Što je umjetna inteligencija emocija i zašto je važna?

Emotion AI, također poznat kao afektivno računalstvo, širok je raspon tehnologija koje se koriste za učenje i osjećanje ljudskih emocija uz pomoć umjetne inteligencije (AI). Kapitalizirajući tekstualne, video i audio podatke, Emotion AI analizira nekoliko izvora za tumačenje ljudskih signala. Na primjer:

• Obrada prirodnog jezika a za tekstualne podatke koriste se sentimentalna analiza.
• Glas AI koristi se za obradu zvuka.
• Detekcija pokreta lica i analiza hoda za videozapise.

U posljednje vrijeme Emotion AI doživljava sve veću potražnju zbog brojnih praktičnih primjena koje mogu smanjiti jaz između ljudi i strojeva. Zapravo, izvješće MarketsandMarkets Researcha sugerira da se očekuje da će veličina tržišta otkrivanja emocija premašiti $ 42 milijardi do 2027., u usporedbi s 23.5 milijardi dolara u 2022.

Istražimo kako funkcionira ova nevjerojatna potkategorija umjetne inteligencije.

Kako radi Emotion AI?

Kao i svaka druga tehnika umjetne inteligencije, Emotion AI treba podatke za poboljšanje performansi i razumijevanje emocija korisnika. Podaci se razlikuju od jednog slučaja do drugog. Na primjer, aktivnost na društvenim mrežama, govor i akcije u video snimkama, fiziološki senzori u uređajima itd. koriste se za razumijevanje emocija publike.

Nakon toga se odvija proces inženjeringa značajki gdje se identificiraju relevantne značajke koje utječu na emocije. Za prepoznavanje emocija na licu, kretanje obrva, oblik usta i pogled u oči mogu se koristiti za određivanje je li osoba sretna, tužna ili ljuta. Slično tome, visina, glasnoća i tempo u detekciji emocija temeljenoj na govoru mogu zaključiti je li osoba uzbuđena, frustrirana ili joj je dosadno.

Kasnije se ove značajke prethodno obrađuju i koriste za obuku a stroj za učenje algoritam koji može točno predvidjeti emocionalna stanja korisnika. Konačno, model se primjenjuje u stvarnim aplikacijama kako bi se poboljšalo korisničko iskustvo, povećala prodaja i preporučio odgovarajući sadržaj.

4 važne primjene Emotion AI

Tvrtke koriste modele Emotion AI kako bi odredile emocije korisnika i koristile stručne uvide kako bi poboljšale sve, od korisničkog iskustva do marketinških kampanja. Različite industrije koriste ovu AI tehnologiju. kao što su:

1. Oglašavanje

Cilj osmišljavanja rješenja vođenih Emotion AI u industriji oglašavanja je stvoriti personaliziranija i bogatija iskustva za korisnike. Često u tome pomažu emocionalni znakovi kupaca razvoj ciljanih oglasa i povećanje angažmana i prodaje.

Na primjer, Affectiva, tvrtka Emotion AI sa sjedištem u Bostonu, bilježi podatke korisnika kao što su reakcije na određenu reklamu. Kasnije se koriste AI modeli kako bi se utvrdilo što je izazvalo najjaču emocionalnu reakciju gledatelja. Konačno, ti se uvidi ugrađuju u oglase kako bi se optimizirale kampanje i povećala prodaja.

2. Pozivni centri

Dolazni i odlazni pozivni centri uvijek rade s korisnicima preko poziva za različite usluge i kampanje. Analizirajući emocije agenata i kupaca tijekom razgovora, pozivni centri ocjenjuju performanse agenata i zadovoljstvo kupaca. Štoviše, agenti koriste Emotion AI kako bi razumjeli raspoloženje kupaca i učinkovito komunicirali.

Humana je vodeći pružatelj usluga zdravstvenog osiguranja koristeći Emotion AI u svojim pozivnim centrima već neko vrijeme radi učinkovitog suočavanja sa svojim klijentima. Uz pomoć digitalnog trenera osnaženog Emotion AI-om, agenti u pozivnom centru dobivaju upit u stvarnom vremenu da prilagode svoj govor i razgovor prema klijentima.

3. Mentalno zdravlje

Prema prijaviti prema Nacionalnom institutu za mentalno zdravlje, više od jedne od pet odraslih osoba u SAD-u živi s mentalnom bolešću. To znači da milijuni ljudi nisu svjesni svojih emocija ili se nisu sposobni nositi s njima. Emotion AI može pomoći ljudima povećavajući njihovu samosvijest i pomažući im da nauče strategije suočavanja kako bi smanjili stres.

U ovom prostoru, Cogitova platforma CompanionMx pomaže ljudima da otkriju promjene raspoloženja. Aplikacija prati glas korisnika putem njegovog telefona i provodi analizu kako bi otkrila znakove tjeskobe i promjene raspoloženja. Slično tome, postoje specijalizirani podesan za nošenje dostupni su i uređaji za prepoznavanje stresa, boli ili frustracije korisnika putem otkucaja srca, krvnog tlaka itd.

