Date post: | 06-Apr-2015 |
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Folie 2
Agenda
Emotionale Computersysteme / Stand der Forschung
Architektur von affektiven Computersystemen
Prototypen
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Motivation
Folie 4
Affektive Computersysteme (AC)
Computersysteme, dieEmotionale Zustände von Nutzern
erkennen könnenselbst Emotionen-Simulation / -Mediation
durchführen können
Ergebnis: „Emotional intelligente“ Nutzerschnittstelle
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AC‘s zur Unterstützung von behinderten Menschen
•Einige Nutzergruppen können mehr von Computersystemen profitieren,
wenn ihre Emotionen und die ihrer Gesprächspartner berücksichtigt werden
•Z.B. Menschen mit
•Lernbehinderung
•Autismus
•Zerebralparese
•Sehbehinderung
•…
Slide 6 >≈ 1960>≈ 1975>≈ 1980>≈ 1990>≈ 1994>≈ 2000>≈ 2003
Stand der Forschung
Damasio: Gehirnforschung & Neurologie
Don Norman: Emotionales Design
Rosalind Picard (MIT & IBM Almaden) Affective Computing
Pattie Maes: Interface Agents (MIT)
Aaron Sloman: Agenten & Emotionen
Herbert Simon: Emotion & Motivation
•Integration in Anwendungsdomänen
•verschiedene Projekte zur Erkennung von emotionalen Zuständen der Nutzer
•physikalische Darstellung und Modellierung von Interface Agenten
•Bedeutung der Emotionen in der zwischenmenschlichen Kommunikation
Smart Phone-Apps
>≈ 2010
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Quellen von emotionalen Zuständen
Physiopsychologische SignaleHautleitfähigkeit und Temperatur, Herz-
und Atemfrequenz, Muskelspannung usw,HirnsignaleGesichtsausdrücke (Mimik)Stimme TextanalyseKörpersprache (Gestik)
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Sensoren zur Messung von Körpersignalen
Blutdruck und Puls BVP
Muskelspannung
EMG
Herzrate HRV
Atmunghöhe und -frequenz RSP
Thermometer
Hautleitfähigkeit SC/GSR
akustische SensorenGehirnströme
EEG
Mimik, Gestik optische Sensoren
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Emotionen: Definition
wütend
deprimiert
gelangweilt
begeistert
traurig
aufgeregterfreut
beruhigt
entspannt
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Emotionen <–> Lernen
•HE+: positive hohe Zustände
•HE-: negative hohe Zustände
•NE+: positive niedrige Zustände
•NE-: negative niedrige Zustände
•Neutral: Übergangsbereich
nach Spitzer, Lernen, S. 157, ISBN 3827413966
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Emotionen: Simulation / Mediation
Soziale AgentenInterface Agenten (SIAs)Roboter
•aktives menschenähnliches Verhalten
•Autonomie (Pro-Aktivität)
•konsistentes Verhalten
•Anpassung an den Nutzer
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Herausforderungen
Erkennen und Interpretieren von emotionalen Zuständen der Nutzer Regeln Adäquate Algorithmen
Integration in Anwendungsdomänen Kombination von verschiedenen Parametern
Simulation adäquater Gefühlsäußerungen Emotionsmodell Persönlichkeitstypen Beziehung zum emotionalen Zustand des Nutzers
Evaluation von Computersystemen mit emotional intelligenten Interface Agenten Welche Methode Welche Nutzergruppen
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Architekturrahmen: Überblick
Bio Sensoren
Audio Sensoren
Optische Sensoren
Somatische SensorenSensorart wählen
Signale messen
Merkmaleextrahieren
ErregungszustanderkennenErkennung
- Fuzzy Logik- Hidden-Markov-Modelle- Bayessische Netzwerke- Neuronale Netze
Anwendungsdomäne
- Therapeutische Systeme- Trainingsysteme- Spiele- Usability
Medium- Soziale Interface Agenten
Interaktion
- DirekteInteraktion- Selbstreport- Benutzerprofil- Geräteprofil
Erregungszustandintegrieren
Interaktionaufbauen
Messen derSignale
- Filtern- Verdichten- Übergeben
Merkmalsextraktion
- Bilden von Vektorräumen- Schwellenwertedefinieren
Emotionale Kommunikation zwischen Mensch und Computer
Emotionensimulieren
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Probleme von affektiven Computersystemen
Ethische Bedenken Andere können immer meine emotionalen Zustände sehen!
Datenschutz Machtvolles Instrument, lädt zu Missbrauch
Komplexe Technologie Effektivität noch nicht zufriedenstellend Fehlinterpretationen sind möglich
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Prototypen
TAPA: LernumgebungABC: Emotionsmanagementsystem
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TAPA: Anwendungsdomäne
Das System erklärt bestimmte Strategien überwacht deren Anwendung
Elektronische Geräte
Gebäude Getränke
Strategie: Objekte sollen in Kategorien aufgeteilt werden, um sie besser zu lernen.
RichtigeAnwendung der Strategie:
Systemvorgabe:
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Emotionaler Zustand: Kennzahlen
Variation in der Signalhöhe (VS)Durchschnitt von 1 Minute (D1M)Durchschnitt von 3 Minuten (D3M)Durchschnitt von 5 Minuten (D5M)Durchschnitt der gesamten
Trainingssitzung (BASELINE)
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Emotionaler Zustand: Zustandsraum
D3M
D5M
Wahrscheinlicher Erregungszustand ist:
Versteckte Stati
D1M
Sichtbare Variablen
neutral (NE)hohe Erregung+ (HE+)hohe Erregung- (HE-)niedrige Erregung+ (WE+)niedrige Erregung- (WE-)
NE
HE-HE+
WE-WE+
BS
SV
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Informationsquelle: Selbstreport
Angabe des Nutzers über seinen emotionalen Zustandes
(1.. n Levels)
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Evaluationsrunden
15 Kinder (10 – 12 Jahre)mit einem TAPA-Prototypen an der Kinderklinik der Uni Bonn
71 Kinder (9 – 14 Jahre)mit TAPA an der Gutenbergschule in Sankt Augustin
8 motorisch behinderte Menschen (15 – 45 Jahre) mit einem Gedächtnistrainer
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ABC Projekt: http://www.abc-project.eu/
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ABC Prototype
Evaluation des ABC Systems (12 Nutzer)
Statistische Evaluation basierend auf unterschiedliche Indikatoren
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Ergebnisse
Realisierung von zwei Instanzen der vorgeschlagenen Architektur
Demonstration der Zuverlässigkeit von Computersystemen mit emotional intelligenter Nutzerschnittstelle
Messung der Hautleitfähigkeit mit non-invasiven Biofeedbacksensoren
Entwicklung von Auswertungsalgorithmen zur adäquaten Interpretation des emotionalen Zustandes
Simulation von Emotionen Emotionsmanagementsystem
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Danke für ihre Aufmerksamkeit