Hakkımızda & İletişim

Sinirli, mutlu, üzgün veya heyecanlı olduğunuzda hep aynı ses tonunu mu kullanırsınız? Konuşurken kullandığınız ses tonu çoğu zaman duygularınız hakkında ipucu verir. Konuştuğunuz kişiler de çoğu zaman duygularınızı fark edip buna göre davranır. Ancak bilgisayar dünyasında işler hiç de öyle yürümez. Bir bilgisayar kaşların çatılması ya da dudakların pozisyonuyla basit duygusal veriler elde edebiliyor olsa da bir insanın şakayla karışık kızgınlığını ya da mutlu görünmesine rağmen moralinin bozuk olduğunu fark edebilecek seviyede değil. Bunu yapabilmenin yolu elde edilen veri kaynaklarını artırmaktan geçiyor. Yani kısacası insanların görsel tepkilerinin yanında ses tonlarını da duygularını ele verecek şekilde analiz edebilmek şart.

İnsanların konuşurken ne düşündüklerini ve duygu durumlarını anlamak için hayata geçirilen Affectiva, bu konudaki önemli girişimlerden biri. Yapay zeka kullanarak çalışan Affectiva’nın yeni teknolojisi ile botlar ve diğer sesli yardımcılar çok yakında komutlarımızdan değil nasıl konuştuğumuzdan da duygularımızı, taleplerimizi anlayabilecek.

Şirket CEO’su ve aynı zamanda kurucu ortaklarından biri olan Dr. Rana el Kaliouby, sesten duygu analizinin önemine vurgu yapıyor ve bunun başlı başına yeni bir pazar yaratacağını düşünüyor; “Amazon gibi şirketler bir ürünü veya pazarlama rotasını denemek için sizi ikna etmek zorunda olduğunu bunun için de doğal olarak sizinle bir iletişime girmesi gerektiğini biliyor. İyi bir iletişim kurabilmek için karşıdaki insanın kaygılı, sinirli veya mutlu olup olmadığını dikkate alınmak zorunda.”

Bu teknoloji sayesinde Amazon gibi büyük e-ticaret platformları çağrı merkezini arayan veya müşteri bot’larıyla iletişime geçen müşterilerini daha iyi anlayıp hizmet kalitesini ve elbette satış yeteneklerini artırabilir. E-ticaret tek örnek değil. Pek çok araba üreticisi de direksiyonun arkasındaki sürücünün ve araç içerisindeki yolcuların duygusal durumunu bilmek istiyor. Duygu durumunun bilinmesi trafiğin emniyeti açısından oldukça etkili olabilir.

Affectiva projesi, 2009 yılında bir makinenin konuşulan ses tonuna göre bir duyguyu nasıl algılayabileceği üzerine yapılan araştırmalar neticesinde kurulmuş. Şimdiye kadar 25 milyon dolarlık yatırım almayı başarmış. Bölgeden bölgeye, kültürden kültüre değişen pek çok farklı dil bulunduğunu göz önüne alırsak bunun hiç de kolay olmadığını söyleyebiliriz. Şirket, dünya çapında duygusal yüz tanıma araştırmasını oluşturmak için veri toplamaya başlamış durumda. Verilerde hata olmasını önlemek için ekiplerin belirli bir eğitimden geçmesi ve beş testin en az üçünün duygusal durumu konusunda anlaşmaya varması gerekiyor. Toplanan verilerin bu noktada sadece bir başlangıç olduğunun farkında olan şirket, bugün yaptığı API duyurusu ile yatırım almak ve işleri bir adım daha ileriye götürmek istiyor.

Tüm bu çalışmaların teoride muhteşem olduğu yadsınamaz. Ancak konuşurken yüzümüzdeki duyguları tespit eden makinelerin varlığı etik pek çok soruyu da beraberinde getiriyor. Bu nedenle toplanan bilgiler ve bunların nasıl kullanacağı ile ilgili Affectiva’nın katı kuralları bulunuyor. Şirket bu konuda herkesin fikrine açık ve çeşitli etkinliklerde bu konuyu tartışmaya açıyor.

Etik açıdan soru işaretleri olması bir yana, daha gelişmiş yapay zekanın sesi daha iyi analiz etmeye ihtiyacı olduğuna hiç kuşku yok. Böylece bizi anlaması kolaylaşacak ve aynı zamanda onu kandırmak da daha zor hale gelecek. Bunları insanlığın iyiliğine kullandığımız sürece çok faydalı geri dönüşler almamız mümkün.

Yazar Hakkında

mm

Girişimcileri, şirketleri, yatırımcıları ve profesyonelleri bir araya getiren geniş bir ekosistem olan İTÜ Çekirdek, kimyadan elektroniğe, bilişimden biyogenetiğe tüm sektörlere açık bir girişimcilik merkezidir.

1 Yorum

  1. […] Sesten duygu analizi yepyeni bir pazar yaratmak üzere İTÜ Çekirdek Blog ilk ortaya […]

Yorum Yazın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir

You may use these HTML tags and attributes: <a href="" title=""> <abbr title=""> <acronym title=""> <b> <blockquote cite=""> <cite> <code> <del datetime=""> <em> <i> <q cite=""> <s> <strike> <strong>

Paylaşım
Kapat