Konversationelle KI (konversationelle künstliche Intelligenz)

Was ist konversationelle KI (konversationelle künstliche Intelligenz)?

Konversationelle KI (konversationelle künstliche Intelligenz) ist eine Form von KI, die es Computern ermöglicht, menschliche Sprache zu verstehen, zu verarbeiten und zu erzeugen.

Konversationelle KI hat vor allem die Form von fortgeschrittenen Chatbots angenommen. Sie unterscheiden sich von herkömmlichen Chatbots, die auf einfacher Software basieren, die für begrenzte Fähigkeiten programmiert ist. Konversationelle Chatbots kombinieren verschiedene Formen der KI für fortschrittlichere Fähigkeiten. Die in KI-Chatbots verwendeten Technologien können auch zur Verbesserung herkömmlicher Sprachassistenten und virtueller Agenten eingesetzt werden. Die Technologien, die hinter konversationellen KI-Plattformen stehen, befinden sich noch im Anfangsstadium, werden aber rasch verbessert und erweitert.

Ein konversationeller KI-Chatbot kann häufig gestellte Fragen beantworten, Probleme beheben und sogar Smalltalk führen – im Gegensatz zu den begrenzten Möglichkeiten eines statischen Chatbots mit eingeschränkter Funktionalität. Statische Chatbots sind in der Regel auf einer Unternehmenswebsite zu finden und auf Textinteraktionen beschränkt. Im Gegensatz dazu sind konversationelle KI-Interaktionen so konzipiert, dass sie über verschiedene Medien wie Audio, Video und Text abgerufen und durchgeführt werden können.

Wie funktioniert konversationelle KI?

Konversationelle KI kombiniert Prozesse der natürlichen Sprachverarbeitung (Natural Language Processing, NLP) und des maschinellen Lernens (ML) mit konventionellen, statischen Formen interaktiver Technologie, wie zum Beispiel Chatbots. Diese Kombination wird verwendet, um auf Benutzer durch Interaktionen zu reagieren, die denen mit typischen menschlichen Agenten ähneln. Statische Chatbots sind regelbasiert, und ihre Konversationsabläufe beruhen auf vordefinierten Antworten, die den Benutzer durch bestimmte Informationen führen sollen. Ein konversationelles KI-Modell hingegen verwendet NLP, um die menschliche Sprache des Benutzers zu analysieren und zu interpretieren, und ML, um neue Informationen für zukünftige Interaktionen zu lernen.

NLP verarbeitet große Mengen unstrukturierter menschlicher Sprachdaten und erstellt mithilfe von Computerlinguistik und ML ein strukturiertes Datenformat, damit Maschinen die Informationen verstehen können, um Entscheidungen zu treffen und Antworten zu geben. Ein Machine-Learning-Algorithmus muss einen Satz und die Funktion jedes Worts darin vollständig erfassen. Methoden wie Part-of-Speech-Tagging werden eingesetzt, um sicherzustellen, dass der Eingabetext verstanden und korrekt verarbeitet wird.

Unabhängig von Umfang und Zweck eines KI-Tools für die Konversation umfasst der Prozess der Interaktion zwischen Endnutzer und KI-Tool in der Regel die folgenden vier Schritte:

1. Eingabeerstellung und -empfang. Der Endnutzer erstellt eine Eingabe, zum Beispiel eine Abfrage, und das Tool empfängt sie. Dabei kann es sich um eine Texteingabe oder eine Spracheingabe handeln, die mit Hilfe von Spracherkennungstechnologie in maschinenlesbaren Text umgewandelt werden muss.
2. Synthese und Analyse der Eingaben. Um die Bedeutung der Benutzereingaben zu verstehen, stützt sich das Tool auf das Verstehen natürlicher Sprache (Natural Language Understanding, NLU), um sie erfolgreich zu verarbeiten und zu analysieren.
3. Erzeugung von Ausgaben. Unter Verwendung seiner Schlüsselkomponenten, insbesondere des Dialogdesigns, der Trainingsdaten und der ML-Algorithmen, die von den Entwicklern zur Vorbereitung verwendet wurden, generiert das Tool Output. Diese Ausgabe kann von einfachen Antworten bis hin zu komplexen Antworten reichen, je nachdem, was die Eingabe des Benutzers erfordert.
4. Auslieferung der Ausgabe. Die angeforderte Ausgabe wird an den Benutzer zurückgesendet.

