quarta-feira, 1 de março de 2017

O Aplicativo Da Empatia Para Inteligencia Artificial (1X7)

Pesquisa & Traducao : Miguel Moyses Neto

O app da inteligência artificial o qual faz a leitura e também responde pelas nossas emoções e o grande aplicativo para nossa economia digital. Ele tem o poder de fazer os clientes e os funcionários mais felizes—desde que consigam aprender a respeitar nossas fronteiras.
Margus Noga, Chandra Saravana, e Stephanie Overlay depois de estudarem a tribo, a qual ainda estava vivendo num estado ainda não literato, desde a Idade da Pedra, Ekman ainda acreditava que ele havia achado a solução para o estado universal das emoções humanas e das expressões relatadas que cruzavam as culturas e estavam presentes em todos os humanos. Uma década mais tarde ele criou um Sistema Codificado de Acoes Faciais, como uma ferramenta bem elaborada para medir os movimentos faciais. O trabalho de Ekman tem sido usado pelo FBI e pelos departamentos policiais para identificação das raízes e sementes do comportamento violento das expressões e sentimentos “não verbais”. Ele também tem desenvolvido um Atlas Das Emocoes como uma contribuição do Dalai Lama. E hoje esta pesquisa esta sendo usada para ensinar os sistemas de computadores a aprender os sentimentos.
Expressoes faciais são somente uma das diversas fases de dados que alimenta o rápido avanço de um sub-dado da inteligência Artificial chamada de “computação afetiva. ” Os pesquisadores e os desenvolvedores estão criando algoritmos que tentam determinar o estado emocional do ser humano do outro lado da maquina o qual e baseado em inputs tais como os gestos, expressões faciais, textos, e tons de voz. Mais importante ainda, eles estão usando técnicas de aprendizados para as maquinas para desenvolver interfaces para desenvolver intensivamente atos inteligentes e emocionais, os quais podem não somente de maneira acurada a detectar o humor de uma pessoa mas também responder a eles de maneira apropriada. Um grande numero de startups já tem repassados milhões de faciais humanos e coleções de livrarias de reações de faciais e de comunicações escritas e estão ativamente em busca de padrões para previsões dos seres humanos – e resultados de comportamentos – em larga escala. Na medida que agora o reconhecimento de voz faz parte dos relacionamentos humanos-maquina, assim também este tipo de tecnologia e modulo de reconhecimento brevemente ira fazer parte das interações – e ajudar os negocios entre si com sentimentos e emoções. “Uma vez que VC tenha condições de analizar um estado emocional de uma pessoa, VC também podera responder a ele e ate influencia-lo,” diz Stacy Marsella, uma professora na Universidade Northeastern College Of Computer and Information Science com um compromisso em psicologia.
A experiência do cliente e o melhor ponto para a capacidade eficiente da computação. Forrester analisou a experiência e os dados de seus clientes desde 2014 e 2015 e verificou que as emoções eram o fator numero 1 na determinação da lealdade dos clientes em 17 das 18 industrias pesquisadas—muito mais importante do que a facilidade ou a eficiência das suas interações com a indústria. Mesmo assim a maioria dos negocios focalizou mais na experiência funcional que seus clientes tiveram com eles do que o aspecto emocional, na maior parte porque, ate agora, não houve acesso fácil ou direcionamento tardio. Mas os benefícios potenciais da computação eficaz vao mais além do que construir uma base melhor de clientes. Os sensores de baixo custo e moveis para serem usados no corpo, poderia dar condições para medir como o meio ambiente podem afetar o humor dos funcionários. As organizações poderiam usar estes conhecimentos para desenhar melhor um trabalho eficaz e os processos para aumentar a produtividade e a satisfação dos funcionários. A empatia poderia ser construída dentro dos softwares da empresa para melhorar o uso da experiência, como por exemplo, sentir quando os funcionários ficam frustrados com uma tarefa ou oferecendo feed-back ou sugestões para ajudar. De fato a emoção já e um grande negocio e a expectativa e de que se torne ainda muito maior. O mercado de computação real esta estimado para crescer de US$ 9,3 trilhoes por ano, para US$ 42,5 trilhoes em 2020 , de acordo com pesquisa de mercado da empresa Research & Markets. De fato, a firma prevê que a realidade do efetivo em computação “ira” revolucionar a maneira que as organizações, principalmente as de varejo, saúde, governos e defesa, setores de academia irão se juntar, organizar, colaborar, e lidar com as informações.”
Apesar de já estarmos vendo algumas aplicações realizadas em negocios de novelas, ainda levara algum tempo para isso atingir seu potencial total. Os negocios irão ter de levar dois fatores em consideração : a disponibilidade de dados que podem oferecer dicas acuradas de emoção ; e de dados privados sobre problemas que irão emergir como empresas buscando juntar estas informações intimistas sobre os clientes e funcionários. “Estes ainda são dados preliminares para efetuação destes dados em computação e robótica social,” diz Richard Yonck, diretor executivo para O Futuro Da Consultoria Inteligente e autor do livro a ser publicado O Coracao e a Maquina Em Um Mundo Artificial Da Inteligencia Emocional. Mas nos estamos vendo progressos que irão levar a uma incrementacao da computação em nossas vidas. Por exemplo, nos vamos ver assistentes digitais pessoais exibindo um aumento da nossa expectativa emocional nos próximos dois a cinco anos, seguidas de melhorias semelhantes nos softwares dos escritórios e de contabilidade.”
O Aplicativo Da Empatia Para Inteligencia Artificial (2X7)

