भावना एआई क्या है और यह क्यों महत्वपूर्ण है?

भावना एआई, जिसे प्रभावी गणना भी कहा जाता है, एक व्यापक तकनीक है जो कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) की मदद से मानव भावनाओं को सीखने और महसूस करने के लिए उपयोग की जाती है। पाठ, वीडियो और ऑडियो डेटा पर निर्भर करते हुए, भावना एआई विभिन्न स्रोतों का विश्लेषण करके मानव संकेतों की व्याख्या करती है। उदाहरण के लिए:

• प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण और भावनात्मक विश्लेषण पाठ डेटा के लिए उपयोग किए जाते हैं।
• वॉइस एआई ऑडियो प्रसंस्करण के लिए उपयोग किया जाता है।
• चेहरे की गति का पता लगाना और गैट विश्लेषण वीडियो के लिए किया जाता है।

हाल ही में, भावना एआई की मांग बढ़ रही है क्योंकि इसके व्यावहारिक अनुप्रयोग हैं जो मानवों और मशीनों के बीच की खाई को कम कर सकते हैं। वास्तव में, मार्केट्सएंडमार्केट्स रिसर्च की एक रिपोर्ट के अनुसार, भावना का पता लगाने वाला बाजार 2027 तक $42 बिलियन से अधिक होने की उम्मीद है, जो 2022 में $23.5 बिलियन से अधिक है।

आइए देखें कि यह अद्भुत एआई की उपश्रेणी कैसे काम करती है।

भावना एआई कैसे काम करती है?

किसी भी अन्य एआई तकनीक की तरह, भावना एआई को डेटा की आवश्यकता होती है ताकि इसके प्रदर्शन में सुधार हो सके और उपयोगकर्ताओं की भावनाओं को समझा जा सके। डेटा एक उपयोग केस से दूसरे में भिन्न होता है। उदाहरण के लिए, सोशल मीडिया पर गतिविधि, वीडियो रिकॉर्डिंग में भाषण और क्रियाएं, उपकरणों में शारीरिक सेंसर, आदि दर्शकों की भावनाओं को समझने के लिए उपयोग किए जाते हैं।

इसके बाद, सुविधा इंजीनियरिंग की प्रक्रिया होती है जहां भावनाओं पर प्रभाव डालने वाली सुविधाओं की पहचान की जाती है। चेहरे की भावना को पहचानने के लिए, भौंह की गति, मुंह का आकार और आंखों की दृष्टि का उपयोग यह निर्धारित करने के लिए किया जा सकता है कि कोई व्यक्ति खुश, दुखी या क्रोधित है। इसी तरह, भाषण-आधारित भावना का पता लगाने में पिच, आयतन और लय का उपयोग यह निर्धारित करने के लिए किया जा सकता है कि कोई व्यक्ति उत्साहित, निराश या ऊब गया है।

बाद में, इन सुविधाओं को पूर्व-प्रसंस्कृत किया जाता है और एक मशीन लर्निंग एल्गोरिदम को प्रशिक्षित करने के लिए उपयोग किया जाता है जो उपयोगकर्ताओं की भावनात्मक स्थितियों का सटीक रूप से अनुमान लगा सकता है। अंत में, मॉडल को वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोगों में तैनात किया जाता है ताकि उपयोगकर्ता अनुभव में सुधार हो सके, बिक्री बढ़ सके और उपयुक्त सामग्री की सिफारिश की जा सके।

भावना एआई के 4 महत्वपूर्ण अनुप्रयोग

कंपनियां भावना एआई मॉडल का उपयोग करके उपयोगकर्ता की भावनाओं का निर्धारण करती हैं और जानकारीपूर्ण अंतर्दृष्टि का उपयोग करके ग्राहक अनुभव से लेकर विपणन अभियानों तक सब कुछ में सुधार करती हैं। विभिन्न उद्योग इस एआई प्रौद्योगिकी का उपयोग करते हैं। जैसे कि:

1. विज्ञापन

विज्ञापन उद्योग में भावना एआई-संचालित समाधानों को विकसित करने का उद्देश्य ग्राहकों के लिए अधिक व्यक्तिगत और समृद्ध अनुभव बनाना है। अक्सर, ग्राहकों के भावनात्मक संकेतों का उपयोग लक्षित विज्ञापन विकसित करने और जुड़ाव बढ़ाने के लिए किया जाता है।

उदाहरण के लिए, एफेक्टिवा, एक बोस्टन स्थित भावना एआई कंपनी, उपयोगकर्ताओं के डेटा जैसे कि एक विशिष्ट विज्ञापन की प्रतिक्रिया को पकड़ती है। बाद में, एआई मॉडल का उपयोग यह निर्धारित करने के लिए किया जाता है कि क्या दृश्यों से सबसे मजबूत भावनात्मक प्रतिक्रिया हुई। अंत में, इन अंतर्दृष्टि को विज्ञापनों में शामिल किया जाता है ताकि अभियानों को अनुकूलित किया जा सके और बिक्री बढ़ सके।

