Erstellen von KI-gestützten intelligenten Assistenten mit IBM Watson

Die Computertechnik hat sich in den letzten zehn Jahren erheblich weiterentwickelt und wird für die meisten von uns im Laufe ihres Lebens noch größer werden. Maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz haben viel den jüngsten Fortschritten in der Informatik zugeschrieben. Es ist schon erstaunlich, in die Tage zurückzublicken, in denen Feature-Phones und Computer mit begrenzter Verarbeitung und Hardware, die wir fast verworfen haben, dumm waren. An einem Ende des Spektrums haben wir solche Legacy-Geräte und -Systeme, die fast vom Aussterben bedroht sind, und dann haben wir Geräte und Dienste wie Microsofts Holo Lens und Amazon Alexa, die uns einen Blick in die Zukunft geben.

Eine der jüngsten Errungenschaften der KI waren kontextbewusste Assistenzsoftware und Bots. Unternehmen wie Google, Apple, Microsoft und andere haben viel dazu beigetragen, ihre hausgemachte Version von dem, was wir als intelligente Assistenten bezeichnen, menschenähnlicher zu machen.

Die Geschichte von KI und Smart Assistants

Jetzt ist es wichtig zu untersuchen, was genau in diesem Bereich passiert ist und wie wir dazu gekommen sind, diese Technologie zu nutzen, als ob es keine große Sache wäre. Damals, als Apple Siri auf den Markt brachte, waren intelligente Assistenten noch keine wirkliche Sache, und das einzige Mal, als Sie das Wort „Bot“ hörten, konnten Sie sicher sein, dass es etwas mit echten physischen Hardware-Robotern zu tun hatte. Die Art und Weise, wie wir als Benutzer mit diesen Assistenten interagieren konnten, war eine Art von Weg. Wenn ich es so sage, bedeutet dies, dass diese Assistenten oder Bots (wenn es damals welche gab) vorprogrammierte Antworten auf bestimmte heiße Wörter oder Fragen verwendeten, um auf die Anfragen des Benutzers zu antworten.

Das Problem bei diesem Ansatz war, dass er sich ziemlich schnell wiederholte. Dieser eine Grund war an sich schon groß genug, um auf die Tatsache zurückzuführen, dass Assistenten niemand nützlich fand und sie schnell zu einer Spielerei wurden, anstatt zu einem nützlichen Feature zu werden.

Da Apple (damals) der Pionier der Technologie war, versuchte jedes andere Unternehmen, auf den Zug aufzusteigen und ein eigenes Angebot aufzubauen.

Was als entscheidender Moment bei der Weiterentwicklung intelligenter Assistenten angesehen werden kann, war, als Google ins Spiel einstieg und beschloss, diesem ganzen intelligenten Assistenten eine Chance zu geben. Wenn Sie auch nur die leiseste Vorstellung davon haben, auf wie vielen Daten Google gesessen hat, werden Sie nicht leugnen, dass Google die besten Chancen hatte, es richtig zu machen. Google Now war das erste Mal, dass ein intelligenter Assistent so aussah, wie wir ihn täglich verwenden könnten. Die schiere Menge an Daten, die Google zum Trainieren des Systems verwendet hat, ließ die ganze Erfahrung natürlich erscheinen. Mit den jüngsten Fortschritten im Bereich des maschinellen Lernens und insbesondere der neuronalen Netze haben wir definitiv einen Wendepunkt erreicht, an dem Systeme in der Lage sind, Aufgaben mit Genauigkeit auf menschlicher Ebene auszuführen. Dies ist der Hauptgrund, warum Sie heute eine kontextbezogene Zwei-Wege-Konversation mit dem Assistenten führen können. Und das ist der Hauptgrund, warum Bots und Assistenten nützlich geworden sind. (Besonderes Dankeschön an Microsoft dafür, dass ich gezeigt habe, wozu KI in der Lage ist, den Bot namens Tay zu erschaffen!)

Während Siri und Google Now als smarte Assistenten erst seit kurzem im Spiel sind (wenn man bedenkt, dass sie erst 2012 auf den Markt kamen), war IBM im KI-Bereich bereits ganz vorne mit dabei. Das Unternehmen verfügt über Forschung und Innovationen, die seine über 40-jährige Arbeit in diesem Bereich unterstützen. Dies ist ein Schlüsselfaktor, der seinen Sieg in Jeopardy 2011 ausmachte (bevor es irgendwelche intelligenten Assistenten gab).

Was ist Gefahr?

