Technology that knows what you're feeling | Poppy Crum

137,981 views ・ 2018-07-10

TED


वीडियो चलाने के लिए कृपया नीचे दिए गए अंग्रेजी उपशीर्षक पर डबल-क्लिक करें।

Translator: Onkar Singh Shekhawat Reviewer: Arvind Patil
00:12
What happens when technology knows more about us than we do?
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4456
क्या होता है जब टेक्नोलॉजी हमारे बारे में हमसे कहीं ज्यादा जानती है?
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A computer now can detect our slightest facial microexpressions
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17992
3672
कंप्यूटर हमारे चेहरे के बारीक से बारीक भावों को पढ सकता है।
00:21
and be able to tell the difference between a real smile and a fake one.
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21688
3611
असली और नकली मुस्कुराहट में फर्क बता सकता है।
00:25
That's only the beginning.
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1734
यह तो सिर्फ शुरुआत है।
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Technology has become incredibly intelligent
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टेक्नोलॉजी अविश्वसनीय रूप से बुद्धिमान हो गई है
00:30
and already knows a lot about our internal states.
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30355
3400
यह हमारी आंतरिक स्थिति के बारे में बहुत कुछ जानती है,
00:34
And whether we like it or not,
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34085
2286
चाहे हम इसे पसंद करें या नहीं,
00:36
we already are sharing parts of our inner lives
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3499
हम अपने अंतरंग जीवन के कई हिस्सों को पहले ही साझा कर रहे हैं
00:39
that's out of our control.
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39918
1733
यह हमारे नियंत्रण से बाहर है।
00:43
That seems like a problem,
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43413
1421
यह एक समस्या लगता है,
00:44
because a lot of us like to keep what's going on inside
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3246
हम में से ज्यादातर अंदर की बात छुपाना चाहते हैं
00:48
from what people actually see.
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1647
वास्तव में लोग जाे देखते हैं।
00:50
We want to have agency over what we share and what we don't.
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हम जो साझा करते और नहीं करते हैं, इस पर नियंत्रण चाहते हैं।
00:55
We all like to have a poker face.
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हम भावशून्य चेहरा पसंद करते हैं।
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But I'm here to tell you that I think that's a thing of the past.
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59584
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यह गुजरे जमाने की बात है।
01:03
And while that might sound scary, it's not necessarily a bad thing.
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यह बात डरा सकती है लेकिन इतनी बुरी है नहीं।
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I've spent a lot of time studying the circuits in the brain
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मैंने दिमाग के सर्किट पढ़ने में काफी समय लगाया है
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that create the unique perceptual realities that we each have.
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3693
जाे हमारी अद्वितीय वास्तविकताओं की अवधारणा बनाती है।
01:16
And now I bring that together
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76110
1405
अब मैं इसे एक साथ लाती हूं
01:17
with the capabilities of current technology
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2062
वर्तमान तकनीक की क्षमताओं के साथ
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to create new technology that does make us better,
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2537
नई तकनीक के लिए जो हमें बेहतर बनाती है,
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feel more, connect more.
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82186
1600
अधिक महसूस करें, और जुङें।
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And I believe to do that,
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84482
1786
मुझे ऐसा करने का विश्वास है,
01:26
we have to be OK losing some of our agency.
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86292
2749
हमें नियंत्रण कम करने की जरूरत है।
01:30
With some animals, it's really amazing,
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90149
2523
कुछ जानवरों के साथ यह वास्तव में अद्भुत है,
01:32
and we get to see into their internal experiences.
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92696
3474
हम उनके आंतरिक अनुभव देख पाते हैं,
01:36
We get this upfront look at the mechanistic interaction
26
96649
3722
हम यह आंतरिक क्रिया स्पष्ट देख पाते हैं
01:40
between how they respond to the world around them
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2817
वे अपने आसपास की दुनिया को कैसे प्रतिक्रिया देते हैं
01:43
and the state of their biological systems.
