Künstliche Intelligenz, Maschinelles Lernen, Algorithmen und Bots sind wichtige Themen beim Wandel zur digitalen Gesellschaft. Intelligente Software und Roboter übernehmen immer mehr Aufgaben, die früher nur der Mensch machen konnte. Welche Bedeutung hat Künstliche Intelligenz für den Arbeitsmarkt?KI kann ein Wachstums- und Wohlstandstreiber sein. Es bedeutet aber auch in vielen Berufen eine Umstellung der Prozesse. Welche Anwendungsmöglichkeiten bieten sich konkret einem Requirements Engineer, der bei der System- oder Softwareentwicklung zunehmende Komplexität bewältigen, hohe Qualitätsstandards einhalten und rasch auf Marktentwicklungen reagieren muss? In den nachfolgenden Anwendungsbeispielen schauen wir die Möglichkeiten an.
Ein neuronales Netz ist eine Ansammlung von einzelnen Informationsverarbeitungseinheiten. Diese sogenannten Neuronen sind schichtweise in einer Netzarchitektur angeordnet. Von der Eingabeschicht (input layer) fließen Informationen über eine oder mehrere Zwischenschichten (hidden layer) bis hin zur Ausgabeschicht (output layer).
Das neuronale Netz lernt durch entwickeln oder löschen von neuen Verbindungen, dem Ändern der Gewichtung, dem Anpassen der Schwellenwerte der Neuronen und einem Hinzufügen oder Löschen von Neuronen.
Grundlage für eine erfolgreiche System- oder Softwareentwicklung sind gute Anforderungen. Daneben kann eine passende RE-Lösung beim Definieren und Bearbeiten von Anforderungen sehr hilfreich sein. Heutzutage kommen im Requirements Engineering bewährte Lösungen zum Einsatz, aber auch Dienste, wie Natural Language Understanding, Natural Language Classifier und Bots.
In vielen Projekten sind Tausende oder sogar Millionen Anforderungen für ein System definiert. Damit fällt eine Transparenz nicht immer leicht. Ein wichtiger Anwendungsfall ist das Erkennen von Duplikate und Konflikte. Wichtig sind auch Anforderungen, die eindeutig, widerspruchsfrei, vollständig und testbar sind. Durch eine gute Anforderungsanalyse lassen sich viele Fehler frühzeitig erkennen. Ein anderer wichtiger Anwendungsfall betrifft das Bearbeiten von Ausschreibungen oder von Defekten. Durch eine automatische Klassifizierung der eingegebenen Anforderungen bzw. Defekte können diese unmittelbar und schnell an die entsprechende Fachabteilung oder Supportebene geliefert werden.
Analysieren Sie Ihre Anforderungen mit dem Service IBM Watson Natural Language Understanding. Der Service wurde in IBM Watson Knowledge Studio mit einem benutzerdefinierten Modell trainiert, das Entitäten identifiziert. Sogenannte Weak-Words können mithilfe der Textanalyse erkannt werden. Wichtige Funktionalitäten des Watson-Dienstes sind ein eigenes deutsches Datenmodell und der Einsatz von Machine Learning für das Trainieren der Daten.
Die Applikation läuft auf der IBM Cloud als Node.js und als Watson Service wird IBM Watson Natural Understanding verwendet. Das eigene Modell wurde mit Watson Knowledge Studio aufgesetzt und trainiert. Die Node.js-Applikation beinhaltet daneben ReactJS.
Der Anwender kann in dieser Standalone-App (alternativ auch Einbindung als Widget innerhalb eines RE-Tools) eine Anforderung eingeben und mit einem Klick auf „Analysieren“ die Anforderungsqualität von dem IBM Watson NLU Service beurteilen lassen.
Die Applikation gibt für die eingegebene Anforderung die Anforderungsqualität zurück. Grundlage für den Qualitätsfaktor ist der Startwert von 100 Punkten. Findet der NLU Service einige qualitätsmindernde Indikatoren, wie mehrere Aktionen, Anweisungen oder fehlende Einheiten, dann werden vom Startwert die im Regelwerk hinterlegten Punkte dafür jeweils abgezogen. In der Ausgabe sind in der Tabelle die jeweiligen Abzüge, Erklärungen, das Vorkommen in der Anforderung und allgemeine Hinweise zu finden.
In der Übersicht werden die in dem eingegebenen Anforderungstext bestimmten Entitäten dargestellt.
Für das Training wird Watson Knowledge Studio (WKS) verwendet. Benötigt werden konsistente und vollständige positive Beispiele, wie auch negative Beispiele. Für das Training des kundenspezifischen Modells werden mehr als 2000 Beispielanforderungen empfohlen. Dazu ist das Beschäftigen mit einschlägigen RE-Schablonen und Grundsätzen von gutem Requirements Engineering sinnvoll. Das Training gelingt ohne Programmieraufwand.
Im ersten Schritt wird in WKS ein Typsystem angelegt. Das Typsystem beschreibt welche Begriffe (Entitäten/Entities) durch das trainierte Modell aus dem Text extrahiert werden sollen (Actor, Action, Ambiguity, Escape Clause, Imperative, Operator, etc). Die hochgeladenen Beispielanforderungen werden mit den sogenannten Entitäten des Modells in WKS annotiert.
In Watson Knowledge Studio kann ein Modell für maschinelles Lernen trainiert werden. WKS bietet ein Dashboard, um den aktuellen Trainingsstand zu überprüfen. Als Metriken für das Machine Learning Model gibt es als Orientierungswert für einen ersten Überblick den F1-Wert (F1 Score). Dieser gibt den Mittelwert aus Genauigkeit und Trefferquote an. Der F1-Wert kombiniert die Precision (Genauigkeit) und Recall (Trefferquote) mittels des gewichteten harmonischen Mittels. Die Precision (Präzision) gibt die Wahrscheinlichkeit an, mit der eine vom Modell gefundene Erwähnung relevant ist (Positiver Vorhersagewert). Daneben gibt der Recall (Trefferquote) die Wahrscheinlichkeit an, mit der eine im Text enthaltene Erwähnung gefunden wird (Sensitivität).
Wollen Sie mehr Informationen haben, wie ein eigenes Modell aufgebaut werden kann und wie lange das Trainieren das Modell dauert, dann nehmen Sie Kontakt mit mir auf. Gerne zeige ich Ihnen die einzelnen Schritte und meine Umsetzung mit IBM Watson Knowledge Studio, IBM Watson Natural Language Understanding, Node.js und ReactJS.
Natural Language Classifier (NLC) verwendet Algorithmen für maschinelles Lernen, um für Texteingaben die vordefinierten Klassen zurückzugeben, die die höchste Übereinstimmung aufweisen.
NLC kann alleine oder in Kombination mit anderen Diensten eingesetzt werden. Es kann bei der Klassifizierung von häufig gestellter Fragen (FAQs) und eines Ausschreibungsdokuments unterstützen. Daneben können Anforderungen, Defekte oder Arbeitselemente schon unmittelbar nach der Eingabe damit automatisch kategorisiert und an die entsprechende Entwicklungsabteilung weitergeleitet werden.
Kundenspezifisch bietet Natural Language Classifier eine Trainingsmöglichkeit an. Erstellen Sie die entsprechenden Klassen und geben Sie in diesen jeweils Beispielanforderungen ein.
Wollen Sie im Requirements Engineering Prozess Interaktionen mit Benutzern automatisieren lassen? Dann könnte ein virtueller Assistant oder ein Chat-Bot die richtige Wahl sein.
Hubert Spieß
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