ioBroker ChatGPT: Eine gute Kombi?

Mit ioBroker ChatGPT zu nutzen könnte in der Zukunft gar nicht mehr so unwahrscheinlich sein. Die Frage ist jedoch, ob es sich nur um einen Hype handelt oder wirklich gute Anwendungsfälle dafür geschaffen werden können. Ich für meinen Teil überlege schon längere Zeit eine Kombination zwischen beiden Systemen zu schaffen und versuche dafür die passenden Anwendungsfälle zu finden. Aber das ist gar nicht so einfach, wie es auf den ersten Blick zu sein scheint.

Wenn du noch nicht mit ChatGPT gearbeitet hast, gehörst du wohl zu denjenigen, die diesem Trend bislang noch nicht folgen. Dabei ist es jedoch ziemlich interessant zu sehen, was künstliche Intelligenz bereits heute leistet und wie sich das auf verschiedene Bereiche auswirkt. Ich persönlich bin auch der Meinung, dass man zumindest mal von ChatGPT und OpenAI gehört haben sollte.

Doch lass uns nicht abschweifen. Ich möchte in diesem Artikel ein wenig mehr in meine Gedankenwelt blicken lassen. Und ich möchte dir Ideen präsentieren, die in den vergangenen Wochen in meinem Kopf gereift sind. Ob sie sich umsetzen lassen, weiß ich noch nicht. Ich weiß auch nicht, ob ich sie überhaupt umsetzen kann und werde. Aber selbst die rein theoretische Diskussion regt dich möglicherweise schon dazu an, im gleichen Feld etwas auszuprobieren.

Also starten wir direkt rein!

ioBroker ChatGPT Adapter

Auf GitHub wurde am 25. April 2023 ein ziemlich interessantes Issue eröffnet (Quelle: GitHub). Dort stellt ein Nutzer die Idee vor, in ioBroker ChatGPT zu integrieren. Die Benefits sollen unter anderem darin bestehen, dass AI-generierte Antworten zurück geliefert werden können. Mit diesen soll ioBroker mehr interaktiv werden, um das Smart Home damit zu bereichern.

Zwar ist die Diskussion insgesamt sehr technisch und auf die praktische Anwendung limitiert, jedoch gibt es keine genauen Ideen und Umsetzungen. Einzig und allein die Idee eines Nutzers, die Antworten von ChatGPT zu nutzen, um damit die Alexa-Datenpunkte zu füttern, ist ein konkreter Beitrag. Und das verwundert kaum, denn das Feld ist so riesig, dass konkrete Anwendungsfälle insgesamt schwer sind.

Wie du anhand dieser kurzen Zusammenfassung jedoch schon sehen kannst, ist auch die Umsetzung bislang noch nicht fortgeschritten. Vielleicht hat jemand still und heimlich bereits damit begonnen, jedoch konnte ich dazu nichts entsprechendes finden. Aus meiner Sicht ist es auch etwas schwierig einzuschätzen, inwiefern der ioBroker ChatGPT Adapter das System wirklich konkret voranbringen kann. Und das hat einen ganz maßgeblichen Grund. Denn GPT ist ein Modell zur Sprachverarbeitung und ist meiner Meinung nach nur bedingt geeignet dazu, wirklich in einem Smart Home zu agieren.

Sicherlich kann man vieles damit bauen und anstellen, doch mir persönlich fehlt noch die Breite an wirklichen Szenarien. Als direktes Tool zur Unterstützung, finde ich es hingegen sehr stark. Denn so könnte ChatGPT in ioBroker dabei helfen, Automatisierungen aufzubauen und die eigene smarte Infrastruktur richtig zu designen. Insbesondere dann, wenn es mit Daten aus deinem Smart Home arbeitet.

Es dürfte kein Adapter sein

Wenn wir nun diesen Gedankengang weiterspinnen, dann müssen wir auch ganz ehrlich über eine Sache sprechen. Ein künstlicher Partner an deiner Seite dürfte nicht nur irgendein Adapter sein. Er müsste in das System verankert sein, so dass er dir kontextbezogen auf dein konkretes Problem eine kompetente Antwort bieten kann. Das bedeutet, dass du für dein ioBroker einen Kollegen an die Hand bekommst, der dir sehr viel wertvollen Input liefern kann.

