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

私たちの健康と学び方から 私たちのビジネスのやり方や意思決定の仕方に

big ones and small.

大きいものと小さいもの。

Our emotions also influence how we connect with one another.

私たちの感情はまた、影響を与えます。 どうやってお互いを繋いでいくのか。

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

生きるために進化してきた このような世界では

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

その代わりに、私たちは生きている ますます私たちの生活はこうなっていく--。

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

これがテキストメッセージ 昨夜娘から --

in a world that's devoid of emotion.

感情のない世界では

So I'm on a mission to change that.

だから、それを変える使命がある。

I want to bring emotions back into our digital experiences.

感動を呼び込みたい デジタル体験に戻ってきました。

I started on this path 15 years ago.

私は15年前にこの道を歩み始めました。

I was a computer scientist in Egypt,

エジプトでコンピューター科学者をしていました。

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

に受かったばかりだったので ケンブリッジ大学の博士課程。

So I did something quite unusual

そこで、私はかなり変わったことをしました。

for a young newlywed Muslim Egyptian wife:

若い新婚のイスラム教徒のエジプト人の妻のために

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

夫に支えられて エジプトに滞在しなければならなかった人

I packed my bags and I moved to England.

荷物をまとめてイギリスに移動しました。

At Cambridge, thousands of miles away from home,

ケンブリッジでは何千マイルも 家から離れて

I realized I was spending more hours with my laptop

支出をしていることに気がつきました。 ノートパソコンを使う時間が増えた

than I did with any other human.

他の人間よりも

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

しかし、この親密さにもかかわらず、私のラップトップは 自分の気持ちが全くわからなかった。

It had no idea if I was happy,

それは私が幸せかどうかは分からなかった。

having a bad day, or stressed, confused,

混乱している

and so that got frustrating.

ということで、イライラしてしまいました。

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

さらに悪いことに、私がコミュニケーションをとる中で 家に帰って家族とオンラインで

I felt that all my emotions disappeared in cyberspace.

自分の感情のすべてが サイバースペースで消えた。

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

ホームシックだったし、寂しかった。 と、実際に泣いていた日もありました。

but all I had to communicate these emotions was this.

伝えなければならないことは これらの感情はこれでした。

(Laughter)

(笑)

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

今日の技術 沢山のI.Q.を持っているが、E.Q.がない。

lots of cognitive intelligence, but no emotional intelligence.

認知知能がたくさん。 しかし、感情的な知性はない。

So that got me thinking,

それで考えたんだ

what if our technology could sense our emotions?

もしも私たちの技術が 私たちの感情を感じ取ることができたのでしょうか？

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

私たちのデバイスが感知できるとしたら？ 私たちがどのように感じ、それに応じて反応したか

just the way an emotionally intelligent friend would?

感情のままに 知的な友人なら？

Those questions led me and my team

これらの質問が私と私のチームを導いた

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

を読み取る技術を生み出すために と私たちの感情に反応します。

and our starting point was the human face.

そして、私たちの出発点は人間の顔でした。

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

だから、私たちの人間の顔は、たまたま 最強チャンネル

that we all use to communicate social and emotional states,

遣り取り 社会的、感情的な状態。

everything from enjoyment, surprise,

楽しさ、驚きから全てを

empathy and curiosity.

共感と好奇心。

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

感情科学では、それぞれの 顔面筋運動のアクションユニット。

So for example, action unit 12,

そこで、例えば、アクションユニット１２。

it's not a Hollywood blockbuster,

ハリウッドの超大作ではありません。

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

実はリップの角引きです。 笑顔の主成分である

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

みんなでやってみてみんなやってみよう 笑顔が絶えない

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

もう一つの例として、アクションユニット4があります。 それは、眉毛の毛並みです。

It's when you draw your eyebrows together

眉毛を寄せ合った時に

and you create all these textures and wrinkles.

そして、あなたはすべてのものを作成します。 この質感とシワ。

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

私たちはそれらを好きではありませんが、それは ネガティブな感情を強く示す

So we have about 45 of these action units,

ということで、これらのアクションユニットを45個ほど持っています。

and they combine to express hundreds of emotions.

を表現するために組み合わせています。 何百もの感情を

Teaching a computer to read these facial emotions is hard,

コンピュータに読み方を教える これらの顔の感情は難しいです。

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

なぜなら、これらのアクションユニットがあるからです。 速くてもいいし、微妙だし。

and they combine in many different ways.

と、様々な組み合わせをしています。

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

だから例えば とニヤリと笑みがこぼれます。

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

何となく似ている。 しかし、それらは全く異なる意味を持っています。

(Laughter)

(笑)

So the smile is positive,

だから、笑顔はポジティブなんです。

a smirk is often negative.

ニヤニヤはネガティブなことが多い

Sometimes a smirk can make you become famous.

時々ニヤニヤしながら で有名になることができます。

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

でもまじで大事なのは できる

to tell the difference between the two expressions.

見分けがつく の間にある2つの式を指定します。

So how do we do that?

どうやってやるの？

We give our algorithms

我々のアルゴリズムは

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

数万例 笑顔でいることを知っている人の

from different ethnicities, ages, genders,

様々な民族、年齢、性別の方から

and we do the same for smirks.

