Künstliche Intelligenz und natürliche Sprache

Kennen Sie Siri? Oder Alexa? Na klar, werden Sie mir nun entgegnen. Und wenn ich Sie frage, was diese Systeme eigentlich alles “können”? Werden Sie mir darauf auch eine Antwort geben können?

Nun, gewiss können wir Beispiele finden, indem wir es einfach “testen”. Manche Antworten dieser Sprachassistenten werden uns erstaunt zurücklassen, andere werden wir als eher unpassend empfinden und wenige Antworten sind wohl auch nur daneben. Schlimm? Nicht wirklich…

Denn die Botschaft ist klar

Eine Maschine versteht uns Menschen. Vielleicht noch nicht so gut, wie wir andere Menschen verstehen, aber “verstehen” wir uns wirklich so gut? Schließlich sind häufig genutzte Phrasen im Deutschen: “Wie meinst du das?”, “Kannst du mir das mal bitte erklären?”

Eine natürliche Sprache wie die deutsche Sprache ist ein komplexes System von syntaktisch-semantischen Regularien, die selbst “Profis” nicht selten an ihre Grenzen führen: “Am Samstag nach der Bundesliga-Berichterstattung werde ich mein Auto gewaschen gehabt haben”. Stimmt das so? Oder wäre es nicht besser zu sagen: “Am Samstag nach der Bundesliga-Berichterstattung wird mein Auto gewaschen worden sein”. Sie werden mir nun entgegnen, dass diese Beispiele eher in eine Germanistik-Vorlesung gehören als in die reale Welt. Aber das ist auch schließlich nur ein Beispiel, welches uns aufzeigt, wie vielschichtig die Verwendung von Sprache sein kann – und wie schnell sie auch mißverstanden werden kann.

“Ich sitze auf der Bank und schaue mir ein Blatt an”. Wie verstehen Sie diesen Satz? Da sitzt einer auf der Parkbank und schaut ein Blatt eines Baumes an? Oder verstehen Sie es so: Da sitzt jemand im Geldinstitut und liest die Zeitung.

Wir werden es nicht ergründen können, wenn wir nur diesen Satz haben. So geht es nachvollziehbarerweise auch jedem Sprachassistenten, nur dass dieser noch deutlich weniger “Spracherfahrung” hat als wir erwachsende Menschen mit guten deutschen Sprachkenntnissen.

Ich möchte Sie nicht mit sprachlichen Details belästigen. Vielmehr geht es mir darum, Ihnen zu zeigen, mit welchen Herausforderungen sich die Computerlinguistik auseinandersetzen muss und wo eventuell die Grenzen sind. Grenzen, die jedoch nicht stabil sind, sondern fließend.

Wir arbeiten seit Jahren intensiv an der Verschiebung dieser Grenzen und haben mittels “künstlicher Intelligenz” vieles erreicht – und jeden Tag wird es ein Stückchen mehr.

Damit Maschinen die Sprache besser verstehen, brauchen Sie “Futter” und Alternativen. Genau darin liegt unser Ansatz. Ich gebe Ihnen gerne dazu ein Beispiel.

Ein Beispiel

In Wikipedia finden Sie den folgenden Satz: “Die Volkswirtschaftslehre basiert grundsätzlich auf der Annahme der Knappheit von Ressourcen zur Befriedigung der Bedürfnisse von Wirtschaftssubjekten.”

Lassen Sie ihn durch eine “geeignete” Maschine umändern zu:
“Auf der Vermutung der Verknappung von Ressourcen basiert die Volkswirtschaftslehre in der Regel zu der Beglückung der Wünsche von wirtschaftlich agierenden Personenkreisen.”

Inhaltlich sehen Sie, dass dort eigentlich das Gleiche steht wie im Basissatz aus Wikipedia. Doch die Struktur ist eine ganz andere. Die Worte sind nur zum Teil identisch, oftmals durch Synonyme ersetzt, die auch passen (müssen). Und wozu der Aufwand? Ganz einfach: Haben wir einen Text, den wir der Maschine nochmals zur Verfügung stellen können, allerdings in anderer Form, so kann die Maschine besser lernen.

Es ist wie im alltäglichen Leben.

“Wie meinst du das?” wird dann überflüssig, wenn wir unserem Gegenüber einen Sachverhalt abermals “mit anderen Worten” erläutern.

Ich hoffe, ich konnte Sie etwas neugierig machen – neugierig auf einen der wichtigsten Bereiche unserer sozialen Kommunikation. Denn wer mittels einer Maschine die Sprache versteht und damit spielen kann, der wird die Geschichte der deutschen Kultur neu schreiben – mit allen Konsequenzen für Dienstleistungen, Produktion, Kunst und Politik.