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Wie künstlich intelligent ist Computerlinguistik?

Ein Beitrag aus unserer Reihe Künstliche Intelligenz zum Wissenschaftsjahr 2019

Angesichts der nahe liegenden Assoziation Computer + Sprache = Computerlinguistik könnte die Frage aufkommen, womit sich in Abgrenzung dazu die Künstliche Intelligenz (KI) befasst, wenn sie sich mit Sprache befasst. Beleuchten wir, wie im ersten Beitrag unserer Blogreihe angekündigt, das Verhältnis beider Disziplinen zueinander, und wenden uns zunächst der Computerlinguistik zu.

Die Bezeichnung Computerlinguistik nimmt ihren Anfang 1963 mit dem englischen „Computational Linguistics“ im Fachverbandsnamen „Association for Machine Translation and Computational Linguistics“ in den USA. Sie ist damit jünger als „Artificial Intelligence“, kommt deren sprachlicher Ausrichtung aber zuvor. Die Disziplin entstand allerdings nicht aus dem Nichts.

In den 30er und 40er Jahren des 20. Jahrhunderts beschäftigte sich die junge Computertechnologie vor allem mit Zahlen und rechnerischen Problemen. Entsprechend wurden Begriffe wie „Elektronenrechner“, „Rechentechnik“ geprägt. (Heute würde – zumindest aus Anwendersicht – eine Bezeichnung wie das finnische Wort für Computer „tietokone“ = „Wissensmaschine“ durchaus motivierter erscheinen.) Doch schon beim Dechiffrieren verschlüsselter Nachrichten im Zweiten Weltkrieg ließen sich Computer nutzbringend einsetzen und zeigten dabei ihr Potential auch für die Verarbeitung von Texten. 1949 dann gab es in der Informationstheorie den Versuch, mit Hilfe von statistischen Wahrscheinlichkeiten Sprache präziser zu erfassen. In den 50er Jahren wurde die Maschinelle Sprachübersetzung zu der zentralen Zielstellung für sprachlichen Computereinsatz, anfangs gesehen als Decodierungsaufgabe in Weiterentwicklung der Nachrichtendechiffrierung, derer man mit sprachstatistischen Indikatoren und berechneten Übergangswahrscheinlichkeiten Herr zu werden hoffte – was misslang. Weder die semantische Seite fand Berücksichtigung, noch wurden philologische Sprachanalysen einbezogen. Von Methodik, Kenntnissen, fachlicher Ausrichtung und Selbstverständnis der Akteure hatten diese Programme viel mit Computer, doch noch relativ wenig mit Linguistik zu tun.

Mitte der 60er Jahre rückte angesichts ausbleibender Erfolge die linguistische Grundlagenforschung beim Computereinsatz für sprachliche Anwendungen als notwendig ins Blickfeld. Die Computerlinguistik wurde als wissenschaftliche Disziplin innerhalb der Linguistik etabliert, um sich, gestützt vorrangig auf linguistische Theorien, mit Fragen zu befassen, die sich aus der Nutzung von Computern bei der Verarbeitung natürlichsprachlich formulierter Information ergeben. Die primäre Fokussierung auf Probleme der Maschinellen Übersetzung blieb zunächst beibehalten, wie sich am Fachverbandsnamen von 1963 „Association for Machine Translation and Computational Linguistics“ ablesen lässt, der oben im Text zunächst überrascht haben mag.  Die Umbenennung 1968 in „Association for Computational Linguistics“ (so heißt sie noch heute und nennt sich kurz ACL) spiegelt die Öffnung für weitere Fragestellungen wider. Drei Anwendungstypen nennt das Handbuch Computational Linguistics, anhand derer sich die Computerlinguistik maßgeblich profilierte: maschinelle Übersetzung – mit dem Fokus auf Syntax; Information Retrieval – für Sprachinhalte; Frage- und Antwortsysteme – für Aspekte der Kommunikation. Linguistische Grundlagenforschung sollte jedes dieser Gebiete getrennt bedienen und darüber hinaus verallgemeinerte, abstraktere Erkenntnisse beisteuern. Alle drei finden aber auch das Interesse der Künstlichen Intelligenz als sprachliche Anwendungen im Kontext der Mensch-Maschine-Interaktion. Ist Computerlinguistik also Teil der KI, oder macht sie ihr Konkurrenz?

