Mitä on Emotion AI ja miksi se on tärkeä?

Emotion AI, jota kutsutaan myös affektiiviseksi laskennaksi, on laaja joukko teknologioita, joita käytetään oppimiseen ja tunnistamiseen ihmisen tunteista keinotekoisella älyllä (AI). Hyödyntämällä teksti-, video- ja äänidataa, Emotion AI analysoi useita lähteitä tulkitsemalla ihmisten signaaleja. Esimerkiksi:

• Luonnollisen kielen prosessointi ja sentimenttianalyysi käytetään tekstidatalle.
• Äänen AI käytetään äänidatalle.
• Kasvojen liikkeen havaitseminen ja kävelyanalyysi videolle.

Viime aikoina Emotion AI on kokenut suuremman kysynnän monien käytännön sovellustensa vuoksi, jotka voivat vähentää ihmisten ja koneiden välistä kuilua. Todellakin, MarketsandMarkets Research -raportin mukaan emotion havaitsemisen markkinan koko on odotettavissa ylittävän $42 miljardia vuoteen 2027 mennessä, verrattuna 23,5 miljardiin vuonna 2022.

Tutustumme siihen, miten tämä upea AI:n alaluokka toimii.

Miten Emotion AI toimii?

Kuten mikä tahansa muu AI-tekniikka, Emotion AI tarvitsee dataa parantamaan suorituskykyä ja ymmärtämään käyttäjien tunteita. Data vaihtelee yhden sovelluksen tapauksesta toiseen. Esimerkiksi sosiaalisen median toiminta, puhe ja toimet videonauhoituksissa, fysiologiset anturit laitteissa jne. käytetään ymmärtämään yleisön tunteita.

Sen jälkeen tapahtuu piirretekniikan prosessi, jossa tunnistetaan tunteita vaikuttavat piirteet. Kasvojen tunneherkkyyden tunnistamisessa kulmien liike, suun muoto ja silmien tarkastelu voidaan käyttää määrittämään, onko henkilö onnellinen, surullinen tai vihainen. Samoin puheperäisessä tunneherkkyyden tunnistamisessa sävy, äänen voimakkuus ja tahti voidaan käyttää määrittämään, onko henkilö innoissaan, frustruoitunut tai väsynyt.

Myöhemmin nämä piirteet käsitellään ja käytetään kouluttamaan konenoppimismallia, joka voi tarkalleen ennustaa käyttäjien emotionaaliset tilat. Lopulta malli otetaan käyttöön todellisissa sovelluksissa parantamaan käyttökokemusta, lisäämään myyntiä ja suosittelemaan sopivaa sisältöä.

4 tärkeintä Emotion AI:n sovellusta

Yritykset hyödyntävät Emotion AI -malleja määrittämään käyttäjien tunteita ja käyttämään tietoisia näkemyksiä parantamaan kaikkea asiakaskokemuksesta markkinointikampanjoihin. Useat teollisuudet käyttävät tätä AI-tekniikkaa. Esimerkiksi:

1. Mainonta

Emotion AI:n ohjattujen ratkaisujen tarkoituksena mainonnassa on luoda asiakkaille enemmän henkilökohtaisia ja rikkaampia kokemuksia. Usein asiakkaiden emotionaaliset vihjeet auttavat kehittämään kohdennettuja mainoksia ja lisäämään sitoutumista ja myyntiä.

Esimerkiksi Affectiva, bostonilainen Emotion AI -yritys, kerää käyttäjien tietoja, kuten reaktioita tiettyyn mainokseen. Myöhemmin AI-malleja käytetään määrittämään, mikä aiheutti vahvimman emotionaaliset reaktion katsojilta. Lopulta nämä näkemykset otetaan käyttöön mainoksissa optimoidakseen kampanjoita ja lisätäkseen myyntiä.