Was sind einige Beispiele und Anwendungsfälle für konversationelle KI?

Unternehmen können verschiedene Arten von konversationellen KI-Tools für unterschiedliche praktische Zwecke entwickeln und einsetzen. Beispiele hierfür sind folgende:

• Allumfassende, abonnementbasierte Chatbots. Diese fortschrittlichen Chatbots generieren Text, um Benutzeranfragen zu einer Reihe von Themen zu beantworten. Das bekannteste dieser Tools ist ChatGPT von OpenAI. OpenAI verlangt von den Nutzern die Angabe von Anmeldeinformationen, um mit der Anwendung zu interagieren, und es sind kostenpflichtige Abonnements erhältlich.
• KI-unterstützte Suchmaschinenassistenten. Ein Suchwerkzeug mit KI-Funktionalität kann schnell Suchergebnisse liefern, die der Suchanfrage eines Nutzers am besten entsprechen. Die bekanntesten Beispiele sind Google Bard und Microsoft Copilot in Bing.
• Konversationsbasierte Business Intelligence-Anwendungen (BI). Konversationelle BI kombiniert konversationelle KI mit Datenanalysefunktionen – in gewissem Sinne können Benutzer mit diesen Anwendungen sprechen und erhalten Ergebnisse in Form von Datenvisualisierungen und Erklärungen. Eine konversationelle BI-Anwendung ist mit einer Datenbank oder einem Data Warehouse integriert, aus dem sie die für die Analyse und Visualisierung benötigten Daten abruft.
• Chatbots für den Kundendienst. Die bekanntesten Chatbots und virtuellen Assistenten befinden sich auf Unternehmenswebseiten und bieten begrenzte Antworten auf Kundenanfragen und einige vorgegebene Funktionen. Anbieter von Plattformen für virtuelle Assistenten bieten Dienste an, mit denen Unternehmen ihre Kunden besser ansprechen können. IBM Watsonx Assistant ist ein bekanntes Beispiel.

Prozesse und Komponenten von Konversations-KI-Modellen

NLP-Technologie ist erforderlich, um menschliche Sprache oder Text zu analysieren, und ML-Algorithmen werden benötigt, um neue Informationen zu synthetisieren und zu lernen. Daten und Dialogdesign sind zwei weitere Komponenten, die im Rahmen von KI für Konversation benötigt werden. Die Entwickler verwenden sowohl Trainingsdaten als auch Feinabstimmungstechniken, um ein System auf die Bedürfnisse eines Unternehmens zuzuschneiden.

Darüber hinaus spielen zwei Teilbereiche von NLP eine entscheidende Rolle bei konversationeller KI:

1. NLU versetzt eine Maschine oder Anwendung in die Lage, die Sprachdaten im Hinblick auf Kontext, Absicht, Syntax und Semantik zu verarbeiten und letztlich die vom Benutzer beabsichtigte Bedeutung zu ermitteln.
2. Natürliche Sprachgenerierung (Natural Language Generation, NLG) ist der Prozess, bei dem die Maschine auf der Grundlage aller Eingaben, die sie erhält, Text in für Menschen lesbaren Sprachen, auch natürliche Sprachen genannt, generiert. Das Ziel eines NLG-Systems ist es, dem Menschen die strukturierten Daten der KI zu erklären.

Was sind die Vorteile der konversationellen KI?

