Computerimplementiertes System zur Speicherung und Verarbei tung automatisiert erfassbarer Daten einer Verhandlung und ein rechnergestütztes Verfahren zum Trainieren

Die Erfindung betrifft ein Computerimplementiertes System zur Speicherung und Verarbeitung automatisiert erfassbarer Daten einer Verhandlung, insbesondere ein System, das als Spiel aufgebaut ist. Außerdem betrifft die Erfindung ein rechnerge stütztes Verfahren zum Trainieren eines Nutzers für das Füh ren von Verhandlungen.

Bekannt sind Computerimplementierte Systeme mit Avatars, also künstlichen Personen oder graphischen Stellvertretern, die einer Spielfigur in einer virtuellen Welt zugeordnet werden.

Andererseits sind typische Trainingsmethoden zur Ausbildung von Vertretern, Kaufleuten und Händlern bekannt.

Aufgabe der vorliegenden Erfindung ist es, ein Computerimple mentiertes Trainingsprogramm zu schaffen, durch das eine Per son anhand ihrer eigenen Erfahrungen spielerisch im Führen von Verhandlungen trainiert werden kann.

Diese Aufgabe wird durch den Gegenstand der vorliegenden Er findung, wie er in der Beschreibung, der Figur und den An sprüchen offenbart wird, gelöst.

Dementsprechend ist Gegenstand der vorliegenden Erfindung ein Computerimplementiertes System zur Speicherung und Verarbei tung automatisiert oder manuell erfassbarer Daten einer Ver handlung mit einem oder mehreren Nutzern über Module wie Schnittstellen, Aufnahmegerät(en), Prozessor(en), Speicher einheit (en) und Ausgabegerät(en), wobei folgendes vorgesehen ist: - mindestens eine Schnittstelle von zumindest einem Auf nahmegerät zu mindestens einer Speichereinheit zur Spei cherung aufgenommener Rohdaten,

- mindestens eine Schnittstelle zu zumindest einem Prozes sor zum Abruf und zur Verarbeitung der Rohdaten zur Er zeugung der Daten erster Art

- mindestens eine Schnittstelle zu zumindest einem Prozes sor zum Abruf und zur Verarbeitung der Daten erster Art zur Erzeugung Daten zweiter Art,

- mindestens eine Schnittstelle zu einer Speichereinheit zur Speicherung der Daten zweiter Art,

- mindestens eine Schnittstelle zu einem Ausgabegerät, das geeignet ist, die Daten zweiter Art wieder zu geben,

- mindestens eine Schnittstelle zu einem Prozessor, der so konfiguriert ist, dass er die Daten zweiter Art im Hin blick auf den Fortschritt der Verhandlung einordnet und bewertet und daraus Daten dritter Art konfiguriert und/oder erzeugt, wobei

- Daten erster Art Daten bezüglich der Gemütslage und/oder der Verhaltensmuster eines oder mehrerer Nutzer sind, die über zumindest eine Schnittstelle zumindest einem Prozessor, der eine KI hat oder mit einer KI verbunden ist, zur Erzeugung der Daten zweiter Art durch die KI zur Verfügung gestellt werden,

- Daten zweiter Art die Ergebnisse und/oder Lösungen aus dieser Verarbeitung mittels KI in Form von einer oder mehreren Reaktion (en) und/oder einer oder mehreren Kon sequenz(en) sind, die aus den Daten erster Art mit Hilfe künstlicher Intelligenz im Hinblick auf das vorgegebene Verhandlungsob ekt berechnet wurden, wobei

- zumindest ein Ausgabegerät vorgesehen ist, das geeignet ist, eine Wiedergabe der Daten zweiter Art visuell und/oder über Audio in Echtzeit darzustellen und gleich zeitig mittels

- Daten der dritten Art eine Bewertung der bereitgestell ten Reaktionen und/oder Konsequenzen als positiv oder negativ im Hinblick auf das angestrebte und vorgegebene Verhandlungsergebnis zugeschnitten auf den jeweiligen Benutzer, bereitzustellen.

