Gesprächsakzeptanz von Robotern

Inhaltsverzeichnis

ABBILDUNGSVERZEICHNIS

TABELLENVERZEICHNIS

1 EINLEITUNG
1.1 PROBLEMSTELLUNG
1.2 FORSCHUNGSZIEL
1.3 AUFBAU DER ARBEIT

2 THEORIE
2.1 SOZIALE ROBOTIK
2.1.1 Was ist die Machiavellian Intelligence Hypothesis?
2.1.2 Was ist ein Roboter?
2.1.3 Was ist künstliche Sozialität?
2.1.4 Was ist ein Sozialer Roboter?
2.1.5 Was ist ein Humanoid?
2.1.6 Was ist Anthropomorphismus?
2.1.7 Was ist das Uncanny Valley?
2.1.8 Was ist die Mensch−Roboter Interaktion?
2.2 KOMMUNIKATIONSWISSENSCHAFT
2.2.1 Was ist Kommunikation?
2.2.2 Was ist ein Dialog?
2.2.3 Was ist ein Medium?
2.3 ROBOTER ALS KOMMUNIKATIONSMEDIUM

3 FORSCHUNGSFRAGEN UND HYPOTHESEN
3.1 KOMMUNIKATIONSBEREITSCHAFT
3.2 KOMMUNIKATIONSBEDINGUNGEN
3.3 KOMMUNIKATIONSPERFORMANCE
3.4 KOMMUNIKATIONSAUFWAND
3.5 SOZIALER KOMMUNIKATIONSEINFLUSS
3.6 KOMMUNIKATIONSABSICHT
3.7 HYPOTHESENMODELL

4 METHODE
4.1 GRUNDGESAMTHEIT UND STICHPROBE
4.2 ERHEBUNGSMETHODE
4.3 PRETEST
4.4 AUSWERTUNGSMETHODE
4.5 GÜTEKRITERIEN
4.6 UNTERSUCHUNGSDESIGN

5 ERGEBNISSE
5.1 SOZIODEMOGRAPHIE
5.1.1 Geschlecht
5.1.2 Alter
5.1.3 Bildung
5.1.4 Beruf
5.1.5 Roboternutzung
5.1.6 Roboterfahrung
5.2 KOMMUNIKATIONSBEREITSCHAFT
5.2.1 ReplieeQ vs. Autom
5.2.2 EveR−1 vs. Aibo
5.2.3 Hrp4C vs. Nexi
5.2.4 Geminoid vs. Nao
5.2.5 Actroid − DER2 vs. Leonardo
5.3 HYPOTHESENPRÜFUNG
5.3.1 Kommunikationsbereitschaft (widerlegt)
5.3.2 Kommunikationsbedingungen (teilweise bestätigt)
5.3.3 Kommunikationsperformance (bestätigt)
5.3.4 Kommunikationsaufwand (bestätigt)
5.3.5 Sozialer Kommunikationseinfluss (widerlegt)
5.3.6 Kommunikationsabsicht (teilweise bestätigt)
5.4 KORRIGIERTES HYPOTHESENMODELL

6 DISKUSSION

7 SCHLUSS
7.1 ZUSAMMENFASSUNG
7.2 FAZIT
7.3 AUSBLICK

LITERATURVERZEICHNIS

ANHANG

ANHANG A: ABSTRACT

ANHANG B: ROBOTER

ANHANG C: CODEBUCH

Abbildungsverzeichnis

ABBILDUNG 1: ROBOTEREINTEILUNG NACH RIEK (2009)

ABBILDUNG 2: ANTHROPOMORPHISMUS−LANDKARTE NACH DUFFY (2003)

ABBILDUNG 3: GODSPEED ANTHROPOMORPHISM NACH BARTNECK 2009

ABBILDUNG 4: UNCANNY VALLEY VON MORI NACH MACDORMAN (2005)

ABBILDUNG 5: MENSCH−ROBOTER−DIALOGSTRUKTUR NACH BAUER (2009)

ABBILDUNG 6: ROBOTER ALS MEDIEN NACH KANDA (2009)

ABBILDUNG 7: UTAUT−MODELL NACH VENKATESH (2003)

ABBILDUNG 8: HYPOTHESENMODELL

ABBILDUNG 9: EXPERIMENTELLES DESIGN

ABBILDUNG 10: UNTERSUCHUNGSDESIGN

ABBILDUNG 11: GESCHLECHTSVERTEILUNG NACH STICHPROBE

ABBILDUNG 12: ALTERSVERTEILUNG GESAMT

ABBILDUNG 13: BILDUNG GESAMT

ABBILDUNG 14: BERUFSVERTEILUNG GESAMT

ABBILDUNG 15: ROBOTERNUTZUNG GESAMT

ABBILDUNG 16: ROBOTERERFAHRUNG GESAMT

ABBILDUNG 17: ROBOTERRANKING KOMMUNIKATIONSBEREITSCHAFT

ABBILDUNG 18: KOMMUNIKATIONSBEREITSCHAFT REPLIEEQ VS. AUTOM NACH STICHPROBE UND GESCHLECHT

ABBILDUNG 19: KOMMUNIKATIONSBEREITSCHAFT EVER VS AIBO NACH STICHPROBE UND GESCHLECHT

ABBILDUNG 20: KOMMUNIKATIONSBEREITSCHAFT HRP4C VS NEXI NACH STICHPROBE UND GESCHLECHT

ABBILDUNG 21: KOMMUNIKATIONSBEREITSCHAFT GEMINOID VS NAO NACH STICHPROBE UND GESCHLECHT

ABBILDUNG 22: KOMMUNIKATIONSBEREITSCHAFT ACTROID VS LEONARDO NACH STICHPROBE UND GESCHLECHT

ABBILDUNG 23: KOMMUNIKATIONSBEREITSCHAFT NACH GESCHLECHT

ABBILDUNG 24: KOMMUNIKATIONSBEDINGUNGEN GESAMT NACH GESCHLECHT

ABBILDUNG 25: KOMMUNIKATIONSBEDINGUNGEN VON ACTROID UND LEONARDO NACH KOMMUNIKATIONSGRAD

ABBILDUNG 26: MITTELWERTE ZWISCHEN EINGESCHÄTZTER KOMMUNIKATIONSFÄHIGKEIT UND KOMMUNIKATIONSBEDINGUNGEN

ABBILDUNG 27: ZUSAMMENHANG ZWISCHEN EINGESCHÄTZTER KOMMUNIKATIONSFÄHIGKEIT UND KOMMUNIKATIONSBEDINGUNGEN

ABBILDUNG 28: KOMMUNIKATIONSPERFORMANCE NACH STICHPROBE UND GESCHLECHT

ABBILDUNG 29: MITTELWERTDIAGRAMM ZWISCHEN EINGESCHÄTZTER KOMMUNIKATIONSFÄHIGKEIT UND KOMMUNIKATIONSPERFORMANCE

ABBILDUNG 30: ZUSAMMENHANG ZWISCHEN KOMMUNIKATIONSFÄHIGKEIT UND KOMMUNIKATIONSPERFORMANCE

ABBILDUNG 31: KOMMUNIKATIONSAUFWAND NACH STICHPROBE UND GESCHLECHT

ABBILDUNG 32: MITTELWERTDIAGRAMM DES KOMMUNIKATIONSAUFWANDS

ABBILDUNG 33: ZUSAMMENHANG ZWISCHEN KOMMUNIKATIONSFÄHIGKEIT UND KOMMUNIKATIONSAUFWAND

ABBILDUNG 34: SOZIALER EINFLUSS NACH STICHPROBE UND GESCHLECHT

ABBILDUNG 35: MITTELWERTDIAGRAMM DES SOZIALEN EINFLUSSES

ABBILDUNG 36: KORRIGIERTES HYPOTHESENMODELL

ABBILDUNG 37: ROBOTER REPLIEEQ1 EXPO

ABBILDUNG 38: ROBOTER AUTOM

ABBILDUNG 39: ROBOTER EVER−1

ABBILDUNG 40: ROBOTER AIBO

ABBILDUNG 41: ROBOTER HRP4C

ABBILDUNG 42: ROBOTER NEXI

ABBILDUNG 43: ROBOTER GEMINOID

ABBILDUNG 44: ROBOTER NAO

ABBILDUNG 45: ROBOTER ACTROIDDER−2

ABBILDUNG 46: ROBOTER LEONARDO

ABBILDUNG 47: YOUTUBE−VIDEO ACTROIDDER−2

ABBILDUNG 48: YOUTUBE−VIDEO LEONARDO

Tabellenverzeichnis

TABELLE 1: OPERATIONALISIERUNG VON KOMMUNIKATIONSVERHALTEN MIT ROBOTERN AUF EINER NOMINALSKALA

TABELLE 2: OPERATIONALISIERUNG VON KOMMUNIKATIONSABSICHT AUF EINER INTERVALLSKALA

TABELLE 3: OPERATIONALISIERUNG VON KOMMUNIKATIONSFÄHIGKEIT

TABELLE 4: OPERATIONALISIERUNG VON KOMMUNIKATIONSBEREITSCHAFT AUF ZWEIDIMENSIONALER NOMINALSKALA

TABELLE 5: OPERATIONALISIERUNG VON KOMMUNIKATIONSBEDINGUNGEN AUF SIEBENSTUFIGER LIKERTSKALA

TABELLE 6: OPERATIONALISIERUNG VON KOMMUNIKATIONSPERFORMANCE AUF SIEBENSTUFIGEN INTERVALLSKALA

TABELLE 7: OPERATIONALISIERUNG VON KOMMUNIKATIONSAUFWAND AUF SIEBENSTUFIGEN INTERVALLSKALA

TABELLE 8: OPERATIONALISIERUNG VON SOZIALEM KOMMUNIKATIONSEINFLUSS AUF SIEBENSTUFIGEN INTERVALLSKALA

TABELLE 9: OPERATIONALISIERUNG VON KOMMUNIKATIONSABSICHT ANHAND EINER SIEBENSTUFIGEN INTERVALLSKALA

TABELLE 10: CODEBUCH TEIL 1

TABELLE 11: CODEBUCH TEIL 2

1 Einleitung

Roboter sind in Europa laut statistischen Angaben aus der World Robotics Studie ¹ 2008 im Aufschwung. Mehr noch: sie werden laut aktuellen Forschungsarbeiten immer sozialer und kommunikativer ², was ab den späten 1990er Jahren zur Ausbildung einer neuen Teildisziplin innerhalb der Robotik geführt hat: der sozialen Robotik. Diesen Paradigmenwechsel in der Robotikforschung von funktionalen hin zu sozialen und kommunikativen Robotern bestätigten 2004 auch WEBER und BATH im Rahmen ihres Forschungsprojektes "Sozialität mit Maschinen" ³ sowie 2008 GIESELMAN und STENNECKEN in „ How To Talk To Robots “⁴. Tatsächlich lässt sich der oben genannte wissenschaftliche Fokuswandel auch in der Produktion beobachten: wurden ursprünglich vermehrt Roboterarme und Serviceroboter hergestellt, geht die aktuelle Entwicklung hin zu sozialen humanoiden Robotern, die mit Menschen direkt kommunizieren. Roboter wie Zeno von Hanson Robotics, ASIMO von Honda und Actroid von Kokoro Company sind nur einige wenige Beispiele für diese kommunikative Entwicklung. Die aktuelle Relevanz der Mensch−Roboter−Kommunikation bestätigen auch folgende laufende EU−Projekte:

- LIREC⁵ (LIving with Robots and InteractivE Companions),
- COMMROB⁶ (Advanced Robot behaviour and high − level multimodal communication)
- INDIGO⁷ (Interaction with Personality and Dialogue Enabled Robots).

