The perception of emotion in artificial agents

Given recent technological developments in robotics, artificial intelligence and virtual reality, it is perhaps unsurprising that the arrival of emotionally expressive and reactive artificial agents is imminent. However, if such agents are to become integrated into our social milieu, it is imperative to establish an understanding of whether and how humans perceive emotion in artificial agents. In this review, we incorporate recent findings from social robotics, virtual reality, psychology, and neuroscience to examine how people recognize and respond to emotions displayed by artificial agents. First, we review how people perceive emotions expressed by an artificial agent, such as facial and bodily expressions and vocal tone. Second, we evaluate the similarities and differences in the consequences of perceived emotions in artificial compared to human agents. Besides accurately recognizing the emotional state of an artificial agent, it is critical to understand how humans respond to those emotions. Does interacting with an angry robot induce the same responses in people as interacting with an angry person? Similarly, does watching a robot rejoice when it wins a game elicit similar feelings of elation in the human observer? Here we provide an overview of the current state of emotion expression and perception in social robotics, as well as a clear articulation of the challenges and guiding principles to be addressed as we move ever closer to truly emotional artificial agents

Technomoral Resilience as a Goal of Moral Education

In today’s highly dynamic societies, moral norms and values are subject to change. Moral change is partly driven by technological developments. For instance, the introduction of robots in elderly care practices requires caregivers to share moral responsibility with a robot (see van Wynsberghe 2013). Since we do not know what elements of morality will change and how they will change (see van der Burg 2003), moral education should aim at fostering what has been called “moral resilience” (Swierstra 2013). We seek to fill two gaps in the existing literature: (i) research on moral education has not paid enough attention to the development of moral resilience; (ii) the very limited literature on moral resilience does not conceptualise moral resilience in relation to new technological developments. We argue that philosophical accounts of moral education need to do justice to the importance of moral resilience, and that a specific form of moral resilience should be conceptualised as “technomoral resilience” to underline the added value of cultivating moral resilience in relation to technomoral change. We illustrate the role of technomoral resilience in practice by looking at the context of elderly care. To make the first step towards an account of how technomoral resilience can be fostered in moral education, we propose that moral education shall focus on a triangle of capacities: (1) moral imagination, (2) a capacity for critical reflection, and (3) a capacity for maintaining one’s moral agency in the face of disturbances

Enhanced Living Environments

This open access book was prepared as a Final Publication of the COST Action IC1303 “Algorithms, Architectures and Platforms for Enhanced Living Environments (AAPELE)”. The concept of Enhanced Living Environments (ELE) refers to the area of Ambient Assisted Living (AAL) that is more related with Information and Communication Technologies (ICT). Effective ELE solutions require appropriate ICT algorithms, architectures, platforms, and systems, having in view the advance of science and technology in this area and the development of new and innovative solutions that can provide improvements in the quality of life for people in their homes and can reduce the financial burden on the budgets of the healthcare providers. The aim of this book is to become a state-of-the-art reference, discussing progress made, as well as prompting future directions on theories, practices, standards, and strategies related to the ELE area. The book contains 12 chapters and can serve as a valuable reference for undergraduate students, post-graduate students, educators, faculty members, researchers, engineers, medical doctors, healthcare organizations, insurance companies, and research strategists working in this area

Artificial intelligence and robots in services : theory and management of (future) humanrobot service interactions

