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Deep Learning
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Hilfe die Chatbots kommen. Wie künstliche Intelligenz die Kommunikation verändert.

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Chatbots verändern die digitale Kommunikation. Über den Facebook-Messenger, über Twitter, über einen Chat auf einer Webseite oder sogar am Telefon – ob wir es mit einem echten Menschen zu tun haben oder uns mit einer künstlichen Intelligenz unterhalten, ist in vielen Fällen nicht mehr eindeutig erkennbar.

Als Conversational Bots versuchen solche Chatbots menschliche Kommunikation nachzuahmen. Dabei wird nicht nur auf der Sachebene der Kommunikation die gewünschte Information bereitgestellt oder eine Frage beantwortet. Auch auf der Beziehungsebene findet Kommunikation statt. Chatbots versuchen empathisch zu wirken, Bindung herzustellen und zu überzeugen.

Die Anwendungsbereiche sind vielfältig: Im Marketing, im Kundensupport, sogar im Bereich Coaching und Therapie werden Conversational Bots eingesetzt. Aus psychologischer Sicht ist bemerkenswert, wie schnell es bei der Kommunikation mit einem Conversational Bot zu Anthropomorphismus kommt, Menschen sich also in der Kommunikation mit einem Bot ähnlich wie in der Kommunikation mit einem echten Menschen verhalten und dem Conversational Bot menschliche Eigenschaften zuschreiben.

In dem Vortrag wird ein kurzer Überblick gegeben über die Grundlagen künstlicher Intelligenz und das Konzept des Deep Learning. Dargestellt wird, wie ein Conversational Bot lernt und aus welchen technologischen Komponenten er besteht. Außerdem werden Prototypen von Conversational Bots vorgestellt, die Coaching- und Beratungsprozesse „nachahmen“. Diskutiert werden ethische Aspekte, die bei der Entwicklung und dem Einsatz von Conversational Bots berücksichtigt werden sollten, und welche Hürden und Risiken bestehen, aber auch welche Chancen und Möglichkeiten sich bieten.

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Hilfe die Chatbots kommen. Wie künstliche Intelligenz die Kommunikation verändert.

  1. 1. Prof. Dr. Johannes Moskaliuk | moskaliuk.com Hilfe die Chatbots kommen. Wie künstliche Intelligenz die Kommunikation verändert. Seminar bei der Hans Böckler Stiftung „Künstliche Intelligenz – Sind die Algorithmen (noch) zu kontrollieren.“ 1 21. Mai 2019 | Johannes Moskaliuk
  2. 2. Prof. Dr. Johannes Moskaliuk | moskaliuk.com Was interessiert Sie? 2
  3. 3. Prof. Dr. Johannes Moskaliuk | moskaliuk.com Einsatzszenarien Leads vorqualifizieren Info-Anfragen First-Level-Support Kunden „aktivieren“ Terminvereinbarung / Buchungen Conversational Training / Learning Nuggets FAQs Coaching / Onboarding Support Marketing & Sales Office-Orga Learning & Coaching
  4. 4. Prof. Dr. Johannes Moskaliuk | moskaliuk.com Was sind Bots? Social-Bots Chat-Bots Bots • Daten sammeln • Routinen (z.B. Wartung) • Klicks erzeugen • Kommentare • Bewertungen Algorithmen • Bilderkennung • Personalauswahl • Trading • Suchmaschinen Voice-Bots Messenger Bots
  5. 5. Prof. Dr. Johannes Moskaliuk | moskaliuk.com pixum.de | „Wandbildberater“
  6. 6. Prof. Dr. Johannes Moskaliuk | moskaliuk.com Google’s Duplex Assistant
  7. 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. 8. Prof. Dr. Johannes Moskaliuk | moskaliuk.com Audio Chatbots
  9. 9. Prof. Dr. Johannes Moskaliuk | moskaliuk.com Mensch-Maschine-Schnittstelle TaskContext ComputerHuman Implicit Input Implicit Output Explicit Input Explicit Output
  10. 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. 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. 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. 13. Prof. Dr. Johannes Moskaliuk | moskaliuk.com Was ist Intelligenz? 14 Option 1 Option 1 Ist dieses Tier gefährlich?
  14. 14. Prof. Dr. Johannes Moskaliuk | moskaliuk.com Konstruktivismus Jean Piaget Information aus der Umwelt Pertubation Akkommodation Assimilation Kognitiver Konflikt Inkongruenz Equilibration Vorwissen 15
  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. 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. 17. Prof. Dr. Johannes Moskaliuk | moskaliuk.com Was ist künstliche Intelligenz? 18 Praxisbeispiel: goaltastic.de
  18. 18. Prof. Dr. Johannes Moskaliuk | moskaliuk.com Neuronales Netz 19
  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. 20. Prof. Dr. Johannes Moskaliuk | moskaliuk.com Künstliches Neuron 21 Φ Aktivierung Input Gewichte Bias ⍵1 ⍵2 ⍵3 ⍵4
  21. 21. Prof. Dr. Johannes Moskaliuk | moskaliuk.com Aktivierungsfunktionen 22 Input Output Input Output linear binär
  22. 22. Prof. Dr. Johannes Moskaliuk | moskaliuk.com Künstliches Neuronales Netz 23 Φ Φ Φ Φ Φ gefährlich! nicht gefährlich!
  23. 23. Prof. Dr. Johannes Moskaliuk | moskaliuk.com Künstliches Neuronales Netz 24 Φ Φ Φ Φ Φ gefährlich! nicht gefährlich!
  24. 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. 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. 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. 27. Prof. Dr. Johannes Moskaliuk | moskaliuk.com Problem 2: Bisherige Erfahrungen können zu Fehlentscheidungen führen. 28 Heuristisch Analytisch Entscheiden unter Untersicherheit. Daumenregeln
  28. 28. Prof. Dr. Johannes Moskaliuk | moskaliuk.com Eine KI ist nur so gut wie die Trainingsdaten. Disruption von Technologie und Geschäftsmodellen. 29
  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. 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. 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. 32. Prof. Dr. Johannes Moskaliuk | moskaliuk.com Anthropomorphismus 33 Empathie Zuschreibung menschlicher Eigenschaften Emotionen „Wille“
  33. 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. 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. 35. Prof. Dr. Johannes Moskaliuk | moskaliuk.com Welche Fragen haben Sie? 36 post@moskaliuk.com moskaliuk.com twitter.com/moskaliuk PROF. DR. JOHANNES MOSKALIUK

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