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tet werden, hat IBM seine Rechenzentren in Eu-
ropa um die kognitiven Services erweitert. In die-
sem Zuge ist für die europäischen Kunden ge-
währleistet, dass ihre Daten nach europäischen
Normen, der Datenschutz Grundverordnung (DS-
GVO/ GDPR) geschützt und verfügbar sind.
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Der Watson Assistant Service ermöglicht es,
Applikationen um das Verständnis von natürli-
cher Sprache und Machine-Learning-Kompo-
nenten zu erweitern. In Abbildung 1 ist die Archi-
tektur des Watson Assistant Service abgebildet.
In dem Architekturbild ist ersichtlich, dass der
Input für einen Dialog über verschiedenste Ka-
näle und Eingänge erfolgen kann. Die Applika-
tion verarbeitet den Input des Nutzers und leitet
diesen weiter an den Watson Assistant Service.
Der Service interpretiert den Input des Nutzers
und erkennt, welche Absicht (Intent) der Nutzer
mit seiner Anfrage verfolgt. Basierend auf dem
erkannten Intent wird eine Dialogabfolge ge-
startet. Die Applikation kann um weitere Servi-
ces aus der IBM Cloud erweitert werden, wie
zum Beispiel den Text-to-Speech Service, wel-
cher den schriftlichen Dialog in natürlicher
Sprache ausgibt. Des Weiteren kann sich die
Applikation über verschiedene Schnittstellen
mit unterschiedlichen Back-End Systemen ver-
binden und die angeforderten Informationen
der Applikation bereitstellen.
Um den Watson Assistant Service zu nutzen
muss man sich einen IBM Cloud Account er-
stellen und den entsprechenden Service aus
dem Service-Katalog auswählen. Daraufhin
große Rolle. In diesem Beitrag fokussiert sich
die Analyse auf das Chatbot Framework von
IBM: Watson Assistant Service.
Begonnen hat die Chatbot-Framework-Historie
der IBM mit dem Dialog Service, führte weiter
zu Watson Conversation Service und heißt seit
Februar 2018 Watson Assistant Service. Die-
ser Service, wie viele weitere aus den Berei-
chen Cognitive, Analytics, Security, usw., sind
über die IBM Cloud verfügbar. Die IBM Cloud
bietet die Möglichkeit, Applikationen, Web-
und Mobile Applikationen zu entwickeln und in
der Cloud zu hosten.
Die Services sind bereits sofort-anwendbare oder
konfigurierbare Applikationen, die Funktionali
täten, wie der Watson Assistant Service, bieten.
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Im Zuge der steigenden Anforderungen an Da-
tensicherheit und der Befürchtung von Kunden,
dass ihre Daten außerhalb von Europa verarbei-
Formen und Ausprägungen von
kognitiven Systemen
Zu kognitiven Systemen zählen grundsätzlich
Anwendungen oder Services, die Teile oder
Kombinationen aus den bereits hier erwähnten
Technologien beinhalten. Eine Ausprägung von
kognitiven Systemen sind Chatbot Frameworks,
die auf natürlicher Sprache („Natural Langua-
ge“) beruhen. Folgende technologische Teilge-
biete spielen in diesem Zusammenhang eine
Rolle:
·
·
Rule-based Pattern Recognition
·
·
Natural Language Classifier
·
·
Rule-based Conversation Manager
·
·
Speech Recognition
Rule-based Pattern Recognition ermöglicht es,
Muster, Unregelmäßigkeiten oder Zusammen-
hänge in Daten festzustellen und diese zur wei-
teren Verarbeitung bereitzustellen. Eine Mög-
lichkeit, diese Mustererkennung durchzufüh-
ren, ist die Nutzung von „Regular Expressions“.
Das Verständnis für die Absicht des Ausdrucks
eines Satzes in natürlicher Sprache ist Be-
standteil des Natural Language Classifier
(NLC), welcher ein Teilgebiet des Natural Lan-
guage Processing (NLP) ist. Ein NLC sollte bei-
spielsweise Sätze bestimmten Kategorien zu-
ordnen, also Clustern, und so den Intent eines
Inputs erkennen.
IBM Watson Assistant
Es gibt unterschiedliche Anbieter auf dem
Markt für Chatbot Frameworks. Natürlich spie-
len die bekannten Technologiekonzerne, wie
Facebook mit Wit.ai und Google mit Api.ai, eine
Abb. 1: Architektur IBM Watson Assistant (Quelle: IBM, 2018)
Cognitive Financial Advisor
Autoren
Dr. Patrick Hedfeld
ist FOM Hochschuldozent in Frankfurt und unterrichtet dort
Wirtschaftsethik und IT-Management. Als freier Publizist
widmet er sich modernen Themen an der Schnittstelle zwischen
IT und Fachlichkeit.
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Kalle Pütz
Business Transformation Consultant
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