AI 101
감정 AI란 무엇이며 왜 중요한가?
감성 컴퓨팅이라고도 하는 감정 AI는 인공 지능(AI)의 도움을 받아 인간의 감정을 학습하고 감지하는 데 사용되는 광범위한 기술입니다. 텍스트, 비디오 및 오디오 데이터를 활용하는 Emotion AI는 여러 소스를 분석하여 사람의 신호를 해석합니다. 예를 들어:
최근 Emotion AI는 인간과 기계의 격차를 줄일 수 있는 실용적인 응용 프로그램이 많아 수요가 증가하고 있습니다. 실제로 MarketsandMarkets Research의 보고서에 따르면 감정 감지 시장 규모는 $ 42 억 2027년 23.5억 달러에 비해 2022년까지
이 놀라운 AI 하위 범주가 어떻게 작동하는지 살펴보겠습니다.
감정 AI는 어떻게 작동합니까?
다른 AI 기술과 마찬가지로 Emotion AI는 성능을 개선하고 사용자의 감정을 이해하기 위해 데이터가 필요합니다. 데이터는 사용 사례마다 다릅니다. 예를 들어 소셜 미디어에서의 활동, 비디오 녹화의 말과 행동, 장치의 생리적 센서 등은 청중의 감정을 이해하는 데 사용됩니다.
그런 다음 감정에 영향을 미치는 관련 기능을 식별하는 기능 엔지니어링 프로세스가 수행됩니다. 얼굴 감정 인식의 경우 눈썹 움직임, 입 모양, 시선을 사용하여 사람이 행복한지, 슬픈지, 화난지를 판단할 수 있습니다. 마찬가지로 음성 기반 감정 감지의 피치, 볼륨 및 템포는 사람이 흥분했는지, 좌절했는지, 지루했는지 추론할 수 있습니다.
나중에 이러한 기능은 사전 처리되어 학습에 사용됩니다. 기계 학습 사용자의 감정 상태를 정확하게 예측할 수 있는 알고리즘. 마지막으로 이 모델은 실제 애플리케이션에 배포되어 사용자 경험을 개선하고 판매를 늘리며 적절한 콘텐츠를 추천합니다.
감정 AI의 4가지 중요한 응용 분야
기업은 Emotion AI 모델을 활용하여 사용자 감정을 파악하고 지식이 풍부한 통찰력을 사용하여 고객 경험에서 마케팅 캠페인에 이르기까지 모든 것을 개선합니다. 다양한 산업에서 이 AI 기술을 활용하고 있습니다. 와 같은:
1. 광고하는
광고 산업에서 Emotion AI 기반 솔루션을 고안하는 목적은 고객에게 보다 개인화되고 풍부한 경험을 제공하는 것입니다. 고객의 감정적 단서가 도움이 되는 경우가 많습니다. 타겟 광고 개발 및 참여 증대 및 판매.
예를 들어, 애정보스턴에 본사를 둔 Emotion AI 회사인 는 특정 광고에 대한 반응과 같은 사용자 데이터를 캡처합니다. 나중에 AI 모델을 사용하여 시청자로부터 가장 강한 감정적 반응을 일으킨 원인을 결정합니다. 마지막으로 이러한 통찰력은 광고에 통합되어 캠페인을 최적화하고 매출을 증가시킵니다.
2. 콜센터
인바운드 및 아웃바운드 콜 센터는 항상 다양한 서비스 및 캠페인에 대한 통화를 통해 고객을 처리합니다. 콜센터는 통화 중 상담원과 고객의 감정을 분석하여 상담원의 성과와 고객 만족도를 평가합니다. 또한 에이전트는 Emotion AI를 활용하여 고객의 기분을 이해하고 효과적으로 소통합니다.
선도적인 건강 보험 회사인 Humana는 사용 Emotion AI는 고객을 효율적으로 처리하기 위해 꽤 오랫동안 콜센터에서 사용했습니다. Emotion AI 기반 디지털 코치의 도움으로 콜센터의 상담원은 실시간으로 고객에 따라 피치와 대화를 조정하라는 메시지를 받습니다.
3. 정신 건강
A에 따라 신고 국립 정신 건강 연구소에 따르면 미국 성인 XNUMX명 중 XNUMX명 이상이 정신 질환을 앓고 있습니다. 이것은 수백만 명의 사람들이 자신의 감정을 자각하지 못하거나 감정을 다룰 능력이 없다는 것을 의미합니다. Emotion AI는 사람들의 자기 인식을 높이고 스트레스를 줄이기 위한 대처 전략을 배우도록 도와줍니다.
이 공간에서 Cogito의 플랫폼은 컴패니언Mx 사람들이 기분 변화를 감지하도록 돕고 있습니다. 이 애플리케이션은 전화를 통해 사용자의 목소리를 추적하고 분석을 수행하여 불안과 기분 변화의 징후를 감지합니다. 마찬가지로, 전문 의복 심장 박동, 혈압 등을 통해 사용자의 스트레스, 고통 또는 좌절을 인식하는 장치도 사용할 수 있습니다.
4. 자동차의
약 1.446억 XNUMX만 대의 차량이 있습니다. 등록된 세상에. 미국의 자동차 산업은 1.53년에 2021조 XNUMX억 달러의 수익을 올렸습니다. 세계에서 가장 큰 산업 중 하나임에도 불구하고 자동차 산업은 도로 안전 개선과 사고 감소를 위해 노력하고 있습니다. 에 따르면 측량, 미국에서 자동차 사고로 11.7명당 100,000명이 사망합니다. 따라서 산업의 지속 가능한 성장을 위해 Emotion AI를 활용하여 예방 가능한 사고를 줄일 수 있습니다.
