TED2018
Poppy Crum: Technology that knows what you're feeling
Poppy Crum: Tecnología que sabe lo que estás sintiendo
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¿Qué sucede cuando la tecnología sabe más sobre nosotros que nosotros? Poppy Crum estudia cómo expresamos las emociones, y ella sugiere que el final de la cara del póker está cerca, ya que las nuevas tecnologías hacen que sea fácil ver las señales que revelan cómo nos sentimos. En una demostración de charla y tecnología, muestra cómo la "tecnología empática" puede leer los datos físicos como la temperatura corporal y la composición química de nuestra respiración para informar sobre nuestro estado emocional. Para bien o para mal. "Si reconocemos el poder de convertirnos en empáticos tecnológicos, obtenemos esta oportunidad en la que la tecnología puede ayudarnos a cerrar la brecha emocional y cognitiva", dice Crum.
Poppy Crum - Neuroscientist, technologist
Poppy Crum builds technologies that best leverage human physiology to enhance our experiences and how we interact with the world. Full bio
Poppy Crum builds technologies that best leverage human physiology to enhance our experiences and how we interact with the world. Full bio
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00:12
What happens when technology
knows more about us than we do?
knows more about us than we do?
0
881
4456
¿Qué sucede cuando la tecnología sabe más
sobre nosotros que nosotros?
sobre nosotros que nosotros?
00:17
A computer now can detect
our slightest facial microexpressions
our slightest facial microexpressions
1
5992
3672
Una computadora puede detectar nuestras
más mínimas microexpresiones faciales
más mínimas microexpresiones faciales
00:21
and be able to tell the difference
between a real smile and a fake one.
between a real smile and a fake one.
2
9688
3611
y ser capaz de diferenciar
entre una sonrisa real y una falsa.
entre una sonrisa real y una falsa.
00:25
That's only the beginning.
3
13323
1734
Eso es solo el comienzo.
00:27
Technology has become
incredibly intelligent
incredibly intelligent
4
15466
2865
La tecnología se ha vuelto
increíblemente inteligente
increíblemente inteligente
00:30
and already knows a lot
about our internal states.
about our internal states.
5
18355
3400
y ya sabe mucho
sobre nuestros estados internos.
sobre nuestros estados internos.
00:34
And whether we like it or not,
6
22085
2286
Y nos guste o no,
00:36
we already are sharing
parts of our inner lives
parts of our inner lives
7
24395
3499
ya estamos compartiendo
partes de nuestras vidas internas;
partes de nuestras vidas internas;
00:39
that's out of our control.
8
27918
1733
eso está fuera de nuestro control.
00:43
That seems like a problem,
9
31413
1421
Parece un problema,
00:44
because a lot of us like to keep
what's going on inside
what's going on inside
10
32858
3246
porque a muchos nos gusta
mantener lo que está pasando dentro
mantener lo que está pasando dentro
00:48
from what people actually see.
11
36128
1647
aparte de lo que la gente realmente ve.
00:50
We want to have agency
over what we share and what we don't.
over what we share and what we don't.
12
38323
4420
Queremos tener control
sobre lo que compartimos y lo que no.
sobre lo que compartimos y lo que no.
00:55
We all like to have a poker face.
13
43473
2321
A todos nos gusta tener cara de póquer.
00:59
But I'm here to tell you
that I think that's a thing of the past.
that I think that's a thing of the past.
14
47584
3346
Pero estoy aquí para decirles
que creo que eso es cosa del pasado.
que creo que eso es cosa del pasado.
01:03
And while that might sound scary,
it's not necessarily a bad thing.
it's not necessarily a bad thing.
15
51347
4770
Y aunque eso pueda sonar aterrador,
no es necesariamente algo malo.
no es necesariamente algo malo.
He pasado mucho tiempo
estudiando los circuitos en el cerebro
estudiando los circuitos en el cerebro
01:09
I've spent a lot of time
studying the circuits in the brain
studying the circuits in the brain
16
57030
2770
01:11
that create the unique perceptual
realities that we each have.
realities that we each have.
17
59824
3693
que crean las realidades
perceptivas únicas que cada uno tiene.
perceptivas únicas que cada uno tiene.
01:16
And now I bring that together
18
64110
1405
Y ahora lo junté
01:17
with the capabilities
of current technology
of current technology
19
65539
2062
con las capacidades
de la tecnología actual
de la tecnología actual
01:19
to create new technology
that does make us better,
that does make us better,
20
67625
2537
para crear una nueva tecnología
que nos haga mejores,
que nos haga mejores,
01:22
feel more, connect more.
21
70186
1600
sentir más, conectar más.
01:24
And I believe to do that,
22
72482
1786
Y creo que para hacer eso,
01:26
we have to be OK
losing some of our agency.
losing some of our agency.
