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Affective Computing

Was ist Affective Computing?

Das Affective Computing, meist auch als künstliche emotionale Intelligenz, oder kurz emotionale KI bezeichnet, ist das Studium und die Entwicklung von Systemen und Geräten, die menschliche Affekte erkennen, interpretieren, verarbeiten und simulieren können. Es ist ein interdisziplinäres Feld, das Informatik, Psychologie und Kognitionswissenschaften umfasst.

Während die Ursprünge des Feldes bis hin zu frühen philosophischen Untersuchungen der Emotion zurückverfolgt werden können, stammt der modernere Zweig der Informatik von einer Arbeit von Rosalind Picards aus dem Jahr 1995, in der sie über das Affective Computing schrieb. Eine Motivation für die Forschung ist es, die Fähigkeit der Empathie zu simulieren. Die Maschine sollte den emotionalen Zustand des Menschen interpretieren und sein Verhalten an sie anpassen, um eine angemessene Antwort auf diese Emotionen zu geben.

Der Unterschied zwischen der Gefühlsanalyse und der affektiven Analyse besteht darin, dass diese die verschiedenen Emotionen erkennt, anstatt nur die Gegensätzlichkeit der Phrase zu identifizieren.

So werden die Emotionen erkannt

Um die Emotionen zu erkennen, werden zunächst Informationen über das Verhalten sowie die Psyche einer Person gesammelt. Dies erfolgt zunächst ohne eine Interpretation. Diese Daten können mit den Signalen gleichgesetzt werden, die Menschen nutzen, um die Emotionen bei anderen Menschen zu erkennen. Die Aufnahme der Informationen kann beispielsweise mittels einer Videokamera erfolgen, die die Körperhaltung, Gesten sowie Mimik erfasst. Zeitgleich nimmt ein Mikrofon die Sprache auf. Auch die Messung der Hauttemperatur durch Sensoren erfolgt.

Um die Emotionen später erkennen zu können, müssen Muster aus den gesammelten Daten entstehen bzw. erkannt werden. Diese geschieht mittels maschineller Lerntechniken und auch Erkennungsmechanismen für Sprache und Gesichtsausdruck.

Die Emotionsfähigkeit der Maschinen

Ein weiterer Bereich des Affective Computing ist das Design von Computergeräten, die entweder angeborene emotionale Fähigkeiten aufweisen oder Emotionen überzeugend simulieren können. Ein praktischer Ansatz, basierend auf den aktuellen technologischen Fähigkeiten, ist die Simulation von Emotionen in Gesprächspartnern, um die Interaktivität zwischen Mensch und Maschine bzw. Roboter zu bereichern und zu erleichtern. Während menschliche Emotionen oft mit Stößen in Hormonen und anderen Neuropeptiden assoziiert sind, könnten Emotionen in Maschinen mit abstrakten Zuständen assoziiert sein, die mit dem Fortschritt (oder dem Mangel an Fortschritt) in autonomen Lernsystemen verbunden sind. In dieser Sicht entsprechen affektive emotionale Zustände den zeitlichen Ableitungen (Störungen) in der Lernkurve eines willkürlichen Lernsystems.

Anwendungsbereiche

Ziel des Affective Computing ist es Mensch-Computer-Schnittstellen zu entwickeln, die den emotionalen Zustand eines Nutzers erkennen, um dann entsprechend darauf reagieren zu können. So können potenziell digitale Interaktionen vermenschlicht werden. Dies könnte zum Beispiel beim E-Learning Anwendung finden, wenn ein Programm die Frustration seines Schülers erkennt und dann vereinfachte Erklärungen und zusätzliche Informationen anbietet.

Auch in der Telemedizin kann diese Technik zum Einsatz kommen, wenn Ärzte zum Beispiel mit ihren Patienten per Video-Chat kommunizieren, kann das Programm währenddessen die Stimmung des Patienten erkennen und eventuell Anzeichen von Depression finden.

Auch im Pflegebereich und der Rehabilitation lassen sich größere Erfolge erzielen, wenn der Roboter den emotionalen Zustand des Menschen versteht und angemessen darauf reagieren kann. Dies gilt zudem auch für virtuelle Assistenten.

In der Spielindustrie kann die Auswertung des User-Feedbacks zur Anpassung des Spiels an die Nutzerwünsche führen (z.B. weniger Gewalt). Bei der Telefonseelsorge können so die Emotionen von Anrufern identifiziert werden und eine eventuelle Selbstmordgefährdung kann so erkannt werden.

 

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