[LIVEWORX TITELMUSIK]
Willkommen zurück bei LiveWorx 2020.
Mein Name ist Andia Winslow und ich bin Ihre Gastgeberin
für den heutigen Livestream.
Wir haben bereits von einigen der
besten Vordenker im Bereich der Technologie
aus der Industriewelt gehört.
Wenn Sie keine Gelegenheit hatten, an den vorherigen Sessions teilzunehmen,
sollten Sie sich diese unbedingt im LiveWorx On-Demand-Katalog ansehen,
der Ihnen ab heute bis zum 19. Juni zur Verfügung steht.
Diese Online-Bibliothek enthält über 100 zusätzliche Sessions
mit großartigen Inhalten.
Behalten Sie auch die nächste E-Mail im Auge,
um ein ganzes Jahr lang Zugang zu den Inhalten in unserem Archiv zu erhalten.
Lassen Sie uns nun mit unserer nächsten Session anfangen –
künstliche emotionale Intelligenz oder emotionale KI,
was das ist und warum es wichtig ist.
Dr. Rana el Kaliouby ist die Geschäftsführerin und Mitbegründerin von Affectiva.
Aus dem MIT Media Lab hervorgegangen, hat Affectiva die emotionale KI
erschaffen und definiert.
Eine Software, die nuancierte menschliche Emotionen
und komplexe kognitive Zustände von Gesicht und Stimme ablesen kann.
Dr. el Kaliouby ist Pionierin der emotionalen KI und Autorin von
Girl Decoded: A Scientist's Quest
to Reclaim our Humanity by Bringing Emotional
Intelligence to Technology.
Ich freue mich sehr, Dr. Rana el Kaliouby willkommen zu heißen.
Danke, Andia.
Es ist mir eine Freude, heute hier bei Ihnen zu sein.
Meine Mission ist es, die Technologie menschlicher zu machen,
bevor sie uns entmenschlicht, indem wir emotionale Intelligenz
und Empathie in unsere Geräte und Technologien einbauen.
Und dabei ist es mein Ziel, sowohl
Mensch-Computer-Schnittstellen als auch Verbindungen
von Mensch zu Mensch neu zu bedenken.
Wir wurden alle in dieses Universum katapultiert,
in dem wir virtuell arbeiten.
So stellen wir Kontakt zu unseren Kollegen her.
Wir lernen online, also
meine Kinder lernen so.
Und wir stellen virtuell Kontakt zu Freunden und Familie her.
Aber irgendetwas fehlt.
Es ist nicht ganz dasselbe.
Und das ist nämlich das Konzept all unserer nonverbalen Signale,
die in diesen virtuellen Umgebungen fehlen.
Die KI übernimmt Rollen, die sonst von Menschen ausgeübt wurden,
wie etwa Unterstützung beim Fahren unserer Autos,
Unterstützung im Gesundheitswesen, Hilfe zu mehr Produktivität,
und vielleicht sogar die Einstellung Ihres nächsten Kollegen.
Das Problem ist, dass wir einen neuen Gesellschaftsvertrag zwischen Menschen
und der KI brauchen.
Einen, der auf gegenseitigem und reziprokem Vertrauen beruht.
Natürlich müssen wir Vertrauen in die KI haben,
und es gibt eine Menge Gespräche zu diesem Thema.
Aber noch viel wichtiger, auch die KI muss Vertrauen in uns Menschen haben.
Immerhin haben wir nicht immer eine perfekte Erfolgsgeschichte,
wenn es darum geht, das Richtige zu tun.
Leider gibt es bereits zahlreiche Beispiele, die zeigen, dass
das Vertrauen fehlgeschlagen ist.
Ein Twitter-Chatbot, der über Nacht rassistisch wurde,
selbstfahrende Autos, die in tödliche Unfälle verwickelt sind,
und Gesichtserkennungs-Technologien, die bestimmte Bevölkerungsschichten
diskriminieren –
besonders farbige Frauen.
Um das Vertrauen wiederherzustellen, müssen wir schauen, wie Menschen es machen.
Wir treffen jeden Tag tausende von Entscheidungen,
bei denen wir einander vertrauen müssen,
sowohl in unseren persönlichen als auch in unseren beruflichen Beziehungen.
Manchmal beruht dieses Vertrauen auf Juristenjargon
und Geschäftsbedingungen.
Aber viel öfter beruht es auf den impliziten, nonverbalen, subtilen
Hinweisen, die wir miteinander, austauschen, wobei Empathie
im Zentrum des Aufbaus dieses Vertrauens steht.
