Umelá inteligencia sa v Rusku a vo svete aktívne vyvíja - vrátane emocionálnej. Zaujímajú sa o veľké spoločnosti a ambiciózne startupy, ktoré prinášajú nový vývoj v oblasti maloobchodu, marketingu, vzdelávania, bankovníctva a náboru. Podľa spoločnosti Mordor Intelligence bol trh s rozpoznaním emócií v roku 2018 ocenený na 12 miliárd dolárov a do roku 2024 vzrastie na 92 miliárd dolárov.
Čo je emocionálna AI
Emotion AI (Emotion AI) je AI, ktorá umožňuje počítaču rozpoznať, interpretovať a reagovať na ľudské emócie. Kamera, mikrofón alebo nositeľný snímač sníma stav osoby a neurónová sieť spracováva údaje na určenie emócie.
Existujú dva hlavné spôsoby, ako analyzovať emócie:
- Kontakt. Osoba je nasadená na zariadenie, ktoré sníma jeho pulz, elektrické impulzy tela a ďalšie fyziologické ukazovatele. Takéto technológie môžu určovať nielen emócie, ale aj úroveň stresu alebo pravdepodobnosť epileptického záchvatu.
- Bezkontaktné. Emócie sa analyzujú na základe obrazových a zvukových záznamov. Počítač sa učí výrazy tváre, gestá, pohyby očí, hlas a reč.
Na trénovanie neurónovej siete zbierajú vedci údajov vzorku údajov a manuálne označujú zmenu emocionálneho stavu človeka. Program študuje vzorce a chápe, ktoré znaky patria do ktorých emócií.
Neurónová sieť môže byť trénovaná na rôzne dáta. Niektoré spoločnosti a laboratóriá používajú videokazety, iné študujú hlas a niektoré využívajú viaceré zdroje. Čím sú však údaje rôznorodejšie, tým presnejší je výsledok.
Zvážte dva hlavné zdroje:
Propagačné video:
Fotografie a fotografie z videa
Obrázky sa najprv spracujú, aby uľahčili prácu AI. Prvky tváre - obočie, oči, pery atď. - sú označené bodkami. Neurónová sieť určuje polohu bodov, porovnáva ich so znakmi emócií zo šablóny a uzatvára, ktoré emócie sa odrážajú - hnev, strach, prekvapenie, smútok, radosť alebo pokoj.
Existuje aj iný prístup. Na tvári sú okamžite zaznamenané známky emócií - napríklad úsmev alebo zamračené obočie. Potom neurónová sieť vyhľadá značky v obraze, analyzuje ich kombinácie a určí stav osoby.
Štúdium markerov emócií sa začalo v 20. storočí. Je pravda, že boli posudzované oddelene od neurónových sietí. Vedci Paul Ekman a Wallace Friesen vyvinuli systém kódovania tváre (FACS) v roku 1978. Rozdeľuje výrazy tváre na jednotlivé pohyby svalov alebo na akčné jednotky. Výskumník študuje motorové jednotky a porovnáva ich s emóciami.
Hlas a reč
Neurónová sieť extrahuje z akustického signálu veľa parametrov hlasu - napríklad tón a rytmus. Študuje ich zmenu v čase a určuje stav rečníka.
Na tréning sa niekedy používa spektrogram - obrázok, ktorý ukazuje silu a frekvenciu signálu v priebehu času. Okrem toho AI analyzuje slovnú zásobu pre presnejšie výsledky.
Kde sa používa táto technológia
Predaj a reklama
Najviditeľnejšie použitie technológie rozpoznávania emócií je v marketingu. S ich pomocou môžete určiť, aký vplyv má reklamné video na osobu. Za týmto účelom môžete napríklad nainštalovať štruktúru pomocou kamery, ktorá zmení reklamu v závislosti od nálady, pohlavia a veku okoloidúcich.
Podobný dizajn bol vyvinutý startupmi Cloverleaf a Affectiva. Zaviedli elektronickú reklamu na poličky s názvom shelfPoint, ktorá zhromažďuje údaje o emóciách nakupujúcich. Nové technológie testovali spoločnosti Procter & Gamble, Walmart a ďalšie veľké spoločnosti. Podľa spoločnosti Cloverleaf tržby vzrástli o 10 - 40%, zatiaľ čo angažovanosť zákazníkov sa zvýšila 3 až 5-krát.
