Hva er Emotion AI & Hvorfor Er Det Viktig?

Emotion AI, også kjent som affektive datamaskiner, er en rekke teknologier som brukes til å lære og fornemme menneskelige emosjoner med hjelp av kunstig intelligens (AI). Ved å utnytte tekst, video og lyddata, analyserer Emotion AI flere kilder for å tolke menneskelige signaler. For eksempel:

• Naturlig språkbehandling og sentimental analyse brukes for tekstdata.
• Voice AI brukes for å prosessere lyd.
• Ansiktsbevegelsesdeteksjon og gangeanalyse for videoer.

Nylig har Emotion AI opplevd en økning i etterspørsel på grunn av sine mange praktiske anvendelser som kan redusere gapet mellom mennesker og maskiner. I virkeligheten antyder en rapport fra MarketsandMarkets Research at markedstørrelsen for emosjonsdeteksjon vil overstige $42 milliarder i 2027, sammenlignet med $23,5 milliarder i 2022.

La oss utforske hvordan denne fantastiske underkategorien av AI fungerer.

Hvordan Fungerer Emotion AI?

Liksom andre AI-teknikker, trenger Emotion AI data for å forbedre ytelsen og forstå brukernes emosjoner. Data varierer fra en anvendelse til en annen. For eksempel, aktivitet på sosiale medier, tale og handlinger i videorekorder, fysiologiske sensorer i enheter osv., brukes til å forstå emosjonene til publikum.

Deretter finner prosessen med funksjonsingeniøri sted, hvor relevante funksjoner som påvirker emosjoner, identifiseres. For ansikts-emosjonsgjenkjenning kan øyebrynbevegelse, munnskape og øyegaze brukes til å bestemme om en person er glad, sint eller lei. Liksom tonehøyde, volum og tempo i talebasert emosjonsdeteksjon kan avgjøre om en person er spenstig, frustrert eller kjedelig.

Senere blir disse funksjonene forbehandlet og brukt til å trene en maskinlæringsalgoritme som kan nøyaktig forutsi de emosjonelle tilstandene til brukerne. Til slutt deployeres modellen i virkelige anvendelser for å forbedre brukeropplevelsen, øke salget og anbefale passende innhold.

4 Viktige Anvendelser Av Emotion AI

Selskaper utnytter Emotion AI-modeller til å bestemme brukernes emosjoner og bruke kyndige innsikter til å forbedre alt fra kundeopplevelse til markedsføringskampanjer. Forskellige industrier benytter seg av denne AI-teknologien. Slike som:

1. Reklame

Målet med å utvikle Emotion AI-drevne løsninger i reklameindustrien er å skape mer personlige og rike opplevelser for kunder. Ofte hjelper de emosjonelle signalene fra kundene med å utvikle målrettede annonser og øke engasjement og salg.

For eksempel, Affectiva, et Boston-basert Emotion AI-selskap, fanger brukernes data som reaksjoner på en bestemt annonse. Senere brukes AI-modeller til å bestemme hva som forårsaket den sterkeste emosjonelle responsen fra seerne. Til slutt inkorporeres disse innsiktene i annonser for å optimere kampanjer og øke salget.

2. Kontaktssentere

Innkommende og utgående kontaktssentere har alltid å gjøre med kunder over telefoner for forskjellige tjenester og kampanjer. Ved å analysere emosjonene til agenter og kunder under samtaler, vurderer kontaktssentre agentenes prestasjoner og kundenes tilfredshet. I tillegg bruker agenter Emotion AI til å forstå kundens humør og kommunisere effektivt.

En ledende helseforsikringsleverandør, Humana, har brukt Emotion AI i sine kontaktssentere i ganske lang tid nå for å håndtere kundene effektivt. Med hjelp av en Emotion AI-berettet digital coach, blir agentene i kontaktssenteret promptet i sanntid til å justere tone og samtale i henhold til kundene.

3. Mentalt Helse

Ifølge en rapport fra National Institute of Mental Health, har mer enn en av fem voksne i USA en mental sykdom. Dette betyr at millioner av mennesker ikke er selvbevisste om sine emosjoner eller ikke er i stand til å håndtere dem. Emotion AI kan hjelpe mennesker ved å øke deres selvbevissthet og hjelpe dem med å lære å mestre strategier for å redusere stress.

I dette rommet har Cogitos plattform CompanionMx hjulpet mennesker med å detektere humørforandringer. Applikasjonen sporer brukerens stemme via telefonen og utfører analyse for å detektere tegn på angst og humørforandringer. Liksom det finnes spesialiserte bærbare enheter tilgjengelige for å gjenkjenne stress, smerte eller frustrasjon hos brukerne gjennom deres hjerteslag, blodtrykk osv.

