ხელოვნური ინტელექტის (AI) სისტემები სწავლობენ ადამიანის ემოციების ამოცნობას და ამ ინფორმაციის გამოყენებას სხვადასხვა სექტორში, ჯანდაცვისგან მარკეტინგულ კამპანიებამდე. მაგალითად, ვებსაიტები იყენებენ სმაილიკებს იმის დასადგენად, თუ როგორ რეაგირებენ მნახველები მათ შინაარსზე. თუმცა, არის თუ არა ემოციური ხელოვნური ინტელექტი ყველაფერი, რასაც ამტკიცებს?
ემოციური AI კონტექსტი
ემოციური AI (ასევე ცნობილია როგორც აფექტური გამოთვლა ან ხელოვნური ემოციური ინტელექტი) არის ხელოვნური ინტელექტის ქვეჯგუფი, რომელიც ზომავს, ესმის, ახდენს სიმულაციას და რეაგირებს ადამიანის ემოციებზე. დისციპლინა თარიღდება 1995 წლიდან, როდესაც MIT მედია ლაბორატორიის პროფესორმა როზალინდ პიკარდმა გამოუშვა წიგნი "Affective Computing". MIT Media Lab-ის თანახმად, ემოციური ხელოვნური ინტელექტი ადამიანებსა და მანქანებს შორის უფრო ბუნებრივი ურთიერთქმედების საშუალებას იძლევა. Emotion AI ცდილობს უპასუხოს ორ კითხვას: როგორია ადამიანის ემოციური მდგომარეობა და როგორ რეაგირებენ ისინი? შეგროვებული პასუხები დიდ გავლენას ახდენს იმაზე, თუ როგორ აწვდიან მანქანები მომსახურებას და პროდუქტებს.
ხელოვნური ემოციური ინტელექტი ხშირად იცვლება სენტიმენტების ანალიზთან, მაგრამ ისინი განსხვავდებიან მონაცემთა შეგროვებაში. სენტიმენტების ანალიზი ორიენტირებულია ენის შესწავლაზე, როგორიცაა ადამიანების მოსაზრებების განსაზღვრა კონკრეტულ თემებზე მათი სოციალური მედიის პოსტების, ბლოგებისა და კომენტარების ტონის მიხედვით. თუმცა, ემოციური ხელოვნური ინტელექტი ეყრდნობა სახის ამოცნობას და გამონათქვამებს განწყობის დასადგენად. სხვა ეფექტური გამოთვლითი ფაქტორებია ხმის შაბლონები და ფიზიოლოგიური მონაცემები, როგორიცაა თვალის მოძრაობის ცვლილებები. ზოგიერთი ექსპერტი განიხილავს განწყობის ანალიზს ემოციური ხელოვნური ინტელექტის ქვეჯგუფად, მაგრამ ნაკლები კონფიდენციალურობის რისკებით.
დამრღვევი გავლენა
2019 წელს, უნივერსიტეტთაშორისი მკვლევართა ჯგუფმა, მათ შორის ჩრდილო-აღმოსავლეთის უნივერსიტეტმა აშშ-ში და გლაზგოს უნივერსიტეტმა, გამოაქვეყნა კვლევები, რომლებიც ცხადყოფს, რომ ემოციურ AI-ს არ აქვს მყარი სამეცნიერო საფუძველი. კვლევამ ხაზგასმით აღნიშნა, რომ არ აქვს მნიშვნელობა ანალიზს ატარებს ადამიანები თუ ხელოვნური ინტელექტი; რთულია ემოციური მდგომარეობის ზუსტად პროგნოზირება სახის გამონათქვამებზე დაყრდნობით. მკვლევარები ამტკიცებენ, რომ გამონათქვამები არ არის თითის ანაბეჭდები, რომლებიც უზრუნველყოფენ კონკრეტულ და უნიკალურ ინფორმაციას ინდივიდის შესახებ. თუმცა, ზოგიერთი ექსპერტი არ ეთანხმება ამ ანალიზს. Hume AI-ის დამფუძნებელი ალან კოუენი ამტკიცებდა, რომ თანამედროვე ალგორითმებმა შეიმუშავეს მონაცემთა ნაკრები და პროტოტიპები, რომლებიც ზუსტად შეესაბამება ადამიანის ემოციებს. Hume AI, რომელმაც მოიზიდა 5 მილიონი აშშ დოლარი საინვესტიციო დაფინანსება, იყენებს მონაცემთა ბაზას ამერიკიდან, აფრიკიდან და აზიიდან ემოციური AI სისტემის სწავლებისთვის.
ემოციური ხელოვნური ინტელექტის სფეროში სხვა განვითარებადი მოთამაშეები არიან HireVue, Entropik, Emteq და Neurodata Labs. Entropik იყენებს სახის გამონათქვამებს, თვალის მზერას, ხმის ტონს და ტვინის ტალღებს მარკეტინგული კამპანიის გავლენის დასადგენად. რუსული ბანკი იყენებს Neurodata-ს კლიენტის განწყობის გასაანალიზებლად, როდესაც ურეკავს კლიენტთა მომსახურების წარმომადგენლებს.
Big Tech-იც კი იწყებს ემოციური ხელოვნური ინტელექტის პოტენციალის გამოყენებას. 2016 წელს Apple-მა შეიძინა Emotient, სან-დიეგოში დაფუძნებული ფირმა, რომელიც აანალიზებს სახის გამომეტყველებას. Alexa, Amazon-ის ვირტუალური ასისტენტი, ბოდიშს იხდის და განმარტავს პასუხებს, როდესაც აღმოაჩენს, რომ მისი მომხმარებელი იმედგაცრუებულია. იმავდროულად, Microsoft-ის მეტყველების ამომცნობი ხელოვნური ინტელექტის ფირმა, Nuance, შეუძლია გააანალიზოს მძღოლების ემოციები მათი სახის გამომეტყველების საფუძველზე.
ემოციური ხელოვნური ინტელექტის შედეგები
ემოციური ხელოვნური ინტელექტის უფრო ფართო შედეგები შეიძლება მოიცავდეს:
- Big Tech ყიდულობს უფრო მეტ სტარტაპს, რათა გააფართოვოს AI კვლევები და შესაძლებლობები, მათ შორის ემოციური ხელოვნური ინტელექტის გამოყენება თვითმართველ მანქანებში.
- სატელეფონო ცენტრის მომხმარებელთა მომსახურების განყოფილებები იყენებენ ემოციურ AI-ს, რათა განჭვრიტონ მომხმარებელთა ქცევა მათი ხმის ტონისა და სახის გამონათქვამების ცვლილებებზე დაყრდნობით.
- ინვესტიციების გაზრდა ეფექტურ გამოთვლით კვლევაში, მათ შორის გაფართოებული პარტნიორობის გლობალურ უნივერსიტეტებთან და კვლევით ინსტიტუტებთან.
- მზარდი ზეწოლა მთავრობებზე, რათა დაარეგულირონ სახის და ბიოლოგიური მონაცემების შეგროვება, შენახვა და გამოყენება.
- რასობრივი და გენდერული დისკრიმინაციის გაღრმავება დეზინფორმაციის ან მცდარი ანალიზის გზით.
კითხვები კომენტარისთვის
- თანახმა იქნებით, რომ ემოციური ხელოვნური ინტელექტის აპებმა დაასკანირონ თქვენი სახის გამონათქვამები და ხმის ტონი, რათა წინასწარ განსაზღვრონ თქვენი ემოციები?
- რა არის ხელოვნური ინტელექტის შესაძლო რისკები ემოციების არასწორად წაკითხვისას?
