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Interviews

Stefan Schaffer, Senior Researcher, Deutsches Forschungszentrum für KI (DFKI) – Interviewreihe

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Stefan Schaffer ist Senior Researcher und Gruppenleiter in der Abteilung Kognitive Assistenten des Deutschen Forschungszentrums für Künstliche Intelligenz (DFKI). Seine Arbeiten haben zu mehreren Konversationsschnittstellen für Bereiche wie Mobilität, Automobil, Steuerinformationen, Kundenservice usw. geführt. Derzeit arbeitet er an KI-Chatbots für Wertschöpfungsketten und Hybridveranstaltungen. Vor seinem Eintritt beim DFKI arbeitete Stefan als Produktmanager bei Linon Medien. Er studierte Kommunikationswissenschaft und Informatik und promovierte an der Technischen Universität Berlin im Bereich der multimodalen Mensch-Computer-Interaktion.

Was hat Sie ursprünglich am maschinellen Lernen gereizt?

Schon während meines Studiums hatte ich großes Interesse an der Spracherkennung und belegte Kurse, in denen wir Spracherkenner von Grund auf bauten.

Was hat Sie ursprünglich an der Spracherkennung interessiert?

Die sprachbasierte Mensch-Computer-Interaktion faszinierte mich bereits, als Captain Picard mit „dem Computer“ sprach und aussagekräftige Antworten erhielt.

Eines Ihrer jüngsten Projekte war die Entwicklung einer Chatbot-Schnittstelle für ein Museum, die antizipiert, was Besucher fragen würden. Könnten Sie besprechen, wie Ihr Team dies angegangen ist?

Um die Frage-Antwort-Funktionalität in den Museums-Chatbot zu integrieren, haben wir zunächst viele Fragen gesammelt und diese verwendet, um die Frage-Antwort-Funktionen des Systems zu verbessern. Dies geschah durch die Kategorisierung der Fragen sowie des Antwortmaterials, das wir von unserem Projektpartner Linon Medien, einem auf die Produktion von Sprach- und Textinhalten für Ausstellungen spezialisierten Unternehmen, erhalten haben.

Ihr Team hat außerdem herausgefunden, dass Anmerkungen zu Inhaltstypen die Genauigkeit verbessern können. Welche Art von Genauigkeitsunterschieden sind bei Anmerkungen erkennbar?

Die Inhaltstypanmerkungen verbesserten die allgemeine Genauigkeit des Chatbots beim Verstehen natürlicher Sprache. Das bedeutet, dass das System aufgrund der zusätzlichen Anmerkungen mehr richtige Antworten geben konnte.

Was sind einige der zentralen Herausforderungen beim Aufbau einer Konversations-KI?

Ohne diese Daten kann man in den meisten Fällen nur geskriptete Erlebnisse anbieten, die Gespräche zwischen echten Menschen nachahmen, aber statisch und daher höchst unnatürlich sind. Eine weitere Herausforderung besteht darin, dass der Prozess der Entwicklung einer dialogorientierten KI-Schnittstelle besondere Fachkenntnisse in dem spezifischen Bereich erfordert, in dem das System eingesetzt werden soll. Der Austausch der benötigten Informationen zwischen Conversational Design-Experten und Domänenexperten ist manchmal ein schwieriger Prozess, der die Unterstützung zusätzlicher Experten für benutzerzentrierte Designmethoden erfordert.

Was ist Ihr Ansatz zum Aufbau eines benutzerfreundlichen Chatbots und einer Konversationsbenutzeroberfläche?

Wir folgen strikt dem Paradigma des nutzerzentrierten Designs. Das bedeutet, dass wir bereits in frühen Projektphasen mit unseren Kunden und Anwendern in Kontakt treten, wenn ein System noch nicht verfügbar ist. Wir beginnen mit Fokusgruppen und Datenerfassung und lassen Stakeholder Systemvarianten in frühen Entwicklungsphasen überprüfen.

Was halten Sie von ChatGPT und GPT-4? Gibt es etwas, das Sie anders machen würden?

Derzeit nutzen wir ChatGPT und GPT4 als Tools zur Datengenerierung. Allerdings versuchen wir in der Regel zu vermeiden, die Geschlossenheit dieser Produkte durch den Einsatz in unseren Forschungsprojekten zu unterstützen. Wir gehen davon aus, dass in naher Zukunft vergleichbare Open-Source-Modelle verfügbar sein werden.

Sie werden auf der kommenden Konferenz sprechen Zukunft von Chatbots und Conversational AI Summit Was werden Sie bei der von Group futurista veranstalteten Veranstaltung besprechen?

Ich werde über Zusammenhänge zwischen User Experience und Konversations-KI sprechen. Mein Schwerpunkt liegt auf benutzerzentriertem Design, datengesteuerter benutzerzentrierter Implementierung und Bewertung von Konversationsbenutzeroberflächen.

Vielen Dank für das tolle Interview, Leser, die Stefan Schaffer sprechen hören möchten, sollten vorbeikommen Zukunft von Chatbots und Conversational AI Summit hGehostet von Group futurista.

Ein Gründungspartner von unite.AI und Mitglied der Forbes Technology Council, Antoine ist ein Futurist der sich leidenschaftlich für die Zukunft von KI und Robotik interessiert.

Er ist auch der Gründer von Wertpapiere.io, eine Website, die sich auf Investitionen in bahnbrechende Technologien konzentriert.