Außerdem ist Gegenstand der vorliegenden Erfindung ein Rech nergestütztes Verfahren zum Trainieren eines Nutzers im Füh ren von Verhandlungen, das Verfahren folgende Verfahrens schritte umfassend:

- Bereitstellen von Daten erster Art durch Aufzeichnungen realer oder virtueller Verhandlungen eines oder mehrerer Nutzer durch eines oder mehrere Aufnahmegeräte nach ent sprechender rechnergestützter Verarbeitung,

- Übermittlung der Daten erster Art an eine künstliche In telligenz zur Erzeugung Daten zweiter und dritter Art, dadurch gekennzeichnet, dass

- auf einem Ausgabegerät Daten zweiter und dritter Art dargestellt werden, die dem Nutzer eine Vorstellung von der durch eine KI berechneten Reaktion und/oder Konse quenz seiner aufgenommenen Verhandlung im Nachgang und vor allem auch in Echtzeit, während der laufenden Ver handlung, geben.

Allgemeine Erkenntnis der Erfindung ist es, dass über eine künstliche Intelligenz immer wieder kehrende Verhaltensmuster einer ablaufenden Verhandlung in Echtzeit einem Nutzer dar stellbar sind, so dass dieser sofort daraus lernen kann. Dazu werden reale oder virtuelle Verhandlungen über die Beobach tung und Aufnahme ihrer Gesichter, Gesten, Mimik, oder auch ihrer körperlichen Funktionalitäten wie Herzschlag, Puls, etc, zunächst entsprechend interpretiert und verschiedenen Gemütslagen und/oder Muster zugeordnet. Diese „Daten erster Art" werden gespeichert. Danach wird eine künstliche Intelli genz mit diesen „Daten erster Art" trainiert und berechnet daraus die „Daten zweiter Art", die entsprechend zwischenge speichert werden. Aus der Darstellung der KI-berechneten „Da ten zweiter Art" über ein entsprechend konfiguriertes Ausga begerät kann ein Nutzer dann - ähnlich wie beim Schachspielen gegen den Computer - an seiner Verhandlungsführung in Echt- zeit feilen und diese entsprechend - wo und wann auch immer, praktisch aber auch sofort - weiterentwickeln.

Als „System" wird ein zusammenhängender technischer Verbund verschiedener Module, Geräte, Kameras, Video-Aufnahmegeräte, Monitore, Einheiten, Rechner, Prozessoren, Server, Clouds mit entsprechenden Schnittstellen zum Datentransfer und entspre chenden Verbindungen, drahtlos oder mit Kabel, verstanden, der zur Durchführung des rechnergestützten Verfahrens geeig net ist, bezeichnet.

Sofern es in der nachfolgenden Beschreibung nicht anders an gegeben ist, beziehen sich die Begriffe "durchführen", "be rechnen", "rechnergestützt", "rechnen", "feststellen", "gene rieren", "konfigurieren", "rekonstruieren" und dergleichen vorzugsweise auf Handlungen und/oder Prozesse und/oder Verar beitungsschritte, die Daten verändern und/oder erzeugen und/oder die Daten in andere Daten überführen, wobei die Da ten insbesondere als physikalische Größen dargestellt werden oder vorliegen können, beispielsweise als elektrische Impul se. Insbesondere sollte der Ausdruck "Computer" möglichst breit ausgelegt werden, um insbesondere alle elektronischen Geräte mit Datenverarbeitungseigenschaften abzudecken. Compu ter können somit beispielsweise Personal Computer, Server, speicherprogrammierbare Steuerungen (SPS), Handheld-Computer- Systeme, Pocket-PC-Geräte, eingebettete Systeme, Cloud und Edge Geräte, IoT-Geräte, Netzwerkgeräte, Gateway/Bridge- Geräte, Mobilfunkgeräte und andere Kommunikationsgeräte, die rechnergestützt Daten verarbeiten können, Prozessoren und an dere elektronische Geräte zur Daten-Verarbeitung sein.

