Mittwoch, 14. Dezember 2011
Trend: Intelligente Software
Denken wir uns die rein technischen Aspekte von Software einmal weg und gehen wir davon aus, dass sich die Qualität durch moderne Softwareentwicklungsprinzipien noch weiter stabilisiert, so ist eigentlich der Weg frei für weitere Entwicklungsschritte. – Hin zu intelligenteren Systemen, welche nicht nur simple Befehle ausführen, sondern durch Wissen und Verhalten proaktiv agieren und den Benutzer unterstützen können.
Eine Chance bietet hierbei das bereits seit Jahren bestehende, sehr umfangreiche Forschungsgebiet der künstlichen Intelligenz (KI). Hierbei darf man künstliche Intelligenz nicht falsch verstehen. Fragt man im eigenen Umfeld, werden mit dem Begriff meist Science-Fiction-Erlebnisse assoziiert: Künstliche Lebensformen, welche die Intelligenz eines Menschen nachbilden oder gar die Angstvorstellung, dass diese sogar den Menschen überragen könnte. Das ist jedoch nur ein Teil des Forschungsbereichs, der "starke KI" genannt wird und sich eher mit philosophischen Fragestellungen befasst. Die schwache KI, welche heute bereits aktiv genutzt wird, ist diejenige, die wir wohl bald vermehrt in Geschäftsanwendungen finden werden.
Es geht hierbei nicht in erster Linie darum, Intelligenz im eigentlichen Sinn künstlich nachzubilden, sondern intelligentes Verhalten soweit als möglich nachzuahmen. Letztlich spielt es keine Rolle, ob die Software weiss, dass sie intelligent handelt oder dies nur aufgrund eines cleveren Algorithmus tut. Entscheidend ist das Resultat.
Schwache KI in Anwendung Bereits heute nutzen wir einige Elemente der schwachen KI, ohne uns dessen bewusst zu sein. Man denke an bayesische Filter zur Spam-Filterung, die Gesichtserkennung in gängigen Foto-Apps, die sich ebenfalls Mustererkennungsalgorithmen zunutze macht, um verschiedene Personen voneinander zu unterscheiden und automatisch zu gruppieren. Spracherkennung, wie man sie in Siri, TellMe oder Google Voice Actions kennt sind heute Realität, wie auch der automatische Übersetzungsdienst von Google, bei dem man sich ganze Web-Seiten auf Knopfdruck in andere Sprachen übersetzen lässt. Teilweise noch mit mässig brauchbarem Ergebnis aber meist reicht es fürs Textverständnis und damit ist ein entscheidender Schritt erreicht.
Die eigentliche Nachahmung von intelligentem Verhalten, wie es allgemein zu verstehen ist, finden wir vor allem in Spielen, in welchen Gegner überraschend auf Aktionen des Spielers reagieren, hierbei allerdings meistens einem relativ simplen Algorithmus folgen. Intelligente Software muss daher in einem Satz mit durchdachter Software genannt werden. Bevor man mathematische Formeln, clevere Statistiken und Wahrscheinlichkeitsrechnungen nutzen kann, muss man sich zuerst überlegen, was der Benutzer von der Software in der entsprechenden Situation erwartet. Dies ist keine einfache Aufgabe und kann auch nur sehr beschränkt verallgemeinert werden. Speziell die Verallgemeinerung in Geschäftsanwendungen wird vermutlich nur einzelne Aktionen betreffen, wie beispielsweise die Volltextsuchabfragen oder neue Navigationskonzepte. Erstere ist ein sehr gutes Beispiel für schwache KI. Ohne solche Algorithmen würden wir heute auf dem Internet nichts finden. Ohne Einbezug des Wissens über den Benutzer, der vor der Google-Suche steht, wäre die Suche deutlich schlechter. Neben persönlichen Präferenzen entscheiden hierbei auch regionale Gegebenheiten, Tagesaktualitäten und natürlich Querverweise. Wie genau Google die Suche optimiert, bleibt uns verborgen. Allerdings finden wir mittlerweile Suchengines, die ähnlich clever aufgebaut sind und in Geschäftsanwendungen genutzt werden können. Die Volltextsuche ist in vielen Lösungen bereits fester Bestandteil. Unscharfe Suche wird heute allgemein akzeptiert, sofern sie die "richtigen" Resultate liefert. Dass dabei simple Datenbankabfragen ohne jegliche Filter und Sortierungen schlechte Resultate liefern, wissen wir noch aus der Anfangszeit. Hinter dem einzelnen Eingabefeld und dem Suchen-Button steckt eine ganze Menge an scheinbar intelligentem Verhalten, welches wir heute schon als selbstverständlich annehmen. Es fällt nur dann negativ auf, wenn die Suche einmal komplett danebenliegt.
