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Macht der Sprachassistenten : Sie wissen nicht, wie eine Pizza schmeckt

  • -Aktualisiert am

Sprachcodes des 21. Jahrhunderts: Eine Werbung für den Google Assistant in Las Vegas Bild: dpa

An sprachlichen und alltagsweltlichen Komplexitäten scheitern: Christian Drössler ergründet das Weltwissen der digitalen Sprachsysteme.

          3 Min.

          Sie schalten auf Zuruf das Licht an und regulieren die Heizung, sie beantworten Kundenanfragen, setzen Twitter-Nachrichten in die Welt, generieren Sportnachrichten und schreiben Gedichte – digitale Sprachsysteme bevölkern das Internet der Menschen und Dinge. Oft wissen wir, wenn wir es mit einem „Bot“ – einem sprechenden oder schreibenden Sprachroboter – zu tun haben. Aber garantiert ist das nicht. In standardisierten Textformen wie Fußballberichten oder Service-Dialogen geben sich die programmierten Autoren und Gesprächspartner oft schon ganz menschlich. Auch die Literatur ist gegen die Automatisierung nicht immun. Auf Websites wie bot-or-not.de können Lyrikfreunde tippen, ob die präsentierten Gedichte von Menschen oder Algorithmen stammen. Nicht immer fällt die Entscheidung leicht.

          Wie die Sprachsysteme Sätze generieren, über welche Intelligenz sie verfügen und wie weit es mit ihrer Sprachfähigkeit wirklich her ist, beschreibt der Wissenschaftsjournalist Christoph Drösser in gut lesbarem Stil. Eingestreut sind Interviews mit Forschern und Entwicklern. Der Autor geht nicht sehr in die Tiefe, liefert aber einen informativen Überblick über die aktuelle computerlinguistische Landschaft.

          Christoph Drösser: „Wenn die Dinge mit uns reden“. Von Sprachassistenten,  dichtenden Computern und Social Bots.
          Christoph Drösser: „Wenn die Dinge mit uns reden“. Von Sprachassistenten, dichtenden Computern und Social Bots. : Bild: Dudenverlag

          In technischer Hinsicht kann das angesichts der enormen Dynamik in diesem Bereich nur eine Momentaufnahme sein. Doch die linguistischen, philosophischen und gesellschaftspolitischen Fragen, die die digitalen Systeme aufwerfen, sind nicht an aktuelle Modelle gebunden. Sie gehen mindestens zurück bis zu den Tagen des britischen Mathematikers Alan Turing. Er entwarf den nach ihm benannten Test, um die Frage zu beantworten, wann man Computer intelligent nennen kann: Beim Turing-Test kommuniziert ein Mensch schriftlich mit einem Gegenüber, von dem er nicht weiß, ob Mitmensch oder Computerprogramm. Kann er die Äußerungen der Maschine nicht als solche enttarnen, muss man ihr Intelligenz attestieren. Viele der heutigen Systeme bestehen den Turing-Test – ob schriftlich oder mündlich – zumindest streckenweise.

          Wann beginnt “Intelligenz“?

          Aber ist es überhaupt angemessen, einer Maschine schon deshalb Sprachfähigkeit und Intelligenz zuzuschreiben, weil sie Symbole regelkonform handhaben kann? Diese Frage, die KI-Forscher seit Jahrzehnten beschäftigt, zieht sich durch das gesamte Buch. Sie hat eine neue Aktualität bekommen, denn die maschinelle Sprachverarbeitung wird einerseits immer leistungsfähiger. Andererseits hat sich der Sprachbegriff, der ihr zugrunde liegt, radikal verändert. Bis in die 2000er Jahre hinein fütterten Linguisten die Computer mit komplizierten grammatischen Regeln samt Wortschatz; sie scheiterten aber immer wieder an sprachlichen und alltagsweltlichen Komplexitäten, die sich der Kodierung durch Algorithmen entzogen.

          Mittlerweile geht der Trend in eine ganz andere Richtung: Neuere Systeme sind Simulationen neuronaler Netze, die mit Hilfe riesiger Textmengen so lange trainiert werden, bis sie die sprachlichen Muster weitgehend korrekt „verstehen“ und selbst neue produzieren können. Dem liegen keine Regeln zugrunde, sondern statistische Wahrscheinlichkeiten, die die Wortfolgen und ihre grammatischen Formen bestimmen. Die Berechnungen im Inneren der neuronalen Netze können dabei auch von ihren Konstrukteuren im Detail nicht nachvollzogen werden.

          War es Mensch oder Maschine?

          Zu den Produkten dieses maschinellen Lernens, die Drösser vorstellt, gehört der englischsprachige Textgenerator GPT 2 (Generative Pretrained Transformer), der seit dem letzten Jahr frei zugänglich ist. Trainiert mit acht Millionen Websites, kann er eingegebene Anfangssätze eigenständig zu Texten weiterspinnen. Was dabei herauskommt, demonstriert der Autor anhand von Geschichten, die sich innerhalb der einzelnen Passagen kaum von menschlichen Erzeugnissen unterscheiden. Allerdings fehlt der rote Faden, was den Texten eine bizarre Note verleiht. Diese Unfähigkeit, stimmige Plots zu bilden, ist ein Defizit, das momentan alle Sprachsysteme teilen.

          Ein weiteres besteht im mangelnden Weltwissen: Ein digitaler Sprachassistent kann Pizza bestellen und wortreich über sie reden, aber wie sie schmeckt, weiß er nicht. Dass sich diese Mängel durch noch mehr Trainingsdaten beheben lassen, bezweifeln Drössers Gesprächspartner. Vor diesem Hintergrund verdient der Zweig der KI-Forschung, der die Entstehung von Sprachen durch Simulation erforscht, besonderes Interesse: Hier lassen Wissenschaftler sensorbestückte Roboter, die anfangs nur über eine kognitive Minimalausstattung verfügen, in einer Laborwelt interagieren. Herausfinden will man, ob sie auf dieser Basis eine Sprache entwickeln, die in ihrer physischen Umgebung „geerdet“ ist. Bis jetzt ist das reine Grundlagenforschung, aber die Anfänge sind vielversprechend. Dass der Autor auf diesen Forschungsbereich nicht eingeht, ist ein kleines Manko in einem sonst lesenswerten Buch.

          Christoph Drösser: „Wenn die Dinge mit uns reden“. Von Sprachassistenten,  dichtenden Computern und Social Bots. Dudenverlag, Berlin 2020. 158 S., geb., 16,– €. 

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