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  • AutorenbildSven Wilms

Mythen und Realität in der KI, Teil 4



In einer Folge von 5 Blogbeiträgen alle vier Wochen wollen wir insgesamt 5 verschiedene Mythen in der KI (Künstlichen Intelligenz) von Chatbots aufgreifen und sie der entsprechenden Realität gegenüberstellen.


In der heutigen vierten Folge betrachten wir den Mythos: "Regel-basierte Bots sind nicht intelligent".


In der letzten Folge sahen wir, dass ML (Machine Learning)-basierte Chatbots nicht selbstlernend sind, sondern deren "Lernen" vom Menschen angestoßen und mit Regeln (Synonyme, Konfidenzniveau,...) versehen werden muss. Einhergehend mit dem "Selbstlernen" wird auch das Attribut "intelligent" für ML-basierte Chatbots gerne verwendet. Das Gegenteil wird den Regel-basierten Bots zugebilligt, da diese nur starren, im Vorfeld festgelegten Wenn-Dann-Regeln folgen.


Es gibt aber auch Ausnahmen: Die linguistischen Chatbots von der Fa. Kauz basieren auf der deutschen Grammatik und sind, da diese Grammatik (wie wir alle wissen sollten) auf Regeln beruht, im Grunde Regel-basiert. Sie sind aber nicht starr nach Wenn-Dann-Regeln aufgebaut, sondern sind mit einem semantischen Netzwerk vergleichbar, das sich flexibel dem jeweiligen Kontext anpasst.


dabei ist das Sprachverständnis vom Antwort-Content getrennt. Das "Wissen" des Chatbots ist in einem Entity-Relationship-Model (E/R-Model) hinterlegt und kann dadurch beliebig und einfach erweitert werden.


In diesem E/R-Model sind die Entitäten "Kreditkarte" und Eintrittskarte" sowie der "Verlust" enthalten.






Dadurch, dass zwei unterschiedliche Karten im E/R-Model enthalten sind, ist zum Beispiel die Eingabe eines Nutzenden "Meine Karte ist weg. Was soll ich tun?" nicht durch den Chatbot eindeutig zu beantworten. Ein ML-basierter Chatbot würde (wie wir im Teil 3 dieser Beitragsserie gesehen haben,) sehr wahrscheinlich eine Antwort passend zum Verlust einer Kreditkarte ausgeben, da er diese Antwort sehr wahrscheinlich mit einem höheren Konfidenzwert versehen hätte. Diese Antwort muss aber nicht stimmen. Die Chatbots von der Fa. Kauz würden in diesem Fall zurückfragen: "Welche Karte meinst Du denn?"


Intelligente Rückfragen bei nicht eindeutig formulierten Fragestellungen









Diese Fähigkeit der intelligenten Rückfragen zeichnet linguistisch führende Chatbots aus. Sie geben nicht die "wahrscheinlichste" Antwort aus, sondern klären erst die Fragestellung, wie wir Menschen es auch tun würden. Intelligente Rückfragen habe ich bei ML-basierten Chatbots noch nicht erlebt, da sie auf Frage-Antwort-Korrelationen beruhen. Auf weitere Möglichkeiten des fortgeschrittenen Sprachverständnis von linguistischen Chatbots, wie zum Beispiel die Fähigkeit Mehrsatzinputs ("Ich habe einen Unfall gebaut. Wo kann ich den Schaden melden?") gehen wir an dieser Stelle nicht ein.


Realität: "Linguistik-basierte Bots basieren auf Regeln und können ziemlich intelligent sein".


In der fünften Folge von "Mythen und Realität in der KI" am 24. Mai beschäftigen wir uns mit dem Mythos "Die Erstellung eines Regel-basierten Bots ist aufwendig".

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