Was ist Emotions-KI und warum ist sie wichtig?

Emotion AI, auch Affective Computing genannt, ist eine breite Palette von Technologien, mit denen menschliche Emotionen mithilfe künstlicher Intelligenz (KI) erlernt und wahrgenommen werden. Emotion AI nutzt Text-, Video- und Audiodaten und analysiert mehrere Quellen, um menschliche Signale zu interpretieren. Zum Beispiel:

• Verarbeitung natürlicher Sprache und sentimentale Analysen werden für Textdaten verwendet.
• Für die Audioverarbeitung wird Voice AI verwendet.
• Gesichtsbewegungserkennung und Ganganalyse für Videos.

In letzter Zeit erfährt Emotion AI aufgrund seiner zahlreichen praktischen Anwendungen, die die Kluft zwischen Mensch und Maschine verringern können, eine größere Nachfrage. Tatsächlich deutet ein Bericht von MarketsandMarkets Research darauf hin, dass der Markt für Emotionserkennung voraussichtlich größer werden wird 42 Milliarden Dollar bis 2027, verglichen mit 23.5 Milliarden US-Dollar im Jahr 2022.

Lassen Sie uns untersuchen, wie diese erstaunliche Unterkategorie der KI funktioniert.

Wie funktioniert Emotions-KI?

Wie jede andere KI-Technik benötigt Emotion AI Daten, um die Leistung zu verbessern und die Emotionen der Benutzer zu verstehen. Die Daten variieren von Anwendungsfall zu Anwendungsfall. Beispielsweise werden Aktivitäten in sozialen Medien, Sprache und Aktionen in Videoaufzeichnungen, physiologische Sensoren in Geräten usw. verwendet, um die Emotionen des Publikums zu verstehen.

Anschließend findet der Prozess des Feature-Engineerings statt, bei dem relevante Features identifiziert werden, die sich auf Emotionen auswirken. Zur Erkennung von Gesichtsemotionen können Augenbrauenbewegungen, Mundform und Augenblick verwendet werden, um festzustellen, ob eine Person glücklich, traurig oder wütend ist. Ebenso können Tonhöhe, Lautstärke und Tempo bei der sprachbasierten Emotionserkennung Rückschlüsse darauf ziehen, ob eine Person aufgeregt, frustriert oder gelangweilt ist.

Später werden diese Funktionen vorverarbeitet und zum Trainieren von a verwendet Maschinelles Lernen Algorithmus, der die emotionalen Zustände der Benutzer genau vorhersagen kann. Schließlich wird das Modell in realen Anwendungen eingesetzt, um die Benutzererfahrung zu verbessern, den Umsatz zu steigern und geeignete Inhalte zu empfehlen.

4 wichtige Anwendungen der Emotions-KI

Unternehmen nutzen Emotion-KI-Modelle, um Benutzeremotionen zu ermitteln und sachkundige Erkenntnisse zu nutzen, um alles vom Kundenerlebnis bis hin zu Marketingkampagnen zu verbessern. Verschiedene Branchen nutzen diese KI-Technologie. Wie zum Beispiel:

1. Werbung

Das Ziel der Entwicklung von Emotion-KI-gesteuerten Lösungen in der Werbebranche besteht darin, personalisiertere und reichhaltigere Erlebnisse für Kunden zu schaffen. Dabei helfen oft die emotionalen Signale der Kunden Entwicklung zielgerichteter Anzeigen und Steigerung des Engagements und Verkäufe.

Zum Beispiel affektiv, ein in Boston ansässiges Unternehmen für Emotions-KI, erfasst Benutzerdaten wie Reaktionen auf eine bestimmte Werbung. Später werden KI-Modelle eingesetzt, um zu ermitteln, was die stärkste emotionale Reaktion bei den Zuschauern hervorgerufen hat. Schließlich fließen diese Erkenntnisse in Anzeigen ein, um Kampagnen zu optimieren und den Umsatz zu steigern.