Pesquisa & Traducao : Miguel Moyses Neto



Levados Pela Emocao 
O objetivo da inteligência artificial e fazer com que as maquinas sejam mais humanas. E os humanos são levados pela emoção e pelo intelecto. De fato as pesquisas neuro-cientificas tem revelado que as emoções são um componente crucial da percepção, das tomadas de decisões, do aprendizado e muito mais. Estas descobertas levaram ao nascimento das pesquisas de computação afetiva e que não somente eram meramente pesquisas de computação afetiva e desenvolvimento há 20 anos atrás. Desde aquele tempo, os experts em computação afetiva estão aptos  a fazer interferências sobre os estados emocionais de uma pessoa que esta interagindo com o sistema – ou estejam frustrados ou aborrecidos com outras e então fazendo algo sob medida para responder ao sistema baseado com aquelas interferências, disse Marsella.
As maquinas que podem se conectar com os seres humanos trazem benefícios que vao muito além da compaixão gerada pelos computadores. Um estudo de 2005 conduzido pela Universidade de Stanford / Departamento de Comunicacoes em conjunto com o Centro de Informacoes e Tecnologia da Toyota verificou uma voz que combinava com a emoção do motorista e teve um significativo impacto na performance do motorista. Motoristas felizes guiados por uma voz entusiástica e motoristas aborrecidos ouvindo uma voz subjetiva tiveram menos acidentes do que os motoristas que ouviram uma voz em que não houve nenhuma conexão com seu humor. Se não houver uma inteligência artificial em um sistema ou dispositivo que sintonize exatamente com a inteligência humana e que não sejam emocionalmente da mesma maneira que a humana não vai funcionar. Ao invés disso os Inputs dos Big Data com reconhecimento de imagem, e em alguns casos sistemas inteligentes artificialmente buscam dicas de afetividade, da mesma maneira que os humanos possam captar e correlacionar com inputs sensoriais : assim como “olhos bem abertos, frases muito altas, bracos cruzados, e por ai vai. Adicionalmente, alguns pesquisadores estão procurando por alguns sinais de humor, tais como batidas do coração ou mudança de cor da pele, que poderiam ser monitoradas através de dispositivos agregados ao corpo.” De fato, quando se trata de dados relativos a emoções dos humanos, uma quantidade incrível destes exemplos falados anteriormente já estão disponíveis hoje, disse Marsella. “ Nos já estamos muito bem na coleta e analise destas grandes quantidades de dados, e já estamos usando técnicas de aprendizado das maquinas, mapeando as coisas como : expressões faciais ou vocais para interação com estados emocionais subjetivos iguais as pessoas. Muitos pesquisadores já tem uma abordagem através dos dados para isso e já começam a lucrar de alguma maneira.