2. कॉल सेंटर

इनबाउंड और आउटबाउंड कॉल सेंटर हमेशा ग्राहकों के साथ विभिन्न सेवाओं और अभियानों के लिए कॉल पर व्यस्त रहते हैं। कॉल के दौरान एजेंटों और ग्राहकों की भावनाओं का विश्लेषण करके, कॉल सेंटर एजेंटों के प्रदर्शन और ग्राहकों की संतुष्टि का मूल्यांकन करते हैं। इसके अलावा, एजेंट भावना एआई का उपयोग ग्राहकों के मूड को समझने और प्रभावी ढंग से संवाद करने के लिए करते हैं।

एक प्रमुख स्वास्थ्य बीमा प्रदाता, ह्यूमाना ने अपने कॉल सेंटर में भावना एआई का उपयोग करना शुरू कर दिया है ताकि अपने ग्राहकों के साथ कुशलता से निपटा जा सके। भावना एआई-संचालित डिजिटल कोच की मदद से, एजेंटों को वास्तविक समय में ग्राहकों के अनुसार अपनी पिच और बातचीत को समायोजित करने के लिए प्रेरित किया जाता है।

3. मानसिक स्वास्थ्य

राष्ट्रीय मानसिक स्वास्थ्य संस्थान की एक रिपोर्ट के अनुसार, पांच में से एक से अधिक अमेरिकी वयस्क मानसिक बीमारी से पीड़ित हैं। इसका मतलब है कि लाखों लोग अपनी भावनाओं के प्रति स्वयं जागरूक नहीं हैं या उन्हें संभालने में सक्षम नहीं हैं। भावना एआई लोगों को अपनी भावनाओं के प्रति अधिक जागरूक बनाने और तनाव को कम करने के लिए सीखने में मदद कर सकती है।

इस क्षेत्र में, कोगिटो के प्लेटफ़ॉर्म कंपैनियनएमएक्स लोगों को मूड परिवर्तन का पता लगाने में मदद कर रहा है। एप्लिकेशन उपयोगकर्ता की आवाज़ को उसके फ़ोन के माध्यम से ट्रैक करता है और चिंता और मूड परिवर्तन के संकेतों का विश्लेषण करता है। इसी तरह, उपयोगकर्ताओं की भावनाओं को पहचानने के लिए हृदय गति, रक्तचाप आदि के माध्यम से तनाव, दर्द या निराशा का पता लगाने के लिए विशेष पहनने योग्य उपकरण भी उपलब्ध हैं।

4. ऑटोमोटिव

दुनिया में लगभग 1.446 बिलियन वाहन पंजीकृत हैं। संयुक्त राज्य अमेरिका में ऑटोमोटिव उद्योग ने 2021 में 1.53 ट्रिलियन डॉलर का राजस्व अर्जित किया। दुनिया के सबसे बड़े उद्योगों में से एक होने के बावजूद, ऑटोमोटिव उद्योग सड़क सुरक्षा में सुधार और दुर्घटनाओं को कम करने के लिए तरस रहा है। एक सर्वेक्षण के अनुसार, संयुक्त राज्य अमेरिका में 100,000 लोगों पर 11.7 मौतें मोटर वाहन दुर्घटनाओं में होती हैं। इसलिए, उद्योग के लिए टिकाऊ विकास के लिए, भावना एआई का उपयोग रोकथाम योग्य दुर्घटनाओं को कम करने के लिए किया जा सकता है।

चालक की स्थिति की निगरानी के लिए कई अनुप्रयोग उपलब्ध हैं जो सेंसर का उपयोग करते हैं। वे तनाव, निराशा या थकान के संकेतों का पता लगा सकते हैं। विशेष रूप से, हार्मन ऑटोमोटिव ने विकसित एक भावना एआई-संचालित अनुकूली वाहन नियंत्रण प्रणाली तैयार की है जो चेहरे की पहचान प्रौद्योगिकी के माध्यम से एक चालक की भावनात्मक स्थिति का विश्लेषण करती है। कertain परिस्थितियों में, प्रणाली चालक को आराम देने के लिए कार की सेटिंग्स को समायोजित करती है, जैसे कि शांत करने वाला संगीत या परिवेश प्रकाश प्रदान करना ताकि विचलित होने और दुर्घटनाओं से बचा जा सके।

भावना एआई क्यों महत्वपूर्ण है?

मनोवैज्ञानिक डैनियल गोलेमन ने अपनी पुस्तक “भावनात्मक बुद्धिमत्ता: क्यों यह आईक्यू से अधिक महत्वपूर्ण हो सकता है” में समझाया कि भावनात्मक बुद्धिमत्ता (ईक्यू) आईक्यू से अधिक महत्वपूर्ण हो सकती है। उनके अनुसार, ईक्यू जीवन में सफलता पर आईक्यू से अधिक प्रभाव डाल सकता है। यह दर्शाता है कि भावनाओं पर नियंत्रण रखना सूचित निर्णय लेने के लिए आवश्यक है। चूंकि मानव भावनात्मक पूर्वाग्रह से ग्रस्त होते हैं जो उनकी तर्कसंगत सोच को प्रभावित कर सकते हैं, भावना एआई दैनिक जीवन के कार्यों में सावधानी से निर्णय लेने में मदद कर सकती है।