During the past decade, service robots have increasingly been deployed in a wide variety of services, where they co-produce service outcomes with and for the benefit of internal or external customers within humanrobot service interactions (HRSI). Although the introduction of different service robot types into the marketplace promises efficiency gains, it changes premises of service encounter theory and practice fundamentally. Moreover, introducing service robots without considering external or internal customers needs can lead to negative service outcomes. This thesis aims to generate knowledge on how the introduction of different service robot types (i.e., embodied and digital service robots) in internal and external service encounters changes fundamental premises of service encounter theory and impacts HRSI outcomes. In doing so, it leverages different scientific methods and focuses on external service encounters with digital and embodied service robots, as well as internal service encounters with digital service robots. Chapter 2 aims to advance service encounter theory in the context of HRSI in external service encounters by conceptually developing a service encounter theory evaluation scheme to assess a theorys fit to explain HRSI-related phenomena. The scheme includes individual and contextual factors that bound theoretical premises and, hence, supports scholars in assessing standing service encounter theories. The chapter also puts forth an exemplary assessment of role theory and provides detailed avenues for future research. Chapter 3 aims to synthesize the great wealth of knowledge on HRSI related to external service encounters with embodied service robots. By conducting a comprehensive systematic literature review, the chapter identifies 199 empirical research articles across scientific fields that can inform service research on how to successfully introduce service robots into the organizational frontline. To organize the plethora of research findings, this chapter develops a new structuring framework (D3: design, delegate, deploy). It utilizes this framework to provide a comprehensive overview of the empirical HRSI literature, delineates practical implications, and identifies gaps in literature to identify promising future research avenues. Chapter 4 also addresses HRSI in external service encounters but focuses specifically on the transformative potential of embodied service robots to enhance vulnerable consumers (i.e., children and older adults) well-being in social isolation. To identify how different robots can enhance well-being, this chapter follows a conceptual approach and integrates findings from service research, social robotics, social psychology, and medicine. The chapter develops a typology of robotic transformative service (i.e., entertainer, social enabler, mentor, and friend) as a function of consumers state of social isolation, well-being focus, and robot capabilities and a future research agenda for robotic transformative service research (RTSR). This work guides service consumers and providers, as well as robot developers, in identifying and developing the most appropriate robot type for advancing the well-being of vulnerable consumers in social isolation. Finally, Chapter 5 focuses on HRSI research in the context of interactions with digital service robots in internal service encounters. Based on a comprehensive literature review paired with a qualitative study, it conceptionally develops a new concept of a collaborative, digital service robot: a collaborative intelligence system (i.e., CI system) that co-produces service with employees. Drawing from service encounter needs theory, the chapter also empirically tests the effect of CI systems on employee need fulfillment (i.e., need for control, cognition, self-efficacy, and justice) and, in turn, on responsibility taking in two scenario-based experiments. The results uncover divergent mechanisms of how the fulfillment of service encounter needs drives the effect of CI systems on outcome responsibility for different employee groups. Service scholars and managers benefit from a blueprint for designing collaborative digital service robots and an understanding of their effects on employee outcomes in service co-production. In summary, this thesis contributes to literature by providing new insights into different types of HRSI by consolidating HRSI knowledge, developing and advancing HRSI concepts and theory, and empirically investigating HRSI-related phenomena. The new insights put forth in this thesis are discussed and implications for service theory and practice are delineated.Serviceroboter werden zunehmend für Dienstleistungen eingesetzt, wobei sie mit und zum Nutzen von internen oder externen Kunden im Rahmen von Mensch-Roboter-Service-Interaktionen (MRSI) Serviceergebnisse co-produzieren. Die Einführung verschiedener Arten von Servicerobotern (d. h. verkörperte und digitale) verspricht Effizienzgewinne, verändert jedoch grundlegende Prämissen der Theorie und Praxis von Dienstleistungsinteraktionen. Darüber hinaus kann die Einführung von Servicerobotern ohne die Berücksichtigung von Kundenbedürfnissen zu negativen Serviceergebnissen führen. Ziel dieser Dissertation ist es, Wissen darüber zu generieren, wie die Einführung verschiedener Robotertypen in internen und externen Dienstleistungsinteraktionen grundlegende theoretische Prämissen von Dienstleistungsinteraktionen verändert und sich auf die Ergebnisse von MRSI auswirkt. Um dieses Ziel zu erreichen werden unter Einsatz verschiedener wissenschaftlicher Methoden drei verschiedene Arten von MRSI untersucht. Kapitel 2 zielt darauf ab, die Theorie der Dienstleistungsinteraktion im Kontext von MRSI in externen Dienstleistungsinteraktionen weiterzuentwickeln und konzeptioniert ein Bewertungsschema für bestehende Theorien der Dienstleistungsbegegnung. Das Schema umfasst individuelle und kontextuelle Faktoren, die die ursprünglichen theoretischen Prämissen von Mensch-zu-Mensch Dienstleistungsinteraktionen beeinflussen und unterstützt somit Wissenschaftler bei der Bewertung von Theorien zur Verwendung im MRSI Kontext. Das Kapitel enthält eine beispielhafte Bewertung der Rollentheorie und zeigt detaillierte Wege für zukünftige Forschung auf. Kapitel 3 zielt darauf ab, die große Fülle an Wissen über MRSI im Kontext externer Dienstleistungsinteraktionen mit verkörperten Servicerobotern zu synthetisieren. Durch eine systematische, interdisziplinäre Literaturanalyse identifiziert das Kapitel 199 empirische Forschungsartikel, die Erkenntnisse liefern, wie Serviceroboter erfolgreich in den Dienstleistungsprozess eingebunden werden können. Um die Fülle an Forschungsergebnissen zu ordnen, entwickelt dieses Kapitel ein neues, strukturierendes Modell (D3 framework: design, delegate, deploy). Dieses wird im Rahmen des Kapitels genutzt, um einen umfassenden Überblick über die empirische MRSI-Forschung zu geben, praktische Implikationen abzuleiten und Forschungslücken aufzuzeigen. Kapitel 4 befasst sich ebenfalls mit MRSI in externen Dienstleistungsinteraktionen, konzentriert sich aber auf das transformative Potenzial von verkörperten Servicerobotern zur Steigerung des Wohlbefindens von sozial isolierten, vulnerablen Verbrauchern (d. h. Kinder und ältere Erwachsene). Um herauszufinden, wie verschiedene Roboter das Wohlbefinden steigern können, integriert das Kapitel Erkenntnisse aus der Dienstleistungsforschung, der sozialen Robotik, der Sozialpsychologie und der Medizin. Dabei wird eine Typologie von vier transformativen Robotern in Abhängigkeit vom Zustand der sozialen Isolation des Verbrauchers, der Art des Wohlbefindens und den Fähigkeiten des Roboters entwickelt. Weiterhin wird eine detaillierte Forschungsagenda im Kontext transformativer Dienstleistungserstellung durch Roboter erarbeitet. Diese Arbeit hilft Dienstleistungsnehmern und -anbietern sowie Roboterentwicklern bei der Identifizierung und Entwicklung des am besten geeigneten Robotertyps zur Förderung des Wohlbefindens von sozial isolierten, vulnerablen Verbrauchern. Abschließend fokussiert Kapitel 5 die MRSI-Forschung im Kontext interner Dienstleistungsinteraktionen mit digitalen Servicerobotern. Auf Basis einer Literaturanalyse gepaart mit einer qualitativen Studie wird ein neues Konzept eines kollaborativen, digitalen Serviceroboters entwickelt: ein Collaborative Intelligence System (CI System), das in Zusammenarbeit mit Mitarbeitern Dienstleistungsergebnisse co-produziert. Anhand szenariobasierter Experimente wird empirisch untersucht, ob CI Systeme psychosoziale Bedürfnisse von Mitarbeitern befriedigen können und damit die mitarbeiterseitige Übernahme von Verantwortung für gemeinsam produzierte Ergebnisse gefördert wird. Die Ergebnisse decken für verschiedene Mitarbeitergruppen unterschiedliche Mechanismen auf, wie die Erfüllung von Bedürfnissen in der Dienstleistungsinteraktionen die Wirkung von CI Systemen auf die mitarbeiterseitige Übernahme von Verantwortung beeinflusst. Dienstleistungsforscher und -manager profitieren von einer Blaupause für die Gestaltung kollaborativer Dienstleistungsroboter und einem Verständnis für deren Auswirkungen auf Mitarbeitende. Insgesamt leistet diese Dissertation einen Beitrag zur Dienstleistungsforschung, indem sie neue Erkenntnisse über verschiedene Arten von MRSI liefert, das bestehende MRSI-Wissen konsolidiert, neue MRSI-Konzepte und -Theorien entwickelt bzw. weiterentwickelt und MRSI-bezogene Phänomene empirisch untersucht. Die neuen Erkenntnisse werden diskutiert und Implikationen für die Dienstleistungstheorie und -praxis abgeleitet