O Aplicativo Da Empatia Para Inteligencia Artificial (3X7)

Pesquisa & Traducao : Miguel Moyses Neto

A Economia Da Emocao  
Muitos empresários já estão adotando a computação afetiva para ser usada nos processos e funções dos clientes. Afinal, numa era na qual a experiência dos clientes e um diferencial na concorrência, a empatia pode ser o “aplicativo killer” para os negocios digitais. A melhora na experiência do cliente e o diferenciador competitivo entre os benefícios primários destas tecnologias, diz Yonck. “ Ultimamente, a tentativa de alertas emocionais introduzidas nas experiências dos clientes esta evoluindo para a lealdade das marcas e o melhoramento das relações com os clientes.” Hoje em dia, as empresas como BBC, Coca Cola, e Disney já estão usando a forma mais simples dos sistemas de computação afetiva – emoções analíticas – para perceber como os consumidores reagem aos anuncios publicitários, aos trailers de filmes, e aos shows de TV. Eles podem medir cada uma das frames, como uma pessoa responde ao conteúdo no sentido de otimizar ou determinar a melhor maneira de alocar os gastos com a mídia, por exemplo. As agencias de anuncios estão usando tais analíticas para medir as respostas e fazer correlações com os indicadores de performances como lembranças de marcas ou intenções de aquisição. Mas a grande oportunidade para os negocios permanece em habilitar seus aplicativos que estão face a face com o cliente para responder em tempo real como um individuo se sente. O mais obvio e e mais fácil de implementar cenários são os Chat_Bots e outras interações digitais ou melhorias digitais para dar suporte para estas interações. Textos sentimentais com as devidas analises já são padrão na maioria dos assistentes digitais. O alvo e melhorar e expandir as capacidades e reconhecimentos no sentido de fornecer aos clientes com a mais adequada resposta em qualquer ponto do tempo para entregra uma experiência mais significativa, personalizada, e autentica. Os sistemas inteligentes e emocionais podem lidar com uma variedade de reações humanas e  frequentes de maneira automatizada, ou eles poderiam monitorar as interações entre os clientes e agentes humanos para dicas emocionais e então promover certas respostas, aumentar as chamadas, ou alertar os supervisores para providenciar ajuda. “Os scrpts poderiam cuidar das marcas de acordo com o cliente, se ele desejar e buscar uma solução genuína, ou simplesmente se alguém que gosta de acompanhar. Como um operador humano, a maneira como VC trata os dois e muito diferente, e isso deveria ser o caso como o “bot” também,” disse Yonck.  
A empresa Insurer Humana usa AI software que possa detectar pistas conversacionais para guiar os trabalhadores dos call-centers através de chamadas difíceis. O sistema reconhece que um aumento constante na evolução da voz de um cliente, ou nuances de um agente ou de outro cliente, são causas de preocupações. O sistema também pode graduar cada cliente junto as suas experiências de 01 a 10 baseado no número e dos tipos de alertas que ele reconhece. A experiência de um diretor de cia de produtos para o consumidor disse para o Wall Street Journal que a empatia e uma vantagem competitiva na indústria de planos de saúde, em função destes clientes poderem ligar sobre estes problemas contendo temas emocionais como procedimentos relativos ao seu bem estar. E tem havido resultados muito difíceis : Humana diz que tem visto uma melhora de 28% na satisfaço dos clientes, uma melhora de 63% no envolvimento dos agentes, e 6% de melhora numa resolução de primeiro contato. A computação afetiva poderia também ser usada para para induzir emoções desejáveis nos clientes. Pesquisadores no Crnegie Mellon University (CMU) tem trabalhado nos meios para agentes digitais para reconhecer e responder as dicas subjetivas nas conversações para construir mais suportes para seus usuários. Eles tem desenvolvido a Sociedade Para Alertas De Assistencia a Robots (SARA) com o objetivo de criar um chatbot mais eficiente na combinação de uma tarefa relacionada a informação. Designada para colaborar com os usuários humanos, SARO usa vários microfones e vídeo câmeras para rastrear uma pessoa e suas comunicações não verbais. Sara e capaz de detectar comportamentos sociais em conversações, justificando como responder para intenções atrás de daqueles comportamentos específicos, os quais geram respostas sociais adequadas,” de acordo com os laboratórios da CMU onde SARA foi construído. Os equipamentos exigidos limitam o uso do SARA porque sejam selvagens, mas sugerem avanços que poderiam ser alcançados com simples inputs.
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Pesquisa & Traducao : Miguel Moyses Neto


