Как разпознаваме човешките емоции с помощта на изкуствения интелект и кой има полза от това

Технологиите, използващи изкуствен интелект за разпознаване на човешките емоции стават все по -„човешки“, намират приложения в различни области на бизнеса и живота, и помагат за решаването на все повече проблеми. В същото време въпросите, свързани с етичното използване на подобни продукти стават все по-актуални и болезнени, и се нуждаят срочно от намиране на решения за тяхното регулиране.

Комуникацията е в основата на много бизнес процеси, като все повече компании търсят как да подобрят комуникационната култура, ангажираността и производителността. Затова пазарът за разпознаване на емоции с помощта на изкуствен интелект постоянно расте: през 2019 г. той беше оценен на 19 милиарда долара, а до 2026 г. се очаква да нарасне до 37,1 милиарда долара.

Как да научим ИИ да разбира емоциите

Много бизнес процеси зависят от комуникацията между хората, а емоционалният контекст променя интерпретацията на фактите и аргументите. Следователно, за да автоматизираме и оптимизираме задачите, свързани с общуването, се нуждаем от специален изкуствен интелект, а именно емоционален ИИ (Emotion AI). Той може да разпознава положителните и отрицателните човешки реакции, да анализира изражението на лицето и езика на тялото, тоналността на гласа и дори подбора на думи.

Emotion AI работи на базата на машинно обучение (Machine Learning или ML), невронни мрежи и технологии за обработка на естествен език (Natural Language Processing – NLP), като с тяхна помощ се анализират и интерпретират човешките емоции.

Обучението изисква значителни обеми от информация и сложни алгоритми. За целта се използват големи масиви от данни, които включват изображения на лица, библиотеки от мимики, аудио записи на хора в различни емоционални състояния и текстови данни от чатове и социалните мрежи. Колкото по-големи и разнообразни са информационните масиви, толкова по-точен и надежден е моделът.

След това в процеса се включват дълбоките невронни мрежи, а именно:

Конволюционните невронни мрежи (Convolutional Neural Networks, CNN), които анализират изображения и видеоклипове: те разпознават модели в израженията на лицето, които съответстват на определени емоции (например усмивка и мръщене).

Рекурентните невронни мрежи (Recurrent Neural Networks, RNN) и техните разновидности: те се използват за анализиране на времеви последователности от данни (например аудио записи) за да могат да се откриват промени в тона и тембъра на гласа.

Езикови модели, такива като GPT, които помагат да се определи емоционалният тон на текста въз основа на контекста и последователността на думите.

За да се подобри точността на системата за разпознаване на емоции, често се използва мултимодална интеграция, където данни от различни източници, такива като видео, аудио и текст, се комбинират.

Веднъж обучен, Emotion AI вече може да класифицира нови данни в реално време, определяйки какви точно емоции изпитва човек. Например, анализирайки видеоклип, моделът може едновременно да вземе предвид изражението на лицето, тона на гласа и текста, за да направи по-точно заключение. А технологиите за подкрепено машинно обучение (Reinforcement Learning) се използват за подобряване на производителността на AI въз основа на обратната връзка от потребители или външните системи.

Кому и кога е нужен Emotion AI?

Системите за разпознаване на човешките емоции ни помагат да разбираме как в дадения момент се чувстват хората. По този начин се подобрява комуникацията и обслужването, прави цифровите продукти по-адаптивни и взаимодействията с тях по-ефективни.

Корпоративен сектор

Представете си, че мениджър по време на видеоконференция докладва за изпълнението на задачите за предходния месец, използвайки богат набор от числа, диаграми и факти, но се чувства нервен, тъй като цялото висше ръководство присъства на разговора. Емоционалният фон на говорещия се разчита от Emotion AI, отчита се нивото на емоции и стрес, и оперативно предлага на присъстващите на срещата допълващи фрази, които се изписват на екрана, смекчавайки нивото на стрес на мениджъра и подобрявайки презентацията.

Освен това въз основа на анализ на набор от видео срещи, отделът по човешки ресурси може да анализира психологическото състояние на различните екипи.

Подобни приложения , базирани на Emotion AI, могат също така да анализират емоционалните реакции на служителите спрямо решения на ръководството, да идентифицират потенциални конфликти на ранен етап и да предотвратяват тяхната ескалация. Технологията може също да помогне за предотвратяване на прегарянето на служителите, адаптирайки производствените процеси, базирайки се на състоянието на екипа и формирайки предложения за промени в графика, предоставяне на допълнителни ресурси за подкрепа или препоръки за допълнителни почивки за възстановяване.

Разпознаването на емоции също така може да е ефективно при процесите за набиране на персонал. Например, той се използва активно от международния производител на потребителски стоки Unilever. Използвайки Emotion AI, приложението анализира видео интервютата на кандидатите: оценява изражението на лицето, тона на гласа и езика на тялото, за да определи доколко даден кандидат е подходящ за определена позиция.

В сферата на продажбите

По време на телефонен или видео разговор изкуственият интелект може да анализира тона и съдържанието на речта, както и изражението на лицето, ако камерата е включена. Подобна опция има в Zoom IQ for Sales. Системата може да подскаже на мениджъра по продажби подходящ скрипт за промяна на стратегията или специални оферти, които могат да увеличат лоялността на клиентите, както и да идентифицира по време на разговора какво влияе негативно върху ефективността на продажбите.