Konversationelle KI bietet Vorteile für viele verschiedene Arten von Unternehmen, darunter im:

• Gesundheitswesen. Konversationelle KI kann Patienten helfen, ihren Zustand online durch eine Reihe von Fragen zu beschreiben, um Wartezeiten zu vermeiden.

• Einzelhandel. Wenn Kundendienstmitarbeiter nicht verfügbar sind, können KI-gesteuerte Chatbots die Kundenwünsche rund um die Uhr erfüllen, sogar während der Ferien. In der Vergangenheit waren Callcenter und persönliche Besuche die einzige Möglichkeit, mit Kunden zu interagieren. Jetzt ist der Support nicht mehr auf die Bürozeiten beschränkt, da KI-Chatbots über verschiedene Medien und Kanäle, einschließlich E-Mail und Websites, verfügbar sind.
• Bankwesen. Banken nutzen KI-Chatbots, um komplexe Anfragen auf eine Weise zu bearbeiten, mit der herkömmliche Chatbots Schwierigkeiten haben. Beim Umgang mit den Finanzen der Kunden ist es besonders wichtig, häufige menschliche Fehler zu vermeiden und präzise und genaue Antworten oder Lösungen für Anliegen zu liefern.
• Internet der Dinge. Gängige Haushaltsgeräte verfügen über konversationelle KI-Funktionen über Schnittstellen wie Alexa von Amazon und Siri von Apple. KI-Agenten sind auch in Smart-Home-Geräte integriert.
• Personalwesen. Konversationelle KI kann den zeitaufwendigen Prozess der Personalabteilung automatisieren, der darin besteht, im Rahmen des Einstellungsverfahrens die Unterlagen der Bewerber manuell zu sichten.

Was sind die Herausforderungen der konversationellen KI?

Entwickler und ihre Unternehmen müssen einige gängige Herausforderungen bei konversationellen KI-Systemen berücksichtigen, zum Beispiel die folgenden:

• Sprachübersetzung. Viele konversationelle KI-Modelle wurden bisher hauptsächlich auf Englisch trainiert und können nicht mit Nicht-Englischsprechern in deren Muttersprache interagieren. Mehrsprachige proprietäre Chatbots sind eine Option für den Kundenservice von Unternehmen mit globalen Aktivitäten.
• Sicherheit. Unternehmen, die Kundeninteraktionen über KI-Chatbots abwickeln, müssen über Sicherheitsmaßnahmen zur Verarbeitung und Speicherung der übermittelten Daten verfügen.
• Schwierigkeiten bei der Interpretation bestimmter Wörter und Kontexte. Konversations-KI kann durch Slang, Jargon und regionale Dialekte gestört werden, die alle Beispiele für die sich verändernde Natur der menschlichen Sprache sind. Die Entwickler beginnen damit, die Technologie zu trainieren, um solche Herausforderungen zu bewältigen.

Konversationelle KI versus generative KI

Konversationelle und generative KI sind zwei unterschiedliche Konzepte, die für verschiedene Zwecke eingesetzt werden. Es gibt jedoch einige Überschneidungen. ChatGPT zum Beispiel ist ein generatives KI-Tool, das journalistische Artikel, Bilder, Lieder, Gedichte und Ähnliches generieren kann. Es ist auch ein hochentwickelter Chatbot, der für den Kundenservice verwendet werden kann.

Konversationelle KI

Konversationelle KI konzentriert sich auf NLP- und ML-gesteuerte Konversationen mit Endanwendern. Sie wird häufig verwendet, um Informationen oder Antworten auf Fragen von einem Unternehmen zu erhalten, ohne auf einen Kundendienstmitarbeiter des Kundenservices zu warten. Diese Art von Anfragen erfordern oft ein offenes Gespräch. Daher benötigen die Benutzer ein KI-Tool für Konversationen.

