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(fā)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(tǒng)被整合到我們的商業(yè)，娛樂和物流網(wǎng)絡中，我們正在目睹情商的進化。這些更智能的系統(tǒng)可以更好地理解人類的感受以及他們?yōu)楹稳绱恕＝Y果是“重新想象”人們和企業(yè)如何進行溝通和運營。這些智能系統(tǒng)正在極大地改善我們家中語音激活系統(tǒng)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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)”的一部分。在衡量這些言語互動的新系統(tǒng)現(xiàn)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(jié)，建立我們如何在社交場合中相互交流的數(shù)據(jù)基線。

系統(tǒng)越來越能夠根據(jù)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(tǒng)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(tǒng)的實時集成仍處于開發(fā)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(fā)展中更是如此。這些系統(tǒng)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(qū)的不同地區(qū)收集代表性樣本。收集各種人群對開發(fā)人員來說是一個巨大的挑戰(zhàn)。這是IT開發(fā)人員負責教授機器，讓他們更像一個人。與此同時，開發(fā)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(fā)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(xiàn)役士兵和退伍軍人中創(chuàng)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(shù)據(jù)可以編目并用于評估他們當前的情緒。

企業(yè)和人的下一步

這對于企業(yè)和使用這些技術的人來說意味著什么？情緒AI系統(tǒng)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(tǒng)可以分析對話，并根據(jù)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(jié)。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(fā)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(fā)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(jù)他們點擊的按鈕，還可以根據(jù)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(fā)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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