Duygu AI Nedir ve Neden Önemlidir?

Duygu AI, aynı zamanda affective computing olarak da bilinen, yapay zeka (AI) yardımıyla insan duygularını öğrenmek ve anlamak için kullanılan geniş bir teknoloji yelpazesi olarak tanımlanabilir. Metin, video ve ses verilerini kullanarak, Duygu AI birden fazla kaynağı insan sinyallerini yorumlamak için analiz eder. Örneğin:

• Doğal dil işleme ve duygusal analiz metin verisi için kullanılır.
• Ses AI, ses işleme için kullanılır.
• Yüz hareketi algılama ve yürüyüş analizi videolar için kullanılır.

Son zamanlarda, Duygu AI, insanlarla makineler arasındaki uçurumu azaltabilen birçok pratik uygulaması nedeniyle daha büyük bir talep görmektedir. Aslında, MarketsandMarkets Research tarafından yapılan bir rapor, emotion detection pazarının 2027 yılına kadar 42 milyar doları aşacağını, 2022’de 23,5 milyar dolar olduğu öngörülüyor.

Şimdi, bu harika AI alt kategorisinin nasıl çalıştığını keşfedelim.

Duygu AI Nasıl Çalışır?

Diğer herhangi bir AI tekniği gibi, Duygu AI de performansı iyileştirmek ve kullanıcıların duygularını anlamak için verilere ihtiyaç duyar. Veriler, bir kullanım örneğinden diğerine değişebilir. Örneğin, sosyal medyadaki aktivite, video kayıtlarındaki konuşma ve eylemler, cihazlardaki fizyolojik sensörler vb. izleyici’nin duygularını anlamak için kullanılır.

Sonrasında, özellik mühendisliği süreci gerçekleşir, burada duyguları etkileyen ilgili özellikler tanımlanır. Yüz duygusu tanıma için, kaş hareketi, ağız şekli ve göz teması bir kişinin mutlu, üzgün veya kızgın olup olmadığını belirlemek için kullanılabilir. Benzer şekilde, konuşma tabanlı duygu algılama için, perde, ses ve tempo bir kişinin heyecanlı, frustrasyonlu veya sıkıldığını çıkarabilir.

Daha sonra, bu özellikler işlenir ve kullanıcıların duygusal durumlarını doğru bir şekilde tahmin edebilecek bir makine öğrenimi algoritması için eğitilir. Son olarak, model gerçek dünya uygulamalarında kullanıcı deneyimini iyileştirmek, satışları artırmak ve uygun içeriği önermek için dağıtılır.

4 Önemli Duygu AI Uygulamaları

Şirketler, Duygu AI modellerini kullanarak kullanıcıların duygularını belirler ve bilgili içgörüler kullanarak müşteri deneyiminden pazarlama kampanyalarına her şeyi iyileştirir. Çeşitli endüstriler bu AI teknolojisini kullanır. Örneğin:

1. Reklamcılık

Reklam endüstrisinde Duygu AI sürümlü çözümler geliştirmenin amacı, müşteriler için daha kişiselleştirilmiş ve zengin deneyimler yaratmaktır. Çoğu zaman, müşterilerin duygusal ipuçları, hedefli reklamlar ve satışları artırmada yardımcı olur.

Örneğin, Affectiva, bir Boston merkezli Duygu AI şirketi, belirli bir reklamcılığa tepkileri gibi kullanıcı verilerini yakalar. Daha sonra, AI modelleri, izleyicilerden gelen en güçlü duygusal tepkiyi belirlemek için kullanılır. Son olarak, bu içgörüler, kampanyaları optimize etmek ve satışları artırmak için reklamlara entegre edilir.

2. Çağrı Merkezleri

Gelen ve giden çağrı merkezleri, çeşitli hizmetler ve kampanyalar için çağrılar üzerinden müşterilerle her zaman ilgilenmektedir. Çağrı merkezleri, çağrılar sırasında ajanların ve müşterilerin duygularını analiz ederek, ajanların performanslarını ve müşterilerin memnuniyetini değerlendirir. Ayrıca, ajanlar, müşterilerin duygusunu anlamak ve etkili bir şekilde iletişim kurmak için Duygu AI kullanır.

Önde gelen bir sağlık sigortası sağlayıcısı, Humana, çağrı merkezlerinde müşterileriyle verimli bir şekilde ilgilenmek için uzun süredir Duygu AI kullanmaktadır. Duygu AI güçlendirilmiş bir dijital koçun yardımıyla, çağrı merkezi ajanları, müşterilerin duygusuna göre konuşma tonunu ve konuşmayı gerçek zamanlı olarak ayarlayabilir.

3. Ruh Sağlığı

Ulusal Ruh Sağlığı Enstitüsü’nün bir raporuna göre, beşten fazla ABD’li yetişkin ruh hastalığı ile yaşamaktadır. Bu, milyonlarca insanın duygularından haberdar olmadığını veya onları yönetemediğini gösterir. Duygu AI, insanların kendileri hakkında daha fazla farkındalık kazanmasına ve stresi azaltmak için başa çıkma stratejileri öğrenmesine yardımcı olabilir.

Bu alanda, Cogito’nun CompanionMx platformu, insanların duygusal değişiklikleri tespit etmelerine yardımcı olmakta. Uygulama, kullanıcının sesini telefon aracılığıyla izler ve anksiyete ve duygusal değişikliklerin belirtilerini tespit etmek için analiz yapar. Benzer şekilde, kullanıcıların stres, ağrı veya frustrasyonunu kalp atışları, kan basıncı vb. aracılığıyla tanımlamak için özel giyilebilir cihazlar da mevcuttur.

