Wenn wir heute an KI denken, dann ist es vor allem Big Data KI. Große Datenmengen, die über Machine/Deep Learning ausgewertet werden, etwa um Muster zu erkennen. Daneben beginnen sich Chat Bots und KI-Assistenten zu etablieren, mit denen wir in einen text- oder sprachbasierten Dialog gehen. Spannend wird es, wenn wir uns vorstellen, wie sich Lernen verändern wird, wenn uns zukünftig KI-basierte Avatare dabei begleiten.
TriCAT befasst sich seit über fünf Jahren intensiv mit den Möglichkeiten der Künstlichen Intelligenz in Lehr-, Lern- sowie Assistenzkontexten. Dabei interessiert uns insbesondere, welche Rolle KI-basierte Avatare heute und zukünftig in virtuell-immersiven 3D-Lern-, Trainings- und Kollaborationsumgebungen einnehmen können und werden. Wir sind der festen Überzeugung, dass hier gewaltige Potenziale bestehen und zukünftig KI-basierte, virtuelle Agenten ein wertvoller Bestandteil vieler Lernarrangements sein werden. Machen wir uns also auf und tauchen gemeinsam ein, in eine KI-unterstützte Welt, die die Art, wie wir lehren und lernen werden, verändern wird.
Empathische KI
Während die klassische KI stark von der ingenieurswissenschaftlichen Informatik getrieben ist, befasst sich das sogenannte „Affective Computing“ mit dem Erkennen und Verarbeiten von menschlichen Emotionen mittels KI. Es wird deshalb auch als „Emotional Artificial Intelligence“ bezeichnet. Dahinter stehen Disziplinen wie Bio- und Neurowissenschaften, Linguistik und Psychologie sowie ein enges Zusammenwirken von Kognitions- mit Computerwissenschaften. Grob gesprochen geht es beim „Affective Computing“ um die computerbasierte Modellierung von Emotionen sowie um die Simulation von „social skills“. Neben dem Erkennen menschlicher Emotionen und des jeweiligen emotionalen Zustands von Menschen, soll der Computer auch befähigt werden, in einem Mensch-Maschine-Dialog darauf geeignet und situationsangemessen zu reagieren – letztendlich, sich empathisch verhalten zu können.
Wie weit diese Fähigkeit zur wahrgenommenen Empathie bereits reicht, zeigen die Ergebnisse eines BMBF Forschungsprojekts, das TriCAT zusammen mit dem Deutschen Forschungszentrum für künstliche Intelligenz (DFKI) und weiteren Partnern durchgeführt hat. In einer virtuellen 3D-Welt, die eine typische Büroumgebung repräsentiert, wurden Job-Interviews durchgeführt. Das Besondere daran: Der Interview-Partner des Bewerbers war ein KI-basierter Avatar, der zu natürlichem Sprachdialog befähigt und mit einem Emotions- und Verhaltensmodell ausgestattet war. Gleichzeitig verfügte dieser KI-Avatar durch die Echtzeit-Auswertung von Sprache, Gestik und Mimik über eine gute Vorstellung vom aktuellen emotionalen Zustand des Bewerbers. Im Ergebnis konnten die Arbeitspsychologen der Universität des Saarlandes als Evaluationspartner im Projekt zeigen, dass die Probanden ihren Interviewpartner – trotz aller Künstlichkeit und oft zur eigenen Überraschung – ähnlich wie einen menschlichen Gesprächspartner angenommen haben. Die wissenschaftliche Auswertung ergab, dass bestimmte soziale Reaktionssignale der interviewten Personen sich sogar erst an der zweiten Nachkommastelle von denen in einem Mensch-Mensch-Interview unterschieden. Ein beeindruckendes Ergebnis, das die enormen Potenziale empathiebefähigter KI-Agenten nicht nur für das untersuchte Job-Interview-Trainingssystem, sondern ganz allgemein verdeutlicht.
