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Technology Review

Chatbots und Sprachassistenten: System erkennt Uneindeutigkeit von Sprache an

Computer sollen Menschen verstehen lernen und ihnen passende Antworten auf Fragen liefern, doch die sind oft auf unterschiedliche Weise zu interpretieren. Ein Start-up versucht einen neuen Umgang mit diesem Problem.

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(Bild: "Conversation" / Valery Kenski / cc-by-2.0)

Die Interaktion mit heutigen Chatbots und Sprachassistenten ist nicht immer zufriedenstellend. Denn um passende Antworten zu geben, befolgen sie meist relativ einfache Regeln oder durchsuchen mit Hilfe von statistischem Maschinenlernen lediglich größere Textmengen. Das Start-up Gamalon aus dem US-Bundesstaat Massachusetts verfolgt deshalb einen anderen Ansatz: Es erkennt die Uneindeutigkeit von menschlichen Äußerungen an und versucht, mit Hilfe probabilistischer Verfahren die Bedeutung zu ermitteln, die am ehesten korrekt sein dürfte. Das berichtet Technology Review online in "Lernen durch Unsicherheit".

Darüber hinaus hat das System von Gamalon, das bereits bei mehreren Unternehmen getestet wird, ein Gesprächsgedächtnis. Man kann also fragen, "und wie sieht es morgen aus?", wenn man sich zuvor nach dem Wetter am heutigen Tag erkundigt hat. Laut Ben Vigoda, Gründer und CEO des Unternehmens, kann das System dadurch von einer kleineren Menge an Daten lernen und die Fehlerquote reduzieren. Außerdem kann es erklären, warum es eine bestimmte Reaktion zeigt. "Sprache ist nicht wirklich wie ein Entscheidungsbaum", sagt der Gründer. "Es geht darum, stärker wie ein Mensch zu sein."

Noch ist die Art und Weise, wie Gamalon Maschinen für nützliche Arbeiten trainiert, eine Ausnahme unter KI-Unternehmen. Eine wachsende Zahl von Experten ist allerdings der Ansicht, dass neue Techniken wie diese gebraucht werden, um weitere große Fortschritte zu erzielen. Für David Blei, Professor an der Columbia University, bringt das Konzept von Gamalon mehrere wichtige aktuelle Entwicklungen aus der Welt des Maschinenlernens zusammen. Die Idee, KI-Systeme interaktiver und besser erklärbar zu machen, bezeichnet er als besonders spannend. "Bei interaktivem Maschinenlernen geht es darum, den Menschen mit einzubeziehen", sagt er. "Das ist eine sehr realistische Möglichkeit, wie erweiterte Intelligenz funktionieren könnte."

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(sma)