Unter „rechnergestützt" kann im Zusammenhang mit der Erfin dung beispielsweise eine Implementierung des Verfahrens ver standen werden, bei dem insbesondere ein Prozessor mindestens einen Verfahrensschritt des Verfahrens ausführt.

Bei den Geräten handelt es sich beispielsweise um Geräte ei nes technischen Systems und/oder industriellen Anlage und/oder eines Automatisierungsnetzes und/oder einer Ferti gungsanlage. Dabei können die Geräte beispielsweise Feldgerä te sein oder Geräte im Internet der Dinge sein, die insbeson dere auch ein Knoten eines verteilten Datenbanksystems sind. Knoten können beispielsweise auch zumindest einen Prozessor umfassen, um z. B. ihre Computerimplementierte Funktionalität auszuführen .

Unter einem „Aufnahmegerät" wird beispielsweise eine Kamera, eine Videokamera, eine 3D-Kamera, ein Mikrophon und/oder eine Kombination mehrerer einzelner Geräte verstanden, wodurch ei ne real stattfindende Verhandlung mit einem oder mehreren Nutzern aufgenommen werden kann. Die aus diesem Gerät oder diesen Geräten extrahierbaren sensorischen Rohdaten werden über eine Schnittstelle in einer Speichereinheit zwischenge speichert, bevor sie von einem dafür geeignet konfigurierten Prozessor oder Rechner abgerufen und in digital verarbeitbare Daten erster Art transformiert werden. Auch virtuell konzi pierte Verhandlungen können sensorische Rohdaten liefern. Durch diesen technischen Aufbau ist es bei geeigneter Pro grammierung und/oder Einstellung der Aufnahmegeräte möglich, in Echtzeit die Daten zu erzeugen und gleichzeitig die Daten dem oder den Prozessor(en) zur Verfügung zu stellen, damit das Verfahren ablaufen kann, so dass in Sekundenschnelle oder sogar noch schneller, der Nutzer des Systems unmittelbar eine Rückmeldung hat, „Hoppla, da läuft was schief" oder „weiter so! ". Das hier erstmals offenbarte Computerimplementierte System ist daher das erste, dass in die Dynamik einer laufen den Verhandlung eingreifen kann und diese auch maßgeblich be schleunigen und/oder beeinflussen kann. Die Verständigung zwischen den Partnern kann dadurch optimiert werden. Nicht zuletzt kann auch eine Rückmeldung über Missverständnisse ein „Aneinander-Vorbei-Reden" verhindern.

Als „Ausgabe- und/oder Anzeigegerät" wird insbesondere ein Gerät mit einem bildgebenden Bestandteil, wie ein Screen, ei nen Monitor oder ähnliches, verstanden. Unter einem „Rechner" kann im Zusammenhang mit der Erfindung beispielsweise ein Computer(system), ein Client, ein Smart- Phone, ein Gerät oder ein Server verstanden werden. Alterna tiv kann insbesondere auch unter einem Rechner ein Knoten ei nes verteilten Datenbanksystems verstanden werden. Mit ande ren Worten kann insbesondere unter einem Gerät ein Knoten ei ner Cloud oder eines verteilten Datenbanksystems verstanden werden.

