AI ด้านอารมณ์คืออะไร และใช้งานอย่างไรในปัจจุบัน
ในบทสรุป
AI ทางอารมณ์เป็นส่วนย่อยของการประดิษฐ์ ปัญญาที่รับรู้อารมณ์ของมนุษย์ โดยใช้เทคโนโลยีไบโอเมตริกซ์
กำลังเป็นที่นิยมมากขึ้นในอุตสาหกรรมต่างๆ เช่น การเงิน การดูแลสุขภาพ และการรักษาความปลอดภัย
บริษัทต่างๆ ใช้อัลกอริธึม AI เพื่อสร้างโฆษณาที่ตรงเป้าหมาย ศูนย์บริการทางโทรศัพท์ ความช่วยเหลือด้านจิตใจ และระบบยานยนต์
AI ด้านอารมณ์ (บางครั้งเรียกว่าการคำนวณเชิงอารมณ์) เป็นส่วนย่อยของปัญญาประดิษฐ์ที่รับรู้อารมณ์ของมนุษย์ สำหรับงานนี้ เทคโนโลยีไบโอเมตริกซ์ — การจดจำใบหน้าและการประมวลผลภาษาธรรมชาติ ตามการคาดการณ์ล่าสุดAI ส่วนนี้อาจเติบโตจาก 37.8 พันล้านดอลลาร์ในปี 2021 เป็น 620 พันล้านดอลลาร์ในปี 2030
| อ่านเพิ่มเติม: 10+ โครงการ AI Crypto ที่ดีที่สุดในปี 2023 |
เทคโนโลยีไบโอเมตริกกำลังเป็นที่นิยมมากขึ้นในอุตสาหกรรมต่างๆ รวมถึงการเงิน การดูแลสุขภาพ และความปลอดภัย ด้วยการเพิ่มขึ้นของไบโอเมตริกที่ขับเคลื่อนด้วย AI ธุรกิจสามารถปรับปรุงมาตรการรักษาความปลอดภัยและปรับปรุงประสบการณ์ของลูกค้าด้วยการนำเสนอบริการส่วนบุคคล
การโฆษณา ด้วยการใช้อัลกอริธึม AI ทางอารมณ์ บริษัทต่างๆ จะสร้างโฆษณาที่ตรงเป้าหมายซึ่งเพิ่มการมีส่วนร่วมของลูกค้า หนึ่งในบริษัทหลักในตลาดนี้คือ Affectiva. สตาร์ทอัพกำลังพัฒนาซอฟต์แวร์ที่วิเคราะห์การเปลี่ยนแปลงที่เล็กที่สุดในพฤติกรรมและสภาวะทางอารมณ์ของบุคคล
คอลเซ็นเตอร์. ที่นี่ใช้ AI เพื่อวิเคราะห์งานของผู้ปฏิบัติงานและความพึงพอใจของลูกค้า ตัวอย่างเช่น, โคจิโต้ ได้พัฒนาบริการที่วิเคราะห์เสียงของลูกค้าและหัวข้อการสนทนาและแจ้งให้ผู้ปฏิบัติงานทราบว่าควรปฏิบัติตนอย่างไรให้ดีขึ้น
ความช่วยเหลือด้านจิตใจ บางคนเชื่อว่า AI สามารถระบุสภาวะทางอารมณ์และจิตใจของผู้ป่วยได้แม่นยำกว่าแพทย์มืออาชีพ ตัวอย่างเช่น Twill ได้พัฒนา การรักษาอัจฉริยะ แพลตฟอร์มซึ่งวิเคราะห์อาการของบุคคลและสามารถพัฒนาหลักสูตรการบำบัดส่วนบุคคลสำหรับเขา
ยานยนต์ วันนี้มีระบบที่วิเคราะห์สถานะของผู้ขับขี่ในระหว่างการเดินทางและปรับให้เข้ากับมัน ระบบของฮาร์มัน เมื่อสัญญาณแรกของความเครียดสามารถเปิดเพลงที่ผ่อนคลายหรือเปลี่ยนการตั้งค่าแสงเพื่อสร้างความมั่นใจให้กับผู้ขับขี่
ข้อเสียของการใช้ Emotional AI
