如何设计情商

Sophie Kleber对AI有所了解。总部位于布鲁克林的数字机构的全球产品和创新执行董事巨大是数据设计的先驱。她创造了面向未来的用户体验,为宜家,康卡斯特和汤森路透等客户解决设计问题,并不断突破“尽可能”的界限,将其转化为“应该是什么”。

在这里,她解释了如何设计情商,揭示了移情如何成为人工智能中的重要设计元素。

情绪和机器学习如何结合在一起?

索菲克莱伯:机器学习描述了机器能够在不进行编程的情况下随时间学习和调整其行为的过程。情绪在人类行为中起着至关重要的作用。检测,理解和回应情绪是人类学习的第一件事,也许是我们永远无法掌握的一件事。情绪或情感计算可能只是将机器从最佳计算器转变为实际智能化的难题。

让计算机检测情绪的主要挑战是什么?

SK:首先,情绪很复杂。他们的表达几乎不是纯粹的,他们往往是潜意识的。只有结合语音解释(重音,音调,轮廓,音调和语音时间都能提供关于一个人情绪状态的线索)和面部微表情的检测,才能检测出这些潜意识的情绪潮流并对其进行准确分类。这些表达式如果不能总是被人类对话伙伴检测到,则非常强烈暗示我们的真实感受。

其次,很难理解情绪的背景。目前在实验室中进行了许多情绪检测实验,其中用户的专注注意力保证了触发和情绪反应之间的相关性。实际上,情绪会从实际触发中延迟或延迟,或者它们会从记忆中意外膨胀。我提到情绪复杂吗?

您最喜欢的情感AI或会话UI的例子是什么?

Affectiva从麻省理工学院的媒体实验室发展而来,为计算机开发了一种基于面部线索或生理反应识别人类情感的方法

SK:我一直在寻找能让世界更像我希望计算机和技术发挥作用的例子。它应该对我们有用,并支持我们,比如Big Hero 6.我喜欢任何首先暴露情绪的例子,但是如果我选择的话,我仍然可以控制并改变它们,就像超越言语技术或Affectiva的技术。

我也喜欢监控情绪以保证人们安全的机器,例如检测情绪的汽车系统。尝试个性化的一个很好的例子是人工智能设计的下一个前沿,当你要求Alexa为你唱一首歌时会发生什么。

您在Huge建立自己的AI代理Dakota时学到了什么?

Dakota,Huge Inc自己的AI代理商,有点时髦,但非常称职

SK:我们建立了Dakota,让员工的生活更轻松。我们拥有庞大的知识网络,我们采用自我管理理念,因此聊天用户界面是我们尝试让每个人通过我们最自然的交付机制获取信息并获得帮助。

除了建立真正的智慧很难的事实之外,我们学到的是个性很重要。达科他是一个很酷,没有态度的助手,有点时髦,但非常称职。

设计情商时的第一步是什么?

SK:我们开发了一个开始使用情感AI的框架 - 基本上你需要在开始之前回答两个问题:

1.用户对情感互动的渴望是什么?这是正确的时间和地点,正确的互动等等吗?

2.贵公司是否有权参与情感空间?你能否可靠地为用户的利益主张情商,以及错误的代价是什么?

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