28
103236
2008
और उनकी जैविक प्रणालियों की स्थिति।
01:45
This is where evolutionary pressures like eating, mating
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105268
3809
जहां खाने, संभोग की तरह के विकासवादी दबाव
01:49
and making sure we don't get eaten
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ध्यान रखना कि हम ही भाेजन न बन जायें
01:50
drive deterministic behavioral responses to information in the world.
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4157
दुनिया में सूचनाआें के प्रति निर्धारणवादी व्यवहार
01:55
And we get to see into this window,
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115806
2794
हम इस झरोखे से देख सकते हैं,
01:58
into their internal states and their biological experiences.
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118624
3636
उनकी आंतरिक स्थिति और जैविक अनुभूतियाँ
02:02
It's really pretty cool.
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122284
1642
यह वास्तव में बहुत अच्छा है।
02:03
Now, stay with me for a moment -- I'm a violinist, not a singer.
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123950
4103
पल भर मेरे साथ रहिए --------- मैं वायलिन वादक हूँ गायक नहीं,
02:08
But the spider's already given me a critical review.
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128077
3590
लेकिन मकड़ी नेपहले ही मुझे एक महत्वपूर्ण समीक्षा दी।
02:16
(Video) (Singing in a low pitch)
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136907
2060
(वीडियाे) मंद स्वर में गायन
02:19
(Singing in a middle pitch)
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139868
2888
(मध्यम स्वर में गायन)
02:23
(Singing in a high pitch)
39
143800
2505
(उच्च स्वर में गायन)
02:27
(Singing in a low pitch)
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147069
1421
फिर मंद स्वर में गायन
02:29
(Singing in a middle pitch)
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149236
1600
(मध्यम स्वर में गायन)
02:31
(Singing in a high pitch)
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1777
(उच्च स्वर में गायन)
02:33
(Laughter)
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153204
1150
(हँसी)
02:36
Poppy Crum: It turns out, some spiders tune their webs like violins
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पाेपी क्रमः कुछ मकङियाँ अपने जाले वाॅयलिन की तरह ट्यून करती हैं
02:39
to resonate with certain sounds.
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ताकि वे कुछ ध्वनियों के साथ गूंजें।
02:41
And likely, the harmonics of my voice as it went higher
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2771
आैर मेरे बढते सुर की तरह
02:44
coupled with how loud I was singing
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जितना जाेर से मैं गा रही थी,
02:46
recreated either the predatory call of an echolocating bat or a bird,
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शिकारी आवाज पैदा की ज्योकि प्रतिध्वनि पहचानने वाले चमगादड़ पक्षी जैसी थी,
02:50
and the spider did what it should.
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मकड़ी ने वही किया जो उसे करना चाहिए।
02:53
It predictively told me to bug off.
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डसने भविष्यवाणी सी करते हुये मुझे जाने को कहा,
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I love this.
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1150
मुझे यह पसंद है।
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The spider's responding to its external world
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बाहरी दुनिया काे मकड़ी का जवाब
03:01
in a way that we get to see and know what's happening to its internal world.
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4350
इस तरह से हम देखते- जानते हैं इसकी आंतरिक दुनिया में क्या हो रहा है।
03:07
Biology is controlling the spider's response;
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187069
2206
मकड़ी की प्रतिक्रिया जीवविज्ञान नियंत्रित है;
03:09
it's wearing its internal state on its sleeve.
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2776
इसकी आंतरिक स्थिति जैसे आस्तीन पर लिखी हो,
03:13
But us, humans --
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193768
1655
लेकिन हम, इंसान ----
03:16
we're different.