Wenn es nur ein Adapter wäre, der dir schöne Sprüche liefert, würde man meiner Meinung nach nicht einmal ansatzweise das volle Potenzial nutzen. Denn wenn wir mal ins ioBroker Forum blicken sehen wir, dass viele Probleme individuelle Probleme sind, die nicht allgemein gelöst werden können. Eine künstliche Intelligenz hätte jedoch das Potenzial, allgemeine Probleme als Referenz heranzuziehen und sie auf den speziellen Anwendungsfall zu übertragen.

Und im Grunde genommen funktioniert das heute schon. Denn wenn ich zum Beispiel einen Chat mit ChatGPT beginne und ihm ein ioBroker-Skript zur Verfügung stelle, so bekomme ich eine kompetente Antwort geliefert. Diese wiederum kann ich dazu nutzen, um mein eigenes Smart Home zu verbessern. Ich nutze ChatGPT also in Kombination mit ioBroker eher als beratenden Assistenten, der mich bei meinen Vorhaben unterstützt. Um dabei Blockly-Skripte auswerten zu lassen, muss man diese zuvor aus ioBroker exportieren. Das geht jedoch innerhalb von Sekunden und ist damit auch keine Hürde.

Konkrete Anwendungsfälle

Grundsätzlich kann ich mir sehr gut vorstellen, dass es gute Anwendungsfälle für ChatGPT in ioBroker gibt. Ich glaube auch, dass künstliche Intelligenz nochmal ein richtiger Game Changer in Sachen Hausautomation sein wird. Allerdings stehen wir da heute noch vor ein paar Problemen. Manche sind etwas größer, andere kleiner.

Denn auch wenn es viele Ideen gibt, ist die Umsetzung da noch etwas problematisch in meinen Augen. Viele der Ideen sind derart oberflächlich, dass sie bei genauerem Hinsehen einfach schwierig in der Umsetzung sind, weil wir keine genaue Vorstellung darüber haben. Auch ist oft noch das Problem, dass die Vorgehensweise nicht so ganz klar ist. Von den Kosten wollen wir erst gar nicht anfangen, denn die stehen wahrscheinlich noch in keiner Relation. Zumindest wenn man die künstliche Intelligenz sehr intensiv nutzt.

Doch kommen wir mal kurz zu den konkreten Anwendungsfällen von ChatGPT, welche unter anderem auch im oben verlinkten GitHub-Issue erwähnt werden. Denn hier hadere ich etwas mit mir an manchen Punkten. Ich will eine kleine Auswahl ganz kurz mit dir durchgehen und dir meine Meinung dazu erzählen. Dann wird dir vermutlich auch meine Denkweise dabei klarer.

Sprachassistenten mit GPT

Die Idee hierbei ist, dass es einen sprachgesteuerten Assistenten auf Basis von GPT gibt. Dieser agiert im Grunde wie Alexa im Smart Home und kann Befehle ausführen sowie Informationen liefern. Doch wahrscheinlich ist an diesem Vorhaben das größte Problem, dass die Integration nicht so einfach wird. Denn folgende Fragen muss man sich dabei stellen:

• Wie gelangen Datenpunkte zu GPT?
• Wie kommen die Steuerbefehle zurück?
• Muss man für jeden Befehl ein eigenes Skript bauen?
• Wie umfangreich ist die Integration?
• Wo wird der Sound ausgegeben? Und wie gelangen meine Aussagen zu GPT?
• Wer baut solche Geräte?
• Wie versorge ich mehrere Räume?

Ich denke im Kern wird klar, worauf ich hierbei hinaus will. Es ist aktuell zumindest ein Bastler-Projekt, das nicht die breite Masse erreichen kann. Und ich bin mir auch sicher, dass viele Anwender von ioBroker nicht so richtig mit diesem Projekt klar kämen. Ich weiß noch nicht einmal, ob ich das denn würde.

In meinen Augen wäre es effektiver, wenn ein Sprachassistent wie Amazons Alexa einfach GPT im Hintergrund nutzen würde. So könnte man sich in seinem Smart Home auf die reine Logik konzentrieren und müsste nicht den Sprachassistenten neu erfinden.

Automatisierte Benachrichtigungen

Ein weiteres Gimmick sollen automatisierte Benachrichtigungen sein. Klingt in der Theorie super, doch auch hier muss man wieder an die Umsetzung denken. Klar, ich kann jetzt an GPT meine Informationen über Sensoren schicken und ihn konkret fragen, ob der Benutzer benachrichtigt werden sollte. Eventuell wäre es auch schon genug, wenn GPT die Daten in unkritisch, kritisch oder moderat einsortiert. Anhand dieser Information kann eine eigene Regel dann wieder die Arbeit erledigen.