23
74292
2749
tenemos que aceptar
perder parte de nuestro control.
perder parte de nuestro control.
01:30
With some animals, it's really amazing,
24
78149
2523
Con algunos animales,
es realmente increíble,
es realmente increíble,
01:32
and we get to see into
their internal experiences.
their internal experiences.
25
80696
3474
y podemos ver sus experiencias internas.
01:36
We get this upfront look
at the mechanistic interaction
at the mechanistic interaction
26
84649
3722
Logramos esta mirada directa
a la interacción mecanística
a la interacción mecanística
01:40
between how they respond
to the world around them
to the world around them
27
88395
2817
entre cómo responden
al mundo que les rodea
al mundo que les rodea
01:43
and the state of their biological systems.
28
91236
2008
y el estado de sus sistemas biológicos.
01:45
This is where evolutionary pressures
like eating, mating
like eating, mating
29
93268
3809
Aquí es donde las presiones evolutivas
como comer, aparearse
como comer, aparearse
01:49
and making sure we don't get eaten
30
97101
1762
y asegurarnos de que no nos coman
01:50
drive deterministic behavioral responses
to information in the world.
to information in the world.
31
98887
4157
impulsan las respuestas conductuales
deterministas a la información del mundo.
deterministas a la información del mundo.
01:55
And we get to see into this window,
32
103806
2794
Y podemos ver en esta ventana,
01:58
into their internal states
and their biological experiences.
and their biological experiences.
33
106624
3636
dentro de sus estados internos
y sus experiencias biológicas.
y sus experiencias biológicas.
02:02
It's really pretty cool.
34
110284
1642
Es realmente genial.
02:03
Now, stay with me for a moment --
I'm a violinist, not a singer.
I'm a violinist, not a singer.
35
111950
4103
Ahora, quédense conmigo.
Soy violinista, no cantante.
Soy violinista, no cantante.
02:08
But the spider's already
given me a critical review.
given me a critical review.
36
116077
3590
Pero la araña ya me dio una crítica.
02:16
(Video) (Singing in a low pitch)
37
124907
2060
(Video) (Cantando en un tono bajo)
02:19
(Singing in a middle pitch)
38
127868
2888
(Cantando en un tono medio)
02:23
(Singing in a high pitch)
39
131800
2505
(Cantando en tono alto)
02:27
(Singing in a low pitch)
40
135069
1421
(Cantando en un tono bajo)
02:29
(Singing in a middle pitch)
41
137236
1600
(Cantando en un tono medio)
02:31
(Singing in a high pitch)
42
139403
1777
(Cantando en tono alto)
02:33
(Laughter)
43
141204
1150
(Risas)
02:36
Poppy Crum: It turns out, some spiders
tune their webs like violins
tune their webs like violins
44
144387
3198
Poppy Crum: Algunas arañas
sintonizan sus redes como violines
sintonizan sus redes como violines
02:39
to resonate with certain sounds.
45
147609
2158
para resonar con ciertos sonidos.
Y probablemente, los armónicos
de mi voz a medida que subía
de mi voz a medida que subía
02:41
And likely, the harmonics
of my voice as it went higher
of my voice as it went higher
46
149791
2771
02:44
coupled with how loud I was singing
47
152586
1730
junto con lo fuerte que cantaba
02:46
recreated either the predatory call
of an echolocating bat or a bird,
of an echolocating bat or a bird,
48
154340
4467
recrearon la llamada depredadora de
un murciélago ecolocalizador o un pájaro,
un murciélago ecolocalizador o un pájaro,
02:50
and the spider did what it should.
49
158831
1881
y la araña hizo lo que debía.
02:53
It predictively told me to bug off.
50
161300
2817
De manera predictiva,
me dijo que me escapara.
me dijo que me escapara.
02:56
I love this.
51
164824
1150
Me encanta esto.
02:58
The spider's responding
to its external world
to its external world
52
166546
3309
La araña responde a su mundo externo
03:01
in a way that we get to see and know
what's happening to its internal world.
what's happening to its internal world.
53
169879
4350
de una manera que podamos ver y saber
qué le sucede a su mundo interno.
qué le sucede a su mundo interno.
La biología está controlando
la respuesta de la araña;
la respuesta de la araña;
03:07
Biology is controlling
the spider's response;
the spider's response;
54
175069
2206
03:09
it's wearing its internal
state on its sleeve.
state on its sleeve.
55
177299
2776
lleva su estado interno en la manga.
03:13
But us, humans --
56
181768
1655
Pero nosotros, humanos...
03:16
we're different.
57
184184
1150
somos diferentes.
