on peut sentir à des kilomètres.
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I view art as the gateway to help us bridge this gap between human and machine:
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6040
Je vois l'art comme la passerelle
pour combler le fossé entre l'homme et la machine,
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to figure out what it means to get each other
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67280
3136
pour imaginer ce que signifie « se comprendre l'un l'autre »
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so that we can train AI to get us.
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70440
2760
pour entraîner l'IA à nous comprendre.
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See, to me, art is a way to put tangible experiences
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3816
À mon sens, l'art est le moyen de mettre des expériences concrètes
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to intangible ideas, feelings and emotions.
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sur des idées abstraites, des sentiments et des émotions.
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And I think it's one of the most human things about us.
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2600
Je pense que c'est la plus humaine des choses qui soit.
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See, we're a complicated and complex bunch.
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Nous sommes une espèce complexe.
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We have what feels like an infinite range of emotions,
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Nous ressentons une gamme infinie d'émotions et,
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and to top it off, we're all different.
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pour couronner le tout, nous sommes tous différents.
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We have different family backgrounds,
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Nos origines familiales sont différentes,
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different experiences and different psychologies.
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96440
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tout comme nos expériences et notre façon de penser.
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And this is what makes life really interesting.
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100240
2720
C'est ce qui rend nos vies vraiment intéressantes.
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But this is also what makes working on intelligent technology
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Mais c'est aussi ce qui rend le travail sur la technologie intelligente
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extremely difficult.
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106960
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extrêmement difficile.
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And right now, AI research, well,
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3456
Actuellement, la recherche sur l'IA
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it's a bit lopsided on the tech side.
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113120
2016
favorise plutôt la dimension technique.
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And that makes a lot of sense.
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115160
2136
Ce qui s'explique très bien.
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See, for every qualitative thing about us --
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117320
2456
Chacune de nos caractéristiques qualitatives,
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you know, those parts of us that are emotional, dynamic and subjective --
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119800
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tout ce qui a trait à nos émotions, aux dynamiques internes et au subjectif,
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we have to convert it to a quantitative metric:
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doit être convertie en données quantitatives
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something that can be represented with facts, figures and computer code.
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pouvant être représentées par des faits, des chiffres et du code informatique.
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The issue is, there are many qualitative things
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133000
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Le problème, c'est qu'on a beaucoup de données qualitatives
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that we just can't put our finger on.
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136400
1960
tout simplement incompréhensibles.
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So, think about hearing your favorite song for the first time.
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140400
3200
La première fois que vous avez écouté votre chanson préférée,
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What were you doing?
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145200
1200
que faisiez-vous ?
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How did you feel?
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148000
1200
Qu'avez-vous ressenti ?
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Did you get goosebumps?
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1360
Vous avez eu la chair de poule ?
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Or did you get fired up?
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1640
Ou vous étiez à fond ?
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Hard to describe, right?
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156400
1200
Difficile à décrire, non ?
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See, parts of us feel so simple,
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158800
2096
Des parties de nous ont l'air si simples,
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but under the surface, there's really a ton of complexity.
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3656
mais une complexité inouïe se cache sous la surface.
02:44
And translating that complexity to machines
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164600
2936
Traduire cette complexité à des machines
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is what makes them modern-day moonshots.
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167560
2856
sera une des avancées majeures de notre temps.
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And I'm not convinced that we can answer these deeper questions
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4176
Je ne suis pas sûr qu'on puisse répondre à ces questions existentielles
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with just ones and zeros alone.
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1480
uniquement par du code binaire.
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So, in the lab, I've been creating art
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1936
Au laboratoire, la création artistique
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as a way to help me design better experiences
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179080
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est ma façon de concevoir de meilleures expériences
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for bleeding-edge technology.
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pour les technologies de pointe.
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And it's been serving as a catalyst
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183680
1736
L'art me sert de catalyseur
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to beef up the more human ways that computers can relate to us.
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185440
3840
pour renforcer au maximum la dimension humaine comprise par les ordinateurs.
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Through art, we're tacking some of the hardest questions,
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2696
À travers l'art, on aborde des questions très difficiles,
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like what does it really mean to feel?
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192720
2360
comme ce que veut vraiment dire « ressentir ».
03:16
Or how do we engage and know how to be present with each other?
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196120
4080
Comment s'investir et savoir être là pour les autres.
03:20
And how does intuition affect the way that we interact?
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4000
Et comment l'intuition influence notre façon d'interagir.
03:26
So, take for example human emotion.
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2056
Prenons par exemple l'émotion humaine.
