Chatbots der ersten Generation, die in den 1960er- bis 1990er-Jahren entwickelt wurden, funktionieren nach einem regelbasierten Ansatz. Hier sind die Details:
Regelbasiertes System
- Diese Chatbots nutzen vorgegebene Regeln, Muster und Schlüsselwörter, um Eingaben zu analysieren und passende Antworten zu generieren.
- Beispiel: Wenn ein Benutzer „Ich fühle mich traurig“ eingibt, sucht das System nach dem Schlüsselwort „traurig“ und gibt eine vordefinierte, häufig therapeutisch angelegte Antwort zurück (z. B. „Können Sie mir mehr darüber erzählen?“).
Kein Verständnis der Bedeutung
- Sie verstehen die Bedeutung von Texten nicht. Stattdessen analysieren sie Syntax und Schlüsselwörter nach Mustern, die manuell definiert wurden.
- Es gibt keine maschinelle Lernfähigkeit oder Anpassung an neue Eingaben.
Warum die anderen Optionen falsch sind
- Maschinelles Lernen oder neuronale Netze: Diese Techniken sind modern und wurden erst mit der KI-Ära ab den 2010er-Jahren verbreitet. Erste Generationen hatten keine ML- oder Deep-Learning-Komponenten.
- Von Menschen gesteuert: Das beschreibt eher Live-Support oder Hybrid-Chatbots, nicht autonome Systeme der ersten Generation.
Zusammenfassung
Die ersten Chatbots waren einfache regelbasierte Programme, die auf vordefinierte Muster und Schlüsselwörter reagierten – ohne echte Sprachverständnisfähigkeit oder Lernprozesse.