AI 101
Co je emoční umělá inteligence a proč na ní záleží?
Umělá inteligence emocí, také známá jako afektivní počítání, je široká škála technologií používaných k učení a vnímání lidských emocí pomocí umělé inteligence (AI). Emotion AI využívá text, video a audio data a analyzuje několik zdrojů k interpretaci lidských signálů. Například:
- Zpracování přirozeného jazyka a sentimentální analýza se používá pro textová data.
- Voice AI se používá pro zpracování zvuku.
- Detekce pohybu obličeje a analýzu chůze pro videa.
V poslední době zažívá Emotion AI větší poptávku kvůli jejím četným praktickým aplikacím, které mohou zmenšit propast mezi lidmi a stroji. Ve skutečnosti zpráva MarketsandMarkets Research naznačuje, že se očekává, že velikost trhu detekce emocí překročí $ 42 miliardy do roku 2027 ve srovnání s 23.5 miliardami dolarů v roce 2022.
Pojďme prozkoumat, jak tato úžasná podkategorie AI funguje.
Jak Emotion AI funguje?
Jako každá jiná technika AI potřebuje Emotion AI data ke zlepšení výkonu a pochopení emocí uživatelů. Údaje se liší od jednoho případu použití k druhému. Například aktivita na sociálních sítích, řeč a akce ve video nahrávkách, fyziologické senzory v zařízeních atd. se používají k pochopení emocí publika.
Poté probíhá proces inženýrství funkcí, kde jsou identifikovány relevantní rysy ovlivňující emoce. Pro rozpoznání emocí obličeje lze pomocí pohybu obočí, tvaru úst a pohledu očí určit, zda je člověk šťastný, smutný nebo naštvaný. Podobně výška, hlasitost a tempo při detekci emocí na základě řeči mohou odvodit, zda je člověk vzrušený, frustrovaný nebo znuděný.
Později jsou tyto vlastnosti předem zpracovány a použity k trénování a strojové učení algoritmus, který dokáže přesně předpovědět emoční stavy uživatelů. Nakonec je model nasazen v aplikacích v reálném světě, aby se zlepšila uživatelská zkušenost, zvýšil prodej a doporučil vhodný obsah.
4 Důležité aplikace Emotion AI
Společnosti využívají modely Emotion AI k určování uživatelských emocí a využívají znalostní poznatky ke zlepšení všeho, od zákaznické zkušenosti po marketingové kampaně. Tuto technologii AI využívají různá průmyslová odvětví. Jako:
1. Reklamní
Cílem vymýšlení řešení založených na Emotion AI v reklamním průmyslu je vytvářet pro zákazníky personalizovanější a bohatší zážitky. Často pomáhají emocionální podněty zákazníků vývoj cílených reklam a zvýšení zapojení a prodej.
Například, Affectiva, bostonská společnost Emotion AI, zachycuje data uživatelů, jako jsou reakce na konkrétní reklamu. Později se modely umělé inteligence používají k určení toho, co způsobilo nejsilnější emocionální reakci diváků. Nakonec jsou tyto statistiky začleněny do reklam za účelem optimalizace kampaní a zvýšení prodeje.
2. Call centra
Příchozí a odchozí call centra vždy jednají se zákazníky prostřednictvím volání na různé služby a kampaně. Analýzou emocí agentů a zákazníků během hovorů call centra vyhodnocují výkony agentů a spokojenost zákazníků. Agenti navíc využívají Emotion AI k pochopení nálady zákazníků a efektivní komunikaci.
Humana je předním poskytovatelem zdravotního pojištění použitím Emotion AI ve svých call centrech už nějakou dobu působí, aby efektivně jednala se svými zákazníky. Pomocí digitálního kouče s podporou Emotion AI jsou agenti v call centru v reálném čase vyzváni, aby upravili svůj postoj a konverzaci podle zákazníků.
3. Duševní zdraví
Podle jednoho zprávy Podle Národního institutu duševního zdraví žije více než jeden z pěti dospělých v USA s duševní chorobou. To znamená, že miliony lidí si své emoce buď neuvědomují, nebo nejsou schopny je zvládnout. Emoční umělá inteligence může lidem pomoci tím, že zvýší jejich sebeuvědomění a pomůže jim naučit se strategie zvládání, aby snížili stres.
V tomto prostoru, platforma Cogito CompanionMx pomáhá lidem odhalit změny nálady. Aplikace sleduje hlas uživatele prostřednictvím jeho telefonu a provádí analýzu k detekci známek úzkosti a změn nálady. Podobně existují specializované nositelné k dispozici jsou také zařízení k rozpoznání stresu, bolesti nebo frustrace uživatelů prostřednictvím jejich srdečního tepu, krevního tlaku atd.