Computerlinguistik sind heute zum einen sprachwissenschaftliche Forschungen, die auf den Einsatz von Computern zur Verarbeitung sprachlichen Materials ausgerichtet sind, um Phänomene, Strukturen und Prozesse natürlicher Sprache zu beschreiben, zu analysieren und nachbilden zu können, zum anderen gehören hierzu linguistische Untersuchungen mit dem Computer als leitender Modellvorstellung.

Während also folgerichtig die Computerlinguistik einen Zweig der Linguistik darstellt, der interdisziplinär mit der Informatik verbunden ist, wird KI als Teilgebiet der Informatik mit starken interdisziplinären Bezügen zur Kognitionswissenschaft (wiederum mit der kognitiven Linguistik als einem Teilgebiet) eingeordnet. Man ahnt, dass es viele Überschneidungen und unklare Abgrenzungen gibt, zumal beide grundsätzlich interdisziplinär ausgerichtet sind. Die fachliche Eingliederung spielt für praktische Anwendungsergebnisse natürlich keine Rolle. Sie ist vor allem eine Sache der institutionellen Anbindung, Wissenschaftsorganisation – und für den Platz in unseren Lesesälen entscheidend: Nachschlagewerke zur Künstlichen Intelligenz als Teil der Informatik stehen in der HB 12, Computerlinguistik findet innerhalb der Sprachwissenschaft in HA 5 und HB 5 Berücksichtigung. Zum Glück bietet die Referenzliteratur Informationen auch zum jeweils anderen Fach.

Allgemeine Sprachwissenschaft : Spezialfragen (Lesesaal Potsdamer Straße)

Wie groß die Berührungspunkte und Überschneidungen beider Disziplinen tatsächlich sind, ist stark abhängig davon, was man unter Computerlinguistik versteht. Ja allein die Frage, ob jede Rechneranwendung auf Sprache gleich Computerlinguistik ist, lässt sich weniger eindeutig beantworten, als man meint. In einer sehr weit gefassten Definition können nämlich beinahe alle Kombinationsmöglichkeiten zwischen natürlichen Sprachen und Computern hier subsumiert werden. Daneben bestehen recht unterschiedliche Auffassungen von ihrem Gegenstandsbereich:

Das Spektrum reicht von der praxisorientierten Sicht als Sprachtechnologie mit der Entwicklung von Sprachsoftware bis zum Verständnis als theoriegeleitete Teildisziplin der Linguistik, die sich mit prinzipiellen Fragen der Sprachverarbeitung und berechnungsrelevanten Aspekten von Sprache befasst (zum Beispiel Grammatikformalismen), unabhängig von einer tatsächlichen Computeranwendung. Dazwischen liegt die Linguistische Datenverarbeitung, das heißt die Verarbeitung von Sprachdaten (heute typischerweise in Sprachkorpora) mit speziell entwickelten Computerprogrammen. Und schließlich – hier wird es wieder für unser Thema interessant – die Realisierung natürlichsprachlicher Phänomene auf dem Computer, das sogenannte Natural Language Processing (NLP, maschinelle Sprachverarbeitung). Diese ist undenkbar ohne sprachorientierte formale Logik und sprachphilosophische Untersuchungen. Sie schließt die Behandlung von Sprache als Teil des kognitiven Systems ein, da sprachliche Kenntnisse eng verknüpft sind mit nicht-sprachlichem Wissen, Denkprozessen und Handlungsplanungen. In diesem Sinne besteht ein unmittelbarer Zusammenhang mit der Kognitionswissenschaft – und mit der KI.

In der Erwerbungspraxis der Staatsbibliothek wird die Computerlinguistik als theoretische und Grundlagenwissenschaft in breiter bis sehr breiter Auswahl auf Forschungsstufe innerhalb der Allgemeinen Sprachwissenschaft berücksichtigt; je stärker die Ausrichtung auf Sprachtechnologie, desto zurückhaltender wird ausgewählt.

Sprachverarbeitungsaufgaben, bei denen eine (relativ) zufriedenstellende Lösung bereits auf der Basis von Formalaspekten möglich ist und die nur einen sehr schwachen Bezug zur Semantik aufweisen, mögen – je nach Auffassung – zur Computerlinguistik gerechnet werden oder nicht, sind aber auf keinen Fall KI-relevant.

