Как с помощью ИИ распознавать человеческие эмоции и кому это нужно

Что Вы узнаете:

1. Какие технологии ИИ используются для распознавания эмоций
2. Как нейросети определяют эмоциональное состояние человека
3. Где применяются технологии распознавания эмоций
4. Чем полезно понимание эмоций клиентов для бизнеса
5. Как технологии ИИ помогают в психологии и медицине

Как технологии эмоционального ИИ, от виртуальных ассистентов до адаптивной рекламы, становятся более человечными и помогают решать разнообразные задачи, рассказали эксперты WMT Group

Коммуникации лежат в основе многих бизнес-процессов: все больше компаний стремятся улучшить культуру общения, повысить вовлеченность и производительность. Поэтому рынок распознавания эмоций с использованием ИИ растет: в 2019 году он оценивался в $19 млрд, а к 2026 году ожидается рост до $37,1 млрд.

Как с помощью Искусственного интеллекта распознавать человеческие эмоции?

В бизнесе и повседневной жизни коммуникации между людьми играют важную роль. Эмоциональный контекст, в свою очередь, оказывает огромное влияние на восприятие фактов, аргументов и решений. Именно поэтому внедрение эмоционального искусственного интеллекта (Emotion AI) становится важным инструментом для автоматизации задач, связанных с человеческим общением. Эта технология позволяет Искусственному интеллекту распознавать эмоции, анализировать мимику, тональность голоса, язык тела и выбор слов.

Технологии, стоящие за распознаванием эмоций с помощью Искусственного интеллекта

Эмоциональный искусственный интеллект использует различные нейросети и методы обработки данных для интерпретации человеческих эмоций. Одной из основных технологий является машинное обучение (ML) и обработка естественного языка (NLP), которые позволяют ИИ анализировать и правильно интерпретировать эмоции. Для этого используется большое количество данных, включая изображения лиц, аудиозаписи и текстовые сообщения, что способствует точности моделей.

Модели искусственного интеллекта, предназначенные для распознавания эмоций, обучаются на огромных массивах данных, включая эмоциональные реакции людей в различных ситуациях. Чем разнообразнее и объемнее эти данные, тем точнее будет результат работы системы.

Вам также будет интересно

• Как сделать Искусственный Интеллект настоящим помощником 10 эффективных запросов
• DeepSeek уязвимости в модели: 4 техники взлома китайской нейросети
• 5 ИИ-инструментов, которые пригодятся в разработке игр
• Как стать AI-разработчиком в 2025

Роль нейросетей в распознавании эмоций с помощью Искусственного интеллекта

Для повышения точности распознавания эмоций искусственным интеллектом активно используются глубокие нейронные сети. Они способны выявлять сложные паттерны, которые определяют эмоции. Рассмотрим, какие нейросети применяются для этого:

• Сверточная нейронная сеть (CNN) анализирует изображения и видео, распознавая выражения лиц и ассоциируя их с конкретными эмоциями, такими как радость, гнев или удивление.
• Рекуррентные нейронные сети (RNN) и их разновидности применяются для анализа аудиофайлов, где важно отслеживать изменения в тональности и тембре голоса, что также помогает распознать эмоциональное состояние человека.
• Языковые модели, такие как GPT, помогают ИИ анализировать текст, выявляя эмоциональную окраску, используя контекст и последовательность слов. Они позволяют не только интерпретировать смысл, но и понимать, как эмоции выражаются через текст.

Как мультимодальная интеграция улучшает точность распознавания эмоций с помощью Искусственного интеллекта?

Для повышения точности распознавания эмоций часто применяется мультимодальная интеграция данных. Это означает использование разных типов информации — например, текста, аудио и видео — для более точного анализа. Когда модель анализирует не только выражение лица или голос, но и текст, она может дать более правильную интерпретацию эмоций, испытываемых человеком в данный момент.

Реальное применение ИИ для распознавания эмоций

После обучения модели распознавания эмоций с помощью Искусственного интеллекта становятся возможными решения задач в реальном времени. Например, системы могут распознавать эмоции в видеозаписях, одновременно анализируя выражение лица, тональность голоса и текст. Это позволяет создавать более эффективные и персонализированные решения для пользователей.