Die Technologie hat heutzutage einen hohen IQ –
eine Menge kognitive Intelligenz, aber keinen EQ –
keine emotionale Intelligenz.
Das ist die fehlende Komponente.
Ich habe mich also während meiner gesamten Karriere gefragt,
was wäre, wenn Technologien menschliche Emotionen genauso
identifizieren könnten wie wir?
Was wäre, wenn Ihr Computer zwischen einem
Lächeln und einem Grinsen unterscheiden könnte?
Beide betreffen die untere Gesichtshälfte,
haben aber sehr unterschiedliche Bedeutungen.
Wie können wir also eine KI bauen, die Menschen versteht?
Um das zu erreichen, muss man schauen, wie es der Mensch macht.
Nur 7 % davon, wie wir unseren Gemütszustand kommunizieren,
beruht auf der von uns genutzten Wortwahl.
93 % sind nonverbal, aufgeteilt auf unsere Mimik
und Gestik –
Davon mache ich viel –
und 38 % stimmliche Intonation, wie schnell
Sie sprechen, wie viel Energie Sie in der Stimme haben.
Einen Großteil meiner Karriere habe ich mich mit dem Gesicht beschäftigt.
Es ist eine sehr machtvolle Leinwand für die Kommunikation von menschlichen Emotionen.
Die Wissenschaft der emotionalen Gesichtsausdrücke gibt es bereits seit über 200 Jahren.
Dieser Mann, Duchenne, hat unsere Gesichtsmuskeln
elektrisch stimuliert, um zu kartieren, wie sich die Gesichtsmuskulatur bewegt.
Das machen wir zum Glück nicht mehr.
Und dann haben Paul Ekman und sein Team in den späten 70ern
das Facial Action Coding System veröffentlicht –
eine objektive Methode, mit der jede Bewegung der Gesichtsmuskeln
mit einer Action Unit, einem Code, in Verbindung gebracht wurde.
Also zum Beispiel, wenn Sie lachen – probieren Sie es mit mir aus –
wenn Sie lachen, spannen Sie den Musculus Zygomaticus an,
und das ist im Prinzip das Ziehen an der Ecke der Lippen oder Action Unit 12.
Wenn Sie die Stirn runzeln, ist das Action Unit 4,
es ist das Runzeln der Stirn.
Und das ist typischerweise eine Indikation für eine negative Emotion
wie Verwirrung oder Ärger.
Es gibt etwa 45 dieser Gesichtsmuskeln und
es braucht etwa 100 Stunden Training,
um ein zertifizierter FACS-Codierer oder Gesichtsleser zu werden –
sehr arbeitsaufwendig und sehr zeitintensiv.
Und das Kodieren jeder Videominute
dauert etwa fünf Minuten, in denen man sich das Video
im Zeitraffer ansieht und sagt, oh, aha, ich sehe ein,
Sie wissen schon, eine gehobene Augenbraue oder ein Schielen.
Das müssen wir nicht mehr tun.
Stattdessen nutzen wir Computer und maschinelles Lernen und
Deep Learning, um automatisch Algorithmen zu trainieren,
die diese Gesichtsausdrücke erkennen.
Wir nutzen hunderttausende Beispiele von Menschen,
die lachen und grinsen und ihre Augenbrauen anheben,
um diese Algorithmen trainieren.
Und das Deep Learning Netzwerk ist in der Lage herauszudestillieren,
was alle diese Lächeln gemeinsam haben,
was all das Stirnrunzeln gemein hat, und so lernt es.
Um das zu vereinfachen, ist der erste Schritt in diesem Prozess,
zu triangulieren wo das Gesicht ist,
und Markierungen zu finden wie Ihre Augenbrauen, Ihren Mund
oder Ihre Nase.
Und dann füttern Sie diese Region in ein Deep Neural Netzwerk,
das in der Lage ist herauszukristallisieren, welche Ausdrücke auf dem Gesicht
stattfinden, und kann diese dann mit einer Reihe
emotionaler und kognitiver Zustände in Verbindung bringen.
Alles von Freude, Überraschung Ärger und Ekel,
bis hin zu komplexeren Zuständen wie Müdigkeit, Aufmerksamkeit,
kognitive Überlastung, Verwirrung und mehr.
In unserer Arbeit in den letzten Jahren
haben wir das weltweit größte Archiv von Emotionen angesammelt.
