Was ist Emotion AI & Warum Ist Es Wichtig?

Emotion AI, auch bekannt als affektives Computing, ist eine breite Palette von Technologien, die verwendet werden, um menschliche Emotionen mit Hilfe von künstlicher Intelligenz (KI) zu erkennen und zu verstehen. Durch die Nutzung von Text-, Video- und Audio-Daten analysiert Emotion AI mehrere Quellen, um menschliche Signale zu interpretieren. Zum Beispiel:

• Natürliche Sprachverarbeitung und Sentiment-Analyse werden für Textdaten verwendet.
• Voice AI wird für die Verarbeitung von Audio verwendet.
• Facial Motion Detection und Ganganalyse für Videos.

In letzter Zeit erlebt Emotion AI aufgrund ihrer zahlreichen praktischen Anwendungen, die die Lücke zwischen Menschen und Maschinen verringern können, eine größere Nachfrage. Tatsächlich geht aus einem Bericht von MarketsandMarkets Research hervor, dass der Markt für Emotionsdetektion voraussichtlich bis 2027 über $42 Milliarden anwachsen wird, im Vergleich zu 23,5 Milliarden Dollar im Jahr 2022.

Lassen Sie uns erforschen, wie diese erstaunliche Subkategorie von KI funktioniert.

Wie Funktioniert Emotion AI?

Wie jede andere KI-Technik benötigt Emotion AI Daten, um ihre Leistung zu verbessern und die Emotionen der Benutzer zu verstehen. Die Daten variieren je nach Anwendungsfall. Zum Beispiel werden soziale Medien-Aktivitäten, Sprache und Handlungen in Videoaufnahmen, physiologische Sensoren in Geräten usw. verwendet, um die Emotionen des Publikums zu verstehen.

Anschließend findet der Prozess des Feature-Engineerings statt, bei dem relevante Merkmale identifiziert werden, die die Emotionen beeinflussen. Für die Erkennung von Gesichtsemotionen können beispielsweise Augenbrauenbewegungen, Mundform und Blickrichtung verwendet werden, um zu bestimmen, ob eine Person glücklich, traurig oder wütend ist. Ähnlich können Tonhöhe, Lautstärke und Tempo bei der sprachbasierten Emotionsdetektion verwendet werden, um zu bestimmen, ob eine Person aufgeregt, frustriert oder gelangweilt ist.

Später werden diese Merkmale vorverarbeitet und verwendet, um ein Machine-Learning-Modell zu trainieren, das die emotionalen Zustände der Benutzer genau vorhersagen kann. Schließlich wird das Modell in realen Anwendungen eingesetzt, um die Benutzererfahrung zu verbessern, den Verkauf zu steigern und geeignete Inhalte zu empfehlen.

4 Wichtige Anwendungen von Emotion AI

Unternehmen nutzen Emotion-AI-Modelle, um die Emotionen der Benutzer zu bestimmen und mit Hilfe von Erkenntnissen alles von der Kundenerfahrung bis hin zu Marketingkampagnen zu verbessern. Verschiedene Branchen nutzen diese KI-Technologie. Zum Beispiel:

1. Werbung

Das Ziel der Entwicklung von Emotion-AI-getriebenen Lösungen in der Werbeindustrie ist es, personalisierte und reichhaltige Erfahrungen für Kunden zu schaffen. Oft helfen emotionale Hinweise von Kunden bei der Entwicklung von gezielten Anzeigen und der Steigerung von Engagement und Verkäufen.

Zum Beispiel hat Affectiva, ein in Boston ansässiges Emotion-AI-Unternehmen, Daten von Benutzern wie Reaktionen auf eine bestimmte Anzeige erfasst. Später werden KI-Modelle eingesetzt, um zu bestimmen, was die stärkste emotionale Reaktion von den Zuschauern ausgelöst hat. Schließlich werden diese Erkenntnisse in Anzeigen integriert, um Kampagnen zu optimieren und den Verkauf zu steigern.

