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In dem Artikel "Das Potential von Sprachsteuerung" haben wir die Bedeutung von Sprachsteuerung erläutert. Nun wollen wir uns der technischen Seite widmen und erklären, wie man mit Hilfe von Api.ai Sprachsteuerungen entwickelt. Api.ai hat sich seit 2014 auf Sprach- und Chatbots spezialisiert und gehört seit 2016 zu Google. Mit der angebotenen Technologie lassen sich Konversationen zwischen Mensch und Maschine designen und in verschiedenste Dienste wie Alexa, Slack, Twitter, Facebook und viele weitere integrieren. Api.ai setzt im Hintergrund Maschine Learning ein, um die genaue Intension einer Sprach- oder Texteingabe zu verstehen. Dadurch bietet Api.ai eine erstaunliche Interpretationssicherheit und bildet eine ideale Basis auch für unternehmerische Anwendungsfälle.

Umsetzung eines UseCases in Api.ai

Für die ersten Schritte in Api.ai, wie die Erstellung eines Projekts bzw. eines „Agents“ wird eine ausführliche Dokumentation angeboten. (https://api.ai/docs/getting-started/basics)

Richtig spannend wird es bei der Erstellung sog. „Intents“. Ein Intent ist gewissermaßen die Definition einer Funktionssignatur. Wird ein Sprach- bzw. Textbefehl von einer Benutzeranwendung an Api.ai gesendet, findet Api.ai mit Hilfe seiner Machine Learning Algorithmen die entsprechende Signatur und sendet den Namen der Funktion und ggf. die zugehörigen Parameter zurück an die Benutzeranwendung. Die Benutzeranwendung kann danach die Funktion ausführen und dem Benutzer das gewünschte Ergebnis liefern.

Um den Ablauf zu veranschaulichen nehmen wir als UseCase eine Shopping App, in der der Benutzer Angebote von unterschiedlichen Märkten einsehen kann. Im folgenden Screenshot sieht man, wie ein Intent in Api.ai aussehen kann:

Als erwarteter Sprachbefehl wird „Angebote von Rewe“ festgelegt, wobei Rewe einen Parameter darstellt und somit variabel ist. Durch das Machine Learning versteht Api.ai auch verwandte Aussagen, wie z.B. „Deals von Rewe“ oder auch „Schnäppchen bei Rewe“. Als Rückgabe wird der zugehörige Funktionsname (Action) „search_deals“ mit dem Parameter „Shop = Rewe“ zurückgegeben.

 

ApiAi.setConfiguration("4xxxxxxxe90xxxxxxxxc372", ApiAi.LANG_GERMAN);

Neben Englisch und Deutsch werden viele weiter Sprachen unterstützt. Eine Auflistung befindet sich in unserer GitHub-Dokumentation: https://github.com/innFactory/react-native-api-ai#supported-languages Als nächstes wird mit dem simplen Aufruf von „startListening“ der Sprachbefehl aufgenommen und direkt mit Api.ai verarbeitet:

ApiAi.startListening(result=>{ console.log(result); }, error=>{ console.log(error); }); 

Fazit

Mit Api.ai ist es möglich professionelle Sprachsteuerungen zu entwickeln. Unsere React-Native Library „react-native-api-ai“ liefert dazu eine einfache Integration für entsprechende Mobile Apps. 

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Je natürlicher und intuitiver eine Software oder Applikation bedienbar ist, desto höher ist die Akzeptanz und Zufriedenheit der Kunden. Gerade für Apps, die ein kurzes On-Boarding verlangen und die „schnell, nebenbei“ verwendet werden, ist eine einfache Bedienung in Kombination mit einer flachen Navigation durch die einzelnen Funktionen elementar. Entgegen diesem Paradigma soll eine App trotz ihrer trivialen Bedienbarkeit (Stichwort Usability) einen angemessenen Funktionsumfang bieten und möglichst alle Bedürfnisse des Nutzers abdecken. Erschwerend kommt hinzu, dass bei Mobile Apps bedingt durch die Displaygröße der Platz für Informationen und Funktionselemente sehr beschränkt ist und die Applikation dadurch sehr schnell „überladen“ wirkt. Fühlt sich infolgedessen ein Nutzer überfordert und kann die gewünschte Funktion nicht innerhalb weniger Augenblicke finden, so stellt sich eine geiwsse Ablehnung gegenüber der App ein. Dieses Phänomen behandelt auch Yu-Kai Chou in seinem Buch „Actionable Gamification“:

