"KI-Lachsystem": Forscher bringen Roboter das Mitlachen bei
Roboter wirken in Konversationen oft sehr künstlich. Das "richtige" Lachen soll sie nun empathischer wirken lassen.
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Roboter "Erica" erkennt Lachen und reagiert entsprechend.
(Bild: University of Kyoto)
Schon für einige Menschen ist es schwierig, Humor zu erkennen und zu lachen. Für Roboter ist das noch ungleich komplizierter. Japanische Forscher haben sich nun Gedanken darüber gemacht, wie sie einem Roboter das Lachen beibringen können. Dazu haben sie ein "KI-Lachsystem" entwickelt, das ihn erkennen lässt, wann und auf welche Weise er mitlachen sollte. Die Wissenschaftler erhoffen sich davon, die Mensch-Maschine-Kommunikation natürlicher zu gestalten.
Die Frage, wann und wie mitgelacht werden sollte, war eine große Herausforderung eines Wissenschaftsteams der Kyoto University bei der Entwicklung eines Lachsystems auf Basis Künstlicher Intelligenz (KI) für den menschenähnlichen Roboter "Erica". Wie aus dem in Frontiers in Robotics and AI erschienenen wissenschaftlichen Artikel "Can a robot laugh with you?: Shared laughter generation for empathetic spoken dialogue" hervorgeht, sei das Ziel ihrer Forschungsarbeit gewesen, die menschlichen Nuancen des Lachens von einem KI-System erkennen zu lassen, um über gemeinsames Lachen als einfühlsame Reaktion die Gespräche zwischen Mensch und Roboter zu verbessern.
"Wir sind der Meinung, dass eine der wichtigsten Funktionen von konversationeller KI das Einfühlungsvermögen ist", sagt Koji Inoue, Assistenzprofessor in der Abteilung für Intelligenzwissenschaft und Technologie der Graduate School of Informatics und Hauptautor der Studie. Ein Roboter müsse sich deshalb in sein menschliches Gegenüber einfühlen können. Gemeinsames Lachen signalisiert dem Menschen dann, dass der Roboter "mitfühlt".
KI-Lachsystem
Das Forscherteam hat dazu drei verschiedene Teilsysteme entwickelt: Im ersten Schritt wird erkannt, ob der Mensch lacht, im zweiten Schritt, ob der Roboter mitlachen soll und zuletzt wird entschieden, in welcher Weise er mitlachen sollte. Dazu haben die Forscher zunächst Daten gesammelt, wann und wie Menschen innerhalb einer Kommunikation lachen. Dazu verwendeten sie 80 Dialoge aus einem Speed-Dating-Event, an dem Studierende der Universität Tokio teilnahmen und jeweils unter vier Augen miteinander sprachen. Die größte Herausforderung ist es, zu identifizieren, wann mitgelacht werden sollte und wann nicht, sagt Inoue. Denn nicht immer ist ein Mitlachen sinnvoll.
Das Wissenschaftsteam sortierte die Dialoge entsprechend nach diesem Gesichtspunkt. Mit den Daten trainierten sie eine KI, die dadurch zusätzlich lernte, in welcher Art angemessen mitgelacht werden kann. Dabei unterschieden die Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler zwischen einem höflichen Kichern als "soziales Lachen" sowie einem fröhlichen Lachen.
Den mit dem "KI-Lachsystem" ausgerüstete Erica-Roboter testete das Wissenschaftsteam, indem es Dialoge zwischen Erica und einem Menschen durchführen ließ. Die Dialoge waren zwischen zwei und drei Minuten lang. Im ersten Dialog gab sie ausschließlich soziales Lachen von sich, im zweiten nur fröhliches Lachen. Im dritten Dialog kombinierte das Forscherteam beide. Zusätzlich erstellte das Team ein weiteres Modell, in dem sie immer lachte, wenn der Mensch lachte, ohne dass vorher der Zusammenhang bewertet wurde. In einem Modell lachte sie nie.
130 Probanden bewerteten dann, ihre Wahrnehmungen zum KI-gesteuerten Lachen von Erica, zu keinem Lachen und dem ständigen Lachen als Reaktion. Dabei bewerteten sie die Konversationen nach Empathie, Natürlichkeit, Menschenähnlichkeit und Verständnis. Das mit dem KI-System erstellte Lachen erzielte den meisten Zuspruch.
Die Forscher sehen sich durch dieses Ergebnis darin bestätigt, wie wichtig "richtiges" Lachverhalten ist. Dabei räumen sie ein, dass das Lachen nur ein Baustein einer natürlichen menschenähnlichen Unterhaltung mit einem Roboter ist. Und auch ihr "KI-Lachsystem" sei noch unvollkommen, denn es berücksichtigt nicht alle Lacharten. Das zu erreichen, sei "eine riesige Aufgabe".
(olb)