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Right now, computers can make sense of our most basic ones,
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208520
3256
Actuellement, les ordinateurs peuvent comprendre les plus basiques
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like joy, sadness, anger, fear and disgust,
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211800
3696
comme la joie, la tristesse, la colère, la peur et le dégoût,
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by converting those characteristics to math.
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215520
3000
en convertissant mathématiquement ces traits caractéristiques.
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But what about the more complex emotions?
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219400
2536
Mais qu'en est-il des émotions plus complexes ?
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You know, those emotions
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221960
1216
Ces émotions
03:43
that we have a hard time describing to each other?
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223200
2376
qu'on a du mal à décrire à quelqu'un d'autre.
03:45
Like nostalgia.
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225600
1440
Comme la nostalgie.
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So, to explore this, I created a piece of art, an experience,
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227640
3936
Pour l'étudier, j'ai créé une œuvre d'art, une expérience,
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that asked people to share a memory,
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231600
2096
qui demande aux gens de partager un souvenir.
03:53
and I teamed up with some data scientists
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233720
2136
J'ai fait équipe avec des experts en mégadonnées
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to figure out how to take an emotion that's so highly subjective
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235880
3576
pour comprendre comment saisir une émotion aussi subjective
03:59
and convert it into something mathematically precise.
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239480
3200
et la convertir en quelque chose de précis pour les mathématiques.
04:03
So, we created what we call a nostalgia score
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243840
2136
On a donc créé une matrice de la nostalgie
04:06
and it's the heart of this installation.
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246000
2216
et c'est le cœur de cette installation.
04:08
To do that, the installation asks you to share a story,
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248240
3056
Pour ce faire, l'installation demande de raconter une histoire,
04:11
the computer then analyzes it for its simpler emotions,
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251320
3256
l'ordinateur analyse ensuite les émotions les plus simples.
04:14
it checks for your tendency to use past-tense wording
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254600
2656
Il vérifie la tendance à utiliser les verbes au passé
04:17
and also looks for words that we tend to associate with nostalgia,
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257280
3336
et cherche les mots souvent associés à la nostalgie,
04:20
like "home," "childhood" and "the past."
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260640
3040
comme « maison », « enfance » et « le passé ».
04:24
It then creates a nostalgia score
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264760
2056
Puis une matrice de nostalgie est créée,
04:26
to indicate how nostalgic your story is.
80
266840
2736
indiquant le degré de nostalgie de l'histoire.
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And that score is the driving force behind these light-based sculptures
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269600
4136
La matrice agit sur ces sculptures lumineuses
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that serve as physical embodiments of your contribution.
82
273760
3896
qui incarnent chaque contribution.
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And the higher the score, the rosier the hue.
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277680
3216
Plus le score est élevé, plus la lumière est rose.
04:40
You know, like looking at the world through rose-colored glasses.
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280920
3936
C'est comme voir la vie en rose.
04:44
So, when you see your score
85
284880
2616
Quand on voit son score
04:47
and the physical representation of it,
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287520
2656
et sa représentation artistique,
04:50
sometimes you'd agree and sometimes you wouldn't.
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290200
2936
on est parfois d'accord, mais pas toujours.
04:53
It's as if it really understood how that experience made you feel.
88
293160
3480
C'est comme si l’œuvre d'art comprenait ce qu'on ressent.
04:57
But other times it gets tripped up
89
297400
2216
Mais, d'autres fois, c'est perturbant,
04:59
and has you thinking it doesn't understand you at all.
90
299640
2560
on a l'impression de ne pas avoir été du tout compris.
05:02
But the piece really serves to show
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302680
1896
Cette œuvre d'art sert à montrer
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that if we have a hard time explaining the emotions that we have to each other,
92
304600
4056
que, si on a du mal à expliquer nos émotions les uns aux autres,
05:08
how can we teach a computer to make sense of them?
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308680
2360
comment apprendre à un ordinateur à les comprendre ?
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So, even the more objective parts about being human are hard to describe.
94
312360
3576
Même les dimensions les plus objectives de l'homme sont dures à décrire.
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Like, conversation.
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315960
1240
Comme la conversation.
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Have you ever really tried to break down the steps?
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317880
2736
Avez-vous déjà brisé les étapes dans une conversation ?
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So think about sitting with your friend at a coffee shop
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320640
2656
Imaginez que vous êtes assis avec un ami à un café
05:23
and just having small talk.
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323320
1320
parlant de tout et de rien.
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How do you know when to take a turn?
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325160
1720
Comment savoir quand prendre un tournant ?
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How do you know when to shift topics?
100
327440
1840
Comment savoir quand changer de sujet ?
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And how do you even know what topics to discuss?