Daten erster Art ergeben sich aus sensorischen Rohdaten der Aufnahmegeräte . Diese Rohdaten können beispielsweise direkt von einem Gerät oder Modul des Systems und/oder aus einer Messung und/oder einer Aufnahme, wie beispielsweise einer Puls-, Herzschlag- und/oder Blutdruckmessung des Benutzers während der aufgenommenen und real stattfindenden Verhand lung, einem Mikrofon, einem Lautsprecher, einer Videokamera und/oder einer Fotokamera, generiert sein. Darüber hinaus können noch Rohdaten aus Gedächtnis-Impuls-Tracker, Pulsmes ser - beispielsweise EKG-ähnlich - und/oder in Form einer Smart-Watch, eines „SchweiBaustoß"-Messgerätes, allgemeine „Tracking"-Sensorik - wie Atemgeräusch-Aufnahmen etc. genutzt werden, um sensorische Rohdaten zu generieren. Diese Rohdaten werden über eine geeignete Schnittstelle einem Prozessor zur Verfügung gestellt, der sie zu „Daten erster Art" durch Ge- sichtserkennung, Mustererkennung etc. verarbeitet. In den Rohdaten sind beispielsweise Daten die Personen, Haltungen, Bewegungen und/oder Gesichter inklusive der Mimik, Gestik, Sprache, Inhalt des Gesprochenen, Sprechweise enthalten, wo bei in den „Daten erster Art" dazu dann beispielsweise eine zugeordnete Gemütslage und/oder ein zugeordnetes Muster pas send zu den jeweiligen Rohdaten festgestellt sind.

„Daten zweiter Art" sind die Ergebnisse der Verarbeitung der Daten erster Art mittels künstlicher Intelligenz - KI - durch Datamining, Mustererkennung, Deep Learning, NLP Trans former im Hinblick auf die - auf den jeweiligen Benutzer des Systems zurecht geschnittene - Aufgabenstellung bezogen auf die Erreichung eines vorgegebenen Verhandlungsergebnisses. Diese Ergebnisse, also „Daten zweiter Art" werden in Form von Lösungen, die Reaktionen und/oder Konsequenzen repräsentie ren, wiedergegeben. Beispielsweise erkennt ein Aufnahmegerät eine Beleidigung eines Verhandlungspartners, wobei die KI da raus ein „sich Zurückziehen" des beleidigten Verhandlungs partners errechnet, das z.B. über einen Avatar dargestellt und in der Bewertung durch Daten der dritten Art als negativ eingestuft wird. Umgekehrt kann das System über ein Aufnahme gerät ein Kompliment erkennen und dadurch eine offene, ver handlungsbereite Reaktion eines so angesprochenen Avatars oder Chat-Bots wiedergeben, die dann vom System positiv be wertet wird.

Die Daten zweiter Art sind die Lösungen, die durch die Verar beitung mittels KI erzeugt wurden. Sie werden graphisch über ein Ausgabegerät, wie einen Monitor, dargestellt, wobei bei spielsweise ein 2- oder 3 dimensionaler Avatar, der diese Lö sungen in Form von Daten erster Art dem Benutzer präsentiert, die graphische Darstellung übernimmt. So ein Avatar kann dann Ärger, Wut, Freude, Überraschung, Einknicken etc...wiederge ben, genau wie diese Gemütslagen aus den sensorischen Rohda ten der realen oder virtuellen Verhandlung durch prozessuale Verarbeitung in Form der Daten erster Art erhältlich sind.

Die Darstellung kann aber genauso gut über Signale, z.B. op tische und/oder akustische, über Schwingungen, über Geruch, einen Chat Bot, eine Audio-Ausgabe, Texte, Computer-Signale, und beispielsweise auch Farb-Töne erfolgen.

Die „Daten dritter Art", die eine Bewertung der Daten zweiter Art, die Reaktionen und Konsequenzen der aufgenommenen Ver handlungssituation beinhalten, vornehmen, können beispiels weise als einfaches Punktesystem ausgeführt sein. Ein Plus punkt für ein Kompliment, das einen Verhandlungspartner in eine bessere Stimmung oder Gemütslage versetzt, wodurch die ser dann bereit ist, einen höheren Preis zu zahlen und/oder die Verhandlung noch nicht gleich abzubrechen etc. Die Daten dritter Art werden vom Ausgabegerät auch visuell und/oder per Audio wiedergegeben, es kann auch hier ein Avatar, ein Chat Bot, der z. B. Spielleiter oder Schiedsrichter ist, einge setzt werden.

