Query: Welche Mechanismen helfen Computern, menschliche Sprache zu verstehen?

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Ein anderes Anwendungsfeld sind Dialogsysteme, die in der Mensch-Computer-Interaktion eingesetzt werden und die Kommunikation eines Menschen mit einem Computer mittels natürlicher Sprache ermöglichen sollen. So simulierte etwa das bereits 1966 von Joseph Weizenbaum programmierte ELIZA das Gespräch mit einem Psychotherapeuten. Auf Aussagen der Art „Ich habe ein Problem mit meinem Vater.“ reagierte das Programm mit dem Satz „Erzählen Sie mir mehr von Ihrer Familie.“ Eine derartige Reaktion wurde möglich durch die semantische Verknüpfung von Begriffen wie „Vater“ und „Familie“. Mittlerweile werden auch Programme geschrieben, die das Ziel haben, eine allgemeine, kontextunabhängige Kommunikation zu ermöglichen. Die Idee eines solchen Programms geht auf den Turing-Test zurück, der 1950 von Alan Turing formuliert wurde. Nach Turing sollte man von „denkenden Maschinen“ genau dann reden, wenn Computer in der Kommunikation nicht von Menschen zu unterscheiden seien. Real existierende Dialogsysteme sind jedoch weit von einem solchen Ziel entfernt und machen somit die Probleme der angewandten Wissensrepräsentation deutlich. Zum einen verfügen Menschen über eine so große und vielfältige Menge an Wissen, dass eine vollständige Wissensdatenbank in einem Computer nicht zu realisieren scheint. Zum anderen widersetzen sich viele Formen des Wissens einer einfachen und effizienten Repräsentation etwa in einem semantischen Netz. Ein Beispiel hierfür ist das menschliche Wissen um Humor und Ironie – Dialogsysteme sind nicht dazu in der Lage, Witze adäquat erklären zu können.

Computer verarbeiten Sprache entweder in der Form von Schallinformation (wenn die Sprache akustisch vorliegt) oder in der Form von Buchstabenketten (wenn die Sprache in Schriftform vorliegt). Um die Sprache zu analysieren, arbeitet man sich schrittweise von dieser Eingangsrepräsentation in Richtung Bedeutung vor und durchläuft dabei verschiedene sprachliche Repräsentationsebenen. In praktischen Systemen werden diese Schritte typischerweise sequentiell durchgeführt, daher spricht man vom Pipelinemodell, mit folgenden Schritten:

In industriellen Umgebungen werden die Techniken des maschinellen Sehens heutzutage erfolgreich eingesetzt. Computer unterstützen beispielsweise die Qualitätskontrolle und vermessen einfache Gegenstände. Weitgehend bestimmt der Programmierer hier die Umgebungsbedingungen, die wichtig für ein fehlerfreies Ablaufen seiner Algorithmen sind (Kameraposition, Beleuchtung, Geschwindigkeit des Fließbandes, Lage der Objekte usw.).

Dennoch versteht niemand in der Bibliothek Chinesisch, weder die Person, noch die Bibliothek. Auch Bibliothek und Person zusammen verstehen Searle zufolge kein Chinesisch. Nach Searle zeigt dies, dass das Bestehen des Turing-Tests nicht ausreicht, um Sprache zu verstehen. Ein Computer mache im Prinzip nichts anderes als das chinesische Zimmer: Er transformiere Zeichenfolgen nach gegebenen, rein syntaktischen Regeln in neue Zeichenfolgen, ohne ihre Semantik zu verstehen. Doch wenn dies im Falle des chinesischen Zimmers nicht hinreichend für Gedanken sei, so sei auch nicht absehbar, wie jemals ein denkender Computer entstehen sollte.

Other passages:
Computationalisten haben sich besonders für die Hypothese der Sprache des Geistes interessiert, da sie Möglichkeiten bietet, die Lücke zwischen dem Denken im menschlichen Gehirn und den von Computern implementierten Rechenprozessen zu schließen. Der Grund dafür ist, dass Prozesse über Repräsentationen, welche Syntax und Semantik respektieren, wie etwa Inferenzen nach dem Modus ponens, durch physikalische Systeme unter Verwendung kausaler Beziehungen implementiert werden können. Dieselben Sprachsysteme können durch verschiedene materielle Systeme, wie Gehirne oder Computer, implementiert werden. Auf diese Weise können Computer "denken".

