Chatbots: Eliza, sag‘ mir wer ich bin.

Künstliche Intelligenz hat Forscher seit jeher fasziniert. Barbara Ondrisek schreibt mit Eliza einen Chatbot, der wie ein Mensch kommunizieren soll.

„Erzählen Sie mir mehr über Ihre Familie“ ist einer der ersten Sätze, die Eliza je gesagt hat. Der Informatiker Joseph Weizenbaum hat das revolutionäre Computerprogramm 1966 entwickelt. Eliza konnte unterschiedliche Gesprächspartner simulieren, der prominenteste Modus war „Doctor“. Eliza hat Barbara Ondrisek schon seit jeher fasziniert. Und sie arbeitet daran, wie man diesen Ansatz heute anhand von Chatbots weiterentwickeln kann. Chatbots sind Softwarelösungen, die mit Menschen über Messenger in gesprochener Sprache kommunizieren. Ondrisek ist mit der „Chatbots Agency“ Gründerin einer der ersten Chatbot-Agenturen mit Sitz in Wien. „Historisch gesehen ist Eliza der erste Chatbot überhaupt“, erklärt sie. Mit Peter Purgarthofer vom Institut für Gestaltungs- und Wirkungsforschung der Technischen Universität Wien forscht sie an der Mensch-Maschine-Kommunikation. „Eliza hatte eine stereotype Art, ähnlich einem Therapeuten Fragen zu stellen“, erklärt Peter Purgathofer. Dabei habe die Software zunächst die Schlüsselbegriffe einer Aussage identifiziert und auf diese reagiert, indem sie als Frage wiederholt verwendet wurden. „Weizenbaum hat erstaunt festgestellt, wie Menschen auf Eliza reagierten. Das ging so weit, dass er einmal von seiner Sekretärin gebeten wurde, den Raum zu verlassen, weil sie gerade im Gespräch mit Eliza war. Weizenbaum hatte es mit ganz einfachen Regeln geschafft, Menschen dazu zu bringen, ihr Innerstes vor einem Computer auszuschütten. Das hat ihn so schockiert, dass er zum Technologiekritiker wurde“, erzählt Purgathofer. Offenbar konnte der Forscher selbst nicht antizipieren, was diese Natural-Language-Processing-Software (NLP-Software) alles auszulösen vermochte. Im Gegensatz zu „rule-based“, also regelbasierten Chatbots, reagiert NLP-Software nicht nur auf Schlüsselbegriffe, sondern erkennt zusätzlich „die Struktur eines Satzes, also auch, wo das Hauptwort oder das Verb ist, um so der Maschine beibringen zu können, Kontexte zu analysieren“, erklärt Ondrisek.

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Wir trafen Peter Purgarthofer und Barbara Ondrisek am Institut für Gestaltungs- und Wirkungsforschung der Technischen Universität Wien

Regelbasierte Chatbots hat sie schon programmiert, etwa „Mica, the Hipster Cat Bot“, oder „Mimi, the Hungry Cat Bot“. Mica hat speziell für Hipster Café- und Restaurantvorschläge in der nächsten Umgebung parat. Mimi schlägt für alle Hungrigen Restaurants vor. Mimi und Mica sitzen als rule-based Chatbots auf einem Regelwerk, in dem Keywords bestimmte Aktionen bedingen: Schlägt eine Regel an, zum Beispiel auf ein „Hallo“ oder „Zeig mir Lokale in der Nähe“, schickt der Chatbot im Fall Micas Lokal-Vorschläge als verlinkte Bilder zum Anklicken an den User. Das funktioniert für einfache Konversationen. „Auch bei einem Therapiebot käme man damit recht weit“, sagt Ondrisek, „weil man mit Keywords sehr gut arbeiten kann.“ Erzählt etwa ein Patient, er habe gestern Probleme mit seinem Vater gehabt, nimmt der Chatbot das Keyword „Vater“ heraus und formuliert damit eine Frage. So funktioniert eine klassische Gesprächstherapie oder Psychoanalyse in ihrer Grundstruktur auch. Eliza soll aber Kontexte erkennen und analysieren, wie Menschen mit Software kommunizieren, und herausfinden, welche Möglichkeiten es grundsätzlich in der Kommunikation zwischen Mensch und Maschine gibt. NLP-Tools führen somit in das Feld des Machine Learning und der neuronalen Netze sowie der künstlichen Intelligenz. „Es geht darum, dass die Maschine von selbst lernt, auf Situationen zu reagieren, ohne dass man ihr in jedem Einzelfall sagen muss, was zu tun ist. Dazu gilt es, eine Infrastruktur zu finden, in der die Maschine mit- lernen kann. Wenn sie auf neue Situationen trifft, also mit neuen Kontexten konfrontiert ist, soll sie auf ähnliche Situationen zurückgreifen und herausfinden, welche Reaktion im konkreten Fall die richtige ist. „So, wie es Menschen auch tun“, so die Informatikerin.

