KI-Chatbots sind Softwareprogramme, die menschliche Gespräche nachahmen. Sie nehmen Benutzereingaben in natürlicher Sprache (Text oder Sprache) entgegen und versuchen, hilfreich zu antworten. Laut Microsoft sind KI-Chatbots Anwendungen, die „menschliche Gespräche emulieren und verstehen“.
Beispielsweise können Chatbots Fragen beantworten, Empfehlungen geben oder Aufgaben wie Terminbuchungen automatisieren. IBM erklärt ähnlich, dass ein Chatbot „menschliche Konversation simuliert“ und weist darauf hin, dass moderne Chatbots oft natürliche Sprachverarbeitung verwenden, um Fragen zu interpretieren und Antworten zu formulieren. Kurz gesagt ermöglichen KI-Chatbots Menschen die Interaktion mit Computern in gewöhnlicher Sprache und überbrücken so die Kluft zwischen menschlicher Sprache und maschineller Logik.
Wichtige KI-Technologien
KI-Chatbots kombinieren mehrere fortschrittliche KI-Techniken:
- Natürliche Sprachverarbeitung (NLP): Ermöglicht dem Chatbot, Texte oder Spracheingaben zu analysieren und zu interpretieren. NLP-Algorithmen zerlegen beispielsweise einen Satz in Tokens (Wörter oder Phrasen) und helfen dem Bot, Grammatik und Kontext zu verstehen.
- Maschinelles Lernen & Deep Learning: Der Chatbot lernt aus Beispielen von Sprache und Gesprächen, um seine Antworten im Laufe der Zeit zu verbessern. Durch das Training mit echten Dialogen und geschriebenem Text erkennt das System Muster (z. B. häufige Fragen und deren Antworten).
- Große Sprachmodelle (LLMs): Sehr große neuronale Netze (oft basierend auf Transformer-Architekturen), die auf riesigen Textdatensätzen trainiert wurden. LLMs verfügen über Milliarden von Parametern und können menschenähnlichen Text verstehen und erzeugen. Sie erfassen sprachliche Muster über Sprachen und Fachgebiete hinweg.
Diese Technologien ermöglichen es Chatbots, freie Fragen zu verarbeiten und natürlich klingende Antworten zu generieren.
Wie Chatbots Nutzer verstehen
Wenn Sie eine Nachricht senden, wendet der Chatbot natürliche Sprachverständnis (NLU) darauf an. Er zerlegt die Eingabe in Teile (Tokens) und identifiziert die Absicht des Nutzers (was der Nutzer möchte) sowie relevante Entitäten (wichtige Details wie Namen, Daten oder Orte).
Wenn Sie zum Beispiel fragen: „Wie ist das Wetter morgen in Paris?“, erkennt der Chatbot die Absicht (Wettervorhersage) und extrahiert die Entitäten („Paris“ und „morgen“). Moderne KI-Chatbots verwenden Deep Learning, sodass sie die Bedeutung auch bei informeller, mehrdeutiger oder fehlerhafter Formulierung erfassen können.
Training von KI-Chatbots
KI-Chatbots basieren auf Sprachmodellen, die mit riesigen Textmengen trainiert wurden. Während des Trainings verarbeitet das Modell Milliarden von Wörtern und passt seine internen Parameter an, um das nächste Wort in einem Satz kontextabhängig vorherzusagen.
In der Praxis wird das Modell mit umfangreichen Textkorpora gefüttert (z. B. die gesamte Wikipedia oder das Internet) und lernt daraus Grammatik, Fakten und gebräuchliche Ausdrücke.
Nach dem Training kann der Chatbot neue Antworten generieren, indem er Wort für Wort vorhersagt und dabei die gelernten Muster nutzt. Wichtig ist, dass das Modell den Text nicht wortwörtlich speichert, sondern Wissen implizit in seinen Parametern kodiert.
Ein gut trainierter Chatbot kann also eine Antwort synthetisieren, selbst wenn er die genaue Frage während des Trainings nie gesehen hat.
Transformer und große Sprachmodelle
Abbildung: Eine Transformer-Netzwerkarchitektur (Encoder links, Decoder rechts). Der Encoder verarbeitet die Eingabe, der Decoder erzeugt die Ausgabe. Moderne Chatbots basieren auf Transformern.
Ein Transformer-Netzwerk wandelt Wörter in numerische Vektoren um und nutzt Multi-Head-Attention, um jedes Wort in einem Satz gleichzeitig mit allen anderen Wörtern in Beziehung zu setzen. So erfasst das Modell den Kontext über die gesamte Eingabe hinweg.
