Сегодня многие наслышаны об искусственном интеллекте. Однако мало кто знает про Affective Computing или эмоциональный искусственный интеллект. Что значит это понятие, как оно работает и почему это важно для каждого из нас — попробуем разобраться вместе.

Blank

Эмоциональный искусственный интеллект — что это?

Affective Computing дословно переводится как эмоциональные вычисления, или эмоциональный искусственный интеллект (ИИ). Это область ИИ, которая исследует и разрабатывает системы, обладающие возможностью распознавать, интерпретировать, обрабатывать и моделировать человеческие эмоции. Такие системы являются важной частью взаимодействия человека и компьютера. С точки зрения области исследования, эмоциональный ИИ включает в себя не только компьютерные науки, но и психологию эмоций, социологию, нейробиологию, когнитивные науки и др [1]. Эмоциональный ИИ представляет огромный интерес как для ученых, так и для бизнеса. 

Основоположницей понятия эмоционального ИИ, а также его развития как области науки является доктор Розалинд Пикард, исследователь и профессор Массачусетского технологического университета. В 1997 году она выпустила книгу “Affective computing”, в которой описала важность человеческих эмоций, а также впервые обозначила возможности распознавания и моделирования эмоций с помощью компьютерных систем [2]. Эмоциональный ИИ стремится, чтобы в будущем компьютер умел интерпретировать эмоциональное состояние человека и адаптировал свое поведение в соответствии с ним. 

Эмоциональный ИИ рассматривают как одну из технологий, предоставляющих новые возможности для бизнеса. В 2019 году эмоциональный ИИ был отмечен компанией Гартнер в их исследовании “Hype Cycle for Emerging Technologies”/ “Цикл хайпа новых технологий” как быстро развивающаяся технология, находящаяся на подъеме [3]. Такая оценка позволяет предположить дальнейшее развитие, распространение и увеличение популярности эмоционального ИИ в ближайшие годы.

Источник: Gartner, официальный сайт компании

Blank

Как компьютер понимает эмоции людей?

Когда мы говорим об эмоциях, чаще всего мы представляем различные выражения лиц. Однако, люди могут выражать эмоции разными способами. Например, сжатые кулаки могут говорить о напряжении, или смайлик в тексте сообщения — о радости. Другими словами, мы используем разные каналы для выражения эмоций, и, соответственно, эти же разные каналы используются для распознавания и моделирования эмоций с помощью ИИ. Эти каналы называют “модальности”: выражение лица, движение тела, вербальные и невербальные речевые признаки, физиологические сигналы.

Для распознавания эмоций по разным модальностям нужны различные подходы, технологические инструменты. Так, для распознавания эмоций по лицу и телу используется видео, для речи — аудио, а для физиологических сигналов — специальные биометрические сенсоры. Это различные способы сбора и обработки первичных данных.

Далее системы эмоционального ИИ, используя алгоритмы машинного обучения, ищут определенные паттерны, идентифицируют эмоции и формируют ответную реакцию системы. Эта ответная реакция уже зависит от конкретной технологии и цели системы. Это может быть как отчет для пользователя, так и ответ самой системы с использованием знаний об эмоциональном состоянии пользователя.

Одним из простых примеров для понимания такой технологии являются голосовые помощники. Уже сейчас они умеют различать и запоминать по голосу людей, которые с ними разговаривают, и таким образом используют разную информацию для разных пользователей. Они также учатся адаптировать громкость ответа под голос говорящего, например, отвечать на шепот шепотом [4].

Как бизнес использует эмоциональный ИИ?

Долгое время к процессу принятия решений в бизнесе подходили рационально. Считалось, что для наиболее эффективного принятия решения нужно, а главное можно отбросить все эмоции и руководствоваться только логикой. Однако, позже ученые выяснили, что любое человеческое решение, в том числе решение о покупке какого-либо продукта или о принятии кандидата на работу, непосредственно связано с эмоциями [5]. Поэтому сегодня компании пытаются учитывать эмоциональную составляющую и ее влияние на принятие решений в разных областях: от анализа поведения потребителей до разработки новых продуктов и услуг.

Человеческий фактор — это не только возможность ошибки, но и наличие человеческих эмоций, которые до недавнего времени нельзя было спрогнозировать или смоделировать. Можно сказать, что сегодня эмоции — это одна из движущих сил в бизнесе.

За последние годы технологии эмоционального ИИ перестали быть только научной сферой деятельности и начинали активно переходить в стадию коммерческого развития. Команды ученых из научных лабораторий образуют стартапы, а огромные компании создают отдельные направления и проекты, посвященные эмоциональному ИИ и его применению в бизнесе. 

