Fähigkeiten entwickeln und erlernen – mit Robotern als Vermittler
Projektkoordinator Dr. Costas Tzafestas ordnet die Arbeiten in ihren Kontext ein: „Voraussetzung für erfolgreiche Kommunikation ist die Fähigkeit, den kognitiven Zustand der Menschen um uns herum entziffern (Erkennen von Absichten) und Vertrauen aufbauen zu können.“ BabyRobot folgte also einem menschlichen kommunikativen Paradigma und empfand die Mensch-Roboter-Interaktion einem dreistufigen Prozess nach: gleichzeitige Aufmerksamkeit, Finden einer gemeinsamen Basis und Herausarbeiten gemeinsamer Ziele. Das Forscherteam hat insbesondere neue Softwaremodule entwickelt, die multimodale Signale aus mehreren verschiedenen audiovisuellen Sensoren verarbeiten und analysieren können. Diese Sensoren erfassen Handlungen und Ereignisse im Umfeld der Interaktion von Menschen und Robotern. Sie sind nachweislich unter anderem besonders leistungsfähig beim Modellieren und Erkennen sozialer, kognitiver und affektiver Zustände von Menschen, insbesondere von Kindern, die mit Robotern interagieren.
Umgang mit Kindern
Mit den Lernmechanismen und -algorithmen, die eines der Forschungsteams von BabyRobot entwickelt hat, kann ein Roboter seine Handlungen und Reaktionen so anpassen, dass die aktive Beteiligung des Kindes in dem jeweiligen interaktiven Szenario maximiert wird. „In einer solchen Situation können sich die spezifischen (zielgerichteten) kognitiven und sozialen (kommunikativen und kollaborativen) Fähigkeiten des Kindes somit potenziell noch weiter verbessern“, erklärt Dr. Tzafestas. Diese Entwicklungen sind besonders im Hinblick auf die wichtigste Zielgruppe von BabyRobot interessant: Kinder mit Autismus-Spektrum-Störungen (ASS). In die Forschungsarbeiten des Projekts wurden auch normal entwickelte Kinder zwischen sechs und zehn Jahren einbezogen. Alle Kinder sprachen bei der Interaktion ihre jeweilige Muttersprache, also Dänisch, Englisch, Griechisch oder Schwedisch.
Erforschung der Kind-Roboter-Interaktion
Die Arbeiten in BabyRobot befassten sich mit drei Anwendungsfällen der Kind-Roboter-Interaktion. Im ersten ging es um natürliche Szenarien der Kind-Roboter-Interaktion und im zweiten wurden die Entwicklung und das Erlernen von kommunikativen Fähigkeiten anhand von Spielen untersucht. Der dritte Anwendungsfall betrachtete die Entwicklung und das Erlernen kooperativer Fähigkeiten über dyadische und triadische Interaktion, bei der der Roboter als Vermittler agierte. „Diese Studien wurden von mehreren Partnern von BabyRobot parallel durchgeführt. Beteiligt waren insgesamt über 40 Kinder mit Symptomen des autistischen Spektrums sowie über 150 normal entwickelte Kinder“, so Dr. Tzafestas. Gemeinsames Ziel dieser Studien war es, besonders bei Kindern mit Autismus-Spektrum-Störungen eine Vielzahl kognitiver und sozioaffektiver Fähigkeiten zu beurteilen. Zudem sollte bewertet werden, welche potenzielle Wirkung interaktive Spielszenarien für Kinder und Roboter (wie die von BabyRoot entwickelten und genutzten) bei der Verbesserung dieser Fähigkeiten in der Zielgruppe haben können. Die Projektergebnisse sind vielversprechend und zeigen das große Potenzial dieser neuartigen Technologien. „Wenn solche Technologien im allgemeinen Bereich der sozialen Robotik weiterentwickelt und durch effektive interaktive und kollaborative Spielszenarien zwischen Kind und Roboter auf verschiedene Weise ausgenutzt werden, können sie höchstwahrscheinlich immens in die Gesellschaft hineinwirken“, so der Projektkoordinator.
Ergebnisse, die inspirieren
Neben reiner Wissenschaft steckt noch eine andere Motivation hinter dieser Forschung, wie Dr. Tzafestas erklärt: „Wie sich das Verhalten dieser Kinder mit der Zeit entwickelt hat, wenn sie sogar Empathie gegenüber dem Roboter zeigen konnten ... oder nach und nach kollaborative Fähigkeiten anwendeten – das ist die Inspiration für unsere Forschung und das treibt uns voran“, betont er.
Was sind Ihre nächsten Schritte? Wie geht es weiter?
In Zukunft sollen die Technologie und die Module von BabyRobot weiter entwickelt und evaluiert werden. Gleichzeitig sind noch einige Forschungsfragen offen, besonders die Mechanismen von Aufmerksamkeit und Lernen bei Interaktionen zwischen mehreren Teilnehmern müssen noch näher beleuchtet werden. „Wenn wir ein System von Kind-Roboter-Interaktionen aufbauen können, das solche Mechanismen effektiv beeinflussen kann, dann ermöglicht uns das vielleicht, auf verschiedene Aspekte von Lerndefiziten bei Kindern einzuwirken“, so Dr. Tzafestas abschließend.
Schlüsselbegriffe
BabyRobot, Roboter, Kinder, Entwicklung von Fähigkeiten, Kommunikation, Kollaboration, Zusammenarbeit, Roboterlernen, Mensch-Roboter-Interaktion, Kind-Roboter-Interaktion, Autismusspektrum
