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Hilfe die Chatbots kommen.
Wie künstliche Intelligenz die
Kommunikation verändert.
Seminar bei der Hans Böckler Stiftung
„Künstliche Intelligenz – Sind die Algorithmen (noch) zu kontrollieren.“
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21. Mai 2019 | Johannes Moskaliuk
Prof. Dr. Johannes Moskaliuk | moskaliuk.com
Was interessiert Sie? 2
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Kunden „aktivieren“
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Support
Marketing & Sales
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Learning & Coaching
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Chat-Bots Bots
• Daten sammeln
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• Bilderkennung
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• Trading
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Messenger Bots
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Testen Sie die folgenden Chatbots.
Was fällt Ihnen auf?
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https://www.facebook.com/getnovibot/
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https://www.wetteronline.de/messenger
https://www.starbucks.com/coffeehouse/mobile-apps
https://bots.kik.com/#/hm
http://www.med-ai.com/models/eliza.html.de
https://www.wysa.io/
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Audio Chatbots
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Mensch-Maschine-Schnittstelle
TaskContext ComputerHuman
Implicit Input
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Technologische Komponenten
Nutzer-Schnittstelle
Ich möchte einen Tisch für 4
Personen am 3.Mai.
Spracherkennung
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Ich möchte einen Tisch für 4 Personen am 3. Mai um 19:00
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ENTITY
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SLOT
_2019-05-03
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Templates mit Platzhaltern
Antwort formulieren
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ggf. Sprachausgabe
Daten abfragen und
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20 Uhr..
Ok gerne. 20 Uhr, vier
Personen. Ist notiert.
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Strukturierte Bots
• „Bot führt das Gespräch“
• relativ einfach zu implementieren
• aber auch: „unnatürlich“
• Gut geeignet für strukturierte Kommunikation
• Terminvereinbarungen
• Buchungen
• Qualifizierung von Leads
• Einfache Support-Anfragen
https://my.artibot.ai/zvkioawp
Beispiel
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KI-Bots
• „Nutzer führt das Gespräch“
• Natural Language Processing
• aber auch: „fehleranfällig“
• Gut geeignet für
• FAQs
• First Level Support
• „Smalltalk“
• Kundenbindung
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Was ist Intelligenz?
14
Option 1 Option 1
Ist dieses Tier gefährlich?
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Konstruktivismus
Jean Piaget
Information aus
der Umwelt
Pertubation
Akkommodation Assimilation
Kognitiver Konflikt
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Vorwissen
15
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Lernen beruht auf Erfahrung.
16
• Was weiß ich über die Situation?
• Wie habe ich mich in ähnlichen
Situationen verhalten?
• War das erfolgreich?
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Was ist Intelligenz?
17
Wie viele Items eines
Intelligenztests kann eine Person in
vorgegebener Zeit lösen?
Fähigkeit, sich an neue, unbekannte
Situationen anzupassen und neue
Probleme zu lösen.
Raymond B. Cattell
Alfred Binet
Fluide: angeboren, „Verarbeitungs-
geschwindigkeit“ – logisches Denken,
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Kristalline: Erworbene Fähigkeiten,
Wissen, Erfahrungen
William Stern
LifeofRiley[CCBY-SA3.0]
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Was ist künstliche Intelligenz?
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Neuronales Netz
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Wie denken wir?
20
Die Aktivierung von Knoten im Netzwerk
entscheidet darüber, welche Informationen
zugänglich sind und für die Entscheidung
berücksichtigt werden.
Sind die „falschen“ Knoten aktiviert, hat
das negativen Einfluss auf die Qualität
einer Entscheidung.
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Künstliches Neuron
21
Φ Aktivierung
Input Gewichte Bias
⍵1
⍵2
⍵3
⍵4
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Aktivierungsfunktionen
22
Input
Output
Input
Output
linear binär
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Künstliches Neuronales Netz
23
Φ
Φ
Φ Φ
Φ
gefährlich!
nicht
gefährlich!
