Künstliche Intelligenz - besser als der Mensch?€¦ · Segmentbasierte Verarbeitung durch...

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Prof. Dr.

Elisabeth André

Chair of Human-Centered Multimedia, Faculty of Applied Informatics

Tel.: +49 821 598 - 2341

E-mail: [email protected]

https://www.informatik.uni-augsburg.de/lehrstuehle/hcm/staff/andre/

Vorlesungsreihe 2017: Künstliche Intelligenz für den Menschen: Digitalisierung mit Verstand

Mainz, 04. Juli 2017

Können Computer Emotionen

verstehen und ausdrücken?

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Rationalität und Emotionen: Ein Widerspruch?

▪ Damasio untersuchte die Fälle von 2500 Hirnverletzten.

Gefühle keine Gefährdung der rationalen

Leistung des Gehirns

sondern Grundbedingung für Funktionieren

der Vernunft

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Computer und Emotionen: Ein Widerspruch?

▪ Reeves and Nass (1996): The Media Equation

Mensch-Maschine

Interaktion

Zwischenmenschliche

Interaktion= Zahlreiche empirische Studien belegen, dass viele Benutzer von

Medien erwarten, dass sie sozialen Anforderungen genügen.

Interaktionsdesign erfordert Berücksichtigung der emotionalen und

sozialen Dimension.

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Computer mit Emotionen in Science Fiction Filmen

▪ 2001: A Space Odyssey

Jupitermission mit HAL 9000, einem Board-computer der

menschliche Züge aufweist

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Rolle von Emotionen in Mensch-Technik-Interaktion

▪ Benutzer haben Emotionen, wenn sie mit einem technischen

System interagieren, auch wenn wir die funktionale Seite eines

technischen Systems in den Vordergrund stellen.

▪ Empathisches Verhalten von virtuellen Lernumgebungen führt

zu besseren Leistungen (Aist et al. 2002)

▪ Ein empathisches System führt zu positiveren

Interaktionserlebnissen. (Prendinger & Ishizuka 2005)

▪ Durch Berücksichtigung von emotionalen Daten könnnen

Mehrdeutigkeiten in sprachbasierten Systemen vermieden

werden (Bosma & André 2004).

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Überblick

▪ Maschinelle Erkennung von Emotionen als Voraussetzung für

empathische Reaktionen eines Computers

▪ Maschinelle Simulation von emotionalem Verhalten durch virtuelle

Charaktere und humanoide Roboter

▪ Anwendungsszenarien

▪ Soziale Roboter als Livestyle und Fitnessberater

▪ Therapie von Angststörungen

▪ Vermittlung emotionaler Bewältigungsstrategien durch simulierte Job

Interviews (→ Expositionstherapie)

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Was sind Emotionen?

▪ Subjektives Erleben von Gefühlen

▪ Sichtbar oder

▪ Unsichtbar für die Umgebung

▪ Biologisch gesehen ein alter Überlebensmechanismus

▪ Regulatorische Rolle

▪ Ermöglichen schnelles Reagieren und Handeln

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Maschinelle Erkennung von Emotionen als

Voraussetzung für empathische Reaktionen

eines Computers

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Sprachliche Merkmale für die Emotionserkennung

0 2.006

0 1.736

Time (s)0 3.047

pit

ch (

Hz)

pit

ch (

Hz)

pit

ch (

Hz)

800

800

800

happiness

sadness I

sadness II

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Visuelle Merkmale zur Emotionserkennung

▪ FACS (Facial Action Coding System) kann verwendet werden, um

Emotionsausdrücke im Gesicht zu generieren und zu erkennen.

▪ Action Units werden zur Charakterisierung von Emotionen verwendet.

AU1 Hebt die inneren Teile der Augenbraue und

formt Falten im mittleren Teil der Braue

AU2 hebt den äußeren Bereich der Augenbraue

und erzeugt Falten im seitlichen Teil der

Braue

Freude AU6 + AU12 + AU25 (oder AU27)

Trauer AU1 + AU4 +AU7 (oder AU6) + AU15

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Visuelle Merkmale für die Emotionserkennung

▪ Gesichtserkennung mit Openface

▪ Orientierungspunkte im Gesicht für jeden Frame

▪ 14 Action Units (AU) nach FACS

▪ Echtzeitverarbeitung und Fusion mit Social Signal

Interpretation (SSI, openssi.net)

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Visuelle Merkmale für die Emotionserkennung

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Visuelle Merkmale für die Emotionserkennung

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Herausforderung:

Nicht prototypische Emotionen

▪ Bisherige Forschungsarbeiten konzentrierten sich auf Ekmans Grundemotionen

▪ Emotionale Reaktionen auf Maschinen lassen sich meist nicht auf Ekmans

Grundemotionen reduzieren.

Photo credit: Paulekman.com

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Genauigkeit sinkt mit Natürlichkeit

▪ Im Labor entwickelte Systeme versagen oft in realistischen

Anwendungsszenarien.