2. Asiakaspalvelukeskukset

Sisääntuliais- ja ulosmenokutsukeskukset ovat aina tekemisissä asiakkaiden kanssa eri palveluiden ja kampanjoiden kanssa. Analysoimalla asiakkaiden ja asiakaspalvelijoiden tunteita puhelujen aikana, asiakaspalvelukeskukset arvioivat asiakaspalvelijoiden suorituksia ja asiakkaiden tyytyväisyyttä. Lisäksi asiakaspalvelijat käyttävät Emotion AI:ta ymmärtämään asiakkaiden mielialaa ja viestimään tehokkaasti.

Johtava terveydenhuollon tarjoaja, Humana, on käyttänyt Emotion AI:ta asiakaspalvelukeskuksissaan jonkin aikaa sitten asiakkaiden tehokkaan käsittelemiseksi. Emotion AI:lla varustetun digitaalisen valmentajan avulla asiakaspalvelijat saavat ohjeita muuttamaan ääntään ja keskustelua asiakkaiden mukaan.

3. Mielenterveys

National Institute of Mental Health -raportin mukaan yli viidennes Yhdysvaltain aikuisista elää mielenterveyden häiriöllä. Tämä tarkoittaa, että miljoonat ihmiset eivät ole tietoisia omista tunteistaan tai eivät pysty käsittelemään niitä. Emotion AI voi auttaa ihmisiä lisäämällä itsetietoisuutta ja opettamalla keinoja vähentämään stressiä.

Tässä tilassa Cogiton CompanionMx -alusta on auttanut ihmisiä tunnistamaan mielialan muutoksia. Sovellus seuraa käyttäjän ääntä puhelimella ja suorittaa analyysin havaitsemalla merkkejä ahdistuksesta ja mielialan muutoksista. Samoin on olemassa erityisiä läppäri laitteita, jotka tunnistavat käyttäjien stressin, kivun tai frustraation sydämenlyönneistä, verenpaineesta jne.

4. Autoteollisuus

Maailmassa on noin 1,446 miljardia rekisteröityä ajoneuvoa. Yhdysvaltain autoteollisuus tuotti 1,53 biljoonaa dollaria liikevaihtoa vuonna 2021. Vaikka se on yksi maailman suurimmista teollisuusaloista, autoteollisuus kaipaa parantamista tieliikenne turvallisuudessa ja vähentämistä onnettomuuksissa. IIHS:n tutkimuksen mukaan Yhdysvalloissa on 11,7 kuolemaa 100 000 ihmistä kohden tieliikenneonnettomuuksissa. Siksi teollisuuden kestävälle kasvulle Emotion AI voidaan käyttää ehkäisemään ehkäiseviä onnettomuuksia.

Useita sovelluksia on saatavilla kuljettajan tilan seuraamiseksi antureiden avulla. Ne voivat havaita stressin, frustraation tai väsymyksen merkkejä. Erityisesti Harman Automotive on kehittänyt Emotion AI:lla varustetun sopeutuvan ajoneuvon ohjausjärjestelmän, joka analysoi kuljettajan emotionaaliset tilat kasvojen tunnistusteknologian avulla. Tietyissä olosuhteissa järjestelmä säätää auton asetuksia kuljettajan mukaisesti, kuten tarjoamalla rauhoittavaa musiikkia tai ambient-valaistusta välttääkseen häiriöitä ja onnettomuuksia.

Miksi Emotion AI on tärkeä?

Psykologi Daniel Goleman selitti kirjassaan “Emotionaaliset älykkyydet: Miksi ne voivat olla tärkeämpiä kuin älykkyysosamäärä“, että emotionaaliset älykkyydet ovat tärkeämpiä kuin älykkyysosamäärä. Hänen mukaansa emotionaaliset älykkyydet voivat vaikuttaa enemmän ihmisen menestykseen elämässä kuin hänen älykkyysosamääränsä. Tämä osoittaa, että emotionaaliset älykkyydet ovat välttämättömiä tehdäkseen tarkoituksenmukaisia päätöksiä. Koska ihmiset ovat alttiita emotionaalisille harhaluuloille, jotka voivat vaikuttaa järkevään ajatteluun, Emotion AI voi auttaa arkisen elämän tehtävissä harjoittamalla tietoista tuomioistuinta ja tekemällä oikean valinnan.

