[LIVEWORXのテーマ］
LiveWorx 2020にようこそ
私は司会のアンディア・ウィンズローです
今日はライブストリームイベントをお見せします
私達は既に業界の
トップ技術ソートリーダーから
お話を聞きました
以前のセッションに参加できなかった場合は
LiveWorxのオンデマンドカタログを 参照してください
このカタログは6月19日まで利用可能です
このオンラインライブラリのセッション数は100を超えており
素晴らしいコンテンツとなっております
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人工感情知性または感情認識AIとは何か？
そしてその重要性について
ラナ・エル・カリウビ博士は Affectivaの共同創設者であり CEOです
MIT Media Labのスピンオフである 感情認識AIカテゴリの
Affectivaを作成して定義しました
ソフトウェアはニュアンスのある 人間感情を検知できて
さらには顔や声などの 複雑な認知状態を検知します
エル・カリウビ博士は 感情認知AIの革新者であり
Girl Decoded: A Scientist's Quest
to Reclaim our Humanity by Bringing Emotional Intelligence to Technologyの
著者でもあります
今日はラナ・エル・カリウビ博士に 来て頂いております
ありがとう アンディアさん
今日は皆さんとお話しできて嬉しいです
私のミッションは私達の技術とデバイスに
感情インテリジェンスと共感を組み込んで 私達が非人間化される前に
技術を人間化することです
そのために 私の目標は 人間計算機インターフェースと
人の間のコネクションを
新たに想像することです
私達は全員 仮想世界に
囲まれて生きています
そうやって 私達はチームメンバーと つながっています
私達はオンラインで学習しています 少なくとも
私の子供たちはそうです
そして 私達はバーチャルで 友人や家族とつながっています
しかし 何かが足りません
実際に会って話すのとは微妙に違います
それは 仮想環境から すべての言葉を用いない合図という
概念が欠如しているためです
AIは従来 人間が担ってきた役割を請け負うようになり
これは車の運転や
医療ケアの手助け 生産性を向上する手助けや
次の同僚を雇う作業などを含みます
問題の原因は 人間とAI間の新しい社会契約が
必要だと言うことです
相互的な信頼に基づいた関係が必要です
当然 私達はAIを信頼する必要があり
それに関する会話はたくさんあります
何より重要なのは AIも人間を 信頼できる必要があります
今までの人間の行動を見ても
私達は常に正しいとは限りません
残念なことに 信頼が裏切られてしまう
例も多いです
一晩で人種差別をするようになった ツイッターのチャットボット
自動運転車が死につながるような事故にあったり
特定の人口を 特に有色人種の女性を
差別するようになってしまった
顔認識技術などがその例です
この信頼を修復するために 人間のやり方を見ましょう
毎日 私達はお互いの信頼基づいた
幾千もの決断をします
これは私達の個人と プロフェッショナルな関係も含みます
これらの関係が法や
取引条件に基づく場合があります
多くの場合 人間がお互いに共感して交わす
暗示された 非言語の 些細なキューに基づいており
これは信頼を築くためのコアとなっております
今日の技術はIQが高く
認識インテリジェンスは高いですが EQはありません
感情知性はありません
欠如している要素です
私のキャリアで 私は疑問を持ちました
テクノロジーが私達のように人間の感情を
識別出来たら？
コンピューターが笑顔と冷ややかな笑いの
違いを分かるようになったら どうなるでしょうか？
どちらも顔の下半分に影響されますが
それぞれの表情の意味は大きく異なります
人間を理解できるAIを作る方法はなんでしょうか？
人間の行動を観察することで作ることが出来ます
私達の心の状況を伝える方法のたった7%が
私達が選ぶ実際の言葉に基づいています
残りの93％は非言語であり 顔の表情や
ジェスチャーを含みます
私はこれらの多くを行い
声のイントネーションは38%であり
これは話す速度やエネルギーを含みます
