In der sich ständig weiterentwickelnden digitalen Landschaft spielen Conversational User Interfaces (CUIs) und Conversational Agents (CAs) eine immer wichtigere Rolle. Doch was genau verbirgt sich hinter diesen Begriffen, wie funktionieren sie und welche Einfluss haben sie auf die Interaktion zwischen Mensch und Maschine?
Definition von CUI und CAs:
Eine Conversational User Interface (CUI) ist eine Schnittstelle, die es dem Benutzer ermöglicht, mit einem Computersystem über natürliche Sprache oder Text zu interagieren. Im Gegensatz zu herkömmlichen grafischen Benutzeroberflächen (Graphical User Interfaces, GUIs), die Eingaben über Maus und Tastatur erfordern, erlauben CUIs dem Benutzer, direkt mit dem System zu sprechen oder zu schreiben, ähnlich wie er es mit einem menschlichen Gesprächspartner tun würde. Diese Art der Interaktion erleichtert die Bedienung von Geräten und Anwendungen und bietet dem Benutzer eine intuitivere Erfahrung. KomIn2Assist- Projektagent Gregor Gouda gibt Hilfestellung über CUI. Für die Zukunft ist auch die Implementierung von ChatGPT geplant.
Conversational Agents (CAs) sind computergestützte Dialogsysteme, die Teil einer Conversational User Interface (CUI) sind und über natürliche Sprachfähigkeiten verfügen. Diese Agenten können auf Benutzeranfragen reagieren, Informationen bereitstellen, Aufgaben ausführen oder komplexe Gespräche führen. CAs verwenden Technologien wie Natural Language Processing (NLP), maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz, um natürlichsprachliche Eingaben zu verstehen und angemessen darauf zu reagieren. Sie spielen eine wichtige Rolle bei der Bereitstellung kundenorientierter Dienste, der Automatisierung von Prozessen und der Verbesserung der Benutzererfahrung in verschiedenen Anwendungsbereichen.
Natural Language Processing (NLP) ist wie ein Übersetzer zwischen menschlicher Sprache und Computerbefehlen. Es ermöglicht Maschinen, zu verstehen, was wir sagen oder schreiben, und darauf zu reagieren, als wären sie eine Person. Der Chatbot versucht herauszufinden, was wir von ihm wollen, und erkennt wichtige Wörter oder Begriffe in unseren Sätzen, um besser antworten zu können.
Der Conversational Agent („Konversationsagent“) hat sich etwas weiter vom statischen Chatbot entfernt und kann bereits mit der Fähigkeit zu quasi bewusster Interaktion und maschinellem Lernen glänzen. Während statische Chatbots eher vorhersehbare Antworten auf Anfragen geben, können Conversational Agents den Eindruck eines Live-Dialogs vermitteln und kontextbezogene Antworten generieren.
Wie kann ein Konversationsagent behaupten, ein Gesprächspartner zu sein?
Er verwendet eine Reihe von Verfahren der natürlichen Sprachverarbeitung (einschließlich NLP), des maschinellen Lernens und der künstlichen Intelligenz, um natürliche Sprache, manchmal sogar den Tonfall, zu verstehen und entsprechend zu reagieren. Mit Hilfe von Millionen eingebauter Schemata analysiert der Agent den Kontext des Gesprächs und gibt dem Benutzer eine passende Antwort. Es gibt sogar fortgeschrittene Modelle für Menschen mit Behinderungen, bei denen der Agent automatisch die Sprache vereinfacht, wenn er erkennt, dass ein Kind oder eine Mensch mit geistiger Einschränkung mit ihm spricht.
Konversationsagenten, die eine menschenähnliche Interaktion bieten, fungieren als virtuelle Assistenten, die dem Menschen im Kontext der Technik-Mensch-Kommunikation dabei unterstützen, Informationen schneller zu erhalten oder um personalisierte Dienste anzubieten. Auf der Gefühlsebene kann dies ein Stück mehr an Autonomie bringen, um den eigenen Kompetenzzuwachs und Lern- und Informationszyklus selbstgesteuert erwirken bzw. beeinflussen zu können.
Verschiedene Arten von CAs und ihre Unterschiede:
Konversationsagenten werden in Text- und Sprachmodelle unterteilt und unterscheiden sich auch dadurch, dass einige trainierbar sind, während andere nur über einen begrenzten Vorrat an vordefinierten Schlagwörtern statt Programme und Algorithmen verfügen.
Chatbots mit künstlicher Intelligenz nutzen KI und maschinelles Lernen, um sich während eines Dialogs zu verbessern und sich sogar an frühere Unterhaltungen zu erinnern. Sie können natürlichere, menschenähnliche Gespräche führen und komplexe Anfragen bearbeiten. Beispiele sind Chat GPT, Google Assistant oder Amazon Alexa, die auf natürlicher Sprachverarbeitung und maschinellem Lernen basieren.
Virtuelle Assistenten können persönliche Aufgaben wie Terminplanung, Erinnerungen, E-Mail-Verwaltung usw. übernehmen. Sie lernen aus der Interaktion mit dem Nutzer und passen sich an dessen Präferenzen an. Beispiele sind Siri von Apple oder Cortana von Microsoft.
Kundendienst Agenten sind darauf spezialisiert, Kundenanfragen zu bearbeiten, Probleme zu lösen und Support zu leisten. Sie können regelbasiert oder lernfähig sein, je nach den Anforderungen des Unternehmens. Beispiele sind der Kundendienst-Chatbot von Zendesk, Amazons virtuelle Assistentin "Alexa" usw.
Einfluss von CUIs und CAs auf die Zukunft der Mensch-Maschine-Interaktion:
Die Einführung von Conversational User Interfaces und Conversational Agents hat das Potenzial, die Art und Weise, wie Menschen mit Technologie interagieren, zu verändern. Durch eine natürlichere und menschenähnlichere Kommunikation können Nutzer effizienter auf Informationen zugreifen, komplexe Aufgaben bewältigen und personalisierte Dienste in Anspruch nehmen.
Für die Gesellschaft bedeutet dies eine Reihe von Veränderungen und Chancen, die von einer besseren Zugänglichkeit der Technologie bis hin zu neuen Möglichkeiten für Unternehmen, den Arbeitsmarkt und die Arbeitsweise reichen. Es ist jedoch wichtig, die möglichen Auswirkungen auf die Gesellschaft zu berücksichtigen und sicherzustellen, dass diese Technologien verantwortungsvoll eingesetzt werden.
Für Menschen mit Behinderungen birgt es die Chance, mehr Autonomie zu erlangen und Wissen in verständlicher Sprache zu erhalten. Ebenso sich, theoretisch, unbegrenzte Wiederholungen von Wissen oder Erklärungen abbilden zu lassen.
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