Unter einem „Modul" oder einer „Einheit" kann im Zusammenhang mit der Erfindung beispielsweise ein Prozessor und/oder eine Speichereinheit zum Speichern von Rohdaten sowie Daten ers ter, zweiter und/oder dritter Art und/oder Programmcode ver standen werden. Beispielsweise ist der Prozessor speziell da zu eingerichtet, den Programmcode derart auszuführen, damit der Prozessor Funktionen ausführt, um das erfindungsgemäße System oder Teile davon oder das erfindungsgemäße Verfahren oder einen Schritt des erfindungsgemäßen Verfahrens zu imple mentieren oder realisieren. Die jeweiligen Module können bei spielsweise auch als separate bzw. eigenständige Module aus gebildet sein. Hierzu können die entsprechenden Module bei spielsweise weitere Elemente umfassen. Diese Elemente sind beispielsweise eine oder mehrere Schnittstellen (z. B. Daten bankschnittstellen, Kommunikationsschnittstellen - z. B. Netzwerkschnittstelle, WLAN-Schnittsteile) und/oder eine Eva luierungseinheit (z. B. ein Prozessor) und/oder eine Spei chereinheit . Mittels der Schnittstellen können beispielsweise Daten ausgetauscht (z. B. empfangen, übermittelt, gesendet oder bereitgestellt werden). Mittels der Evaluierungseinheit können Daten beispielsweise rechnergestützt und/oder automa tisiert verglichen, überprüft, verarbeitet, zugeordnet oder berechnet werden. Mittels eines Speicherbereichs können Daten beispielsweise rechnergestützt und/oder automatisiert gespei chert, abgerufen oder bereitgestellt werden.

Unter „Bereitstellen", insbesondere in Bezug auf Daten, Meta daten und/oder sonstige Informationen, kann im Zusammenhang mit der Erfindung beispielsweise ein rechnergestütztes Be reitstellen verstanden werden. Das Bereitstellen erfolgt bei spielsweise über eine Schnittstelle (z. B. eine Geräte- Schnittstelle, eine Datenbankschnittstelle, eine Netzwerk schnittstelle, eine Schnittstelle zu einer Speichereinheit). Über diese Schnittstelle können beispielsweise beim Bereit stellen entsprechende Daten und/oder Informationen übermit- telt und/oder gesendet und/oder abgerufen und/oder empfangen werden. Unter „Bereitstellen" kann im Zusammenhang mit der Erfindung beispielsweise auch ein Laden oder ein Speichern, beispielsweise einer Transaktion mit entsprechenden Daten verstanden werden. Unter „Bereitstellen" kann beispielsweise auch ein Übertragen (oder ein Senden oder ein Übermitteln) von entsprechenden Daten von einem Knoten zu einem anderen Knoten verstanden werden.

