Das Dokument befasst sich mit der Rolle von künstlicher Intelligenz, insbesondere Chatbots und Sprachassistenten, in der vierten industriellen Revolution. Es beschreibt die Definition, Entwicklung, Funktionsweise und Anwendungsfälle von Chatbots sowie deren Vor- und Nachteile, und hebt die Erfolgsfaktoren für deren Implementierung hervor. Darüber hinaus wird die Geschichte der KI und deren Einfluss auf die Mensch-Maschine-Kommunikation skizziert.

1. Künstliche Intelligenz – Chatbots
und Sprachassitenten
Mykola Dobrochynskyy
ceo@soft-fact.de
1
Einführung

2. AI und 4. Industrielle Revolution
Artifical Intelligence is the “electricity”
of the 4. Industrial Revolution
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Source: Alan Murray. Fortune.com
Chatbots und
Sprachassistenten
Einführung

3. Industrielle Revolution (IR)
und Mehrwert-Fokus
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I.-II. IR 19. Jh.
Produktionsmittel
III. IR 20 Jh.
Information =
Daten
IV. IR 21 Jh.
Wissen = Daten +
Welt-Modell
Chatbots und
Sprachassistenten
Einführung

4. Was ist ein Chatbot?
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Chatbots und
Sprachassistenten
Einführung
Ein Chatbot ist eine Anwendung, die oft über
Messaging-Plattformen verfügbar ist und eine
Form von Intelligenz verwendet, die mit einem
Benutzer über eine Schnittstelle -
Conversational User Unterface (CUI) -
kommuniziert
Joe Mayo, Programming the Microsoft Bot Framework

5. CUI Motivation (1)
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Chatbots und
Sprachassistenten
Einführung
http://www.businessinsider.de/the-messaging-app-report-2015-11

6. CUI Motivation (2)
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Chatbots und
Sprachassistenten
Einführung
https://www.twilio.com/learn/commerce-communications/how-consumers-use-messaging

7. CUI Motivation (3)
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Chatbots und
Sprachassistenten
Einführung
https://www.twilio.com/learn/commerce-communications/how-consumers-use-messaging

8. CUI Motivation (4)
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Chatbots und
Sprachassistenten
Einführung
https://www.gartner.com/smarterwithgartner/top-trends-in-the-gartner-hype-cycle-for-emerging-
technologies-2017/

9. Ein Traum über "denkendes Wesen"
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Pygmalion und Galatea
Pandora und ihre Büchse
Chatbots und
Sprachassistenten
Einführung

10. KI-Geschichte hatte mit einem
negativen Statement begonnen
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Augusta Ada (Byron) King, Gräfin von Lovelace.
Englische Mathematikerin und Schriftstellerin.
“The Analytical Engine* has no pretensions
whatever to originate anything. It can do
whatever we know how to order it to
perform. It can follow analysis, but it has no
power of anticipating any analytical
revelations or truths. Its province is to assist
us in making available what we are already
acquainted with" (Ada Lovelace 1843)
* - “Analytical Engine” war ein Entwurf des
mechanischen Universal-Computer von englischen
Mathematiker und Computer-Pionier Charles Babbage.
Chatbots und
Sprachassistenten
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11. … und wurde ein Jahrhundert später
mit doppelter Negation fortgesetzt
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Alan Mathison Turing
„The Analytical Engine was a universal
digital computer, so that, if its storage
capacity and speed were adequate, it could
by suitable programming be made to mimic
the machine in question**. Probably this
argument did not occur to the Countess
(Ada Lovelace) or to Babbage”*
* § 6. / (6) in A. Turing. Computing Machinery and
Intelligence. Mind-Journal, 1950:
https://www.csee.umbc.edu/courses/471/papers/turing.pdf
** als „machine in question" war ein digitaler
"Teilnehmer" des Imitation-Spiels (auch als Turing-Test
bekannt) gemeint (s. den Teilnehmer "A" in der
nächsten Folie).
Chatbots und
Sprachassistenten
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12. Können Maschinen "denken"?
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„The new form of the problem can be described in terms of a game
which we call the 'imitation game." It is played with three people, a
man (A), a woman (B), and an interrogator (C) who may be of either
sex. The interrogator stays in a room apart front the other two. The
object of the game for the interrogator is to determine which of the
other two is the man and which is the woman.
…
We now ask the question, "What will happen when a machine takes
the part of A in this game?" Will the interrogator decide wrongly as
often when the game is played like this as he does when the game is
played between a man and a woman? These questions replace our
original, "Can machines think?"
“ *
* A. Turing. Computing Machinery and Intelligence. Mind-Journal, 1950:
https://www.csee.umbc.edu/courses/471/papers/turing.pdf

