Yapay zeka sohbet robotlarının hızlı yükselişi, neredeyse eşit ölçülerde etik kaygıları, heyecanı ve istihdam endişelerini artırdı. Ama bahisler tekrar yükselmek üzere mi?

Bu araçların bir Aşil topuğu varsa, insan duygularını yanıtlara dahil edememektir. Bununla birlikte, "duygusal yapay zeka" alanındaki gelişmelerle birlikte, yapay zeka teknolojisinde başka bir büyük sıçramaya tanık olmak üzereyiz.

Duygusal Bir Sorun

İnsan duygularını anlamak, insanlar için bile karmaşık olabilir. Doğduğumuzda öğrenmeye başladığımız bir şey olmasına rağmen, yine de sıklıkla başka birinin duygularını yanlış anlayabiliriz. Makineleri, insanların henüz hakim olmadığı bir beceride eğitmek çok büyük bir zorluktur.

Bununla birlikte, duygusal bilgi işlem olarak da bilinen duygu yapay zekası alanında dikkate değer adımlar atılıyor. Duygusal yapay zekanın nasıl çalıştığını anlamak için, onu insanların başkalarının duygularını nasıl yorumladığıyla karşılaştırmak önemlidir. Süreç üç ana alana ayrılabilir:

  • Yüz ifadeleri/tavırları
    instagram viewer
    : Bir Cheshire kedisi gibi ışıldayan biri belli. Peki ya gözyaşları? Sevinç ya da üzüntü gözyaşları olabilirler. Sonra, zar zor fark ettiğimiz, ancak başkalarının duyguları hakkında bilinçaltı ipuçları veren incelikler ve geçici ifadeler var.
  • Vücut dili: Yine, insanların duygusal durumları belirlemek için neredeyse bilinçaltında kullandıkları pek çok ipucu var.
  • ses çekimi: Bir sesin tonu ve tonlaması, duygusal bir durumun güçlü bir göstergesi olabilir. Örneğin, neşe ve öfke arasındaki farkı anlamak, genellikle bir şeyin nasıl söylendiğiyle ilgili nüanslarda yatar.

İnsan duygularının nüansları, zorlukların ortaya çıktığı yerdir. Duygu yapay zekası, bu zorlukların üstesinden gelmek için bir dizi teknik kullanır.

Duygu Yapay Zekası Nasıl Çalışır?

Yapay zeka sohbet robotlarının güvendiği şeye benzer büyük dil modelleri adı verilen devasa veritabanları (LLM'ler), yanıtlar oluşturmak için duygusal yapay zeka da büyük bir veri kümesine dayanır. Temel fark, verilerin biçimidir.

1. Adım: Verilerin Toplanması

Duygusal AI "modelleri", çeşitli kaynaklardan veri toplar. LLM'ler gibi, metin de modelin bir parçasını oluşturur. Ancak duygusal yapay zeka modelleri ayrıca başka veri biçimlerini de kullanır, bunlar şunları içerir:

  • Ses verileri: Bu, diğer kaynakların yanı sıra kayıtlı müşteri hizmetleri aramalarından veya videolardan olabilir.
  • Yüz ifadeleri: Bu veriler çeşitli kaynaklardan toplanabilir. Yaygın bir yol, çekilen telefon videosu aracılığıyla gönüllülerin ifadelerini kaydetmektir.
  • fizyolojik veriler: Gönüllü katılımcıların duygusal durumunu belirlemek için kalp atış hızı ve vücut ısısı gibi ölçümler ölçülebilir.

Toplanan veriler daha sonra insanın duygusal durumlarını belirlemek için kullanılabilir. Tüm duygusal AI modellerinin aynı türde verileri kullanmayacağını belirtmekte fayda var. Örneğin, bir çağrı merkezi görsel ve fizyolojik verileri çok az kullanır. Oysa sağlık hizmetlerinde fizyolojik verilerin dahil edilmesi inanılmaz derecede faydalıdır.

2. Adım: Duygusal Tanıma

Duygusal durumları anlamak için verilerin nasıl kullanıldığı türüne göre değişir:

  • metin analizi: Yazılı metni yorumlamak için duygu analizi veya doğal dil işleme gibi teknikler kullanılır. Bunlar, duygusal durumları gösteren anahtar kelimeleri, cümleleri veya kalıpları tanımlayabilir.
  • ses analizi: Makine öğrenimi algoritmaları, duygusal durumları anlamak için bir kişinin sesinin perde, ses, hız ve ton gibi özelliklerini analiz eder.
  • Yüz ifadesi analizi: Bilgisayarla görme ve derin öğrenme teknikleri yüz ifadelerini analiz etmek için kullanılır. Bu, temel ifadeleri (mutluluk, üzüntü, öfke, şaşkınlık vb.) veya daha ince "mikro ifadeleri" tanımayı içerebilir.
  • fizyolojik analiz: Bazı duygusal AI sistemleri, duygusal durumları belirlemek için kalp atış hızı ve sıcaklık gibi fizyolojik verileri analiz edebilir. Bu, özel sensörler gerektirir ve genellikle araştırma veya sağlık hizmetlerinde kullanılır.

