Що таке Emotion AI і чому це важливо?

Емоційний ШІ, також відомий як афективне обчислення, — це широкий спектр технологій, які використовуються для вивчення та відчуття людських емоцій за допомогою штучного інтелекту (ШІ). Використовуючи текстові, відео- та аудіодані, Emotion AI аналізує кілька джерел для інтерпретації людських сигналів. Наприклад:

• Обробка природної мови і сентиментальний аналіз використовуються для текстових даних.
• Голосовий штучний інтелект використовується для обробки звуку.
• Виявлення руху обличчя і аналіз ходи для відео.

Останнім часом Emotion AI відчуває більший попит через численні практичні застосування, які можуть скоротити розрив між людьми та машинами. Справді, звіт MarketsandMarkets Research показує, що розмір ринку виявлення емоцій, як очікується, перевищить 42 млрд доларів до 2027 року порівняно з 23.5 мільярдами доларів США у 2022 році.

Давайте дослідимо, як працює ця дивовижна підкатегорія ШІ.

Як працює Emotion AI?

Як і будь-який інший метод штучного інтелекту, Emotion AI потребує даних для підвищення продуктивності та розуміння емоцій користувачів. Дані відрізняються від одного випадку використання до іншого. Наприклад, активність у соціальних мережах, мова та дії на відеозаписах, фізіологічні датчики в пристроях тощо використовуються для розуміння емоцій аудиторії.

Після цього відбувається процес розробки функцій, де визначаються відповідні функції, що впливають на емоції. Для розпізнавання емоцій на обличчі можна використовувати рух брів, форму рота та погляд очей, щоб визначити, чи людина щаслива, сумна чи сердита. Подібним чином висота, гучність і темп у виявленні емоцій на основі мовлення можуть визначити, чи людина схвильована, розчарована чи нудьгує.

Пізніше ці функції попередньо обробляються та використовуються для навчання a навчання за допомогою машини алгоритм, який може точно прогнозувати емоційні стани користувачів. Нарешті, модель розгортається в реальних програмах, щоб покращити взаємодію з користувачем, збільшити продажі та рекомендувати відповідний вміст.

4 важливі застосування ШІ емоцій

Компанії використовують моделі Emotion AI, щоб визначати емоції користувачів і використовувати обізнану інформацію, щоб покращити все, від досвіду клієнтів до маркетингових кампаній. Різні галузі промисловості використовують цю технологію ШІ. Як от:

1 Реклама

Метою розробки рішень на основі штучного інтелекту Emotion у рекламній індустрії є створення більш персоналізованого та насиченого досвіду для клієнтів. Часто в цьому допомагають емоційні підказки клієнтів розробка цільової реклами та збільшення залучення і продажів.

Так, наприклад, Афективна, бостонська компанія Emotion AI, збирає дані користувачів, наприклад реакції на певну рекламу. Пізніше моделі ШІ використовують, щоб визначити, що викликало найсильнішу емоційну реакцію у глядачів. Зрештою, ця статистика включається в оголошення для оптимізації кампаній і збільшення продажів.

2. Кол-центри

Центри вхідних і вихідних викликів завжди мають справу з клієнтами через дзвінки для різних послуг і кампаній. Аналізуючи емоції агентів і клієнтів під час розмови, кол-центри оцінюють роботу агентів і задоволеність клієнтів. Крім того, агенти використовують Emotion AI, щоб зрозуміти настрій клієнтів і ефективно спілкуватися.

Humana є провідним постачальником медичного страхування використання Emotion AI у своїх кол-центрах уже досить давно, щоб ефективно працювати зі своїми клієнтами. За допомогою цифрового тренера з підтримкою штучного інтелекту Emotion агенти в кол-центрі отримують запити в режимі реального часу скоригувати свою мову та розмову відповідно до клієнтів.

3. Психічне здоров'я

У відповідності з звітом За даними Національного інституту психічного здоров’я, більше ніж кожен п’ятий дорослий житель США живе з психічним захворюванням. Це означає, що мільйони людей або не усвідомлюють своїх емоцій, або не здатні впоратися з ними. Emotion AI може допомогти людям, підвищуючи їхню самосвідомість і допомагаючи їм навчитися стратегіям подолання стресу.

У цьому просторі платформа Cogito CompanionMx допомагає людям виявляти зміни настрою. Додаток відстежує голос користувача через його телефон і проводить аналіз, щоб виявити ознаки тривоги та зміни настрою. Так само існують спеціалізовані придатний для носіння також доступні пристрої для розпізнавання стресу, болю чи розчарування користувачів через серцебиття, артеріальний тиск тощо.

