WEBVTT

00:00:06.652 --> 00:00:11.392
A cada ano, máquinas superam
os seres humanos em número de atividades

00:00:11.392 --> 00:00:14.668
que pensávamos ser
os únicos capazes de realizar.

00:00:14.668 --> 00:00:18.363
Computadores atuais nos derrotam
em jogos de tabuleiro complexos,

00:00:18.363 --> 00:00:21.184
transcrevem a fala em vários idiomas,

00:00:21.184 --> 00:00:24.526
e identificam instantaneamente
quase qualquer objeto.

00:00:24.526 --> 00:00:27.112
Mas os robôs do futuro
talvez cheguem mais longe,

00:00:27.112 --> 00:00:30.243
aprendendo a perceber o que sentimos.

00:00:30.243 --> 00:00:32.091
E por que isso é importante?

00:00:32.091 --> 00:00:34.613
Porque se as máquinas
e as pessoas que as controlam

00:00:34.613 --> 00:00:37.083
puderem ler nossos
estados emocionais com precisão,

00:00:37.083 --> 00:00:40.133
elas poderão nos ajudar ou nos manipular

00:00:40.133 --> 00:00:42.562
em níveis sem precedentes.

00:00:42.562 --> 00:00:44.014
Mas antes de chegarmos lá,

00:00:44.014 --> 00:00:49.083
como algo tão complexo como uma emoção
pode ser convertido em simples números,

00:00:49.083 --> 00:00:52.913
o único idioma que as máquinas entendem?

00:00:52.913 --> 00:00:56.453
Basicamente da mesma maneira
que nosso cérebro interpreta emoções,

00:00:56.453 --> 00:00:58.674
aprendendo a identificá-las.

00:00:58.674 --> 00:01:03.920
O psicólogo americano Paul Ekman
identificou algumas emoções universais

00:01:03.920 --> 00:01:08.554
onde os sinais visuais são os mesmos
nas diversas culturas.

00:01:09.274 --> 00:01:11.373
Por exemplo, uma imagem de um sorriso


00:01:11.373 --> 00:01:14.363
significa alegria para habitantes
de áreas urbanas modernas

00:01:14.363 --> 00:01:16.815
tanto quanto para membros
de uma tribo aborígene.

00:01:16.815 --> 00:01:17.944
E de acordo com Ekman,

00:01:17.944 --> 00:01:20.293
raiva, nojo, medo,

00:01:20.293 --> 00:01:21.622
alegria, tristeza,

00:01:21.622 --> 00:01:25.113
e surpresa também são reconhecíveis.

00:01:25.113 --> 00:01:29.726
E, computadores estão rapidamente
ficando melhores em reconhecer imagens

00:01:29.726 --> 00:01:33.635
graças aos algoritmos de aprendizado
da máquina, como as redes neurais.

00:01:33.635 --> 00:01:37.965
Tais redes consistem em nós artificiais
que imitam nossos neurônios biológicos

00:01:37.965 --> 00:01:41.364
através da formação de conexões
e troca de informações.

00:01:41.364 --> 00:01:42.675
Para treinar essa rede,

00:01:42.675 --> 00:01:46.185
amostras pré-classificadas
em diferentes categorias,

00:01:46.185 --> 00:01:49.015
como fotos de felicidade ou de tristeza,

00:01:49.015 --> 00:01:50.925
são armazenadas no sistema.

00:01:50.925 --> 00:01:53.615
A rede, então, aprende
a classificar essas amostras

00:01:53.615 --> 00:01:58.055
ajustando os pesos designados
para cada característica.

00:01:58.055 --> 00:01:59.695
Quanto mais treino é realizado,

00:01:59.695 --> 00:02:04.335
melhor fica o algoritmo
em reconhecer novas imagens.

00:02:04.335 --> 00:02:06.177
Isso é parecido com nossos cérebros,

00:02:06.177 --> 00:02:08.325
que aprendem por meio
de experiências passadas

00:02:08.325 --> 00:02:11.456
para determinar como novos estímulos
são processados.

00:02:11.456 --> 00:02:15.046
Algoritmos de reconhecimento
não são limitados só a expressões faciais.

