Kanäle
Jetzt personalisiertes
Audiomagazin abonnieren
Log-in registrieren
piqd verwendet Cookies und andere Analysewerkzeuge um den Dienst bereitzustellen und um dein Website-Erlebnis zu verbessern.

handverlesenswert

Kluge Köpfe filtern für dich relevante Beiträge aus dem Netz.
Entdecke handverlesene Artikel, Videos und Audios zu deinen Themen.

Du befindest dich im Kanal:

Technologie und Gesellschaft

1E9 Magazin
Denkfabrik für die Zukunft: Magazin, Community und Events rund um neue Technologien.
Zum piqer-Profil
piqer: 1E9 Magazin
Mittwoch, 18.12.2019

Maschinen wird beigebracht, unsere Emotionen und sogar manche Krankheiten zu hören.

Viele Unternehmen arbeiten an künstlicher Intelligenz, die es Maschinen ermöglichen soll, unsere Gefühle zu erkennen. Die meisten setzen dabei auf Gesichtserkennung. Auch Google, Amazon oder Microsoft haben entsprechende Software entwickelt. Allerdings stellte ein Forscherteam um die amerikanische Psychologie-Professorin Lisa Feldman Barrett nun in einer Metastudie fest, dass dieser Ansatz zweifelhaft ist. 

Zwar könnte Software ohne Probleme erkennen, dass jemand lächelt oder die Augen zusammenkneift. "Doch wie Menschen Wut, Ekel, Angst, Glück, Traurigkeit und Überraschung ausdrücken, variiert stark zwischen den Kulturen, Situationen und sogar zwischen Menschen innerhalb ein und derselben Situation", sagte Feldman Barrett zu The Verge. Der Gesichtsausdruck eines Menschen lässt einfach nicht eindeutig auf seine Gefühle schließen.

Unsere Stimme verrät unsere Stimmung

Eindeutiger ist da schon unsere Stimme. Das belegte, zum Beispiel, eine Untersuchung der Universität Yale mit 1800 Probanden. Dabei kam heraus, dass Menschen die Emotionen anderer Menschen am treffsichersten erkennen, wenn sie ihnen lediglich zuhören - mit geschlossenen Augen. Sollte sich das nicht auch auf Maschinen übertragen lassen?

Die bayerische Firma audEERING arbeitet jedenfalls an KI, die anhand unserer Stimme unsere Emotionen erkennt. Innerhalb von Sekunden kann sie feststellen, ob jemand wütend oder ängstlich ist oder ob genau fünf Leute gerade ein hitziges Streitgespräch führen. Die Software erkennt auch, in welcher Umgebung jemand spricht - im leisen Büro oder im vollen Restaurant etwa. Und ob jemand Schnupfen hat, merkt sie natürlich auch.

Schon jetzt kommt die Technologie in einer Software für Call Center zum Einsatz. Später könnte sie verwendet werden, um persönliche Sprachassistenten empathischer zu machen, damit diese Informationen liefern, die besser zur aktuellen Situation passen. Auch für Videospiele ließen sich Einsatzmöglichkeiten entwickeln.

Training für Kinder mit Autismus

Ebenfalls schon jetzt wird die KI verwendet, um Kinder mit Autismus dabei zu unterstützen, das eigene Erkennen und Ausdrücken von Emotionen zu trainieren. Und auch bei der Diagnose und Therapie von Krankheiten soll sie helfen, etwa durch die frühzeitige Erkennung von Parkinson oder Alzheimer. Die Audioanalyse geht also weit über die Emotionserkennung hinaus.

Um die Daten der Nutzer zu schützen, müssen diese bei den Anwendungen der bayerischen Firma nicht in eine Cloud hochgeladen werden, sondern können direkt auf dem persönlichen Gerät verarbeitet werden. Ob das jedoch alle künftigen Anbieter so machen werden, ist fraglich.

Maschinen wird beigebracht, unsere Emotionen und sogar manche Krankheiten zu hören.
8,3
4 Stimmen
relevant?

Möchtest du kommentieren? Dann werde jetzt Mitglied!

Bleib immer informiert! Hier gibt's den Kanal Technologie und Gesellschaft als Newsletter.

Abonnieren

Deine Hörempfehlungen
direkt aufs Handy!

Einfach die Hörempfehlungen unserer KuratorInnen als Feed in deinem Podcatcher abonnieren. Fertig ist das Ohrenglück!

Öffne deinen Podcast Feed in AntennaPod:

Wenn alles geklappt hat,
kannst du das Fenster schließen.

Öffne deinen Podcast Feed in Apple Podcasts:

Wenn alles geklappt hat,
kannst du das Fenster schließen.

Öffne deinen Podcast Feed in Downcast:

Wenn alles geklappt hat,
kannst du das Fenster schließen.

Öffne deinen Podcast Feed in Instacast:

Wenn alles geklappt hat,
kannst du das Fenster schließen.

Öffne deinen Podcast Feed in Apple Podcasts:

Wenn alles geklappt hat,
kannst du das Fenster schließen.

Öffne deinen Podcast Feed in Podgrasp:

Wenn alles geklappt hat,
kannst du das Fenster schließen.

Bitte kopiere die URL und füge sie in deine
Podcast- oder RSS-APP ein.

Wenn du fertig bist,
kannst du das Fenster schließen.

Link wurde in die Zwischenablage kopiert.

Öffne deinen Podcast Feed in gpodder.net:

Wenn alles geklappt hat,
kannst du das Fenster schließen.

Öffne deinen Podcast Feed in Pocket Casts:

Wenn alles geklappt hat,
kannst du das Fenster schließen.