Escrito por: Lexi

Editor: Lu

En la gran discusión sobre la IA, el papel que la gente le asigna es nuestro asistente más poderoso y eficiente, o es el "ejército de máquinas" que nos subvertirá. Ya sea un enemigo o un amigo, la IA no solo debe ser capaz. Para completar las tareas asignadas por los humanos, también es necesario poder "leer" los corazones de las personas, y esta capacidad de leer la mente también es lo más destacado del campo de la IA este año.

En el informe de investigación de tecnología emergente empresarial Saas publicado por PitchBook este año, la "IA emocional" se ha convertido en un destacado tecnológico importante. Se refiere al uso de computación emocional y tecnología de inteligencia artificial para percibir, comprender e interactuar con las emociones humanas, tratando de analizarlas. a través de texto, expresiones faciales, sonidos y otras señales fisiológicas se utilizan para comprender las emociones humanas. En pocas palabras, la IA emocional espera que las máquinas puedan "leer" las emociones como los humanos, o incluso mejor que los humanos.

Entre sus principales tecnologías se encuentran:

  • Análisis de expresiones faciales: Detecta microexpresiones y movimientos de músculos faciales a través de cámaras, visión por computadora y aprendizaje profundo.

  • Análisis de voz: Identificar estados emocionales a través de la huella de voz, la entonación y el ritmo.

  • Análisis de texto: interprete oraciones y contexto con la ayuda de la tecnología de procesamiento del lenguaje natural (PNL).

  • Monitoreo de señales fisiológicas: utilice dispositivos portátiles para analizar la frecuencia cardíaca, las reacciones de la piel, etc. para mejorar la personalización de la interacción y la riqueza emocional.

Inteligencia artificial emocional

El predecesor de la IA emocional es la tecnología de análisis emocional. Analiza principalmente a través de la interacción de texto, como analizar y extraer las emociones del usuario a través de texto en las redes sociales. Con la bendición de la IA, integra múltiples métodos de entrada, como promesas de IA emocional. análisis de sentimiento más preciso y completo.

01 VC tira dinero y las nuevas empresas reciben una gran financiación

Silicon Rabbit observó que el potencial de la IA emocional ha atraído la atención de muchos inversores, y algunas nuevas empresas centradas en este campo, como Uniphore y MorphCast, han recibido grandes inversiones en este ámbito.

Uniphore de California ha estado explorando soluciones de diálogo automatizado para empresas desde 2008. Ha desarrollado múltiples líneas de productos, incluidas U-Self Serve, U-Assist, U-Capture y U-Analyze, para ayudar a los clientes a utilizar tecnologías de voz, texto, IA visual y emocional. para interacciones más personalizadas y emocionalmente ricas. U-Self Serve se enfoca en identificar con precisión las emociones y el tono en las conversaciones, lo que permite a las empresas brindar servicios más personalizados para mejorar la satisfacción de la participación de los usuarios;

U-Autoservicio

U-Assist puede mejorar la eficiencia del trabajo de los agentes de servicio al cliente a través de orientación en tiempo real y automatización del flujo de trabajo; U-Capture puede proporcionar a las empresas información detallada sobre las necesidades y la satisfacción del cliente a través de la recopilación y el análisis automatizados de datos emocionales; Ayude a los clientes a identificar tendencias clave y cambios emocionales en las interacciones y brinde apoyo a las decisiones basadas en datos para mejorar la lealtad a la marca.

La tecnología de Uniphore no sólo permite que las máquinas comprendan el lenguaje, sino que espera que puedan capturar e interpretar las emociones ocultas detrás del tono y la expresión cuando interactúan con los humanos. Esta capacidad permite a las empresas no sólo responder mecánicamente al interactuar con los clientes, sino satisfacer mejor las necesidades emocionales de los clientes. Al utilizar Uniphore, las empresas pueden lograr un 87 % de satisfacción del usuario y mejorar el rendimiento del servicio al cliente en un 30 %.

Uniphore ha completado más de 620 millones de dólares en financiación hasta el momento. La última ronda de inversión provino de 400 millones de dólares liderada por NEA en 2022. Los inversores existentes como March Capital también participaron en la inversión. Después de esta ronda, la valoración alcanzó los 25 mil millones. dólares.