2. Callcenter

Bei Inbound- und Outbound-Callcentern handelt es sich immer um Kunden, die unterschiedliche Dienste und Kampagnen anrufen. Durch die Analyse der Emotionen von Agenten und Kunden während Anrufen bewerten Callcenter die Leistung der Agenten und die Kundenzufriedenheit. Darüber hinaus nutzen Agenten Emotion AI, um die Stimmung der Kunden zu verstehen und effektiv zu kommunizieren.

Humana ist ein führender Krankenversicherer Verwendung von Emotion AI ist seit geraumer Zeit in seinen Callcentern im Einsatz, um effizient mit seinen Kunden umgehen zu können. Mit Hilfe eines von Emotion AI unterstützten digitalen Coachs werden Agenten im Callcenter in Echtzeit aufgefordert, ihre Tonhöhe und Konversation an die Kunden anzupassen.

3. Psychische Gesundheit

Gemäß einer berichten Laut dem National Institute of Mental Health lebt mehr als jeder fünfte Erwachsene in den USA mit einer psychischen Erkrankung. Das bedeutet, dass Millionen von Menschen sich ihrer Emotionen entweder nicht bewusst sind oder nicht in der Lage sind, mit ihnen umzugehen. Emotions-KI kann Menschen helfen, indem sie ihr Selbstbewusstsein steigert und ihnen hilft, Bewältigungsstrategien zur Stressreduzierung zu erlernen.

In diesem Raum die Plattform von Cogito CompanionMx hat Menschen dabei geholfen, Stimmungsschwankungen zu erkennen. Die Anwendung verfolgt die Stimme des Benutzers über sein Telefon und führt eine Analyse durch, um Anzeichen von Angst und Stimmungsschwankungen zu erkennen. Ebenso gibt es spezialisierte tragbar Es stehen auch Geräte zur Verfügung, um den Stress, den Schmerz oder die Frustration der Benutzer anhand ihres Herzschlags, ihres Blutdrucks usw. zu erkennen.

4. Automotive

Es gibt rund 1.446 Milliarden Fahrzeuge eingetragen in der Welt. Allein die Automobilindustrie in den Vereinigten Staaten erwirtschaftete im Jahr 1.53 einen Umsatz von 2021 Billionen US-Dollar. Obwohl die Automobilindustrie eine der größten Industrien der Welt ist, setzt sie sich für eine Verbesserung der Verkehrssicherheit und eine Reduzierung der Unfälle ein. Laut a UmfrageIn den USA gibt es 11.7 Todesfälle pro 100,000 Menschen bei Autounfällen. Daher kann Emotion AI für das nachhaltige Wachstum der Branche eingesetzt werden, um vermeidbare Unfälle zu reduzieren.

Es stehen mehrere Anwendungen zur Verfügung, um den Zustand des Fahrers mithilfe von Sensoren zu überwachen. Sie können Anzeichen von Stress, Frustration oder Müdigkeit erkennen. Insbesondere Harman Automotive hat entwickelt ein adaptives Fahrzeugsteuerungssystem mit Emotions-KI zur Analyse des emotionalen Zustands eines Fahrers mithilfe von Gesichtserkennungstechnologie. Unter bestimmten Umständen passt das System die Einstellungen des Fahrzeugs an, um den Fahrer zu beruhigen, z. B. durch beruhigende Musik oder Umgebungsbeleuchtung, um Ablenkungen und Unfälle zu vermeiden.

Warum ist Emotions-KI wichtig?

Der Psychologe Daniel Goleman erklärte in seinem Buch: „Emotionale Intelligenz: Warum kann es wichtiger als IQ„Dass die emotionale Intelligenz (EQ) wichtiger ist als der Intelligenzquotient (IQ). Ihm zufolge kann der EQ einen größeren Einfluss auf den Lebenserfolg eines Menschen haben als sein IQ. Dies zeigt, dass die Kontrolle über Emotionen notwendig ist, um fundierte und fundierte Entscheidungen zu treffen. Da Menschen anfällig für emotionale Voreingenommenheit sind, die ihr rationales Denken beeinträchtigen kann, kann Emotion AI bei alltäglichen Aufgaben helfen, indem es ein achtsames Urteilsvermögen anwendet und die richtige Entscheidung trifft.