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329960
2720
Et même comment savoir de quels sujets parler ?
05:33
See, most of us don't really think about it,
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333560
2096
La plupart de nous n'y pense pas vraiment,
05:35
because it's almost second nature.
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335680
1656
c'est comme une seconde nature.
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And when we get to know someone, we learn more about what makes them tick,
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337360
3496
Quand on rencontre quelqu'un, on en apprend plus sur ses passions
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and then we learn what topics we can discuss.
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340880
2376
et on apprend de quels sujets on peut parler.
05:43
But when it comes to teaching AI systems how to interact with people,
106
343280
3656
Mais quand il faut enseigner à l'IA comment interagir avec les gens,
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we have to teach them step by step what to do.
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346960
2856
on doit lui expliquer étape par étape.
05:49
And right now, it feels clunky.
108
349840
3496
Actuellement, c'est encore trop inadapté.
05:53
If you've ever tried to talk with Alexa, Siri or Google Assistant,
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353360
4136
Si vous avez déjà essayé de parler avec Alexa, Siri ou l'Assistant Google,
05:57
you can tell that it or they can still sound cold.
110
357520
4200
vous remarquerez que leurs réponses paraissent désincarnées.
06:02
And have you ever gotten annoyed
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362440
1656
Avez-vous déjà été agacé
06:04
when they didn't understand what you were saying
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364120
2256
quand ils n'ont pas compris ce que vous disiez
06:06
and you had to rephrase what you wanted 20 times just to play a song?
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366400
3840
et que vous avez dû reformuler 20 fois votre requête pour écouter une chanson.
06:11
Alright, to the credit of the designers, realistic communication is really hard.
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371440
4896
Il faut reconnaître aux designers
qu'une communication réaliste est très complexe.
06:16
And there's a whole branch of sociology,
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376360
2136
Il y a une branche entière de la sociologie,
06:18
called conversation analysis,
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378520
1936
l'analyse conversationnelle,
06:20
that tries to make blueprints for different types of conversation.
117
380480
3136
qui cherche à modéliser différents types de conversations.
06:23
Types like customer service or counseling, teaching and others.
118
383640
4080
Comme le service client, le conseil, l'enseignement, etc.
06:28
I've been collaborating with a conversation analyst at the lab
119
388880
2936
J'ai travaillé au laboratoire avec un analyste conversationnel
06:31
to try to help our AI systems hold more human-sounding conversations.
120
391840
4696
pour aider nos systèmes d'IA à discuter d'une façon qui semble plus humaine.
06:36
This way, when you have an interaction with a chatbot on your phone
121
396560
3176
Ainsi, en interagissant avec un chatbot sur son portable
06:39
or a voice-based system in the car,
122
399760
1856
ou avec un système vocal en voiture,
06:41
it sounds a little more human and less cold and disjointed.
123
401640
3320
l'échange semblera un peu plus humain, moins froid et désincarné.
06:46
So I created a piece of art
124
406360
1336
J'ai créé une œuvre d'art
06:47
that tries to highlight the robotic, clunky interaction
125
407720
2816
qui souligne les maladresses d'expression des robots
06:50
to help us understand, as designers,
126
410560
1976
pour aider les designers à comprendre
06:52
why it doesn't sound human yet and, well, what we can do about it.
127
412560
4576
pourquoi ils ne parlent pas encore comme des humains et ce qu'on peut y faire.
06:57
The piece is called Bot to Bot
128
417160
1456
Elle s'appelle Bot to Bot,
06:58
and it puts one conversational system against another
129
418640
2936
c'est l'interaction de deux systèmes conversationnels
07:01
and then exposes it to the general public.
130
421600
2536
qui est exposée au public.
07:04
And what ends up happening is that you get something
131
424160
2496
Au final, on arrive au résultat
07:06
that tries to mimic human conversation,
132
426680
1896
d'une tentative d'imiter une discussion,
07:08
but falls short.
133
428600
1896
sans y parvenir.
07:10
Sometimes it works and sometimes it gets into these, well,
134
430520
2736
Soit ça fonctionne, soit on reste
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loops of misunderstanding.
135
433280
1536
dans des sortes de spirales de malentendus.
07:14
So even though the machine-to-machine conversation can make sense,
136
434840
3096
Si la conversation d'une machine à l'autre peut avoir du sens,
07:17
grammatically and colloquially,
137
437960
2016
grammaticalement et dans la forme,
07:20
it can still end up feeling cold and robotic.
138
440000
3216
elle paraît toujours froide et robotique.
07:23
And despite checking all the boxes, the dialogue lacks soul
139
443240
4016
Même en remplissant tous les critères, le dialogue manque d'âme
07:27
and those one-off quirks that make each of us who we are.
