Що таке Emotion AI та чому воно має значення?

Emotion AI, також відоме як афектне обчислення, – це широкий спектр технологій, які використовуються для вивчення та сприйняття людських емоцій за допомогою штучного інтелекту (AI). Використовуючи дані з тексту, відео та аудіо, Emotion AI аналізує кілька джерел для інтерпретації людських сигналів. Наприклад:

• Обробка природної мови та аналіз настрою використовуються для текстових даних.
• Вокальна AI використовується для обробки аудіо.
• Виявлення руху обличчя та аналіз походки для відео.

Недавно Emotion AI переживає більший попит через свої численні практичні застосування, які можуть зменшити розрив між людьми та машинами. Насправді, звіт MarketsandMarkets Research свідчить, що ринок виявлення емоцій очікується перевищить $42 млрд до 2027 року порівняно з $23,5 млрд у 2022 році.

Давайте дослідимо, як працює ця чудова підкатегорія AI.

Як працює Emotion AI?

Як і будь-який інший метод AI, Emotion AI потребує даних для покращення продуктивності та розуміння емоцій користувачів. Дані варіюються від одного випадку використання до іншого. Наприклад, діяльність у соціальних мережах, мовлення та дії у відеозаписах, фізіологічні датчики в пристроях тощо використовуються для розуміння емоцій аудиторії.

Після цього відбувається процес інженерії функцій, під час якого визначаються відповідні функції, що впливають на емоції. Для розпізнавання емоцій на основі обличчя рух брів, форма рота та погляд очей можуть бути використані для визначення, чи людина щаслива, сумна чи розлютована. Аналогічно, висота звуку, гучність та темп у розпізнаванні емоцій на основі мовлення можуть визначити, чи людина збуджена, розчарувана чи нудиться.

Пізніше ці функції обробляються та використовуються для навчання алгоритму машинного навчання, який може точно передбачити емоційні стани користувачів. Нарешті, модель розгортається в реальних додатках для покращення досвіду користувача, збільшення продажів та рекомендації відповідного контенту.

4 важливі застосування Emotion AI

Компанії використовують моделі Emotion AI для визначення емоцій користувачів та використання освічених висновків для покращення всього, від досвіду клієнта до маркетингових кампаній. Різні галузі використовують цю технологію AI. Наприклад:

1. Реклама

Мета створення рішень Emotion AI в рекламній галузі полягає в створенні більш персоналізованого та багатого досвіду для клієнтів. Часто емоційні сигнали клієнтів допомагають у розробці цілевої реклами та збільшенні участі та продажів.

Наприклад, Affectiva, бостонська компанія Emotion AI, захоплює дані користувачів, такі як реакції на певну рекламу. Пізніше AI-моделі використовуються для визначення того, що викликало найсильнішу емоційну реакцію у глядачів. Нарешті, ці висновки включаються в рекламу для оптимізації кампаній та збільшення продажів.

2. Контактні центри

Вхідні та вихідні контактні центри завжди займаються клієнтами по телефону для різних послуг та кампаній. Аналізуючи емоції агентів та клієнтів під час дзвінків, контактні центри оцінюють продуктивність агентів та задоволеність клієнтів. Крім того, агенти використовують Emotion AI для розуміння настрою клієнтів та ефективного спілкування.

Ведуча компанія з охорони здоров’я Humana вже використовує Emotion AI у своїх контактних центрах протягом деякого часу для ефективного спілкування з клієнтами. За допомогою цифрового тренера, який використовує Emotion AI, агенти в контактному центрі отримують сигнали в режимі реального часу для коригування тона та розмови відповідно до клієнтів.

3. Психічне здоров’я

За звітом Національного інституту психічного здоров’я, понад одна п’ята дорослих у США живе з психічним захворюванням. Це означає, що мільйони людей не усвідомлюють своїх емоцій або не можуть з ними справитися. Emotion AI може допомогти людям, підвищуючи їхню самосвідомість та вчучи їх стратегіям giảmання стресу.

У цьому просторі платформа Cogito CompanionMx допомагає людям виявляти зміни настрою. Додаток відстежує голос користувача через його телефон та проводить аналіз для виявлення ознак тривоги та змін настрою. Аналогічно, існують спеціалізовані носимі пристрої, які можуть визначати стрес, біль чи розчарування користувачів через їхній серцевий ритм, артеріальний тиск тощо.

