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Task-Analysen in der Mensch-Maschine-Interaktion

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Planbasierte Mensch-Maschine-Interaktion in multimodalen Assistenzsystemen

Part of the book series: Xpert.press ((XPERT.PRESS))

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Zusammenfassung

Nachdem in den vorausgehenden Kapiteln ein algorithmisch effektiv realisierbares Modell dafür entwickelt wurde, wie sich Assistenzsysteme implementieren lassen, soll in diesem Kapitel der Aspekt der Interaktivität in den Fokus des Interesses rücken. Wenn sich ein Computer in einem derartigen zweckrationalen Diskurs engagieren soll, ergibt sich fast zwangsläufig die Frage, ob er dazu in die Lage versetzt werden kann, indem ihm Problemlösekompetenz für den Gegenstandsbereich der Interaktion verliehen wird. Dabei kann man sich einerseits darauf beschränken, diese Kompetenz ausschließlich für einen bestimmten Gegenstandsbereich zu realisieren – mit allen damit verbundenen Komplikationen, wenn die Kompetenz erweitert oder sogar der Gegenstandsbereich gewechselt werden soll. Andererseits kann man sich darum bemühen, Algorithmen zu realisieren, die ganze Klassen von Gegenstandsbereichen behandeln können, sobald ihnen das notwendige domänenrelevante Wissen zur Verfügung gestellt wird – letztlich mit dem Ziel, kognitive Prozesse beim menschlichen Problemlösen erklären zu können.

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Notes

  1. 1.

    Diese Sprechhandlungen können dabei auch darin bestehen, den Kooperationspartner zur Weitergabe von Information oder zur Ausführung einer auf die Lösung der Aufgabe bezogenen Handlung zu veranlassen.

  2. 2.

    Ein sehr prominentes Beispiel hierfür ist ACT-R (beschrieben in [1]). Eine umfassende Darstellung des Gebiets findet sich in [2].

  3. 3.

    Siehe dazu die Abb. Abb. 7.6 und Abb. 7.7.

  4. 4.

    Siehe Abschn. 6.3 und 7.6 zur Interpretation von Choice-Operatoren.

  5. 5.

    Zu diesen Problemlösern werden hierbei auch Sensoren und Aktoren gezählt, um sie nicht stets separat erwähnen zu müssen.

  6. 6.

    Siehe dazu [3, 4].

  7. 7.

    Siehe [10, 5, 6, 7, 8, 9].

  8. 8.

    Das wird in der Regel gar nicht möglich sein ohne eine kognitive Theorie, die für jeden Nutzer dessen „interne“ kognitive Prozesse aufschlüsseln kann.

  9. 9.

    Der Concurrent Task Tree ist insofern zu als Prinzipschema zu verstehen, als er keine vollständig ausführbare Lösung erlaubt. Der Dialog ist ja nicht Produkt einer tatsächlichen Mensch-Maschine-Interaktion, sondern Ergebnis eines Wizard-of-Oz-Experiments.

  10. 10.

    Zu den einschlägigen Arbeiten gehören [19, 20, 21, 22]

  11. 11.

    Allen et al. [28] belegt sogar den Umkehrschluss, dass auf der Basis eines expliziten Modells für kollaboratives Problemlösung Task-Analysen für eine Anwendungsdomäne mit maschinellen Mitteln erstellt werden können.

  12. 12.

    Eine Einführung in die DRS gibt [38].

  13. 13.

    Siehe dazu etwa [39, 40, 41, 42].

  14. 14.

    Alle diese Punkte sind in einem Concurrent Task Tree als interaction tasks erfasst.

  15. 15.

    Einen Überblick über die angewandten Verfahren geben [51, 52, 53].

  16. 16.

    Verwaltungsoperationen und ihre Funktionsweise sind in Abschn. 7.2 erläutert.

  17. 17.

    Die Vorgehensweise ist unter anderen in [55, 56, 57, 58] erörtert.

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Authors and Affiliations

  1. Lehrstuhl für Informationswissenschaft Professur für Informationslinguistik, Universität Regensburg, Regensburg, Deutschland

    Bernd Ludwig

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  1. Bernd Ludwig
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Ludwig, B. (2015). Task-Analysen in der Mensch-Maschine-Interaktion. In: Planbasierte Mensch-Maschine-Interaktion in multimodalen Assistenzsystemen. Xpert.press. Springer Vieweg, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-662-44819-9_8

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