Mit zunehmender europäischer Forschung in der sozialen Robotik wächst die gesellschaftliche Relevanz von Robotern im persönlichen Alltag. Wenn Roboter immer kommunikativer gestaltet werden, um nicht mehr nur als Maschinen sondern als Interaktions− und Kommunikationspartner in die Gesellschaft integriert zu werden, stellt sich die zentrale Frage, ob Menschen Roboter überhaupt als Gesprächspartner akzeptieren. Die Forschungsarbeit soll aufzeigen, ob überhaupt ein Bedarf an Robotern als Gesprächspartner gegeben ist und, ob diese als Gesprächspartner akzeptiert werden. Das zentrale Forschungsinteresse liegt somit in der Evaluierung der kommunikativen Akzeptanz von Robotern, sowie den daraus abgeleiteten Kriterien, wie die Gesprächsakzeptanz eines Roboters erhöht werden kann.

1.1 Problemstellung

Mit der Entwicklung der limitierten sozialen Intelligenz für autonome Roboter sind Begriffe wie Kommunikation und Interaktion wesentliche Begriffe in der sozialen Robotik geworden⁸. In der interdisziplinären sozialen Robotik, in der es vorrangig um soziale Interaktion und Kommunikation zwischen einem Roboter und einem Menschen geht, sind allerdings kaum Kommunikationswissenschaftler involviert. Dabei wäre ein kommunikationswissenschaftlicher Diskurs dringend notwendig. Erstens, da durch die zunehmende Vergesellschaftung von technischen Robotern ein „neues“Medium (siehe Kapitel 2.2.3) entstanden ist, das in eine bestehende oder neue Medienkategorie eingeordnet gehört. Und zweitens, weil Kommunikation durch eine kommunikationstheoretische Perspektive ergänzt gehört, damit beide Disziplinen von den Erkenntnissen profitieren können. Die vorliegende Arbeit will dieses Defizit ausgleichen, und kommunikationswissenschaftliche Zugänge in der Mensch−Roboter Interaktion eröffnen. Der Kommunikationsbegriff und −prozess soll aus kommunikationswissenschaftlicher geklärt werden und in den Zusammenhang der sozialen Robotik eingebettet werden.

In naher Zukunft wird erwartet, dass Roboter eine aktive Rolle in der Gesellschaft übernehmen werden⁹. Diese Entwicklung erfordert allerdings, dass Roboter von den Menschen sozial akzeptiert werden. Zahlreiche Forscher haben im Zuge dessen das Phänomen „ soziale Akzeptanz von Robotern“ in Experimenten empirisch untersucht und aus den Forschungsergebnissen Kriterien ausgearbeitet, anhand derer man die soziale Akzeptanz von Robotern verbessern kann¹⁰. Unbeantwortet blieb jedoch, ob Roboter auch als Gesprächspartner, also kommunikativ akzeptiert werden. „Mit Robotern sprechen“, also Roboter als Gesprächspartner akzeptieren, ist ein aufstrebendes Forschungsfeld innerhalb der sozialen Robotik und gleichzeitig auch eine der größten Herausforderungen innerhalb der Disziplin. Denn: die Mensch−Roboter−Kommunikation ist durch zahlreiche Missverständnisse und Kommunikationsprobleme gekennzeichnet. Aktuelle Forschungen bemühen sich deshalb Fehlervermeidung−Mechanismen auszuarbeiten, um den Kommunikationserfolg zwischen Menschen und Robotern zu verbessern. Der Schwerpunkt wird dabei hauptsächlich auf sprachwissenschaftliche Ansätze gelegt, die eine optimale Dialogstruktur evaluieren¹¹.

„Talking to robots is an upcoming research field where one of the biggest challenges are misunderstandings and problematic situations: Dialogues are error−prone and errors and misunderstandings often result in error spirals from which the user can hardly escape. Therefore, mechanisms for error avoidance and error recovery are essential.“ ¹²

Neue sprachwissenschaftliche Erkenntnisse haben also aufgezeigt, wie ein Mensch−Roboter− Dialog optimal strukturiert sein sollte, um den Kommunikationserfolg zu maximieren (mehr dazu im Kapitel 2.2.2). Was allerdings in diesem Zusammenhang noch immer unbeantwortet blieb, ist die Frage, ob Menschen überhaupt mit Robotern kommunizieren wollen, ob Roboter seitens der menschlichen Kommunikationsakteure also überhaupt als Gesprächspartner akzeptiert werden. Gesprächsakzeptanz allerdings wurde bis dato noch nicht empirisch gemessen. Die vorliegende Arbeit will also deshalb auch dieses Defizit ausgleichen, indem in Anlehnung an die aktuelle Technologieakzeptanzforschung ein methodischer Zugang präsentiert werden soll, wie man die Gesprächsakzeptanz von Robotern messen kann.

Die Forschergruppe um KANDA hat einen der ersten kommunikationswissenschaftlichen Ansätze in der sozialen Robotik geliefert. Roboter werden nach diesem Ansatz als Medien, die eine Informationsleistung für die Gesellschaft erbringen, betrachtet. Desweiteren verfolgen sie den Ansatz, dass ein humanoider Roboter, also ein Roboter mit einem menschenähnlichen Körper, am besten dafür geeignet ist, mit Menschen zu kommunizieren, da dadurch Menschen unbewusst solche Kommunikationsprozesse wie mit anderen Menschen in Gang setzen.

„We believe that humanoid robots will be suitable for communicating with people. The human−like bodies of humanoid robots enable humans to intuitively understand their gestures and cause people to unconsciously behave as if they were communicating with humans. In the future, we believe that these robots will behave as peer−partners to support daily human activities based on advanced communication capabilities.“ ¹³

Dieser Zusammenhang zwischen Menschenähnlichkeit und Valenz wird aktuell zwiespältig diskutiert. Während die Anhänger¹⁴ für ein menschenähnliches Design plädieren, folgen die Kritiker den Ansatz, dass die Form des Roboters mit seiner Funktion übereinstimmen muss („matching hypothesis“ siehe Kapitel 2.1.6) und distanzieren sich deshalb bewusst vom menschenähnlichen Design, um das „unheimliche Tal“ zu vermeiden (siehe Kapitel 2.1.7). Es liegen jedoch noch keine empirisch zureichenden Ergebnisse vor, die die Gültigkeit von einem der beiden Ansätze bewiesen haben¹⁵. Die vorliegende Arbeit will also die Bedingungen für die positive Wirkung von Menschenähnlichkeit im Gesprächskontext evaluieren, um gleichzeitig einen Schritt in Richtung Schließung der Forschungslücke zu machen. Es soll also konkret ermittelt werden, ob Menschenähnlichkeit von Robotern einen positiven Einfluss auf die Kommunikationsbereitschaft von Menschen hat. Kommunikationsbereitschaft als die Bereitschaft eines Menschen, die Mitteilung eines Roboters „aufnehmen“ und „rezipieren“ zu wollen, verstanden, ist in der Publizistik− und Kommunikationswissenschaft eine der wesentlichen Voraussetzungen, die erfüllt sein müssen, damit Kommunikation erfolgreich realisiert und damit Verständigung erreicht werden kann¹⁶. Deshalb soll eine kommunikationstheoretische Auseinandersetzung mit dem Begriff unter Berücksichtigung der Uncanny−Valley−These neue Lösungsansätze für beide Disziplinen liefern.

1.2 Forschungsziel

Ziel der vorliegenden Forschungsarbeit ist herauszufinden, ob Menschen Roboter als Gesprächspartner akzeptieren. Im Detail soll unter kommunikationstheoretischem und empirischem Aspekt erforscht werden, ob Menschenähnlichkeit und Kommunikationsfähigkeit eines Roboters Einfluss auf die Gesprächsakzeptanz haben. Es soll also konkret untersucht werden, ob die Gesprächsakzeptanz von einem menschenähnlichen Roboter, der sprechen kann, höher ist als die Gesprächsakzeptanz von einem nicht menschenähnlicher Roboter, der nicht sprechen kann. Daraus soll abgeleitet werden, ob die Produktion von kommunikativen Robotern und die Kommunikation mit Robotern (Konsum) gesellschaftlich erwünscht sind, ob sie also einen Nutzen für die Allgemeinheit aufweisen.

Welche neuen Erkenntnisse sollen in welcher Form mit welchem Nutzen gewonnen werden?

- Der Kommunikationsbegriff soll aus einer kommunikationstheoretischen Sicht betrachten werden und die daraus abgeleiteten theoretischen Empfehlungen als Entscheidungsgrundlage für neue Lösungsansätze der sozialen Robotik zugänglich gemacht werden.
- Die Gesprächsakzeptanz von Robotern soll empirisch gemessen werden und als
methodische Hilfestellung für zukünftige Forschungsarbeiten dienen.
- Der Zusammenhang zwischen der Kommunikationsfähigkeit von Robotern und der Gesprächsakzeptanz soll empirisch überprüft werden und die dadurch gewonnenen Ergebnisse als Entscheidungsgrundlage für das kommunikative Roboterdesign dienen, um Kommunikationsprobleme zwischen Menschen und Robotern minimieren zu können.
- Der Zusammenhang zwischen der Menschenähnlichkeit von Robotern und der Kommunikationsbereitschaft von Menschen soll empirisch überprüft werden und die daraus abgeleiteten Erkenntnisse ebenfalls der sozialen Robotik als Entscheidungsgrundlage für neue Lösungsansätze dienen, um das Uncanny−Valley− Problem im Gesprächsakzeptanzkontext differenzierter betrachten zu können.

1.3 Aufbau der Arbeit

Die vorliegende Arbeit gliedert sich in sieben Hauptkapitel, die im Folgenden kurz vorgestellt werden sollen. In Kapitel 2 wird der theoretische Bezugsrahmen mit relevanten Begriffen, Konzepten und aktuellen Forschungsergebnissen auf dem Gebiet der sozialen Robotik und der Kommunikationswissenschaft, vorgestellt. In Kapitel 3 werden die für die Studie relevanten Begriffe theoretisch abgeleitet, in Hypothesen formuliert und messbar gemacht, sowie das daraus entwickelte Hypothesenmodell vorgestellt. In Kapitel 4 wird die Methode beschrieben, mit der die Untersuchung anhand des skizzierten Untersuchungsdesigns durchgeführt und ausgewertet wurde. In Kapitel 5 werden die zentralen Ergebnisse der Untersuchung präsentiert und die Hypothesen geprüft. In Kapitel 6 werden die zentralen Ergebnisse der Untersuchung diskutiert und in Bezug zur Theorie gesetzt. Und schließlich wird in Kapitel 7 basierend auf der Verknüpfung der theoretisch und empirisch gewonnen Erkenntnisse die zentrale Forschungsfrage beantwortet, ein Fazit abgeleitet sowie ein Ausblick auf eventuelle zukünftige Forschungen gewagt.