4. автомобільний

Існує приблизно 1.446 мільярда автомобілів зареєстрований в світі. Лише автомобільна промисловість Сполучених Штатів у 1.53 році отримала 2021 трильйона доларів США доходу. Незважаючи на те, що вона є однією з найбільших галузей у світі, автомобільна промисловість прагне до підвищення безпеки дорожнього руху та зменшення кількості аварій. За словами а огляд11.7 смертей на 100,000 XNUMX людей у ​​ДТП у Сполучених Штатах. Таким чином, для сталого розвитку галузі Emotion AI може бути використаний для зменшення аварій, яким можна запобігти.

Доступно кілька додатків для моніторингу стану водія за допомогою датчиків. Вони можуть виявити ознаки стресу, розчарування або втоми. Зокрема, Harman Automotive розвиненою адаптивна система керування автомобілем на базі штучного інтелекту Emotion для аналізу емоційного стану водія за допомогою технології розпізнавання обличчя. За певних обставин система регулює параметри автомобіля, щоб заспокоїти водія, наприклад, забезпечуючи заспокійливу музику або навколишнє освітлення, щоб запобігти відволіканню та нещасним випадкам.

Чому ШІ емоцій має значення?

Психолог Деніел Гоулман пояснив у своїй книзі «Емоційний інтелект: чому це може мати значення більше, ніж IQ” що емоційний інтелект (EQ) має більше значення, ніж коефіцієнт інтелекту (IQ). За його словами, EQ може мати більший вплив на успіх людини в житті, ніж її IQ. Це свідчить про те, що контроль над емоціями необхідний для прийняття обґрунтованих та обґрунтованих рішень. Оскільки люди схильні до емоційних упереджень, які можуть вплинути на їхнє раціональне мислення, Emotion AI може допомогти у повсякденних справах, виявляючи уважне судження та приймаючи правильні рішення.

Крім того, враховуючи нинішню сферу технологічного світу, використання технологій людьми зростає в усьому світі. У міру того, як люди стають більш взаємопов’язаними, а технології продовжують розвиватися, довіра до технологій у вирішенні різноманітних справ зростає. Тому, щоб зробити взаємодію з людьми більш персоналізованою та чуйною, штучна емпатія є життєво важливою.

Emotion AI включає штучну емпатію в машини для створення розумних продуктів, які можуть розуміти людські емоції та ефективно реагувати на них. Наприклад, у сфері охорони здоров’я дослідницька група з Університету RMIT розробила додаток із використанням штучної емпатії. Ця програма запрограмована на аналіз голосу людини та визначення того, чи страждає вона на хворобу Паркінсона. В ігровій індустрії розробники використовують штучну емпатію, щоб створювати реалістичних персонажів, які реагують на емоції гравця та покращують загальний ігровий досвід.

Незважаючи на те, що переваги Emotion AI неперевершені, існує кілька проблем із запровадженням і масштабуванням програм, заснованих на емоціях.

Етичні міркування та виклики ШІ емоцій

На даний момент Emotion AI знаходиться в стадії зародження. Численні лабораторії ШІ починають розробляти програмне забезпечення, яке може розпізнавати людську мову та емоції, щоб отримати практичну користь. Зі збільшенням його розвитку та зростання було виявлено декілька ризиків. За словами Accenture, дані, необхідні для навчання таких моделей ШІ, більш чутливі, ніж інша інформація. Основні ризики, пов’язані з даними, такі:

• Близькість

  Для навчання моделі Emotion AI потрібні глибокі дані, пов’язані з особистими почуттями та особистою поведінкою. Це означає, що інтимний стан людини добре відомий моделі. Цілком можливо, що лише на основі мікровиразів модель Emotion AI може передбачити емоції за кілька секунд до того, як сама людина зможе їх виявити. Отже, це викликає серйозне занепокоєння щодо конфіденційності.

• Нематеріальність

  Дані, необхідні для Emotion AI, непрості порівняно з іншими додатками AI. Дані, що відображають стан розуму, різні та складні. Отже, поява додатків на основі штучного інтелекту Emotion стає складнішою. Як наслідок, вони вимагають великих інвестицій у дослідження та ресурси для отримання плідних результатів.

• Неоднозначність

  Оскільки для Emotion AI потрібні складні дані, існує ймовірність неправильного тлумачення та класифікації за моделями, схильної до помилок. Інтерпретація емоцій — це те, з чим самі люди борються, тому делегувати це ШІ може бути ризиковано. Тому результати моделі можуть бути далекими від реальної реальності.

• ескалація

  Сьогодні сучасні конвеєри обробки даних і децентралізовані архітектури значно оптимізували процес навчання моделі. Однак у випадку з Emotion AI помилки можуть швидко поширюватися, і їх важко виправити. Ці потенційні підводні камені можуть швидко поширюватися системою та створювати неточності, тим самим негативно впливаючи на людей.

Якщо вам цікаво дізнатися більше про деякі захоплюючі досягнення в технологіях і про те, як вони трансформують галузі, перегляньте Unite.ai.