Wir haben 9,5 Millionen Videos von Gesichtern gesammelt –
mit Einverständniserklärung und Zustimmung jedes Einzelnen –
in 90 Ländern auf der ganzen Welt.
Das sind in etwa 5 Milliarden Videobilder von Gesichtern.
Das ist mit Abstand das größte Archiv
von tatsächlichen emotionalen Reaktionen, das es gibt.
Und diese Daten nutzen wir, um unsere Algorithmen zu
trainieren und zu validieren.
Es gibt so viele Anwendungsgebiete für diese Technologie,
die ganze Branchen verwandelt.
Meine große Vision ist es, dass wir in den nächsten Jahren
sehen werden, wie die emotionale KI
zur de facto Mensch-Maschinen-Schnittstelle wird.
Wir würden also im Prinzip mit unseren Geräten interagieren,
genauso wie wir miteinander interagieren würden.
Mittels Konversation.
Das sehen wir jetzt schon bei dialogorientierten Geräten
wie Alexa und Siri.
Mittels Wahrnehmung.
Zur Erinnerung, wir sehen bereits Geräte,
die über Kameras verfügen.
Aber vielleicht am wichtigsten, mittels Empathie und
emotionaler Intelligenz.
Es gibt eine Menge Anwendungsmöglichkeiten.
Ich konzentriere mich nur auf ein paar davon.
Bei der ersten Anwendung, geht es darum zu quantifizieren,
wie Konsumenten emotional von den Produkten und Marken um sie herum
angesprochen werden.
Das funktioniert, indem wir Umfragen an Leute schicken
und sie bitten, einen Teil Content anzusehen.
Es könnte ein Online-Werbevideo sein, es könnte eine Filmvorschau sein,
es könnte eine TV-Sendung sein, es könnten Lerninhalte sein.
Aber die Idee ist, dass wir die emotionale Verbindung
und die emotionale Antwort, die Leute auf diese Inhalte haben,
erfassen wollen.
Wir haben die Leute gebeten, ihre Kameras anzuschalten –
Zustimmung und Einverständnis sind äußerst wichtig –
und dann sind wir in der Lage, diese Reaktionen von Moment zu Moment
einzufangen.
Unsere Technologie wird von 25 % der Fortune Global 500 genutzt
und auch von führenden Marktforschungsinstituten,
die unsere Technologie nutzen, um die emotionalen Reaktionen,
die Konsumenten und Zuschauer auf ihre Inhalte haben, zu quantifizieren.
Ich dachte, es wäre lustig, Ihnen eines
der Werbevideos zu zeigen, die wir getestet haben,
und wir haben die Erlaubnis, dies öffentlich zu zeigen.
Schauen wir es also zusammen an.
[MUSIK - TONY DALLARA, "COME PRIMA"]
[ITALIENISCHER GESANG]
Ah, Mama war zuerst da.
Wir haben bis heute etwa 50.000 Werbeanzeigen weltweit getestet.
Und genau diese Werbung ist in den obersten 10 %
all dieser Anzeigen, im neunzigsten Perzentil.
Sie spricht emotional sehr stark an, was
sich in unserer Punktzahl Ausdruckskraft widerspiegelt.
Sie sorgt für jede Menge Lächeln.
Und Sie können hier die Kurve der Lächeln von Moment zu Moment sehen,
für jeden, der diese Werbeanzeige gesehen hat
und von dem wir Daten aufnehmen konnten.
Was bei dieser Werbeanzeige besonders faszinierend ist,
ist, wenn Sie einen Vergleich anstellen zwischen dem ersten Mal, dass Leute sie gesehen haben,
das ist die durchgezogene grüne Linie,
und dem zweiten Mal, dass Leute sie gesehen haben,
das ist die gepunktete grüne Linie.
Sie können tatsächlich sehen, dass sich die Leute an die Anzeige erinnern.
Sie antizipieren, wann es wirklich lustig ist,
und sie lachen schon, bevor die Szene überhaupt beginnt,
und das ist genau das, was Sie möchten.
Und noch wichtiger, wir nehmen die Zuschauer mit
auf eine emotionale Reise, die in einer sehr positiven
Reaktion am Ende gipfelt, die mit der Enthüllung
der Marke zusammenfällt.
Und wir wissen aus unserer Forschung,
dass diese Arten von Messungen sehr positiv sind.
