CONVERSATIONAL INTERFACES MIT CHATBOTS

SCREENGUIDE - - Front Page - TEXT: Andre­as Hel­get und Patrick Schra­mow­ski

Face­book, Mi­cro­soft, App­le, IBM und Goog­le, die zen­tra­len Play­er der di­gi­ta­len Welt sind da­bei, Mes­sen­ger zu uni­ver­sel­len Ser­vice-Platt­for­men aus­zu­bau­en. Ein ele­men­ta­rer Baustein sind da­bei Bots, an­ge­rei­chert mit künst­li­cher In­tel­li­genz. Je­des Un­ter­neh­men soll nach dem Wil­len der Platt­form­an­bie­ter sei­ne Di­enst­leis­tun­gen in Zu­kunft über „Conversational Interfaces” an­bie­ten kön­nen, um di­gi­tal mit­zu­hal­ten.

Auf sei­ner Ent­wick­ler­kon­fe­renz F8 hat Face­book im April sei­ne er­wei­ter­te Mes­sen­ger-Platt­form der Öf­fent­lich­keit vor­ge­stellt. Al­len Neue­run­gen vor­an wur­den Bots prä­sen­tiert, die für Face­book, aber auch für Mi­cro­soft & Co, die Zu­kunft ei­nes „In­ter­nets der Kon­ver­sa­ti­on” dar­stel­len. Größ­ter Pro­fi­teur die­ser neu­en Platt­form wer­den da­bei Un­ter­neh­men sein, die so di­rek­ter und an­ge­pass­ter mit ih­ren Kun­den im Chat­fens­ter in Kon­takt tre­ten und ih­re Pro­duk­te an­prei­sen kön­nen. Die­se Öff­nung ei­nes neu­en Mark­tes bringt ei­ne Viel­falt an neu­en Mög­lich­kei­ten und Po­ten­zia­le für Un­ter­neh­men und de­ren Di­enst­leis­tun­gen: Piz­za be­stel­len via Mes­sen­ger, News zu be­stimm­ten The­men er­hal­ten, ei­nen Tisch im Re­stau­rant um die Ecke re­ser­vie­ren oder den Ver­lauf ei­ner Be­stel­lung ver­fol­gen.

Aber gibt es dies nicht schon? Ja, ver­schie­de­ne Apps er­mög­li­chen es, Piz­za zu be­stel­len, über Neu­ig­kei­ten zu in­for­mie­ren, ei­nen Tisch zu be­stel­len oder auch Lie­fe­run­gen zu tra­cken. Je­doch sind die Chatbots ei­ne Ant­wort bzw. ei­ne Re­ak­ti­on auf ein lang be­kann­tes Phä­no­men in den App-Sto­res: Die rei­ne An­zahl der Apps, aber auch die An­zahl der An­wen­dungs­mög­lich­kei­ten von Apps für Smart­pho­nes stei­gen je­des Jahr um ein Viel­fa­ches. Zu­gleich sta­gniert bzw. sinkt die An­zahl der in­stal­lier­ten Apps. Nie­mand hat Lust, sich für den nächs­ten Flug die x-te App ei­ner Air­line zu in­stal­lie­ren. Das Li­mit des „OS + Apps”-Pa­ra­dig­mas ist er­reicht.

Ge­nau an die­ser Stel­le kom­men die Chatbots ins Spiel. Ge­nau­so wie Web­sites Cli­ent-Ap­pli­ka­tio­nen er­setzt ha­ben, wer­den Chatbots Mo­bi­le-Apps er­set­zen. Bots in Mes­sen­ger-Sys­te­men wer­den al­so die neu­en Apps, und die Sto­res in den Mes­sen­gern die neu­en App-Sto­res.

Da­bei kön­nen Chatbots bei Face­book, Te­le­gram oder auch Slack Nach­rich­ten wie Men­schen le­sen und schrei­ben, um pro­gram­mier­te au­to­ma­ti­sche Ak­tio­nen durch­zu­füh­ren. Sie kön­nen nicht nur auf Nach­rich­ten re­agie­ren, son­dern auch ei­ne Kon­ver­sa­ti­on star­ten und wei­ter­füh­ren. Da­mit das al­les mög­lichst na­tür­lich wirkt, be­nö­ti­gen die Chatbots ei­ne Form von künst­li­cher In­tel­li­genz, die tex­tu­el­le, aber auch ge­spro­che­ne Kon­ver­sa­tio­nen ana­ly­sie­ren und ver­ste­hen kann und dar­aus sinn­vol­le Ant­wor­ten ab­lei­tet.

