WIRTSCHAFTSINFORMATIK Westflische WilhelmsUniversitt Mnster WIRTSCHAFTS INFORMATIK Seminar Software

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WIRTSCHAFTSINFORMATIK Westfälische Wilhelms-Universität Münster WIRTSCHAFTS INFORMATIK Seminar Software Agenten als Informationsfilter Referent Stefan Pille

WIRTSCHAFTSINFORMATIK Westfälische Wilhelms-Universität Münster WIRTSCHAFTS INFORMATIK Seminar Software Agenten als Informationsfilter Referent Stefan Pille

WIRTSCHAFTS INFORMATIK q q q q Inhalt Einleitung Allgemeines über Software Agenten Das Training

WIRTSCHAFTS INFORMATIK q q q q Inhalt Einleitung Allgemeines über Software Agenten Das Training eines Personal Digital Assistent Elektronischer Mail Agent Meeting Scheduling Agenten News Filterung Agenten Entertainment Selection Agenten Ausblick 2

WIRTSCHAFTS INFORMATIK Einleitung q Der Anwender kann durch Software Agenten Zeit sparen q Aufgrund

WIRTSCHAFTS INFORMATIK Einleitung q Der Anwender kann durch Software Agenten Zeit sparen q Aufgrund der Informationsflut sinnvoll q Anwender interessiert sich nur für bestimmte Informationen q Daher Einsatz von Software Agenten q SA arbeiten im selben Arbeitsumfeld wie der Anwender q Präferenzen und Angewohnheiten der Anwender werden erlernt. 3

WIRTSCHAFTS INFORMATIK q q Allgemeines über Software Agenten Hauptprobleme am Anfang waren: - Schaffung

WIRTSCHAFTS INFORMATIK q q Allgemeines über Software Agenten Hauptprobleme am Anfang waren: - Schaffung von Kompetenz - Generierung von Vertrauen Ansätze zur Lösung: - Einsatz Semi-Autonomer Agenten - Programmierung des SA - Verwendung eines Wissen basierten Verfahrens - Agent wird mit Wissen ausgestattet - Probleme : statische Informationen und Entwickler müssen hohes technisches Niveau haben 4

WIRTSCHAFTS INFORMATIK Personal Digital Assistent q Ziel: Lernen vom Anwender oder anderen Agenten q

WIRTSCHAFTS INFORMATIK Personal Digital Assistent q Ziel: Lernen vom Anwender oder anderen Agenten q Präsentiert nach der Lernphase Vorschläge q Lernt durch: - Beobachtung - Direktes und indirektes User Feedback - Programmierung durch den Anwender - Lernen durch andere Agenten 5

WIRTSCHAFTS INFORMATIK Lernschritte des PDAs 6

WIRTSCHAFTS INFORMATIK Lernschritte des PDAs 6

WIRTSCHAFTS INFORMATIK q q Elektronischer Mail Agent Software „Maxis“ Aufgabe: Mails priorisieren, löschen, weiterleiten,

WIRTSCHAFTS INFORMATIK q q Elektronischer Mail Agent Software „Maxis“ Aufgabe: Mails priorisieren, löschen, weiterleiten, sortieren, archivieren q Lernt während der Laufzeit q Neue Mail durch Mustervergleich einordnen 7

WIRTSCHAFTS INFORMATIK q q q Elektronischer Mail Agent Maileigenschaften werden unterschiedlich gewichtet Do-It und

WIRTSCHAFTS INFORMATIK q q q Elektronischer Mail Agent Maileigenschaften werden unterschiedlich gewichtet Do-It und Tell-Me Schwelle bestimmen die Vorhersage des Agenten Derzeitige Aktion des Agenten werden durch Gesichtsausdrücke mitgeteilt. 8

WIRTSCHAFTS INFORMATIK Gesichtsausdrücke des Mail Agenten 9

WIRTSCHAFTS INFORMATIK Gesichtsausdrücke des Mail Agenten 9

WIRTSCHAFTS INFORMATIK q Elektronischer Mail Agent Weitere Methoden des Lernens - Agent lernt durch

WIRTSCHAFTS INFORMATIK q Elektronischer Mail Agent Weitere Methoden des Lernens - Agent lernt durch direkte Anweisungen - Fragt andere Agenten - Vertrauenslevel in Bezug auf andere Agenten richtet sich nach erfolgreichen Lösungsvorschlägen 10

WIRTSCHAFTS INFORMATIK Meeting Scheduling Agenten q Technik die gleiche wie beim E-Mail Agenten q

WIRTSCHAFTS INFORMATIK Meeting Scheduling Agenten q Technik die gleiche wie beim E-Mail Agenten q Unterstützt Anwender bezüglich Konferenzen, Tagungen q Annahme und Ablehnung von Konferenztreffen q Aufstellung des Zeitplanes q Ziele für die Zukunft - Sollen noch schneller agieren - Einmal gelernte Muster sollen löschbar sein 11

WIRTSCHAFTS INFORMATIK Resultate eines lernenden Meeting Agenten 12

WIRTSCHAFTS INFORMATIK Resultate eines lernenden Meeting Agenten 12

WIRTSCHAFTS INFORMATIK q q q News Filterung Agenten Besonders interessant durch das WWW Tool

WIRTSCHAFTS INFORMATIK q q q News Filterung Agenten Besonders interessant durch das WWW Tool New. T. Beschränkt auf das Usenet - Generierung von persönlichen News Agenten - Unter anderem mit Text Beispielen - Schlüsselinformationen sind Autor und Bezugsquelle - Lernt aus positiven oder negativen Feedback - Kommunikation mit anderen Agenten geht nicht in Echtzeit Anwender muss weiter den Agenten verfeinern 13

WIRTSCHAFTS INFORMATIK Entertainment Selection Agenten q Größtes Nutzenpotential für die Zukunft q Hilft bei

WIRTSCHAFTS INFORMATIK Entertainment Selection Agenten q Größtes Nutzenpotential für die Zukunft q Hilft bei der Auswahl von Filmen, Büchern, … q Unixtool Ringo erfüllt diese Anforderungen 14

WIRTSCHAFTS INFORMATIK Entertainment Selection Agenten q Beobachtet ebenfalls den Anwender q Tauscht sich mit

WIRTSCHAFTS INFORMATIK Entertainment Selection Agenten q Beobachtet ebenfalls den Anwender q Tauscht sich mit Agenten ähnlicher Favoritenlisten aus q Probleme - Anwender verlässt sich nur noch auf den Agenten - Müssen am Anfang genügend Daten vorhanden sein - Lösung : virtuelle Anwender die eigenen Favoriten haben 15

WIRTSCHAFTS INFORMATIK q q Ausblick Software Agenten werden in Zukunft immer wichtiger Werden weiter

WIRTSCHAFTS INFORMATIK q q Ausblick Software Agenten werden in Zukunft immer wichtiger Werden weiter optimiert Komfort steigt weiter Interessante Fragen für die Zukunft - Einsatz eines oder mehrerer Agenten - Wie sieht es mit der Privatsphäre des Anwenders aus - Wie motiviert man Anwender das Wissen ihrer erfahrenden Agenten zu teilen Fazit: Der Einsatz von Software-Agenten wird weiter zunehmen 16

WIRTSCHAFTS INFORMATIK Ich danke Ihnen für Ihre Aufmerksamkeit 17

WIRTSCHAFTS INFORMATIK Ich danke Ihnen für Ihre Aufmerksamkeit 17