情感人工智能，欧博娱乐也稱為情感計算，是一種借助人工智能（AI）來學習和感知人類情感的廣泛技術。 Emotion AI 利用文本、視頻和音頻數據，分析多個來源來解釋人類信號。 例如：

近年來，情感AI因其眾多可以縮小人與機器之間差距的實際應用而受到更大的需求。 事實上，MarketsandMarkets Research 的一份報告表明，情緒檢測市場規模預計將超過 的美元42億元 到 2027 年，這一數字將達到 23.5 年的 2022 億美元。

讓我們來探討一下這個令人驚奇的人工智能子類別是如何運作的。

與任何其他人工智能技術一樣，情感人工智能需要數據來提高性能並理解用戶的情緒。 數據因用例而異。 例如，社交媒體上的活動、視頻記錄中的言語和動作、設備中的生理傳感器等，用於了解觀眾的情緒。

然後，進行特徵工程過程，識別影響情緒的相關特徵。 對於面部情緒識別，眉毛的運動、嘴巴的形狀和眼睛的注視可以用來確定一個人是快樂、悲傷還是憤怒。 同樣，基於語音的情緒檢測中的音調、音量和節奏可以推斷出一個人是否興奮、沮喪或無聊。

隨後，這些特徵被預處理並用於訓練 機器學習 能夠準確預測用戶情緒狀態的算法。 最後，將該模型部署到現實應用程序中，以改善用戶體驗、增加銷量並推薦合適的內容。

公司利用情感人工智能模型來確定用戶情緒，並利用豐富的見解來改善從客戶體驗到營銷活動的一切。 各個行業都在利用這種人工智能技術。 例如：

在廣告行業設計情感人工智能驅動的解決方案的目的是為客戶創造更加個性化和豐富的體驗。 通常，顧客的情感暗示有助於 開發有針對性的廣告並提高參與度 和銷售。

例如，欧博allbet 感性的是一家總部位於波士頓的情感人工智能公司，捕獲用戶的數據，例如對特定廣告的反應。 隨後，人工智能模型被用來確定是什麼引起了觀眾最強烈的情緒反應。 最後，這些見解被納入廣告中，以優化營銷活動並增加銷量。

呼入和呼出呼叫中心始終通過不同服務和活動的呼叫來與客戶打交道。 通過分析座席和客戶在通話過程中的情緒，呼叫中心評估座席的表現和客戶的滿意度。 此外，座席還利用情感人工智能來了解客戶的情緒並進行有效的溝通。

Humana 是一家領先的健康保險提供商 運用 Emotion AI 在其呼叫中心已經存在相當長一段時間了，以有效地與客戶打交道。 在情感人工智能數字教練的幫助下，呼叫中心的座席會收到實時提示，根據客戶的情況調整他們的音調和對話。

根據一個 report 根據美國國家心理健康研究所的數據，超過五分之一的美國成年人患有精神疾病。 這意味著數百萬人要么沒有意識到自己的情緒，要么沒有能力處理它們。 情感人工智能可以通過提高人們的自我意識並幫助他們學習減輕壓力的應對策略來幫助人們。

在這個領域，Cogito 的平台 伴侶Mx 一直在幫助人們檢測情緒變化。 該應用程序通過手機跟踪用戶的聲音並進行分析以檢測焦慮和情緒變化的跡象。 同樣，還有專門的 耐磨 設備還可以通過心跳、血壓等來識別用戶的壓力、疼痛或沮喪。

車輛保有量約1.446億輛 在世界上。 1.53 年，僅美國汽車行業的收入就達到 2021 萬億美元。儘管汽車行業是世界上最大的行業之一，但汽車行業仍致力於改善道路安全和減少事故。 根據一個 調查在美國，每 11.7 萬人中有 100,000 人死於機動車事故。 因此，為了行業的可持續發展，可以利用情感人工智能來減少可預防的事故。

有多種應用程序可使用傳感器來監控駕駛員的狀態。 他們可以察覺壓力、沮喪或疲勞的跡象。 特別是哈曼汽車 發達 情緒人工智能驅動的自適應車輛控制系統，通過面部識別技術分析駕駛員的情緒狀態。 在某些情況下，系統會調整汽車的設置以使駕駛員感到舒適，例如提供平靜的音樂或環境照明以防止分心和事故。

心理學家丹尼爾·戈爾曼在他的書中解釋道“情商：為什麼它能夠決定的事情不止智商情商（EQ）比智商（IQ）更重要。 他認為，情商對一個人人生成功的影響比智商更大。 這表明控制情緒對於做出明智且明智的決定是必要的。 由於人類容易產生情緒偏見，從而影響他們的理性思維，情感人工智能可以通過進行謹慎的判斷並做出正確的決定來協助日常生活瑣事。

此外，鑑於當前的技術世界，人們對技術的使用在全球範圍內不斷增加。 隨著人們之間的聯繫越來越緊密，技術不斷進步，處理各種事務對技術的依賴也在增加。 因此，為了使人與人之間的互動更加個性化和同理心，人工同理心至關重要。

情感人工智能將人工同理心融入機器中，打造能夠有效理解和響應人類情感的智能產品。 例如，在醫療保健領域，皇家墨爾本理工大學的一個研究團隊利用人工同理心開發了一款應用程序。 該應用程序被編程為分析一個人的聲音並檢測他是否患有帕金森病。 在遊戲行業，開發人員正在利用人工同理心來創建栩栩如生的角色，以響應玩家的情緒並增強整體遊戲體驗。

儘管情感人工智能的優勢無可比擬，但在實施和擴展基於情感的應用程序時仍面臨一些挑戰。

情感人工智慧目前正處於起步階段。許多人工智慧實驗室開始開發能夠識別人類語音和情感的軟體，以獲得實際利益。隨著其發展壯大，一些風險也被發現。埃森哲表示，訓練這類人工智慧模型所需的資料比其他資訊更敏感。數據的主要風險如下：

親密

情感AI模型需要與個人感受和私人行為相關的高度深刻的數據進行訓練。 這意味著該人的親密狀態對於模型來說是眾所周知的。 僅僅基於微表情，情感人工智能模型就有可能在人自己檢測到情緒之前幾秒鐘就預測出情緒。 因此，這帶來了嚴重的隱私問題。

無形性

與人工智能的其他應用相比，情感人工智能所需的數據並不簡單。 代表精神狀態的數據各不相同且複雜。 因此，情感人工智能驅動的應用程序的出現變得更加困難。 因此，他們需要在研究和資源方面進行大量投資才能取得豐碩的成果。

歧義

由於情感人工智能需要復雜的數據，模型可能會產生誤解和容易出錯的分類。 解釋情緒是人類自己很難解決的問題，因此將其委託給人工智能可能是有風險的。 因此，模型結果可能與實際情況相去甚遠。

升級

如今，現代數據工程管道和去中心化架構已顯著簡化了模型訓練過程。 然而，就情感人工智能而言，錯誤可能會迅速擴散並且變得難以糾正。 這些潛在的陷阱可能會迅速蔓延到整個系統並導致不准確，從而對人們產生不利影響。

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