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

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TED


Por favor, faça duplo clique nas legendas em inglês abaixo para reproduzir o vídeo.

Tradutor: Marina Cheffe Revisora: Margarida Ferreira
00:12
Our emotions influence every aspect of our lives,
0
12556
4017
As nossas emoções influenciam todos os aspetos da nossa vida,
00:16
from our health and how we learn, to how we do business and make decisions,
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16573
3576
desde a nossa saúde, a forma como aprendemos
até como trabalhamos e tomamos decisões,
00:20
big ones and small.
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20149
1773
sejam elas pequenas ou grandes.
00:22
Our emotions also influence how we connect with one another.
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22672
3490
As nossas emoções também influenciam o modo como nos relacionamos uns com os outros.
00:27
We've evolved to live in a world like this,
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27132
3976
Nós evoluímos para viver num mundo como este.
00:31
but instead, we're living more and more of our lives like this --
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4319
Mas, em vez disso, vivemos cada vez mais desta forma.
00:35
this is the text message from my daughter last night --
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3134
— esta foi a mensagem da minha filha ontem à noite —
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in a world that's devoid of emotion.
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num mundo desprovido de emoção.
00:41
So I'm on a mission to change that.
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41301
1951
Eu estou numa missão para mudar isto.
00:43
I want to bring emotions back into our digital experiences.
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4091
Quero fazer voltar as emoções às nossas experiências digitais.
00:48
I started on this path 15 years ago.
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3077
Comecei neste caminho há 15 anos.
Eu era cientista de informática no Egito,
00:51
I was a computer scientist in Egypt,
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2066
00:53
and I had just gotten accepted to a Ph.D. program at Cambridge University.
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53366
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e tinha sido aceite num programa de doutoramento
na Universidade de Cambridge.
00:57
So I did something quite unusual
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2113
Então, fiz uma coisa bastante invulgar
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for a young newlywed Muslim Egyptian wife:
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para uma jovem esposa egípcia e muçulmana.
01:05
With the support of my husband, who had to stay in Egypt,
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Com o apoio do meu marido, que teve que ficar no Egito,
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I packed my bags and I moved to England.
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fiz as malas e fui para Inglaterra.
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At Cambridge, thousands of miles away from home,
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Em Cambridge, a milhares de quilómetros de casa,
01:14
I realized I was spending more hours with my laptop
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3413
percebi que estava a passar mais tempo com o meu portátil
do que com qualquer ser humano.
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than I did with any other human.
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78257
2229
01:20
Yet despite this intimacy, my laptop had absolutely no idea how I was feeling.
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4853
Mas, apesar da intimidade,
o meu portátil não fazia ideia nenhuma de como eu me sentia.
01:25
It had no idea if I was happy,
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85339
3211
Não sabia se eu estava feliz,
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having a bad day, or stressed, confused,
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88550
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se estava a ter um dia mau, se estava tensa ou confusa,
01:31
and so that got frustrating.
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e isso tornou-se frustrante.
01:35
Even worse, as I communicated online with my family back home,
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5231
Pior ainda, quando eu comunicava com a minha família online,
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I felt that all my emotions disappeared in cyberspace.
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3282
eu sentia que as minhas emoções desapareciam no ciberespaço.
01:44
I was homesick, I was lonely, and on some days I was actually crying,
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104703
5155
Eu estava com saudades de casa, solitária, e, às vezes, até chorava,
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but all I had to communicate these emotions was this.
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4928
mas tudo o que eu tinha para comunicar essas emoções era isto.
01:54
(Laughter)
28
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2020
(Risos)
01:56
Today's technology has lots of I.Q., but no E.Q.;
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A tecnologia atual tem um alto Q.I, mas nenhum Q.E.,
02:01
lots of cognitive intelligence, but no emotional intelligence.
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121780
3176
ou seja, uma alta inteligência cognitiva, mas nenhuma inteligência emocional.
02:04
So that got me thinking,
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2197
Então comecei a pensar:
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what if our technology could sense our emotions?
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127153
3624
E se a nossa tecnologia pudesse reconhecer as nossas emoções?
