Emotion AI ဆိုတာ ဘာလဲ၊ ဘာကြောင့် အရေးကြီးသလဲ

Emotion AI သည် ဉာဏ်ရည်တုဉာဏ်ရည်တု (AI) အကူအညီဖြင့် လူသားတို့၏ စိတ်ခံစားချက်များကို လေ့လာသိရှိနိုင်စေရန် အသုံးပြုသည့် ကျယ်ပြန့်သောနည်းပညာများဖြစ်သည်။ စာသား၊ ဗီဒီယိုနှင့် အသံဒေတာကို အရင်းအနှီးပြု၍ Emotion AI သည် လူသားအချက်ပြမှုများကို အနက်ပြန်ဆိုရန် အရင်းအမြစ်များစွာကို ပိုင်းခြားစိတ်ဖြာပါသည်။ ဥပမာအားဖြင့်:

• သဘာဝဘာသာစကားအပြောင်းအလဲနဲ့ နှင့် စိတ်ကူးယဉ်ဆန်သော ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုများကို စာသားအချက်အလက်များအတွက် အသုံးပြုပါသည်။
• Voice AI ကို အသံပိုင်းဆိုင်ရာ လုပ်ဆောင်ရန်အတွက် အသုံးပြုသည်။
• မျက်နှာလှုပ်ရှားမှုကို သိရှိခြင်း။ နှင့် ဗီဒီယိုများအတွက် လမ်းကြောင်းခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း။

မကြာသေးမီက Emotion AI သည် လူသားများနှင့် စက်များကြား ကွာဟချက်ကို လျှော့ချပေးနိုင်သည့် ၎င်း၏ လက်တွေ့ကျသော အသုံးချပရိုဂရမ်များစွာကြောင့် လိုအပ်ချက်များစွာကို ကြုံတွေ့နေရသည်။ တကယ်တော့၊ MarketsandMarkets Research မှ အစီရင်ခံစာတစ်ခုအရ စိတ်ခံစားမှုရှာဖွေခြင်း စျေးကွက်အရွယ်အစားသည် ကျော်လွန်သွားဖွယ်ရှိကြောင်း အကြံပြုထားသည်။ $ 42 ဘီလီယံအထိ 2027 တွင်၊ 23.5 ခုနှစ်တွင် $ 2022 ဘီလီယံနှင့်နှိုင်းယှဉ်။

ဤအံ့သြဖွယ်ကောင်းသော AI အမျိုးအစားခွဲများ မည်သို့အလုပ်လုပ်သည်ကို လေ့လာကြည့်ကြပါစို့။

Emotion AI က ဘယ်လိုအလုပ်လုပ်သလဲ။

အခြား AI နည်းပညာများကဲ့သို့ပင် Emotion AI သည် စွမ်းဆောင်ရည် မြှင့်တင်ရန်နှင့် သုံးစွဲသူများ၏ စိတ်ခံစားမှုများကို နားလည်ရန် ဒေတာ လိုအပ်ပါသည်။ ဒေတာသည် အသုံးပြုမှုတစ်ခုမှ အခြားတစ်ခုသို့ ကွဲပြားသည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ ဆိုရှယ်မီဒီယာပေါ်ရှိ လှုပ်ရှားမှု၊ ဗီဒီယိုရိုက်ကူးမှုများတွင် စကားပြောခြင်းနှင့် လုပ်ဆောင်ချက်များ၊ စက်များတွင် ဇီဝကမ္မအာရုံခံကိရိယာများ စသည်တို့ကို ပရိသတ်၏ခံစားချက်များကို နားလည်ရန် အသုံးပြုပါသည်။

ထို့နောက်တွင်၊ စိတ်ခံစားမှုအပေါ်သက်ရောက်မှုရှိသောသက်ဆိုင်ရာအင်္ဂါရပ်များကိုဖော်ထုတ်သည့်အင်္ဂါရပ်အင်ဂျင်နီယာ၏လုပ်ငန်းစဉ်ကိုလုပ်ဆောင်သည်။ မျက်နှာစိတ်ခံစားချက်ကို မှတ်သားခြင်း၊ မျက်ခုံးလှုပ်ခြင်း၊ ပါးစပ်ပုံသဏ္ဍာန်နှင့် မျက်လုံးအကြည့်အကြည့်တို့ကို လူတစ်ဦးသည် ပျော်ရွှင်ခြင်း၊ ဝမ်းနည်းခြင်း သို့မဟုတ် ဒေါသထွက်ခြင်းရှိမရှိ ဆုံးဖြတ်ရန် အသုံးပြုနိုင်သည်။ အလားတူပင်၊ လူတစ်ဦးသည် စိတ်လှုပ်ရှားခြင်း၊ စိတ်ပျက်ခြင်း သို့မဟုတ် ငြီးငွေ့ခြင်းရှိ၊ မရှိ၊ အသံကိုအခြေခံသည့် အာရုံခံမှုတွင် အသံအတိုးအကျယ်၊ အသံအတိုးအကျယ်၊

