Co to jest Emotion AI i dlaczego jest ważne?

Emotion AI, znany również jako affective computing, to szeroki zakres technologii wykorzystywanych do nauki i rozpoznawania ludzkich emocji za pomocą sztucznej inteligencji (AI). Wykorzystując dane z tekstu, wideo i audio, Emotion AI analizuje wiele źródeł, aby zinterpretować ludzkie sygnały. Na przykład:

• Przetwarzanie języka naturalnego i analiza sentymentu są wykorzystywane do danych tekstowych.
• Voice AI jest wykorzystywany do przetwarzania audio.
• Wykrywanie ruchu twarzy i analiza chodu dla wideo.

Ostatnio Emotion AI doświadcza większego popytu ze względu na jego liczne praktyczne zastosowania, które mogą zmniejszyć lukę między ludźmi a maszynami. W rzeczywistości raport MarketsandMarkets Research sugeruje, że rozmiar rynku wykrywania emocji przekroczy $42 miliardy do 2027 roku, w porównaniu z 23,5 miliardami dolarów w 2022 roku.

Zobaczmy, jak działa ta niesamowita podkategoria AI.

Jak działa Emotion AI?

Podobnie jak każda inna technika AI, Emotion AI wymaga danych, aby poprawić wydajność i zrozumieć emocje użytkowników. Dane te różnią się w zależności od przypadku użycia. Na przykład, aktywność w mediach społecznościowych, mowa i działania w nagraniach wideo, sensory fizjologiczne w urządzeniach itp. są wykorzystywane do zrozumienia emocji publiczności.

Później następuje proces inżynierii cech, podczas którego są identyfikowane istotne cechy wpływające na emocje. Dla rozpoznawania emocji na twarzy, ruchy brwi, kształt ust i spojrzenie oczu mogą być wykorzystywane do określenia, czy osoba jest szczęśliwa, smutna czy zła. Podobnie, pitch, głośność i tempo w rozpoznawaniu emocji opartym na mowie mogą określić, czy osoba jest podekscytowana, sfrustrowana czy znudzona.

Później te cechy są przetwarzane i wykorzystywane do szkolenia modelu uczenia maszynowego, który może dokładnie przewidzieć stany emocjonalne użytkowników. Wreszcie, model jest wdrożony w aplikacjach świata rzeczywistego, aby poprawić doświadczenie użytkownika, zwiększyć sprzedaż i polecić odpowiednią zawartość.

4 ważne zastosowania Emotion AI

Przedsiębiorstwa wykorzystują modele Emotion AI, aby określić emocje użytkowników i wykorzystać wiedzę, aby poprawić wszystko, od doświadczenia klienta po kampanie marketingowe. Różne branże wykorzystują tę technologię AI. Na przykład:

1. Reklama

Celem tworzenia rozwiązań opartych na Emotion AI w branży reklamowej jest stworzenie bardziej personalizowanych i bogatych doświadczeń dla klientów. Często sygnały emocjonalne klientów pomagają w tworzeniu ukierunkowanych reklam i zwiększaniu zaangażowania oraz sprzedaży.

Na przykład, Affectiva, firma z Bostonu specjalizująca się w Emotion AI, gromadzi dane użytkowników, takie jak reakcje na konkretną reklamę. Później modele AI są wykorzystywane do określenia, co spowodowało najsilniejszą reakcję emocjonalną widzów. Wreszcie, te spostrzeżenia są włączane do reklam, aby zoptymalizować kampanie i zwiększyć sprzedaż.

2. Centra telefoniczne

Centra telefoniczne przyjmujące i wyjmujące są zawsze w kontakcie z klientami przez połączenia telefoniczne w celu różnych usług i kampanii. Analizując emocje agentów i klientów podczas połączeń, centra telefoniczne oceniają wydajność agentów i zadowolenie klientów. Ponadto, agenci wykorzystują Emotion AI, aby zrozumieć nastrój klientów i skutecznie się z nimi komunikować.

Wiodący dostawca ubezpieczeń zdrowotnych, Humana, wykorzystuje Emotion AI w swoich centrach telefonicznych od dłuższego czasu, aby skutecznie obsługiwać swoich klientów. Z pomocą cyfrowego trenera wspieranego przez Emotion AI, agenci w centrum telefonicznym są nakłaniani w czasie rzeczywistym do dostosowania swojego tonu i rozmowy zgodnie z klientami.

3. Zdrowie psychiczne

Według raportu Narodowego Instytutu Zdrowia Psychicznego, ponad jeden na pięciu dorosłych w Stanach Zjednoczonych żyje z chorobą psychiczną. Oznacza to, że miliony ludzi nie są świadomi swoich emocji lub nie potrafią ich kontrolować. Emotion AI może pomóc ludziom, zwiększając ich samoświadomość i pomagając im nauczyć się radzić sobie ze stresem.

W tym obszarze platforma CompanionMx firmy Cogito pomaga ludziom wykrywać zmiany nastroju. Aplikacja śledzi głos użytkownika za pomocą jego telefonu i wykonuje analizę, aby wykryć oznaki lęku i zmian nastroju. Podobnie, dostępne są specjalistyczne urządzenia noszone, które rozpoznają stres, ból lub frustrację użytkowników za pomocą ich tętna, ciśnienia krwi itp.

