Daftar Isi[Bersembunyi][Menunjukkan]
Dengan Web 5.0, web akan menjadi lebih pribadi.
Kami sebelumnya telah membahas bagaimana web telah bertransisi dari Web 1.0 halaman statis ke a Web 3.0 didukung oleh AI dan Big Data. Sementara prediksi Web 4.0 fokus pada web simbiosis yang mengaburkan interaksi antara manusia dan mesin, kita juga dapat membayangkan lebih jauh apa itu Web 5.0, mungkin.
Tidak peduli seberapa canggih web telah menjadi, kami belum menciptakan kecerdasan buatan yang dapat berempati dengan penggunanya. Tetapi tujuan itu mungkin lebih dekat dengan kenyataan daripada yang kita pikirkan.
Artikel ini akan membahas aspek-aspek yang menjanjikan dari jaringan emosi. Kita akan menjelajahi bagaimana keadaan web saat ini berinteraksi dengan emosi kita dan melihat beberapa tantangan yang mungkin kita hadapi saat membangun langkah web berikutnya.
Apa itu Web 5.0?
Web 5.0 telah diprediksi menjadi kebangkitan web emotif. Bayangkan jika perangkat Anda tahu bagaimana perasaan Anda saat menggunakannya. Pikirkan dunia di mana manusia dan mesin berinteraksi secara setara.
Internet emotif adalah konsep yang telah berkembang cukup lama, meskipun mungkin tidak sejelas yang Anda kira.
Internet telah memungkinkan orang untuk berbagi emosi mereka lebih dalam dengan munculnya aplikasi konferensi video. Segera, realitas virtual akan memungkinkan kita untuk berinteraksi secara mulus dengan orang-orang seolah-olah mereka berada di seberang meja dari kita.
Ini adalah salah satu janji dari web emotif.
Selain memperkaya komunikasi antar pengguna, Web 5.0 berharap dapat menjembatani kesenjangan antara manusia dan mesin.
Pada tingkat tertentu, kita sudah mulai menganggap internet sebagai penerima emosional.
Kami "menyukai" artikel dan video, dan kami memiliki opsi untuk memberikan konten yang tidak kami setujui dengan "jempol ke bawah". Kami secara implisit tahu bahwa reaksi ini dimasukkan ke dalam algoritme yang perlahan-lahan disesuaikan untuk Anda.
Sama seperti persahabatan yang tumbuh semakin Anda berinteraksi, hubungan mesin-pengguna menjadi lebih pribadi pada waktunya.
Kami sudah mulai melihat asisten virtual yang dilatih untuk mengenali suara kami. Bagaimana jika mereka mulai melacak emosi kita juga?
Teknologi penginderaan emosi mungkin belum menciptakan pengalaman yang lebih personal saat berinteraksi dengan web. Perangkat yang dapat dikenakan yang mencoba merasakan profil emosional pengguna sedang dikembangkan. Algoritme pengenalan wajah dan ucapan sedang dilatih untuk memahami suasana ekspresi dan nada suara Anda.
Jika asisten android menjadi hal yang biasa, masuk akal jika pemrograman mereka memiliki kemampuan untuk merasakan emosi penggunanya.
Aplikasi
Tujuan utama dari Web 5.0, untuk membuat web emotif dan sensorik, dapat dipelajari dan dikembangkan di bidang interdisipliner komputasi afektif. Komputasi afektif menggabungkan ilmu komputer, psikologi, dan ilmu kognitif untuk melihat bagaimana teknologi dapat memberikan kecerdasan emosional.
Mesin dengan kecerdasan emosional dapat memahami manusia pada tingkat yang lebih mendasar. Peran yang membutuhkan empati dan pemahaman emosi manusia dapat mengambil manfaat dari kecerdasan buatan yang dapat memahami manusia sebaik kekuatan manusia.
Berikut adalah beberapa kemungkinan aplikasi komputasi afektif yang dimungkinkan dengan munculnya Web 5.0.
Kesehatan
Di bidang perawatan kesehatan virtual, pasien dapat memperoleh manfaat dari penggunaan teknologi web emotif.
Perangkat kesehatan sensorik pintar dapat dihubungkan ke jaringan Internet of Things yang ada untuk membantu mendiagnosis dan memantau kesejahteraan pasien. Teknologi IoT dapat menjadi cara yang efektif untuk memproses data kesehatan dengan intervensi manusia yang minimal.