140
447280
3136
et de ces traits uniques qui font ce que nous sommes.
07:30
So while it might be grammatically correct
141
450440
2056
Même en étant grammaticalement correct
07:32
and uses all the right hashtags and emojis,
142
452520
2656
et en utilisant les hashtags et les emojis appropriés,
07:35
it can end up sounding mechanical and, well, a little creepy.
143
455200
4136
le dialogue finit par sembler mécanique et un peu sinistre.
07:39
And we call this the uncanny valley.
144
459360
2336
On appelle ça la vallée mystérieuse.
07:41
You know, that creepiness factor of tech
145
461720
1936
L'élément sinistre d'une technologie
07:43
where it's close to human but just slightly off.
146
463680
2856
qui est proche de l'humain, mais pas complètement.
07:46
And the piece will start being
147
466560
1456
Et mon œuvre va devenir
07:48
one way that we test for the humanness of a conversation
148
468040
3216
une façon de tester l'humanité d'une conversation
07:51
and the parts that get lost in translation.
149
471280
2160
et les éléments perdus dans la traduction.
07:54
So there are other things that get lost in translation, too,
150
474560
2856
D'autres choses sont aussi perdues dans la traduction,
07:57
like human intuition.
151
477440
1616
comme l'intuition humaine.
07:59
Right now, computers are gaining more autonomy.
152
479080
2776
Actuellement, les ordinateurs sont plus autonomes.
08:01
They can take care of things for us,
153
481880
1736
Ils peuvent nous rendre des services,
08:03
like change the temperature of our houses based on our preferences
154
483640
3176
comme changer la température de la maison selon nos préférences
08:06
and even help us drive on the freeway.
155
486840
2160
ou même aider à conduire sur une autoroute.
08:09
But there are things that you and I do in person
156
489560
2496
Mais vous et moi faisons certaines choses en personne
08:12
that are really difficult to translate to AI.
157
492080
2760
qui sont très difficiles à traduire à une IA.
08:15
So think about the last time that you saw an old classmate or coworker.
158
495440
4360
Pensez à votre dernière rencontre avec un ancien camarade de classe ou collègue.
08:21
Did you give them a hug or go in for a handshake?
159
501080
2480
Vous êtes-vous embrassés ou serré la main ?
08:24
You probably didn't think twice
160
504800
1496
Vous n'avez pas hésité un instant
08:26
because you've had so many built up experiences
161
506320
2336
car vous avez tellement passé de moments ensemble
08:28
that had you do one or the other.
162
508680
2000
que vous savez quoi faire.
08:31
And as an artist, I feel that access to one's intuition,
163
511440
3456
En tant qu'artiste, je sens qu'atteindre l'intuition de quelqu'un,
08:34
your unconscious knowing,
164
514920
1416
son savoir inconscient,
08:36
is what helps us create amazing things.
165
516360
3056
nous aide à créer des choses extraordinaires.
08:39
Big ideas, from that abstract, nonlinear place in our consciousness
166
519440
4056
Des grandes idées, depuis cet abstrait, ce lieu chaotique dans notre conscience
08:43
that is the culmination of all of our experiences.
167
523520
2960
où culminent toutes nos expériences.
08:47
And if we want computers to relate to us and help amplify our creative abilities,
168
527840
4656
Pour créer un lien avec les ordinateurs
et qu'ils amplifient nos capacités créatives,
08:52
I feel that we'll need to start thinking about how to make computers be intuitive.
169
532520
3896
je pense qu'il faudra réfléchir à comment rendre les ordinateurs plus intuitifs.
08:56
So I wanted to explore how something like human intuition
170
536440
3096
J'ai donc voulu comprendre comment l'intuition humaine
08:59
could be directly translated to artificial intelligence.
171
539560
3456
pourrait être traduite sans filtre à une intelligence artificielle.
09:03
And I created a piece that explores computer-based intuition
172
543040
3216
Et j'ai créé une œuvre qui explore l'intuition informatique
09:06
in a physical space.
173
546280
1320
dans l'espace physique.
09:08
The piece is called Wayfinding,
174
548480
1696
Cette œuvre s'appelle Wayfinding,
09:10
and it's set up as a symbolic compass that has four kinetic sculptures.
175
550200
3936
elle est formée d'un compas symbolique avec quatre sculptures cinétiques.
09:14
Each one represents a direction,
176
554160
2056
Chacune représente une direction :
09:16
north, east, south and west.
177
556240
2120
nord, est, sud et ouest.
