UK: У статті розкриваються ключові аспекти взаємозв’язку «людина – комп’ютер» у контексті розпізнавання та визначення людських емоцій технологіями штучного інтелекту; представлено алгоритм, за яким описується приклад автоматичного кодування виразу людського обличчя. У результаті кожна інтерпретація емоції штучним інтелектом відповідає за певний емоційний стан людини у конкретний момент. Розпізнавання емоцій може призвести до розуміння когнітивних процесів поведінки людини, таких як увага, пам’ять та прийняття рішень. Економічні аспекти застосування технології емоційного штучного інтелекту передбачають конкретизацію та звуження вимог до різних категорій товарів з урахуванням
цільової аудиторії. Усе це дасть змогу збільшити прибутки компаній, які впроваджують цю технологію у свою діяльність. У роботі визначено ризики, які пов’язані з технологією штучного інтелекту. Результати дослідження дають змогу виявити та порівняти різнопланові аспекти впровадження та розвитку технологій штучного інтелекту щодо розпізнавання людських емоцій.
RU: В статье раскрываются ключевые аспекты взаимосвязи «человек – компьютер» в контексте распознавания и определения человеческих эмоций с помощью технологий искусственного интеллекта; представлен алгоритм, по которому описывается пример автоматического кодирования выражения человеческого лица. В результате каждая интерпретация эмоции искусственным интеллектом отвечает за определенное эмоциональное состояние человека в конкретный момент. Распознавание эмоций может привести к пониманию таких когнитивных процессов поведения человека, как внимание, память и принятие решений. Экономические аспекты применения технологии эмоционального искусственного интеллекта предусматривают конкретизацию и сужение требований к различным категориям товаров с учетом целевой аудитории. Все это позволит увеличить доходы компаний, которые внедряют эту технологию в свою деятельность. В работе определены риски, связанные с технологией искусственного интеллекта. Результаты исследования позволяют выявить и сравнить разноплановые аспекты внедрения и развития технологий искусственного интеллекта по распознаванию человеческих эмоций.
EN: The article reveals key aspects of the human-computer relationship in the context of recognizing and defining human emotions with artificial intelligence technologies. Emotions play a key role in most forms of natural human interaction. Emotional intelligence is a key component of human intelligence, necessary for effective thinking, planning and performing practical tasks. Therefore, information processing methods for automated expression of emotions will play an increasingly important role in human interaction with the computer. The aim of the study is to recognize
and model human emotions using artificial intelligence technologies, to determine the prospects for the development of artificial intelligence technologies for the practical use of emotional intelligence The paper presents an algorithm that describes an example of automatic coding of human facial expressions. The resulting picture of facial points is classified using an artificial neural network. As a result, each interpretation of emotion by artificial intelligence is responsible for a certain emotional state of a person at a particular time. Recognition of emotions can lead to under standing of cognitive processes of human behavior, such as attention, memory and decision making. The economic
aspects of the application of emotional artificial intelligence technology involve the specification and narrowing of requirements for different categories of goods, taking into account the target audience. All this will increase the profits of companies that implement this technology in their activities. The paper identifies the risks associated with artificial intelligence technology. The results of the study make it possible to identify and compare various aspects of the introduction and development of artificial intelligence technologies for the recognition of human emotions, such as: fuller satisfaction of consumer needs offline; more accurate forecasting and positioning of new products and rebranding of existing ones; use of demographic, behavioral and emotional data to specify the desires of the target audience; providing more accurate and specific information to a highly segmented audie.