4. Otomotiv

Dünyada yaklaşık 1.446 milyar araç kaydedilmiştir. ABD’deki otomotiv endüstrisi alone 2021 yılında 1.53 trilyon dolar gelir elde etti. Dünyanın en büyük endüstrilerinden biri olmasına rağmen, otomotiv endüstrisi, yol güvenliğini artırmak ve kazaları azaltmak için sürekli olarak gelişmektedir. Bir anket göre, ABD’de 100.000 kişi başına 11.7 ölüm vardır. Bu nedenle, endüstrinin sürdürülebilir büyümesi için Duygu AI, önlenemez kazaları azaltmak için kullanılabilir.

Sürücünün durumunu sensörler kullanarak izleyen çeşitli uygulamalar mevcuttur. Stres, frustrasyon veya yorgunluk belirtilerini tespit edebilirler. Özellikle, Harman Automotive, geliştirdi bir Duygu AI güçlendirilmiş adaptif araç kontrol sistemi, yüz tanıma teknolojisi aracılığıyla bir sürücünün duygusal durumunu analiz eder. Belirli koşullar altında, sistem, sürücüyü rahatlatmak için arabanın ayarlarını değiştirir, örneğin sakinleştirici müzik veya ambiente aydınlatma sağlar ve dikkati dağıtmak ve kazaları önlemek için.

Duygu AI Neden Önemlidir?

Psikolog Daniel Goleman, “Duygusal Zeka: Neden IQ’dan Daha Önemlidir” kitabında, Duygusal Zeka (EQ)nin IQ’dan daha önemli olduğunu açıkladı. Ona göre, EQ, bir kişinin yaşamındaki başarısını IQ’sından daha fazla etkileyebilir. Bu, duyguları kontrol etmenin doğru ve bilgilendirilmiş kararlar almak için gerekli olduğunu gösterir. İnsanların duygusal önyargıya eğilimli olduğu ve mantıklı düşünmeyi etkileyebileceği için, Duygu AI günlük görevlerde bilinçli yargı uygulayarak ve doğru kararı vererek yardımcı olabilir.

Ayrıca, teknoloji dünyasının mevcut durumunda, insanların teknoloji kullanımının küresel olarak artmasıyla, teknoloji ile her türlü konuda etkileşim artmaktadır. Bu nedenle, insanların etkileşimlerini daha kişiselleştirilmiş ve empatik hale getirmek için yapay empati önemlidir.

Duygu AI, makinelerine insan duygularını anlamak ve etkili bir şekilde yanıt vermek için yapay empati entegre eder. Örneğin, sağlık hizmetlerinde, bir araştırma ekibi tarafından geliştirilen bir uygulama, bir kişinin sesini analiz ederek Parkinson hastalığına yakalanıp yakalanmadığını tespit eder. Oyun endüstrilerinde, geliştiriciler, oyuncunun duygularına yanıt veren ve genel oyun deneyimini iyileştiren gerçekçi karakterler oluşturmak için yapay empati kullanır.

Duygu AI’nin avantajları eşsiz olmasına rağmen, duygu tabanlı uygulamaları uygulamak ve ölçeklendirmek konusunda several zorluklar vardır.

Duygu AI’nin Etik Düşünceleri ve Zorlukları

Duygu AI şu anda bir başlangıç aşamasındadır. Birçok AI laboratuvarı, pratik faydalar elde etmek için insan konuşması ve duygularını tanıyan yazılımlar geliştirmeye başlamaktadır. Gelişimi ve büyümesi arttıkça, several riskler keşfedilmiştir. Accenture’a göre, bu AI modellerini eğitmek için gereken veriler diğer bilgilerden daha hassastır. Verilerle ilgili primary riskler şunlardır:

• İntimlik

  Duygu AI modeli, eğitimi için kişisel duygular ve özel davranışlar ile ilgili derinlemesine verilere ihtiyaç duyar. Bu, kişinin içsel durumunun model tarafından iyi bilinmesi anlamına gelir. Sadece micro-expression’lara dayanarak, bir Duygu AI modeli, bir kişinin kendisi bile fark etmeden önce birkaç saniye önce duygularını tahmin edebilir. Bu nedenle, bu ciddi bir gizlilik endişesi oluşturur.

• Soyutluk

  Duygu AI için gereken veriler, diğer AI uygulamalarına göre daha karmaşıktır. Zihin durumunu temsil eden veriler farklı ve karmaşıktır. Bu nedenle, Duygu AI güçlendirilmiş uygulamaların ortaya çıkması daha zor hale gelir. Bu nedenle, verimli sonuçlar elde etmek için yüksek araştırma ve kaynak yatırımları gerektirir.

• Belirsizlik

  Duygu AI için karmaşık veriler gerektiğinden, yanlış yorumlama ve hatalı sınıflandırmalar olabilir. İnsanlar bile duyguları yorumlamakta zorlanabilir, bu nedenle bunu AI’ye devretmek riskli olabilir. Bu nedenle, model sonuçları gerçeklikten uzak olabilir.

• Artış

  Modern veri mühendisliği boru hatları ve merkezi olmayan mimariler, model eğitim sürecini önemli ölçüde basitleştirdi. Ancak, Duygu AI’de hatalar hızla yayılabilir ve düzeltmesi zor olabilir. Bu potansiyel tuzaklar, sistemi hızlı bir şekilde etkileyebilir ve insanları olumsuz etkileyebilir.

Duygu AI ve diğer teknoloji alanlarındaki heyecan verici gelişmeleri ve endüstrileri nasıl dönüştürdüğünü öğrenmek istiyorsanız, Unite.ai‘i ziyaret edin.