私のキャリアのほとんどは 顔に焦点を当ててきました
顔は人間の感情を伝えるための 非常に強力なキャンバスです
顔の表情に関する科学の歴史は200年以上です
デュシェンヌは電気を使って
顔の表情を刺激することで 顔の筋肉の動きを調べました
幸い 今ではもう電気で顔を 刺激する必要はありません
そして 1970年代後半では ポール・エックマンとそのチームが
顔面動作符号化システムを公表しました
これは顔の各筋肉の動きを コードである動作ユニットに
マッピングするための客観的な方法です
例えば 笑うときに 皆さんもやってみましょう
笑顔になる時に 皆さんは大頬骨筋を使います
これは行動ユニット12または 口の端を引き上げる動作です
眉間を寄せたり しかめ顔をする時は
行動ユニット４です
これは通常 混乱や怒りなどの
ネガティブな感情の表れです
顔の筋肉は45種類あり
認証されたファックスコーダーまたは フェースリーダーになるには
100時間のトレーニングが必要になります
これは多くの労力と時間を必要とします
動画を毎分コードするために
動画を5分間観察する必要があります
スローモーションで視聴して 実際に口真似をして
眉毛を引き上げたり 目を細めたりします
もうその必要はありません
代わりに コンピュータービジョンと 機械学習を使って
深層学習も適用して 自動的にアルゴリズムを訓練して
これらの顔の表情を検知できるようにします
私達はこれらのアルゴリズムを訓練するために
笑顔やニヤニヤ笑い そして眉間を寄せた表情の例を何千も
使います
深層学習ネットワークはこれらの笑顔の
間の共通点をくみ取って
しかめ顔の共通点をくみ取って学習します
それをシンプルにするために 工程の最初のステップは
顔がどこにあるのか三角測量することです
眉毛 口や鼻などの顔の特徴を
発見することです
それらの顔の部分を 深層神経ネットワークに組み込んで
顔の表情をくみ取って
それを数々の感情と
認識状況にマッピングします
喜び 驚き 怒りと嫌気
そして 疲労 配慮 認知オーバーロード
混乱などの複雑な状況も含みます
過去数年の調査の結果
私達は世界最大の感情リポジトリを蓄積しました
私達は参加者全員の許可を得て
950万もの顔の動画を収集して
世界中の90カ国から集めました
これは約50憶の表情フレームを 集めたことになります
これは実際の感情リスポンスの
世界最大のリポジトリです
私達は訓練するためにデータを使って
さらにアルゴリズムを正当化します
業界を変革できる技術の
適用方法はたくさんあります
私達の大きい展望は今後数年で
感情AIが事実上の人間と機械間の
インターフェイスとなります
基本的に私達人間は お互いに作用するのと同様に
デバイスともお互いに作用するようになります
会話を通して作用できます
これは既にAlexaやSiriなどの
会話装置で実証されています
認識を通して行います
既にカメラが搭載されている
デバイスが存在します
さらに重要なのは 共感と感情
インテリジェンスです
適用方法はたくさんあります
いくつか紹介したいと思います
最初の適用方法は消費者が
どのようにして周囲の製品やブランドと 感情的にどう関わるのか
評価する方法です
私達は人にアンケートを送ってコンテンツの一部を
視聴してもらいます
視聴する内容はオンラインの広告動画 映画の予告動画
実際のテレビ番組や学習コンテンツを含みます
私達はこれらのコンテンツに対する
参加者の感情のかかわりや反応を
捉えるのが目的です
私達は人々にカメラをつけてもらって
事前にちゃんと許可を得たうえで
それらの反応の瞬間を一つ一つ
捉えます
私達のテクノロジーは Fortune Global 500の25%が使用しており
他にも市場を率いる研究機関が
私達の技術を使って消費者と視聴者の
コンテンツに対する感情的な反応を測定します
私達が公表する許可を持つ
テスト済みの動画広告の一つを
皆さんに紹介したいと思います
一緒に見てみましょう
［音楽－トニー・ダラーラ 「おいでプリマ」］
［イタリア語の歌］
母親が先に着きましたね
今日は世界中で5万もの広告をテストしました
この特定の広告は
すべての広告のトップ10%に入っています
これは強い感情的な関りを集めて
これは私達の表現性スコアです
笑顔になる広告です
その広告を視聴したすべての人の
