Wie simuliert ein Chatbot ein Gespräch mit einem Menschen?

Chatbots sind seit einiger Zeit ein seltsames, aber nützliches Online-Tool. Das Aufkommen KI-basierter Sprachmodelle wie GPT-4 und des von ihm unterstützten ChatGPT-Chatbots hat der Mensch-Bot-Mensch-Schnittstelle neues Leben eingehaucht. Aber wie simulieren KI-Chatbots menschenähnliche Gespräche?

Was sind Chatbots? Wie funktionieren Chatbots?

Vor ChatGPT , Claude und Google Bard gab es rudimentärere Chatbots. Sie werden regelbasierte Chatbots oder Entscheidungsbaum-Chatbots genannt.

Regelbasierte Chatbots passen sich nicht an Situationen an, verstehen den Kontext nicht und können keine menschliche Logik simulieren. Vielmehr verfügen sie über eine Reihe von Regeln, Vorlagen und Dialogbäumen, die vom Entwickler festgelegt werden und an die sie sich halten müssen.

Regelbasierte Chatbots befolgen vordefinierte Bedingungen, wenn sie dazu aufgefordert werden. Schlüsselwörter sind hier ein wichtiger Faktor. Die Eingaben des Benutzers werden vom Chatbot nach bestimmten Wörtern durchsucht, um ihm zu helfen, zu verstehen, was gefragt wird. Ohne die Fähigkeit, den Kontext zu verstehen, müssen sich regelbasierte Chatbots auf Hinweise wie diese verlassen, um nützliche Antworten zu geben.

Viele Unternehmen nutzen regelbasierte Chatbots als Puffer zwischen Kunden und menschlichen Vertretern. Wenn Sie jemals versucht haben, Ihren Strom- oder Mobilfunkanbieter zu kontaktieren, wurden Sie möglicherweise gebeten, Ihre Anfrage zunächst einem Chatbot zu erläutern. Darüber hinaus kann ein Chatbot erscheinen, wenn Sie eine Website besuchen, um eine Frage zu stellen.

Regelbasierte Chatbots können komplexe, vielschichtige Fragen nicht beantworten. Sie dienen dazu, kurze und einfache Fragen zu beantworten, beispielsweise „Meine Kontodaten ändern“ . Eine Frage, die viele Variablen enthält, kann für einen regelbasierten Chatbot außerhalb des Anwendungsbereichs liegen, entweder weil er nicht darauf trainiert ist, natürliche Sprache zu interpretieren, oder weil seine Wissensdatenbank begrenzt ist.

Regelbasierte Chatbots können ohne manuelle Eingriffe während der Entwicklungsphase nicht verbessert werden. Dies liegt daran, dass sie nicht aus früheren Interaktionen lernen können.

Auch KI-Chatbots erhalten Regeln. Beispielsweise darf ChatGPT nicht über Kriminelle schwören oder Ratschläge erteilen. Allerdings geht die Art und Weise, wie KI-Chatbots funktionieren und interagieren, über das hinaus, was ein regelbasierter Chatbot bewältigen kann.

Wie funktioniert AI Chatbot?

ChatGPT ist nicht der Anfang von Chatbot AI. Bevor ChatGPT zum Mainstream wurde, verwendeten einige weniger fortschrittliche Chatbots noch KI, um mit Benutzern zu interagieren.

Nehmen Sie zum Beispiel Eviebot. Evie wurde 2008 eingeführt und nutzt KI, um mit Benutzern zu interagieren. Als lernender KI-Chatbot kann Evie ihre Konversationsfähigkeiten verbessern, indem sie aufzeichnet, was andere Benutzer zuvor eingegeben haben. Tatsächlich verwendet Evie dasselbe KI-System wie Cleverbot, ein weiterer Chatbot, der Ende der 2000er und Anfang der 2010er Jahre zum Mainstream wurde.

Aber dieser Chatbot ist weit entfernt von den modernen Versionen, die wir heute verwenden.

Chat-Bildschirm auf der Eviebot-Website

Wie Sie im Screenshot oben sehen können, ist Evie nicht gut darin, Fragen richtig zu beantworten oder sich den Gesprächsverlauf zu merken. Innerhalb von Sekunden sagte der Chatbot, sein Name sei Eliza, änderte ihn aber in der nächsten Antwort in Adam.

Außerdem ist Evie keine großartige Informationsquelle. Als wir Evie fragten, wie groß die Sonne sei, antwortete sie: „Größer als meine Zukunft.“ Obwohl Evie humorvoll ist, ist sie nicht gut darin, Benutzern sachliche Informationen zu liefern, egal wie beliebt sie sind. Wenn Sie auf der Suche nach einem unterhaltsameren oder ausgefalleneren Chatbot-Erlebnis sind, ist Evie möglicherweise die richtige Wahl für Sie.

Seiten wie Cleverbot und Evie sind sicherlich unterhaltsam, für den praktischen Einsatz jedoch nicht geeignet. Bis Ende 2022 beginnt die Welt zu erkennen, wie nützlich KI-Chatbots sein können.