Der größ­te Vor­teil im Ver­gleich zu Apps ist, dass Mes­sa­ging-Di­ens­te zu den er­folg­reichs­ten Di­ens­ten im In­ter­net ge­hö­ren. Al­lein WhatsApp und der Face­book-Mes­sen­ger kom­men zu­sam­men auf 1,7 Mil­li­ar- den ak­ti­ve Nut­zer. Die­se enor­men Zah­len zei­gen: Die Men­schen kom­mu­ni­zie­ren ger­ne und im­mer noch vor­ran­gig via Text. Die Schluss­fol­ge­rung, in Zu­kunft mit „spre­chen­den” Be­nut­zer­ober­flä­chen zu in­ter­agie­ren, liegt da­her na­he. Wo bis­lang vor al­lem auf Text­links oder Schalt­flä­chen auf Web­sites und in Apps ge­klickt wur­de, sol­len die zu­künf­ti­gen An­ge­bo­te auf un­se­re Ein­ga­ben re­agie­ren. An­ders for­mu­liert: Wir füh­ren Kon­ver­sa­tio­nen mit in­tel­li­gen­ten Ma­schi­nen.

AK­TU­EL­LE ENT­WICK­LUNG UND BEI­SPIE­LE

Ei­nen ers­ten Ein­stieg in die Welt der Chatbots bie­ten oft­mals Nach­rich­ten­por­ta­le. Ob­gleich die Funk­ti­on die­ser In­fo­bots re­la­tiv ba­nal klingt, sind sie im All­tag sehr nütz­lich. Ei­ni­ge von ih­nen schi­cken täg­lich Nach­rich­ten, Zu­sam­men­fas­sun­gen und Sport­be­rich­te un­ter an­de­rem aus dem Fun­dus von Buz­zfeed, der BBC, der New York Ti­mes und des Ti­me Ma­ga­zi­ne. Wer je­doch News von meh­re­ren Por­ta­len wünscht, muss ent­spre­chend meh­re­re Bots hin­zu­fü­gen. Die News­feed-App auf dem Smart­pho­ne könn­te in Zu­kunft de­instal­liert wer­den, so­bald mehr In­hal­te in deut­scher Spra­che über In­fo­bots ver­füg­bar wer­den.

Wei­te­res Ein­spar­po­ten­zi­al für den Ak­ku und den Spei­cher auf dem Smart­pho­ne bie­tet die klas­si­sche Wet­ter­vor­her­sa­ge. Bots wie der „Wea­the­rChan­nel-Bot” (Kik) lie­fern die Vor­her­sa­ge für ein bis fünf Ta­ge auf An­fra­ge. Als be­son­ders prak­tisch er­wei­sen sich Alert-Bots, die sich zu be­stimm­ten Er­eig­nis­sen von al­lei­ne mel­den und da­mit wie­der­hol­tes ei­gen­hän­di­ges Nach­schau­en er­spa­ren. So ver­sen­det der „Net­flix­news­bot” (Te­le­gram) au­to­ma­tisch Mel­dun­gen, so­bald Net­flix neue Fil­me oder Epi­so­den der Lieb­lings­se­rie frei­schal­tet.

Die Lis­te der Mög­lich­kei­ten ist lang, je­doch las­sen sich die meis­ten der bis­her ver­öf­fent­lich­ten Bots in ei­ne der fol­gen­den Ka­te­go­ri­en ein­ord­nen:

• Sub­scrip­ti­on-/News-Bots: Ma­ga­zi­ne oder Ta­ges­nach­rich­ten ver­sen­den mehr oder we­ni­ger per­so­na­li­sier­te In­hal­te. Bei­spiel: CNN-Bot (Face­book). • Ser­vice-Bots: Die­se stel­len on­li­ne oder off­line Di­enst­leis­tun­gen be­reit; wie et­wa das Bu­chen ei­nes Ho­tel­zim­mers oder das Be­stel­len ei­nes Ta­xis. Bei­spiel: KLM, Uber, MyTa­xi. • Ga­me-Bots: Ein­fa­che Ra­te­spie­le und Qui­z­auf­ga­ben sind of­fen­sicht­lich Bot-taug­lich. Bei­spiel: BlackJack, Lo­go-Quiz (Te­le­gram). • Shop­ping-Bots: Möch­ten für den po­ten­zi­el­len Kun­den ein neu­es Ein­kaufs­er­leb­nis im Chat­fens­ter er­schaf­fen. Bei­spiel: H&M (Kik). • Alert-/Uti­li­ty-Bots: Be­ant­wor­ten spe­zi­fi­sche Fra­gen, wie et­wa zum Kurs­stand ei­ner Ak­tie, und be­nach­rich­ti­gen bei vor­de­fi­nier­ten Er­eig­nis­sen. Zu­meist im B2B-Sek­tor ak­tiv. Künst­li­che In­tel­li­genz ist hier nicht ge­for­dert. Bei­spiel: Ana­ly­tics Bot (Slack), der Be­scheid sagt, wenn die Con­ver­si­on Ra­te des ei­ge­nen Shops ein­bricht. • Conversational Bots: die Ober­li­ga der Bots, der per­sön­li­che As­sis­tent. Ne­ben dem klas­si­schen Chat­bot zu spe­zi­fi­schen The­men wird hier die Zu­kunft lie­gen. Ei­ne voll­in­te­grier­te Di­enst­platt­form, der je­de Auf­ga­be ge­stellt wer­den kann.