4. Motoryzacja

Istnieje około 1,446 miliarda pojazdów zarejestrowanych na świecie. Przemysł motoryzacyjny w Stanach Zjednoczonych sam generuje 1,53 biliona dolarów przychodu w 2021 roku. Pomimo tego, że jest to jeden z największych przemysłów na świecie, przemysł motoryzacyjny dąży do poprawy bezpieczeństwa na drogach i zmniejszenia liczby wypadków, aby przetrwać. Według sondażu, jest 11,7 zgonów na 100 000 ludzi w wypadkach samochodowych w Stanach Zjednoczonych. Dlatego też, dla zrównoważonego rozwoju przemysłu, Emotion AI może być wykorzystany do zmniejszenia liczby wypadków.

Istnieją różne aplikacje, które monitorują stan kierowcy za pomocą czujników. Mogą one wykrywać oznaki stresu, frustracji lub zmęczenia. W szczególności, Harman Automotive rozwinął system adaptacyjnego sterowania pojazdem wspieranego przez Emotion AI, który analizuje stan emocjonalny kierowcy za pomocą technologii rozpoznawania twarzy. W określonych okolicznościach, system dostosowuje ustawienia pojazdu, aby ukoić kierowcę, np. dostarczając kojącą muzykę lub oświetlenie, aby zapobiec rozproszeniu uwagi i wypadkom.

Dlaczego Emotion AI jest ważne?

Psycholog Daniel Goleman wyjaśnił w swojej książce „Inteligencja emocjonalna: Dlaczego może być ważniejsza niż IQ”, że inteligencja emocjonalna (EQ) jest ważniejsza niż iloraz inteligencji (IQ). Według niego, EQ może mieć większy wpływ na sukces człowieka w życiu niż jego IQ. To pokazuje, że kontrola emocji jest konieczna do podejmowania rozsądnych i świadomych decyzji. Ponieważ ludzie są skłonni do emocjonalnych uprzedzeń, które mogą wpływać na ich racjonalne myślenie, Emotion AI może pomóc w codziennych czynnościach, stosując świadome osądy i podejmując odpowiednie decyzje.

Ponadto, biorąc pod uwagę obecny stan świata technologicznego, korzystanie z technologii przez ludzi wzrasta na całym świecie. Im ludzie stają się bardziej połączeni, a technologia kontynuuje postęp, zależność od technologii do radzenia sobie ze wszystkimi sprawami wzrasta. Dlatego też, aby uczynić interakcje z ludźmi bardziej personalizowanymi i empatycznymi, sztuczna empatia jest niezbędna.

Emotion AI włącza sztuczną empatię do maszyn, tworząc inteligentne produkty, które mogą zrozumieć i odpowiednio reagować na ludzkie emocje. Na przykład, w opiece zdrowotnej, za pomocą sztucznej empatii, zespół badawczy na RMIT University stworzył aplikację, która analizuje głos osoby i wykrywa, czy cierpi na chorobę Parkinsona. W branży gier, deweloperzy wykorzystują sztuczną empatię, aby stworzyć postacie, które reagują na emocje gracza i poprawiają ogólne doświadczenie gry.

Chociaż zalety Emotion AI są nieporównywalne, istnieją pewne wyzwania związane z wdrożeniem i skalowaniem aplikacji opartych na emocjach.

Etyczne rozważania i wyzwania Emotion AI

Emotion AI jest obecnie w fazie początkowej. Wiele laboratoriów AI zaczyna rozwijać oprogramowanie, które może rozpoznawać ludzką mowę i emocje, aby uzyskać praktyczne korzyści. Wraz ze wzrostem rozwoju i wzrostem, odkryto wiele ryzyk. Według Accenture, dane potrzebne do szkolenia takich modeli AI są bardziej wrażliwe niż inne informacje. Główne ryzyka związane z danymi to:

• Intymność

  Model Emotion AI wymaga głębokich danych związanych z osobistymi uczuciami i prywatnymi zachowaniami do szkolenia. Oznacza to, że stan intymny osoby jest dobrze znany modelowi. Możliwe, że nawet na podstawie mikroekspresji, model Emotion AI może przewidzieć emocje kilka sekund przed tym, zanim osoba sama będzie mogła je wykryć. Stwarza to poważne obawy dotyczące prywatności.

• Niewidzialność

  Dane potrzebne do Emotion AI nie są proste w porównaniu z innymi zastosowaniami AI. Dane reprezentujące stan umysłu są złożone i trudne. Dlatego też pojawienie się aplikacji wspieranych przez Emotion AI staje się bardziej skomplikowane. W rezultacie wymagają one wysokich nakładów w badaniach i zasobach, aby osiągnąć owocne rezultaty.

• Niejasność

  Ponieważ dane potrzebne do Emotion AI są złożone, istnieje ryzyko błędnej interpretacji i błędnych klasyfikacji przez modele. Interpretacja emocji jest czymś, z czym ludzie sami mają trudności, więc powierzanie tego AI może być ryzykowne. Dlatego też wyniki modelu mogą być daleko od rzeczywistości.

• Eskalacja

  Dziś nowoczesne potoki inżynierii danych i zdecentralizowane architektury znacznie usprawniły proces szkolenia modelu. Jednak w przypadku Emotion AI, błędy mogą szybko się rozprzestrzeniać i stać się trudne do skorygowania. Te potencjalne pułapki mogą szybko rozprzestrzenić się w systemie i narzucić nieścisłości, wpływając negatywnie na ludzi.

Jeśli jesteś zainteresowany dowiedzeniem się więcej o niektórych ekscytujących postępach w technologiach i tym, jak przekształcają one branże, sprawdź Unite.ai.