Кроме того, для улучшения качества работы моделей часто используется обучение с подкреплением (Reinforcement Learning). Система накапливает опыт и корректирует свои выводы, основываясь на обратной связи, что позволяет с каждым разом достигать более высоких результатов в распознавании эмоций.ия работы ИИ по итогам обратной связи от пользователей или внешних систем.

Кому и когда необходимо распознавание эмоций с помощью Искусственного интеллекта?

Системы распознавания эмоций с помощью Искусственного интеллекта (ИИ) помогают глубже понимать чувства людей и существенно улучшать взаимодействие в различных сферах. Эти технологии оптимизируют коммуникации, улучшая качество обслуживания клиентов и делая цифровые продукты более адаптивными и эффективными.

Применение распознавания эмоций с помощью ИИ в корпоративном секторе

Эмоциональный искусственный интеллект особенно полезен в корпоративной сфере, где успешная коммуникация и способность распознавать эмоции играют важную роль. Например, представьте ситуацию: менеджер на видеоконференции отчитывается о задачах, делая акцент на фактах и цифрах, но при этом испытывает волнение из-за присутствия топ-менеджмента. Искусственный интеллект может в реальном времени отслеживать эмоциональный фон спикера, подсказывая фразы и советы, которые помогут снизить уровень стресса и улучшить презентацию.

Такое ИИ-решение уже стало доступно на российском рынке. Например, наша компания разработала онлайн-ассистента коммуникаций, основанного на ИИ (ACM). Система включает два продукта: AC Meet, который анализирует коммуникацию на видеозвонках и в реальном времени выводит подсказки, а также AC HRM, который собирает аналитику по видеовстречам и помогает HR-отделам компании понять психологическое состояние команды.

ИИ в анализе эмоциональных реакций и предотвращении конфликтов

Эмоциональный искусственный интеллект может эффективно анализировать реакции сотрудников на решения руководства, выявляя возможные конфликты на ранней стадии. Это помогает предотвращать эскалацию проблем и способствует созданию более здоровой рабочей атмосферы. Также ИИ играет важную роль в предотвращении выгорания сотрудников, корректируя рабочие процессы в зависимости от эмоционального состояния команды. Например, ИИ может предложить изменения в графике работы, организовать дополнительные ресурсы поддержки или предложить перерывы для восстановления.

Использование ИИ для оценки кандидатов в рекрутинге

ИИ для распознавания эмоций активно используется в сфере рекрутинга, что помогает повысить эффективность подбора сотрудников. Примером успешного применения является международная компания Unilever, которая использует искусственный интеллект для анализа видеоинтервью кандидатов. ИИ оценивает выражение лица, тональность голоса и язык тела, чтобы понять, насколько человек подходит для конкретной роли в компании.

Сфера продаж

Во время телефонного или видеоразговора ИИ анализирует тональность и содержание речи, а также мимику, если камера включена. Такая опция есть у Zoom IQ for Sales. Система может подсказывать менеджеру подходящий скрипт для смены стратегии или специальные предложения, которые могут повысить лояльность клиента, а также выявлять в процессе разговора то, что негативное влияет на показатели продаж.

Технологии смогут позволить компаниям лучше понять, как клиенты реагируют на продукты или услуги, и адаптировать предложения в реальном времени. В интернет-магазине, где общение происходит через текстовый чат, ИИ проанализирует слова и тон сообщений клиента. Если он покажется недовольным, ему предложат скидку или помощь менеджера. Маркетплейсы уже могут внедрять такие технологии для улучшения обслуживания и увеличения продаж.

Службы поддержки

ИИ помогает операторам оценивать реакции клиентов и их настроение, что особенно важно в стрессовых ситуациях — это снижает количество конфликтов. Все чаще работу контакт-центров полностью автоматизируют: Emotion AI не просто озвучивает ответы, а использует определенную интонацию и делает акценты в речи, что свойственно человеку. Он также понимает, когда стоит перенаправить клиента сотруднику, чтобы решить сложную ситуацию и снизить уровень негатива. Такие системы уже внедрены в крупных российских банках и коммуникационных компаниях, например, в «МТС».

Медицина

В здравоохранении ИИ может использоваться для оценки эмоционального состояния пациентов, мониторинга психического здоровья или поддержки терапии. Например, системы могут анализировать мимику и речь для выявления признаков депрессии или тревожных расстройств.