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196184
1150
हम ऐसे नहीं हैं,
03:17
We like to think we have cognitive control over what people see, know and understand
58
197899
5735
हमें लगता है हमारे पास संज्ञानात्मक नियंत्रण है लोग क्या देखते, जानते, और समझते हैं
03:23
about our internal states --
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203658
1409
हमारी आंतरिक स्थितियों के बारे में--
03:25
our emotions, our insecurities, our bluffs, our trials and tribulations --
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205091
4303
हमारी भावनाएं, असुरक्षा बेवकूफी, परीक्षा और कष्ट इनके प्रती हमारी
03:29
and how we respond.
61
209418
1267
प्रतिक्रिया कैसी है
03:31
We get to have our poker face.
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211927
2282
हम बनावटी चेहरे लिए फिरते हैं,
03:35
Or maybe we don't.
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215799
1200
शायद नहीं भी करते हों,
03:37
Try this with me.
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217728
1182
मेरे साथ यह कोशिश करो।
03:38
Your eye responds to how hard your brain is working.
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218934
2690
आपकी आँखे बताती है कि आपका दिमाग कितनी मुश्किल में है
03:42
The response you're about to see is driven entirely by mental effort
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3230
जो प्रतिक्रिया आप देखेंगे वह पूरी तरह मानसिक है
03:45
and has nothing to do with changes in lighting.
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225617
2635
इसका रोशनी मैं परिवर्तन से लेना देना नहीं,
03:48
We know this from neuroscience.
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228276
1650
हम इसे न्यूरोसाइंस से जानते हैं।
03:49
I promise, your eyes are doing the same thing as the subject in our lab,
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229950
4560
मेरा वादा है आपकी आंखों में वही हो रहा है जो हमारी लैब में
03:54
whether you want them to or not.
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234534
1734
आप चाहें या ना चाहें
03:56
At first, you'll hear some voices.
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236292
2173
पहले आप कुछ आवाजें सुनेंगे,
03:58
Try and understand them and keep watching the eye in front of you.
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238489
3278
कोशिश करें और समझें सामने आंख को देखते रहें,
04:01
It's going to be hard at first,
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241791
1498
शुरू में मुश्किल होगी,
04:03
one should drop out, and it should get really easy.
74
243313
2391
एक अलग हो जाए,सब आसान लगेगा
04:05
You're going to see the change in effort in the diameter of the pupil.
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245728
3325
कोशिश का फर्क पुतली के व्यास में नजर आएगा
04:10
(Video) (Two overlapping voices talking)
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250140
2567
(वीडियो) ( बात करने की दो आवाजें)
04:12
(Single voice) Intelligent technology depends on personal data.
77
252731
2963
विवेकशील तकनीकी व्यक्तिगत डेटा पर निर्भर है,
04:15
(Two overlapping voices talking)
78
255718
2446
(दो ओवरलैपिंग आवाजें बात कर रही हैं)
04:18
(Single voice) Intelligent technology depends on personal data.
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258188
2976
(एकल आवाज) विवेकशील तकनीकी व्यक्तिगत डेटा पर निर्भर करती है,
04:21
PC: Your pupil doesn't lie.
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261680
1326
वक्ता:आपकी पुतली झूठ नहीं बोलती।
04:23
Your eye gives away your poker face.
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263030
2400
आपकी आंख बनावटी चेहरे को उजागर कर देती है,
04:25
When your brain's having to work harder,
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265990
1913
जब आपके मस्तिष्क को मेहनत करनी पड़ती है,
04:27
your autonomic nervous system drives your pupil to dilate.
83
267927
2785
आपका स्वायत्त तंत्रिका तंत्र पुतली काे को फैला देता है।
04:30
When it's not, it contracts.
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270736
1555
जब यह नहीं होता तो सिकुङती है।
04:32
When I take away one of the voices,
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272680
1691
अगर मैं आवाजों में से एक निकाल दूँ,
04:34
the cognitive effort to understand the talkers
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274395
2262
ताे बातचीत काे समझने की काेशिश
04:36
gets a lot easier.