"Far too often, Onboarding experiences for products feel confusing, too hands off, or too complex. This results in the user feeling stupid. If your user feels stupid during Onboarding, then you’ll be fighting an uphill battle along with the user (think Google+)." http://yukaichou.com/gamification-study/4-experience-phases-gamification-2-onboarding-phase/

Um diesem Problem entgegenzuwirken setzen wir verstärkt auf die Verwendung von Sprachsteuerung in Apps. Damit kann eine Applikation zentral bedient werden, ohne dass das Userinterface zu überladen wirkt. Beispielsweise kann man dadurch eine komplexe Filterfunktion einer Shopping App für den Nutzer stark vereinfachen. Mit dem Satz: „Ich will Angebote von Lebensmitteln im Umkreis von 10 km“ oder „Obst von Edeka, Rewe und Netto“ können sehr schnell die Filterparameter für Kategorie, Ort oder Markt gesetzt werden.

Eine intuitive Sprachsteuerung lässt sich für weitaus mehr Use Cases nutzen. Besonders interessant ist ein Arbeitsumfeld, welches durch hohe Fluktuation, Saisonarbeit oder eine geringe Vertrautheit mit den IT-Prozessen gekennzeichnet ist. Hier kann durch Sprachsteuerung eine einfache und schnelle Bedienung komplexer Aufgaben bewerkstelligt werden. Ein Lagermitarbeiter könnte ohne genauere Kenntnisse in der Logistik mit dem Worten „Zeige mir Wareneingangsschein für Bestellnummer 123“ die entsprechenden Daten auf einem stationären oder mobilen Display angezeigt bekommen - ohne vom Stapler absteigen zu müssen.

Ein weiterführender Artikel in diesem Zusammenhang beschäftigt sich mit der Entwicklung einer Sprachsteuerung und der Integration in einer React-Native App: Sprachsteuerung mit Api.ai in einer React-Native App

 

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innovationNow: Die neue meetup-Reihe rund um das Thema Innovation ist da.
Was bedeutet Innovation eigentlich? Welche Innovationsmöglichkeiten gibt es? Ist Industrie 4.0 gleich Innovation? Und ist mein Unternehmen überhaupt innovationsfähig? All diese und weitere Fragen sollen im Rahmen dieses Meetups geklärt werden.
Dabei haben wir es geschafft erfahrene Speaker mit spannenden Vorträgen für uns zu gewinnen: Ralf Exler, Head of Innovation Management bei der Kathrein-Werke KG wird uns einen Einblick über die Integration von neuen Technologien und High-Potentials in einem weltweit agierenden Unternehmen geben. Prof. Dr. Gerd Beneken, Leiter des Bereichs Software-Engineering und des Innovationlabs der Hochschule Rosenheim gibt anschließend Auskunft über aktuelle und zukünftige Chancen, die sich dank neuer Informations-Technologien im Bereich der Hochschule eröffnen. Zum Abschluss wird Sebastian Bayerl, selbstständiger IT-Berater und Master-Absolvent in der Informatik die Ausarbeitung eines Frameworks zur Bewertung der Innovationsfähigkeit von Unternehmen vorstellen.
Im Anschluss an die Vorträge freuen wir uns auf ein ausgiebiges Networking – selbstverständlich ganz Startup-like bei gutem Essen und kühlen Getränken.
Vom Techi bis zum BWLer, vom Studenten über Professoren bis hin zur Geschäftsführung – wir heißen euch alle am 21.09.2017 herzlich willkommen in der Übergangslösung des Rosenheimer Gründerzentrums in der Bahnhofstraße 5 in der Rosenheimer Innenstadt. Wir freuen uns auf euch!
Eure innFactory
 
 

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Wir haben auf github eine erste Alpha Version unseres Machine Learning Tools "akka-lift-ml" unter der Apache 2.0 Lizenz veröffentlicht. Das Tool setzt nach der Arbeit eines Data Scientist an und übernimmt einen Großteil der Aufgaben im Betrieb von ML Systemen. Häufig spricht man auch von Data Engineering. akka-lift-ml ist in Scala geschrieben und erweitert eine lokale Spark Instanz für die Trainingsresultate. Das Training selbst kann auf jedem über das Netzwerk erreichbare Spark Cluster durchgeführt werden.