02:10
What if our devices could sense how we felt and reacted accordingly,
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130777
4076
E se ela pudesse reconhecer os nossos sentimentos
e reagir de acordo com eles,
02:14
just the way an emotionally intelligent friend would?
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134853
3013
do mesmo modo que um amigo emocionalmente inteligente reagiria?
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Those questions led me and my team
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138666
3564
Estas perguntas fizeram com que eu e a minha equipa
02:22
to create technologies that can read and respond to our emotions,
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4377
criássemos tecnologias capazes de ler e de reagir às nossas emoções.
02:26
and our starting point was the human face.
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3090
O nosso ponto de partida foi o rosto humano.
02:30
So our human face happens to be one of the most powerful channels
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O rosto humano é um dos mais poderosos canais
02:33
that we all use to communicate social and emotional states,
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153750
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que utilizamos para comunicar os estados sociais e emocionais,
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everything from enjoyment, surprise,
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3010
como a alegria,
a surpresa,
02:40
empathy and curiosity.
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160776
4203
a empatia
e a curiosidade.
02:44
In emotion science, we call each facial muscle movement an action unit.
42
164979
4928
Na ciência da emoção, chamamos "unidade de ação"
a cada movimento facial muscular ,
02:49
So for example, action unit 12,
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169907
2925
Por exemplo, ''unidade de ação 12'',
02:52
it's not a Hollywood blockbuster,
44
172832
2038
— não é um grande êxito de Hollywood —
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it is actually a lip corner pull, which is the main component of a smile.
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3442
é o levantar do canto do lábio, o principal componente de um sorriso.
02:58
Try it everybody. Let's get some smiles going on.
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2988
Tentem, todos vocês. Vamos ver alguns sorrisos.
03:01
Another example is action unit 4. It's the brow furrow.
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181300
2654
Outro exemplo é a "unidade de ação 4". É franzir a testa.
03:03
It's when you draw your eyebrows together
48
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2238
É quando aproximamos as sobrancelhas, e criamos várias texturas e rugas.
03:06
and you create all these textures and wrinkles.
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186192
2267
Não gostamos delas, mas é um forte indicador de emoções negativas.
03:08
We don't like them, but it's a strong indicator of a negative emotion.
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188459
4295
03:12
So we have about 45 of these action units,
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192754
2206
Temos cerca de 45 unidades de ação,
03:14
and they combine to express hundreds of emotions.
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194960
3390
que se combinam para exprimir centenas de emoções.
03:18
Teaching a computer to read these facial emotions is hard,
53
198350
3901
Ensinar um computador a ler essas emoções faciais é difícil
porque essas unidades de ação podem ser rápidas, podem ser subtis,
03:22
because these action units, they can be fast, they're subtle,
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202251
2972
03:25
and they combine in many different ways.
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205223
2554
e combinam-se de muita formas diferentes.
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So take, for example, the smile and the smirk.
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207777
3738
Por exemplo, o sorriso alegre e o sorriso irónico.
03:31
They look somewhat similar, but they mean very different things.
57
211515
3753
São parecidos, mas significam coisas muito diferentes.
03:35
(Laughter)
58
215268
1718
(Risos)
03:36
So the smile is positive,
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216986
3004
O sorriso alegre é positivo,
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a smirk is often negative.
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219990
1270
o sorriso irónico, geralmente, é negativo.
03:41
Sometimes a smirk can make you become famous.
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221260
3876
Às vezes o sorriso irónico pode tornar alguém famoso.
03:45
But seriously, it's important for a computer to be able
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225136
2824
É importante que um computador consiga distinguir essas duas expressões.
03:47
to tell the difference between the two expressions.
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227960
2855
03:50
So how do we do that?
64
230815
1812
Então como fazemos isso?
03:52
We give our algorithms
65
232627
1787
Damos aos nossos algoritmos
03:54
tens of thousands of examples of people we know to be smiling,
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234414
4110
dezenas de milhares de exemplos de pessoas que sorriem alegremente,
03:58
from different ethnicities, ages, genders,
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238524
3065
pessoas de diferentes etnias, idades, sexos,
04:01
and we do the same for smirks.