笑顔にも同じことをしています。

And then, using deep learning,

そして、ディープラーニングを使って

the algorithm looks for all these textures and wrinkles

アルゴリズムは、これらすべての テクスチャとシワ

and shape changes on our face,

と顔の形の変化。

and basically learns that all smiles have common characteristics,

と基本的にすべての笑顔を学ぶ には共通の特徴があります。

all smirks have subtly different characteristics.

微かに笑みを浮かべて 異なる特性を持っています。

And the next time it sees a new face,

そして、次は新しい顔を見ることになる。

it essentially learns that

本質的には

this face has the same characteristics of a smile,

この顔は同じ 笑顔の特徴

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

と言うと "嗚呼、これを認識した "と言うのです。 これは笑顔の表現です"

So the best way to demonstrate how this technology works

だから、実証するための最良の方法は この技術の仕組み

is to try a live demo,

はライブデモを試してみることです。

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

だからボランティアが必要なんだ できれば顔のある人がいい

(Laughter)

(笑)

Cloe's going to be our volunteer today.

今日はクロエがボランティアで来てくれます。

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

この5年間、私たちは移動してきました MITでの研究プロジェクトから

to a company,

を会社に送ることができます。

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

うちのチームが頑張ってきたところ この技術をうまく機能させるために

as we like to say, in the wild.

と言いたいところですが、野生の中では

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

そして、私たちはそれを縮小しました。 コアエモーションエンジン

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

どのようなモバイルデバイスでも動作します このiPadのようなカメラ付き。

So let's give this a try.

ということで、これを試してみましょう。

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

ご覧のように、アルゴリズムは クロエの顔を本質的に発見した。

so it's this white bounding box,

この白い境界線の箱だ

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

を追跡しています。 彼女の顔の特徴的なポイント

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

だから彼女の眉毛は、彼女の目は、彼女の目。 彼女の口と鼻。

The question is, can it recognize her expression?

問題は 彼女の表情を認識できるのか？

So we're going to test the machine.

ということで、マシンのテストをすることになりました。

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

まずはポーカーフェイスを見せてくれ うん、素晴らしい。（笑）

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

そして、彼女が微笑むように これは本物の笑顔、最高ですね。

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

ということで、緑のバーが 笑みを浮かべながら上昇していく。

Now that was a big smile.

今は満面の笑みでした。

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

微妙な笑みを浮かべてみませんか？ コンピューターが認識できるかどうか？

It does recognize subtle smiles as well.

微妙な笑顔も認識します。

We've worked really hard to make that happen.

私たちは一生懸命働いてきました それを実現するために

And then eyebrow raised, indicator of surprise.

と、眉を上げた。 驚きの指標

Brow furrow, which is an indicator of confusion.

眉毛の毛穴には 混乱の指標。

Frown. Yes, perfect.

しかめっ面。はい、完璧です。

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

だから、これらはすべての異なる アクションユニットです。他にもたくさんあります。

This is just a slimmed-down demo.

これはただのスリム化しただけのデモです。

But we call each reading an emotion data point,

しかし、私たちはそれぞれの読み方を 感情のデータポイント。

and then they can fire together to portray different emotions.

そして、彼らは一緒に発射することができます を使って、さまざまな感情を表現します。

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

だからデモの右側には -- 嬉しそうな顔をして

So that's joy. Joy fires up.

それが喜びなんですね。喜びが燃え上がる

And then give me a disgust face.

そして嫌な顔をする。

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

思い出してみてください ゼインがワン・ダイレクションを脱退した時

(Laughter)

(笑)

Yeah, wrinkle your nose. Awesome.

鼻にしわを寄せて凄いな

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

そして、実際には非常に ネガティブなので、大ファンだったのでしょうね。

So valence is how positive or negative an experience is,

だから、価数は、どのように肯定的な またはネガティブな経験があることを示しています。

and engagement is how expressive she is as well.

とエンゲージメントは、どのように 彼女もまた、表現力豊かです。

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

クロエがアクセスしていたとしたら このリアルタイムの感情ストリームに

and she could share it with anybody she wanted to.

彼女はそれを共有することができました 彼女は誰とでも一緒にいたいと思っていた

Thank you.

ありがとうございます。

(Applause)

（拍手）

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

これまでのところ、私たちは これらの感情データポイントのうち120億

It's the largest emotion database in the world.

それが最大の感情 世界のデータベース。

We've collected it from 2.9 million face videos,

集めました 290万人の顔動画から

people who have agreed to share their emotions with us,

同意者 感情を共有するために

and from 75 countries around the world.

と世界75カ国から寄せられました。

It's growing every day.

日々成長しています。

It blows my mind away

それは私の心を吹き飛ばす

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

定量化できるようになったこと 私たちの感情と同じくらい個人的なものです。

and we can do it at this scale.

と、この規模でできるようになりました。

So what have we learned to date?

では、今まで何を学んできたのか？

Gender.

性別です。

Our data confirms something that you might suspect.

