Hvor nøyaktig er Alexa i å oppdage forskjellige følelser

Gjeldende nøyaktighet og teknikker

Amazon har jobbet med å utvikle algoritmer som kan analysere tonehøyde og volum av stemmekommandoer for å identifisere følelser som lykke, tristhet, sinne og andre [2] [7]. I 2019 utviklet Amazon-forskere et nytt AI-system som var tre prosent mer nøyaktig enn konvensjonelle algoritmer for å bestemme følelser fra setninger. Når man analyserte stemmebiter på 20 millisekunder, viste det nye systemet en forbedring på fire prosent [1].

Imidlertid er den generelle nøyaktigheten av Alexas følelsesdeteksjon ikke eksplisitt angitt i disse rapportene. Teknologien er fremdeles i utvikling, og selv om den viser løfte, er den ennå ikke så effektiv som menneskelig følelsesgjenkjenning.

potensielle applikasjoner og begrensninger

Målet med å styrke Alexas emosjonelle intelligens er å la den svare mer empatisk og på riktig måte på brukerkommandoer. For eksempel, hvis Alexa oppdager at en bruker føler seg uvel basert på stemmen deres, kan det antyde relevant innhold eller tjenester [2]. Teknologien er imidlertid ikke uten utfordringene, inkludert personvernhensyn og potensialet for målrettet reklame basert på emosjonelle tilstander [2].

Sammenligning med menneskelig følelsesgjenkjenning

Mennesker er generelt mer nøyaktige når det gjelder å gjenkjenne følelser, med en gjennomsnittlig nøyaktighet på omtrent 90% når de tolker ansiktsuttrykk [4]. I kontrast oppnår selv den mest avanserte programvaren for ansiktsgjenkjenning av ansiktsanlegg en nøyaktighet på rundt 75% til 80% [4]. Mens Alexas stemmebaserte følelsesdeteksjon ikke direkte sammenlignes med ansiktsgjenkjenning, står det overfor lignende utfordringer med å oppnå høy nøyaktighet.

Framtidig utvikling

Amazon fortsetter å investere i å forbedre Alexas emosjonelle intelligens gjennom avanserte naturlig språkbehandling og maskinlæringsteknikker [7]. Når disse teknologiene utvikler seg, kan vi forvente at Alexa blir mer flinke til å forstå og svare på menneskelige følelser, og potensielt føre til mer personaliserte og empatiske interaksjoner med brukere.