“Look Dave, I can see you’re really upset about this. I honestly think you ought to sit down calmly, take a stress pill, and think things over.” In Stanley Kubricks 2001: A Space Odyssey probeert boordcomputer HAL ruimtereiziger Dave gerust te stellen, om vervolgens een moordaanslag op de bemanning te beramen. Op zoveel autonomie van een gebruiksvoorwerp zitten we natuurlijk niet te wachten. Maar een computer die onze gemoedstoestanden kan inschatten: dat biedt mogelijkheden.

Door: Koen van Gilst en Carola Houtekamer

Stel: speeddating anno 2015. Op basis van je online gebruikersprofiel word je doorverbonden met iemand die bij je past. Je stelt je voor, nerveus, afwachtend, maar uiteindelijk komt het gesprek op gang en ben je de hele vijf minuten leuk aan het kletsen. Tenminste, dat denk jij, want de computer oordeelt anders. Op basis van een gespreksanalyse concludeert deze dat je gesprekspartner je saai vond. Bovendien had de computer irritaties bij haar opgemerkt, omdat je niet goed luisterde naar wat zij te zeggen had. Toekomstmuziek? Op datingdonut.com wordt tegen forse tarieven de eerste love-detector aangeboden. Deze toepassing lost nog weinig beloftes in, maar huidig onderzoek belooft meer.

Onberekenbaar

Emoties zijn consequent genegeerd in de poging het menselijk denkvermogen na te bouwen. Onberekenbare gevoelens, zo dacht men, zitten werkelijke intelligentie alleen maar in de weg. Maar wat blijkt na 50 jaar kunstmatige intelligentie? Dat we aan Deep Blue, de computer die grootmeester Kasparov versloeg, vooral domme rekenkracht toeschrijven. En rekenen is niet slim. Slim vinden we computers die ons begrijpen wanneer we hun hulp nodig hebben. De kunstmatige intelligentie [AI for short] breidt momenteel haar werkterrein uit naar het onvoorspelbare deel van de menselijke geest: emoties. Programma’s die een beetje sociale intelligentie hebben meegekregen, kunnen namelijk op allerlei terreinen worden ingezet. Denk aan een computer in je dashboard die registreert wanneer je moe of verveeld raakt onder het autorijden, een anti-RSI programma dat je stressniveau in de gaten houdt, of een muziekprogramma dat op je humeur afgestemde playlists aanbiedt. Het MIT in Massachusetts werkt zelfs aan een headset voor mensen met een autistische stoornis. Een zakcomputer die beelden verwerkt van een camera in de bril moet de gebruiker helpen bij het bepalen van de emotionele toestand van anderen.
Ook de EU ziet heil in het idee en stelt vijf miljoen euro beschikbaar voor HUMAINE. In dit network of excellence komen 33 onderzoeksgroepen uit 14 verschillende landen bijeen om kennis uit te wisselen over de rol van emoties in denken en communicatie en te werken aan interactieve robots, emotie-detectors en empathische chatprogramma’s. De Nederlandse deelnemer is de onderzoeksgroep Human Media Interaction [HMI] van de Universiteit Twente.

