Intelligente Ausgehtipps vom Handy
Am US-Forschungszentrum PARC arbeiten Wissenschaftler an KI-basierten Algorithmen, die gelangweilten Mobilfunknutzern stets passende Freizeithinweise geben sollen.
Eine neue Mobiltelefon-Software setzt auf künstliche Intelligenz, um das Verhalten des Nutzers zu interpretieren und ihm dann Aktivitäten vorzuschlagen, die ihn interessieren könnten. Die von Forschern am berühmten Palo Alto Research Center (PARC) entwickelte Technologie soll aus Smartphones einen persönlichen Assistenten machen, der dem Nutzer hilft, sein Freizeitverhalten zu optimieren, berichtet das Technologiemagazin Technology Review in seiner Online-Ausgabe. Erste Versuche unter Realbedingungen sind im Frühjahr 2008 in Tokio geplant.
Das Werkzeug namens "Magitti" nutzt dabei eine Reihe von Anhaltspunkten, um die Interessen eines Nutzers abzuleiten – sei es nun die Tageszeit, der genaue Ort, gespeicherte frühere Präferenzen oder SMS, die er verschickt hat. Anschließend wird eine Liste interessanter Vorschläge unterbreiten: etwa Konzerte, Filme, Buchläden oder Restaurants, die zum User passen könnten. Dazu werden Algorithmen aus der KI verwendet, die schon seit längerem in der Forschung genutzt werden, um maßgeschneiderte Empfehlungen auszusprechen. Zieht der Benutzer beispielsweise kostengünstige Mittagessen und teurere Abendessen vor, lernt die Software das – die GPS-Positon des Lieblingsrestaurants wird stets mit einer Datenbank abgeglichen.
Es gibt bereits Produkte auf dem Markt, die GPS zum Auffinden von Freunden nutzen (z.B. Loopt) oder eine Suche anhand des Ortes ermöglichen (etwa von Google, Microsoft und Yahoo). Magitti geht jedoch noch weiter: "Einzigartig ist [bisher], dass wir versucht haben, der Software ein Gefühl für verschiedene Aktivitäten zu vermitteln", meint Victoria Bellotti, leitende Forscherin am PARC. "Wir wollen herausfinden, in welcher Stimmung der Nutzer ist: Ob er Hunger hat oder unterhalten werden will." Die technischen Probleme sind allerdings noch nicht vollständig gelöst – die Software muss noch genauer werden. Eines der Probleme sei, dass die Kategorien für Aktivitäten, die die Nutzer verwendeten, mehrere Bedeutungen haben könnten. "Shopping" könne beispielsweise genauso gut den schnellen Einkauf in einem Kaufhaus wie das langsamere Schlendern über einen Markt meinen.
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(bsc)
