AI 101
Che cos'è l'AI emozionale e perché è importante?
L'intelligenza artificiale emotiva, nota anche come calcolo affettivo, è un'ampia gamma di tecnologie utilizzate per apprendere e percepire le emozioni umane con l'aiuto dell'intelligenza artificiale (AI). Sfruttando i dati di testo, video e audio, Emotion AI analizza diverse fonti per interpretare i segnali umani. Ad esempio:
- Elaborazione del linguaggio naturale e l'analisi sentimentale sono utilizzate per i dati testuali.
- Voice AI viene utilizzato per l'elaborazione dell'audio.
- Rilevamento del movimento facciale e analisi dell'andatura per i video.
Di recente, Emotion AI sta riscontrando una maggiore richiesta grazie alle sue numerose applicazioni pratiche in grado di ridurre il divario tra uomo e macchina. In effetti, un rapporto di MarketsandMarkets Research suggerisce che la dimensione del mercato del rilevamento delle emozioni dovrebbe superare $42 miliardi entro il 2027, rispetto ai 23.5 miliardi di dollari del 2022.
Esploriamo come funziona questa straordinaria sottocategoria di IA.
Come funziona l'intelligenza artificiale delle emozioni?
Come qualsiasi altra tecnica di intelligenza artificiale, Emotion AI ha bisogno di dati per migliorare le prestazioni e comprendere le emozioni degli utenti. I dati variano da un caso d'uso all'altro. Ad esempio, l'attività sui social media, i discorsi e le azioni nelle registrazioni video, i sensori fisiologici nei dispositivi, ecc., vengono utilizzati per comprendere le emozioni del pubblico.
Successivamente, ha luogo il processo di ingegneria delle caratteristiche in cui vengono identificate le caratteristiche rilevanti che incidono sulle emozioni. Per il riconoscimento delle emozioni facciali, il movimento delle sopracciglia, la forma della bocca e lo sguardo degli occhi possono essere utilizzati per determinare se una persona è felice, triste o arrabbiata. Allo stesso modo, il tono, il volume e il tempo nel rilevamento delle emozioni basato sul parlato possono dedurre se una persona è eccitata, frustrata o annoiata.
Successivamente, queste funzionalità vengono pre-elaborate e utilizzate per addestrare a machine learning algoritmo in grado di prevedere con precisione gli stati emotivi degli utenti. Infine, il modello viene implementato nelle applicazioni del mondo reale per migliorare l'esperienza dell'utente, aumentare le vendite e consigliare contenuti appropriati.
4 importanti applicazioni di Emotion AI
Le aziende sfruttano i modelli di Emotion AI per determinare le emozioni degli utenti e utilizzare approfondimenti informati per migliorare tutto, dall'esperienza del cliente alle campagne di marketing. Vari settori fanno uso di questa tecnologia AI. Ad esempio:
1. Pubblicità
L'obiettivo di ideare soluzioni guidate da Emotion AI nel settore pubblicitario è quello di creare esperienze più personalizzate e ricche per i clienti. Spesso, i segnali emotivi dei clienti aiutano sviluppare annunci mirati e aumentare il coinvolgimento e vendite.
Per esempio, affectiva, una società di Emotion AI con sede a Boston, acquisisce i dati degli utenti come le reazioni a una particolare pubblicità. Successivamente, vengono utilizzati modelli di intelligenza artificiale per determinare cosa ha causato la più forte risposta emotiva da parte degli spettatori. Infine, queste informazioni vengono incorporate negli annunci per ottimizzare le campagne e aumentare le vendite.
2. Call Center
I call center in entrata e in uscita hanno sempre a che fare con i clienti per le chiamate per diversi servizi e campagne. Analizzando le emozioni di agenti e clienti durante le chiamate, i call center valutano le performance degli agenti e la soddisfazione dei clienti. Inoltre, gli agenti utilizzano Emotion AI per comprendere l'umore dei clienti e comunicare in modo efficace.
Uno dei principali fornitori di assicurazioni sanitarie, Humana è stato utilizzando Emotion AI nei suoi call center ormai da tempo per trattare con i propri clienti in modo efficiente. Con l'aiuto di un coach digitale potenziato da Emotion AI, gli agenti del call center vengono invitati in tempo reale ad adattare il tono e la conversazione in base ai clienti.
3. Salute mentale
Secondo un rapporto dal National Institute of Mental Health, più di un adulto americano su cinque vive con una malattia mentale. Ciò significa che milioni di persone non sono consapevoli delle proprie emozioni o non sono in grado di gestirle. L'intelligenza artificiale emotiva può aiutare le persone aumentando la loro autoconsapevolezza e aiutandole ad apprendere strategie di coping per ridurre lo stress.
In questo spazio, la piattaforma di Cogito CompagnoMx ha aiutato le persone a rilevare i cambiamenti di umore. L'applicazione tiene traccia della voce dell'utente tramite il suo telefono ed esegue analisi per rilevare segni di ansia e cambiamenti di umore. Allo stesso modo, ci sono specializzati indossabile dispositivi disponibili anche per riconoscere lo stress, il dolore o la frustrazione degli utenti attraverso i battiti cardiaci, la pressione sanguigna, ecc.
