Rana el Kaliouby: This app knows how you feel — from the look on your face

Fordító: Peter Balla Lektor: Maria Ruzsane Cseresnyes

Our emotions influence every aspect of our lives,

Az érzelmeink életünk minden aspektusát befolyásolják,

from our health and how we learn, to how we do business and make decisions,

az egészségtől kezdve a tanulásig, az üzleteléstől a döntéshozatalig,

nagyokat és kicsiket egyaránt.

big ones and small.

Our emotions also influence how we connect with one another.

Az érzelmeink befolyásolják azt is, hogyan kötődünk másokhoz.

Ilyen világra lettünk teremtve,

We've evolved to live in a world like this,

de ehelyett egyre inkább egy másmilyen, --

but instead, we're living more and more of our lives like this --

this is the text message from my daughter last night --

ezt az üzenetet a lányomtól kaptam múlt éjszaka -

in a world that's devoid of emotion.

érzelemmentes világban kezdünk élni.

So I'm on a mission to change that.

Az a küldetésem, hogy ezen változtassak.

I want to bring emotions back into our digital experiences.

Vissza akarom hozni az érzelmeket digitális élményeinkbe.

I started on this path 15 years ago.

Tizenöt éve indultam el ezen az úton.

I was a computer scientist in Egypt,

Számítógép-szakértő voltam Egyiptomban,

and I had just gotten accepted to a Ph.D. program at Cambridge University.

és épp akkor vettek fel a Cambridge Egyetem doktori programjára.

So I did something quite unusual

Tehát valami egészen szokatlant csináltam

for a young newlywed Muslim Egyptian wife:

fiatal, frissen házasodott muszlim egyiptomi feleségként:

With the support of my husband, who had to stay in Egypt,

Férjem támogatásával, akinek Egyiptomban kellett maradnia,

I packed my bags and I moved to England.

összecsomagoltam és Angliába költöztem.

At Cambridge, thousands of miles away from home,

Cambridge-ben, több ezer mérföldre az otthonomtól,

I realized I was spending more hours with my laptop

rájöttem, hogy több órát töltök a laptopommal,

than I did with any other human.

mint bármelyik embertársammal.

Yet despite this intimacy, my laptop had absolutely no idea how I was feeling.

De az intimitás ellenére a laptopomnak fogalma sem volt az érzéseimről.

It had no idea if I was happy,

Nem tudta, ha vidám voltam,

having a bad day, or stressed, confused,

ha rossz napom volt, ha stresszes vagy zavart voltam,

and so that got frustrating.

és ez frusztrált.

Even worse, as I communicated online with my family back home,

Még rosszabb: ahogyan online beszélgettem az otthon maradt családommal,

I felt that all my emotions disappeared in cyberspace.

úgy éreztem, hogy minden érzelmem elvész a kibertérben.

I was homesick, I was lonely, and on some days I was actually crying,

Honvágyam volt, magányos voltam, és néhanapján igazából is sírtam,

but all I had to communicate these emotions was this.

de ennyi volt mindaz, amivel kifejezhettem ezeket az érzéseket.

(Laughter)

(Nevetés)

Today's technology has lots of I.Q., but no E.Q.;

A mai technológiának magas az IQ-ja, viszont az EQ-ja nem;

lots of cognitive intelligence, but no emotional intelligence.

rengeteg kognitív intelligencia, de semmi érzelmi intelligencia.

So that got me thinking,

Ez elgondolkodtatott:

mi lenne, ha a technológia érzékelné érzelmeinket?

what if our technology could sense our emotions?

What if our devices could sense how we felt and reacted accordingly,

Mi lenne, ha eszközeink érzékelnék, mit érzünk, és annak megfelelően reagálnának,

just the way an emotionally intelligent friend would?

ahogyan azt egy érzelmileg intelligens barátunk tenné?

Those questions led me and my team

Ezek a kérdések vezettek engem és a csapatomat

to create technologies that can read and respond to our emotions,

olyan technológiák megalkotására, amelyek olvassák az érzéseinket, és válaszolnak.

and our starting point was the human face.

