LSMueller @albu - Künstliche Intelligenz - eine Verortung Lena-Sophie Müller, Initiative D21

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LSMueller @albu - Künstliche Intelligenz - eine Verortung Lena-Sophie Müller, Initiative D21
@LSMueller
@albu

  Künstliche Intelligenz – eine Verortung

 Lena-Sophie Müller, Initiative D21
 Dr. Aljoscha Burchardt, DFKI, Language Technology Lab
LSMueller @albu - Künstliche Intelligenz - eine Verortung Lena-Sophie Müller, Initiative D21
Goethes
        Zauberlehrling
Illustration etwa 1882
 von Ferdinand Barth;
            gemeinfrei
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CC BY 2.0 |
BagoGames
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Starke KI

             CC BY 2.0 |
            BagoGames
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CC BY-SA 2.0 | Buster Benson
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Schwache KI

         CC BY-SA 2.0 | Buster Benson
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Begriffsverständnis KI-System
                                                                                                                       Sensoren

                                                                                                                           interpretieren und
                                                                                          wahrnehmen                       schlussfolgern
                                                        Umgebung
                                                                                               ausführen                   Entscheidung treffen

                                                                                                             Aktoren
EU High-Level Expert Group on AI (April 2019): A Definition of AI: Main Capabilities and Scientific Disciplines. Übersetzung Lena-Sophie Müller.
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Bilderkennung

8               Pixabay Lizenz
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9   CC BY SA 3.0 DE | Devilfighter_de
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10   http://bit.ly/UK-Mangroves
11   Xue Yujie/Sixth Tone | http://bit.ly/KI-China-Schule
Texterkennung

12               Pixabay Lizenz
13   Pixabay Lizenz
Spracherkennung

14           Pixabay Lizenz
15   Pixabay Lizenz
16   Wiki Commons | Christaelrod16
EIN BEISPIEL AUS DER
SPRACHTECHNOLOGIE

                       17
Chatbots für Customer Support
        ● Gemeinsame Entwicklung eines Chatbots    Customer                System
           ○ Unterstützung von CSAs durch
                                                   Hi
              Vorschläge aus FAQs und (Produkt-)
              Datenbanken                                                       Hi Paul
        ● Textanalyse für den Aufbau von
          Wissensgraphen über Produkte,                            How can I help you?
          Komponenten, Kundenprobleme              Can you explain me how
                                                   to setup an email account
                                                   on my Moto Z?
                                                                  In order to help you I
                                    Human
             ?                      Operator
                                                                     need to know your
                                                                        email provider?

                                                   It’s a Gmail account

                                                                  Ok. Here’s what you

                    !                                                   need to do …
                                                                    Did this solve your
        Customers                                                             problem?

                                                   Yes, thanks!

                                    Knowledge
                                    Bases                         18
                                                                                           18
The Moli Chatbot – Types of Dialogs

           How To Questions   Troubleshooting   Facts

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Ressourcen und Trainingsdaten!

Notwendige Ressourcen
• Existierende Dialoge, je mehr desto besser
• Annotierte Dialoge (z.B. vom CSA kategorisierte Kundenanfragen)
• Existierende Wissensbasen (z.B. Dokumentation, FAQs, Call-Center
  Wissensbasis)
Und Trainingsdaten - Im Lenovoprojekt
•   für Fragetyp (3 versch.) - 80216 User Turns gelabelt
•   für Intent (ca. 60) - 39139 User Turns gelabelt
•   für korrekte Antwort aus FAQ - 7272 existierende Dialoge
•   analog für Slots, usw.
                                                                     20
How can I help you?

Q1 I dropped my phone and the screen shattered, and the battery hasn't
been holding a charge well for a couple of months. I have all of the information
to send it in for repair, but I was wondering if a reset would have to be
done on it. There are some things on the phone I need to keep if at all possible.

                                                                                21
WIE MACHT MAN MASCHINEN SCHLAU?

                                  22
Von programmierten Systemen zu selbst-
lernenden Systemen

            Ausgabe                               Ausgabe                            Ausgabe

                                                                                   Maschinelles
          Computer-                               Wissens-           Wissens-                             Daten-
                                 Program-                             basis          Lernen                basis
                                  mierer        verarbeitung                     Merkmalsextraktion,
          programm                                  Suche,            Fakten,                          Trainingsdaten,
                                  erstellt                                       Mustererkennung,        Metadaten,
           Algorithmus,                            Inferenz,          Regeln,
             Heuristik           Software                             Modelle    Merkmalsabbildung        Testdaten
                                                   Planung

             Eingabe                              Eingabe                            Eingabe

        Flaschenhals: Programmierer          Flaschenhals: Wissensbasis         Flaschenhals: Trainingsdaten
         hoher Entwicklungsaufwand             hoher Entwicklungsaufwand          geringer Entwicklungsaufwand
         aufwändige Adaption                   hoher Pflegeaufwand                leichte Anpassbarkeit
         geringe Erklärungsfähigkeit           gute Erklärungsfähigkeit           schlechte Erklärungsfähigkeit

                                                                                                                         23
Am Beispiel Badewanne füllen

                               • Initialzustand:
                                  – Beide Hähne geöffnet
                                  – Zulauftemperatur 38°C

                               • Ziel:
                                  – Wasserstand > 1m
                                  – Temperatur 36,5°C - 38,5°C

