Erklärungen gemeinsam entwickeln

Affective Computing befasst sich mit der computergestützten Erkennung menschlicher Emotionen. Im TRR 318 forscht dazu das Team aus dem Projekt A06 „Inklusive Ko-Konstruktion sozialer Signale des Verstehens“. Dr. David Johnson, Jonas Paletschek und Prof. Dr. Hanna Drimalla haben nun in Zusammenarbeit mit Olya Hakobyan einen Artikel zur Relevanz Erklärbarer Künstliche Intelligenz (XAI) für Affective Computing veröffentlicht.

Ein Team aus Transregio-Forschenden der Universität Bielefeld und der LMU München hat ein neues Open-Source-Tool entwickelt: shapiq. Die Software erweitert bestehende Methoden der erklärbaren KI, indem sie nicht nur den Einfluss einzelner Merkmale, sondern auch deren gemeinsame Wechselwirkungen analysiert. Maximilian Muschalik und Fabian Fumagalli stellen die Ergebnisse jetzt auf der Konferenz NeurIPS 2024 vor.

Mit Sprache, Mimik und Gestik zeigen Menschen, ob sie eine Erklärung verstanden haben. Diese multimodale Kommunikation soll auch in Erklärdialogen mit KI-Systemen eingesetzt werden. Forscher*innen des TRR 318 stellten auf der ICMI 2024, der 26. internationalen Konferenz zu multimodaler Interaktion, ihre Ansätze und Ergebnisse in dem Bereich vor. Dafür reisten vier Mitglieder des Transregios vom 4. bis 8. November nach San José, Costa Rica.