Брзи пораст АИ цхатботова је скоро у једнаким мерама подигао етичке бриге, узбуђење и бриге око запошљавања. Али да ли ће се улози поново повећати?

Ако постоји Ахилова пета ових алата, то је немогућност да се људске емоције урачунају у одговоре. Међутим, са напретком у области „емоционалне вештачке интелигенције“, могуће је да ћемо бити сведоци још једног огромног скока напред у технологији вештачке интелигенције.

Емоционални проблем

Разумевање људских емоција може бити компликовано, чак и за људе. Упркос томе што је то нешто што почињемо да учимо по рођењу, још увек можемо да погрешно разумемо туђе емоције. Огроман је изазов обучити машине у вештини коју људи нису савладали.

Међутим, поље вештачке интелигенције емоција, такође познато као афективно рачунарство, прави изузетне кораке. Да бисмо разумели како емоционална вештачка интелигенција функционише, важно је упоредити је са начином на који људи тумаче емоције других. Процес се може поделити у три главне области:

  • Изрази/понашање лица: Очигледно је да неко сија као чеширска мачка. Али шта је са сузама? То могу бити сузе радоснице или туге. Затим ту су суптилности и пролазни изрази које једва примећујемо, али вам дају подсвесне трагове о емоцијама других.
    instagram viewer
  • Говор тела: Опет, овде има много трагова које људи користе скоро подсвесно да би одредили емоционална стања.
  • Гласовна флексија: Тон и нагиб гласа могу бити јак показатељ емоционалног стања. На пример, препознавање разлике између радости и љутње често лежи у нијансама како се нешто каже.

Нијансе људских емоција су тамо где настају изазови. Да би решила ове изазове, вештачка интелигенција емоција користи низ техника.

Како функционише вештачка интелигенција емоција?

Слично као на који се АИ цхатботови ослањају огромне базе података које се зову велики језички модели (ЛЛМ) за генерисање одговора, емоционална АИ се такође ослања на огроман скуп података. Главна разлика је облик података.

Корак 1: Прикупљање података

Емоционални АИ „модели“ прикупљају податке из низа извора. Као и ЛЛМ, текст чини део модела. Али емоционални АИ модели такође користе и друге облике података, међу којима су:

  • Гласовни подаци: Ово може бити из снимљених позива корисничке службе или видео записа, између осталих извора.
  • Изрази лица: Ови подаци се могу прикупити из низа извора. Један уобичајени начин је снимање израза волонтера путем снимљеног видео снимка на телефону.
  • Физиолошки подаци: метрике попут откуцаја срца и телесне температуре могу се мерити да би се одредило емоционално стање учесника добровољаца.

Прикупљени подаци се затим могу користити за одређивање људских емоционалних стања. Вреди напоменути да сви емоционални АИ модели неће користити исту врсту података. На пример, позивни центар ће имати мало користи од визуелних и физиолошких података. Док је у здравству укључивање физиолошких података невероватно корисно.

Корак 2: Емоционално препознавање

Начин на који се подаци користе за разумевање емоционалних стања варира у зависности од њиховог типа:

  • Анализа текста: За тумачење писаног текста користе се технике попут анализе осећања или обраде природног језика. Они могу да идентификују кључне речи, фразе или обрасце који указују на емоционална стања.
  • Анализа гласа: Алгоритми за машинско учење анализирају аспекте гласа особе, као што су висина, јачина, брзина и тон, да би закључили емоционална стања.
  • Анализа израза лица: Компјутерски вид и технике дубоког учења користе се за анализу израза лица. Ово може укључивати препознавање основних израза (срећа, туга, бес, изненађење, итд.) или суптилнијих „микро-израза“.
  • Физиолошка анализа: Неки емоционални системи вештачке интелигенције могу да анализирају физиолошке податке као што су откуцаји срца и температура да би одредили емоционална стања. Ово захтева специјализоване сензоре и обично се користи у истраживању или здравству.

Специфичности начина на који емоционална вештачка интелигенција функционише варирају у зависности од сврхе апликације. Међутим, већина емоционалних АИ модела ће се ослањати на најмање једну од наведених техника.

Корак 3: Генерисање одговора

Последњи корак је да АИ модел на одговарајући начин реагује на своје одређено емоционално стање. Како се овај одговор манифестује зависи од сврхе АИ. То може бити у облику упозорења оперативца позивног центра да је њихов следећи позивалац узнемирен, или може бити персонализовање садржаја апликације.

Пуни спектар употребе ове технологије ће бити огроман, а организације је већ користе у различите сврхе.

Које су примене емоционалне вештачке интелигенције?

АИ је, генерално, донекле технолошки вишенаменски алат, а емоционална АИ се не разликује. Како се технологија развија, ширење употребе ће се знатно проширити, о чему сведоче различити задаци које већ обавља:

  • Цалл центри: Емотион АИ се интегрише у позивне центре да помогне агентима да идентификују емоционално стање клијената.
  • Оглашавање: Маркетиншке агенције прате тимове волонтера како би проценили њихов емоционални одговор када гледају одређени оглас. Ово им омогућава да подесе садржај тако да се ближе усклади са жељеним емоционалним одговором.
  • Здравствена заштита: АИ већ помаже у лечењу стања менталног здравља. Ова област медицине је област у којој емоционална вештачка интелигенција може бити од велике користи.
  • образовање: Образовне апликације се могу обучити да прилагођавају рад на курсу и укупно „искуство учења“ у зависности од емоционалног стања ученика.
  • Аутомобилска индустрија: Овај је у припреми, али емоционална АИ би се могла показати као непроцењива помоћ у вожњи. Тренутна истраживања се фокусирају на развој система који могу да открију емоционално стање возача. Затим може предузети неки облик корективних радњи ако је возач преуморан, под стресом, љут или једноставно одсутан у сањарењу.

Све ово звучи добро и добро, али као и са свим стварима АИ, никада није тако једноставно. Етички проблеми и бриге о приватности које окружују генеративну вештачку интелигенцију су подједнако применљиве, али сада имамо људске емоције умешане у мешавину.

Етички проблеми и проблеми приватности емоционалне вештачке интелигенције

За сваку корист коју нам АИ доноси – а има их много – изгледа да постоји одговарајућа етичка брига или брига о приватности. Ова иновативна технологија ради на ивици технолошког знања. Такође ради на ивици друштвеног знања.

Укрштање емоција и технологије препуно је сложених изазова које треба решити ако АИ жели да буде благодат, а не терет. Неке од забринутости које су одмах очигледне укључују:

  • Бриге о приватности података: Већ сива зона у АИ, укључивање осетљивих емоционалних података подигло је летвицу.
  • Прецизност: АИ цхат ботови су многе ствари, али њихови одговори су често изван граница. Исте грешке које праве емоционални АИ модели могу имати озбиљне последице ако се појаве у апликацијама као што је здравствена заштита.
  • Емоционална манипулација: Преваранти би могли да користе емоционалну вештачку интелигенцију да би играли на осећања људи са злонамерном намером.

Ове забринутости су искрене, а заједнички напори на њиховом решавању су кључ за откључавање свих предности емоционалне вештачке интелигенције.

Не знам да ли да се смејем или плачем

Ово је обећавајућа технологија са огромним потенцијалним предностима. Међутим, он носи неки "емоционални пртљаг" у свом току. Предност је огроман распон потенцијалних апликација у којима би ово могло направити велику разлику. Све, од здравствене заштите до имерзивнијег искуства играња, може имати користи од емоционалне вештачке интелигенције.

Али постоје нека тешка питања којима се треба бавити ако желимо да ово искористимо у корист, а не да ометамо човечанство.