Подобни технологии позволяват на компаниите по-добре да разбират как клиентите реагират на предлаганите продукти или услуги, и да адаптират предложенията си в реално време. В онлайн магазин, където комуникацията се осъществява чрез текстов чат, Emotion AI анализира думите и тона на съобщенията на клиента. Ако той изглежда недоволен, може да му бъде предложена отстъпка или помощ от мениджър. Маркетплейсите ще могат да внедряват подобни технологии за подобряване на обслужването и увеличаване на продажбите.

Отделите по подръжка

Изкуственият интелект може да помага на операторите да оценяват реакциите на клиентите и тяхното настроение, което е особено важно в стресови ситуации – това намалява броя на конфликтите. Все повече работата на подобни контактни центрове се автоматизира и Emotion AI не само ще има възможност да огласява отговорите, но и да използва определена интонация и да прави акценти в речта си, което по принцип е характерно за човек. Той също така ще разбира кога се налага да насочи клиента към служител на компанията, за да се разреши трудна ситуация или да се намали нивото на негативизъм.

Медицина

В здравеопазването Emotion AI може да се използва за оценка на емоционалното състояние на пациентите, наблюдение на психичното им здраве и подпомагане на терапията. Например, системите могат да анализират изражението на лицето и речта, за да открият признаци на депресия или тревожни разстройства.

Приложения с използването на изкуствен интелект могат да помогнат в грижите за пациенти с аутизъм: Emotion AI може да им помага по-добре да разбират емоциите на другите, като по този начин подобрява социалните умения на пациентите.

Образование

Разпознаването на емоциите позволява да се адаптират методиките на преподаване към емоционалното състояние на учениците. Нуждата от подобни решения се увеличава заради бързото развитие на онлайн училищата и дистанционното обучение. ИИ разпознава реакциите към различните задачи и теми, което позволява на преподавателите да разбират по-добре кои подходи работят и кои не. Например, ако системата установи, че обучаемите скучаят или не разбират материала, преподавателят може да предложи по-лесна или по-интерактивна практика.

Маркетинг

Emotion AI се използва за анализиране на реакциите към реклама, съдържание или продукт, което позволява на брандовете да разбират по-добре своята аудитория и да персонализират предложенията си.

Например, преди да пусне нови реклами, Coca-Cola ги тества на фокус групи: изкуственият интелект разпознава емоциите, когато те се гледат в реално време. Системи с ИИ оценяват микроизраженията на лицата на зрителите, което помага на компанията да разбере кои аспекти на рекламата предизвикват радост, изненада или други емоции. Видео хостингът на YouTube също използва ИИ технологии за разпознаване на емоции за настройка на препоръките и оптимизиране разположението на рекламата.

Слабите страни на емоционалния ИИ

Както може да се предположи разпознаването на човешките емоции е изключително невралгичен момент, особено като се има предвид, че може да се тълкува като навлизане без разрешение в личното пространство . По тази причина се налага да се въведат редица регулации при използването на ИИ технологии за разпознаване на емоции.

Законодателни ограничения

При работа с Emotion AI е необходимо съгласието на потребителя. Записването или фиксирането на поверителни разговори без разрешение може да доведе до сериозни съдебни искове. За тази цел разработчиците на подобни продукти трябва отчитат спецификата на законодателството, за да не излагат на риск своите клиенти. Компаниите, използващи продукти Emotion AI, също трябва да разработят свои вътрешни правила в използването на подобни продукти, с които служителите и клиентите да са изрично запознати.

Рискове от ненадеждност и неточности на прогнозите

В момента ИИ не е в състояние да разбира човешкото настроение със 100% точност. За да се подобри качеството, е необходимо систематично да се обработва голямо количество данни и модели, да се синтезира тоналността на гласа и да се анализират контекстът на разговорите и невербалните комуникации. За съжаление, поне засега , са възможни неправилни подсказвания поради неправилно разпознати емоции, което от своя страна може да доведе до нежелани сериозни негативни резултати.

Отговорност за ефективната работа на продукта с Emotion AI

Кой я носи: разработчици, потребители или ръководителя на проекта? Въпросът остава открит. Ако продуктът е внедрен от изпълнител, то клиентът не винаги е готов да сподели цялата информация за вътрешния опит от използването на продукта. Това прави работата по доработването му доста по-трудна. Съществуват и рискове от неточности в алгоритмите, ако внедряването е извършено, например, при необичайни условия.

Перспективи за развитието на Emotion AI

С развитието на технологията се очаква подобряване на точността на разпознаването на емоциите благодарение на развитието на ML – алгоритмите и увеличаване на обемите данни за обучение. Това ще позволи създаването на по-надеждни и ефективни инструменти за анализ на емоциите, които ще могат да отчитат не само явните, но и скритите емоционални състояния.

Очаква се Emotion AI да намери приложение в много нови области. Например в спортните анализи технологиите за разпознаване на емоции могат да се използват за оценка на състоянието на спортистите по време на състезанията, което може да помогне на треньорите да оптимизират стратегиите за обучение и управление на отбора.

В бъдеще е възможно да се създаде изкуствен интелект, който не само да разпознава, но и да синтезира емоционални реакции. Това ще доведе до по-естествени и интуитивни интерфейси. Такива системи ще могат да се използват във виртуалните асистенти, за да осигурят емоционална подкрепа на потребителите, издигайки „човечността“ на изкуствения интелект на ново качествено ниво.

Но успехът на Emotion AI зависи не само от технологичния напредък. От решаващо значение ще бъде как ще се интегрират новите възможности в ежедневната практика, съхранявайки баланса между удобство и етика.