Vad är Emotion AI och varför spelar det någon roll?

Emotion AI, även känd som affective computing, är ett brett utbud av tekniker som används för att lära sig och känna av mänskliga känslor med hjälp av artificiell intelligens (AI). Med hjälp av text-, video- och ljuddata analyserar Emotion AI flera källor för att tolka mänskliga signaler. Till exempel:

• Naturlig språkbehandling och sentimental analys används för textdata.
• Röst AI används för att bearbeta ljud.
• Ansiktsrörelsedetektering och gånganalys för videor.

På senare tid har Emotion AI upplevt en större efterfrågan på grund av dess många praktiska tillämpningar som kan minska klyftan mellan människor och maskiner. Faktum är att en rapport från MarketsandMarkets Research tyder på att marknadsstorleken för känslodetektering förväntas överträffa $ 42 miljarder år 2027, jämfört med 23.5 miljarder dollar 2022.

Låt oss utforska hur denna fantastiska underkategori av AI fungerar.

Hur fungerar Emotion AI?

Liksom alla andra AI-tekniker behöver Emotion AI data för att förbättra prestanda och förstå användarnas känslor. Uppgifterna varierar från ett användningsfall till ett annat. Till exempel, aktivitet på sociala medier, tal och handlingar i videoinspelningar, fysiologiska sensorer i enheter, etc., används för att förstå publikens känslor.

Efteråt äger processen av funktionsteknik rum där relevanta egenskaper som påverkar känslor identifieras. För att känna igen känslor i ansiktet kan ögonbrynsrörelse, munform och ögonblick användas för att avgöra om en person är glad, ledsen eller arg. På samma sätt kan tonhöjd, volym och tempo i talbaserad känslodetektering härleda om en person är upphetsad, frustrerad eller uttråkad.

Senare är dessa funktioner förbehandlade och används för att träna en maskininlärning algoritm som exakt kan förutsäga användarnas känslomässiga tillstånd. Slutligen distribueras modellen i verkliga applikationer för att förbättra användarupplevelsen, öka försäljningen och rekommendera lämpligt innehåll.

4 Viktiga tillämpningar av Emotion AI

Företag använder Emotion AI-modeller för att fastställa användarnas känslor och använda kunniga insikter för att förbättra allt från kundupplevelse till marknadsföringskampanjer. Olika industrier använder sig av denna AI-teknik. Till exempel:

1. Reklam

Syftet med att ta fram Emotion AI-drivna lösningar inom reklambranschen är att skapa mer personliga och rika upplevelser för kunderna. Ofta hjälper kundernas känslomässiga signaler till utveckla riktade annonser och öka engagemanget och försäljning.

Till exempel, Affectiva, ett Boston-baserat Emotion AI-företag, fångar användarnas data som reaktioner på en viss annons. Senare används AI-modeller för att avgöra vad som orsakade den starkaste känslomässiga responsen från tittarna. Slutligen införlivas dessa insikter i annonser för att optimera kampanjer och öka försäljningen.

2. Callcenter

Inkommande och utgående callcenter har alltid att göra med kunder över samtal för olika tjänster och kampanjer. Genom att analysera agenternas och kundernas känslor under samtal, utvärderar callcenter agenternas prestationer och kundernas tillfredsställelse. Dessutom använder agenter Emotion AI för att förstå kundernas humör och kommunicera effektivt.

Humana har varit en ledande sjukförsäkringsleverantör med hjälp av Emotion AI i sina callcenter under ganska lång tid nu för att hantera sina kunder effektivt. Med hjälp av en Emotion AI-styrd digital coach uppmanas agenter i callcentret i realtid att anpassa sin pitch och konversation efter kunderna.

3. Mental hälsa

Enligt en rapport av National Institute of Mental Health lever mer än var femte amerikanska vuxna med en psykisk sjukdom. Det betyder att miljontals människor varken är självmedvetna om sina känslor eller inte kan hantera dem. Emotion AI kan hjälpa människor genom att öka deras självmedvetenhet och hjälpa dem att lära sig hantera strategier för att minska stress.

I detta utrymme, Cogitos plattform CompanionMx har hjälpt människor att upptäcka humörförändringar. Applikationen spårar användarens röst via sin telefon och utför analyser för att upptäcka tecken på ångest och humörförändringar. På samma sätt finns det specialiserade wearable tillgängliga enheter för att känna igen användarnas stress, smärta eller frustration genom deras hjärtslag, blodtryck etc.

