Ein verkörperter Agent, manchmal auch Schnittstellenagent genannt, ist ein intelligenter Agent, der über einen physischen Körper innerhalb seiner Umgebung mit dieser interagiert. In der Forschung zur künstlichen Intelligenz umfasst der Begriff sowohl physisch verkörperte Systeme, wie mobile Roboter, als auch grafisch dargestellte Agenten, die nur in virtuellen Räumen existieren, etwa einen Menschen oder ein Cartoon-Tier auf einem Bildschirm. Ein eigener Zweig der KI-Forschung konzentriert sich darauf, diese Agenten zu befähigen, autonom mit Menschen und ihrer Umgebung zu interagieren, wobei der Körper als Medium für Wahrnehmung und Handlung genutzt wird.
Das Konzept gewann mit dem Aufkommen grafischer Benutzeroberflächen und konversationeller Systeme an Bedeutung. Beispiele für grafisch verkörperte Agenten sind Ananova, eine virtuelle Nachrichtenmoderatorin, und Microsoft Agent, ein Framework für interaktive animierte Charaktere. Verkörperte Konversationsagenten, eine Untergruppe mit grafischem Frontend statt eines Roboter Körpers, sind darauf ausgelegt, mit Menschen und untereinander Dialoge zu führen, wobei sie dieselben verbalen und nonverbalen Mittel nutzen, die auch Menschen verwenden, einschließlich Gestik, Mimik und Blickkontakt.
Verkörperte Konversationsagenten
Verkörperte Konversationsagenten sind eine Form intelligenter Benutzerschnittstellen. Ihre grafische Verkörperung zielt darauf ab, Gestik, Mimik und Sprache zu vereinen, um eine Face-to-Face-Kommunikation mit Nutzern zu ermöglichen und so eine leistungsfähige Form der Mensch-Computer-Interaktion zu bieten. Im Gegensatz zu textbasierten Chatbots oder reinen Sprachassistenten besetzen diese Agenten einen sichtbaren Körper, der Bedeutung über mehrere Kanäle gleichzeitig vermitteln kann. Dieses Design stützt sich auf Forschung zu Aufmerksamkeit und neuronalen Netzen, um natürliche Interaktionsmuster zu modellieren, obwohl frühe Systeme auf regelbasierten Animationen und Skripten beruhten.
Die Entwicklung solcher Agenten wurde durch Arbeiten an Institutionen wie MIT CSAIL und Stanford AI Lab beeinflusst, wo Forscher untersuchten, wie Menschen virtuelle Charaktere wahrnehmen und auf sie reagieren. Das Ziel ist nicht nur, das menschliche Erscheinungsbild nachzuahmen, sondern die kommunikative Kraft des Körpers zu nutzen, um Interaktionen intuitiver und ansprechender zu gestalten.
Vorteile der Verkörperung
Face-to-Face-Kommunikation ermöglicht Kommunikationsprotokolle, die einen viel reichhaltigeren Kanal bieten als andere Kommunikationsmittel. Sie ermöglicht pragmatische Handlungen wie Gesprächswechsel, mimischen Ausdruck von Emotionen, Informationsstruktur und Betonung, Visualisierung und ikonische Gesten sowie Orientierung in einer dreidimensionalen Umgebung. Diese Kommunikation erfolgt sowohl über verbale als auch nonverbale Kanäle wie Blickkontakt, Gestik, Sprachmelodie und Körperhaltung.
Die Forschung hat ergeben, dass Nutzer eine nonverbale visuelle Anzeige des internen Zustands eines verkörperten Systems einer verbalen Anzeige vorziehen, was den Wert zusätzlicher nonverbaler Kanäle belegt. Eine Face-to-Face-Interaktion mit einem verkörperten Agenten kann parallel zu einer anderen Aufgabe durchgeführt werden, ohne den menschlichen Teilnehmer abzulenken, und verbessert stattdessen den Spaß an der Interaktion. Darüber hinaus führen Präsentationen, die von einem verkörperten Agenten gehalten werden, zu einer besseren Erinnerung an die präsentierten Informationen.