ปัญหาหลักของอัลกอริทึมเหล่านี้คือวิธีการปรับตัว โมเดลคุณภาพต่ำอาจจำสภาวะทางอารมณ์หรือการแสดงออกทางสีหน้าของบุคคลไม่ได้ ตัวอย่างเช่น, มีหลายกรณี เมื่ออัลกอริทึมระบุผู้สูงอายุที่ขับรถว่าเหนื่อยโดยไม่ทราบสาเหตุ ข้อผิดพลาดของอัลกอริทึมอาจมีความสำคัญอย่างยิ่งเมื่อพูดถึงการใช้งานทางการแพทย์ ในการใช้งานทางการแพทย์ ข้อผิดพลาดของอัลกอริธึมอาจนำไปสู่การวินิจฉัยที่ผิดพลาดหรือคำแนะนำการรักษาที่ไม่ถูกต้อง ซึ่งอาจส่งผลร้ายแรงต่อผู้ป่วย ดังนั้นจึงจำเป็นอย่างยิ่งที่จะต้องทดสอบและตรวจสอบความถูกต้องของอัลกอริทึมอย่างละเอียดก่อนที่จะปรับใช้ในการตั้งค่าที่สำคัญดังกล่าว
อ่านเพิ่มเติมเกี่ยวกับ AI:
ข้อจำกัดความรับผิดชอบ
สอดคล้องกับ แนวทางโครงการที่เชื่อถือได้โปรดทราบว่าข้อมูลที่ให้ไว้ในหน้านี้ไม่ได้มีจุดมุ่งหมายและไม่ควรตีความว่าเป็นคำแนะนำทางกฎหมาย ภาษี การลงทุน การเงิน หรือรูปแบบอื่นใด สิ่งสำคัญคือต้องลงทุนเฉพาะในสิ่งที่คุณสามารถที่จะสูญเสียได้ และขอคำแนะนำทางการเงินที่เป็นอิสระหากคุณมีข้อสงสัยใดๆ สำหรับข้อมูลเพิ่มเติม เราขอแนะนำให้อ้างอิงข้อกำหนดและเงื่อนไขตลอดจนหน้าช่วยเหลือและสนับสนุนที่ผู้ออกหรือผู้ลงโฆษณาให้ไว้ MetaversePost มุ่งมั่นที่จะรายงานที่ถูกต้องและเป็นกลาง แต่สภาวะตลาดอาจมีการเปลี่ยนแปลงได้โดยไม่ต้องแจ้งให้ทราบล่วงหน้า
เกี่ยวกับผู้เขียน
Damir เป็นหัวหน้าทีม ผู้จัดการผลิตภัณฑ์ และบรรณาธิการที่ Metaverse Postซึ่งครอบคลุมหัวข้อต่างๆ เช่น AI/ML, AGI, LLMs, Metaverse และ Web3- สาขาที่เกี่ยวข้อง บทความของเขาดึงดูดผู้ชมจำนวนมากกว่าล้านคนทุกเดือน ดูเหมือนว่าเขาจะเป็นผู้เชี่ยวชาญที่มีประสบการณ์ 10 ปีในด้าน SEO และการตลาดดิจิทัล Damir ได้รับการกล่าวถึงใน Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto และสิ่งพิมพ์อื่น ๆ เขาเดินทางไปมาระหว่างสหรัฐอาหรับเอมิเรตส์ ตุรกี รัสเซีย และ CIS ในฐานะคนเร่ร่อนทางดิจิทัล Damir สำเร็จการศึกษาระดับปริญญาตรีสาขาฟิสิกส์ ซึ่งเขาเชื่อว่าทำให้เขามีทักษะการคิดเชิงวิพากษ์ที่จำเป็นต่อการประสบความสำเร็จในภูมิทัศน์ที่เปลี่ยนแปลงตลอดเวลาของอินเทอร์เน็ต
บทความอื่น ๆ
Damir เป็นหัวหน้าทีม ผู้จัดการผลิตภัณฑ์ และบรรณาธิการที่ Metaverse Postซึ่งครอบคลุมหัวข้อต่างๆ เช่น AI/ML, AGI, LLMs, Metaverse และ Web3- สาขาที่เกี่ยวข้อง บทความของเขาดึงดูดผู้ชมจำนวนมากกว่าล้านคนทุกเดือน ดูเหมือนว่าเขาจะเป็นผู้เชี่ยวชาญที่มีประสบการณ์ 10 ปีในด้าน SEO และการตลาดดิจิทัล Damir ได้รับการกล่าวถึงใน Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto และสิ่งพิมพ์อื่น ๆ เขาเดินทางไปมาระหว่างสหรัฐอาหรับเอมิเรตส์ ตุรกี รัสเซีย และ CIS ในฐานะคนเร่ร่อนทางดิจิทัล Damir สำเร็จการศึกษาระดับปริญญาตรีสาขาฟิสิกส์ ซึ่งเขาเชื่อว่าทำให้เขามีทักษะการคิดเชิงวิพากษ์ที่จำเป็นต่อการประสบความสำเร็จในภูมิทัศน์ที่เปลี่ยนแปลงตลอดเวลาของอินเทอร์เน็ต