Unter einem „Prozessor" kann im Zusammenhang mit der Erfin dung beispielsweise eine Maschine oder eine elektronische Schaltung verstanden werden. Bei einem Prozessor kann es sich insbesondere um einen Hauptprozessor (engl. Central Proces sing Unit, CPU), einen Mikroprozessor oder einen Mikrokon troller, beispielsweise eine anwendungsspezifische integrier te Schaltung oder einen digitalen Signalprozessor, möglicher weise in Kombination mit einer Speichereinheit zum Speichern von Programmbefehlen, etc. handeln. Bei einem Prozessor kann es sich beispielsweise auch um einen IC (integrierter Schalt kreis, engl. Integrated Circuit), insbesondere einen FPGA (engl. Field Programmable Gate Array), ein PLD (engl. Pro- grammable Logic Device) oder einen ASIC (anwendungs spezifische integrierte Schaltung, engl. Application-Specific Integrated Circuit), oder einen DSP (Digitaler Signalprozes sor, engl. Digital Signal Processor) oder einen Grafikprozes sor GPU (Graphic Processing Unit) oder KI-Beschleuniger (z.B. Neural Processing Unit) handeln. Auch kann unter einem Pro zessor ein virtualisierter Prozessor, eine virtuelle Maschine oder eine Soft-CPU verstanden werden. Es kann sich beispiels weise auch um einen programmierbaren Prozessor handeln, der mit Konfigurationsschritten zur Ausführung des genannten er findungsgemäßen Verfahrens ausgerüstet wird oder mit Konfigu- rationsschritten derart konfiguriert ist, dass der program mierbare Prozessor die erfindungsgemäßen Merkmale des Verfah rens, der Komponente, der Module, oder anderer Aspekte und/oder Teilaspekte der Erfindung realisiert. „Datamining" bezeichnet vorliegend die systematische Anwen dung statistischer Methoden auf die Daten erster Art, wobei Querverbindungen und Trends neu geschaffen werden und/oder zu erkennen sind. Der Prozess des „Dataminings" umfasst eine Verarbeitung und Auswertung der Daten erster Art zur Gewin nung von Wissen aus den Daten erster Art. Datamining dient insbesondere auch zum Auffinden neuer Muster, zum Erkennen von systematischen Fehlern bei der Generierung erster Daten, beispielsweise in der Spracherkennung und/oder bei der Zuord nung von Gefühlen zur Gesichtserkennung. Unter „Datamining" versteht man so die systematische Anwendung Computergestütz ter Methoden, um in vorhandenen Datenbeständen Muster, Trends und/oder Zusammenhänge zu finden.

„Mustererkennung" bezeichnet vorliegend die rechnergestützte Fähigkeit, in einer Menge von Daten Regelmäßigkeiten, Wieder holungen, Ähnlichkeiten und/oder Gesetzmäßigkeiten zu erken nen.

Als „Künstliche Intelligenz" werden Anwendungen bezeichnet, bei denen in geeigneter Weise konfigurierte Prozessoren und/oder Rechner durch iterative rechnergestützte Verfahren aus Daten und Aufgabenstellungen als Eingabe Problemlösungen als Ausgabe zur Verfügung stellen.

Eine künstliche Intelligenz bedient sich dabei in der Regel einem neuronalen Netz, das Knotenpunkte, die durch Pfade ver bunden sind, umfasst und in Schichten, die einer Hierarchie folgen, aufgebaut ist.

Als „Deep-Learning" wird im Rahmen der KI eine Methode ma schinellen Lernens bezeichnet, die künstliche neuronale Netze (KNN) mit zahlreichen Zwischenschichten - „hidden layers" zwischen EingabeSchicht und AusgäbeSchicht einsetzt und dadurch eine umfangreiche innere Struktur herausbildet. Bei spielsweise bei der Sprach- und/oder Gesichtserkennung, weil diese sich nur schwer durch mathematische Regeln formulieren lassen, wird Deep-Learning eingesetzt. Beispielsweise bedarf das Erkennen und abrufbare Speichern von sensorischen „Rohdaten" wie Gesichtsausdrücke, Hand schriften, Sprache etc., die zunächst nur als Sammlung von Bildpunkten existieren, einer Hierarchie von Konzepten, damit die sensorischen Rohdaten zu einem Bild und in der Folge dann auch zu einer Gemütslage zusammengesetzt und/oder so entspre chend gespeichert werden. Beim Deep Learning wird über einen oder mehrere selbstadaptive Algorithmen im Rahmen eines Mo dells beispielsweise bestimmt, welche Konzepte für die Erklä rung der Beziehungen zwischen den vorliegenden sensorischen Rohdaten nutzbar sind. Diese Überarbeitung findet in den so genannten hidden layers statt, die deshalb so heißen, weil sie weder Daten-Eingänge - input - noch Daten-Ausgänge - out put -haben, sondern komplett innerhalb der KI arbeiten.