Kiindulópontunk az emberi arc volt.

So our human face happens to be one of the most powerful channels

Emberi arcunk történetesen az egyik legerősebb csatorna,

that we all use to communicate social and emotional states,

amelynek révén közösségi és érzelmi állapotainkat közöljük,

everything from enjoyment, surprise,

mindent, beleértve az élvezetet, meglepetést,

empathy and curiosity.

empátiát és kíváncsiságot is.

In emotion science, we call each facial muscle movement an action unit.

Az érzelmek tudományában minden arcizom-mozgást egy egységnek nevezünk.

So for example, action unit 12,

A 12-es mozgásegység például

it's not a Hollywood blockbuster,

nem egy hollywoodi kasszasiker,

it is actually a lip corner pull, which is the main component of a smile.

ez valójában a száj sarkának felhúzása, ami egy mosoly fő alkotóeleme.

Try it everybody. Let's get some smiles going on.

Mindenki kipróbálhatja. Lássunk néhány mosolyt.

Another example is action unit 4. It's the brow furrow.

Egy másik példa a 4-es egység. Ez a szemöldök ráncolása.

It's when you draw your eyebrows together

Ilyenkor összevonjuk a szemöldökünket,

and you create all these textures and wrinkles.

és létrehozzuk ezeket a formákat meg ráncokat.

We don't like them, but it's a strong indicator of a negative emotion.

Nem szeretjük, de erős negatív érzést jelez.

So we have about 45 of these action units,

Van kb. 45 ilyen mozgásegységünk,

and they combine to express hundreds of emotions.

ezek kombinálva több száz érzelmet fejeznek ki.

Teaching a computer to read these facial emotions is hard,

Nehéz megtanítani egy számítógépnek, hogy ezeket az érzelmeket olvassa,

because these action units, they can be fast, they're subtle,

mert lehetnek ezek gyorsak, rejtettek,

and they combine in many different ways.

és különböző módon keverednek.

So take, for example, the smile and the smirk.

Vegyük például a mosolyt és a grimaszt.

They look somewhat similar, but they mean very different things.

Valamennyire hasonlónak tűnnek, ám nagyon különbözik a jelentésük.

(Laughter)

(Nevetés)

So the smile is positive,

A mosoly pozitív,

a smirk is often negative.

a grimasz gyakran negatív.

Sometimes a smirk can make you become famous.

Néha egy grimasz híressé tehet.

De komolyan, fontos, hogy egy számítógép képes legyen

But seriously, it's important for a computer to be able

to tell the difference between the two expressions.

megkülönböztetni egymástól a két érzelmet.

So how do we do that?

Mindezt hogyan csináljuk?

We give our algorithms

Adunk az algortimusainknak

tens of thousands of examples of people we know to be smiling,

több tízezer példát emberekről, akikről tudjuk, hogy mosolyognak,

from different ethnicities, ages, genders,

ezek különböző etnikumúak, korúak, neműek,

and we do the same for smirks.

és ugyanígy teszünk a grimasszal is.

And then, using deep learning,

Aztán deep learninget használva

the algorithm looks for all these textures and wrinkles

az algoritmus megkeresi ezeket a a struktúrákat és ráncokat,

and shape changes on our face,

az arcunk változásait,

and basically learns that all smiles have common characteristics,

lényegében megtanulja, hogy minden mosolynak van közös jellemzője,

all smirks have subtly different characteristics.

és minden grimasznak élesen különböző jellemzői vannak.

And the next time it sees a new face,

A következő alkalommal, mikor meglát egy új arcot,

lényegében rájön, hogy

it essentially learns that

this face has the same characteristics of a smile,

ennek az arcnak ugyanolyan jellemzői vannak, mint a mosolynak,

and it says, "Aha, I recognize this. This is a smile expression."

és azt mondja: "Jé, felismerem ezt. Ez egy mosoly kifejezése."

So the best way to demonstrate how this technology works

A technológia működésének bizonyítására a legjobb mód

is to try a live demo,

egy élő demo kipróbálása,

so I need a volunteer, preferably somebody with a face.

tehát szükségem van egy önkéntesre, lehetőleg valakire, akinek van arca.