Wie Chomsky (in den ersten Versionen der TG) ist Fodor der Auffassung, dass das menschliche Gehirn ähnlich arbeitet wie ein Computer und dass die Prozesse in mathematischen Formeln notierbar sind. So kann man versuchen, durch kausale Abfolgen und Regeln diese Sprache – und damit den Prozess der Spracherzeugung und des Verstehens – nachzubilden und eine Universalsprache zu modellieren. Dabei werden – in der Informatik verwendete – mathematische Symbole der Graphentheorie in Verbindung mit Algorithmen eingesetzt. Chomsky verzichtete allerdings – nach Kritik bezüglich der Eignung für die Modellierbarkeit kognitiver Prozesse – in seinen späteren Grammatiktheorien wie „Government and Binding“ (GB, 1981) und „Minimalistisches Programm“ (MP, 1992) auf eine mathematische Formalisierung.

Anthony Berglas wagt am Beispiel der Spracherkennung einen groben Vergleich der Rechenleistung von Mensch und Computer. Mit Stand von 2012 würden Desktopcomputer für eine Spracherkennung auf menschlichem Niveau ausreichen. Im menschlichen Gehirn machen bekannte Regionen, die zur Spracherkennung verwendet werden, vermutlich jedoch nur 0,01 % des Gesamtgehirns aus. Ließe sich die restliche menschliche Intelligenz ebenso gut in Algorithmen umsetzen, fehlten nur wenige Größenordnungen, bis Computer die Denkfähigkeit von Menschen erreichen. An der Stelle geht Berglas nicht darauf ein, welche über das bloße Identifizieren der gesprochenen Wörter hinausgehende Funktionalität die in diesem Vergleich genannten Hirnregionen bieten.

Das Verstehen einer Sprache, ohne sie gelernt zu haben, ist ein alter Menschheitstraum (Turmbau zu Babel, J. Bechers numerische Interlingua, Timerio, Babelfisch, Pfingstwunder, Science-Fiction-Geschichten). Die Erfindung der Computer in Kombination mit der Beschäftigung mit dem Phänomen Sprache als wissenschaftliche Disziplin (Sprachwissenschaft) hat zum ersten Mal einen konkreten Weg zur Erfüllung dieses Traums geöffnet.

Während Sprache früher als monolithische Einheit behandelt wurde, zerlegt die Kognitionsbiologie heute kognitive Sprachvoraussetzungen in trennbare Komponenten und analysiert diese komparativ bei verschiedenen Tierstämmen. Als Voraussetzungen für die Evolution von Sprache werden dabei gesehen: soziale Intelligenz, Imitation, Blickkontakt-Sensitivität, räumliche Blickfolgefähigkeit sowie die Theory of Mind. Diese Mechanismen formen Kernelemente tierischen sozialen Verhaltens. Unsere Fähigkeit, Gedanken sozial auszutauschen, erlaubt menschlichen Kulturen, Wissen auf eine Weise anzuhäufen, die ohne Sprache nicht möglich wäre. Vorstufen der Sprache wurden in den vergangenen Jahren empirisch erforscht. Nach heutigem Forschungsstand existiert keine evolutionär lineare Höherentwicklung der Sprache mit zunehmender Annäherung von Tierstämmen an den Menschen. Bei Vögeln werden in Tests ähnliche kognitive, voraussetzende Fähigkeiten gesehen wie bei Primaten.

Sprache kann zur Einschüchterung und zur Erhaltung von Macht eingesetzt werden (z. B. Mobbing, Denunziation, Demütigung). Als Unterdrückungsmechanismen in der mündlichen Kommunikation stellte Berit Ås die fünf Herrschaftstechniken heraus. Der Verweis auf solche Wirkungen bestehenden Sprachgebrauchs kann es erlauben, einen solchen Zusammenhang überhaupt erst thematisierbar zu machen.