Digital Dialogs is an innovative podcast that aims to explore the cutting-edge frontiers of technology, with a special focus on emotional intelligence and human-computer interaction.
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Best Practice
Affective Computing: Emotionen mit KI erkennen
Entdecken Sie, wie Affective Computing neue digitale Interaktionen ermöglicht, die durch die Erkennung von Emotionen immer natürlicher und ansprechender werden.
WAS IST AFFECTIVE COMPUTING?
Affective Computing, auch bekannt als Emotionale KI, befasst sich mit der Entwicklung von Systemen, die menschliche Gefühle und Emotionen erkennen, interpretieren, verarbeiten und simulieren können.
Emotionen deuten und angemessen reagieren
Affective Computing-Systeme nutzen Machine Learning-Modelle für die Erkennung von Emotionen anhand der Analyse von Video, Ton und Text. Diese Technologie ermöglicht es, Gefühle während eines Gesprächs zu identifizieren (z. B. Wut, Ekel, Angst, Freude, Traurigkeit und Überraschung) und versetzt humanoide Roboter und Digital Human in die Lage, auf diese angemessen und natürlich zu reagieren. Dank Affective Computing können Roboter und Digital Humans ihre Antworten und Verhaltensweisen an die emotionale Verfassung des Gesprächspartners anpassen und so die Interaktion und Kommunikation angenehmer gestalten.
Use Cases
Vom Digital Human zum Roboter
Die Anwendungen, mit denen Reply auf dem Gebiet des Affective Computing experimentiert, zielen darauf ab, natürlichere und ansprechendere Mensch-Maschine-Interaktionen zu ermöglichen. Zwei praktische Beispiele für diese Technologie:
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Ameca, der humanoide Roboter
Ameca ist ein äußerst fortschrittlicher humanoider Roboter. Dank Affective Computing bietet er ein äußerst realistisches Erlebnis, da er auf Veränderungen der Mimik, des Tonfalls und der Ausdrucksweise während der Interaktion reagiert.
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Rose, der Digital Human
Rose ist die digitale Assistentin von Reply, eine Expertin für technische Fragen. Dank Affective Computing ist sie dazu in der Lage, ihre Antworten an die Mimik, den Tonfall und die Ausdrucksweise des Sprechers anzupassen und so die Interaktion zu verbessern.
Auf dem Weg zu Deep Affective Computing
Die nächste Stufe des Affective Computing ist das Deep Affective Computing. Bei solchen Systemen wird ein kognitives Modell verwendet, das aus sieben Agenten besteht, die jeweils auf eine bestimmte Emotion spezialisiert sind und entsprechend eine Reaktion auf die empfangenen Stimuli vorschlagen. Anschließend vermittelt ein deterministischer mathematischer Agent zwischen den sieben Vorschlägen, um eine angemessene Antworten zu ermöglichen.
Zudem lernt das System durch die Interaktion mit dem Nutzer ständig dazu und speichert Informationen über dessen Vorgeschichte, Ziele und Erfahrungen. Auf diese Weise entsteht ein kognitives System, das im Laufe der Zeit den Nutzer immer besser versteht. Dieses nutzt die gesammelten Informationen, um seinem Gesprächspartner personalisierte und relevante Antworten auf seine Fragen zu geben.
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