Hierzu gehören spielerische Anwendungen wie Anagrammgeneratoren, wichtige wie automatische Silbentrennung, nützliche wie Rechtschreibprüfung und -korrektur, ja auch das Erstellen von Konkordanzen, Lemmatisierung und einfache Ansätze zur syntaxbasierten Maschinellen Übersetzung. Genauso wenig mit KI zu tun haben rein linguistische Untersuchungen wie beispielsweise zu den Gesetzten des Lautwandels oder der Dialektgeographie sowie das Testen von Grammatikmodellen, die aber unbestritten wichtige Anwendungen der Computerlinguistik sind.

Sprachorientierte KI tritt auf den Plan, wenn eine explizite Beschäftigung mit der Bedeutung sprachlicher Ausdrücke unverzichtbar ist, und wo für Sprachverstehen und Sprachproduktion konzeptuelle Strukturen erforderlich sind. Anwendungen sind Maschinelle Übersetzung, Frage-Antwort-Systeme, Informationserschließungssysteme, automatische Textzusammenfassung – die alle auch im Fokus der Computerlinguistik stehen.

Rivalisierend arbeiten beide Disziplinen dabei nicht, sondern – bei unterschiedlichen Forschungszielen – eher komplementär zueinander. Die Computerlinguistik analysiert die innersprachlichen Mechanismen. Für die Sprachverarbeitung liefert sie Grundlagen wie morphologische Analyse, Syntaxparsing oder semantische Interpretation, die als Komponenten in Sprachverstehenssystemen genutzt werden. Unabhängig von einer praktischen Anwendung geht es ihr jedoch darum, linguistische Erkenntnisse zu systematisieren und zu verallgemeinern, wozu auch die sprachliche Abbildung kognitiver Vorgänge gehört. Für die KI dagegen sind kognitive Zusammenhänge und Repräsentationen zentral, Sprachkomponenten und natürlichsprachlicher Ausdruck eher nebensächlich. In der Sprachverarbeitung geht es ihr um Fragen wie eine individualisierte Modellierung nach Zielen, Vorkenntnissen und Wertungen einzelner Sprachverwender, die eine nutzeradaptive Aufbereitung von Informationen möglich macht oder auch Verbesserungen in Dialogsystemen verspricht.

Über aktuelle Forschungsfragen der Computerlinguistik kann man sich gut informieren in der Zeitschrift Computational linguistics, dem Publikationsorgan der ACL.

Zur Orientierung über Themenfelder und aktuelle Entwicklungen zu empfehlen ist auch die Homepage der „Gesellschaft für Sprachtechnologie und Computerlinguistik” (GSCL, „German Society for Computational Linguistics and Language Technology“; raffiniert, den englischen Namen gegenüber dem deutschen so zu modifizieren – oder war es umgekehrt? -, dass die Abkürzung für beide passt), die unter anderem mit der ACL kooperiert.

Als zentrale Zeitschrift der KI ist Artificial Intelligence zu nennen. Ein Überblick über die dort behandelten Themen zeigt, dass sprachliche Fragen nur einen kleinen Teil ausmachen, aber regelmäßig vertreten sind. Beispielhaft sei zum Schluss ein Beitrag herausgegriffen, der typische Forschungsfragen der KI illustriert:

Der AufsatzChoosing words in computer-generated weather forecasts” von E. Reiter et al. (2005, Heft 167,1) stellt eine Anwendung von Textproduktion aus nicht-sprachlichen Input-Daten (Natural Language Generation, NLG) vor. Im Artikel geht es jedoch weniger um den produzierten Text selbst – der computergenerierte Wetterbericht ist bereits im Echtbetrieb erfolgreich im Einsatz -, als vielmehr um die Erstellung der Regeln für die Wortwahl (data-word-mapping) und umfassende Evaluation.

Für die Wortwahl wurde ein Korpus der bislang verfassten Wetterberichte analysiert. Dabei fiel auf, dass der Sprachgebrauch der einzelnen Meteorologen individuell variiert: Dieselben Daten (zum Beispiel Uhrzeiten) wurden mit unterschiedlichen Wörtern wiedergegeben und, gravierender noch, dieselben Wörter stehen zuweilen für verschiedene Werte. Um die gebotene Konsistenz zu erreichen, mussten selten gebrauchte und missverständliche Wörter eliminiert werden. Erstmals wurde der automatisch generierte Text positiver bewertet als ein von Menschen geschriebener – besser lesbar und besser verständlich. Zusätzlich wurde der tatsächliche Informationsgewinn überprüft, da subjektiv bevorzugte Darstellungen nicht unbedingt besser verstanden werden.

