KI lernt, die Stimmung im Raum zu lesen
Neurologyca
Intuition Robotics
NiCE
Genesys
Meta
Hume AI
Netradyne
Amazon/AWS
Ein neues Feld namens Human-Context AI schließt die Lücke zwischen dem, was wir von Emotions-KI erwarten, und dem, was sie tatsächlich leisten kann. Anstatt einfach Emotionen zu etikettieren, kombinieren diese Systeme Gesichtsdynamik, Stimme, Tonfall, Sprache und Verhalten und bewerten sie in spezifischen Umgebungen wie Leistungsbeurteilungen. Unternehmen wie Neurologyca integrieren diese kontextuelle Ebene in Systeme für Fahrsicherheit, Haushaltsassistenten und Gesundheitswesen.
Emotionale KI, die Gefühle anhand von Gesichtsausdrücken, Stimme und Verhalten schätzt, wird im Bereich des Mitarbeiterwohlbefindens, bei der Personalbeschaffung, im Bildungswesen und bei der Fahrerüberwachung eingesetzt. Die meisten Systeme erkennen jedoch jeweils nur eine Emotion auf einmal und übersehen Nuancen. Ein neues Feld, die Human-Context-KI, das von Unternehmen wie Neurologyca entwickelt wird, kombiniert situativen, persönlichen und verhaltensbezogenen Kontext, um Emotionen besser zu interpretieren. Die Logikschicht von Neurologyca fusioniert diese Kontexte und wird in Fahrersicherheits-Apps wie Netradyne, Heimassistenten wie Amazon Alexa und KI-Plattformen im Gesundheitswesen wie Sully.ai eingesetzt. Das Feld begann mit Rosalind Picards affektivem Computing am Massachusetts Institute of Technology, und aktuelle Studien zeigen, dass die Fusion mehrerer Datentypen den Fehler um 32 Prozent reduziert.
Quelle: IEEE Spectrum AI —
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