Человеческие эмоции — одна из основных характеристик состояния каждого из нас. И, как показывает практика, искусственный интеллект справляется с их распознаванием не хуже, чем специально подготовленные профессионалы. В этой статье вы узнаете, как работает эмоциональный ИИ, на какие данные он опирается, где используется, а главное — какую выгоду может принести организациям из разных сфер.
Эмоции — важнейшая составляющая поведения каждого человека. Научный мир определяет эмоции как субъективные состояния, связанные с оценкой значимости внешних или внутренних раздражителей и выражающиеся в форме непосредственных переживаний. Понимание эмоционального состояния человека дает ключ к взаимодействию с ним. Именно поэтому лучшим психологам всегда было присуще чуткое распознавание эмоций человека.
Понимание индивидуального эмоционального состояния может помочь бизнесу выстроить правильную траекторию взаимодействия с потребителем, образовательным учреждениям — добиться более эффективной учебы, сфера развлечений — подобрать именно тот личный опыт, который хочет получить игрок. Поэтому рынок решений по обнаружению и распознаванию эмоций EDR (Emotion Detection and Recognition) продолжает расти невероятными темпами. По оценкам Mordor Intelligence, по итогам 2019 года на “Эмоциональный ИИ” было потрачено $17,2 миллиарда, а к 2025 году емкость этого рынка достигнет уже $45,5 миллиардов.
Как работает эмоциональный ИИ?
Эмоциональные состояния человека тесно связаны с уровнями гормонов в организме. Например, модель Хьюго Лёвхейма сопоставляет базовые аффекты, эмоциональные реакции, которые наблюдаются даже у младенцев, такие как радость, страх, горе, отвращение, удовлетворение и так далее с уровнями трех нейромодуляторов — норадреналином, дофамином и серотонином. И это уже рабочая модель для распознавания эмоций!
Гормоны влияют на различные характеристики состояния человека — от артериального давления и пульса до влажности кожи и ширины зрачков. Конечно, можно подключить к человеку датчики и получить более точную информацию, но уже реализованные проекты доказывают, что в большинстве случаев достаточно отслеживать вторичные факторы, такие как:
- Интонирование — то, как человек говорит, раскрывает его психическое состояние
- Мимика — микроскопические движения мышц лица обычно отражают весь спектр эмоций, которые испытывает человек
- Глаза — ширина зрачков, открытые или опущенные веки говорят о напряжении или расслаблении, а направление взгляда отражает характеристики мыслительных процессов
- Язык тела — движения рук, туловища, положение головы — все это говорит о внутренних переживаниях, возбужденности или расслаблении человека
- Пульс и артериальное давление — четко отражают уровень адреналина и стресса
Таким образом, располагая записями речи и фрагментами видео можно получить большое количество вторичной информации об эмоциональном состоянии человека. А достаточно хорошо обученные алгоритмы позволяют выявить не только эмоциональный тип каждого субъекта, но также распознавать смену эмоционального состояния в реальном времени.
В большинстве случаев получить информацию можно, вежливо спросив у пользователя разрешение подключиться к его веб-камере. А данные о пульсе и давлении легко считываются носимой электроникой, которая продолжает набирать популярность во всех странах мира. Таким образом, даже если вы еще об этом не знаете, у вас уже есть все необходимое, чтобы начать работу с эмоциональным ИИ.
Применение эмоционального ИИ
Примеры использования эмоционального ИИ уже существуют в самых разных сферах и областях.
Игровые платформы
Работа с играми — одно из самых популярных и перспективных направлений использования эмоционального ИИ. Ведь от того, какие эмоции испытывает игрок. насколько он погружен в игровой процесс, зависит его желание продолжать игру, совершать покупки или приобретать расширенную подписку.
Анализ эмоций помогает создавать персональные предложения, выстраивать индивидуальный трек игрока. При тесной интеграции движка эмоционального ИИ с игрой появляется возможность формировать дальнейшее развитие игровой линии специально под каждого игрока. Например психологический триллер Nevermind прорисовывает картинку с той степенью напряженности, которую считывает с игрока. Сюжет становится мрачнее, когда человек испытывает стресс, и наоборот.
