भावना एआई क्या है और यह क्यों महत्वपूर्ण है?

भावना एआई, जिसे प्रभावी गणना के रूप में भी जाना जाता है, एक विस्तृत श्रृंखला की तकनीक है जो मानव भावनाओं को सीखने और महसूस करने के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) की मदद से उपयोग की जाती है। पाठ, वीडियो और ऑडियो डेटा पर पूंजीकरण करके, भावना एआई मानव संकेतों की व्याख्या करने के लिए कई स्रोतों का विश्लेषण 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 वीडियो के लिए गेट विश्लेषण।

हाल ही में, भावना एआई की मांग अधिक हो रही है क्योंकि इसके कई व्यावहारिक अनुप्रयोग हैं जो मानव और मशीनों के बीच की खाई को कम कर सकते हैं। वास्तव में, मार्केट्सएंडमार्केट्स रिसर्च की एक रिपोर्ट के अनुसार, भावना का पता लगाने वाले बाजार का आकार 2027 तक $42 बिलियन से अधिक होने की उम्मीद है, जो 2022 में $23.5 बिलियन था।
आइए देखें कि यह आश्चर्यजनक एआई की उप-श्रेणी कैसे काम करती है।

भावना एआई कैसे काम करती है?

किसी भी अन्य एआई तकनीक की तरह, भावना एआई को अपने प्रदर्शन में सुधार और उपयोगकर्ताओं की भावनाओं को समझने के लिए डेटा की आवश्यकता होती है। डेटा एक उपयोग मामले से दूसरे में भिन्न होता है। उदाहरण के लिए, सोशल मीडिया पर गतिविधि, वीडियो रिकॉर्डिंग में भाषण और क्रियाएं, उपकरणों में शारीरिक सेंसर, आदि का उपयोग दर्शकों की भावनाओं को समझने के लिए किया जाता है।
इसके बाद, सुविधा इंजीनियरिंग की प्रक्रिया होती है जहां भावनाओं पर प्रभाव डालने वाली प्रासंगिक सुविधाओं की पहचान की जाती है। चेहरे की भावना पहचान 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, वॉल्यूम और ताल 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, बिक्री बढ़ाने और उपयुक्त सामग्री की सिफारिश की जा सके।

भावना एआई के 4 महत्वपूर्ण अनुप्रयोग

कंपनियां उपयोगकर्ताओं की भावनाओं का निर्धारण करने और जानकारीपूर्ण अंतर्दृष्टि का उपयोग करने के लिए भावना एआई मॉडल का लाभ उठाती हैं ताकि ग्राहक अनुभव से लेकर विपणन अभियानों तक सब कुछ बेहतर बनाया जा सके। विभिन्न उद्योग इस एआई प्रौद्योगिकी का उपयोग करते हैं। जैसे:

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 और बिक्री बढ़ाने में मदद करता है।
उदाहरण के लिए, एफेक्टिवा, एक बोस्टन स्थित भावना एआई कंपनी, एक विशिष्ट विज्ञापन के प्रति उपयोगकर्ताओं के डेटा जैसे प्रतिक्रियाओं को कैप्चर करती है। बाद में, एआई मॉडल उपयोगकर्ताओं से दृश्यों की सबसे मजबूत भावनात्मक प्रतिक्रिया का कारण निर्धारित करने के लिए नियोजित होते हैं। अंत में, इन अंतर्दृष्टि को विज्ञापनों में शामिल किया जाता है ताकि अभियानों को अनुकूलित किया जा सके और बिक्री बढ़ाई जा सके।

2. कॉल सेंटर

इनबाउंड और आउटबाउंड कॉल सेंटर हमेशा विभिन्न सेवाओं और अभियानों के लिए कॉल पर ग्राहकों के साथ सौदा करते 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 अपने कॉल सेंटर में ग्राहकों के साथ कुशलता से निपटने के लिए भावना एआई का उपयोग कर रहा है। एक भावना एआई-संचालित डिजिटल कोच की मदद से, कॉल सेंटर में 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 कोपिंग रणनीतियों को सीखने में मदद कर सकती है।
इस स्थान में, कोगिटो के मंच कम्पैनियनएमएक्स लोगों को मूड परिवर्तन का पता लगाने में मदद कर रहा है। एप्लिकेशन उपयोगकर्ता की आवाज को उसके फोन के माध्यम से ट्रैक करता है और चिंता और मूड परिवर्तन के संकेतों का पता लगाने के लिए विश्लेषण करता है। इसी तरह, उपयोगकर्ताओं की 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 सुधार की मांग करता है। एक सर्वेक्षण के अनुसार, संयुक्त राज्य अमेरिका में मोटर वाहन दुर्घटनाओं में 11.7 मौतें प्रति 100,000 लोग 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 सेंसर का उपयोग करने वाले कई अनुप्रयोग उपलब्ध 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 चालक की भावनात्मक स्थिति का विश्लेषण करने के लिए चेहरे की पहचान प्रौद्योगिकी के माध्यम से। कुछ परिस्थितियों में, प्रणाली चालक को आराम देने के लिए कार की सेटिंग्स को समायोजित करती है, जैसे कि शांतिपूर्ण संगीत या परिवेश प्रकाश प्रदान करना ताकि विचलित होने और दुर्घटनाओं से बचा जा सके।

भावना एआई क्यों महत्वपूर्ण है?

