Soziale, emotionale KI verbessert Entscheidungsfindung

Empirische Ergebnisse unterstreichen die Relevanz von Mensch-Maschinen-Schnittstellen im Bereich sozialer, emotionaler KI

Wolfsburg/Düsseldorf, 25. Juli 2019

Die Künstliche Intelligenz (KI), die heute in Unternehmen eingesetzt wird, kann nur bestimmte Prozessschritte automatisieren. Trotzdem steigt die Zahl der Aufgaben und Kontrollaktivitäten, die KI übertragen werden, kontinuierlich. Wenn KI mit sozialer, emotionaler Intelligenz ausgestattet wird, führt das Ergebnis dieser "Social Emotional Artificial Intelligence" (SEAI) zu einer wesentlich verbesserten Entscheidungsfindung, genaueren Ergebnissen und zu einer produktiveren Interaktion zwischen Mensch und Maschine. Dabei kommt es aber unter anderem ganz entscheidend auf eine dementsprechende Programmierung der Mensch-Maschine-Schnittstelle. Zu diesem Ergebnis kommt Cathrin Thormann in ihrer Masterarbeit "Social Emotional Artificial Intelligence: Implications for Human-Machine Interfaces of AI Applications in Companies", die von der Weissenberg Group unterstützt und gefördert wurde.

Die meisten KI-Anwendungen von heute verfügen lediglich über analytische Fähigkeiten. In vielen Situationen reichen diese jedoch nicht aus, um eine gute Entscheidung zu treffen. Dazu müssen auch soziale und emotionale Komponenten berück-sichtigt und in KI-Anwendungen integriert werden. So könnte eine menschenähnlichere, allgemeine Intelligenz geschaffen werden. Mit Hilfe der SEAI können sich Maschinen an individuelle Kommunikationspartner und ihren Kommunikationsstil im Laufe der Zeit anpassen, menschliches Verhalten besser verstehen und antizipieren, was letztendlich eine starke Mensch-Maschine Beziehung ermöglicht.

Die empirischen Ergebnisse der Arbeit unterstreichen dabei die Relevanz von Mensch-Maschine-Schnittstellen im Bereich sozialer, emotionaler KI. Damit sich SEAI in der Praxis kollegial verhalten kann, müssen die HMIs entsprechend gestaltet werden. Empfohlen wird, die Schnittstellen an die kognitiven Strukturen des Menschen nach dem Human-Emulationsmodell anzupassen. Beim Human-Emulationsansatz werden Maschinen mit menschenähnlichen Fähigkeiten ausgestattet. Für den humanen Emulationsansatz spricht, dass Aufgaben und IT-Landschaft immer komplexer werden. Mensch büßen an Effizienz ein, wenn sie ihr Verhalten an sich ständig ändernde IT-Landschaften anpassen müssen.

Die meisten KI-Anwendungen, die heute in Unternehmen implementiert werden, verfügen nur über eine "spezifische Intelligenz" und können nicht in einem breiteren Kontext angewendet werden. Alle heutigen KI-Anwendungen sind teilautonom und darauf angewiesen, dass der Mensch einen Teil des Entscheidungsprozesses übernimmt.
Weissenberg - Effortless Intelligence
Weissenberg Group mit Sitz in Wolfsburg wurde 2013 von Milad Safar und Marcel Graichen gegründet und beschäftigt 87 Mitarbeiter. Weissenberg Group ist der interdisziplinärer Ansprechpartner für hoch effiziente und innovative IT-Lösungen. Das Kerngeschäft der Weissenberg Group wird durch die Unternehmensbereiche Weissenberg Solutions, Weissenberg Intelligence und Weissenberg Potentials abgedeckt.

Das Kerngeschäft von Weissenberg Intelligence bilden die vielfältigen Anwendungsmöglichkeiten, die sich für Unternehmen durch den Einsatz von Robotic Process Automation und Künstlicher Intelligenz ergeben. Im Zentrum steht die Automatisierung standardisierter, regelbasierter Prozesse durch Software-Roboter, um die vorhandenen Ressourcen effizienter einzusetzen und damit für die Unternehmen letztendlich einen wirtschaftlichen Mehrwert zu schaffen.
Weissenberg Group
Kerstin Liedtke
Major-Hirst-Str. 11
38442 Wolfsburg
05361 8973090

https://weissenberg-group.de

Pressekontakt:
prtogo
Alffried Große
Am Ruhrstein 37c
45133 Essen
ag@prtogo.de
0201-8419594
http://www.prtogo.de

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Empirische Ergebnisse unterstreichen die Relevanz von Mensch-Maschinen-Schnittstellen im Bereich sozialer, emotionaler KI

Wolfsburg/Düsseldorf, 25. Juli 2019

Die Künstliche Intelligenz (KI), die heute in Unternehmen eingesetzt wird, kann nur bestimmte Prozessschritte automatisieren. Trotzdem steigt die Zahl der Aufgaben und Kontrollaktivitäten, die KI übertragen werden, kontinuierlich. Wenn KI mit sozialer, emotionaler Intelligenz ausgestattet wird, führt das Ergebnis dieser "Social Emotional Artificial Intelligence" (SEAI) zu einer wesentlich verbesserten Entscheidungsfindung, genaueren Ergebnissen und zu einer produktiveren Interaktion zwischen Mensch und Maschine. Dabei kommt es aber unter anderem ganz entscheidend auf eine dementsprechende Programmierung der Mensch-Maschine-Schnittstelle. Zu diesem Ergebnis kommt Cathrin Thormann in ihrer Masterarbeit "Social Emotional Artificial Intelligence: Implications for Human-Machine Interfaces of AI Applications in Companies", die von der Weissenberg Group unterstützt und gefördert wurde.

Die meisten KI-Anwendungen von heute verfügen lediglich über analytische Fähigkeiten. In vielen Situationen reichen diese jedoch nicht aus, um eine gute Entscheidung zu treffen. Dazu müssen auch soziale und emotionale Komponenten berück-sichtigt und in KI-Anwendungen integriert werden. So könnte eine menschenähnlichere, allgemeine Intelligenz geschaffen werden. Mit Hilfe der SEAI können sich Maschinen an individuelle Kommunikationspartner und ihren Kommunikationsstil im Laufe der Zeit anpassen, menschliches Verhalten besser verstehen und antizipieren, was letztendlich eine starke Mensch-Maschine Beziehung ermöglicht.

Die empirischen Ergebnisse der Arbeit unterstreichen dabei die Relevanz von Mensch-Maschine-Schnittstellen im Bereich sozialer, emotionaler KI. Damit sich SEAI in der Praxis kollegial verhalten kann, müssen die HMIs entsprechend gestaltet werden. Empfohlen wird, die Schnittstellen an die kognitiven Strukturen des Menschen nach dem Human-Emulationsmodell anzupassen. Beim Human-Emulationsansatz werden Maschinen mit menschenähnlichen Fähigkeiten ausgestattet. Für den humanen Emulationsansatz spricht, dass Aufgaben und IT-Landschaft immer komplexer werden. Mensch büßen an Effizienz ein, wenn sie ihr Verhalten an sich ständig ändernde IT-Landschaften anpassen müssen.

Die meisten KI-Anwendungen, die heute in Unternehmen implementiert werden, verfügen nur über eine "spezifische Intelligenz" und können nicht in einem breiteren Kontext angewendet werden. Alle heutigen KI-Anwendungen sind teilautonom und darauf angewiesen, dass der Mensch einen Teil des Entscheidungsprozesses übernimmt.
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