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.
O
Aplicativo Da Empatia Para Inteligencia Artificial (4X7)
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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