Хотя области применения таких технологий все еще не изучены до конца, некоторые встречаются чаще других. Так, одни из наиболее часто встречающихся сфер — здравоохранение, автомобилестроение, телекоммуникации, продажи и клиентская поддержка [6]. Рассмотрим более детально, как эмоциональный ИИ может быть использован в этих индустриях.

Здравоохранение и медицина, пожалуй, самые востребованные области для развития и применения эмоционального ИИ. Использование биометрических сенсоров в персональных устройствах может помочь заранее прогнозировать и предотвращать состояния депрессии или внезапные приступы заболеваний, таких как эпилепсия. Технологии распознавания эмоций также широко применяются для помощи в общении людям с аутизмом. В этой области специализируются такие компании как BioStream Technologies, Empatica, Sentio Solutions.

Другая область применения — автомобильная отрасль. Говоря о современных автомобилях, мы подразумеваем не только сами машины, но также встроенные бортовые компьютеры и оборудование. Они контролируют температуру воздуха в салоне, включают любимую музыку водителя и прокладывают оптимальную дорогу. С помощью технологий эмоционально ИИ они смогут также определять эмоциональное состояние водителя, его уровень стресса или внезапное ухудшение самочувствия. Это поможет сделать поездки более безопасными как для водителей, так и для пассажиров и других участников дорожного движения. В автомобильной индустрии использованием эмоционального интеллекта занимаются такие компании как Gestion HQ, Eyeris, Eyesight. 

В центрах поддержки и клиентских службах тоже используются системы эмоционального ИИ, автоматически оценивая состояние звонящего и давая подсказки сотрудникам колл-центра. Примеры таких систем можно найти у компаний audEERING, Behavioral Signals, Neurodata Lab.  

Blank

Blank

Blank

Blank

Источник: Empatica, официальный сайт

Blank

Blank

Blank

Источник: Eyesight, официальный сайт 

Blank

Blank

Blank

 Источник: Neurodata Lab, официальный сайт

Что дальше?

Использование эмоционального ИИ не ограничивается несколькими конкретными индустриями. Любой бизнес имеет дело с людьми, будь то покупатели в магазине, пользователи приложения или сотрудники компании-клиента, в случае взаимоотношений B2B. Это значит, что любому бизнесу будет полезно понимание эмоций людей. Технологии эмоционального ИИ способствуют более глубокому пониманию клиентов, как существующих так и потенциальных, более точному определению их истинных потребностей. Это позволит компании улучшить опыт общения пользователей с продуктом и избежать дополнительных ошибок при изменении и развитии продукта в будущем. С другой стороны, эмоциональному ИИ можно найти применение и внутри компании. Специальные приложения помогут обеспечить поддержку сотрудников на рабочем месте, оценку их физического и эмоционального состояния и своевременную помощь в случае кризиса.

Команда SAMSONOWA & Partners следит за развитием технологий эмоционального ИИ и за коммерческими проектами в этой области. Мы подходим к изучению эмоционального ИИ с точки зрения бизнеса, того, как устроены компании-разработчики, выводящие на рынок продукты эмоционального ИИ. Мы изучаем какие бизнес-модели они используют, как формируют ценностное предложение на рынке, кого определяют своими клиентами, и как подходят к вопросу этики. В 2019 году мы представили первые результаты наших исследований на конференции “8th International Conference on Affective Computing & Intelligent Interaction”, посвященной технологиям эмоционального ИИ в Кембридже. 

Получить бесплатный каталог

На основе анализа открытых источников, институт IPERF в сотрудничестве с SAMSONOWA & Partners провели анализ рынка провайдеров эмоционального ИИ и составили бесплатный маркетинговый отчет. Вы можете получить каталог компаний, работающих в сфере эмоционального ИИ, оставив свои контактные данные ниже.

Blank

Источники:

  1. Tao, Jianhua; Tieniu Tan (2005). «Affective Computing: A Review». Affective Computing and Intelligent Interaction.
  2. Picard R. 1997. Affective computing, MIT Press.
  3. Gartner Hype Cycle for Emerging Technologies 
  4. Ormandy R. 2019. From Synapses to Ephapsis: Embodied Cognition and Wearable Personal Assistants. Artificial Intelligence in the Age of Neural Networks and Brain Computing
  5. Schwarz N. 2010. Emotion, cognition, and decision making. Cognition and Emotion, vol. 14
  6. Affective Computing Market: Opportunity and Forecast, 2019-2026. 2019. [Electronic resource]. https://www.alliedmarketresearch.com/affective-computing-market. (accessed: 18.02.2020).