Damit das Tool die Machine Learning Aufgaben erfolgreich umsetzten kann, müssen die Daten vollständig bereinigt worden sein. Dies lässt sich beispielsweise mit Spark Streaming oder akka Streaming in nahezu Echtzeit erledigen (FastData Processing). Wenn die Daten im richtigen Format, zum Beispiel csv auf HDFS oder S3, abgelegt worden sind, kann das Training direkt beginnen. Das gesamte Tool wird im Betrieb über REST Schnittstellen oder Aktoren gesteuert und als Docker Container ausgeliefert. So können beispielsweise über HTTP POST neue Trainingsläufe gestartet werden, neue beste Parameter gefunden werden und auch mit HTTP GET auf die Ergebnisse der vergangenen Trainingsdurchläufe zugegriffen werden. Sollte der Microservice abstürzen, wird automatisch das letzte trainierte Model von einer Quelle wie S3 oder HDFS geladen. 

Derzeit unterstützt das Tool lediglich den ALS (Alternating Least Squares) Algorithmus für Collaborative-Filtering. Dieser wird sehr häufig im Bereich Recommendersysteme eingesetzt. Weiter Algorithmen wie für lineare Regression sollen ergänzt werden. 

Wünsche, Anregungen und Verbesserungsvorschläge können Sie uns gerne über github zukommen lassen.

Weitere Informationen und eine QuickStart Guide finden sie in der Beschreibung oder im Wiki System auf github:

https://github.com/innFactory/akka-lift-ml

 

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Reaktive Systeme sind Computersysteme die kontinuierlich auf ihre Umgebung reagieren. Der in diesem Zusammenhang geprägte Begriff des Aktorenmodells wurde erstmals in den frühen 1970er Jahren von Carl Hewitt verwendet. Sein mathematisches Model beschreibt ein universales Verfahren zur parallelen Programmierung.  Er war seiner Zeit weit voraus, da zu diesem Zeitpunkt die Rechner noch nicht leistungsfähig genug waren. Das Modell wurde erstmals 1987 in der Programmiersprache Erlang von Ericsson verwendet. Durch den Einsatz der Technologie konnte Ericsson einen Switch mit einer Zuverlässigkeit von 99,999999999% bauen. Dies entspricht einer Ausfallzeit von unter 0.65 Sekunden in 20 Jahren. In den nachfolgenden Jahrzehnten stieg die Leistung der Computer immer weiter an. Anfang des neuen Jahrtausends erreichten die Prozessoren mit den eingesetzten Materialien ihre maximale Taktfrequenz. Prozessorhersteller, wie Intel und AMD, bauten fortan Prozessoren mit mehreren Prozessorkernen bei gleichbleibender Taktfrequenz. Einerseits kann die Hitzeentwicklung bei noch höheren Taktraten mit herkömmlichen Mitteln nicht mehr bewältigt werden. Andererseits kommt es bei immer kleineren Transistoren zu quantenmechanischen Seiteneffekten. Heute erhöhen die Hersteller die Anzahl der Kerne pro CPU, um dennoch eine Leistungssteigerung der CPUs zu erreichen. Dadurch steigt die Relevanz von paralleler Programmierung, da die Berechnung der Algorithmen auf mehrere CPU-Kerne verteilt werden muss. Die Entwicklung von Software mit mehreren Threads, oder über mehrere Rechner hinweg, ist für Entwickler mit vielen Problemen verbunden und kompliziert. Dies ist unter anderem auf die Speicherverwaltung der Threads und Prozesse zurückzuführen. Als Folge entstehen in den letzten Jahren immer mehr reaktive Frameworks für moderne Programmiersprachen, wie zum Beispiel akka für Scala und Java. Reaktive Frameworks bieten dem Entwickler aber weitaus mehr, als nur einfache Parallelisierung über mehrere Prozesse und physikalische Knoten. Mithilfe der Frameworks lassen sich hochskalierbare, fehlertolerante Systeme entwerfen. In diesem Blogbeitrag, wollen wir das Aktorenmodell genauer betrachten.