13. ELIZA – erste CUI Anwendung
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Chatbots und
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Einführung
ELIZA ist ein 1966 von Joseph Weizenbaum entwickeltes Computerprogramm, das die
Möglichkeiten der Kommunikation zwischen einem Menschen und einem Computer
über natürliche Sprache aufzeigen sollte.
Den Namen ELIZA wählte Weizenbaum in Anlehnung an das
Schauspiel Pygmalion von George Bernard Shaw.[1] Das Programm kann
über Skripte verschiedene Gesprächspartner simulieren. Bekannt geworden ist es für die
oberflächliche Simulation eines Psychotherapeuten, der die non-direktiven Methoden
der klientenzentrierten Psychotherapie nach Carl Rogers verwendet.

14. Chatbots Timeline
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Chatbots und
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Einführung

15. Chatbots Timeline (2)
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16. CUI (Chatbot) vs. GUI
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Chatbots und
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17. Anwendungsfälle für Chatbots
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Einführung
• Travel
• Finance
• Education
• Healthcare
• Intelligent Assistant
• IoT
• E-Commerce
• Customer Service
• Marketing
• Sales
• Talent Search / HR
• Information
• Enterprise Productivity

18. Vorteile
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• Konversation: CUIs bieten, durch Nutzung
geschriebener oder gesprochener Sprache,
einen natürlicheren Zugang zu Informationen.
• Kontext: Es finden keine Kontextwechsel (z.B.
unterschiedliche Bedienparadigmen bei
mobilen Apps) statt.
• Bereitstellung: Die Bereitstellung eines Chatbots
ist für den Anwender transparent. Keine
Installation, keine Updates, immer aktuell.
• Geräte-unabhängig: Die Interaktion mit dem
Chatbot kann mit allen Geräten erfolgen, die
von einer Messaging-Plattform unterstützt
werden.
• Plattform-unabhängig: Die Interaktion mit dem
Chatbot kann mit allen Plattformen
erfolgen, die von einer Messaging-Plattform
unterstützt werden.

19. Nachteile
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Chatbots und
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• Notwendigkeit: Es gibt bereits eine
erfolgreiche mobile App für einen Service.
Welche Vorteile bringt ein zusätzlicher
Chatbot?
• Angemessenheit: Ist ein CUI die angemessene
Benutzerschnittstelle für einen Service?
• Kritikalität: Bietet ein Chatbot die richtige Form
der Interaktion für einen Service?

20. Erfolgsfaktoren – keine Garantie
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Wie "smart" der Bot ist: In den meisten Fällen ist es unwahrscheinlich,
dass Ihr Bot schlauer wird, um glückliche Nutzer oder die Adoption Ihrer
Plattform zu garantieren. In der Realität haben viele Bots wenig
fortgeschrittene maschinelle Lern- oder natürliche Sprachkenntnisse. Ein
Bot kann diese Fähigkeiten enthalten, wenn sie notwendig sind, um die
Probleme zu lösen, die er lösen muss, aber Sie sollten nicht eine
Korrelation zwischen einer Bot es Intelligence und der Übernahme des Bot
durch den Benutzer annehmen.
Wie viel natürliche Sprache der Bot unterstützt: Ihr Bot kann bei
Konversationen großartig sein. Es kann ein riesiges Vokabular haben und
sogar tolle Jokes machen. Aber es sei denn, es geht um die Probleme, die
Ihre Benutzer zu lösen brauchen, können diese Fähigkeiten sehr wenig tun,
um Ihren Bot erfolgreich zu machen. In Fact haben einige Bots überhaupt
keine Konversationsfähigkeit. Und in vielen Fällen ist das vollkommen in
Ordnung.
Stimme: Es ist nicht immer der Fall, dass das Einhalten von Bots für die
Sprache zu großartigen Ergebnissen führt. Oft kann es zu einer
frustrierenden Nutzererfahrung führen, indem es die Benutzer zwingt,
Sprache zu verwenden. Achten Sie bei der Gestaltung Ihres Bots immer
darüber, ob die Stimme der passende Kanal für das betreffende Problem
ist. Wird es eine laute Umgebung geben? Wird Voice die Informationen, die
mit dem Nutzer geteilt werden müssen, übermitteln?
Chatbots und
Sprachassistenten
Einführung