နောက်ပိုင်းတွင်၊ ဤအင်္ဂါရပ်များကို ကြိုတင်စီမံပြီး လေ့ကျင့်ရန်အတွက် အသုံးပြုပါသည်။ စက်သင်ယူမှု သုံးစွဲသူများ၏ စိတ်ခံစားမှုအခြေအနေကို တိကျစွာ ခန့်မှန်းနိုင်သော အယ်လဂိုရီသမ်။ နောက်ဆုံးတွင်၊ အသုံးပြုသူအတွေ့အကြုံတိုးတက်စေရန်၊ အရောင်းမြှင့်တင်ရန်နှင့် သင့်လျော်သောအကြောင်းအရာများကို အကြံပြုရန်အတွက် မော်ဒယ်ကို လက်တွေ့ကမ္ဘာအပလီကေးရှင်းများတွင် အသုံးပြုထားသည်။

4 Emotion AI ၏အရေးကြီးသောအသုံးချပရိုဂရမ်များ

ကုမ္ပဏီများသည် သုံးစွဲသူများ၏ စိတ်ခံစားမှုများကို ဆုံးဖြတ်ရန် Emotion AI မော်ဒယ်များကို အသုံးချကာ သုံးစွဲသူအတွေ့အကြုံမှ စျေးကွက်ရှာဖွေရေး ကမ်ပိန်းများအထိ အရာအားလုံးကို တိုးတက်ကောင်းမွန်လာစေရန် အသိပညာရှိသော ထိုးထွင်းဉာဏ်ကို အသုံးပြုပါသည်။ စက်မှုလုပ်ငန်းအမျိုးမျိုးသည် ဤ AI နည်းပညာကို အသုံးပြုကြသည်။ ကဲ့သို့:

1 ။ Advertising ကြော်ငြာ

ကြော်ငြာလုပ်ငန်းတွင် Emotion AI-မောင်းနှင်သည့် ဖြေရှင်းချက်များအား တီထွင်ဖန်တီးရခြင်း၏ ရည်ရွယ်ချက်မှာ သုံးစွဲသူများအတွက် ပိုမိုစိတ်ကြိုက်ဖြစ်စေပြီး ကြွယ်ဝသောအတွေ့အကြုံများကို ဖန်တီးရန်ဖြစ်သည်။ မကြာခဏဆိုသလို၊ ဖောက်သည်များ၏ စိတ်ခံစားမှုဆိုင်ရာအချက်များက ကူညီပေးသည်။ ပစ်မှတ်ထားသော ကြော်ငြာများကို တီထွင်ခြင်းနှင့် ထိတွေ့ဆက်ဆံမှုကို တိုးမြှင့်ခြင်း။ နှင့်အရောင်း။

ဥပမာအားဖြင့်, ကွမ်းခြံကုန်းBoston အခြေစိုက် Emotion AI ကုမ္ပဏီသည် ကြော်ငြာတစ်ခုအပေါ် တုံ့ပြန်မှုများကဲ့သို့သော သုံးစွဲသူများ၏ အချက်အလက်များကို ဖမ်းယူသည်။ နောက်ပိုင်းတွင် ကြည့်ရှုသူများထံမှ အပြင်းထန်ဆုံး စိတ်ပိုင်းဆိုင်ရာ တုံ့ပြန်မှုကို ဆုံးဖြတ်ရန် AI မော်ဒယ်များကို အသုံးပြုခဲ့သည်။ နောက်ဆုံးတွင်၊ ဤထိုးထွင်းသိမြင်မှုများကို ကမ်ပိန်းများကို ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ရန်နှင့် အရောင်းမြှင့်တင်ရန်အတွက် ကြော်ငြာများတွင် ထည့်သွင်းထားသည်။