09:19
And there are sensors set up on the top of each sculpture
178
559080
2696
Des capteurs sont placés au dessus de chaque sculpture
09:21
that capture how far away you are from them.
179
561800
2256
pour mesurer la distance entre elle et vous.
09:24
And the data that gets collected
180
564080
1816
Les données collectées
09:25
ends up changing the way that sculptures move
181
565920
2136
vont changer le mouvement des sculptures
09:28
and the direction of the compass.
182
568080
2040
et la direction du compas.
09:31
The thing is, the piece doesn't work like the automatic door sensor
183
571360
3656
L'installation ne fonctionne pas comme un capteur de porte automatique
09:35
that just opens when you walk in front of it.
184
575040
2656
qui s'ouvre juste en marchant devant elle.
09:37
See, your contribution is only a part of its collection of lived experiences.
185
577720
5056
Votre contribution n'est qu'une partie de sa collection d'expériences vécues.
09:42
And all of those experiences affect the way that it moves.
186
582800
4056
Toutes ces expériences influencent la façon dont l’œuvre d'art bouge.
09:46
So when you walk in front of it,
187
586880
1736
Donc quand on marche devant elle,
09:48
it starts to use all of the data
188
588640
1976
elle se met à utiliser tous les données
09:50
that it's captured throughout its exhibition history --
189
590640
2616
emmagasinées pendant toute l'exposition –
09:53
or its intuition --
190
593280
1816
ou son intuition –
09:55
to mechanically respond to you based on what it's learned from others.
191
595120
3560
pour nous répondre mécaniquement en utilisant ce qu'elle appris des autres.
09:59
And what ends up happening is that as participants
192
599480
2536
Au final, les participants
10:02
we start to learn the level of detail that we need
193
602040
2816
commencent à comprendre le niveau de détail nécessaire
10:04
in order to manage expectations
194
604880
2016
afin de gérer les attentes
10:06
from both humans and machines.
195
606920
2776
tant des humains que des machines.
10:09
We can almost see our intuition being played out on the computer,
196
609720
3616
On peut presque voir notre intuition interprétée sur l'ordinateur,
10:13
picturing all of that data being processed in our mind's eye.
197
613360
3600
représentant toutes les données traitées par notre œil et notre cerveau.
10:17
My hope is that this type of art
198
617560
1656
J'espère que ce type d'art
10:19
will help us think differently about intuition
199
619240
2416
nous aidera à penser différemment l'intuition
10:21
and how to apply that to AI in the future.
200
621680
2280
et comment l'intégrer à l'IA dans le futur.
10:24
So these are just a few examples of how I'm using art to feed into my work
201
624480
3936
Voici quelques exemples de mon utilisation de l'art pour nourrir mon travail
10:28
as a designer and researcher of artificial intelligence.
202
628440
3096
de designer et de chercheur en intelligence artificielle.
10:31
And I see it as a crucial way to move innovation forward.
203
631560
3496
Je le vois comme une méthode clé pour faire progresser l'innovation.
10:35
Because right now, there are a lot of extremes when it comes to AI.
204
635080
4376
Car, actuellement, il y a beaucoup d'opinions extrêmes sur l'IA.
10:39
Popular movies show it as this destructive force
205
639480
2816
Les blockbusters la présentent en force de destruction
10:42
while commercials are showing it as a savior
206
642320
3056
alors que les publicités l'encensent comme le sauveur,
10:45
to solve some of the world's most complex problems.
207
645400
2936
à même de résoudre des problèmes très complexes dans le monde.
10:48
But regardless of where you stand,
208
648360
2536
Mais quelles que soient nos opinions,
10:50
it's hard to deny that we're living in a world
209
650920
2176
il est dur de contester qu'on vit dans un monde
10:53
that's becoming more and more digital by the second.
210
653120
2576
qui devient de plus en plus numérique à chaque seconde.
10:55
Our lives revolve around our devices, smart appliances and more.
211
655720
4600
Nos vies tournent autour de nos appareils, des applications intelligentes, etc.
11:01
And I don't think this will let up any time soon.
212
661400
2320
Et je ne crois pas que ça va s'arrêter de sitôt.
11:04
So, I'm trying to embed more humanness from the start.
213
664400
3736
Je cherche donc à intégrer plus d'humanité dès le départ.
11:08
And I have a hunch that bringing art into an AI research process
214
668160
5136
J'ai le pressentiment qu'amener l'art
dans la recherche en intelligence artificielle
11:13
is a way to do just that.
215
673320
1896
est une façon d'y arriver.
11:15
Thank you.
216
675240
1216
Merci.
11:16
(Applause)
217
676480
2280
(Applaudissements)
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