KI: Evorus wird selbstständig

Researcher der Carnegie Mellon University haben nun das auf Künstlicher Intelligenz (KI) basierende Chatbot-System 'Evorus' entwickelt, das kontinuierlich von Menschen trainiert wird und dadurch immer weniger abhängig von ihnen ist. 'Evorus ist nicht das erste System, das menschliche Intelligenz einsetzt, um eine breite Palette von Fragen zu beantworten. Was es von anderen jedoch erheblich abhebt, ist, dass Menschen gleichzeitig die KI des Systems trainieren, wodurch diese allmählich weniger abhängig von Menschen wird', erklärt Researcher Jeff Bigham. Evorus rekrutiert bereits Crowd Worker auf Anfrage von Amazon Mechanical Turk, um Fragen von Nutzern zu beantworten. Die Crowd Worker stimmen jeweils über die beste Antwort ab. Evorus verfolgt zudem auch die bereits gestellten und beantworteten Fragen und beginnt im Laufe der Zeit, diese Antworten für nachfolgende Fragen vorzuschlagen.

Die Forscher haben darüber hinaus auch einen Prozess entwickelt, mit dem die KI dazu beitragen kann, eine Anfrage mit weniger Crowd-Worker-Beteiligung zu genehmigen. 'Unternehmen haben sich viel Mühe gegeben, Leuten beizubringen, wie man mit Bot-Assistenten spricht, da die Sprache und die Themen der Geräte begrenzt sind. Jetzt lassen wir die Leute freier sprechen und es ist der Assistent, der lernen muss, sich ihnen anzupassen', erklärt Bigham. Da Sprachassistenten bislang auch keine Höflichkeitsformen erwarten, gehen Experten sogar davon aus, dass gängige Modelle Kindern Manieren abgewöhnen.

Die Entwicklung des KI-Systems ist noch nicht abgeschlossen. Derzeit laden die Researcher Freiwillige dazu ein, Evorus zu testen. 'Mit Evorus haben wir eine gute Möglichkeit der Zusammenarbeit zwischen Maschinen und der Menge gefunden', resümiert Bigham. Seine Hoffnung ist, dass die KI mit immer größer werdendem System, in der Lage sein wird, einen stetig wachsenden Prozentsatz von Fragen zu bewältigen, während die Anzahl der Crowd Worker relativ konstant bleibt. In der fünfmonatigen Einführung von Evorus mit 80 Nutzern und 181 Gesprächen wurden in zwölf Prozent der Fälle automatisierte Antworten auf Fragen ausgewählt. Die Crowd-Abstimmung wurde währenddessen um fast 14 Prozent reduziert.

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