私たちのデータは何かを確認します。 と疑うようなことを

Women are more expressive than men.

女性の方が男性よりも表現力があります。

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

笑顔が増えるだけでなく 笑顔が長続きします。

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

これで本当に定量化できるようになりました 男も女も何なのか

respond to differently.

反応が違う

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

文化をやろうアメリカでは

women are 40 percent more expressive than men,

女性は40 男性よりも表現力が高い

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

が、不思議なことに違いは見られない イギリスでは男女の間で

(Laughter)

(笑)

Age: People who are 50 years and older

年齢：50歳以上の方

are 25 percent more emotive than younger people.

の方が25パーセントも感情的になります。 若い人よりも

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

20代の女性は笑顔が多い 同年代の男性よりも

perhaps a necessity for dating.

もしかしたら、デートの必需品かもしれません。

But perhaps what surprised us the most about this data

しかし、おそらく私たちを驚かせたのは このデータを最もよく知っているのは

is that we happen to be expressive all the time,

起こるということは 常に表現力を発揮できるように

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

座っていても 私たちのデバイスの前だけで

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

見ている時だけではなく Facebookで猫の動画を公開しています。

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

メールをしている時は表現力がある。 テキスト、ネットショッピング。

or even doing our taxes.

税金を払ったりもしています。

Where is this data used today?

このデータは現在どこで使われているのでしょうか？

In understanding how we engage with media,

メディアとの関わり方を理解する上で

so understanding virality and voting behavior;

そう理解することで処女性を理解する と投票行動をしています。

and also empowering or emotion-enabling technology,

また、力を与える または感情を可能にする技術。

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

と、いくつかの例を共有したいと思います。 特に思い入れのある

Emotion-enabled wearable glasses can help individuals

エモーション対応のウェアラブルメガネ 個人を助けることができる

who are visually impaired read the faces of others,

視覚障害者 人の顔を読む

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

そしてそれは個人を助けることができます 自閉症スペクトラムの人は感情を解釈します

something that they really struggle with.

彼らが本当に苦労していること

In education, imagine if your learning apps

教育では、想像してみてください。 学習アプリなら

sense that you're confused and slow down,

混乱している感じがして、スピードが落ちます。

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

とか、飽きたからスピードアップしたとか。

just like a great teacher would in a classroom.

偉い先生のように 教室にいるようなものです。

What if your wristwatch tracked your mood,

もしあなたの腕時計が気分を追跡していたら？

or your car sensed that you're tired,

疲れていることを車が感知したのかもしれません。

or perhaps your fridge knows that you're stressed,

それとも冷蔵庫 あなたがストレスを感じていることを知っています。

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

自動でロックされるので、あなたを防ぐために 暴飲暴食から(笑)

I would like that, yeah.

そうしたいですね、ええ。

What if, when I was in Cambridge,

私がケンブリッジにいた時

I had access to my real-time emotion stream,

私は自分のリアルタイムの 感情の流れ。

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

それを家族と共有することができました ごく自然な形で家に帰る。

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

私たちのように 同じ部屋で一緒に？

I think five years down the line,

5年後のことを考えると

all our devices are going to have an emotion chip,

私たちのすべてのデバイスが行く 感情のチップを持っていること。

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

思い出せなくなる デバイスに顔をしかめることができなかった時

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

と私たちのデバイスは「ふーん。 気に入らなかったのか？"

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

私たちの最大の課題は この技術の多くの応用例があります。

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

私のチームと私は、私たちができないことを実感しています。 全部自分たちで作るんだ

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

だからこの技術を利用できるようにした 他の開発者が

can get building and get creative.

は建物を建てることができ、創造性を発揮することができます。

We recognize that there are potential risks

と認識しています。 かもしれない

and potential for abuse,

と虐待の可能性があります。

but personally, having spent many years doing this,

が、個人的には これを何年もやっています。

I believe that the benefits to humanity

私は、人類に利益をもたらすと信じています。

from having emotionally intelligent technology

感情的になって インテリジェントテクノロジー

far outweigh the potential for misuse.

誤用の可能性をはるかに上回る。

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

そして、私は皆さんを招待して 会話の一部です。

The more people who know about this technology,

知っている人ほど この技術について

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

発言力があればあるほど どのように使われているかで

So as more and more of our lives become digital,

ということで、ますます 私たちの生活はデジタル化しています。

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

負け戦 デバイス利用の抑制

in order to reclaim our emotions.

感情を取り戻すために

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

だから、代わりに何をしようとしているかというと は、感情をテクノロジーに持ち込むことです。

and make our technologies more responsive.

と、当社の技術をより応答性の高いものにしています。

So I want those devices that have separated us

だから私はそれらのデバイスが欲しい 隔絶した

to bring us back together.

私たちを元に戻すために

And by humanizing technology, we have this golden opportunity

そしてテクノロジーを人間化することで これを機に

to reimagine how we connect with machines,

私たちがどのようにしているかを再考するために 機械に接続します。

and therefore, how we, as human beings,

そして、それゆえに、人間である私たちがどのように

connect with one another.

つながっていく。

Thank you.

ありがとうございます。

(Applause)

（拍手）