Ich liebe dieses spezielle Beispiel, weil es aufzeigt,
wie Marken wie Coca-Cola und Unilever unsere Technologie
nutzen, um ihre Onlinewerbung wirklich voranzubringen und
inklusiver und progressiver zu werden.
Das müssen sie aber auf eine sehr durchdachte Art machen.
Und sie sind in der Lage, diese unterbewussten, instinktiven Reaktionen
auf ihre Werbung einzufangen.
Wir wissen auch, durch die viele Arbeit, die wir mit diesen Marken gemacht haben,
bei der wir die emotionalen Reaktionen mit dem
tatsächlichen Konsumentenverhalten korreliert haben, dass diese Art von
emotionaler Reise und positiven emotionalen Reaktionen eine
sehr hohe Korrelation mit Dingen
wie Umsatzsteigerung, Kaufabsicht und Vitalität haben.
Und da wir weltweit 50.000 Werbeanzeigen getestet haben,
können wir Maßstäbe erstellen.
Wir wissen zum Beispiel, dass in den USA
Werbeanzeigen für Haustierpflege und Babypflege die größte Freude hervorrufen.
Interessanterweise sind es in Kanada die Anzeigen für Müsli,
die die größte Freude hervorrufen.
Und leider rufen Anzeigen für Telekommunikation so gut wie
keine Freude hervor.
Die sind ziemlich langweilig anzusehen.
Diese Daten sind also wirklich, wirklich aufschlussreich
und liefern Marken und den Vermarktern
neue Einsichten, die ihnen bei Entscheidungen
rund um Medienausgaben helfen können und dabei,
wie sie ihre Werbeinhalte optimieren können.
Und es geht nicht nur um Werbung,
die selbe Art von Daten kann auch für eine TV-Sendung erstellt werden.
Und das ist eines meiner Lieblings-Beispiele.
Das ist eine Sitcom, die wir vor einiger Zeit für CBS getestet haben.
Sie hieß Friends With Better Lives.
Ich glaube, sie wurde nicht lange ausgestrahlt.
Sie lief nicht so gut.
Und hier sehen Sie wieder die Kurve mit den Lächeln.
Und wir haben die Charaktere der Szenen auf dieser
Kurve abgebildet.
Und Sie können sehen, dass es zwei bestimmte Charaktere gibt,
die jedes Mal, wenn sie auftauchen, einfach nicht lustig sind.
Das sind quasi die Täler in dieser Lachkurve.
Und auch das waren wieder sehr, sehr interessante Daten,
die die Produzenten verwenden konnten,
um diese Charaktere auszutauschen.
Jetzt gehen wir von der Welt des Verstehens
der emotionalen Ansprache von Inhalten
zu einem anderen Bereich, in dem wir
viel Zeit verbringen.
Und das ist die Zukunft von Mobilität und Transport.
Als wir angefangen haben, in diesem Bereich zu arbeiten,
sind einige Autohersteller weltweit an uns herangetreten,
die unsere Emotions-erkennende Technologie in ihren Autos
nutzen wollten.
Und um das zu tun, wollten wir sehen,
wie sich die Leute überhaupt im Auto verhalten, insbesondere die Fahrer.
Und deshalb haben wir angefangen, Daten zu sammeln.
Viele bei uns in der Firma waren sehr skeptisch, dass,
vielleicht weil die Leute wussten, dass
eine Kamera in ihrem Armaturenbrett ist,
es keine interessanten emotionalen oder kognitiven
Reaktionen geben würde.
Aber wir lagen falsch.
Ich zeige Ihnen einige Beispiele der Videos.
Diese Leute wussten also, dass deine Kamera in
ihrem Auto ist, sie haben sie selbst eingebaut,
sie haben sich einverstanden erklärt, und trotzdem haben wir sehr interessante
Fahrverhalten beobachtet.
In diesem Fall sehen Sie einen Vater, der das Fahrzeug fährt.
Er ist extrem schläfrig.
Es gibt vier Stufen der Schläfrigkeit.
Er schläft quasi schon.
Und Sie können auch sehen, dass seine kleine
Tochter hinten auf dem Rücksitz sitzt.
Also ein sehr, sehr unsicheres Fahrverhalten.
Und ich kann da auf jeden Fall mitfühlen.
Es gibt viel Male, als wir noch gereist sind,
wenn ich dann von einer langen Reise zurückkam und einen Jetlag hatte
und erschöpft war, während ich meine Kinder gefahren habe.
Also kann ich das durchaus verstehen.
Aber das ist ein einfaches Beispiel, das die Technologie erkennen kann.
