„Affective Computing“ und „soziale“ Roboter – Emotionen berechenbar machen

In unserer digitalisierten Welt gibt es kaum noch einen Bereich, in dem Maschinen heute nicht zumindest einen Teil menschlicher Arbeit eingenommen oder sogar übernommen haben. Die Vorstellung dass der Mensch in naher oder ferner Zukunft ganz von Maschinen ersetzt werden könnte, wird jedoch bisher nur in dystopischen Science-Fiction Filmen zur Realität. Maschinen mögen zwar in vielen Bereichen schneller und genauer arbeiten als Menschen, aber ihnen fehlt die soziale Ader, das, was uns letztendlich menschlich macht. Somit können sie den Menschen eben nicht in jeder Hinsicht ersetzen. Oder?

Moderne Forschungsansätze der Künstlichen Intelligenz (KI) vermitteln da ein anderes Bild. Dies wird momentan vor allem anhand des „Affective Computing“ deutlich. Dieser Forschungsbereich arbeitet daran, dass Maschinen nicht nur lernen menschliche Emotionen zu lesen und zu interpretieren, sondern teilweise auch darauf zu reagieren oder sie simulieren zu können. Die Datenerhebung erfolgt hierbei ähnlich wie bei Menschen, die die Emotionen von anderen Menschen analysieren wollen: Durch Analysen von Video- und Audioaufnahmen von Mimik, Gestik und Sprache. Durch Sensoren können ebenso physiologische Daten wie Veränderungen der Hauttemperatur direkt gemessen und interpretiert werden. Emotionen sollen also datafiziert, lesbar gemacht werden.

Es muss also ein Muster für menschliche Emotionen geben, um diese bestimmen und systematisieren zu können. Das gibt es schon in der Psychologie: Das „Facial Action Coding System“ ist hier ein verbreitetes Kodierungsverfahren, um Gesichtsausdrücke zuordnen zu können. Wenn Psychologen jedoch Emotionen einordnen, dient ihnen ein solches Kodierungsverfahren wohl höchstens als Hilfsmittel. Wenn nun Maschinen menschliche Emotionen allein auf der Basis entsprechender Muster erkennen, interpretieren und darauf reagieren sollen, wird dies den durchaus komplexen Eigenheiten menschlicher Kommunikation kaum gerecht. Genau wie Sprache sind Mimik und Gestik so individuell und unterschiedlich auslegbar, dass sie sich eben oft nicht so einfach deuten und kategorisieren lassen.

Die Anwendungsbereiche des „Affective Computing“ sind vielfältig. Sie reichen von personalisierter Werbung über Lernprogramme für Kinder, die auf Gesichtsausdrücke reagieren sollen, bis hin zu Online-Dating Plattformen, die emotionale Profile von Usern vergleichen. Ein Anwendungsfeld das im Zentrum von Diskussionen steht ist die Entwicklung von sogenannten „sozialen“ Robotern. Das bekannteste Beispiel aus Japan ist Pepper. Die Hersteller nennen ihn „Roboter-Gefährten“. Der kleine sprechende Roboter kann für Service- und Beratungstätigkeiten eingesetzt werden, aber auch als persönlicher Alltagshelfer und Begleiter. In einem Werbevideo wird er den Nutzern fast wie ein Freund oder vollwertiges Familienmitglied präsentiert. Mithilfe der Daten, die bei der Interaktion mit dem Roboter gespeichert und verarbeitet werden, soll Pepper lernen, nach und nach noch genauer auf den Input zu reagieren und zu kommunizieren.

„Affective Computing“ und gerade die Entwicklung von „sozialen“ Robotern ist ein Vorstoß in ein Gebiet, das Menschen bisher für sich beansprucht hatten: Emotionen. Dass Maschinen in Bereichen wie Problemlösung, Logik oder Rechnen effizienter arbeiten als Menschen, daran hat man sich längst gewöhnt. Dass Roboter nun jedoch auch in einem Bereich ausgebildet werden, der bisher als dem Menschen vorbehalten galt, kann leicht verunsichern. Vorerst werden soziale Roboter wohl nicht so schnell alle Feinheiten menschlicher Kommunikation ohne weiteres erlernen können, und den Menschen in sozialer Hinsicht ersetzen können. Es bleibt jedoch abzuwarten, was die KI-Forschung in diesem Bereich zukünftig noch hervorbringen wird.

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