2 Theorie

Um die Ergebnisse der vorliegenden empirische Untersuchung (siehe Kapitel 5) wissenschaftlich nachvollziehen zu können, sollen in den folgenden Kapitel die grundlegenden Begriffe, Konzepte und Forschungsansätze, die für die empirische Studie von Relevanz sind, definiert und im Kontext erklärt werden. Zuerst sollen Begriffe aus der Sozialen Robotik inklusive der historischen Entwicklung der Disziplin dargestellt werden (Kapitel 2.1). Darauf aufbauend soll auf forschungsrelevante kommunikationswissenschaftliche Begriffe, nämlich Kommunikation, Dialog und Medium, übergeleitet (Kapitel 2.2) und der aktuelle Forschungsstand auf dem Gebiet der kommunikationswissenschaftlichen Forschungsbeteiligung auf dem Gebiet der sozialen Robotik herausgearbeitet werden (Kapitel 2.3).

2.1 Soziale Robotik

Die Soziale Robotik als Teildisziplin der Robotik wurde in den späten 1940er Jahren vom Neurophysiologen und Roboterforscher William Grey Walter durch die Entwicklung der beiden durch Lichtsignale miteinander „sozial“ interagierenden Schildkröten−Roboter „ Elmer “ und „ Elsie “¹⁷ gegründet und in den frühen 1990er Jahren von Forschern auf dem Gebiet der Künstlichen Intelligenz weiter entwickelt. Zu den Hauptvertretern der Sozialen Robotik zählen Kerstin Dautenhahn (University of Hertfordshire, UK), Cynthia Breazeal (MIT Media Lab, US), Aude Billard (University of Edingburgh, UK), Brian Duffy (University College Dublin, Irland), Maja Mataric (University of Southern California, US), Terence Fong (University of Hertfordshire, US) und Yiennis Demiris (Imperial College London, UK). In Japan zählen zu den wichtigsten Vertretern Takayuki Kanda (ATR Intelligent Robotics and Communication Laboratories Kyoto, Japan) und Hiroshi Ishiguro (Osaka University, Japan). Und in Deutschland sind auf dem jungen Gebiet der Sozialen Robotik vor allem Frank Hegel und Manja Lohse (Universität Bielefeld) zu erwähnen.

Ziel der Sozialen Robotik ist, Roboter kognitiv leistungsfähiger und sozialer zu gestalten, um dadurch Maschinen in unsere Gesellschaft erfolgreicher integrieren zu können¹⁸. Sozial wird hier im Sinne von kommunikativer, interaktiver, kooperativer und lernfäfiger als rein industrielle Roboter, verstanden. Multimodal gestaltete Interaktion und Kommunikation von verkörperten physischen Robotern mit Menschen bedarf laut DAUTENHAHN¹⁹ tiefgehender Aspekte sozialer Intelligenz und Interaktion. Da Aussehen, Verhalten, kognitive und soziale Fähigkeiten eines Roboters wissenschaftlich hohe Herausforderungen bieten, ist das Gebiet der Sozialen Robotik stark interdisziplinär−kollaborativ ausgerichtet.

Das wachsende Interesse an psychologischen und sozialwissenschaftlichen Konzepten in der Robotik basiert laut DAUTENHAHN auf der Intelligenzhypothese oder auch Machiavellian intelligence hypothesis genannt (siehe Kapitel 2.1.1), da sie vermutet, dass Sozialität im Kern in der kognitiven Entwicklung liegt und der Fokus in der Robotik auf kognitive Konzepte gelegt werden sollte²⁰.

Seit der Entwicklung der Schildkröten−Roboter in den 1940er Jahren und der Erforschung des sozialen Verhaltens in Insektenverbänden anhand von Roboterexperimenten ab den 1990er Jahren, begannen die Menschen mit Robotern zu interagieren. Die Interaktion war in der Ursprungsform unidirektional, also durch einfache Ein−Aus−Kontrollschalter oder analoge Steuerknüppel gekennzeichnet²¹. Mit der Zeit wurden die Roboter gemäß der oben erwähnten Intelligenzhypothese immer intelligenter und dadurch nicht mehr als rein passive Instrumente oder Handwerkzeuge in der Gesellschaft wahrgenommen, sondern als eine Entität, mit der man eine Beziehung aufbaute²².

Ab den 1990er Jahren wurden parallel auch Computerwissenschaftler durch die Idee, Mensch− Computer Interaktionen für die Benutzer menschenähnlicher und natürlicher zu gestalten, motiviert²³. Vor allem die Forschungsergebnisse der Medienwissenschaftler Reeves und Nass wirkten sich durch ihren CASA−Ansatz²⁴ (Computers As Social Actors) indirekt auch auf die Soziale Robotik aus. Der von sozialpsychologischen Theorien und Konzepten ausgehende und auf die Soziale Robotik übertragene CASA−Ansatz ließ folgende hypothetische Schlussfolgerungen zu:

- Menschen interagieren mit Robotern genauso wie mit anderen Menschen, sie weisen Robotern gegenüber also soziales Verhalten auf (Roboter als soziale Akteure).
- Menschen sind sich ihres sozialen Verhaltens gegenüber Robotern nicht bewusst, da ihre Reaktionen automatisch ausgeführt werden (Unbewusster Sozialitätsmechanismus).

All diese Entwicklungen hatten zur Folge, dass ab den späten 1990er Jahren ein Paradigmenwechsel in der Robotik einsetzte: weg von der rein technologischen hin zur sozialen Robotik, in der vermehrt psychologische und sozialwissenschaftliche Konzepte in die ursprünglich rein technisch orientierte Robotik integriert wurden. Dabei wirkten sich theoretische Modelle aus der Psychologie, vor allem die von Piaget und Vygotsky, wesentlich auf die Entwicklung der Sozialen Robotik aus. Das CMU Robotics Institute startete im Zuge der Entwicklungen das „Social Robot Project“ mit dem Ziel, die sozialen Barrieren zwischen Robotern und Menschen zu überwinden:

„The idea is that communication and interaction with robots should be easy and enjoyable, both for unfamiliar users and trained professionals. We want robots to behave more like people, so that people do not have to behave like robots when they interact with them.“²⁵

Zusammenfassend hat sich die soziale Robotik auf Roboter spezialisiert, die vor allem als direkte Interaktions− und Kommunikationspartner für Menschen in einer für Menschen bekannten Umgebung dienen. Diese sozialen Roboter sind mit speziellen Fähigkeiten ausgestattet. Hierzu zählen neben der Erkennung von Identität, Sprache, Gestik, Befehl und Stimmung des menschlichen Gegenübers auch die Fähigkeit des Roboters, mit denselben Kommunikationsmitteln und auf demselben Kommunikationskanal zu kommunizieren wie dessen menschliches Gegenüber. Die Einsatzgebiete sich durch die stark interdisziplinäre Forschungszusammenarbeit vielfältig und reichen von der Assistenz über die Therapie hin zur Unterhaltung. Um die Ursprünge der Sozialen Robotik nachvollziehen zu können, soll im nächsten Kapitel die Intelligenzhypothese als inspirierende und motivierende Triebfeder für die Ausbildung der Subdisziplin der Sozialen Robotik näher durchleuchtet werden.

2.1.1 Was ist die Machiavellian Intelligence Hypothesis?

Die Machiavellische Intelligenzhypothese geht ursprünglich auf den italienischen Politiker und Schriftsteller Niccolo Machiavelli aus dem 16. Jahrhundert zurück, der die Technik der Machtausübung in und zwischen Staaten analysiert hat²⁶. Die Autoren WHITEN und BYRNE gingen darauf aufbauend 1988 in ihrem Werk der Frage nach, wie und in welcher Form Intelligenz im Kontext sozialer Interaktion funktioniert. Sie stellten die Behauptung auf, dass die Intelligenz von Menschen als Anpassungsprozess an technische und soziale Anforderung entstanden ist, mit dem Ziel soziale Probleme zu lösen:

„Humans have large brains and high intelligence because of their need to manage and predict complex social dynamics“²⁷.

Inspiriert durch die Machiavellische Intelligenzhypothese unternahm die Forscherin DAUTENHAHN ab 1995 in ihren Forschungsarbeiten den Versuch, die auf die natürliche Intelligenz ausgerichtete Hypothese auf die künstliche Intelligenz zu übertragen²⁸. Sie ging in ihren Arbeiten der Frage nach, ob autonome Roboter soziale Intelligenz benötigen, um in eine Gesellschaft erfolgreich integriert werden zu können, und wie sich solch eine „künstliche“ soziale Intelligenz entwickeln ließen. Sie stellte die Vermutung auf, dass es sowohl in natürlichen als auch in künstlichen Systemen ein allgemeines Prinzip in der Evolution der Intelligenz gab und zählte Situationen auf, in denen soziale Intelligenz − in Form von Kommunikations−, Interaktions− und Kooperationsfähigkeit − in Abhängigkeit vom Umfeld, Ziel und den Erwartungen für autonome Roboter nötig wäre. Mit dieser neuen Forschungsrichtung leitete sie den Paradigmenwechsel von technischer Intelligenz, die durch Konkurrenz (siehe Kampfroboter) geprägt war, hin zu sozialer Intelligenz, die durch Kooperation gekennzeichnet werden sollte, mit ein. Somit ebnete sie der „Sozialen Robotik“ den Weg zur eigenständigen Disziplin.

In der künstlichen Intelligenzforschung existieren zwei Glaubensrichtungen, was die Intelligenz eines Roboters betrifft²⁹: Die Befürworter der starken künstlichen Intelligenz glauben daran, dass es möglich ist, menschliche Intelligenz als eine Art biologische Maschine in künstliche Robotersysteme zu duplizieren. Ein Roboter besitzt demnach ein Bewusstsein. Auf der anderen Seite glauben die Anhänger der schwachen künstlichen Intelligenz daran, dass menschliche Intelligenz nur durch Täuschung simuliert werden kann. Die Intelligenz des Roboters ist damit nur eine Illusion.

Um nachvollziehen zu können, was ein sozialer Roboter ist und wie dieser sich von einem Roboter unterscheidet, soll im folgenden Kapitel zuerst geklärt werden, was ein Roboter ist.