21. Wichtige Erfolgsfaktoren
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• Löst der Bot das Problem des Benutzers mit der
minimalen Anzahl von Schritten leicht und
unkompliziert?
• Löst der Bot das Problem des Benutzers schneller und
besser als jede der alternativen Erfahrungen?
• Läuft der Bot auf den Geräten und Plattformen, die
von Benutzer auch verwendet werden?
• Ist der Bot intuitiv? Wissen die Nutzer auf natürliche
Art und Weise, was sie zu tun haben, um ihr Ziel zu
erreichen?
Chatbots und
Sprachassistenten
Einführung

22. Chatbot-Typen
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Chatbots und
Sprachassistenten
Einführung
Basiert auf REGELN
Regeln-basierter Algorithmus, der
Benutzeranweisungen durch ein vorgehaltenes
Regelwerk verarbeitet und dabei eine
Absicht(Intent) abgleicht (IF .. THEN …).
Bots mit der Künstlichen Intelligenz
KI- oder NLP-basierter Bot nimmt
Sprache, den Kontext und die Absicht
wahr und reagiert dann darauf
entsprechend.

23. Chatbot-Anatomie
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Chatbots und
Sprachassistenten
Einführung
Eingabe: Natural
Language Processing
(Sprach-Verständnis)
Reaktion:
Sprachausgabe /
Funktion-Aufruf
Formalisierung:
#Intents (Vorhaben)
Formalisierung:
@Entities
(Parameter)
Konversation-
Modell
• KI / NLP gestützte Prozesse: Eingabe, Formalisierung, „Text-Sprache“-
und „Sprach-Text“-Umwandlung.
• „Manuelle“ Prozesse: Konversation-Modell, Funktion-Aufrufe und
Reaktion-Handling (Sprach-, Text-, Bild-Ausgaben, Funktion-Aufrufe.

24. Chatbot-Terminologie – INTENT
(Absicht / Vorhaben)
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Chatbots und
Sprachassistenten
Einführung
• #INTENT
Als Intents versteht man die Absichten und Vorhaben
eines Benutzers, die über CUI-Sprachschnittstelle
(Conversational User Interface) an ein Bot oder
Sprachassistent übermittelt werden.
Intents können in 2 Kategorien eingeteilt werden
1) Umgangssprachliche Intents (Casual Intents)
Z.B. Grüße wie „Hi", "Hallo", "Hola", "Ciao" oder "bye"
können als umgangssprachliche Intents bezeichnet
werden. Auf diese Absichten reagiert ein Bot mit einem
Small-Talk-Antwort wie "Hallo, was kann ich heute für Sie
tun?" usw.
2) Business Intents
Z.B. “Buche mir ein Zimmer für 2 Nächte ab morgen im
Nord-Hotel. ”

25. Chatbot-Terminologie – ENTITY
(Entität)
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Chatbots und
Sprachassistenten
Einführung
@ENTITY / ENTITÄT
Geschäftliche Intents können Metadaten mit relevanten
Parametern enthalten, die als Entities oder Entitäten
bezeichnet werden.
Z.B. Bei Benutzer-Aussage “Buche mir ein Zimmer für 2 Nächte
ab morgen im Nord-Hotel.” kann zur folgenden Konstellation
von Intent und Entitäten folgen:
Intent : #BookHotelRoom
Entity 1: @Check-in („ab morgen“=Datum-Aktuell + 1Tag)
Entity 2: @Chek-out („für 2 Nächte“=Check-in + 2 Tage)
Entity 3: @TargetHotel („Nord-Hotel“=Nord als
Auflistungswert von der Reihe z.B. Nord, Süd, City etc.)

26. Danke!
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Mykola Dobrochynskyy ist Geschäftsführer von Software
Factories. Sein Fokus und seine Interessen sind
Modellgetriebene Softwareentwicklung, Code Generierung,
künstliche Intelligenz, Machine und Deep Learning sowie Cloud
und Service orientierte Software-Architekturen.
ceo@soft-fact.de
@my_dobro
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