[해외] 컴퓨터가 감정을 감지하고 사람들이 어떻게 대응할 것인지 예측할 수 있을까?

 

AI의 일상 생활에의 유입은 우리의 감정을 분석하고 우리가 어떻게 대응할 것인지 예측할 수있는 많은 기술을 가져옵니다.

더 이상 과학 소설의 영역이 아니라 컴퓨터는 이제 우리가 말하는 것에 상관없이 실제 감정을 느끼고 분석하는 방법을 인식 할 수 있습니다.

시애틀 기반 인공 지능 시작 SilverLogic Labs 는 사람들의 반응이나 행동 방식을 예측할 수있는 방식으로 인간의 감정을 분석하고 탐지하는 감정 인식 기술을 개발했습니다.

 

이 회사는이 기술이 감정과 인간 동기를 "다른 어떤 기술보다도 정확하게"예측할 수 있다고 주장합니다.

 

그 알고리즘은 작고 거의 감지 할 수없는 인간의 움직임을보고 그 사람이 어떻게 느끼는지를 연구합니다. 주어진 상황에서 "어떤 감정이 의미하는지"에 대한 이해를 제공 할 수 있습니다.

 

이 기술은 인터뷰, 포커스 그룹 및 기자 회견이나 법정 증언과 같은 공개 된 모습과 같은 개인 설정에서 표시되는 다양한 인간 감정과 관련된 얼굴 움직임을 분석하여 작동합니다.

 

그것은 두 번째로 사람을 지켜본 다음 감정의 각 시간 슬라이스를 다른 사람들과 비교하여 사람들이 TV를 볼 때 실제로 느끼는 느낌을 결정합니다.

영국에서는 Gogglebox TV 프로그램에서 TV 프로그램을 시청하는 시청자를 선정하여 보여줍니다. 우리는 각 프로그램에 대한 반응을보고 그들이 느끼는 방식을 쉽게 결정할 수 있습니다. 이 정보가 라이브 TV를 시청하는 것을 볼 수있는 마케팅 담당자에게 얼마나 강력한 지 상상해보십시오.

감정 인식 기술은 기쁨, 신뢰, 두려움, 놀라움, 슬픔, 혐오 및 분노와 관련된 미묘한 '미세 표현'행동 특성에 중점을두고 이러한 특성과 관련된 인간 편견을 제거합니다.

 

그런 다음 각 얼굴 제스처를 이미지의 데이터웨어 하우스와 비교하여 '감정적 인 점수'가 포함 된 보고서를 작성합니다. 이 점수는 시장 조사 또는 저널리즘 또는 법 집행 목적을위한 공개 모양 뒤에있는 인간의 정서를 측정하는 데 사용될 수 있습니다.

 

결정 성 모델링을 사용하여 고객에게 시장 성과에 대한 정확한 예측을 제공합니다.

 

실버 로직 연구소 (SilverLogic Labs)는 이러한 유형의 기술은 강렬한 보안 또는 방어 환경에 추가적인 보안 차원을 추가 할 것이라고 말합니다.

 

누군가 당신을 향해 달려가는 것은 그렇게하기위한 동기가 완전히 다를 수도 있습니다. 그들은 악의적이거나 위험에 대해 경고하려고하거나 단순히 도움을 요청할 수도 있습니다.

 

국경 보호, 공항 및 기타 운송 체크 포인트, 고 가치 질문 및 기타 국가 보안 응용 프로그램은 정서 인식 기술을 통해 정확하고 신속하게 사람들의 동기를 해결할 수 있습니다.

 

의료 서비스 제공자는 치매와 같은 질병이나 고충을 앓고 있는지 분석하거나 탐지 할 수 있으며, 약물 중독이나 알코올 중독이 있는지를 감지 할 수 있습니다.

 

또한 고혈압과 같은 질병을 앓고있는 사람이 실제로 약물을 복용했는지 여부를 분석 할 수 있습니다.

 

또한 교육의 세계에 도움이 될 수 있습니다. 이 기술은 교사가 교훈을 이해하는지 확인하기 위해 학생들의 반응을 분석 할 수 있습니다. 이것은 전체 학습 시간을 줄이고 교실의 효율성을 향상시킬 수 있습니다.