2.1.2 Was ist ein Roboter?

Das Robot Institut of America (RIA) definiert einen Roboter folgendermaßen:

"A programmable, multifunctional manipulator designed to move material, parts, tools, or specialize devices through various programmed motions for the performance of a variety of task " ³⁰

Die Online−Enzyklopädie Webster definiert einen Roboter als:

„ a machine that looks like a human being and performs various complex acts (as walking or talking) of a human being; also : a similar but fictional machine whose lack of capacity for human emotions is often emphasized .“ ³¹

Beide Definitionen beschreiben Roboter als mechanische Geräte, die komplizierte menschliche Aufgaben erfüllen. Allerdings fehlt in beiden Definitionen der Aspekt der Mensch−Roboter Interaktion, der im Zuge der Ausbildung des Bereichs der Personal Service Robots, in dem Menschen mit Roboter direkt interagieren, notwendig wurde. Um diese Lücke zu schließen, schlug Engelhardt folgende Definition für einen Service Roboter vor:

“Systems that function as smart, programmable tools, that can sense, think, and act to benefit or enable humans or extend/enhance human productivity.” ³²

Das Wort Robot wurde erstmals 1921 vom tschechischen Schriftsteller Karel Capek in seinem Theaterstück R.U.R. − Rossum‘s Universal Robots als Synonym für Fron− oder Zwangsarbeit verwendet³³. 1942 prägte der russisch−amerikanischen Schriftsteller Isaac Asimov in seiner Kurzgeschichte Runaround erstmals das Wort Robotics und postulierte folgende Drei Gesetze der Robotik, die infolge dessen die künstliche Intelligenzforschung und Science Fiction Welt beeinflussten:

„1. Ein Roboter darf keinen Menschen verletzen oder durch Untätigkeit zu Schaden kommen lassen.
2. Ein Roboter muss den Befehlen eines Menschen gehorchen, es sei denn, solche Befehle stehen im Widerspruch zum ersten Gesetz.
3. Ein Roboter muss seine eigene Existenz schützen, solange dieser Schutz nicht dem Ersten oder Zweiten Gesetz widerspricht.“ ³⁴

Der technologische Fortschritt in den 1950er−70er Jahren bildete die Grundlage für das Entwickeln von Robotern mit komplexerem Verhalten³⁵. 1958, ausgelöst durch Asimovs Robotergeschichten, gründeten Devol und Engelberger mit Unimation die weltweit erste Robotikfirma³⁶.

Da die Robotik eine breite wissenschaftliche Disziplin ist, versuchten BARTNECK und FORLIZZI basierend auf einer groß angelegten UN−Robotikstudie 2002 die Robotik in drei Hauptkategorien einzuteilen:

- Industrielle Robotik
- Professionelle Robotik
- Personal Service Robotik

Die Industrielle Robotik zeichnet sich durch immobile Roboter aus, die einzelne Aufgaben anhand wenig Interaktion mit Menschen oder anderen Robotern ausführen. Industrielle Roboter werden vorrangig in Fabriken und Automatisationsbetrieben eingesetzt (Roboterarme). Der Verkauf von industriellen Robotern setzte in den 1960er Jahren ein. 2004 wurden 1.500.000 von ihnen verkauft.

Die Professionelle Robotik zeichnet sich im Vergleich durch mobile Roboter aus, die schwierige und für Menschen gefährliche Aufgaben erfüllen. Sie werden hauptsächlich in der industriellen Reinigung, Anlagenwartung, Datenerfassung, Rehabilitation, Sicherheit, Weltrauminspektion, Konstruktion, im Abriss, Militär, Minenfeldern und dergleichen, eingesetzt.

Die Personal Service Robotik hingegen zeichnet sich durch Roboter aus, die durch individuelle Konsumenten gekauft werden, um erzieherische, unterhaltende, therapeutische oder assistive Aufgaben im privaten Zuhause auszuführen. Zusätzlich zu den Basisfunktionen von Robotern (Navigation, Abtastung, Bewegungskontrolle, etc.), liegt der Fokus in der Entwicklung von Personal Robots auf folgenden Bereichen: Wahrnehmen (Gesichter− und Positionserkennung), Entscheidungsfindung (antizipative Befehlsausführung), Lernen (Imitation, Neues Wissen)

sowie Interaktion und Kommunikation (Aufgabenbefähigung, Intentionsäußerung, Erklärung). Personal Service Roboter verzeichnen die größte Wachstumsrate. 2001 wurden 176.500 und 2005 bereits 2.021.000 Personal Service Robots verkauft.

Nach RIEK³⁷ lassen sich Roboter desweiteren in drei hilfreiche Hauptkategorien einteilen, nämlich mechanische Roboter, Humanoide und Androiden. Die folgende Abbildung soll die Unterscheidung veranschaulichen:

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 1: Robotereinteilung nach Riek (2009)

Zusammenfassend ist ein Roboter also eine programmierbare, autonome, verkörperte und multifunktionale Maschine, die abseits von rein technischer Aufgabenerfüllung auch komplexe Handlungen, wie Interaktion und Kommunikation mit Menschen ausführen kann. Die oben unterschiedlichen Definitionen zeigten deutlich, dass ein Paradigmenwechsel in der Robotik stattgefunden hat. Wurde ein Roboter ursprünglich bloß als funktionelle Maschine betrachtet, die vorprogrammierte, wiederholte Bewegungsabläufe im Industriesektor verrichtete, so wurde ab den späten 1990er Jahren ein Roboter mehr im sozialen Kontext betrachtet und führte schließlich zur Ausbildung einer neues Wissenschaftsdisziplin: der Sozialen Robotik (siehe Kapitel 2.1). Ein Roboter ist somit durch folgende Hauptkriterien charakterisiert: Autonomie, Embodiment (Verkörperung) und Funktion. Ein sozialer Roboter erfüllt die Basiskriterien und weist eine zusätzliche entscheidende Komponente auf: Sozialität (siehe Kapitel 2.1.3).

Um nachvollziehen zu können, wodurch sich ein sozialer Roboter von einem Roboter unterscheidet, muss zuerst im folgenden Kapitel geklärt werden, was genau „ sozial “ bzw.

„ künstliche Sozialität “ im Robotikkontext bzw. in der Künstlichen Intelligenz bedeutet.

2.1.3 Was ist künstliche Sozialität?

In der Sozialen Robotik bedeutet Künstliche Sozialität³⁸ die Implementierung von allgemein verbreiteten, menschlich−sozialen Techniken − wie z.B. Emotion und Kommunikation − in künstliche Entitäten, mit dem Ziel, die Mensch−Roboter Kommunikation auf beiden Seiten zu erleichtern. Die Funktionalität des Kommunikationsprozesses in Abhängigkeit von emotionalen Ausdrücken erfordert die Entwicklung von komplexen sozialen Modellen und die Fähigkeit, sich kompetent an komplexen sozialen Handlungen zu beteiligen. Ein sozialer Roboter muss, um als sozial zu gelten, fähig sein sich verbal und nonverbal − möglichst ohne eine technische Schnittstelle − zu verständigen und die Emotionen seines Gegenübers zu verstehen (siehe Kapitel 2.1.4). Die Mensch−Roboter Interaktion muss so transparent gestaltet werden, dass Menschen die technische Benutzerschnittstelle nicht realisieren, sondern den Roboter als Persönlichkeit wahrnehmen. Was in diesem Zusammenhang zählt, sind die Leichtigkeit und Effizienz der Kommunikation.

Laut WEBER³⁹ muss ein Roboter, um als sozial zu gelten, außerdem fähig sein, das Verhalten seines Gegenübers vorherzusagen und sein eigenes Verhalten in Bezug dieser Voraussage zu ändern.

Laut DAUTENHAHN⁴⁰ legen folgende Kriterien fest, wann ein Roboter als sozial angesehen werden kann:

- Ein Roboter gilt als sozial, wenn er wiederholt und langfristig Kontakt mit Menschen hat (contact with humans).
- Ein Roboter gilt weiters als sozial, wenn er eine bestimmte funktionelle Fähigkeit nachweisen kann (functionality).
- Zudem gilt ein Roboter dann als sozial, wenn seine Rolle als Maschine durch seine Rolle als Freund in den Hintergrund rückt (role of a companion).
- Schließlich gilt ein Roboter dann als sozial, wenn er soziale Fähigkeiten nachweisen kann, damit er langfristig von Menschen akzeptiert wird (social skills).

Laut HEERINK⁴¹ ist Sozialität folgendermaßen festgelegt:

- Direkten Blickkontakt halten können
- Sich für Fehler entschuldigen können
- Lächeln können
- Sich erinnern können
- Kopf nicken oder schütteln können
- Aussprechen lassen

Was nun genau ein sozialer Roboter ist und wie er sich von einem (industriellen) Roboter unterscheidet, soll im folgenden Kapitel dargestellt werden.

2.1.4 Was ist ein Sozialer Roboter?

Eine der ersten grundlegenden Definitionen für einen sozialen Roboter lieferten 1999 DAUTENHAHN und BILLARD, in der ein sozialer Roboter als verkörperter Agent in einer Gesellschaft gesehen wird, in der sich Roboter und Menschen gegenseitig erkennen, miteinander interagieren und kommunizieren, sowie voneinander lernen können:

„Social robots are embodied agents that are part of a heterogeneous group: a society of robots or humans. They are able to recognize each other and engage in social interactions, they possess histories (perceive and interpret the world in terms of their own experience), and they explicitly communicate with and learn from each other.“ ⁴²

Seit Etablierung der Sozialen Robotik als wissenschaftliche Subdisziplin der Robotik in den späten 1990er Jahren (Details siehe Kapitel 2.1.1), wurden zahlreiche Definitions−, Abgrenzungs− und Kategorisierungsversuche gestartet, um zu erklären, was genau ein sozialer Roboter ist, wie er sich von einem herkömmlichen Roboter unterscheidet und in welche Kategorien er eingeteilt werden kann. Um den Kern eines sozialen Roboters aus dieser Definitionsfülle zu ermitteln, sollen im weiteren Verlauf folgende dreizehn zentrale und häufig zitierte Definitionen der wichtigsten Hauptvertreter der Sozialen Robotik in historischer Zeitreihe präsentiert werden:

- „social robot“ von DUFFY (2000)
- „socially evocative robot“ von BREAZEAL (2003)
- „social interface robot“ von BREAZEAL (2003)
- „socially receptive robot“ von BREZEAL (2003)
- „ sociable robot“ von BREAZEAL (2003)
- „socially situated robot“ von FONG et al. (2003)
- „socially embedded robot“ von FONG et al. (2003)
- „ socially interactive robot “ von FONG et al. (2003)
- „ socially design − centered robot “ von BARTNECK und FORLIZZI (2004)
- „ socially assistive robot “ von FEIL−SEIFERT und MATARIC (2005)
- „ humanoid social robot “ von ZHAO (2006)
- „socially intelligent robot“ von DAUTENHAHN (2007)
- „ social robot “ von HEGEL (2008)

DUFFY schlug 2000 im Zuge seiner strikten Unterscheidung zwischen Social und Societal Robots

folgende Definition für einen sozialen Roboter vor:

„A physical entity embodied in a complex, dynamic, and social environment sufficiently empowered to behave in a manner conducive to its own goals and those of its community .“ ⁴³

Ein sozialer Roboter ist in DUFFY`s Kontext durch Kommunikation, Kooperation, Koordination, Identität und Beziehung gekennzeichnet. Desweiteren ist ein sozialer Roboter durch eine wechselseitige Interaktion mit einem anderen Roboter oder Menschen gekennzeichnet⁴⁴ und kann als Schnittstelle zwischen Mensch und Technologie gesehen werden. Um die technische Barriere zwischen technischer Information und Mensch bzw. zwischen Maschine und Mensch zu überbrücken, schlägt der Autor Robotiksysteme vor, deren Funktionalität sozial akzeptiert wird. Außerdem schlägt er einen sozialen Roboter vor, dessen Architektur auf folgenden vier Ebenen basiert: physikalisch (Form), reaktiv (Sensorik), beratend (Belief−Desire−Intention Architektur) und sozial (Kommunikationskalkulation via der Sprache Teanga). Es wird bewusst zwischen societal robotics (gesellschaftliche Robotik ) und social robotics (soziale Robotik) unterschieden. Die gesellschaftliche Robotik setzt sich mit der Integration von funktionalen Robotern in der Gesellschaft auseinander, während sie die soziale Robotik speziell mit dem sozialen Machtgewinn von Robotern durch Problemlösung beschäftigt. Ein sozialer Roboter interagiert mit anderen sozialen Robotern (Multi−Roboter Interaktion), während ein gesellschafticher Roboter mit Menschen interagiert (Mensch−Roboter Interaktion).

