Das Zeitalter der Künstlichen Intelligenz birgt viele Versprechen. Für viele von uns aber auch berechtigte Ängste. Wir bei MORESOPHY sind überzeugt, dass Künstliche Intelligenz nur dann sinnvoll und im Sinne des Menschen eingesetzt werden kann, wenn Menschen das Wirken der Künstlichen Intelligenz verstehen. Und zwar nicht nur absolute Fachexperten oder Data-Scientists: sondern die Menschen, die wichtige Entscheidungen verantworten und sich auf Intelligenz in Ihrem Umfeld – egal ob Menschen oder Maschinen – verlassen müssen.
In diesem Blog berichten wir über unsere Erfahrungen im Umgang mit Künstlicher Intelligenz. Ganz besonders mit der Stufe von Intelligenz, die uns Menschen wesentlich von anderen Lebewesen unterscheidet: der menschlichen Sprache. Nur wenn Computer Sprache verstehen wie wir Menschen es tun: situativ - im Kontext – und beständig erlernt aus Erfahrung, können wir ernsthaft davon sprechen, dass Computer Daten so verstehen wie wir Menschen.
Einem Text anzusehen, in welcher Sprache (außer den meistverbreiteten) er geschrieben ist, ohne dazu in Wörterbüchern nachzuschlagen – ist das überhaupt möglich? Die Computerlinguistik kennt eine anschauliche und einfache Methode, mit der dies gelingen kann.
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Die Textanalyse als Disziplin des Deutschunterrichts ist uns noch in guter oder schlechter Erinnerung geblieben. Es galt, das Wichtigste über wer-was-wann-wo-warum herauszufinden und den Ursprungstext in wenigen Sätzen zusammenzufassen.
Welche relevanten Informationen kann ein Computer in einem Text erkennen? Kann er auch „zwischen den Zeilen“ lesen?
Jeder, der etwas von Computern versteht, weiß, dass diese ausschließlich in „Nullen“ und „Einsen“ denken. Wie also kann ein Computer einen natürlich-sprachlichen Text dann nicht nur lesen, sondern sogar verstehen? Dies wollen wir im zweiten Teil unseres Beitrags näher betrachten. Auf der Basis der Computer-Wörter „0“ und „1“ entstanden zu Anfang unseres digitalen Zeitalters Algorithmen für numerische Berechnungen, beispielsweise im Verwaltungswesen oder für wissenschaftliche Anwendungen. Der Umgang mit Texten beschränkte sich zunächst auf das Darstellen, Abspeichern, Wiederfinden, Vergleichen, Sortieren, Ändern und Löschen. Welche Techniken und Finessen sind erforderlich, dass ein Computer einen Text auch „verstehen“ kann?
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Computer verarbeiten numerisch kodierte Daten mit hoher Schnelligkeit und in großen Mengen. Wie ist es allerdings möglich, eine natürliche, menschliche Sprache binär abzubilden und dem Computer ein Verständnis für Texte und ihre Bedeutung zu vermitteln?
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Automatische Entscheidungssysteme, die auf maschinellem Lernen basieren, enthalten oftmals einen sogenannten „Bias“ (deutsch: Vorurteil, Verzerrung). Darunter versteht man Bewertungen, die aufgrund unzureichender Kenntnis und somit einseitiger Einschätzung bestimmter Sachverhalte getroffen werden. Dies kann nicht nur bei ML-Algorithmen vorkommen, denn auch Menschen lassen in ihre Entscheidungen oft Vorurteile einfließen – meist unbewusst. Wesentliche ethische Fragen im Maschinellen Lernen diesbezüglich sind also: Dürfen Machine-Learning-Algorithmen Bias enthalten? Und wenn ja, wann und wie viel „Bias“ ist vertretbar?
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Kürzlich machte Google Schlagzeilen, weil es innerhalb weniger Monate bereits seine zweite leitende Forscherin zur Ethik in der KI gefeuert hat. Timnit Gebru und ihre Kollegin Margaret Mitchell forschten an dem Paper „On the Dangers of Stochastic Parrots: Can Language Models Be Too Big?“, in dem es um die Risiken von großen Transformermodellen wie BERT, GTP-3 oder Switch-C geht, die auf extrem umfangreichen aus dem Web extrahierten Textsammlungen trainiert werden. Neben den enormen energetischen Ressourcen, die zum Training benötigt werden, macht das Paper auch darauf aufmerksam, dass bei solch großen Datenmengen oftmals auch Bias (=Vorurteile, statistische Verzerrungen) mitgelernt werden. Zudem ist es schwierig, einen Überblick über die Qualität des Datensatzes zu bewahren und damit solchen ungewollten Begleiterscheinungen entgegenzuwirken.
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