Was ist Emotion AI und warum ist es wichtig?

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

• Natural Language Processing und Sentimental-Analyse werden für Textdaten verwendet.
• Voice AI wird für die Verarbeitung von Audio verwendet.
• Facial Motion Detection und Gait-Analyse für Videos.

In letzter Zeit erlebt Emotion AI aufgrund seiner 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 Emotions-Erkennung voraussichtlich bis 2027 über 42 Milliarden Dollar umfassen wird, im Vergleich zu 23,5 Milliarden Dollar im Jahr 2022.

Lassen Sie uns erkunden, wie diese erstaunliche Unterkategorie von KI funktioniert.

Wie funktioniert Emotion AI?

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

Nachfolgend findet der Prozess der Feature-Engineering 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 bei der sprachbasierten Emotions-Erkennung Pitch, Lautstärke und Tempo 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 Kunden Erfahrung bis hin zu Marketing-Kampagnen zu verbessern. Verschiedene Branchen nutzen diese KI-Technologie. Zum Beispiel:

1. Werbung

Das Ziel der Entwicklung von Emotion-AI-gesteuerten Lösungen in der Werbeindustrie ist es, personalisierte und reichhaltige Erfahrungen für Kunden zu schaffen. Oft helfen die emotionalen Hinweise der Kunden bei der Entwicklung von gezielten Anzeigen und der Steigerung der Beteiligung und des Verkaufs.

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

2. Call-Center

Inbound- und Outbound-Call-Center 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 Call-Center 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 führendes Gesundheitsversorgungsunternehmen, Humana, hat Emotion AI in seinen Call-Centern bereits seit einiger Zeit eingesetzt, um mit seinen Kunden effizient umzugehen. Mit Hilfe eines Emotion-AI-aktivierten digitalen Coaches werden die Agenten im Call-Center 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 es ihre Selbstbewusstsein erhöht und ihnen hilft, Strategien zur Stressreduktion zu erlernen.

In diesem Bereich hilft Cogitos Plattform CompanionMx Menschen, ihre Stimmungsveränderungen 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 die Stress-, Schmerz- oder Frustrationszustände von Benutzern über ihre Herzfrequenz, Blutdruck usw. erkennen.

4. Automotive

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

Es gibt mehrere Anwendungen, die den Zustand des Fahrers mithilfe von Sensoren überwachen. Sie können Anzeichen von Stress, Frustration oder Ermüdung erkennen. Insbesondere hat Harman Automotive ein Emotion-AI-aktiviertes adaptives Fahrzeugsteuerungssystem entwickelt, um den emotionalen Zustand des Fahrers mithilfe 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 wichtiger ist als IQ“, dass Emotionale Intelligenz (EQ) wichtiger ist als 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 es 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 weiterentwickelt, steigt die Abhängigkeit von Technologie, um mit allen Arten von Angelegenheiten umzugehen. Daher ist künstliche Empathie für die Interaktion mit Menschen unerlässlich, um persönlichere und empathischere Interaktionen zu ermöglichen.

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 Emotions-basierten Anwendungen.

Ethische Überlegungen und Herausforderungen von Emotion AI

Emotion AI ist derzeit in einer frühen Phase. Zahlreiche KI-Labore entwickeln Software, die menschliche Sprache und Emotionen erkennen kann, um praktische Vorteile zu erzielen. Mit der zunehmenden Entwicklung und dem Wachstum werden jedoch 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 detaillierte Daten im Zusammenhang mit persönlichen Gefühlen und privaten Verhaltensweisen für die Ausbildung. Dies 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.

• Un greifbarkeit

  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-aktivierten 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 die Delegierung an KI riskant sein. Daher können die Ergebnisse der Modelle weit von der Realität entfernt sein.

• Escalation

  Heute haben moderne Daten-Engineering-Pipelines und dezentralisierte Architekturen den Modell-Ausbildungsprozess erheblich gestreamlined. Allerdings können bei Emotion AI Fehler schnell verbreitet werden und schwer zu korrigieren sein. Diese potenziellen Fallstricke können sich schnell im System ausbreiten und Ungenauigkeiten verursachen, was sich nachteilig auf Menschen auswirken kann.

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