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DW/Ergosign/HSKL

Der Demonstrator: Autonomes Fahren veranschaulicht, dass Simulationsumgebungen im Umfeld des User Experience Designs vielversprechende Möglichkeiten zur Unterstützung und Optimierung von Entwicklungsprozessen bieten. Im nachfolgenden Beitrag wird der Einsatz eines kognitiven Nutzermodells zur Simulation des menschlichen Fahrverhaltens in realitätsnahen Fahrszenarien in seinen Grundlagen beschrieben.

Dieter Wallach, Professor für Human-Computer Interaktion und Usability Engineering an der Hochschule Kaiserslautern, gewährt interessierten Vertretern von Unternehmen und Verbänden gerne und regelmäßig Einblick (zum Beispiel hier und hier) in aktuelle Entwicklungen im User Experience Design im Bereich Fahrsimulation. Nachfolgend erläutern Dieter Wallach und Mitglieder des damit betrauten Teams zentrale Grundlagen des kognitiven Nutzermodells zur Simulation des menschlichen Fahrverhaltens in realitätsnahen Fahrszenarien. 

Wie bereits einleitend angedeutet, steht im Zentrum des Ansatzes ein kognitives Modell eines Nutzers. Dies bedeute, so Wallach, "dass hinter dem Begriff «Kognitives Modell» eine wissenschaftlich fundierte Vorstellung davon steckt, wie sich ein menschlicher Nutzer verhalten würde, wenn er einen Prototyp, beispielsweise in Gestalt einer automobilen Fahrsimulation, bedient." Ein solches kognitives Modell haben Wallach und sein Team auf der Grundlage des ACT-R Frameworks implementiert. ACT-R steht dabei für die Abkürzung „Adaptive Control of Thought-Rational”. Vereinfacht zusammengefasst bildet ACT-R die modellhafte Basis, um zu erklären, wie Menschen Informationen wahrnehmen, strukturieren und diese letztendlich verarbeiten. Sie dient also hauptsächlich zur Erklärung der kognitiven Vorgänge innerhalb des menschlichen Gehirns, zu denen zum Beispiel Denken, Sprechen und das Gedächtnis gehören. 

Somit wird auch relativ schnell klar, dass ACT-R auf zahlreichen psychologischen Struktur- und Prozessannahmen zum Aufbau und der Funktionsweise des menschlichen Denkapparates basiert. Trotz dieser Komplexität ergibt sich ein wichtiger Vorteil: dieser ist, dass Wallach und sein Team ACT-R Modelle direkt auf Computern simulieren können. Auf den Punkt gebracht, bedeutet dies, dass hiermit der Kognitionswissenschaft und der Künstliche-Intelligenz-Forschung ein Modell bereitgestellt wird, das Computersimulationen der geistigen Leistung des Menschen ermöglicht.

Für die konkrete Untersuchung von Fragen des User Experience Designs, z.B. der Gestaltung von Interaktionskonzepten mit Elementen automobiler Dashboards oder Fahrassistenzsystemen, bedeutet dies zunächst, ein klares Verständnis davon zu bekommen, welche Fragestellung man untersuchen möchte und welches Experiment zur Beantwortung dieser Fragestellung sinnvollerweise konzipiert und umgesetzt werden muss.
Nun bringt man ACT-R und das psychologische Experiment in Verbindung mit einer bestimmten Domäne (hier: dem Fahren im Simulator und dem Testen einer bestimmten Mensch-Maschine-Interaktion). Daraus resultiert nun die modellhafte Vorhersage, wie sich ein bestimmter Vorgang in dieser konkreten Umgebung vollziehen wird, d.h. wie ein Proband im Simulator das Experiment und die dem Experiment zu Grunde liegenden Informationen, Wissensbestände und Fähigkeiten aufnimmt, verarbeitet und vollzieht. 

Hintergrund: ACT-R und menschliches Wissen

ACT-R unterscheidet zwei Arten menschlichen Wissens – deklaratives und prozedurales Wissen. Deklaratives Wissen bezieht sich auf Fakten- und begriffsbasierte Sachverhalte. Der Erwerb dieses Wissens findet durch sprachliche Vermittlung statt. Ein Beispiel hierfür: Spätestens seit 1992 lernen alle deutschen Fahranfänger, dass beim Linksabbiegen an Kreuzungen das sogenannte tangentiale Linksabbiegen der verpflichtende Regelfall ist, d.h. dass zwei sich gegenüberstehende linksabbiegende Fahrzeuge voreinander abbiegen. Prozedurales Wissen hingegen greift auf bereits vorhandenes deklaratives Wissen zurück und wandelt dies in praktisch nutzbares Wissen um. Dazu gehören Routinen, wie z.B. beim Fall des tangentiellen Linksabbiegers das Blinker setzen, das Verringern der Geschwindigkeit des eigenen Fahrzeugs, das visuelle Prüfen des Kreuzungsbereichs, ggf. der wechselseitige Blickkontakt mit der Person im gegenüberliegenden Fahrzeug, etc. Das Zusammenspiel dieser beiden Arten des Wissens wird als Produktionssystem bezeichnet. Produktionssysteme umfassen insbesondere Wissensspeicher ("Chunks"), Buffer und Module, um ein möglichst detailgetreues und realistisches Modell der Wirklichkeit abzubilden.

Für Anfragen von interessierten Unternehmen oder Multiplikatoren stehen Prof. Dr. Wallach und sein Team gerne bereit, individuell im Detail auszuloten, welche Möglichkeiten es mit ACT-R gibt Nutzerverhalten zu modellieren.


30.04.20

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