De prik-tutor

Een leuk idee dus, empathische computers. Maar hoe leer je een computer hoe z’n gebruiker zich voelt? Professor Anton Nijholt van het HMI legt het uit aan de hand van de ‘prik-tutor’. Met dit programma kun je leren hoe je injecties toedient.
Zo’n priksessie gaat als volgt. Je neemt plaats achter twee schermen. Op één scherm zie je een figuur met een ontblote bovenarm: het willoze slachtoffer van je prik-oefeningen. Vanaf het andere scherm kijkt een computer-gegenereerd gezicht je vriendelijk aan. Jouw gezicht wordt in de gaten gehouden met een camera. In je hand heb je een naald die ook op het scherm met de virtuele proefpersoon is te zien. Je bent er klaar voor: prikken maar. Wanneer je de naald in de arm steekt, voel je ‘m in je hand trillen. Het ding geeft ‘tactiele feedback’. Na een paar keer lukraak steken, vertelt het hoofd je met een bezorgd gezicht dat het niet zo goed gaat. Je ziet er wat gespannen uit en prikt ook niet raak. Even rust. Je krijgt een aantal instructies en na een korte pauze kun je je beter concentreren. Met als gevolg dat je de injectienaald precies goed in de arm steekt. De digitale tutor beloont je met een tevreden blik. Door naar de volgende oefening.
Wat gebeurt hier? De computer registreert of je juist prikt en registreert tegelijkertijd met behulp van de camera hoe het met je gaat. Door de beweging van je mondhoeken en wenkbrauwen te meten, schat hij in hoe je je voelt. Een gezicht op onweer, met gefronste wenkbrauwen en een een strakke streep als mond, zal het advies krijgen even rust te nemen. Anton Nijholt: “Het inschatten van emoties werkt het beste wanneer je de computer niet alleen op gezichtsuitdrukking, maar ook op zaken als toonhoogte van de stem en de snelheid van spreken laat letten. Vlug praten kan namelijk duiden op stress, verhoogd stemgeluid op woede. Natuurlijk moet de computer ook rekening houden met de geschiedenis van de persoon. Is de student de hele tijd al goed bezig, dan is de kans dat ze gefrustreerd raakt door één mislukte prik kleiner.”

Context

Bij het inschatten van een emotie let de computer voornamelijk op hòe iets wordt gezegd en niet op wàt er wordt gezegd. Om een computer een conversatie goed te laten begrijpen, moet hij ontzettend veel informatie over de wereld hebben. Mensen springen van de hak op de tak, maken grapjes of bedoelen iets sarcastisch. Wat wordt bedoeld, is afhankelijk van de context waarin het wordt gezegd. Een simpel voorbeeld. Als iemand zegt: “Ik loop er nog wel even doorheen” over een beleidsnota, dan moet de computer weten dat “lopen door” in dit geval niet een beweging, maar het nakijken van schrijfsels betekent.
Het belang van context is sowieso problematisch voor affective computing, zoals deze tak van AI ook wordt genoemd. Zijn menselijke emoties wel te vangen in een beperkt aantal fysieke kenmerken? Stel je voor dat je van nature snel praat met een hoge stem. Dan loop je het risico voortdurend te worden gekalmeerd door een zalvende telefoonstem. Maar het is nog complexer. Woede uit zich bij de één in een nijdig stilzwijgen, bij de ander in een luidruchtige uitbarsting, en bij de derde in onderkoelde, bijtende opmerkingen. Uitdrukkingen van emoties zijn hoogstpersoonlijk. Nijholt: “Een oplossing zou zijn om de systemen met gebruikersprofielen te laten werken. Dan weet de computer al met wie hij te maken heeft. Daarnaast programmeer je een interactief systeem voor een bepaalde situatie. Een automatische telefoonbeantwoorder hoeft niet het hele palet aan menselijke emoties te kunnen herkennen.”

Interactie

Het registreren van emoties is één ding, een computer leren daar zinvol op te reageren is een stuk lastiger. Menselijke interactie is ongelofelijk complex. Onze reactie is niet alleen afhankelijk van de ander, maar ook van hoe wij ons voelen, welke indruk we willen maken en wat de cultuur ons voorschrijft. Mariëlle Stel is docent psychologie aan de Universiteit van Leiden en onderzoekt empathie bij mensen. “Bij emoties spelen zogenaamde display-rules een belangrijke rol: culturele regels die vertellen wat gepast is in bepaalde situaties. Niet uitbundig lachen op een begrafenis, bijvoorbeeld.” Bovendien is één reactie op vele manieren uit te drukken: in intonatie, in wàt we zeggen, in lichaamshouding. Conflicterende patronen als rusteloze handen en een koele blik drukken weer iets anders uit. Maar zelfs wie dat allemaal kan registreren, kan nog niet genoeg. Stel: “Een therapeut is niet te vervangen. De emoties die een therapeut moet herkennen zijn te complex om uit een gezichtsuitdrukking op te maken. Die moeten uit de situatie worden afgeleid. Het zal nog wel even duren voordat een computer dat kan.”
Een computer leren emoties te vertonen is lastig, maar wel nuttig. Een tutor met empathie werkt namelijk een stuk beter dan een gevoelloos programma. Stel: “Door een computer emoties te laten uitdrukken, creëer je de illusie van menselijke interactie. In het ideale geval gedraagt de student zich dan zoals bij een menselijke tutor.”

