Durch die vielfältigen Verknüpfungen der physikalischen mit der digitalen Welt entstehen immer neue Kontaktpunkte zwischen Menschen und Maschinen. Eine rein auf die technische Machbarkeit ausgelegte Entwicklung könnte die Mensch-Maschinen-Interaktion einseitig in Richtung Maschine verlagern. Wir müssen uns stattdessen fragen, welche technischen Optimierungen tatsächlich relevant sind und das Zusammenwirken von Mensch und Maschine signifikant verbessern helfen.
Wichtig ist zudem die zentrale Frage: Wie können Menschen sinnvoll mit Maschinen kooperieren, damit eine Aufgabe insgesamt besser bewältigt wird? Sowohl der Mensch, als auch die Maschine tragen ihren Teil zur Lösung bei. Gute Beispiele dafür finden sich in der Medizin. Bei schwierigen Operationen, beispielsweise am menschlichen Gehirn, können virtuelle Assistenzsysteme zum Einsatz kommen, die dem Chirurgen wichtige Zusatzinformationen anzeigen: Wo genau befindet sich ein Tumor, wo sind kritische Engstellen, die besondere Vorsicht erfordern?
In der Intensivmedizin übernehmen Maschinen die Überwachung der Vitalzeichen der Patienten und das medizinische Personal reagiert darauf entsprechend. In empirischen Studien wurde allerdings herausgefunden, dass die Vielzahl an optischen und akustischen Alarmsignalen problematisch ist, weil nur in seltenen Fällen wirklich eingegriff en werden muss. Die Informationsflut ist in diesem Fall nicht hilfreich, sondern über den Gewöhnungseffekt sogar unter Umständen gefährlich. Ein reines Nebeneinander von Mensch und Maschine kann also negative Folgen haben. Besser geeignet sind Mensch-Maschinen-Kooperationen, bei denen die Maschinen Informationen verdichten und aus vielen Einzelparametern ein nützliches Gesamtbild erzeugen. Über intuitive Darstellungen könnte das Pflegepersonal dann sehr schnell erkennen, ob es dem Patienten gut oder nicht gut geht.
Interaktive Systeme kommen bereits heute in vielen verschiedenen Umgebungen zum Einsatz. In Verkehrsmitteln wie Auto, Flugzeug oder Schiff , in Geräten wie Smartphone, Tablet oder Wearable sowie in Kontrollräumen und Geräten mit sprachsteuerung. Herkömmliche Ein- und Ausgabemodalitäten wie Tastaturen oder Bildschirme werden dabei zunehmend von sogenannten multimodalen Nutzungsschnittstellen abgelöst, die mehrere Sinneskanäle einbeziehen. Intelligente Assistenten erlauben eine kontextsensitive Nutzung und die Interaktion mit realen Dingen in unserer Alltagsumgebung. So lässt sich beispielsweise die Raumbeleuchtung heute wahlweise über ein smartes Gerät, ein akustisches Signal oder per Sprachbefehl
regulieren.
Je nach Anwendungskontext unterliegt die Mensch-Maschine-Interaktion und -Kooperation bestimmten Anforderungen hinsichtlich der Gebrauchstauglichkeit, Bedienfreundlichkeit, Akzeptanz, Robustheit und Sicherheit. Entsprechend beschäftigt sich der Competence Cluster Human Machine Cooperation mit unterschiedlichen Analyse-, Entwicklungs- und Evaluationsmethoden, zur Gestaltung und Validierung eines interaktiven, beziehungsweise kooperierenden Systems. Anwendungsschwerpunkte sind zum Beispiel Assistenzsysteme in Fahrzeugen, Schiff en, in der Pflege, der Medizin und für die persönliche Gesundheit.
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Hosseini, Masoumehsadat and Mueller, Heiko and Boll, Susanne; Proceedings of the CHI Conference on Human Factors in Computing Systems; 2024
Pedro Arizpe-Gómez and Kirsten Harms and Kathrin Janitzky and Karsten Witt and Andreas Hein; Biomedical Signal Processing and Control; 2024
Hinrichs, Pascal and Seibert, Kathrin and Arizpe Gómez, Pedro and Pfingsthorn, Max and Hein, Andreas; Robotics; 2023
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Woźniak, Mikołaj P. and Walczak, Anna and Sałata, Adam Jan and Müller, Heiko and Dominiak, Julia and Romanowski, Andrzej and Boll, Susanne; Proceedings of the Seventeenth International Conference on Tangible, Embedded, and Embodied Interaction; February / 2023
Kimmel, Simon and Jung, Frederike and Matviienko, Andrii and Heuten, Wilko and Boll, Susanne; Proceedings of the 2023 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems; 2023