68
241589
2811
e fazemos o mesmo com o sorriso irónico.
04:04
And then, using deep learning,
69
244400
1554
Usando a aprendizagem profunda,
04:05
the algorithm looks for all these textures and wrinkles
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245954
2856
o algoritmo procura todas essas texturas e rugas
04:08
and shape changes on our face,
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248810
2580
e as mudanças de forma no nosso rosto,
04:11
and basically learns that all smiles have common characteristics,
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251390
3202
e aprende que todos os sorrisos alegres têm características em comum
04:14
all smirks have subtly different characteristics.
73
254592
3181
e todos os sorrisos irónicos têm características subtilmente diferentes.
04:17
And the next time it sees a new face,
74
257773
2368
E quando voltar a ver um novo rosto,
04:20
it essentially learns that
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260141
2299
ele aprende que esse rosto
04:22
this face has the same characteristics of a smile,
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262440
3033
tem as mesmas características de um sorriso alegre e diz:
04:25
and it says, "Aha, I recognize this. This is a smile expression."
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265473
4278
''Aha, eu reconheço isto. Esta é uma expressão de sorriso alegre.''
04:30
So the best way to demonstrate how this technology works
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270381
2800
A melhor maneira de demonstrar como essa tecnologia funciona
04:33
is to try a live demo,
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273181
2136
é fazer uma demonstração ao vivo.
04:35
so I need a volunteer, preferably somebody with a face.
80
275317
3913
Portanto, preciso de um voluntário, de preferência alguém com um rosto.
(Risos)
04:39
(Laughter)
81
279230
2334
04:41
Cloe's going to be our volunteer today.
82
281564
2771
Cloe vai ser hoje a nossa voluntária.
04:45
So over the past five years, we've moved from being a research project at MIT
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285325
4458
Nos últimos cinco anos, passámos de um projeto de pesquisa no MIT
04:49
to a company,
84
289783
1156
para uma empresa,
04:50
where my team has worked really hard to make this technology work,
85
290939
3192
onde o meu grupo tem trabalhado muito para fazer funcionar esta tecnologia,
04:54
as we like to say, in the wild.
86
294131
2409
como gostamos de dizer, no dia-a-dia.
04:56
And we've also shrunk it so that the core emotion engine
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296540
2670
E também a reduzimos para que o mecanismo de emoção central
04:59
works on any mobile device with a camera, like this iPad.
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299210
3320
funcione em qualquer aparelho com câmara, como este iPad.
05:02
So let's give this a try.
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302530
2786
Então vamos lá testá-lo.
05:06
As you can see, the algorithm has essentially found Cloe's face,
90
306756
3924
Como podem ver, o algoritmo encontrou o rosto da Cloe
05:10
so it's this white bounding box,
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310680
1692
— é esta caixa delimitadora branca —
05:12
and it's tracking the main feature points on her face,
92
312372
2571
e está a procurar os pontos principais das feições dela:
05:14
so her eyebrows, her eyes, her mouth and her nose.
93
314943
2856
as sobrancelhas, os olhos, a boca e o nariz.
05:17
The question is, can it recognize her expression?
94
317799
2987
A pergunta é: ''Poderá reconhecer a expressão dela?''
05:20
So we're going to test the machine.
95
320786
1671
Vamos testar a máquina.
05:22
So first of all, give me your poker face. Yep, awesome. (Laughter)
96
322457
4186
Primeiro, faz um rosto inexpressivo. Isso, fantástico.
(Risos)
05:26
And then as she smiles, this is a genuine smile, it's great.
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326643
2813
Quando ela sorri, é um sorriso genuíno, é ótimo.
05:29
So you can see the green bar go up as she smiles.
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329456
2300
Vejam a barra verde subir quando ela sorri.
05:31
Now that was a big smile.
99
331756
1222
Esse foi um sorriso enorme.
05:32
Can you try a subtle smile to see if the computer can recognize?
100
332978
3043
Podes sorrir levemente, para ver se o computador reconhece?
Ele também reconhece sorrisos subtis.
05:36
It does recognize subtle smiles as well.
101
336021
2331
Trabalhámos muito para que isto aconteça.