센서를 사용하여 운전자의 상태를 모니터링하는 데 사용할 수 있는 여러 애플리케이션이 있습니다. 그들은 스트레스, 좌절 또는 피로의 징후를 감지할 수 있습니다. 특히 하만오토모티브는 개발 얼굴 인식 기술을 통해 운전자의 감정 상태를 분석하는 Emotion AI 기반 적응형 차량 제어 시스템. 특정 상황에서 시스템은 산만함과 사고를 방지하기 위해 차분한 음악이나 주변 조명을 제공하는 등 운전자를 편안하게 하기 위해 차량의 설정을 조정합니다.
감정 AI가 중요한 이유는 무엇입니까?
심리학자 다니엘 골먼(Daniel Goleman)은 그의 책에서 이렇게 설명했습니다.감성 지능 : 왜 그것은 IQ보다 더 중요한가 수” 지능지수(IQ)보다 감성지능(EQ)이 더 중요하다. 그에 따르면 EQ는 IQ보다 인생의 성공에 더 큰 영향을 미칠 수 있습니다. 이것은 건전하고 정보에 입각한 결정을 내리기 위해서는 감정에 대한 통제가 필요하다는 것을 보여줍니다. 인간은 합리적 사고에 영향을 미칠 수 있는 정서적 편향에 취약하기 때문에 Emotion AI는 신중한 판단을 행사하고 올바른 결정을 내림으로써 일상 생활을 도울 수 있습니다.
또한 현재 기술 세계의 영역을 고려할 때 사람들의 기술 사용이 전 세계적으로 증가하고 있습니다. 사람들이 더 많이 연결되고 기술이 계속 발전함에 따라 모든 종류의 문제를 처리하는 기술에 대한 의존도가 증가합니다. 따라서 사람들과의 상호 작용을 보다 개인화되고 공감하기 위해서는 인공적인 공감이 필수적입니다.
Emotion AI는 인공 공감을 기계에 통합하여 인간의 감정을 효과적으로 이해하고 반응할 수 있는 스마트 제품을 구축합니다. 예를 들어 의료 분야에서 인공 공감을 사용하는 응용 프로그램은 RMIT 대학의 연구팀에서 개발했습니다. 이 응용 프로그램은 사람의 목소리를 분석하고 그가 파킨슨병을 앓고 있는지 감지하도록 프로그래밍되어 있습니다. 게임 산업에서 개발자는 플레이어의 감정에 반응하고 전반적인 게임 경험을 향상시키는 생생한 캐릭터를 만들기 위해 인공 공감을 사용하고 있습니다.
Emotion AI의 장점은 타의 추종을 불허하지만 감정 기반 애플리케이션을 구현하고 확장하는 데는 몇 가지 문제가 있습니다.
감정 AI의 윤리적 고려 및 과제
Emotion AI는 현재 초기 단계에 있습니다. 수많은 AI 연구소에서는 실질적인 이점을 얻기 위해 인간의 말과 감정을 인식할 수 있는 소프트웨어를 개발하기 시작했습니다. 개발 및 성장이 증가함에 따라 몇 가지 위험이 발견되었습니다. Accenture에 따르면 이러한 AI 모델을 훈련하는 데 필요한 데이터는 다른 정보보다 더 민감합니다. 데이터의 주요 위험은 다음과 같습니다.
친밀
Emotion AI 모델은 교육을 위해 개인의 감정 및 개인 행동과 관련된 매우 심오한 데이터가 필요합니다. 이것은 그 사람의 친밀한 상태가 모델에게 잘 알려져 있음을 의미합니다. 미세한 표현을 기반으로 Emotion AI 모델은 사람이 감정을 감지하기 몇 초 전에 감정을 예측할 수 있습니다. 따라서 이것은 심각한 개인 정보 보호 문제를 나타냅니다.
만져서 알 수 없음
Emotion AI에 필요한 데이터는 다른 AI 응용 프로그램에 비해 단순하지 않습니다. 마음의 상태를 나타내는 데이터는 다르고 복잡합니다. 따라서 Emotion AI 기반 애플리케이션의 출현은 더욱 어려워지고 있습니다. 결과적으로 유익한 결과를 얻으려면 연구 및 자원에 대한 많은 투자가 필요합니다.
모호
Emotion AI는 복잡한 데이터가 필요하기 때문에 모델별로 오역 및 오류가 발생하기 쉬운 분류가 발생할 가능성이 있습니다. 감정을 해석하는 것은 인간 스스로가 고군분투하는 일이므로 이를 AI에 위임하는 것은 위험할 수 있습니다. 따라서 모델 결과는 실제 현실과 다를 수 있습니다.
단계적 확대
오늘날 최신 데이터 엔지니어링 파이프라인과 분산형 아키텍처는 모델 교육 프로세스를 현저하게 간소화했습니다. 그러나 Emotion AI의 경우 오류가 빠르게 확산되어 수정하기 어려울 수 있습니다. 이러한 잠재적 함정은 시스템 전체에 빠르게 확산되고 부정확성을 강요하여 사람들에게 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.
흥미로운 기술 발전과 이러한 기술이 산업을 변화시키는 방법에 대해 자세히 알아보려면 다음을 확인하세요. Unite.ai.
