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Teil 1: Sentence Component

Lernen und Verstehen


Im heutigen Alltag ist das Thema Human Machine Interaction aktueller denn je. Sei es am Bank- oder Ticketautomaten, beim Autofahren, beim Carsharing, beim Smart Home oder bei Apps auf Smartphones, Tablets, Wearables, Notebooks oder Spielekonsolen. Immer wieder kommt es zum Dialog zwischen Mensch und Maschine. Das Problem dabei ist, dass Menschen sich normalerweise in gesprochener oder geschriebener ­natürlicher Sprache unterhalten und Maschinen über APIs und Datenprotokolle.

Video: Machine Intelligence at Google Scale: Vision/Speech API, TensorFlow and Cloud Machine Learning

Seit den 1960er Jahren wird zum Thema Künstliche Intelligenz intensiv geforscht, um den Austausch zwischen Mensch und Maschine in natürlicher Sprache zu ermöglichen. Gerade in der Spracherkennung gibt es heute sehr gute Algorithmen zur Umwandlung von akustischen Signalen in Text. Das Problem des maschinellen Verstehens und Lernens, basierend auf natürlicher Sprache, ist aber zu großen Teilen immer noch ungelöst. Die hier vorgestellte Lösung basiert auf einem Konzept, das wir Cogniology genannt haben. Wir meinen damit die Wissenschaft des kognitiven Verstehens und Lernens. Cogniology umfasst zwei miteinander verbundene Komponenten: eine Wissensbasis, bestehend aus Regeln und damit verbundenen Fakten, sowie ein Metaregelwerk, das definiert, wie aus vorhandenen Regeln und Fakten neue Regeln und Fakten entstehen. Sowohl Regeln als auch Metaregeln basieren dabei auf natürlicher Sprache.

Durch ein Beispiel aus der Praxis möchten wir Schritt für Schritt die Anwendung der Technologie demonstrieren. Hierfür entwickeln wir einen Digitalassistenten für Zahnärzte. Der Digitalassistent soll während der Behandlung der Konversation zwischen Zahnarzt und Patient folgen und sich die Behandlungsleistungen merken. Nach der Behandlung soll er aus den Behandlungsleistungen eine Rechnung oder einen Heil- und Kostenplan erstellen und per E-Mail an den Patienten senden. Zudem sollte er in der Lage sein, aus der Konversation zwischen Zahnarzt und Patient herauszufinden, welchen Termin der Zahnarzt mit dem Patienten für die weitere Behandlung vereinbart hat. Der Termin soll in den Kalender eingetragen und per E-Mail an den Patienten gesendet werden. Dieses Beispiel werden wir in diesem und weiteren Artikeln ständig vertiefen.

Beginnen wir mit einem einfachen Hello-World-Beispiel. Damit wir unsere erste Sentence Component realisieren können, brauchen wir eine Klasse. Unter dem Package de.meine-firma erstellen wir eine neue Klasse und geben ihr einen Namen, z. B. Greeting. Wir fügen dann eine Methode mit dem Namen helloWorld ein und annotieren sie mit @Sentence. Als Argument der Annotation geben wir Hallo die Welt ein. Wenn wir soweit sind, sieht unsere Klasse wie in Listing 1 aus.

Listing 1: Hello World

public class Greeting { @Sentence("Hallo die Welt.") public String helloWorld() { return "Die Welt grüßt dich!"; } }

Klassen- und Methodenname spielen dabei keine Rolle. Wichtig ist die Annotation @Sentence. Innerhalb der Annotation muss ein grammatikalisch korrekter Satz eingegeben werden.

Nun ist unsere Sentence Component soweit fertig. Sie muss lediglich als JAR-Datei exportiert und nach der Registrierung auf der Seite in www.cognogy.com hochgeladen werden. Um die Sentence Component zu exportieren, wählen wir auf www.cognogy.com im Menü Demo aus. Dort sehen wir eine Schaltfläche Upload Component zum Hochladen der JAR-Datei. Wir laden unsere JAR-Datei hoch und schrei­ben im Bereich Request „Hallo die Welt“. Anschließend klicken wir auf run. Im Bereich Respond müssten wir „Die Welt grüßt dich!“ sehen.

amri_cogniology_1.tif_fmt1.jpgAbb. 1: Die Sentence Component in Aktion

Geschafft! Nun wissen wir, wie eine Sentence Component erstellt und getestet wird u...

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