Это ниша в ИИ, которая не очень популярна, но многие люди считают, что в ближайшем будущем она будет становиться все более популярной.
Аффективные вычисления — это термин, который относится к синергии между ИИ и психологией для понимания эмоций и воздействия на них. Другим термином для этого может быть эмоциональный ИИ. Это ниша в ИИ, которая не очень популярна, но многие люди считают, что в ближайшем будущем она будет становиться все более популярной. В некоторых случаях неадекватность искусственного интеллекта может раздражать, но его сбой обычно не оказывает серьезного влияния. Но в других случаях опасения по поводу неадекватности ИИ более серьезны. Например, все хотят, чтобы автономные автомобили были максимально безопасными. Жизнь всех участников дорожного движения в решающей степени зависит от алгоритмов, управляющих транспортными средствами для принятия правильных решений.
Термин «аффективные вычисления» был придуман в MIT Media Lab. Термин «безмозглые вычисления» был придуман в Корнельском университете. Цель состоит в интеграции человеческих эмоций, ИИ и психологии для улучшения любого количества результатов, от лучшего понимания наших эмоций до улучшения связи с машинами, а также между нами.
Но почему Люди и Машины должны работать вместе?
Назначение и совместное использование
Ни одна задача не будет на 100% управляться машиной или человеком; скорее, каждая задача будет иметь некоторый уровень общей ассоциации. Организации должны создать структуру распределения заданий, чтобы охарактеризовать рабочие места и обязанности, а также установить руководящие принципы для сред ИИ и работников, чтобы облегчить выполнение задачи. Дополненная/виртуальная реальность (AR/VR) станет основным направлением, позволяющим работникам серьезно работать с машинами через интуитивно понятный и простой интерфейс. Например, делая интерпретацию потребительского поведения бизнес-клиентам, а также машинам.
Улучшенная скорость
Скорость слишком важна во многих сферах бизнеса, включая финансы. Распознавание вымогательства с кредитной карты на месте может гарантировать держателю карты, что транзакция не будет подтверждена, если было включено введение в заблуждение, экономя время и головную боль, если это будет распознано после точки невозврата. Как указали Догерти и Уилсон, HSBC Holdings создала решение на основе искусственного интеллекта, которое использует повышенную скорость и точность обнаружения мошенничества. Решение может проверять огромное количество транзакций каждый день в поисках незатейливого шаблона, который может выявить вымогательство.
Такое решение является необычным для финансовых учреждений. Тем не менее, они нуждаются в человеческом сотрудничестве, чтобы постоянно обновляться. Без необходимых обновлений вскоре алгоритмы станут бесполезными для борьбы с мошенничеством. Аналитики данных и эксперты по финансовому мошенничеству должны постоянно следить за продуктом, чтобы гарантировать, что решение ИИ, по крайней мере, на шаг впереди преступников.
Люди и машины будут прекрасно сотрудничать, дополняя друг друга. Машины поймут, как выполнять простые задачи, например, следовать процедурам или обрабатывать информацию. Они также признают, когда у людей возникают проблемы, и будут готовы вмешаться, чтобы помочь или потребовать помощи от человека, если эта деятельность выходит за рамки их возможностей.
По правде говоря, лучшая производительность будет достигнута за счет сотрудничества между людьми и машинами. Настоящей моделью является идентификация рака. Как показали исследования Гарварда, алгоритмы ИИ могут считывать диагностические сканы с точностью до 92%. Люди могут сделать это с точностью 96%. Вместе, 99%!
Несмотря на то, что эмоциональный ИИ не получил широкого распространения, технологические гиганты и стартапы в различных сегментах, включая автомобилестроение и розничную торговлю, вложили ресурсы в то, чтобы сделать свои технологии более человечными с помощью компьютерного зрения и распознавания голоса. Gartner предполагает, что через два года 10% отдельных гаджетов будут иметь эмоциональные возможности искусственного интеллекта. Однако с появлением новых технологий появляются новые риски, и чтение чувств — один из них.
Эмоциональный ИИ — это неотъемлемый актив, который может дать новые показатели для понимания людей и переопределения продуктов и услуг в будущем. В любом случае необходимо учитывать и оценивать любой риск.
В отличие от людей, ИИ может использовать всю вашу онлайн-историю, которая в целом представляет собой больше данных, чем кто-либо может вспомнить о любом из своих компаньонов. Вероятно, самые прогрессивные алгоритмы машинного обучения, созданные в Facebook и Google, только что были применены к тайному хранилищу данных от миллиардов людей.
Пост «От аффективных вычислений к бездумному ИИ, ошибки машинно-человеческой психологии» впервые появился на Analytics Insight.
