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Ein emotionaler Katzenroboter
Wissenschaftler in den Niederlanden statten eine Roboterkatze mit einer Reihe von logischen Regeln für Emotionen aus. Sie glauben, dass sie durch die Einführung emotionaler Variablen in den Entscheidungsprozess in der Lage sein sollten, eine natürlichere Interaktion zwischen Mensch und Computer zu schaffen.
Emotionale Katze: Eine Roboter-Hardwareplattform namens iCAT wird verwendet, um eine Reihe von logischen Regeln für computergestützte emotionale Zustände zu bewerten. Ziel ist es, den emotionalen Zustand des Roboters bei der Ausführung komplexer Aufgaben zu kommunizieren, damit er effizienter Entscheidungen treffen kann.
Wir glauben nicht wirklich, dass Computer Emotionen haben können, aber wir sehen, dass Emotionen eine bestimmte Funktion im menschlichen praktischen Denken haben, sagt Mehdi Dastani , einem Forscher für künstliche Intelligenz an der Universität Utrecht in den Niederlanden. Indem sie intelligente Agenten mit ähnlichen Emotionen ausstatten, hoffen die Forscher, dass Roboter dann diese menschenähnliche Denkweise nachahmen können, sagt er.
Die Hardware für den Roboter, genannt Erfindung , wurde von der niederländischen Forschungsfirma entwickelt Philips und als generische begleitende Roboterplattform konzipiert. Indem der Roboter über Augenbrauen, Augenlider, Mund und Kopfhaltung Gesichtsausdrücke bilden kann, wollen die Forscher ihm zeigen, wenn er beispielsweise bei der Interaktion mit seinem menschlichen Benutzer verwirrt ist. Langfristiges Ziel ist es, die Emotionslogik-Software von Dastani zur Unterstützung der Mensch-Roboter-Interaktion einzusetzen, doch vorerst wollen die Forscher den iCAT nutzen, um bei Entscheidungen interne emotionale Zustände darzustellen.
Diese emotionale Logik soll nicht nur die Interaktionen verbessern, sondern auch intelligenten Agenten helfen, nicht interaktive Aufgaben auszuführen. Sie soll beispielsweise dazu beitragen, den Rechenaufwand bei komplexen Entscheidungsprozessen bei der Durchführung von Planungsaufgaben zu reduzieren.
Entwickelt mit John-Jules Meyer und Bas Steunebrink, ebenfalls in Utrecht, bestehen die logischen Funktionen aus einer Reihe von Regeln, um einen Satz von 22 Emotionen wie Wut, Hoffnung, Befriedigung, Angst und Freude zu definieren. Diese basieren jedoch nicht auf Gefühlsvorstellungen, sondern werden in Bezug auf ein Ziel, das der Roboter erreichen muss, und den Plan, mit dem der Roboter es erreichen will, definiert.
Wenn Roboter typischerweise versuchen, eine Aufgabe wie die Navigation auszuführen, gibt es normalerweise zwei Ansätze: Sie können einen festgelegten Plan basierend auf einem Startpunkt und der Position des Ziels im Voraus berechnen und dann ausführen, oder sie können ihre Route immer wieder neu planen. Die erste Methode ist ziemlich primitiv und kann oft dazu führen, dass die bekannte Szene eines Roboters sich selbst gegen ein unvorhergesehenes Hindernis schlägt und nicht in der Lage ist, dieses zu umgehen. Der letztere Ansatz ist robuster, insbesondere beim Navigieren in unvorhersehbaren, komplexen Umgebungen. Diese Methode ist jedoch in der Regel sehr rechenintensiv, da der Roboter ständig aus einer Vielzahl möglicher Wege nach der besten Route suchen muss.
Emotionale Logik kann dabei helfen, das Beste aus beiden Welten herauszuholen, indem sie den Roboter auffordert, seine Route nur dann neu zu planen, wenn es seine emotionalen Zustände erfordern. Beispielsweise würde bei dieser Art von Navigationsaufgabe die Hoffnung dahingehend definiert, dass das System (basierend auf sensorischen Daten) glaubt, dass durch die Ausführung von Plan A zum Erreichen von Ziel B Ziel B erreicht wird. Umgekehrt tritt Angst auf, wenn das System hofft, Ziel B mit Plan A zu erreichen, aber es glaubt, dass Ziel B nach der Ausführung von Plan A nicht erreicht wird. Bei dieser Art von Definition kann Angst dem Roboter helfen, zu erkennen, wann es Zeit ist, etwas zu versuchen neuer gang. Dies ändert seine Überzeugungen, weil der Rest des Plans sein Ziel nicht erreichen wird, sagt Dastani.