100%80% 70%

Genauigkeit

Natürlichkeit

Geschauspielert Vorgelesen Wizard of Oz

Batliner et al. 2004

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Einfluss des Kontextes

Wütend?

Betrübt?

Skeptisch?

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Verbesserung der Erkennungsraten durch

kontextsensitive Analyse

▪ Geschlechtsspezifische Emotionserkenner (Vogt & André

2006)

▪ Erfolg / Misserfolg in Lernanwendungen (Conati & McLaren

2009)

▪ Dialogverhalten einer virtuellen Figur / eines Roboters (Baur

et al. 2014)

▪ Architekturen für neuronale Netze (BLSTM) mit adaptiver

Gedächtnisfunktion (Metallinou et al. 2014)

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Multimodalität

Aviezer, Trope, Todorov. Body Cues, Not Facial Expressions, Discriminate Between

Intense Positive and Negative Emotions. Science, 2012; 338 (6111): 1225

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Herausforderung: Multimodale Fusion

▪ Mehrwert multimodaler Emotionserkennung korreliert mit

Natürlichkeit des untersuchten Korpus

▪ In natürlicher Interaktion ist das Wechselspiel zwischen

Modalitäten oft komplementär, vermeintlich sogar inkonsistent

> 10% < 5%vs.

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Fusion von Modalitäten

Neutral

Freude

Gesicht

Sprache

Freude

Neutral

?Fusion ?

Freude

Freude

Gesicht

Sprache

Fusion Freude

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Fusion von Modalitäten

▪ Zeitliche Beziehung zwischen den Modalitäten muss

berücksichtigt werden

▪ Segmentbasierte Verarbeitung durch asynchrone Ansätze

ersetzen (z.B. eventbasierte Gravity Fusion oder BLSTM)

▪ Robust im Falle verrauschter oder fehlender Daten

+

0

Fusion

time

haha hehe

Event

Lingenfelser, Wagner, Deng, Bruckner, Schuller, André: Asynchronous and Event-based Fusion Systems for Affect Recognition

on Naturalistic Data in Comparison to Conventional Approaches. IEEE Transactions on Affective Computing. 2017

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Maschinelle Simulation von emotionalem Verhalten

durch virtuelle Charaktere und humanoide Roboter

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Rolle von Emotionen in der Agentenforschung

▪ “From the earliest days, it has been the

portrayal of emotions that has given the Disney

characters the illusion of life”

Thomas and Johnston 1981

“… creating at least the illusion of life, of building apparently autonomous entities

that people, especially the creators, would genuinely care about”

Joe Bates 1994

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Ausdruck von Emotionen

▪ Wiedergabe von Aktionstendenzen durch Körperhaltung, Augenfarbe und

Sound

Annäherung (Neugierde …) Angriff (Wut …) Unterwerfung (Schuld …)Panik (Furcht …)

Häring, Bee, André: Creation and Evaluation of emotion expression with body

movement, sound and eye color for humanoid robots. RO-MAN 2011: 204-209

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Synthese von Emotionen

▪ Sieben Action Units wurden für das Robotergesicht simuliert (aus mehr als

40 Action Units für das menschliche Gesicht)

▪ Untere Gesichtshälfte:

▪ lip corner puller (AU 12),

▪ lip corner depressor (AU 15)

▪ and lip opening (AU 25)

▪ Obere Gesichtshälfte:

▪ inner brows raiser (AU 1),

▪ brown lowerer (AU 4),

▪ upper lid raiser (AU 5)

▪ and eye closure (AU 43).

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Generation of Facial Expressions

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Gesichtsausdrücke

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Gesichtsausdrücke

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Anwendungsszenarien für Roboter und virtuelle

Charaktere mit emotionaler Sensitivität

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Empathische Agenten

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Was ist Empathie?

▪ Empathie:

▪ Emotionale Reaktion auf eine andere Person, die

• ihre Ursache im emotionalen Zustands oder der emotionalen

Situation dieser Person hat

• die zu den Emotionen dieser Person oder Emotionen, die man

angesichts der Situation bei ihr würde, korreliert (Eisenberg 2002)

▪ Verwandte Konzepte:

▪ Hineinversetzen in andere: Hat nicht unbedingt etwas mit Emotionen zu

tun

▪ Mitgefühl: Wunsch, den emotionalen Zustand einer anderen Person zu

verbessern

▪ Betrübnis: hat nicht unbedingt was mit dem Zustand einer anderen

Person zu tun

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Empathischer Zuhörer

Wahrnehmung

Verstehen

Interne Reaktion

Externe Reaktion?

Reaktion

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Ideomotorische Empathie

▪ Spiegelung von Emotionen

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Affektive Empathie

▪ Emotionale Reaktion auf Nutzeremotionen

Das ist nicht gut!

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Gespielte Empathie

▪ Erschrecken über vergessene Medikamente, um Problem zu

verdeutlichen

Oh je!

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Gespielte Empathie

▪ Angetäuschtes Lächeln, um Benutzer zu beruhigen

Bitte denke heute

Abend daran!