2. ခေါ်ဆိုရေးစင်တာများ

အဝင်နှင့်အထွက် ခေါ်ဆိုမှုစင်တာများသည် မတူညီသော ဝန်ဆောင်မှုများနှင့် ကမ်ပိန်းများအတွက် ခေါ်ဆိုမှုများကြောင့် သုံးစွဲသူများနှင့် အမြဲဆက်ဆံနေပါသည်။ ခေါ်ဆိုမှုများအတွင်း အေးဂျင့်များနှင့် ဖောက်သည်များ၏ စိတ်ခံစားမှုများကို ပိုင်းခြားစိတ်ဖြာခြင်းဖြင့်၊ ခေါ်ဆိုရေးစင်တာများသည် အေးဂျင့်များ၏ စွမ်းဆောင်ရည်နှင့် ဖောက်သည်များ၏ ကျေနပ်မှုကို အကဲဖြတ်သည်။ ထို့အပြင်၊ အေးဂျင့်များသည် ဖောက်သည်များ၏ စိတ်ခံစားချက်ကို နားလည်ပြီး ထိထိရောက်ရောက် ဆက်သွယ်ရန် Emotion AI ကို အသုံးပြုသည်။

Humana သည် ထိပ်တန်းကျန်းမာရေးအာမခံပေးသူဖြစ်သည်။ သုံးပြီး ၎င်း၏ဖောက်သည်များနှင့် ထိထိရောက်ရောက် ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းရန် ၎င်း၏ ခေါ်ဆိုရေးစင်တာများရှိ Emotion AI သည် ယခုအချိန်အတော်ကြာနေပြီဖြစ်သည်။ Emotion AI-စွမ်းဆောင်နိုင်သော ဒစ်ဂျစ်တယ်နည်းပြ၏အကူအညီဖြင့်၊ ခေါ်ဆိုမှုစင်တာရှိ အေးဂျင့်များသည် ဖောက်သည်များနှင့်အညီ ၎င်းတို့၏ pitch နှင့် စကားပြောဆိုမှုကို အချိန်နှင့်တစ်ပြေးညီ ချိန်ညှိရန် နှိုးဆော်ထားသည်။

3 ။ စိတ်ကျန်းမာရေး

တစ်ဦး၏အဆိုအရ အစီရင်ခံစာ National Institute of Mental Health မှ အမေရိကန် အရွယ်ရောက်ပြီးသူ ငါးဦးတွင် တစ်ဦးထက်မက စိတ်ရောဂါဖြင့် နေထိုင်လျက်ရှိသည်။ ဆိုလိုသည်မှာ သန်းနှင့်ချီသောလူများသည် ၎င်းတို့၏ စိတ်ခံစားချက်များကို ကိုယ်တိုင်သတိမပြုဘဲ သို့မဟုတ် ၎င်းတို့ကို ကိုင်တွယ်နိုင်စွမ်းမရှိဟု ဆိုလိုသည်။ Emotion AI သည် လူများအား ၎င်းတို့၏ ကိုယ့်ကိုယ်ကိုယ် သတိပြုမိမှု တိုးလာစေပြီး စိတ်ဖိစီးမှုကို လျှော့ချရန် ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းနည်းဗျူဟာများကို သင်ယူနိုင်စေရန် ကူညီပေးနိုင်ပါသည်။

ဤနေရာ၌ Cogito ၏ပလက်ဖောင်း CompanionMx စိတ်ခံစားချက်ပြောင်းလဲမှုများကို သိရှိနိုင်ရန် လူများကို ကူညီပေးလျက်ရှိသည်။ အပလီကေးရှင်းသည် အသုံးပြုသူ၏အသံကို ၎င်း၏ဖုန်းမှတစ်ဆင့် ခြေရာခံပြီး ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုများ လုပ်ဆောင်ကာ စိုးရိမ်ပူပန်မှုနှင့် စိတ်ခံစားချက်ပြောင်းလဲမှုများ၏ လက္ခဏာများကို သိရှိနိုင်သည်။ ဒီလိုပဲ အထူးပြုတွေရှိတယ်။ ဝတ်ဆင် အသုံးပြုသူများ၏ နှလုံးခုန်သံ၊ သွေးပေါင်ချိန် စသည်တို့ကြောင့် အသုံးပြုသူများ၏ စိတ်ဖိစီးမှု၊ နာကျင်မှု သို့မဟုတ် စိတ်ပျက်မှုကို အသိအမှတ်ပြုရန် ကိရိယာများလည်း ရရှိနိုင်မည်ဖြစ်သည်။