KI in der Bildung
Die Einsatzmöglichkeiten von KI im Kontext von Bildung sind weitreichend. Man kann unterscheiden in:
- Intelligente Q&A Systeme
- Intelligente Dialogsysteme
- Intelligente Empfehlungssysteme
- Intelligente Tutoring Systeme
- Intelligente Pädagogische Agenten
Dabei steigert sich bei den aufgeführten KI-basierten Lernsystemen gleichermaßen der Grad der Komplexität als auch die pädagogische Nützlichkeit. Während Q&A Systeme im Wesentlichen gefilterte Antworten auf Fragen bieten, lassen dialogbasierte Systeme als Chat-Bot oder in Form der bekannten Assistenzsysteme wie Alexa, Siri, Google Assistent oder Cortana vermehrt Interaktion zu. Empfehlungssysteme nutzen häufig KI-basierte Learning Analytics, um Qualifizierungsbedarfe zu identifizieren und Bildungsangebote zu empfehlen. Intelligente Tutoring Systeme folgen pädagogischen und didaktischen Prinzipien und bieten personalisierte Lerninhalte und -methoden. Bei pädagogischen Agenten schließlich handelt es sich um künstlich intelligente, soziale, empathische Agenten, die soziale Signale und Emotionen der Nutzer interpretieren, sozio-kulturelle und pädagogische Rollen einnehmen und eine intuitive, natürliche und multimodale Interaktion erlauben. Auch wenn man den Begriff „Intelligenz“ hier nicht im Sinne menschlicher Intelligenz verstehen darf und KI vielfach noch überschätzt wird, bieten all die oben genannten Formen dennoch bereits einen erheblichen Nutzen in der Bildung. Dieser reicht von schneller und optimierter Informationsbereitstellung im moment-of-need bis zu adaptiven Lernpfaden und Lernhalten für den Einzelnen.
Empathische KI-Lernbegleiter
Bei TriCAT beschäftigen wir uns im Schwerpunkt mit dem Konzept der intelligenten pädagogischen Agenten. Mit eigenen KI-Spezialisten arbeiten wir bereits seit vielen Jahren an der Vision von KI-basierten, empathischen Lernbegleitern, die in Lernsituationen – mit umfassendem fachlichen Wissen und pädagogisch fundiert – den einzelnen Lerner individuell begleiten bzw. in kollaborativen Lehr-Lern-Settings Ausbilder, Trainer und Coaches in einem kooperativen Zusammenarbeitsmodell vielfältig unterstützen. Neben dem eingangs erwähnten Projekt zum Bewerber-Dialog-Training, wurden entsprechende Ansätze in weiteren Forschungsvorhaben erprobt und evaluiert: im Zuge von virtuellem Verhandlungstraining (mit einem KI-Avatar als Dialogpartner); im ebenfalls sprachdialogbasierten Anamnese-Dialog mit einem virtuellen Patienten als Bestandteil einer hoch-interaktiven VR-Multi-User Umgebung für das medizinische Notfalltraining; im Rahmen des Bedienertraining am digitalen Maschinenzwilling durch einen Avatar-basierten Tutor.
TriCAT setzt Avatare, die über KI-Mechanismen gesteuert werden, bereits seit Jahren in unterschiedlichen Funktionen in virtuellen 3D-Welten ein und verfügt auf diesem Feld deshalb auch über erhebliche praktische Erfahrung. So können die Schweizerischen Bundesbahnen Szenarien mit Massenevakuierung von Hunderten von Passagieren aus Zügen virtuell trainieren, ohne dass es eine entsprechende Anzahl von Rollenspielern braucht. Auch in vielen anderen Anwendungskontexten simulieren wir menschliches Verhalten mittels KI-basierter Verfahren. Im Übergang zu den oben beschriebenen empathisch-befähigten Lernbegleitern, übernehmen KI-gesteuerte Avatare in immer mehr TriCAT Anwendungen die Rolle, Lernende zu begrüßen, sie zu informieren und anzuleiten oder sie zu führen und Feedback auf Aktionen zu geben. Die Wirkung auf die Lernenden, gerade in virtuellen 3D-Selbstlernanwendungen ist enorm. Sie fühlen sich persönlich betreut. Es stellt sich das Gefühl ein, nicht alleine zu sein. Eine hohe interaktive Dynamik entsteht, die den Lernenden aktiviert und motiviert. Alle diese Effekte gehen weit über den nüchternen Dialog mit Chat-Bots oder Sprachassistenzsystemen hinaus und zeigen schon jetzt eine neue Zukunft im Lernerlebnis. Eine Zukunft, die wir bei TriCAT mit viel Expertise und einer starken Vision innovativ mitgestalten.
Bei diesem Artikel handelt es sich um einen gesponsorten Beitrag der Firma TriCAT GmbH.
Der Autor:
Markus Herkersdorf
ist Mitgründer und Geschäftsführer der TriCAT GmbH. Der Dipl. Ing. der Luft- und Raumfahrttechnik und Berufspilot ist ein ausgewiesener Experte für virtuelle 3D Lern- und Arbeitswelten. Mit seinem Unternehmen setzt er seit vielen Jahren eine zukunftsgerichtete Vision zu neuen Formen des Lernens und der Zusammenarbeit in innovative und überzeugende Marktlösungen um.
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Ansprechpartnerin:
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Head of Marketing
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