Wat is Emotion AI & Waarom is het Belangrijk?

Emotion AI, ook bekend als affective computing, is een breed scala aan technologieën die worden gebruikt om menselijke emoties te leren kennen en te begrijpen met behulp van kunstmatige intelligentie (AI). Door te putten uit tekst-, video- en audiogegevens, analyseert Emotion AI meerdere bronnen om menselijke signalen te interpreteren. Bijvoorbeeld:

• Natural language processing en sentimentanalyse worden gebruikt voor tekstgegevens.
• Voice AI wordt gebruikt voor audiobewerking.
• Facial motion detection en gaitanalyse voor video’s.

Onlangs ervaart Emotion AI een grotere vraag vanwege de vele praktische toepassingen die de kloof tussen mensen en machines kunnen verkleinen. In feite suggereert een rapport van MarketsandMarkets Research dat de omvang van de emotiedetectiemarkt naar verwachting meer dan $42 miljard zal overschrijden in 2027, vergeleken met $23,5 miljard in 2022.

Laten we onderzoeken hoe deze geweldige subcategorie van AI werkt.

Hoe Werkt Emotion AI?

Net als elke andere AI-techniek, heeft Emotion AI gegevens nodig om de prestaties te verbeteren en de emoties van gebruikers te begrijpen. De gegevens variëren van het ene use case tot het andere. Bijvoorbeeld, activiteit op sociale media, toespraken en acties in videorecording, fysiologische sensoren in apparaten, enz., worden gebruikt om de emoties van het publiek te begrijpen.

Vervolgens vindt het proces van feature engineering plaats, waarbij relevante functies die de emoties beïnvloeden, worden geïdentificeerd. Voor gezichtsemotieherkenning kunnen bijvoorbeeld wenkbrouwbeweging, mondshape en oogbliksem worden gebruikt om te bepalen of iemand gelukkig, verdrietig of boos is. Op dezelfde manier kunnen toon, volume en tempo in spraakgebaseerde emotiedetectie aantonen of iemand opgewonden, gefrustreerd of verveeld is.

Later worden deze functies voorbewerkt en gebruikt om een machine learning-algoritme te trainen dat de emotionele staten van gebruikers nauwkeurig kan voorspellen. Ten slotte wordt het model geïmplementeerd in real-worldtoepassingen om de gebruikerservaring te verbeteren, de verkoop te verhogen en relevante inhoud aan te bevelen.

4 Belangrijke Toepassingen van Emotion AI

Bedrijven gebruiken Emotion AI-modellen om de emoties van gebruikers te bepalen en gebruikmaking van kundige inzichten om alles van klantenservice tot marketingcampagnes te verbeteren. Verschillende industrieën maken gebruik van deze AI-technologie. Zoals:

1. Reclame

Het doel van het ontwikkelen van Emotion AI-gestuurde oplossingen in de reclame-industrie is om meer gepersonaliseerde en rijke ervaringen voor klanten te creëren. Vaak helpen de emotionele signalen van klanten bij het ontwikkelen van gerichte advertenties en het verhogen van betrokkenheid en verkoop.

Bijvoorbeeld, Affectiva, een in Boston gevestigd Emotion AI-bedrijf, verzamelt gebruikersgegevens zoals reacties op een bepaalde advertentie. Later worden AI-modellen gebruikt om te bepalen wat de sterkste emotionele respons van kijkers veroorzaakte. Ten slotte worden deze inzichten opgenomen in advertenties om campagnes te optimaliseren en de verkoop te verhogen.

2. Call Centers

Inkomende en uitgaande call centers zijn altijd bezig met klanten over gesprekken voor verschillende diensten en campagnes. Door de emoties van agenten en klanten tijdens gesprekken te analyseren, evalueren call centers de prestaties van agenten en de tevredenheid van klanten. Bovendien gebruiken agenten Emotion AI om de stemming van klanten te begrijpen en effectief te communiceren.

Een toonaangevende zorgverzekeraar, Humana, gebruikt Emotion AI al een tijdje in zijn call centers om efficiënt met zijn klanten om te gaan. Met behulp van een Emotion AI-geëmpowerde digitale coach worden agenten in het call center in real-time aangestuurd om hun toon en gesprek aan te passen aan de klanten.

3. Geestelijke Gezondheid

Volgens een rapport van het National Institute of Mental Health, leven meer dan één op de vijf Amerikaanse volwassenen met een geestelijke aandoening. Dit betekent dat miljoenen mensen niet zelfbewust zijn van hun emoties of niet in staat zijn om ze te hanteren. Emotion AI kan mensen helpen door hun zelfbewustzijn te vergroten en hen te helpen bij het leren van copingstrategieën om stress te verminderen.

In deze ruimte helpt Cogito’s platform CompanionMx mensen om stemmingsswings te detecteren. De applicatie volgt de stem van de gebruiker via zijn telefoon en voert analyse uit om tekenen van angst en stemmingsswings te detecteren. Op dezelfde manier zijn er gespecialiseerde draagbare apparaten beschikbaar om stress, pijn of frustratie van gebruikers te herkennen via hun hartslag, bloeddruk, enz.

