Що таке Emotion AI та чому воно має значення?

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

• Натуральна мова обробки і сентиментальний аналіз використовуються для текстових даних.
• Voice AI використовується для обробки аудіо.
• Виявлення руху обличчя і аналіз походки для відео.

Нещодавно 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 перевищити $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 до іншого. Наприклад, активність у соціальних мережах, мова та дії у відеозаписах, фізіологічні датчики в пристроях тощо використовуються для розуміння емоцій аудиторії.

Після цього відбувається процес інженерії функцій, де визначаються відповідні функції, що впливають на емоції. Для розпізнавання емоцій на обличчі рух брів, форма рота та погляд очей можна використовувати для визначення, чи людина щаслива, сумна чи розлютована. Аналогічно, висота, гучність та темп у розпізнаванні емоцій на основі мови можуть визначити, чи людина піднята, розчарувана чи нудна.

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 рекомендацій відповідного вмісту.

4 важливі застосування Emotion AI

Компанії використовують моделі Emotion AI для визначення емоцій користувачів та використання пізнавальних знань для покращення всього, від досвіду клієнта до маркетингових кампаній. Різні галузі використовують цю технологію AI. Такі як:

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 націлених рекламних оголошень та збільшенні участі і продажів.

Наприклад, Affectiva, компанія Emotion AI з Бостона, захоплює дані користувачів, такі як реакції на конкретну рекламу. Пізніше AI-моделі використовуються для визначення того, що викликало найсильнішу емоційну реакцію у глядачів. Нарешті, ці знання 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 в своїх контактних центрах для ефективного спілкування з клієнтами. За допомогою цифрового тренера, який використовує Emotion AI, агенти в контактному центрі отримують сигнали в режимі реального часу для регулювання 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 здатні ними керувати. Emotion AI може допомогти людям, підвищуючи їхню самосвідомість та допомагаючи їм вивчити стратегії зменшення стресу.

У цій сфері платформа Cogito’s CompanionMx допомагає людям виявляти зміни настрою. Застосунок відстежує голос користувача через його телефон та проводить аналіз для виявлення ознак тривоги та змін настрою. Аналогічно, існують спеціалізовані носимі пристрої, які розпізнають стрес, біль чи розчарування користувачів через їхній пульс, артеріальний тиск тощо.

4. Автомобільна промисловість

У світі зареєстровано близько 1,446 млрд транспортних засобів. Автомобільна промисловість у США лише в 2021 році виросла до $1,53 трлн доходу. Незважаючи на те, що це одна з найбільших галузей у світі, автомобільна промисловість прагне покращити безпеку дорожнього руху та зменшити кількість аварій. За даними опитування, у США на 100 тис. людей відбувається 11,7 смертельних випадків унаслідок аварій. Тому для сталого зростання галузі Emotion AI можна використати для зменшення кількості аварій.

Багато застосунків доступні для моніторингу стану водія за допомогою датчиків. Вони можуть виявити ознаки стресу, розчарування чи втоми. Зокрема, Harman Automotive розробила систему контролю автомобіля, яка використовує технологію розпізнавання облич для аналізу емоційного стану водія. У певних обставинах система регулює налаштування автомобіля для комфорту водія, наприклад, надає заспокійливу музику чи освітлення, щоб запобігти відволіканню та аваріям.

Чому Emotion AI має значення?

Психолог Даніель Ґолмен пояснив у своїй книзі «Емоційна інтелект: чому він важливіший за IQ», що емоційна 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 емоційних упереджень, які можуть впливати на їхнє раціональне мислення, Emotion AI може допомогти у повсякденних справах, здійснюючи обдумане судження та приймаючи правильне рішення.

Крім того, враховуючи сучасний стан технологічного світу, використання технологій людьми зростає по всьому світу. Оскільки люди стають все більш взаємозалежними, а технології продовжують розвиватися, залежність від технологій для вирішення всіх видів питань зростає. Тому для створення більш персоналізованих та емпатичних взаємодій з людьми штучна емпатія є вкрай важливою.

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 за допомогою штучної емпатії команда дослідників з RMIT University розробила застосунок, який аналізує голос людини та виявляє, чи вона страждає на хворобу Паркінсона. У сфері ігор розробники використовують штучну емпатію для створення персонажів, які реагують на емоції гравця та покращують загальний ігровий досвід.

Хоча переваги Emotion AI незрівнянні, існують певні виклики при реалізації та масштабуванні застосунків, заснованих на емоціях.

Етичні розгляди та виклики Emotion AI

Emotion AI зараз перебуває на початковій стадії. Багато лабораторій AI починають розробляти програмне забезпечення, яке може розпізнавати людську мову та емоції для отримання практичних вигод. При зростанні його розвитку та зростанні виявлені певні ризики. За даними Accenture, дані, необхідні для навчання таких моделей AI, є більш чутливими, ніж інші відомості. Основні ризики, пов’язані з цими даними, наступні:

• Інтимність

  Модель Emotion AI вимагає глибоких даних, пов’язаних з особистими почуттями та приватною поведінкою, для навчання. Це означає, що інтимний стан людини добре відомий моделі. Існує можливість, що лише на основі мікровиразів 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 наслідок, вони потребують великих інвестицій у дослідження та ресурси для отримання плідних результатів.

• Двозначність

  Оскільки для Emotion AI потрібні складні дані, існує ймовірність 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

  Сьогодні сучасні інженерні трубопроводи даних та децентралізовані архітектури суттєво поліпшили процес навчання моделей. Однак у випадку з Emotion AI помилки можуть швидко поширюватися та ставати складними для виправлення. Ці потенційні підводні камені можуть поширитися по всій системі швидко та спричинити неточності, що негативно вплине на людей.

Якщо вас цікавить дізнатися більше про деякі цікаві досягнення в сфері технологій та про те, як вони трансформують галузі, відвідайте Unite.ai.