Situationsangepasste, biologische Verhaltensmodellierung

Hier sollen das Situationsmodell und Ergebnisse des iterativen, einander modifizierenden top-down und bottom-up Prozesses in der Spracherkennung (Projekt Situationsangepasste Spracherkennung) genutzt werden, um ein interpretatives Verhaltensmodell einer Person oder von Personen in einer definierten Situation / Umgebung ( Situiertheit ) zu erzeugen und damit Interaktion als (intentionales) Verhalten zu modellieren. Die Ergebnisse des Projektes Situationsangepasste Spracherkennung dienen hier als direktes Maß dafür, wie sich die Person(en) zur Umgebung und zu einer gestellten Aufgabe äußern (Inhalt, Emotion) und wie dies mit den erfassten Umgebungsparametern zusammenpasst (match / mismatch der sprachlichen Äusserungen zur Umgebung), woraus Bestätigungen oder Änderungen des Verhaltensmodells abgeleitet werden können. Das gleiche gilt für eine Intentionserkennung, die mit B.Vlasenko zusammen entwickelt wird. Für die Situationsbeschreibung sind insbesondere Modellgrössen wie Zustandsparameter, Ziel(Kosten)grössen, Optimierungskriterien (LQ, ML, MMI, ME, MDL, andere?) zu definieren. Iterative und/oder syntaktisch-deskriptive (wenn-dann-Beziehungen) Lernvorgänge sind hier zu implementieren und zu untersuchen bzw. die Anzahl von Alternativen zu vergrößern. Das umfasst sowohl die Fähigkeit zum besseren Lernen einer Situation wie auch das Lernen, zwischen verschiedenen Situationen zu unterscheiden (dies ist auch in der Gruppe Prof. Braun von hohem Interesse). Aus dem Verhaltensmodell sind abgeleitete Grössen zu definieren, die für die Spracherkennung und Dialogmanager  relevant sind und von dieser interpretativ verwendet werden können bzw. diesen modifizieren.