Die Computerkonversation hat auch eine lange Geschichte hinter sich. Man kann sagen, dies alles begann Ende der 1960-er Jahre, als der kürzlich verstorbene KI-Pionier Joseph Weizenbaum, mit Eliza einen künstlichen Konversationspartner geschaffen hat. Dieses Programm simulierte einen Psychologen so gut, dass die Benutzer teilweise intimste Details von sich preisgaben und dem verhältnismässig einfachen Programm Verstand attestierten. Weizenbaum war dadurch so geschockt, dass er sich zeitlebens gegen eine verantwortungslose Nutzung solcher Technologien einsetzte. Auch heute noch gibt es viele sogenannte Chatterbots, die nach demselben Prinzip funktionieren. Chattersbots sind Programme in Chats, die einen menschlichen Kommunikationspartner nachahmen.
Nutzung für intelligente Geschäftsanwendungen
Doch wie hängt das alles zusammen mit Geschäftsanwendungen? Die Volltextsuche ist bereits angekommen, die Computerkonversation nicht. Diese hat aber durchaus Potential, wie wir noch zeigen wollen.
Gehen wir beispielsweise einmal von einem Reservationssystem für Friseure aus. Wir wissen, dass es auch für kleinere Unternehmen immer wichtiger wird, 24h am Tag erreichbar zu sein, damit zumindest Reservationen getätigt werden können. Dies ist heute noch nicht durchgängig möglich, ist aber nur eine Frage der Zeit. Es gibt bereits solche Angebote für Kleinunternehmer. Diese sind relativ einfach aufgebaut, indem nach der Leistungsauswahl ein Kalender mit verfügbaren Zeiten zur Verfügung steht. Es ist allerdings nicht jedermanns Sache, die gesamte Belegung des eigenen Salons auf dem Internet für jeden einsehbar zu machen. Man kennt das ja schon von Buchungen bei Fluggesellschaften: Die Belegung ist auch dort nicht sichtbar. Jedoch erkennt man anhand der Preise, wie leer die Maschine zurzeit noch ist: Je teurer es wird, desto weniger Plätze. Beim Friseur kann man das nicht sagen und daher bleibt dem Salonbesitzer entweder die Möglichkeit, Reservationen auf Anfrage entgegenzunehmen (ohne Reservationsbestätigung) oder die bittere Pille zu schlucken und den gesamten Kalender für jeden einsehbar freizuschalten. Die Informatik wäre nicht Innovationstreiber, wenn sie nicht noch weitere Varianten im Köcher hätte, wie die Buchung mittels elektronischer Konversation.
