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

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

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

4 WIRTSCHAFTS INFORMATIK 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

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

6 WIRTSCHAFTS INFORMATIK Lernschritte des PDAs

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

8 WIRTSCHAFTS INFORMATIK 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.

9 WIRTSCHAFTS INFORMATIK Gesichtsausdrücke des Mail Agenten

10 WIRTSCHAFTS INFORMATIK 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

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

12 WIRTSCHAFTS INFORMATIK Resultate eines lernenden Meeting Agenten

13 WIRTSCHAFTS INFORMATIK News Filterung Agenten Besonders interessant durch das WWW Tool NewT. 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

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

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

16 WIRTSCHAFTS INFORMATIKAusblick 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

17 WIRTSCHAFTS INFORMATIK Ich danke Ihnen für Ihre Aufmerksamkeit