03:17
We like to think we have cognitive control
over what people see, know and understand
over what people see, know and understand
58
185899
5735
Nos gusta pensar
que tenemos control cognitivo
que tenemos control cognitivo
sobre lo que las personas ven, saben y
entienden de nuestros estados internos;
entienden de nuestros estados internos;
03:23
about our internal states --
59
191658
1409
03:25
our emotions, our insecurities,
our bluffs, our trials and tribulations --
our bluffs, our trials and tribulations --
60
193091
4303
nuestras emociones e inseguridades,
nuestras pruebas y tribulaciones
nuestras pruebas y tribulaciones
03:29
and how we respond.
61
197418
1267
y cómo respondemos.
03:31
We get to have our poker face.
62
199927
2282
Llegamos a tener nuestra cara de póquer.
03:35
Or maybe we don't.
63
203799
1200
O tal vez no.
03:37
Try this with me.
64
205728
1182
Prueben esto conmigo.
03:38
Your eye responds
to how hard your brain is working.
to how hard your brain is working.
65
206934
2690
Su ojo responde a lo intenso
que está trabajando su cerebro.
que está trabajando su cerebro.
La respuesta que están a punto de ver
está impulsada por el esfuerzo mental
está impulsada por el esfuerzo mental
03:42
The response you're about to see
is driven entirely by mental effort
is driven entirely by mental effort
66
210363
3230
y no tiene nada que ver
con los cambios en la iluminación.
con los cambios en la iluminación.
03:45
and has nothing to do
with changes in lighting.
with changes in lighting.
67
213617
2635
03:48
We know this from neuroscience.
68
216276
1650
Lo sabemos por la neurociencia.
03:49
I promise, your eyes are doing
the same thing as the subject in our lab,
the same thing as the subject in our lab,
69
217950
4560
Les prometo, sus ojos están haciendo
lo mismo que el sujeto
en nuestro laboratorio,
en nuestro laboratorio,
03:54
whether you want them to or not.
70
222534
1734
sea que quieran o no.
03:56
At first, you'll hear some voices.
71
224292
2173
Al principio, escucharán algunas voces.
03:58
Try and understand them
and keep watching the eye in front of you.
and keep watching the eye in front of you.
72
226489
3278
Intenten comprenderlas y
sigan mirando el ojo que tienen delante.
sigan mirando el ojo que tienen delante.
04:01
It's going to be hard at first,
73
229791
1498
Va a ser difícil al principio,
04:03
one should drop out,
and it should get really easy.
and it should get really easy.
74
231313
2391
uno debería abandonar
y debería ser realmente fácil.
y debería ser realmente fácil.
04:05
You're going to see the change in effort
in the diameter of the pupil.
in the diameter of the pupil.
75
233728
3325
Verán el cambio en el esfuerzo
en el diámetro de la pupila.
en el diámetro de la pupila.
(Video) (Dos voces superpuestas hablando)
04:10
(Video) (Two overlapping voices talking)
76
238140
2567
(Voz única) La tecnología inteligente
depende de los datos personales.
depende de los datos personales.
04:12
(Single voice) Intelligent technology
depends on personal data.
depends on personal data.
77
240731
2963
04:15
(Two overlapping voices talking)
78
243718
2446
(Dos voces superpuestas hablando)
(Voz única) La tecnología inteligente
depende de los datos personales.
depende de los datos personales.
04:18
(Single voice) Intelligent technology
depends on personal data.
depends on personal data.
79
246188
2976
04:21
PC: Your pupil doesn't lie.
80
249680
1326
PC: Su pupila no miente.
04:23
Your eye gives away your poker face.
81
251030
2400
Sus ojos traicionan su cara de póker.
Cuando su cerebro tiene
que trabajar más duro,
que trabajar más duro,
04:25
When your brain's having to work harder,
82
253990
1913
04:27
your autonomic nervous system
drives your pupil to dilate.
drives your pupil to dilate.
83
255927
2785
su sistema nervioso autónomo
impulsa a su pupila a dilatarse.
impulsa a su pupila a dilatarse.
04:30
When it's not, it contracts.
84
258736
1555
Cuando no, se contrae.
Cuando quito una de las voces,
04:32
When I take away one of the voices,
85
260680
1691
el esfuerzo cognitivo
para entender a los hablantes
para entender a los hablantes
04:34
the cognitive effort
to understand the talkers
to understand the talkers
86
262395
2262
04:36
gets a lot easier.
87
264681
1158
se vuelve mucho más fácil.
04:37
I could have put the two voices
in different spatial locations,
in different spatial locations,
88
265863
3000
Podría haber puesto las dos voces
en diferentes ubicaciones espaciales,
en diferentes ubicaciones espaciales,
04:40
I could have made one louder.
89
268887
1666
Pude haber hecho una más fuerte.
04:42
You would have seen the same thing.
