사랑에 빠지면 휴대 전화에서 곧 알려줄 수 있습니다.

데이트는 잘자 키스 해 집으로 걸어갑니다. 당신의 데이트는 반대 방향으로 향합니다. 스마트 폰을 꺼냅니다. "나는 좋은 시간을 보냈다." 스마트 폰은 밀리 초 동안 만 계산을 실행합니다. 완료되면 스마트 폰에서 "당신은 사랑에 빠졌습니다"라고 큰 소리로 말합니다.

이 시나리오는 미래 기술에 대한 정직한 평가보다 블랙 미러 에피소드와 비슷하지만 가트너 리서치 (Gartner Research)의 새로운 보고서는 유사한 인공 지능 (AI) 기반 평가에서 5 년 거리에있을 것으로 예상합니다. "2018 예측: 개인 장치"보고서에 따르면 개인 장치는 가족보다 감정 상태에 대해 더 많이 알게됩니다.

스마트 폰의 잠금을 해제하는 안면 인식 소프트웨어를 한 눈에보고 음성 분석과 결합함으로써 스마트 폰은 찌푸린 얼굴, 미소, 눈물을 관련 음성 음색과 일치시켜 진정한 감정 상태를 결정할 수 있습니다. 이 Emotion AI는 Amazon, Apple 및 Google을 포함한 주요 회사는 물론 Affectiva, audEERING 및 Eyeris를 비롯한 다른 소규모 공급 업체에서 개발 중입니다.

보고서에 따르면 이들은 모두 일상적인 물체가 "사람의 감정 상태와 분위기를 감지, 분석, 처리 및 반응"할 수있는 방법을 찾기 위해 Emotion AI를 실험하고 있습니다. Affectiva, audEERING 및 Eyeris는 특히 운전자에게 도움을 제공하고, 안전한 운전 행동을 모니터링하거나, 탑승 경험을 향상시키기 위해 운전 중 행동을 모니터링하기 위해 감정 감지기로 차량을 전환하는 데 중점을 둡니다.

B2B (Business-to-Business) 기술의 경우 가능성은 무한합니다. 고객 서비스 담당자와 상담하기 전에 고객의 기분을 예측할 수 있다고 상상해보십시오. CRM (고객 관계 관리) 소프트웨어가 영업 담당자가 피치를 만들기 전에 잠재 고객이 구매할 가능성을 예측할 수 있다면 어떨까요? 개인 기기에서 정서적 정보를 가져 와서 해당 데이터를 클라우드로 가져 오면 브랜드가 시도했지만 달성 할 수 없었던 기술을 달성 할 수있을 것입니다. 100 %, 무자비한 고객 정서 통찰력.

작동 원리는 다음과 같습니다.

보고서에 따르면 Emotion AI는 얼굴 표정, 억양 및 음성을 통해 11 가지 주요 감정 (분노, 불안, 혐오, 두려움, 행복, 질투, 사랑, 슬픔, 부끄러움, 놀라움 및 중립적 상태)을 감지합니다. 이 기술의 첫 번째 물결은 VPA (Virtual Personal Assistant) (Alexa와 Cortana 생각)에 의해 추진 될 것입니다. 이 시스템은 곧 더 나은 상황과 향상된 서비스 경험을 위해 감성 지능을 추가 할 수있을 것이라고 보고서는 밝혔다. 현재 Google, IBM 및 Microsoft가이 분야에 투자하는 주요 기술입니다.

가트너 리서치 (Gartner Research)의 부사장 인 아네트 짐머만 (Anett Zimmermann)은“VPA 중 어느 것도 아직이 기능을 갖추고 있지 않다. "하지만 구글과 그 기능을 알면 아직 멀지 않다. 구글과 아마존이이를 구현 한 최초의 제품 일 것이다. 마이크로 소프트는이 기능에 대해서도 약간의 작업을 해왔다. 시리와 애플은 약간 뒤떨어져있다. 그래서 나는 그들이 나중에 이것과 함께있을 것이라고 생각한다."