Uniforo

Hume AI lanzó la primera IA de voz empática del mundo, fundada por el ex científico de Google Alan Cowen, famoso por ser pionero en la teoría del espacio semántico, que revela los matices de voces, rostros y gestos. Para comprender la experiencia y la expresión emocional, la investigación de Cowen ha sido. publicado en numerosas revistas, incluidas Nature y Trends in Cognitive Science, e incluye la gama más amplia y diversa de muestras de emociones estudiadas hasta la fecha.

Impulsado por esta investigación, Hume ha desarrollado una API de habla conversacional, EVI, que combina un modelo de lenguaje grande y un algoritmo de empatía para comprender y analizar en profundidad los estados emocionales humanos. No solo puede reconocer emociones en el habla, sino también proporcionar más matices y personalización. respuestas a las interacciones del usuario, y los desarrolladores pueden utilizar estas capacidades con solo unas pocas líneas de código e integrarlas en cualquier aplicación.

Hume IA

Una de las principales limitaciones de la mayoría de los sistemas de inteligencia artificial actuales es que sus instrucciones las dan principalmente humanos. Estas instrucciones e indicaciones son propensas a errores y no pueden aprovechar el enorme potencial de la inteligencia artificial. El modelo de lenguaje empático grande (eLLM) desarrollado por Hume It. puede ajustar las palabras y la entonación según el contexto y la expresión emocional del usuario. Al tomar la felicidad humana como el primer principio para el aprendizaje automático, el ajuste y la interacción, se puede utilizar en múltiples escenarios, como salud mental, educación y capacitación, llamadas de emergencia. y análisis de marca, todos pueden brindar a los usuarios una experiencia más natural y realista.

Solo en marzo de este año, Hume AI completó una ronda de financiación Serie B de 50 millones de dólares liderada por EQT Ventures, con inversores como Union Square Ventures, Nat Friedman & Daniel Gross, Metaplanet y Northwell Holdings.

También en este campo se encuentra Entropik, que se especializa en medir las respuestas cognitivas y emocionales de los consumidores. A través de Decode, una función que combina el poder integral de la IA emocional, la IA conductual, la IA generativa y la IA predictiva, puede comprender mejor el comportamiento y las preferencias de los consumidores. Para brindar recomendaciones de marketing más personalizadas, Entropik cerró recientemente una ronda de financiación Serie B de 25 millones de dólares en febrero de 2023 de inversores como SIG Venture Capital y Bessemer Venture Partners.

Entropía

02 Los gigantes participaron y se desató un tumulto

Basándose en sus propias ventajas, las principales empresas de tecnología también han hecho planes en el campo de la IA emocional.

Incluye la API de emociones de Microsoft Azure Cognitive Services, que puede identificar alegría, enojo, tristeza, sorpresa y otras emociones en imágenes y videos mediante el análisis de expresiones faciales y emociones;

La API de comprensión del lenguaje natural de IBM Watson puede procesar grandes cantidades de datos de texto e identificar las tendencias emocionales (como positivas, negativas o neutrales) detrás de ellos para interpretar con mayor precisión las intenciones del usuario;

La API Cloud Vision de Google Cloud AI tiene potentes capacidades de análisis de imágenes, puede identificar rápidamente expresiones emocionales en imágenes y admite el reconocimiento de texto y la asociación de emociones;

Rekognition de AWS también puede detectar emociones, identificar rasgos faciales y rastrear cambios de expresión. También puede usarse junto con otros servicios de AWS para convertirse en un análisis completo de redes sociales o una aplicación de marketing emocional impulsada por IA.

API de visión en la nube

Algunas empresas emergentes se están desarrollando más rápidamente en el campo de la IA emocional, hasta el punto de que los gigantes tecnológicos están "cazando furtivamente" a las personas. Por ejemplo, el inversor Microsoft prefirió el unicornio Inflection AI para su equipo y modelo de IA. Después de que Bill Gates, Eric Schmidt y NVIDIA invirtieran conjuntamente 1.300 millones de dólares en Inflection AI, ofrecieron una rama de olivo a Mustafa Suleyman, un líder de IA y uno de los cofundadores de Inflection AI. Posteriormente, Suleyman y más de 70 empleados cambiaron. a Microsoft, y a Microsoft también se le pagó por ello casi 650 millones de dólares.

