Our emotions influence every aspect of our lives, from our health and how we learn, to how we do business and make decisions, big ones and small. Our emotions also influence how we connect with one another. We've evolved to live in a world like this, but instead, we're living more and more of our lives like this -- this is the text message from my daughter last night -- in a world that's devoid of emotion. So I'm on a mission to change that. I want to bring emotions back into our digital experiences.
Duygularımız hayatımızın her alanını etkiliyor, sağlığımız ve nasıl öğrendiğimizden, nasıl iş yaptığımız ve karar aldığımıza kadar, büyük olanları ve küçükleri. Duygularımız aynı zamanda birbirimizle nasıl bağlantı kuracağımızı da etkiliyor. Böyle bir dünyada yaşamak üzere evrildik, ama onun yerine hayatlarımızı giderek daha fazla böyle yaşıyoruz -- bu dün gece kızımdan gelen kısa mesaj -- duygulardan yoksun bir dünyada. Bu durumu değiştirmek üzere görevdeyim. Dijital deneyimlerimize duyguları tekrar getirmek istiyorum.
I started on this path 15 years ago. I was a computer scientist in Egypt, and I had just gotten accepted to a Ph.D. program at Cambridge University. So I did something quite unusual for a young newlywed Muslim Egyptian wife: With the support of my husband, who had to stay in Egypt, I packed my bags and I moved to England. At Cambridge, thousands of miles away from home, I realized I was spending more hours with my laptop than I did with any other human. Yet despite this intimacy, my laptop had absolutely no idea how I was feeling. It had no idea if I was happy, having a bad day, or stressed, confused, and so that got frustrating. Even worse, as I communicated online with my family back home, I felt that all my emotions disappeared in cyberspace. I was homesick, I was lonely, and on some days I was actually crying, but all I had to communicate these emotions was this. (Laughter) Today's technology has lots of I.Q., but no E.Q.; lots of cognitive intelligence, but no emotional intelligence. So that got me thinking, what if our technology could sense our emotions? What if our devices could sense how we felt and reacted accordingly, just the way an emotionally intelligent friend would? Those questions led me and my team to create technologies that can read and respond to our emotions, and our starting point was the human face.
Bu yola 15 sene önce koyuldum. Mısır'da bilgisayar bilimciydim ve Cambridge Üniversitesi'nde doktora programına yeni kabul edilmiştim. Genç, yeni evli, Müslüman, Mısırlı bir eş için oldukça alışılmadık bir şey yaptım: Mısır'da kalmak zorunda olan eşimin desteğiyle bavullarımı toplayıp İngiltere'ye taşındım. Cambridge'de, evimden binlerce mil uzakta, dizüstü bilgisayarımla herhangi bir insanla olduğundan daha fazla zaman geçirdiğimi fark ettim. Bu yakınlığa rağmen, bilgisayarımın ne hissettiğime dair kesinlikle en ufak bir fikri yoktu. Mutlu mu olduğum, kötü bir gün mü geçirdiğim veya stresli, şaşkın mı olduğumla ilgili bir fikri yoktu ve bu sinir bozmaya başladı. Daha da kötüsü, ülkemdeki ailemle internette iletişim kurduğumda, bütün duygularımın sanal gerçeklik içinde kaybolduğunu hissettim. Evimi özlüyordum, yalnızdım ve bazı günler gerçekten ağlıyordum, ancak bütün bu duyguları iletme şeklim böyleydi. (Gülüşmeler) Bugünün teknolojisinin çok fazla I.Q.'su var, ancak E.Q.'su yok; oldukça fazla kavramsal zekâ var, ancak duygusal zekâ yok. İşte bu beni düşündürdü, teknolojimiz duygularımızı hissetse ne olurdu? Eğer cihazlarımız nasıl hissettiğimizi bilseler ve ona göre reaksiyon verseler ne olurdu, aynen duygusal zekâya sahip bir arkadaşın yapacağı gibi? Bu sorular beni ve ekibimi duygularımızı okuyup cevap verecek teknolojiler yaratmaya götürdü ve başlangıç noktamız insan yüzüydü.