Der Entwurf von nebenläufigen Anwendungen stellt seit Jahren eine Herausforderung dar, für die es keine einfache Lösung gibt. Das Aktorenmodell stellt eine erprobte und vergleichsweise einfache Weise dar, nebenläufige Algorithmen umzusetzen. Das Aktorenmodell ist ein Architekturmuster, dass auf Basis von Nachrichtenaustausch (=Message Passing) eine verteilte Applikation ermöglicht, ohne dabei einen geteilten Zustand (=Shared State) mit mehren Aktoren zu benötigen. Das Aktorenmodell ist vielfach implementiert, teils in funktionalen Sprachen wie Erlang, teils als Frameworks wie akka oder libcppa. Ein Aktor ist ein leichtgewichtiger und autonomer Prozess. Dem Aktor können Nachrichten geschickt werden, für die er ein eigenes Verhalten bereit hält, welches sich zur Laufzeit in der Regel nicht verändert. Ein Aktor arbeitet dabei immer nur eine Nachricht gleichzeitig ab. Das Aktormodell ist nicht an spezielle Datenstrukturen gebunden, sodass Aktoren lose gekoppelt untereinander kommunizieren können. Leichtgewichtig ist ein Aktor, da er kein eigenen Prozess besitzt, sondern zum Verarbeiten einer Nachricht einen Prozess zugewiesen bekommt. Aktoren nutzen die verfügbaren Ressourcen eines Threads optimal aus und blockieren die Verarbeitung nicht. 

Aktorenmodell Actors akka

Die Abbildung zeigt ein beispielhaftes Netz von Aktoren. Jeder Aktor hat seine eigene Mailbox und einen isolierten Zustand. Basierend auf seinem definierten Verhalten antwortet der Aktor mit dem versenden einer eigenen Nachricht oder erstellt eigene Aktoren und ändert sein zukünftiges Verhalten. Zusammengefasst definiert sich ein Aktorsystem durch folgende Eigenschaften:

  • Ein Aktor kann andere Aktoren erschaffen und mit ihnen kommunizieren.
  • Jeder Aktor hat einen eindeutigen Namen, der als Adresse bei der Kommunikation verwendet werden kann. (in akka)
  • Die Kommunikation zwischen Aktoren basiert auf dem Senden von asynchronen, unveränderbaren (=immutable) Nachrichten an andere Aktoren.
  • Die Nachrichten werden zur Verarbeitung in einer Mailbox gepuffert. Sie ist eine Queue mit n Produzenten (Senderaktor) und einem Konsumenten (Empfängeraktor)
  • Abhängig von der Reihenfolge, den Prioritäten oder dem internen Zustand werden die Nachrichten mittels Pattern Matching von internen Funktionen verarbeitet, die die Ergebnisse ihrerseits wieder als Nachrichten versenden. 

Akka bildet das Aktorenmodell als Framework für die JVM ab. Es wird häufig in den Programmiersprachen Scala und Java verwendet und wurde erstmals im Juli 2009 bei GitHub von Jonas Bonér veröffentlicht. Ein Aktor ist in akka die kleinste Einheit im System und übernimmt in der Regel eine bestimmte Aufgabe. Dabei kann der Aktor seinen Zustand, und damit das Verhalten beim Eintreffen bei weiteren Nachrichten, verändern. Der Zustand eines Aktors wird durch die Werte seiner Variablen definiert. Diese Werte können ausschließlich durch eingehende Nachrichten anderer Aktoren geändert werden. Da es keine gemeinsamen Speicherbereiche mit anderen Aktoren gibt, ist gewährleistet, dass der Zustand eines Aktors nicht durch Zugriffe von außen manipuliert werden kann. Sollte ein Aktor durch einen Fehler zum Absturz gebracht werden, kann der Supervisor, also der Erzeuger des Aktors, den Aktor neu initialisieren und wiederherstellen. Das Verhalten eines Aktors bezeichnet die Logik die beim Eintreffen einer Nachricht ausgeführt wird. Die Logik kann jederzeit als Reaktion auf eine Nachricht verändert werden. Jeder Aktor hat genau eine Mailbox für den Empfang von Nachrichten. Die Mailbox ist standardmäßig eine First In – First Out (FiFo) Queue. Die Queue der Mailbox kann in akka so konfiguriert werden, dass bestimmte Nachrichten priorisiert bearbeitet werden. Auch die Größe der Queue ist frei definierbar.   