4. Automotive
Ci sono circa 1.446 miliardi di veicoli registrato nel mondo. L'industria automobilistica negli Stati Uniti da sola ha realizzato entrate per 1.53 trilioni di dollari nel 2021. Nonostante sia una delle più grandi industrie del mondo, l'industria automobilistica cerca di prevalere sul miglioramento della sicurezza stradale e sulla riduzione degli incidenti. Secondo a sondaggio, ci sono 11.7 morti ogni 100,000 persone in incidenti automobilistici negli Stati Uniti. Pertanto, per la crescita sostenibile del settore, Emotion AI può essere impiegata per ridurre gli incidenti prevenibili.
Sono disponibili diverse applicazioni per monitorare lo stato del conducente tramite sensori. Possono rilevare segni di stress, frustrazione o affaticamento. In particolare, Harman Automotive ha sviluppato un sistema di controllo adattivo del veicolo basato su Emotion AI per analizzare lo stato emotivo di un guidatore attraverso la tecnologia di riconoscimento facciale. In determinate circostanze, il sistema regola le impostazioni dell'auto per confortare il conducente, ad esempio fornendo musica rilassante o illuminazione ambientale per prevenire distrazioni e incidenti.
Perché Emotion AI è importante?
Lo ha spiegato lo psicologo Daniel Goleman nel suo libro “Intelligenza emotiva: perché può contagiare più del QI” che l'intelligenza emotiva (QE) conta più del quoziente di intelligenza (QI). Secondo lui, l'EQ può avere un'influenza maggiore sul successo di una persona nella vita rispetto al suo QI. Ciò dimostra che il controllo sulle emozioni è necessario per prendere decisioni sane e informate. Poiché gli esseri umani sono inclini a pregiudizi emotivi che possono influenzare il loro pensiero razionale, Emotion AI può aiutare le faccende della vita quotidiana esercitando un giudizio consapevole e facendo la scelta giusta.
Inoltre, dato l'attuale regno del mondo tecnologico, l'uso della tecnologia da parte delle persone è in aumento a livello globale. Man mano che le persone diventano più interconnesse e la tecnologia continua ad avanzare, aumenta la dipendenza dalla tecnologia per affrontare ogni tipo di problema. Pertanto, per rendere le interazioni con le persone più personalizzate ed empatiche, l'empatia artificiale è vitale.
Emotion AI incorpora l'empatia artificiale nelle macchine per costruire prodotti intelligenti in grado di comprendere e rispondere efficacemente alle emozioni umane. Ad esempio, nel settore sanitario, utilizzando l'empatia artificiale, un'applicazione è sviluppata da un gruppo di ricerca presso la RMIT University. Questa applicazione è programmata per analizzare la voce di una persona e rilevare se soffre del morbo di Parkinson. Nelle industrie dei giochi, gli sviluppatori utilizzano l'empatia artificiale per creare personaggi realistici che rispondono alle emozioni del giocatore e migliorano l'esperienza di gioco complessiva.
Sebbene i vantaggi di Emotion AI non abbiano eguali, ci sono diverse sfide nell'implementazione e nel ridimensionamento delle applicazioni basate sulle emozioni.
Considerazioni etiche e sfide di Emotion AI
L’intelligenza artificiale emotiva è in una fase nascente al momento. Numerosi laboratori di intelligenza artificiale stanno iniziando a sviluppare software in grado di riconoscere il linguaggio e le emozioni umane per ottenere vantaggi pratici. Man mano che il suo sviluppo e la sua crescita aumentano, sono stati scoperti diversi rischi. Secondo Accenture, i dati necessari per addestrare tali modelli di intelligenza artificiale sono più sensibili di altre informazioni. I rischi principali legati ai dati sono i seguenti:
Intimità
Un modello di Emotion AI richiede dati molto approfonditi relativi a sentimenti personali e comportamenti privati per l'addestramento. Ciò significa che lo stato intimo della persona è ben noto al modello. È possibile che basandosi solo su microespressioni, un modello di Emotion AI possa prevedere le emozioni diversi secondi prima che una persona stessa possa rilevarle. Quindi, questo presenta una seria preoccupazione per la privacy.
Intangibilità
I dati necessari per Emotion AI non sono semplici rispetto ad altre applicazioni dell'IA. I dati che rappresentano lo stato d'animo sono diversi e complessi. Pertanto, l'emergere di applicazioni basate su Emotion AI diventa più difficile. Di conseguenza, richiedono elevati investimenti in ricerca e risorse per maturare risultati fruttuosi.
Ambiguità
Poiché sono necessari dati complessi per Emotion AI, è probabile che si verifichino interpretazioni errate e classificazioni soggette a errori da parte dei modelli. Interpretare le emozioni è qualcosa con cui gli umani stessi lottano, quindi delegare questo all'IA potrebbe essere rischioso. Pertanto, i risultati del modello potrebbero essere molto lontani dalla realtà effettiva.
Intensificazione
Oggi, le moderne pipeline di ingegneria dei dati e le architetture decentralizzate hanno semplificato notevolmente il processo di addestramento del modello. Tuttavia, nel caso di Emotion AI, gli errori possono proliferare rapidamente e diventare difficili da correggere. Queste potenziali insidie possono diffondersi rapidamente in tutto il sistema e imporre imprecisioni, con un impatto negativo sulle persone.
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