AI 101
什么是情感人工智能以及它为何重要？
情感人工智能，也称为情感计算，是一种借助人工智能（AI）来学习和感知人类情感的广泛技术。 Emotion AI 利用文本、视频和音频数据，分析多个来源来解释人类信号。 例如：
近年来，情感AI因其众多可以缩小人与机器之间差距的实际应用而受到更大的需求。 事实上，MarketsandMarkets Research 的一份报告表明，情绪检测市场规模预计将超过 的美元42亿元 到 2027 年，这一数字将达到 23.5 年的 2022 亿美元。
让我们来探讨一下这个令人惊奇的人工智能子类别是如何运作的。
情感人工智能如何运作？
与任何其他人工智能技术一样，情感人工智能需要数据来提高性能并理解用户的情绪。 数据因用例而异。 例如，社交媒体上的活动、视频记录中的言语和动作、设备中的生理传感器等，用于了解观众的情绪。
然后，进行特征工程过程，识别影响情绪的相关特征。 对于面部情绪识别，眉毛的运动、嘴巴的形状和眼睛的注视可以用来确定一个人是快乐、悲伤还是愤怒。 同样，基于语音的情绪检测中的音调、音量和节奏可以推断出一个人是否兴奋、沮丧或无聊。
随后，这些特征被预处理并用于训练 机器学习 能够准确预测用户情绪状态的算法。 最后，将该模型部署到现实应用程序中，以改善用户体验、增加销量并推荐合适的内容。
情感AI的4个重要应用
公司利用情感人工智能模型来确定用户情绪，并利用丰富的见解来改善从客户体验到营销活动的一切。 各个行业都在利用这种人工智能技术。 例如：
1。 广告
在广告行业设计情感人工智能驱动的解决方案的目的是为客户创造更加个性化和丰富的体验。 通常，顾客的情感暗示有助于 开发有针对性的广告并提高参与度 和销售。
例如， Affectiva是一家总部位于波士顿的情感人工智能公司，捕获用户的数据，例如对特定广告的反应。 随后，人工智能模型被用来确定是什么引起了观众最强烈的情绪反应。 最后，这些见解被纳入广告中，以优化营销活动并增加销量。
2. 呼叫中心
呼入和呼出呼叫中心始终通过不同服务和活动的呼叫来与客户打交道。 通过分析座席和客户在通话过程中的情绪，呼叫中心评估座席的表现和客户的满意度。 此外，座席还利用情感人工智能来了解客户的情绪并进行有效的沟通。
Humana 是一家领先的健康保险提供商 运用 Emotion AI 在其呼叫中心已经存在相当长一段时间了，以有效地与客户打交道。 在情感人工智能数字教练的帮助下，呼叫中心的座席会收到实时提示，根据客户的情况调整他们的音调和对话。
3。 精神健康
根据一个 报告 根据美国国家心理健康研究所的数据，超过五分之一的美国成年人患有精神疾病。 这意味着数百万人要么没有意识到自己的情绪，要么没有能力处理它们。 情感人工智能可以通过提高人们的自我意识并帮助他们学习减轻压力的应对策略来帮助人们。
在这个领域，Cogito 的平台 伴侣Mx 一直在帮助人们检测情绪变化。 该应用程序通过手机跟踪用户的声音并进行分析以检测焦虑和情绪变化的迹象。 同样，还有专门的 耐磨 设备还可以通过心跳、血压等来识别用户的压力、疼痛或沮丧。
4。 汽车
车辆保有量约1.446亿辆 在相关机构注册的 在世界上。 1.53 年，仅美国汽车行业的收入就达到 2021 万亿美元。尽管汽车行业是世界上最大的行业之一，但汽车行业仍致力于改善道路安全和减少事故。 根据一个 在美国，每 11.7 万人中有 100,000 人死于机动车事故。 因此，为了行业的可持续发展，可以利用情感人工智能来减少可预防的事故。
有多种应用程序可使用传感器来监控驾驶员的状态。 他们可以察觉压力、沮丧或疲劳的迹象。 特别是哈曼汽车 发达 情绪人工智能驱动的自适应车辆控制系统，通过面部识别技术分析驾驶员的情绪状态。 在某些情况下，系统会调整汽车的设置以使驾驶员感到舒适，例如提供平静的音乐或环境照明以防止分心和事故。
为什么情感人工智能很重要？
心理学家丹尼尔·戈尔曼在他的书中解释道“情商：为什么它能够决定的事情不止智商情商（EQ）比智商（IQ）更重要。 他认为，情商对一个人人生成功的影响比智商更大。 这表明控制情绪对于做出明智且明智的决定是必要的。 由于人类容易产生情绪偏见，从而影响他们的理性思维，情感人工智能可以通过进行谨慎的判断并做出正确的决定来协助日常生活琐事。
此外，鉴于当前的技术世界，人们对技术的使用在全球范围内不断增加。 随着人们之间的联系越来越紧密，技术不断进步，处理各种事务对技术的依赖也在增加。 因此，为了使人与人之间的互动更加个性化和同理心，人工同理心至关重要。
情感人工智能将人工同理心融入机器中，打造能够有效理解和响应人类情感的智能产品。 例如，在医疗保健领域，皇家墨尔本理工大学的一个研究团队利用人工同理心开发了一款应用程序。 该应用程序被编程为分析一个人的声音并检测他是否患有帕金森病。 在游戏行业，开发人员正在利用人工同理心来创建栩栩如生的角色，以响应玩家的情绪并增强整体游戏体验。
尽管情感人工智能的优势无可比拟，但在实施和扩展基于情感的应用程序时仍面临一些挑战。
情感人工智能的伦理考量和挑战
情感人工智能目前正处于萌芽阶段。许多人工智能实验室开始开发能够识别人类语音和情感的软件，以获取实际利益。随着其发展壮大，一些风险也被发现。埃森哲表示，训练此类人工智能模型所需的数据比其他信息更加敏感。数据的主要风险如下：
亲密
情感AI模型需要与个人感受和私人行为相关的高度深刻的数据进行训练。 这意味着该人的亲密状态对于模型来说是众所周知的。 仅仅基于微表情，情感人工智能模型就有可能在人自己检测到情绪之前几秒钟就预测出情绪。 因此，这带来了严重的隐私问题。
无形性
与人工智能的其他应用相比，情感人工智能所需的数据并不简单。 代表精神状态的数据各不相同且复杂。 因此，情感人工智能驱动的应用程序的出现变得更加困难。 因此，他们需要在研究和资源方面进行大量投资才能取得丰硕的成果。
歧义
由于情感人工智能需要复杂的数据，模型可能会产生误解和容易出错的分类。 解释情绪是人类自己很难解决的问题，因此将其委托给人工智能可能是有风险的。 因此，模型结果可能与实际情况相去甚远。
升级
如今，现代数据工程管道和去中心化架构已显着简化了模型训练过程。 然而，就情感人工智能而言，错误会迅速扩散并且变得难以纠正。 这些潜在的陷阱可能会迅速蔓延到整个系统并导致不准确，从而对人们产生不利影响。
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