၆.၄ ။ မော်တော်ကား

အကြမ်းဖျင်းအားဖြင့် ကားအစီးရေ 1.446 ဘီလီယံရှိပါတယ်။ မှတ်ပုံတင် ကမ္ဘာပေါ်မှာ။ အမေရိကန်ပြည်ထောင်စုတစ်ခုတည်းတွင် မော်တော်ယာဥ်လုပ်ငန်းသည် 1.53 ခုနှစ်တွင် ဒေါ်လာ 2021 ထရီလီယံ ၀င်ငွေရရှိခဲ့သည်။ ကမ္ဘာပေါ်တွင် အကြီးဆုံးစက်မှုလုပ်ငန်းတစ်ခုဖြစ်သော်လည်း မော်တော်ကားလုပ်ငန်းသည် လမ်းဘေးကင်းရေးနှင့် ယာဉ်မတော်တဆမှုများ လျော့ပါးစေရန်အတွက် တိုးတက်ကောင်းမွန်လာစေရန် အာရုံစိုက်နေပါသည်။ အဆိုအရ၊ စစ်တမ်းအမေရိကန်နိုင်ငံတွင် လူတစ်သိန်းလျှင် မော်တော်ယာဉ်ပျက်ကျမှုတွင် ၁၁.၇ ဦး သေဆုံးခဲ့သည်။ ထို့ကြောင့် စက်မှုလုပ်ငန်း၏ ရေရှည်တည်တံ့ခိုင်မြဲသောတိုးတက်မှုအတွက် Emotion AI ကို ကြိုတင်ကာကွယ်နိုင်သော မတော်တဆမှုများကို လျှော့ချရန် အသုံးပြုနိုင်သည်။

အာရုံခံကိရိယာများကို အသုံးပြု၍ ယာဉ်မောင်း၏အခြေအနေကို စောင့်ကြည့်ရန် အပလီကေးရှင်းများစွာ ရရှိနိုင်သည်။ ၎င်းတို့သည် စိတ်ဖိစီးမှု၊ စိတ်ပျက်မှု၊ သို့မဟုတ် ပင်ပန်းနွမ်းနယ်မှု လက္ခဏာများကို သိရှိနိုင်သည်။ အထူးသဖြင့် Harman Automotive တွင်ရှိသည်။ ဖွံ့ဖြိုးပြီး မျက်နှာမှတ်သားမှုနည်းပညာဖြင့် ယာဉ်မောင်းတစ်ဦး၏ စိတ်ခံစားမှုအခြေအနေကို ပိုင်းခြားစိတ်ဖြာရန် Emotion AI-စွမ်းအားဖြင့် လိုက်လျောညီထွေရှိသော ယာဉ်ထိန်းချုပ်မှုစနစ်။ အချို့သောအခြေအနေများတွင်၊ စနစ်သည် အာရုံပျံ့လွင့်မှုနှင့် မတော်တဆမှုများကို ကာကွယ်ရန် ငြိမ်သက်သောသီချင်း သို့မဟုတ် ပတ်ဝန်းကျင်အလင်းရောင်ပေးဆောင်ခြင်းကဲ့သို့သော ယာဉ်မောင်းအား သက်တောင့်သက်သာဖြစ်စေရန်အတွက် ကား၏ဆက်တင်များကို ချိန်ညှိပေးပါသည်။

Emotion AI က ဘာကြောင့် အရေးကြီးသလဲ

စိတ်ပညာရှင် Daniel Goleman က သူ၏စာအုပ်တွင် “Emotional Intelligence- IQ ထက် ဘာကြောင့် ပိုအရေးကြီးတာလဲ။Emotional Intelligence (EQ) က Intelligence Quotient (IQ) ထက် ပိုအရေးကြီးတယ်။ သူ့အဆိုအရ EQ သည် လူတစ်ဦး၏ IQ ထက် လူတစ်ဦး၏ဘဝအောင်မြင်မှုအပေါ် သြဇာလွှမ်းမိုးနိုင်သည်ဟု ဆိုသည်။ မှန်ကန်ပြီး အသိဥာဏ်ရှိသော ဆုံးဖြတ်ချက်များချမှတ်ရန် စိတ်ခံစားမှုအပေါ် ထိန်းချုပ်ရန် လိုအပ်ကြောင်း ပြသသည်။ လူသားများသည် ၎င်းတို့၏ ဆင်ခြင်တုံတရားတွေးခေါ်မှုကို ထိခိုက်စေနိုင်သော စိတ်ပိုင်းဆိုင်ရာ ဘက်လိုက်မှုများ ကျရောက်တတ်သောကြောင့် Emotion AI သည် သတိရှိရှိ ဆင်ခြင်သုံးသပ်ပြီး မှန်ကန်သောခေါ်ဆိုမှုပြုလုပ်ခြင်းဖြင့် နေ့စဉ်ဘဝ၏အလုပ်များကို ကူညီပေးနိုင်ပါသည်။