Doch so ganz einfach ist es auch hier nicht. Damit ioBroker bei ChatGPT nach einer Empfehlung fragen kann, muss eine Anfrage an eine Schnittstelle ausgelöst werden. Das bedeutet im Klartext, dass ioBroker einen Trigger hinterlegt hat, der das auslöst. Die Frage, die sich mir stellt ist nun, warum ioBroker dann auf fremde Hilfe angewiesen ist?

Schlussendlich bestimmen wir Menschen dann wieder, wann eine Abfrage stattfindet und wie der weitere Verlauf ist. Da ist es vermutlich einfacher, schneller und günstiger, wenn wir eine eigene Regel zur Weiterverarbeitung der Daten erstellen. Auch wenn eine derartige Überwachung von vielen Zuständen wirklich spannend wäre.

Lernfähige Automatisierung

Ein Smart Home das lernt. Auch ChatGPT träumt offenbar hiervon. Doch wie gut ist ChatGPT überhaupt für eine derartige Lernfähigkeit im Bereich Smart Home geeignet?

Wenn wir zurückblicken darauf, dass ChatGPT eigentlich ein Modell zur Sprachverarbeitung ist, kommen Fragen auf. Denn es ist nicht ganz unberechtigt zu überlegen, ob ChatGPT überhaupt die richtige Lösung für derartige Vorhaben sein kann. Natürlich können wir unsere Fragen und Aufgaben sehr präzise stellen, so dass ein richtiges Ergebnis dabei herauskommt. Aber das wiederum geht dann oft auf die Kosten.

Auch wenn ich selbst wirklich absolut kein Experte für künstliche Intelligenz bin glaube ich trotzdem, dass wir hier jeweils eigene beziehungsweise andere Modelle brauchen. Im Grunde müssen wir ein Modell dafür erschaffen, was wir in der Realität vorfinden. Das bedeutet, dass wir für die Lampensteuerung zwar ein Modell für Lampen nutzen können, aber ein Sprachmodell nur bedingt weiterhelfen kann.

Es mag sein, dass ich mich mit künstlicher Intelligenz zu wenig auskenne und es trotzdem funktioniert. Doch für mein Verständnis sind wir bei so einem Gedanken schon weit in der Zukunft. Wir überspringen glaube ich da gedanklich einen Schritt und sind zu sehr in Visionen verankert.

Hilft ChatGPT also nicht im Smart Home?

Doch, absolut! Denn schon heute kann ChatGPT uns dabei helfen, unser Smart Home aufzubauen. Das liegt nicht zuletzt daran, dass wir dem Modell Informationen liefern können, die dann wiederum mit seinem riesigen Wissen kombiniert werden. Das macht ChatGPT zu einem wirklich sehr starken Tool für das eigene Smart Home.

Gleichzeitig sehe ich aber auch, dass ein ioBroker ChatGPT Adapter nur bedingt helfen kann und nicht den vollen Spielraum ausnutzt, den uns die künstliche Intelligenz liefert. Denn hier lassen sich nur begrenzt viele Anwendungsfälle abdecken, die sich wahrscheinlich sehr stark auf den sprachlichen Aspekt beschränken.

Viel interessanter ist daher für mich die Frage, wie wir Machine Learning und eigene Modelle einbauen könnten, die uns auf Basis der ausgewerteten Daten präzise Vorhersagen machen können. Oder die auf Basis unserer Gewohnheiten Beleuchtung im Smart Home steuern, wenn wir einmal nicht daheim sind. Denn so können wir unseren gewohnten Alltag abbilden, um das Smart Home belebt erscheinen zu lassen. Damit schlägt man gleich zwei Fliegen mit einer Klappe.

Es wirkt gegen Einbruch und gleichzeitig auch im Alltag hinsichtlich von Automationen. Wenn das Licht gewissermaßen schon vorher weiß, wann wir es brauchen, dann wird es eine Erleichterung. Das kann auch dann besonders hilfreich sein, wenn wir eines Tages älter sind und diese Form der Unterstützung möglicherweise brauchen.

Was ist deine Meinung zum Thema ChatGPT in ioBroker? Lass uns in den Kommentaren diskutieren. Hast du konkrete Anwendungsfälle? Lass es mich wissen, ich bin super neugierig!