Empathische KI erkennt Gefühlszustand
Der Mensch ist ein emotionales Wesen, es kann jedoch schwierig sein zu erkennen, welche Emotionen jemand empfindet. Dies kann zu Unzufriedenheit bei verschiedenen Interaktionen führen, auch bei kundenorientierten Dienstleistungen. Nun eröffnet künstliche Intelligenz (KI) neue Möglichkeiten zur besseren Erforschung menschlicher Gefühle. Im Rahmen des EU-finanzierten Projekts ONTBO entwickelten die Forschenden eine neue Technologie, bei der KI und Neurowissenschaften genutzt werden, um menschliche Gefühlszustände zu messen. Für diese Technologie werden ein Elektroenzephalogramm (EEG), Gesichtserkennung und Spracherkennung verknüpft, um Emotionen in Echtzeit zu messen. „Ontbo ist die erste empathische und ethische KI, die auf der Messung und Analyse der Emotionen der Nutzenden basiert, um ihnen hyperpersonalisierte Erlebnisse in Echtzeit zu bieten“, erklärt Athénaïs Oslati, Gründungspartnerin des Unternehmens Ontbo und Koordinatorin des Projekts ONTBO. „Unsere Spitzentechnologie basiert auf Sensoren und Biosensoren wie Gesichtserkennung, Audioanalyse, Textanalyse und EEG.“ Ziel ist es, dass bei der Kundschaft keine Frustration entsteht und sie sich mit den Inhalten, die Plattformen oder Marken anbieten, identifizieren kann.
Analytische KI zur Erkennung von Emotionen
Ontbo ist eine multimodale Technologie, bei der EEGs und KI genutzt werden, um Emotionen wie Konzentration, Stress oder Entspannung in Echtzeit zu erfassen. Diese Daten werden in eine Reihe von Algorithmen eingespeist, die im Laufe des Projekts entwickelt wurden. „Auf der Grundlage der Emotionen, der Historie, der Präferenzen und des Geschmacks der Kundschaft schlagen wir in Echtzeit Inhalte vor, die auf sie zugeschnitten sind“, so Oslati. „Je nachdem, wie sich ihre Emotionen und Reaktionen entwickeln, verfeinern wir den vorgeschlagenen Inhalt.“ Die Algorithmen lernen den Gefühlszustand der tragenden Person und modellieren im Wesentlichen die Psyche des Menschen. „Alle Informationen, die in computergerechter Form kodiert sind, ermöglichen es uns, die emotionalen und kognitiven Reaktionen einer Person mit ausreichender Genauigkeit vorherzusagen“, sagt Oslati. „Die digitale Psyche bezieht sich auch auf die Algorithmen, die zur Verarbeitung dieser Informationen verwendet werden.“ Die Technologie hat ein breites Spektrum an potenziellen Anwendungsfällen, vom Teammanagement im E-Sport über die Erleichterung von Übergängen zwischen Kundschaft im Finanzsektor bis hin zur Anpassung von Produkten und Dienstleistungen an die individuellen Bedürfnisse der Kundschaft. „Wir haben eine klare Vorstellung“, sagt Oslati: „Emotionen als Katalysator zu nutzen, um sich besser kennenzulernen und so Frustration zu vermeiden, die mit fehlenden Nutzungserlebnissen verbunden ist.“
Entwicklung eines Konzeptnachweises zur Erfassung von Mikroausdrücken
Das ONTBO-Team führte im Laufe des Projekts eine hochmoderne Untersuchung durch, um seine Forschungsthesen zu testen und seine Algorithmen für das Affective Computing zu entwickeln. „Affective Computing ist die Untersuchung und Entwicklung von Computersystemen mit künstlicher Intelligenz, die in der Lage sind, menschliche Gefühle zu modellieren, um sie zu erkennen und/oder nachzuahmen“, erklärt Oslati. Das Team erstellte zunächst einen Konzeptnachweis und dann ein Minimalprodukt, bevor es Patente anmeldete. Es tritt nun in die Kommerzialisierungsphase ein und hofft, das Produkt bald auf den Markt bringen zu können. Das wichtigste Ergebnis war die Fähigkeit des Geräts, Mikroausdrücke in einem Datensatz von asiatischen Menschen, einem Datensatz von weißen Menschen und drei verschiedenen Sprachen (Englisch, Französisch und Japanisch) zu erkennen. Die vom Team durchgeführten Tests ergaben eine Trefferquote von über 90 % in verschiedenen Ländern.
Schaffung eines Katalysators für Gefühle
Das Unternehmen wird die Algorithmen weiter verbessern, um sie noch ethisch verträglicher und benutzungsfreundlicher zu gestalten. „Der nächste Schritt ist die Entwicklung von Algorithmen zur Vorhersage von Reaktionen und Emotionen der Nutzenden“, so Oslati abschließend.
Schlüsselbegriffe
ONTBO, Mensch, Emotionen, Gefühle, künstliche Intelligenz, EEG, Neurowissenschaften, Audio, Echtzeit, Erkennung, Mikroausdrücke, Konzeptnachweis