Еще одно применение — помощь в уходе за пациентами с аутизмом: Emotion AI помогает им лучше понимать эмоции окружающих, улучшая социальные навыки.

Образование

Распознавание эмоций позволяет адаптировать методики преподавания под эмоциональное состояние учеников. Повысило потребность в таких решениях стремительное развитие онлайн-школ и дистанционного образования. ИИ считывает реакции на различные задания и темы, что позволяет преподавателям лучше понимать, какие подходы работают, а какие нет. Например, если система фиксирует, что студенты испытывают скуку или не понимают материал, профессор может предложить более простую или интерактивную практику.

В России подобное решение для школьников представила одна из структур «Ростеха». Разработка включает оснащенный камерами монитор со специальным ПО: она считывает психофизические данные и эмоциональное состояние ученика в начале урока и оценивает изменения в процессе. На основе данных система формирует рекомендации для учителя, что влияет на уровень освоения материала.

Маркетинг

Emotion AI применяют для анализа реакции на рекламу, контент или продукт, что позволяет брендам лучше понимать свою аудиторию и адаптировать предложения.

Например, перед запуском рекламных роликов Coca-Cola тестирует их на фокус-группах: искусственный интеллект распознает эмоции при просмотре в реальном времени. ИИ-системы оценивают микровыражения лиц зрителей, что помогает компании понять, какие аспекты рекламы вызывают радость, удивление или другие эмоции. Видеохостинг YouTube использует ИИ-технологии распознавания эмоций для настройки рекомендаций и оптимизации размещения рекламы. Анализировать реакцию на видео умеют и российские компании, например, Neurobotics.

Слабые стороны эмоционального ИИ

Существует ряд ограничений при использовании ИИ-технологий для распознавания эмоций.

Законодательное ограничение

Необходимо согласие пользователей при работе с Emotion AI. В случае записи или фиксации конфиденциальных разговоров без разрешения можно получить иск.

Обычно опытные разработчики таких продуктов учитывают особенности законодательства, чтобы не подвергать риску клиентов. Например, ACM для измерения стресса сотрудников собирает обычные персональные данные, согласие для обработки которых подписывается при трудоустройстве. Право работодателя анализировать эмоции закрепляется внутренними нормативными актами как часть контроля за трудовой деятельностью — поэтому нужно ознакомить сотрудников с АСМ под роспись.

Риски в недостоверности и неточности прогнозирования

На данный момент ИИ не способен с 100% точностью понимать человеческое настроение. Для улучшения качества необходима систематическая обработка большого объема данных и паттернов, синтезация тональности голоса, анализ контекста разговоров и невербальных коммуникаций. Пока, увы, возможны неверные подсказки из-за неверно распознанных эмоций.

Ответственность за эффективность работы ИИ-продукта

Кто ее несет: разработчики, пользователи или руководитель проекта? Вопрос остается открытым. Если продукт внедрял подрядчик, то заказчик не всегда готов делиться всей информации о внутреннем опыте использования. Это усложняет работу над доработкой. Также есть риски неточности алгоритмов, если внедрение происходило, например, в непривычных условиях.

Перспективы развития технологии

Ожидается улучшение точности распознавания эмоций благодаря развитию ML-алгоритмов и увеличению объемов данных для обучения. Это позволит создать более надежные и эффективные инструменты для анализа эмоций, которые смогут учитывать не только явные, но и скрытые эмоциональные состояния.

Emotion AI, вероятно, найдет применение в новых областях. Например, в спортивной аналитике технологии распознавания эмоций могут использоваться для оценки состояния спортсменов во время соревнований, что может помочь тренерам оптимизировать стратегии подготовки и управления командой.

В будущем возможно создание искусственного интеллекта, способного не только распознавать, но и синтезировать эмоциональные ответы. Это приведет к созданию более естественных и интуитивных интерфейсов. Такие системы можно использовать в виртуальных помощниках, чтобы эмоционально поддерживать пользователей, выводя «человечность» ИИ на новый уровень.

Но успех Emotion AI зависит не только от технологических достижений. Большое значение имеет и то, как мы сможем интегрировать новые возможности в повседневную жизнь, сохраняя баланс между удобством и этикой.