(Laughter)

(Nevetés)

Cloe's going to be our volunteer today.

Cloe lesz a mai önkéntesünk,

So over the past five years, we've moved from being a research project at MIT

Az elmúlt öt év során egy MIT-s kutatási projektből vállalattá

to a company,

nőttük ki magunkat,

where my team has worked really hard to make this technology work,

és a csapatom igen sokat dolgozott azon, hogy ez a technológia

működjön, ahogy mondani szokás, a vadonban is.

as we like to say, in the wild.

And we've also shrunk it so that the core emotion engine

Úgy összezsugorítottuk, hogy a fő érzelem-motor

works on any mobile device with a camera, like this iPad.

bármelyik kamerás mobil eszközön működik, mint ezen az iPad-en is.

So let's give this a try.

Tehát próbáljuk ki!

As you can see, the algorithm has essentially found Cloe's face,

Ahogy láthatják, az algoritmus megtalálta Cloe arcát,

so it's this white bounding box,

ez az a fehér határolókeret,

and it's tracking the main feature points on her face,

és követi a fő jellemző pontokat az arcán,

so her eyebrows, her eyes, her mouth and her nose.

vagyis a szemöldökét, a szemét, a száját és az orrát.

The question is, can it recognize her expression?

Az a kérdés, hogy fel tudja-e ismerni, mit fejez ki?

So we're going to test the machine.

Most leteszteljük a gépet.

So first of all, give me your poker face. Yep, awesome. (Laughter)

Legelőször mutasd a pókerarcod. Igen, nagyszerű. (Nevetés)

And then as she smiles, this is a genuine smile, it's great.

Aztán ahogy mosolyog, ez egy valódi mosoly, nagyszerű.

So you can see the green bar go up as she smiles.

A zöld sáv láthatóan növekszik, mikor mosolyog.

Now that was a big smile.

Ez egy nagy mosoly volt.

Can you try a subtle smile to see if the computer can recognize?

Megpróbálsz egy enyhébb mosolyt, hogy lássuk, felismeri-e a gép?

Felismeri az enyhébb mosolyt is.

It does recognize subtle smiles as well.

We've worked really hard to make that happen.

Nagyon sokat dolgoztunk, hogy ez sikerüljön.

And then eyebrow raised, indicator of surprise.

Aztán felemelt szemöldök, a meglepetés jelzője.

Brow furrow, which is an indicator of confusion.

Szemöldökráncolás, a zavartság jelzője.

Frown. Yes, perfect.

Homlokráncolás. Tökéletes.

So these are all the different action units. There's many more of them.

Ezek mind különböző mozgásegységek. Sokkal több van belőlük.

This is just a slimmed-down demo.

Ez csak egy karcsúsított demo.

But we call each reading an emotion data point,

Minden leolvasást érzelmi adatpontnak nevezünk,

and then they can fire together to portray different emotions.

majd ezek ötvözése ábrázolja a különböző érzelmeket.

So on the right side of the demo -- look like you're happy.

A demo jobb oldalán -- tégy úgy, mintha boldog lennél.

So that's joy. Joy fires up.

Ez az öröm. Kigyúl az öröm.

And then give me a disgust face.

Most vágj utálkozó arcot.

Try to remember what it was like when Zayn left One Direction.

Gondolj arra, milyen volt, amikor Zayn kilépett a One Direction-ből.

(Laughter)

(Nevetés)

Úgy, ráncold az orrod. Klassz.

Yeah, wrinkle your nose. Awesome.

And the valence is actually quite negative, so you must have been a big fan.

A kötődés eléggé negatív, biztos nagy rajongója voltál.

So valence is how positive or negative an experience is,

A kötődés a tapasztalat pozitív vagy negatív jellege,

and engagement is how expressive she is as well.

az elkötelezettség pedig azt jelzi, mennyire kifejező.

