Զգացմունքային AI. Ցանկանու՞մ ենք, որ AI-ն հասկանա մեր զգացմունքները:

• Հեղինակ:
• Հեղինակ անունը

  Quantumrun Հեռատեսություն
• Սեպտեմբեր 6, 2022

Insight ամփոփում

Զգացմունքային արհեստական ​​ինտելեկտը (AI) փոխակերպում է, թե ինչպես են մեքենաները հասկանում և արձագանքում մարդու հույզերին առողջապահության, մարքեթինգի և հաճախորդների սպասարկման ոլորտում: Չնայած գիտական ​​հիմունքների և գաղտնիության մասին մտահոգություններին վերաբերող բանավեճերին, այս տեխնոլոգիան արագորեն զարգանում է, երբ Apple-ն ու Amazon-ը նման ընկերություններ են ինտեգրում այն ​​իրենց արտադրանքներում: Դրա աճող օգտագործումը կարևոր հարցեր է առաջացնում գաղտնիության, ճշգրտության և կողմնակալության խորացման ներուժի վերաբերյալ՝ առաջացնելով զգույշ կարգավորման և էթիկական նկատառումների անհրաժեշտություն:

Զգացմունք AI համատեքստ

Արհեստական ​​ինտելեկտի համակարգերը սովորում են ճանաչել մարդկային հույզերը և օգտագործել այդ տեղեկատվությունը տարբեր ոլորտներում՝ առողջապահությունից մինչև մարքեթինգային արշավներ: Օրինակ՝ կայքերն օգտագործում են էմոցիոններ՝ չափելու, թե ինչպես են դիտողները արձագանքում իրենց բովանդակությանը: Այնուամենայնիվ, արդյո՞ք էմոցիան AI-ն այն ամենն է, ինչ պնդում է, որ կա: 

Զգացմունքային AI (նաև հայտնի է որպես աֆեկտիվ հաշվարկ կամ արհեստական ​​հուզական ինտելեկտ) AI-ի ենթաբազմություն է, որը չափում է, հասկանում, մոդելավորում և արձագանքում մարդկային հույզերին: Դասակարգումը սկսվում է 1995 թվականին, երբ MIT մեդիա լաբորատորիայի պրոֆեսոր Ռոզալինդ Պիկարդը թողարկեց «Աֆեկտիվ հաշվարկ» գիրքը։ Ըստ MIT Media Lab-ի, հուզական AI-ն թույլ է տալիս ավելի բնական փոխազդեցություն ունենալ մարդկանց և մեքենաների միջև: Emotion AI-ն փորձում է պատասխանել երկու հարցի. ինչպիսի՞ն է մարդու էմոցիոնալ վիճակը և ինչպե՞ս նրանք կարձագանքեն: Հավաքված պատասխանները մեծապես ազդում են, թե ինչպես են մեքենաները մատուցում ծառայություններ և ապրանքներ:

Արհեստական ​​հուզական ինտելեկտը հաճախ փոխարինվում է զգացմունքների վերլուծության հետ, սակայն դրանք տարբեր են տվյալների հավաքագրման մեջ: Զգացմունքների վերլուծությունը կենտրոնացած է լեզվական ուսումնասիրությունների վրա, ինչպես, օրինակ, որոշ թեմաների վերաբերյալ մարդկանց կարծիքները՝ ըստ սոցիալական մեդիայի հրապարակումների, բլոգերի և մեկնաբանությունների տոնայնության: Այնուամենայնիվ, զգացմունքային AI-ն հենվում է դեմքի ճանաչման և արտահայտությունների վրա՝ զգացմունքները որոշելու համար: Մյուս արդյունավետ հաշվողական գործոններն են ձայնային օրինաչափությունները և ֆիզիոլոգիական տվյալները, ինչպիսիք են աչքերի շարժման փոփոխությունները: Որոշ փորձագետներ զգացմունքների վերլուծությունը համարում են հույզերի արհեստական ​​ինտելեկտի ենթաբազմություն, բայց ավելի քիչ գաղտնիության ռիսկերով:

Խանգարող ազդեցություն

2019-ին միջբուհական հետազոտողների խումբը, ներառյալ ԱՄՆ-ի Հյուսիսարևելյան համալսարանը և Գլազգոյի համալսարանը, հրապարակեցին ուսումնասիրություններ, որոնք ցույց տվեցին, որ հուզական AI-ն չունի ամուր գիտական ​​հիմք: Հետազոտությունն ընդգծեց, որ կարևոր չէ՝ մարդիկ, թե արհեստական ​​ինտելեկտը վերլուծություն են կատարում. Դժվար է ճշգրիտ կանխատեսել հուզական վիճակները դեմքի արտահայտությունների հիման վրա: Հետազոտողները պնդում են, որ արտահայտությունները մատնահետքեր չեն, որոնք տալիս են վերջնական և եզակի տեղեկատվություն անհատի մասին:

Այնուամենայնիվ, որոշ փորձագետներ համաձայն չեն այս վերլուծության հետ: Hume AI-ի հիմնադիր Ալան Քոուենը պնդում էր, որ ժամանակակից ալգորիթմները մշակել են տվյալների հավաքածուներ և նախատիպեր, որոնք ճշգրտորեն համապատասխանում են մարդկային զգացմունքներին: Hume AI-ն, որը հանգանակել է 5 միլիոն դոլար ներդրումային ֆինանսավորում, օգտագործում է Ամերիկայի, Աֆրիկայի և Ասիայի մարդկանց տվյալների հավաքածուն՝ իր հուզական AI համակարգը մարզելու համար: 