Aus der Erkenntnis, dass der individuelle Sprachgebrauch sehr unterschiedlich ist, werden weitere Anwendungsmöglichkeiten abgeleitet. Nach Studium einzelner solcher Idiolekte wäre es möglich, per Computer Texte zu generieren, die speziell auf die Empfänger zugeschnitten sind. Das wäre vorteilhaft etwa bei Informationen zu medizinischen Behandlungen, die für die Patienten verständlich sein sollten, es aber oft nicht sind. Nachdem das methodische Vorgehen klar ist, bleibt als Forschungsthema die Frage, wie man die Grundlagen für individuelle Idiolekt-Modelle bekommt. Nicht zuletzt werden dabei auch rechtliche Aspekte zu beachten sein.

Schließlich werden mit der Frage, welche Rolle idiolektale Differenzen in direkten Gesprächen spielen, erkenntnisorientierte Untersuchungen ohne direkten Anwendungsbezug angeregt.

Was der Artikel nicht thematisiert: In gleicher Weise wie für diesen Wetterbericht lassen sich Texte in verschiedenen Sprachen parallel direkt aus Messwerten oder anderem Zahlenmaterial generieren – eine attraktive Alternative zu Übersetzungen. Voraussetzung: Für die Zielsprache lässt sich ein ausreichend großes Korpus relevanter Texte zusammenstellen, auf dessen Grundlage die Generierungsregeln erstellt werden können.

 

Ebenso wie numerische Messwerte verbal umgesetzt werden können, lassen sich auch aus Bildern Texte generieren. Darüber, wieviel Optical Character Recognition damit zu tun hat, gibt der nächste Beitrag unserer Blogreihe Aufschluss, in dem es darum geht, wie mit Hilfe von KI aus gescannten Buchstaben mittels OCR digitale Texte werden.

 

„Artificial Morality“ oder: Können und sollen Maschinen moralisch handeln?

Ein Beitrag aus unserer Reihe Künstliche Intelligenz zum Wissenschaftsjahr 2019

Vom Sprachassistenten über selbstfahrende Autos bis zum Pflege-Roboter oder Kampfdrohnen: Künstliche Intelligenz (oder kurz: KI) spielt mittlerweile in vielen Bereichen des Lebens eine wichtige Rolle.

Je komplexer und autonomer künstliche Systeme werden, desto mehr lösen sie sich vom Einfluss des Menschen. Maschinen regulieren ihr Verhalten in einem gewissen Rahmen selbst und werden zunehmend unabhängig von Menschen, die die Maschinen unmittelbar bedienen.

Doch je komplexer die Einsatzbereiche autonomer Systeme sind, desto anspruchsvoller werden auch die moralischen Entscheidungen, die die Maschinen treffen müssen. Eine permanente Überwachung und Kontrolle solcher Systeme durch einen Menschen, der die moralisch relevanten Entscheidungen trifft, wird in vielen Fällen kaum möglich sein.

In allen drei Bereichen – Pflegesysteme, Kriegsroboter und Fahrzeuge – stehen autonome Systeme vor grundlegenden moralischen Entscheidungen, in denen es manchmal sogar um Leben und Tod geht. Was ist, wenn ein autonomes Fahrzeug keine andere Wahl hat, als entweder eine alte Dame oder ein Kind zu töten? Was, wenn es nur dadurch, dass es eine auf dem Gehweg stehende Person anfährt, fünf Menschenleben retten kann? Ist ein besonderer Schutz für die Insassen moralisch legitim oder kommt den anderen Verkehrsteilnehmern vom moralischen Standpunkt her mehr Gewicht zu?

Kann man Maschinen solche Entscheidungen überlassen? Darf man es oder sollte man es gar? Können Maschinen überhaupt moralisch handeln, und sollen sie es? Wie konstruiert man eine moralische Maschine? Das sind die grundlegenden Fragen, denen Prof. Dr. Catrin Misselhorn in ihrem Buch Grundfragen der Maschinenethik nachgeht.

Maschinenethik ist ein neues Forschungsgebiet an der Schnittstelle von Informatik und Philosophie, das die Entwicklung moralisch agierender Maschinen zum Ziel hat. Gegenstand ist die Entwicklung einer Ethik für Maschinen im Unterschied zu einer Ethik für Menschen im Umgang mit Maschinen. Dieses Thema ist in der Geschichte der Ethik neu – erst mit der Entstehung hochentwickelter Computer wurde es relevant, ja sind Maschinen als moralische Akteure überhaupt in den Bereich des Möglichen gerückt. Es geht darum, auf der Grundlage von Computertechnologie Maschinen zu gestalten, die selbst moralische Entscheidungen treffen und umsetzen können.