Bei der Verarbeitung von den Rohdaten aus dem oder den Auf nahmegerät (en) durch einen entsprechenden Rechner ist es des halb durchaus auch vorgesehen und vorteilhaft, dass KI einge setzt wird, um die Gemütslage, die Verhaltensmuster etc. zu erkennen und als Daten erster Art abzuspeiehern oder zu über tragen.

Bei der Erzeugung der Daten zweiter Art, die über die Wieder gabe praktisch das Training der Nutzer ausführen, ist jedoch KI unerlässlich und essentiell.

Im Folgenden wird die Erfindung noch anhand einer Figur, die eine beispielhafte Ausführungsform eines Systems gemäß der Erfindung zeigt, näher erläutert:

Zu erkennen sind die Module und Geräte 1 bis 3, die Aufnahmen von einer real oder virtuell stattfindenden Verhandlung ma chen. Aus diesen sensorischen Rohdaten werden im Modul 4, das zumindest einen Prozessor und eine Speichereinheit umfasst, Daten erster Art generiert, die die Aufnahmen und eine Analy se der Gemütsverfassung, der Emotionen und einer Mustererken nung in der Dynamik der aufgenommenen Verhandlung wiederge ben. Das Modul 4 stellt diese Daten über eine geeignete Schnitt stelle dem Modul 5 bereit, das über eine künstliche Intelli genz verfügt. Dort werden die Daten erster Art über bei spielsweise eine „Natural Language Engine", einen NLP Trans former, beispielsweise auch mittels Zero-Shot-Learning Tech niken, also Maschine-Learning-Werkzeuge, die mit kleinen Da tensätzen auskommen, wie z.B. Google BERT oder GPT-3, verar beitet.

Über das Modul 5, das über eine KI verfügt, können zur Erzeu gung der Daten zweiter Art über die KI und/oder über weitere Speichereinheiten, Cloud und/oder Datenbanken, verschiedene Erweiterungen in die Berechnungen miteinfließen und/oder nutzbar gemacht werden, wie z.B. RohstoffStrategien, Commodi ty Strategy, Marktinformationen, Wissensdatenbanken wie Wi- kipedia, oder Siemens Wiki, reale Praxis-Erfahrungen von Kol leginnen, sowie Cost-Break-Downs von speziellen Commodities und/oder Materialfeldern.

An der Stelle sind die möglichen Erweiterungen des Systems beliebig, je nach konkretem Fall können Daten aus verschiede nen Datenbanken abgerufen werden und über das Modul 5 in die Erzeugung der Daten zweiter Art einfließen.

Ein „Transformer" ist eine Methode, mit der ein Computer eine Folge von Zeichen in eine andere Folge von Zeichen übersetzen kann. Dies kann z.B. benutzt werden, um Text von einer Spra che in eine andere zu übersetzen. Dazu wird ein Transformer mittels maschinellen Lernens auf einer großen Menge von Bei spiel-Daten trainiert, bevor das trainierte Modell dann zur Übersetzung verwendet werden kann. Insbesondere gehören Transformer zu den Deep-Learning-Architekturen. Transformer wurden 2017 im Rahmen der Neural-Information-Processing- Systems-Konferenz veröffentlicht.

„GPT-n" steht dabei für einen generativen Pre-trainierten Transformer, der ein autoregressives Sprachmodell beinhaltet, das Deep Learning verwendet, um einen menschenähnlichen Text zu erstellen. Als GPT-3 wird dabei die dritte Generation der GPT-n Serie bezeichnet, die Open AI entwickelt hat und Micro soft exklusiv nutzt.