BREAZEAL teilte 2003 erstmals soziale Roboter je nach Interaktionskomplexitäts− und Sozialitätsgrad in vier Hauptkategorien ein: „ socially evocative “, „ social interface “, „ socially receptive “ und „ sociable “.

Ein „ socially evocative robot “⁴⁵ weist in diesem Zusammenhang die niedrigste Interaktionskomplexität und die geringste Fähigkeit, sich in einer Interaktion sozial zu verhalten, auf. Diese Kategorie von sozialen Robotern wird vorrangig dazu entwickelt, um Gefühle bei Menschen zu erzeugen, damit diese mit den Robotern in Interaktion treten bzw. zu einer Mensch−Roboter Interaktion motiviert werden. Als Beispiel für diese Art sozialer Roboter dienen Robotertiere, wie z.B. das Tamagotschi. Nach diesem Modell kann der soziale Roboter durch Vermittlung menschenähnlicher Gefühle eine Interaktion mit Menschen auslösen, diese jedoch auf Grund fehlender reziproker Interaktivität nicht entsprechend weiterführen. Die sozialen Interaktionen sind dadurch nur passiv. KIDD und andere konnten 2002 in ihrer Altersheim−Studie mit der Roboterrobbe Paro diesen positiven Effekt der Emotionsauslösung, die die soziale Mensch−Roboter Interaktion verbessert, empirisch nachweisen⁴⁶. STIEHL und andere bezeichneten diese Art von Robotern im Zuge ihrer Studie mit dem Tierroboter Hugabble im Altersheimen „Social Interaction Motivators“⁴⁷.

Ein „ social interface robot “⁴⁸ zeichnet sich durch menschenähnliche soziale Verhaltens− und Kommunikationsweisen durch Gesichtsgesten und Sprachausgabe über eine Schnittstelle aus. Diese Kategorie von sozialen Robotern wird vorrangig dazu entwickelt, um über eine oberflächliche Benutzerschnittstelle durch Vermittlung menschenähnlicher Kommunikations− und Verhaltensweisen eine Mensch−Roboter Interaktion zu erleichtern und diese möglichst natürlich und vertraut zu gestalten. Als Beispiel für diese Art sozialer Roboter dienen Roboter− Museumsführer, wie z.B. Minerva. Nach diesem Modell kann ein Roboter zwar Informationen über eine Benutzerschnittstelle kommunikativ vermitteln und damit die Interaktion für Menschen erleichtern. Die sozialen Interaktionen sind jedoch vorgespeichert und über ein Display vermittelt, dadurch ebenfalls nur passiv.

.Ein „ socially receptive robot “⁴⁹ zeichnet sich passive soziale Interaktionen und Imitationslernen aus. Diese Kategorie von sozialen Robotern wird vorrangig dazu entwickelt, um durch die Interaktion mit Menschen zu lernen. Eine Interaktion mit Menschen verändert im Idealfall die internen kognitiven Strukturen des Roboters, wie z.B. neue Gesten. Menschen können somit das soziale Verhalten des Roboters durch soziale Auslösereize steuern. Als Beispiel für diese Art sozialer Roboter dient ein Personal Robot, der durch Imitation ein bestimmtes Verhalten erlernen soll, z.B. Leonardo. Nach diesem Modell ist ein Roboter zwar auch sozial passiv, kann also nicht proaktiv auf Menschen zugehen und interaktiv reagieren. Er kann aber auf menschliches Demonstrationsverhalten in Form von Imitation antworten.

Ein „sociable robot“ weist in diesem Zusammenhang die höchste Interaktionskomplexität und Fähigkeit auf, sich in einer Interaktion sozial zu verhalten. Er wird als ein Roboter charakterisiert, der fähig ist, auf eine menschenähnliche Weise zu interagieren und zu kommunizieren, sowie Menschen zu verstehen:

“a sociable robot is able to communicate and interact with us, understand and even relate to us, in a personal way. It should be able to understand us and itself in social terms . “ ⁵⁰

Laut BREAZEAL ist diese Kategorie von sozialen Robotern also ein auf menschenähnliche Weise sozial intelligenter Roboter, der sich genauso wie ein Mensch verhält, damit dieser im Gegenzug den Roboter nach denselben sozialen Regeln verstehen und Mitgefühl für ihn empfinden kann. Dieser muss fähig sein, sich lebenslang in Form von Imitationslernen an seine Umwelt anzupassen und sich durch menschlich−soziale Verhaltensweisen (Kommunikation, Interaktion, Verstehen) auszudrücken. Um dieses Ziel zu erreichen, muss der Roboter folgende fünf Eigenschaften aufweisen: Embodiment (reale oder virtuelle Verkörperung), naturgetreue Qualitäten (weil Menschen zur Anthropomorphisierung neigen), Identifizierung (um Menschen zu erkennen), Expression (weil Menschen das sich−Verstanden−Fühlen vom Roboter ablesen müssen) und Imitationslernen (um sich an soziale Situationsänderungen anpassen zu können).

2003 führten FONG und andere im Anschluss an die vier oben dargestellten Kategorien von Breazeal drei weitere Kategorien ein: „ socially embedded “, „ socially situated “ und „ socially interactive “.

Ein „ socially embedded robot“ wird als ein Roboter definiert, der in ein soziales System und in soziale Interaktionsstrukturen real oder virtuell eingebettet ist:

„A socially embedded agent is part of a social system of agents and their interactions, it is structurally coupled with ist social environment.“ ⁵¹

Roboter werden im diesem Kontext als strukturell an ihre soziale Umwelt gekoppelte Systeme beschrieben. Sie müssen über die vorherrschenden Interaktionsstrukturen in jeweiligen sozialen Systemen Bescheid wissen (Interaktionsbewusstsein), damit sie relevante soziale Interaktionen erkennen, interpretieren, für sich nutzen und daraus lernen können. Der Körper eines Roboters wird in dieser Definition als etwas Besonderes angesehen, weil durch die Verkörperung eines Roboters eine Beziehung zwischen einem technischem System und der Umwelt hergestellt werden kann.

Ein „ socially situated robot “ wird als ein Roboter charakteristiert, der sich benötigte Informationen über die Gesellschaft und den physischen Geltungsbereich selbständig durch soziale Interaktion mit seiner Umgebung beschafft:

„ A socially situated agent acquires information about the social, as well as physical domain through its surrounding environment, and its interactions with the environment may include the physical as well as social world.“ ⁵²

Ein „ socially interactive robot “ wird als ein Roboter definiert, der menschlich−soziale Verhaltensweisen ausführt:

„robots that exhibit the following ,human social‘ characteristics:

- express and/or perceive emotions;
- communicate with high level dialogue;
- learn/recognize models of other agents;
- establish/maintain social relationships;
- use natural cues (gaze, gestures, etc.);
- exhibit distintictive personality and character;
- may learn/develop social competencies.“⁵³

In dieser Definiton liegt der Fokus auf einer sozialen Mensch−Roboter Interaktion. Laut FONG sind sozial interaktive Roboter im Vergleich zu anderen Robotern also durch folgende

„menschlich−soziale“ Eigenschaften charakterisiert: sie zeigen Emotionen, kommunizieren auf einem hohen Level, erkennen andere Roboter−Modelle, stellen soziale Beziehungen her, nutzen natürliche Gesten, weisen unterschiedliche Persönlichkeiten auf und können soziale Kompetenzen lernend ausbauen. Sie operieren als Partner, Peers oder Assistenten und benötigen demnach, genauso wie sociable robots, sowohl einen gewissen Grad an Flexibilität und Anpassungsfähigkeit, als auch die hochentwickelte Fähigkeit, den sozialen Mensch− Roboter Interaktionskontext zu verstehen, um mit Menschen effizient zu interagieren. In der „ socially interactive robotics“ (SIR) ist das Ziel also, eine nahe und effektive Interaktion mit Menschen herzustellen, damit der Roboter spezifische Aufgaben erfolgreich ausführen oder einfach nur soziales Verhalten vermitteln kann. FONG stellte folgende Eigenschaften für die Einteilung sozial interaktiver Roboter in Klassen vor: Embodiment, Emotion, Dialog, Persönlichkeit, menschlich−orientiere Wahrnehmung, User modeling, soziales Lernen und Intentionalität⁵⁴. Der Begriff wurde deshalb von FONG eingeführt, um in der Mensch−Roboter Interaktion zwischen sozialer Interaktion und Teleoperation unterscheiden zu können. Die Bandbreite des Einsatzes von sozialen interaktiven Robotern ist groß: Der Roboterhund Aibo von Sony war der erste interaktive Roboter, der kommerziell vermarktet wurde⁵⁵. Die US− Robotikforscherin Breazeal entwickelte den Roboterkopf Kismet, um sozial−emotionale Aspekte der Robotik zu erforschen. Okuno und andere entwickelten ebenfalls einen humanoiden Roboterkopf, der eine sprechende Person visuell und auditorisch zurückverfolgen konnte⁵⁶. Scassellati entwickelte einen Roboter, der die Blicke von Personen nachverfolgen und somit Aufmerksamkeit demonstrieren konnte⁵⁷. Kozima und andere bauten ebenfalls einen Aufmerksamkeitsmechanismus in ihrem entwickelten Roboter ein. Burgard und andere entwickelten einen interaktiven Museumsroboter, der Personen navigieren und als Orientierungshilfe dienen konnte⁵⁸. NEC Corporation entwickelte einen Roboter für den Hausgebrauch, der individuelle Gesichter erkennen, Familienmitglieder durch limitierte Kommunikationsmöglichkeiten unterhalten und als Schnittstelle zwischen Fernsehen und E− Mail fungieren konnte⁵⁹. Shibata und andere entwickelten für den Altenpflegebereich die Roboterrobbe Paro, die den mentalen Stress von älteren Personen mindern kann⁶⁰. Dautenhahn und andere gründeten das AURORA−Projekt, wo interaktive Roboter in der Autismustherapie eingesetzt werden, z.B. der humanoide Roboter Robota, der als Mediator für zwischenmenschliche Kommunikation fungiert⁶¹. Honda entwickelte den humanoiden Roboter Asimo, der zahlreiche andere humanoide Robotikforscher in Folge dessen inspirierte⁶². Und Kanda entwickelte für den Kindergartenbereich den interaktiven humanoiden roboter Robovie, der als ebenbürtiger Englisch−Tutor erstmalig im Alltag eingesetzt wurde⁶³.