 

미디어 업계에서는 TV 조종사를 시청하고 감정을 관찰하는 포커스 그룹을 사용하여 시장 조사를 진행할 수 있습니다.

 

사용자가 참여할 수있는 채널에 대한 정서적 반응을 포착하고 분석하려고하면 분석하기 어려운 다루기 힘든 데이터 세트가 생성 될 수 있습니다. 정확하게 고객 행동을 예측하는 것은 어렵습니다.

 

이 기술은 여러면에서 우리를 도울 수 있습니다. 감정 인식 기술은 지문과 같은 기존의 생체 인식 기술을 뛰어 넘습니다. 그것은 우리의 감정을 해결하고 우리가 혼자 있다고 생각할 때 우리가 어떻게 행동 할 것인가를 탐지 할 수 있습니다. 이것은 빅 브라더스 처럼 들릴 수 있습니다.

 

그러나 마케팅 담당자는이 정보를 활용하여보다 명확하게 메시지를 전달할 수 있습니다.

 

 

원문 : http://www.zdnet.com/article/can-computers-detect-emotions-and-determine-whether-people-believe-what-they-say/

 

 

The influx of AI into our everyday lives is bringing a raft of technologies that can analyze our emotions and predict how we will react.

No longer the realm of science fiction, computers can now recognize how we feel and analyze our real emotions - regardless of what we say.

Seattle-based AI start-up SilverLogic Labs has developed an emotion recognition technology that analyzes and detects human emotions in ways that can predict how people will react or behave.

The company claims that this technology can predict emotions and human motivators "more accurately than any other technology available."

Its algorithm looks at tiny, almost undetectable human movements and works out how that person feels. It can provide an understanding of "what emotions mean" in a given context.

 

The technology works by analyzing facial movements associated with a range of human emotions displayed in private settings such as interviews, focus groups, and public appearances like press conferences, or legal testimony.

It watches humans, second by second, and then it compares each time-slice of emotion with others to determine how people actually feel when watching the TV.

 

In the UK, the Gogglebox TV program shows a selection of viewers watching TV shows. We can see their reactions to each program and easily determine how they feel. Imagine how powerful this information could be to marketers who could watch us watching live TV.

The emotion recognition technology focuses on subtle 'micro-expressions' behavioral characteristics associated with joy, trust, fear, surprise, sadness, disgust, and anger and eliminates human bias associated with these characteristics.

 

It then compares each facial gesture to its data warehouse of images to create a report, which includes an 'emotional score.' This score can be used for market research or to measure the human sentiment behind a public appearance for journalism or law enforcement purposes.

It uses deterministic modeling to provide customers with accurate predictions of market performance

SilverLogic Labs says that this type of technology will add an extra dimension of security to intense security or defense environments.

Someone running toward you may have completely different motivations for doing so. They might be malicious, are approaching to warn you of danger, or might simply be asking for your help.

 

Border protection, airports and other transportation checkpoints, high-value interrogations, and other national security applications could all benefit from emotion recognition technology to accurately and quickly work out people's motivations.

 

Healthcare providers can analyze and detect if a person is suffering from diseases or afflictions such as dementia, or it can detect if a person has drug or alcohol addiction.

 

It could also analyze whether a person on medication for ailments such as high blood pressure has actually taken their medication.

It could also benefit the world of education. The technology could analyze student reactions to what the teacher is saying in order to make sure that they understand the lesson. This could reduce total learning time and improve efficiency in the classroom.

 

In the media industry, it could advance market research using focus groups watching TV pilots and watching their emotions.

Trying to capture and analyze emotional responses to the channels that a person can engage with can yield unwieldy datasets that are hard to analyze. Accurately predicting customer behavior is difficult.

 

This technology could help us in so many ways. Emotion recognition technology goes beyond beyond conventional biometrics such as our fingerprints. It can work out our emotions and detect how we will behave when we think we are alone, which sounds a little like a Big Brother world.

But marketers will capitalize on this information to deliver ever more targeted messages to us -- before we even realize we have indicated our desire.