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Künstliches Neuronales Netz
24
Φ
Φ
Φ Φ
Φ
gefährlich!
nicht
gefährlich!
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Deep Learning
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vielleicht wird es sie auch nie geben.
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mathematischen Modellen Lösungen
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Algorithmen?
27
KI als Black Box.
nicht
gefährlich!
Nein. Darum geht es aber auch
nicht. Stattdessen: Wie gut ist
die Entscheidung einer KI?
Φ
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Problem 2: Bisherige Erfahrungen
können zu Fehlentscheidungen
führen.
28
Heuristisch Analytisch
Entscheiden unter
Untersicherheit.
Daumenregeln
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Eine KI ist nur so gut wie die Trainingsdaten.
Disruption von Technologie
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Problem 3: „Digital Divide“
Wenige Großkonzerne haben
viel Einfluss und Macht.
Konzentration von Daten.
Wissen und Zugang zu Wissen
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30
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Problem 4: Akzeptanz von KI.
31
Turing-Test.
Erkennt ein menschlicher Nutzer, dass das
Gegenüber eine Maschine ist?
Aber: Ziel eines Chatbots ist nicht, menschliche
Intelligenz zu simulieren, sondern
Kundenprobleme zu lösen.
Alan Turing
Zentrale Benchmarks
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Problem 5: Ethische Aspekte
1. Ein Roboter darf kein menschliches Wesen
(wissentlich) verletzen oder durch Untätigkeit
(wissentlich) zulassen, dass einem menschlichen
Wesen Schaden zugefügt wird.
2. Ein Roboter muss den ihm von einem Menschen
gegebenen Befehlen gehorchen – es sei denn, ein
solcher Befehl würde mit Regel eins kollidieren.
3. Ein Roboter muss seine Existenz beschützen,
solange dieser Schutz nicht mit Regel eins oder
zwei kollidiert.
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Was folgt aus diesen Regeln?
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Three Laws of Robotics
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Anthropomorphismus
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Zuschreibung
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„Wille“
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Vernichtet KI Arbeitsplätze?
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white collars blue collars
job crafting
vs.
transformationMensch-Maschine-
Kooperation
Ziel
34
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Herausforderungen sind
gesellschaftlicher nicht
technologischer Natur.
Verstehen wir Chancen
und Risiken?
Künstliche Intelligenz ist
“dienende“ Technologie,
und kein Selbstzweck.
Wie können wir KI
zielführend nutzen?
Kommunikation und
Kooperation wird sich
weiter verändern.
Wie gestalten wir
Veränderung?
35
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Welche Fragen haben Sie?
36
post@moskaliuk.com
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  • 7. Prof. Dr. Johannes Moskaliuk | moskaliuk.com Use-Cases Testen Sie die folgenden Chatbots. Was fällt Ihnen auf? Was finden Sie gut? Was stört Sie? Was würden Sie anders machen? https://www.facebook.com/getnovibot/ https://www.facebook.com/ARAGReiseassistent/ https://www.wetteronline.de/messenger https://www.starbucks.com/coffeehouse/mobile-apps https://bots.kik.com/#/hm http://www.med-ai.com/models/eliza.html.de https://www.wysa.io/
  • 8. Prof. Dr. Johannes Moskaliuk | moskaliuk.com Audio Chatbots
  • 9. Prof. Dr. Johannes Moskaliuk | moskaliuk.com Mensch-Maschine-Schnittstelle TaskContext ComputerHuman Implicit Input Implicit Output Explicit Input Explicit Output
  • 10. Prof. Dr. Johannes Moskaliuk | moskaliuk.com Technologische Komponenten Nutzer-Schnittstelle Ich möchte einen Tisch für 4 Personen am 3.Mai. Spracherkennung Intents und Entities erkennen Ich möchte einen Tisch für 4 Personen am 3. Mai um 19:00 INTENT _reservierung ENTITY _personenanzahl SLOT _vier ENTITY _Datum SLOT _2019-05-03 nächste Aktion aktivieren Dialog Modell Slots füllen Actions Knowledge Map Ok, um wievlel Uhr? Templates mit Platzhaltern Antwort formulieren Antwort generieren ggf. Sprachausgabe Daten abfragen und schreiben API Call 20 Uhr.. Ok gerne. 20 Uhr, vier Personen. Ist notiert.
