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Emotional AI, auch bekannt als affektives Computing, ist in aller Munde. Immer mehr Softwareanwendungen kommen auf den Markt, die mit Hilfe von Bild- und Audiodaten, Emotionen durch Mimik, Sprache und Gestik zu erkennen und zu interpretieren.

✍ Die Wurzeln der Emotion AI
Bereits in den 1990er Jahren begannen Wissenschaftler*innen damit, die Möglichkeiten der Integration von emotionaler Intelligenz in Computertechnologien zu erkunden. Diese Bemühungen waren von der Überzeugung getrieben, dass für eine wirklich natürliche Interaktion zwischen Mensch und Maschine ein Verständnis für emotionale Zustände unerlässlich ist.

⚙️ Wie funktioniert Emotion AI?
Emotion AI kombiniert verschiedene Technologien und Methoden, um ein umfassendes Bild menschlicher Emotionen zu erfassen. Dazu gehören Gesichtserkennungstechnologien, die in der Lage sind, Mimik zu erfassen und Emotionen zuzuordnen. Stimmerkennungssoftware analysiert die Tonhöhe, Geschwindigkeit und den Klang der Stimme, um bspw. Wut zu identifizieren. Textanalyse durch Natural Language Processing (NLP) ermöglicht es , auch aus geschriebenem Text emotionale Untertöne herauszulesen.

👥 Anwendungsbereiche von Emotion AI?
Die Einsatzmöglichkeiten von Emotion AI sind breit gefächert und reichen vom Sicherheitsbereich über die Fahrzeugtechnik bis hin zum Marketing, der Bildung und der Pflege. In Deutschland findet es insbesondere in der Personalauswahl Beachtung, wo Unternehmen wie Retorio die Persönlichkeit von Bewerber*innen durch Analyse von Mimik und Sprechverhalten bewerten.

📍 Bedeutung von Emotion AI?
Ganz optimistisch gesprochen, sollen sie Verbesserungen für die Menschen bringen. Sei es eine optimierte User-Experience, bessere Kommunikation mit Pflegerobotern oder individualisierte Lernumgebungen. Im Gesundheitswesen soll sie bspw. eingesetzt werden, um Anzeichen von Depression oder Angstzuständen frühzeitig zu erkennen. Und Maschinen sollen menschlicher werden.

❓ Doch wie gut klappt das wirklich?
Darum geht es dann in Teil 2 der Serie zu Emotion AI, wenn um die theoretischen Grundlagen von Emotionserkennung und deren Fallstricke geht.

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Wie kommunizieren wir mit Gesten und Blicken?

Gesten und Blicke sind wichtige Bestandteile unser Kommunikation. Meist nutzen wir sie ganz automatisch, um auf Sachen hinzuweisen, etwas bildlich zu zeigen oder einfach die Aufmerksamkeit auf etwas zu lenken.

Morgens beim Frühstück verstehen wir die Blicke der anderen spielend. Man sieht, wohin sie schauen, und weiß sofort, dass sie gern die Butter oder Marmelade hätten.

Und wie sehr Gesten unser Sprechen beeinflussen, merken wir oft erst, wenn sie fehlen. Wer kennt es nicht, den Moment am Telefon, wenn man etwas beschreiben möchte und feststellt, dass der andere die Hände gar nicht sehen kann. Gestikuliert haben wir aber trotzdem.

Wie nutzen wir Gesten und Blicke in der Mensch-Maschine-Kommunikation?

Weil Gesten und Blicke so natürlich zu unserer Art des Sprechens und Handelns gehören, spielen sie auch eine große Rolle im Umgang zwischen Mensch und Maschine.

Das liegt vor allem daran, dass wir im Kontakt mit Maschinen oft dazu tendieren, so zu reden, als wären sie menschliche Gesprächspartner. Besonders wenn die Maschinen anthropomorph gestaltet sind, also über menschliche Eigenschaften verfügen, wie Augen oder Hände. Dann ist die Wahrscheinlichkeit sehr groß, dass wir auch mit Gesten und Blicke interagieren wollen.

Bellabot, zum Beispiel, zeigt auf einem seinem Display ein katzenähnliches Gesicht. Vielleicht haben die Kinder den Roboter deshalb nicht nur mit einer Winkgeste begrüßt haben, sondern auch mit Geste und Blick gezeigt, wo er als nächstes hin soll, nachdem er das Eis serviert hat.

Wie erforschen Wissenschaflter*innen dieses Zusammenspiel?

Damit Maschinen Gesten und Blicke richtig verstehen können, müssen sie entsprechend designt sein. Forscherinnen und Forscher wollen herausfinden, was dafür nötig ist, damit sie diese Anforderungen erfüllen und eine reibungslose Zusammenarbeit mit Menschen möglich machen.

Im Sonderforschungsbereich “Hybrid Societies” forschen über 100 Wissenschaftler*innen aus 120 Nationen und 18 Disziplinen an diesen spannenden Fragen.

Im Podcast Special des TUCscicasts zum SFB “Hybrid Societies” habe ich mit meinem Kollegen Wolfgang Einhäuser-Treyer über unser gemeinsames Projekt gesprochen. Darin untersuchen wir, wie Gesten und Blicke zusammenhängen, wie wir daran erkennen können, was Menschen als Nächstes tun wollen und warum dies für die Interaktion mit Robotern und Autos wichtig ist.

Fazit

Und was passiert, wenn Maschinen nicht genug über uns Menschen und unser kommunikatives Verhalten wissen? Kann man schön in diesem Video sehen, in dem ein Lieferroboter zum Stehen kommt, weil er Menschen ihm im Weg stehen.

Damit Mensch und Maschine in der hybriden Gesellschaft reibungslos miteinander auskommen, gibt’s noch einiges zu tun. Aber das ist prima für uns Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler 🙂.

Die ganze Folge des Podcasts „Mensch-Maschine-Miteinander“ kann man hier hören: https://www.tu-chemnitz.de/rektorat/rektor/tucscicast.php

Mehr über meine Forschung zu diesem Thema und dem Projekt gibts hier: https://hybrid-societies.org/research/d01/

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