4. automobilski

Postoji otprilike 1.446 milijardi vozila Prijavljeni u svijetu. Samo je automobilska industrija u Sjedinjenim Državama ostvarila prihod od 1.53 trilijuna dolara u 2021. Unatoč tome što je jedna od najvećih industrija u svijetu, automobilska industrija teži poboljšanju sigurnosti na cestama i smanjenju nesreća da prevladaju. Prema a pregled, postoji 11.7 smrtnih slučajeva na 100,000 XNUMX ljudi u prometnim nesrećama u Sjedinjenim Državama. Stoga, za održivi rast industrije, Emotion AI može se koristiti za smanjenje nesreća koje se mogu spriječiti.

Dostupno je nekoliko aplikacija za praćenje stanja vozača pomoću senzora. Mogu otkriti znakove stresa, frustracije ili umora. Osobito, Harman Automotive ima razvijen prilagodljivi sustav upravljanja vozilom koji pokreće Emotion AI za analizu emocionalnog stanja vozača pomoću tehnologije prepoznavanja lica. Pod određenim okolnostima, sustav prilagođava postavke automobila kako bi utješio vozača, poput pružanja umirujuće glazbe ili ambijentalnog osvjetljenja kako bi spriječio ometanja i nesreće.

Zašto je umjetna inteligencija emocija važna?

Psiholog Daniel Goleman objasnio je u svojoj knjizi “Emocionalna inteligencija: zašto je važnija od kvocijenta inteligencije” da je emocionalna inteligencija (EQ) važnija od kvocijenta inteligencije (IQ). Prema njegovim riječima, EQ može imati veći utjecaj na čovjekov uspjeh u životu nego njegov IQ. To pokazuje da je kontrola nad emocijama neophodna za donošenje razumnih i informiranih odluka. Budući da su ljudi skloni emocionalnim predrasudama koje mogu utjecati na njihovo racionalno razmišljanje, Emotion AI može pomoći u svakodnevnim životnim poslovima promišljanjem i donošenjem ispravnih odluka.

Štoviše, s obzirom na trenutno područje tehnološkog svijeta, korištenje tehnologije od strane ljudi raste globalno. Kako ljudi postaju međusobno povezaniji, a tehnologija napreduje, povećava se oslanjanje na tehnologiju za rješavanje svih vrsta pitanja. Stoga je umjetna empatija ključna da bi interakcije s ljudima bile personaliziranije i empatičnije.

Emotion AI uključuje umjetnu empatiju u strojeve za izradu pametnih proizvoda koji mogu razumjeti ljudske emocije i učinkovito odgovoriti na njih. Na primjer, u zdravstvu, korištenjem umjetne empatije, aplikaciju razvija istraživački tim sa Sveučilišta RMIT. Ova je aplikacija programirana za analizu glasa osobe i otkriva boluje li od Parkinsonove bolesti. U industriji igara, programeri koriste umjetnu empatiju za stvaranje realističnih likova koji reagiraju na emocije igrača i poboljšavaju cjelokupno iskustvo igranja.

Iako su prednosti Emotion AI neusporedive, postoji nekoliko izazova u implementaciji i skaliranju aplikacija temeljenih na emocijama.

Etička razmatranja i izazovi umjetne inteligencije emocija

Emotion AI je trenutno u početnoj fazi. Brojni laboratoriji umjetne inteligencije počinju razvijati softver koji može prepoznati ljudski govor i emocije kako bi izvukao praktičnu korist. Kako se njegov razvoj i rast povećava, otkriveno je nekoliko rizika. Prema Accentureu, podaci potrebni za obuku takvih AI modela osjetljiviji su od ostalih informacija. Primarni rizici s podacima su sljedeći:

• Intimnost

  Model Emotion AI zahtijeva vrlo detaljne podatke koji se odnose na osobne osjećaje i privatno ponašanje za obuku. To znači da je intimno stanje osobe dobro poznato modelu. Moguće je da samo na temelju mikroizražaja model Emotion AI može predvidjeti emocije nekoliko sekundi prije nego što ih sama osoba može otkriti. Stoga ovo predstavlja ozbiljnu zabrinutost za privatnost.

• Neopipljivost

  Podaci potrebni za Emotion AI nisu jednostavni u usporedbi s drugim primjenama AI-ja. Podaci koji predstavljaju stanje uma različiti su i složeni. Stoga pojava aplikacija koje pokreće Emotion AI postaje teža. Kao rezultat toga, zahtijevaju velika ulaganja u istraživanje i resurse kako bi se postigli plodonosni rezultati.

• Dvosmislenost

  Budući da su za Emotion AI potrebni složeni podaci, postoji vjerojatnost pogrešnih tumačenja i klasifikacija sklonih pogreškama prema modelima. Tumačenje emocija nešto je s čime se i sami ljudi bore pa bi delegiranje toga AI-ju moglo biti riskantno. Stoga rezultati modela mogu biti daleko od stvarne stvarnosti.

• eskalacija

  Danas su moderni cjevovodi inženjeringa podataka i decentralizirane arhitekture značajno pojednostavili proces obuke modela. Međutim, u slučaju Emotion AI, pogreške se mogu brzo razmnožiti i postati ih je teško ispraviti. Ove potencijalne zamke mogu se brzo proširiti po sustavu i dovesti do netočnosti, te tako negativno utjecati na ljude.

Ako želite saznati više o nekim uzbudljivim dostignućima u tehnologiji i kako ona transformiraju industrije, pogledajte Ujedinite se.ai.