So imagine if Cloe had access to this real-time emotion stream,

Képzeljék el, ha Cloe hozzáférne egy valós idejű érzelem-csatornához,

és megoszthatná azt mindenkivel, akivel csak akarná.

and she could share it with anybody she wanted to.

Thank you.

Köszönöm.

(Applause)

(Taps)

So, so far, we have amassed 12 billion of these emotion data points.

Az eddigiekben 12 milliárd ilyen érzelmi adatpontot gyűjtöttünk.

Ez a legnagyobb érzelem-adatbázis a világon.

It's the largest emotion database in the world.

We've collected it from 2.9 million face videos,

2,9 millió arcot ábrázoló videóról gyűjtöttük ezeket,

people who have agreed to share their emotions with us,

olyanoktól, akik beleegyeztek érzelmeik megosztásába,

and from 75 countries around the world.

világszerte, 75 országban.

It's growing every day.

Naponta növekszik.

It blows my mind away

Lélegzetelállító, hogy tudunk

that we can now quantify something as personal as our emotions,

számszerűsíteni egy ennyire személyes dolgot, mint az érzelmeink,

and we can do it at this scale.

és ilyen nagyságrendben tudjuk.

Mit tanultunk tehát eddig?

So what have we learned to date?

A nemek.

Gender.

Our data confirms something that you might suspect.

Adataink igazolják, amit valószínűleg sejtenek.

A nők kifejezőbbek, mint a férfiak.

Women are more expressive than men.

Not only do they smile more, their smiles last longer,

Nemcsak többet mosolyognak, de a mosolyuk tovább tart,

and we can now really quantify what it is that men and women

és most tényleg számszerűsíteni tudjuk, mi az, amire

respond to differently.

a nők és a férfiak eltérően válaszolnak.

Let's do culture: So in the United States,

Nézzük a kultúrát: az Egyesült Államokban

women are 40 percent more expressive than men,

a nők 40%-kal kifejezőbbek, mint a férfiak,

de érdekes módon az Egyesült Királyságban nem látunk közöttük különbséget.

but curiously, we don't see any difference in the U.K. between men and women.

(Laughter)

(Nevetés)

Age: People who are 50 years and older

Életkor: az 50 év felettiek

are 25 percent more emotive than younger people.

25%-kal érzelmesebbek a fiataloknál.

Women in their 20s smile a lot more than men the same age,

A huszonéves nők sokkal többet mosolyognak, mint az azonos korú férfiak,

perhaps a necessity for dating.

lehet, hogy ez szükséges a randizáshoz.

But perhaps what surprised us the most about this data

De az adatokban talán az lepett meg a legjobban,

is that we happen to be expressive all the time,

hogy úgy tűnik, mindig kifejezőek vagyunk,

even when we are sitting in front of our devices alone,

még akkor is, amikor egyedül ülünk a készülékeink előtt,

and it's not just when we're watching cat videos on Facebook.

és nemcsak amikor cicás videókat nézünk a Facebookon.

We are expressive when we're emailing, texting, shopping online,

Kifejezőek vagyunk e-mail és SMS írásakor, online vásárláskor,

or even doing our taxes.

még az adóbevallás kitöltésekor is.

Where is this data used today?

Hol használják ma ezeket az adatokat?

In understanding how we engage with media,

Annak megértésére, mennyire köt le a média,

so understanding virality and voting behavior;

hogy mi és miért terjed a neten, hogy hogyan választunk,

és arra, hogyan építsük be a gesztus értelmezését a technológiába.

and also empowering or emotion-enabling technology,

and I want to share some examples that are especially close to my heart.

Bemutatok néhány, a szívemhez különösen közel álló példát.

Emotion-enabled wearable glasses can help individuals

A gesztus-értelmező szemüvegek segítenek

who are visually impaired read the faces of others,

a gyengénlátó embereknek leolvasni mások arcát,

and it can help individuals on the autism spectrum interpret emotion,

és segítenek az autista embereknek az érzelmek értelmezésében,

something that they really struggle with.

ők ezzel nagyon küszködnek.