Emotion AI의 두 번째 단계는 교육용 소프트웨어, 비디오 게임, 진단 소프트웨어, 운동 및 건강 성과 및 자율 주행 차와 같은 것들이 사용자의 정서적보고를 기반으로 경험을 조정할 수있게합니다. 예를 들어, Affectiva 회사는 "문제를 해결하는 동안 어린이의 감정을 모니터링하는 교육 소프트웨어를 이미 개발하고 있습니다"라고 Zimmerman은 말했습니다. "과업이 너무 어려워서 아이가 좌절감을 느끼는 경우에 따라, 소프트웨어는 난이도를 조정할 수 있습니다." 다른 가능성으로는 두려움을 감지하고 속도를 낮추는 자율 주행 자동차, 또는 도전을 찾고 있는지 또는 무자비한 캐주얼 게임 플레이를 찾고 있는지에 따라 난이도를 변경하는 비디오 게임이 있습니다.

무엇 향후 계획?

오늘날의 브랜드는 Facebook 및 Twitter와 같은 소셜 미디어 웹 사이트를 모니터링하는 데 수십억 달러를 소비하여 일반 대중이 자신의 제품에 대해 어떻게 느끼는지 결정합니다. 불행하게도, 이러한 도구 중 일부는 주로 "긍정적"감정과 "부정적"감정을 구별하도록 설계되었지만 다른 도구는 "미묘한 감정 상태에 기여하면서도 여전히 총체적 견해"로 더욱 발전했습니다.

Emotion AI는 브랜드 및 제품에 대한 자세에 대한 심층적 인 통찰력을 제공하면서 직접 피드백 및 간접 피드백을 더 잘 측정 할 수 있습니다. 회사가 기술 공급 업체에 문의 할 때 특정 문제를 해결해야합니다. 예를 들어, 다른 문화는 다른 자극에 대해 다른 방식으로 반응하므로 한 사람의 분노는 한 문화에서는 흥분으로 읽히고 다른 문화에서는 두려움으로 읽힐 수 있습니다.

"문화에 따라 차이가 있지만 AudEERING 및 Affectiva와 같은 AI 시스템을 훈련시키는 회사는 이러한 차이를 수용 할 수 있습니다. 따라서 결국 시스템은 연령, 성별 및 문화에 관계없이 올바른 감정을 인식 할 수 있습니다. "짐머만이 말했다.

보안도 면밀히 모니터링해야합니다. 시스템을 해킹하여 사람에게 깊은 수치심이나 굴욕을주는 것을 결정한다고 상상해보십시오. 그런 다음 해당 정보를 사용하여 누군가를 협박하거나 당황하게 할 수 있습니다. 짐머만은“이러한 시스템을 훈련시키는 데 사용되는 데이터는 완전히 안전하고 익명화되기를 원한다. "이러한 보안 조치를 준수하기 위해 내가 말한 회사. 데이터를 올바른 방식으로 보호하는 회사를 신뢰해야합니다."

Gartner는 Affectiva 및 AudEERING과 같은 기술 제공 업체가 "감성 모델이 고객과 함께 사용하고 작업 할 감성 모델의 기본 개념을 생각할 때 자문적인 접근 방식을 취해야한다고 제안합니다.이 중 대부분은 Emotion AI 개념에도 새로운 개념입니다." 보고서에.

브랜드의 경우 Gartner는 "오디 어링과 같은 감정적 AI 공급 업체에서 제공하는 준비된 API를 사용하여 사용자 경험을 향상시키기 위해 컴퓨터 비전 또는 오디오 기술을 통해 대화 시스템에 Emotion AI를 추가하여 기업이 컨설팅을 통해 효과적인 프로그램을 구현하도록 지원합니다"라고 제안합니다. 감정 분석을 가능하게하는 기술 만이 아니라 노력"