通過情感AI重新定義溝通 我們從人工智能中看到更高的情商

我們認為人工智能與其實際可行的東西之間一直存在著鴻溝。我們的電影，文學和視頻游戲表示“智能機器”，將AI描繪為獨立但高度直觀的。在蓬勃發展的AI文藝復興時期，我們開始從人工智能中看到更高的情商。

隨著這些人工系統被整合到我們的商業，娛樂和物流網絡中，我們正在目睹情商的進化。這些更智能的系統可以更好地理解人類的感受以及他們為何如此。結果是“重新想象”人們和企業如何進行溝通和運營。這些智能系統正在極大地改善我們家中語音激活系統的語音用戶界面。人工智能不僅改善了面部識別，還改變了對數據的處理方式。

更好地洞察人類表達

人們在交流時會闡釋成千上萬的次要線索。他們的語氣，某人說話的速度， 這些都是談話中非常重要的部分，但不是該對話的“原始數據”的一部分。在衡量這些言語互動的新系統現在能夠基于與特定線索和表達相關的許多指標來觀察分析，諸如憤怒，恐懼，悲傷，快樂或驚喜之類的情緒。正在訓練算法以評估彼此相關的語言細節，建立我們如何在社交場合中相互交流的數據基線。

系統越來越能夠根據所說內容的音調，音量，速度或清晰度來分析語言的潛臺詞。這不僅有助于這些系統更好地識別說話者的性別和年齡，而且他們在識別某人何時興奮，擔心，悲傷，憤怒或疲倦時變得越來越復雜。雖然這些系統的實時集成仍處于開發階段，但語音分析算法能夠更好地識別關鍵問題和情緒，因為它們變得更加智能。

提高情感人工智能的準確性

機器學習是成功的人工智能的基石，在情緒AI的發展中更是如此。這些系統需要龐大的人類面部表情，聲音和交互存儲庫，以學習如何建立基線，然后確定從該基線的變化。更重要的是，人類在生氣或悲傷時，我們并不都會做出同樣的反應。口語不只影響語言的內容，而且影響其傳遞。

要使這些算法準確無誤，他們必須從全球范圍內以及特定國家/地區的不同地區收集代表性樣本。收集各種人群對開發人員來說是一個巨大的挑戰。這是IT開發人員負責教授機器，讓他們更像一個人。與此同時，開發人員必須考慮到人們的不同程度，以及人們互相閱讀的不準確程度。

其結果是人工智能復制人類基本行為的能力顯著提升。Alexa開發人員積極致力于教導語音助理進行能夠識別情緒困擾的對話，美國使用語音檢測技術來檢測現役士兵和退伍軍人中創傷后應激障礙的癥狀和體征，并對特定體能的影響進行越來越先進的研究。雖然在小范圍內完成，但它表明某人外表情緒背后的數據可以編目并用于評估他們當前的情緒。

企業和人的下一步

這對于企業和使用這些技術的人來說意味著什么？情緒AI系統被用于各種不同的應用，包括：

• 反饋調查
• 教練
• 客戶支持
• 銷售支持

這些系統可以分析對話，并根據他們在談話過程中的說話方式以及面部和語音提示，提供關于某人查詢的性質和意圖的重要見解。支持團隊能夠更好地查明帶有情緒的客戶并采取行動。銷售團隊可以分析來自反饋的結果列表單，以查看他們可能失去潛在客戶的細節。人力資源可以實施更智能，更個性化的培訓和輔導計劃，以發展他們的領導力。

同時，這些技術代表了消費者應用的跨越式發展的巨大潛力。語音用戶界面將能夠識別某人生病，悲傷，生氣或快樂的時間并做出相應的響應。銀行，零售商和餐館中的自助服務終端不僅可以根據他們點擊的按鈕，還可以根據他們所說的話以及他們說話的方式與客戶進行互動。

雖然其中一些應用程序比其他應用程序更快可行，但通過面部和語音提示更好地理解人類情感的人工智能的發展代表了B2B和面向消費者的應用程序中的巨大新機會。

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