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 tekstowe, wideo i audio, Emotion AI analizuje wiele źródeł, aby interpretować sygnały ludzkie. 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 filmów 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 ma przekroczyć $42 miliardy do 2027 roku, w porównaniu z 23,5 miliardami dolarów w 2022 roku.

Zbadajmy, jak działa ta niesamowita sub-kategoria AI.

Jak działa Emotion AI?

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

Następnie 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 wykorzystane do określenia, czy osoba jest szczęśliwa, smutna czy zła. Podobnie, pitch, głośność i tempo w wykrywaniu emocji opartym na mowie mogą wywnioskować, czy osoba jest podekscytowana, sfrustrowana czy znudzona.

Później te cechy są przetwarzane i wykorzystywane do szkolenia algorytmu 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 do kampanii marketingowych. Różne branże wykorzystują tę technologię AI. Takie jak:

1. Reklama

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

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

2. Centra telefoniczne

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

Wiodący dostawca ubezpieczeń zdrowotnych, Humana, wykorzystuje Emotion AI w swoich centrach telefonicznych od dłuższego czasu, aby skutecznie radzić sobie z klientami. 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

Zgodnie z raportem Narodowego Instytutu Zdrowia Psychicznego, więcej niż jeden na pięciu dorosłych mieszkańców USA żyje z chorobą psychiczną. Oznacza to, że miliony ludzi nie są albo świadomi swoich emocji, albo nie są w stanie ich radzić. Emotion AI może pomóc ludziom, zwiększając ich samoświadomość i pomagając im nauczyć się radzić sobie ze stresem.

W tym zakresie platforma Cogito CompanionMx pomaga ludziom wykrywać zmiany nastroju. Aplikacja śledzi głos użytkownika za pomocą jego telefonu i wykonuje analizę, aby wykryć oznaki lęku i zmian nastroju. Podobnie istnieją 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. Branża motoryzacyjna w Stanach Zjednoczonych sama wytwarza 1,53 biliona dolarów przychodu w 2021 roku. Pomimo tego, że jest to jedna z największych branż na świecie, branża motoryzacyjna dąży do poprawy bezpieczeństwa na drogach i zmniejszenia liczby wypadków, aby przetrwać. Zgodnie z ankieta, jest 11,7 zgonów na 100 000 ludzi w wypadkach samochodowych w Stanach Zjednoczonych. Dlatego dla zrównoważonego wzrostu branży Emotion AI można wykorzystać do zmniejszenia liczby wypadków, które można było uniknąć.

Istnieje wiele aplikacji, które monitorują stan kierowcy za pomocą czujników. Mogą one wykryć oznaki stresu, frustracji lub zmęczenia. W szczególności Harman Automotive rozwinął system adaptacyjnego sterowania pojazdem wspieranego przez Emotion AI, aby analizować stan emocjonalny kierowcy za pomocą technologii rozpoznawania twarzy. W określonych okolicznościach system dostosowuje ustawienia samochodu, aby komfortować kierowcę, takie jak odtwarzanie kojącej muzyki lub oświetlenia, aby zapobiec rozproszeniom 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 nad emocjami jest konieczna do podejmowania racjonalnych i świadomych decyzji. Ponieważ ludzie są skłonni do emocjonalnych uprzedzeń, które mogą wpływać na ich racjonalne myślenie, Emotion AI może pomóc w codziennych czynnościach, ćwicząc uważne osądy i podejmując odpowiednie decyzje.

Ponadto, biorąc pod uwagę obecny stan świata technologicznego, korzystanie z technologii przez ludzi stale rośnie na całym świecie. Im ludzie stają się bardziej połączeni, a technologia się rozwija, tym wzrasta zależność od technologii w radzeniu sobie ze wszystkimi rodzajami spraw. Dlatego też, aby uczynić interakcje z ludźmi bardziej spersonalizowanymi i empatycznymi, sztuczna empatia jest niezbędna.

Emotion AI włącza sztuczną empatię do maszyn, aby tworzyć inteligentne produkty, które mogą zrozumieć i odpowiedzieć na ludzkie emocje w sposób skuteczny. Na przykład w opiece zdrowotnej, za pomocą sztucznej empatii, zespół badawczy z RMIT University stworzył aplikację, która jest zaprogramowana do analizy głosu osoby i wykrycia, czy cierpi na chorobę Parkinsona. W branży gier deweloperzy wykorzystują sztuczną empatię, aby tworzyć 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 tworzyć oprogramowanie, które może rozpoznawać ludzką mowę i emocje, aby uzyskać praktyczne korzyści. W miarę wzrostu jego rozwoju i wzrostu, wiele ryzyk zostało odkrytych. Zgodnie z Accenture, dane potrzebne do szkolenia takich modeli AI są bardziej wrażliwe niż inne informacje. Główne ryzyka związanego z danymi są następujące:

• 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. Jest możliwe, że już na podstawie mikroekspresji model Emotion AI może przewidzieć emocje kilka sekund przed tym, zanim osoba sama będzie mogła je wykryć. Dlatego stanowi to poważne zagrożenie dla prywatności.

• Nieuchwytność

  Dane potrzebne do Emotion AI nie są proste w porównaniu z innymi zastosowaniami AI. Dane reprezentujące stan umysłu są różne i złożone. Dlatego pojawianie się aplikacji wspieranych przez Emotion AI staje się trudniejsze. W rezultacie wymagają one dużych inwestycji w badania i zasoby, aby osiągnąć owocne rezultaty.

• Niejasność

  Ponieważ złożone dane są potrzebne do Emotion AI, istnieje prawdopodobieństwo błędnej interpretacji i błędnych klasyfikacji przez modele. Interpretowanie emocji jest czymś, z czym ludzie sami mają trudności, więc powierzanie tego AI może być ryzykowne. Dlatego 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 trudnymi do skorygowania. Te potencjalne pułapki mogą szybko rozprzestrzenić się w systemie i wymusić nieścisłości, wpływając negatywnie na ludzi.

Jeśli chcesz dowiedzieć się więcej o niektórych ekscytujących postępach w technologiach i tym, jak przekształcają branże, sprawdź Unite.ai.