4. Automotive

Det finns ungefär 1.446 miljarder fordon registrerat i världen. Enbart bilindustrin i USA tjänade 1.53 biljoner dollar i intäkter 2021. Trots att den är en av de största industrierna i världen strävar bilindustrin efter att förbättra trafiksäkerheten och minska antalet olyckor. Enligt a undersökning, det finns 11.7 dödsfall per 100,000 XNUMX personer i motorfordonsolyckor i USA. Därför, för branschens hållbara tillväxt, kan Emotion AI användas för att minska förebyggbara olyckor.

Det finns flera applikationer för att övervaka förarens tillstånd med hjälp av sensorer. De kan upptäcka tecken på stress, frustration eller trötthet. I synnerhet har Harman Automotive utvecklade ett Emotion AI-drivet adaptivt fordonskontrollsystem för att analysera en förares känslomässiga tillstånd genom ansiktsigenkänningsteknik. Under vissa omständigheter justerar systemet bilens inställningar för att trösta föraren, som att tillhandahålla lugnande musik eller omgivande belysning för att förhindra distraktioner och olyckor.

Varför spelar Emotion AI roll?

Psykologen Daniel Goleman förklarade i sin bok "Emotionell intelligens: Varför Det kan saken mer än IQ” att emotionell intelligens (EQ) betyder mer än intelligenskvoten (IQ). Enligt honom kan EQ ha större inflytande på en persons framgång i livet än hans IQ. Detta visar att kontroll över känslor är nödvändig för att fatta sunda och informerade beslut. Eftersom människor är utsatta för känslomässiga fördomar som kan påverka deras rationella tänkande, kan Emotion AI hjälpa dagliga sysslor genom att utöva medveten bedömning och göra rätt samtal.

Med tanke på den tekniska världens nuvarande område ökar dessutom människors användning av teknik globalt. När människor blir mer sammankopplade och tekniken fortsätter att utvecklas, ökar beroendet av teknik för att hantera alla möjliga frågor. Därför, för att göra interaktioner med människor mer personliga och empatiska, är artificiell empati avgörande.

Emotion AI införlivar artificiell empati i maskiner för att bygga smarta produkter som kan förstå och svara på mänskliga känslor effektivt. Till exempel, inom sjukvården, med hjälp av artificiell empati, utvecklas en applikation av ett forskarlag vid RMIT University. Denna applikation är programmerad för att analysera rösten hos en person och upptäcka om han lider av Parkinsons sjukdom. I spelindustrin använder utvecklare artificiell empati för att skapa verklighetstrogna karaktärer som svarar på spelarens känslor och förbättrar den övergripande spelupplevelsen.

Även om fördelarna med Emotion AI är oöverträffade, finns det flera utmaningar med att implementera och skala känslobaserade applikationer.

Etiska överväganden och utmaningar för Emotion AI

Emotion AI är i en begynnande fas för tillfället. Många AI-laboratorier börjar utveckla programvara som kan känna igen mänskligt tal och känslor för att få praktiska fördelar. När utvecklingen och tillväxten ökar har flera risker upptäckts. Enligt Accenture är data som behövs för att träna sådana AI-modeller känsligare än annan information. De primära riskerna med uppgifterna är följande:

• Intimitet

  En Emotion AI-modell kräver mycket djupgående data relaterade till personliga känslor och privata beteenden för träning. Det betyder att personens intima tillstånd är välkänt för modellen. Det är möjligt att bara baserat på mikrouttryck kan en Emotion AI-modell förutsäga känslor flera sekunder innan en person själv kan upptäcka dem. Därför utgör detta ett allvarligt integritetsproblem.

• OFATTLIGHET

  Datan som behövs för Emotion AI är inte enkel jämfört med andra tillämpningar av AI. Data som representerar sinnestillstånd är olika och komplexa. Därför blir uppkomsten av Emotion AI-drivna applikationer svårare. Som ett resultat kräver de höga investeringar i forskning och resurser för att få fruktbara resultat.

• Tvetydighet

  Eftersom komplexa data behövs för Emotion AI, finns det en sannolikhet för feltolkningar och felbenägna klassificeringar av modeller. Att tolka känslor är något som människor själva kämpar med så att delegera detta till AI kan vara riskabelt. Därför kan modellresultaten vara långt borta från verkligheten.

• Upptrappning

  Idag har moderna pipelines för datateknik och decentraliserade arkitekturer effektiviserat modellutbildningsprocessen anmärkningsvärt. Men i fallet med Emotion AI kan fel snabbt öka och bli svåra att korrigera. Dessa potentiella fallgropar kan snabbt spridas i systemet och framtvinga felaktigheter, och därigenom påverka människor negativt.

Om du är intresserad av att lära dig mer om några spännande framsteg inom teknik och hur de förändrar industrier, kolla in Unite.ai.