Sin embargo, Inflection AI también se reagrupó rápidamente y formó un nuevo equipo con experiencia en traducción de Google, consultoría de inteligencia artificial y realidad aumentada para continuar trabajando en su producto principal Pi. Pi es un asistente personal que puede comprender y responder a las emociones de los usuarios. A diferencia de la IA tradicional, Pi presta más atención a establecer conexiones emocionales con los usuarios, detectar emociones mediante el análisis de voz, texto y otras entradas, y mostrar empatía en las conversaciones. Inflection AI trata a Pi como un entrenador, confidente, oyente y socio creativo en lugar de un simple asistente de IA. Además, Pi tiene una potente función de memoria que puede recordar el historial de múltiples conversaciones del usuario para mejorar la continuidad de las interacciones y la experiencia personalizada.

Inflexión AI Pi

03 El camino hacia el desarrollo, conviven inquietudes y dudas

Aunque la IA emocional mantiene nuestras expectativas de una interacción más humana, como todas las tecnologías de IA, su promoción va acompañada de preocupaciones y dudas. En primer lugar, ¿es la IA emocional realmente capaz de interpretar con precisión las emociones humanas? En teoría, esta tecnología puede enriquecer la experiencia de los servicios, dispositivos y tecnología, pero desde una perspectiva práctica, las emociones humanas son inherentemente vagas y subjetivas. Ya en 2019, los investigadores discutieron esto. Esta tecnología generó preguntas y dijo que las expresiones faciales. no puede reflejar de manera confiable las emociones humanas reales, por lo tanto, existen ciertas limitaciones al depender únicamente de máquinas para simular expresiones faciales, posturas y entonaciones humanas para comprender las emociones.

En segundo lugar, la estricta supervisión regulatoria siempre ha sido un obstáculo para el desarrollo de la IA. Por ejemplo, la Ley de IA de la UE prohíbe el uso de sistemas de detección de emociones por visión por computadora en campos como la educación, lo que puede limitar la promoción de ciertas soluciones de IA emocional; Como Estados Unidos, como Illinois, también tienen leyes que prohíben la recopilación de datos biométricos sin permiso, lo que limita directamente el uso de ciertas tecnologías de inteligencia artificial emocional. Al mismo tiempo, la privacidad y protección de los datos es una cuestión importante. La IA emocional se utiliza habitualmente en campos como la educación, la salud y los seguros que tienen requisitos de privacidad de datos particularmente estrictos. Por lo tanto, garantizar la seguridad y el uso legal de los datos emocionales es una cuestión importante. Requisito para cada empresa de IA emocional que enfrenta.

Finalmente, la comunicación y la interpretación emocional entre personas de diferentes regiones culturales son problemas difíciles y es aún más una prueba para la IA. Por ejemplo, diferentes regiones tienen diferentes formas de comprender y expresar las emociones, lo que puede afectar la efectividad de la IA emocional. Sexualidad e integridad Además, la IA emocional también puede enfrentar dificultades para abordar los prejuicios raciales, de género y de identidad de género.

La IA emocional no solo promete la eficiencia de reducir la mano de obra, sino también la consideración de leer los corazones de las personas, pero ¿puede realmente convertirse en una solución universal en la interacción humana, o se convertirá en un asistente inteligente similar a Siri en tareas que requieren una verdadera comprensión emocional? ¿Rendimiento mediocre? Quizás en el futuro, la "lectura de la mente" de la IA subvierta la interacción entre humanos y máquinas e incluso la interacción humana, pero al menos por ahora, comprender y responder verdaderamente a las emociones humanas aún puede requerir más participación y prudencia humanas.

Fuentes de referencia:

Uniphore anuncia una Serie E de 400 millones de dólares (Uniphore)

Hume AI anuncia una recaudación de fondos de 50 millones de dólares y una interfaz de voz empática (Yahoo Finance)

Presentamos Pi, tu IA personal (Inflection AI)

La inteligencia artificial emocional puede ser la próxima tendencia en el software empresarial, y eso podría ser problemático (TechCrunch)

INVESTIGACIÓN SOBRE TECNOLOGÍA EMERGENTE Informe sobre SaaS empresarial (PitchBook)