4. Automotive
Existuje zhruba 1.446 miliardy vozidel registrované ve světě. Samotný automobilový průmysl ve Spojených státech vydělal v roce 1.53 tržby 2021 bilionu dolarů. Přestože je automobilový průmysl jedním z největších průmyslových odvětví na světě, usiluje o to, aby převládal zlepšení bezpečnosti silničního provozu a snížení počtu nehod. Podle a přehled, je 11.7 úmrtí na 100,000 XNUMX lidí při nehodách motorových vozidel ve Spojených státech. Pro udržitelný růst odvětví lze proto Emotion AI využít ke snížení nehod, kterým lze předejít.
Pro sledování stavu řidiče pomocí senzorů je k dispozici několik aplikací. Dokážou odhalit známky stresu, frustrace nebo únavy. Zejména Harman Automotive má rozvinutý adaptivní systém řízení vozidla poháněný umělou inteligencí Emotion, který analyzuje emoční stav řidiče pomocí technologie rozpoznávání obličeje. Za určitých okolností systém upraví nastavení vozu tak, aby řidiče utěšil, například poskytuje uklidňující hudbu nebo okolní osvětlení, aby se zabránilo rozptylování a nehodám.
Proč na emoční umělé inteligenci záleží?
Psycholog Daniel Goleman vysvětlil ve své knize „Emoční inteligence: Proč na ní záleží víc než na IQ” že emoční inteligence (EQ) je důležitější než inteligenční kvocient (IQ). EQ podle něj může mít na životní úspěch člověka větší vliv než jeho IQ. To ukazuje, že kontrola nad emocemi je nezbytná pro přijímání rozumných a informovaných rozhodnutí. Protože jsou lidé náchylní k emocionálním zaujatostem, které mohou ovlivnit jejich racionální uvažování, může Emotion AI pomáhat při každodenních pracích tím, že uplatňuje všímavý úsudek a správné volání.
Navíc, vzhledem k současné sféře technologického světa, používání technologií lidmi globálně roste. S tím, jak se lidé více propojují a technologie se neustále vyvíjejí, roste závislost na technologii při řešení nejrůznějších záležitostí. Proto je umělá empatie životně důležitá pro to, aby byly interakce s lidmi personalizovanější a empatičtější.
Emoční umělá inteligence začleňuje umělou empatii do strojů a vytváří chytré produkty, které dokážou porozumět lidským emocím a efektivně na ně reagovat. Například ve zdravotnictví je pomocí umělé empatie vyvinuta aplikace výzkumným týmem na univerzitě RMIT. Tato aplikace je naprogramována tak, aby analyzovala hlas člověka a zjišťovala, zda netrpí Parkinsonovou chorobou. V herním průmyslu používají vývojáři umělou empatii k vytvoření realistických postav, které reagují na emoce hráče a zvyšují celkový herní zážitek.
I když výhody Emotion AI jsou nepřekonatelné, existuje několik problémů při implementaci a škálování aplikací založených na emocích.
Etické úvahy a výzvy emoční umělé inteligence
Emotion AI je v tuto chvíli ve fázi zrodu. Mnoho laboratoří umělé inteligence začíná vyvíjet software, který dokáže rozpoznat lidskou řeč a emoce a získat praktické výhody. Jak se jeho vývoj a růst zvyšují, bylo objeveno několik rizik. Podle Accenture jsou data potřebná pro trénování takových modelů AI citlivější než jiné informace. Primární rizika spojená s daty jsou následující:
Intimita
Model Emotion AI vyžaduje pro trénink vysoce hluboká data související s osobními pocity a soukromým chováním. To znamená, že intimní stav osoby je modelce dobře znám. Je možné, že právě na základě mikrovýrazů může model Emotion AI předpovědět emoce několik sekund předtím, než je člověk sám dokáže detekovat. To proto představuje vážný problém s ochranou soukromí.
Nedotknutelnost
Data potřebná pro Emotion AI nejsou ve srovnání s jinými aplikacemi AI jednoduchá. Data představující stav mysli jsou různá a složitá. Vznik aplikací založených na Emotion AI je proto obtížnější. V důsledku toho vyžadují vysoké investice do výzkumu a zdrojů, aby dozrály plodné výsledky.
Dvojznačnost
Protože jsou pro Emotion AI potřeba komplexní data, existuje pravděpodobnost nesprávné interpretace a klasifikace náchylné k chybám podle modelů. Interpretace emocí je něco, s čím lidé sami bojují, takže delegovat to na AI může být riskantní. Proto mohou být výsledky modelu daleko od skutečné reality.
vystupňování
V dnešní době moderní kanály datového inženýrství a decentralizované architektury výrazně zefektivnily proces školení modelu. V případě Emotion AI se však chyby mohou rychle množit a je obtížné je napravit. Tato potenciální úskalí se mohou rychle rozšířit po celém systému a vynutit si nepřesnosti, a tím nepříznivě ovlivnit lidi.
Pokud se chcete dozvědět více o některých vzrušujících pokrokech v technologii a jak transformují průmyslová odvětví, podívejte se Unite.ai.
