Эмоция AI: Біз AI сезімдерімізді түсінгенін қалаймыз ба?

• автор:
• Автордың аты-жөні

  Кванттық болжау
• Қыркүйек 6, 2022

Түсінікті қорытынды

Эмоциялық жасанды интеллект (AI) денсаулық сақтау, маркетинг және тұтынушыларға қызмет көрсету салаларында машиналардың адам эмоцияларын түсіну және әрекет ету тәсілін өзгертеді. Ғылыми негіздер мен құпиялылық мәселелеріне қатысты пікірталастарға қарамастан, бұл технология Apple және Amazon сияқты компаниялар оны өз өнімдеріне біріктіріп, тез дамып келеді. Оның өсіп келе жатқан қолданылуы құпиялылық, дәлдік және бейтараптықты тереңдету әлеуеті туралы маңызды сұрақтарды тудырады, бұл мұқият реттеу мен этикалық ойларды қажет етеді.

Эмоцияның AI контексті

Жасанды интеллект жүйелері адамның эмоцияларын тануды үйренеді және бұл ақпаратты денсаулық сақтаудан маркетингтік науқандарға дейін әртүрлі секторларда қолданады. Мысалы, веб-сайттар көрермендердің олардың мазмұнына қалай жауап беретінін өлшеу үшін эмотикондарды пайдаланады. Дегенмен, эмоция AI өзі мәлімдегеннің бәрі ме? 

Emotion AI (сонымен қатар аффективті есептеулер немесе жасанды эмоционалды интеллект ретінде белгілі) адамның эмоцияларын өлшейтін, түсінетін, модельдейтін және жауап беретін АИ жиынтығы. Пән 1995 жылы MIT Media зертханасының профессоры Розалинд Пикард «Аффективті есептеулер» кітабын шығарған кезде басталады. MIT Media Lab мәліметтері бойынша, эмоциялық AI адамдар мен машиналар арасындағы табиғи әрекеттесуге мүмкіндік береді. Emotion AI екі сұраққа жауап беруге тырысады: адамның эмоционалдық күйі қандай және олар қалай әрекет етеді? Жиналған жауаптар машиналардың қызметтер мен өнімдерді қалай қамтамасыз ететініне қатты әсер етеді.

Жасанды эмоционалды интеллект көбінесе сезімді талдаумен алмасады, бірақ олар деректерді жинауда әртүрлі. Сезімдерді талдау тілдік зерттеулерге бағытталған, мысалы, адамдардың әлеуметтік желідегі жазбаларының, блогтарының және пікірлерінің үніне қарай белгілі бір тақырыптар туралы пікірлерін анықтау. Дегенмен, эмоцияны анықтау үшін AI бет-әлпетті тану және өрнектерге сүйенеді. Басқа тиімді есептеу факторлары дауыс үлгілері және көз қозғалысының өзгеруі сияқты физиологиялық деректер болып табылады. Кейбір сарапшылар көңіл-күйді талдауды эмоциялық AI жиынтығы деп санайды, бірақ құпиялылық қаупі аз.

Деструктивті әсер

2019 жылы университетаралық зерттеушілер тобы, соның ішінде АҚШ-тағы Солтүстік-Шығыс университеті мен Глазго университеті эмоциялық AI-ның берік ғылыми негізі жоқ екенін көрсететін зерттеулерді жариялады. Зерттеу талдауды адамдар немесе AI жүргізетіні маңызды емес екенін атап өтті; мимика негізінде эмоционалдық күйді дәл болжау қиын. Зерттеушілер өрнектер жеке адам туралы нақты және бірегей ақпарат беретін саусақ іздері емес екенін айтады.

Алайда кейбір сарапшылар бұл талдаумен келіспейді. Hume AI негізін қалаушы Алан Коуэн заманауи алгоритмдер адамның эмоцияларына дәл сәйкес келетін деректер жиыны мен прототиптерін әзірледі деп дәлелдеді. Инвестициялық қаржыландырудан 5 миллион доллар жинаған Hume AI өзінің эмоциялық AI жүйесін үйрету үшін Америка, Африка және Азия елдеріндегі адамдардың деректер жиынын пайдаланады. 

