Reply

Un umano digitale che sorride, si acciglia o si offende a seconda dell’atteggiamento dell’interlocutore. Sembra una magia o una fiction, invece è tecnologia, l’ultima frontiera della GenAI che prende il nome di Affective Computing. Se si aggiunge l’estrema accuratezza dei contenuti, frutto di un lavoro di formazione su banche dati specialistiche, l’effetto è incredibilmente realistico. Questa è una delle ultime frontiere dell’AI su cui sta lavorando più di una società della galassia Reply e che il gruppo internazionale ha presentato a Xchange 2024.

Ma come si arriva a questo risultato? Il sistema di Affective Computing di Reply parte dalla classificazione delle emozioni, attraverso l’analisi di tre segnali – video, voce e testo – che combinati tra loro portano al riconoscimento di un sentimento durante una normale conversazione. Per classificare gli stati emotivi l’Affective Computing utilizza le sette emozioni universali – rabbia, disgusto, paura, gioia, disprezzo, tristezza e sorpresa, già alla base degli studi dello psicologo Paul Ekman – con le espressioni facciali a esse collegate.

L’evoluzione iperralistica parte da un modello cognitivo composto da un ecosistema di sette agenti, ognuno specializzato su una singola emozione, che propone una soluzione allo stimolo ricevuto in base alla propria natura. A questo punto, un ulteriore agente di tipo deterministico matematico interviene per mediare le sette soluzioni proposte e dosarle per mantenere il sistema in equilibrio e fornire risposte adeguate.

Promettono in Reply che il prossimo passo sarà quello di alimentare il sistema (e quindi il Digital Human) anche con un set di informazioni specifiche relative al singolo interlocutore: la sua storia, gli obiettivi, le esperienze vissute. Un ulteriore agente specializzato interverrà quindi nel processo per prendere una decisione finale su contenuti, intonazione di voce e atteggiamento da ritornare nella conversazione rispetto allo stimolo ricevuto, un risultato sempre più personalizzato. Largo quindi al Deep Affective Computing.