Das Modul 5 kommuniziert beispielsweise mit einem oder mehre ren Prozessoren und/oder einer oder mehreren Speichereinhei- ten in einer Cloud 7, um Lösungen für die Erzeugung Daten zweiter Art bereit zu stellen. Die Maschine-zu-Maschine- Kommunikation kann dabei beispielsweise über ein MQTT- Protokoll erfolgen. Im Modul 5 werden, gegebenenfalls nach erfolgter Kommunikation mit der Cloud 7 und aus dem Input, den die Daten erster Art aus dem Modul 4 liefern, die Daten zweiter und dritter Art berechnet und erzeugt, die schließ lich im Ausgabegerät 6, beispielsweise über einen Avatar, präsentiert und/oder ausgegeben werden.

Das Modul 5 kann aus den Daten erster Art Situationen erken nen und mögliche Reaktionen und/oder Konsequenzen, wie die Verhandlungspartner darauf reagieren, zur Verfügung stellen. So erkennt das Modul 5 beispielsweise

- Komplimente während einer Verhandlung, wie z.B. „...das ist ein schöner Teppich",

- Beleidigungen, wie z.B. „...dieser Raum macht einen billi gen Eindruck" zu lange Sprechpausen während der Verhandlung,

- Preisangaben wie z.B. „...bin bereit 500 Euro zu zahlen" zeitliche Begrenzungen, wie z.B. „...ich muss einen Flie ger in 12 Stunden erreichen..." und/oder

- Ultimaten „...shake on it now and I will give you 200 Eu ro...".

Damit kann das Modul 5 die verbundene oder integrierte KI trainieren, so dass diese eine oder mehrere mögliche Reak tion (en) auf diese Situationen berechnet.

Darüber hinaus ist vorgesehen, dass über die Aufnahmegeräte 1 bis 3 auch statische Konzepte als Daten erster Art dem Modul 5 und der KI zur Verfügung gestellt werden, beispielsweise der äußerliche, erste Eindruck des Händlers oder potentiellen Käufers, wie Alter, Geschlecht, Kleidung - distinguiert, mon dän, ärmlich etc. Diese Eindrücke können auch über Objekter kennung automatisiert erfasst werden und beispielsweise zu einem durch den Avatar vorgeschlagenen Ausgangspreis, der sich an der Kleidung des Händlers orientiert, führen.

Als „Cloud" wird eine IT-Infrastruktur bezeichnet, die bei spielsweise über Internet oder ein Intranet verfügbar ist.

Sie umfasst in der Regel Speichereinheiten, Rechenleistung, Prozessoren, neuronale Netzwerke und/oder Anwendungssoftware. Eine Cloud-Anwendung ist ein Programm, das zumindest nicht vollständig auf dem lokalen Rechner eines Nutzers verwaltet wird, sondern mindestens teilweise auf einem Server.

Als „MQTT" Protokoll wird das „Message Queuing Telemetry Transport" Netzwerkprotokoll bezeichnet, das die Übertragung von Telemetriedaten in Form von Nachrichten zwischen Geräten ermöglicht, trotz hoher Verzögerungen oder beschränkter Netz werke.

Die Daten zweiter und dritter Art, die durch das Modul 5, das mit der Cloud 7 kommuniziert, erzeugt werden, werden schließ lich dem Ausgabe- und/oder Anzeigegerät 6 bereitgestellt, das sowohl einen oder mehrere Avatare, die Reaktionen und/oder Konsequenzen darstellen, sowie ein Ranking der Bewertung der über die Module 1 bis 3 aufgenommenen Aktionen der Benutzer wiedergibt und präsentiert. Die Daten dritter Art können da bei beispielsweise über ein einfaches Punktesystem darge stellt werden.

Durch das System und das Verfahren gemäß der vorliegenden Er findung wird erstmals ein System in Form eines Computerspiels zur Verfügung gestellt, durch das Kaufleute, Händler, Ver triebsleute und allgemein Verhandlungsführer unkompliziert noch während einer laufenden Verhandlung Resultate bekommen und Zeit- und Orts-ungebunden, vor allem aber in Echtzeit, während einer laufenden Verhandlung, geschult werden können.