在未来五年内，你将看到一些真正令人惊叹的体验出现，Behavior Signals首席执行官Rana Gujral告诉Builtin。他的公司旨在利用人工智能中介的对话技术来改变客户体验。

　　面向金融和支付行业，Behavior Signals使用语音智能分析来测量和量化人类的情绪和行为，并为企业提供可操作的信息。语音和音频情感分析是情感人工智能的三个关键类别之一，对联络中心和其他客户服务环境非常有用。BehaviorSignals的解决方案只分析语音，而其他产品也专注于分析会话内容。

　　文本情感AI是另一个范畴，它利用自然语言处理（NLP）和情感分析来检测和测量人类的情绪。情绪分析将NLP应用于文本，以判断情绪是积极的还是消极的，以及有多大。它的主要应用之一是分析公司对产品和服务的评价。

　　一家公司可能会为酒店业提供一套包含特定分类法的解决方案，NLP顾问Seth Grimes说，他是AltaPlana的创始人，专门从事商业智能和分析、文本分析和情绪分析，它理解酒店有房间、服务、餐厅--它了解被分析事物的结构。但它不一定理解，比如说，希尔顿酒店有一定的品牌，比如奖励制度就是希尔顿荣誉等等。这种最后一英里的培训过去是通过定制分类法和角色集来完成的。现在，它是转移学习。

　　第三类情感人工智能是视频和多模态情感人工智能。在这种情况下，对视频进行面部运动、步态、生理信号或部分或所有这些行为的组合进行分析。

　　微软人工智能的首席研究员Daniel McDuff说：当你进入健康这样的领域时，你通常会观察个体的行为，试图了解你所观察到的是否是某种药物的症状或效果。例如，你可能让帕金森氏症患者服用控制震颤的药物。假设你用视频来跟踪药物的消散速度。你需要个性化，因为不同的人可能有不同的程度和表现。

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　　作者：Laura Stotler

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