AFFECTIVE COMPUTING COME EVOLUZIONE DELLE INTERFACCE UOMO-MACCHINA
Con il progredire della tecnologia, il modo di interagire con quest’ultima si è evoluto in maniera sorprendente. Dalle prime interfacce, complesse e inaccessibili, siamo passati alla rivoluzione delle GUIs (Graphical User Interfaces), caratterizzate da icone cliccabili e comandi semplici. Oggi, l’intelligenza artificiale sta trasformando ulteriormente le interfacce attraverso il riconoscimento di gesti, dal multi-touch screen alle hand gestures, fino alla voce, con le ultime novità di GPT-4o.
Ci aspettiamo un ulteriore passo avanti?
È difficile immaginare un arresto nella progressione delle interfacce uomo-macchina e ancor più difficile fare previsioni certe sulle prossime innovazioni. Tuttavia, in questo appuntamento mensile, esploriamo una disciplina che potrebbe rappresentare una delle prossime frontiere: l’Affective Computing.
Questa disciplina, in crescita grazie alla ricerca e alle innovazioni portate dai nuovi modelli di intelligenza artificiale, potrebbe rivoluzionare il mondo delle interfacce uomo-macchina riducendo l’attrito naturale tra questi due sistemi molto diversi. Mentre i sistemi hardware e software sono tendenzialmente non mutevoli e dai comportamenti prevedibili, l’uomo vive di emozioni diverse ogni giorno, evidenziando la necessità di un’adattabilità delle macchine con cui interagisce.
L’Affective Computing si occupa proprio di questo: catturare, interpretare e tradurre uno stato emotivo in un’informazione che un sistema informatico o una macchina possa elaborare a vari scopi.
Come possiamo sfruttare l’Affective Computing in vari settori?
L’Affective Computing non è una disciplina di nicchia. Diversi settori e progetti imprenditoriali possono beneficiarne:
- Education: Personalizzare l’apprendimento in base alle emozioni degli studenti, identificando quando sono confusi o disinteressati.
- Customer Service: Potenziare le interazioni con i clienti attraverso chatbot e assistenti virtuali che comprendono e rispondono alle emozioni umane.
- Marketing: Creare campagne più efficaci analizzando le reazioni emotive dei consumatori ai vari contenuti.
- Automotive: Sviluppare veicoli intelligenti che possono monitorare l’attenzione e le emozioni del conducente per migliorare la sicurezza stradale.
- Wellbeing aziendale: Monitorare stati di stress o di attenzione sul lavoro per ridurre o prevenire l’incidenza di burnout.
A seconda del risultato desiderato, l’Affective Computing può richiedere uno sforzo implementativo più o meno significativo. Infatti, l’applicazione dell’Affective Computing può variare a seconda del contesto: ad esempio, mentre nel campo dell’education è richiesto un monitoraggio continuo e accurato delle emozioni degli studenti, in altri settori come il marketing ci si può concentrare su momenti specifici dell’interazione. Ma come possiamo misurare effettivamente queste emozioni in modo affidabile?
Come si misurano le emozioni?
Misurare un’emozione è complesso, ma con strumentazioni (come dispositivi indossabili) e metodi robusti, in determinati contesti, è possibile. Una premessa fondamentale è la definizione di una specifica emozione, spesso espressa utilizzando due variabili: arousal e valence. L’arousal rappresenta l’intensità dell’emozione, mentre la valence indica la natura positiva o negativa dell’emozione.
Queste due dimensioni possono essere rappresentate su un piano 2D, dove ogni emozione è identificata da un punto specifico su tale piano. Dato questo legame, strumenti che rilevano arousal e valence in tempo reale possono stimare lo stato emotivo di una persona. I marcatori fisiologici, come l’aumento del battito cardiaco, della sudorazione periferica o il fiato corto, insieme a marcatori comportamentali, come tremori o sguardi circospetti, vengono raccolti e analizzati da algoritmi complessi per inferire uno stato emotivo.
Sistema di rilevazione dello stress: un esempio virtuoso
Un esempio di come l’Affective Computing può fare la differenza è riportato in questo articolo. Alcuni dei nostri soci fondatori, che lavorano quotidianamente in questa disciplina, hanno dimostrato la possibilità di costruire un sistema di rilevazione di vari livelli di stress con un’accuratezza del 75%, basandosi principalmente sull’attività elettrodermica (sudorazione periferica).
Questo sistema può essere utilizzato per aiutare chi ha problemi a gestire lo stress, permettendo di allenarsi autonomamente e migliorare la propria introspezione. Inoltre, può integrarsi con altri sistemi, come scenari di realtà virtuale, per adattare in tempo reale l’interfaccia in base allo stress del soggetto. Pensate anche a un sistema di sicurezza che ci avvisi quando un periodo eccessivamente stressante diventa pericoloso per la nostra salute, come potrebbe accadere durante una fase particolarmente difficile al lavoro.
Conclusioni
L’Affective Computing rappresenta una frontiera promettente nell’evoluzione delle interfacce uomo-macchina. La capacità di comprendere e rispondere alle emozioni umane può migliorare significativamente l’interazione con la tecnologia in molti settori.
Noi di Feel-ING continuiamo a esplorare e innovare nel campo dell’Affective Computing. Siamo pronti a sviluppare soluzioni che rendano le interazioni con le macchine sempre più naturali e intuitive. Scoprite come possiamo aiutarvi a trasformare le vostre idee in realtà!
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