Lisäksi, nykyisessä teknologisen maailman valtakunnassa, teknologian käyttö on kasvamassa maailmanlaajuisesti. Koska ihmiset ovat yhä enemmän kytkettyjä toisiinsa ja teknologia jatkaa kehittymistään, teknologian käyttö eri asioiden hoitamiseen kasvaa. Siksi, jotta vuorovaikutukset ihmisien kanssa olisivat henkilökohtaisempia ja empaattisempia, keinotekoinen empatia on välttämätöntä.

Emotion AI sisällyttää keinotekoisen empatian koneisiin luodakseen älykkäitä tuotteita, jotka voivat ymmärtää ja reagoida ihmisten tunteisiin tehokkaasti. Esimerkiksi terveydenhuollossa, keinotekoisella empatialla on kehitetty sovellus, joka analysoi henkilön ääntä ja tunnistaa, onko hän sairastunut Parkinsonin tautiin. Peliteollisuudessa kehittäjät käyttävät keinotekoista empatiaa luodakseen elävänhenkisiä hahmoja, jotka reagoivat pelaajan tunteisiin ja parantavat koko pelikokemusta.

Vaikka Emotion AI:n edut ovat vertaamattomia, on useita haasteita sen toteuttamisessa ja skaalauksessa.

Etiset huomioonotot ja haasteet Emotion AI:ssa

Emotion AI on vasta alkuvaiheessa. Monet AI-laboratoriot ovat aloittaneet ohjelmistojen kehittämisen, jotka voivat tunnistaa ihmisten puheen ja tunteita hyödyntääkseen käytännön hyötyjä. Hänen kehittymisensä ja kasvun lisääntyessä on havaittu useita riskejä. Accenturen mukaan AI-malleja kouluttamiseen tarvittava data on herkempi kuin muu tieto. Pääriskit datan kanssa ovat seuraavat:

• Intiimiys

  Emotion AI -malli vaatii syvää dataa henkilökohtaisista tunteista ja yksityisistä käyttäytymisistä koulutukseen. Tämä tarkoittaa, että henkilön intiimi tila on mallille hyvin tunnettu. On mahdollista, että Emotion AI -malli voi ennustaa tunteita useita sekunteja ennen kuin henkilö itse voi havaita ne. Tämä esittää vakavan yksityisyyden suojelun ongelman.

• Epaäily

  Emotion AI:ta varten tarvittava data ei ole yhtä yksinkertaista kuin muissa AI:n sovelluksissa. Data, joka edustaa mielentilaa, on monimutkainen. Siksi Emotion AI -sovellusten kehittyminen on vaikeampaa. Se vaatii suuria sijoituksia tutkimukseen ja resursseihin saavuttaakseen hedelmällisiä tuloksia.

• Epävarmuus

  Koska Emotion AI:ta varten tarvitaan monimutkaista dataa, on olemassa vaara tulkinnan virheistä ja virheellisistä luokituksista malleissa. Tunteiden tulkinta on jotain, jolla ihmiset itse kamppailevat, joten sen siirtäminen AI:lle voi olla riskiallista. Siksi mallin tulokset voivat olla kaukana todellisesta todellisuudesta.

• Escaloituminen

  Nykyään modernit data-insinöörit ja hajautetut arkkitehtuurit ovat suuresti parantaneet mallin koulutusprosessia. Kuitenkin Emotion AI:n tapauksessa virheet voivat nopeasti lisääntyä ja muuttua korjaamattomiksi. Nämä mahdolliset virheet voivat leviä nopeasti koko järjestelmään ja aiheuttaa epätarkkuuksia, vaikuttaen ihmisiin haitallisesti.

Jos olet kiinnostunut oppimasta lisää jännittävistä teknologian edistymisistä ja siitä, miten ne muuttavat teollisuutta, tutustu Unite.ai:hin.