Im Wesentlichen ist es durch die Zuordnung von Emotionen zum aktuellen Status eines Agenten möglich, das Verhalten des Systems zu überwachen, sodass Entscheidungen oder Planungen nur dann durchgeführt werden, wenn es unbedingt erforderlich ist. Es ist eine Heuristik, die helfen kann, rationale Entscheidungsprozesse realistischer und viel berechenbarer zu machen, sagt Dastani. Der Punkt ist, dass wir hier ständig überwachen, ob die Möglichkeit eines Ausfalls besteht.
Andere Roboter wurden entwickelt, um menschliche Ausdrücke nachzuahmen. Aber Dastanis Fokus darauf, wie Emotionen Entscheidungen beeinflussen könnten, unterscheidet es von vielen anderen Projekten zu emotionalem oder affektivem Computing, wie dem Kismet-Roboter des MIT, entwickelt von Cynthia Breazeal . Bei Kismet liegt der Fokus wie bei anderen affektiven Robotern darauf, wie man den Roboter dazu bringt, Emotionen auszudrücken und sie den Menschen zu entlocken.
Die emotionalen Funktionen von Dastani wurden aus einem psychologischen Modell abgeleitet, das als OCC-Modell bekannt ist und 1988 von einem Trio von Psychologen entwickelt wurde: Andrew Ortony und Allan Collins , der Northwestern University, und Gerald Clore , der University of Virginia. Verschiedene Psychologen haben sich unterschiedliche Emotionen ausgedacht, sagt Dastani. Aber seine Gruppe entschied sich für dieses spezielle Modell, weil es Emotionen in Form von Objekten, Handlungen und Ereignissen spezifizierte.
Tatsächlich war einer der Gründe für die Entwicklung dieses Modells, solche Arbeiten zu fördern, sagt Ortony. Es ist für uns sehr erfreulich, dass die Leute das Modell so nutzen, sagt er. Die meiste Zeit, wenn Menschen über emotionales oder affektives Computing sprechen, ist dies auf der Ebene der menschlichen Interaktion, aber es gibt noch viel zu tun, um zu untersuchen, wie Emotionen die Entscheidungsfindung beeinflussen, sagt er.
Es kreuzt viele philosophische Debatten über die Natur menschlicher Emotionen und tatsächlich des menschlichen Denkens, sagt Blay Whitby , ein Philosoph, der sich an der University of Sussex in Großbritannien auf künstliche Intelligenz spezialisiert hat. Das sei keine schlechte Sache, sagt er, aber viele Philosophen würden den Begriff der emotionalen Logik wahrscheinlich als Oxymoron ansehen, sagt er.
22 verschiedene Emotionen zu haben, stellt ein sehr reichhaltiges Modell menschlicher Emotionen dar, selbst im Vergleich zu einigen psychiatrischen Theorien, sagt Whitby. Aber es muss Konflikte zwischen unterschiedlichen Gefühlszuständen lösen können und praktisch auf die Probe gestellt werden, sagt er. Der Teufel steckt bei dieser Art von Arbeit im Detail, und sie berücksichtigen insbesondere keine Multiagenten-Interaktionen.
Dastani sagt, dass die Einbeziehung von Multiagenten-Interaktionen – solche mit mehreren Robotern oder Robotern und Menschen – auf seiner To-Do-Liste steht. Er merkt an, dass Endbenutzer wahrscheinlich nur dann die Vorteile dieser emotionalen Logik in Form von natürlicheren Roboterinteraktionen oder durch die Reaktionen intelligenter Agenten in automatisierten Callcentern sehen werden. Bevor das passiert, funktionieren diese emotionalen Zustände eher hinter den Kulissen bei alltäglicheren Aktivitäten wie Navigation und Planungsaufgaben, sagt Dastani, aber es ist noch zu früh, um vorherzusagen, wann ein solches System kommerziell erhältlich sein wird.