Die Trainingsdaten für konversationelle KI-Modelle unterscheiden sich von denen, die für generative KI-Modelle verwendet werden. Die Trainingsdaten für konversationelle KI kann menschliche Dialoge enthalten, damit das Modell den Ablauf einer typischen menschlichen Unterhaltung besser versteht. Dadurch wird sichergestellt, dass es die verschiedenen Arten von Eingaben erkennt, die ihm gegeben werden, unabhängig davon, ob sie textbasiert oder verbal gesprochen sind.

Generative KI

Generative KI konzentriert sich auf die Generierung von Inhalten, einschließlich Text, Bilder, Videos und Audio. Wenn ein Marketingteam ein aussagekräftiges Bild für eine Anzeige generieren möchte, kann es sich an ein generatives KI-Tool wenden, um eine einseitige Interaktion durchzuführen, die zu einem generierten Bild führt.

Der Trainingsprozess für generative KI-Modelle nutzt neuronale Netze, um Muster in den Trainingsdaten zu erkennen. Diese Analyse hilft generativen Modellen, zusammen mit menschlicher Anleitung zu lernen, um die Qualität der von ihnen erzeugten Inhalte zu verbessern. Letztendlich ist es ihr Ziel, genaue und realistische Ergebnisse zu produzieren.

Wie man konversationelle KI entwickelt

Bevor Entwickler mit dem Aufbau einer KI-Anwendung für Konversation beginnen, ist ein Planungs- und Erstellungsprozess erforderlich. In diesem Prozess sollten der Umfang und die Konversationsstruktur bewertet werden, die ein Tool bei der Interaktion mit den Benutzern haben soll. Dazu gehören folgende Schritte:

1. Zusammenstellung potenzieller Eingaben von Endnutzern. Der erste Schritt in diesem Prozess ist die Zusammenstellung einer Liste von Eingaben, die von den Endnutzern während der Interaktion erwartet werden. Eine bestehende FAQ-Liste oder Daten, die aus früheren Kundeninteraktionen gesammelt wurden, reichen aus, um voranzukommen.
2. Festlegung von Umfang und Zweck anhand von Beispieleingaben. Aus den im ersten Schritt gesammelten potenziellen Benutzereingaben lässt sich ableiten, was die Benutzer bei ihren Interaktionen mit dem KI-Tool wahrscheinlich suchen. Es ist wichtig, die Art und Weise oder die Formulierung zu berücksichtigen, die Benutzer bei ihren Anfragen verwenden können. Anhand all dieser Informationen werden Umfang und Zweck des Tools definiert, so dass es umfassend genug ist, um verschiedene Benutzereingaben zu verarbeiten und auf die unterschiedlichen Arten von Anfragen zu reagieren.
3. Ziele definieren. Mit genügend Daten und Beispieleingaben können spezifische Anforderungen und Ziele für das Tool ermittelt werden. Diese legen den Grundstein für die Gestaltung eines vollständigen Dialogs oder Konversationsflusses mit den zukünftigen Nutzern.
4. Entwurf und Test eines Prototyps. Sobald alle Anforderungen ermittelt sind, wird ein Prototypmodell entworfen und gebaut. Auf diese Weise können die Entwickler feststellen, ob das, was sie sich ausgedacht haben, funktioniert, und sie können auch mögliche Probleme erkennen.
5. Modell mit Endbenutzern testen. Menschliche Entwickler leiten das Prototyp-Tool an und trainieren es durch die möglichen Interaktionen und Szenarien, die es mit den Benutzern haben wird. Das Ergebnis sollte ein konversationelles KI-Tool sein, das reibungslos mit Menschen interagieren und Fragen mit angemessenen Antworten beantworten kann.
6. Bestärkendes Lernen. Verstärkungslernen als Teil des Trainingsprozesses bringt ein Modell dazu, mit der Zeit genauere Ergebnisse zu produzieren. Diese Methode belohnt das Modell, wenn es die gewünschten Ergebnisse produziert, und lenkt es von fehlerhaften Ergebnissen ab. Dadurch wird die Leistung des Modells optimiert.