  • 11. Prof. Dr. Johannes Moskaliuk | moskaliuk.com Strukturierte Bots • „Bot führt das Gespräch“ • relativ einfach zu implementieren • aber auch: „unnatürlich“ • Gut geeignet für strukturierte Kommunikation • Terminvereinbarungen • Buchungen • Qualifizierung von Leads • Einfache Support-Anfragen https://my.artibot.ai/zvkioawp Beispiel
  • 12. Prof. Dr. Johannes Moskaliuk | moskaliuk.com KI-Bots • „Nutzer führt das Gespräch“ • Natural Language Processing • aber auch: „fehleranfällig“ • Gut geeignet für • FAQs • First Level Support • „Smalltalk“ • Kundenbindung
  • 13. Prof. Dr. Johannes Moskaliuk | moskaliuk.com Was ist Intelligenz? 14 Option 1 Option 1 Ist dieses Tier gefährlich?
  • 14. Prof. Dr. Johannes Moskaliuk | moskaliuk.com Konstruktivismus Jean Piaget Information aus der Umwelt Pertubation Akkommodation Assimilation Kognitiver Konflikt Inkongruenz Equilibration Vorwissen 15
  • 15. Prof. Dr. Johannes Moskaliuk | moskaliuk.com Lernen beruht auf Erfahrung. 16 • Was weiß ich über die Situation? • Wie habe ich mich in ähnlichen Situationen verhalten? • War das erfolgreich?
  • 16. Prof. Dr. Johannes Moskaliuk | moskaliuk.com Was ist Intelligenz? 17 Wie viele Items eines Intelligenztests kann eine Person in vorgegebener Zeit lösen? Fähigkeit, sich an neue, unbekannte Situationen anzupassen und neue Probleme zu lösen. Raymond B. Cattell Alfred Binet Fluide: angeboren, „Verarbeitungs- geschwindigkeit“ – logisches Denken, Probleme lösen Kristalline: Erworbene Fähigkeiten, Wissen, Erfahrungen William Stern LifeofRiley[CCBY-SA3.0]
  • 17. Prof. Dr. Johannes Moskaliuk | moskaliuk.com Was ist künstliche Intelligenz? 18 Praxisbeispiel: goaltastic.de
  • 18. Prof. Dr. Johannes Moskaliuk | moskaliuk.com Neuronales Netz 19
  • 19. Prof. Dr. Johannes Moskaliuk | moskaliuk.com Wie denken wir? 20 Die Aktivierung von Knoten im Netzwerk entscheidet darüber, welche Informationen zugänglich sind und für die Entscheidung berücksichtigt werden. Sind die „falschen“ Knoten aktiviert, hat das negativen Einfluss auf die Qualität einer Entscheidung.
  • 20. Prof. Dr. Johannes Moskaliuk | moskaliuk.com Künstliches Neuron 21 Φ Aktivierung Input Gewichte Bias ⍵1 ⍵2 ⍵3 ⍵4
  • 21. Prof. Dr. Johannes Moskaliuk | moskaliuk.com Aktivierungsfunktionen 22 Input Output Input Output linear binär
  • 22. Prof. Dr. Johannes Moskaliuk | moskaliuk.com Künstliches Neuronales Netz 23 Φ Φ Φ Φ Φ gefährlich! nicht gefährlich!
  • 23. Prof. Dr. Johannes Moskaliuk | moskaliuk.com Künstliches Neuronales Netz 24 Φ Φ Φ Φ Φ gefährlich! nicht gefährlich!