Ei­nen Ver­such ei­ner Über­sicht über den Um­fang und die An­wen­dungs­mög­lich­kei­ten bie­tet die Web­site bot­list.co, die Bots, de­ren zu­ge­hö­ri­ge Platt­for­min­for­ma­tio­nen so­wie Be­nut­zer­be­wer­tun­gen lis­tet. Die un­ter­schied­li­chen Mes­sen­ger-Platt­for­men bie­ten je­doch mitt­ler­wei­le auch ei­ge­ne „Bot-Sto­res”. So er­rei­chen Sie bei Te­le­gram un­ter store­bot.me ei­ne ei­ge­ne Such­ma­schi­ne, die den ge­wünsch­ten Bot zum Chat hin­zu­fügt. Na­tür­lich gibt es auch ei­nen Te­le­gram-Bot zur Bot-Su­che.

ENGINES

Das Po­ten­zi­al der Bots liegt in ih­rer Fä­hig­keit, durch Kon­ver­sa­ti­on mit Be­nut­zern zu in­ter­agie­ren. Da­zu muss der Bot na­tür­li­che Spra­che ver­ste­hen und aus der Kon­ver­sa­ti­on her­aus die In­ten­ti­on des Be­nut­zers ex­tra­hie­ren. Dies ist ei­ne un­glaub­lich gro­ße Her­aus­for­de­rung, die je­doch mit künst­li­chen In­tel­li­gen­zen (KI) be­wäl­tigt wer­den kann. An die­ser Stel­le kom­men die SprachEn­gi­nes zum Ein­satz. Zu die­sen Engines ge­hö­ren bei­spiels­wei­se wit.ai, re­cast.ai und Mi­cro­softs LU­IS, die es er­mög­li­chen, in kur­zer Zeit Ap­pli­ka­tio­nen zu ent­wi­ckeln, die mit Men­schen spre­chen. Der gro­ße Vor­teil bei der Ver­wen­dung die­ser Engines ist, dass sie die kom­pli­zier­ten De­tails der KI iso­lie­ren, so­dass die Ent­wick­ler sich auf das We­sent­li­che kon­zen­trie­ren kön­nen. Sie müs­sen al­so nicht selbst ei­ne neue „Ma­chi­ne Le­arning”- und „Natural Lan­gua­ge Pro­ces­sing”-Soft­ware ent­wi­ckeln. Hier­bei ist zu er­wäh­nen, dass sich al­le ge­nann­ten Engines noch in der Ent­wick­lung oder Be­ta-Pha­se be­fin­den und noch viel Op­ti­mie­rungs­raum exis­tiert.

Je­de der ge­nann­ten Engines be­nutzt das Kon­zept des Ex­tra­hie­rens ei­ner Be­nut­zer­inten­ti­on aus Sät­zen. Die In­ten­tio­nen des Be­nut­zers sind da­bei auf den An­wen­dungs­fall der Ap­pli­ka­ti­on zu­ge­schnit­ten und müs­sen dem Bot bei­ge­bracht wer­den. Da­zu wird mit­hil­fe der En­gi­ne die ge­wünsch­te In­ten­ti­on, zum Bei­spiel „Wet­ter”, er­stellt und dem Bot bei­ge­bracht, mit wel­chen Sät­zen der Be­nut­zer das Wet­ter ab­fra­gen möch­te. Da­zu ge­hö­ren zum Bei­spiel „Wird es mor­gen reg­nen?” oder auch „Wie ist das Wet­ter?”. Da­bei ex­tra­hiert die En­gi­ne even­tu­ell auch die En­ti­tät „Zeit”.

