AI 101
Wat is Emotion AI en hoekom maak dit saak?
Emosie KI, ook bekend as affektiewe rekenaars, is 'n wye reeks tegnologieë wat gebruik word om menslike emosies met behulp van kunsmatige intelligensie (KI) aan te leer en aan te voel. Deur gebruik te maak van teks-, video- en oudiodata, ontleed Emotion AI verskeie bronne om menslike seine te interpreteer. Byvoorbeeld:
- Natuurlike taalverwerking en sentimentele analise word vir tekstuele data gebruik.
- Voice AI word gebruik vir die verwerking van oudio.
- Gesigsbewegingsopsporing en ganganalise vir video's.
Onlangs ervaar Emotion AI 'n groter aanvraag as gevolg van sy talle praktiese toepassings wat die gaping tussen mense en masjiene kan verminder. Trouens, 'n verslag deur MarketsandMarkets Research dui daarop dat die markgrootte vir emosiebespeuring na verwagting sal oorskry Van $ 42 miljard teen 2027, vergeleke met $23.5 miljard in 2022.
Kom ons ondersoek hoe hierdie wonderlike sub-kategorie van KI werk.
Hoe werk Emotion AI?
Soos enige ander KI-tegniek, benodig Emotion KI data om prestasie te verbeter en gebruikers se emosies te verstaan. Die data verskil van een gebruiksgeval na 'n ander. Byvoorbeeld, aktiwiteit op sosiale media, spraak en aksies in video-opnames, fisiologiese sensors in toestelle, ens., word gebruik om die emosies van die gehoor te verstaan.
Daarna vind die proses van kenmerk-ingenieurswese plaas waar relevante kenmerke wat emosies beïnvloed, geïdentifiseer word. Vir gesigsemosie-herkenning kan wenkbroubeweging, mondvorm en oogblik gebruik word om te bepaal of 'n persoon gelukkig, hartseer of kwaad is. Net so kan toonhoogte, volume en tempo in spraakgebaseerde emosiebespeuring aflei of 'n persoon opgewonde, gefrustreerd of verveeld is.
Later word hierdie kenmerke vooraf verwerk en gebruik om 'n op te lei machine learning algoritme wat die emosionele toestande van gebruikers akkuraat kan voorspel. Laastens word die model in werklike toepassings ontplooi om gebruikerservaring te verbeter, verkope te verhoog en toepaslike inhoud aan te beveel.
4 Belangrike toepassings van emosie KI
Maatskappye gebruik Emotion AI-modelle om gebruikersemosies te bepaal en gebruik kundige insigte om alles van klante-ervaring tot bemarkingsveldtogte te verbeter. Verskeie nywerhede maak van hierdie KI-tegnologie gebruik. Soos:
1. Advertising
Die doel van die ontwerp van Emotion KI-gedrewe oplossings in die advertensiebedryf is om meer persoonlike en ryk ervarings vir kliënte te skep. Dikwels help die emosionele leidrade van kliënte in geteikende advertensies te ontwikkel en betrokkenheid te verhoog en verkope.
Byvoorbeeld, Affectiva, 'n Boston-gebaseerde Emotion KI-maatskappy, vang gebruikers se data vas soos reaksies op 'n spesifieke advertensie. Later word KI-modelle gebruik om te bepaal wat die sterkste emosionele reaksie van kykers veroorsaak het. Laastens word hierdie insigte in advertensies geïnkorporeer om veldtogte te optimaliseer en verkope te verhoog.
2. Inbelsentrums
Inkomende en uitgaande oproepsentrums het altyd met kliënte te doen oor oproepe vir verskillende dienste en veldtogte. Deur die emosies van agente en kliënte tydens oproepe te ontleed, evalueer oproepsentrums agente se prestasies en kliënte se tevredenheid. Boonop maak agente gebruik van Emotion AI om die bui van kliënte te verstaan en effektief te kommunikeer.
Humana was 'n toonaangewende verskaffer van gesondheidsversekering gebruik van Emotion AI in sy oproepsentrums vir 'n geruime tyd nou om sy kliënte doeltreffend te hanteer. Met behulp van 'n Emotion KI-bemagtigde digitale afrigter, word agente in die inbelsentrum intyds gevra om hul toonhoogte en gesprek volgens die klante aan te pas.
3. Geestesgesondheid
Volgens 'n verslag deur die National Institute of Mental Health, leef meer as een uit elke vyf Amerikaanse volwassenes met 'n geestesongesteldheid. Dit beteken dat miljoene mense nie selfbewus is van hul emosies of nie in staat is om dit te hanteer nie. Emosie KI kan mense help deur hul selfbewustheid te verhoog en hulle te help om hanteringstrategieë te leer om stres te verminder.
In hierdie ruimte, Cogito se platform MetgeselMx het mense gehelp om gemoedsveranderinge op te spoor. Die toepassing volg die stem van die gebruiker via sy foon en voer analise uit om tekens van angs en buiveranderinge op te spoor. Net so is daar gespesialiseerde draagbare toestelle wat ook beskikbaar is om die stres, pyn of frustrasie van gebruikers deur hul hartklop, bloeddruk, ens.