Einen weiteren Definitionsvorschlag für einen sozialen Roboter lieferten 2004 BARTNECK und FORLIZZI:

„A social robot is an autonomous or semi−autonomous robot that interacts and communicates with humans by following the behavioral norms expected by the people with whom the robot is intended to interact.“ ⁶⁴

Um nach dieser Definition als sozialer Roboter zu gelten, muss ein Roboter real oder virtuell verkörpert sein und Entscheidung selbst fällen können. Roboter, die durch mittels Teleoperation aktiv gesteuert werden, werden nicht als soziale Roboter gesehen. Desweiteren zählen Roboter, die nur mit anderen Robotern interagieren und kommunizieren, nicht als soziale Roboter. Kooperative Interaktion allerdings stellt keine Voraussetzung dar, um als sozial eingestuft zu werden, da in Wettbewerbssituationen auch unkooperative Verhaltensmuster sozial sein können. Kommunikation stellt ebenso keine Voraussetzung dar. Die wesentliche Voraussetzung liegt vielmehr im Verstehen menschlicher Aktivitäten in einer Gesellschaft, die durch soziale Normen geprägt ist. Daraus leiten sich folgende Eigenschaften für einen sozialen

„ designzentrierten “ Roboter ab, die als Produkte betrachtet werden, die Ko−Erfahrungen und soziale Interaktionen erleichtern:

- Form (abstrakt, biomorph und anthropomorph)
- Kommunikationskanal (unimodal und multimodal)
- Wissen über soziales Normen
- Autonomiegrad
- Interaktivitätsgrad

Aus diesen Punkten entwickelten Bartneck und Forlizzi einen Leitfaden⁶⁵ zur übersichtlichen Darstellung der Komponenten, die ein sozialer Roboter beeinhalten sollte, um als sozial gelten zu können. Die Form des Roboters sollte mit seiner Funktion und den Erwartungen der Benutzer übereinstimmen. Desweiteren sollte die Kommunikation verbal und nonverbal auf allen Kommunikationskanälen ablaufen und der soziale Roboter Kommunikationsfehler managen können. Und zuletzt sollte der Roboter fähig sein, menschlich−soziale Normen mit zu berücksichtigen und ein Verhaltens−Set aufweisen.

FEIL−SEIFER und MATARIC starteten 2005 den Versuch, eine weitere Kategorie von sozialen Robotern zu definieren. Ein „ socially assistive robot “ wird laut deren Meinung als ein Roboter definiert, der Menschen durch soziale Interaktionen Hilfe bei körperlichen oder geistigen Beeinträchtigungen anbietet:

„robots that provide assistance through interaction and without physical contact“ ⁶⁶

Die socially assistive robotics ist als Schnittstelle zwischen der assistive robotics und der socially interactive robotics entstanden und hat zum Ziel, Menschen vor allem in der Rehabilitation und Genesung durch soziale Interaktionen zu unterstützen. Der Schwerpunkt liegt darin, dass die Unterstützung durch soziale Interaktion stattfindet. Folgende Klassifizierung wurde im Zuge der Definition angegeben: nach Zielpopulation (Ältere Menschen, körperlich Eingeschränkte, Menschen in der Konvaleszenz, Autisten und Studenten), nach Bedarf der Benutzer (Tutoring, Therapie, Alltagsassistenz und Emotionale Unterstützung), nach interaktiver Kommunikationsmodalität (Sprache, Geste, direkte Eingabe) sowie nach der Roboterrolle.

ZHAO führte 2006 ebenfalls eine weitere Kategorie für einen sozialen Robotern ein:

„ humanoid social robots “, die durch drei essenstielle Komponenten − robotische, soziale und humanoide − gekennzeichnet sind:

„Humanoid social robots are a special category of robots formally defined here as human−made autonomous entities that interact with humans in a humanlike way. This definition contains three essential components: ‘humanmade autonomous entities’ (robotic), ‘interact with humans’ (social) and ‘in a humanlike way’ (humanoid).“⁶⁷

ZHAO definiert humanoide soziale Roboter also formal als menschlich hergestellte autonome Entitäten, die mit Menschen in einer menschenähnlichen Weise interagieren. Diese Definition basiert auf drei wesentlichen Komponenten: „menschlich hergestellte autonome Entitäten“ (roboterhaft), „mit Menschen interagierend“ (sozial) und „in einer menschenähnlichen Weise“ (humanoid). Abhängig vom Einsatzgebiet können laut ZHAO autonome Roboter in zwei Hauptkategorien gruppiert werden: mechanische Roboter, die sich im psysikalischen Raum (real) und Softwareagenten, die sich im Cyberspace (virtuell) aufhalten. Nicht alle Roboter sind dazu entwickelt, um mit Menschen zu interagieren, sondern um eine bestimmte Funktion zu erfüllen (siehe Industrie− und viele Haushaltsroboter). Soziale Roboter hingegen sind speziell dazu entwickelt, um mit Menschen zu interagieren⁶⁸. Aber nicht alle Mensch−Roboter Beziehungen können als sozial eingestuft werden. Und um eine soziale Beziehung herzustellen, bedarf es laut Zhao der Kommunikation, die verbal oder nonverbal gestaltet sein kann. Genauso wie nicht alle Roboter soziale Roboter sind, sind nicht alle sozialen Roboter auch humanoide Roboter. Um als humanoider Roboter eingestuft zu werden, muss ein Roboter eine „unheimliche“(uncanny) Fähigkeit, menschliches Verhalten zu imitieren, sowie partiell die Fähigkeit die natürliche menschliche Sprache zu benützen, zeigen können⁶⁹. Technische Fortschritte im Bereich der Spracherkennung und text−to−speech Konversation haben es Roboterentitäten bereits ermöglicht, mit Menschen zu kommunizieren.

DAUTENHAHN definierte 2007 „ socially intelligent robots “ als Roboter mit menschlich−sozialer Intelligenz:

„Robots that show aspects of human − style social intelligence, based on possibly deep models of human cognition and social competence.“

Die hier dargestellten Roboter weisen Elemente von menschlich−sozialen Interaktions− und Verhaltensstilen auf, da Sozialität laut Meinung von Dautenhahn im Kern der kognitiven Entwicklung liegt. Um die kognitive Entwicklung von Robotern zu untersuchen, wird der Roboter als Teil der Gesellschaft, die auf sozialen Interaktionen basiert, gesehen. Die Foschungsrichtung ist durch die Aktivitätstheorie von Lew Semjonowitsch Wygotski inspiriert und durch folgende Punkte gekennzeichnet: Kommunikation, Lernen im sozialen Kontext und Internalisierung.

Und schließlich lieferten 2008 HEGEL und andere unter Berücksichtigung bereits existierender Definitionen folgende aktuelle, ganzheitlich orientierte und für die vorliegende Arbeit relevante Definition für einen sozialen Roboter:

„A social robot is a robot plus a social interface. A social interface is a metaphor which includes all social attributes by which an observer judges the robot as a social interaction partner.“ ⁷⁰

Laut dieser Definition gilt ein Roboter erst dann als sozial, wenn er eine soziale Schnittstelle aufweist. Als soziale Schnittstelle wird die spezifische Fähigkeit eines Roboters zu kommunizieren, gesehen (Kommunikation siehe Kapitel 2.1.1). Hierzu zählen in Anlehnung an die Theory of Product Language die soziale Form, die soziale Funktion und der soziale Kontext eines Roboters. Jeder Roboter besitzt eine ästhetische Form im Sinne einer virtuellen oder realen Verkörperung, eine bestimmte Funktion im Sinne eines bestimmten Verhaltens und handelt in einem bestimmten Kontext im Sinne eines Problemlösungsprozesses. Ein sozialer Roboter unterscheidet sich von einem Roboter durch diese soziale Schnittstelle. Die Form eines Roboters gilt dann als sozial, wenn ein Roboter ein expressives Gesicht aufweist, durch das er soziale Signale senden oder das Gesicht seines menschlichen Gegenübers imitieren kann und damit eine wesentliche Änderung des Kommunikationsverhaltens bewirkt. Die Funktion eines Roboters gilt dann als sozial, wenn die Handlungen eines Roboters durch soziale Verhaltensweisen wie Emotionen, geteilter Aufmerksamkeit, Sprache und Spracherkennung begleitet sind. Und schließlich gilt der Kontext eines sozialen Roboters dann als sozial, wenn das wo, Warum und Wann einer Mensch−Roboter Interaktion bestimmt sind und die Erwartungen der Benutzer durch die Einnahme einer sozialen Rolle erfüllt werden. Soziale

Form, soziale Funktion und sozialer Kontext haben jeweils gegenseitig Einfluss aufeinander. Um einen Roboter sozial zu gestalten, müssen also die soziale Form, die soziale Funktion und der soziale Kontext festgelegt werden. Dieses Definitionsmodell soll in Zukunft als Designleitfaden für soziale Roboter dienen und weiterentwickelt werden.

Ausgehend von den obigen Definitions− und Abgrenzungsbemühungen, lassen sich in Anlehnung an LOHSE⁷¹ folgende Anwendungsbereiche für soziale Roboter festlegen.

- Spezielle Anwendungsbereiche, die durch klar definierte Aufgaben und wenig Kommunikation zwischen Roboter und Benutzern charakterisiert sind. Diese Roboter − im öffentlichen und privaten Leben gleichermaßen eingesetzt − sind kaum von komplizierten sozialen Interaktionen abhängig.

- Öffentliche Anwendungsbereiche, die durch viele Benutzer und dem Bedarf an einem allgemeinem Kommunikationsmodell, das für alle Benutzer gleich ist, charakterisiert sind. Die Interaktion findet kurzfristig und in der Öffentlichkeit statt. Diese Roboter benötigen fortgeschrittene soziale Interaktionsmodelle, um eingesetzt werden zu können.

- Individuelle Anwendungsbereiche, die durch komplexe alltägliche Aufgaben, hochgradige Kommunikations− und Interaktionsfähigkeit charakterisiert sind. Die Interaktion findet langfristig, selektiv und im Privatbereich statt. Diese Roboter sind abhängig von sehr stark entwickelten sozialen Interaktionsfähigkeiten, in der eine menschenähnliche Gestalt von Vorteil ist.