Эмоциялық AI саласындағы басқа дамып келе жатқан ойыншылар - HireVue, Entropik, Emteq және Neurodata Labs. Entropik маркетингтік науқанның әсерін анықтау үшін бет әлпетін, көздің көзқарасын, дауыс реңктерін және ми толқындарын пайдаланады. Ресейлік банк клиенттерге қызмет көрсету өкілдеріне қоңырау шалу кезінде клиенттің көңіл-күйін талдау үшін Neurodata қызметін пайдаланады. 

Тіпті Big Tech эмоционалды AI әлеуетін пайдалана бастады. 2016 жылы Apple Сан-Диегодағы бет әлпетін талдайтын Emotient фирмасын сатып алды. Alexa, Amazon виртуалды көмекшісі, пайдаланушының көңілі қалғанын анықтаған кезде кешірім сұрап, жауаптарын түсіндіреді. Сонымен қатар, Microsoft-тың сөйлеуді тану AI фирмасы, Nuance, жүргізушілердің эмоцияларына олардың бет әлпетіне қарай талдау жасай алады.

Эмоцияның салдары AI

Эмоцияның кеңірек әсері AI мыналарды қамтуы мүмкін: 

• Ірі технологиялық корпорациялар AI-ға, әсіресе эмоционалды интеллектке маманданған шағын компанияларды өздерінің автономды көлік жүйелерін жақсарту үшін сатып алады, нәтижесінде жолаушылармен қауіпсіз және эмпатикалық өзара әрекеттесу.
• Дауыстық және бет-әлпет сигналдарын интерпретациялау үшін эмоционалды интеллектті біріктіретін тұтынушыларды қолдау орталықтары тұтынушыларға проблеманы шешудің жекелендірілген және тиімді тәжірибесіне әкеледі.
• Аффективті есептеулерге көбірек қаржы құйылады, халықаралық академиялық және зерттеу ұйымдары арасындағы ынтымақтастықты дамытады, осылайша адам мен AI өзара әрекеттесуіндегі жетістіктерді жылдамдатады.
• Үкіметтер бет-әлпет және биологиялық деректерді жинауды, сақтауды және қолдануды реттейтін саясаттарды құру талаптарын көтеруде.
• Мемлекеттік және жеке секторларда AI оқыту және орналастыру үшін қатаң стандарттарды талап ететін ақаулы немесе біржақты эмоцияларға байланысты нәсілге және жынысқа қатысты көзқарастарды тереңдету қаупі.
• Тұтынушының эмоционалды AI қолдайтын құрылғылар мен қызметтерге деген сенімінің артуы эмоционалды интеллектуалды технологияның күнделікті өмірде ажырамас бөлігіне айналуына әкеледі.
• Білім беру мекемелері оқу тәжірибесін жақсарту үшін оқушылардың эмоционалдық реакцияларына негізделген оқыту әдістерін бейімдей отырып, электронды оқыту платформаларында эмоциялық AI біріктіруі мүмкін.
• Науқастың қажеттіліктері мен эмоцияларын жақсырақ түсіну, диагностика мен емдеу нәтижелерін жақсарту үшін эмоционалдық AI-ды қолданатын медициналық қызмет көрсетушілер.
• Маркетингтік стратегиялар эмоционалды интеллектті пайдалану үшін дамып келеді, бұл компанияларға жарнамалар мен өнімдерді жеке эмоционалдық күйлерге тиімдірек бейімдеуге мүмкіндік береді.
• Құқықтық жүйелер этикалық және дәлдік мәселелерін көтере отырып, куәгерлердің сенімділігін немесе сынақтар кезіндегі эмоционалды күйлерін бағалау үшін эмоциялық AI-ны қолдануы мүмкін.

Қарастырылатын сұрақтар

• Эмоцияларыңызды болжау үшін AI қолданбаларының бет-әлпетіңізді және дауыс реңкіңізді сканерлеуіне келісесіз бе?
• Эмоцияларды қате оқуы мүмкін AI ықтимал тәуекелдері қандай?