その瞬間のスマイルカーブを見ることが出来て
そこからデータを記録できます
この特定の広告で本当に面白いのは
初めて視聴する人と比較したものが
この緑のラインです
二回目に見た参加者のデータは
緑の点線です
参加者が広告を覚えていたのがわかります
面白い部分を事前に知っているので
シーンが始まる前に既に笑っていたりします
望んだとおりの結果です
さらに重要なのは視聴者を
感情的な旅に連れ出すことであり
動画の終わりのブランド名を表す時に ポジティブな
反応を起こすことです
前述したように 私達の研究から
これらの様々なメトリックが ポジティブであることは把握しています
私はこの特定の例が大好きです
コカ・コーラやユニリーバなどのブランドの例は
技術を使ってオンライン動画広告を押すことで
もっと包括的で進歩的な広告にします
しかし よく考慮して慎重に行う必要があります
彼らはそれらの広告に対する潜在意識で直感的な
反応を捉えることが出来ます
これらのブランドと協力して
感情の反応を実際の消費者の
行動と相関することで知ったのは
これらの感情の旅やポジティブで感情的な反応は
営業実績の向上や
購入する意思 そしてバイタリティーと相関します
私達は世界中で5万の広告をテストしてきて
ベンチマークも作成できました
例えば 米国では
ペットや赤ちゃんのケアに関する広告が 最も喜びの感情を引き出します
興味深いことに カナダで一番喜びを引き起こすのは
シリアルの広告です
残念なことにテレコムの広告は喜びの感情を
引き起こすことはありません
かなりつまらないです
だから このデータは洞察に満ちており
ブランドやマーケターに
新しい知識を提供するため
メディアに関する決断の手助けや
広告コンテンツをどうやって 最適化できるのかを把握できます
これは広告だけではありません
皆さんはテレビ番組でも 似たようなデータを生成できます
これは私のお気に入りの例の一つです
これはしばらく前に CBSのためにテストしたシットコムです
Friends With Better Livesという番組です
放映期間は長くありませんでした
あまり人気はありませんでした
ここでまたスマイルカーブがあります
そのシーンの登場人物をカーブに
スーパーインポーズします
ご覧のように 二人の特定の登場人物がいます
この二人の人物はまったく面白くありません
この二人はスマイルカーブのくぼみです
とても面白いデータであり
プロデューサーはこれを使って
これらの登場人物を交換しました
人々の感情的な関りを
把握することで行動を変えて
つまらないコンテンツを 視聴者が時間をつぎ込む
エリアにうつしていきます
これは移動性と輸送の未来です
このスペースで作業を始めたころ
世界中のいくつかの自動車メーカーから
アプローチされて これらのメーカーは 自動車のための感情感知技術を
作り変えるのが目的でした
それを行うために私達が見たいのは
車内の人々 特に運転手の行動です
だから 私達はデータを集めることになりました
社内のほとんどの人は懐疑的であり
人々はダッシュボードにカメラがあるのを
参加者は知っていたため
興味深い感情または認識反応は
恐らくないだろうというのが社員の見込みでした
しかし 結果は違いました
動画クリップの一部の例をお見せしましょう
人々は取り付ける際に
社内にカメラがあることを知っていました
彼らはそのことを理解した上で同意し その後の運転行動は
とても興味深いものでした
この特定のケースで この父親は運転しています
彼は非常に眠そうです
眠気にはレベルが4つあります
彼は基本的に寝ています
幼児である娘は
後部座席に乗っています
非常に危険な運転です
共感できる状況です
私も過去に数回 実際に
長旅で時差ボケした状態で 帰る時に疲労状態で子供を乗せて
車を運転したことはあります
だから 共感は出来ます
しかし これは技術が選ぶことが出来る簡単な例です
この技術は
閉じた目 開いた口など 眠気の度合いを示す
表情を検知出来ました
この場合に車が介入する方法は 想像できると思います
例はもう一つあります
彼女は運転しています
テキストメッセージをしながらなので 気は散っています
しかし 彼女の手には携帯が二つあります
注意散漫ですね
目が道路を見ていません
手もハンドルに触れていません