Darüber hinaus nimmt angesichts der heutigen technologischen Welt die Nutzung von Technologie durch Menschen weltweit zu. Da die Menschen immer stärker vernetzt sind und die Technologie immer weiter voranschreitet, wird die Abhängigkeit von Technologie zur Bewältigung aller möglichen Probleme immer größer. Um die Interaktionen mit Menschen persönlicher und einfühlsamer zu gestalten, ist künstliche Empathie daher von entscheidender Bedeutung.

Emotion AI integriert künstliches Einfühlungsvermögen in Maschinen, um intelligente Produkte zu entwickeln, die menschliche Emotionen verstehen und effektiv darauf reagieren können. Im Gesundheitswesen wird beispielsweise von einem Forschungsteam der RMIT-Universität eine Anwendung entwickelt, die künstliche Empathie nutzt. Diese Anwendung ist so programmiert, dass sie die Stimme einer Person analysiert und erkennt, ob sie an der Parkinson-Krankheit leidet. In der Spielebranche nutzen Entwickler künstliches Einfühlungsvermögen, um lebensechte Charaktere zu erschaffen, die auf die Emotionen des Spielers reagieren und das Spielerlebnis insgesamt verbessern.

Obwohl die Vorteile von Emotion AI unübertroffen sind, gibt es bei der Implementierung und Skalierung emotionsbasierter Anwendungen mehrere Herausforderungen.

Ethische Überlegungen und Herausforderungen der Emotions-KI

Emotion AI befindet sich derzeit in einer Anfangsphase. Zahlreiche KI-Labore beginnen mit der Entwicklung von Software, die menschliche Sprache und Emotionen erkennen kann, um praktische Vorteile zu erzielen. Mit zunehmender Entwicklung und zunehmendem Wachstum wurden mehrere Risiken entdeckt. Laut Accenture sind die für das Training solcher KI-Modelle benötigten Daten sensibler als andere Informationen. Die Hauptrisiken im Zusammenhang mit den Daten sind wie folgt:

• Intimität

  Für das Training eines Emotion-KI-Modells sind äußerst fundierte Daten zu persönlichen Gefühlen und privaten Verhaltensweisen erforderlich. Das bedeutet, dass dem Model der Intimzustand der Person genau bekannt ist. Es ist möglich, dass ein Emotions-KI-Modell allein auf der Grundlage von Mikroausdrücken Emotionen mehrere Sekunden vorhersagt, bevor eine Person sie selbst erkennen kann. Daher stellt dies ein ernstes Datenschutzrisiko dar.

• Ungreifbarkeit

  Die für Emotion AI benötigten Daten sind im Vergleich zu anderen KI-Anwendungen nicht einfach. Daten, die den Geisteszustand darstellen, sind unterschiedlich und komplex. Daher wird die Entstehung von Emotion AI-gestützten Anwendungen schwieriger. Daher sind hohe Investitionen in Forschung und Ressourcen erforderlich, um fruchtbare Ergebnisse zu erzielen.

• Mehrdeutigkeit

  Da für Emotion AI komplexe Daten benötigt werden, besteht die Gefahr von Fehlinterpretationen und fehleranfälligen Klassifizierungen durch Modelle. Die Interpretation von Emotionen ist etwas, womit Menschen selbst Schwierigkeiten haben, daher könnte es riskant sein, dies an die KI zu delegieren. Daher können Modellergebnisse weit von der tatsächlichen Realität entfernt sein.

• Eskalation

  Heutzutage haben moderne Data-Engineering-Pipelines und dezentrale Architekturen den Modelltrainingsprozess erheblich rationalisiert. Im Fall von Emotion AI können sich Fehler jedoch schnell ausbreiten und schwer zu korrigieren sein. Diese potenziellen Fallstricke können sich schnell im gesamten System ausbreiten und zu Ungenauigkeiten führen, was sich negativ auf die Menschen auswirkt.

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