Teil 1 der Serie zu Emotional AI
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.