Zvyčajnejšou možnosťou je robotický konzultant s umelou inteligenciou. Bude komunikovať s klientmi, čítať ich emócie a ovplyvňovať ich. A tiež vytvárať prispôsobené ponuky.
Servisného robota predstavil ruský startup Promobot. Využíva neurónovú sieť vyvinutú spoločnosťou Neurodata Lab, ktorá určuje emócie z viacerých zdrojov naraz: nahrávky tváre, hlasu, pohybov, ako aj frekvencie dýchania a pulzu.
Promobot aktívne predáva svoje roboty v zahraničí. V roku 2018 spustenie zmluvy podpísalo zmluvu s americkou spoločnosťou Intellitronix za 56,7 milióna dolárov av nasledujúcom sa dohodlo na dodávke zariadení do Saudskej Arábie, Izraela, Kuvajtu a Švédska - pre ktoré spoločnosť dostane 1,1 milióna dolárov. Podľa spoločnosti Promobot dnes pracuje 492 robotov v 34 krajinách po celom svete ako sprievodcovia, concierges, konzultanti a propagátori.
Banks
Technológie rozpoznávania emócií pomáhajú bankám získavať spätnú väzbu od zákazníkov bez prieskumov a zlepšujú služby. V oddeleniach sú nainštalované videokamery a spokojnosť návštevníkov určuje algoritmus nahrávania. Neurónové siete môžu tiež analyzovať hlas a reč klienta a operátora počas hovoru do kontaktného centra.
V Rusku sa už dlho snažia implementovať emocionálnu umelú inteligenciu: bola testovaná na Sberbank v roku 2015 ao tri roky neskôr Alfa-Bank spustila pilotný program na analýzu emócií z videa. Okrem záznamov z bezpečnostných kamier sa používajú aj záznamy hovorov. VTB spustila pilotný projekt na implementáciu emočnej AI v roku 2019. A Rosbank spolu s Neurodata Lab už testovali určovanie emócií zákazníkov hlasom a rečou. Klient zavolal do banky a neurónová sieť analyzovala jeho stav a význam rozhovoru. Okrem toho si AI všimla prestávky v operátorovej reči, hlasitosti hlasu a komunikačnom čase. To umožnilo nielen skontrolovať spokojnosť so službou, ale aj monitorovať prácu prevádzkovateľov kontaktného centra.
Teraz Rosbank implementovala svoje vlastné riešenie na rozpoznávanie emócií. Namiesto akustického signálu systém analyzuje text, zatiaľ čo presnosť zostáva vysoká.
Technologické centrum reči sa tiež podieľa na rozpoznávaní emócií v reči (Sberbank vlastní väčšinový podiel). Služba Smart Logger analyzuje hlas a slovnú zásobu zákazníkov a operátorov, čas hovoru a pauzy s cieľom zistiť spokojnosť so službou.
Zábavná sféra
Na zistenie reakcie publika na film možno použiť systémy na rozpoznávanie emócií. Disney v roku 2017 v spolupráci s vedcami uskutočnil experiment: nainštaloval kamery v kine a prepojil algoritmy hlbokého učenia na hodnotenie emócií divákov. Systém dokázal predpovedať reakcie ľudí tým, že ich pozoroval len pár minút. Počas experimentu sme zhromaždili pôsobivý súbor údajov: 68 markerov od každého z 3 179 divákov. Celkovo sa získalo 16 miliónov tvárových obrazov.
Na ten istý účel vytvoril hosting videa YouTube svoj vlastný AI s názvom YouFirst. Umožňuje blogerom s videom a firmám testovať obsah pred vydaním na platformu. Používatelia kliknú na špeciálny odkaz, dohodnú sa na natáčaní videa a pozeraní videa. V tejto dobe neurónová sieť určí svoje reakcie a pošle dáta vlastníkovi kanála.