इसके अलावा, वर्तमान तकनीकी दुनिया के युग में, लोगों द्वारा प्रौद्योगिकी का उपयोग वैश्विक स्तर पर बढ़ रहा है। जैसे ही लोग अधिक जुड़े हुए होते जाते हैं और प्रौद्योगिकी आगे बढ़ती है, विभिन्न मामलों से निपटने के लिए प्रौद्योगिकी पर निर्भरता बढ़ जाती है। इसलिए, लोगों के साथ बातचीत को अधिक व्यक्तिगत और संवेदनशील बनाने के लिए, कृत्रिम सहानुभूति आवश्यक है।

भावना एआई मशीनों में कृत्रिम सहानुभूति को एकीकृत करती है ताकि वे मानव भावनाओं को समझने और प्रभावी ढंग से प्रतिक्रिया देने वाले स्मार्ट उत्पाद बना सकें। उदाहरण के लिए, स्वास्थ्य सेवा में, एक अनुसंधान टीम ने आरएमआईटी विश्वविद्यालय में एक ऐसा अनुप्रयोग विकसित किया है जो एक व्यक्ति की आवाज़ का विश्लेषण करके यह पता लगा सकता है कि क्या वह पार्किंसंस रोग से पीड़ित है। गेमिंग उद्योग में, डेवलपर्स खिलाड़ियों की भावनाओं के प्रति प्रतिक्रिया देने वाले जीवन जैसे पात्र बनाने के लिए कृत्रिम सहानुभूति का उपयोग कर रहे हैं।

हालांकि भावना एआई के फायदे बेजोड़ हैं, लेकिन भावना-आधारित अनुप्रयोगों को लागू करने और स्केल करने में कई चुनौतियाँ हैं।

भावना एआई के नैतिक विचार और चुनौतियाँ

भावना एआई अभी एक प्रारंभिक चरण में है। कई एआई प्रयोगशालाएं ऐसे सॉफ़्टवेयर विकसित करना शुरू कर रही हैं जो मानव भाषण और भावना को पहचान सकते हैं ताकि व्यावहारिक लाभ प्राप्त किए जा सकें। जैसे ही इसका विकास और वृद्धि बढ़ती है, कई जोखिम सामने आए हैं। एक्सेंचर के अनुसार, ऐसे एआई मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए आवश्यक डेटा अन्य जानकारी की तुलना में अधिक संवेदनशील है। प्राथमिक जोखिम डेटा के साथ जुड़े हुए हैं:

• निकटता

  एक भावना एआई मॉडल को प्रशिक्षण के लिए व्यक्तिगत भावनाओं और निजी व्यवहार से संबंधित गहरी जानकारी की आवश्यकता होती है। इसका मतलब है कि व्यक्ति की निजी स्थिति मॉडल के लिए अच्छी तरह से जानी जाती है। यह संभव है कि माइक्रो-अभिव्यक्तियों के आधार पर, एक भावना एआई मॉडल किसी व्यक्ति से कुछ सेकंड पहले ही भावनाओं का अनुमान लगा सकता है कि वह स्वयं उनका पता लगा सकता है। इसलिए, यह एक गंभीर गोपनीयता चिंता प्रस्तुत करता है।

• अदृश्यता

  भावना एआई के लिए आवश्यक डेटा अन्य एआई अनुप्रयोगों की तुलना में सरल नहीं है। मानसिक स्थिति का प्रतिनिधित्व करने वाला डेटा जटिल और विभिन्न है। इसलिए, भावना एआई-संचालित अनुप्रयोगों का उदय अधिक कठिन हो जाता है। इसके परिणामस्वरूप, उन्हें फलदायी परिणाम प्राप्त करने के लिए अनुसंधान और संसाधनों में उच्च निवेश की आवश्यकता होती है।

• अस्पष्टता

  जैसा कि भावना एआई के लिए जटिल डेटा की आवश्यकता है, मॉडल द्वारा व्याख्याओं और त्रुटि-प्रवण वर्गीकरण की संभावना है। भावनाओं की व्याख्या करना कुछ ऐसा है जिसके साथ मानव स्वयं संघर्ष करते हैं, इसलिए इसे एआई को सौंपना जोखिम भरा हो सकता है। इसलिए, मॉडल के परिणाम वास्तविक वास्तविकता से दूर हो सकते हैं।

• वृद्धि

  आजकल, आधुनिक डेटा इंजीनियरिंग पाइपलाइन और विकेंद्रीकृत वास्तुकला ने मॉडल प्रशिक्षण प्रक्रिया को उल्लेखनीय रूप से सुव्यवस्थित किया है। हालांकि, भावना एआई के मामले में, त्रुटियाँ तेजी से फैल सकती हैं और उन्हें सही करना मुश्किल हो सकता है। ये संभावित जोखिम प्रणाली में तेजी से फैल सकते हैं और असंगतता को लागू कर सकते हैं, जिससे लोगों पर प्रतिकूल प्रभाव पड़ सकता है।

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