                                                                 24
1. Einprogrammieren: Algorithmus

                                   WHILE (Füllstand < 1m)
                                        PRINT „füllen“
                                   ELSE
                                        STOP
                                   END

                                                            25
2. Expertenwissen aufbauen

                     • IF (Füllstand > 1m) THEN END
                     • IF („zu warm“) THEN
                        „drehe warmen Hahn um 10% zu“
                     • IF („zu kalt“) THEN
                        „drehe kalten Hahn um 10% zu“
                     • IF („zu warm“ & „kalter Hahn 0%“) THEN
                        „öffne kalten Hahn um 10%“
                     • IF („zu kalt“ & „warmer Hahn 0%“) THEN
                        „öffne warmen Hahn um 10%“
                     • IF (Füllstand > 1m & NOT Zieltemperatur) THEN
                       „Stöpsel für 2 min ziehen“
                                                                       26
3. Maschinelles Lernen

                         • Daten sammeln, e.g. 10000
                           Füllvorgänge
                         • Modell trainieren
                         • Modell Anwenden

                                                       27
Wie „lernt“ das System von Daten?

                      DIY:

              Sie sind heute meine
            „Support Vector Machine“

                                       28
10
                       9
                       8
                       7
                       6
Bösartige Kriminelle

                       5
Unschuldige Bürger

                       4
                       3
                       2
                       1
                       0

                            0   1   2   3   4   5   6   7   8   9   10

                                                                         29
10
   Bösartige Kriminelle

                            9
   Unschuldige Bürger

                            8
                            7
                            6
Bewerten Sie Frau Müller:

                            5
5.5 Sanftosan                                            x

                            4
4.0 Kriminolin

                            3
                            2
                            1
                            0

                                 0   1   2   3   4   5       6   7   8   9   10

                                                                                  30
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Bösartige Kriminelle

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Unschuldige Bürger

                       8
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                       4
                       3
                       2
                       1
                       0

                            0   1   2   3   4   5   6   7   8   9   10

                                                                         31
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Bösartige Kriminelle

                       9
Unschuldige Bürger

                       8
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                       6
                       5
      = ?
                       4
                       3
                       2
                       1
                       0

                            0   1   2   3   4   5   6   7   8   9   10

                                                                         32
33
10
                     9
                     8
                     7
                     6
                     5
Terroristen

                     4
Unschuldige Bürger

                     3
                     2
                     1
                     0

                          0   1   2   3   4   5   6   7   8   9   10

                                                                       34
Noch nicht entdeckte Finanzbetrüger

  Unschuldig im Gefängnis

Datenqualität                           35
... bezogen auf ethische und gesellschaftliche Fragen

• Expertensysteme, regelbasiert
   – Eher normativ
   – Formalisierbarkeit der Fragestellung
   – Zielkonflikte

• Maschinelles Lernen
   – Eher deskriptiv (ehrlicher: grob intuitiv)
   – Lernbarkeit der Handlungen
   – Hohe Anforderungen an die Daten

• Grundfrage: Unter welchen Bedingungen wollen wir Maschinen trauen?

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Gestaltungsfelder für Betriebsräte und Gewerkschaften

• Wem gehören die Daten?
   – Nicht nur juristisch, sondern monetär
• Welche Arbeiten möchten die Menschen gerne „loswerden“?
   – Gefährlich, monoton, krankmachend, ablenkend, etc.
• Workflows, Entscheidungsprozesse, Qualitätsstandards, etc. dokumentieren und
  definieren
• Wo sollte Technologie sonst noch helfen?
   –   (Mehrsprachige) Kommunikation
   –   Wissensmanagment
   –   Weiterbildung
   –   Inklusion
   –   Work-Life-Balance
• Utopien
   – Was bedeutet Sozialpartnerschaft in einer globalisierten, digital vernetzten (Berufs-)Welt?
   – Was wäre wenn wir nur noch Arbeit für 20 Wochenstunden hätten?

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DANKE UND FEEDBACK

                                                                       Dr. Aljoscha Burchardt
                      Lena-Sophie Müller
                                                                       DFKI
                      Geschäftsführerin
                                                                       Language Technology Lab
                      Initiative D21 e.V.
                                                                       Sachverständiger in der Enquete-
                      Sachverständige in der Enquete-
                                                                       Kommission Künstliche Intelligenz
                      Kommission Künstliche
                      Intelligenz

     lena-sophie.mueller@initiatived21.de               Aljoscha.Burchardt@dfki.de

     Twitter: @LSMueller | @InitiativeD21               Twitter: @albu | @dfki
                                                        Tel. +49-30-23895-1838
                                                        www.dfki.de
     www.InitiativeD21.de                               Alt-Moabit 91c | 10559 Berlin

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DANKE UND FEEDBACK

                                                                       Dr. Aljoscha Burchardt
                      Lena-Sophie Müller
                                                                       DFKI,
                      Geschäftsführerin
                      Initiative D21 e.V.                               Language Technology Lab
                      Sachverständige in der Enquete-                  Sachverständige in der Enquete-
                      Kommission Künstliche                            Kommission Künstliche Intelligenz
                      Intelligenz

     lena-sophie.mueller@initiatived21.de               Aljoscha.Burchardt@dfki.de

     Twitter: @LSMueller | @InitiativeD21               Twitter: @albu | @dfki
                                                        Tel. +49-30-23895-1838
                                                        www.dfki.de
     www.InitiativeD21.de                               Alt-Moabit 91c | 10559 Berlin

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