90
270577
1738
Habrían visto lo mismo.
04:45
We might think we have more agency
over the reveal of our internal state
over the reveal of our internal state
91
273006
4786
Podríamos pensar que tenemos más control
en la revelación de nuestro estado interno
en la revelación de nuestro estado interno
04:49
than that spider,
92
277816
1579
que esa araña,
04:51
but maybe we don't.
93
279419
1266
pero tal vez no.
04:53
Today's technology is starting
to make it really easy
to make it really easy
94
281021
2969
La tecnología actual está empezando
a hacer realmente fácil
a hacer realmente fácil
04:56
to see the signals and tells
that give us away.
that give us away.
95
284014
2690
ver las señales y anunciar
lo que nos delata.
lo que nos delata.
04:59
The amalgamation of sensors
paired with machine learning
paired with machine learning
96
287109
3294
La amalgama de sensores emparejados
con el aprendizaje automático
con el aprendizaje automático
05:02
on us, around us and in our environments,
97
290427
2413
en nosotros, a nuestro alrededor
y en nuestros entornos,
y en nuestros entornos,
05:04
is a lot more than cameras and microphones
tracking our external actions.
tracking our external actions.
98
292864
4653
es mucho más que cámaras y micrófonos
que siguen nuestras acciones externas.
que siguen nuestras acciones externas.
05:12
Our bodies radiate our stories
99
300529
2818
Nuestros cuerpos irradian
nuestras historias
nuestras historias
05:15
from changes in the temperature
of our physiology.
of our physiology.
100
303371
2666
desde los cambios en la temperatura
de nuestra fisiología.
de nuestra fisiología.
Podemos ver esto
como imágenes térmicas infrarrojas
como imágenes térmicas infrarrojas
05:18
We can look at these
as infrared thermal images
as infrared thermal images
101
306546
2261
05:20
showing up behind me,
102
308831
1160
que les muestro detrás de mí,
05:22
where reds are hotter
and blues are cooler.
and blues are cooler.
103
310015
2070
donde los rojos son más calientes
y los azules más fríos.
y los azules más fríos.
05:24
The dynamic signature
of our thermal response
of our thermal response
104
312458
3183
La firma dinámica
de nuestra respuesta térmica
de nuestra respuesta térmica
05:27
gives away our changes in stress,
105
315665
3031
revela nuestros cambios en el estrés,
05:30
how hard our brain is working,
106
318720
2008
lo duro que está trabajando
nuestro cerebro,
nuestro cerebro,
05:32
whether we're paying attention
107
320752
1936
sea que prestemos atención
05:34
and engaged in the conversation
we might be having
we might be having
108
322712
2627
y participemos en una conversación
que podríamos tener
que podríamos tener
05:37
and even whether we're experiencing
a picture of fire as if it were real.
a picture of fire as if it were real.
109
325363
4095
o incluso si experimentamos
una imagen de fuego como si fuera real.
una imagen de fuego como si fuera real.
05:41
We can actually see
people give off heat on their cheeks
people give off heat on their cheeks
110
329482
2643
Realmente podemos ver a
la gente desprender calor de sus mejillas
la gente desprender calor de sus mejillas
05:44
in response to an image of flame.
111
332149
2200
en respuesta a una imagen de llama.
05:48
But aside from giving away
our poker bluffs,
our poker bluffs,
112
336013
2929
Pero aparte de perder
nuestros blufs de póquer,
nuestros blufs de póquer,
05:50
what if dimensions of data
from someone's thermal response
from someone's thermal response
113
338966
4746
¿y si las dimensiones de los datos
de la respuesta térmica de alguien
de la respuesta térmica de alguien
05:55
gave away a glow
of interpersonal interest?
of interpersonal interest?
114
343736
2659
ofrecen un brillo
de interés interpersonal?
de interés interpersonal?
05:58
Tracking the honesty of feelings
in someone's thermal image
in someone's thermal image
115
346966
3532
Rastrear la honestidad de sentimientos
en la imagen térmica de alguien
en la imagen térmica de alguien
06:02
might be a new part of how
we fall in love and see attraction.
we fall in love and see attraction.
116
350522
3626
podría ser una nueva parte de cómo
nos enamoramos y vemos la atracción.
nos enamoramos y vemos la atracción.
06:06
Our technology can listen,
develop insights and make predictions
develop insights and make predictions
117
354172
3693
Nuestra tecnología puede escuchar,
desarrollar ideas y hacer predicciones
desarrollar ideas y hacer predicciones
06:09
about our mental and physical health
118
357889
2095
acerca de nuestra salud mental y física
06:12
just by analyzing the timing dynamics
of our speech and language
of our speech and language
119
360008
4000
simplemente analizando la dinámica
de tiempo de nuestro habla y lenguaje
de tiempo de nuestro habla y lenguaje
06:16
picked up by microphones.