Und hier können Sie sehen, dass die Technologie in der Lage war,
Dinge zu erkennen wie geschlossene Augen, geöffneter Mund,
und Stufe der Schläfrigkeit.
Und Sie können sich vorstellen, wie das Auto in diesem Fall eingreifen kann.
Hier ist noch ein Beispiel.
Sie fährt also.
Sie schreibt auch eine Nachricht, während sie fährt, sehr abgelenkt also.
Aber, oh, sie hat zwei Handys in der Hand,
sie ist also sehr abgelenkt.
Ihre Augen sind nicht auf die Straße gerichtet.
Ihre Hände sind nicht am Lenkrad.
Neben dieser Frau möchten Sie nicht Auto fahren.
Aber nochmal, das ist ein Beispiel, das die Technologie erkennen kann,
indem sie das Blickverhalten beobachtet,
die Informationen über die Kopfhaltung, aber auch in Kombination mit
Dingen wie Objekterkennung.
Wir können also erkennen, dass sie nicht nur ein, sondern zwei
Handys in der Hand hält.
Wir können sie als sehr abgelenkte Fahrerin kennzeichnen.
Und auch hier kann das Auto auf die ein oder andere Weise eingreifen.
Sie können sich vorstellen, wenn das ein Tesla wäre
und es in einen semi-automatischen Modus wechseln könnte,
dann könnte es quasi sagen, Moment mal,
im Moment bin ich ein besserer Fahrer als du,
ich übernehme die Kontrolle.
Wir haben viel in Zusammenarbeit mit der
Gruppe für hochentwickelte Fahrzeugtechnologie von MIT geforscht,
wo wir die erste groß angelegte Studie durchgeführt haben,
bei der das Fahrverhalten im Lauf der Zeit beobachtet wurde.
In diesem Fall betrachten wir
nun Teilnehmer Nummer 66.
Sie ist weiblich.
Sie ist 22 Jahre alt.
Und all ihre Fahrten an Montagen sind in dieser Montags-Reihe vereint.
Und all ihre Fahrten an Dienstagen sind hier in Dienstag vereint
und so weiter.
Und Sie können erkennen, dass sie unter der Woche ziemlich müde ist.
Sie gähnt zu Beginn
des Tages sehr viel.
Und während des Wochenendes, und auch gegen Ende des Tages
gibt es viel mehr positive Ausdrücke.
Man sagt, ein Bild sagt mehr als tausend Worte.
Ich glaube, ein Video ist noch mehr wert.
Ich zeige Ihnen nun also Beispiele ihres nachmittäglichen und morgendlichen
Fahrverhaltens.
Das wurde also alles mit Hilfe unserer Algorithmen gesammelt.
Wir haben also quasi die Gähn-Klassifizierung gestartet,
um all ihr Gähn-Verhalten zu entdecken
während all ihrer Fahrten.
Sie können also sehen, dass sie morgens oft sehr erschöpft ist.
Und Sie können sich vorstellen, wenn das ein sich wiederholendes Muster ist,
dann weiß das Auto, schon vorher,
dass sie erschöpft einsteigen wird.
Vielleicht gibt es vorausschauende Empfehlungen,
die das Auto der Fahrerin auf Grund ihres Profils machen kann.
Vergleichen Sie das jetzt mit ihrem nachmittäglichen Fahrverhalten.
Sie sehen schon, dass sie sehr viel wacher aussieht.
Sie ist sehr viel lebhafter, viel mehr Lächeln, viel mehr
positive Gesichtsausdrücke.
Und auch jetzt könnte das Auto, wenn es ihr Fahrerprofil hätte,
die Fahrt individuell anpassen und personalisieren,
basierend auf ihren emotionalen Erfahrungen.
Wir arbeiten also in engem Kontakt mit einigen Autoherstellern,
um Transport neu zu gestalten.
Nicht nur in den Autos heute, bei denen wir uns auf den
Fahrer konzentrieren können, sondern auch bei Fahrzeugen in der Zukunft,
bei denen wir wirklich die Vision einer etablierten Sensortechnologie haben,
die den Fahrer im Blick hat, aber auch die anderen Mitfahrer im
Fahrzeug.
Und auch andere Objekte im Auto.
Wurde ein Kind zurückgelassen?
Haben Sie Ihr Handy vergessen?
Wie viele Mitfahrer sind im Fahrzeug?
Wie ist ihr Zustand?
