Unter dem Affective Computing versteht man im Bereich der künstlichen Intelligenz das Sammeln von Daten aus Gesichtern, Körpersprache oder Stimmbild, um menschliche Emotionen zu messen. Das Affective Cpmputing ist dabei auch als Emotion Artificial Intelligence bekannt.

Affective Computing soll, so die Idee des Forschungsgebiets, dazu beitragen die Interaktion mit Maschinen und KI zu humanisieren und den Nutzern die Berührungsängste zu nehmen. Aktuell wirkt die Mensch-Maschinen-Interaktion häufig noch sehr hölzern, doch durch solche Programme sollen sich Maschinen besser auf die Situation einstellen können, um entsprechend zu reagieren.

Ein Beispiel, welches hier häufig genannt wird ist der Einsatz künstlicher Intelligenz in der Bildungsbranche. Ist der Schüler vom Lehrmaterial frustriert, kann die Maschine dank Emotion AI diese Stimmung erkennen und entsprechen darauf reagieren. Ähnlich, wie es auch der Lehrer tun würde.

Die Potenziale für Affective Computing sind dabei breit. Sowohl in der Medizin, als auch beim Einsatz von KI und Robotik im Handel können die „emotionalen“ Maschinen sich optimal auf Patienten und Kunden einstellen und die Interaktion mit diesen verbessern.
Möglich wird das Sammeln der Emotionen, wie beispielsweise Mimik, Muskelspannung, Körperhaltung, Herzfrequenz, Pupillenerweiterung oder Körpertemperatur, durch Sensoren, Kameras, Deep Learning und Big Data.

Das Affective Computing wird die Lücke zwischen der menschlichen Emotion und der Maschine noch weiter schließen und so ermöglichen, dass die Menschen zur Robotik und KI mehr Vertrauen aufbauen werden.

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