この女性の隣で運転したくありませんね
この技術は彼女の行動を一瞥するだけで
状況を把握できます
彼女の頭の姿勢などの情報を物理検知などと
組み合わせて状況を判断します
だから 彼女の手には一つだけでなく 二つの携帯があると
検知出来ます
これは注意力が散漫している運転手としてフラグできます
前のケースと同じように車は介入できます
これがテスラなら
セミ自動モードに切り替えられます
車は ちょっと待って
今この瞬間はオート運転の方が安全だ
私が代わりに運転しましょうと判断できます
MITの最先端車技術グループと
たくさんの共同研究を行い
長期間における運転手の行動を観察する
初めての大規模な調査を行いました
この特定のケースの場合
参加者ナンバー66を見て行きます
彼女は女性です
22才です
彼女の月曜日の運転行動は 月曜日の列とリンクしています
彼女のすべての火曜日の運転行動は 火曜日の列とリンクしています
残りも同様です
彼女は平日はとても疲れているのがわかります
一日の始まりは
あくびが多いです
週末 そして一日の終わりは
ポジティブな表情が増えています
一枚の絵は一千語に匹敵すると言います
動画はさらに多くを語ることでしょう
午後と午前の運転行動を比較した例を
見て行きましょう
これらはすべてアルゴリズムを使って採掘しました
あくびの分類子を基本的に適用して
彼女のすべての運転セッションにおける
彼女のすべてのあくびの行動を検知します
朝の彼女はよく疲れています
これがよくあるパターンなら
車は既に
彼女が疲れていることを予期できます
彼女のプロフィールに基づいて車が
積極的に運転手に いろいろ提案できるかもしれません
それを彼女の午後の運転行動と比較しましょう
彼女は午後の方が目が冴えてるのがわかります
彼女はもっとイキイキしていて 笑顔も多くポジティブな
表情も多いです
車が彼女の運転プロフィールを持っている場合
彼女の感情的な経験に基づいて
運転経験をカスタマイズして パーソナライズできます
この輸送経験を新たに認識するために
いくつかの車のメーカーと密接に協力しました
私達は運転手に焦点を当てられる
今日の車だけでなく 今後の将来の車は
運転手を見る現職の反応ソリューションだけでなく
車の他の搭乗者にも反応できるビジョンを
持っています
社内の他のものにも反応できるようにしたいと思います
車に子供が取り残されていないか？
携帯は置き忘れていないか？
社内の搭乗者の数は何か？
状況は何か？
音楽 コンテンツや照明などは
パーソナライズできるか？
当然 世界的なパンデミックの中
私達の多くは
車内で過ごすことが減ったと思います
実際に私達の多くはバーチャルイベントや
動画カンファレンスに 時間を費やすことが多くなっています
テクノロジーを通して人とつながるのは困難です
これはコミュニケーションの主な方法が 非言語だからというのが
その理由です
時々 これらのバーチャルコンファレンスや
バーチャルイベントや動画イベントで
皆さんは視聴者の表情とエナジーを
活かすことが出来ていません
私はそれを実感しています
前述したように 私は「Girl Decoded」 という本を出版しました
本のツアーで3月~5月の間ノンストップで
旅を続ける予定だったのですが
すべてのバーチャルブックツアーと バーチャルブックトークの予定を
変更する必要がありました
ライブ環境では視聴者を観察できるので
全然違います
視聴者全員を見て その反応に合わせて行動できます
カスタマイズおよびパーソナライズして
皆さんの私とのインタラクションに基づいて 内容を調整できます
バーチャルで行う場合 会話は一方通行であることが多く
少なくても 私にとっては 一方通行のように感じます
これは痛々しくて不安な状況です
それを変えられる機会はあると思います
感情AIを統合して
視聴者の反応を集積して
顔の表情を匿名で 捉えることができたらどうでしょう？
全員の顔を見る必要がありません
実際に 私がお見せしているように圧倒されます
その瞬間ごとの皆さんのポジティブまたは
ネガティブな表情を確認できれば
あるいはコンテンツに興味を持っているかわかれば
それはとても強力な情報になり
それに合わせて内容をカスタマイズし
視聴者がどれだけ関わっているか把握できます
一つの例を紹介しましょう