Können Sie die Musik, den Content, das Licht und so weiter
personalisieren?
Aber natürlich verbringen viele
von uns nicht mehr besonders viel Zeit in unserem Auto,
jetzt während dieser globalen Pandemie.
Und in der Tat verbringen viele von uns viel mehr Zeit
in Videokonferenzen und auf virtuellen Events.
Menschliche Kontakte mittels Technologie herzustellen ist sehr schwierig.
Und das liegt vor allem daran, dass die Hauptmethode der Kommunikation
nonverbal ist.
Und manchmal, wenn Sie auf diesen virtuellen Konferenzen
und virtuellen Events und Video-Events sind,
zapfen Sie die Energie und die Gesichtsausdrücke des Publikums
nicht wirklich an.
So geht es mir jedenfalls selbst.
Wie schon erwähnt habe ich gerade mein Buch Girl Decoded veröffentlicht.
Und ich musste von einer Buchtour,
auf der ich ununterbrochen im März, April und Mai unterwegs sein sollte,
auf all diese virtuellen Buchtouren und virtuellen Lesungen
umschwenken.
Und es ist so anders, weil ich in einer Live-Umgebung
das Publikum sehen kann.
Ich kann Sie alle sehen und ich kann auf Ihre Energie eingehen.
Und ich kann meinen Content individualisieren und personalisieren
und verändern, abhängig davon, wie Sie sich auf mich einlassen.
Wenn ich das virtuell mache, ist es oftmals ein Monolog,
oder zumindest fühlt es sich für mich wie ein Monolog an.
Und das fühlt sich für mich ziemlich qualvoll und beunruhigend an.
Aber ich denke, es gibt die Gelegenheit, das zu verändern.
Was wäre, wenn wir die emotionale KI integrieren würden,
um die Reaktion des Publikums zu versammeln,
um alle Ihre Gesichtsausdrücke anonymisiert zu erfassen.
Ich muss nicht jedes einzelne Gesicht sehen.
Das wäre wahrscheinlich sogar überwältigend, während ich eine Präsentation gebe.
Aber wenn ich von Moment zu Moment eine Spur sehen könnte,
wie positiv oder negativ Sie –
wie Sie sich auf den Inhalt einlassen,
das wären sehr mächtige Informationen,
die es mir erlauben würden, individuell anzupassen
und ein Gefühl dafür zu bekommen, wie sehr das Publikum beteiligt ist.
Ich wollte Ihnen also ein Beispiel zeigen.
Nur von einer internen Teambesprechung auf Zoom,
bei der wir die Reaktionen des Teams aufgenommen haben.
Hier können Sie die zusammengefassten Reaktionen sehen.
Natürlich gibt es verschiedene Möglichkeiten, die Daten zu visualisieren,
aber wir sind in der Lage, jedem einzeln zu folgen,
und wir können das Lächeln, die Reaktionen der Leute zusammenfassen.
Sie haben sich unterhalten über –
das war Anfang März, als die Pandemie gerade ausgebrochen ist.
Und wir haben uns darüber unterhalten, was passieren
wird, und über das Arbeiten von zu Hause.
Und die Leute haben ihre Geschichten erzählt.
Und es gab eine Menge Empathie und lächelndes Verhalten.
Das können wir also nachverfolgen.
Vergleichen Sie das jetzt mal mit einer lustlosen, langweiligen Besprechung,
bei der sich niemand beteiligt.
Sie erkennen den Unterschied.
Und wir konnten diese Daten als Echtzeit-Beteiligung quantifizieren,
aber wir können sie auch im Nachhinein analysieren.
Genauso in einer online Lernumgebung –
was wäre, wenn der Lehrer die emotionale Beteiligung
seiner Schüler messen könnte, als wären sie
in einem echten Klassenzimmer.
Das macht ein toller Lehrer, oder?
Sie gehen auf die Beteiligung der Schüler ein
und dann können Sie das Lernen personalisieren.
Und so auch die Lernerfolge maximieren.
Es gibt auch Anwendungen im Gesundheitsbereich.
Wenn Sie heutzutage zum Arzt gehen,
werden Sie nicht nach ihrer Temperatur gefragt,
Sie werden nicht nach ihrem Blutdruck gefragt,
sie messen sie einfach.
Was wäre also, wenn Ärzte objektiv
messen könnten, wie Sie sich fühlen, genauso wie sie
andere Vitalwerte messen?