„Con­ver­sa­ti­on is ever­yw­he­re […]. Con­ver­sa­ti­on will re­place ever­y­thing.“ Patrick Jou­bert, CEO @Re­cast.Ai

Ei­ne wei­te­re Ge­mein­sam­keit der ge­nann­ten Engines ist, dass sie meh­re­re Spra­chen un­ter­stüt­zen (Re­cast.ai: Eng­lisch, Fran­zö­sisch; LU­IS: Chi­ne­sisch, Eng­lisch, Spa­nisch, Fran­zö­sisch und Ita­lie­nisch; wit.ai: 49 Spra­chen). Je­doch un­ter­stützt bis­her aus­schließ­lich wit.ai die deut­sche Spra­che, so­dass die Wahl der En­gi­ne für den deutsch­spra­chi­gen Raum sehr ein­fach aus­fällt. Falls ein eng­li­scho­der fran­zö­sisch­spra­chi­ger Bot ent­wi­ckelt wird, ist es durch­aus sinn­voll, an­de­re Engines aus­zu­pro­bie­ren, da sie Fea­tu­res, wie das Ver­wen­den von In­tents an­de­rer Ent­wick­ler (be­reits an­ge­lern­te Kon­ver­sa­ti­ons­tei­le, wie zum Bei­spiel ei­ne Pro­dukt­stor­nie­rung), zur Ver­fü­gung stel­len. Da dies ein deutsch­spra­chi­ger Ar­ti­kel ist, kon­zen­trie­ren wir uns im Fol­gen­den auf wit.ai.

Das Un­ter­neh­men hin­ter wit.ai sitzt in Pa­lo Al­to, Ka­li­for­ni­en, und wur­de 2013 ge­grün­det. Nur 18 Mo­na­te spä­ter, im Ja­nu­ar 2015, wur­den wit.ai und sei­ne Bot-En­gi­ne von Face­book auf­ge­kauft. Die Bot-En­gi­ne des Un­ter­neh­mens wird durch so­ge­nann­te „Sto­ries” trai­niert. Da­bei sind Sto­ries ein Bei­spiel für ei­ne Kon­ver­sa­ti­on. Ne­ben den Nach­rich­ten des Be­nut­zers und des Bots be­inhal­ten Sto­ries auch die Ak­tio­nen des Bots, wie et­wa ak­tu­el­le Da­ten ab­zu­fra­gen. Beim Er­stel­len des Bots ist es an­fangs rat­sam, nur we­ni­ge Sto­ries zu ver­wen­den, die die wahr­schein­lichs­ten Ver­zwei­gun­gen der Kon­ver­sa­ti­on ab­de­cken.

Mit die­sen we­ni­gen Sto­ries ge­ne­riert die Bot-En­gi­ne ein Ma­chi­ne-Le­arning-(ML-)-Mo­dell, das be­wusst den Sto­ry-Da­ten­satz over­fit­ted. Die En­gi­ne kann al­so mit den be­kann­ten In­for­ma­tio­nen um­ge­hen, aber Neu­es kann sie even­tu­ell noch nicht ver­ste­hen. Sie hat so­zu­sa­gen die vor­ge­ge­be­nen Re­geln aus­wen­dig ge­lernt. Ab die­sem Zeit­punkt ist es durch Be­ta-Tes­ten mög­lich, mit dem Bot zu schrei­ben und neue Kon­ver­sa­ti­ons­mög­lich­kei­ten zu sam­meln, um den Bot mit neu­en Sto­ries zu er­wei­tern. Je mehr Sto­ries der Bot-En­gi­ne bei­ge­bracht wer­den, um­so bes­ser wird das Mo­dell.

wit.ai ver­sucht mit die­sem An­satz das Bes­te aus der Welt der fes­ten Re­gel­wer­ke und der künst­li­chen In­tel­li­genz zu ver­ei­ni­gen. An­fangs ver­hält sich die KI wie ein Re­gel­werk, da nur we­ni­ge Da­ten vor­han­den sind. Je mehr Da­ten da­zu­kom­men, al­so je mehr Kon­ver­sa­tio­nen mit dem Bot ge­führt wer­den, um­so mehr ver­hält sich die Bot-En­gi­ne wie ei­ne künst­li­che In­tel­li­genz.