मनोवैज्ञानिक डैनियल गोलमैन ने अपनी पुस्तक “भावनात्मक बुद्धिमत्ता: यह क्यों महत्वपूर्ण है” में समझाया कि भावनात्मक बुद्धिमत्ता (ईक्यू) बुद्धिमत्ता के स्तर (आईक्यू) से अधिक महत्वपूर्ण है। उनके अनुसार, ईक्यू जीवन में एक व्यक्ति की सफलता पर आईक्यू से अधिक प्रभाव डाल सकता है। यह दिखाता है कि भावनाओं पर नियंत्रण आवश्यक है ताकि सूचित निर्णय लिए जा सकें। जैसे ही मनुष्य 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 और सही निर्णय लेने में मदद कर सकती है।
इसके अलावा, वर्तमान तकनीकी दुनिया के क्षेत्र में, लोगों द्वारा प्रौद्योगिकी का उपयोग वैश्विक स्तर पर बढ़ रहा है। जैसे ही लोग अधिक जुड़े हुए हो जाते हैं और प्रौद्योगिकी आगे बढ़ती है, लोगों के साथ बातचीत करने 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 उत्पादों का निर्माण कर सकें। उदाहरण के लिए, स्वास्थ्य सेवा में, एक अनुसंधान टीम द्वारा एक आवेदन विकसित किया गया है जो एक व्यक्ति की आवाज का विश्लेषण करता है और यह पता लगाता है कि क्या वह पार्किंसंस रोग से पीड़ित है। गेमिंग उद्योगों में, डेवलपर्स खिलाड़ियों की भावनाओं का जवाब देने वाले जीवन जैसे पात्रों को बनाने के लिए कृत्रिम सहानुभूति का उपयोग कर रहे हैं और समग्र गेमिंग अनुभव को बढ़ाते हैं।
हालांकि भावना एआई के फायदे अनमैच्ड हैं, भावना-आधारित अनुप्रयोगों को लागू करने और स्केल करने में कई चुनौतियां हैं।

नैतिक विचार और भावना एआई की चुनौतियां

भावना एआई वर्तमान में एक प्रारंभिक चरण में है। कई एआई प्रयोगशालाएं मानव भाषण और भावना को पहचानने वाले सॉफ्टवेयर विकसित करना शुरू कर रही हैं ताकि व्यावहारिक लाभ प्राप्त किए जा सकें। जैसे ही इसका विकास और विकास बढ़ता है, कई जोखिमों का पता चला है। एक्सेंचर के अनुसार, ऐसे एआई मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए आवश्यक डेटा अन्य जानकारी की तुलना में अधिक संवेदनशील है। डेटा के साथ प्राथमिक जोखिम 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 बस माइक्रो-अभिव्यक्तियों के आधार पर, एक भावना एआई मॉडल कुछ सेकंड पहले ही भावनाओं का अनुमान लगा सकता है कि व्यक्ति स्वयं इसका पता लगा सकता है। इसलिए, यह एक गंभीर गोपनीयता चिंता का प्रतिनिधित्व करता है।

• अमूर्तता

  भावना एआई के लिए आवश्यक डेटा अन्य अनुप्रयोगों की तुलना में सरल नहीं है। मानसिक स्थिति का प्रतिनिधित्व करने वाला डेटा अलग और जटिल है। इसलिए, भावना एआई-संचालित अनुप्रयोगों का उद्भव अधिक कठिन हो जाता है। परिणामस्वरूप, उन्हें परिपक्व 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 बहुत दूर हो सकते हैं।

• वृद्धि

  आजकल, आधुनिक डेटा इंजीनियरिंग पाइपलाइनें और विकेन्द्रीकृत आर्किटेक्चर ने मॉडल प्रशिक्षण प्रक्रिया को उल्लेखनीय रूप से सुव्यवस्थित किया है। हालांकि, भावना एआई के मामले में, त्रुटियां तेजी से फैल सकती हैं और उन्हें ठीक करना मुश्किल हो सकता है। ये संभावित जाल लोगों को प्रतिकूल रूप से प्रभावित करने वाले प्रणाली में तेजी से फैल सकते हैं और असंगतता को मजबूत कर सकते हैं।

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