Zusammenfassend lässt sich festhalten, dass ein sozialer Roboter unter Zusammenführung der oben angeführten theoretischen Definitionen und Forschungsansätze, folgendes ist: eine autonome technische Entität mit einer sozialen Schnittstelle. Die soziale Schnittstelle ist durch eine soziale Form (z.B. expressives Gesicht), eine soziale Funktion (z.B. interaktive Kommunikation) und einen sozialen Kontext (z.B. spezielle Roboterrolle) gekennzeichnet. Ein industrieller Roboter besitzt keine solche soziale Schnittstelle. Demnach unterscheidet sich ein sozialer Roboter von einem instrustriellen Roboter also durch diese soziale Schnittstelle. Je nach Interaktionskomplexität und Sozialitätsgrad eines sozialen Roboters, unterscheidet man innerhalb der Gruppe der sozialen Roboter folgende Subgruppen:

- Soziale Roboter, die eine soziale Interaktion nur initieren können (socially evocative robots).
- Soziale Roboter, die eine soziale Interaktion nur durch eine oberflächliche Benutzerschnittstelle ausführen können (social interface robots).
- Soziale Roboter, die eine soziale Interaktion nur passiv durch Imitationslernen empfangen können (socially receptive robots).
- Soziale Roboter, die eine soziale Interaktion proaktiv durch Interaktions−, Kommunikation− und Verstehensprozesse initieren und führen können (sociable robots).
- Soziale Roboter, die real oder virtuell in ein soziales System und soziale Interaktionsstrukturen eingebettet sind (socially embedded robots).
- Soziale Roboter, die von einer sozialen Umwelt umgeben sind, in der sie fähig sein müssen, die unterschiedlichen Akteure und Objekte zu unterscheiden (socially situated robots).
- Soziale Roboter, die eine soziale Interaktion nur um der Interaktion willen auf eine menschenähnliche Weise führen können (socially interactive robots).
- Soziale Roboter, die eine soziale Interaktion nur unter Berücksichtigung der Erfüllung der menschlichen Erwartungen führen können (social design − centered robots).
- Soziale Roboter, die kognitiv oder körperlich eingeschränkten Menschen durch soziale Interaktion Unterstützung anbieten können (socially assistive robots).
- Soziale Roboter, die mit Menschen in einer menschenähnlichen Weise interagieren können (humanoid social robots).
- Soziale Roboter, die eine soziale Interaktion basierend auf intelligenten Verarbeitungsprozessen führen können (socially intelligent robots).
- Soziale Roboter, deren Sozialität in der sozialen Form, sozialen Funktion und dem sozialen Kontext begründet liegt.

2.1.5 Was ist ein Humanoid?

Ein humanoider Roboter ist eine Maschine, die die Form und Funktion eines Menschen aufweist⁷².

Umgelegt in den Forschungskontext der Sozialen Robotik ist laut Definition von ZHAO ein humanoider sozialer Roboter ⁷³ − als Spezialkategorie der Robotik − eine von Menschen hergestellte autonome Entität, die mit Menschen in einer menschenähnlichen Weise interagieren soll. Die Definition vereint drei grundlegende Komponenten: die robotische (Autonomie), soziale (Interaktion) und die humanoide (Menschenähnlichkeit).

Als autonom gilt ein Roboter, wenn er die Fähigkeit besitzt, zumindest auf einem geringen Level eigenständig und selbstgerichtet, also ohne Teleoperation durch andere, zu handeln. Ein vorprogrammierter Roboter wird noch als autonomer Roboter gezählt. Ein Roboter kann entweder eine physikalische oder digitale Form annehmen und somit entweder als eine reale Maschine oder eine virtuelle Animation auftreten. Daraus leitetete Zhao zwei Hauptkategorien für Roboter ab: mechanische Roboter, die sich im physischen Raum und Softwareagenten, die sich im Cyberspace aufhalten.

Als sozial gilt ein autonomer Roboter, wenn er die Fähigkeit besitzt, mit Menschen verbal und nonverbal in Form von Text, Stimme oder Gesten zu kommunizieren.

Als humanoid gilt ein autonomer sozialer Roboter, wenn er erstens die Fähigkeit besitzt, mit Menschen in einer natürlichen menschlichen Sprache durch Spracherkennung und −ausgabe zu kommunizieren. Und zweitens, wenn seine reale oder virtuelle Form der des Menschen ähnelt.

Als Startschuss für die Gestaltung humanoider sozialer Roboter gilt die Darmouth Summer Conference on AI 1956⁷⁴. Der erste humanoide Roboter wurde in den späten 1960er Jahren von Standford Research Institute entwickelt. Mit der Gründung der Sozialen Robotik in den 1990er Jahren, bekam auch die humanoide Robotik durch den Bedarf an menschenähnlichen sozialen Interaktionsakteuren, neuen Aufschwung. Folgende humanoide soziale Roboter wurden in dieser Zeit entwickelt: Cog⁷⁵, Kismet⁷⁶, Furby⁷⁷, Aibo⁷⁸ und My Real Baby⁷⁹.

Ausgehend von der Rolle, die sie einnehmen, lassen sich humanoide soziale Roboter in zwei Hauptkategorien einteilen⁸⁰:

- Utilitarian humanoid social robots, gekennzeichnet durch eine funktionale Mensch− Roboter Interaktion im kommerziellen Sektor (z.B. Roboterrezeptionisten)
- Affective humanoid social robots: gekennzeichnet durch eine emotionale Mensch− Roboter Interaktion im privaten Bereich (z.B. Robotertiere)

Die humanoide Robotik wächst und humanoide Serviceroboter, die mit Kommunikations− und Interaktionsmechanismen ausgestattet sind, werden in naher Zukunft Teil der Gesellschaft werden und Menschen als „Partner“ in zahlreichen Aufgabengebieten assistieren⁸¹.

In der obigen Ausführung wurde der Begriff Humanoid als formell und funktionell menschenähnliche Maschine definiert. Um nachvollziehen zu können, was der Begriff Menschenähnlichkeit überhaupt bedeutet und wie und mit welchem Ziel eine solche Zuschreibung von menschlichen Eigenschaften auf einen Roboter erfolgen kann, soll im folgenden Kapitel deshalb der Begriff Anthropomorphismus vorgestellt werden.

2.1.6 Was ist Anthropomorphismus?

Anthropomorphismus leitet sich von den griechischen Wörtern anthropos für Mensch und morphe für Form oder Struktur ab und beschreibt die Tendenz, leblosen Gegenständen, Tieren und Ähnlichem menschliche Eigenschaften und Verhaltensweisen zuzuschreiben, mit dem Ziel die Handlungen ihres Gegenübers vernünftig begründen zu können⁸². DENNET definiert den Begriff Anthropomorphismus als intentionale Grundhaltung:

“the strategy of interpreting the behavior of an entity (person, animal, artifact, whatever) by treating it as if it were a rational agent who governed its ‘choice’ of ‘action’ by a ‘consideration’ of its ‘beliefs’ and ‘desires.’” ⁸³

Dieses Phänomen, nämlich menschenähnliche Eigenschaften nicht−menschlichen Entitäten zuzuschreiben, mit dem Ziel deren Handlungen kognitiv und emotional nachzuvollziehen , kann auch als durch Menschen projizierte Intelligenz (siehe Kapitel 2.1.1) betrachtet werden.

Man unterscheidet zwischen impliziter und expliziter Anthropomorphisierung⁸⁴. Implizite Vermenschlichung entsteht unbewusst und spontan (Beobachtung), explizite Vermenschlichungsprozess jedoch bewusst und reflektiert (Befragung).

HEGEL und andere konnten das Vermenschlichungs −Phänomen empirisch nachweisen. Sie konnten in ihrer Spieler−Studie beobachten, dass Menschen implizit menschenähnliche Verhalten und Befindlichkeiten auf nicht−menschliche Roboter übertagen⁸⁵.

Die folgende Abbildung zeigt eine von DUFFY entwickelte Anthropomorphismus−Landkarte, die Roboter je nach ihrem Anthropomorphismusgrad in drei unterschiedliche Kategorien einteilt, nämlich kultig (Comic), abstrakt (funktionaler Roboter) und menschlich (menschenähnlicher Roboter) und als Richtlinie für das Design von Roboterköpfen dienen soll⁸⁶:

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 2: Anthropomorphismus-Landkarte nach Duffy (2003)

Das Forschungsprogramm „Computer als soziale Akteure“ (CASA)⁸⁷ greift das Phänomen Anthropomorphisierung empirisch auf. Die zugrunde liegende Hauptthypothese besagt, dass sich Menschen gegenüber Computern, unbewusst (automatisch und gedankenlos) durch Anwenden derselben sozialen Interaktionsregeln wie mit anderen Menschen, sozial verhalten.

Der CASA−Ansatz folgt damit der Annahme, dass Maschinen „ auch bei einem geringen Grad an Menschenähnlichkeit wie menschliche Interaktionspartner behandelt werden“⁸⁸ .

Die Implementierung von weiteren menschenähnlichen Merkmalen, so wird in der sozialen Robotik darauf aufbauend vermutet, würde die Mensch−Maschine Interaktion deutlich erleichtern und wowöglich sogar erst ermöglichen⁸⁹. In der Tat konnte dieser positive Effekt für die soziale Robotik auch wissenschaftlich nachgewiesen werden: NOURBAKSH und andere konnten nachweisen, dass die Implementierung eines Roboterkopfes mit Blickkontaktfähigkeiten, Auswirkungen auf die Interaktionsbereitschaft der Probanden hatte⁹⁰. Allerdings konnte in anderen Studien auch ein negativer Effekt durch die zunehmende Menschenähnlichkeit von Robotern auf die Mensch−Roboter Interaktion wissenschaftlich belegt werden. Diese Ergebnisse decken sich mit MORI‘s⁹¹ Uncanny Valley − These (Details siehe Kapitel 2.1.8), der zufolge zunehmend anthropomorphe Roboter zwar tatsächlich positive Reaktion bei Menschen auslösen, jedoch durch den starken Einbruch ab einem bestimmten Menschenähnlichkeitsgrad, kein linearer Zusammenhang zwischen Anthropomorphismus und menschlicher Akzeptanz nachgewiesen werden konnte.

Ausgelöst durch die Uncanny Valley − These und die dadurch in der sozialen Robotik stattfindene Relativierung der These, dass zunehmende Menschenähnlichkeit von Robotern zweckmäßiger für eine Mensch−Roboter Interaktion ist, führten GOETZ und andere eine empirischen Studie durch. Sie fanden heraus, dass Probanden für stark interaktive, soziale Aufgaben eher menschenähnliche, also antropomorphe Roboter bevorzugen, und für weniger soziale Aufgaben eher maschinenähnliche Roboter bevorzugen. Da dieser Effekt der urprünglich angenommenen These widerspricht, dass zunehmende Menschenähnlichkeit von Robotern die Interaktion begünstigt, formulierten die Autoren in diesem Zusammenhang die Passungshypothese (matching hypothese)⁹². Diese besagt, dass je besser das antropomorphe Design und Verhalten eines sozialen Roboters mit seiner Rolle und Funktion sowie den Erwartungen der Benutzer übereinstimmt, desto erfolgreicher verläuft die Mensch−Roboter Interaktion.