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276681
1158
आसान हो जाती है
04:37
I could have put the two voices in different spatial locations,
88
277863
3000
मैं दोनाें आवाज दो अलग जगह रख सकती थी,
04:40
I could have made one louder.
89
280887
1666
या एक को तेज कर देती,
04:42
You would have seen the same thing.
90
282577
1738
तो भी यही होता,
04:45
We might think we have more agency over the reveal of our internal state
91
285006
4786
हम सोच सकते हैं कि आंतरिक स्थिति पर हमारा नियंत्रण है
04:49
than that spider,
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289816
1579
मकड़ी से ज्यादा
04:51
but maybe we don't.
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291419
1266
मगर है नहीं
04:53
Today's technology is starting to make it really easy
94
293021
2969
प्रद्योगिकी इसे आसान बना रही है
04:56
to see the signals and tells that give us away.
95
296014
2690
संकेतों का मतलब समझना,
04:59
The amalgamation of sensors paired with machine learning
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299109
3294
एकत्रित सेंसर और उनसे जुड़ा मशीनी ज्ञान
05:02
on us, around us and in our environments,
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302427
2413
जो हमारे चारों ओर फैला है,
05:04
is a lot more than cameras and microphones tracking our external actions.
98
304864
4653
वह कैमरे और माइक्रोफोन की पहुंच से ज्यादा है,
05:12
Our bodies radiate our stories
99
312529
2818
हमारे शरीर हमारी कहानी कहते हैं
05:15
from changes in the temperature of our physiology.
100
315371
2666
हमारे शरीर के तापमान में बदलाव से लेकर
05:18
We can look at these as infrared thermal images
101
318546
2261
हम इन्हें इन्फ्रारेड थर्मल छवियों में देख सकते हैं
05:20
showing up behind me,
102
320831
1160
मेरे पीछे दिख रही हैं,
05:22
where reds are hotter and blues are cooler.
103
322015
2070
जहां लाल गर्म हैं और नीले शीतल
05:24
The dynamic signature of our thermal response
104
324458
3183
हमारी तापीय प्रतिक्रिया के गतिशील हस्ताक्षर
05:27
gives away our changes in stress,
105
327665
3031
तनाव में हमारे अंदर परिवर्तन लाते हैं,
05:30
how hard our brain is working,
106
330720
2008
हमारा मस्तिष्क कितना कठिन काम कर रहा है,
05:32
whether we're paying attention
107
332752
1936
चाहे हम ध्यान दे रहे हों
05:34
and engaged in the conversation we might be having
108
334712
2627
हम वार्तालाप में लगे हाे सकते हैं
05:37
and even whether we're experiencing a picture of fire as if it were real.
109
337363
4095
हम आग के तस्वीर को असली आग समझ रहे हैं,
05:41
We can actually see people give off heat on their cheeks
110
341482
2643
लोग अपने गालों पर गर्मी छोड़ते दिखते हैं
05:44
in response to an image of flame.
111
344149
2200
आग की तस्वीर देखकर
05:48
But aside from giving away our poker bluffs,
112
348013
2929
लेकिन हमारे झूठे आत्मविश्वास के बाहर
05:50
what if dimensions of data from someone's thermal response
113
350966
4746
अगर किसी की थर्मल प्रतिक्रिया से डेटा के आयाम
05:55
gave away a glow of interpersonal interest?
114
355736
2659
पारस्परिक हित की चमक दिखी?
05:58
Tracking the honesty of feelings in someone's thermal image
115
358966
3532
किसी की थर्मल छवि में भावनाओं की ईमानदारी
06:02
might be a new part of how we fall in love and see attraction.
116
362522
3626
आकर्षण और प्यार में पङने का नया हिस्सा हो सकता है
06:06
Our technology can listen, develop insights and make predictions
117
366172
3693
तकनीक सुन सकती है,अंतर्दृष्टि विकसित कर भविष्यवाणियां कर सकती है
06:09
about our mental and physical health
118
369889
2095
हमारे मानसिक शारीरिक स्वास्थ्य के बारे में
06:12
just by analyzing the timing dynamics of our speech and language
119
372008
4000
हमारे भाषण और भाषा का विश्लेषण करके
06:16
picked up by microphones.
