Что такое Emotion AI и почему она важна?

Emotion AI, также известная как аффективные вычисления, представляет собой широкий спектр технологий, используемых для изучения и распознавания человеческих эмоций с помощью искусственного интеллекта (ИИ). Используя текстовые, видео- и аудиоданные, Emotion AI анализирует несколько источников для интерпретации человеческих сигналов. Например:

• Обработка естественного языка и анализ настроений используются для текстовых данных.
• Обработка голоса используется для аудиоданных.
• Обнаружение движения лица и анализ походки для видео.

В последнее время Emotion AI испытывает растущий спрос из-за ее многочисленных практических применений, которые могут сократить разрыв между людьми и машинами. Фактически, отчет MarketsandMarkets Research предполагает, что размер рынка обнаружения эмоций ожидается превышать $42 миллиарда к 2027 году, по сравнению с $23,5 миллиардами в 2022 году.

Давайте рассмотрим, как работает эта удивительная подкатегория ИИ.

Как работает Emotion AI?

Как и любой другой метод ИИ, Emotion AI требует данных для улучшения производительности и понимания эмоций пользователей. Данные варьируются от одного случая к другому. Например, активность в социальных сетях, речь и действия в видеозаписях, физиологические датчики в устройствах и т. д. используются для понимания эмоций аудитории.

После этого происходит процесс инженерии функций, где определяются релевантные функции, влияющие на эмоции. Для распознавания эмоций по лицу можно использовать движение бровей, форму рта и взгляд глаз, чтобы определить, счастлив ли человек, грустен или зол. Аналогично, высота, громкость и темп в речевом обнаружении эмоций могут определить, возбужден ли человек, разочарован или скучает.

Позже эти функции предварительно обрабатываются и используются для обучения алгоритма машинного обучения, который может точно предсказать эмоциональные состояния пользователей. Наконец, модель развертывается в реальных приложениях для улучшения пользовательского опыта, увеличения продаж и рекомендации подходящего контента.

4 важных применения Emotion AI

Компании используют модели Emotion AI для определения эмоций пользователей и использования осведомленных знаний для улучшения всего, от пользовательского опыта до маркетинговых кампаний. Различные отрасли используют эту технологию ИИ. Например:

1. Реклама

Целью разработки решений Emotion AI в рекламной индустрии является создание более персонализированных и богатых опытов для клиентов. Часто эмоциональные сигналы клиентов помогают в разработке целевой рекламы и увеличении вовлеченности и продаж.

Например, Affectiva, бостонская компания Emotion AI, захватывает данные пользователей, такие как реакции на конкретную рекламу. Позже ИИ-модели используются для определения того, что вызвало сильнейшую эмоциональную реакцию у зрителей. Наконец, эти знания включаются в рекламу для оптимизации кампаний и увеличения продаж.

2. Колл-центры

Входящие и исходящие колл-центры всегда имеют дело с клиентами по телефону для различных услуг и кампаний. Анализируя эмоции агентов и клиентов во время звонков, колл-центры оценивают производительность агентов и удовлетворенность клиентов. Кроме того, агенты используют Emotion AI для понимания настроения клиентов и эффективного общения.

Ведущий поставщик медицинского страхования Humana уже использует Emotion AI в своих колл-центрах для эффективного взаимодействия с клиентами. С помощью цифрового тренера, оснащенного Emotion AI, агенты в колл-центре получают сигналы в режиме реального времени для корректировки тона и разговора в соответствии с клиентами.

3. Психическое здоровье

Согласно отчету Национального института психического здоровья, более одной пятой взрослых в США живут с психическим заболеванием. Это означает, что миллионы людей не осознают своих эмоций или не способны с ними справиться. Emotion AI может помочь людям, увеличивая их самосознание и помогая им учиться стратегиям снижения стресса.

В этой области платформа Cogito CompanionMx помогает людям обнаруживать изменения настроения. Приложение отслеживает голос пользователя через его телефон и проводит анализ для обнаружения признаков тревоги и изменений настроения. Аналогично, существуют специализированные носимые устройства, которые также могут распознавать стресс, боль или разочарование пользователей по их сердцебиению, артериальному давлению и т. д.