2. Callcenter

Inbound- und Outbound-Callcenter beschäftigen sich ständig mit Kunden über Anrufe für verschiedene Dienstleistungen und Kampagnen. Durch die Analyse der Emotionen von Agenten und Kunden während der Anrufe bewerten Callcenter die Leistung der Agenten und die Zufriedenheit der Kunden. Darüber hinaus nutzen Agenten Emotion AI, um die Stimmung der Kunden zu verstehen und effektiv zu kommunizieren.

Ein führender Anbieter von Krankenversicherungen, Humana, hat seit geraumer Zeit Emotion AI in seinen Callcentern eingesetzt, um mit seinen Kunden effizient umzugehen. Mit Hilfe eines Emotion-AI-empowerten digitalen Coaches werden die Agenten im Callcenter in Echtzeit darauf hingewiesen, ihre Tonhöhe und Konversation entsprechend den Kunden anzupassen.

3. psychische Gesundheit

Laut einem Bericht des National Institute of Mental Health leiden mehr als ein Fünftel der Erwachsenen in den USA an einer psychischen Erkrankung. Das bedeutet, dass Millionen von Menschen nicht selbstbewusst über ihre Emotionen sind oder nicht in der Lage sind, sie zu bewältigen. Emotion AI kann Menschen helfen, indem sie ihre Selbstwahrnehmung erhöhen und ihnen helfen, Bewältigungsstrategien zu erlernen, um Stress zu reduzieren.

In diesem Bereich hilft Cogitos Plattform CompanionMx Menschen, Veränderungen in ihrer Stimmung zu erkennen. Die Anwendung verfolgt die Stimme des Benutzers über sein Telefon und führt eine Analyse durch, um Anzeichen von Angstzuständen und Stimmungsveränderungen zu erkennen. Ähnlich gibt es spezielle tragbare Geräte, die den Stress, Schmerz oder Frust von Benutzern durch ihre Herzfrequenz, Blutdruck usw. erkennen.

4. Automotive

Es gibt etwa 1,446 Milliarden Fahrzeuge registriert auf der ganzen Welt. Die Automobilindustrie in den USA allein erzielte 2021 einen Umsatz von 1,53 Billionen Dollar. Trotzdem ist die Automobilindustrie eine der größten Branchen der Welt und strebt nach Verbesserungen in der Straßensicherheit und der Verringerung von Unfällen, um zu bestehen. Laut einer Umfrage gibt es 11,7 Todesfälle pro 100.000 Menschen bei Verkehrsunfällen in den USA. Daher kann Emotion AI eingesetzt werden, um vermeidbare Unfälle zu reduzieren.

Es gibt verschiedene Anwendungen, die den Zustand des Fahrers mit Hilfe von Sensoren überwachen. Sie können Anzeichen von Stress, Frust oder Erschöpfung erkennen. Insbesondere hat Harman Automotive ein Emotion-AI-empowertes adaptives Fahrzeugsteuerungssystem entwickelt, um den emotionalen Zustand des Fahrers mit Hilfe von Gesichtserkennungstechnologie zu analysieren. Unter bestimmten Umständen passt das System die Einstellungen des Fahrzeugs an, um den Fahrer zu beruhigen, wie z.B. durch die Bereitstellung von beruhigender Musik oder Ambient-Beleuchtung, um Ablenkungen und Unfälle zu vermeiden.

Warum Ist Emotion AI Wichtig?

Der Psychologe Daniel Goleman erklärte in seinem Buch “Emotionale Intelligenz: Warum Sie Mehr Zählt Als IQ“, dass emotionale Intelligenz (EQ) wichtiger ist als der Intelligenzquotient (IQ). Laut ihm kann EQ einen größeren Einfluss auf den Erfolg eines Menschen im Leben haben als sein IQ. Dies zeigt, dass die Kontrolle über Emotionen notwendig ist, um fundierte und informierte Entscheidungen zu treffen. Da Menschen anfällig für emotionale Vorurteile sind, die ihre rationale Denkweise beeinflussen können, kann Emotion AI bei alltäglichen Aufgaben helfen, indem sie bewusste Urteile fällt und die richtige Entscheidung trifft.