4. Automotive

Er zijn ongeveer 1,446 miljard voertuigen geregistreerd in de wereld. De automotive-industrie in de Verenigde Staten alleen al maakte $1,53 biljoen omzet in 2021. Ondanks dat het een van de grootste industrieën ter wereld is, verlangt de automotive-industrie naar verbetering van de verkeersveiligheid en vermindering van ongevallen om te overleven. Volgens een onderzoek zijn er 11,7 doden per 100.000 mensen bij auto-ongelukken in de Verenigde Staten. Daarom kan Emotion AI worden gebruikt om voorkombare ongevallen te verminderen.

Er zijn verschillende applicaties beschikbaar om de staat van de bestuurder te controleren met behulp van sensoren. Ze kunnen tekenen van stress, frustratie of vermoeidheid detecteren. In het bijzonder heeft Harman Automotive een Emotion AI-geactiveerd adaptief voertuigbesturingssysteem ontwikkeld om de emotionele staat van de bestuurder te analyseren met behulp van gezichtsherkenningstechnologie. Onder bepaalde omstandigheden past het systeem de instellingen van de auto aan om de bestuurder te comforteren, zoals het bieden van kalmerende muziek of omgevingsverlichting om afleiding en ongevallen te voorkomen.

Waarom is Emotion AI Belangrijk?

Psycholoog Daniel Goleman legde in zijn boek “Emotionele Intelligentie: Waarom het Meer Belangrijk is dan IQ” uit dat emotionele intelligentie (EQ) belangrijker is dan intelligentiequotiënt (IQ). Volgens hem kan EQ een grotere invloed hebben op iemands succes in het leven dan zijn IQ. Dit toont aan dat controle over emoties noodzakelijk is om verstandige en geïnformeerde beslissingen te nemen. Aangezien mensen vatbaar zijn voor emotionele vooroordelen die hun rationele denken kunnen beïnvloeden, kan Emotion AI dagelijkse taken ondersteunen door bewuste oordelen uit te oefenen en de juiste beslissing te nemen.

Bovendien, gezien de huidige staat van de technologische wereld, neemt het gebruik van technologie door mensen wereldwijd toe. Naarmate mensen meer met elkaar verbonden raken en technologie blijft evolueren, neemt de afhankelijkheid van technologie om met alle soorten zaken om te gaan toe. Daarom is kunstmatige empathie essentieel om interacties met mensen meer persoonlijk en empathisch te maken.

Emotion AI integreert kunstmatige empathie in machines om slimme producten te bouwen die menselijke emoties effectief kunnen begrijpen en reageren. Bijvoorbeeld, in de gezondheidszorg is een applicatie ontwikkeld door een onderzoeksteam van RMIT University. Deze applicatie is geprogrammeerd om de stem van een persoon te analyseren en te detecteren of hij lijdt aan de ziekte van Parkinson. In de gamingsector gebruiken ontwikkelaars kunstmatige empathie om levende personages te creëren die reageren op de emoties van de speler en de algehele gamingservaring verbeteren.

Hoewel de voordelen van Emotion AI ongeëvenaard zijn, zijn er verschillende uitdagingen bij het implementeren en schalen van emotie-gebaseerde applicaties.

Ethische Overwegingen & Uitdagingen van Emotion AI

Emotion AI is momenteel in een embryonale fase. Talloze AI-labs beginnen software te ontwikkelen die menselijke spraak en emoties kan herkennen om praktische voordelen te oogsten. Naarmate de ontwikkeling en groei toenemen, zijn verschillende risico’s ontdekt. Volgens Accenture is de gegevens die nodig zijn voor het trainen van dergelijke AI-modellen gevoeliger dan andere informatie. De primaire risico’s met de gegevens zijn als volgt:

• Intimiteit

  Een Emotion AI-model vereist diepgaande gegevens met betrekking tot persoonlijke gevoelens en privégedrag voor training. Dit betekent dat de intieme staat van de persoon goed bekend is bij het model. Het is mogelijk dat, alleen op basis van micro-uitdrukkingen, een Emotion AI-model emoties enkele seconden voor een persoon zelf kan detecteren. Daarom vormt dit een ernstige privacybezorgdheid.

• Immaterialiteit

  De gegevens die nodig zijn voor Emotion AI, zijn niet eenvoudig in vergelijking met andere toepassingen van AI. Gegevens die de staat van de geest vertegenwoordigen, zijn anders en complex. Daarom wordt de ontwikkeling van Emotion AI-geactiveerde applicaties moeilijker. Als gevolg hiervan vereisen ze hoge investeringen in onderzoek en middelen om vruchtbare resultaten te behalen.

• Dubbelzinnigheid

  Aangezien complexe gegevens nodig zijn voor Emotion AI, is er een kans op misinterpretaties en foutieve classificaties door modellen. Het interpreteren van emoties is iets waar mensen zelf mee worstelen, dus het delegeren van deze taak aan AI kan riskant zijn. Daarom kunnen de resultaten van modellen ver verwijderd zijn van de werkelijke realiteit.

• Escalatie

  Vandaag de dag hebben moderne data-engineeringpijplijnen en gedecentraliseerde architecturen het modeltrainingsproces opmerkelijk gestroomlijnd. Echter, in het geval van Emotion AI, kunnen fouten snel prolifereren en moeilijk te corrigeren zijn. Deze potentiële valkuilen kunnen zich snel verspreiden door het systeem en onnauwkeurigheden afdwingen, waardoor mensen nadelig worden beïnvloed.

Als je geïnteresseerd bent in het leren over enkele spannende ontwikkelingen in tech en hoe ze industrieën transformeren, bekijk dan Unite.ai.