Telekommunikation 30.03.2001, 17:29 Uhr

Plaudernde Computer

Schon bald dürfte der Computer als ernst zu nehmende Plaudertasche in unser Leben treten. Karen Jensen, Microsofts oberste Forscherin für natürliche Sprachverarbeitung kann sich schon heute nichts Aufregenderes vorstellen, als „mit unseren Computern zu interagieren“.

Der Film von 1968 im Jahr 2001: „Space Odyssey“ gab uns eine Vision der Jahrtausendwende – als technologische Vorausschau der damaligen Zeit. Eines der Glanzstücke: HAL 9000. Der Computer, der so leicht mit seinen Weggefährten redete wie jeder andere aus der Crew. Doch der Zeitbezug stimmte nicht: Im realen Jahr 2001 gibt es im ganzen Solarsystem keinen Computer, der so gut artikuliert wie HAL.
Doch vielleicht lag das gar nicht so weit daneben. HALs heutige Äquivalente holen schnell auf – hoffentlich ohne dessen mörderische Intentionen. Wir haben die kommerzielle Spracherkennung zur Aufnahme von Diktaten. Wir haben Geräte zur Sprachausgabe, die Stummen Stimme geben. Und Software, die Abfragen in natürlicher Sprache gut genug „versteht“, um richtige Antworten aus einer Datenbank zu extrahieren.
Jetzt drängt eine neue Generation von Schnittstellen aus den Labors, die uns erlaubt, Computer in ausgedehnte Konversationen zu verwickeln. Das ist eine Aktivität, die eine überwältigend komplexe Integration von Spracherkennung, natürlichem Sprachverstehen, Diskursanalyse, Weltwissen, Argumentationsfähigkeit und Spracherzeugung erfordert. Richtig ist, dass die existierenden Prototypen nur über gut definierte Themen wie die Wettervorhersage (MIT Jupiter) reden können, oder über örtliche Kinospielpläne (Carnegie Mellon Movieline). Doch Darpa, die Defense Advanced Research Projects Agency des US-Verteidigungsministeriums, arbeitet schon an weit reichenden Konversations-Schnittstellen, die auch das Zeigen, Gestikulieren und andere Formen der visuellen Kommunikation einbinden sollen.
Parallele Arbeiten laufen bei Industriegiganten wie IBM und Microsoft. Sie zielen nicht nur auf unmittelbare Anwendungen für Computerbenutzer, die Hände und Augen frei haben müssen, sondern vor allem auf die rapide Evolution von Sprach-aktivierten „intelligenten Umgebungen“. Der Tag wird kommen, da jedes Objekt, das groß genug für einen Chip ist, wirklich einen Chip enthält. Damit könnten wir besser mit solchen Objekten kommunizieren, denn nur sehr wenige von ihnen werden Platz für eine Tastatur haben.
Der Weg dorthin ist eine riesige Herausforderung. Doch genau das ist es, was Fragegeister wie Karen Jensen anzieht, die kaum zu bremsende Chefin der Forschungsgruppe für natürliche Sprachverarbeitung bei Microsoft Research. Jensen: „Ich kann mir nichts vorstellen, das aufregender wäre oder mehr Zukunftspotential hat, als möglich zu machen, dass wir mit unseren Computern echt interagieren. Das wäre so aufregend!“
Solche Statements sind typisch für Jensen. Mit 62 ist sie überschwänglich wie ein Teenager über die Verlockungen der Technologie – und schafft rund um die Uhr wie ein Hacker. Jensen war eine der ersten Mitarbeiterinnen in Microsofts neuem, 1991 eröffneten Forschungslabor. Sie kam, wie ihre Kollegen Stephen Richardson und George Heidorn, vom IBM Thomas J. Watson Research Center, wo sie an einer ersten Grammatiksoftware gearbeitet hatte. Auf dem Microsoft-Campus in Redmond begann sie sofort mit dem Aufbau einer Forschergruppe, die jetzt etwa 40 Leute umfasst.
