Wat is emotie-AI en waarom is het belangrijk?

Emotion AI, ook wel affective computing genoemd, is een breed scala aan technologieën die worden gebruikt om menselijke emoties te leren en te voelen met behulp van kunstmatige intelligentie (AI). Emotion AI maakt gebruik van tekst-, video- en audiogegevens en analyseert verschillende bronnen om menselijke signalen te interpreteren. Bijvoorbeeld:

• Natuurlijke taalverwerking en sentimentele analyse worden gebruikt voor tekstuele gegevens.
• Voice AI wordt gebruikt voor het verwerken van audio.
• Detectie van gezichtsbewegingen en loopanalyse voor video's.

Sinds kort is er meer vraag naar Emotion AI vanwege de vele praktische toepassingen die de kloof tussen mens en machine kunnen verkleinen. Een rapport van MarketsandMarkets Research suggereert zelfs dat de marktomvang voor emotiedetectie naar verwachting zal overtreffen $ 42 miljard tegen 2027, vergeleken met $ 23.5 miljard in 2022.

Laten we eens kijken hoe deze verbazingwekkende subcategorie van AI werkt.

Hoe werkt emotie-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 de ene use case tot de andere. Activiteit op sociale media, spraak en acties in video-opnamen, fysiologische sensoren in apparaten, enz. worden bijvoorbeeld gebruikt om de emoties van het publiek te begrijpen.

Daarna vindt het proces van feature engineering plaats waar relevante kenmerken die van invloed zijn op emoties worden geïdentificeerd. Voor het herkennen van gezichtsemoties kunnen wenkbrauwbewegingen, mondvorm en blik in de ogen worden gebruikt om te bepalen of een persoon blij, verdrietig of boos is. Evenzo kunnen toonhoogte, volume en tempo bij op spraak gebaseerde emotiedetectie afleiden of een persoon opgewonden, gefrustreerd of verveeld is.

Later worden deze functies vooraf verwerkt en gebruikt om een machine learning algoritme dat de emotionele toestanden van gebruikers nauwkeurig kan voorspellen. Ten slotte wordt het model ingezet in real-world toepassingen om de gebruikerservaring te verbeteren, de verkoop te verhogen en geschikte inhoud aan te bevelen.

4 belangrijke toepassingen van emotie-AI

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

1. Advertising

Het doel van het bedenken van AI-gestuurde Emotion-oplossingen in de advertentie-industrie is om meer gepersonaliseerde en rijkere ervaringen voor klanten te creëren. Vaak helpen de emotionele signalen van klanten daarbij het ontwikkelen van gerichte advertenties en het vergroten van de betrokkenheid en verkoop.

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

2. Telefooncentrales

Inkomende en uitgaande callcenters hebben altijd te maken met klanten via oproepen voor verschillende services en campagnes. Door de emoties van agenten en klanten tijdens gesprekken te analyseren, evalueren callcenters de prestaties van agenten en de klanttevredenheid. Bovendien maken agenten gebruik van Emotion AI om de stemming van klanten te begrijpen en effectief te communiceren.

Humana is een toonaangevende zorgverzekeraar gebruik Emotion AI in zijn callcenters al geruime tijd om efficiënt met zijn klanten om te gaan. Met behulp van een door Emotion AI aangedreven digitale coach worden agenten in het callcenter in realtime gevraagd om hun toonhoogte en conversatie aan te passen aan de klanten.

3. Mentale gezondheid

Volgens een verslag volgens het National Institute of Mental Health leeft meer dan één op de vijf Amerikaanse volwassenen met een psychische aandoening. Dit betekent dat miljoenen mensen zich niet bewust zijn van hun emoties of er niet mee om kunnen gaan. Emotie-AI kan mensen helpen door hun zelfbewustzijn te vergroten en hen te helpen copingstrategieën te leren om stress te verminderen.

In deze ruimte, het platform van Cogito MetgezelMx heeft mensen geholpen stemmingswisselingen op te sporen. De applicatie volgt de stem van de gebruiker via zijn telefoon en voert analyses uit om tekenen van angst en stemmingswisselingen te detecteren. Evenzo zijn er gespecialiseerde draagbaar ook beschikbare apparaten om de stress, pijn of frustratie van gebruikers te herkennen aan de hand van hun hartslag, bloeddruk, enz.

4. Automotive

Er zijn ongeveer 1.446 miljard voertuigen geregistreerd in de wereld. Alleen al de auto-industrie in de Verenigde Staten verdiende in 1.53 $ 2021 biljoen aan inkomsten. Ondanks dat het een van de grootste industrieën ter wereld is, streeft de auto-industrie ernaar de verkeersveiligheid te verbeteren en het aantal ongevallen te verminderen. Volgens een klanttevredenheid, zijn er 11.7 doden per 100,000 mensen bij ongevallen met motorvoertuigen in de Verenigde Staten. Daarom kan Emotion AI voor de duurzame groei van de industrie worden gebruikt om vermijdbare ongevallen te verminderen.