Modelleren van emoties

Om emoties te simuleren zijn psychologische modellen nodig, waarmee de computer kan bepalen wat de juiste reactie is. Nu laat Freud zich lastig vertalen naar computerregels. Gelukkig beschikt men over eenvoudigere modellen, zoals het model van Ortony, Clore en Collins. Hun model gaat er vanuit dat een emotie bij mensen tot stand komt door evaluatie van drie zaken: Brengt een bepaalde gebeurtenis je dichter bij de doelen die je nastreeft? Ben jij of is een ander de oorzaak van het niet behalen van de doelen? En wat vind je in het algemeen belangrijk, fijn, of mooi?
Dit model wordt vaak gebruikt om computers de juiste emotionele respons te laten geven. In dat geval moet de computer de evaluatie doen. Stel je zo’n virtuele tutor voor. Je kunt deze doelen meegeven als ‘gebruiker moet tevreden zijn’ en waarderingen van situaties als ‘fouten maken is negatief’. Daarnaast voer je regels in als ‘iets wat de computer dichter bij z’n doel brengt, geeft een positieve emotie’. Wanneer de computer ziet dat de gebruiker ontevreden kijkt en veel fouten maakt, dan kan hij berekenen dat daar bijvoorbeeld teleurstelling bij hoort.
Om dit model programmeerbaar te maken, is er flink in gesneden. Het originele OCC-model werkt met 22 emotionele categorieën. Maar in veel programma’s worden complexe gevoelens als ‘wrok’ en ‘medelijden’ genegeerd en gaat men uit van zes basis-emoties als ‘boosheid’ en ‘tevredenheid’. Wanneer dat eenvoudige model werkt, stelt de AI, is een ingewikkeld model blijkbaar overbodig om emoties te beschrijven.

Psychologie

Een simpel model is natuurlijk handig, maar is het inderdaad ook genoeg? Guido Meijnders doet onderzoek naar plotselinge veranderingen in emoties aan de vakgroep Ontwikkelings-psychologie van de UvA. Meijnders: “De ontwikkelingspsychologie gaat er van uit dat als je wil weten hoe iets werkt, je ook moet weten hoe iets zich ontwikkelt. De ontwikkeling van een persoon bepaalt grotendeels hoe deze zich later emotioneel gedraagt.” Je kunt je voorstellen dat iemand die altijd bekritiseerd is, slecht reageert op een strenge tutor. Dergelijke kennis is lastig in een computer te stoppen, maar wel relevant.
Ook plotselinge veranderingen in emotie zijn moeilijk te voorspellen met bestaande modellen. Meijnders: “Soms hoeft er maar dìt te gebeuren, of mensen krijgen de slappe lach of barsten in woede uit. Het lijkt erop dat hier vaak een periode van gemengde emoties aan vooraf gaat, waarin mensen niet weten hoe ze zich moeten voelen. Kijk maar naar mensen in een achtbaan die niet weten of ze nou vrolijk of bang moeten zijn. Met één kleine verandering kunnen die in een euforiestemming komen of in paniek raken.” Meijnders werkt aan psychologische modellen die dergelijke sprongen in emotie kunnen voorspellen. “Als je een computer leert om zulke mixed emotions op te merken, kun je misschien een woedeuitbarsting bij de gebruiker voorkomen.”

Gevoelige informatie

Een wereld vol begripvolle desk-tops klinkt aantrekkelijk. Toch kunnen we ons afvragen of we wel zoveel over onszelf aan computersystemen willen toevertrouwen. De registratie van ons gas- en waterverbruik is tot daar aan toe, maar psychologische profielen die kunnen worden gedestilleerd uit therapeutische chatsessies en leerprogramma’s houden we liever voor onszelf. En willen we überhaupt geholpen worden door systemen die gemaakt zijn voor het veinzen van empathie?

Weblinks:

De love detector: www.datingdonut.com
HUMAINE: emotion-research.net
Human Media Interaction: hmi.ewi.utwente.nl
Emotie-detectie tests: www.emotieonderzoek.com

Artikel verschenen in de Intermediar september 2006. © Koen van Gilst en Carola Houtekamer