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

Traductor: Sebastian Betti
Revisor: Denise RQ Las emociones influyen en
cada aspecto de nuestras vidas, de la salud y el aprendizaje, a la forma
de hacer negocios y tomar decisiones, grandes y pequeñas. Las emociones influyen en la forma
en la cual interaccionamos entre nosotros. Hemos evolucionado para vivir
en un mundo como este, pero en cambio, vivimos la vida
cada vez más de esta manera –este es el mensaje de texto
que recibí de mi hija anoche– en un mundo desprovisto de emoción. Mi misión es cambiar esto. Quiero devolver las emociones
a nuestra experiencia digital.

Empecé con esto hace 15 años. Era ingeniera informática en Egipto y fui aceptada en un programa de doctorado
en la Universidad de Cambridge. E hice algo bastante inusual para una joven recién casada,
egipcia y musulmana: con el apoyo de mi marido,
que debía quedarse en Egipto, hice las maletas y me mudé a Inglaterra. En Cambridge, a miles
de kilómetros de casa, me di cuenta de que estaba
pasando más horas con mi laptop que con otros seres humanos. Pero a pesar de esta intimidad, mi laptop
no tenía ni idea de mi estado de ánimo. No tenía idea de si yo era feliz, si tenía un mal día, o estaba
estresada o confundida, y eso era frustrante. Aun peor, cuando me comunicaba
en línea con mi familia en casa, sentía que todas mis emociones
desaparecían en el ciberespacio. Sentía nostalgia, estaba sola,
y algunos días lloraba, pero todo lo que tenía para
comunicar mis emociones era esto. (Risas) Hoy la tecnología es
inteligente pero no emocional mucha inteligencia cognitiva,
pero nada de inteligencia emocional. Eso me hizo pensar, ¿y si la tecnología pudiera
interpretar nuestras emociones? ¿Y si nuestros dispositivos pudieran
detectar y reaccionar en consecuencia, como lo harían los amigos
con inteligencia emocional? Esas preguntas me guiaron
a mí y a mi equipo a crear tecnologías capaces
de leer emociones y responder, y nuestro punto de partida
fue el rostro humano.

Nuestro rostro es uno de
los canales más poderosos que usamos para comunicar
estados sociales y emocionales, todo, del disfrute y la sorpresa, a la empatía y la curiosidad. En la ciencia de las emociones, cada
movimiento de cada músculo facial, es una unidad de acción. Por ejemplo, la unidad de acción 12, no es una superproducción de Hollywood, es el tirón de la comisura labial,
componente principal de una sonrisa. Intenten todos. Sonriamos. Otro ejemplo es la unidad de acción 4, las líneas de expresión en el entrecejo
cuando juntamos las cejas y se forman estos pliegues y arrugas. No nos gustan, pero es una
fuerte señal de una emoción negativa. Hay unas 45 unidades de acción, y combinadas expresan
cientos de emociones, Enseñarle a una computadora a leer
estas emociones faciales es difícil, porque estas unidades de acción
pueden ser rápidas y sutiles, y se combinan de muchas formas. Tomemos por ejemplo
la sonrisa genuina y la socarrona.

Se parecen pero expresan cosas diferentes. (Risas) La sonrisa genuina es positiva, la sonrisa socarrona a veces es negativa. A veces una mueca puede hacerte célebre. Pero en serio, es importante
para una computadora poder notar la diferencia entre
las dos expresiones. ¿Cómo hacemos esto? Introducimos en el programa de computación decenas de miles de ejemplos
de personas que sonríen de distintas etnias, edades, géneros, y hacemos lo mismo con
las sonrisas socarronas. Luego, los algoritmos
en aprendizaje automático buscan estas lineas, pliegues
y cambios musculares faciales y básicamente aprenden que todas las sonrisas genuinas
tienen características comunes mientras que las sonrisas socarronas
tienen otras sensiblemente diferentes. Y la próxima vez que vean
un nuevo rostro, sabrán que este rostro tiene las mismas
características de una sonrisa genuina, y dirán: "Ajá, la reconozco.
Esta es la expresión de una sonrisa".

Y la mejor manera de demostrar
cómo funciona esta tecnología es con una demo en vivo, para esto necesito un voluntario,
preferentemente alguien con un rostro. (Risas) Chloe será nuestra voluntaria de hoy. En los últimos 5 años, pasamos de ser
un proyecto de investigación en el MIT a ser una empresa, donde mi equipo ha trabajado
arduamente en esta tecnología, para que funcione fuera del laboratorio. Y la hemos compactado tanto como
para que el lector de las emociones funcione en un dispositivo móvil
con una cámara, como este iPad. Así que probémosla. Como pueden ver, el algoritmo
detectó el rostro de Chloe, es este cuadro delimitador blanco, que detecta los contornos principales
de sus rasgos faciales, sus cejas, sus ojos, su boca y nariz.