05:38
We've worked really hard to make that happen.
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338352
2125
Agora o levantar das sobrancelhas, que indica surpresa.
05:40
And then eyebrow raised, indicator of surprise.
103
340477
2962
05:43
Brow furrow, which is an indicator of confusion.
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343439
4249
O franzir da testa, que indica confusão.
(Risos)
05:47
Frown. Yes, perfect.
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347688
4007
O franzir de sobrancelhas. Perfeito.
05:51
So these are all the different action units. There's many more of them.
106
351695
3493
Estas são diferentes unidades de ação. Existem muitas outras.
Esta é uma demonstração reduzida.
05:55
This is just a slimmed-down demo.
107
355188
2032
05:57
But we call each reading an emotion data point,
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357220
3148
Nós consideramos cada leitura como um dado emocional.
06:00
and then they can fire together to portray different emotions.
109
360368
2969
Podem aparecer juntos para representar diferentes emoções.
06:03
So on the right side of the demo -- look like you're happy.
110
363337
4653
No lado direito da demonstração — parece que estamos felizes.
06:07
So that's joy. Joy fires up.
111
367990
1454
Isso é alegria. A alegria dispara.
06:09
And then give me a disgust face.
112
369444
1927
Agora faz uma cara de desgosto.
06:11
Try to remember what it was like when Zayn left One Direction.
113
371371
4272
Tenta lembrar-te como te sentiste quando Zayn saiu dos One Direction.
(Risos)
06:15
(Laughter)
114
375643
1510
Isso, enruga o nariz. Ótimo.
06:17
Yeah, wrinkle your nose. Awesome.
115
377153
4342
06:21
And the valence is actually quite negative, so you must have been a big fan.
116
381495
3731
A valência está muito negativa, devias ser uma grande fã.
06:25
So valence is how positive or negative an experience is,
117
385226
2700
A valência é quão positiva ou negativa é uma experiência,
06:27
and engagement is how expressive she is as well.
118
387926
2786
e o envolvimento é quão expressiva é a pessoa.
06:30
So imagine if Cloe had access to this real-time emotion stream,
119
390712
3414
Imaginem se Cloe tivesse acesso a este fluxo digital de emoções,
06:34
and she could share it with anybody she wanted to.
120
394126
2809
e pudesse partilhar isso com quem ela quisesse.
06:36
Thank you.
121
396935
2923
Obrigada.
(Aplausos)
06:39
(Applause)
122
399858
4621
06:45
So, so far, we have amassed 12 billion of these emotion data points.
123
405749
5270
Até agora, já acumulámos 12 mil milhões destes dados emocionais.
É o maior banco de dados emocionais do mundo.
06:51
It's the largest emotion database in the world.
124
411019
2611
06:53
We've collected it from 2.9 million face videos,
125
413630
2963
Fomos buscá-los a 2,9 milhões de vídeos de rostos,
06:56
people who have agreed to share their emotions with us,
126
416593
2600
de pessoas que aceitaram partilhar as suas emoções connosco,
06:59
and from 75 countries around the world.
127
419193
3205
de 75 países em todo o mundo.
07:02
It's growing every day.
128
422398
1715
Ele está a crescer todos os dias.
07:04
It blows my mind away
129
424603
2067
Eu fico espantada com o fato de que
07:06
that we can now quantify something as personal as our emotions,
130
426670
3195
hoje em dia podemos quantificar uma coisa tão pessoal como as emoções
07:09
and we can do it at this scale.
131
429865
2235
e podemos fazer isso a este nível.
07:12
So what have we learned to date?
132
432100
2177
Então o que é que aprendemos até agora?
07:15
Gender.
133
435057
2331
Diferenças entre sexos.
07:17
Our data confirms something that you might suspect.
134
437388
3646
Os nossos dados confirmam uma coisa que vocês talvez suspeitem.
As mulheres são mais expressivas do que os homens.
07:21
Women are more expressive than men.
135
441034
1857
07:22
Not only do they smile more, their smiles last longer,
136
442891
2683
Sorriem-se mais, e os sorrisos delas duram mais tempo.
