Das EU-Projekt ALIZ-E hat erforscht, wie soziale Roboter Kinder im Umgang mit der Krankheit unterstützen können und wie sich die Langzeit-Interaktion zwischen Mensch und Roboter verbessern lässt.
Die Technologiepartner in dem Projekt ALIZ-E der Europäischen Union, darunter das Deutsche Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI), entwickelten integrierte kognitive Systeme, die NAO-Roboter (humanoide Roboter des französischen Herstellers Aldebaran Robotics) in die Lage versetzen mit Kindern zu interagieren.
Die ca. 60 cm großen humanoiden NAOs ergänzen das Training von Typ-1-Diabetikern im Kindes- und Jugendalter. Die maschinellen Gefährten werden eingesetzt, um zusätzliches Wissen über die Erkrankung zu vermitteln, die Motivation zum Selbstmanagement zu erhöhen und den Hospitalcharakter der Schulungssituation aufzulockern.
Besondere Anforderungen an die soziale Robotik
Die Interaktion mit Kindern in realen physischen Umgebungen stellt besondere Anforderungen an die soziale Robotik. Die Analyse des Verhaltens der jungen Nutzer zeigte, dass die Funktionalität der eingesetzten Technologien deutlich robuster und die Qualität der Interaktion eine andere sein muss. Spricht der Roboter nur ungenügend auf Kommunikationsversuche an oder wiederholt er sich ständig, verlieren Kinder schnell das Interesse. Weniger komplexe, dafür aber robuste und variierte Verhaltensweisen zeigen deutlich bessere Ergebnisse im Umgang mit Nutzern im Kindesalter.
In ALIZ-E wurden europaweit Studien in realen Umgebungen wie Kliniken, Schulen oder in Sommerlagern durchgeführt. Dabei konnten die Kinder zwischen verschiedenen Aktivitäten, wie z. B. einem Frage-Antwort-Quiz, Sortierspielen oder einem gemeinsamen Tanz mit dem NAO wählen. Außerdem regte der Roboter die Kinder dazu an, über ihre Krankheit zu sprechen.
Langzeit-Interaktion stellt besondere Herausforderung dar
Verantwortlich für die Sprachinteraktion in ALIZ-E war die Arbeitsgruppe “Talking Robots” des DFKI-Forschungsbereichs Sprachtechnologie in Saarbrücken. Realisiert wurden hier vor allem die gesprochenen Dialoge, die Spracheingabe, insbesondere das robuste Verstehen auf Basis automatischer Spracherkennung, und die an Situation, Alter, Ausdrucksweise und Stimmungslage des jungen Nutzers angepasste Sprachausgabe.
Die Langzeit-Interaktion, Basis für eine gelungene Mensch-Maschine-Kommunikation und vordringliches Forschungsziel in ALIZ-E, stellte dabei eine besondere Herausforderung dar. Dank eines adaptiven Gedächtnisses sind die NAOs in der Lage, personalisiert und über einen längeren Zeitraum mit einem menschlichen Gegenüber zu interagieren und eine Beziehung aufzubauen.
Die Roboter merken sich ihre Gesprächspartner, sprechen die Kinder mit Namen an und erwähnen gemeinsame frühere Interaktionen. Dazu müssen sie in der Lage sein, eine Abfolge von Treffen mit ein und derselben Person über einen Zeitraum von mehreren Tagen zu beherrschen und bestimmte Aspekte daraus in ihre späteren Interaktionen einzubauen.
Natürliche, kindgemäße Interaktion
Voraussetzung zur Erreichung der Ziele der langfristigen adaptiven verbalen Kommunikation in ALIZ-E war die Entwicklung solider linguistischer Ressourcen auf der Basis fundierter Formalismen wie erweiterte Formen kombinatorischer Kategorialgrammatiken. Forschungen im Bereich adaptive Dialogstrategien ergänzten die linguistischen Aspekte und ermöglichten eine natürliche, kindgemäße Interaktion.
ALIZ-E startete am 1.März 2010 und wurde im 7. Forschungsrahmenprogramm der Europäischen Union unter dem Förderkennzeichen FP7-ICT-248116 über eine Laufzeit von viereinhalb Jahren gefördert.
Video über das ALIZ-E-Projekt (englisch)
Die Konsortialpartner in ALIZ-E
- University of Plymouth (Konsortialführer), UK
- Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz DFKI, Deutschland
- Vrije Universiteit Brussel
- Netherlands Organisation for Applied Scientific Research TNO
- Imperial College London, UK
- University of Hertfordshire, UK
- Fondazione Centro San Raffaele del Monte Tabor, Italien
- National Research Council, Italien
- Aldebaran Robotics, Frankreich
Quelle: Pressemitteilung des Deutschen Forschungszentrums für Künstliche Intelligenz (DFKI)
