Mitä on Emotion AI & Miksi Se On Tärkeää?

Emotion AI, josta käytetään myös nimitystä affektiivinen laskenta, on laaja joukko teknologioita, joita käytetään oppimaan ja tunnistamaan ihmisen tunteita keinotekoisella älyllä (AI). Hyödyntämällä teksti-, video- ja äänidataa, Emotion AI analysoi useita lähteitä ihmisten signaaleiden tulkitsemiseksi. Esimerkiksi:

• Luonnollisen kielen prosessointi ja sentimenttianalyysi käytetään tekstidatalle.
• Ääni-AI käytetään äänidatalle.
• Kasvojen liikkeen havaitseminen ja kävelyanalyysi videoille.

Viime aikoina Emotion AI on kokenut suuremman kysynnän monien käytännön sovellustensa ansiosta, jotka voivat vähentää ihmisten ja koneiden välistä kuilua. Todella, MarketsandMarkets Research -raportin mukaan emotion havaitsemisen markkinan koko odotetaan ylittävän $42 miljardia vuoteen 2027 mennessä, verrattuna 23,5 miljardiin vuonna 2022.
Haluamme tutkia, miten tämä upea AI:n alaluokka toimii.

Miten Emotion AI Toimii?

Kuten mikä tahansa muu AI-tekniikka, Emotion AI tarvitsee dataa suorituskyvyn parantamiseen ja käyttäjien tunteiden ymmärtämiseen. Data vaihtelee yhden sovelluksen toiseen. Esimerkiksi sosiaalisen median toiminta, puhe ja toimet videonauhoituksissa, fysiologiset anturit laitteissa jne. käytetään ymmärtämään yleisön tunteita.
Sen jälkeen tapahtuu piirteiden insinöörinti, jossa tunnistetaan tunteita vaikuttavat piirteet. Kasvojen tunteiden tunnistamisessa esimerkiksi kulmien liike, suun muoto ja silmien katse voidaan käyttää määrittämään, onko henkilö onnellinen, surullinen tai vihainen. Samoin puheperäisessä tunteiden havaitsemisessa äänen korkeus, voimakkuus ja tahti voidaan johtaa siitä, onko henkilö innoissaan, turhautunut tai väsynyt.
Myöhemmin nämä piirteet käsitellään ja käytetään kouluttamaan konenäköalgoritmi, joka voi tarkasti ennustaa käyttäjien tunteita. Lopulta malli otetaan käyttöön todellisissa sovelluksissa parantamaan käyttäjäkokemusta, lisäämään myyntiä ja suosittelemaan sopivaa sisältöä.

4 Tärkeää Emotion AI:n Sovellusta

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

1. Mainonta

Emotion AI:n avulla kehitettyjen ratkaisujen tavoitteena mainosalalla on luoda asiakkaille enemmän henkilökohtaisia ja rikkaampia kokemuksia. Usein asiakkaiden emotionaaliset vihjeet auttavat kohdennettujen mainosten kehittämisessä ja lisäämään osallistumista ja myyntiä.
Esimerkiksi Affectiva, bostonilainen Emotion AI -yritys, kerää käyttäjien tietoja, kuten reaktioita tiettyyn mainokseen. Myöhemmin AI-mallit käytetään määrittämään, mikä aiheutti vahvimman emotionaalisen reaktion katselijoilta. Lopulta nämä oivallukset otetaan käyttöön mainoksiin kampanjoiden optimoimiseksi ja myynnin lisäämiseksi.

2. Asiakaspalvelukeskukset

Sisääntulleet ja ulosmenneet asiakaspalvelukeskukset ovat aina tekemisissä asiakkaiden kanssa puheluiden kautta erilaisissa palveluissa ja kampanjoissa. Analysoimalla asiakkaiden ja asiakaspalvelijoiden tunteita puheluiden aikana, asiakaspalvelukeskukset arvioivat asiakaspalvelijoiden suorituksia ja asiakkaiden tyytyväisyyttä. Lisäksi asiakaspalvelijat käyttävät Emotion AI:ta ymmärtääkseen asiakkaiden mielialaa ja viestimään tehokkaasti.
Johtava terveydenhuollon vakuutusyhtiö Humana on käyttänyt Emotion AI:ta asiakaspalvelukeskuksissaan jonkin aikaa jo, jotta ne voivat toimia asiakkaidensa kanssa tehokkaasti. Emotion AI:lla varustetun digitaalisen valmentajan avulla asiakaspalvelijat asiakaspalvelukeskuksessa ohjataan reaaliajassa säätämään äänenkorkeuttaan ja keskustelua asiakkaiden mukaan.

