Kas ir emociju AI un kāpēc tas ir svarīgi?

Emociju AI, kas pazīstama arī kā afektīvā skaitļošana, ir plašs tehnoloģiju klāsts, ko izmanto, lai ar mākslīgā intelekta (AI) palīdzību mācītos un izjustu cilvēka emocijas. Izmantojot teksta, video un audio datus, Emotion AI analizē vairākus avotus, lai interpretētu cilvēka signālus. Piemēram:

• Dabiskā valodas apstrāde un sentimentālā analīze tiek izmantota teksta datiem.
• Balss AI tiek izmantota audio apstrādei.
• Sejas kustības noteikšana un video gaitas analīze.

Nesen Emotion AI piedzīvo lielāku pieprasījumu, pateicoties tā daudzajiem praktiskiem lietojumiem, kas var samazināt plaisu starp cilvēkiem un mašīnām. Faktiski MarketsandMarkets Research ziņojums liecina, ka sagaidāms, ka emociju noteikšanas tirgus apjoms pārsniegs $ 42 miljardus līdz 2027. gadam, salīdzinot ar 23.5 miljardiem USD 2022. gadā.

Izpētīsim, kā darbojas šī apbrīnojamā AI apakškategorija.

Kā darbojas emociju AI?

Tāpat kā jebkurai citai AI tehnikai, Emotion AI ir nepieciešami dati, lai uzlabotu veiktspēju un izprastu lietotāju emocijas. Dati dažādos lietošanas gadījumos atšķiras. Piemēram, lai izprastu auditorijas emocijas, tiek izmantota darbība sociālajos medijos, runa un darbības video ierakstos, fizioloģiskie sensori ierīcēs utt.

Pēc tam notiek funkciju izstrādes process, kurā tiek identificētas būtiskas iezīmes, kas ietekmē emocijas. Sejas emociju atpazīšanai var izmantot uzacu kustības, mutes formu un acu skatienu, lai noteiktu, vai cilvēks ir laimīgs, bēdīgs vai dusmīgs. Līdzīgi tonis, skaļums un temps balstās emociju noteikšanā var secināt, vai persona ir satraukta, neapmierināta vai garlaikota.

Vēlāk šīs funkcijas tiek iepriekš apstrādātas un izmantotas, lai apmācītu a mašīna mācīšanās algoritms, kas var precīzi paredzēt lietotāju emocionālo stāvokli. Visbeidzot, modelis tiek izvietots reālās pasaules lietojumprogrammās, lai uzlabotu lietotāju pieredzi, palielinātu pārdošanas apjomu un ieteiktu atbilstošu saturu.

4 Svarīgi emociju AI pielietojumi

Uzņēmumi izmanto Emotion AI modeļus, lai noteiktu lietotāju emocijas un izmantotu zinošus ieskatus, lai uzlabotu visu, sākot no klientu pieredzes līdz mārketinga kampaņām. Dažādas nozares izmanto šo AI tehnoloģiju. Piemēram:

1. Reklāma

Uz Emotion AI balstītu risinājumu izstrādes mērķis reklāmas nozarē ir radīt personalizētāku un bagātīgāku pieredzi klientiem. Bieži vien palīdz klientu emocionālās norādes mērķētu reklāmu izstrāde un iesaistīšanās palielināšana un pārdošana.

Piemēram, emocionāls, Bostonas uzņēmums Emotion AI, tver lietotāju datus, piemēram, reakcijas uz konkrētu reklāmu. Vēlāk AI modeļi tiek izmantoti, lai noteiktu, kas izraisīja spēcīgāko skatītāju emocionālo reakciju. Visbeidzot, šie ieskati tiek iekļauti reklāmās, lai optimizētu kampaņas un palielinātu pārdošanas apjomu.

2. Zvanu centri

Ienākošo un izejošo zvanu centri vienmēr sazinās ar klientiem, izmantojot dažādus pakalpojumus un kampaņas. Analizējot aģentu un klientu emocijas sarunu laikā, zvanu centri novērtē aģentu darbību un klientu apmierinātību. Turklāt aģenti izmanto Emotion AI, lai izprastu klientu noskaņojumu un efektīvi sazinātos.

