09.03.2022 / Hanna Kicherer

Von der Datenbank zum KI-System: Die Evolution der Chatbots

Chatbots sind überall: Was 1966 mit einem wissenschaftlichen Experiment am Massachusetts Institute of Technology (MIT) begann, hat längst Einzug in die Geschäftswelt gefunden. Vom Support in Online-Shops bis hin zum persönlichen Assistenten auf dem Smartphone begleiten sie längst unseren Alltag. Erfahren Sie mehr über die Evolution sowie aktuelle Anwendungen der Chatbots.

Die Anfänge der Chatbots: ELIZA und der Turing-Test

Im Jahr 1966 möchte der Informatik-Professor Joseph Weizenbaum herausfinden, ob ein Mensch über natürliche Sprache mit einer Maschine kommunizieren kann und entwickelt dafür den ersten Chatbot: ELIZA. Die Funktionsweise ist damals noch simpel, aber trotzdem neu: Die Eingaben des Menschen unterlaufen einer linguistischen Vorverarbeitung. So werden beispielsweise Synonyme und Oberbegriffe hinzugefügt, darauf basierend wird ein Antwortsatz aus einer vorbefüllten Datenbank ausgewählt. Dabei handelt es sich meist um Fragen. Dadurch wirkte der erste Chatbot auf die Probanden menschlich, obwohl die Maschine die Eingaben nicht wirklich verstehen konnte: Der sogenannte ELIZA-Effekt. Hätten die Probanden damals mit einem Chatbot gerechnet, hätten sie diesen durch gezieltes Nachfragen aber schnell überführen können.

Bereits zuvor, nämlich im Jahr 1950, hatte Alan Turing den nach ihm benannten „Turing-Test“ entwickelt, um zu beurteilen, ob eine Maschine dasselbe Denkvermögen wie ein Mensch hat. Dabei führt ein Mensch zwei Unterhaltungen: Eine mit einem Menschen und eine mit einer Maschine. Kann der Mensch nach den Unterhaltungen nicht eindeutig sagen, welcher der Gesprächspartner eine Maschine war, hat die Maschine den Test bestanden. Kritiker bemängeln am Turing-Test, dass er nicht direkt das „Denkvermögen“, sondern vielmehr die Fähigkeit zur Täuschung prüft. Gleichwohl zeichnet der Loebner-Preis seit 1991 jedes Jahr den Chatbot aus, der am menschlichsten wirkt. In einer weiteren Kategorie ist ein Preis für einen Chatbot ausgeschrieben, der dem Turing-Test länger als 25 Minuten standhält. Dieser Preis wurde allerdings noch nie verliehen – offenbar ist diese Aufgabe bisher zu schwer. 

Chatbots werden intelligent: Semantische Netze und Maschinelles Lernen

1995 kam ALICE auf den Markt, die ähnlich wie ELIZA auf heuristische Mustererkennung setzte und damit drei Mal den Loebner-Preis gewann. Den Turing-Test konnte allerdings auch diese Lösung nicht bestehen. Mit der Möglichkeit, immer mehr Daten zu speichern, wurden aus vorliegenden Fragen und Antworten semantische Netze erzeugt, die bei der Auswahl passender Antworten für Chatbots halfen. So funktioniert zum Beispiel der bekannte Bot Jabberwacky, der 2005 und 2006 den Loebner-Preis gewann. Mit den 2000er-Jahren rückten Machine Learning Algorithmen immer mehr in den Fokus und eroberten auch die Welt der Chatbots. So entstand auch Mitsuku, die unter anderem auch bei Facebook eingesetzt wurde.

Anfangs waren Chatbots eher ein akademisches Nischenthema. Schließlich wuchs aber auch das breite Interesse in der Wissenschaft. 2016 listete Google Scholar gerade einmal knapp 3.500 wissenschaftliche Veröffentlichungen zum Thema Chatbots, 2021 waren es bereits über 19.000 und auch Google Trends bestätigt, dass der Suchbegriff „Chatbot“ seit 2015 immer häufiger auftaucht.

 

Nachdem Chatbots immer besser wurden, fanden sie auch zunehmend Einzug in den Alltag der Menschen. 2011 wurde Siri von Apple vorgestellt, die über die reine Unterhaltung hinaus auch als persönliche Assistentin für Jedermann Einsatz findet. Mittlerweile sind auch Assistenten anderer Hersteller wie Alexa, Cortana und Google nicht mehr wegzudenken. 

KI-Chatbots bieten vielfältige Use Cases

Mit steigendem Interesse sank auch die Schwelle für die Umsetzung eines Chatbots. Während Weizenbaum noch jede von ELIZAs Reaktionen selbst ausimplementieren musste, wird diese Arbeit längst von intelligenten Algorithmen mithilfe von Maschinellem Lernen und Künstlicher Intelligenz erledigt. Dabei ist der Ansatz eine Unterhaltung so zu führen, wie sie auch ein Mensch führen würde: Die Semantik der Aussage des Gesprächspartners verstehen, den Inhalt für eine Erwiderung ermitteln, die Antwort formulieren.

In jedem dieser drei Schritte kommt dabei mindestens ein Machine-Learning-Algorithmus (Natural Language Processing, Information Extraction, Natural Language Generation) zum Einsatz, der aus Unmengen von Daten lernt und dieses Wissen auf neue Unterhaltungen anwendet. Anstelle von ausformulierten Erwiderungen mit komplexen Regeln müssen so nur noch die trainierten Modelle gespeichert und angewendet werden. Zudem kann ein KI-basierter Chatbot auch auf Aussagen antworten, die bisher nie in den Trainingsdaten vorkamen.

Darüber hinaus lernen KI-Chatbots mit jedem Gespräch, das sie führen, weiter dazu. Dies, indem sie selbst auswerten, ob ihre Antworten dem Gesprächspartner weitergeholfen haben. Chatbots lassen sich vor allem im Kundensupport einsetzen. Sie können Fragen zu Produkten beantworten oder bei Problemlösungen unterstützen. Dafür lassen sich die Chatbots entweder direkt in Websites einbinden oder auch über gängige Messenger-Dienste verfügbar machen. So stehen Sie Ihren Kunden rund um die Uhr zur Seite, auch nachts und am Wochenende.

Wenn Sie noch einen Schritt weiter gehen möchten, können Sie Ihrem Chatbot auch noch beibringen Aufgaben zu erledigen, und heben ihn so aufs nächste Level eines digitalen Assistenten: So bekommen Ihre Kunden schnell und effektiv das, warum sie auf Ihre Homepage gekommen sind; zum Beispiel die Reservierung eines Tisches im Restaurant, die Buchung eines Termins in einer Praxis, die Einreichen eines Urlaubsantrags bei der Personalabteilung oder auch die Anlage eines Kundenaccounts in einem digitalen Vertriebsportal.

Die Möglichkeiten mit einem Chatbot sind vielfältig. Sprechen Sie uns gerne an und wir unterstützen Sie dabei, diese Möglichkeiten zu nutzen.

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