Os Alertas Emocionais Na Empresa
Os Chatbots mais sensíveis e as linhas de serviços dos clientes são somente o começo, no entanto. Observadores antecipam o rápido desenvolvimento dos equipamentos de eco sistemas, dos software, e de serviços que constroem alertas artificiais emocionais em outros aspectos das organizações digitais.
Uma das companhias que recrutam tecnologia esta usando computação afetiva para gravar e analisar expressões faciais e escolha de palavras durante as entrevistas para escolha de trabalhadores. Ai então sim poderão fornecer para seus clientes da Fortune 500 dados adicionais que apontam os melhores candidatos, os níveis de envolvimento, motivação, e empatia. O profundo aprendizado emocional e analítico e o motor que usa os dados de 4 milhoes de faces e 75 bilhoes de pontos e dados micro que são expressados. Eles analisam os vídeos, áudios, textos, e as linguagens naturais, alavancando analíticas emocionais sensíveis para assentar as emoções humanas básicas com taxas acuradas nos níveis de 90%. A Cia que recruta diz que o sistema ajuda seus clientes a classificar seus melhores candidatos, identificando candidatos superavaliados e com alto potencial, e com acesso e tratos mais leves como a personalidade, motivação e ambição. O software também pode ser usado para medir e melhorar a performance dos entrevistados e gerentes que escolhem, tornando –os mais eficazes e reduzindo tendências. Os empregadores poderiam monitorar estados mentais dos funcionários para fazer ajustes organizacionais para aumento da produtividade, eficiências, ou satisfações. Por exemplo, o Bank of America usava sensores para rastrear trabalhadores para os call centers ao longo do curso de varias semanas e verificou que aqueles nas networks mais coesas eram sempre os mais produtivos. Um sentido de pertencer e solução de problemas colaborativos pode disparar um estado mental positivo, o qual tem um impacto direto na retenção e nos resultados. Empregados felizes são cerca de 12% mais produtivos, de acordo com um estudo dos economistas da Universidade de Warwick.
As ferramentas para a computação afetiva também estão sendo desenvolvidas para ajudar aqueles que tem um spectrum de autismo melhor compreendidos e interações com o mundo sócio econômico ao seu redor, alertando-os para as emoções de outras pessoas e predispondo-os a reagir das maneiras mais adequadas. Enquanto isso, pesquisadores na Universidade do Estado da North Carolina desenvolveram um programa de aprendizado que rastreia as emoções dos estudantes envolvidos no aprendizado online interativo no sentido de fazer previsões na eficiência online das sessões tutoriais.

O Aplicativo Da Empatia Para Inteligencia Artificial (5X7)

Pesquisa & Traducao : Miguel Moyses Neto
  
Os Perigos Na Coleta Dos Sentimentos
Depende se os clientes ou os funcionários estarão confortáveis tendo suas emoções conhecidas e divulgadas pelas cias e uma questão em aberto. Os clientes poderão achar alguns usos que a computação afetiva horrorosa ou, pior ate, predatória. Hoje em dia, quando VC compra um carro ou uma casa, VC interage com outra pessoa. As negociações tem uma relação de humano para humano. Mas o que acontece quando um destes negociadores tem um assistente com uma avaliação afetiva em seu bolso?
“ Desde quando VC começa a interagir com um sistema que pode ler sua resposta subjetiva mais rapidamente e acuradamente do que quaisquer pessoas poderia imaginar e então mudar seu script e sua estratégia instantaneamente, bem, nos provavelmente não vamos melhorar muito num acordo neste ou naquele carro, como nos fazíamos nos bons tempos de antigamente,”diz Yonck. Os vendors de computação afetiva são rápidos para insistir que os sistemas deles são todos uma opção vencedora. E outros proponentes de sistemas emocionalmente afetivos destacam que o estado emocional e somente um outro dado entre centenas sendo coletados nos indivíduos pelas cias ao redor do mundo. O maior de todos os fatores limitadores de um ponto de vista tático e a viabilidade de dados requeridos para inferir um estado emocional de uma pessoa. Em muitos casos, os sinais que poderiam oferecer as melhores pistas não são e não podem ser coletados ou também não podem ser permitidos para serem usados com este objetivo.
De fato, e por isso que os chatbots e outros aplicativos de textos base estão na linha de frente do desenvolvimento da computação afetiva. As interações de textos são relativamente fáceis de coletar, partilhar e interpretar, e os clientes estão confortáveis com o que parece ser o inicio da coleção de dados e analises para tornar as experiências dos seus clientes melhores.
Mais ainda, por causa de algumas emoções que são expressadas através de ambas, inflexões vocais e expressões faciais, tom de voz, e ate postura também. Há também aqueles experts em computação afetiva que acreditam em aspectos universais para as emoções humanas, como posts Ekman, um grande debate permanece na comunidade psicológica sobre isso. Nos humanos somos, afinal das contas, bastante complicados quando se trata das emoções. A conexão entre as pistas físicas e os estados afetivos podem se diferenciar em função da situação, do individuo, e da cultura. Finalmente , os sistemas de computação afetiva trabalham melhor sob o controle das condições, diz Yonck. O ruído, pouca luz, e as perspectivas estranhas, todas elas permanecem desafiadoras. “E muito fácil disponibilizar para o publico ler certas manchetes e pensar que nos estamos falando sobre maquinas que possam na realidade internalizar as experiências da emoção. Nos ainda estamos a uma longa distancia disso ou daquilo no verdadeiro sentido, e as aptidões para trabalhar bem, ainda irão levar muito tempo,” ele disse.