Wie simuliert ein Chatbot ein Gespräch?

Die Frage bleibt: Wie simulieren KI-Chatbots wie ChatGPT genaue Gespräche mit Menschen?

Im November 2022 veröffentlichte OpenAI eine öffentlich zugängliche Version seines großen Sprachmodells GPT-3.5 namens ChatGPT. Dies ist der erste KI-Chatbot, der die Fähigkeit demonstriert, sehr menschliche Gespräche zu simulieren.

Erstens steht das „GPT“-Element im Namen des Tools für „Generative Pre-training Transformer“, eine Art großes Sprachmodell (LLM). Sie haben vielleicht gesehen, dass beide Begriffe im Jahr 2023 häufig verwendet wurden, aber was bedeuten sie wirklich?

LLM ist ein KI-Lernmodell, das von allen wichtigen KI-Chatbots verwendet wird, die Sie heute sehen. Es basiert auf einem KI-Algorithmus, der Deep-Learning- Methoden nutzt , um auf einer äußerst komplexen Ebene zu arbeiten. Alle LLMs werden mit sehr großen Datensätzen trainiert, wodurch sie über einen riesigen Wissenspool verfügen, um Probleme zu lösen und Fragen zu beantworten. ChatGPT-4 wurde beispielsweise mit zwischen 1 Billion und 1,7 Billionen Parametern und Terabytes an Daten trainiert (obwohl OpenAI nicht genau verraten hat, wie viele).

GPT ist eine spezielle Art von LLM, das künstliche neuronale Netze mit Deep-Learning-Fähigkeiten umfasst. GPTs sind vorab trainierte Modelle mit einer riesigen Datenbank an Informationen, aus denen man lernen kann. Im Fall von ChatGPT umfasst dies Texte aus Büchern, Zeitschriften, Artikeln usw. Aber wie kann ChatGPT trotz all dieser Daten auf menschenähnliche Weise mit Benutzern kommunizieren?

Während der Entwicklung von ChatGPT wurde es mithilfe von Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) trainiert. Diese Art von Training nutzt Verstärkung, um ChatGPT in den gewünschten Chatbot zu verwandeln. Mit einem Belohnungs- und Feedback-Modell kann ChatGPT verstehen, welches Feedback nützlich oder „gut“ ist und welches nicht. Diese Methode ermöglicht es ChatGPT auch, den Konversationskontext besser zu erfassen, was bedeutet, dass es effektiver auf Eingabeaufforderungen reagieren kann.

Die natürliche Sprachverarbeitung von ChatGPT spielt auch eine große Rolle bei der Reaktion auf Benutzer, einschließlich der Erkennung spezifischer Sprach- und Emotionsmuster. Während des Trainings wurden dem Algorithmus Beispiele menschlicher Gespräche zur Verfügung gestellt, um besser zu verstehen, wie Menschen kommunizieren. Der Algorithmus kann sogar Signale wie „Hallo“ und „Auf Wiedersehen“ notieren, um den Stand des Gesprächs zu verfolgen.

Wie entwickeln sich KI-Chatbots?

OpenAI hat einige begrenzte Informationen zu GPT-5, der nächsten Version von LLM, veröffentlicht. Das Besondere an GPT-5 (abgesehen von einer aktuelleren Wissensbasis) ist, dass es angeblich künstliche allgemeine Intelligenz (AGI) in den Algorithmus einbezieht. Angesichts der Tatsache, dass AGI theoretisch die menschliche Wahrnehmung simulieren könnte, könnte dies bahnbrechend sein.

ChatGPT hat die Welt im Sturm erobert und tut dies auch weiterhin, aber KI-Chatbots enden nicht mit OpenAI. Unternehmen auf der ganzen Welt arbeiten daran, ihre KI-Chatbots zu verbessern, um Gespräche mit Menschen zu simulieren, wobei einige KI-Chatbots die Dinge auf eine physische Ebene bringen.

Nehmen Sie als Beispiel Desdemona, ein Robotermodell, das KI zur Kommunikation nutzt.

Desdemona wurde von Hanson Robotics und SingularityNET entwickelt und ist die „kleine Schwester“ des berühmten Roboters Sophia, der aufgrund seiner beeindruckenden menschenähnlichen Merkmale und seines Temperaments Schlagzeilen gemacht hat.

Im Gegensatz zu Sophia konzentriert sich Desdemona auf die Musik und ist sogar Teil einer Band mit anderen menschlichen Musikern. Der KI-Algorithmus greift auf die verfügbare Musikbibliothek zurück und ermöglicht es Desdemona, berühmte Lieder mitzusingen. Robot trat sogar live mit ihren Bandkollegen auf.

Aber Desdemona kann auch mit Menschen reden und sich unterhalten. Im Jahr 2022 wurde Desdemona vom YouTube-Ersteller Discover Crypto interviewt. Darin beantwortete der Schöpfer ihres KI-Algorithmus, Ben Goertzel, auch einige Fragen zur KI und ihrer Zukunft.