120
376032
1443
माइक्रोफोन से उठाकर।
06:18
Groups have shown that changes in the statistics of our language
121
378038
3880
समूहों ने दिखाया है हमारी भाषा के आंकड़ों में परिवर्तन
06:21
paired with machine learning
122
381942
1420
मशीन द्वारा सीखने के साथ जोड़ने पर
06:23
can predict the likelihood someone will develop psychosis.
123
383386
3161
भविष्यवाणी कर सकते हैं कि किसी काे मनोराेग हाेगा।
06:27
I'm going to take it a step further
124
387442
1751
इससे थोड़ा आगे चलते हैं
06:29
and look at linguistic changes and changes in our voice
125
389217
2587
हमारी आवाज भाषा में परिवर्तनों को देखो
06:31
that show up with a lot of different conditions.
126
391828
2239
जो विभिन्न स्थितियों में अलग -अलग दिखता है।
06:34
Dementia, diabetes can alter the spectral coloration of our voice.
127
394091
4367
डिमेंशिया आैर मधुमेह हमारी आवाज़ का वर्णक्रमीय रंग बदल सकते हैं।
06:39
Changes in our language associated with Alzheimer's
128
399205
3119
हमारी भाषा में परिवर्तन अल्जाइमर से जुड़ा है
06:42
can sometimes show up more than 10 years before clinical diagnosis.
129
402348
4365
कभी-कभी क्लीनिकल निदान से 10 साल पहले दिखा सकते हैं ।
06:47
What we say and how we say it tells a much richer story
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407236
3960
हम क्या कहते हैं और कैसे कहते हैं एक कहानी बताता है
06:51
than we used to think.
131
411220
1254
हम सोचा करते थे उससे अलग।
06:53
And devices we already have in our homes could, if we let them,
132
413022
4047
हम इजाजत दें तो हमारे घरों में पहले माैजूद उपकरण
06:57
give us invaluable insight back.
133
417093
2134
हमें अमूल्य अंतर्दृष्टि दे सकते हैं।
06:59
The chemical composition of our breath
134
419998
2978
हमारी सांस की रासायनिक संरचना
07:03
gives away our feelings.
135
423959
1354
भावनाओं को व्यक्त करती है।
07:06
There's a dynamic mixture of acetone, isoprene and carbon dioxide
136
426363
4478
एसीटोन आइसोप्रीन और कार्बन डाइऑक्साइड का एक गतिशील मिश्रण है,
07:10
that changes when our heart speeds up, when our muscles tense,
137
430865
3384
जाे आपकी तेज धङकन व मांसपेशियों में तनाव के साथ बदल जाता है,
07:14
and all without any obvious change in our behaviors.
138
434809
2897
हमारे व्यवहार में किसी स्पष्ट परिवर्तन के बिना।
07:18
Alright, I want you to watch this clip with me.
139
438268
2738
आप मेरे साथ यह क्लिप देखें ,
07:21
Some things might be going on on the side screens,
140
441030
3119
साइड स्क्रीन पर कुछ चीजें चल रही हाेंगी,
07:24
but try and focus on the image in the front
141
444173
3777
कोशिश करें और सामने की छवि पर ध्यान केंद्रित करें
07:27
and the man at the window.
142
447974
1463
और खिड़की पर आदमी।
07:31
(Eerie music)
143
451633
2658
(डरावना संगीत)
07:39
(Woman screams)
144
459767
1437
(महिला चिल्लाती है)
07:50
PC: Sorry about that. I needed to get a reaction.
145
470692
2395
वक्ता: माफ करना, मुझे प्रतिक्रिया देखनी थी,
07:53
(Laughter)
146
473111
1785
(हँसी)
07:55
I'm actually tracking the carbon dioxide you exhale in the room right now.