Analog zu “Artificial Intelligence” (AI) spricht man von “Artificial Morality” (AM). Während AI zum Ziel hat, intelligentes Verhalten zu modellieren oder zu simulieren, geht es bei der AM darum, künstliche Systeme mit der Fähigkeit zu moralischem Entscheiden und Handeln auszustatten.

2015 haben namhafte KI-Forscher und Wissenschaftlerinnen einen offenen Brief verfasst, in dem sie die Maschinenethik als eines der wichtigsten und drängendsten Forschungsgebiete der KI hervorheben.

Literatur:

 

Vorschau: In unserem nächsten Beitrag widmen wir uns noch einmal einem sprachwissenschaftlichen Themenkomplex: der Computerlinguistik und ihrem Verhältnis zur künstlichen Intelligenz!

 

Künstliche Intelligenz – beim Wort genommen

Ein Beitrag aus unserer Reihe Künstliche Intelligenz zum Wissenschaftsjahr 2019

Künstliche Intelligenz – derzeit ist überall davon die Rede. Der Ausdruck ist so omnipräsent, dass immer häufiger abgekürzt von „KI“ gesprochen wird. Eine klare Vorstellung davon, was damit gemeint ist, muss keineswegs deswegen ebenso weit verbreitet sein.

Versuchen wir uns an einer Betrachtung von der Wortbedeutung her. Laut Duden Universalwörterbuch gehört der Begriff künstliche Intelligenz zum Bereich der EDV und bezeichnet die

„Fähigkeit bestimmter Computerprogramme, menschliche Intelligenz nachzuahmen“.

Dass dies für eine fachwissenschaftliche Begriffsbestimmung nicht ausreicht, liegt schon allein daran, dass der Begriff der Intelligenz nicht eindeutig definiert ist. Allgemeinsprachlich können wir uns abermals dem Duden zuwenden: Danach ist Intelligenz die

„Fähigkeit [des Menschen], abstrakt und vernünftig zu denken und daraus zweckvolles Handeln abzuleiten“.

Das Wort kommt natürlich aus dem Lateinischen, und das Duden Herkunftswörterbuch verrät Näheres: Intelligenz ist das Substantiv zu dem Adjektiv intelligent „einsichtsvoll, [sach]verständig; klug, begabt“, im 18. Jh. entlehnt aus lat. intelligens (Genitiv intelligentis), Part. Präs. von lat. intellegere „erkennen, verstehen“, das seinerseits gebildet ist aus * inter-legere, im eigentlichen Wortsinn ‘zwischen etwas wählen’.

Was bedeutet das nun für die Realitätsnähe bzw. -ferne künstlicher Intelligenz im oben genannten Sinne? Die Fähigkeit, Informationen zu erfassen, zwischen ihnen Beziehungen herzustellen, daraus neue Informationen zu gewinnen und Aktionen abzuleiten (so mein Versuch einer stark verallgemeinernden Umschreibung) scheint in Computerprogrammen durchaus realisierbar. Doch die kritische oder mehr oder weniger willkürliche Auswahl von Informationen ist für elektronische Speicher schlecht vorstellbar, soweit sie nicht auf Filtern nach wie kompliziert auch immer gestalteten Regeln basiert. Eine ungeordnete nachträgliche Selektion einmal gespeicherter Informationen gar – analog zu der so wichtigen menschlichen Gedächtnisfunktion des Vergessens – wäre für Maschinen untypisch, und sie kann auch nicht gewollt sein. Liegt vielleicht gerade darin die „Chance“ für die Computer, das menschliche Denken zu übertrumpfen? Bleibt die Frage, ob eine die Nachahmung übersteigende Optimierung menschlicher Denkprozesse von der anfangs zitierten Duden-Definition abgedeckt ist.

Verlassen wir die Allgemeinsprache und ergründen das Thema von fachlicher Seite. Zuerst eine knappe und charmante Definition: Nach dem amerikanischen Computerpionier Marvin Minsky ist Künstliche Intelligenz die

„Wissenschaft, Maschinen Dinge tun zu lassen, zu denen Menschen ihre Intelligenz benutzen müssten“
(deutsche Übersetzung zitiert nach John Lyons: Die Sprache, München 1983, S. 236).