3. Mielenterveys

Yhdysvaltain mielenterveyden instituutin raportin mukaan yli yksi viidestä Yhdysvaltain aikuisesta elää mielenterveyden häiriöllä. Tämä tarkoittaa, että miljoonat ihmiset eivät ole tietoisia omista tunteistaan tai eivät pysty hallitsemaan niitä. Emotion AI voi auttaa ihmisiä lisäämällä itsetietoisuutta ja opettamalla niiden hallitsemista strategioita, jotka vähentävät stressiä.
Tässä tilassa Cogiton CompanionMx -alusta on auttanut ihmisiä tunnistamaan mielialan muutoksia. Sovellus seuraa käyttäjän ääntä puhelimella ja tekee analyysin havaitsemaan ahdistuksen ja mielialan muutosten merkit. Samoin on olemassa erityisiä 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 biljoonan dollarin liikevaihdon vuonna 2021. Vaikka se on yksi maailman suurimmista teollisuusaloista, autoteollisuus kaipaa parantamista tieliikenne turvallisuudessa ja vähentämistä onnettomuuksissa kestävään kasvuun. Kyselyssä todetaan, että Yhdysvalloissa on 11,7 kuolemaa 100 000 ihmistä moottoriajoneuvon onnettomuuksissa. Siksi teollisuuden kestävään kasvuun Emotion AI voidaan käyttää vähentämään ehkäiseviä onnettomuuksia.
Useita sovelluksia on saatavilla kuljettajan tilan seuraamiseksi antureiden avulla. Ne voivat havaita stressin, frustraation tai väsymyksen merkit. Erityisesti Harman Automotive on kehittänyt Emotion AI:lla varustetun sopeutuvan ajoneuvon ohjausjärjestelmän, joka analysoi kuljettajan emotionaalista tilaa kasvojen tunnistusteknologian avulla. Tietyissä olosuhteissa järjestelmä säätää auton asetuksia kuljettajan lohduttamiseksi, kuten tarjoamalla rauhoittavaa musiikkia tai ambient-valaistusta häiriöiden ja onnettomuuksien estämiseksi.

Miksi Emotion AI On Tärkeää?

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 tunteiden hallinta on välttämätöntä tehdäkseen tarkoituksenmukaisia ja perusteltuja päätöksiä. Koska ihmiset ovat alttiita emotionaalisille harhaluuloille, jotka voivat vaikuttaa järkevään ajatteluun, Emotion AI voi auttaa arkisissa tehtävissä harjoittamalla tietoista tuomioistuinta ja tekemällä oikean valinnan.
Lisäksi nykyisessä teknologisen maailman valtakunnassa teknologian käyttö on kasvamassa maailmanlaajuisesti. Koska ihmiset tulevat yhä enemmän toisiinsa kytketyiksi ja teknologia jatkaa kehittymistään, teknologian käyttö erilaisiin asioihin kasvaa. Siksi teknologian tekemiseksi ihmisten kanssa vuorovaikutuksessa henkilökohtaisemmaksi ja empaattisemmaksi, keinotekoinen empatia on välttämätöntä.
Emotion AI sisällyttää keinotekoisen empatian koneisiin luodakseen älykkäitä tuotteita, jotka voivat ymmärtää ja reagoida ihmisten tunteisiin tehokkaasti. Esimerkiksi terveydenhuollossa keinotekoisen empatian avulla kehitettiin sovellus tutkimusryhmän toimesta RMIT-yliopistossa. Tämä sovellus on ohjelmoitu analysoimaan henkilön ääntä ja havaitsemaan, kärsiikö hän Parkinsonin taudista. 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 & Emotion AI:n Haasteet

Emotion AI on vasta alkuvaiheessa. Monet AI-laboratoriot kehittävät ohjelmistoja, jotka voivat tunnistaa ihmisen puheen ja tunteita hyödyntääkseen käytännön hyötyjä. Sen kehityksen ja kasvun lisääntyessä on havaittu useita riskejä. Accenturen mukaan tällaisille AI-malleille tarvittava koulutusdata on herkempiä kuin muu tieto. Tärkeimmät riskit liittyvät seuraaviin:

• Intimiys

  Emotion AI -malli vaatii syvää dataa henkilökohtaisten tunteiden ja yksityisten käyttäytymisen suhteen koulutukseen. Tämä tarkoittaa, että henkilön intiimi tila on hyvin tunnettu mallille. On mahdollista, että Emotion AI -malli voi johtaa tunteita useita sekunteja ennen kuin henkilö itse voi havaita ne. Tämä esittää vakavan yksityisyyden suojelun huolen.

• Epaäily

  Emotion AI:lle tarvittava data ei ole yhtä yksinkertaista kuin muissa AI:n sovelluksissa. Dataa, joka edustaa mielentilaa, on erilaista ja monimutkaisempaa. Siksi Emotion AI -sovellusten kehittyminen on vaikeampaa. Se vaatii suuria panostuksia tutkimukseen ja resursseihin saavuttaakseen hedelmällisiä tuloksia.

• Epäselvyys

  Koska Emotion AI:lle vaaditaan monimutkaisempaa dataa, on olemassa mahdollisuus väärään tulkintaan ja virheellisiin luokitteluun malleissa. Koska ihmiset itse kamppailevat tunteidensa tulkitsemisessa, voidaan siirtää tämä tehtävä AI:lle, mikä voi olla riskialtista. Siksi mallin tulokset voivat olla kaukana todellisesta todellisuudesta.

• Laajeneminen

  Nykyään modernit data-insinööritöiden putkistot ja hajautetut arkkitehtuurit ovat suuresti parantaneet mallien koulutusprosessia. Kuitenkin Emotion AI:n tapauksessa virheet voivat nopeasti lisääntyä ja muodostua korjaamattomiksi. Nämä mahdolliset virheet voivat leviä nopeasti koko järjestelmän läpi ja aiheuttaa virheitä, jotka vaikuttavat ihmisiin kielteisesti.

Jos olet kiinnostunut oppimasta lisää jännittävistä edistysaskelista teknologiassa ja siitä, miten ne muuttavat teollisuutta, tutustu Unite.ai:iin.