120
364032
1443
recogida por micrófonos.
Hay grupos que han demostrado
06:18
Groups have shown that changes
in the statistics of our language
in the statistics of our language
121
366038
3880
que los cambios en
las estadísticas de nuestro lenguaje
las estadísticas de nuestro lenguaje
06:21
paired with machine learning
122
369942
1420
emparejado con el aprendizaje automático,
06:23
can predict the likelihood
someone will develop psychosis.
someone will develop psychosis.
123
371386
3161
pueden predecir la probabilidad
de que se desarrolle psicosis.
de que se desarrolle psicosis.
Voy a dar un paso más allá
06:27
I'm going to take it a step further
124
375442
1751
y mirar los cambios lingüísticos y
los cambios en nuestra voz
los cambios en nuestra voz
06:29
and look at linguistic changes
and changes in our voice
and changes in our voice
125
377217
2587
06:31
that show up with a lot
of different conditions.
of different conditions.
126
379828
2239
que aparecen
con muchas condiciones diferentes.
con muchas condiciones diferentes.
06:34
Dementia, diabetes can alter
the spectral coloration of our voice.
the spectral coloration of our voice.
127
382091
4367
La demencia y la diabetes pueden alterar
la coloración espectral de nuestra voz.
la coloración espectral de nuestra voz.
06:39
Changes in our language
associated with Alzheimer's
associated with Alzheimer's
128
387205
3119
Cambios en nuestro lenguaje
asociados con el alzheimer
asociados con el alzheimer
06:42
can sometimes show up more
than 10 years before clinical diagnosis.
than 10 years before clinical diagnosis.
129
390348
4365
a veces pueden aparecer 10 años antes
que el diagnóstico clínico.
que el diagnóstico clínico.
06:47
What we say and how we say it
tells a much richer story
tells a much richer story
130
395236
3960
Lo que decimos y cómo lo decimos
cuenta una historia mucho más rica
cuenta una historia mucho más rica
06:51
than we used to think.
131
399220
1254
de lo que solíamos pensar.
06:53
And devices we already have in our homes
could, if we let them,
could, if we let them,
132
401022
4047
Y los dispositivos que ya tenemos en
nuestro hogar podrían, si lo permitimos,
nuestro hogar podrían, si lo permitimos,
06:57
give us invaluable insight back.
133
405093
2134
darnos una valiosa información a cambio.
06:59
The chemical composition of our breath
134
407998
2978
La composición química
de nuestra respiración
de nuestra respiración
07:03
gives away our feelings.
135
411959
1354
revela nuestros sentimientos.
07:06
There's a dynamic mixture of acetone,
isoprene and carbon dioxide
isoprene and carbon dioxide
136
414363
4478
Hay una mezcla dinámica de
acetona, isopreno y dióxido de carbono
acetona, isopreno y dióxido de carbono
07:10
that changes when our heart speeds up,
when our muscles tense,
when our muscles tense,
137
418865
3384
que cambia cuando el corazón se acelera,
cuando nuestros músculos se tensan,
cuando nuestros músculos se tensan,
07:14
and all without any obvious change
in our behaviors.
in our behaviors.
138
422809
2897
y todo sin ningún cambio obvio
en nuestros comportamientos.
en nuestros comportamientos.
07:18
Alright, I want you to watch
this clip with me.
this clip with me.
139
426268
2738
Bien, quiero que
miren este video conmigo.
miren este video conmigo.
07:21
Some things might be going on
on the side screens,
on the side screens,
140
429030
3119
Podrían estar pasando algunas cosas
en las pantallas laterales,
en las pantallas laterales,
07:24
but try and focus on
the image in the front
the image in the front
141
432173
3777
pero intenten centrarse
en la imagen del frente
en la imagen del frente
07:27
and the man at the window.
142
435974
1463
y en el hombre en la ventana.
07:31
(Eerie music)
143
439633
2658
(Música espeluznante)
07:39
(Woman screams)
144
447767
1437
(La mujer grita)
07:50
PC: Sorry about that.
I needed to get a reaction.
I needed to get a reaction.
145
458692
2395
PC: Perdón por eso.
Necesitaba tener una reacción.
Necesitaba tener una reacción.
07:53
(Laughter)
146
461111
1785
(Risas)
07:55
I'm actually tracking the carbon dioxide
you exhale in the room right now.
you exhale in the room right now.
147
463412
4972
De hecho, estoy rastreando el dióxido
de carbono que exhalan en la sala ahora.
de carbono que exhalan en la sala ahora.
