AIソフトウェアは、厳密な数字と歴史に基づいて人類を理解するための最良のテクノロジーです。 インターネット ユーザーは、ユーザー アクティビティや Google 検索から情報を取得して分析し、地球上で最も知識のあるテクノロジになる AI に精通している可能性があります。 しかし、AI ソフトウェアは非常に高度で、人間の複雑な感情を理解できるのでしょうか? 

2023 年の AI ソフトウェアの認知度は?

人々が AI について考えるとき、チェスのゲームに勝つロボット アームや質問に答える Siri を思い浮かべるかもしれません。 しかし、今日の AI はさらに先を行き、機械学習 (ML) を使用してデータベースから判断を下し、企業の軌跡を永遠に変えてしまいます。 

これらの例は印象的ではありますが、AI がデータセットを客観的に分析することしかできない受動的で範囲が限られています。 彼らは、人間が感情的にどのように反応するかを考慮せずに、情報を淡々と伝えます。 また、たとえ内容が重かったり刺激的だったりしても、共感を持って情報を伝える方法を判断することはできません。

しかし、人間が技術を十分に進歩させれば、心の理論 AI はこれを達成できます。 心の理論は、共感を達成したり、感情的な反応を他の人から区別したりする人間の能力を説明しています。 最終的に、心の理論 AI は個人を次のように区別します。 自分の感情状態を知覚する、動機と欲求 - それでも、それ自体の感情的な理解はありません。

エモーショナル AI としても知られる感情的コンピューティングと呼ばれる AI 研究の分野は、これを実現するために取り組んでいます。 この分野をさらに深く掘り下げることで、最終的に AI は次のことができるようになります。

• 小説やスピーチなどのテキストから感情を収集します。
• 人間がどのように音節を強調したり、ボリュームのある感情的な言葉を使用したりするかを聞いてください。
• 共感的な反応を伝えるために表情を読む。
• AI が情報を提供または組み立てる方法を調整する、環境、文化、社会の慣習を理解する。

「アルゴリズムは、スランプに陥ったときに完璧な Netflix 番組をどんちゃん騒ぎに勧めることができるため、人間を理解しているような錯覚を与えますが、それは感情的に思いやりのある友人やデータの優れたパーサーになるのでしょうか?」 

エモーショナル AI のリスクとは?

誤解された感情は、特に次のような場合に最も深刻なリスクです。 誤解は結果の旋風につながる可能性がある さまざまな程度で。 同時に、AI エンジニアは、ソフトウェアの意思決定機能を監視する際に、これまでで最も警戒する必要があります。

自然言語処理でできることは限られているのに、AI ソフトウェアは文脈に基づいて「重み」という単語がどの程度負荷されているかを理解できるでしょうか? 誰かが情熱的か怒っているかを知ることができますか? 愛する人が亡くなった後、誰かがスペースや快適さを必要としているかどうかをどのように知るのでしょうか?

さらに、感情的な考慮により、データの異常がより頻繁に発生する可能性があります。 ソフトウェアは問題のある視点を「理解」して共感したり、皮肉を読むのに苦労したりする可能性があるため、人間の偏見は AI を通じて不快な視点を助長する可能性があります。 ポジティブな変化を促す、相互に有益で楽観的な感情を解釈することにも同様に成功する可能性があります。

プライバシーが広く懸念されるようになると、これらの複雑さがさらに複雑になります。 ユーザーが自分の AIソフトウェアのために監視または送信された感情 使用すると、それらの省略により、AI の意見マイニングから人口統計全体が排除される可能性があります。 企業がデータを共有する顧客の意欲を制御できなかったため、偏見が見落としではなくソフトウェアの機能になる可能性があるため、悪循環が生じます。

「初期段階のエモーショナル AI ソフトウェアは、人間の感情のすべてのニュアンスを正確に概念化できないことは避けられないため、人間は適応する時間を与えるために忍耐力を行使する必要があります。」 

人間は感情を認識する AI をどのように使用できるでしょうか?

感情的 AI の個人および企業での使用は、助成金の報酬から個人の投票の動機まで、すべてを変える可能性があります。 助成金、奨学金、またはローンのいずれかを介して財務賞を管理する企業は、哀れみに駆られたものを読むことができます 組織説明のストーリー 申請者の誠実さと正当性を判断するため。 また、AI ソフトウェアは、投票用紙を調査している有権者の理解を深め、動機と費用便益分析に基づいた意思決定を支援することもできます。 

大規模なテストを行わずに、AI アプリケーションがどれほど正確であるかを知ることは不可能です。 感情認識を備えた最適な AI ソフトウェアの実装により、 業界をより良く変える 次の場合：

• 病院は感情的に直感的な AI を使用して、手術前に患者を落ち着かせるのに役立ちました。
• 自動化されたカスタマー サービスでは、発信者の行動に応じて声のトーンを変えることができます。
• 障害を持つ人々は、感情的な AI を使用して、自分のニーズをより自信を持って伝えることができるようになりました。
• プレイヤーの不安レベルに基づいて環境を調整したバーチャル リアリティ ゲーム。

「ビジネスやレジャーのテクノロジーが感情的に知的な AI を完成させることができれば、テクノロジーが反応的な優先順位や個別化されたストーリーと融合する可能性があるため、人間は最も没入感のある精選された体験を実現することができます。」 

AI 機能の拡張

感情を認識する AI ソフトウェアは、人間が考えるよりも身近に存在する可能性があります。 最終的には、感情分析を使って読者を涙に誘う小説を書いたり、大学でのストレスの中で最も効果的にアドバイスを受け取る方法に基づいてアドバイスを提供したりすることができます。

AI の専門家は、世界中の心理学者、言語学者、社会学者などと協力して、無数の背景、地域、生い立ち、影響から感情的な理解を最も正確に把握する必要があります。 しかし、地球はその潜在的な有効性について現実的な期待を持っている必要があります - それは正確ではなく、一度に理想的ではありませんが、そこに到達する可能性があります.

また、読む 機械は人間よりも芸術的になるでしょうか？