Digital Dialogs is an innovative podcast that aims to explore the cutting-edge frontiers of technology, with a special focus on emotional intelligence and human-computer interaction.
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Best Practice
Affective Computing: riconoscere le emozioni con l’AI
Scopri come l'Affective Computing può creare nuove interazioni digitali, rendendole più naturali e coinvolgenti attraverso il riconoscimento delle emozioni.
CHE COS’È L’AFFECTIVE COMPUTING?
L’Affective Computing, noto anche come Emotion AI, riguarda lo sviluppo di sistemi in grado di riconoscere, interpretare, elaborare e simulare i sentimenti e le emozioni umane.
Interpretare le emozioni e rispondere coerentemente
I sistemi di Affective Computing sfruttano modelli di Machine Learning per la classificazione delle emozioni attraverso l'analisi di video, voce e testo. Questa tecnologia consente di riconoscere i sentimenti durante una conversazione (ad esempio rabbia, disgusto, paura, gioia, tristezza e sorpresa) e, applicata a robot umanoidi e Digital Humans, permette loro di comprendere e rispondere alle emozioni dell'interlocutore in modo più coinvolgente e naturale. Grazie all'Affective Computing, robot e Digital Humans possono così adattare le loro risposte e reazioni in base all'atteggiamento emotivo dell'interlocutore, migliorando così l'interazione e la comunicazione.
I CASI D’USO
Dai digital human ai robot
Le applicazioni che Reply sta sperimentando nell'ambito dell'Affective Computing sono volte ad abilitare interazioni uomo-macchina più naturali e coinvolgenti. Ecco due esempi di questa tecnologia in azione.
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Ameca, il robot umanoide
Ameca è un robot umanoide estremamente avanzato. Grazie all’Affective Computing, offre un'esperienza estremamente realistica, reagendo ai mutamenti di espressione, variazioni nel tono di voce e cambiamenti nel linguaggio durante l'interazione.
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Rose, il digital human
Rose è l'assistente digitale di Reply esperta di tematiche tecnologiche. Grazie all’Affective Computing, è in grado di adattare le risposte in base alle espressioni facciali, variazioni nel tono di voce e cambiamenti nel linguaggio dell'interlocutore, migliorando così l'interazione.
Verso il Deep Affective Computing
Il prossimo passo dell'Affective Computing è il Deep Affective Computing. Questo sistema utilizza un modello cognitivo composto da sette agenti, ciascuno specializzato in una singola emozione, che propongono soluzioni agli stimoli ricevuti. Successivamente, un agente matematico deterministico media tra le sette soluzioni per mantenere l'equilibrio del sistema e fornire risposte adeguate.
Inoltre, il sistema evolve attraverso l'interazione con l'utente, salvando informazioni come la sua storia, obiettivi ed esperienze. In questo modo si ottiene un sistema cognitivo che, nel tempo, impara a conoscere in profondità l'utente. Questo sistema utilizza infatti le esperienze passate, le preferenze e gli obiettivi dell'utente per fornire risposte personalizzate e rilevanti alle sue domande.
MIGLIORA LE INTERAZIONI DIGITALI
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