Günlük yaşamımızın bir parçası haline gelmeye başlayan yapay zeka, insanların yaptıkları işleri üstlenirken, tüm bu çalışmaların temel amacı da insana benzeyen şekilde düşünen, bilinçli ve etik bir yapay zeka modeli geliştirmek. Bir nevi “insan gibi” algılama yeteneği geliştirilen yapay zeka, geldiği noktada belirli ölçüde duygularımızı da tespit edebiliyor. Tüketici için hala en önemli unsur insanla etkileşime geçmek iken, bu noktada duygusal yapay zeka (Emotion AI) devreye giriyor. İnsan duygularını ölçen, anlayan, simüle eden ve bunlara tepki veren bir yapay zeka alt kümesi olan duygusal yapay zeka ile makinelerin daha hızlı ve sağlıklı aksiyon alabileceği düşünülüyor. Böylece insan odaklı tasarım teknikleri ve nörolojik araştırmalarda kullanılan teknolojileri birleştiren insan deneyimi platformları, bir kullanıcının ruh halini ve arkasındaki bağlamı tanıyarak uygun şekilde yanıt verebilecek. Hâlihazırda yapay zeka teknolojileri, insan duygularını öğreniyor, tanıyor ve bu bilgiyi pazarlama kampanyalarından sağlık hizmetlerine kadar her şeyi geliştirmek için kullanıyor. Yüksek çözünürlüklü kameraların artan yaygınlığı, yüksek hızlı internet ve makine öğrenimi, özellikle derin öğrenme yetenekleri, söz konusu kavramın yükselişini sağlayan unsurlar arasında.

DUYGULARI “ÖĞRENMEK”

Mevcut yöntemlerin etkinliği son derece tartışmalı ve söz konusu uygulamaların sürekli sosyal, kültürel, yasal ve etik inceleme gerektirdiği de konunun bir başka yanı. Belirli bir ölçüde güvensizlik yaratsa da farklı ve değişik ürünler satan markalar için oldukça önemli olan sistemler, geleceğe yatırım yapmak isteyenler için giderek önemli hale geliyor. Örneğin, günümüzde Amazon, Microsoft ve IBM gibi dev şirketlerin tümü duygu algılama için tasarlanmış sistemlere sahip. Microsoft, Face API’sinde; öfke, korku, mutluluk, üzüntü ve şaşkınlık gibi farklı ruh hallerini tanımlayabiliyor. “Emotional AI Lab” tarafından da yayımlanan duygusal yapay zeka günümüzde; reklamcılar, çağrı merkezleri, ruh sağlığı merkezleri, otomotiv gibi farklı alanlarda da aktif biçimde kullanılıyor.

İfadelerin yüz kodlaması:Bu yöntemin etkinliği, farklı duyguları algılamaya dayalı olduğundan tartışmalı olsa da; kaydedilmiş bir video dosyasından, kamera çekiminden ya da bir fotoğraftan yüzleri analiz etmeye dayanıyor. İnsan kaynakları da dahil olmak üzere çeşitli alanlarda kullanılabiliyor.

Ses analizi: Konuşma hızı, duraklamalardaki artış ya da azalmalar ve ton gibi öğeleri algılamak için kullanılıyor.

Göz izleme: Bakış, gözün konumu ve göz hareketi ölçülüyor.

Giyilebilir cihazlar: Cilt tepkilerini, kas aktivitesini, kalp aktivitesini, cilt sıcaklığını, solunumu ve beyin aktivitesini algılıyor

Hareket, davranış ve iç fizyoloji: Kameralar elleri, yüzleri, dış vücut davranışlarını ve uzaktan kalp atış hızını takip ediyor.

Sanal gerçeklik (VR): Uzaktaki izleyicilerin, kullanıcının ne deneyimlediğini anlamasını ve hissetmesini sağlıyor

Artırılmış gerçeklik (AR): Uzaktan izleyiciler; dikkati, tepkileri ve dijital nesnelerle etkileşimi takip edebiliyor.

Değerli okuyucumuz,

Bu haberin detayını Business Türkiye dergisinde bulabilirsiniz.