Jeopardy ist eine US-amerikanische Fernsehspielshow von Merv Griffin. Die Show bietet einen Quiz-Wettbewerb, bei dem die Teilnehmer allgemeine Wissenshinweise in Form von Antworten erhalten und ihre Antworten in Form von Fragen formulieren müssen, lesen Sie mehr hier. Während Sie vielleicht denken, dass es nur eine weitere Quizshow war, ist hier der Deal mit Jeopardy, die Frage an sich zu verstehen ist eine große Sache, geschweige denn die Antwort herauszufinden. Allein dies macht Watson zu einer der intelligentesten Maschinen, die je gebaut wurden.

Ein weiterer Beweis für IBMs Innovation ist, als IBMs Deep Blue-System 1997 den damaligen Schachweltmeister Garry Kasparov besiegte. Während die Niederlage von Lee Sedol beim Go-Spiel mehr Aufmerksamkeit auf sich zog, begann die Innovation auf diesem Gebiet bereits 1997 danach Die Niederlage von Deep Blue.

Heute investieren Unternehmen wie IBM, Microsoft und Facebook viel in Plattformen, die es Ihnen ermöglichen, Bots ohne große Fachkenntnisse zu bauen. Bevor wir überhaupt dazu kommen, wie Sie einen bauen können, ist es trivial zu fragen, warum Sie überhaupt einen bauen möchten.

Wenn Sie etwas genauer hinsehen, werden Sie eine Menge Situationen finden, in denen Bots nicht nur unterstützend sein können, sondern auch die Effizienz überschreiten, in der ein Mensch eine Aufgabe erledigen kann. Einige dieser Beispiele wären Kundensupport, Gesundheitswesen (Sie müssen sich ansehen, wie IBM Watson Ärzten und medizinischem Fachpersonal bei der Krebsforschung hilft. Besuchen Sie diesen Link für mehr dazu) und E-Commerce-Erweiterungen. Die Größe, in der große Unternehmen tätig sind, und die schiere Menge an Daten, auf denen sie sitzen, wird nicht nur dazu beitragen, ihre Unternehmen stärker zu skalieren, sondern würde ihren Kunden auch reichhaltigere und ansprechendere Erfahrungen bieten.

In diesem Beitrag sehen wir uns an, wie einfach es für jemanden ohne Programmierkenntnisse ist, einen intelligenten und kontextabhängigen Bot zu erstellen IBM Watson Conversation Service (WCS).

Was ist dieser Watson, den Sie fragen?

Watson ist der Supercomputer von IBM, der mithilfe von KI- und Analysesoftware ein leistungsoptimiertes Frageantwortsystem erstellt. Watson ist in der Lage, mit einer Geschwindigkeit von 80 Teraflops pro Sekunde zu verarbeiten. Um die menschliche Genauigkeit bei der Verarbeitung von Anfragen und der Ausgabe von Antworten zu erreichen, greift Watson auf über 90 Server mit einem kombinierten Datenspeicher von 200 Millionen Informationsseiten zu. Es wurde nach dem ersten CEO von IBM benannt (nicht dem von Sherlock Holmes, ihr Literatur-Nerds!). Es ist erwähnenswert, dass wir uns in diesem Artikel zwar mehr auf die Watson Conversation Services konzentrieren, Watson jedoch nicht nur auf diese eine Aufgabe beschränkt ist. Watson ist in der Lage, Informationen eher wie ein „intelligenter Mensch“ als ein Computer zu verarbeiten, was bedeutet, dass er die gegebenen Daten kontextbezogen analysieren kann. Das System ist so fortschrittlich, dass es in der Lage ist festzustellen, ob Daten strukturiert oder unstrukturiert sind, es weiß, dass Daten nicht gleich geschaffen sind. Neben der Kontextanalyse ist es auch in der Lage, zwischen verschiedenen Arten von Informationen zu unterscheiden. Es ist auch in der Lage, natürliche Sprache zu lesen, zu analysieren und von ihr zu lernen, genau wie der Mensch. Es ist ein sehr ausgeklügeltes System, und wir können nicht auf alle seine Fähigkeiten eingehen, aber die oben aufgeführten sind mehr als ausreichend, um es allen anderen derzeit in Betrieb befindlichen Systemen voraus zu setzen, da Watson mit der Zeit dazugelernt und weiterentwickelt wurde und IBM es jetzt zulässt Sie, die Entwickler, um seine Funktionen zu nutzen, um Ihre Anwendung und Dienste zu unterstützen.

Watson-Konversationsdienst

Watson Conversation Service basiert auf IBMs Bluemix Cloud und ermöglicht es Ihnen, Schnittstellen für beliebte Clients wie Slack und Facebook Messenger zu erstellen, die von Benutzern verwendet werden können, um auf einfache Weise zum gewünschten Ziel zu gelangen. (Tatsächlich würden Conversational Interfaces in Zukunft visuelle Interfaces ersetzen!).