Er zijn verschillende toepassingen beschikbaar om de toestand van de bestuurder te bewaken met behulp van sensoren. Ze kunnen tekenen van stress, frustratie of vermoeidheid detecteren. Vooral Harman Automotive heeft ontwikkelde een door Emotion AI aangedreven adaptief voertuigcontrolesysteem om de emotionele toestand van een bestuurder te analyseren door middel van gezichtsherkenningstechnologie. Onder bepaalde omstandigheden past het systeem de instellingen van de auto aan om de bestuurder te troosten, zoals kalmerende muziek of sfeerverlichting om afleiding en ongevallen te voorkomen.

Waarom is emotie-AI belangrijk?

Psycholoog Daniel Goleman legde uit in zijn boek “Emotionele Intelligentie: Waarom het kan stof meer dan IQ” dat Emotionele Intelligentie (EQ) belangrijker is dan Intelligentie Quotiënt (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 verantwoorde en weloverwogen beslissingen te nemen. Omdat mensen gevoelig zijn voor emotionele vooroordelen die hun rationele denken kunnen beïnvloeden, kan Emotion AI helpen bij de dagelijkse taken door bewust te oordelen en de juiste beslissing te nemen.

Bovendien neemt, gezien het huidige domein van de technologische wereld, het gebruik van technologie door mensen wereldwijd toe. Naarmate mensen meer met elkaar verbonden raken en de technologie zich verder ontwikkelt, neemt de afhankelijkheid van technologie toe om allerlei zaken aan te pakken. Daarom is kunstmatige empathie essentieel om interacties met mensen persoonlijker en empathischer te maken.

Emotion AI integreert kunstmatige empathie in machines om slimme producten te bouwen die menselijke emoties kunnen begrijpen en er effectief op kunnen reageren. In de gezondheidszorg wordt bijvoorbeeld met behulp van kunstmatige empathie 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 aan de ziekte van Parkinson lijdt. In de game-industrie gebruiken ontwikkelaars kunstmatige empathie om levensechte personages te creëren die reageren op de emoties van de speler en de algehele game-ervaring verbeteren.

Hoewel de voordelen van Emotion AI ongeëvenaard zijn, zijn er verschillende uitdagingen bij het implementeren en opschalen van op emoties gebaseerde applicaties.

Ethische overwegingen en uitdagingen van emotie-AI

Emotion AI bevindt zich momenteel in een ontluikende fase. Talrijke AI-laboratoria beginnen software te ontwikkelen die menselijke spraak en emotie kan herkennen om praktische voordelen te behalen. Naarmate de ontwikkeling en groei ervan toenemen, zijn er verschillende risico's ontdekt. Volgens Accenture zijn de gegevens die nodig zijn voor het trainen van dergelijke AI-modellen gevoeliger dan andere informatie. De belangrijkste risico's met de gegevens zijn als volgt:

• Vertrouwelijkheid

  Een Emotion AI-model vereist zeer diepgaande gegevens met betrekking tot persoonlijke gevoelens en privégedrag voor training. Dit betekent dat de intieme toestand van de persoon goed bekend is bij het model. Het is mogelijk dat een Emotion AI-model alleen op basis van micro-expressies emoties kan voorspellen enkele seconden voordat een persoon ze zelf kan detecteren. Dit levert dus een ernstig privacyprobleem op.

• Ongrijpbaarheid

  De gegevens die nodig zijn voor Emotion AI zijn niet eenvoudig in vergelijking met andere toepassingen van AI. Gegevens die de gemoedstoestand vertegenwoordigen, zijn verschillend en complex. Daarom wordt de opkomst van Emotion AI-aangedreven applicaties moeilijker. Als gevolg hiervan hebben ze hoge investeringen in onderzoek en middelen nodig om tot vruchtbare resultaten te komen.

• Dubbelzinnigheid

  Aangezien er complexe gegevens nodig zijn voor Emotion AI, bestaat de kans op verkeerde interpretaties en foutgevoelige classificaties door modellen. Het interpreteren van emoties is iets waar mensen zelf mee worstelen, dus het delegeren aan AI kan riskant zijn. Daarom kunnen modelresultaten ver verwijderd zijn van de werkelijke werkelijkheid.

• Uitbreiding

  Tegenwoordig hebben moderne pijplijnen voor data-engineering en gedecentraliseerde architecturen het modeltrainingsproces opmerkelijk gestroomlijnd. In het geval van Emotion AI kunnen fouten echter snel toenemen en moeilijk te corrigeren worden. Deze potentiële valkuilen kunnen zich snel door het systeem verspreiden en onnauwkeurigheden afdwingen, waardoor mensen nadelig worden beïnvloed.

Als je meer wilt weten over enkele opwindende technologische ontwikkelingen en hoe deze industrieën transformeren, ga dan naar Verenig.ai.