ထို့အပြင် နည်းပညာလောက၏ လက်ရှိနယ်ပယ်တွင် လူတို့၏နည်းပညာအသုံးပြုမှုသည် တစ်ကမ္ဘာလုံးတွင် တိုးမြင့်လာပါသည်။ လူတွေဟာ အပြန်အလှန်ဆက်သွယ်မှု ပိုရှိလာပြီး နည်းပညာတွေ တိုးတက်လာတာနဲ့အမျှ ကိစ္စရပ်ပေါင်းစုံကို ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းဖို့ နည်းပညာအပေါ် မှီခိုအားထားမှုက တိုးလာပါတယ်။ ထို့ကြောင့်၊ လူများနှင့် ပိုမို၍ ပုဂ္ဂိုလ်ရေးဆန်ပြီး စာနာနားလည်မှုရှိစေရန်၊ စာနာမှုအတုသည် အရေးကြီးပါသည်။

Emotion AI သည် လူသားများ၏ စိတ်ခံစားမှုများကို ထိရောက်စွာ နားလည်ပြီး တုံ့ပြန်နိုင်သည့် စမတ်ထုတ်ကုန်များကို ဖန်တီးရန်အတွက် စက်များတွင် စာနာမှုအတုကို ပေါင်းစပ်ထားသည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုတွင်၊ စာနာမှုအတုကို အသုံးပြု၍ RMIT တက္ကသိုလ်မှ သုတေသနအဖွဲ့မှ အက်ပလီကေးရှင်းကို ဖန်တီးထားသည်။ ဤအပလီကေးရှင်းသည် လူတစ်ဦး၏အသံကို ပိုင်းခြားစိတ်ဖြာပြီး ပါကင်ဆန်ရောဂါခံစားနေရခြင်းရှိမရှိကို သိရှိရန် အစီအစဉ်ဆွဲထားသည်။ ဂိမ်းစက်မှုလုပ်ငန်းများတွင်၊ developer များသည် ကစားသမား၏စိတ်ခံစားမှုများကို တုံ့ပြန်ပြီး အလုံးစုံဂိမ်းကစားခြင်းအတွေ့အကြုံကို မြှင့်တင်ပေးသည့် အသက်နှင့်တူသော ဇာတ်ကောင်များကို ဖန်တီးရန် စာနာမှုအတုကို အသုံးပြုကြသည်။

Emotion AI ၏ အားသာချက်များသည် တုနှိုင်းမယှဉ်နိုင်သော်လည်း စိတ်ခံစားမှုအခြေခံ အက်ပ်လီကေးရှင်းများကို အကောင်အထည်ဖော်ခြင်းနှင့် ချဲ့ထွင်ရာတွင် စိန်ခေါ်မှုများစွာရှိသည်။

Emotion AI ၏ ကျင့်ဝတ်ဆိုင်ရာ ထည့်သွင်းစဉ်းစားမှုများနှင့် စိန်ခေါ်မှုများ

Emotion AI သည် ယခုအချိန်တွင် အခြေတည်သည့် အဆင့်တွင် ရှိနေပါသည်။ AI ဓာတ်ခွဲခန်းများစွာသည် လူသားတို့၏ စကားပြောဆိုမှုနှင့် စိတ်ခံစားချက်များကို လက်တွေ့ကျကျ သိရှိနိုင်စေမည့် ဆော့ဖ်ဝဲကို စတင်တီထွင်နေပြီဖြစ်သည်။ ၎င်း၏ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုနှင့် ကြီးထွားမှု တိုးလာသည်နှင့်အမျှ အန္တရာယ်များစွာကို ရှာဖွေတွေ့ရှိခဲ့သည်။ Accenture ၏ အဆိုအရ အဆိုပါ AI မော်ဒယ်များကို လေ့ကျင့်ရန် လိုအပ်သော ဒေတာသည် အခြားသော အချက်အလက်များထက် ပိုမို သိမ်မွေ့ပါသည်။ ဒေတာပါရှိသော အဓိကအန္တရာယ်များမှာ အောက်ပါအတိုင်းဖြစ်သည်။