Duygusal yapay zekanın nasıl çalıştığına ilişkin ayrıntılar, uygulamanın amacına göre değişir. Bununla birlikte, çoğu duygusal AI modeli, listelenen tekniklerden en az birine güvenecektir.

3. Adım: Yanıt Oluşturma

Son adım, AI modelinin belirlenen duygusal durumuna uygun şekilde yanıt vermesidir. Bu yanıtın kendini nasıl gösterdiği yapay zekanın amacına bağlıdır. Bu, bir çağrı merkezi görevlisini bir sonraki arayanın rahatsız olduğu konusunda uyarmak veya bir uygulamanın içeriğini kişiselleştirmek şeklinde olabilir.

Bu teknolojinin tüm kullanım yelpazesi çok büyük olacak ve kuruluşlar onu şimdiden çeşitli kullanımlara koyuyor.

Duygusal Yapay Zeka Uygulamaları Nelerdir?

AI, genel olarak, bir şekilde teknolojik bir çoklu araçtır ve duygusal AI da farklı değildir. Teknoloji geliştikçe, hâlihazırda gerçekleştirmekte olduğu çeşitli görevlerin de gösterdiği gibi, kullanımların yayılması önemli ölçüde genişleyecektir:

  • çağrı merkezleri: Emotion AI, temsilcilerin müşterilerin duygusal durumunu belirlemesine yardımcı olmak için çağrı merkezlerine entegre ediliyor.
  • reklam: Pazarlama ajansları, belirli bir reklamı görüntülerken duygusal tepkilerini değerlendirmek için gönüllü ekiplerini izler. Bu, istenen duygusal tepkiyle daha yakından uyum sağlamak için içerikte ince ayar yapmalarına olanak tanır.
  • Sağlık hizmeti: AI zaten zihinsel sağlık koşullarının tedavisine yardımcı oluyor. Bu tıp alanı, duygusal yapay zekanın büyük fayda sağlayabileceği bir alandır.
  • Eğitim: Eğitim uygulamaları, öğrencinin duygusal durumuna bağlı olarak ders çalışmasını ve genel "öğrenme deneyimini" ayarlamak için eğitilebilir.
  • Otomotiv endüstrisi: Bu yolda, ancak duygusal yapay zeka çok değerli bir sürüş yardımcısı olabilir. Mevcut araştırma, sürücünün duygusal durumunu tespit edebilen sistemler geliştirmeye odaklanmaktadır. Sürücü aşırı yorgunsa, stresliyse, kızgınsa veya sadece bir hayale dalmışsa, bir tür düzeltici önlem alabilir.

Bunların hepsi kulağa hoş ve güzel geliyor, ancak AI ile ilgili her şeyde olduğu gibi, asla o kadar basit değil. Üretken yapay zekayı çevreleyen etik ve mahremiyet endişeleri de aynı derecede uygulanabilir, ancak şimdi karışıma insani duygular da dahil edildi.

Duygusal Yapay Zekanın Etik ve Mahremiyet Endişeleri

Yapay zekanın bize sağladığı her faydaya karşılık gelen bir etik veya mahremiyet endişesi var gibi görünüyor - ve çok sayıda var. Bu yenilikçi teknoloji, teknolojik bilgi birikiminin sınırında çalışıyor. Aynı zamanda toplumsal bilgi birikiminin sınırında çalışıyor.

Duygu ve teknolojinin kesişimi, AI'nın bir yük değil, bir nimet olması isteniyorsa, ele alınması gereken karmaşık zorluklarla doludur. Hemen göze çarpan endişelerden bazıları şunlardır:

  • Veri gizliliği endişeleri: AI'da zaten gri bir alan, hassas duygusal verilerin dahil edilmesi çıtayı yükseltti.
  • Kesinlik: AI sohbet robotları pek çok şeydir, ancak yanıtları genellikle hedefin ötesindedir. Duygusal AI modelleri tarafından yapılan aynı hatalar, sağlık hizmetleri gibi uygulamalarda ortaya çıkarsa ciddi sonuçlar doğurabilir.
  • duygusal manipülasyon: Dolandırıcılar, kötü niyetle insanların duygularıyla oynamak için duygusal yapay zekayı kullanabilir.

Bu endişeler gerçektir ve bunları ele almak için ortak bir çaba, duygusal yapay zekanın tüm faydalarını ortaya çıkarmanın anahtarıdır.

Gülsem mi Ağlasam mı Bilmiyorum

Bu, büyük potansiyel faydaları olan umut verici bir teknolojidir. Bununla birlikte, akışında bazı "duygusal bagaj" taşır. Avantajı, bunun çok büyük bir fark yaratabileceği çok çeşitli potansiyel uygulamalardır. Sağlık hizmetlerinden daha sürükleyici oyun deneyimlerine kadar her şey duygusal yapay zekadan yararlanabilir.

Ancak bunu insanlığa zarar vermek yerine fayda sağlamak için kullanacaksak, ele alınması gereken bazı ağır sorunlar var.