In education, imagine if your learning apps

Oktatás: képzeljék el, hogy az online tanulásban az app

sense that you're confused and slow down,

érzékeli, ha összezavarodtunk, és lelassít;

or that you're bored, so it's sped up,

ha unatkozunk, akkor felgyorsít,

just like a great teacher would in a classroom.

ahogyan egy jó tanár tenné az osztályteremben.

Mi lenne, ha a karóránk figyelné kedélyünket,

What if your wristwatch tracked your mood,

or your car sensed that you're tired,

az autónk észlelné, ha fáradtak vagyunk,

or perhaps your fridge knows that you're stressed,

vagy akár: a hűtőnk tudná, hogy feszültek vagyunk,

so it auto-locks to prevent you from binge eating. (Laughter)

és lezárná magát, hogy megakadályozza, hogy túlzabáljuk magunkat. (Nevetés)

I would like that, yeah.

Igen, ezt szeretném.

What if, when I was in Cambridge,

Mi lett volna, ha a cambridge-i időkben

I had access to my real-time emotion stream,

hozzáfértem volna az érzelem-csatornámhoz,

and I could share that with my family back home in a very natural way,

és természetes módon meg tudtam volna azt osztani otthonmaradt családommal,

just like I would've if we were all in the same room together?

mintha mindannyian együtt lennénk, ugyanabban a szobában?

I think five years down the line,

Azt gondolom, öt év múlva

all our devices are going to have an emotion chip,

minden eszközünkben lesz érzelem-csip,

and we won't remember what it was like when we couldn't just frown at our device

és már nem fogunk emlékezni arra, amikor hiába néztünk homlokráncolva,

and our device would say, "Hmm, you didn't like that, did you?"

készülékünk nem mondta: "Ez ugye nem tetszett?"

Our biggest challenge is that there are so many applications of this technology,

A nagy kihívás az, hogy a technológiának olyan sok alkalmazási területe van,

my team and I realize that we can't build them all ourselves,

hogy a csapatommal rájöttünk: nem tudjuk mindet mi megépíteni,

so we've made this technology available so that other developers

ezért közzétettük a technológiát, hogy más fejlesztők is

can get building and get creative.

tudjanak építeni rá és alkotni.

We recognize that there are potential risks

Elismerjük, hogy vannak potenciális kockázatok,

and potential for abuse,

és vissza lehet élni ezzel,

but personally, having spent many years doing this,

de személy szerint, miután oly sok éve dolgozom rajta,

I believe that the benefits to humanity

hiszem, hogy az érzelmileg intelligens technológia léte

from having emotionally intelligent technology

olyan nagy haszon az emberiségnek,

far outweigh the potential for misuse.

hogy az jócskán ellensúlyozza a visszaélés lehetőségét.

And I invite you all to be part of the conversation.

Meghívom Önöket is, vegyenek részt a beszélgetésben.

The more people who know about this technology,

Minél többen tudnak a technológiáról,

the more we can all have a voice in how it's being used.

annál többen mondhatnak véleményt használatáról.

Ahogy tehát egyre inkább digitálissá válik életünk,

So as more and more of our lives become digital,

we are fighting a losing battle trying to curb our usage of devices

vesztésre állunk a csatában, amelyben korlátozni próbáljuk eszközeink

használatát, hogy visszakérjük érzelmeinket.

in order to reclaim our emotions.

So what I'm trying to do instead is to bring emotions into our technology

Ehelyett próbálok érzelmeket vinni technológiánkba,

and make our technologies more responsive.

és fogékonyabbá tenni azt.

So I want those devices that have separated us

Azt akarom, hogy az eszközök, amelyek elválasztottak,

to bring us back together.

újra összekössenek minket.

And by humanizing technology, we have this golden opportunity

A technológia emberiessé tételével kitűnő lehetőségünk nyílik arra,

to reimagine how we connect with machines,

hogy újragondoljuk, hogyan viszonyulunk a gépekhez,

and therefore, how we, as human beings,

és ennek folytán mi, emberi lények,

connect with one another.

hogyan viszonyulunk egymáshoz.

Köszönöm.

Thank you.

(Applause)

(Taps)