Торговля и продажи
С помощью искусственного интеллекта можно определить, как человек воспринимает ту или иную рекламу. Например, еще несколько лет назад умные цифровые ценники с рекламой, которая меняется в зависимости от состояния пользователя, начали устанавливать такие гиганты как Procter & Gamble и Walmart. Встроенная камера передает видеоряд ИИ, который выявляет активную эмоцию и согласно специальному алгоритму меняет рекламу. Казалось бы, все просто, но такой подход помог поднять продажи на 10-40%, а также увеличить вовлеченность покупателей в 3-5 раз.
Обучение
В настоящем авангарде использования эмоционального ИИ является Китай. Во многих китайских учебных учреждениях используются системы распознавания эмоций, которые помогают оценить вовлеченность каждого из учеников. Таким образом, схлопотать “двойку” в Поднебесной можно не только за плохо выученный урок, но и за “хлопанье ушами” на уроках. В частности, про успешную работу такой системы в одной из старейших школ города Ханчжоу рассказывают в СМИ.
Мы в Smartcoders внедряем эмоциональный ИИ, чтобы распознать вовлеченность, понять предпочтения клиентов образовательных проектов. Например, анализ состояния производится для обучающихся в Школе Ландшафтного Дизайна. В этой области эмоциональный ИИ помогает оценить вовлеченность и создавать действительно интересные программы обучения с персональными треками.
Финансовые компании
Что может быть важнее, чем анализ состояния заемщика в банке? Понимание, волнуется ли он, уверен ли в себе, врет или говорит честно могут быть намного более эффективными метриками для скоринга, чем данные из Бюро Кредитных Историй и справки о зарплате.
Подобные технологии — удел не только дерзких финтех-стартапов. Например, крупнейший российский банк “Сбер” начал тестирование подобной технологии ещё в 2015. А в некоторых кредитных организациях группы Societe Generale уже применяют нейросети, которые анализируют состояние клиента, как по интонациям голоса, так и по лексике.
Службы безопасности
Интегрированные с системами видеонаблюдения аналитические системы позволяют обнаруживать потенциально опасных личностей в общественных местах. Благодаря искусственному интеллекту офицеры служб безопасности могут получать уведомления о подозрительном поведении. Учитывая, что сегодня ИИ может с высоким уровнем точности обнаружить агрессию, страх и другие базовые эмоции, правоохранители получают возможность быстрее отреагировать на возможное правонарушение.
Кстати, подобная система уже несколько лет используется в полиции Чикаго, чтобы анализировать потоки данных с более чем 30 тысяч камер. Полицейские получают автоматические уведомления, как только искусственный интеллект обнаруживает возможный конфликт.
Кадровые службы
Подбор кадров в современном мире — отдельная непростая задача. Мало того, что в самых высокотехнологичных сферах постоянно наблюдается кадровый голод, так ещё и пандемия Covid-19 требует проводить все интервью исключительно онлайн. И здесь эмоциональный ИИ помогает рекрутерам получить максимум полезной информации еще до просмотра записей.
Например, американский рекрутер HireVue использует специально разработанную нейросеть для определения состояния соискателя по видеоинтервью. ИИ анализирует наличие или отсутствие ключевых слов, интонации голоса, “язык тела” и выражения лица. Оценка кандидату выставляется по факту соответствия выявленных параметров требованиям вакансии. А в одной из британских компаний рекрутеры получают комментарий ИИ после каждого интервью. В подготовленном отчете нейросеть фиксирует, насколько честным, любопытным, взволнованным, увлеченным или уверенным был кандидат, как он реагировал на вопросы. Такой анализ помогает HR-менеджерам делать более обдуманный выбор.
Эмоциональный интеллект уже доступен
Конечно, существует ряд ограничений на использование эмоционального ИИ. Пока еще технологии не позволяют учитывать контекст происходящего, могут распознавать только базовые эмоции, а точность их определения может быть на уровне 70-80%. Но этого оказывается вполне достаточно для решения актуальных задач бизнеса. К тому же, чем дольше вы работаете с эмоциональным ИИ, тем точнее становятся результаты анализа ваших клиентов и пользователей.
Чтобы не терять время, вместе со Smartcoders вы можете начать работу с эмоциональным ИИ уже сегодня. Наличие уже опробованных алгоритмов позволяет нам постепенно подключать доступные вам источники данных, используя машинное обучение для решения конкретных бизнес целей. При этом вы можете развивать проект под заказ или в качестве нашего партнера с минимальными первоначальными вложениями в ИИ, который изменит ваш бизнес.