akka bietet noch viele weiter Vorteile, die in vielen verschiedenen Blogbeiträgen im Internet und in einschlägigen Büchern beschrieben werden. Dazu zählen unter anderem der Remotezugriff oder das Clustering. Diese Fähigkeiten, macht akka zu einem hervorragendem Framework für moderne Microservices. Häufig findet man akka im sogenannten SMACK Stack wieder - SMACK steht hierbei für Spark, Mesos, akka, Cassandra, Kafka. Dieser Stack ist die Basis für unser Fast Data System bei croGoDeal.


Reaktive Programmierung ist aktuell wie nie zuvor. Der Begriff ist allerdings nicht genau definiert. Somit bezeichnen sich viele Applikationen als reaktiv, die es gar nicht sind. Reaktive Programmierung wird häufig mehr als Buzzword für eine spezielle Art von asynchrone Programmierung verwendet. Die vermutlich am besten passende Beschreibung einer reaktiven Architektur liefert das Reactivo Manifesto. Das möglichst einfache Erreichen der Ziele des Reactivo Manifestos verfolgen diverse Frameworks. Eines der besten für Java und Scala ist derzeit akka. Es ist mit verhältnismäßig einfachen Mitteln möglich antwortbereite, widerstandsfähige, elastische und nachrichtenorientierte Systeme auf Basis der JVM zu implementieren. Ein Java oder Scala Softwarearchitekt für skalierbare Applikationen sollte sich unbedingt erweiterte Kenntnisse in akka aneignen und das Framework in seine Planung mit einbeziehen.   

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Heute fand das AWS Artificial Intelligence Bootcamp in den VW:Datalab in München statt. Wir waren selbstverständlich vor Ort und haben viel Neues über Deep Learning bei Amazon Web Services gelernt. Neben den AWS AI Diensten Polly, Lex, Recognition und der Machine Learning Plattform selbst, wurde viel über die Technik hinter den Diensten erzählt. Auch das Recommendation System von Amazon basiert auf modernen Deep Learning Algorithmen. Ähnlich wie die anderen großen Hersteller hat auch Amazon ein Open Source Framework für diese Aufgabe.

MXNet als KI Treiber von Amazon

Amazon ist der größer Contributor von Apache MXNet. MXNet ist ein skalierbares Deep Learning Framework, das stark an TensorFlow, Caffe, und co. erinnert. Ein Deep Learning Framework zeichnet sich meist dadurch aus, dass es besonders gut mit Matrizen bzw. "Tensoren" umgehen und rechnen kann. MXNet optimiert ähnlich wie Spark auch den Computationgraph und verbessert so die Laufzeit um ein vielfaches.

Künstliche Intelligenz ersetzt Maschinen 

Insgesamt war der Tag in München ein voller Erfolg für uns. Teile des neu erworbenen Wissens können wir direkt in unserer Plattform croGoDeal verwenden, auch wenn diese in Scala und nicht in Python programmiert ist/wird. 

Abschießend zum Event hat einer der Speaker von Amazon Web Services noch interessante Rechenexempel zur künstlichen Intelligenz bzw. zur Singularität gezeigt:

Ein Mensch kann ca. 10^15 Operationen/s ausführen. Wollte man diese Kapazität mit einem Deep-Learning Netz bei AWS buchen, würde dies knapp 105.000$/h kosten. Alleine für das Training für ein gutes Deep-Learning Model wären schon 3 Wochen nötig. Dieses Beispiel zeigt sehr gut, dass der Mensch wohl doch noch nicht von Maschinen ersetzt wird. Man sollte aber dennoch nicht die „Moorschen Gesetze“ vergessen.

 

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