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Realistische Animationen können helfen, den „Uncanny Valley“-Effekt bei Affen zu überwinden

In der Robotik wird der Begriff „Uncanny-Valley-Effekt“ verwendet, um die Abscheu und das Unbehagen zu beschreiben, die entstehen, wenn wir mit einer computergenerierten Figur oder einem Roboter konfrontiert werden, der fast, aber nicht ganz menschlich erscheint.

Der Effekt wird auch bei Affen beobachtet, was es besonders schwierig macht, ihr Sozialverhalten mit animierten Affengesichtern zu untersuchen.

Jetzt haben Forscher der Universität Tübingen, Deutschland, dieses Problem überwunden, indem sie einen realistischeren Avatar erstellt haben, indem sie eine Technologie aus der Filmspezialeffektindustrie – das Grafikpaket Autodesk Maya – auf der Grundlage von fotografischen Referenz- und MRT-Scans verwendet haben.

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Das Team verglich, wie Rhesusaffen auf fünf Arten von Affengesichtern reagierten:Videoaufnahmen von echten Affen, ein natürlich aussehender Avatar mit Fell- und Gesichtsdetails, ein pelzloser Avatar, ein Graustufen-Avatar und ein Drahtgittergesicht.

Die Affen sahen auf das Drahtgittergesicht, vermied es jedoch, auf die pelzlosen und Graustufen-Avatare zu schauen, die den Effekt des unheimlichen Tals bei der Arbeit zeigten. Der natürlich aussehende Avatar mit Fell überwand diesen Effekt jedoch.

Realistische Animationen können helfen, den „Uncanny Valley“-Effekt bei Affen zu überwinden

Die Affen sahen sich das Modell an und machten soziale Gesichtsausdrücke, vergleichbar damit, wie sie sich um echte Affen herum verhalten würden. Die Verwendung dieser Art von Avatar wird Studien zur sozialen Kognition bei Affen standardisierter und replizierbarer machen, und die Technologie könnte sogar bei der Erforschung der menschlichen Kommunikation helfen, sagen die Forscher.

„Mit dem naturalistischen Avatar wollen wir systematisch und kontrolliert untersuchen, wie Affen Blicke und Mimik ihrer Artgenossen wahrnehmen und darauf reagieren“, sagt Studienleiterin Ramona Siebert.

„Das Verständnis, wie das System auf neuronaler Ebene funktioniert, könnte Einblicke in die Art des Kommunikationsdefizits bei der menschlichen Autismus-Spektrum-Störung bieten, die durch Probleme beim Verständnis der Gesichtsinformationen anderer gekennzeichnet ist.“