• ရင်းနှီးမှု

  Emotion AI မော်ဒယ်သည် လေ့ကျင့်သင်ကြားရန်အတွက် ကိုယ်ရေးကိုယ်တာခံစားချက်များနှင့် သီးသန့်အပြုအမူများနှင့် ပတ်သက်သော အလွန်လေးနက်သော အချက်အလက် လိုအပ်သည်။ ဆိုလိုသည်မှာ လူတစ်ဦး၏ ရင်းနှီးသော အခြေအနေသည် မော်ဒယ်အတွက် လူသိများသည်။ မိုက်ခရိုအသုံးအနှုန်းများပေါ်တွင် အခြေခံ၍ Emotion AI မော်ဒယ်သည် လူတစ်ဦးကိုယ်တိုင် ၎င်းတို့ကို မဖော်ထုတ်မီ စက္ကန့်အနည်းငယ်အတွင်း စိတ်ခံစားမှုများကို ကြိုတင်ခန့်မှန်းနိုင်သည်ဟု ဖြစ်နိုင်သည်။ ထို့ကြောင့်၊ ၎င်းသည် ကြီးလေးသောကိုယ်ရေးကိုယ်တာကိစ္စရပ်တစ်ခုဖြစ်သည်။

• မထိတွေ့နိုင်ပါ။

  Emotion AI အတွက် လိုအပ်သော ဒေတာသည် AI ၏ အခြားသော အပလီကေးရှင်းများနှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက မရိုးရှင်းပါ။ စိတ်၏ အခြေအနေကို ကိုယ်စားပြုသော အချက်အလက်သည် ကွဲပြားပြီး ရှုပ်ထွေးသည်။ ထို့ကြောင့် Emotion AI စနစ်သုံး အက်ပ်လီကေးရှင်းများ ပေါ်ပေါက်လာရန် ပိုမိုခက်ခဲလာသည်။ ရလဒ်အနေဖြင့် အသီးအနှံများ ရင့်မှည့်လာစေရန် သုတေသနနှင့် အရင်းအမြစ်များတွင် မြင့်မားသော ရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှုများ လိုအပ်ပါသည်။

• ရှုတ်ထွေး

  Emotion AI အတွက် ရှုပ်ထွေးသောဒေတာ လိုအပ်သောကြောင့်၊ မော်ဒယ်များဖြင့် မှားယွင်းစွာ အဓိပ္ပာယ်ပြန်ဆိုမှုများနှင့် အမှားအယွင်းများသော အမျိုးအစားခွဲခြားမှုများ ဖြစ်နိုင်ခြေရှိသည်။ စိတ်ခံစားမှုများကို စကားပြန်ဆိုခြင်းသည် လူသားများကိုယ်တိုင် ရုန်းကန်နေရသော အရာဖြစ်သောကြောင့် ၎င်းကို AI သို့လွှဲအပ်ခြင်းသည် အန္တရာယ်ရှိနိုင်သည်။ ထို့ကြောင့် မော်ဒယ်ရလဒ်များသည် တကယ့်လက်တွေ့နှင့် ဝေးကွာနေနိုင်သည်။

• စက်လှေကား

  ယနေ့ခေတ်၊ ခေတ်မီဒေတာအင်ဂျင်နီယာပိုက်လိုင်းများနှင့် ဗဟိုချုပ်ကိုင်မှုလျှော့ချထားသော ဗိသုကာများသည် မော်ဒယ်လေ့ကျင့်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်ကို သိသိသာသာ ချောမွေ့စေပါသည်။ သို့သော် Emotion AI တွင် အမှားအယွင်းများ လျင်မြန်စွာ ကြီးထွားလာပြီး ပြင်ရန် ခက်ခဲလာသည်။ ဤအလားအလာရှိသော ချို့ယွင်းချက်များသည် စနစ်တစ်ခုလုံးကို လျင်မြန်စွာ ပျံ့နှံ့နိုင်ပြီး မှားယွင်းမှုများကို တွန်းအားပေးကာ လူများကို ဆိုးရွားစွာ ထိခိုက်စေပါသည်။

နည်းပညာဆိုင်ရာ စိတ်လှုပ်ရှားဖွယ်ရာ တိုးတက်မှုအချို့နှင့် စက်မှုလုပ်ငန်းများကို မည်ကဲ့သို့ အသွင်ပြောင်းနေကြသည်ကို သင်ပိုမိုလေ့လာလိုလျှင် ဝင်ရောက်ကြည့်ရှုပါ။ Unite.ai.