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Künstliche Intelligenz : Die vertrackte Sache mit der Sprache

Dem Gehirn nachempfunden: Jüngste Erfolge in der Künstlichen Intelligenz basieren auf Software, die lernen können soll so wie Menschen. Bild: © Steven T. Caputo, CereberallHack.com

Der deutsche Informatiker Richard Socher erforscht, wie Computer Sprache verstehen. Dahinter steckt eine Reihe von Herausforderungen – nun präsentiert er eine Software, die vieles gleichzeitig bewältigen kann. Ein riesiges Lob gibt es bereits.

          Sprache ist ein mächtiges Instrument, dessen Vielseitigkeit leicht unterschätzt wird. Wir nutzen Sprache nicht nur, um miteinander zu kommunizieren, sondern zum Nachdenken, Erinnern, die Welt um uns herum in Kategorien einzuteilen, Dinge zu beschreiben, andere zu unterrichten, uns etwas Neues vorzustellen, Absichten und Wünsche auszudrücken oder Verpflichtungen einzugehen. „So wie wir entwickeln sich auch Sprachen über die Zeit und schneiden sich auf unsere Bedürfnisse zu, geradezu als wären sie eigenständig lebende Kreaturen“, analysiert der amerikanische Informatiker und Unternehmer Jerry Kaplan. Was wäre, wenn ein Computerprogramm das ebenfalls könnte?

          Alexander Armbruster

          Verantwortlicher Redakteur für Wirtschaft Online.

          Eine spannende Frage ist das und große Herausforderung, mit der sich Fachleute für Künstliche Intelligenz (KI) schon viele Jahre beschäftigen – immer mit wichtigen praktischen Anwendungen im Blick. In der Zeit nach dem Ende des Zweiten Weltkriegs stellten die Vereinigten Staaten beispielsweise Mittel bereit, um Programme zu erfinden, die russische Texte ins Englische übersetzen; als Instrument gegen den sowjetischen Gegner im Kalte Krieg. Sehr weit gekommen waren sie damals nicht, andere Länder auch nicht.

          Bislang kein allgemeines Modell für Sprache

          Das hat sich mittlerweile merklich geändert: Googles Übersetzungsdienst etwa funktioniert so gut, dass ihn Nutzer gegenwärtig Tag für Tag mit Milliarden Anfragen konfrontieren. Mitarbeiter von Microsoft und dem chinesischen Tech-Unternehmen Alibaba präsentierten zu Jahresbeginn ein Programm, das in einem Lesetest der Universität Stanford besser abschnitt als die menschlichen Teilnehmer. Dahinter stecken jeweils Erfolge im sogenannten maschinellen Lernen, jener KI-Methode, die derzeit besonders angesagt ist und die auf besserer Software, schnelleren Rechnern und riesigen verfügbaren Datenmengen basiert.

          „Das Lernen ist in dieser Disziplin wesentlich an die Stelle von vorab einprogrammiertem Wissen getreten“, sagt der Informatiker Richard Socher, leitender KI-Wissenschaftler des amerikanischen Tech-Konzerns Salesforce. (Lesen Sie hier ein Porträt über das deutsche Top-Talent.) Allerdings beziehen sich die erzielten Erfolge wiederum auf jeweils sehr spezielle Aufgaben wie eben die Übersetzung eines Textes oder das Beantworten von Fragen. „Was wir nicht hatten, ist ein allgemeines Modell für Sprache.“

          Programm kann Gelerntes transferieren

          Bislang. Denn Socher hat gemeinsam mit seinen Kollegen Bryan McCann, Nitish Shirish Keskar und Caiming Xiong ein schlaues Computerprogramm konstruiert, das sich zehn unterschiedlichen Sprach-Herausforderungen zugleich stellen kann, also zu Multitasking fähig ist. In einem Fachartikel, der der F.A.Z. vorab vorliegt, stellen sie ihre Ergebnisse jetzt der Öffentlichkeit vor. MQAN, das steht für Multitask Question Answering Network, nennen sie ihr künstliches neuronales Netz und lassen es in einem digitalen Zehnkampf antreten: Die einzelnen Aufgaben umfassen dabei neben Übersetzungsleistungen und dem Beantworten von Fragen zu einem gegebenen Satz das sinnvolle Zusammenfassen von Texten oder das Erfassen der Stimmung zum Beispiel in einer Filmkritik. Findet der Rezensent den Film toll oder furchtbar?

          „Wir haben ein Modell gefunden für ganz verschiedene Probleme in der Sprachverarbeitung“, erklärt Socher. Und nicht nur das. Gezeigt hat sich in ihrem Versuch auch, dass das so bereits „trainierte“ Programm andere Fähigkeiten schneller lernt, etwa die Übersetzung von der englischen Sprache in die tschechische; dass es also offenkundig in der Lage ist, Gelerntes zu transferieren.

          Ergebnisse sind frei im Internet verfügbar

          Socher nimmt für sich und die anderen Forscher in Anspruch, mit ihrem MQAN-Modell und dem Sprach-Zehnkampf einen wichtigen Durchbruch auf dem Feld erzielt zu haben. Eine erste Reaktion gibt ihnen recht. „Die Autoren haben mit ihrem Sprach-Zehnkampf einen Maßstab für diese Multitasking-Leistungen definiert und architektonische Innovationen eingeführt, die einen lange gehegten Traum von mir wahr werden lassen“, lobt Yoshua Bengio das Modell. Bengio ist Informatiker im kanadischen Montreal und einer der Pioniere auf dem Gebiet der künstlichen neuronalen Netze, der sich seit beinahe zwanzig auch mit dieser Frage beschäftigt.

          Zugleich spricht für Socher und seine Mitautoren, dass sie ihre Ergebnisse nicht für sich behalten wollen, sondern sowohl die Zehnkampf-Datenbank als auch ihr Modell im Internet frei zugänglich machen werden (Open Source). Sie rufen andere Fachleute ausdrücklich auf, die Ergebnisse zu nutzen und damit selbst kluge Software zu entwickeln.

          Für Socher, der in Leipzig und Saarbrücken Informatik studierte und mittlerweile nebenher in Stanford lehrt, ist die neue Arbeit übrigens auch eine weitere persönliche Bestätigung. Als er für seine Promotion in der Sprachverarbeitung die Methoden anwenden wollte, die nun unter den Schlagworten maschinelles Lernen oder „Deep Learning“ diskutiert werden, hätte das beinah nicht geklappt. „Meine ersten Paper wurden alle abgelehnt“, verriet er unlängst im Gespräch mit der F.A.Z. „Es gab Zweifel daran, dass dies die richtige Methode für dieses Problem ist, die Haltung war etwa so: Das war doch etwas, das in den neunziger Jahren nicht funktioniert hat.“ Die dürfte er nun ziemlich sicher komplett ausgeräumt haben.

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