The social role of AI advisers

Artificial Intelligence (AI) profoundly affects how people communicate, work, and perceive the world. While autonomous AI systems are the focal point in societal and academic discussions, advisory AI systems, which influence human decisions but don't undertake independent actions, often remain unexplored. Examples range from automated purchase recommendations to medical diagnoses. This dissertation seeks to understand what advisory AI systems truly are. Are they capable of autonomous, human-like action? Or can they be reduced to inert tools? And what happens when advisory AI systems are closely linked with human perception, especially through Augmented Reality and sensory augmentation? Does their ontological status change? This dissertation concludes that, regardless of their implementation, advisory AI systems occupy an ontological status between tools and humans. They are more than just tools but less than humans.Künstliche Intelligenz (KI) beeinflusst massiv, wie Menschen kommunizieren, arbeiten und die Welt wahrnehmen. Während autonome KI-Systeme gesellschaftlich und akademisch im Fokus stehen, bleiben beratende KI-Systeme, die menschliche Entscheidungen beeinflussen, aber keine eigenständige Handlung übernehmen, oft unerforscht. Beispiele reichen von automatisierten Kaufempfehlungen bis hin zu medizinischen Diagnosen. Die vorliegende Dissertation untersucht, was beratenden KI-Systeme wirklich sind. Sind sie zu eigenständiger, menschenähnlicher Handlung fähig? Oder lassen sie sich auf handlungsunfähige Werkzeuge reduzieren? Und was passiert, wenn beratende KI Systeme eng mit der menschlichen Wahrnehmung gekoppelt werden, insbesondere durch Augmented Reality und sensorische Augmentation? Verändert sich ihr ontologischer Status? Die vorliegende Dissertation schlussfolgert, dass unabhängig von Ihrer Implementation beratende KI-Systeme einen ontologischen Status zwischen Werkzeugen und Menschen einnehmen. Sie sind also mehr als nur Werkzeuge, aber weniger als Menschen. Louis Longin ist wissenschaftlicher Mitarbeiter am Lehrstuhl für Philosophie des Geistes an der Ludwig-Maximilians-Universität München, wo er 2023 mit der vorliegenden Dissertation promoviert wurde. Seinem Interesse gilt der wachsende Einfluss der Künstlichen Intelligenz auf den menschlichen Nutzer, besonders in den Bereichen der sozialen Interaktion, Ethik und sensorischen Augmentation

Ein Computermodell für die Simulation von emotionalen Angleichungsprozessen in der Mensch-Roboter Interaktion

Damm O. Ein Computermodell für die Simulation von emotionalen Angleichungsprozessen in der Mensch-Roboter Interaktion. Bielefeld: Universität Bielefeld; 2014.Es gibt seit über 20 Jahren unterschiedliche Ansätze, virtuelle Agenten und humanoide Roboter sozialer und menschlicher erscheinen zu lassen. Um diesem Ziel näher zu kommen, wird in unterschiedliche Richtungen geforscht. Die künstlichen Interaktionspartner haben das Hören und Sprechen gelernt, um die Interaktion angenehmer und einfacher zu machen. Es wurden Modelle entwickelt die es möglich machen, komplexe Dialoge mit ihnen zu führen und nicht zuletzt wurden unterschiedliche Emotionsmodelle implementiert. Viele Modelle von artifiziellen Emotionen versuchen über unterschiedlichen Input einen internen emotionalen Zustand zu errechnen und diesen durch den Roboter darzustellen. Diese Modelle reichen vom diskreten OCC-Modell, bei dem Emotionen eine wertende Reaktion auf Konsequenzen von Ereignissen, Handlungen von Agenten oder Aspekte von Objekten sind, bis hin zu multidimensionalen Modellen die versuchen natürliche Emotionen zu simulieren. Für das OCC-Modell bedeutet das zum Beispiel, dass eine Handlung mehr oder weniger zu einer Emotion führt. Bei den dimensionalen Modellen wird der emotionale Zustand über einen Punkt in einem 3 dimensionalen Raum modelliert. Dieser Punkt wird durch wahrgenommene Handlungen oder Ereignisse im Raum bewegt. Die Emotionen sind unterschiedlichen Bereichen in diesem Raum zugeordnet. Das hier vorgestellte Modell basiert auf Erkenntnissen, die zuvor in mehreren empirischen Studien gewonnen wurden. Es simuliert emotionale Angleichungsprozesse, die in der Mensch-Mensch Interaktion beobachtet werden können. Es wird also nicht versucht, dem Roboter einen emotionalen Zustand zu ”geben“, vielmehr liegt der Focus auf der Interaktion und der Wirkung einer gezeigten Emotion auf eben diese. Dafür wurde ein Ebenen-Modell implementiert, das dem Roboter ermöglicht in unterschiedlichen Situationen emotional angemessen zu reagieren. Es setzt (Facial) Mimicry ein, damit der Roboter positiver wahrgenommen wird und ein Social Bonding zu etablieren. Des Weiteren werden Emotionen eingesetzt, um die Interaktion gezielt zu beeinflussen und um auf Ereignisse, die nicht direkt zur Interaktion gehören, zu reagieren

Open public food space : igniting an urban food culture in Dar es Salaam, Tanzania

Abstract: Please refer to full text to view abstractM.Tech. (Architecture