Spomedzi ruských spoločností môžu reakcie na videá analyzovať napríklad neurobotici. Spoločnosť vyvinula program EmoDetect, ktorý rozpoznáva radosť, smútok, prekvapenie, strach, hnev, znechutenie a neutralitu. Program študuje až 20 miestnych funkcií tváre v zmrazených rámoch a sérii obrázkov. Systém analyzuje motorové jednotky a používa technológiu kódovania tváre FACS. Video je možné nahrávať z webovej kamery. Rozhranie EmoDetect API vám umožňuje integrovať produkt s externými aplikáciami.
Emocionálna inteligencia sa začína uplatňovať aj v hernom priemysle. Pomáha prispôsobiť hru a pridať viac interakcie s hráčom.
Napríklad americká emočná spoločnosť AI Affectiva pomohla vytvoriť psychologický thriller Nevermind. Napätie závisí od stavu hráča: dej je tmavší, keď je v strese, a naopak.
vzdelanie
Uznávanie emócií sa vzťahuje aj na vzdelávanie. Môže byť použitý na štúdium nálady a pozornosti študentov počas vyučovania.
Ruskí vývojári aplikovali emočné AI v Perm. Podnetom pre rozvoj technológie boli útoky študentov na žiakov základných škôl a učiteľov. Rostelecom a startup New Vision vyvinuli program Smart and Safe School na sledovanie emocionálneho stavu detí. Toto pomôže identifikovať asociálnych adolescentov skôr, ako dôjde k tragédii.
Bol založený na systéme Paula Ekmana. Neurónová sieť analyzovala najmenšie svalové pohyby pomocou 150 bodov na tvári. Počas hodiny sa zhromaždilo veľké množstvo údajov: 5 - 6 000 snímok pre každého študenta. Program preštudoval súbor údajov a vypočítal emocionálny stav každého dieťaťa. Podľa tvorcov bola presnosť 72%.
HR
Emocionálna inteligencia môže byť užitočná pri práci so zamestnancami. Pomáha určiť stav zamestnanca, včas si všimnúť jeho únavu alebo nespokojnosť a efektívnejšie prerozdeliť úlohy.
Okrem toho technológia pomáha pri nábore. S pomocou emocionálnej inteligencie môžete počas pohovoru skontrolovať kandidáta na prácu alebo chytiť lož.
Americká spoločnosť HireVue využíva umelú inteligenciu na hodnotenie kandidátov. Žiadateľ absolvuje videohovor a neurónová sieť určuje jeho stav pomocou kľúčových slov, intonácie hlasu, pohybov a výrazov tváre. AI zdôrazňuje vlastnosti, ktoré sú dôležité pre danú prácu, a dáva známky a HR manažér vyberie tých správnych kandidátov.
Londýnsky startup Spoločnosť Human používa video na identifikáciu emócií a ich priradenie k znakovým znakom. Po videohovore dostávajú verbéri správu, ktorá hovorí, aký úprimný, zvedavý, nadšený, nadšený alebo sebavedomý bol kandidát a ako odpovedal na otázky.
Liek
V tejto oblasti budú užitočné nielen bezkontaktné, ale aj kontaktné metódy na určovanie emócií. Sú aktívne implementované zahraničnými startupmi - napríklad Affectiva a Brain Power. Medzi rozvoj spoločnosti patria okuliare AI, ktoré pomáhajú deťom a dospelým s autizmom spoznať emócie iných ľudí a rozvíjať sociálne zručnosti.
Neurónové siete však môžu pomôcť pacientom bez nositeľných snímačov. Vedci z Massachusetts Institute of Technology vytvorili neurónovú sieť, ktorá detekuje depresiu analyzovaním reči osoby. Presnosť výsledku bola 77%. A startup Beyond Verbal využíva AI na analýzu duševného zdravia pacientov. V tomto prípade neurónová sieť vyberie z hlasového záznamu iba hlasové biomarkery.
autá
Massachusetts Institute of Technology vyvíja AI s názvom AutoEmotive, ktorá určí stav vodiča a cestujúcich. Bude nielen monitorovať úroveň stresu, ale tiež sa ho bude snažiť znižovať - prehrávaním jemnej hudby, úpravou teploty v kabíne alebo menej rušnou cestou.
