Künstliche Intelligenz: Software soll lernen, wie ein Mensch zu denken

Die Technik soll uns eigentlich helfen – doch oft genug gibt es noch Probleme und Computer und Menschen reden aneinander vorbei. Im Online-Shop kann das dazu führen, dass der Kunde den Kauf abbricht. Informatiker aus der Schweiz wollen dies nun ändern und den Handel benutzerfreundlicher machen. Dafür soll die Software lernen, wie ein Mensch zu denken.

Potenzielle Kunden verlassen den Shop aus unterschiedlichsten Gründen. Oft liegt es aber einfach daran, dass sie nicht das finden, was sie suchen. Dabei liegt es oft gar nicht am angebotenen Sortiment, sondern eher an der internen Suche. Denn die Kriterien sind oft zu eng für Kunden, die noch nicht genau wissen, was sie suchen. Die Kommunikation zwischen Mensch und Software geht in diesem Punkt oft knapp aneinander vorbei.

Präferenzen verstehen Computer nur bedingt

Roland Christen, wissenschaftlicher Mitarbeiter am Departement Informatik der Hochschule Luzern, kennt dafür genug Beispiele. Wenn ein Kunde beispielsweise ein Auto sucht, will er vielleicht ein möglichst neues Modell mit etwa 200 PS. Die Werte sind variabel. Deutlicher wird das noch bei der Farbe, denn dort werden häufig nur Präferenzen angegeben – nach dem Motto: Rot oder Blau wäre schön, Silber lieber nicht. Ähnlich verhält es sich bei den Preisangaben. Wenn der Kunde sagt, dass er 10.000 Euro ausgeben will, heißt es nicht, dass er nicht auch über diese Grenze hinausgeht, wenn der Rest des Angebotes stimmt. Das Problem: Der Computer macht aus „so um die 10.000 Euro“ schnell „Maximal 10.000 Euro“.

Die Software generiert aus den Angaben des Kunden harte Kriterien und schließt entsprechend weitere Angebote oft aus. Manche Algorithmen mögen zwar eine Toleranzschwelle nach oben und nach unten haben, jedoch sortieren sie beispielsweise Modelle ab 11.500 Euro aus. Ein Auto mit 250 PS für 12.000 Euro fiele aber aus allen Rastern, auch wenn es das bestmögliche Resultat wäre. Laut der Luzerner Informatiker wird es bei nicht quantifizierbaren Angaben wie Farbe, Modell oder Marke noch schwieriger. Computerprogramme kennen nur „Ja“ oder „Nein“. Anfragen, die Präferenzen ausloten wie „ein rotes Auto wäre schön, ein blaues ginge auch“, verstehen Computer nicht.

Intelligente Software soll zu besserer Angebotsauswahl führen

Davide Cortese, Geschäftsleiter der Firma Arcmedia, die zusammen mit der Hochschule Luzern an dem neuen System arbeiten, halten den Status quo für nicht tragbar – sowohl für Kunden als auch für Händler. Cortese geht davon aus, dass solche präferenzbasierten Abfragen den gesamten E-Commerce-Handel interessieren könnten. Arcmedia und die Hochschule Lutzern haben sich deswegen für das Projekt „Präferenzgesteuerte Produktsuche und Kundenprofilierung für E-Commerce-Anwendungen“, kurz „PrefCom“, zusammengeschlossen. Die entwickelte Software zeigt bereits jetzt, was nach dem neuen System möglich ist. „Der Computer wägt anhand der Kriterien die Angebote gegeneinander ab“, erklärt Roland Christen, technischer Leiter von „PrefCom“. „Ein Produkt gewinnt gegen ein anderes, wenn es in keinem Attribut schlechter und in mindestens einem besser ist.“

Am Beispiel Auto zeigen die Demoversionen bereits wohin die Reise gehen kann: In der präferenzbasierten Suche nach einem Auto kann beim Preis zwischen „hoch“, „niedrig“ oder „ungefähr 10.000 Euro“ gewählt. Eine Abfrage kann auch die Farbe des Autos berücksichtigen, zur Wahl steht etwa: „Red > all others“, also in etwa: „Rot ist meine Lieblingsfarbe. Und wenn es nicht rot ist, ist mir die Farbe egal.“ In einer Demoversion kann man Farben oder Autotypen wie SUV oder Cabriolet mögen oder nicht mögen, also bevorzugen oder negativ gewichten. Und man kann Preis und PS mit einem Regler feineinstellen.