08:01
We've installed tubes
throughout the theater,
throughout the theater,
148
469903
3293
Hemos instalado tubos en todo el teatro,
abajo en el suelo, porque
el CO2 es más pesado que el aire.
el CO2 es más pesado que el aire.
08:05
lower to the ground,
because CO2 is heavier than air.
because CO2 is heavier than air.
149
473220
2595
08:07
But they're connected
to a device in the back
to a device in the back
150
475839
2667
Pero están conectados
a un dispositivo en la parte posterior
a un dispositivo en la parte posterior
08:10
that lets us measure, in real time,
with high precision,
with high precision,
151
478530
3287
que nos permite medir,
en tiempo real, con alta precisión,
en tiempo real, con alta precisión,
08:13
the continuous differential
concentration of CO2.
concentration of CO2.
152
481841
2922
la concentración
diferencial continua de CO2.
diferencial continua de CO2.
08:17
The clouds on the sides are actually
the real-time data visualization
the real-time data visualization
153
485246
5508
Las nubes en los lados son la
visualización de los datos en tiempo real
visualización de los datos en tiempo real
08:22
of the density of our CO2.
154
490778
1998
de la densidad de nuestro CO2.
08:25
You might still see
a patch of red on the screen,
a patch of red on the screen,
155
493374
3699
Es posible que aún vean
un parche rojo en la pantalla,
un parche rojo en la pantalla,
08:29
because we're showing increases
with larger colored clouds,
with larger colored clouds,
156
497097
3705
porque mostramos aumentos
con nubes de colores más grandes,
con nubes de colores más grandes,
08:32
larger colored areas of red.
157
500826
2196
áreas de color más grandes de rojo.
08:35
And that's the point
where a lot of us jumped.
where a lot of us jumped.
158
503046
2559
Y ese es el punto donde
muchos de nosotros saltamos.
muchos de nosotros saltamos.
08:38
It's our collective suspense
driving a change in carbon dioxide.
driving a change in carbon dioxide.
159
506173
4915
Es nuestro suspenso colectivo que impulsa
un cambio en el dióxido de carbono.
un cambio en el dióxido de carbono.
08:43
Alright, now, watch this
with me one more time.
with me one more time.
160
511649
2722
Ahora, miren esto conmigo una vez más.
08:46
(Cheerful music)
161
514395
2238
(Música alegre)
08:54
(Woman laughs)
162
522553
2137
(La mujer se ríe)
09:05
PC: You knew it was coming.
163
533344
1349
PC: Sabían que vendría.
09:06
But it's a lot different
when we changed the creator's intent.
when we changed the creator's intent.
164
534717
3363
Pero es muy diferente
cuando cambiamos la intención del creador.
cuando cambiamos la intención del creador.
09:10
Changing the music and the sound effects
165
538776
2769
Cambiando la música
y los efectos de sonido
y los efectos de sonido
09:13
completely alter the emotional
impact of that scene.
impact of that scene.
166
541569
3603
Altera completamente
el impacto emocional de esa escena.
el impacto emocional de esa escena.
09:17
And we can see it in our breath.
167
545196
2134
Y podemos verlo en nuestro aliento.
09:20
Suspense, fear, joy
168
548196
2262
Suspenso, miedo, alegría
09:22
all show up as reproducible,
visually identifiable moments.
visually identifiable moments.
169
550482
4507
todos aparecen como momentos reproducibles
y visualmente identificables.
y visualmente identificables.
09:27
We broadcast a chemical signature
of our emotions.
of our emotions.
170
555473
4151
Transmitimos una firma química
de nuestras emociones.
de nuestras emociones.
09:35
It is the end of the poker face.
171
563249
2133
Es el fin de la cara del póquer.
09:38
Our spaces, our technology
will know what we're feeling.
will know what we're feeling.
172
566582
3566
Nuestros espacios y tecnología sabrán
lo que estamos sintiendo.
lo que estamos sintiendo.
09:42
We will know more about each other
than we ever have.
than we ever have.
173
570736
2785
Conoceremos el uno del otro
más que nunca.
más que nunca.
09:45
We get a chance to reach in and connect
to the experience and sentiments
to the experience and sentiments
174
573911
4307
Tenemos la oportunidad de acercarnos
y conectarnos con la experiencia
y los sentimientos
y los sentimientos
que son fundamentales
para nosotros como humanos
para nosotros como humanos
09:50
that are fundamental to us as humans
175
578242
1742
09:52
in our senses, emotionally and socially.
176
580008
2410
en nuestros sentidos,
emocional y socialmente.
emocional y socialmente.
09:55
I believe it is the era of the empath.
177
583482
2540
Creo que es la era de los empáticos.
09:58
And we are enabling the capabilities
that true technological partners can bring
that true technological partners can bring
178
586046
5222
Y habilitamos la capacidad que pueden
aportar los socios tecnológicos
aportar los socios tecnológicos
10:03
to how we connect with each other
and with our technology.
and with our technology.