147
475412
4972
मैं आपके द्वारा इस कमरे में छोड़ी गई कार्बन डाइऑक्साइड ट्रैक कर रही हूं,
08:01
We've installed tubes throughout the theater,
148
481903
3293
हमने पूरे थिएटर में ट्यूब लगाए हैं,
08:05
lower to the ground, because CO2 is heavier than air.
149
485220
2595
नीचे जमीन तक क्योंकि कार्बन डाइऑक्साइड हवा से भारी है,
08:07
But they're connected to a device in the back
150
487839
2667
ये पीछे एक डिवाइस से जुड़े हैं,
08:10
that lets us measure, in real time, with high precision,
151
490530
3287
जो हमें वास्तविक समय में उच्च परिशुद्धता के साथ मापने देता है,
08:13
the continuous differential concentration of CO2.
152
493841
2922
कार्बन डाइऑक्साइड का लगातार बदलता घनत्व
08:17
The clouds on the sides are actually the real-time data visualization
153
497246
5508
बगल के बादल तात्कालिक डेटा विजुअलाइजेशन है
08:22
of the density of our CO2.
154
502778
1998
कार्बन डाइऑक्साइड के घनत्व का,
08:25
You might still see a patch of red on the screen,
155
505374
3699
आप स्क्रीन पर लाल रंग का एक पैच अभी भी देख सकते हैं,
08:29
because we're showing increases with larger colored clouds,
156
509097
3705
क्योंकि हम वृद्धि को बड़े रंगीन बादलों से दिखा रहे हैं,
08:32
larger colored areas of red.
157
512826
2196
लाल रंग के बड़े क्षेत्रों में।
08:35
And that's the point where a lot of us jumped.
158
515046
2559
इसी बात पर हम उछल पड़े।
08:38
It's our collective suspense driving a change in carbon dioxide.
159
518173
4915
हमारा सामूहिक रहस्य है जाे कार्बन डाइऑक्साइड में बदलाव दिखा रहा है।
08:43
Alright, now, watch this with me one more time.
160
523649
2722
ठीक है, अब, इसे मेरे साथ एक बार और देखो।
08:46
(Cheerful music)
161
526395
2238
(मधुर संगीत)
08:54
(Woman laughs)
162
534553
2137
(महिला हंसती है)
09:05
PC: You knew it was coming.
163
545344
1349
वक्ता: आपको इसका अनुमान था
09:06
But it's a lot different when we changed the creator's intent.
164
546717
3363
जब हमने निर्माता के इरादे को बदल दिया, यह बहुत अलग है।
09:10
Changing the music and the sound effects
165
550776
2769
संगीत और ध्वनि प्रभाव बदलने से
09:13
completely alter the emotional impact of that scene.
166
553569
3603
दृश्य का भावनात्मक प्रभाव पूरी तरह बदल जाता है,
09:17
And we can see it in our breath.
167
557196
2134
हम इसे अपनी सांस में देख सकते हैं।
09:20
Suspense, fear, joy
168
560196
2262
रहस्य, डर, खुशी
09:22
all show up as reproducible, visually identifiable moments.
169
562482
4507
प्रतिलिपि योग्य, साफ-साफ दिखाई देते हैं,
09:27
We broadcast a chemical signature of our emotions.
170
567473
4151
हमने भावनाओं का एक रासायनिक हस्ताक्षर प्रसारित किया।
09:35
It is the end of the poker face.
171
575249
2133
यह बनावटी चेहरे का अंत है।
09:38
Our spaces, our technology will know what we're feeling.
172
578582
3566
हमारी जगहें, हमारी तकनीक पता लगा लेगी हम क्या महसूस कर रहे हैं।
09:42
We will know more about each other than we ever have.