Einschlägige terminologische Wörterbücher definieren abstrakter Künstliche Intelligenz als Disziplin oder Forschungsrichtung, die sich damit befasst, menschliche Intelligenz und Denkfähigkeit und durch diese gelenkte Tätigkeiten mit elektronisch gesteuerten Systemen zu simulieren und durch Modellierung zu verstehen. Eine gute, allumfassende Definition von Gegenstand und Aufgaben abseits der Aufzählung typischer Betätigungsfelder ist noch nicht gefunden. Der aufmerksame Leser wird aber bemerkt haben, dass Künstliche Intelligenz hier nicht im Sinne einer Fähigkeit, sondern als darauf gerichtete Forschung oder sogar als eigenständiges akademisches Fachgebiet verstanden wird – im Sinne des vereinzelt angetroffenen Begriffs „KI-Forschung“. Mitunter werden auch Methoden, Verfahren oder Software selbst als Künstliche Intelligenz bezeichnet.

Kurz, es zeichnet sich ein Unterschied ab zwischen „künstlicher Intelligenz“ und „Künstlicher Intelligenz“, und nur letztere wird „KI“ abgekürzt.

Wo liegt aber der Ursprung? In englisch „Artificial Intelligence“, das erstmals im Jahr 1956 als Thema einer Konferenz in den USA verwendet wurde. Wenngleich die Idee der Nachahmung menschlicher Fähigkeiten durch Maschinen wesentlich älter ist, gilt jene Zusammenkunft als Geburtsstunde des neuen Fachgebietes. Die Übersetzung ins Deutsche als „Künstliche Intelligenz“ ließ nicht lange auf sich warten und wurde schnell gebräuchlich. Eingeordnet als Teilgebiet der Informatik, worin sie vor allem ihre praktische Komponente verankert, ist die Disziplin besonders in ihrer theoretischen Ausrichtung grundsätzlich interdisziplinären Charakters: Die direktesten Bezüge bestehen zur Kognitionswissenschaft; daneben gibt es Berührungspunkte mit Psychologie, Neurowissenschaften, Linguistik, Philosophie – sobald sich Forschung mit Denkprozessen beschäftigt, kann sie als relevant herangezogen werden.

Nun wird kaum etwas in engerem Zusammenhang mit dem Denken diskutiert als Sprache: Nicht dass gedankenlose sprachliche Äußerungen unvorstellbar wären, sondern es geht im (sprach)philosophischen Disput umgekehrt darum, ob Denken ohne Sprache überhaupt möglich sei. Also war Sprache von Anfang an eine zentrale Frage der Künstlichen Intelligenz? – Dem ist nicht so. In der Gründungsphase bis Mitte der 60er Jahre ging es um die grundsätzliche technische Machbarkeit, man beschäftigte sich mit dem Lösen von Puzzles, dem Beweisen mathematischer Sätze, mathematischen Operationen und Strategiespielen wie Dame und Schach. Erst Anfang der 70er Jahre etablierte sich sprachorientierte Künstliche Intelligenz als zentrales Forschungsfeld. In den Fokus rückte die maschinelle Sprachverarbeitung mit den Grundproblemen Erkennen, Verstehen und Generieren geschriebener wie gesprochener Sprache als Basis für jede Form von Mensch-Maschine-Interaktion.

Nicht unerwähnt bleiben kann jedoch, wenn es um die Rolle von Sprache für die künstliche Intelligenz geht, der bereits 1950 entworfene Turing-Test, bei dem sprachliche Kommunikationsfähigkeit als Prüfkriterium für die Zuerkennung (der menschlichen gleichkommender) maschineller Intelligenz herangezogen werden soll: Ein Computer könne als intelligent bezeichnet werden, wenn ein Mensch durch beliebiges Befragen (per Tastatureingabe) nicht herausfinden kann, welche Antworten von einem anderen Menschen kommen und welche von dem Computer. Die Versuchsanordnung wurde damals von Alan Turing konzeptionell entwickelt, ohne dass er die Rechenmaschinen seiner Zeit für reif für diesen Test hielt – den einen Computer bestehen  zu sehen auch heute noch Ziel und Herausforderung ist.

Doch ist für die Kombination Sprache + Computer nicht ein eigenes Fachgebiet zuständig, die Computerlinguistik? Wie ist ihr Verhältnis zur Künstlichen Intelligenz?
Dem werden wir in einem der folgenden Beiträge unserer Blogreihe nachgehen.

Vorschau: Im nächsten Beitrag geht es nun philosophisch weiter – wir schreiben über ethische Aspekte, die zur Künstlichen Intelligenz diskutiert werden!