07:25
and we can now really quantify what it is that men and women
137
445574
2904
Podemos quantificar a que é que homens e mulheres
07:28
respond to differently.
138
448478
2136
reagem de modo diferente.
07:30
Let's do culture: So in the United States,
139
450614
2290
Vamos contribuir para a cultura:
07:32
women are 40 percent more expressive than men,
140
452904
3204
Nos Estados Unidos,
as mulheres são 50% mais expressivas do que os homens
07:36
but curiously, we don't see any difference in the U.K. between men and women.
141
456108
3645
mas, curiosamente, não vemos diferença no Reino Unido entre homens e mulheres.
07:39
(Laughter)
142
459753
2506
(Risos)
07:43
Age: People who are 50 years and older
143
463296
4027
Idade: As pessoas com 50 anos ou mais
07:47
are 25 percent more emotive than younger people.
144
467323
3436
são 25% mais emotivas do que as pessoas jovens.
07:51
Women in their 20s smile a lot more than men the same age,
145
471899
3852
As mulheres na faixa dos 20 anos sorriem mais do que os homens da mesma idade,
07:55
perhaps a necessity for dating.
146
475751
3839
talvez seja uma necessidade para arranjar namoro.
07:59
But perhaps what surprised us the most about this data
147
479590
2617
Mas talvez o que mais nos surpreendeu em relação a estes dados
08:02
is that we happen to be expressive all the time,
148
482207
3203
é que nós somos expressivos o tempo todo,
08:05
even when we are sitting in front of our devices alone,
149
485410
2833
mesmo quando estamos sentados sozinhos em frente dos nossos computadores,
08:08
and it's not just when we're watching cat videos on Facebook.
150
488243
3274
e não é só quando assistimos a vídeos de gatos no Facebook.
Somos expressivos quando enviamos e-mails e mensagens, quando compramos online,
08:12
We are expressive when we're emailing, texting, shopping online,
151
492217
3010
08:15
or even doing our taxes.
152
495227
2300
e até quando fazemos a declaração de impostos.
08:17
Where is this data used today?
153
497527
2392
Onde é que esses dados são usados hoje?
08:19
In understanding how we engage with media,
154
499919
2763
Para compreender como nos envolvemos com os media;
08:22
so understanding virality and voting behavior;
155
502682
2484
para compreender os fenómenos virais e o comportamento eleitoral;
08:25
and also empowering or emotion-enabling technology,
156
505166
2740
e também nas tecnologias que reforçam ou provocam emoções.
08:27
and I want to share some examples that are especially close to my heart.
157
507906
4621
Quero mostrar-vos alguns exemplos que considero muito especiais.
08:33
Emotion-enabled wearable glasses can help individuals
158
513197
3068
Óculos que reconheçam emoções podem ajudar indivíduos
08:36
who are visually impaired read the faces of others,
159
516265
3228
que possuem deficiente visão a ler o rosto dos outros.
08:39
and it can help individuals on the autism spectrum interpret emotion,
160
519493
4187
Podem ajudar indivíduos do espetro autista a interpretar emoções,
08:43
something that they really struggle with.
161
523680
2778
que é uma coisa em que eles têm muita dificuldade.
08:47
In education, imagine if your learning apps
162
527918
2859
Na área do ensino, imaginem se os aplicativos educacionais
08:50
sense that you're confused and slow down,
163
530777
2810
percebam que estamos confusos e abrandem de velocidade
08:53
or that you're bored, so it's sped up,
164
533587
1857
ou que estamos aborrecidos e avancem mais depressa,
08:55
just like a great teacher would in a classroom.
165
535444
2969
como faria um bom professor na aula.
08:59
What if your wristwatch tracked your mood,
166
539043
2601
E se o nosso relógio detetasse a nossa disposição?
09:01
or your car sensed that you're tired,
167
541644
2693
Ou se o nosso carro sentisse que estamos cansados?
09:04
or perhaps your fridge knows that you're stressed,
168
544337
2548
Ou o nosso frigorífico percebesse que estamos nervosos
09:06
so it auto-locks to prevent you from binge eating. (Laughter)
169
546885
6066
e trancasse automaticamente para impedir que comamos demais?