173
582736
2785
हम एक दूसरे के बारे में पहले से ज्यादा जानेंगे ।
09:45
We get a chance to reach in and connect to the experience and sentiments
174
585911
4307
इससे भावनाओं और अनुभवाें को जोड़ने का मौका मिलेगा
09:50
that are fundamental to us as humans
175
590242
1742
जो मनुष्य के रूप में हमारे लिए मौलिक हैं
09:52
in our senses, emotionally and socially.
176
592008
2410
हमारी इंद्रियों, भावनाओं और सामाजिक रूप से ।
09:55
I believe it is the era of the empath.
177
595482
2540
मेरा मानना है कि यह समानुभूति का युग है।
09:58
And we are enabling the capabilities that true technological partners can bring
178
598046
5222
हम क्षमताओं को विकसित कर रहे हैं यह सच तकनीकी साझेदार ला सकता है
10:03
to how we connect with each other and with our technology.
179
603292
3047
हम एक दूसरे के साथ कैसे जुड़ते हैं और हमारी तकनीक के साथ।
10:06
If we recognize the power of becoming technological empaths,
180
606363
3389
अगर हम तकनीकी समानुभाव की शक्ति को पहचानते हैं
10:09
we get this opportunity
181
609776
1936
हमें यह मौका मिलता है
10:11
where technology can help us bridge the emotional and cognitive divide.
182
611736
4424
जहां तकनीक हमें भावनात्मक और संज्ञानात्मक पुल बनाने में मदद कर सकती है।
10:16
And in that way, we get to change how we tell our stories.
183
616680
2723
इस तरह हमारी कहानी का अंदाज बदल जाएगा,
10:19
We can enable a better future for technologies like augmented reality
184
619427
3580
उन्नत तकनीकी से हम बेहतर भविष्य निर्मित कर सकते हैं
10:23
to extend our own agency and connect us at a much deeper level.
185
623031
4193
हमारी अपनी क्षमताओं का विस्तार और हमें गहरे स्तर पर जाेङने के लिए।
10:27
Imagine a high school counselor being able to realize
186
627625
2547
एक हाईस्कूल काउंसलर की कल्पना करो जाे महसूस कर सके
10:30
that an outwardly cheery student really was having a deeply hard time,
187
630196
3826
कि ऊपर से हंसमुख दिखने वाला छात्र बुरे दौर से गुजर रहा है,
10:34
where reaching out can make a crucial, positive difference.
188
634046
3180
काेशिश करने पर एक महत्वपूर्ण, सकारात्मक अंतर पैदा हाे सकता है।
10:37
Or authorities, being able to know the difference
189
637766
3230
या अधिकारियों,जिन्हें वजह मालूम हैं,
10:41
between someone having a mental health crisis
190
641020
2325
कि काेई मानसिक स्वास्थ्य संकट से गुजर रहा है
10:43
and a different type of aggression,
191
643369
1826
और एक अलग प्रकार का आक्रामकता,
10:45
and responding accordingly.
192
645219
1800
उससे वैसे ही निपटना,
10:47
Or an artist, knowing the direct impact of their work.
193
647609
3273
या एक कलाकार, जिसके काम का प्रत्यक्ष प्रभाव हाे।
10:52
Leo Tolstoy defined his perspective of art
194
652173
2643
लियो टॉल्स्टॉय ने कला के अपने परिप्रेक्ष्य को परिभाषित किया
10:54
by whether what the creator intended
195
654840
1785
कि जो कलाकार का इरादा था
10:56
was experienced by the person on the other end.
196
656649
2586
क्या देखने वाला उसको अनुभव कर सका ।
10:59
Today's artists can know what we're feeling.
197
659259
2566
आज के कलाकार जान सकते हैं हम क्या महसूस कर रहे हैं।
11:02
But regardless of whether it's art or human connection,
198
662204
3005
इस पर ध्यान दिए बिना कि यह कला या मानव कनेक्शन है,
11:06
today's technologies will know and can know
199
666608
2802
आज की तकनीकें पता कर सकती हैं
11:09
what we're experiencing on the other side,
200
669434
2048
हम दूसरी तरफ क्या अनुभव कर रहे हैं,
11:11
and this means we can be closer and more authentic.