So our human face happens to be one of the most powerful channels that we all use to communicate social and emotional states, everything from enjoyment, surprise, empathy and curiosity. In emotion science, we call each facial muscle movement an action unit. So for example, action unit 12, it's not a Hollywood blockbuster, it is actually a lip corner pull, which is the main component of a smile. Try it everybody. Let's get some smiles going on. Another example is action unit 4. It's the brow furrow. It's when you draw your eyebrows together and you create all these textures and wrinkles. We don't like them, but it's a strong indicator of a negative emotion. So we have about 45 of these action units, and they combine to express hundreds of emotions.
İnsan yüzü, hepimizin sosyal ve duygusal durumumuzu iletmek için kullandığı en güçlü yollardan biri. Hoşlanmadan, sürprize, empati ve meraka kadar her şeyi. Duygu biliminde, her yüz kası hareketine eylem birimi diyoruz. Örneğin, eylem birimi 12, bir Hollywood kapalı gişesi değil, aslında gülüşün ana unsuru olan dudak kenarının yukarı doğru çekilmesi. Herkes denesin. Hadi biraz gülümseyelim. Diğer bir örnek, eylem birimi 4. Alnın kırışması. Kaşlarınızı birbirine yaklaştırıp, bütün o kıvrımları ve kırışıklıkları yarattığınız zaman olur. Onları sevmeyiz, ama negatif duyguların güçlü bir göstergesidir. Bu eylem birimlerinden 45 tane kadarına sahibiz ve yüzlerce duyguyu ifade etmek için bir araya gelirler.
Teaching a computer to read these facial emotions is hard, because these action units, they can be fast, they're subtle, and they combine in many different ways. So take, for example, the smile and the smirk. They look somewhat similar, but they mean very different things. (Laughter) So the smile is positive, a smirk is often negative. Sometimes a smirk can make you become famous. But seriously, it's important for a computer to be able to tell the difference between the two expressions.
Bir bilgisayara yüzdeki bu duyguları okumayı öğretmek zordur, çünkü bu eylem birimleri hızlı olabilir, gizli olabilir ve birçok farklı şekilde bir araya gelebilirler. Örneğin, gülümseme ve zoraki tebessümü ele alalım. Bir şekilde benzerler, ancak çok farklı anlamlara gelirler. (Gülüşmeler) Gülümseme pozitif, zoraki tebessüm ise çoğunlukla negatiftir. Bazen zoraki tebessüm sizi ünlü yapabilir. Ancak sahiden bir bilgisayarın iki ifade arasındaki farkı bilebilmesi önemlidir.
So how do we do that? We give our algorithms tens of thousands of examples of people we know to be smiling, from different ethnicities, ages, genders, and we do the same for smirks. And then, using deep learning, the algorithm looks for all these textures and wrinkles and shape changes on our face, and basically learns that all smiles have common characteristics, all smirks have subtly different characteristics. And the next time it sees a new face, it essentially learns that this face has the same characteristics of a smile, and it says, "Aha, I recognize this. This is a smile expression."
Öyleyse bunu nasıl yaparız? Algoritmalarımıza farklı etnik gruplardan, yaşlardan, cinsiyetlerden gülümsediğini bildiğimiz on binlerce örnek veririz ve aynısını zoraki tebessüm için de yaparız. Sonra derin öğrenme yoluyla, algoritma yüzümüzdeki bütün bu kıvrımlara, kırışıklıklara ve şekil değişimlerine bakar, kısaca bütün gülümsemelerin ortak özellikleri olduğunu öğrenir, bütün zoraki tebessümlerin hemen göze çarpmayan farklı özellikleri var. Bir daha yeni bir yüz gördüğünde, o yüzün esasen bir gülümsemeye özgü karakteristikleri olduğunu öğrenir ve şöyle der, "Evet, bunu tanıyorum. Bu bir gülümseme ifadesi."
So the best way to demonstrate how this technology works is to try a live demo, so I need a volunteer, preferably somebody with a face. (Laughter) Cloe's going to be our volunteer today.