Wie be­reits er­wähnt, kann ei­ne Ak­ti­on (zum Bei­spiel die Ant­wort auf ei­ne Fra­ge) der Bot-En­gi­ne nicht nur ei­ne tex­tu­el­le Ant­wort sein, son­dern auch ei­ne im­ple­men­tier­te Funk­ti­on, et­wa zum Da­ten­sam­meln (das Wet­ter für mor­gen). Bei wit.ai ist es des­halb

mög­lich, Funk­tio­nen als Ak­tio­nen in die Sto­ries ein­zu­bau­en. Da­bei sagt die Bot-En­gi­ne die nächs­te Ak­ti­on vor­aus. So­bald die­se ei­ne Funk­ti­on ent­hält, wird die­se ser­ver­sei­tig aus­ge­führt. Die Sto­ries be­inhal­ten al­so nur ei­nen Ver­weis auf ei­ne Me­tho­de, so­dass es mög­lich ist, mit ei­ner Im­ple­men­tie­rung in ei­ner be­lie­bi­gen Pro­gram­mier­spra­che die Funk­ti­on aus­zu­füh­ren.

Ei­ne Ak­ti­on mo­di­fi­ziert ty­pi­scher­wei­se den Kon­text der Kon­ver­sa­ti­on. Der Kon­text be­steht aus meh­re­ren Ele­men­ten, die zur Lö­sung der Auf­ga­ben­stel­lung des Bots be­nö­tigt wer­den. Ein Kon­tex­t­e­le­ment ist zum Bei­spiel die Ziel­adres­se bei ei­ner Rou­ten­ab­fra­ge. Die Bot-En­gi­ne ex­tra­hiert dann die er­kann­te Adres­se in ein ein­heit­li­ches For­mat und lei­tet den neu­en Kon­text wei­ter, um die nächs­te Ak­ti­on vor­her­zu­sa­gen. Wird die Adres­se zum Bei­spiel nicht er­kannt, kann kei­ne Rou­te be­rech­net wer­den, und der Bot muss noch­mals beim Be­nut­zer nach­fra­gen.

Ein wei­te­res Werk­zeug der wit.ai Bot-En­gi­ne ist die In­box. Dort sam­meln sich er­kann­te so­wie nicht er­kann­te Kon­ver­sa­ti­ons­tei­le, von wit.ai auch „con­ver­sa­ti­on logs” ge­nannt. Für den Ent­wick­ler ist es mög­lich, die­se auf­ge­zeich­ne­ten Kon­ver­sa­tio­nen nach­zu­voll­zie­hen und zu va­li­die­ren. So­mit kann der Bot „su­per­vi­sed” trai­niert und es kön­nen neue Kon­ver­sa­ti­onmög­lich­kei­ten er­kannt wer­den. In den nächs­ten Ent­wick­lungs­schrit­ten der wit.ai-Platt­form wird es laut den Ent­wick­lern au­ßer­dem mög­lich sein, aus den Logs au­to­ma­tisch neue Sto­ries zu ge­ne­rie­ren. Das Va­li­die­ren und Ex­tra­hie­ren von neu­en Sto­ries nennt wit.ai „le­arning loop”. Wenn der Ent­wick­ler et­was an ei­ner Sto­ry ver­än­dert oder ei­ne neue Sto­ry hin­zu­fügt, wird das Mo­dell des Bots neu ge­ne­riert.

So­bald die Er­geb­nis­se der trai­nier­ten En­gi­ne zu­frie­den­stel­lend sind, kann die­se für ver­schie­de­ne Kom­mu­ni­ka­ti­ons-Platt­for­men wie zum Bei­spiel den Face­book-Mes­sen­ger ge­nutzt wer­den. Da­zu muss auf dem ei­ge­nen Ser­ver ein End­point für den je­wei­li­gen Mes­sen­ger ein­ge­rich­tet wer­den, da­mit Nach­rich­ten emp­fan­gen wer­den kön­nen. Da­nach muss die Bot-En­gi­ne auf die­sem Ser­ver mit den im­ple­men­tier­ten Ak­tio­nen in­itia­li­siert und über ein Ac­cess-To­ken ver­bun­den wer­den. Der ei­ge­ne Ser­ver nimmt die Da­ten al­so an, lei­tet sie an wit.ai wei­ter, war­tet auf die Ant­wort, ver­ar­bei­tet die­se pas­send zu dem ei­ge­nen An­wen­dungs­fall und

Abb. 1: Ab­ruf von Flu­gin­for­ma­tio­nen für ei­nen Air­line-Bot (aus der Do­ku­men­ta­ti­on von Face­book für Bot-Ent­wick­ler)

Abb. 2: Bei­spiel ei­ner Be­stel­lung über ei­nen Mes­sen­ger-Bot (aus der Do­ku­men­ta­ti­on von Face­book für Bot-Ent­wick­ler)

Newspapers in German

Newspapers from Germany

© PressReader. All rights reserved.