Humana ir vadošais veselības apdrošināšanas pakalpojumu sniedzējs izmantojot Emotion AI jau labu laiku savos zvanu centros, lai efektīvi risinātu klientu problēmas. Ar Emotion AI nodrošināta digitālā trenera palīdzību zvanu centra aģenti reāllaikā tiek mudināti pielāgot savu prezentāciju un sarunu atbilstoši klientiem.

3. Garīgā veselība

Saskaņā ar ziņot Saskaņā ar Nacionālā garīgās veselības institūta datiem vairāk nekā katrs piektais ASV pieaugušais dzīvo ar garīgām slimībām. Tas nozīmē, ka miljoniem cilvēku vai nu neapzinās savas emocijas, vai arī nespēj ar tām tikt galā. Emociju AI var palīdzēt cilvēkiem, palielinot viņu pašapziņu un palīdzot viņiem apgūt pārvarēšanas stratēģijas, lai mazinātu stresu.

Šajā telpā Cogito platforma CompanionMx ir palīdzējis cilvēkiem noteikt garastāvokļa izmaiņas. Lietojumprogramma izseko lietotāja balsi, izmantojot viņa tālruni, un veic analīzi, lai noteiktu trauksmes pazīmes un garastāvokļa izmaiņas. Tāpat ir specializēti valkājamas ir pieejamas arī ierīces, lai atpazītu lietotāju stresu, sāpes vai neapmierinātību, izmantojot sirdsdarbību, asinsspiedienu utt.

4. automobiļu

Ir aptuveni 1.446 miljardi transportlīdzekļu reģistrēts pasaulē. Automobiļu rūpniecība ASV vien 1.53. gadā guva ieņēmumus 2021 triljonu dolāru apmērā. Neskatoties uz to, ka autobūves nozare ir viena no lielākajām nozarēm pasaulē, tā cenšas uzlabot ceļu satiksmes drošību un samazināt negadījumu skaitu. Saskaņā ar a pārskatsASV autoavārijās ir 11.7 nāves gadījumi uz 100,000 XNUMX cilvēku. Tāpēc nozares ilgtspējīgai izaugsmei Emotion AI var izmantot, lai samazinātu novēršamo negadījumu skaitu.

Ir pieejamas vairākas lietojumprogrammas, lai uzraudzītu vadītāja stāvokli, izmantojot sensorus. Viņi var atklāt stresa, neapmierinātības vai noguruma pazīmes. Jo īpaši Harman Automotive ir attīstīts ar Emotion AI darbināma adaptīvā transportlīdzekļa vadības sistēma, lai analizētu vadītāja emocionālo stāvokli, izmantojot sejas atpazīšanas tehnoloģiju. Noteiktos apstākļos sistēma pielāgo automašīnas iestatījumus, lai mierinātu vadītāju, piemēram, nodrošina nomierinošu mūziku vai apkārtējo apgaismojumu, lai novērstu uzmanību un negadījumus.

Kāpēc emocijām AI ir nozīme?

Psihologs Daniels Golemans savā grāmatā paskaidroja "Emocionālais intelekts: kāpēc tas var būt svarīgāks par IQ”, ka emocionālajam intelektam (EQ) ir lielāka nozīme nekā intelekta koeficientam (IQ). Viņaprāt, EQ var vairāk ietekmēt cilvēka panākumus dzīvē nekā viņa IQ. Tas liecina, ka emociju kontrole ir nepieciešama, lai pieņemtu pamatotus un apzinātus lēmumus. Tā kā cilvēki ir pakļauti emocionāliem aizspriedumiem, kas var ietekmēt viņu racionālo domāšanu, Emotion AI var palīdzēt ikdienas dzīves darbos, veicot apdomīgu spriedumu un izdarot pareizo zvanu.