Verkörperte Agenten bieten auch eine soziale Dimension der Interaktion. Menschen schreiben Computern bereitwillig soziales Bewusstsein zu, daher folgt die Interaktion mit verkörperten Agenten sozialen Konventionen, die denen zwischenmenschlicher Interaktionen ähneln. Dieser soziale Aspekt erhöht die Glaubwürdigkeit und das wahrgenommene Vertrauen in Agenten und steigert das Nutzerengagement. Eine Studie von Rickenberg und Reeves ergab, dass ein verkörperter Agent auf einer Website das Nutzervertrauen erhöhte, aber auch Angst auslöste und die Leistung beeinflusste, als ob die Nutzer von einem echten Menschen beobachtet würden. Präsentationen von verkörperten Agenten werden als unterhaltsamer und weniger schwierig wahrgenommen als solche ohne Agenten. Wahrgenommener Spaß, gefolgt von wahrgenommener Nützlichkeit und Benutzerfreundlichkeit, ist der Hauptfaktor für die Nutzerakzeptanz.
Eine Studie von Byron Reeves an der Stanford University vom Januar 2004 zeigte, wie digitale Charaktere Online-Erlebnisse verbessern können, indem sie ein Gefühl von Vertrautheit und Zugänglichkeit hinzufügen. Diese Steigerung der Sympathie kommt sowohl Endnutzern als auch Produktentwicklern zugute.
Anwendungen
Der reichhaltige Kommunikationsstil menschlicher Konversation macht verkörperte Konversationsagenten ideal für nicht-traditionelle Interaktionsaufgaben. Eine vertraute Anwendung sind Computerspiele, wo der reichhaltigere Kommunikationsstil die Interaktion unterhaltsam macht. Verkörperte Konversationsagenten wurden auch in virtuellen Trainingsumgebungen, tragbaren persönlichen Navigationsführern, interaktiven Fiktions- und Erzählsystemen, interaktiven Online-Charakteren sowie automatisierten Präsentatoren und Kommentatoren eingesetzt.
Große virtuelle Assistenten wie Siri, Amazon Alexa und Google Assistant verfügen über keine visuelle verkörperte Darstellung, was vermutlich das Gefühl menschlicher Präsenz für Nutzer einschränkt. Im Gegensatz dazu operieren physisch verkörperte Agenten wie mobile Roboter von Unternehmen wie Figure AI und Sanctuary AI in realen Umgebungen, während Forschung zu autonomem Fahren und Tesla Autopilot die Grenzen physischer Verkörperung in dynamischen Umgebungen erweitert.
Das US-Verteidigungsministerium nutzt einen Softwareagenten namens SGT STAR auf von der US-Armee betriebenen Websites und Anwendungen für Standortnavigation, Rekrutierung und Propagandazwecke. Sgt. Star wird von der Army Marketing and Research Group betrieben, einer Abteilung, die direkt vom Pentagon aus operiert. Sie basiert auf der ActiveSentry-Technologie von Next IT, einem in Washington ansässigen IT-Dienstleistungsunternehmen. Andere Bots der Sgt.-Star-Familie werden vom Federal Bureau of Investigation und der Central Intelligence Agency zur Informationssammlung eingesetzt.
Forschungsrichtungen
Die moderne Forschung zu verkörperten Agenten überschneidet sich mit Deep Learning und großen Sprachmodellen, wodurch Agenten in der Lage sind, kontextuell angemessene Sprache und Gesten zu erzeugen. Techniken wie Verstärkungslernen aus menschlichem Feedback und Curriculum-Lernen helfen dabei, Agenten für die Interaktion in komplexen Umgebungen zu trainieren. Es bleiben jedoch Herausforderungen bei der Verankerung von Sprache in physischer Handlung und der Aufrechterhaltung kohärenten nonverbalen Verhaltens über lange Interaktionen.
Forscher wie Joshua Tenenbaum und Brendan Lake an Institutionen wie Berkeley AI Research und Carnegie Mellon University untersuchen, wie verkörperte Agenten kausale Modelle der Welt erlernen können, die über Mustererkennung hinaus zu echtem Verständnis führen. Das Feld entwickelt sich weiter, wobei grafische Agenten zunehmend in Bildung, Therapie und Kundenservice eingesetzt werden, während physische Roboter in Fertigung und Gesundheitswesen Fortschritte machen.
Siehe auch
- Generative KI
- Mensch-Computer-Interaktion
- virtueller Assistent
- Sozialer Roboter