Im Gegensatz zu älteren sequentiellen Modellen (wie RNNs) verarbeiten Transformer alle Wörter parallel und trainieren deutlich schneller. Durch das Stapeln vieler Transformer-Schichten entsteht ein großes Sprachmodell (LLM) wie GPT-4 oder Googles PaLM. Diese LLMs sind darauf trainiert, Sprache in großem Umfang zu verstehen und zu erzeugen, und können dank ihrer enormen Parameterzahl sogar übersetzen, zusammenfassen oder Fragen beantworten.
Antworten generieren
Bei der Antwortgenerierung kann ein KI-Chatbot eine von zwei Methoden verwenden:
- Retrieval-basiert: Der Chatbot wählt eine Antwort aus einem festen Satz möglicher Antworten (z. B. einer FAQ-Datenbank). Frühe Chatbots arbeiteten so. Bei einer erkannten Frage gibt der Bot einfach die gespeicherte Antwort zurück. Dieser Ansatz ist schnell und zuverlässig bei erwarteten Anfragen, kann aber keine Fragen außerhalb der Datenbank beantworten.
- Generative (KI-)Modelle: Der Chatbot erzeugt eine neue Antwort Wort für Wort mithilfe seines Sprachmodells. Bei jedem Schritt sagt er das wahrscheinlichste nächste Wort voraus, basierend auf dem bisherigen Gespräch. So kann der Bot einzigartige Antworten formulieren und auch neue Fragen beantworten, die er zuvor nie gesehen hat. Allerdings kann er aufgrund der Wahrscheinlichkeitsberechnung manchmal falsche oder unsinnige Antworten liefern.
Menschliches Feedback und Gesprächskontext
Nach dem ersten Training werden Chatbots oft mit menschlichem Feedback feinjustiert. Trainer überprüfen die Ausgaben des Chatbots und helfen ihm, sich zu verbessern – sie verstärken gute Antworten und korrigieren schlechte. Dieser Prozess, bekannt als Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF), hilft dem System, unangemessene oder voreingenommene Inhalte zu vermeiden. Beispielsweise können Menschen eine Antwort als „toxisch“ oder „themenfremd“ markieren, damit das Modell solche Antworten künftig vermeidet.
KI-Chatbots verfolgen auch den Gesprächskontext. Sie können sich an frühere Teile eines Dialogs erinnern und diese Informationen nutzen, um kohärente Antworten zu geben. Wenn Sie zum Beispiel Folgefragen stellen, weiß der Chatbot, dass Sie sich auf das vorherige Thema beziehen, und antwortet entsprechend. Dieser zustandsabhängige Kontext ermöglicht mehrstufige Gespräche und natürlichere Interaktionen.
Beispiele für KI-Chatbots
Viele bekannte virtuelle Assistenten sind KI-Chatbots. Apples Siri und Amazons Alexa reagieren auf Sprachbefehle, während Googles Gemini und OpenAIs ChatGPT per Text kommunizieren. Unternehmen setzen Chatbots auch auf Websites und in Apps ein, um Kundenanfragen zu bearbeiten, Termine zu vereinbaren oder beim Einkauf zu unterstützen. Alle diese Systeme basieren auf denselben Kern-KI-Technologien zur Sprachverarbeitung und Antwortgenerierung.
Herausforderungen und Grenzen
KI-Chatbots sind leistungsfähig, aber nicht perfekt. Da sie immer versuchen zu antworten, können sie manchmal halluzinieren – also selbstbewusst falsche oder irreführende Informationen liefern. Wie ein Experte anmerkt, ist ein Chatbot im Grunde „eine Maschine, die mathematische Berechnungen durchführt“, um Wörter zu erzeugen. Er versteht Bedeutung oder Absicht nicht wirklich wie ein Mensch.
Daher können Chatbots dieselbe Frage zu unterschiedlichen Zeiten unterschiedlich beantworten und mehrdeutige oder knifflige Anfragen falsch interpretieren. Nutzer sollten wichtige Ausgaben von Chatbots besonders in kritischen Situationen stets überprüfen.
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Was ist ein Large Language Model?
KI-Chatbots funktionieren, indem sie natürliche Sprachverarbeitung mit maschinellem Lernen und groß angelegten Sprachmodellen kombinieren. Sie analysieren Benutzereingaben, um die Absicht zu erkennen, und rufen dann entweder eine vorgefertigte Antwort ab oder generieren eine neue mithilfe eines trainierten Modells.
Moderne Chatbots verwenden transformerbasierte LLMs, die auf riesigen Textdatensätzen trainiert wurden, was ihnen ermöglicht, zu einer Vielzahl von Themen mit menschenähnlicher Sprachgewandtheit zu kommunizieren. Das Ergebnis ist ein Werkzeug, das überraschend natürliche Dialoge führen kann. Während diese Modelle mit mehr Daten und besserem Training immer leistungsfähiger werden, bleiben KI-Chatbots im Kern statistische Werkzeuge, weshalb menschliche Kontrolle weiterhin wichtig ist.