Bu teknolojinin nasıl çalıştığını göstermenin en iyi yolu canlı bir demo denemek, bu yüzden bir gönüllüye ihtiyacım var, tercihen yüzü olan biri. (Gülüşmeler) Chloe bugün gönüllümüz olacak.
So over the past five years, we've moved from being a research project at MIT to a company, where my team has worked really hard to make this technology work, as we like to say, in the wild. And we've also shrunk it so that the core emotion engine works on any mobile device with a camera, like this iPad. So let's give this a try.
Geçen beş sene içinde, MIT'de bir araştırma projesi olmaktan bir şirket olmaya geçtik, ekibim bu teknolojinin çalışması için gerçekten çok çalıştı, şu an piyasada kullanılması için diyebiliriz. Aynı zamanda onu küçülttük ki, çekirdek duygu makinesi, bu iPad gibi kameraya sahip herhangi bir mobil araçta çalışabilsin. Hadi bir deneme yapalım.
As you can see, the algorithm has essentially found Cloe's face, so it's this white bounding box, and it's tracking the main feature points on her face, so her eyebrows, her eyes, her mouth and her nose. The question is, can it recognize her expression? So we're going to test the machine. So first of all, give me your poker face. Yep, awesome. (Laughter) And then as she smiles, this is a genuine smile, it's great. So you can see the green bar go up as she smiles. Now that was a big smile. Can you try a subtle smile to see if the computer can recognize? It does recognize subtle smiles as well. We've worked really hard to make that happen. And then eyebrow raised, indicator of surprise. Brow furrow, which is an indicator of confusion. Frown. Yes, perfect. So these are all the different action units. There's many more of them. This is just a slimmed-down demo. But we call each reading an emotion data point, and then they can fire together to portray different emotions. So on the right side of the demo -- look like you're happy. So that's joy. Joy fires up. And then give me a disgust face. Try to remember what it was like when Zayn left One Direction. (Laughter) Yeah, wrinkle your nose. Awesome. And the valence is actually quite negative, so you must have been a big fan. So valence is how positive or negative an experience is, and engagement is how expressive she is as well. So imagine if Cloe had access to this real-time emotion stream, and she could share it with anybody she wanted to. Thank you. (Applause)
Gördüğünüz gibi, algoritma sonuçta Chloe'nin yüzünü buldu, işte bu beyaz sınırlı kutu ve yüzündeki ana hatları takip ediyor, işte kaşları, gözleri, ağzı ve burnu. Soru şu; ifadesini tanıyabilecek mi? Bu yüzden makineyi test edeceğiz. İlk önce, bana ifadesiz yüzünü göster. Evet, harika. (Gülüşmeler) Sonra gülümsedikçe, bu gerçek bir gülümseme, harika. Evet, gülümsedikçe yeşil çubuğun arttığını görebilirsiniz. Evet, bu büyük bir gülümsemeydi. Bakalım hafif gülümsediğinde bilgisayarın tanıyabilecek mi? Hafif gülümsemeleri de tanıyor. Bunu gerçekleştirmek için gerçekten çok çalıştık. Sonra kaşlar kalkıyor, şaşırmanın göstergesi. Alnın kırışması, kafa karışıklığının göstergesi. Somurtma. Evet, mükemmel. İşte bunların hepsi farklı eylem birimleri. Daha çok var. Bu sadece kısaltılmış bir demo. Her okumaya, bir duygu veri noktası adını veriyoruz. Sonra farklı duyguları resmetmek için birlikte harekete geçerler. Demonun sağ tarafında -- mutlu görün. İşte bu neşe. Neşe harekete geçiyor. Şimdi bana iğrenme ifadesi ver. Zayn One Direction'ı terk ettiğinde nasıl olduğunu hatırlamaya çalış. (Gülüşmeler) Evet, burnunu kırıştır. Harika. Değerlik oldukça negatif, herhâlde çok büyük bir hayranısın. Değerlik, deneyimin ne kadar pozitif veya negatif olduğuyla ilgili; bağlantı ise, kişinin bunu ne kadar ifade edebildiğiyle. O zaman Chloe'nin bu gerçek zamanlı duygu akışına erişimi olduğunu ve istediği kişilerle paylaşabileceğini hayal edin. Teşekkürler. (Alkış)
So, so far, we have amassed 12 billion of these emotion data points. It's the largest emotion database in the world. We've collected it from 2.9 million face videos, people who have agreed to share their emotions with us, and from 75 countries around the world. It's growing every day. It blows my mind away that we can now quantify something as personal as our emotions, and we can do it at this scale.
