Kas yra emocijų AI ir kodėl tai svarbu?

Emocijų dirbtinis intelektas, dar žinomas kaip emocinis skaičiavimas, yra daugybė technologijų, naudojamų mokytis ir pajusti žmogaus emocijas naudojant dirbtinį intelektą (AI). Naudodamasi teksto, vaizdo ir garso duomenimis, „Emotion AI“ analizuoja kelis šaltinius, kad interpretuotų žmogaus signalus. Pavyzdžiui:

• Natūralios kalbos apdorojimas o sentimentali analizė naudojama tekstiniams duomenims.
• Balso AI naudojamas garso apdorojimui.
• Veido judesio aptikimas ir vaizdo įrašų eisenos analizė.

Pastaruoju metu Emotion AI patiria didesnę paklausą dėl daugybės praktinių pritaikymų, kurie gali sumažinti atotrūkį tarp žmonių ir mašinų. Tiesą sakant, „MarketsandMarkets Research“ ataskaitoje teigiama, kad emocijų aptikimo rinkos dydis turėtų viršyti $ 42 mlrd iki 2027 m., palyginti su 23.5 mlrd. USD 2022 m.

Panagrinėkime, kaip veikia ši nuostabi AI subkategorija.

Kaip veikia Emotion AI?

Kaip ir bet kuriai kitai AI technikai, „Emotion AI“ reikia duomenų, kad pagerintų našumą ir suprastų vartotojų emocijas. Duomenys skiriasi priklausomai nuo naudojimo atvejo. Pavyzdžiui, aktyvumas socialinėje žiniasklaidoje, kalba ir veiksmai vaizdo įrašuose, fiziologiniai jutikliai įrenginiuose ir kt. naudojami siekiant suprasti auditorijos emocijas.

Vėliau vyksta funkcijų inžinerijos procesas, kai nustatomos atitinkamos emocijoms įtakos turinčios savybės. Veido emocijoms atpažinti galima naudoti antakių judesius, burnos formą ir akių žvilgsnį, siekiant nustatyti, ar žmogus laimingas, liūdnas ar piktas. Panašiai kalbant pagrįsto emocijų aptikimo aukštis, garsumas ir tempas gali nustatyti, ar žmogus yra susijaudinęs, nusivylęs ar nuobodu.

Vėliau šios funkcijos iš anksto apdorojamos ir naudojamos treniruoti a mašininis mokymasis algoritmas, galintis tiksliai numatyti vartotojų emocines būsenas. Galiausiai, modelis yra įdiegtas realaus pasaulio programose, siekiant pagerinti vartotojo patirtį, padidinti pardavimą ir rekomenduoti tinkamą turinį.

4 Svarbūs emocijų AI pritaikymai

Įmonės naudoja „Emotion AI“ modelius, kad nustatytų vartotojų emocijas ir naudotųsi žiniomis, kad pagerintų viską nuo klientų patirties iki rinkodaros kampanijų. Šią AI technologiją naudoja įvairios pramonės šakos. Toks kaip:

1. Reklama

Kuriant Emotion AI pagrįstus sprendimus reklamos pramonėje, siekiama sukurti labiau suasmenintą ir turtingesnę patirtį klientams. Dažnai tam padeda emociniai klientų užuominos tikslinių skelbimų kūrimas ir įsitraukimo didinimas ir pardavimai.

Pavyzdžiui, AfektyvaBostone įsikūrusi įmonė „Emotion AI“ fiksuoja vartotojų duomenis, pvz., reakcijas į tam tikrą reklamą. Vėliau AI modeliai naudojami siekiant nustatyti, kas sukėlė stipriausią emocinį žiūrovų atsaką. Galiausiai šios įžvalgos įtraukiamos į skelbimus, siekiant optimizuoti kampanijas ir padidinti pardavimą.