Զգացմունքային AI ոլորտում այլ զարգացող խաղացողներն են HireVue, Entropik, Emteq և Neurodata Labs: Entropik-ը օգտագործում է դեմքի արտահայտություններ, աչքերի հայացք, ձայնային ազդանշաններ և ուղեղի ալիքներ՝ որոշելու մարքեթինգային արշավի ազդեցությունը: Ռուսական բանկը օգտագործում է Neurodata-ն հաճախորդների տրամադրությունները վերլուծելու համար, երբ զանգահարում է հաճախորդների սպասարկման ներկայացուցիչներին: 

Նույնիսկ Big Tech-ը սկսում է կապիտալացնել զգացմունքների AI-ի ներուժը: 2016 թվականին Apple-ը գնեց Սան Դիեգոյում գործող Emotient ընկերությունը, որը վերլուծում է դեմքի արտահայտությունները: Alexa-ն՝ Amazon-ի վիրտուալ օգնականը, ներողություն է խնդրում և պարզաբանում է իր պատասխանները, երբ հայտնաբերում է, որ իր օգտատերը հիասթափված է: Միևնույն ժամանակ, Microsoft-ի խոսքի ճանաչման AI ընկերությունը՝ Nuance, կարող է վերլուծել վարորդների հույզերը՝ հիմնվելով նրանց դեմքի արտահայտությունների վրա:

Զգացմունքային AI-ի հետևանքները

Զգացմունքային AI-ի ավելի լայն հետևանքները կարող են ներառել. 

• Խոշոր տեխնոլոգիական կորպորացիաները ձեռք են բերում ավելի փոքր ընկերություններ, որոնք մասնագիտացած են AI-ի, հատկապես էմոցիոնալ AI-ի մեջ՝ բարելավելու իրենց ավտոնոմ մեքենաների համակարգերը, ինչը կհանգեցնի ուղևորների հետ ավելի անվտանգ և կարեկից փոխգործակցությանը:
• Հաճախորդների աջակցության կենտրոններ, որոնք ներառում են էմոցիոնալ արհեստական ​​ինտելեկտ՝ ձայնային և դեմքի ազդանշանները մեկնաբանելու համար, ինչը հանգեցնում է սպառողների համար խնդիրների լուծման ավելի անհատականացված և արդյունավետ փորձառությունների:
• Ավելի շատ ֆինանսավորում հոսում է էֆեկտիվ հաշվարկների մեջ՝ խթանելով համագործակցությունը միջազգային ակադեմիական և հետազոտական ​​կազմակերպությունների միջև՝ դրանով իսկ արագացնելով մարդ-AI փոխազդեցության առաջընթացը:
• Կառավարությունները, որոնք բախվում են դեմքի և կենսաբանական տվյալների հավաքագրման, պահպանման և կիրառման քաղաքականություն ստեղծելու աճող պահանջներին:
• Ռասայի և սեռի հետ կապված կողմնակալության խորացման ռիսկ՝ թերի կամ կողմնակալ հույզերի AI-ի պատճառով, որը պահանջում է ավելի խիստ չափանիշներ AI-ի ուսուցման և հանրային և մասնավոր հատվածներում տեղակայման համար:
• Սպառողների վստահության մեծացում էմոցիոնալ AI-ով աշխատող սարքերից և ծառայություններից, ինչը հանգեցնում է ավելի էմոցիոնալ խելացի տեխնոլոգիայի, որը դառնում է առօրյա կյանքում:
• Կրթական հաստատությունները կարող են ինտեգրել էմոցիոնալ ինտելեկտը էլեկտրոնային ուսուցման հարթակներում՝ հարմարեցնելով ուսուցման մեթոդները՝ հիմնված ուսանողների հուզական արձագանքների վրա՝ ուսումնառության փորձը բարձրացնելու համար:
• Առողջապահական ծառայություններ մատուցողներն օգտագործում են հույզերի արհեստական ​​ինտելեկտը՝ ավելի լավ հասկանալու հիվանդի կարիքներն ու հույզերը՝ բարելավելով ախտորոշման և բուժման արդյունքները:
• Շուկայավարման ռազմավարություններ, որոնք զարգանում են էմոցիոնալ AI-ի օգտագործման համար, ինչը թույլ է տալիս ընկերություններին ավելի արդյունավետ կերպով հարմարեցնել գովազդներն ու ապրանքները անհատական ​​հուզական վիճակներին:
• Իրավական համակարգերը, հնարավոր է, որդեգրեն էմոցիոնալ արհեստական ​​ինտելեկտը՝ վկաների արժանահավատությունը կամ հուզական վիճակները դատավարությունների ընթացքում գնահատելու համար՝ բարձրացնելով էթիկայի և ճշգրտության վերաբերյալ մտահոգությունները:

Հարցեր, որոնք պետք է հաշվի առնել

• Կհամաձայնե՞ք, որ հուզական AI հավելվածները սկանավորեն ձեր դեմքի արտահայտությունները և ձայնի տոնը՝ ձեր զգացմունքները կանխատեսելու համար:
• Որո՞նք են AI-ի հնարավոր վտանգները, որոնք կարող են սխալ կարդալ զգացմունքները: