Ik stond een paar jaar geleden stijfjes op het podium op een schrijfconferentie. Met meer dan 800 aanwezigen en mijn eigen begrip van hoe je tot een grote groep moet spreken een beetje vaag, heb ik een paar dia's doorgeklikt en een paar opmerkingen gemaakt die waarschijnlijk niet al te diepgaand klonken.
Na mijn lezing heb ik wat commentaarkaartjes verzameld. (Zoals ik al zei, dit was vóór Twitter.) Een thema dat veel te vaak naar voren leek te komen: dat ik niet genoeg bewoog.
Ik was toen niet bepaald Steve Jobs in zijn beste jaren, maar misschien had een nieuwe app - die dit weekend op een technische conferentie debuteerde - me geholpen.
Vocalytics gebruikt machine learning om bestaande video's te analyseren . Het kan zien wanneer je een 'power pose' of gebaar maakt met een mooie nadruk. Als je de hele tijd roerloos staat, zal het het weten. De app kan voorlopig handgebaren en lichaamshouding lezen, maar in de toekomst zegt het ontwikkelingsteam dat het zou kunnen uitbreiden naar het lezen van oogbewegingen en gezichtsuitdrukkingen.
Deze vorm van machine learning is niet nieuw. Microsoft biedt al enkele jaren bibliotheken met algoritmen voor machine learning die lichaamsbewegingen analyseren, en het Vocalytics-team gebruikt een deel van deze code. Wat nieuw is, is het idee om lichaamstaal te analyseren op een manier die nuttig is voor iemand die misschien niet weet wat hij moet doen. Zoals elke expert in emotionele intelligentie je zal vertellen, zien mensen je uitdrukkingen, gebaren en bewegingen bijna net zoveel als ze horen wat je zegt.
hoe lang is susan anton
Je kunt de aandacht van een menigte niet vasthouden als je niets doet. In een ander gesprek onlangs - een gesprek dat niet echt van een leien dakje ging - besloot ik om veel meer rond te lopen voor een groep van ongeveer 50 mensen. Ik probeerde verschillende keren gebaren te maken en een demo op een computer te laten zien, om de verveling van gewoon staan en praten te doorbreken. (Eerlijk gezegd ben ik een betere schrijver dan spreker.)
Over niet al te lange tijd zullen we steeds meer AI-aangedreven apps zien die alles kunnen analyseren, van onze stembuigingen tot onze lichaamstaal tijdens een vergadering. In onze auto's zal een bot weten hoe we rijden en, nadat we thuis zijn, suggesties doen voor verbetering. We zullen zelfs AI gebruiken om onze artikelen door te lezen en correcties aan te brengen die de leesbaarheid en het begrip verbeteren.
En deze AI-engines zullen fouten maken. Van wat ik begrijp over het coachen van mensen in spreken in het openbaar, is het niet eenvoudig om je handen een beetje te bewegen. Een bot zal waarschijnlijk een tijdje niet weten welke gebaren de meeste impact hebben voor een bepaald publiek. Er zijn zoveel variabelen, zoals het onderwerp, de mate van expertise in de menigte en zelfs factoren zoals het tijdstip van de dag. (Mijn recente gesprek met universiteitsstudenten vond plaats vroeg in de ochtend. Je zou kunnen zeggen dat het vanaf het begin gedoemd was te mislukken. Mijn schrijfconferentiegesprek was vlak na de lunch. Iedereen had op de hoogte moeten zijn.)
Natuurlijk, zelfs als de AI-bots niet helemaal weten hoe ze ons perfect advies moeten geven, helpt elke tip een beetje. Ik hou van wat de Vocalytics doet en hoe het werkt.
Ik wou dat het lang geleden beschikbaar was geweest.
