Chatbot - gibt es eine Liste von typischen Phrasen?

[Rollo62]

Eliza ist natürlich die Großmutter aller AI-Systeme.
Wenn ich aber sehe wie Alexa und Siri heute reagieren denke ich,
"Mein Gott: das ist ja IMMER NOCH auf Eliza basierend !"

Zumindest bei Alexa kann man sich die Skills dafür mal ansehen,
es gibt zwar deutlich verbesserte Sprach-Erkennung, und Selektion der Keywörter.
Die Konstruktion funktioniert per Default aber auch nur als Liste von Sätzen dazu.
Klar, man könnte mit KI mehr daraus machen, aber so einen Aufwand scheint noch kaum einer gemacht zu haben.

[TigerLilly]

Naja, seit Weizenbaum ist schon ein bissl Zeit vergangen:
https://azure.microsoft.com/de-de/services/bot-service/
https://azure.microsoft.com/de-de/so...ation-chatbot/
https://azure.microsoft.com/de-de/overview/ai-platform/

Die Cognitive Services sind jedenfalls einen Besuch wert.

Gibt es möglicherweise bei Google auch, aber da habe ich keine Erfahrungen.

[delphi2020]

Eine richtige Liste habe ich auch nicht gefunden.
Wenn es dir darum geht Chatbots zu erkennen, macht immer noch die emotionale Intelligenz den Unterschied.

[himitsu]

Klar, man kann erstmal über eine Spracherkennung/Rechtschreibprüfung den Text maschienenlesbar machen und dann anhand von KeyWords versuchen eine Antwort aus einer Liste zu finden.
Da aber selten unterschiedliche Chatbots auf die "selben" Themengebiete reagieren sollen, ist es eh "nutzlos" hierfür die gleichen KeyWord-Antwortlisten zu benutzen.




Das Problem bei Lösungen "KI" ala neuronalen Netzwerken ist, dass es nach vielen Trainingsdaten irgendwann gut zu funktionieren scheint, aber es gibt keine Möglichkeit zu erkennen warum es funktioniert.

Beim Satz ähnlich "Schalte das Licht der in Küche an" bekommst zwar irgendwann zufällig das Signal "LichtInKüche=True", aber niemand weiß warum. (kann also sein, dass LICHT, AN und KÜCHE garnicht der Auslöser war)
z.B. Hunde reagieren oft garnicht auf das Wort "Sitz" selber, sondern eher auf die Aussprache/Intonation.

Beispiele:
* Man hat eine KI mit Fotos von Autos trainiert, um "teure Autos" von "Schrott" zu unterscheiden.
> es schien funktioniert zu haben, aber in Wirklichkeit hatte die KI nur gelernt "Gutes Wetter = Teuer", da zufällig die teuren Autos aus wunderschönen Werbefotos stammten.

* Eine Firma wollte Bewerbungen "gerechter" machen und Diskrimierung verhindern
> am Ende wurden fast alle Frauen und einige engagierte Männer aussortiert, da die KI mit alten Bewerbungen und tratitionell vorwiegend männlichen Personen in aktueller Anstellung trainiert wurde ... gelernt hatte sie also, dass das Wort "Frau" keinen "erfolgreichen" Manager ergibt ... dazu zählte dann auch ein Satz wie "Trainer einer Frauenfussballmannschaft"

[Rollo62]

<OT>
GPT-3 wird die bisherige KI wohl über den Haufen werfen.
https://www.youtube.com/watch?v=PqbB07n_uQ4&t=140s

Leider sind die Sourcen wieder Offline, das Projekt ist denen bei OpenAI wohl zu heiss geworden.
</OT>

[himitsu]

Zitat von Forbes und die haben immer Recht:

GPT-3 kann alles erstellen was eine "Sprach-Struktur" hat, es kann also Fragen beantworten, Essays schreiben, langen Text zusammenfassen, Sprachen übersetzen und auch Computer-Code erstellen

scheiße, wir sind arbeitslos.

[TigerLilly]

Zitat von himitsu:

Das Problem bei Lösungen "KI" ala neuronalen Netzwerken ist, dass es nach vielen Trainingsdaten irgendwann gut zu funktionieren scheint, aber es gibt keine Möglichkeit zu erkennen warum es funktioniert.

Das würde ich so absolut nicht sagen. Stichworte Heatmaps, Safe AI, Explainable AI


https://www.ibm.com/de-de/blogs/thin...inability-360/
https://www.bitkom.org/Bitkom/Publik...-in-der-Praxis
https://www.iks.fraunhofer.de/de/the...herung-ki.html