Ein Chatterbot, Chatbot oder kurz Bot ist ein textbasiertes Dialogsystem, das Chatten mit einem technischen System erlaubt.

Er hat je einen Bereich zur Textein- und -ausgabe, über die sich in natürlicher Sprache mit dem System kommunizieren lässt. Chatbots können, müssen aber nicht in Verbindung mit einem Avatar benutzt werden. Technisch sind Chatbots näher mit einer Volltextsuchmaschine verwandt als mit künstlicher oder gar natürlicher Intelligenz. Mit der steigenden Computerleistung können Chatbot-Systeme allerdings immer schneller auf immer umfangreichere Datenbestände zugreifen und daher auch intelligente Dialoge für den Nutzer bieten, wie zum Beispiel das bei OpenAI entwickelte ChatGPT oder das von Google LLC vorgestellte Language Model for Dialogue Applications (LaMDA). Solche Systeme werden auch als virtuelle persönliche Assistenten bezeichnet.

Es gibt auch Chatbots, die gar nicht erst versuchen, wie ein menschlicher Chatter zu wirken (daher keine Chatterbots), sondern ähnlich wie IRC-Dienste nur auf spezielle Befehle reagieren. Sie können als Schnittstelle zu Diensten außerhalb des Chats dienen, oder auch Funktionen nur innerhalb ihres Chatraums anbieten, z. B. neu hinzugekommene Chatter mit dem Witz des Tages begrüßen.

Heute wird meistens durch digitale Assistenten wie Google Assistant und Amazon Alexa, über Messenger-Apps wie Facebook Messenger oder WhatsApp oder aber über Organisationstools und Webseiten auf Chatbots zugegriffen.

Geschichte

Die Geschichte von Chatbots geht bis in die 1960er-Jahre zurück. Als erster Chatbot gilt Eliza, eine erste Demonstration einer virtuellen Psychotherapeutin, die Joseph Weizenbaum in den Jahren 1964 bis 1966 programmierte.

In den darauffolgenden Jahrzehnten haben zahlreiche Entwickler Weizenbaums Modell verwendet, um menschenähnliche Interaktionen mit Chatbots weiterzuentwickeln.

Ein gemeinsames Ziel vieler, die an Chatbots arbeiten, ist, den Turing-Test zu bestehen.

Von 2001 bis 2015 wurde die Chatterbox Challenge ausgerichtet, ein internationaler Wettbewerb, der den Chatbot des Jahres kürte.

Funktionsweise

Die meisten Chatbots greifen auf eine vorgefertigte Datenbank, eine sogenannte Wissensdatenbank mit Antworten und Erkennungsmustern, zurück. Das Programm zerlegt die eingegebene Frage zuerst in Einzelteile und verarbeitet diese nach vorgegebenen Regeln. Dabei können Schreibweisen harmonisiert (Groß- und Kleinschreibung, Umlaute etc.), Satzzeichen interpretiert und Tippfehler ausgeglichen werden (Preprocessing). Im zweiten Schritt erfolgt dann die eigentliche Erkennung der Frage. Diese wird üblicherweise über Erkennungsmuster gelöst, manche Chatbots erlauben darüber hinaus die Verschachtelung verschiedener Mustererkennungen über sogenannte Makros. Wird eine zur Frage passende Antwort erkannt, kann diese noch angepasst werden (beispielsweise können skriptgesteuert berechnete Daten eingefügt werden – „In Ulm sind es heute 37 °C.“). Diesen Vorgang nennt man Postprocessing. Die daraus entstandene Antwort wird dann ausgegeben. Moderne kommerzielle Chatbot-Programme erlauben darüber hinaus den direkten Zugriff auf die gesamte Verarbeitung über eingebaute Skriptsprachen und Programmierschnittstellen.

Neben regelbasierten Chatbots existieren Chatbots auf Basis künstlicher Intelligenz (KI). Chatbots, die auf KI und Natural Language Processing (NLP) basieren, kommen bei komplexeren Abläufen zur Anwendung. Die EU-Kommission beschreibt Systeme auf KI-Basis als solche mit einem intelligenten Verhalten, die die eigene Umgebung analysieren und mit einem spezifischen Grad an Autonomie handeln, um bestimmte Ziele zu erreichen. Derartige Chatbots erkennen die jeweilige Anfrage und Intention des Nutzers, ziehen aus den fortlaufenden Dialogen Schlüsse und entwickeln so ihre Datenbank ständig weiter. Laut Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) handelt es sich bei den lernenden Systemen und den Werkzeugen der KI um „die nächste Entwicklungsstufe der Digitalisierung“. Laut BMBF handele es sich also um technische Systeme, die Probleme eigenständig bearbeiten und sich dabei selbst auf veränderte Bedingungen einstellen können.