Leider ist der Goldstandard bei der psychischen Gesundheit
noch immer auf einer Skala von 1 bis 10 –
wie depressiv sind Sie?
Wie suizidal sind Sie?
Wie starke Schmerzen haben Sie?
Und wir können die emotionale KI einbringen und anwenden,
auf eine Art und Weise, die objektive Messwerte für psychische Krankheiten
liefert.
Ein Bereich, der mir sehr am Herzen liegt,
die allererste Anwendung von emotionaler KI, die ich untersucht habe,
ist Autismus.
Personen im Spektrum des Autismus haben Probleme damit,
nonverbale Signale zu lesen und zu verstehen.
Sie finden besonders das Gesicht sehr überwältigend.
Und manchmal vermeiden sie es komplett.
Sie vermeiden Gesichts- und Augenkontakt komplett.
Wir sind Partner einer Firma mit dem Namen Brain Power.
Sie nutzen Google Glass und unsere Technologie, um Leuten
im Spektrum des Autismus dabei zu helfen, mehr über diese nonverbalen Signale zu lernen,
und zwar auf eine sehr lustige und spielerische Weise.
Ich zeige Ihnen ein kurzes Video, in dem das gezeigt wird.
Was siehst du auf dem Bildschirm?
Mama.
Der 8-jährige Matthew Krieger wurde mit Autismus diagnostiziert.
Viele der Probleme, die er mit anderen Kindern hat, entstehen,
weil erdenkt, dass er lustig ist.
Und er kann nicht ablesen, dass er es nicht ist,
oder dass die Kinder genervt oder wütend sind.
Matthews Mutter Laura hat ihn bei einer
klinischen Studie angemeldet, die von Ned Sahin durchgeführt wird.
Ich möchte herausfinden, was im Gehirn von jemandem mit Autismus
vorgeht.
Und es stellt sich heraus, dass Eltern das auch wissen möchten.
Du bekommst Punkte, wenn du eine Weile hinguckst,
und dann sogar, wenn du wegguckst und dann wieder hinguckst.
Sahins Unternehmen Brain Power nutzt die Software von Affectiva in
Programmen, die Matthew durch Google Glass sieht.
Diese Spiele versuchen ihm dabei zu helfen zu verstehen,
wie Gesichtsausdrücke mit Emotionen korrespondieren,
und soziale Signale zu lernen.
Eine der wichtigsten Fähigkeiten des Lebens ist es, die Emotionen
anderer zu verstehen.
Eine andere ist es, in ihre Richtung zu schauen,
wenn sie sprechen.
Schau deine Mama an, und wenn es grün ist, bekommst
du Punkte, und wenn es orange wird und rot, dann –
wirst du langsamer mit den Punkten.
Ich schau dich an.
Du schaust mich an.
Nur ein paar Minuten später ist die Mutter durch die Veränderung
in Matthews Blick überwältigt.
Ich möchte weinen.
Warum?
Weil wenn du mich ansiehst, dann glaube ich jetzt,
dass du es vorher nicht wirklich getan hast,
weil du mich anders ansiehst.
Brain Power hat etwa 400 dieser Google Glass Systeme
in Familien in den Vereinigten Staaten eingesetzt.
Und die Hauptfrage, die sie versuchen zu beantworten –
wir sehen bereits Verbesserungen
im Hinblick auf das soziale und nonverbale Verständnis der Kinder,
während sie die Brille tragen.
Die Hauptfrage ist, was passiert, wenn sie die Brille abnehmen?
Verallgemeinert dieses Lernen?
Es gibt auch noch andere Anwendungen für diese Technologie
im mentalen Gesundheitssektor.
Zum Beispiel ein System für die Früherkennung von Parkinson.
Erin Smith – sie ist jetzt Studentin in Stanford.
Vor langer Zeit, als sie noch ein Junior in der High School war,
hat sie uns eine E-Mail geschrieben und gesagt, dass sie diese
Dokumentation über Parkinson gesehen hat und dass sie
unsere Technologie verwenden möchte.
Wie viel kostet das?
Und ich erinnere mich, dass mich unser Vertriebsleiter gefragt hat, was er ihr sagen soll.
Sie kann sich unsere Technologie nicht leisten.
Und ich habe gesagt, gib sie ihr umsonst.
Was soll sie damit schon anstellen?
Und Erin verschwand für ein paar Monate und kam zurück.
Sie hatte sich mit der Michael J. Fox Stiftung
zusammengetan und dieses System zur Identifizierung von
Gesichts-Biomarkern bei Parkinson gebaut.