チームの反応を記録したZoomを通した
社内チーム会議です
ここで集積した反応を見ることが出来ます
当然 データを可視化する方法は様々ですが
全員を追跡して
人の笑顔と反応を集積出来ます
ちょうどその話をしていたところです
これはパンデミックが始まった 3月の初めの出来事でした
これからどうなるのか そして
在宅ワークについて話しましょう
人々はストーリーを共有していました
多くの人は共感して 笑顔をかわしていました
私達はそれを追跡できます
それを本当に平坦でつまらない会議
誰も乗り気ではない会議と比較しましょう
違いは明らかです
リアルタイムのエンゲージメントで そのデータを測定できます
ポストアナリティクスでも測定できます
同様に オンラインの学習環境で
実際に教室で教える時と同様に 教師が
その生徒の感情的な関りを
測定出来たらどうでしょうか？
優秀な教師はそうしますよね？
生徒の反応に基づいて
学習経験をパーソナライズします
学習成果も最大化します
同様に 心の健康にも適用できます
今日 医院を訪問しても
体温を聞かれたり
血圧を聞かれたりしません
代わりにその場で測定します
それと同様に 医師も客観的に
他の生活反応と同じように
患者の心の具合を測定できたらどうでしょうか？
残念なことに 心の健康の金本位制は
まだ1~10のうつ度合いスケールで
評価されます
患者はどれだけ自暴自棄か？
患者の痛みの度合いは？
感情AIを適用することで
心の健康の度合いを客観的に
測定できます
これは私にとって思い入れのあるトピックであり
私が一番最初に 感情AIを適用してみたトピックでもあります
自閉症です
自閉症スペクトラム障害の人は
非言語コミュニケーションを読み取ったり 理解するのが困難です
自閉症の人は特に顔の表情に圧倒されます
完全に表情を読もうとすることを 避ける人もいます
こういう人は顔を見たり 目を合わせようとしたりしません
私達のパートナーはBrain Powerという会社です
彼らはGoogle Glassと私達の技術を使って
ゲームを通した楽しい方法で 自閉症スペクトラム障害の人が
非言語コミュニケーションを 理解する手助けをします
それをお見せするために短い動画を紹介しましょう
画面上に何が見えますか？
母親です
8才のマシュー・クリーガーは自閉症です
彼がその他の子供と接する中で問題になるのは
彼が自分の言葉が面白いと思い込む点です
周囲の子供が面白いと思わなくても
あるいは彼の言葉に嫌気がさしたり 怒ったりしても彼は気づきません
マシューの母親であるローラは
ネッド・サヒンによって実施された 臨床治験に子供を参加させました
私は自閉症の人の脳内を
知りたいと思いました
親も自閉症の子供の脳内を知りたいと思います
少しの間眺めるとポイントを獲得できて
目を逸らしても 目を戻せばポイントをもらえます
サヒンの会社であるBrain Powerは Affectivaのソフトウェアを使います
これはマシューがGoogle Glassを通して見た プログラムにも適用されます
これらのゲームを通して
マシューが表情を理解して 感情に反応して
ソーシャルキューを学べるようにします
重要な生活技能の一つは
他者の感情を理解する能力です
もう一つ重要なのは話している相手の
方向を向くことです
母親と向き合うときに緑色になってポイントを
得られますが オレンジや赤色になると
得られるポイントは少なくなります
私はあなたを見ています
あなたも私を見ています
たった数分後に マシューの視線の違いに
母親は感情的になりました
私も泣き出しそうです
それはなぜか？
それはあなたが私を見た時に
あなたが今までちゃんと 私を見ていなかったことに気づくからです
今までと見方がまったく違うからです
Brain Powerは約400のGoogle Glassシステムを
米国全国の家族に提供してきました
その家族が主に見つけたい答えに関しては
子供の社会と非言語理解に関しては
眼鏡をつけているときに
既に向上が見られています
ここで重要な疑問は 眼鏡をはずした時にどうなるかです
この学習は一般化できるか？
この技術を心の健康に適用できる
他の方法もあります
例えば パーキンソン病の早期発見のためのシステムです
エリン・スミスは今 スタンフォード大学で勉強している学生です