179
591292
3047
a cómo nos conectamos entre nosotros
y con nuestra tecnología.
y con nuestra tecnología.
10:06
If we recognize the power
of becoming technological empaths,
of becoming technological empaths,
180
594363
3389
Si reconocemos el poder de convertirnos
en empáticos tecnológicos,
en empáticos tecnológicos,
10:09
we get this opportunity
181
597776
1936
tenemos esta oportunidad
10:11
where technology can help us bridge
the emotional and cognitive divide.
the emotional and cognitive divide.
182
599736
4424
de que la tecnología puede ayudarnos
a cerrar la brecha emocional y cognitiva.
a cerrar la brecha emocional y cognitiva.
Y de esa manera, podemos cambiar
la forma como contamos nuestras historias.
la forma como contamos nuestras historias.
10:16
And in that way, we get to change
how we tell our stories.
how we tell our stories.
183
604680
2723
10:19
We can enable a better future
for technologies like augmented reality
for technologies like augmented reality
184
607427
3580
Podemos crear un futuro mejor para
tecnologías como la realidad aumentada
tecnologías como la realidad aumentada
10:23
to extend our own agency
and connect us at a much deeper level.
and connect us at a much deeper level.
185
611031
4193
para ampliar nuestro propio control y
conectarnos a un nivel mucho más profundo.
conectarnos a un nivel mucho más profundo.
Imagínense que un consejero de
la escuela puede darse cuenta de que
la escuela puede darse cuenta de que
10:27
Imagine a high school counselor
being able to realize
being able to realize
186
615625
2547
10:30
that an outwardly cheery student
really was having a deeply hard time,
really was having a deeply hard time,
187
618196
3826
un estudiante aparentemente alegre
realmente atraviesa un momento muy difícil
realmente atraviesa un momento muy difícil
10:34
where reaching out can make
a crucial, positive difference.
a crucial, positive difference.
188
622046
3180
en el que actuar puede marcar
una diferencia crucial y positiva.
una diferencia crucial y positiva.
O a las autoridades
pudiendo saber la diferencia
pudiendo saber la diferencia
10:37
Or authorities, being able
to know the difference
to know the difference
189
625766
3230
entre alguien que tiene
una crisis de salud mental
una crisis de salud mental
10:41
between someone having
a mental health crisis
a mental health crisis
190
629020
2325
10:43
and a different type of aggression,
191
631369
1826
y un tipo diferente de agresión,
10:45
and responding accordingly.
192
633219
1800
y responder en consecuencia.
10:47
Or an artist, knowing
the direct impact of their work.
the direct impact of their work.
193
635609
3273
O un artista, conociendo
el impacto directo de su trabajo.
el impacto directo de su trabajo.
10:52
Leo Tolstoy defined his perspective of art
194
640173
2643
León Tolstói definió
su perspectiva del arte
su perspectiva del arte
10:54
by whether what the creator intended
195
642840
1785
como lo que el creador pretendía
10:56
was experienced by the person
on the other end.
on the other end.
196
644649
2586
experimentado por la persona
en el otro extremo.
en el otro extremo.
10:59
Today's artists can know
what we're feeling.
what we're feeling.
197
647259
2566
Los artistas de hoy pueden saber
lo que estamos sintiendo.
lo que estamos sintiendo.
11:02
But regardless of whether
it's art or human connection,
it's art or human connection,
198
650204
3005
Pero independientemente de
si es arte o conexión humana,
si es arte o conexión humana,
11:06
today's technologies
will know and can know
will know and can know
199
654608
2802
las tecnologías actuales sabrán
y pueden saber
y pueden saber
11:09
what we're experiencing on the other side,
200
657434
2048
lo que estamos experimentando
del otro lado,
del otro lado,
11:11
and this means we can be
closer and more authentic.
closer and more authentic.
201
659506
2618
y esto significa que podemos estar
más cerca y ser más auténticos.
más cerca y ser más auténticos.
11:14
But I realize a lot of us
have a really hard time
have a really hard time
202
662498
4293
Pero me doy cuenta de que
muchos de nosotros lo pasamos muy mal
muchos de nosotros lo pasamos muy mal
11:18
with the idea of sharing our data,
203
666815
2267
con la idea de compartir nuestros datos,
y especialmente la idea de que
las personas sepan cosas sobre nosotros
las personas sepan cosas sobre nosotros
11:21
and especially the idea
that people know things about us
that people know things about us
204
669673
3111
11:24
that we didn't actively choose to share.
205
672808
2321
que no elegimos compartir activamente.