Und sie hat weiterhin an dieser Forschung gearbeitet.
Sehr inspirierende junge Frau.
Und ich bin sehr stolz darauf, dass wir eine kleine Rolle
auf ihrem Weg spielen.
Wir wissen auch, dass es Gesichts- und vokale Biomarker
bei Depressionen gibt.
Und es wird viel daran gearbeitet, suizidale Intentionen basierend
auf diesen Signalen zu erkennen.
Bei dieser Arbeit kollaborieren wir
mit Professor Steven Benoit und anderen.
Und das bringt uns zu einem sehr wichtigen Thema,
und zwar, OK, es gibt viele Anwendungen
für diese Technologie, aber wo liegt die Grenze?
Und ich fühle mich sehr leidenschaftlich
bei diesem Konzept der ethischen Entwicklung und Anwendung von KI.
Es geht nicht nur darum, anzuerkennen, dass es
so viel Potenzial für Gutes gibt, sondern auch darum,
anzuerkennen, wo das missbraucht werden kann,
und um die ungewollten Konsequenzen dieser Technologie.
Vor einigen Jahren, als wir Geld für das
Unternehmen gesammelt haben, hat uns eine Agentur angesprochen,
die uns eine Menge Geld geben wollte –
40 Millionen Dollar zu dem Zeitpunkt, was eine Menge Geld
für unser kleines Startup war –
unter der Bedingung, dass sie unsere Technologie für
Lügendetektion und Überwachung einsetzen wollten.
Und das hat wirklich nicht zu unseren zentralen Werten gepasst,
dass wir die Privatsphäre der Leute respektieren und ihr Einverständnis verlangen.
Und anzuerkennen, dass als Nutzer
diese Daten sehr persönlich sind.
Und wenn ich sie teile,
dann muss ich genau wissen, wer sie benutzt,
wie sie genutzt werden und auch, was ich davon habe?
Wir haben also lange über diese
Macht-Asymmetrie nachgedacht –
was bekomme ich dafür zurück, wenn
ich diese sehr persönlichen Daten teile.
Und was wirklich toll ist, ist, dass die Branche eine
Führungsrolle übernommen hat bei der Definition der
Best Practices und Richtlinien.
Wir sind also Teil eines Konsortiums namens Partnership on AI.
Es wurde von den Technologie- Riesen ins Leben gerufen –
Amazon, Google, Facebook, Microsoft.
Und seitdem wurden auch einige Startups wie Affectiva
eingeladen.
Aber auch andere Interessenvertreter, wie ACLU und Amnesty International.
Und ich bin Teil des FATE-Ausschusses,
was für faire, verantwortliche, transparente und gerechte KI steht.
Und unsere Aufgabe ist es, Richtlinien rundum
durchdachte Regulierungen zu erstellen.
Wir brauchen Regulierungen, aber sie müssen durchdacht sein.
Wir wollen die Innovation nicht komplett vergeuden,
aber gleichzeitig müssen wir wirklich darüber
nachdenken, wo wir die Grenze ziehen
und wie diese durchdachten Regulierungen aussehen.
Und letzten Endes ist es meine Mission,
die Technologie zu vermenschlichen, bevor sie uns entmenschlicht.
Und ich möchte, dass wir den Fokus wieder auf den Menschen richten,
und nicht auf das Künstliche.
Und zum Abschluss, wenn Sie das ein bisschen neugierig gemacht hat,
mehr über emotionale KI und ihre Anwendungen und
ihre Auswirkungen zu erfahren, dann verschenke ich ein signiertes Buch
an die ersten drei Leute, die in meinen sozialen Medien –
LinkedIn, Facebook, Twitter, Instagram – mit den Hashtags
#LIVEWORX und #GIRLDECODED mit einem Kommentar oder einer Frage
zu dieser Präsentation posten.
Danke.
[LIVEWORX TITELMUSIK]
Vielen Dank, dass Sie bei uns waren, Dr. el Kaliouby.
Was für eine spannende Präsentation.
Das war unsere dritte Session des Tages.
Als Nächstes, zur vollen Stunde,
hören wir, wie Unternehmen SAAS-basiertes CAD, PLM,
und Augmented Reality als zentrale Instrumente nutzen,
um nicht nur Störungen zu überleben, sondern auch diese neue Normalität anzunehmen.
Nach einer kurzen Pause sind wir gleich wieder da.
[LIVEWORX TITELMUSIK]