O Watson, o supercomputador da IBM, acaba de ganhar a capacidade de reconhecer emoções na sua voz. A empresa liberou duas APIs em fase beta para desenvolvedores, que permitem que a inteligência artificial da máquina seja usada para entender um pouco mais o comportamento humano.

As APIs que lidam com as emoções são especificamente o Tone Analyzer e o Emotion Analysis. A primeira delas vai ler o seu texto para detectar se você está passando sinais de sentimentos como alegria, medo ou tristeza. O recurso não é novo, mas agora é capaz de reconhecer uma gama maior de emoções, incluindo até mesmo tristeza. Além disso, o recurso também será capaz de olhar o contexto de uma frase inteira, e não apenas de palavras específicas, o que faz toda a diferença.

Já a segunda, a Emotion Analysis, funciona na via oposta, permitindo o reconhecimento das emoções da pessoa com quem o usuário está se comunicando. Boa parte das ferramentas são compartilhadas com o Tone Analyzer, mas permitindo que o usuário entenda melhor as outras pessoas. Esta função pode ser melhor usada para uma empresa analisar o tom dos e-mails dos clientes ou em uma sessão de bate-papo, ou medir a reação das mídias sociais a algo.

Junto das novas APIs, a IBM também que seu sistema que transforma texto em voz também ganha capacidade emocional e relançando-o com o nome Expressive TTS. Assim, o mesmo texto pode ser lido pela máquina com tom de “boas notícias”, “desculpas” e “incerteza” pela mesma voz digital, o que significa que a inteligência artificial também poderia responder com tom adequado a uma frase. Nos nossos testes, foi interessante observar a diferença na cadência e tom da voz. Você também pode fazer o teste neste link, mas por enquanto o recurso só funciona totalmente com o inglês.

A IBM também liberou uma terceira API, que é a Visual Recognition, que não tem muito a ver com emoções. Ela funciona no reconhecimento de imagens, mas diferente do que outras ferramentas fazem, ela não vê só um sapato e diz que é um sapato. Ela tenta identificar o modelo ao analisar os detalhes minuciosos da imagem.

Via The Next Web