4. Автомобільна промисловість

Є близько 1,446 млрд транспортних засобів зареєстрованих у світі. Автомобільна промисловість у США одна зробила $1,53 трлн доходу у 2021 році. Незважаючи на те, що це одна з найбільших галузей у світі, автомобільна промисловість прагне покращити безпеку дорожнього руху та зменшити кількість аварій для свого сталого зростання. За звітом дослідження, у США на 100 тис. людей відбувається 11,7 смертельних випадків унаслідок аварій. Тому для сталого зростання галузі Emotion AI можна використовувати для зменшення кількості аварій.

Багато застосунків можуть відстежувати стан водія за допомогою датчиків. Вони можуть виявляти ознаки стресу, розчарування чи втоми. Зокрема, Harman Automotive розробила систему адаптивного контролю автомобіля, яка використовує технологію розпізнавання обличчя для аналізу емоційного стану водія. У певних обставинах система регулює налаштування автомобіля для комфорту водія, наприклад, надаючи заспокійливу музику чи ambiente освітлення для запобігання відволікань та аварій.

Чому Emotion AI має значення?

Психолог Деніел Голман пояснив у своїй книзі “Емоційний інтелект: чому він важливіший за IQ“, що емоційний інтелект (EQ) важливіший за інтелект-квотієнт (IQ). За його словами, EQ може мати більший вплив на успіх людини у житті, ніж його IQ. Це показує, що контроль над емоціями необхідний для прийняття обґрунтованих рішень. Оскільки люди схильні до емоційної упередженості, яка може вплинути на їхнє раціональне мислення, Emotion AI може допомогти у повсякденних справах, здійснюючи уважний суд та приймаючи правильні рішення.

Крім того, враховуючи сучасний стан технологічного світу, використання технологій людьми зростає по всьому світу. Оскільки люди стають все більш взаємопов’язаними та технології продовжують розвиватися, залежність від технологій для вирішення всіх видів питань зростає. Тому для того, щоб зробити взаємодію з людьми більш персоналізованою та емпатичною, штучна емпатія необхідна.

Emotion AI включає штучну емпатію в машини для створення розумних продуктів, які можуть зрозуміти та реагувати на людські емоції ефективно. Наприклад, у сфері охорони здоров’я команда дослідників з RMIT University розробила додаток, який аналізує голос людини та виявляє, чи вона страждає від хвороби Паркінсона. У геймінговій індустрії розробники використовують штучну емпатію для створення реалістичних персонажів, які реагують на емоції гравця та покращують загальний ігровий досвід.

Хоча переваги Emotion AI незрівнянні, існують кілька викликів у реалізації та масштабуванні емоційно-орієнтованих застосунків.

Етичні розгляди та виклики Emotion AI

Emotion AI зараз знаходиться на початковій стадії. Багато лабораторій AI починають розробляти програмне забезпечення, яке може розпізнавати людську мову та емоції для отримання практичних вигод. За міру зростання розвитку та зростання Emotion AI, виникають кілька ризиків. За даними Accenture, дані, необхідні для навчання таких моделей AI, є більш чутливими, ніж інші дані. Основні ризики, пов’язані з цими даними, наступні:

• Інтимність

  Модель Emotion AI вимагає глибоких даних, пов’язаних з особистими почуттями та приватним поведінкою для навчання. Це означає, що особистий стан людини добре відомий моделі. Існує можливість, що модель Emotion AI може передбачити емоції за кілька секунд до того, як людина сама зможе їх виявити. Отже, це представляє серйозну проблему конфіденційності.

• Нематеріальність

  Дані, необхідні для Emotion AI, не прості порівняно з іншими застосуваннями AI. Дані, які представляють стан розуму, різні та складні. Отже, виникнення застосунків, які використовують Emotion AI, стає більш складним. Як результат, вони вимагають великих інвестицій у дослідження та ресурси для отримання плідних результатів.

• Невизначеність

  Оскільки дані, необхідні для Emotion AI, складні, існує можливість неправильних тлумачень та помилкових класифікацій моделями. Інтерпретація емоцій – це те, з чим люди самі борються, тому делегування цього завдання AI може бути ризикованим. Отже, результати моделі можуть бути далеко від реальності.

• Ескалація

  Сучасні інженерні дані та децентралізовані архітектури значно спрощують процес навчання моделей. Однак у випадку з Emotion AI помилки можуть швидко поширюватися та стати важкими для виправлення. Ці потенційні підводні камені можуть швидко поширитися по всій системі та спричинити неточності, що негативно вплине на людей.

Якщо вас цікавлять деякі цікаві досягнення в галузі технологій та те, як вони трансформують галузі, відвідайте Unite.ai.