情感 AI 正在改变的 3 个行业

人工智能的下一个前沿是情感。 如果我们要认真对待人工智能，它需要了解我们的真实身份以及是什么让我们打勾。 毕竟，如果不考虑我们的感受，人工智能有多聪明？

情商可以定义为“个人有效应对环境的整体能力”。 当我们将其转化为人工智能时，我们允许计算机解释我们的感受并做出适当的反应，打开一个全新的可能性世界，已经改变了广泛的行业。

这种快速发展的情感 AI 引擎不会以聋哑的方式回答您的问题，而是通过将情商引入语音识别技术并检测情绪的实时变化来改善数字体验。 这在跟踪人类思维和行为方面具有广泛的影响，并且已经被用于向 GPS 导航器发出语音命令以寻求自动电话支持热线的帮助。

情感人工智能有望在未来十年颠覆几乎所有行业，尤其​​是在体育、娱乐和零售领域。 让我们探索如何：

运动的

北美体育市场今年的收入预计将达到 735 亿美元，因为越来越有利可图的媒体版权交易超过了门票收入，成为该行业的主要利润部分。 随着媒体继续推动增强观众体验，人工智能在塑造这种体验的可能性方面发挥着至关重要的作用。

智能聊天机器人正在重新定义客户服务，并且已经在帮助体育迷。 在底特律的 Little Caesars Arena 和休斯顿的 NRG 体育场等场馆，您可以避免寻找体育场工作人员的麻烦，只需通过手机询问 AI 礼宾人员即可回答有关您的座位、食品供应商、洗手间位置和体育场娱乐选择。

聊天机器人在体育场环境中特别有用，因为它们 24/7 全天候可用，并充当工作人员，可以一次处理数千个查询、立即响应并跟踪趋势。 例如，如果客户反复询问基于植物的选项，聊天机器人将提醒场地工作人员并影响未来的特许经营决策。

面部编码可以编译影响场地布局的情感数据，以及体育场体验的哪些方面球迷在场外特别反应。

在比赛方面，可穿戴技术正在彻底改变性能监测，跟踪运动员的距离、速度、心率、疲劳指数、压力负荷和恢复。 专业和国际足球、篮球和曲棍球俱乐部已经在实施这项技术，并为教练提供工具来预测结果、最小化风险并根据真实数据做出决策，将情感与技术融合在一起。

在温布尔登，人工智能分析比赛数据、人群互动和球员表情，以确定哪些内容值得包含在精彩节目中。 这使人类免于进行繁重的编辑工作，同时使专业人员可以在创意方面进行更广泛的工作。

娱乐

将情商融入艺术可以增强而不是抑制创造力。

美国媒体和娱乐行业是世界上最大的，流媒体平台为我们在浩瀚的电影、电视、音乐、视频游戏等领域提供了多种选择。 在数字时代，内容确实是无限的。

情感人工智能可以通过仔细的算法管理和内容推荐来简化确定观看内容的过程。 它还可以通过调查处理反馈来分析观众对某些节目的情感反应，这些反馈利用对角色、情节线和特殊效果的开放式、意识流反应。

在制作方面，深度学习算法现在可以执行许多更平凡的任务，例如手动消除效果或增强数字动画角色以使其看起来更逼真。 他们甚至可以通过分析剧本来预测一部电影是否会在商业上取得成功。

情绪感应技术还能够启用情绪感知游戏，感知玩家的面部表情是否有痛苦的迹象。 恐怖冒险游戏Nevermind使用生物反馈增加了惊人的超现实主义水平； 例如，如果玩家无法控制自己的压力水平，房间可能会被洪水淹没或尖刺可能会从地板上伸出，直到玩家身体平静下来并缓解焦虑。 这可以教会玩家日常生活中真实的、可操作的应对机制。

游戏背后的创作过程只会变得更有趣。 对手可能会积极学习并适应球员的个人打法。 故事情节可能会发生变化，非玩家角色的剧本可能会变得难以预测。 提供个性化内容，同时减少后期制作的时间和成本，可以提高观众的参与度，改变人们创作、策划和参与艺术的方式。

零售/购物

在情感层面与客户互动是最好的销售方式之一，借助情感人工智能，零售商拥有了解客户真实感受并对其做出反应的工具。

计算机视觉、面部识别和情感分析使零售商和品牌能够确定商店的哪些产品或区域最具吸引力，以及购物者如何表现出他们购买和选择不购买的东西的情感。

使用小型相机或传感器来检测购物者的面部表情，计算机视觉和分析组件然后识别和解释这些人似乎表现出的情绪。 这可以帮助营销人员确定客户对哪些价格、包装和品牌做出反应。

例如，如果某人在选择某种口味或品牌时看起来很开心，那么零售商可以库存更多引起这种反应的产品，而减少顾客看起来不开心或困惑的产品。 如果情绪反应意味着沮丧，管理层可以改变货架位置或重新配置商店布局以获得最佳体验。

尤其是时尚行业，正在尝试创造更多由情感和沉浸感驱动的体验空间。 将目录带入生活以创建零售影院是对在线体验的“物理”补充，使人们能够与 VR 互动以引发情感。

70% 的美国千禧一代声称他们会喜欢使用 AI 来增强购物体验的品牌或零售商，而据预测，到 2020 年，零售业中 85% 的客户互动将在没有任何人工互动的情况下进行管理。

无论行业如何，与客户建立情感联系的价值都将推动情感人工智能进入下一个激动人心的阶段。 将这些情感数据与传统的客户反馈方法结合使用，可以更全面地了解是什么让消费者感动，以及明天如何更好地与他们分享体验。