4. Автомобильная промышленность

В мире зарегистрировано примерно 1,446 миллиарда транспортных средств. Автомобильная промышленность в США одна произвела 1,53 триллиона долларов дохода в 2021 году. Несмотря на то, что это одна из крупнейших отраслей в мире, автомобильная промышленность стремится улучшить безопасность на дорогах и снизить количество аварий для устойчивого роста. Согласно опросу, в США происходит 11,7 смертей на 100 000 человек в автомобильных авариях. Поэтому для устойчивого роста отрасли Emotion AI может быть использована для снижения количества предотвратимых аварий.

Существует несколько приложений, которые отслеживают состояние водителя с помощью датчиков. Они могут обнаруживать признаки стресса, разочарования или усталости. В частности, Harman Automotive разработала систему адаптивного управления транспортным средством, оснащенную Emotion AI, для анализа эмоционального состояния водителя с помощью технологии распознавания лиц. В определенных обстоятельствах система регулирует настройки автомобиля для комфорта водителя, например, обеспечивая успокаивающую музыку или освещение, чтобы предотвратить отвлечения и аварии.

Почему Emotion AI важна?

Психолог Даниэль Голман объяснил в своей книге «Эмоциональный интеллект: почему он важнее, чем IQ», что эмоциональный интеллект (EQ) важнее, чем коэффициент интеллекта (IQ). Согласно ему, EQ может иметь большее влияние на успех человека в жизни, чем его IQ. Это показывает, что контроль над эмоциями необходим для принятия обоснованных решений. Поскольку люди склонны к эмоциональным предубеждениям, которые могут повлиять на их рациональное мышление, Emotion AI может помочь в повседневных делах, применяя осознанное суждение и принимая правильные решения.

Кроме того, учитывая текущий мир технологий, использование технологий людьми увеличивается во всем мире. По мере того, как люди становятся более взаимосвязанными и технологии продолжают развиваться, растет зависимость от технологий для решения всех видов вопросов. Поэтому для создания более персонализированных и сочувственных взаимодействий с людьми искусственная эмпатия необходима.

Emotion AI включает искусственную эмпатию в машины для создания умных продуктов, которые могут понимать и реагировать на человеческие эмоции эффективно. Например, в здравоохранении с помощью искусственной эмпатии исследовательская группа в RMIT University разработала приложение, которое анализирует голос человека и обнаруживает, страдает ли он болезнью Паркинсона. В игровой индустрии разработчики используют искусственную эмпатию для создания реалистичных персонажей, которые реагируют на эмоции игрока и улучшают общий игровой опыт.

Хотя преимущества Emotion AI неоспоримы, существуют несколько проблем в реализации и масштабировании эмоциональных приложений.

Этические соображения и проблемы Emotion AI

Emotion AI находится на начальном этапе развития. Многие лаборатории ИИ начинают разрабатывать программное обеспечение, которое может распознавать человеческую речь и эмоции для получения практических преимуществ. По мере роста ее разработки и роста обнаружены несколько рисков. Согласно Accenture, данные, необходимые для обучения таких ИИ-моделей, более чувствительны, чем другие сведения. Основные риски, связанные с этими данными, следующие:

• Интимность

  Модель Emotion AI требует глубоких данных, связанных с личными чувствами и частным поведением, для обучения. Это означает, что интимное состояние человека хорошо известно модели. Возможно, что только на основе микровыражений модель Emotion AI может предсказать эмоции за несколько секунд до того, как человек сам сможет их обнаружить. Следовательно, это представляет серьезную проблему конфиденциальности.

• Неосязаемость

  Данные, необходимые для Emotion AI, не так просты, как в других приложениях ИИ. Данные, представляющие состояние ума, различны и сложны. Следовательно, возникновение приложений, оснащенных Emotion AI, становится более трудным. В результате они требуют значительных инвестиций в исследования и ресурсы для получения плодотворных результатов.

• Неоднозначность

  Поскольку для Emotion AI требуются сложные данные, существует вероятность неправильных интерпретаций и ошибочных классификаций моделями. Интерпретация эмоций — это то, с чем люди сами борются, поэтому делегирование этого ИИ может быть рискованным. Следовательно, результаты модели могут быть далеки от реальности.

• Эскалация

  Сегодня современные инженерные конвейеры данных и децентрализованные архитектуры значительно оптимизировали процесс обучения моделей. Однако в случае Emotion AI ошибки могут быстро распространяться и стать трудными для исправления. Эти потенциальные ловушки могут быстро распространиться по всей системе и навязать неточности, тем самым негативно влияя на людей.

Если вас интересует изучение некоторых интересных достижений в технологиях и того, как они преобразуют отрасли, посетите Unite.ai.