Turklāt, ņemot vērā pašreizējo tehnoloģiju pasaules sfēru, cilvēki pasaulē arvien vairāk izmanto tehnoloģiju. Tā kā cilvēki kļūst arvien ciešāk saistīti un tehnoloģijas turpina attīstīties, paļaušanās uz tehnoloģijām palielinās visu veidu jautājumu risināšanā. Tāpēc, lai padarītu mijiedarbību ar cilvēkiem personalizētāku un empātiskāku, mākslīga empātija ir ļoti svarīga.

Emotion AI iestrādā mašīnās mākslīgo empātiju, lai izveidotu viedus produktus, kas spēj efektīvi izprast cilvēka emocijas un reaģēt uz tām. Piemēram, veselības aprūpē, izmantojot mākslīgo empātiju, RMIT universitātes pētnieku komanda izstrādā lietojumprogrammu. Šī lietojumprogramma ir ieprogrammēta, lai analizētu cilvēka balsi un noteiktu, vai viņš slimo ar Parkinsona slimību. Spēļu nozarēs izstrādātāji izmanto mākslīgu empātiju, lai radītu reālistiskus tēlus, kas reaģē uz spēlētāja emocijām un uzlabo kopējo spēļu pieredzi.

Lai gan Emotion AI priekšrocības ir nepārspējamas, ir vairākas problēmas, ieviešot un mērogojot uz emocijām balstītas lietojumprogrammas.

Ētiski apsvērumi un emociju izaicinājumi AI

Emociju AI šobrīd ir topošā fāzē. Daudzas AI laboratorijas sāk izstrādāt programmatūru, kas spēj atpazīt cilvēka runu un emocijas, lai gūtu praktiskus ieguvumus. Tā attīstībai un izaugsmei pieaugot, ir atklāti vairāki riski. Saskaņā ar Accenture datiem, šādu AI modeļu apmācībai nepieciešamie dati ir sensitīvāki nekā cita informācija. Galvenie ar datiem saistītie riski ir šādi:

• Intimitāte

  Emociju AI modelim apmācībai ir nepieciešami ļoti dziļi dati, kas saistīti ar personīgajām jūtām un privāto uzvedību. Tas nozīmē, ka cilvēka intīmais stāvoklis modelei ir labi zināms. Iespējams, ka, pamatojoties tikai uz mikroizteiksmēm, Emotion AI modelis var paredzēt emocijas vairākas sekundes, pirms cilvēks pats var tās atklāt. Tādējādi tas rada nopietnas bažas par privātumu.

• Netveramība

  Emotion AI nepieciešamie dati nav vienkārši salīdzinājumā ar citām AI lietojumprogrammām. Dati, kas atspoguļo prāta stāvokli, ir atšķirīgi un sarežģīti. Tādējādi ar Emotion AI darbināmu lietojumprogrammu parādīšanās kļūst grūtāka. Rezultātā tie prasa lielus ieguldījumus pētniecībā un resursus, lai sasniegtu auglīgus rezultātus.

• Neskaidrība

  Tā kā Emotion AI ir nepieciešami sarežģīti dati, pastāv nepareizas interpretācijas un kļūdām pakļautas klasifikācijas iespēja pēc modeļiem. Cilvēki paši cīnās ar emociju interpretāciju, tāpēc to deleģēšana mākslīgajam intelektam var būt riskanti. Tāpēc modeļa rezultāti var būt tālu no faktiskās realitātes.

• Eskalācija

  Mūsdienās mūsdienu datu inženierijas cauruļvadi un decentralizētās arhitektūras ir ievērojami racionalizējuši modeļu apmācības procesu. Tomēr Emotion AI gadījumā kļūdas var strauji izplatīties un kļūt grūti labojamas. Šīs iespējamās nepilnības var ātri izplatīties visā sistēmā un ieviest neprecizitātes, tādējādi negatīvi ietekmējot cilvēkus.

Ja vēlaties uzzināt vairāk par dažiem aizraujošiem sasniegumiem tehnoloģiju jomā un to, kā tie pārveido nozares, apskatiet Unite.ai.