昔 彼女が中学生だったときに
彼女は私達が作ったドキュメンタリーである
「パーキンソン病と私」を見て その技術を
使いたいとEメールで伝えてくれました
その費用を聞かれました
私達の営業のリーダーに 「彼女に何て言えばいい？」と聞かれました
中学生には到底買えません
私は無料で提供するように指示しました
彼女がそれを濫用することはないのだから
数か月の後に再びエリンから連絡がありました
彼女はマイケル・J・フォックス
パーキンソン病リサーチ財団と協力して パーキンソン病の
顔のバイオマーカーを識別するシステムを作りました
彼女は研究を続けてきました
とても荘厳な女性です
私達が彼女の戦いの一部を支持する
役割を担えることを誇りに思っています
うつ病の顔と声のバイオマーカーが存在することは
知っています
それらの信号に基づいて 自殺願望のある患者をフラグするために
多くの研究がおこなわれています
私達はスティーブン・ベノアなどの博士とも
協力しています
これで重要な疑問が出てきます
この技術の適用方法は多いですが
その技術の適用範囲はどうなってるのか？
私はAIを展開する際の倫理展開という
概念にとても強い思い入れがあります
それは潜在的に役立つことを
ただ認識するだけでなく
どうやって濫用される可能性あるのか
またはその技術の意図しない結果を 認めることも重要です
数年前 会社のために
資金繰りする際に私達は
大金を払いたいというエージェンシーに アプローチされました
当時のお金で4000万ドルで小さなスタートアップの
会社にとって大金でした
その代わりに彼らは私達の技術を
嘘発見と監視に使いたいと言いました
それは私達の人々のプライバシーと 同意を尊重するという
コアな価値と一致する内容ではありませんでした
ユーザーにとってデータはとても個人的なものだと
私達は認識しています
私達がそれを共有するなら
誰が使っているのか把握する必要があります
どうやって使われているのか どんな利益があるのか理解する必要があります
私達はそのパワーの不均整について 十分に時間をかけて
考慮しました
私達はこのデータを共有する代わりに
どんな価値を得ているのか？
これに関して本当に素晴らしいのは
業界がこれらのベストプラクティスと ガイドラインを
リードしている点です
私達はAIのパートナーシップと 呼ばれる組合の一部です
これは技術系最大手企業によって創始され
これはAmazon Google Facebook Microsoftを含みます
Affectivaなどのいくつかのスタートアップを
招待してきました
ACLUやアムネスティ・インターナショナルなどの その他のステークホルダーも含みます
私もFATE委員会の一員であり
これはFATEと呼ばれ 公平性(Fairness) 説明責任(Accountability) 透明性(Transparency) 倫理(Ethics)の略称です
慎重な規制のためのガイドラインを見つけることが
私達の課題です
規制は必要ですが 慎重に行う必要があります
革新を完全につぶしたくはありませんが
同時に私達は
適用範囲を慎重に考慮する必要があります
慎重な規制が何なのか理解する必要があります
結局 私達の目標は
テクノロジーに人間性を奪われる前に 技術を人間化することです
ここで強調すべきは人間です
人工的なものではありません
最後にまとめとして この動画で感情認識AIや
その適用法と意味合いについて
興味を持って頂けたなら 署名付きの本を
私のLinkedIn Facebook Twitter Instagramなどの ソーシャルメディアに
#LIVEWORXと#GIRLDECODEDの ハッシュタグ付きで
このプレゼンに関するコメントまたは 質問を投稿した先着三名に
プレゼントしたいと思います
ご視聴ありがとうございました
［LIVEWORXのテーマ］
今日は来て頂いてありがとうございました エル・カリウビ博士
感動的なプレゼンテーションでしたね
今日の第三のセッションはこれで終わりです
次に正時に
どうやって主なツールとして 会社がSAASに基づいたCAD PLMと
拡張現実感を使えるか会社から聞きます
これは障害を生き残るだけでなく 新しい日常を受け取るためです
短い休憩の後にプレゼンを再開しましょう
［LIVEWORXのテーマ］