(Risos)
Eu adoraria isso.
09:12
I would like that, yeah.
170
552951
2717
09:15
What if, when I was in Cambridge,
171
555668
1927
E se, quando eu estava em Cambridge,
09:17
I had access to my real-time emotion stream,
172
557595
2313
eu tivesse tido acesso ao meu fluxo de emoções em tempo real
09:19
and I could share that with my family back home in a very natural way,
173
559908
3529
e pudesse partilhar isso com a minha família de modo natural,
09:23
just like I would've if we were all in the same room together?
174
563437
3971
tal como faria se estivéssemos todos juntos na mesma sala?
09:27
I think five years down the line,
175
567408
3142
Eu acho que, daqui a 5 anos,
09:30
all our devices are going to have an emotion chip,
176
570550
2337
todos os nossos aparelhos terão um chip emocional.
09:32
and we won't remember what it was like when we couldn't just frown at our device
177
572887
4064
Nem nos vamos lembrar como era não poder franzir testa para o computador
09:36
and our device would say, "Hmm, you didn't like that, did you?"
178
576951
4249
e ele responder: ''Hmm, não gostaste disto, pois não?.''
09:41
Our biggest challenge is that there are so many applications of this technology,
179
581200
3761
O nosso maior desafio é que há tantas aplicações desta tecnologia
09:44
my team and I realize that we can't build them all ourselves,
180
584961
2903
que a minha equipa e eu percebemos que não podemos montar tudo sozinhos.
09:47
so we've made this technology available so that other developers
181
587864
3496
Assim, tornámos disponível esta tecnologia para que outras pessoas
09:51
can get building and get creative.
182
591360
2114
possam começar a construir e a criar.
09:53
We recognize that there are potential risks
183
593474
4086
Sabemos que há riscos potenciais
09:57
and potential for abuse,
184
597560
2067
e há potencial para abusos,
09:59
but personally, having spent many years doing this,
185
599627
2949
mas, pessoalmente, como trabalhei nisto durante muitos anos,
10:02
I believe that the benefits to humanity
186
602576
2972
acredito que os benefícios para a humanidade
10:05
from having emotionally intelligent technology
187
605548
2275
de termos uma tecnologia emocionalmente inteligente
10:07
far outweigh the potential for misuse.
188
607823
3576
são muito maiores que o potencial para uso indevido.
10:11
And I invite you all to be part of the conversation.
189
611399
2531
Convido todos vocês para participar nessa discussão.
10:13
The more people who know about this technology,
190
613930
2554
Quanto mais pessoas souberem sobre esta tecnologia,
10:16
the more we can all have a voice in how it's being used.
191
616484
3177
mais força terá a nossa voz quanto à forma como for usada.
10:21
So as more and more of our lives become digital,
192
621081
4574
À medida que a nossa vida é cada vez mais digital,
10:25
we are fighting a losing battle trying to curb our usage of devices
193
625655
3498
travamos uma luta perdida ao tentar restringir o nosso uso de tecnologias
10:29
in order to reclaim our emotions.
194
629153
2229
para reivindicar as nossas emoções.
10:32
So what I'm trying to do instead is to bring emotions into our technology
195
632622
3914
Em vez disso, quero introduzir as emoções na nossa tecnologia
10:36
and make our technologies more responsive.
196
636536
2229
e tornar a nossa tecnologia mais recetível.
10:38
So I want those devices that have separated us
197
638765
2670
Quero que estes aparelhos que nos separaram
10:41
to bring us back together.
198
641435
2462
nos unam novamente.
10:43
And by humanizing technology, we have this golden opportunity
199
643897
4588
Ao humanizar a tecnologia, temos uma oportunidade perfeita
10:48
to reimagine how we connect with machines,
200
648485
3297
para re-imaginar como nos relacionamos com máquinas
10:51
and therefore, how we, as human beings,
201
651782
4481
e, portanto, como nós, enquanto seres humanos,
10:56
connect with one another.
202
656263
1904
nos relacionamos uns com os outros.
10:58
Thank you.
203
658167
2160
Obrigada.
11:00
(Applause)
204
660327
3313
(Aplausos)
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