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Natural Language Processing

KI macht smarte Sprachanwendungen möglich

von - 15.05.2019
Sprachsteuerung
Foto: Zapp2Photo / shutterstock.com
Kundenorientierte Unternehmen profitieren von den Fortschritten der Sprachverarbeitung. Aber auch, wenn die Entwicklung in großen Schritten voranschreitet, sind wir hier noch ganz am Anfang.
Von Apple über Amazon und Microsoft bis Google - alle großen IT-Konzerne bieten heute intelligente Sprach­assistenten an. Laut Bitkom-Trendstudie „Consumer Technology 2018“ setzt bereits jeder achte Bundesbürger Sprachassistenten wie Siri oder Alexa ein. Die KI-basierten Systeme stoßen aber nicht nur im Consumerbereich auf eine immer größere Akzeptanz. Sie bieten auch für Unternehmen viele Vorteile und werden zusehends im geschäftlichen Umfeld eingesetzt. IDC zufolge steht Sprachverarbeitung bereits an zweiter Stelle bei der KI-Nutzung in Unternehmen. Im Business-Bereich ist das Anwendungsspektrum zudem wesentlich breiter. Dort können KI-basierte Sprachprogramme aus riesigen Dokumentensammlungen Informationen extrahieren, Texte automatisch übersetzen, im Kundendialog unterstützen, Fragen an den IT-Helpdesk automatisch beantworten oder Maschinen steuern. Auch eröffnet die Sprachverarbeitung viele Anwendungsmöglichkeiten für Mitarbeiter ohne Spezialkenntnisse, etwa von Programmiersprachen. Und sie nimmt zusehends eine wichtige Rolle an der Schnittstelle zwischen Mensch und Computer ein. Insofern spielt die digitale Sprachverarbeitung auch bei der Transformation der Arbeitswelt eine gewichtige Rolle.
Noch sind die verfügbaren digitalen Helfer aber alles andere als perfekt. Komplexere Sprachbefehle verstehen sie noch nicht und ihr Funktionsumfang ist auf bestimmte, sehr strukturierte Anwendungen beschränkt. Dennoch: Im Vergleich zum Stand von vor etwa fünf Jahren ist ein deutlicher Fortschritt zu erkennen, der vor allem Entwicklungen der KI geschuldet ist. Leistungsfähigere Hardware und verbesserte Algorithmen wie Deep Learning haben auch der KI-basierten Sprachverarbeitung einen deutlichen Schub verliehen. Hinzu kommt: Vielen KI-Forschern selbst ist das maschinelle Sprachverstehen ein großes Anliegen und sie betreiben einen erheblichen Forschungsaufwand. Schließlich ist Sprachverarbeitung ja auch eines der KI-Kerngebiete. Da KI mit dem Anspruch auftritt, kognitive Funktionen des menschlichen Gehirns nachzubilden und Sprache ein zentraler Bestandteil der menschlichen Intelligenz ist, steht und fällt der Erfolg der KI mit der Computerisierung und Automatisierung von Sprache.
Auch die IT-Konzerne haben ein starkes Interesse an Sprachsystemen - und die Entwicklung vorangetrieben. Wollen wir mit Maschinen kommunizieren, brauchen wir Mäuse, Trackpads oder Tastaturen. Das ist umständlich und fehleranfällig. Können wir Sprache bei der Interaktion mit Software, Smartphones und Maschinen anwenden, wird vieles einfacher.

NLP als Rückgrat

Digitale Sprachverarbeitung ist nicht auf Assistenzsysteme wie Alexa und Co. beschränkt. Die sind nur die kommerziell erfolgreiche Speerspitze eines weit verzweigten Gebiets mit vielen praktisch verwertbaren Lösungen:
  • Maschinelles Übersetzen: transferiert Texte automatisch von einer Sprache in eine andere
  • Textmining/Texterkennung: extrahiert Informationen und fasst Textinhalte zusammen
  • Textgenerierung: erzeugt automatisch Texte aus bestimmten Mustern oder Schlüsselwörtern
  • Sprachsteuerung/natürlichsprachliche Schnittstellen: natürlichsprachliche Interaktion mit Maschinen
  • Chatbots/digitale Assistenten: beantworten schriftliche und mündliche Anfragen
Das Rückgrat all dieser Anwendungen bildet Natural Language Processing - kurz: NLP. Diese „maschinelle Verarbeitung natürlicher Sprache“ verknüpft Erkenntnisse aus der Linguistik mit neuesten Methoden der Computerwissenschaft und der KI. Doch während wir seit Kindheit auf Erfahrungen zurückgreifen können, um Menschen zu verstehen, müssen Maschinen das durch Algorithmen erst erlernen. NLP versucht, Lösungen zu finden, um sowohl gesprochene wie geschriebene Sprache zu erkennen, zu analysieren und den Sinn zwecks weiterer Verarbeitung zu extrahieren. Dazu entwickelt NLP Methoden und Techniken, die natürliche menschliche Sprache zu erfassen und mit Regeln und Algorithmen computerbasiert zu verarbeiten. Die Programme müssen in der Lage sein, nicht nur einzelne Wörter oder Sätze zu verstehen, sondern den kompletten Zusammenhang der Sachverhalte und möglichst den Kontext von Sprachakten einbeziehen. Das ist alles andere als einfach.
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