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714 Sozial interagierende Roboter in der Pflege Aufgaben wie Wetterberichte eignet. Für soziale Dialoge werden dagegen häufig Daten- sätze mit menschlichen Äußerungen erstellt, aus denen das System lernen soll, welcher Satz in der jeweiligen Situation angebracht ist (Serban et al. 2018). Anschließend wird der Text mittels einer künstlich erzeugten Stimme ausgegeben. Diese basiert auf Audiodaten, wel- che zuvor von einem menschlichen Sprecher aufgezeichnet wurden. Zurzeit gibt es zwei verbreitete Ansätze (Aylett et al. 2017) dafür: Der sogenannte Unit-Selection-Ansatz zerlegt diese Aufnahmen in elementare Bausteine wie typische Redewendungen, einzelne Worte oder Phoneme und setzt sie neu zusammen. Bei parametrischer Synthese wird mit den Audiodaten ein statistisches Modell trainiert, welches zwar weniger natürliche Ergebnisse liefert, aber dafür weniger darauf angewiesen ist, dass die benötigten Lautkombinationen oft genug in den Sprachaufnahmen vorkamen. Üblicherweise können auch die Lautstärke und Geschwindigkeit der Sprachsynthese an die Bedürfnisse des Nutzers angepasst werden, damit diese so verständlich wie möglich ist. Um verschiedenen Einsatzzwecken gerecht zu werden, bieten manche Firmen außerdem nicht nur Stimmen unterschiedlichen Geschlechts an, sondern auch Kinderstimmen, verschiedene Akzente oder Varianten mit emotionaler Färbung. Allerdings konzentriert sich das Angebot dafür bisher auf Englisch und Sprachen mit ähnlicher weltweiter Verbreitung. Bemerkt sei, dass sozial interagierende Roboter nicht nur Dialoge mit dem Men- schen führen, um eine funktionale Aufgabe zu erfüllen, wie z. B. das Erinnern an das Einnehmen von Medikamenten, sondern auch, um eine vertrauensvolle Beziehung zu dem Menschen herzustellen. Bickmore und Cassell haben unterschiedliche Techniken zum Aufbau eines Vertrauensverhältnisses (Bickmore und Cassell 2001) untersucht, wie beispielsweise Small Talk (Bickmore und Cassell 1999). Das von Bickmore und Cassell implementierte System berücksichtigt bei der Planung eines Gesprächs die zwischen- menschliche Nähe, das jeweilige Thema sowie dessen Relevanz, Aufgabenziele und logische Vorbedingungen. Ziel bei der Auswahl des nächsten Gesprächsabschnitts ist die Maximierung des Nutzervertrauens. Im Rahmen einer durchgeführten Studie konnte gezeigt werden, dass Small Talk bei extrovertierten Personen einen positiven Einfluss auf deren Vertrauen in das System hatte. 4.3.2 Empathisches Verhalten Die Entwicklung von Maschinen mit der Fähigkeit zur Empathie stellt Forschung und Entwicklung vor erhebliche Herausforderungen. Zum einen werden ausgefeilte Techni- ken zur Analyse von Gefühlszuständen eines Nutzers benötigt, die sich meist unbewusst in dessen Gesichtsausdruck, Gestik, Körperhaltung und Sprache widerspiegeln. Zum anderen muss der maschinelle Interaktionspartner über die Fähigkeit verfügen, sich in die Gefühle eines Nutzers, wie z. B. Stress oder Ärger, hineinzuversetzen und angemessen darauf zu reagieren. In diesem Abschnitt soll auf die technischen Voraus- setzungen zur Realisierung empathischer Roboter eingegangen werden. Für eine aus- führlichere Darstellung verweisen wir auf (André 2014).