Obmedzenia emočnej AI
Neurónová sieť nemôže brať do úvahy kontext
AI sa naučila identifikovať základné ľudské emócie a stavy, zatiaľ sa však nezaoberá zložitejšími situáciami. Vedci poznamenávajú, že výrazy tváre nie vždy presne ukazujú, ako sa človek skutočne cíti. Jeho úsmev môže byť predstieraný alebo sarkastický, a to môže byť determinované iba kontextom.
Odborníci spoločnosti NtechLab sa domnievajú, že je stále ťažké presne určiť dôvod tejto alebo tej emócie.
NtechLab zdôrazňuje, že je potrebné rozpoznať nielen výrazy tváre, ale aj ľudské pohyby. Rôzne údaje zlepší emocionálnu inteligenciu. S tým súhlasí Daniil Kireev, popredný výskumný pracovník v spoločnosti VisionLabs, ktorá sa zaoberá vývojom produktov. Podľa jeho názoru sa s veľkým množstvom údajov zvyšuje presnosť algoritmov.
„Vyskytli sa chyby, ich počet závisí od mnohých faktorov: kvalita tréningovej vzorky, vyškolená neurónová sieť, údaje, na ktorých konečný systém pracuje. Pridaním informácií z rôznych zdrojov - napríklad hlasu - môžete zlepšiť kvalitu systému. Zároveň je dôležité pochopiť, že tvárou určíme skôr jej vyjadrenie ako konečnú emóciu. Algoritmus sa môže pokúsiť určiť simulované emócie, ale za týmto účelom musí vývoj technológie urobiť malý krok vpred, “hovorí Daniil Kireev.
Zlé vybavenie
Kvalitu algoritmov ovplyvňujú vonkajšie faktory. Aby bola presnosť rozpoznávania emócií vysoká, videokamery a mikrofóny musia byť vysokej kvality. Okrem toho je výsledok ovplyvnený osvetlením, umiestnením kamery. Podľa Daniila Kireeva nekontrolované podmienky komplikujú proces určovania stavu osoby.
Na vývoj emocionálnej inteligencie potrebujete kvalitný hardvér. Ak nájdete dobré vybavenie a nastavíte ho správne, presnosť výsledkov bude veľmi vysoká. A keď sa stane prístupnejším a rozšírenejším, technológie rozpoznávania emócií sa budú zlepšovať a aktívnejšie implementovať.
„Presnosť systému závisí od mnohých faktorov. Hlavnou je kvalita statických snímok z kamery, ktoré sú dané systému na rozpoznanie. Kvalita statických snímok je zasa ovplyvnená nastavením a charakteristikami kamery, matice, osvetlenia, umiestnenia zariadenia, počtom tvárí v rámčeku. Správnou konfiguráciou hardvéru a softvéru je možné dosiahnuť presnosť zistených emócií až o 90 - 95%, “poznamenáva Vitaly Vinogradov, produktový manažér služby cloudového video sledovania a analytickej analýzy videa Ivideon.
Technologické hľadisko
Teraz v Rusku emocionálna umelá inteligencia získava na sile. Startups vyvíjajú technológie a predávajú svoje výrobky a zákazníci ich testujú s opatrnosťou.
Gartner však odhaduje, že do roku 2024 bude viac ako polovica online reklám vytvorená pomocou emocionálnej inteligencie. Počítačové videnie, ktoré sa používa na zisťovanie emócií, sa stane jednou z najdôležitejších technológií v nasledujúcich 3 až 5 rokoch. A MarketsandMarkets predpovedá, že trh s analýzou emócií sa do roku 2024 zdvojnásobí - z 2,2 miliardy na 4,6 miliardy dolárov.
Okrem toho veľké spoločnosti prejavujú záujem o rozpoznávanie emócií - napríklad Procter & Gamble, Walmart, VTB, Rosbank, Sberbank a Alfa-Bank. A domáce začínajúce podniky vyvíjajú pilotné projekty, ktoré sa v budúcnosti stanú hotovými riešeniami pre podnikanie.
Evgeniya Khrisanfova