1
00:00:07,052 --> 00:00:11,642
Mit jedem Jahr überholen Maschinen
uns Menschen in immer mehr Dingen,

2
00:00:11,642 --> 00:00:14,848
von denen wir einst dachten,
dass nur wir zu ihnen fähig seien.

3
00:00:14,848 --> 00:00:18,423
Die Computer von heute schlagen
uns in komplexen Brettspielen,

4
00:00:18,423 --> 00:00:21,294
schreiben Gesprochenes
in dutzenden Sprachen nieder

5
00:00:21,294 --> 00:00:24,746
und identifizieren sofort
fast jedes beliebige Objekt.

6
00:00:24,746 --> 00:00:27,362
Die Roboter von morgen
könnten jedoch noch weiter gehen,

7
00:00:27,362 --> 00:00:30,243
indem sie herausfinden, was wir fühlen.

8
00:00:30,243 --> 00:00:32,191
Aber warum ist das von Belang?

9
00:00:32,191 --> 00:00:34,673
Wenn Maschinen und diejenigen,
die sie kontrollieren,

10
00:00:34,673 --> 00:00:37,223
unseren Gefühlszustand
präzise auslesen können,

11
00:00:37,223 --> 00:00:40,383
so können sie uns dadurch womöglich
helfen oder uns manipulieren --

12
00:00:40,383 --> 00:00:43,102
in unvorhersehbarem Ausmaß.

13
00:00:43,102 --> 00:00:44,614
Doch bevor wir dazu kommen:

14
00:00:44,614 --> 00:00:49,653
Wie kann etwas derart Komplexes wie
Emotion in bloße Zahlen umgesetzt werden,

15
00:00:49,653 --> 00:00:53,253
die einzige Sprache,
die Maschinen verstehen?

16
00:00:53,253 --> 00:00:56,843
Grundsätzlich auf dieselbe Art,
wie unser Gehirn Gefühle interpretiert:

17
00:00:56,843 --> 00:00:58,994
indem es lernt, woran man sie erkennt.

18
00:00:58,994 --> 00:01:03,690
Der amerikanische Psychologe Paul Ekman
bestimmte gewisse universelle Emotionen,

19
00:01:03,690 --> 00:01:09,174
deren visuelle Anzeichen kulturunabhängig
auf dieselbe Weise verstanden werden.

20
00:01:09,174 --> 00:01:14,193
Ein Bild eines Lächelns zum Beispiel heißt
Freude sowohl für den modernen Städter

21
00:01:14,193 --> 00:01:16,965
als auch den eingeborenen
Stammesangehörigen.

22
00:01:16,965 --> 00:01:18,094
Laut Ekman sind

23
00:01:18,094 --> 00:01:18,823
Wut,

24
00:01:18,823 --> 00:01:19,533
Ekel,

25
00:01:19,533 --> 00:01:20,275
Angst,

26
00:01:20,275 --> 00:01:21,092
Freude,

27
00:01:21,092 --> 00:01:21,848
Traurigkeit

28
00:01:21,848 --> 00:01:25,433
und Überraschung gleichermaßen erkennbar.

29
00:01:25,433 --> 00:01:29,836
Wie sich zeigt, verbessern sich Computer
rapide in Sachen Bilderkennung,

30
00:01:29,836 --> 00:01:34,015
dank maschineller Lernverfahren
wie neuronaler Netzwerke.

31
00:01:34,015 --> 00:01:38,205
Diese bestehen aus künstlichen Netzknoten,
die biologische Neuronen nachahmen,

32
00:01:38,205 --> 00:01:41,784
indem sie Verbindungen aufbauen
und Informationen austauschen.

33
00:01:41,784 --> 00:01:46,185
Als Training für das Netzwerk werden
verschieden kategorisierte Proben,

34
00:01:46,185 --> 00:01:49,185
wie zum Beispiel Fotos der Kategorie
"glücklich" oder "traurig",

35
00:01:49,185 --> 00:01:51,285
in das System eingespeist.

36
00:01:51,285 --> 00:01:54,345
Anschließend lernt das Netzwerk,
diese Proben zu klassifizieren,

37
00:01:54,345 --> 00:01:58,405
indem es die relativen Gewichte anpasst,
die bestimmten Merkmalen zugeordnet sind.

38
00:01:58,405 --> 00:02:00,025
Je mehr Trainingsdaten vorliegen,

39
00:02:00,025 --> 00:02:04,625
desto besser wird der Algorithmus
im korrekten Bestimmen neuer Bilder.

40
00:02:04,625 --> 00:02:06,527
Das ist ähnlich wie bei unserem Gehirn,

41
00:02:06,527 --> 00:02:11,725
das aus früheren Erfahrungen lernt,
wie es fortan neue Reize verarbeitet.

42
00:02:11,725 --> 00:02:15,466
Erkennungsalgorithmen sind nicht
nur auf Gesichtsausdrücke beschränkt.