11:28
Anytime we talk to someone,
206
676728
2216
Cada vez que hablamos con alguien,
11:31
look at someone
207
679946
1555
miramos a alguien
11:33
or choose not to look,
208
681525
1468
o elegimos no mirar,
11:35
data is exchanged, given away,
209
683017
2647
se intercambian datos, los damos,
11:38
that people use to learn,
210
686533
2205
que la gente usa para aprender,
11:40
make decisions about
their lives and about ours.
their lives and about ours.
211
688762
3267
tomar decisiones sobre
sus vidas y sobre las nuestras.
sus vidas y sobre las nuestras.
11:45
I'm not looking to create a world
where our inner lives are ripped open
where our inner lives are ripped open
212
693469
3968
No busco crear un mundo donde
nuestras vidas internas estén desgarradas
nuestras vidas internas estén desgarradas
11:49
and our personal data
and our privacy given away
and our privacy given away
213
697461
2348
y nuestros datos personales
y nuestra intimidad se entreguen
y nuestra intimidad se entreguen
11:51
to people and entities
where we don't want to see it go.
where we don't want to see it go.
214
699833
2713
a personas y entidades
adonde no queremos que lleguen.
adonde no queremos que lleguen.
11:55
But I am looking to create a world
215
703117
2762
Sino que estoy buscando crear un mundo
11:57
where we can care about
each other more effectively,
each other more effectively,
216
705903
3408
en que podamos cuidarnos
unos a otros de manera más efectiva,
unos a otros de manera más efectiva,
12:01
we can know more about when
someone is feeling something
someone is feeling something
217
709335
3060
podamos saber más sobre
cuando alguien está sintiendo algo
cuando alguien está sintiendo algo
12:04
that we ought to pay attention to.
218
712419
1872
a lo que debamos prestarle atención.
12:06
And we can have richer experiences
from our technology.
from our technology.
219
714800
3335
Y podemos tener experiencias
más ricas con nuestra tecnología.
más ricas con nuestra tecnología.
Cualquier tecnología se puede usar
para bien o para mal.
para bien o para mal.
12:10
Any technology
can be used for good or bad.
can be used for good or bad.
220
718887
2357
12:13
Transparency to engagement
and effective regulation
and effective regulation
221
721268
2412
Hacer transparente al compromiso
y una regulación efectiva
y una regulación efectiva
12:15
are absolutely critical
to building the trust for any of this.
to building the trust for any of this.
222
723704
3120
son absolutamente críticos
para construir la confianza para esto.
para construir la confianza para esto.
12:20
But the benefits that "empathetic
technology" can bring to our lives
technology" can bring to our lives
223
728106
4834
Pero los beneficios que la tecnología
empática puede aportar a nuestras vidas
empática puede aportar a nuestras vidas
12:24
are worth solving the problems
that make us uncomfortable.
that make us uncomfortable.
224
732964
3891
hace que valga la pena resolver los
problemas que nos hacen sentir incómodos.
problemas que nos hacen sentir incómodos.
12:29
And if we don't, there are
too many opportunities and feelings
too many opportunities and feelings
225
737315
4025
Y si no lo hacemos, hay demasiadas
oportunidades y sentimientos
oportunidades y sentimientos
12:33
we're going to be missing out on.
226
741364
1695
que nos estamos perdiendo.
12:35
Thank you.
227
743083
1175
Gracias.
12:36
(Applause)
228
744282
2479
(Aplausos)
ABOUT THE SPEAKER
Poppy Crum - Neuroscientist, technologistPoppy Crum builds technologies that best leverage human physiology to enhance our experiences and how we interact with the world.
Why you should listen
Poppy Crum is dedicated to the development of immersive technologies that leverage human physiology and perceptual realities to enhance our experiences and interactions in the world. She has advanced a mission to democratize the way people of all abilities benefit from sensory technologies -- and how effectively technology communicates back to each of us. She believes the power of intelligent technologies is only realized with dynamic optimization and learning of as much of our personal and contextual data as possible.
Crum is chief scientist at Dolby Laboratories, leading the company's integration of neuroscience and sensory data science into its entertainment, communication and future technologies. She is also adjunct professor at Stanford University, where her work focuses on the impact and feedback potential of gaming and immersive environments, such as augmented and virtual reality, on neuroplasticity and learning. She has been recognized with the Advanced Imaging Society's Distinguished Leadership Award and the Consumer Technology Association's Technology and Standards Achievement Award for work towards the introduction of affordable, over-the-counter hearing-aid devices, and she is a fellow of the Audio Engineering Society. She has also been named to Billboard Magazine's 100 most influential female executives in the music industry. Prior to joining Dolby Laboratories, Crum was Research Faculty in the Department of Biomedical Engineering at Johns Hopkins School of Medicine.
Poppy Crum | Speaker | TED.com