Wie oft nutzt du Künstliche Intelligenz bzw. Sprachassistenten, um mit ihnen zu sprechen?
Erinnerst du dich noch, als man für den Wetterbericht am Abend die Tagesschau anschauen musste, um zu wissen, ob es morgen regnet? Die Zeiten sind längst vorbei, ein Klick auf das Smartphone genügt: „Wie wird morgen das Wetter bei mir zuhause“?
Diese charmante Technologie setzen wir natürlich für zahlreiche Aufgaben ein, um etwa Termine zu planen, schnell Informationen aus dem Netz zu erhalten oder ab und an einfach auch, um einen (mehr oder weniger guten) Witz präsentiert zu bekommen.
Die Geschichte der Computerlinguistik
Dabei ist die Künstliche Intelligenz dahinter alles andere als einfach. Die Anfänge dieser Wissenschaft, der Computerlinguistik – wir sprechen auch von natural language processing (nlp) – lagen in den 1950er Jahren. Während zunächst die Versuche in diese Richtung sehr mechanisch und von statistischen Verfahren geprägt waren, hat sich die Technologie in den letzten Jahren deutlich weiterentwickelt. Dabei nutzt man unter anderem Verfahren tiefer neuronaler Netze, die meist recht viel Rechenleistung, Speicher und vor allem Daten benötigen.
Die Ergebnisse sind bisweilen verblüffend. Nicht nur Sprache können die neuen Systeme verstehen, sie können auch in andere Sprachen übersetzen, morphologische Elemente herausarbeiten, Eigennamen sicher finden, semantische Ähnlichkeiten auffinden, Texte als „positiv“ oder „negativ“ qualifizieren, eigene Texte „schreiben“ und natürlich vor allem Antworten auf Fragen finden. Die Künstliche Intelligenz bzw. die Sprachassistenten sprechen immer besser.
Künstliche Intelligenz beim Sprechen: Wo stehen wir heute?
Bei aller Euphorie muss man dennoch festhalten, dass wir in vielen Bereichen noch einiges an Wegstrecke vor uns haben. Bis ein Computer uns eine profunde Rechtsberatung angedeihen lässt, unsere Steuererklärung vollkommen selbstständig anfertigt oder uns wie ein Arzt untersucht und berät, wird es noch eine Weile dauern. Denn Sprache zählt zu den Fertigkeiten, für die auch wir Menschen recht lange benötigen, um sie zu „beherrschen“. Da geht es den Künstlichen Intelligenzen nicht anders.
Sag einer Suchmaschine deiner Wahl, dass du Folgendes kaufen willst „einen Pullover kaufen und meiner Frau ein Auto“. Was erhältst du? Genau, Werbung für einen Pullover. Dabei wäre es für die Suchmaschine lukrativer, wenn sie Werbung für Autos schalten könnte. Sie versteht aber den Teilsatz „meine Frau ein Auto“ nicht, da wir schlicht das Prädikat „kaufen“ beiseite gelassen haben.
Oftmals entscheiden nämlich Nuancen in der Sprache über den Sinn: „Was, willst du schon wieder?“ hat eine offenkundig andere Bedeutung als „Was willst du schon wieder?“.
Trotz allen Hindernissen wurden die Systeme immer verständnisvoller in den letzten 10 Jahren. Verkettete Fragen werden heute gut verstanden: „Wieviel Uhr ist es in Sydney“ …“Es ist 10 Uhr“…“und in New York?“. Probiere es aus!
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Die Zukunft von Sprachassistenten
Klar ist, dass mit einer stetigen Verbesserung der Leistungsfähigkeit der Sprachassistenten auch deren Einsatzpotentiale anwachsen. Und sicher ist es nur eine Frage der Zeit, bis die cleveren Helfer uns auch bei komplexen Problemen wertvolle Dienste erweisen können. Dies wird übrigens massive Konsequenzen dann auf die Arbeitswelt haben.
Während wir in der Produktion seit Jahren den Einsatz von Robotern gewohnt sind, fehlt uns diese Erfahrung im Dienstleistungssektor noch größtenteils. Sprachassistenten werden dies ändern. Es ist absehbar, dass in wenigen Jahren viele Jobs in diesem Segment nicht mehr besetzt werden müssen. Dann wird auch so mancher Akademiker mit langjähriger Ausbildung als Anwalt, Arzt oder Steuerberater umdenken müssen.
Fazit
Je besser das Sprachverständnis der Maschinen ist, umso leichter wird es uns Menschen aber auch werden, uns weltweit zu vernetzen, zu kommunizieren und zu interagieren. Unsere Welt wird dadurch zusammenwachsen und deshalb sollten wir Künstliche Intelligenz beim Sprechen vor allem als Chance verstehen.
Generative KI ist der Assistent, den ich mir schon immer gewünscht habe und der (fast) alles weiß. Und Machine Learning…
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Ganz ohne Kapital klappt es nicht, aber bootstrappen bringt auch viele Vorteile. Ich bin froh kein Fremdkapital aufgenommen zu haben.…