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Computação afetiva: reconhecendo emoções com IA
Descubra como a computação afetiva pode criar novas interações digitais, tornando-as mais naturais e envolventes por meio do reconhecimento de emoções.
O QUE É COMPUTAÇÃO AFETIVA?
A Computação Afetiva, também conhecida como Emotion AI, diz respeito ao desenvolvimento de sistemas capazes de reconhecer, interpretar, processar e simular sentimentos e emoções humanas.
Interprete as emoções e responda de forma consistente
Os sistemas de computação afetiva usam modelos de aprendizado de máquina para a classificação de emoções por meio da análise de vídeo, voz e texto. Essa tecnologia nos permite reconhecer sentimentos durante uma conversa (por exemplo, raiva, nojo, medo, alegria, tristeza e surpresa) e, aplicada a robôs humanóides e humanos digitais, permite que eles entendam e respondam às emoções do interlocutor de uma forma mais envolvente e natural. Graças à computação afetiva, robôs e humanos digitais podem adaptar suas respostas e reações com base na atitude emocional do interlocutor, melhorando assim a interação e a comunicação.
CASOS DE USO
De humanos digitais a robôs
Os aplicativos que a Reply está experimentando no campo da computação afetiva têm como objetivo permitir interações homem-máquina mais naturais e envolventes. Aqui estão dois exemplos dessa tecnologia em ação.
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Ameca, o robô humanóide
O Ameca é um robô humanóide extremamente avançado. Graças à Computação Afetiva, ela oferece uma experiência extremamente realista, reagindo às mudanças na expressão, no tom de voz e na linguagem durante a interação.
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Rose, a humana digital
Rose é a assistente digital da Reply, especialista em questões tecnológicas. Graças à Computação Afetiva, ela é capaz de adaptar respostas com base em expressões faciais, mudanças no tom de voz e mudanças no idioma do falante, melhorando assim a interação.
Rumo à computação afetiva profunda
A próxima etapa na computação afetiva é a computação afetiva profunda. Esse sistema usa um modelo cognitivo composto por sete agentes, cada um especializado em uma única emoção, que propõem soluções para os estímulos recebidos. Em seguida, um agente matemático determinístico medeia entre as sete soluções para manter o equilíbrio do sistema e fornecer respostas adequadas.
Além disso, o sistema evolui por meio da interação com o usuário, salvando informações como seu histórico, objetivos e experiências. Dessa forma, obtém-se um sistema cognitivo que, com o tempo, aprende a conhecer o usuário em profundidade. Na verdade, esse sistema usa as experiências, preferências e objetivos anteriores do usuário para fornecer respostas personalizadas e relevantes às suas perguntas.
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A Machine Learning Reply é a empresa do grupo Reply especializada em fornecer serviços e soluções de inteligência artificial para orientar seus clientes em direção à digitalização, ajudando-os a se tornarem mais competitivos e guiados por dados graças à análise inteligente, aprendizado de máquina e inteligência artificial. Com experiência em aprendizado profundo, visão computacional, PNL e modelagem preditiva, a empresa ajuda seus clientes a capacitar seus negócios, fornecendo equipes de desenvolvimento dedicadas e altamente experientes.
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