2. Skambučių centrai

Įeinantys ir išeinantys skambučių centrai visada bendrauja su klientais dėl įvairių paslaugų ir kampanijų skambučių. Analizuodami agentų ir klientų emocijas pokalbių metu, skambučių centrai įvertina agentų veiklą ir klientų pasitenkinimą. Be to, agentai naudojasi „Emotion AI“, kad suprastų klientų nuotaiką ir efektyviai bendrautų.

„Humana“ buvo pirmaujanti sveikatos draudimo paslaugų teikėja naudojant „Emotion AI“ jau ilgą laiką savo skambučių centruose, kad galėtų efektyviai bendrauti su klientais. Naudodami „Emotion AI“ palaikytą skaitmeninį trenerią, skambučių centro agentai yra raginami realiuoju laiku pakoreguoti savo garsą ir pokalbį pagal klientus.

3. Psichinė sveikata

Pagal pranešti Nacionalinio psichikos sveikatos instituto duomenimis, daugiau nei vienas iš penkių JAV suaugusiųjų gyvena su psichikos liga. Tai reiškia, kad milijonai žmonių patys nesuvokia savo emocijų arba nesugeba su jomis susitvarkyti. Emocinis AI gali padėti žmonėms didinti jų savimonę ir padėti jiems išmokti įveikti streso mažinimo strategijas.

Šioje erdvėje Cogito platforma CompanionMx padėjo žmonėms aptikti nuotaikos pokyčius. Programa seka vartotojo balsą per jo telefoną ir atlieka analizę, kad nustatytų nerimo požymius ir nuotaikos pokyčius. Panašiai yra ir specializuotų nešiojami taip pat turimi prietaisai, leidžiantys atpažinti vartotojų stresą, skausmą ar nusivylimą pagal jų širdies plakimą, kraujospūdį ir kt.

4. Automobiliai

Yra maždaug 1.446 milijardo transporto priemonių registruotas pasaulyje. Vien automobilių pramonė Jungtinėse Valstijose 1.53 m. uždirbo 2021 trilijonus dolerių. Nepaisant to, kad automobilių pramonė yra viena didžiausių pramonės šakų pasaulyje, ji siekia gerinti kelių saugumą ir sumažinti nelaimingų atsitikimų skaičių. Pasak a apklausaJAV automobilių avarijose 11.7 100,000 žmonių tenka XNUMX mirties. Todėl siekiant tvaraus pramonės augimo, Emotion AI gali būti naudojamas siekiant sumažinti išvengiamų nelaimingų atsitikimų skaičių.

Yra keletas programų, skirtų vairuotojo būsenai stebėti naudojant jutiklius. Jie gali aptikti streso, nusivylimo ar nuovargio požymius. Ypač tai turi „Harman Automotive“. išsivystęs Emotion AI varoma adaptyvi transporto priemonės valdymo sistema, skirta analizuoti vairuotojo emocinę būseną naudojant veido atpažinimo technologiją. Tam tikromis aplinkybėmis sistema pakoreguoja automobilio nustatymus, kad vairuotojas būtų patogus, pavyzdžiui, skleidžia raminančią muziką arba aplinkos apšvietimą, kad būtų išvengta blaškymosi ir nelaimingų atsitikimų.

Kodėl emocijų AI svarbi?

Psichologas Danielis Golemanas savo knygoje paaiškino „Emocinis intelektas: kodėl jis gali būti svarbesnis nei IQ“, kad emocinis intelektas (EQ) yra svarbesnis nei intelekto koeficientas (IQ). Anot jo, EQ gali turėti didesnę įtaką žmogaus sėkmei gyvenime nei jo IQ. Tai rodo, kad emocijų kontrolė yra būtina norint priimti pagrįstus ir pagrįstus sprendimus. Kadangi žmonės yra linkę į emocinį šališkumą, kuris gali paveikti jų racionalų mąstymą, emocijų dirbtinis intelektas gali padėti atlikti kasdienius gyvenimo darbus, tinkamai sprendžiant ir tinkamai skambinant.