Laut HEGEL⁹³ ist das Phänomen der Anthropomorphisierung überhaupt dafür verantwortlich, dass ein Roboter überhaupt als soziale Entität, also als ein sozialer Roboter, wahrgenommen wird. Menschen scheinen Roboter unbewusst wie andere Menschen wahrzunehmen. Die Soziale Robotik hat sich dieses Phänomen der Vermenschlichung von künstlichen Gebilden zunutze gemacht, indem sie Roboter anthropomorph⁹⁴, also menschenähnlich, gestaltet haben. Nicht, um einen künstlichen Menschen zu schaffen, sondern um den daraus resultierenden Vorteil für die Erleichterung und Verbesserung einer Mensch−Roboter Interaktion zu nutzen. Man nimmt an, dass ein menschenähnlich gestalteter Roboter eine Mensch−Roboter Interaktion deshalb erleitern kann, da den Menschen die darin erwarteten sozialen Interaktionsprinzipien bekannt sind. Impliziert jedoch gleichzeitig, dass die Erwartungen der Menschen enttäuscht werden können und Anthropomorphismus dadurch sogar einen negativen Effekt auf die soziale Mensch−Roboter Interaktion haben könnte⁹⁵ (siehe Kapitel 2.1.8). Trotzdem liegt der Schluss nahe, dass antropomorphe humanoide Roboter qualifizierter als industrielle Roboter für eine soziale Interaktion und Kommunikation zu sein scheinen, weil die menschlichen Interaktionspartner viel intuitiver mit ihnen interagieren⁹⁶. Laut BREAZEAL⁹⁷ muss ein Roboter nämlich, um mit Menschen so zu interagieren wie Menschen mit Menschen interagieren (Sprache, Blickkontakt und Gesten z.B.), strukturell und funktional so ähnlich gestaltet sein wie ein Mensch. Laut BILLARD⁹⁸ muss ein Roboter, um von Menschen durch Imitation lernen zu können, auch fähig sein, sich so zu verhalten wie Menschen.

DiSALVO konnte empirisch nachweisen, dass ein Roboter offenbar menschenähnlicher wahrgenommen wird, wenn dieser ein Gesichtsdisplay aufweist, da Gesichtsstimuli einen Rückschluss auf Lebendigkeit und Menschenähnlichkeit zu lassen⁹⁹. Desweiteren konnten RIEK und andere empirisch nachweisen, dass Menschen sich stärker in menschenähnliche Roboter einfühlen als in maschinenähnliche¹⁰⁰. ISHIGURO hat sich der Entwicklung von Androiden verschrieben, einer speziellen Form von Robotern, die auf den ersten Blick, auf Grund ihrer stark anthropomorphen Gestalt, kaum von Menschen zu unterscheiden sind.

Die Herausforderung für die Soziale Robotik im Umgang mit dem Vermenschlichungsphänomen liegt aber dennoch in der Balance zwischen den Erwartungen der Benutzer und den tatsächlichen Fähigkeiten des Roboters bzw. seiner Illusion, die er bei Menschen hervorruft, um sie glauben zu lassen, er erfülle ihre Erwartungen¹⁰¹.

[...]

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¹ Vgl. http:ƒƒwww.worldrobotics.orgƒ (Letzter Stand: 20.04.2010)

² Vgl. Lee (2009); Dautenhahn (2009); Kanda (2009); Mutlu (2009);Zhao (2009)

³ Vgl. Weber (2004)

⁴ Vgl. Gieselmannƒ Stennecken (2008)

⁵ Vgl. http:ƒƒwww.lirec.orgƒ (Letzter Stand: 20.04.2010)

⁶ Vgl. http:ƒƒww3.commrob.euƒUserPagesƒHome.aspx (Letzter Stand: 20.04.2010)

⁷ Vgl. http:ƒƒwww.ics.forth.grƒindigoƒdescription.html (Letzter Stand: 20.04.2010)

⁸ Vgl. Dautenhahn (2009)

⁹ Mitsunaga et al. (2008), S. 3336

¹⁰ Ebd; Bickmore et al. (2005); Heerink et al. (2006); Heerink et al. (2008)

¹¹ Vgl. Sidner (2003); Fong (2001); Lee (2009)

¹² Vgl. GieselmannƒStennecken (2006), S. 1

¹³ Vgl. Kanda (2007), S. 137

¹⁴ Vgl. ebd

¹⁵ Vgl. Echterhoff (2006)

¹⁶ Vgl. Burkart (2002), S. 65

¹⁷ Quelle: http:ƒƒwww.ias.uwe.ac.ukƒRobotsƒgwonlineƒgwarkive.html (Letzter Stand: 11.04.2010)

¹⁸ Vgl. Duffy (2005), S. 2

¹⁹ Vgl. Dautenhahn (2004)

²⁰ Vgl. Dautenhahn (1999)

²¹ Vgl. Fong (2003), S. 256

²² Vgl. Sheridan (1997)

²³ Vgl. Duffy (2008)

²⁴ Vgl. Nass (1994), S. 72ff.

²⁵ Quelle: http:ƒƒwww.cs.cmu.eduƒ~socialƒgoals.html (Letzter Stand: 12.04.2010)

²⁶ Vgl. Junker (2006), S. 58−60

²⁷ Vgl. WhitenƒByrne (1988), S. 1−12

²⁸ Vgl. Dautenhahn (1995), S. 333−356

²⁹ Vgl. Duffy (2003)

³⁰ Vgl. Khan (1998), S. 9

³¹ Quelle: http:ƒƒwww.merriam−webster.comƒdictionaryƒrobot (Letzter Stand: 31.03.2010)

³² Vgl. Engelhardt & Edwards (1992) zitiert nach BartneckƒForlizzi (2004), S. 592

³³ Vgl. Dowling (1996)

³⁴ Vgl. Asimov (1987) übersetzt zitiert nach Khan (1998), S. 10

³⁵ Vgl. Hegel et al. (2009)

³⁶ Vgl. EngelhardtƒEdwards (1992), S. 325−346

³⁷ Vgl. Riek (2009), S. 246

³⁸ Vgl. Duffy (2003)

³⁹ Vgl. Weber (2005), S. 123

⁴⁰ Vgl. Dautenhahn (2007), S. 683f.

⁴¹ Vgl. Heerink et al. (2007), S. 752

⁴² Vgl. DautenhahnƒBillard (1999), S. 366

⁴³ Vgl. Duffy et al. (2000), S. 4

⁴⁴ Vgl. Duffy (2003), S. 3

⁴⁵ Vgl. Breazeal (2003), S. 169

⁴⁶ Vgl. Kidd et al. (2002)

⁴⁷ Vgl. Stiehl et al. (2008)

⁴⁸ Ebd. S. 169

⁴⁹ Ebd. S. 169

⁵⁰ Ebd. S. 169

⁵¹ Vgl. Dautenhahn et al. (2002), S. 410

⁵² Ebd., S. 410

⁵³ Vgl. Fong (2003), S. 145

⁵⁴ Vgl. Feil−Seifert (2005)

⁵⁵ Vgl. Fujita (2001)

⁵⁶ Vgl. Okuno et. al (2002)

⁵⁷ Vgl. Scassellati (2000)

⁵⁸ Vgl. Burgard et. al (1998)

⁵⁹ Vgl. NEC Co. (2002)

⁶⁰ Vgl. ShibataƒTanie (2001)

⁶¹ Vgl. DautenhahnƒWerry (2002)

⁶² Vgl. Sakagami et al. (2002)

⁶³ Vgl. Kanda et al. (2004)

⁶⁴ Vgl. BartneckƒForlizzi (2004), S. 592

⁶⁵ Ebd. S. 593

⁶⁶ Vgl. Feil−SeifertƒMataric (2005), S. 465

⁶⁷ Vgl. Zhao (2006), S. 405

⁶⁸ Vgl. Breazeal (2001)

⁶⁹ Vgl. Wiener (1950), S. 1

⁷⁰ Vgl. Hegel et al. (2008), S. 579

⁷¹ Vgl. Lohse (2007), S. 442

⁷² Vgl. Ambrose (2008), S. 42

⁷³ Vgl. Zhao (2008), S. 405

⁷⁴ Ebd. S. 407

⁷⁵ Quelle: http:ƒƒwww.ai.mit.eduƒprojectsƒhumanoid−robotics−groupƒcogƒ (Letzter Stand: 13.04.2010)

⁷⁶ Quelle: http:ƒƒwww.ai.mit.eduƒprojectsƒhumanoid−robotics−groupƒkismetƒkismet.html (Letzter Stand: 13.04.2010)

⁷⁷ Quelle: http:ƒƒwww.hasbro.comƒ (Letzter Stand: 13.04.2010)

⁷⁸ Quelle: http:ƒƒsupport.sony−europe.comƒaiboƒ (Letzter Stand: 13.04.2010)

⁷⁹ Quelle: http:ƒƒwww.irobot.comƒ (Letzter Stand: 13.04.2010)

⁸⁰ Vgl. Breazeal (2000)

⁸¹ Vgl. Kupferberg et al. (2009), S. 1

⁸² Vgl. Duffy (2003), S. 172

⁸³ Vgl. Dennett, D. (1996): Kinds of Minds. New York: Basic Books zitiert nach Duffy (2003), S. 172

⁸⁴ Vgl. Echterhoff et al. (2006), S. 227

⁸⁵ Vgl. Hegel et al. (2008), S. 173

⁸⁶ Vgl. Duffy (2003), S. 2

⁸⁷ Vgl. NassƒMoon (2000); Nass et al. (1997); ReevesƒNass (1996); Nass et al. (1994)

⁸⁸ Vgl. Echterhoff et al. (2006)

⁸⁹ Vgl. Duffy (2003)

⁹⁰ Vgl. Nourbaksh et al. (2001)

⁹¹ Vgl. Mori (1970) zitiert nach MacDormanƒIshiguro (2006)

⁹² Vgl. Goetz et al. (2003), S. 55

⁹³ Vgl. Hegel (2008), S. 574

⁹⁴ Vgl. Fong et al. (2003), S. 150

⁹⁵ Vgl. Mori (1970) zitiert nach MacDormancƒIshiguro (2006)

⁹⁶ Vgl. Kupferberg (2009), S. 1

⁹⁷ Vgl. Breazeal (2003)

⁹⁸ Vgl. Billard (2003), S. 259−269

⁹⁹ Vgl. DiSalvo et al. (2002)

¹⁰⁰ Vgl. Riek et al. (2009), S. 246

¹⁰¹ Vgl. DiSalvo (2002)