201
671506
2618
इसका मतलब है कि हम करीब और अधिक प्रामाणिक हो सकते हैं।
11:14
But I realize a lot of us have a really hard time
202
674498
4293
लेकिन मुझे एहसास है यह वास्तव में कठिन समय है
11:18
with the idea of sharing our data,
203
678815
2267
हमारे डेटा साझा करने के विचार के साथ,
11:21
and especially the idea that people know things about us
204
681673
3111
यह विचार कि लोग हमारे बारे में जानते हैं
11:24
that we didn't actively choose to share.
205
684808
2321
कि हम जानबूझकर साझा करना नहीं चाहते।
11:28
Anytime we talk to someone,
206
688728
2216
जब भी हम किसी से बात करते हैं,
11:31
look at someone
207
691946
1555
किसी को देखो
11:33
or choose not to look,
208
693525
1468
या अनदेखा कराे,
11:35
data is exchanged, given away,
209
695017
2647
डेटा तो अदला बदली हो ही गया,
11:38
that people use to learn,
210
698533
2205
जाेकि लोग सीखने के लिए उपयोग करते हैं,
11:40
make decisions about their lives and about ours.
211
700762
3267
उनके और हमारे जीवन के बारे में निर्णय लेते हैं।
11:45
I'm not looking to create a world where our inner lives are ripped open
212
705469
3968
मैं एेसी दुनिया नहीं साेच रही जाे हमारा आंतरिक जीवन खाेलकर रख दे
11:49
and our personal data and our privacy given away
213
709461
2348
हमारा व्यक्तिगत डेटा और निजता न बचे
11:51
to people and entities where we don't want to see it go.
214
711833
2713
लोगों और संस्थाओं सेजहां हम इसे नहीं देखना चाहते हैं।
11:55
But I am looking to create a world
215
715117
2762
पर मैं एक ऐसी दुनिया बनाने की सोच रही हूं
11:57
where we can care about each other more effectively,
216
717903
3408
जहां हम एक दूसरे की अधिक परवाह कर सकते हैं,
12:01
we can know more about when someone is feeling something
217
721335
3060
काेई कुछ महसूस कर रहा है यह जान सकें
12:04
that we ought to pay attention to.
218
724419
1872
जहाँ हमें ध्यान देना चाहिए।
12:06
And we can have richer experiences from our technology.
219
726800
3335
तकनीकी हमें अच्छे अनुभव दे,
12:10
Any technology can be used for good or bad.
220
730887
2357
टेक्नोलॉजी अच्छे बुरे दोनों के लिए काम आ सकती है
12:13
Transparency to engagement and effective regulation
221
733268
2412
अनुबंधन के लिए पारदर्शिता और प्रभावी विनियमन
12:15
are absolutely critical to building the trust for any of this.
222
735704
3120
विश्वास बनाने के लिए बिल्कुल महत्वपूर्ण हैं।
12:20
But the benefits that "empathetic technology" can bring to our lives
223
740106
4834
"समानुभूतिपूर्ण प्रौद्योगिकी "हमारे लिए फायदेमंद हाे सकती है।
12:24
are worth solving the problems that make us uncomfortable.
224
744964
3891
वह समस्याएं हल कर सकती है जो हमें असहज करती हैं,
12:29
And if we don't, there are too many opportunities and feelings
225
749315
4025
अगर हम नहीं करते हैं, तो वहाँ बहुत सारे अवसर आैर भावनायें हैं
12:33
we're going to be missing out on.
226
753364
1695
जो हमसे छूट जाएंगे,
12:35
Thank you.
227
755083
1175
धन्यवाद।
12:36
(Applause)
228
756282
2479
(तालियां)
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