O Aplicativo Da Empatia Para Inteligencia Artificial (6X7)

Pesquisa & Traducao : Miguel Moyses Neto

Acesse os Valores
Apesar das limitações e os temas éticos para resolver, as maquinas de emoções já estão chegando. As empresas que querem conseguir vantagens destas capacidades emergentes desde que eles consigam transformar digitalmente mais aspectos dos seus negocios, poderão ter dar os passos para o acesso seus valores em potencial seguindo os passos:
1-  Avaliar os problemas dos negocios que VC quer resolver. As empresas irão querer adivinhar o que eles podem querer tirar de mais valor das capacidades da computação afetiva. As funções que já estão sendo transformadas pela computação cognitiva ou outras tecnologias digitais podem ser as melhores áreas para começar.

2-  Determine quais os dados afetivos estão disponíveis. Poderao haver fontes ou recursos de dados que já estão sendo coletados e que poderiam estar sendo minados eficazmente ou adicionar fontes de dados que poderiam ser integrados com muito menos recursos financeiros. As empresas poderiam determinar quais as inferências sobre estados mentais que elas querem ter e como acuradamente estas inferências podem ser usadas com os inputs disponíveis. Elas deveriam também considerar quais os dados não emocionais, irão necessitar no sentido de conseguir conteúdo de valor de um sistema de alertas emocionais.

3-  Fabricar um escopo através dos desafios emocionais. Envolver IT (tecnologia da informação) e grupos de engenharia para descobrir os desafios da integração com os sistemas já existentes para colecao, assimilação, e analises de grandes volumes de dados emocionais.

4-  Considerar o nível de complexidade emocional. Um “like” ou “dislike” podem ser relativamente impulsores para determinar um ato de interesse. Outras emoções podem ser bem mais difíceis para discernir ou responder a quem quer que seja. O contexto também e chave. Um alerta emocional de uma maquina precisaria de respostas diferenciadas para mostrar frustrações em um processo educacional, do que usar a frustração em um veiculo ou num serviço para linha de cliente.

    

       O Aplicativo Da Empatia Para Inteligencia Artificial (7X7- final)

Pesquisa & Traducao : Miguel Moyses Neto

A Empatia Transformada Em Poder

Na corrida para construir a organização mais capacitada, a habilidade para a compreender e responder a emoção humana pode na realidade ser um diferenciador chave. As empresas estão usando a tecnologia para retrabalhar e implementar seus processos comerciais e modelos por décadas, mas sempre tem havido uma desconexão entre os humanos e as maquinas. Aqueles empreendimentos que efetivamente integram as emoções aos sistemas dentro dos seus processos terão condições de transformar suas organizações pela criação de mais intuições, sob medida, aos clientes empáticos e suas interações, impulsionando mais felicidades aos funcionários, mais produtividade e retenções. D !
BH 01 03 2017
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