00:02:15.046 --> 00:02:17.576
Nossas emoções se manifestam
de diversas maneiras.

00:02:17.576 --> 00:02:19.807
Tem a linguagem corporal e o tom de voz,

00:02:19.807 --> 00:02:23.066
mudanças na frequência cardíaca,
aspecto, e temperatura da pele,

00:02:23.066 --> 00:02:27.525
ou até a frequência de palavras
e estruturas de sentença em nossa escrita.

00:02:27.525 --> 00:02:31.057
Você talvez pense que treinar redes
neurais para reconhecer esses aspectos

00:02:31.057 --> 00:02:33.676
seja um tarefa longa e complicada

00:02:33.676 --> 00:02:36.685
até você perceber quantos
dados existem por aí,

00:02:36.685 --> 00:02:40.007
e quão rápido computadores
modernos podem processá-los.

00:02:40.007 --> 00:02:41.646
Desde postagens em redes sociais,

00:02:41.646 --> 00:02:43.347
fotos e vídeos enviados,

00:02:43.347 --> 00:02:44.777
e gravações de telefone,

00:02:44.777 --> 00:02:46.897
até câmeras sensíveis ao calor

00:02:46.897 --> 00:02:50.007
e acessórios que monitoram
sinais fisiológicos.

00:02:50.007 --> 00:02:52.947
A grande questão não é como coletar
todos esses dados,

00:02:52.947 --> 00:02:55.255
mas o que iremos fazer com tudo isso.

00:02:55.255 --> 00:02:59.376
Existem vários usos benéficos para
reconhecimento computadorizado de emoções.

00:02:59.376 --> 00:03:02.327
Robôs usando algoritmos
para identificar expressões faciais

00:03:02.327 --> 00:03:03.896
podem ajudar crianças a aprender

00:03:03.896 --> 00:03:07.366
ou acompanhar uma pessoa solitária
através de companheirismo.

00:03:07.366 --> 00:03:10.477
Redes sociais estão
considerando usar algoritmos

00:03:10.477 --> 00:03:12.367
para ajudar a prevenir suicídios


00:03:12.367 --> 00:03:17.017
ao sinalizar postagens que contenham
palavras ou frases específicas.

00:03:17.017 --> 00:03:20.957
E o software de reconhecimento emocional
pode ajudar a tratar transtornos mentais

00:03:20.957 --> 00:03:25.198
ou até ser usado pelas pessoas
como uma psicoterapia de baixo custo.

00:03:25.198 --> 00:03:26.848
Independentemente dos benefícios,

00:03:26.848 --> 00:03:30.709
a chance de uma rede massiva escanear
automaticamente nossas fotos,

00:03:30.709 --> 00:03:31.828
comunicações,

00:03:31.828 --> 00:03:36.537
e sinais fisiológicos
também é perturbadora.

00:03:36.537 --> 00:03:40.276
Quais são as implicações para nossa
privacidade quanto tais sistemas

00:03:40.276 --> 00:03:45.008
são usados por empresas a fim de explorar
nossas emoções por meio de propagandas?

00:03:45.008 --> 00:03:46.428
E quais serão nossos direitos

00:03:46.428 --> 00:03:50.587
se autoridades acham que podem identificar
pessoas capazes de cometer crimes

00:03:50.587 --> 00:03:54.607
antes mesmo de ser feita 
uma decisão consciente sobre o ato?

00:03:54.607 --> 00:03:57.150
Robôs atualmente têm
uma grande jornada pela frente

00:03:57.150 --> 00:04:00.018
em distinguir emoções sutis, como ironia,

00:04:00.018 --> 00:04:04.758
e escalas emocionais,
como quão feliz ou triste a pessoa está.

00:04:04.758 --> 00:04:09.138
No entanto, por fim eles podem ser
capazes de ler nossas emoções com precisão

00:04:09.138 --> 00:04:10.664
e reagir a elas.

00:04:10.664 --> 00:04:14.351
Se poderão se solidarizar com nosso
medo de intromissão não autorizada,

00:04:14.351 --> 00:04:17.439
entretanto, isso é outra história.