Şimdiye kadar bu duygu veri noktalarından 12 milyar adet topladık. Dünyadaki en büyük duygu veri tabanı. Bunu 2,9 milyon yüz videosundan topladık, bizimle duygularını paylaşmaya gönüllü insanlardan ve dünyadaki 75 ülkeden. Her gün büyüyor. Duygular kadar kişisel bir şeyi artık ölçebiliyor olmamız beni çok şaşırtıyor ve bunu bu ölçekte yapabiliyoruz.
So what have we learned to date? Gender. Our data confirms something that you might suspect. Women are more expressive than men. Not only do they smile more, their smiles last longer, and we can now really quantify what it is that men and women respond to differently. Let's do culture: So in the United States, women are 40 percent more expressive than men, but curiously, we don't see any difference in the U.K. between men and women. (Laughter) Age: People who are 50 years and older are 25 percent more emotive than younger people. Women in their 20s smile a lot more than men the same age, perhaps a necessity for dating. But perhaps what surprised us the most about this data is that we happen to be expressive all the time, even when we are sitting in front of our devices alone, and it's not just when we're watching cat videos on Facebook. We are expressive when we're emailing, texting, shopping online, or even doing our taxes.
Peki şimdiye kadar ne öğrendik? Cinsiyet. Şüpheleniyor olduğunuz bir şeyi verimiz doğruluyor. Kadınlar erkeklerden daha fazla duygularını ifade ediyor. Daha çok gülümsemeleri yanında, gülümsemeleri daha uzun sürüyor ve erkeklerle kadınların gerçekten neye farklı yanıt verdiğini artık ölçebiliyoruz. Hadi kültüre bakalım: Amerika Birleşik Devletleri'nde, kadınlar erkeklerden yüzde 40 daha fazla ifadelerini gösteriyor, ancak ilginç biçimde Birleşik Krallık'ta erkekler ve kadınlar arasında fark görmüyoruz. (Gülüşmeler) Yaş: 50 ve üzerindeki yaştaki insanlar gençlerden yüzde 25 daha duygusal. Yirmilerindeki kadınlar aynı yaştaki erkeklerden daha fazla gülümsüyor, belki de flört için bir gereklilik. Ancak belki de bu veriyle ilgili bizi en fazla şaşırtan şey, her zaman duygularımızı ifade ediyor oluşumuz, cihazlarımızın başında tek başımıza oturuyor olsak bile ve sadece Facebook'ta kedi videoları izlerken değil. E-posta atarken, mesajlaşırken, internette alışveriş yaparken veya vergilerimizi hallederken bile duygularımızı ifade ediyoruz.
Where is this data used today? In understanding how we engage with media, so understanding virality and voting behavior; and also empowering or emotion-enabling technology, and I want to share some examples that are especially close to my heart. Emotion-enabled wearable glasses can help individuals who are visually impaired read the faces of others, and it can help individuals on the autism spectrum interpret emotion, something that they really struggle with. In education, imagine if your learning apps sense that you're confused and slow down, or that you're bored, so it's sped up, just like a great teacher would in a classroom. What if your wristwatch tracked your mood, or your car sensed that you're tired, or perhaps your fridge knows that you're stressed, so it auto-locks to prevent you from binge eating. (Laughter) I would like that, yeah. What if, when I was in Cambridge, I had access to my real-time emotion stream, and I could share that with my family back home in a very natural way, just like I would've if we were all in the same room together?