  • 24. Prof. Dr. Johannes Moskaliuk | moskaliuk.com Deep Learning 25 https://thispersondoesnotexist.com/ Machine Learning • überwachtes Lernen • unüberwachtes Lernen • teilüberwachtes Lernen • bestärkendes Lernen • aktives Lernen
  • 25. Prof. Dr. Johannes Moskaliuk | moskaliuk.com starke vs. schwache KI 26 vollständige maschinelle Nachbildung psychischer Prozesse wie Denken, Lernen oder Problemlösen. Es gibt aktuell keine starke KI, und vielleicht wird es sie auch nie geben. Eigene Ziele „Imitation von Intelligenz“ Regelbasierte Systeme, Konkrete Probleme und definierte Aufgaben, für die auf Basis von mathematischen Modellen Lösungen entwickelt werden. Bewusstsein? vs.
  • 26. Prof. Dr. Johannes Moskaliuk | moskaliuk.com Problem 1: Verstehen wir die Algorithmen? 27 KI als Black Box. nicht gefährlich! Nein. Darum geht es aber auch nicht. Stattdessen: Wie gut ist die Entscheidung einer KI? Φ
  • 27. Prof. Dr. Johannes Moskaliuk | moskaliuk.com Problem 2: Bisherige Erfahrungen können zu Fehlentscheidungen führen. 28 Heuristisch Analytisch Entscheiden unter Untersicherheit. Daumenregeln
  • 28. Prof. Dr. Johannes Moskaliuk | moskaliuk.com Eine KI ist nur so gut wie die Trainingsdaten. Disruption von Technologie und Geschäftsmodellen. 29
  • 29. Prof. Dr. Johannes Moskaliuk | moskaliuk.com Problem 3: „Digital Divide“ Wenige Großkonzerne haben viel Einfluss und Macht. Konzentration von Daten. Wissen und Zugang zu Wissen sind nicht gerecht verteilt. 30
  • 30. Prof. Dr. Johannes Moskaliuk | moskaliuk.com Problem 4: Akzeptanz von KI. 31 Turing-Test. Erkennt ein menschlicher Nutzer, dass das Gegenüber eine Maschine ist? Aber: Ziel eines Chatbots ist nicht, menschliche Intelligenz zu simulieren, sondern Kundenprobleme zu lösen. Alan Turing Zentrale Benchmarks • erwartungskonform? • Frage / Problem gelöst? • zufrieden? • Bindung?
  • 31. Prof. Dr. Johannes Moskaliuk | moskaliuk.com Problem 5: Ethische Aspekte 1. Ein Roboter darf kein menschliches Wesen (wissentlich) verletzen oder durch Untätigkeit (wissentlich) zulassen, dass einem menschlichen Wesen Schaden zugefügt wird. 2. Ein Roboter muss den ihm von einem Menschen gegebenen Befehlen gehorchen – es sei denn, ein solcher Befehl würde mit Regel eins kollidieren. 3. Ein Roboter muss seine Existenz beschützen, solange dieser Schutz nicht mit Regel eins oder zwei kollidiert. 32 Was folgt aus diesen Regeln? Dr. Isaac Asimov Three Laws of Robotics
  • 32. Prof. Dr. Johannes Moskaliuk | moskaliuk.com Anthropomorphismus 33 Empathie Zuschreibung menschlicher Eigenschaften Emotionen „Wille“
  • 33. Prof. Dr. Johannes Moskaliuk | moskaliuk.com Vernichtet KI Arbeitsplätze? https://willrobotstakemyjob.com/ white collars blue collars job crafting vs. transformationMensch-Maschine- Kooperation Ziel 34
  • 34. Prof. Dr. Johannes Moskaliuk | moskaliuk.com Herausforderungen sind gesellschaftlicher nicht technologischer Natur. Verstehen wir Chancen und Risiken? Künstliche Intelligenz ist “dienende“ Technologie, und kein Selbstzweck. Wie können wir KI zielführend nutzen? Kommunikation und Kooperation wird sich weiter verändern. Wie gestalten wir Veränderung? 35
  • 35. Prof. Dr. Johannes Moskaliuk | moskaliuk.com Welche Fragen haben Sie? 36 post@moskaliuk.com moskaliuk.com twitter.com/moskaliuk PROF. DR. JOHANNES MOSKALIUK