Watson Conversation Service ist so fortschrittlich und übersichtlich, dass Sie Ihren Chatbot in weniger als 10 Minuten zum Laufen bringen können, und das sage ich nicht, sondern behauptet IBM. Seine einfache Bedienung macht es zu einem großartigen Toolkit für das Arsenal jedes Entwicklers. Stellen Sie sich vor, wie intelligent Ihre nächste App oder Ihr nächster Dienst mit der Integration solcher Intelligenz werden kann, und das Beste daran ist, dass Sie absolut keine Erfahrung mit maschinellem Lernen benötigen.

Bevor Sie mit der Entwicklung eines Chatbots beginnen, müssen Sie einige wichtige Dinge über die Funktionsweise von Watson verstehen. Watson nutzt 3 wichtige Dinge:

• Absicht
• Entities
• Dialog

An Absicht ist eine Gruppe von Beispielen, die ein Benutzer sagen könnte, um ein bestimmtes Ziel oder eine bestimmte Idee zu kommunizieren. In einfacheren Worten ist ein Intent eine umfassende Beschreibung einer Aufgabe, die ein Benutzer möglicherweise ausführen möchte.

Wesen, auf der anderen Seite ermöglicht es der Anwendung und dem Dienst, auf einer niedrigeren/granulareren Ebene zu entscheiden, was genau der Benutzer tun möchte. Entitäten sind Watsons Art, wichtige Möglichkeiten zur Verarbeitung von Benutzereingaben zu handhaben. Es wird verwendet, um die Absichten zu verdeutlichen und für jeden Fall eine andere Reaktion zu ermöglichen.

Schließlich a Dialog ist es, was Absichten und Entitäten verbindet. Es ermöglicht einem Bot, Absichten und Entitäten zu erkennen, um auf die Abfragen des Benutzers zu antworten. Dialoge werden verwendet, um klärende Fragen zu stellen, wenn die bereitgestellten Informationen nicht ausreichen, oder um Benutzer durch aufwendigere Prozesse zu führen.

Wenn Sie nur das Wissen verwenden, das ich Ihnen oben vermittelt habe, können Sie mit den Webtools von IBM ganz einfach einen Chat-Bot erstellen, der auf Ihre Fragen antwortet. Die einzige Voraussetzung ist, dass Sie über ein IBM Bluemix-Konto verfügen. Abgesehen davon ist alles ziemlich einfach. Sie können sich für ein Bluemix-Konto anmelden auf diesen Link.

Es gibt viele Anleitungen und Videos online für Sie, um loszulegen, ganz zu schweigen davon, dass die Dokumentation von IBM für den Einstieg ziemlich autark ist. In Anbetracht der Tatsache, dass Bluemix für eine 30-tägige Testversion kostenlos ist, sollten Sie warten und sich stattdessen einfach die Hände schmutzig machen.

Es gibt einen Blog von IBM zum Erstellen von Chatbots, der besonders hilfreich ist, gehen Sie zu diesen Link um sich das anzuschauen. Als hilfreiche Ressource hat IBM auch ein Walkthrough-Video erstellt, das unten eingebettet ist. Sie können es als Referenz für einen detaillierten Überblick verwenden.

Außerdem veranstaltet IBM 2 CrowdChats und eine Facebook-Live-Sitzung für Entwickler, die daran interessiert sind, mit Watson etwas aufzubauen. Ich empfehle Ihnen dringend, sich über die unten angegebenen Links dafür zu registrieren.

• Crowdchat 02 – http://ibm.co/2jgrrq9 (13th Februar 2017)
• Facebook Live - http://ibm.co/2jo6rM1 (16th Februar 2017)

Falls Sie eine kurze exemplarische Vorgehensweise benötigen, finden Sie hier ein Video, das Ihnen beibringt, Ihren eigenen Bot in weniger als 6 Minuten zu erstellen.

Zu guter Letzt, für weitere Details und um die Entwicklung von Watson zu überprüfen, können Sie ihre GitHub-Seite besuchen diesen Link.

Fazit

Bei dem Tempo, mit dem die Technologie voranschreitet, ist es äußerst offensichtlich, dass intelligente Assistenten und Bots die nächste Generation von Diensten antreiben werden, während Hardware und sogar Software in den Hintergrund treten. Die Benutzer werden in der Lage sein, auf möglichst natürliche Weise direkt mit den Diensten in Kontakt zu treten. In der Zeit, in der IBM mit Angeboten wie Bluemix und Watson Conversation Service experimentiert, wird der einzige Engpass für die Unternehmen bei der Entwicklung dieser Erfahrungen der Mangel an Talenten sein. Sie sollten also KI und Machine Learning als mögliche Karriereperspektive eindeutig genauer unter die Lupe nehmen.