Einrichtung eines Chatbots

Die Herausforderung bei der Programmierung eines Chatbots liegt in der sinnvollen Zusammenstellung der Erkennungen. Präzise Erkennungen für spezielle Fragen werden dabei ergänzt durch globale Erkennungen, die sich nur auf ein Wort beziehen und als Fallback dienen können (der Bot erkennt grob das Thema, aber nicht die genaue Frage). Manche Chatbot-Programme unterstützen die Entwicklung dabei über Priorisierungsränge, die einzelnen Antworten zuzuordnen sind. Zur Programmierung eines Chatbots werden meist Entwicklungsumgebungen verwendet, die es erlauben, Fragen zu kategorisieren, Antworten zu priorisieren und Erkennungen zu verwalten. Dabei lassen manche auch die Gestaltung eines Gesprächskontexts zu, der auf Erkennungen und möglichen Folgeerkennungen basiert („Möchten Sie mehr darüber erfahren?“). Ist die Wissensbasis aufgebaut, wird der Bot in möglichst vielen Trainingsgesprächen mit Nutzern der Zielgruppe optimiert. Fehlerhafte Erkennungen, Erkennungslücken und fehlende Antworten lassen sich so erkennen. Meist bietet die Entwicklungsumgebung Analysewerkzeuge, um die Gesprächsprotokolle effizient auswerten zu können. Ein guter Chatbot erreicht auf diese Weise eine mittlere Erkennungsrate von mehr als 70 % der Fragen. Er wird damit von den meisten Nutzern als unterhaltsamer Gegenpart akzeptiert.

Multimediale Chatbots

Ursprünglich rein textbasiert haben sich Chatbots durch immer stärker werdende Spracherkennung und Sprachsynthese weiterentwickelt und bieten neben reinen Textdialogen auch vollständig gesprochene Dialoge oder einen Mix aus beidem an. Zusätzlich können auch weitere Medien genutzt werden, beispielsweise Bilder und Videos. Gerade mit der starken Nutzung von mobilen Endgeräten (Smartphones, Wearables) wird diese Möglichkeit der Nutzung von Chatbots weiter zunehmen (Stand: Nov. 2016). Mit fortschreitender Verbesserung sind Chatbots dabei nicht nur auf wenige eingegrenzte Themenbereiche (Wettervorhersage, Nachrichten usw.) begrenzt, sondern ermöglichen erweiterte Dialoge und Dienstleistungen für den Nutzer. Diese entwickeln sich so zu Intelligenten Persönlichen Assistenten.

Beispiele

  • Im November 2022 startete OpenAI den ChatGPT-Chatbot
  • Google Bard (Februar 2023)
  • Luminous, von dem deutschen Unternehmen Aleph Alpha
  • Open Assistant (April 2023) von Laion, der zurzeit bekannteste Open-Source-Chatbot aus Europa

Literatur

  • Alexander Braun: Chatbots in der Kundenkommunikation, SpringerVS, Wiesbaden 2013, ISBN 978-3-642-62411-7.
  • Markus Kaiser, Aline-Florence Buttkereit, Johanna Hagenauer: Chatbots. Automatisierte Kommunikation im Journalismus und in der Public Relation, SpringerVS, Wiesbaden 2019, ISBN 978-3-658-25493-3
Wiktionary: Chatbot – Bedeutungserklärungen, Wortherkunft, Synonyme, Übersetzungen

Einzelnachweise

  1. ↑ Darren Orf: Google Assistant Is a Mega AI Bot That Wants To Be Absoutely Everywhere. In: Gizmodo. (englisch, gizmodo.com [abgerufen am 19. Juni 2018]).
  2. ↑ The 8 best chatbots of 2016. In: VentureBeat. 21. Dezember 2016 (englisch, venturebeat.com [abgerufen am 19. Juni 2018]).
  3. 1 2 Stephanie: Die Geschichte und Entwicklung von Chatbots. In: Onlim.de. 11. Juni 2020, abgerufen am 11. Juni 2020.
  4. ↑ Archivaufruf der Chatterbox Challenge Preisträger. Domain wurde in 2016 aufgegeben. Archiviert vom Original am 3. August 2015; abgerufen am 16. November 2016 (englisch).
  5. ↑ Mitteilung der Kommission: Künstliche Intelligenz für Europa (COM/2018/237 final), abgerufen am 18. Dezember 2022
  6. ↑ Chatbots DSGVO-konform nutzen: Übersicht für Verantwortliche. 14. Dezember 2022, abgerufen am 18. Dezember 2022 (deutsch).
  7. ↑ Künstliche Intelligenz: Die Plattform Lernende Systeme – BMBF Digitale Zukunft. Abgerufen am 18. Dezember 2022.
  8. ↑ Botsociety: Design, preview and prototype your next chatbot or voice assistant. Abgerufen am 19. Juni 2018 (englisch).
  9. ↑ Botmock – Free chatbot conversation prototyping. (Nicht mehr online verfügbar.) Archiviert vom Original am 20. Juni 2018; abgerufen am 19. Juni 2018 (amerikanisches Englisch).
  10. ↑ Watson Natural Language Understanding. 28. November 2016, abgerufen am 19. Juni 2018 (englisch).
  11. ↑ Dashbot. Abgerufen am 29. Dezember 2022 (englisch).
  12. ↑ Michael Yuan: Building Intelligent, Cross-platform, Messaging Bots. Addison-Wesley, 2015, ISBN 978-0-13-465061-6 (englisch, eingeschränkte Vorschau in der Google-Buchsuche [abgerufen am 19. Juni 2018]).
  13. ↑ Thomas Kuhn: Sprachassistenten verändern unser Leben. WirtschaftsWoche, 28. Juli 2015, abgerufen am 16. November 2016.
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