4. Bilindustri

Det er omtrent 1,446 milliarder kjøretøy registrert i verden. Bilindustrien i USA alene genererte $1,53 billioner i inntekter i 2021. Til tross for å være en av de største industrene i verden, ønsker bilindustrien å forbedre veisikkerheten og redusere ulykkene for å være bærekraftig. Ifølge en undersøkelse, er det 11,7 dødsfall per 100 000 mennesker i bilulykker i USA. Derfor kan Emotion AI brukes til å redusere forebyggelige ulykker.

Flere applikasjoner er tilgjengelige for å overvåke sjåførens tilstand ved hjelp av sensorer. De kan detektere tegn på stress, frustrasjon eller trøtthet. Spesielt har Harman Automotive utviklet et Emotion AI-basert adaptivt kjøretøyskontrollsystem for å analysere sjåførens emosjonelle tilstand gjennom ansiktsgjenkjenningsteknologi. Under bestemte omstendigheter justerer systemet bilens innstillinger for å komfortable sjåføren, som å tilby beroligende musikk eller ambient lys for å forebygge distraksjoner og ulykker.

Hvorfor Er Emotion AI Viktig?

Psykolog Daniel Goleman forklarte i sin bok “Emotional Intelligence: Why It Can Matter More Than IQ” at Emosjonell Intelligens (EQ) betyr mer enn Intelligenskvote (IQ). Ifølge ham kan EQ ha en større innvirkning på en persons suksess i livet enn hans IQ. Dette viser at kontroll over emosjoner er nødvendig for å ta rasjonelle og informerte beslutninger. Siden mennesker er utsatt for emosjonell forvrengning som kan påvirke deres rasjonelle tenkning, kan Emotion AI assistere i daglige gjøremål ved å utøve bevisst dømmekraft og ta riktige avgjørelser.

I tillegg, gitt det nåværende riket av den teknologiske verden, øker bruken av teknologi av mennesker globalt. Siden mennesker blir mer sammenkoblede og teknologien fortsetter å utvikle seg, øker avhengigheten av teknologi for å håndtere alle slags saker. Derfor, for å gjøre interaksjoner med mennesker mer personlige og medfølende, er kunstig empati avgjørende.

Emotion AI inkorporerer kunstig empati i maskiner for å bygge smarte produkter som kan forstå og reagere på menneskelige emosjoner effektivt. For eksempel, i helsevesenet, brukes kunstig empati til å utvikle en applikasjon av en forskningsgruppe ved RMIT University. Denne applikasjonen er programmert til å analysere en persons stemme og detektere om han lider av Parkinsons sykdom. I spillindustrien bruker utviklere kunstig empati til å skape livlige karakterer som reagerer på spillernes emosjoner og forbedrer den totale spilloplevelsen.

Til tross for at fordelene med Emotion AI er uten sammenligning, finnes det flere utfordringer ved å implementere og skalerer emosjonsbaserte applikasjoner.

Etiske Overveielser & Utfordringer Med Emotion AI

Emotion AI er i en tidlig fase for øyeblikket. Talløse AI-laboratorier begynner å utvikle programvare som kan gjenkjenne menneskelig tale og emosjon for å høste praktiske fordeler. Ettersom utviklingen og veksten øker, er flere risikoer blitt oppdaget. Ifølge Accenture, er dataene som trengs for å trene slike AI-modeller mer sensitive enn andre informasjon. De primære risikoene med dataene er som følger:

• Intimitet

  En Emotion AI-modell trenger svært dyptgående data relatert til personlige følelser og private atferd for trening. Dette betyr at personens intime tilstand er godt kjent for modellen. Det er mulig at bare basert på mikro-uttrykk, kan en Emotion AI-modell forutsi emosjoner flere sekunder før en person selv kan detektere dem. Derfor presenterer dette en alvorlig personvernsbekymring.

• Ugrepet

  Dataene som trengs for Emotion AI, er ikke enkle i forhold til andre AI-applikasjoner. Data som representerer tilstand av sinn er forskjellig og kompleks. Derfor blir oppblomstringen av Emotion AI-drevne applikasjoner mer vanskelig. Som resultat, krever de høye investeringer i forskning og ressurser for å gi fruktbare resultater.

• Uklarhet

  Siden kompleks data trengs for Emotion AI, er det en sannsynlighet for misfortolkninger og feilaktige klassifiseringer av modellene. Å tolke emosjoner er noe mennesker selv sliter med, så å delegere dette til AI kan være risikabelt. Derfor kan modellresultatene være langt unna den faktiske virkeligheten.

• Escalering

  I dag, moderne dataingeniør-pipelines og desentraliserte arkitekturer har strømlinjeformet modelltreningprosessen betydelig. Imidlertid, i tilfelle Emotion AI, kan feil raskt prolifere og bli vanskelige å korrigere. Disse potensielle fallgruver kan spre seg raskt gjennom systemet og tvinge uakkurater og påvirke mennesker negativt.

Hvis du er interessert i å lære mer om noen spennende fremgang i teknologi og hvordan de transformerer industrier, kan du besøke Unite.ai.