Vereinfacht gesagt simuliert diese Variante eine telefonische Reservationsanfrage. Als Medium verwenden wir eine Web-Lösung, welche als Blackbox in eine beliebige Coiffeur-Website eingebunden werden kann, ähnlich der verschiedenen Photo-Viewers. Diese im weitesten Sinn vom Eliza-Programm inspirierte Idee hat nicht das Ziel, sich mit dem Kunden zu unterhalten, sondern will auf eine möglichst effiziente Weise den "besten" Termin buchen, der möglich ist. Hierbei berücksichtigt das Programm nicht nur die Wünsche des Kunden, sondern auch und im Speziellen die des Anbieters. Freie Kalender kann man frei buchen. Bei einer Reservationsanfrage via Telefon, kann man das nicht. Da bestimmt der Dienstleister beispielweise, ob er den freien Morgen wegen eines einzigen Termins besetzen will. Die technische Lösung besteht nun aus einem clever programmierten System, das verschiedene Aspekte der Reservation berücksichtigt. Zum einen ist das sicherlich der Kundenwunsch, der konkret, minimal einschränkend oder ganz frei ist. Je nachdem, erhält er entsprechende Varianten. Im einfachsten Fall braucht die Konversation ganz wenige Schritte, wie hier als einfache Konversation dargestellt:
Kunde: ich möchte gerne meine Haare schneiden lassen (männlich). Haben Sie einen Termin morgen früh zu einer Randzeit? System: 08:00 Uhr oder 08:30 Uhr? Passt Ihnen ein Termin? Kunde: 08:00 Uhr ist OK. Je nachdem, wie flexibel man ist, bzw. wie stark gebucht der Anbieter ist, kann sich die Konversation über mehrere Schritte ziehen. Sie so gering wie möglich zu halten ist ein Ziel dieser Software. Die Regeln hierzu sind relativ simpel und formalisierbar. Beispielweise kann die Eingabe "Mittagstermin" bereits zu einer Einschränkung führen, mit der man auch mehrere Tage nach Terminalternativen absuchen kann, ohne dass man wiederum den gesamten Kalender preisgeben muss.
Die Logik intelligenten Verhaltens
Intelligentes Verhalten basiert auf cleveren Algorithmen, aber natürlich auch auf Information. Je mehr Information vorhanden ist, desto angepasster kann das System reagieren. In einem speziellen Lernmodus kann der Salonbetreiber mittels Konversation dem Programm mitteilen, wie es sich in Ausnahmesituationen verhalten soll. Was soll beispielsweise geschehen, wenn der ganze Morgen frei ist und eine Kunde um 10:00 Uhr einen Termin buchen möchte? Soll dies kurzfristig noch möglich sein? Kann man bei einer Dauerwelle daneben einen Kurzhaarschnitt eines Kunden übernehmen? Wie viele solcher Termine kann man pro Tag entgegennehmen? Kann die Arbeitszeit im Notfall um 15 Minuten überschritten werden etc. Wie man sieht, wird die Aufgabenstellung für das System anspruchsvoll. Viele Regeln, die berücksichtigt werden müssen. Als Ergebnis erscheint das System intelligent, in dem Sinne, dass es sich im Interesse des Kunden und des Anbieters optimal verhält, Ausnahmen zulässt, Unmögliches möglich macht, dabei aber Schichten und Freizeiten berücksichtigt. Die Konversation der Parametrisierung wird mittels Konventionen soweit minimalisiert, dass der Salonbetreiber freilich nicht tausende von Ausnahmen definieren muss.
Dies ist ein einfacher Modellfall eines Reservationssystems, welcher die Komplexität der dahinterstehenden Überlegungen jedoch gut ersichtlich macht. Die Möglichkeiten solcher hinterfragenden, aufmerksamen Systeme sind unendlich. Gerade häufig routinemässig abgearbeitete Fälle bergen ein grosses Potential für solche Supporting Services. Es gibt schon Software, welche Ärzte bei der Diagnostizierung unterstützen und hierbei auf Wissen aus einem Expertensystem zurückgreifen, mit ebenbürtigem Ergebnis. In vielen Fälle steht dem Informatiker alleine durch die in den letzten Jahren inflationär gesammelte Datenmasse im Unternehmen ein reichhaltiger Fundus an Quellen zur Verfügung, die mittels cleverer Algorithmen und Techniken aus dem Forschungsgebiet der künstlichen Intelligenz durchforstet, verdichtet und vernetzt werden können. Damit werden wir bald die nächste Stufe der Effizienzsteigerung am Arbeitsplatz zu erreichen und die Welt damit auch wieder ein bisschen verändern.
Ihre Kontaktperson:
Thomas Garaio
Head of Interaction Lab
Quellenverweis:
http://de.wikipedia.org/wiki/Künstliche_Intelligenz
http://de.wikipedia.org/wiki/Joseph_Weizenbaum
http://de.wikipedia.org/wiki/Bayestheorem
http://de.wikipedia.org/wiki/ELIZA
http://www.denkwerkzeuge.ch/wordpress/?page_id=171
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