43
00:02:15,466 --> 00:02:17,886
Unsere Gefühle zeigen sich
auf vielerlei Art.

44
00:02:17,886 --> 00:02:20,116
Da wären Körpersprache
und Klang der Stimme,

45
00:02:20,116 --> 00:02:23,237
Veränderungen der Herzfrequenz,
Hautfarbe und -temperatur,

46
00:02:23,237 --> 00:02:27,716
oder sogar Worthäufigkeit und
Satzstruktur in unseren Formulierungen.

47
00:02:27,716 --> 00:02:31,625
Man könnte meinen, das Training neuronaler
Netzwerke zur Erkennung dieser Anzeichen

48
00:02:31,625 --> 00:02:33,637
sei eine lange und komplizierte Aufgabe,

49
00:02:33,637 --> 00:02:36,966
bis man erkennt, wie viele Daten
da draußen bereits vorhanden sind

50
00:02:36,966 --> 00:02:40,325
und wie schnell moderne Computer
diese verarbeiten können.

51
00:02:40,325 --> 00:02:41,917
Von Posts in sozialen Netzwerken,

52
00:02:41,917 --> 00:02:43,586
hochgeladenen Fotos und Videos

53
00:02:43,586 --> 00:02:44,987
über Telefonmitschnitte

54
00:02:44,987 --> 00:02:46,767
bis zu öffentlichen Wärmebildkameras

55
00:02:46,767 --> 00:02:50,357
und Wearables, die
Körperfunktionen überwachen.

56
00:02:50,357 --> 00:02:52,947
Die große Frage ist nicht,
wie wir genug Daten sammeln,

57
00:02:52,947 --> 00:02:55,255
sondern was wir mit ihnen machen.

58
00:02:55,255 --> 00:02:59,356
Es gibt eine Vielzahl positiver Nutzen
von computerbasierter Emotionserkennung.

59
00:02:59,356 --> 00:03:02,627
Roboter können durch Algorithmen
zur Erkennung von Gesichtsausdrücken

60
00:03:02,627 --> 00:03:04,246
Kindern beim Lernen helfen

61
00:03:04,246 --> 00:03:07,636
oder einsamen Menschen
als Ansprechpartner dienen.

62
00:03:07,636 --> 00:03:10,637
Social-Media-Unternehmen überlegen,
Algorithmen einzusetzen,

63
00:03:10,637 --> 00:03:17,047
um Suizide durch Markieren von Posts mit
bestimmten Formulierungen zu verhindern.

64
00:03:17,047 --> 00:03:21,287
Emotionserkennungssoftware kann helfen,
psychische Erkrankungen zu behandeln

65
00:03:21,287 --> 00:03:25,528
oder Menschen sogar mit kostengünstiger
automatisierter Psychotherapie versorgen.

66
00:03:25,528 --> 00:03:27,348
Trotz der potenziellen Vorteile

67
00:03:27,348 --> 00:03:31,079
ist die Aussicht auf ein enormes Netzwerk,
das automatisch unsere Fotos scannt,

68
00:03:31,079 --> 00:03:32,268
unsere Nachrichten liest

69
00:03:32,268 --> 00:03:36,877
und Körperfunktionen protokolliert
gleichzeitig ziemlich beunruhigend.

70
00:03:36,877 --> 00:03:40,796
Welche Konsequenzen hat das für unsere
Privatsphäre, wenn derartige Systeme

71
00:03:40,796 --> 00:03:45,118
von Unternehmen eingesetzt werden, um
unsere Gefühle für Werbezwecke zu nutzen?

72
00:03:45,118 --> 00:03:46,718
Und was wird aus unseren Rechten,

73
00:03:46,718 --> 00:03:50,737
wenn Autoritäten meinen, sie könnten
potenzielle Verbrecher identifizieren,

74
00:03:50,737 --> 00:03:54,927
ehe diese überhaupt eine bewusste
Handlungsentscheidung treffen?

75
00:03:54,927 --> 00:03:57,150
Roboter haben noch
einen langen Weg vor sich,

76
00:03:57,150 --> 00:04:00,258
bis sie dazu fähig sind,
emotionale Nuancen wie Ironie

77
00:04:00,258 --> 00:04:04,758
und genaue Abstufungen von Glück oder
Trauer einer Person zu unterscheiden.

78
00:04:04,758 --> 00:04:07,868
Und doch werden sie womöglich
irgendwann dazu fähig sein,

79
00:04:07,868 --> 00:04:11,138
unsere Gefühle präzise zu lesen
und auf sie zu reagieren.

80
00:04:11,138 --> 00:04:15,389
Ob sie allerdings unsere Angst vor einem
ungewollten Eingriff nachfühlen können,

81
00:04:15,389 --> 00:04:16,887
das ist eine andere Geschichte.