Darüber hinaus ist die Nutzung von Technologie durch Menschen auf der ganzen Welt zunehmend. Da Menschen immer mehr vernetzt sind und die Technologie weiter fortschreitet, steigt die Abhängigkeit von Technologie, um mit allen Arten von Angelegenheiten umzugehen. Daher ist künstliche Empathie für personalisierte und empathische Interaktionen unerlässlich.

Emotion AI integriert künstliche Empathie in Maschinen, um intelligente Produkte zu entwickeln, die menschliche Emotionen verstehen und effektiv darauf reagieren können. Zum Beispiel wurde in der Gesundheitsbranche eine Anwendung von einem Forschungsteam der RMIT-Universität entwickelt, die die Stimme einer Person analysiert und erkennt, ob sie an der Parkinson-Krankheit leidet. In der Spieleindustrie nutzen Entwickler künstliche Empathie, um lebensechte Charaktere zu erstellen, die auf die Emotionen des Spielers reagieren und das gesamte Spielerlebnis verbessern.

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

Ethische Überlegungen & Herausforderungen von Emotion AI

Emotion AI befindet sich derzeit in einer frühen Phase. Viele KI-Labore beginnen, Software zu entwickeln, die menschliche Sprache und Emotionen erkennen kann, um praktische Vorteile zu erzielen. Mit ihrer Entwicklung und ihrem Wachstum wurden mehrere Risiken entdeckt. Laut Accenture ist die für die Ausbildung solcher KI-Modelle erforderliche Datenmenge sensibler als andere Informationen. Die primären Risiken mit den Daten sind wie folgt:

• Intimität

  Ein Emotion-AI-Modell benötigt sehr tiefgreifende Daten im Zusammenhang mit persönlichen Gefühlen und privatem Verhalten für die Ausbildung. Das bedeutet, dass der intime Zustand einer Person dem Modell sehr gut bekannt ist. Es ist möglich, dass ein Emotion-AI-Modell Emotionen bereits mehrere Sekunden vorher vorhersagen kann, bevor die Person selbst sie erkennen kann. Daher stellt dies ein ernstes Datenschutzproblem dar.

• UnGreifbarkeit

  Die für Emotion AI erforderlichen Daten sind nicht so einfach wie bei anderen KI-Anwendungen. Daten, die den Zustand des Geistes darstellen, sind komplex und unterschiedlich. Daher wird die Entwicklung von Emotion-AI-Anwendungen schwieriger. Als Ergebnis erfordern sie hohe Investitionen in Forschung und Ressourcen, um fruchtbare Ergebnisse zu erzielen.

• Unklarheit

  Da komplexe Daten für Emotion AI erforderlich sind, besteht die Wahrscheinlichkeit von Fehlinterpretationen und fehlerhaften Klassifizierungen durch Modelle. Die Interpretation von Emotionen ist etwas, mit dem sich Menschen selbst schwertun, also kann es riskant sein, dies der KI zu überlassen. Daher können die Ergebnisse des Modells weit von der Realität entfernt sein.

• Escalation

  Heute haben moderne Daten-Engineering-Pipelines und dezentralisierte Architekturen den Modell-Ausbildungsprozess erheblich gestreamlined. Allerdings kann es bei Emotion AI zu Fehlern kommen, die sich schnell ausbreiten und schwer zu korrigieren sind. Diese potenziellen Fallstricke können sich schnell im System ausbreiten und Ungenauigkeiten aufdrängen, was sich nachteilig auf Menschen auswirken kann.

Wenn Sie sich für das Erlernen von spannenden Fortschritten in der Technologie und deren Auswirkungen auf Branchen interessieren, besuchen Sie Unite.ai.