La pregunta es:
¿puede reconocer su expresión? Vamos a probar la máquina. Ante todo, pon cara
de póquer. Sí, genial. (Risas) Y a medida que sonríe –esta es
una sonrisa genuina, es genial– pueden ver como aumenta la barra verde. Esa fue una gran sonrisa. ¿Puedes intentar una sonrisa sutil
para ver si la computadora la reconoce? También reconoce sonrisas sutiles. Hemos trabajado arduamente
para que esto suceda. Luego levanta una ceja,
que indica sorpresa. Frunce el ceño,
que indica la confusión. Enfurruñate. Sí, perfecto. Estas son diferentes unidades
de acción. Hay muchas más. Esta es solo una demo superficial. Llamamos a cada lectura
un dato emocional, que luego pueden actuar juntos
para crear distintas emociones. A la derecha de la demo,
parece que estás feliz. Eso es alegría. Se desata la alegría. Ahora pon cara de disgusto. Trata de recordar qué sentiste
cuando Zayn dejó One Direction. (Risas) Sí, arruga la nariz.

Genial. La valencia es bastante negativa,
por lo que debe haber sido una gran fan. La valencia indica cuán positiva
o negativa es una experiencia, y la vinculación indica lo
expresiva que es también. Imaginen que Chloe tiene acceso a este
contenido emocional en tiempo real, y que puede compartir sus
emociones con quien quiere. Gracias. (Aplausos) Hasta ahora contamos con 12 000
millones de estos indicadores emocionales. Es la base de datos de emociones
más grande del mundo. La hemos recopilado a partir de
2,9 millones de rostros en videos, de personas que accedieron a compartir
sus emociones con nosotros, de 75 países del mundo. Crece cada día. Me resulta impactante que ahora podamos cuantificar algo
tan personal como las emociones, y poder hacerlo a esta escala. ¿Qué hemos aprendido hasta la fecha? Hay diferencias por género.

Nuestros datos confirman algo
que Uds. ya sospechaban. Las mujeres son más
expresivas que los hombres. No solo sonríen más,
sus sonrisas duran más, y ahora podemos cuantificar
cómo es que hombres y mujeres responden de maneras tan diferentes. Veamos culturalmente: en EE.UU., las mujeres son un 40 %
más expresivas que los hombres, pero curiosamente, no vemos diferencia
entre hombres y mujeres en el R.U. (Risas) Por edad: las personas de 50 años o más son un 25 % más emotivos
que los más jóvenes. Las mujeres de veintipico sonríen mucho
más que los hombres de la misma edad, quizá es una necesidad para las citas. Pero quizá lo que más
nos sorprende de estos datos es que solemos ser
expresivos todo el tiempo, incluso cuando estamos sentados
solos frente a nuestros dispositivos y no solo cuando miramos
videos de gatos en Facebook.

Somos expresivos cuando mandamos emails,
mensajes, cuando compramos en línea, o incluso pagando impuestos. ¿Para qué se usan estos datos hoy? Para entender cómo nos
relacionamos con los medios, para entender la viralidad
y el comportamiento del voto; y también para dar poder
dotar de emoción a la tecnología, y quiero compartir algunos ejemplos
particularmente especiales para mi. Las gafas portátiles con lector
emotivo pueden ayudar a las personas con discapacidad visual
a leer los rostros de los demás, y a las personas del espectro autista
a interpretar pistas emocionales algo que les cuesta mucho. En educación, imaginen
si sus apps educativas detectaran que están confundidos
y bajaran la velocidad, o que están aburridos, y aceleraran, como haría un buen profesor en el aula. Y si una pulsera leyera su estado anímico, o el auto detectara que están cansados, o quizá si el frigorífico
supiera que están estresados, y se autobloqueara para
evitar atracones. (Risas) Me gustaría eso, sí.

¿Y si, cuando estuve en Cambridge, hubiera tenido acceso en tiempo
real a mi contenido emocional y hubiera podido compartirlo con mi
familia en casa de manera muy natural, como si estuviéramos en
la misma habitación juntos? Creo que dentro de 5 años, todos los dispositivos tendrán
un chip lector de emociones y no recordaremos cómo era no poder
fruncir el ceño a nuestro dispositivo y que nuestro dispositivo dijera:
"Mmm, no te gusta, ¿no?" Nuestro desafío más grande es que hay
tantas aplicaciones para esta tecnología, que mi equipo y yo nos dimos cuenta
de que no podemos con todo solos, por eso liberamos esta tecnología para que otros desarrolladores
puedan desarrollarla y ser creativos.

Reconocemos que hay riesgos potenciales y potencial para el abuso, pero en mi opinión, habiendo pasado
muchos años haciendo esto, creo que los beneficios para la humanidad de contar con tecnología
emocionalmente inteligente superan con creces las
desventajas por uso indebido. Y los invito a todos
a tomar parte en el debate. Cuantas más personas
conozcan esta tecnología, más podemos decir
sobre cómo se usa. Conforme nuestras vidas
se vuelven cada vez más digitales, estamos librando una batalla perdida
tratando de evitar los dispositivos para recuperar nuestras emociones. Por eso yo propongo, en cambio,
incorporar las emociones a la tecnología y hacer que nuestras tecnologías
sean más receptivas. Quiero que esos dispositivos
que nos han separado nos vuelvan a unir.

Y humanizando la tecnología,
tenemos esta oportunidad excelente de reinventar la manera de
conectarnos con las máquinas, y por lo tanto, la manera de como
nosotros, los seres humanos, conectamos unos con otros. Gracias. (Aplausos).

As found on YouTube

Deja un comentario

Tu dirección de correo electrónico no será publicada. Los campos obligatorios están marcados con *