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Dialog mit einem empathischen Roboter

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Co-Design mit Nutzern zur Erhöhung der Akzeptanz

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Reaktionen auf sozialen Roboter

• Sozialer Roboter wurde von Senioren im Vergleich zu Tablett

positiver bewertet

• Besser bedienbar

• Weniger komplex

• Leichter erlernbar

• Kein Einfluss des Interaktionsgeräts

auf Überzeugungskraft

• Aber: Empfehlungen waren auch nicht

personalisiert

Hammer, Kirchner, André, Lugrin: Touch or Talk?: Comparing Social Robots

and Tablet PCs for an Elderly Assistant Recommender System. 129-130

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Virtuelle Expositionstherapie

Expositionstherapie ist ein Mittel aus der Verhaltenstherapie, um Angststörungen zu

lindern. Der Patient wird gefahrlos mit einer Situation konfrontiert, die beim ihm Angst

auslöst, um ihm zu helfen, seine Angst zu überwinden.

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PhobiAR

▪ Studie von Universität Augsburg in Kooperation mit HitLab Neuseeland

▪ Frage: Können virtuelle Spinnen Furcht auslösen?

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PhobiAR

▪ Studie von Universität Augsburg in Kooperation mit HitLab Neuseeland

▪ Frage: Können virtuelle Spinnen Furcht auslösen?

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Soziales Coaching

▪ Sowohl verbal als auch nichtverbales Verhalten ist für den Erfolg

eines Job Interviews von entscheidender Bedeutung.

▪ Übliche Trainingsmethoden:

▪ Bücher, Kommunikationstraining, Rollenspiel

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EmpaT: Job Interview Training für junge

Erwachsene

▪ Der Nutzer nimmt an einer Job Interview Simulation teil, in der ein

virtueller Charakter als Interviewer dient.

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EmpaT: Job Interview Training für junge Erwachsene

▪ Während der Interaktion mit dem Job Interview Spiel werden die

Verhaltensweisen des Nutzers mit Sensoren aufgezeichnet und in

Echtzeit analysiert.

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Analyse von Engagement

Hoch Mittel

Ermitteltes Maß

an Engagement

Soziale Hinweisreize

Sprachaktivität

Offene Körperhaltung,

zugewandte

Körperhaltung

Keine

Auffälligkeiten

Zurücklehnen,

verschränkte Arme,

Abgewandter Blick

Bewegungsenergie

Niedrig

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EmpaT: Job Interview Training für junge Erwachsene

▪ Angemessenes Verhalten des Nutzers wird durch Spielpunkte

belohnt.

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Evaluation an Parkschule Stadtbergen

▪ Zwei Bedingungen:

▪ EmpaT Spiel versus Buch

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Soziales und emotionales Lernen in EmpaT

Experimentelle

Gruppe

Kontrollgruppe

Tag 1 Simuliertes Job

Interview

Simuliertes Job

Interview

Tag 2 Interaktion mit

Trainingssystem

Training mit einem

Buch

Tag 3 Simuliertes Job

Interview

Simuliertes Job

Interview

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Ergebnis einer Studie

▪ Die Schüler und Schülerinnen, die mit dem Trainingssystem

interagiert hatten, wurden von Job Trainern signifikant besser

bewertet als Schüler, die sich mit Hilfe eines Buchs vor bereitet

hatten.

▪ Ihr allgemeines Verhalten wurde signifikant besser bewertet.

▪ Sie erschienen signifikant besser für den Job geeignet.

▪ Sie erschienen signifikant weniger nervös.

Damian, Baur, Lugrin, Gebhard, Mehlmann, André: Games are Better than Books: In-Situ

Comparison of an Interactive Job Interview Game with Conventional Training. AIED 2015: 84-94

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Herausforderungen

▪ Aus Sicht des Nutzers

▪ Schutz der Privatsphäre

▪ Unbehagen gegenüber Interaktionen mit einer Maschine

▪ Nicht immer nachvollziehbares Systemverhalten

▪ Gefahr der Übertreibung nicht jede gezeigte Nutzerreaktion sollte zu

einer Systemreaktion führen

▪ Aus technischer Sicht

▪ Unaufdringliche Erkennung von Emotionen in Alltagssituationen

▪ Umgang mit Unsicherheiten bei der Erkennung

▪ Glaubwürdiges Verhalten des Roboters oder des virtuellen Charakters

• in einer Vielzahl von Alltagssituationen

• über einen längeren Zeitraum hinweg

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Fazit

▪ Systeme mit einem simulierten emotionalen Verhalten verbessern die Akzeptanz von Robotern im Alltagsbereich von Nutzern.

▪ Sie bieten Potential als Plattform für emotionales und soziales Lernen.

▪ Herausforderung für ein emotional interagierendes System

▪ Wahrnehmung und Analyse alltäglicher emotionaler Zustände

▪ Generierung alltäglicher emotional gefärbter Ausgaben

▪ Interdisziplinäre Expertise ist erforderlich, um Aspekte emotionalen Verhaltens zu simulieren.

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