Bu veri bugün nerede kullanılıyor? Medya ile nasıl bağ kurduğumuzu anlamada, yani yayılma ve oy verme davranışını anlamada ve bunun yanında teknolojik güçlendirme veya duygu-etkinleştirmede. Özellikle çok sevdiğim bazı örnekleri sizinle paylaşmak istiyorum. Duygu-etkinleştirilmiş, giyilebilir gözlükler, görme engelli olan bireylere diğerlerinin yüzlerini okumada yardımcı olabilir ve otizm spektrumu olan bireylere duyguları anlamada yardımcı olabilir, bu onların gerçekten çok zorluk çektiği bir şey. Eğitimde, öğrenme uygulamalarınızın kafanızın karıştığını hissettiğini ve yavaşladığını veya sıkıldığınızı hissettiğini, bu yüzden hızlandığını hayal edin, aynı iyi bir öğretmenin sınıfta yapacağı gibi. Eğer kolunuzdaki saatiniz ruh hâlinizi takip etseydi ne olurdu veya arabanız yorgun olduğunuzu hissetseydi veya belki de buzdolabınız stresli olduğunuzu bilseydi, o zaman sizi aşırı yemeden korumak için otomatik olarak kilitlenirdi. (Gülüşmeler) Bunu isterdim, evet. Eğer Cambridge'deyken gerçek zamanlı duygu akışına erişimim olsaydı ve bunu ülkemdeki ailemle çok doğal bir şekilde paylaşabilseydim, aynı hepimiz aynı odada olsaydık yapacağım gibi.
I think five years down the line, all our devices are going to have an emotion chip, and we won't remember what it was like when we couldn't just frown at our device and our device would say, "Hmm, you didn't like that, did you?" Our biggest challenge is that there are so many applications of this technology, my team and I realize that we can't build them all ourselves, so we've made this technology available so that other developers can get building and get creative. We recognize that there are potential risks and potential for abuse, but personally, having spent many years doing this, I believe that the benefits to humanity from having emotionally intelligent technology far outweigh the potential for misuse. And I invite you all to be part of the conversation. The more people who know about this technology, the more we can all have a voice in how it's being used. So as more and more of our lives become digital, we are fighting a losing battle trying to curb our usage of devices in order to reclaim our emotions. So what I'm trying to do instead is to bring emotions into our technology and make our technologies more responsive. So I want those devices that have separated us to bring us back together. And by humanizing technology, we have this golden opportunity to reimagine how we connect with machines, and therefore, how we, as human beings, connect with one another.
Bence beş yıl içinde, bütün cihazlarımızın duygu çipi olacak, yalnızca cihazımıza somurttuğumuzda, "Hımm, bunu sevmedin, değil mi?" diyecek bir cihazımızın olmamasının nasıl bir şey olduğunu hatırlamayacağız. En büyük sorunumuz, bu teknolojinin pek çok uygulaması olması, ekibim ve ben hepsini tek başımıza yapamayacağımızın farkındayız, o yüzden bu teknolojiyi kullanılabilir hâle getirdik, böylece diğer geliştiriciler de yapmaya başlayabilir ve yaratıcı olabilirler. Olası risklerin ve istismar olasılığının olduğunun farkındayız, ancak şahsen bunu yıllardır yapan biri olarak ben, duygusal olarak akıllı teknolojilere sahip olmanın insanlığa getirdiği yararların, yanlış kullanılma olasılığından çok daha ağır bastığına inanıyorum. Hepinizi bu etkileşimin bir parçası olmaya davet ediyorum. Bu teknolojiyi bilen daha fazla insan oldukça, nasıl kullanıldığıyla ilgili daha fazla söz hakkımız olur. Hayatlarımız daha fazla dijital hâle geldikçe, duygularımızı geri kazanmak için, cihazlarımızı kullanmayı frenlemeye çalışarak beyhude savaş veriyoruz. Bu yüzden bunun yerine yapmaya çalıştığım şey, duyguları teknolojimize getirmek ve teknolojilerimizi daha cevap verir hâle getirmek. Bu yüzden bizi ayıran bu cihazlarımızın, bizi tekrar bir araya getirmesini istiyorum. Teknolojiyi insanlaştırarak, makinelerle nasıl bağlantı kuracağımızı ve böylece insanlık olarak birbirimizle nasıl bağlantı kuracağımızı tekrar düşünmek için bulunmaz bir fırsatımız var.
Thank you.
Teşekkürler.
(Applause)
(Alkış)