In Redmond arbeiteten Jensen und ihre Kollegen an einer Abfrageschnittstelle in natürlicher Sprache für Microsofts Enzyklopädie Encarta und an einem Grammatik-Checker, der erstmals in Word 97 erschien. Jetzt, sagt Jensen, fokussiert sie alle Anstrengungen auf eine spezielle Technologie, die als „MindNet“ bekannt ist. Mind-Net ist ein System zur automatischen Extraktion eines massiv per Hyperlinks verknüpften Netzes von Begriffen, etwa aus einem regulären Wörterbuch. Definiert ein Lexikon z. B. „Autofahrer“ als „Person, die Auto fährt“, dann findet Mind-Net mit seiner automatischen Parser-Technologie die Tiefenstruktur, die dieser Definition zugrunde liegt. Dabei wird „Fahrer“ als Person und „fährt“ als Verb identifiziert, und der Fahrer als Subjekt und das Auto als Objekt erkannt. Das Resultat, sagt Jensen, ist ein Begriffsnetz, das das menschliche Wortverständnis umfasst.
Das Einstellen dieses Begriffsnetzes in einen Computer bringt die Maschine dem „Verstehen“ natürlicher Sprache ein gehöriges Stück näher. Um heraus zu finden, dass „Bitte arrangiere ein Meeting mit John für 11 Uhr“ dasselbe bedeutet wie „Mache eine Verabredung mit John um 11“, muss der Computer beide Sätze grammatikalisch zerlegen („parsen“) und erkennen, dass beide denselben logischen Strukturen in Mind-Net zugehören. „Das ist noch lange nicht perfekt“, gesteht Jensen ein. „Aber es ist ein verdammt guter erster Schritt.“
Darüber hinaus verspricht MindNet zu einem leistungsfähigen Werkzeug beim maschinellen Übersetzen zu werden, sagt Jensen. Die Grundidee ist, dass Mind-Net separate Begriffsnetze für Englisch und eine andere Sprache, etwa Spanisch, erstellt. Dann werden diese Netze so überlagert, dass die logischen Formen im Englischen ihre spanischen Äquivalente überdecken. Mind-Net ergänzt die passenden logischen Formen mit Daten aus dem englisch-spanischen Übersetzungsspeicher. Damit geht die Übersetzung glatt in beiden Richtungen.
Mind-Net, sagt Jensen, die bald die Gruppenleitung an eine jüngere Generation übergeben will, scheint alles zu vereinen, woran sie in den letzten neun Jahren gearbeitet hat: „Wir sehen, dass sich Türen öffnen. Wir sehen nicht, dass sie sich schließen!“ M. MITCHELL WALDROP
Aus dem amerikanischen von Werner Schulz
Nächste Woche: Mikrophotonik – Zukunft aus Licht

Serie: Die 10 Technik-Trends des MIT

Technik, die unsere Welt verändert

Welche technischen Entwicklungen unser Leben und unsere Arbeit verändern werden, wollten die Forscher des renommierten Massachusetts Institute of Technology (MIT) wissen. 10 Wissenschaftler weltweit führender Forschungseinrichtungen lüfteten ihr Geheimnis. In der MIT-Wissenschaftszeitschrift Technology Review wurden die Forschungsergebnisse erstmals einem größeren Publikum zugänglich gemacht. Mit der Artikel-Folge „Die 10 Technik-Trends des MIT“ stellen wir die Beiträge zur Diskussion. kra

  • Gehirn-Maschine-Interface: 23. Februar
  • Flexible Transitoren: 2. März
  • Data-Mining: 9. März
  • Digitales Copyright-Management: 16. März
  • Biometrie: 23. März
  • Natürliche Sprachverarbeitung: 30. März
  • Mikrophotonik: 6. April
  • Aspekt-orientierte Programmierung: 12. April
  • Roboter: 20. April
  • Mikrofluidik: 27. April

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