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Machine Learning und die Weiterentwicklung künstlicher Intelligenz treibt auch die ganz Großen der Welt an – darunter auch Google. Zuletzt machte Facebook mit dem Launch seiner offenen Plattform zur Programmierung von Chatbots für Facebook Messenger Schlagzeilen. Mit einer Milliarde monatlich aktiver Facebook-Messenger-Nutzer – also einem riesigen Potenzial, wenn es um das Er- reichen großer Usergruppen geht –, erklärt sich dieser Geschäftsfall samt medialem Hype fast von selbst. Dass Google und Facebook bei der Mensch-Maschine-Kommunikation über Messenger mitmischen wollen, verwundert nicht. Für Firmen eröffnet sich ein neues Feld, mit Kunden in Kontakt zu treten. Man kann in einem Chatbot viele Funktionen integrieren, beispielsweise könnte man eine Fluglinie nach Tickets fragen oder via Chatbot einchecken – das alles, ohne den Messenger jemals verlassen zu müssen. Es entsteht dadurch noch weniger Reibung in der Kommunikation zwischen Menschen und Firmen, worin Entwickler ein Riesenpotenzial sehen. Sie wissen: Je einfacher eine Anwendung ist, umso besser stehen die Chancen für eine intensive Nutzung durch möglichst viele User. Das dürfte auch bei Corporates Interesse wecken. Ondriseks Chatbots Agency sind schon erste größere Auf träge ins Haus geflattert, wie für das Gastronomie-Magazin Falstaff oder die Stadt Wien. Über andere Kunden darf die Informatikerin noch nicht sprechen, sie freute sich aber unlängst über die ersten Umsätze. Unzweifelhaft birgt das Chatbot-Geschäft Potenzial. „Wenn man davon ausgeht, dass tatsächlich 80 Prozent aller Kundenanfragen in Callcentern mit Chatbots abgedeckt werden könnten, ist das schon enorm.“ China zeigt mit dem Messenger „WeChat“ vor, wie es gehen kann: Vom Hundefriseurtermin bis zur Essensbestellung nach Hause kann man so gut wie alles über nur einen Kanal erledigen. Das brachte der Tencent Holding, die „WeChat“ 2011 launchte, rund 1,8 Milliarden US-Dollar Umsatz im ersten Quartal 2016. Im selben Zeitraum waren es bei Whats-app 49 Millionen US-Dollar.

Gemessen am Potenzial dieser Entwicklung wirkt Ondrisek eher down-to-earth: „Wir werden in einem ersten Schritt die vorhandenen Sprachanalysetools und ihre Möglichkeiten bewerten“, sagt sie zu den ersten Milestones für Eliza. Eines dieser Tools ist die Software „Watson“ von IBM. Ondrisek untersucht dabei die Datensätze, die mit der jeweiligen Software verknüpft sind: Je größer und umfangreicher sie sind, desto besser. Die Maschine lernt dann schneller und mehr. Eliza soll später jedenfalls über verschiedene Kanäle kommunizieren können: „Sie wird ein Chatbot sein, den ich für Facebook Messenger, Skype und wahrscheinlich Telegram schreiben werde.“ Das Geschäftliche kommt für Ondrisek im Fall Eliza also erst an zweiter Stelle. Zunächst ist nämlich Folgendes interessant: Durch das stete Lernen mit permanent erweiterten Datensätzen könnten Chatbots wie Eliza künftig an die Stelle eines menschlichen Gesprächspartners treten. Für Ondrisek geht es also in erster Linie um die Befriedigung ihrer Neugier als Forscherin. „Eliza ist ein reines Forschungsprojekt“ – das sich natürlich in ihr Chatbot-Geschäft fügt. Vor allem drei Themenfelder interessieren Purgarthofer und Ondrisek brennend: 1. Was muss ich als Mensch lernen, damit ich mit diesem System interagieren kann? Und wie genau wird die Kommunikation zwischen Mensch und Maschine aussehen? 2. Wird transparent sein, was der Chatbot aus meinen Aussagen annimmt und abspeichert (Datensicherheit)? 3. Wie sieht ein Gespräch aus, das ein Mensch mit Eliza als angenehm empfindet? Wollen wir, dass Maschinen mit uns reden, als wären sie Menschen, oder müssen sie gar nicht vorgeben, Menschen zu sein?

„Forschungsziele sind, dass Eliza einen Menschen mimen kann und bestenfalls den Turing-Test besteht“, erklärt Ondrisek. 1950 von Alan Turing entwickelt, gilt dieser Test als Standard-Check, um herauszufinden, ob eine Maschine ein dem Menschen gleichwertiges Denkvermögen besitzt. Die Faszination, die künstliche Intelligenz seit jeher ausübt, erklärt Purgathofer so: „In jeder Technologie findet man den Versuch, durch sie den Menschen zu beschreiben. Künstliche Intelligenz wird erforscht, um herauszufinden, was menschliche Intelligenz überhaupt ist. Für uns Forscher ist das eine ewige Sinnsuche.“

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Dieser Beitrag erschien am 08.09.2016 in unserer Printausgabe. Sie erhalten Forbes Austria in Trafiken, als e-paper unter www.kiosk.at oder als Abo unter: abo.forbes.at.

Fotos: Jiri Turek und Jana Jaburkova

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