Be to, atsižvelgiant į dabartinę technologinio pasaulio sritį, žmonės vis dažniau naudoja technologijas visame pasaulyje. Kadangi žmonės tampa vis labiau tarpusavyje susiję, o technologijos ir toliau tobulėja, sprendžiant įvairius klausimus vis labiau priklausoma nuo technologijų. Todėl norint, kad bendravimas su žmonėmis taptų asmeniškesnis ir empatiškesnis, dirbtinė empatija yra gyvybiškai svarbi.

„Emotion AI“ įtraukia dirbtinę empatiją į mašinas, kad sukurtų išmaniuosius produktus, kurie galėtų veiksmingai suprasti žmogaus emocijas ir į jas reaguoti. Pavyzdžiui, sveikatos priežiūros srityje, naudojant dirbtinę empatiją, programą kuria RMIT universiteto tyrimų grupė. Ši programa užprogramuota analizuoti žmogaus balsą ir nustatyti, ar jis neserga Parkinsono liga. Žaidimų pramonėje kūrėjai naudoja dirbtinę empatiją, kad sukurtų tikroviškus personažus, kurie reaguoja į žaidėjo emocijas ir pagerina bendrą žaidimų patirtį.

Nors Emotion AI pranašumai yra neprilygstami, yra keletas iššūkių, susijusių su emocijomis pagrįstų programų diegimu ir masteliu.

Etikos svarstymai ir emocijų iššūkiai AI

Emotion AI šiuo metu yra besiformuojančioje fazėje. Daugybė AI laboratorijų pradeda kurti programinę įrangą, galinčią atpažinti žmogaus kalbą ir emocijas, kad gautų praktinės naudos. Didėjant jo vystymuisi ir augimui, buvo atrasta keletas pavojų. „Accenture“ teigimu, tokiems dirbtinio intelekto modeliams mokyti reikalingi duomenys yra jautresni nei kita informacija. Pagrindinė su duomenimis susijusi rizika yra tokia:

• Intymumas

  „Emotion AI“ modeliui reikia labai išsamių duomenų, susijusių su asmeniniais jausmais ir asmeniniu elgesiu mokymui. Tai reiškia, kad modeliui gerai žinoma žmogaus intymi būsena. Gali būti, kad vien tik mikroišraiškų pagrindu sukurtas „Emotion AI“ modelis gali nuspėti emocijas kelias sekundes, kol žmogus pats gali jas aptikti. Taigi tai kelia rimtą susirūpinimą dėl privatumo.

• Neapčiuopiamumas

  Emotion AI reikalingi duomenys nėra paprasti, palyginti su kitomis AI programomis. Duomenys, atspindintys proto būseną, yra skirtingi ir sudėtingi. Todėl Emotion AI pagrįstų programų atsiradimas tampa sunkesnis. Dėl to jiems reikia didelių investicijų į mokslinius tyrimus ir išteklius, kad būtų pasiekti vaisingi rezultatai.

• Neaiškumas

  Kadangi „Emotion AI“ reikalingi sudėtingi duomenys, yra klaidingų interpretacijų ir klaidoms būdingų klasifikacijų pagal modelius tikimybė. Patiems žmonėms sunku interpretuoti emocijas, todėl perduoti tai dirbtiniam intelektui gali būti rizikinga. Todėl modelio rezultatai gali būti toli nuo tikrovės.

• Paaštrėjimas

  Šiandien šiuolaikiniai duomenų inžinerijos vamzdynai ir decentralizuotos architektūros labai supaprastino modelio mokymo procesą. Tačiau „Emotion AI“ atveju klaidų gali greitai daugėti ir jas sunku ištaisyti. Šios galimos spąstai gali greitai išplisti visoje sistemoje ir sukelti netikslumus, taip neigiamai paveikti žmones.

Jei norite sužinoti daugiau apie kai kuriuos įdomius technologijų pasiekimus ir kaip jie keičia pramonės šakas, apsilankykite Unite.ai.