4. Automotive
Daar is ongeveer 1.446 miljard voertuie geregistreer in die wêreld. Die motorbedryf in die Verenigde State alleen het $1.53 triljoen se inkomste in 2021 gemaak. Ten spyte daarvan dat dit een van die grootste nywerhede in die wêreld is, beywer die motorbedryf vir verbetering in padveiligheid en vermindering in ongelukke om te seëvier. Volgens a opname, is daar 11.7 sterftes per 100,000 XNUMX mense in motorvoertuigongelukke in die Verenigde State. Daarom, vir die bedryf se volhoubare groei, kan Emotion KI aangewend word om voorkombare ongelukke te verminder.
Verskeie toepassings is beskikbaar om die bestuurder se toestand met behulp van sensors te monitor. Hulle kan tekens van stres, frustrasie of moegheid opspoor. Veral Harman Automotive het ontwikkel 'n Emotion KI-aangedrewe aanpasbare voertuigbeheerstelsel om 'n bestuurder se emosionele toestand deur middel van gesigsherkenningstegnologie te ontleed. Onder sekere omstandighede pas die stelsel die motor se instellings aan om die bestuurder te troos soos om kalmerende musiek of omgewingsbeligting te verskaf om afleidings en ongelukke te voorkom.
Waarom maak emosie AI saak?
Sielkundige Daniel Goleman verduidelik in sy boek "Emosionele Intelligensie: Hoekom Dit kan uit minstens IK” dat Emosionele Intelligensie (EQ) meer saak maak as Intelligensie Kwosiënt (IK). Volgens hom kan EQ 'n groter invloed op 'n persoon se sukses in die lewe hê as sy IK. Dit wys dat beheer oor emosies nodig is om gesonde en ingeligte besluite te neem. Aangesien mense geneig is tot emosionele vooroordeel wat hul rasionele denke kan beïnvloed, kan Emosie KI daaglikse lewenstakies bystaan deur bewuste oordeel uit te oefen en die regte oproep te maak.
Verder, gegewe die huidige gebied van die tegnologiese wêreld, neem die gebruik van tegnologie deur mense wêreldwyd toe. Soos mense meer onderling verbind word en tegnologie aanhou vorder, neem die afhanklikheid van tegnologie toe om allerhande sake te hanteer. Om interaksies met mense meer verpersoonlik en empaties te maak, is kunsmatige empatie dus noodsaaklik.
Emosie KI inkorporeer kunsmatige empatie in masjiene om slim produkte te bou wat menslike emosies effektief kan verstaan en daarop reageer. Byvoorbeeld, in gesondheidsorg, met behulp van kunsmatige empatie, word 'n toepassing ontwikkel deur 'n navorsingspan by RMIT Universiteit. Hierdie toepassing is geprogrammeer om die stem van 'n persoon te ontleed en vas te stel of hy aan Parkinson se siekte ly. In spelbedrywe gebruik ontwikkelaars kunsmatige empatie om lewensgetroue karakters te skep wat op die speler se emosies reageer en die algehele spelervaring verbeter.
Alhoewel die voordele van Emotion AI ongeëwenaard is, is daar verskeie uitdagings in die implementering en skaal van emosie-gebaseerde toepassings.
Etiese oorwegings en uitdagings van emosie KI
Emosie KI is op die oomblik in 'n ontluikende fase. Talle KI-laboratoriums begin sagteware ontwikkel wat menslike spraak en emosie kan herken om praktiese voordele te oes. Namate die ontwikkeling en groei daarvan toeneem, is verskeie risiko's ontdek. Volgens Accenture is die data wat nodig is vir die opleiding van sulke KI-modelle meer sensitief as ander inligting. Die primêre risiko's met die data is soos volg:
Intimiteit
'n Emosie KI-model vereis hoogs diepgaande data wat verband hou met persoonlike gevoelens en privaat gedrag vir opleiding. Dit beteken dat die persoon se intieme toestand aan die model goed bekend is. Dit is moontlik dat 'n Emotion AI-model net gebaseer op mikro-uitdrukkings emosies 'n paar sekondes kan voorspel voordat 'n persoon dit self kan opspoor. Dit bied dus 'n ernstige kommer oor privaatheid.
Ontasbaarheid
Die data wat nodig is vir Emotion AI is nie eenvoudig in vergelyking met ander toepassings van AI nie. Data wat die gemoedstoestand verteenwoordig, is anders en kompleks. Daarom word die opkoms van Emotion AI-aangedrewe toepassings moeiliker. Gevolglik vereis hulle hoë beleggings in navorsing en hulpbronne om vrugbare uitkomste te ryp.
Dubbelsinnigheid
Aangesien komplekse data vir Emotion AI benodig word, is daar 'n waarskynlikheid van waninterpretasies en foutgevoelige klassifikasies deur modelle. Om emosies te interpreteer is iets waarmee mense self sukkel, so dit kan riskant wees om dit aan KI te delegeer. Daarom kan modelresultate ver weg van die werklike werklikheid wees.
eskalasie
Vandag het moderne data-ingenieurspyplyne en gedesentraliseerde argitekture die modelopleidingsproses merkwaardig vaartbelyn gemaak. In die geval van Emotion AI kan foute egter vinnig vermeerder en moeilik word om reg te stel. Hierdie potensiële slaggate kan vinnig deur die stelsel versprei en onakkuraathede afdwing, en sodoende mense nadelig beïnvloed.
As jy belangstel om meer te wete te kom oor 'n paar opwindende vooruitgang in tegnologie en hoe dit besig is om nywerhede te transformeer, kyk gerus Verenig.ai.