Dokter dan dokter dapat menggunakan teknologi web emotif untuk menilai kecemasan, tekanan emosional, dan gangguan kesehatan mental lainnya dari jarak jauh.
AI emosional dapat diimplementasikan di pusat panggilan darurat untuk menangani percakapan secara real-time. AI dapat digunakan bersama perangkat yang dapat dikenakan untuk memantau pasien yang berjuang dengan depresi, stres, atau kecemasan.
Pendidikan
Teknologi komputasi afektif dapat digunakan untuk mengenali ekspresi wajah siswa untuk menilai keadaan belajar mereka.
Bayangkan a robot yang dapat merasakan ekspresi kebingungan atau momen kejelasan. Terobosan sudah dibuat di mana jaringan saraf dapat memahami ekspresi wajah dengan akurasi hingga 96%.
Pendidikan jarak jauh juga dapat mengambil manfaat dari teknologi komputasi yang efektif.
Kurangnya kontak tatap muka tentunya dapat mempengaruhi proses belajar siswa. Seorang guru mungkin dapat mendeteksi siswa yang merasakan kebingungan, frustrasi, atau kegembiraan dalam pengaturan kelas yang sebenarnya, tetapi mungkin kesulitan dalam situasi pengajaran jarak jauh.
Menghibur
Komputasi afektif juga dapat menguntungkan pengguna melalui hiburan seperti video game atau musik.
Teknologi masa depan mungkin berfokus pada penginderaan dan pengenalan emosi pemain. Video game kemudian dapat menggunakan umpan balik itu untuk memodifikasi game guna meningkatkan pengalaman mereka.
Misalnya, video game Nevermind menggunakan teknologi biofeedback seperti sensor detak jantung dan webcam untuk menciptakan pengalaman yang dibentuk oleh cara Anda merespons situasi stres.
Bayangkan video game yang dapat mendeteksi kebosanan, kegembiraan, atau frustrasi. Video game dapat menggunakan data emotif untuk lebih meningkatkan pengalaman bermain game.
Tantangan untuk Web 5.0
Saat teknologi emosional mencapai terobosan baru, akan menjadi tantangan untuk memastikan bahwa kemajuan ini mengikuti garis etika.
Budaya yang berbeda mengekspresikan emosi secara berbeda. Perasaan tidak seuniversal yang Anda bayangkan. Ekspresi wajah belum tentu berkorelasi dengan keadaan emosi seseorang. Peneliti harus berhati-hati saat membuat teknologi yang mengandalkan faktor eksternal ini untuk menentukan suasana hati.
Bayangkan AI yang menangani wawancara kerja atau aplikasi visa. Haruskah teknologi ini diizinkan menggunakan teknologi pendeteksi emosi untuk membuat keputusan yang secara drastis dapat memengaruhi akses seseorang terhadap peluang?
Tantangan lain untuk web emotif adalah penanganan data. Sama seperti data kesehatan yang dikumpulkan oleh perangkat seperti Fitbit atau Apple Watch, data emosi harus tetap pribadi dan terlindungi.
Mempertimbangkan bagaimana perusahaan teknologi dan pengiklan telah memanfaatkan aktivitas online pribadi seperti pencarian web dan pelacakan GPS, pembuat undang-undang harus memastikan bahwa data yang dikumpulkan dari web emotif dilindungi dari penyalahgunaan.
Kesimpulan
Kita semua bisa setuju bahwa tren utama dalam teknologi adalah personalisasi. Situs web tidak lagi sama untuk semua orang lagi. Berdasarkan cara kami menggunakan layanan seperti YouTube atau Facebook, kami semua bisa mendapatkan pengalaman berbeda darinya.
Web emotif, jika disadari sepenuhnya, akan mengubah cara kita berinteraksi dengan teknologi secara total. Bidang yang memerlukan tingkat hubungan emosional tertentu, seperti perawatan kesehatan dan pendidikan, dapat menggunakan AI emosional untuk membantu lebih banyak orang.
Di sisi lain, kita juga harus waspada terhadap masalah etika dan keamanan yang menyertai berbagi informasi pribadi tersebut. Web mungkin akan segera bertindak sebagai teman, tetapi bahkan teman pun dapat memanfaatkan Anda.
Tinggalkan Balasan